江激宇，陶 崔，何玲玲

（安徽農業(yè)大學經濟管理學院，安徽合肥，230036）

安徽省農地生產效率及其影響因素研究

江激宇，陶 崔，何玲玲

（安徽農業(yè)大學經濟管理學院，安徽合肥，230036）

運用數據包絡分析法和Tobit回歸模型對安徽省2006～2015年的農地生產效率變化情況及其影響因素進行了實證研究。結果表明，安徽省農地生產效率相對較高。從區(qū)域差異性來看，合肥、亳州、宿州、蚌埠等9個地市的農地生產效率要高于其余7個地市。影響因素分析結果表明，農村勞動力人均播種面積、復種指數、人均國內生產總值對農地生產效率具有正向影響；灌溉面積占農作物播種面積比例、單位耕地面積機械總動力、單位耕地面積化肥施用量對農地生產效率具有負向影響。

安徽省；農地；生產效率；影響因素

一、引言

耕地的稀缺性和不可再生性決定了其在農業(yè)生產中的重要地位。根據安徽省第二次土地調查結果，安徽省人均耕地面積僅為1.3畝，遠低于全國人均1.52畝和世界人均3.38畝的水平。因此，研究安徽省農地生產效率對于提高農地利用效率，加強農地保護具有重要意義。

學者們關于農地生產效率的研究主要集中在以下三個方面。從研究區(qū)域來看，主要是基于全國層面和區(qū)域層面的研究。周曉林和吳次芳等運用數據包絡分析法，對我國30個地區(qū)的農地生產效率差異進行了比較研究［1］。梁流濤則利用方向性距離函數和ML生產率指數方法測度了我國31個?。ㄊ校┑霓r地生產效率［2］。王文剛和李汝資等人運用DEA方法，對吉林省農地生產效率及其變化規(guī)律進行了研究［3］。丘雯文和楊子生對云南省16個州（市）2009～2013年的耕地生產效率進行了實證分析［4］。從研究內容來看，主要是關于耕地生產效率的區(qū)域差異及其影響因素的研究。雷國平在測度了黑龍江省耕地的生產效率的基礎上，進一步研究了該省13個地市的生產效率差異以及其影響因素［5］。楊朔和于文海等運用DEA方法，對陜西省1990～2011年的耕地生產效率進行了實證分析，結果表明省內各區(qū)域之間的耕地生產效率差異較大，個別地市存投入冗余和產出欠缺的情況［6］。李在軍研究了山東省耕地生產效率的區(qū)域差異性，并在此基礎上分析了耕地生產效率的影響因素［7］。從研究方法來看，雷國平和趙翠萍均采用DEA方法和Tobit模型實證分析了耕地生產效率及其影響因素［5、8］。梁流濤運用方向性距離函數和ML生產率指數方法分析了我國大陸地區(qū)的農地生產效率［2］。辛良杰通過構建數理模型來測算吉林省不同經營規(guī)模農戶的土地生產率［9］。葉浩等人則運用柯布-道格拉斯生產函數方法測度了我國糧食主產區(qū)11個省的耕地產出效率［10］。

盡管現有關于農地生產效率方面的研究較多，但是關于安徽省農地生產效率的研究則較少。本文運用數據包絡分析法（DEA）對2006～2015年安徽省16個地市的投入和產出數據進行農地生產效率測算，分析不同區(qū)域之間的生產效率差異性，在此基礎上運用Tobit回歸模型分析了安徽省農地生產效率的影響因素。

二、研究方法、指標選擇及數據來源

（一）數據包絡分析法（DEA）

DEA方法是用來評價多投入、多產出的決策單元效率的有效方法，近三十幾年來得到了較大的發(fā)展?，F有的DEA模型主要有CRS模型、VRS模型、FC模型、超效率DEA模型以及三階段DEA模型等，其中最常用的是CRS模型和VRS模型。CRS模型又稱為CCR模型，測度規(guī)模報酬不變條件下的綜合技術效率，用來衡量投入轉化為產出的效率；VRS模型又稱為BCC模型，測度的是規(guī)模報酬可變條件下的純技術效率，用來衡量技術更新速度的快慢和推廣的有效程度［11］。本研究采用VRS模型來測度2006～2015年間安徽省16個地市的農地生產效率。

在規(guī)模報酬可變的情況下，VRS的約束模型為：

上式中，θv表示效率值，IS為投入松弛變量，OS為產出松弛變量。上式的最優(yōu)解為λ0，IS0，OS0，θ0，則有：若θ0〈1，則決策單元不為DEA有效；若θ0=1，且，則決策單元僅為DEA弱有效；若θ0=1，且，則決策單元為DEA有效。

（二）Tobit模型

Tobit回歸模型法是當被解釋變量受到限制時而采用的一種研究方法，最早是由經濟學家Tobin J.教授于1958年在研究耐用消費品需求時提出［12］。Tobit回歸的優(yōu)點在于回歸解釋變量可以是連續(xù)的數值類型的變量，也可以是0或1類型的虛擬變量。標準Tobit模型如下：

（三）投入產出指標的選取

綜合考慮研究數據的有效性、科學性以及可得性，本文選取農作物總播種面積（公頃）作為土地投入指標，選取農業(yè)從業(yè)人員數量（人）作為勞動力投入指標，選取農業(yè)機械總動力（萬千瓦）、農地化肥使用量（噸）、農藥使用量（噸）、有效灌溉面積（千公頃）作為資本投入指標，以農業(yè)總產值（萬元）作為產出指標。

（四）數據來源與處理

數據主要來源于2007～2016年的《安徽省統(tǒng)計年鑒》和安徽省統(tǒng)計局門戶網站。對于研究中所使用的農業(yè)總產值數據進行折算，折算的基準年為2005年。由于農業(yè)從業(yè)人員數量無法直接從《安徽省統(tǒng)計年鑒》中直接獲得，根據林毅夫（2005）和黃少安（2005）的研究方法，用農業(yè)總產值占農林牧漁業(yè)總產值的比值作為權數，將農林牧漁業(yè)從業(yè)人員進行換算，從而得到2006～2009年安徽省農業(yè)從業(yè)人員的數量［13-14］。

三、實證研究及結果分析

以安徽省合肥、淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜陽、淮南、滁州、六安、馬鞍山、蕪湖、宣城、銅陵、池州、安慶、黃山16個地級市2006～2015年的投入產出數據為基礎，運用DEAP2.1軟件對這16個地市的農地生產效率進行測算，并將各市2006～2015年的生產效率結果進行匯總后平均，即可得到安徽省2006～2015年農地生產效率的變化情況，如圖1。

圖1 2006～2015年安徽省農地生產效率

（一）安徽省農地生產效率特征

根據測算結果，安徽省2006～2015年農地生產效率的綜合技術效率的平均值0.927，這說明實際生產占理想生產的92.7%。此時只要將投入降低7.3%，且產出保持不變，農地的生產效率便會實現有效。總體看來，2006～2015年安徽省農地生產的綜合技術效率值不穩(wěn)定，大致可以分為兩個階段。第一階段為2006～2010年，處于下降狀態(tài)，第二階段為2010～2015年，處于波動上升趨勢。2008年綜合技術效率達到最高值0.951后便開始下降，2010年達到最低值0.9，此后開始增長，并趨于穩(wěn)定。規(guī)模效率從2008年的0.995快速降低至2010年的0.946，此后便開始逐漸上升。技術效率則相對穩(wěn)定，平均值達到0.955。2006～2015年間安徽省農地生產的規(guī)模效率變動趨勢與綜合技術效率一致，由此可見，在非DEA有效的年份，規(guī)模效率對綜合技術效率有著較大的影響。

（二）各地市農地生產效率分析

表1 2006～2015年安徽省16個地市農地生產效率平均值

通過對安徽省16個地市2006～2015年間的農地生產效率進行匯總后平均，可以得到這16個地市的農地生產效率平均值，如表1。根據表1中的效率值，可以將16個地區(qū)的農地生產效率分為3種不同狀態(tài)，即DEA有效率狀態(tài)、技術有效但規(guī)模無效率狀態(tài)、技術和規(guī)模均無效率狀態(tài)。處于DEA有效率狀態(tài)的有合肥、蚌埠、阜陽、黃山，2006～2015年這四個城市的技術效率、規(guī)模效率和綜合技術效率均值均為1，說明在當前經營規(guī)模下，技術投入和管理水平已達到最優(yōu)。宿州、馬鞍山、銅陵技術效率為1，規(guī)模效率和綜合技術效率均小于1，則這三個市處于技術有效但規(guī)模無效率狀態(tài)，造成這種情況的關鍵原因在于規(guī)模效率較低。因此，可以通過擴大農戶的生產經營規(guī)模來提高農地生產的規(guī)模效率和綜合技術效率。當技術效率、規(guī)模效率和綜合技術效率都小于1時，淮北、亳州、淮南、滁州、六安、蕪湖、宣城、池州、安慶九市都處于技術和規(guī)模均無效率的狀態(tài)。

1.綜合技術效率。2006～2015年合肥、蚌埠、阜陽、黃山4個地區(qū)的平均綜合技術效率均為1，處在綜合技術效率前沿面上，說明這4個地區(qū)的各項投入已經達到最佳狀態(tài)。綜合技術效率值較高的地區(qū)有亳州、宿州、滁州、馬鞍山、蕪湖、池州，這6個地區(qū)的平均綜合技術效率值均達到了0.95以上；處于中等水平的有淮北、宣城、安慶，這3個地區(qū)的平均綜合技術效率值達到了0.85以上；淮南、六安和銅陵三個地區(qū)的平均綜合技術效率值較低。上述結果表明，經濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，其平均綜合技術效率較高，耕作條件和氣候條件較好的地區(qū)平均綜合技術效率值也較高。

2.技術效率。2006～2015年技術效率有效的地區(qū)有合肥、宿州、蚌埠、阜陽、馬鞍山、銅陵、黃山，說明這7個地區(qū)的技術投入水平和管理水平相對較高。雖然馬鞍山和銅陵的技術效率有效，但是其平均綜合技術效率卻無效；亳州、滁州、蕪湖、池州、安慶的平均技術效率較高，平均綜合技術效率卻低于平均規(guī)模效率，說明這些地區(qū)的農地生產效率主要受到規(guī)模效率的影響。其余處于技術效率無效的地區(qū)，說明這些地區(qū)在技術投入和推廣方面有所欠缺。

3.規(guī)模效率。根據16個地區(qū)的規(guī)模效率測算結果可以發(fā)現，處于規(guī)模效率有效狀態(tài)的只有合肥、蚌埠、阜陽和黃山，說明這4個地區(qū)的生產規(guī)模結構已經達到最優(yōu)。規(guī)模效率在0.95以上的有亳州、宿州、淮南、滁州、六安、馬鞍山、蕪湖、宣城、池州。亳州、滁州、蕪湖的平均技術效率和平均規(guī)模效率都較高，說明這3個地區(qū)的技術投入和生產規(guī)模已經達到最佳狀態(tài)?；茨虾土驳钠骄?guī)模效率均大于平均技術效率，且平均綜合技術效率較低，說明提高農地生產效率的關鍵在于加強科技方面的投入。

（三）農地生產效率地區(qū)差異分析

為了研究安徽省16個地市之間的農地生產效率差異，運用stata14.0軟件對安徽省各個地區(qū)2006～2015年的平均綜合技術效率值進行聚類分析，如表2。

表2 安徽省16個地區(qū)綜合技術效率聚類分析結果及其效率平均值

根據表2可以得出，安徽省16個地市的農地生產效率有著明顯的區(qū)域差異。其中以合肥、亳州、宿州和蚌埠等城市為主的一類地區(qū)多為經濟發(fā)展水平相對較高或者農業(yè)生產條件較好的地區(qū)，這些地區(qū)的綜合技術效率、技術效率和規(guī)模效率的平均值較高，分別達到了0.991，0997和0.995，遠高于全省平均水平。此外，這9個地區(qū)的技術效率平均值也高于規(guī)模效率平均值，且接近于1，這表明該類地區(qū)的投入已經接近生產前沿面，此時可以通過調整農業(yè)生產規(guī)模來提高農地的生產效率。

二類地區(qū)和三類地區(qū)的綜合技術效率平均值為0.913和0.751，遠低于一類地區(qū)，這些地區(qū)經濟發(fā)展水平和農業(yè)生產條件也遠不及一類地區(qū)。從表2還可以看出，二類地區(qū)和三類地區(qū)的規(guī)模效率均大于技術效率，表明這些地區(qū)在技術投入和推廣方面存在欠缺。因此，要提高這些地區(qū)的農地生產效率，就應該加強科技投入，推廣農業(yè)新技術。

表3 安徽省農地技術效率Tobit模型回歸結果

四、農地生產效率影響因素分析

（一）影響因素的選擇

根據現有對土地生產效率影響因素的研究［4-5、7-8］，綜合考慮數據的可得性，選取農村勞動力人均播種面積、復種指數、受災面積占農作物播種面積比例、人均國內生產總值、灌溉面積占農作物播種面積比例、單位耕地面積機械總動力、單位耕地面積化肥施用量共7個因素作為安徽省農地生產效率的影響因素。Tobit回歸模型具體形式如下：

其中，Yit表示i地區(qū)在第t年的農地綜合技術效率值；X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7分別表示農村勞動力人均播種面積、復種指數、受災面積占農作物播種面積比例、人均國內生產總值、灌溉面積占農作物播種面積比例、單位耕地面積機械總動力、單位耕地面積化肥施用量；β0為常數項，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7為各個自變量系數；μ為隨機擾動項。

（二）農地生產效率影響因素分析

利用Stata14.0對安徽省16個地市的農地生產效率影響因素進行Tobit回歸分析。從表3的回歸結果可以看出，農村勞動力人均播種面積（X1）、單位耕地面積機械總動力（X6）在10%的水平下顯著，復種指數（X2）在5%的水平下顯著，人均國內生產總值（X4）、灌溉面積占農作物播種面積比例（X5）和單位耕地面積化肥施用量（X7）在1%水平下顯著，受災面積占農作物播種面積比例（X3）不顯著。

1.農村勞動力人均播種面積對農地生產效率具有正向影響。人均播種面積每擴大1個單位，農地生產效率將會增加0.21個單位。這表明人均播種規(guī)模的擴大將會促進農地生產效率的提高，這與我國目前所提倡的開展多種形式的適度規(guī)模經營的觀點相符合。并且隨著面積的擴大，農戶會把農業(yè)耕作作為家庭主業(yè)來經營，會更加關注農地的生產效率。

2.復種指數對農地生產效率具有正向影響。復種指數能夠反映一個地區(qū)農地的利用程度，復種指數越高，表明該地區(qū)的農業(yè)生產條件越好，可利用程度也就越高。安徽省農業(yè)生產的自然條件較好，農作物生產能夠做到一年兩熟。從表3中可知，復種指數每增加1個單位，農業(yè)生產效率將會將會增加0.07個單位。

3.從表3中的結果可以看出，人均國內生產總值對農地生產效率具有正向影響，但是影響程度較小。這表明一個地區(qū)的經濟發(fā)展水平高低，對于農業(yè)生產具有一定的推動作用，但作用大小主要取決于對農業(yè)的投入力度。

4.灌溉面積占農作物播種面積比例也在一定程度上反映了一個地區(qū)的農業(yè)生產條件。表3中結果表明灌溉面積占農作物播種面積比例對農地生產效率具有顯著性的影響，且呈負相關。安徽省水資源相對豐富，但是由于部分地區(qū)缺乏完善的灌溉配套設施，從而導致這種負向關系。

5.單位耕地面積機械總動力對安徽省農地生產效率具有負向影響。單位耕地面積機械總動力每增加1個單位，農地生產效率便減少0.007個單位。這是由于機械化的提高雖然帶動了勞動生產率的提高，但也降低了單位面積勞動量的投入，從而造成生產效率的減少。

6.單位耕地面積化肥施用量對于農地生產效率具有負向影響。單位面積化肥施用量每增加1個單位，農地生產效率將會減少0.23個單位。隨著化肥施用量的增加，化肥施用不合理，利用效率低下，生態(tài)環(huán)境污染等都會造成這種負向影響的產生。因此，應該實行測土配方，推廣有機肥、綠色肥，避免化肥過度施用造成的生態(tài)環(huán)境污染。

五、結論與討論

首先利用數據包絡分析法對安徽省16個地市2006～2015年間的農地生產效率進行測算，然后分析了農地生產效率的區(qū)域差異，最后用Tobit模型分析了安徽省農地生產效率的影響因素。

第一，2006～2015年安徽省農地生產效率的綜合技術效率平均值達到0.927，說明實際生產占理想生產的92.7%，且農地生產的平均純技術效率為0.955，平均規(guī)模效率為0.97，表明了安徽省農地生產效率較高。2006～2015年安徽省農地生產的規(guī)模效率變動趨勢與綜合技術效率一致，均呈現U型變化趨勢，而技術效率變動趨勢較為穩(wěn)定，平均值達到0.955，這表明安徽省農地生產效率變動是由規(guī)模效率變動引起，因此，提高農地生產效率的關鍵在于提高其規(guī)模效率。

第二，2006～2015年安徽省農地生產效率的區(qū)域差異顯著。一類地區(qū)的綜合技術效率值遠高于二類地區(qū)和三類地區(qū)，且一類地區(qū)的經濟發(fā)展水平和農業(yè)生產條件也優(yōu)于二類和三類地區(qū)。因此，農地生產效率相對較低的區(qū)域應該改善農業(yè)生產環(huán)境，加強科技投入和新技術推廣力度。

第三，復種指數和人均國內生產總值對安徽省農地生產效率具有顯著的正向影響，灌溉面積占農作物播種面積比例和單位耕地面積化肥施用量對農地生產效率具有顯著的負向影響。受災面積占農作物播種面積比例對農地生產效率影響不顯著。農地生產效率受到多方面因素的影響，因此，要從改善農業(yè)生產環(huán)境、完善農業(yè)生產設施、增加勞動力投入和科技投入等方面來促進農地生產效率的提高。

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F301.2

A

江激宇（1964-），男，博士，教授，研究方向為土地經濟與區(qū)域經濟。