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        基于Malmquist指數(shù)的我國區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率動態(tài)評價及其應(yīng)對策略

        2017-03-21 11:48:19劉鳳梅
        江蘇農(nóng)業(yè)科學 2016年11期
        關(guān)鍵詞:技術(shù)效率應(yīng)對策略

        劉鳳梅

        摘要:運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法和Malmquist指數(shù)對我國31個?。ㄊ小^(qū))2004—2013年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行評價,結(jié)果表明,我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率均值為0.954,說明我國大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入比較合理,尤其在農(nóng)業(yè)資源要素的使用上;從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分解的純技術(shù)效率和規(guī)模效率結(jié)果來看,19個DEA有效的省(市、區(qū))純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為最優(yōu),表明這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入各要素得到了較好的配置。在研究期內(nèi),我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率呈上升狀態(tài),增長了 10.5%,其主要貢獻源于技術(shù)進步效率的迅猛提升;技術(shù)效率增長緩慢,制約了我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的快速提升速度。基于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率及Malmquist指數(shù)分類測算結(jié)果可知,我國31個?。ㄊ小^(qū))可分為強有效增長型、高有效增長型、弱有效增長型、低有效增長型4種類型,針對不同類型地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特點,提出不同的優(yōu)化策略。

        關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率;DEA方法;Malmquist指數(shù);農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率;技術(shù)效率;應(yīng)對策略

        中圖分類號: F327 文獻標志碼: A

        文章編號:1002-1302(2016)11-0505-04

        農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)部門,其生產(chǎn)效率關(guān)系到國家的戰(zhàn)略穩(wěn)定,2014年我國國內(nèi)生產(chǎn)總值為636 463億元,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值為58 332億元,占比9.16%,可見農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展是我國經(jīng)濟發(fā)展的基本保障,影響著我國社會主義新農(nóng)村和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展,更直接影響到農(nóng)民的收入等多項切身利益。隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的不斷推進,我國農(nóng)業(yè)正在由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向規(guī)?;?、現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)過渡,進而促進農(nóng)民收入的多元增收,由于我國農(nóng)業(yè)屬于弱勢產(chǎn)業(yè),在經(jīng)濟發(fā)展過程中農(nóng)業(yè)資源投入等都受到限制,尤其是農(nóng)業(yè)科技人才的缺少等因素,導致我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展依然以小農(nóng)戶的發(fā)展為主要方式。依托生產(chǎn)資料的大量投入,從而促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率不斷提高,因此,對我國各?。ㄊ小^(qū))農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行研究,對我國各?。ㄊ?、區(qū))農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行合理評價,探討我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源配置存在的問題,尋求各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提高的現(xiàn)實途徑是當前農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域研究值得關(guān)注的問題,對于認識我國及各省(市、區(qū))農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有著重要的現(xiàn)實意義。根據(jù)前期學者的研究,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率動態(tài)評價有很多評價方法,如DEA[1]、系統(tǒng)聚類方法、運籌方法等。學術(shù)界對于使用DEA模型及Malmquist指數(shù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評價比較普遍,陳衛(wèi)平通過DEA和Malmquist指數(shù)對我國1990—2003年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行測算我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,提出我國大部分省(市、區(qū))呈現(xiàn)出農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與農(nóng)業(yè)效率損失共存的情況[2]。汪旭暉等采用DEA模型評價了我國31個?。ㄊ?、區(qū))的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,認為我國各省(市、區(qū))農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率不高并非是投入不足,應(yīng)從建立科技農(nóng)業(yè)發(fā)展、發(fā)展農(nóng)業(yè)新型組織、調(diào)整農(nóng)業(yè)人力資源配置等方面提高區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[3]。曾先峰等通過對我國28個?。ㄊ?、區(qū))1980—2005年的數(shù)據(jù),運用DEA方法測算我國各?。ㄊ小^(qū))共25年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率,結(jié)果表明,在這25年期間我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率在平均年增速2.2%,技術(shù)進步效率年均增長4.2%,但相對技術(shù)效率則以1.9%的速度退步[4]。本研究運用DEA-Malmquist模型作為評價方法,以2004—2013年數(shù)據(jù)為主對我國31個?。ㄊ?、區(qū))(不含香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、臺灣?。┺r(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入產(chǎn)出的有效性及動態(tài)效率進行評價。

        1 理論與模型

        1.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)法

        1978年,著名運籌學家Charnes等提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是在生產(chǎn)過程中的生產(chǎn)要素投入與產(chǎn)出各要素不變的前提下,找出各決策單元(DMU)與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)最優(yōu)前沿面板的偏離程度,用于評價在生產(chǎn)過程中投入產(chǎn)出比的效率情況,其公式如下:

        2 評價指標與數(shù)據(jù)選取

        在建立基于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的DEA-Malmquist指數(shù)模型中,首先須要選取可行的投入指標以及產(chǎn)出指標??紤]到反映我國農(nóng)業(yè)投資效率數(shù)據(jù)的可得性、完整性以及連續(xù)性,本研究投入指標主要考慮耕地面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)投入、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入、農(nóng)資投入5個方面,因此選取的投入指標有:以耕地面積作為土地投入(×103 hm2);以農(nóng)業(yè)就業(yè)人員數(shù)作為勞動力投入(萬人);以農(nóng)業(yè)機械總動力(萬kW)作為農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入;以農(nóng)村用電量(億kW·h)和農(nóng)用柴油使用量(萬t)作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入;以化肥使用量(萬t)、農(nóng)用塑料薄膜使用量(t)、農(nóng)藥使用量(t)作為農(nóng)資投入。使用數(shù)據(jù)來自2005—2014年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。各地變量描述性統(tǒng)計見表1。

        3 基于DEA的我國各省(市、區(qū))農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評價

        3.1 我國各?。ㄊ?、區(qū))DEA效益評價

        根據(jù)統(tǒng)計的指標數(shù)據(jù),通過DEAP2.1得到2004—2013年我國及各?。ㄊ?、區(qū))的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率與分解結(jié)果(表2)。由表2可知,2004—2013年我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率為0.954,對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行進一步分解,可以得到純技術(shù)效率為0.969、規(guī)模效率為0.984,我國31個?。ㄊ小^(qū))中,有19個地區(qū)屬于DEA有效,占比61.3%,說明這些地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中生產(chǎn)性資源的投入和產(chǎn)出都達到最佳配比,這些地區(qū)的技術(shù)效率和規(guī)模效率為同時有效;12個地區(qū)為DEA非有效,占比38.7%,其中甘肅省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率最低,僅為0.61,其次是山西省。從我國各?。ㄊ小^(qū))農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率來看,部分地區(qū)純技術(shù)效率較低,從而拉低了全國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低主要是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同引起的,部分地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入未能有效地促進產(chǎn)出。

        3.2 我國各省(市、區(qū))技術(shù)效率分解評價

        從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分解的純技術(shù)效率和規(guī)模效率結(jié)果來看,19個DEA有效的?。ㄊ?、區(qū))純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為最優(yōu),表明這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入個要素得到了較好的配置,即其農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出相對于其他地區(qū)來說屬于DEA有效,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源的利用水平、農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用水平、農(nóng)業(yè)種植者教育水平等方面均實現(xiàn)與其生產(chǎn)需要和生產(chǎn)規(guī)模相適應(yīng)的階段。內(nèi)蒙古、黑龍江、江蘇、安徽、寧夏等省(區(qū))造成DEA非有效主要是由規(guī)模效率非有效引起的,這些地區(qū)須要從加大人力資源配置、生產(chǎn)資料供給、擴大生產(chǎn)規(guī)模、加大投資力度和調(diào)整投資比例等方式實現(xiàn)該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模效益。河北、山西、遼寧、江西、云南、甘肅、青海等省非DEA有效是由純技術(shù)效率非有效和規(guī)模非有效共同引起的,這些地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的先天性條件較差,農(nóng)業(yè)種植者生產(chǎn)技術(shù)較低、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本高、資源得不到優(yōu)化配置。因此,這些地區(qū)須要加大農(nóng)業(yè)技術(shù)的投入與推廣程度,適當調(diào)整該地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源配置,以達到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的技術(shù)和規(guī)模均有效的理想狀態(tài)。

        表3為我國各?。▍^(qū)、市)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益規(guī)模階段,是提高非DEA有效地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的重要參考依據(jù),江西省和寧夏回族自治區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率結(jié)合處于規(guī)模報酬遞增階段,增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本、技術(shù)以及要素投入可以提升其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率水平;而河北、山西、內(nèi)蒙古等10個省(區(qū))處于規(guī)模報酬遞減階段,造成了規(guī)模不經(jīng)濟,須要合理調(diào)整各生產(chǎn)要素的投入。

        4 基于Malmquist指數(shù)的生產(chǎn)效率動態(tài)分析

        4.1 我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率變化分析

        運用DEAP2.1軟件對2004—2013年我國31個?。ㄊ?、區(qū))的數(shù)據(jù)進行Malmquist指數(shù)分析,以2004年的數(shù)據(jù)為基數(shù),得到我國分年的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率指數(shù)的計算結(jié)果,結(jié)果見表4、圖1。從我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率的總體水平來看,由表4可知,2004—2013年我國的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率呈上升趨勢,平均TFP指數(shù)為1.105,除了2007年、2011—2012年,其他均為正向增長。10年間我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率上漲了14.9%。

        將表4中2004—2013年我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率的效率變化、技術(shù)效率、tfp變化的變化趨勢,利用數(shù)據(jù)點折線圖表現(xiàn)出來(圖1)。

        由圖1可知,2004—2013年我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率呈現(xiàn)波動上升之勢;技術(shù)進步卻呈現(xiàn)相反的變化趨勢,尤其在2008[CM(23*2/3]年后逐年下降;其中,技術(shù)效率是農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率下降的根本原因。我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率在近年來呈現(xiàn)不同的特點,2004—2008年我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率在技術(shù)進步效率的拉動下上漲了2.8%,但由于技術(shù)效率下降的滯后作用小于技術(shù)進步效率,因而未造成我國生產(chǎn)效率的下降。純技術(shù)效率和規(guī)模效率下降是導致技術(shù)效率下降的原因,從而影響到我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率的提高。2008—2009年我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率進入快速增長期,達到12.1%,受規(guī)模效率快速提升的影響,導致TFP效率進入快速發(fā)展期。2008—2013年我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率進入高效增長時期,增長速度不斷加快,至2013年增長到14.9%。因此,近年來我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率的提升主要是技術(shù)進步效率增長的結(jié)果,貢獻度達13.9%,而技術(shù)效率僅貢獻了 0.7%。

        4.2 我國各?。ㄊ小^(qū))的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分析

        從我國各?。ㄊ小^(qū))的具體情況來看,將各?。ㄊ小^(qū))農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率分為4種增長類型,即強有效增長型(TFP>1.15)、高有效增長型(1.15≥TFP>1.1)、弱有效增長型(1.1≥TFP>1.05)、低有效增長型(1.05≥TFP>1),并對我國各省(市、區(qū))4種類型進行分析(表5)。

        4.2.1 以甘肅省為代表的強有效增長型 處于強有效增長型的區(qū)域,其TFP值大于1.150,表明2004—2013年這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率在不斷提升,提高幅度高于15%,甘肅省、山東省和陜西省均屬于該類型,占總數(shù)的9.7%。從TFP分解來看,甘肅省的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率的增長主要是由于技術(shù)效率的進步帶動生產(chǎn)效率的提升,技術(shù)進步效率增長緩慢;而山東省和陜西省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的增長主要依靠技術(shù)進步效率的提升。

        4.2.2 以湖南省為代表的高有效增長型 高有效增長型的TFP值介于1.100~1.150之間,湖南、浙江、四川、河北等12個?。ㄊ小^(qū))處于這一范圍。說明在研究期間,處于此增長類型的地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率提高幅度在10%~15%之間,占總數(shù)的38.7%。從TFP值分解來看,天津市和河南省的技術(shù)效率分別下降的了0.1%、0.6%,但是資源配置效率的提升彌補了技術(shù)效率的下降,所以整體是上升的;浙江省、湖南省、廣東省、重慶市、四川省的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率的提升單純是由規(guī)模效率的提升所引起;河北省、山西省、黑龍江省、江蘇省、寧夏回族自治區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率的提升得益于技術(shù)效率和技術(shù)進步效率的共同促進,相比較而言,技術(shù)進步效率貢獻度更大。

        4.2.3 以青海省為代表的弱有效增長型 弱有效增長型的TFP值介于1.05~1.1之間,共有青海、貴州、北京、遼寧等11個?。ㄊ?、區(qū))處于該范圍之內(nèi),占總數(shù)的35.5%。從TFP分解來看,主要是得益于技術(shù)進步效率的提升,其中安徽、江西、云南等省技術(shù)效率均有下降,北京、遼寧、上海、湖北、廣西、貴州、新疆等?。ㄊ?、區(qū))技術(shù)效率保持不變,青海省的技術(shù)效率有所上升,技術(shù)進步效率的提升帶動了該類地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率,但由于技術(shù)進步效率上漲幅度有效,未能有效提升這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率。

        4.2.4 以福建省為代表的低有效增長型 低有效增長的TFP值是介于1.000~1.050之間,處于此區(qū)間的僅有福建省、吉林省、河南省、內(nèi)蒙古自治區(qū)和西藏自治區(qū)5個地區(qū),占總數(shù)的16.1%。2004—2013年西藏自治區(qū)、海南省、福建省的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率的僅增長了3.8%,是技術(shù)進步效率的上升所帶動的,但是增長幅度不大。內(nèi)蒙古自治區(qū)和吉林省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率較低,是由技術(shù)效率下降所引起的,雖然技術(shù)進步效率分別提升了5.5%和5.7%,但由于提升幅度不大,沒有辦法彌補技術(shù)效率的下降,技術(shù)效率的下降主要是由規(guī)模效率的下降引起的,說明如果要提高該地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,須要在增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入。

        5 結(jié)論

        本研究采用DEA模型的Malquist指數(shù)方法對我國31個?。ㄊ?、區(qū))2004—2013年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行了動態(tài)分析,得到如下結(jié)論:第一,2004—2013年我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率均值為0.954,包括19個DEA有效地區(qū),12個非DEA有效地區(qū)。說明我國部分?。ㄊ?、區(qū))農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入比較合理,尤其在農(nóng)業(yè)資源要素的使用上,如土地資源、勞動力、農(nóng)業(yè)機械總動力、化肥、農(nóng)藥等利用率較高。就我國而言,規(guī)模效率和純技術(shù)效率的下降是導致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率流失的主要原因。因此,對生產(chǎn)效率較低的?。ㄊ?、區(qū))應(yīng)著重提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源配置效率,通過擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模和提升農(nóng)業(yè)科技含量來提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。第二,在這10年期間,我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率呈提升狀態(tài),增長了10.5%,其主要貢獻源自于技術(shù)進步效率的迅猛提升,達10.9%,技術(shù)效率貢獻度有所下降,但降幅較小,僅為0.7%,并未對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率的提升帶來較大影響。通過對技術(shù)效率的進一步分解可知,技術(shù)效率上漲幅度較小主要是由純技術(shù)效率與規(guī)模效率增長幅度過小引起的,為提高技術(shù)效率,須要從純技術(shù)效率與生產(chǎn)規(guī)模效率2個方面同時改進,從而扭轉(zhuǎn)我國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率增長緩慢的局面。第三,根據(jù)我國31個?。ㄊ?、區(qū))農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率及Malmquist指數(shù)分類測算結(jié)果可知,我國甘肅省、山東省、陜西省的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率為強有效增長型;天津、河北、山西、黑龍江、江蘇、浙江、河南、湖南、廣東、重慶、四川、寧夏等?。ㄊ?、區(qū))為高有效增長型;北京、遼寧、上海、安徽、江西、湖北、廣西、貴州、云南、青海、新疆等?。ㄊ?、區(qū))為弱有效增長型;內(nèi)蒙古、吉林、福建、海南、西藏等省(區(qū))為低有效增長型地區(qū)。因此,根據(jù)各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特點,對強有效增長型的地區(qū)而言,應(yīng)加大對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率弱、技術(shù)進步緩慢地區(qū)的技術(shù)推廣以及經(jīng)驗分享力度;對低有效增長型的地區(qū)而言,應(yīng)根據(jù)自身效率流失的原因合理改善資源配置以及資源投入等,提高區(qū)域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率。

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