賈偉 秦富

摘 要： 利用我國部分農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)2009 ～2010年數(shù)據(jù)，構建農(nóng)業(yè)企業(yè)績效回歸模型，對影響農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的因素進行分析，結果顯示：從總體來看，勞動力、資產(chǎn)總額、廣告投入及研發(fā)投入、產(chǎn)銷比、技術效率等均對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效產(chǎn)生顯著性正向影響，訂單采購比及企業(yè)產(chǎn)品是否為名牌產(chǎn)品、杠桿效應等均未對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效產(chǎn)生促進作用。從不同地區(qū)來看，地區(qū)差異較為明顯，勞動力、資產(chǎn)總額等對西部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)績效產(chǎn)生的影響比東部地區(qū)高，研發(fā)投入對東部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)績效影響明顯高于其他地區(qū)，廣告投入對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的影響與之相反；東部地區(qū)利用財務杠桿和經(jīng)營杠桿對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的影響明顯高于其他地區(qū)，但是其影響并不顯著，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)技術效率明顯高于其他地區(qū)，訂單采購比對東部地區(qū)影響為正，對其他地區(qū)影響與之相反。根據(jù)模型回歸的結果提出了政策建議。

關鍵詞：農(nóng)業(yè)企業(yè)；農(nóng)業(yè)企業(yè)績效；相關因素

中圖分類號：F306 文獻標識碼：A 文章編號：1009-9107（2013）05-0092-06

農(nóng)業(yè)企業(yè)作為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的主體，成為連接農(nóng)村和城鎮(zhèn)的有效載體，農(nóng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展有效地解決了農(nóng)村剩余勞動力的就業(yè)，為農(nóng)民增收做出了貢獻；農(nóng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展不僅推動了城鎮(zhèn)化建設，帶動了其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而且延長了農(nóng)業(yè)的整個產(chǎn)業(yè)鏈條，實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品在生產(chǎn)、流通、加工等各環(huán)節(jié)的增值，使得農(nóng)業(yè)的整體效益增加；然而農(nóng)業(yè)企業(yè)作為獨立的法人，它的目的不僅在于實現(xiàn)社會利益的需要，更為重要的是不斷提高自身的績效水平，實現(xiàn)其利潤最大化；大多農(nóng)業(yè)企業(yè)存續(xù)的時間并不長，要么經(jīng)營狀況不理想，要么非農(nóng)化經(jīng)營。我們不僅要問到底什么因素對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效產(chǎn)生影響了呢？這些因素對于農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的影響產(chǎn)生了怎么樣的作用呢？

對于農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的研究已有大量文獻，然而這些文獻大多則對于農(nóng)業(yè)類上市公司進行探討，尤其對影響農(nóng)業(yè)類上市公司績效的因素進行了分析。如芮世春^[1]通過對部分農(nóng)業(yè)上市公司2003～2005年財務數(shù)據(jù)分析，認為國內(nèi)農(nóng)業(yè)上市公司較為理想的股權結構：既不是高度集中的股權結構，也不是高度分散的股權結構， 而是相對集中、存在5個左右相對控股股東的股權結構。黃曉波和馮浩^[2]利用對27家農(nóng)業(yè)類上市公司2002～2004年數(shù)據(jù)，研究認為提高經(jīng)理薪酬、降低國有股比例、法人股比例對公司績效具有正向影響，而資產(chǎn)負債率及董事薪酬的提高則對公司績效產(chǎn)生負向影響，而提高流通股比例無助于改進公司績效，股票的流通性不是影響農(nóng)業(yè)類上市公司績效的主要因素。楊軍芳和鄭少鋒^[3]認為農(nóng)業(yè)上市公司的經(jīng)營績效水平存在著差異性，然而這種差異性并非來自于農(nóng)業(yè)，而是來自于農(nóng)業(yè)上市公司的非農(nóng)化經(jīng)營；姚俊、呂源、藍海林^[4]主要從農(nóng)業(yè)上市公司的多元化程度、股權結構與經(jīng)營績效的關系；鄭瑞強^[5]認為提高資金的使用效率和盈利能力是提升農(nóng)業(yè)上市公司績效的關鍵，農(nóng)業(yè)上市公司應充分運用國家政策、資金扶持等項目加強技術創(chuàng)新、進行多元化經(jīng)營，以提高農(nóng)業(yè)上市公司整體的經(jīng)營業(yè)績，增強綜合競爭力，在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設過程中充分發(fā)揮龍頭帶動作用。彭熠、黃祖輝、邵桂榮^[6]研究認為政府應該著力在改善農(nóng)業(yè)投資經(jīng)營環(huán)境和制度創(chuàng)新上下功夫，才可能真正引導農(nóng)業(yè)上市公司專注于農(nóng)業(yè)上來；同時認為，目前農(nóng)業(yè)上市公司主要應當實施農(nóng)業(yè)專業(yè)化經(jīng)營戰(zhàn)略，在條件具備的情況下才實施與主業(yè)相關的多元化戰(zhàn)略，現(xiàn)階段應盡量避免非相關多元化經(jīng)營。

這些研究對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的研究給予很大的啟示和幫助，然而對比可以發(fā)現(xiàn)，目前對于農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的研究多針對于農(nóng)業(yè)上市公司，當然這與農(nóng)業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)較容易獲取有關系，對于一般農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的研究較少，僅有少量文獻對此進行探討， 如陳啟杰、江若塵、曹光明^[7]構建以動態(tài)能力為中介變量的理論模型，檢驗了市場導向、政策導向與農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的關系，著重選取泛長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)為樣本，結論認為市場導向與政策導向均對農(nóng)業(yè)企業(yè)產(chǎn)生正相關的影響，但是兩者對企業(yè)短期與長期績效的影響具有一定的差異性。馬玲玲和陳彤^[8]則從農(nóng)業(yè)企業(yè)績效指標體系構建角度進行分析。

本文利用部分農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化國家重點龍頭企業(yè)數(shù)據(jù)，并對影響農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的因素進行了分析，著重比較了這些因素對于不同地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)績效影響的差異，這對于農(nóng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展和壯大具有重要的意義。

一、研究方法與數(shù)據(jù)來源

對于公司績效指標的選擇，大多學者采用兩類指標進行衡量，一是企業(yè)價值指標，如Morck 、Shleifer and Vishny^[9]，McConnell and Servaes^[10]；二是會計指標，如陳小悅和徐曉東^[11]采用凈資產(chǎn)收益率、主營業(yè)務收益率；徐莉萍、辛宇、陳工孟^[12]采用主成分分析法計算公司的綜合經(jīng)營績效指數(shù)；對于農(nóng)業(yè)類上市公司績效考核指標的選擇，采用不同的指標，彭熠、黃祖輝、邵桂榮^[6]采用因子分析結果綜合績效得分來衡量公司績效。楊軍芳和鄭少鋒^[3]從農(nóng)業(yè)類上市公司的盈利能力、償債能力、成長能力等角度對此進行了探討。這些文獻大多從會計學角度對企業(yè)績效進行測度，然而，并未對影響企業(yè)績效因素進行分析，本文選用企業(yè)稅前利潤作為農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的指標進行衡量，企業(yè)稅前利潤與產(chǎn)出一般呈現(xiàn)出正向的變化，兩者之間的回歸結果證實它們具有較高的共線性。在研究過程中，對于企業(yè)產(chǎn)出與其生產(chǎn)要素的關系，常常采用C-D函數(shù)形式，因而，本文在研究農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的過程中采用這一形式，如（1）式所示：

Proti=ACap1tiLabor2ti ×∏xi ti（1）

xti 、i 分別代表影響Proti的各自變量及所對應的系數(shù)，對（1）式進行求導并引入相關變量；在自變量的選擇上，選擇勞動力、資產(chǎn)總額、企業(yè)廣告投入、企業(yè)研發(fā)投入等，企業(yè)產(chǎn)銷能力將影響企業(yè)利潤大小，因而選擇企業(yè)的產(chǎn)銷比，結合農(nóng)業(yè)企業(yè)特性選擇了訂單采購比，Nissim和Penman^[13]，黃蓮琴和屈耀輝^[14]從上市公司的財務負債杠桿和經(jīng)營負債杠桿對上市公司的績效進行分析和研究，證實了兩者對于上市公司績效成正相關影響，因而在本文分析過程中引入這兩個變量，即財務杠桿系數(shù)、經(jīng)營杠桿系數(shù)，以及增加虛擬變量（企業(yè)是否為名牌產(chǎn)品），因而，得（2）式，

LnProti=C+1LnCapti+2Lnlaborti+3LnResti+4LnAdverti+5Dolti+6Dflti +7Orderti+8Psellti+9Brati+ε（2）

公式中各變量、相應變量符號及含義見表1。

據(jù)經(jīng)濟學理論和相關研究，提出如下假說：

假說1，企業(yè)資產(chǎn)總額、勞動力、其他資本投入（廣告促銷投入、研發(fā)投入）對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效將會產(chǎn)生正相關的作用。

假說2，產(chǎn)銷比則代表著企業(yè)的生產(chǎn)和銷售情況，此變量數(shù)值與農(nóng)業(yè)企業(yè)績效呈現(xiàn)正相關的關系；企業(yè)訂單采購比則表示企業(yè)訂單采購總額來自于訂單采購的大小，此變量反映了企業(yè)獲取原材料的難易程度，數(shù)值越大，訂單采購意味著農(nóng)業(yè)企業(yè)能夠較為穩(wěn)定獲得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)原料，因而訂單采購比越高，則意味著農(nóng)業(yè)績效水平越高（見表1）。

假說3，經(jīng)營及財務杠桿系數(shù)與農(nóng)業(yè)企業(yè)績效將呈現(xiàn)正相關的關系，此假設主要基于學者就經(jīng)營杠桿和財務杠桿對于公司績效影響已有的研究結果。

本文數(shù)據(jù)來自于對中國部分農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)，其中，東部地區(qū)137家，中部地區(qū)115家，西部地區(qū)107家；2010年這些農(nóng)業(yè)企業(yè)平均資產(chǎn)總額為5.3億元，平均固定資產(chǎn)規(guī)模超過1.8億元，平均銷售收入達9.3億元，資產(chǎn)負債率為43.1%； 其中2/3的企業(yè)產(chǎn)品獲得了綠色、有機或無公害認證，每家企業(yè)平均輻射帶動農(nóng)戶4.4萬戶，每家企業(yè)平均吸納就業(yè)1 199人；以不同地區(qū)企業(yè)規(guī)模來看，東部地區(qū)企業(yè)平均資產(chǎn)總額為6.8億元，平均固定資產(chǎn)規(guī)模為2.4億元，平均銷售收入達11.3億元，資產(chǎn)負債率為43%，以上數(shù)據(jù)顯示東部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總額、固定資產(chǎn)及銷售收入明顯高于中部地區(qū)和西部地區(qū)（見表2）。

各變量數(shù)據(jù)來源如下：企業(yè)稅前利潤、資產(chǎn)總額、勞動力、廣告投入、研發(fā)投入、訂單采購比、產(chǎn)銷比來自于農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的原始財務數(shù)據(jù)，但是除產(chǎn)銷比和訂單采購比、名牌產(chǎn)品等三個變量外，其他變量數(shù)據(jù)在模型中均做了對數(shù)處理，財務杠桿系數(shù)和經(jīng)營杠桿系數(shù)作者根據(jù)相應的公式計算，大多企業(yè)的經(jīng)營杠桿系數(shù)和財務杠桿系數(shù)都為正數(shù)。因而，扣除無效數(shù)據(jù)，共產(chǎn)生有效數(shù)據(jù)692組，其中，東部地區(qū)264組，中部地區(qū)222組，西部地區(qū)206組。

從有效樣本來看，各地區(qū)指標差異較為明顯，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)平均利潤、資產(chǎn)總額、勞動力、廣告投入、研發(fā)投入均高于中部地區(qū)、和西部地區(qū)（如表2所示），從標準差來看，各地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)在該區(qū)域內(nèi)差異并不明顯；從Dol、Dfl數(shù)值來看，東部地區(qū)數(shù)值較為平穩(wěn)，而中部地區(qū)、西部地區(qū)數(shù)值差異較大；農(nóng)業(yè)產(chǎn)品是否為名牌產(chǎn)品這一指標在地區(qū)間差異明顯，東部地區(qū)僅有9%的企業(yè)產(chǎn)品為名牌產(chǎn)品，中部地區(qū)和西部地區(qū)這一比重達到15%；產(chǎn)銷比在各個地區(qū)之間差異并不明顯，均為93%左右。訂單采購比平均比重為81%左右，從各地區(qū)該指標對應的標準差來看，各地區(qū)數(shù)值差異較為明顯；從上述指標可以看出，這些變量在地區(qū)間既有相似之處，同時也有一定差異，那么這些自變量將對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效帶來怎么樣的影響呢？因而，在研究過程中，本文利用所構建的回歸方程分別對總體樣本、東部地區(qū)樣本、中部地區(qū)樣本、西部地區(qū)樣本的農(nóng)業(yè)企業(yè)績效進行了比較分析。

二、模型結果分析與討論

本文采用STATA11.0軟件并結合所構建模型對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的影響因素進行回歸分析，從總體樣本、東部地區(qū)樣本、西部地區(qū)樣本、中部地區(qū)樣本等回歸結果比較，回歸結果如表3所示。

從模型的回歸結果可以看出，對于4組樣本回歸方程R2而言，基本上維持在0.5左右，對于面板數(shù)據(jù)而言，模型整體回歸結果較好。

表3顯示勞動力、資產(chǎn)總額、廣告投入、研發(fā)投入對農(nóng)業(yè)企業(yè)產(chǎn)品績效均產(chǎn)生正向影響，并且這幾個變量的顯著性水平較高，其中，資產(chǎn)總額對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的影響最大，企業(yè)研發(fā)投入對因變量的影響明顯高于自企業(yè)廣告投入的影響；然而，相對于資產(chǎn)總額對于農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的貢獻而言，研究投入和廣告投入對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的貢獻較低，每增加1%資產(chǎn)總額投入對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的貢獻分別為每增加1%廣告投入和研發(fā)投入的14.9倍和9倍，這可能和農(nóng)業(yè)企業(yè)用于研發(fā)投入和廣告投入的資金數(shù)額有一定關系，對于大多數(shù)農(nóng)業(yè)企業(yè)而言，這兩項投入并沒有形成一定的規(guī)模，兩者投入總量不足銷售收入的1%，并沒有發(fā)揮兩者應有的規(guī)模經(jīng)濟作用。

從分地區(qū)樣本模型結果可以看出，這四個自變量同樣對于因變量的影響方向均為正向促進作用，然而，在各個地區(qū)模型中，對因變量影響的大小程度不同；對于資產(chǎn)總額而言，其對西部地區(qū)的影響最大，對東部地區(qū)的影響最小，其影響程度增加單位資產(chǎn)總額對西部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的貢獻分別比東部地區(qū)、中部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)要高0.21%和0.17%；勞動力同樣對于西部地區(qū)農(nóng)業(yè)的作用最大，東部地區(qū)次之，中部地區(qū)最弱，勞動力投入每增加1%，中部、西部、東部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)績效分別增加0.365 7%、0.185 1%、0.145 3%，這也從側面反映出目前農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的增加仍然過多依靠勞動力投入和資本投入；對于廣告投入而言，其對中部地區(qū)、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)的影響較大，各變量也都通過了顯著性水平檢驗，然而，對于東部地區(qū)企業(yè)而言，加大廣告投入并不能促進農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的增加，這可能與東部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)成立的時間有關系，企業(yè)本身已經(jīng)有較高的知名度和認可度有關，對于中西部地區(qū)而言，可以通過增加廣告收入促進農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的增加；顯然，假說1得到了模型的驗證。

總體樣本模型顯示，產(chǎn)銷比對因變量起到了正向的作用，意味著隨著企業(yè)銷售量的不斷增加將能增加企業(yè)利潤；從不同地區(qū)而言，對于中部、東部地區(qū)的影響而言，增加企業(yè)產(chǎn)銷比重，減少企業(yè)庫存將會使得企業(yè)績效增加，而對于西部地區(qū)而言，其產(chǎn)銷比增加對其企業(yè)績效的效果并不明顯。

訂單采購比對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效影響微乎其微，該變量均未通過顯著性水平檢驗，這從理論上也能夠解釋這一現(xiàn)象，訂單采購比似乎是一把“雙刃劍”，從形式上看，它能既保障農(nóng)業(yè)企業(yè)獲取原材料的穩(wěn)定性，也使得參與訂單農(nóng)業(yè)中的農(nóng)民收入更加有保障，然而，這種“雙方互惠”的保障卻極其容易面臨風險，當農(nóng)產(chǎn)品市場價格升高時，農(nóng)民違約，反之，農(nóng)業(yè)企業(yè)違約，這導致訂單農(nóng)業(yè)中違約現(xiàn)象仍然存在，這無疑增加了農(nóng)業(yè)企業(yè)風險。

企業(yè)產(chǎn)品為名牌產(chǎn)品將能夠企業(yè)知名度，增加企業(yè)銷售，也為自身產(chǎn)品提供了質量保證等；然而，從模型回歸結果而言，農(nóng)業(yè)企業(yè)產(chǎn)品成為名牌產(chǎn)品并沒有對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效起到促進作用；從不同地區(qū)而言，該變量對于東部、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的影響并不顯著，該變量對于中部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的影響為負并通過了10%顯著性水平檢驗。這從側面反映出對于農(nóng)產(chǎn)品的消費，消費者并不重視其品牌效應。

常數(shù)項C基本通過10%顯著性水平檢驗，從數(shù)值上來看，對于東部地區(qū)的影響最大，中部地區(qū)的影響次之，西部地區(qū)的影響最小，盡管常數(shù)項C不能直接表示為農(nóng)業(yè)企業(yè)技術效率，但是從模型方程的表達可以看出，用此數(shù)值可以代表農(nóng)業(yè)企業(yè)的技術效率相對值；因而，從數(shù)值上可以看出，東部和中部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)技術效率明顯高于總體樣本企業(yè)技術效率，西部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)技術效率低于總體樣本企業(yè)技術效率，東部地區(qū)、中部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)技術效率分別是西部地區(qū)12.46、8.42倍，總體而言，農(nóng)業(yè)企業(yè)技術效率在各個地區(qū)的差距較為明顯。

對于財務杠桿系數(shù)和經(jīng)營杠桿系數(shù)而言，兩者對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的作用并不明顯；從地區(qū)來看，財務杠桿系數(shù)和經(jīng)營杠桿系數(shù)對東部地區(qū)和西部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)績效為正的，但是其對中部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的影響為負，不管對于總體樣本還是各地區(qū)樣本而言，各變量顯著性水平較差，這與Nissim and Penman^[13]對于經(jīng)營負債杠桿和財務負債杠桿對于提升公司盈利水平的效應始終為正，他們認為在總杠桿一定的情況下，擁有更多經(jīng)營負債杠桿的公司將具有更高的成長性的研究并不一致；同樣地，這與黃蓮琴和屈耀輝^[14]對于經(jīng)營杠桿和財務杠桿對上市公司成長的研究結果不一致。他們認為經(jīng)營杠桿與財務杠桿與公司績效以及公司成長應該呈現(xiàn)出正相關關系，盡管假說3在東部地區(qū)和西部地區(qū)得到驗證，然而在中部地區(qū)并未得到驗證。

三、結論與政策建議

（一）結論

通過構建回歸方程對影響農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的相關因素進行分析與評價，并對東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)進行比較，結論如下：

1.勞動力、資產(chǎn)總額等對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效產(chǎn)生促進作用，這兩個變量對于西部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的影響較大；企業(yè)廣告投入、研發(fā)投入與農(nóng)業(yè)企業(yè)績效成正相關的關系，但是在地區(qū)間具有明顯差異，廣告投入和促銷投入對于中部地區(qū)和西部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的影響較為顯著，研發(fā)投入則對于東部地區(qū)的影響顯著為正的。

2.對于技術效率而言，東部地區(qū)、中部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)的技術效率明顯高于全國平均水平，西部地區(qū)農(nóng)業(yè)企業(yè)技術效率相對較低；訂單農(nóng)業(yè)不管是從整體樣本還是從地區(qū)樣本而言，對農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的提高并沒有產(chǎn)生明顯的促進作用；產(chǎn)銷比對提升農(nóng)業(yè)企業(yè)績效產(chǎn)生了促進作用；農(nóng)業(yè)企業(yè)產(chǎn)品是否為名牌產(chǎn)品并沒有增加農(nóng)業(yè)企業(yè)績效。

3.從杠桿效應可以看出，經(jīng)營杠桿和財務杠桿對于農(nóng)業(yè)企業(yè)績效的作用并不明顯，這一結論與其他學者對于上市公司的研究結論不一致。

（二）政策建議

1.加強農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，加大科研投入，積極促進科研成果轉化，將產(chǎn)學研、農(nóng)科教等有效結合促進農(nóng)業(yè)企業(yè)技術效率的不斷提升，使農(nóng)業(yè)企業(yè)逐步成為農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新最具活力的主體，積極進行農(nóng)業(yè)科技推廣應用和農(nóng)民教育培訓。

2.發(fā)揮訂單農(nóng)業(yè)的優(yōu)勢，消除訂單農(nóng)業(yè)給企業(yè)帶來的不利性。 必須堅持服務“三農(nóng)”，增強農(nóng)業(yè)企業(yè)帶農(nóng)惠農(nóng)意識，密切聯(lián)系農(nóng)民的利益聯(lián)結關系，支持農(nóng)戶、合作社以資金、技術等要素入股農(nóng)業(yè)企業(yè)，形成產(chǎn)權聯(lián)合的利益共同體，與農(nóng)民共享發(fā)展成果。

3.發(fā)揮杠桿的效應，完善企業(yè)的財務管理制度，降低企業(yè)運行的資金成本。農(nóng)業(yè)企業(yè)發(fā)展并不能僅僅依靠自身力量發(fā)展，并且其長期存在貸款難等問題，政府應增加農(nóng)業(yè)企業(yè)貸款，增強政策扶持力度，使得農(nóng)業(yè)企業(yè)健康、有序發(fā)展。

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Analysis of Factors Affecting Efficiency of Agricultural Enterprises

JIA Wei，QIN Fu*

（Institute of Agricultural Economics and Development， CAAS， Beijing 100081， China）

Abstract：This paper built a model of agricultural enterprises efficiency and used 2009 and 2010 data to analyze the factors affecting the performance of agricultural enterprises. The results show that labor force， total assets， advertising and R&D， ratio of purchase， technical efficiency have significant positive impact on agricultural enterprises efficiency. The ratio of purchase and famous brand products play no role in promoting the performance of agricultural enterprises. Regional differences are obvious， and labor force and total assets have more effect on the efficiency of agricultural enterprises in Western region than in Eastern region， but R&D performance of agriculturl enterprises in Eastern region impact significantly higher than in other regions， while the financial and operating leverage on the performance of agricultural enterprises was significantly higher in the Eastern region than other regions. This paper proposes a policy suggestion according to the results.

Key words： agricultural enterprise； efficiency； relevant factor