蘇　斌，茍本頎

(新疆財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院,新疆 烏魯木齊 830012)

·區(qū)域經(jīng)濟·

新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率評價研究

蘇斌，茍本頎

(新疆財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院,新疆 烏魯木齊 830012)

內(nèi)容提要：本文在運用主成分分析方法提取出新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟投入和產(chǎn)出變量主成分的基礎(chǔ)上，借助三階段DEA模型對新疆2014年14個地州的農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率進行分析。結(jié)果表明：外部環(huán)境對新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的效率具有重要影響，剔除環(huán)境因素和隨機因素后各地州的農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率值變化較大；新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率低下，規(guī)模效率不高是制約新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率提升的主要原因，且各地州的效率差異大。本文根據(jù)調(diào)整后純技術(shù)效率和規(guī)模效率，將新疆各地州的農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟劃分為四種類型，各地州可按照自身所處的類型，尋找效率提升的路徑。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟；主成分分析；三階段DEA；效率評價

一、問題的提出

經(jīng)濟的發(fā)展總是以犧牲資源和環(huán)境為代價，在現(xiàn)行的經(jīng)濟運行方式下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)必然會帶來資源短缺與環(huán)境污染等問題，發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟是緩解資源與生態(tài)壓力、建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟不是單純地追求經(jīng)濟效益最大化，而是以綠色農(nóng)業(yè)和人與自然協(xié)調(diào)發(fā)展理念為指導、運用循環(huán)經(jīng)濟理論和產(chǎn)業(yè)鏈延伸理論等構(gòu)建農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的評估體系，以此規(guī)劃農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動。具體而言，要做好兩方面的工作：一方面要做到資源的合理配置，優(yōu)化和升級農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)內(nèi)部的投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，使得人、財、物實現(xiàn)最優(yōu)配置，以最小的成本獲得最優(yōu)的產(chǎn)出；另一方面是通過技術(shù)創(chuàng)新或管理水平的提升減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中廢棄物的排放量，提高資源的使用效率，把農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動對環(huán)境的干擾最小化。發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟就是要走一條經(jīng)濟效益好、環(huán)境污染小、資源消耗少的農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展道路。

2014年新疆人均水資源擁有量為3130m3，全國人均水平為1998.6m3，看似新疆人均水資源擁有量相當可觀，但是新疆大量的淡水資源是無法利用的，而且是以冰川固態(tài)水的形態(tài)存在于人跡罕至的地方，分布相當不均，加上石化等企業(yè)的不合理用水，導致新疆農(nóng)業(yè)用水非常緊張。2008年，新疆人均耕地面積為0.19hm2，全國人均水平為0.09hm2。雖然新疆人均耕地面積大，但風沙、土地鹽堿化與土壤貧瘠等因素嚴重制約著土地的利用效率。除去這些原因，新疆惡劣的氣候條件與脆弱的生態(tài)環(huán)境都使得資源約束明顯，環(huán)境問題突出。同時，新疆還面臨著較為嚴重的農(nóng)業(yè)污染問題，一方面是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中農(nóng)藥、化肥、塑料地膜的使用導致的水污染和土壤污染；另一方面是農(nóng)業(yè)廢棄物處理不當帶來的環(huán)境問題，比如焚燒秸稈和隨意傾倒未經(jīng)處理的禽畜糞便。因此，新疆需要摒棄粗放的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟，實現(xiàn)人與自然和諧相處。

國內(nèi)眾多學者圍繞農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟開展了大量研究，相關(guān)研究主要從兩方面展開。一方面是建立評價指標體系對相關(guān)區(qū)域農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的發(fā)展水平進行評價。在指標體系的構(gòu)建上，吳開亞(2008)、潘興安(2008)采用熵值法確立各個指標的權(quán)重，馬其芳(2005)、文春波(2009)借助BPEIR模型及特爾菲法，而運用層次分析法的學者最多，有張曉先(2013)、藍曉寧(2015)等 ，范瑾(2016)運用了因子分析法，毛曉丹(2013)運用Delphi法建立指標評價體系，還有秦毓軍(2011)采用主客觀相結(jié)合賦權(quán)法。指標體系建立后，對農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟進行綜合評價時，文春波(2009)、馬丁丑(2011)、毛曉丹(2013)使用綜合指數(shù)法，馬倫嬌(2013)采用多目標線性加權(quán)函數(shù)法，單忠紀(2014)借助了基于實碼加速遺傳算法(RAGA)的投影尋蹤分類模型(PPC)；另外，還有障礙因素診斷法、粗糙理論的綜合評價法、灰色關(guān)聯(lián)法、加權(quán)函數(shù)法、主成分分析法、熵權(quán)系數(shù)法等許多方法。以上方法對反映農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的發(fā)展水平具有積極意義，但是以上方法需要人為地對各評價指標賦權(quán)，因而會在一定程度上削弱評價結(jié)果的客觀性。另一方面是對農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的效率進行測量，主要使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(簡稱DEA)方法。張偉強(2009)使用DEA-BCC模型測算了廣東農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的效率，并計算了投入的冗余和產(chǎn)出的不足；文擁軍(2009)使用超效率DEA模型分析了山東農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的效率，這一方法克服了對變量人為賦權(quán)的缺陷，但是傳統(tǒng)的DEA模型無法消除環(huán)境因素和運氣成分對決策單元的影響，測算出的效率值與真實值有偏差。

本文將主成分分析法與三階段DEA模型相結(jié)合，使用主成分分析法能克服變量選取過少的問題，而三階段DEA模型又能將決策單元置于相同的外部環(huán)境之中，力求客觀真實地反映決策單元的效率值。

二、研究方法

(一)主成分分析方法

Hotelling在1933年首次提出主成分分析方法，其背景是研究中經(jīng)常會遇到多指標的問題，而這些指標往往存在一定程度的相關(guān)性，直接納入分析不僅使模型變得復雜，變量間難以取舍，而且可能因為變量間存在共線性而得出錯誤的結(jié)論，因此，需要借助主成分分析這一中間手段，通過線性變換，將多個原始的指標濃縮成少數(shù)幾個能反映總體信息且相互獨立的指標，以便進行下一步的分析。

(二)三階段DEA模型

1.第一階段：傳統(tǒng)的DEA-BCC模型。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法是在1978年由運籌學家A.Charnes，W.W.Cooper及E.Rhodes(1978)提出，用于評價決策單元之間的相對有效性。DEA模型分為規(guī)模報酬不變模型(CCR模型)和規(guī)模報酬可變模型(BCC模型)，每一種模型又可分成投入導向和產(chǎn)出導向，本文研究新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟，其規(guī)模報酬是可變的，并且農(nóng)戶在生產(chǎn)過程中所能控制的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入，因此選擇投入導向的BCC模型。BCC模型的發(fā)展已經(jīng)相當成熟，這里便不再作過多的說明。

2.第二階段：相似SFA回歸。Fried(2002)認為，決策單元的效率受到管理因素、環(huán)境因素和隨機因素的影響，而傳統(tǒng)DEA模型沒有剔除環(huán)境因素和隨機因素，因此有必要通過相似SFA回歸分離這三種影響。由于第一階段選擇投入導向，則僅對投入松弛變量進行SFA回歸，可以構(gòu)造如下相似SFA回歸函數(shù)：

Sni=(Zi;βn)+Vni+μni，(i=1,2,…,I;n=1,2,…，N)

SFA回歸的目的是剔除環(huán)境因素和隨機因素對效率評價的影響，以便將所有決策單元調(diào)整于相同的環(huán)境和運氣中。調(diào)整公式為：

公式(1)中對外部環(huán)境因素的調(diào)整可以通過相似SFA回歸計算出來，隨機干擾項的計算比較復雜，其步驟如下：

第一步，分離管理無效率項。參照羅登躍(2012)、陳魏巍(2014)對管理無效率項的分離公式，管理無效率項的分離公式為：

第二步，計算隨機誤差項。計算公式如下：

此時，便可運用公式(1)對決策單元進行調(diào)整。

3.第三階段：調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量的DEA效率分析。運用調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量代替原始投入產(chǎn)出變量，再次帶入DEA-BCC模型計算各決策單元的效率，此時計算出的效率值不受環(huán)境因素和隨機因素的影響，是相對客觀真實的。

三、變量選取及主成分分析

(一)投入產(chǎn)出變量的選取

農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟要求在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中減少資源的投入量，提高資源的使用效率，加大對廢棄物的循環(huán)利用，以減少對生態(tài)環(huán)境的破壞,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展。農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟以“低消耗、低排放、高效率”為特征，遵循“3R”原則，即以“減量化、再利用、再循環(huán)”為行為原則。根據(jù)新疆農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的具體情況，要在節(jié)約利用投入資源，尤其是保護區(qū)域生態(tài)環(huán)境的基礎(chǔ)上實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率的提高。因此，所選的評價指標應(yīng)能反映農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的特征和原則?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，本文將新疆14個地州市作為決策單元，具體為烏魯木齊市、克拉瑪依市、吐魯番地區(qū)、哈密地區(qū)、昌吉回族自治州(簡稱昌吉州)、伊犁州直屬縣(市)(簡稱伊犁州)、塔城地區(qū)、阿勒泰地區(qū)、博爾塔拉蒙古自治州(簡稱博州)、巴音郭楞蒙古自治州(簡稱巴州)、阿克蘇地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州(簡稱克州)、喀什地區(qū)、和田地區(qū)，選取了11個投入指標和3個產(chǎn)出指標。投入指標為從事農(nóng)業(yè)人員X1(人)，自來水受益村數(shù)X2(個)，年末耕地面積X3(hm2)，農(nóng)業(yè)機械總動力X4(kw)，化肥使用量X5(t)，地膜覆蓋面積X6(hm2)，農(nóng)用柴油使用量X7(t)，農(nóng)村用電量X8( 104kwh)，節(jié)水灌溉面積X9(khm2)，農(nóng)作物播種面積X10(khm2)，第一產(chǎn)業(yè)用水X11(億立方米)，產(chǎn)出指標為糧食單產(chǎn)Y1(kg/hm2),肉類產(chǎn)量Y2(t)，農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值Y3(萬元)。其中，從事農(nóng)業(yè)人員反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中勞動力的投入，自來水受益村數(shù)與節(jié)水灌溉面積反映農(nóng)村水利投入情況，年末耕地面積與農(nóng)作物播種面積可以反映土地要素的投入，其余的投入要素都是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的中間消耗指標，糧食單產(chǎn)可以在一定程度上反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率高低。

(二)環(huán)境變量的選取

環(huán)境變量是指對決策單元的效率評價產(chǎn)生影響，但不在樣本主觀控制范圍內(nèi)的因素?？紤]數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取如下環(huán)境變量：第一，農(nóng)村居民人均可支配收入(元)。該變量反映農(nóng)戶的經(jīng)濟實力，在很大程度上影響著農(nóng)業(yè)投入要素的數(shù)量和質(zhì)量，可支配收入越多，農(nóng)戶投入的生產(chǎn)要素就越多，要素質(zhì)量就越高。第二，糧食播種面積與耕地面積比。該變量反映農(nóng)作物在種植結(jié)構(gòu)上的差異，其比值越低，表明經(jīng)濟作物的種植比例越大；若經(jīng)濟作物的種植比例不變，該變量也可以在一定程度上反映復種和棄耕情況，其比值越低，則復種指數(shù)就越小，棄耕也就越嚴重。第三,財政支出占GDP的比重。該變量反映政府對農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民等公共事務(wù)的支持力度。第四,人均耕地面積(萬人/公頃)。人均耕地面積的差異會導致農(nóng)戶收入水平的差異，并且影響農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用。

本文數(shù)據(jù)均來源于《2015新疆統(tǒng)計年鑒》。

(三)主成分分析

DEA方法要求決策單元個數(shù)要大于投入指標與產(chǎn)出指標和的2倍，由于本文選取的投入與產(chǎn)出指標相對較多，而決策單元相對較少，因此，需要使用主成分分析方法對投入指標與產(chǎn)出指標的信息進行濃縮。主成分分析過程如下：

步驟1：投入產(chǎn)出矩陣的標準化。對原始投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行標準化處理，以消除數(shù)據(jù)之間的量綱，結(jié)果如表1所示。

表1　原始投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)標準化處理結(jié)果

步驟2：提取主成分。這一步驟的目的是將原來的多個指標組合成相互獨立的少數(shù)幾個能充分反映總體信息的指標，便于進一步分析。利用SPSS20軟件對原始投入與產(chǎn)出指標進行降維，降維結(jié)果如表2所示，其中，投入主成分F1與F2的累積貢獻率已經(jīng)高達91.045%，說明對11個原始投入指標信息的提取相當充分；產(chǎn)出主成分E1對3個產(chǎn)出指標信息的濃縮程度，累積貢獻率達到62.661%，表明E1能夠替代3個原始的產(chǎn)出指標。表3是投入主成分F1與F2以及產(chǎn)出主成份E1對原始投入指標的負載矩陣。

表2　投入與產(chǎn)出指標主成分分析結(jié)果

表3　投入主成分與產(chǎn)出主成分對原始指標的負載矩陣

步驟3：各地區(qū)主成分數(shù)據(jù)處理結(jié)果。通過前兩個步驟可以得到原始主成分F1、F2與E1，DEA方法要求所有決策單元的投入產(chǎn)出指標必須大于0，因此，需要對原始主成分作變換，可以采用取e的指數(shù)這一方法，結(jié)果如表4所示。

表4　各地區(qū)農(nóng)業(yè)主成分數(shù)據(jù)及非負化處理結(jié)果

四、新疆農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出效率的三階段DEA分析

(一)第一階段實證分析

根據(jù)以上分析，將主成分F1、F2作為新的投入變量，將主成分E1作為新的產(chǎn)出變量，把新疆十四個地州市農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出變量帶入可變規(guī)模報酬的BCC模型，運用DEAP2.1軟件進行計算，可得2014年新疆各地州市農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的綜合技術(shù)效率(TE)、純技術(shù)效率(PTE)與規(guī)模效率(SE)，結(jié)果如表5所示。由表5可知，新疆平均綜合技術(shù)效率為0.396，表明新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的效率距離效率前沿面還有61.4%的上升空間。平均純技術(shù)效率為0.879，平均規(guī)模效率為0.462，純技術(shù)效率遠遠高于規(guī)模效率，表明新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的技術(shù)無效率主要由規(guī)模效率過低導致，而不是純技術(shù)無效。

就各地州市而言，僅有昌吉州綜合技術(shù)效率為1，說明昌吉農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率較高，生產(chǎn)要素效率得到了充分發(fā)揮，處于技術(shù)效率前沿。對比各地州市的純技術(shù)效率與規(guī)模效率，烏魯木齊市、克拉瑪依市、吐魯番地區(qū)、哈密地區(qū)、塔城地區(qū)、阿勒泰地區(qū)、博州、巴州、克州和喀什地區(qū)的純技術(shù)效率高于規(guī)模效率，這些地州今后應(yīng)提高規(guī)模效率，即在擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模上下功夫。伊犁州、阿克蘇地區(qū)、和田地區(qū)的純技術(shù)效率低于規(guī)模效率，為了提升農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率，這些地州今后應(yīng)努力提高技術(shù)管理水平。另外，從規(guī)模報酬來看，昌吉州保持規(guī)模報酬不變，喀什地區(qū)為規(guī)模報酬遞減，因此，縮小生產(chǎn)規(guī)模會提高喀什地區(qū)農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的效率；其他地州都為規(guī)模報酬遞增，這些地州應(yīng)該增加對農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的投入，擴大循環(huán)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模。

但是，各個地州面臨的環(huán)境因素和隨機因素都不一樣，傳統(tǒng)的DEA-BCC模型在測算效率時無法剔除環(huán)境因素和隨機因素的影響，測算的結(jié)果不能真實地反映各地州農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的效率，因此，需要通過第二階段的相似SFA回歸來克服這一缺陷。

表5　第一階段和第三階段各地州效率值

注：TE表示綜合技術(shù)效率，PTE表示純技術(shù)效率，SE表示規(guī)模效率。

(二)第二階段實證分析

通過第一階段，得到了14個地州市兩個投入變量的松弛變量(分別記為SLACK1、SLACK2)，并作為相似SFA回歸的因變量；以農(nóng)村居民人均可支配收入、糧食播種面積與耕地面積比、財政支出占GDP比重、人均耕地面積四個環(huán)境變量(分別記為E1、E2、E3、E4)作為自變量，借助Frontier4.1軟件進行回歸，結(jié)果如表6所示。

由表6可知，環(huán)境變量的系數(shù)大多通過了t檢驗，說明外部環(huán)境對各地州循環(huán)農(nóng)業(yè)投入冗余存在顯著影響。SLACK1與SLACK2的γ值接近于1，且在1%的水平上通過顯著性檢驗，說明投入松弛變量主要由管理無效率導致，而隨機因素的影響很小。同時，投入松弛變量的單邊似然比檢驗是統(tǒng)計顯著的，可以拒絕混合誤差項中不存在管理無效率的原假設(shè)。因此，運用相似SFA回歸來分離環(huán)境因素和隨機因素是十分必要的。

表6 SFA回歸估計結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著，括號內(nèi)為標準差。

(三)第三階段實證分析

根據(jù)式(1)對2014年新疆各地州市的投入變量進行修正，并帶入DEA-BCC模型進行測算，得到第三階段的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率，如表5所示。

從表5中第一、三階段的對比發(fā)現(xiàn)，2014年新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的平均綜合技術(shù)效率從調(diào)整前的0.396下降到調(diào)整后的0.393，平均純技術(shù)效率從0.879下降到0.873，平均規(guī)模效率從0.462下降到0.45，新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的效率在剔除了環(huán)境因素和隨機因素后更不理想，過低的規(guī)模效率仍然是造成綜合技術(shù)效率低下的主要原因。第三階段新疆平均綜合技術(shù)效率為0.393，與效率前沿的距離進一步拉大，說明新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的效率存在很大的提升空間。

就各地州、市而言，仍然只有昌吉州處于效率前沿面，與調(diào)整前相比，克拉瑪依市、吐魯番地區(qū)、伊犁州、塔城地區(qū)、巴州、阿克蘇地區(qū)、喀什地區(qū)調(diào)整后的技術(shù)效率有所上升，說明這些地州之前綜合技術(shù)效率過低的原因在于發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的外部條件不好，而不是因為它們本身的技術(shù)或管理水平低；烏魯木齊市、哈密地區(qū)、阿勒泰地區(qū)、博州、克州、和田地區(qū)的綜合技術(shù)效率有所下降，說明這些地州、市之前的綜合技術(shù)效率被高估了，原因在于它們擁有較好的外部條件去發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟，而不是因為它們本身的技術(shù)管理水平很高。在調(diào)整之前，各地州、市技術(shù)效率的最大值與最小值差為0.845，調(diào)整后的差值為0.827，雖然差值有所縮小，但是各地州在發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟上仍存在著不平衡狀況。從規(guī)模報酬來看，各地州調(diào)整前后是一致的，昌吉州繼續(xù)保持現(xiàn)有生產(chǎn)規(guī)模，喀什地區(qū)需要縮小生產(chǎn)規(guī)模，而其他地州仍然要把擴大生產(chǎn)規(guī)模作為發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的主要方向。

為了尋找各地州提升效率的具體途徑，根據(jù)調(diào)整后各地州、市的純技術(shù)效率和規(guī)模效率，可以劃分出四類地區(qū)：第一類為“高高”地區(qū)，即純技術(shù)效率與規(guī)模效率均高于全疆均值的地區(qū)；第二類為“高低”地區(qū)，即純技術(shù)效率高于全疆均值，但規(guī)模效率低于全疆均值的地區(qū)；第三類為“低高”地區(qū)，即純技術(shù)效率低于全疆均值，而規(guī)模效率高于全疆均值的地區(qū)；第四類為“低低”地區(qū)，即純技術(shù)效率與規(guī)模效率均低于全疆均值的地區(qū)。劃分結(jié)果如圖1所示。

第一類“高高”地區(qū)，包括克拉瑪依市、吐魯番地區(qū)、昌吉州和喀什地區(qū)，這些地區(qū)農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的純技術(shù)效率和規(guī)模效率均高于全疆的均值，是一種相對有效的類型。第二類“高低”地區(qū)，包括哈密地區(qū)、阿勒泰地區(qū)、巴州和克州，這些地區(qū)農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的規(guī)模效率低于全疆均值，因此，擴大農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的規(guī)模是提升這些地區(qū)規(guī)模效率的主要途徑。第三類“低高”地區(qū)包括和田地區(qū)和伊犁州，它們的純技術(shù)效率低于全疆均值，表明制約這兩個地區(qū)技術(shù)效率提升的主要原因是技術(shù)管理水平，或者是制度設(shè)計的問題。第四類“低低”地區(qū)包括烏魯木齊市、阿克蘇地區(qū)、塔城地區(qū)和博州，這些地區(qū)在今后的發(fā)展中應(yīng)采取雙管齊下的措施，既要增加投入不斷擴大生產(chǎn)規(guī)模，又要學習先進的管理手段，并設(shè)計良好的制度，以促進技術(shù)效率不斷得以提高。

圖1：新疆各地州、市的純技術(shù)效率與規(guī)模效率分布圖

五、結(jié)論

第一，在評價方法上，因環(huán)境因素和隨機因素對各地州、市農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的效率具有重要的影響，消除這兩個因素后，雖然全疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率值變化不大，但各地州、市的純技術(shù)效率和規(guī)模效率都存在異質(zhì)現(xiàn)象，所以，本文使用三階段DEA模型來評價新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率是十分必要的。第二，達到效率前沿面的地區(qū)只有昌吉州，除昌吉州外，調(diào)整后綜合技術(shù)效率值最高的伊犁州與效率前沿面的距離都差31.2%，這表明新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的發(fā)展水平還很低。第三，過低的規(guī)模效率是導致新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟技術(shù)效率低下的主要原因。就全疆而言，調(diào)整后平均純技術(shù)效率達到了0.873，而調(diào)整后平均規(guī)模效率只有0.45，純技術(shù)效率低于0.8的只有阿克蘇地區(qū)與和田地區(qū)，而規(guī)模效率超過0.5的只有克拉瑪依市、昌吉州、伊犁州和喀什地區(qū)。因此，新疆發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的出路在于提高規(guī)模效率，合理規(guī)劃投入產(chǎn)出，做到規(guī)?；c專業(yè)化經(jīng)營，這不僅能提高規(guī)模效率，也能促進純技術(shù)效率的提高。第四，依照調(diào)整后純技術(shù)效率與規(guī)模效率，將新疆14個地州、市劃分為“高高”地區(qū)、“高低”地區(qū)、“低高”地區(qū)和“低低”地區(qū)四種類型，因此，每一個地州市可以根據(jù)其所處的類型來選擇效率提升的路徑，揚長補短，最終實現(xiàn)技術(shù)效率的提升。第五，對各地州、市而言，其地區(qū)生產(chǎn)總值的排名普遍低于農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟技術(shù)效率的排名，換句話說，經(jīng)濟落后地區(qū)的技術(shù)效率普遍偏高，而經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的技術(shù)效率卻呈現(xiàn)出偏低的狀態(tài)。但這并不意味著經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的技術(shù)管理水平比經(jīng)濟落后地區(qū)差，而是反映了經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)有能力投入更多的生產(chǎn)要素，但其技術(shù)管理水平無法與高的投入水平相匹配，高投入沒有帶來高產(chǎn)出，從而造成了其技術(shù)效率偏低。同理，經(jīng)濟落后地區(qū)技術(shù)效率偏高反映的是其技術(shù)管理水平與低的投入水平相匹配，低投入與低產(chǎn)出相匹配。因此，經(jīng)濟發(fā)達的地州、市在保持較高投入的同時，應(yīng)該努力提升管理水平，合理消耗投入要素，提高資源的利用效率；而經(jīng)濟落后的地州、市不僅要在提升管理水平上下功夫，還要增加生產(chǎn)要素的投入數(shù)量，這樣才能真正地促進新疆農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的發(fā)展。

參考文獻：

[1]吳開亞.巢湖流域農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展的綜合評價[J].中國人口·資源與環(huán)境,2008(1):94-98.

[2]潘安興,王芳.基于熵值法的區(qū)域農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展評價——以四川省為例[J].農(nóng)機化研究,2008(7):44-47.

[3]馬其芳,黃賢金,彭補拙,翟文俠,劉林旺.區(qū)域農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展評價及其實證研究[J].自然資源學報,2005(6):97-105.

[4]文春波,錢發(fā)軍,李也桃.河南省農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展評價[J].地域研究與開發(fā),2009(6):95-99.

[5]張曉先,王立,馬放.黑龍江省農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟綜合評價指標體系及實證分析[J].湖北農(nóng)業(yè)科學,2013(15):3740-3743.

[6]藍曉寧.浙江省農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟評價及發(fā)展探析[J].黑龍江畜牧獸醫(yī),2015(12):5-7.

[7]范瑾.湖北省農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展評價及其障礙因素分析[J].湖北農(nóng)業(yè)科學,2016(2):527-531.

[8]毛曉丹,馮中朝.湖北省農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展水平評價及障礙因素診斷[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究,2013(5):597-601.

[9]秦毓軍,胡寶清,唐春桃.基于循環(huán)經(jīng)濟理念的縣域農(nóng)業(yè)發(fā)展評價與實證研究[J].廣東農(nóng)業(yè)科學,2011(19):195-198.

[10]馬丁丑,王文略,馬麗榮.甘肅農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展綜合評價和制約因素診斷及對策[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究,2011(2):204-208.

[11]馬倫姣.湖北省農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展綜合評價及因子貢獻分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2013(5):105-112.

[12]單忠紀,翟緒軍,黃平平.基于PPC模型的我國農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟綜合評價[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2014(2):114-119.

[13]張偉強.基于DEA的廣東農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率評價[J].安徽農(nóng)業(yè)科學,2009(28):3858-3860.

[14]文擁軍.基于超效率DEA的農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展評價——以山東省為例[J].生產(chǎn)力研究,2009(2):21-22，49.

[15]A.Charnes,W.W.Cooper,E.Rhodes.Measuring the Efficiency of Decision-making Units[J].European Journal of Operational Research,1978(2):429-444.

[16]H.O.Fried,C.A.K.Lovell,S.S.Schmidt,S.Yaisawarng.Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Data Envelopment Analysis[J].Journal of Productivity Analysis,2002(17):157-174.

[17]羅登躍. 三階段DEA模型管理無效率估計注記[J].統(tǒng)計研究,2012(4):104-107.

[18]陳巍巍,張雷,馬鐵虎,劉秋繸.關(guān)于三階段DEA模型的幾點研究[J].系統(tǒng)工程,2014(9):144-149.

(責任編輯：易正蘭)

Evaluation on Efficiency of Agricultural Circular Economy in Xinjiang

Su Bin ，Gou Benqi

(Xinjiang University of Finance and Economics,Urumqi 830012,China)

Abstract:Based on extracting principal components of input and output variables of Xinjiang agricultural circular economy by using principal component analysis method, the efficiency of agricultural circular economy of 14 prefectures and regions in Xinjiang in 2014 is analyzed with the aid of three-stage DEA model. The results show that the external environment has an important influence on efficiency of agricultural circular economy in Xinjiang, and the efficiency value of agricultural circular economy in different prefectures and regions change greatly after eliminating environmental factors and random factors; the agricultural circular economy is inefficient in Xinjiang, which is caused by low scale efficiency, and there is a big gap among the different prefectures and regions in terms of agricultural circular economy. According to pure technical efficiency and scale efficiency, the agricultural circular economy in different prefectures and regions is divided into four types, and they could search ways to improve efficiency on the basis of their types.

Key Words:Agricultural Circular Economy; Principal Component Analysis; Three-stage DEA; Efficiency Evaluation

收稿日期：2016-04-01

作者簡介：蘇斌(1964-)，男，教授，研究方向：宏觀經(jīng)濟分析；茍本頎(1992-)，男，碩士研究生，研究方向：宏觀經(jīng)濟理論、政策與應(yīng)用。

中圖分類號：F327

文獻標識碼：A

文章編號：1007-8576(2016)03-0048-009

DOI：10.16716/j.cnki.65-1030/f.2016.03.006