陳 晨, 伍國勇,2

(1.貴州大學 管理學院， 貴州 貴陽 550025; 2.貴州大學 中國喀斯特地區(qū)鄉(xiāng)村振興研究院, 貴州 貴陽 550025)

耕地資源是農業(yè)生產的最基本要素之一?！?8億畝耕地紅線”在研究和修編《全國土地利用總體規(guī)劃剛要(2006—2020)》首次被提出，這也是我國積極應對未來人口增長、耕地減少、糧食短缺的理性發(fā)展思路[1]。目前中國農村耕地面臨著工業(yè)污染、肥力消失、政策不利等現實困境，這不僅威脅著我國糧食庫存的安全，也存在著糧食質量安全方面的隱患。十九大報告指出“……確保國家糧食安全，把中國人的飯碗牢牢端在自己手中……”，從某種意義上而言，在耕地面積不斷減少的大背景下，如何實現耕地的集約有效利用是建設社會主義新農村和實現鄉(xiāng)村振興必須要面對的問題，耕地資源的利用方式將直接影響到農民收入結構與農村治理結構的漸變。從糧食長期短缺到豐年有余，國家體現了在農業(yè)制度構建上的堅定決心與穩(wěn)重態(tài)度。因此，準確有效地評價當前耕地利用效率，對于實現有限資源高效利用，保障國家糧食安全、維護社會穩(wěn)定運行是是十分必要的。當前，DEA模型被廣泛運用在各類效率評價中，相關的文獻和研究眾多。在耕地利用效率評價領域，從方法而言，絕大部分文獻采用DEA-Tobit兩段法，第一階段采用DEA模型計算出效率，第二階段采用Tobit回歸進行影響因素分析，兩段法的優(yōu)點是簡單易操作，運用范圍廣泛，以至于學界近年來對其的運用頗有泛濫的趨勢。但其準確度有待提升，經典DEA模型并沒有剔除環(huán)境因素對決策單元的影響，環(huán)境因素摻雜其中，使得經典DEA模型對效率的評價并不精確。因此，兩段法在技術層面仍有進一步提升的空間。從研究內容來看，主要分為縱向、橫向以及縱橫結合3類。縱向研究是對針對同一主體不同時間段的耕地資源利用效率做出評價，如經陽等運用了DEA-Tobit兩步法及類聚分析法，對1996—2008年江西省的耕地利用效率進行分析，發(fā)現效率平均值為0.967，總體水平較高；各條件因素對耕地利用效率的影響存在區(qū)別，總體來說，影響指數單位面積：機械總動力>耕地復種指數>有效灌溉面積>人均GDP[2]。橫向研究則相反，是對同一時間段不同主體的耕地資源利用效率做出評價，如廖成泉等[3]對2012年湖北省17個市(州、林區(qū))的耕地資源利用效率進行評價，發(fā)現湖北省整體上耕地資源利用效率不高，且主要是由純技術效率偏低導致的，區(qū)域經濟發(fā)展水平與利用效率正相關，而耕地機械化投入與利用效率負相關?？v橫結合則是縱向與橫向評價同時進行，如羅沖等[4]對東北地區(qū)36個市(州)2005—2014年耕地利用效率進行評價，發(fā)現純技術效率是綜合效率上升的主要原因，綜合效率排名:黑龍江>吉林>遼寧，其耕地資源的利用效率受到多種因素的共同影響。綜上所述，雖然經典DEA模型(CCR模型或BCC模型)已被熟練地運用在耕地資源效率評價當中，可是相對簡單的DEA-Tobit兩步法在技術上仍存在一定缺陷[5]。四階段DEA法雖然不能剔除所有外生環(huán)境變量的影響，卻能控制大部分的環(huán)境變量對決策單元的影響，使得效率的評價更為客觀，具有一定的技術意義。本研究選取安徽省為研究對象，主要有三方面的考慮，①從全國范圍看，安徽省作為全國5大糧食調出省份之一，在保障糧食安全和社會穩(wěn)定等戰(zhàn)略問題上發(fā)揮著重要作用。與此同時，新時期下我國糧食產銷時空格局也正在逐漸發(fā)生變化，要警惕調出大省逐漸轉變?yōu)槠胶馐∩踔潦钦{入省，這是國家全局性戰(zhàn)略的現實需要。②從安徽省的土地承載力看，耕地單位面積產量偏低，目前耕地面積尚能滿足人口糧食需求，短至5 a，安徽省就有可能面臨糧食缺口的壓力。由此來看，實現已有耕地高效集約利用，不僅是安徽省現實的迫切需求，更是其維持經濟穩(wěn)定發(fā)展的必行之路。③關于安徽省耕地資源利用效率的研究時間都較早，缺乏最新的跟進研究，因此具有較高的研究價值。為此，本研究以提高安徽省耕地的利用效率為出發(fā)點，利用四階段DEA模型，更為準確地對2016年安徽省16個市的耕地資源利用效率進行評價，得出適合該省評價建議，希望通此方式能夠為安徽省農業(yè)問題的解決提供有益參考。

1 研究區(qū)概況

安徽省地處中國內陸，被江蘇、浙江、河南、湖北、江西5省環(huán)繞，是典型的中東部過渡地區(qū)。在中國“一帶一路”“長江經濟帶”與“中部崛起”的重大戰(zhàn)略背景下，政策資源涌入，安徽省面臨新的發(fā)展機遇。2016年末，安徽省生產總值達24 117.89億元，比同期增長8.7%，耕地面積共計1.40×105hm2，占全國的1.46%。境內地形豐富，山區(qū)面積占全省總面積的58.47%，而丘陵平原少。氣候溫暖，四季分明，適合農作物生長。作為全國13個糧食主產省和6大糧食調出省份之一，安徽省不僅在國家糧食安全中占據重要位置，更是全國的蔬菜基地、蛋禽基地，各類農產品產量均居全國前列。然而，在安徽省糧食“十三連豐”的背后，卻背負著耕地承載壓力猛增，各類資源要素價格上漲，農業(yè)競爭力減弱等的沉重壓力。在宋振江等[6]學者對長江中下游糧食主產區(qū)耕地生態(tài)安全的評價中，安徽省綜合評價與3大子系統協調度皆為末位，這表明安徽省的耕地生態(tài)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。事實上，自改革開放以來到2010年，安徽省耕地面積減少了大約3.53×105m2，人均耕地面積由0.09 hm2減少到0.06 hm2[7]，安徽省始終面臨著不斷擴大的人口與不斷減少的耕地、較低的糧食單產和負擔國家商品糧基地較高的糧食自給率之間的矛盾。通過對2016年安徽省各市耕地人口承載水平的測算發(fā)現(表1)，2016年安徽省平均糧食單產為5 143.2 kg/hm2，2015年為5 334 kg/hm2，比2015年下降近4%。若采用溫飽型糧食人均消費水平400 kg/a，安徽省總計可承載人口7 551.51萬，可載率為0.93，尚可滿足當年戶籍人口7 026.98萬人的糧食需求。若按小康型人均消費450 kg/a來計算，則只可承擔6 712.45萬人口，進一步說，安徽省現已產生糧食缺口。從省內各市的情況來看，宿州市的單產量最低，平均4 830.86 kg/hm2。馬鞍山市最高，平均為6 660.69 kg/hm2。阜陽市和銅陵市的耕地人口承載水平較高，已經處在超載狀態(tài)，黃山市因為園地較多，暫時還未出現超載情況。在這種客觀形勢下，提高安徽省糧食單產可謂是迫在眉睫。因此，對安徽省市層面的耕地資源利用效率進行研究，有助于指導區(qū)域農業(yè)發(fā)展布局，具有一定現實意義。

表1 安徽省2016年各市耕地人口承載水平

注：數據來源于《安徽省統計年鑒(2017年)》。

2 研究方法及變量選擇

2.1 DEA四步法

DEA四步法由Fried[8]等最早提出的，是DEA兩步法的改進版本，既保留了DEA方法的主要優(yōu)點，即可以有多個輸入與輸出目標，又進一步剔除了部分外生環(huán)境變量的影響，使得瞄準度更高，評價更為精確。在四階段的模型中第3階段的調整可以通過不同的方法來實現，本文將全部決策單元納入最差環(huán)境中來剔除環(huán)境變量對決策單元的影響。

(1) DEA-BCC模型測算。結合本文實際，將DEA-BCC 模型設置為投入導向型且規(guī)模報酬可變。其原理如下，假設有j(j=1,2,…,n)個DMU，每個DMU有m項投入xj=(x1j,x2j,…,xmj)和s項產出yj=(y1j,y2j,…,ysj)，其中xj>0，yj>0，j=1,2,…,n，模型表示為：

(s-≥0，s+≥0，λj≥0)

(2) 構建Tobit模型。采用Tobit截斷模型來對外生環(huán)境變量對各類投入變量的松弛變量的影響進行分析，構建I個Tobit回歸模型。模型如下，其中Sik表示第一階段計算得到的第i個投入要素的總松弛量，Zik為外生環(huán)境變量向量。

Sik=ai+βiZik+μi(i=1,2,…,I；k=1,2,…,n)

(3) 根據Tobit結果調整投入指標。目標是利用階段二的擬合值來剔除部分外生環(huán)境變量的影響。調整公式為：

(i=1,2,…,I；k=1,2,…,n)

(4) 將調整后的投入指標重新帶入經典DEA-BCC模型進行測算。重新測算的效率值可更為精準地反映安徽省各市耕地資源利用效率的情況。

2.2 變量選取

(1) 投入變量的選擇。要準確地對耕地利用效率做出評價，首先要明確耕地的投入要素種類，學界普遍認為土地、勞動和資本是土地必不可少的3大類投入要素[9]。以前人的研究為基礎，本文選取年末耕地面積來反映耕地資源數量，代表土地的投入(表2)，安徽省的人口增長與耕地面積減少矛盾突出，耕地資源數量呈逐年下降的態(tài)勢，因此對于耕地紅線的保護十分重要；選取農業(yè)勞動人數來反映勞動力的投入，必須指出的是，體現勞動力投入的另一個重要指標是單位時間內的勞動時間，但這里并沒有真實可取的數據參考，故暫不予考慮；選取化肥施用量和農業(yè)機械總動力2個變量來代表資本技術的投入?；适┯昧渴侵冈撃陜扔糜谵r業(yè)生產的化肥數量，本文選用總量數據。農業(yè)機械總動力則是用于農、林、牧、漁業(yè)各種機械動力的總和，它不僅反映了我國農業(yè)技術水平，更是衡量一個國家農業(yè)現代化的重要標志之一。

(2) 產出變量的選擇。縱觀已有文獻，大多研究選取農業(yè)生產總值、農業(yè)增加值、糧食總產量、經濟作物產值、農民人均純收入這些變量中的一個或者一個以上作為產出變量[10-11]。選取前四者的相對較多，選取農民人均純收入的相對較少。事實上，在“三化”的大背景下，安徽省作為人口外流最嚴重的省份之一，農民從事農業(yè)生產獲得的收入比重減小，使用其當產出變量已不夠客觀，故本文不選用。其次，前4者在內涵上并無太大差異，都著重考慮耕地的經濟效率，反映農業(yè)生產經營的成果，因此本文選取農業(yè)總產值作為耕地資源的產出變量。這里的農業(yè)是指狹義的農業(yè)，不包括林、牧、漁。

(3) 外生環(huán)境變量的選擇。外生環(huán)境變量是一類不受主觀控制，但是會對研究問題產生影響的因素。耕地利用作為一項傳統的農業(yè)活動，它的效率受到社會、經濟、環(huán)境等各方面的影響。已有的文獻中將外界因素分為3大類，第1類是土地的自然條件，如耕地質量等級、耕地復種指數等；第2類與農業(yè)生產設施與耕地資源稟賦相關[12-13]，如有效灌溉率、人均耕地面積等；第3類與區(qū)域經濟發(fā)展水平相關，如人均GDP，區(qū)域經濟水平、農業(yè)補貼等[14]?；诎不帐〉膶嶋H情況和因素可量性原則，本文選取耕地復種指數來反映耕地利用程度，代表土地的自然條件；有效灌溉率來反映農田水利條件，代表農業(yè)生產設施水平；勞均播種面積來反映耕地資源稟賦[15]；農民人均可支配收入反映農民經濟條件，代表區(qū)域經濟發(fā)展水平。

表2 耕地利用效率評價體系

注：使用的原始數據取自2017年《安徽省統計年鑒》以及各地級市的相關統計年鑒，其中各市(州)的人均耕地面積、耕地復種指數、有效灌溉率皆由公式計算得出。

3 實證分析

3.1 一階段初始效率值

運用Deap 2.1軟件計算安徽省各市初始耕地資源利用效率值和投入松弛量。在忽略外生變量所帶來的影響下，得到2016年安徽省16個市的綜合效率均值為0.841，其純技術效率和規(guī)模效率出現雙高，分別為0.910與0.925。但受外生變量的影響，所測效率值并不準確，甚至出現“失真”情況。因此，下文運用四階段DEA法剔除部分外生環(huán)境變量的影響，來進行較為準確的效率測算。

3.2 二階段Tobit回歸分析

以一階段中各投入要素的松弛量和各類外生環(huán)境變量構建回歸函數，運用Stata 12進行Tobit回歸分析，結果詳見表3。

表3顯示，4個回歸模型均能通過卡方檢驗和p值檢驗，擬合度效果良好，表明外生環(huán)境對各類投入變量的松弛量影響顯著，剔除外生環(huán)境因素的影響更夠更加準確的評價安徽省耕地利用效率。松弛量即各類投入變量的冗余值，由表3可以看出，各類外生變量對松弛量的影響都十分顯著，大部分通過了10%的顯著性檢驗。通過分析外生變量對投入變量冗余量的影響，能為提升效率指明方向。具體分析，首先來看，耕地復種指數對年末耕地面積松弛量與農業(yè)勞動人數松弛量影響都非常顯著，均通過了1%的顯著性檢驗，并且均為負相關。表明提高耕地復種指數，即在單位面積耕地上增加播種次數會改善年末耕地面積和農業(yè)勞動人數的相對過剩。換言之，增加復種指數，減少農作物之間的播種間隔，擴大單位耕地上的農作物播種量會使得安徽省土地供給和勞動供給的浪費量減少。復種次數越多，播種間隔越短，理論上需要的耕地面積和勞動人數應該越多。但對于安徽省而言，當前程度的土地復種承載能力還不足以滿足當前土地和勞力的需要，從另一層面表明安徽省的勞動人數還應進一步減少，應促進農民非農就業(yè)。因此，安徽省各地區(qū)應該在可允許的范圍內增加耕地復種指數，以此解決安徽省土地與勞動力投入的相對過剩。其次，有效灌溉率與年末耕地面積松弛量負相關，且通過5%的顯著性檢驗。表明有效灌溉率越高，年末耕地面積的冗余量就會減少。換言之，提高有效灌溉率可以改善年末耕地面積的冗余程度。因此，加大農業(yè)技術的投入和改善農田設施會使得耕地投入的冗余量減小，耕地資源利用率上升。勞均播種面積與農業(yè)勞動人數松弛量呈負相關，并通過5%的顯著性檢驗。勞均播種面積反映的是耕地資源稟賦，人均擁有的播種面積越多，能承載的勞動力越多，勞動人數的冗余量就越少。最后，就農民人均可支配收入而言，它對4大類松弛量的影響均非常顯著，說明農民人均可支配收入是影響安徽省耕地投入要素冗余的最主要原因之一。它與4項松弛量均呈負相關，表明人均可支配收入的增加，會改善年末耕地面積、農業(yè)勞動人數、化肥施用量以及農業(yè)機械總動力的相對過剩。即農民人均收入的提高，會使得4項投入變量的過度投入減少。對此的解釋可能是，當前在當前三化的大環(huán)境下，安徽省作為外出務工人員的輸出大省，農業(yè)家庭非農收入增加，人均可支配收入增長，人員外流會減少參與生產的耕地的數量，從而減少了土地、勞動力與相關農業(yè)生產資料的過剩供給。從另一方面看，當今農業(yè)的利益偏低也會降低農業(yè)從業(yè)者的從業(yè)意愿。

表3 二階段DEA-BCC 的Tobit回歸結果

注：***,**,*分別表示在1%,5%,10%水平上顯著，括號內為p值。

3.3 三階段調整投入變量

利用二階段Tobit函數，反向求出各個投入變量松弛量的擬合值，將所有的決策單元統一置于最差的外部環(huán)境中，以剔除外生環(huán)境變量對耕地資源利用效率的影響。

3.4 四階段DEA效率值

將3階段調整后的投入變量重新利用Deap 2.1軟件進行測算，得到新的效率值，調整后的效率值詳見表4。

在DEA-BCC模型中，有3項效率值，包括綜合效率，純技術效率和規(guī)模效率，且綜合效率=純技術效率×規(guī)模效率，它們的最大值為1，當PTE和SE均為1時，表明決策單元為DEA有效，該決策單元處于效率的前沿；當PTE和SE只有其中一者值為1時，表明決策單元僅技術有效或僅規(guī)模有效，此時決策單元為弱DEA有效；當PTE和SE都不為1是，表明該決策單元在技術上或規(guī)模上都未達到相對最優(yōu)，有繼續(xù)提升的空間，此時決策單元為非DEA有效。由表4可知，安徽省16個市技術效率均值為0.743，純技術效率均值為0.857，規(guī)模效率均值0.860。與一階段效率值相比，純技術效率和規(guī)模效率均小幅下降，純技術效率由0.910降至0.857，規(guī)模效率由0.925降至0.860，綜合效率隨之降低，由0.841降至0.743。省內各市出現分化，表現出巨大差異?？傮w來看，安徽省綜合效率<純技術效率<規(guī)模效率，相比于相鄰的湖北與浙江，綜合效率處于中間水平，表明安徽省耕地資源利用效率整體水平不高，純技術效率和規(guī)模效率均有待提升。

就DEA的有效性而言，16個市中合肥市、亳州市、宿州市、六安市這4市DEA有效，表明這4市在技術和規(guī)模上均有效，耕地資源的投入與產出比例達到相對最優(yōu)水平。蚌埠市、阜陽市、淮南市、滁州市、宣城市、池州市這6市為弱DEA有效，僅在技術上有效，表明這6市在技術上已到達最優(yōu)，但是規(guī)模方面仍有相對冗余或不足。其余6個市為非DEA有效，不存在規(guī)模和技術有效，表明這些地區(qū)在耕地資源的投入和產出上均有技術和規(guī)模上的過?；虿蛔?，沒有達到相對最優(yōu)水平。在經營規(guī)模方面，合肥市、亳州市、宿州市、六安市4規(guī)模報酬不變，表示其經營規(guī)模處在適度水平；僅阜陽市表現為規(guī)模報酬遞減階段，但其規(guī)模效率值為0.990，說明其規(guī)模化程度稍大，只需保持現狀即可；其余11個地區(qū)均處在規(guī)模報酬遞增階段，說明還需繼續(xù)促進發(fā)展規(guī)模經營，提升耕地資源利用效率。

表4 DEA四階段效率值

3.5 安徽省耕地利用效率的內部差異分析

將2016年安徽省16市按照耕地資源綜合效率由高到低大體分為Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ類。I類為綜合效率介于0.81～1.00的決策單元，包括合肥市、亳州市、宿州市、蚌埠市、阜陽市、滁州市、六安市7市；Ⅱ類為綜合效率介于0.51～0.80的決策單元，包括淮南市、馬鞍山市、蕪湖市、宣城市、池州市、安慶市6市；Ⅲ類為綜合效率介于0.01～0.50的決策單位，僅包括淮北市、銅陵市、黃山市3市。Ⅰ類7市耕地利用效率表現良好，除阜陽市以外，其他市的綜合效率較低的主要是由于規(guī)模效率偏低所致，需要進一步擴大耕地經營規(guī)模，實現一定程度的規(guī)?；洜I。Ⅱ類6市中，淮南市、宣城市、池州市3市純技術效率值為1，說明這3市在技術效率上已達到最優(yōu)，需要進一步提高規(guī)模效率。池州市的規(guī)模效率僅為0.513，處于墊底位置，亟需擴大規(guī)模經營，提高規(guī)模效率。馬鞍山市技術效率排名倒數第3，僅為0.661，亟需提高技術效率，這可能與馬鞍山市更關注工業(yè)建設、農技投資不足有關。Ⅲ類中，位于安徽省最北端的淮北市、行政區(qū)域面積最小的銅陵市和位于安徽省最南端的黃山市綜合效率均低于0.5，其中銅陵市、黃山市呈現出“一高一低”的狀態(tài)，純技術效率極低，規(guī)模效率高。淮北市則屬于“雙低”，純技術效率和規(guī)模效率排名均靠后。分析原因，銅陵市的總面積較小，僅有3 081 km2，耕地面積少，可能其內耕地破碎分散，農業(yè)技術的推廣和使用受到限制，因此純技術效率低；黃山自然保護區(qū)是世界著名風景區(qū)、跨皖南4個縣，保護區(qū)內有嚴格限制，農業(yè)技術推廣也受到限制；淮北市雖行政面積大，但耕地面積在16市中排名倒數第四，僅高于銅陵市、黃山市和池州市，其技術效率和規(guī)模效率還有進一步提升的空間。因此淮北市應當推廣農業(yè)技術、發(fā)展規(guī)模經營，促進土地合理有序流轉。

4 結 論

(1) 安徽省16個市綜合效率均值為0.743，表明安徽省耕地利用效率整體水平不高，純技術效率和規(guī)模效率均有待提升。合肥市、亳州市、宿州市、六安市4市在技術和規(guī)模上均有效，表明耕地資源的投入與產出比已達最優(yōu)，蚌埠市等6市僅技術有效，其他6市不存在技術或規(guī)模有效。在經營規(guī)模方面，合肥市、亳州市、宿州市、六安市、阜陽市5市經營規(guī)模處在適度水平，其余11個地區(qū)耕地經營規(guī)模還有發(fā)展?jié)摿?，處于?guī)模報酬遞增階段。

(2) 安徽省內16市耕地效率差異巨大，將安徽省各市耕地利用效率劃分為3類。Ⅰ類地區(qū)耕地利用效率最高，效率值均高于0.81，不足的原因主要是由于規(guī)模效率偏低，大部分市集中在皖北地區(qū)；Ⅱ類地區(qū)耕地效率值在0.51～0.80之間，大部分市集中在皖南地區(qū)；Ⅲ類地區(qū)包括淮北市、銅陵市、黃山市3市，效率值均不超過0.5，主要由純技術效率偏低導致。

(3) 提高耕地復種指數和提高農民人均可支配收入能夠緩解各類投入資源的過剩程度，改善農田水利條件有利于提高耕地面積的利用率，增加勞均播種面積也會緩解勞動力的過度供給。

(4) 安徽省需要充分重視制度手段，充分做好頂層設計，通過一系列政策設計和落實來確保自身的糧食安全。2016年安徽省整體的耕地人口承載水平較高，3市處于超載狀態(tài)，9市處于超載邊緣，提高耕地資源的利用效率迫在眉睫。安徽省在保障糧食安全戰(zhàn)略中發(fā)揮著重要作用，要警惕調出大省轉變?yōu)槠胶馐∩踔潦钦{入省。

(5) 從整體來看，安徽省需要實施嚴格的耕地保護制度，減緩耕地向非農化發(fā)展的速度。同時，可以進一步開展農田整理，增減掛鉤、土地復墾等工作，確保耕地和糧食總量不下降。其次，安徽省迫切需要提高糧食單產，主要可以通過合理提高耕地復種指數，改善農田水利條件，進一步提高農民人均可支配收入，促進農業(yè)人口非農就業(yè)來實現。

(6) 具體來說，淮北市、淮南市、宣城市、池州市規(guī)模效率較低，應重視擴大耕地經營規(guī)模，實現耕地合理有序流轉；銅陵市、黃山市純技術效率較低，這可能與地形與生態(tài)保護有關，要在控制好耕地開發(fā)強度的同時保護生態(tài)環(huán)境，同時加大技術投入，科學發(fā)展農業(yè)生產，以免引起各類生態(tài)問題。