田玉梅 李國平

摘要 利用三階段DEA模型測算新疆1999—2018年的耕地利用效率，通過計算Morans I分析新疆耕地利用效率的空間相關(guān)性。結(jié)果表明，環(huán)境變量、統(tǒng)計噪音和管理無效率會影響耕地利用效率;新疆耕地利用綜合效率上升，受到純技術(shù)效率明顯影響;通過Morans I可以得出新疆耕地利用效率有明顯的空間自相關(guān)性。綜合來看，新疆耕地利用效率雖整體較好，但仍需調(diào)整要素投入，實(shí)現(xiàn)新疆耕地利用效率最大化。

關(guān)鍵詞 三階段DEA模型;耕地利用效率;Morans I;空間相關(guān)性;新疆

中圖分類號 F301.2? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A? 文章編號 0517-6611（2021）04-0078-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.04.020

A Three-stage DEA Model-based Analysis of Arable Land Use Efficiency and Spatial Correlation Based on Three-stage DEA Model in Xinjiang

TIAN Yu-mei，LI Guo-ping

（College of History and Philosophy， Tarim University， Alar， Xinjiang 843300）

Abstract The three-stage DEA model was used to calculate the utilization efficiency of arable land in Xinjiang from 1999 to 2018， and the spatial correlation of arable land utilization efficiency in Xinjiang was analyzed by calculating Morans I.The results showed that environmental variables， statistical noise and management inefficiency would affect the utilization efficiency of arable land.The comprehensive efficiency of arable land utilization in Xinjiang had risen， which was obviously affected by pure technical efficiency.Through Morans I， it can be concluded that the utilization efficiency of arable land in Xinjiang had obvious spatial autocorrelation.On the whole， although the utilization efficiency of arable land in Xinjiang was generally good， it was still necessary to adjust the input of factors to maximize the utilization efficiency of arable land in Xinjiang.

Key words Three-stage DEA model;Utilization efficiency of arable land;Morans I;Spatial autocorrelation;Xinjiang

作者簡介 田玉梅（1995—），女，新疆哈密人，碩士研究生，研究方向：作物學(xué)。通信作者，教授，碩士，碩士生導(dǎo)師，從事社會學(xué)研究。

收稿日期 2020-07-13

“三農(nóng)”問題是全面建成小康社會的突出短板，耕地是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動不能代替的基礎(chǔ)資源，與人類生活和社會發(fā)展聯(lián)系密切，為保證耕地的可持續(xù)，滿足人類要求，2020年中央一號文件指出：“要堅守耕地和永久農(nóng)田保護(hù)紅線，強(qiáng)化科技支撐和推進(jìn)人才下鄉(xiāng)，鼓勵發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營，堅持從農(nóng)村實(shí)際出發(fā)，尊重農(nóng)民意愿”[1]，耕地利用與保護(hù)問題不容忽視。

當(dāng)前，對于耕地利用效率的研究方法主要有DEA模型，王海力等[2-4]選擇DEA模型分析耕地利用效率;除外，吳昊玥等[5-7]采用SBM-Undesirable模型測算耕地利用效率。但是，傳統(tǒng)DEA模型是假設(shè)環(huán)境因素不變，只考慮決策單元的內(nèi)部效率，而現(xiàn)實(shí)中環(huán)境因素并非一致。因此，有學(xué)者提出三階段DEA模型，該模型能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)DEA模型的缺陷，在計算效率值時將環(huán)境因素考慮進(jìn)去。如敖貴艷等[8]用三階段DEA模型分析浙江安吉的碳匯竹林生產(chǎn)效率，顏聰聰?shù)萚9]用三階段DEA模型分析新疆區(qū)域種植業(yè)生產(chǎn)效率，認(rèn)為環(huán)境效率、統(tǒng)計噪音和管理無效率顯著影響新疆種植業(yè);馬鳳才等[10]用三階段DEA模型分析遼寧省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，認(rèn)為環(huán)境因素對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率有影響;吳振華等[11]用三階段DEA模型分析河南土地生態(tài)效率，認(rèn)為三階段DEA剔除環(huán)境因素、統(tǒng)計噪音和管理無效率影響，可以真實(shí)反映效率值。該研究選擇三階段DEA模型，測算1999—2018年新疆耕地利用效率，并通過計算Morans I分析其相關(guān)性，意在精準(zhǔn)地反映新疆耕地利用效率，為新疆后續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展提供借鑒。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

耕地生產(chǎn)離不開土地、人力和資本，耕地利用效率是耕地在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中綜合利用程度的反映，與人力、資本等要素結(jié)合投入所產(chǎn)生的社會和經(jīng)濟(jì)效益密切聯(lián)系，明晰反映資源配置和資源價值的情況。該研究數(shù)據(jù)主要來源《新疆統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》以及國家統(tǒng)計公報等[12]。

1.2 指標(biāo)選取及研究方法

1.2.1

耕地利用效率的指標(biāo)選取。關(guān)于耕地利用效率指標(biāo)的選取，考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性，并借鑒前人研究成果，研究的統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要選擇1999—2018年新疆的農(nóng)作物播種面積、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)、化肥施用折純量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力4項(xiàng)指標(biāo)作為投入指標(biāo)，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、糧食總產(chǎn)量2項(xiàng)指標(biāo)為產(chǎn)出指標(biāo)，從政治和經(jīng)濟(jì)兩方面考慮，選取農(nóng)業(yè)人均純收入和地方財政農(nóng)業(yè)支出為環(huán)境指標(biāo)，具體見表1[13-14]。

1.2.2 三階段DEA模型的構(gòu)建。

三階段DEA模型包括傳統(tǒng)DEA模型、SFA模型處理松弛變量、要素調(diào)整后的DEA測度三部分。該模型剔除了環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響，得到的效率值更加準(zhǔn)確真實(shí)[9]。

第1階段：傳統(tǒng)DEA模型。DEA模型分為投入導(dǎo)向型和產(chǎn)出導(dǎo)向型，關(guān)于耕地利用效率測算在投入導(dǎo)向下研究更有意義。因此，該研究選擇研究新疆耕地利用效率的DEA模型是投入導(dǎo)向型，選取BCC模型計算其綜合效率。

第2階段：SFA模型處理松弛變量。傳統(tǒng)DEA模型的結(jié)果會受到其他因素影響，F(xiàn)ried等[15]將其他因素總結(jié)為環(huán)境因素、管理無效率和統(tǒng)計噪聲3類，因此，第2階段主要就是運(yùn)用SFA模型分離環(huán)境因素和隨機(jī)因素對效率值的影響，此外，SFA模型能夠充分解釋誤差項(xiàng)的非對稱性。表達(dá)式如下：

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

式中，n表示第n項(xiàng)投入量;i表示第i個決策單元;Sni表示第i個決策單元第n項(xiàng)投入的松弛變量;vni表示統(tǒng)計噪音值，μni表示管理無效率值，vni+μni表示混合誤差項(xiàng);Zi表示環(huán)境因素;βn表示環(huán)境因素的系數(shù)。借鑒Jondrow等[16]的做法，運(yùn)用公式分離管理無效率項(xiàng)μ，表達(dá)式如下：

E（μ/ε）=σ*（λεσ）（λεσ）+λεσ（2）

其中，σ*表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布密度函數(shù)。σ*=σμσvσ，σ=σμ2+σv2，λ=σμ/σv。

最后，將管理無效率和統(tǒng)計噪音分離后，調(diào)整原來的投入量，表達(dá)式如下：

XAni=Xni+[max（f（Zi;n））-f（Zi;n）]+[max（vni）-vni]（i=1，2，…，I;n=1，2，…，N）（3）

式中，Xni和XAni分別代表調(diào)整前和調(diào)整后的投入值;max（f（Zi;n））-f（Zi;n）表示調(diào)整的決策單元均處于最差處境;max（vni）-vni表示調(diào)整的決策單元均處于最優(yōu)處境。對劣勢決策單元調(diào)整較少投入量，對優(yōu)勢決策單元調(diào)整較多投入量。

第3階段：要素調(diào)整后的DEA測度模型。調(diào)整后的DEA模型得出的效率值由決策單元自身管理效率解釋。將調(diào)整后的投入量和原始產(chǎn)出值作為投入值和產(chǎn)出值，重復(fù)傳統(tǒng)DEA模型做法，即可得到剔除環(huán)境變量、統(tǒng)計噪音和管理無效率的各決策單元的效率值。

1.2.3 探索性空間數(shù)據(jù)分析。

關(guān)于空間相關(guān)性的分析，莫蘭指數(shù)運(yùn)用廣泛，該研究選擇局部莫蘭指數(shù)分析1999—2018年新疆耕地利用效率的空間相關(guān)指數(shù)，具體公式如下：

I=n（xi-x）iwij（xj-x）（xi-x）2（4）

式中，wij表示空間矩陣，n表示研究單元，xi、xj表示樣本觀測值。

2 結(jié)果與分析

2.1 傳統(tǒng)DEA模型結(jié)果分析

運(yùn)用DEAP 2.1軟件，估計BCC模型效率結(jié)果，結(jié)果如表2所示。1999—2018年新疆耕地利用效率在逐年提高，2009年及以后，新疆耕地利用效率逐漸靠近效率前沿面。在計算環(huán)境變量、統(tǒng)計噪音和管理無效率影響下，1999—2018年新疆耕地利用效率的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值分別為0.943、0.963、0.980，其中，1999、2009、2010、2012、2013、2015、2018年是耕地利用效率的前沿面，2007年新疆耕地利用效率最低，主要是規(guī)模利用效率低。傳統(tǒng)DEA模型在測算效率時包含了環(huán)境變量、統(tǒng)計噪音和管理無效率的影響，導(dǎo)致耕地利用效率值的測算有誤差，所以選擇第2階段SFA模型進(jìn)行調(diào)整。

2.2 SFA模型處理松弛變量

將環(huán)境變量作為解釋變量，第1階段的投入松弛變量作為被解釋變量，借助Froniter 4.1，得到的SFA回歸模型的分析結(jié)果如表3所示。LR通過0.01水平下檢驗(yàn)，γ值等于1，可以充分解釋環(huán)境變量對投入要素結(jié)果的影響，部分統(tǒng)計量在0.01的水平下通過檢驗(yàn)，表明環(huán)境因素會影響耕地利用效率，投入松弛變量均在0.01的水平下通過檢驗(yàn)，說明耕地利用效率是否在前沿面與投入變量本身相關(guān)[8]。

在投入松弛變量中，主要農(nóng)作物播種面積、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、化肥施用折純量均在0.01的水平下顯著，農(nóng)民人均純收入對第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員和化肥施用折純量在0.01水平下顯著，對其他變量不顯著，在投入方程中均為正值，說明農(nóng)民人均純收入與投入松弛變量呈反向變化關(guān)系，地方財政農(nóng)業(yè)支出對投入松弛變量的系數(shù)均為負(fù)值，對第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員在0.01水平下顯著，說明財政支持對耕地利用效率有促進(jìn)作用，增加財政支持會減少投入松弛變量，使其投入更合理，提高耕地利用效率[11]。

2.3 要素調(diào)整后的DEA測度模型

第2階段通過SFA模型計算出調(diào)整后的投入值與原始產(chǎn)出值重新運(yùn)用DEA模型計算，得到新疆耕地利用效率的準(zhǔn)確值。在剔除環(huán)境變量、統(tǒng)計噪音和管理無效率影響下的新疆耕地利用效率值，將第1階段與第3階段的效率值做差，得出效率值變化差，如表4所示。調(diào)整后的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值分別是0.974、0.981、0.993，其中，2000、2003、2005、2006、2014、2017年的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均處在效率前沿面。2006年效率值增幅最為明顯，提升了1.95%;2003、2005年效率值增幅分別為1.24%、1.49%，雖然顯示提升，但增幅沒有2006年顯著。2009年從效率最優(yōu)變?yōu)榉切首顑?yōu)，純技術(shù)效率上升了2.9%，同時規(guī)模效率上升了1.3%，純技術(shù)效率和規(guī)模效率上升引起綜合效率提升了3.3%。

2.4 新疆耕地利用效率的局部自相關(guān)分析

選擇Morans I測算新疆耕地利用效率的空間相關(guān)指數(shù)，反映新疆耕地利用效率的空間差異程度，莫蘭指數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)水平，表示1999—2018年新疆耕地利用效率存在空間相關(guān)性。如圖1所示，傳統(tǒng)效率值的Morans I是0.863，調(diào)整后效率值是0.929。莫蘭指數(shù)隨著耕地利用效率值的變化逐漸上升，各相近年份耕地利用效率值收斂趨勢明顯。2003—2008年的傳統(tǒng)效率值均較低且分散，調(diào)整后效率值呈現(xiàn)明顯聚集。將環(huán)境變量、統(tǒng)計噪音和管理無效率納入考慮因素后，新疆耕地利用效率的空間自相關(guān)顯著性在逐漸增強(qiáng)，效率值的聚集更加明顯[2，17-18]。

3 結(jié)論與討論

首先，調(diào)整投入要素后的新疆耕地利用效率值相比傳統(tǒng)DEA模型效率值更加準(zhǔn)確真實(shí)，調(diào)整投入要素后的新疆耕地利用的純技術(shù)效率上升，規(guī)模效率上升，反映出環(huán)境變量、統(tǒng)計噪音和管理無效率對新疆耕地利用效率有明顯影響。其次，綜合效率的提升主要是因?yàn)榧兗夹g(shù)效率和規(guī)模效率同時上升，新疆耕地利用效率向最優(yōu)化發(fā)展。最后，通過計算Morans I，反映出新疆耕地利用效率有明顯的空間自相關(guān)性[10]。

整體來看，新疆耕地利用的要素投入較為合理，綜合效率較高，仍然需要進(jìn)一步優(yōu)化投入資源配置，實(shí)現(xiàn)耕地利用效率最優(yōu)化。首先，通過農(nóng)民人均純收入的增加，改善耕作環(huán)境、提高耕地產(chǎn)出，進(jìn)而提高新疆耕地利用效率;其次，在地方財政充足條件下，通過追加農(nóng)業(yè)資金投入，改善機(jī)械條件、提高機(jī)械化水平，實(shí)現(xiàn)新疆耕地利用效率最大化，運(yùn)用科技力量，改良作物品質(zhì)，通過平整耕地，提高耕地產(chǎn)出質(zhì)量[2，11]。

參考文獻(xiàn)

[1] 中共中央 國務(wù)院.2020年中央一號文件[EB/OL].（2020-01-03）[2020-03-26].http：//www.china-cer.com.cn/guwen/202001031716.html.

[2] 王海力，韓光中，謝賢健.基于DEA模型的西南地區(qū)耕地利用效率時空格局演變及影響因素分析[J].長江流域資源與環(huán)境，2018，27（12）：2784-2795.

[3] 張立新，朱道林，謝保鵬，等.中國糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用效率時空格局演變及影響因素：基于180個地級市的實(shí)證研究[J].資源科學(xué)，2017，39（4）：608-619.

[4] 謝花林，張道貝，王偉，等.鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)耕地利用效率時空差異及其影響因素分析[J].水土保持研究，2016，23（5）：214-221.

[5] 吳昊玥，黃瀚蛟，何艷秋，等.凈碳排放約束下的中國耕地利用效率評價及空間關(guān)聯(lián)研究[J].浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報，2019，31（9）：1563-1574.

[6] 黃祥芳.面源污染視角下江西省耕地利用效率研究[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2018，39（12）：177-183.

[7] 匡兵，盧新海，韓璟，等.考慮碳排放的糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用效率區(qū)域差異與變化[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2018，34（11）：1-8.

[8] 敖貴艷，吳偉光，曹先磊，等.基于三階段DEA模型的碳匯竹林生產(chǎn)效率分析：來自浙江安吉的實(shí)證[J].農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理學(xué)報，2019，18（5）：656-666.

[9] 顏聰聰，車斌.基于三階段DEA的新疆區(qū)域種植業(yè)生產(chǎn)效率研究[J].地域研究與開發(fā)，2019，38（4）：147-152.

[10] 馬鳳才，郭喜偉，陳璐.基于三階段DEA模型的遼寧省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（4）：15-17.

[11] 吳振華，雷琳.基于三階段DEA模型的農(nóng)業(yè)土地生態(tài)效率研究：以河南省為例[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2018，34（10）：76-80.

[12] 張紅梅，宋戈.黑龍江墾區(qū)耕地利用生態(tài)效率及其內(nèi)部協(xié)調(diào)性[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2019（4）：160-168，178.

[13] 方方，何仁偉，何硯.京津冀地區(qū)鄉(xiāng)村就業(yè)非農(nóng)化對耕地利用效率的影響[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2019，40（2）：234-242.

[14] 陳玨，雷國平，王元輝.黑龍江省耕地集約利用評價與空間差異分析[J].水土保持通報，2011，31（5）：154-157，234.

[15] FRIED H O，LOVELL C A K，SCHMIDT S S，et al.Accounting for environmental effects and statistical noise in data envelopment analysis[J].Journal of productivity analysis，2002，17（1/2）：157-174.

[16] JONDROW J，KNOX LOVELL C A，MATEROV I S，et al.On the estimation of technical inefficiency in the stochastic frontier production function model[J].Journal of econometrics，1982，19（2/3）：233-238.

[17] 盧新海，唐一峰，易家林，等.基于空間計量模型的耕地利用轉(zhuǎn)型對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長影響研究[J].中國土地科學(xué)，2019，33（6）：53-61.

[18] 張婉渝.基于空間面板模型的我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率影響因素研究[D].杭州：杭州電子科技大學(xué)，2019.