張笑 朱薇姍

(河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)，河北 石家莊 050061)

民以食為天，各國學(xué)者十分重視對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究。路國勝等[1]通過采用DEA模型，比較各地區(qū)的效率差異，研究其空間演化規(guī)律。但由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率受外界因素的影響，因此需要準(zhǔn)確反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，保證數(shù)據(jù)真實(shí)可靠。萬永坤等[2]采用結(jié)合DEA-Malmquist指數(shù)的方法，對甘肅省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行深度分析。還有部分學(xué)者既沒有采用截面數(shù)據(jù)，也沒有使用連續(xù)的面板數(shù)據(jù)，而是抽取個別年份進(jìn)行分析，如王蕾等[3]選擇了2009年、2013年、2016年的省際面板數(shù)據(jù)，分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率方面的時空差異。

本文通過建立三階段DEA模型，消除外部環(huán)境和偶發(fā)因素對效率產(chǎn)生的影響，真實(shí)反映出我國在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的效率，為中國農(nóng)業(yè)未來的生產(chǎn)與發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)說明

1.1 三階段DEA模型

三階段DEA模型是在原DEA模型的基礎(chǔ)上，剔除了外界環(huán)境和隨機(jī)噪聲對效率評價產(chǎn)生的影響，采用三階段DEA模型可以對投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，利用調(diào)整后的變量得到更真實(shí)的效率。主要包括以下3個階段。

1.1.1 第1階段

運(yùn)用傳統(tǒng)DEA模型對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分析最初的效率。選擇對應(yīng)基礎(chǔ)投入導(dǎo)向下規(guī)?？勺兊腂CC模型，用純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積計(jì)算出技術(shù)效率。

1.1.2 第2階段

利用隨機(jī)前沿分析(SFA)將第1階段松弛變量分解為包含外界環(huán)境影響、管理無效率和隨機(jī)誤差等3個因素影響在內(nèi)的函數(shù)。借鑒Jondrow等提出的JLMS技術(shù)[4]，以處于隨機(jī)前沿的DMU(Decision Making Unit)的第1階段指標(biāo)的投入為參考，對其它DMU進(jìn)行調(diào)整，保證DMU都在相同的外界環(huán)境中。即可從隨機(jī)前沿分析中剔除環(huán)境因素影響和隨機(jī)項(xiàng)，即每一個決策單元都有一樣的初始條件，增加數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

1.1.3 第3階段

對調(diào)整后的數(shù)據(jù)進(jìn)行DEA效率分析。運(yùn)用第2階段調(diào)整后的投入變量和初始的產(chǎn)出數(shù)據(jù)再次采用第1階段的模型對各DMU的效率進(jìn)行測算，從而計(jì)算出不包含外界的環(huán)境影響與隨機(jī)因素的影響在內(nèi)的較為準(zhǔn)確的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

1.2 變量選取

根據(jù)已有研究的描述與選取原則相結(jié)合，選用指標(biāo)見表1。

表1 指標(biāo)選取

2 結(jié)果與分析

2.1 第1階段DEA分析

將我國2019年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的原始數(shù)據(jù)通過DEAP 2.1軟件進(jìn)行處理，從而可以對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率水平和規(guī)模狀態(tài)進(jìn)行分析，結(jié)果如表2所示。無視外部環(huán)境變量和偶發(fā)因素，2019年我國綜合技術(shù)效率的平均值為0.691，純技術(shù)效率全國總體平均值為0.763，31個省市總體農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模效率平均值為0.903。北京、浙江、福建、山東、海南、貴州、青海等7個省市3項(xiàng)效率值都為1，處于技術(shù)效率的前沿。除此之外，有5個省市純技術(shù)效率值都為1，但其它2項(xiàng)效率值有一定的進(jìn)步空間，分別為天津、上海、廣東、四川、西藏。其它省市的效率有待進(jìn)一步提高。

由于第1階段DEA分析結(jié)果中包含外部環(huán)境的影響和偶然因素的干擾，因此無法反映我國不同省市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際效率水平，需要進(jìn)一步調(diào)整和計(jì)算，去除外界環(huán)境與偶然因素對效率的影響。

2.2 第2階段SFA回歸結(jié)果

通過Frontier 4.1軟件進(jìn)行隨機(jī)前沿分析(SFA)，需要準(zhǔn)確了解生產(chǎn)效率被環(huán)境變量干擾的程度，才能剔除環(huán)境變量與隨機(jī)因素的影響，因此將4個環(huán)境變量用作解釋變量，把第一步獲得的DMU元素的輸入松弛變量用作被解釋變量進(jìn)行回歸分析。大部分統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在1%的檢驗(yàn)水平下是顯著的，具有較強(qiáng)的解釋力，并且表明外界環(huán)境變化影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

2.2.1 農(nóng)村居民人均可支配收入

在5個投入松弛變量中，農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員和有效灌溉面積通過了5%的顯著性檢驗(yàn)，化肥施用折純量通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。由以上結(jié)果可知，當(dāng)農(nóng)村居民的人均可支配收入增加時，除化肥施用折純量以外的投入會增加，會產(chǎn)生農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率降低等不利于農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響，反映出目前中國農(nóng)業(yè)高投資低回報模式。

2.2.2 農(nóng)林水預(yù)算支出

該變量增加對投入的松弛變量的相關(guān)系數(shù)均為正，但只有在化肥施用折純量通過了5%顯著性檢驗(yàn)。這一結(jié)果在一定程度上反映了我國農(nóng)林水支出結(jié)構(gòu)的不合理，資金管理效率低下等現(xiàn)象。

2.2.3 農(nóng)作物受災(zāi)面積

農(nóng)作物受災(zāi)面積對5種投入松弛變量的相關(guān)系數(shù)均為正，且均通過了5%顯著性水平檢驗(yàn)，這表明自然災(zāi)害將產(chǎn)生使農(nóng)作物產(chǎn)量降低，投入要素的資源浪費(fèi)等一系列高投入低回報的負(fù)面影響，符合理論預(yù)期。

2.2.4 第二三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值

這一變量對5個投入松弛變量的相關(guān)系數(shù)均為負(fù)值，且除農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)外均通過顯著水平為0.01的顯著性檢驗(yàn)，這體現(xiàn)了第二三產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高產(chǎn)生了正向效果，該變量是有利因素，能減少投入要素的浪費(fèi)，與第二三產(chǎn)業(yè)能帶動第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展的設(shè)想相符。

由于各環(huán)境變量對我國各省市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率影響顯著，且不同省市之間的政府政策、農(nóng)業(yè)受重視程度、受自然災(zāi)害的影響程度等環(huán)境因素不同，從而表現(xiàn)出不同的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。因此，需要調(diào)整原始生產(chǎn)要素投入變量，使所有地區(qū)均剔除外在因素影響，反映出真實(shí)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率水平。

2.3 第3階段DEA實(shí)證結(jié)果

將第2階段SFA模型的各要素投入量與原始產(chǎn)出進(jìn)行調(diào)整后，再次代入BBC模型中進(jìn)行測算，得到相對真實(shí)的效率值。調(diào)整投入后，2019年我國各省市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合技術(shù)效率平均值上升為0.719，純技術(shù)效率均值上升為0.921，規(guī)模效率均值下降為0.781。各省市農(nóng)業(yè)規(guī)模狀態(tài)也由規(guī)模報酬遞減為主調(diào)整為以規(guī)模報酬遞增為主。由以上論述可知，我國各省市區(qū)平均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率水平還有進(jìn)一步上升的空間。

將第3階段的結(jié)果與第1階段相結(jié)合進(jìn)行分析可知，北京、福建、山東、貴州的技術(shù)效率仍處于全國前沿，表明這4個省市是否考慮外部環(huán)境與隨機(jī)因素農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率都比較好；第3階段中廣東、云南、四川3個省提升至農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的前沿面，表明這3個省份在處于同一外部環(huán)境條件下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是十分高效的；而浙江、海南、青海由于規(guī)模效率的減少退出技術(shù)效率前沿，說明第1階段的高效率沒有真實(shí)反映實(shí)際的技術(shù)管理水平。

以效率值0.9為分界點(diǎn)，根據(jù)純技術(shù)效率及規(guī)模效率的大小對我國各省市區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行劃分，可分為以下4種類型：“雙高型”地區(qū)，即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模相對合理，技術(shù)管理水平較高，純技術(shù)效率與規(guī)模效率均在0.9以上的省市；“高低型”地區(qū)，特別是西藏和青海，其規(guī)模效率不及0.3，提高農(nóng)業(yè)效率的方向是提高可擴(kuò)展性、擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和形成中央資源中心；“低高型”地區(qū)，這些省份有足夠的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，在今后的發(fā)展中應(yīng)改進(jìn)技術(shù)管理；“雙低型”地區(qū)，此類省份的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模需要調(diào)整，同時在進(jìn)一步發(fā)展的過程中提高技術(shù)效率。根據(jù)以上論述，將我國各省市區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率劃分，如表2所示。

表2 2019年我國31省市區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率類型劃分

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

本文運(yùn)用三階段DEA模型，采取2019年我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的數(shù)據(jù)，對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論。

通過第2階段回歸分析，發(fā)現(xiàn)外部環(huán)境和隨機(jī)因素顯著影響著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

第2階段調(diào)整前后，各省市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生了明顯的變化，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合技術(shù)效率平均值由0.691上升為0.719，純技術(shù)效率均值由0.763上升為0.921，規(guī)模效率均值由0.903下降為0.781。此現(xiàn)象進(jìn)一步說明外部環(huán)境與隨機(jī)因素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率存在著顯著影響。

根據(jù)純技術(shù)效率及規(guī)模效率的大小對我國各省市區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行劃分，可分為“雙高型”地區(qū)、“高低型”地區(qū)、“低高型”地區(qū)及“雙低型”地區(qū)。從而可以根據(jù)各省市區(qū)所處類型，采取相應(yīng)措施以提高我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

3.2 建議

根據(jù)上述結(jié)論，不難發(fā)現(xiàn)外部環(huán)境與隨機(jī)因素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率存在顯著影響，但隨機(jī)因素不可避免，所以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的方法就是對環(huán)境因素加以控制，因此提出以下建議。

不斷推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械化，同時需要農(nóng)民對經(jīng)營模式進(jìn)行學(xué)習(xí)與提升，以增加農(nóng)民人均可支配收入。并且需要加大農(nóng)民的投資知識，對收入進(jìn)行合理分配，減少投入資源的浪費(fèi)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

改善農(nóng)業(yè)援助支出組合，盡量減少農(nóng)村公共利益系統(tǒng)效率損失，同時改善農(nóng)村地區(qū)公共產(chǎn)品的外部供求條件，通過農(nóng)業(yè)援助提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

農(nóng)業(yè)發(fā)展十分依賴于自然條件，因此對自然災(zāi)害進(jìn)行防治，將其扼殺在萌芽狀態(tài)迫在眉睫。因此，需提高農(nóng)民防災(zāi)意識，大力修建田間排水溝，改善土壤結(jié)構(gòu)，預(yù)防自然災(zāi)害的發(fā)生。

推進(jìn)一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，合理調(diào)整農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高有著不可否認(rèn)的影響。通過第二產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)結(jié)合，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的原料進(jìn)行加工，促進(jìn)雙方發(fā)展。

由于我國各省市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率特征并不一致，各地區(qū)應(yīng)結(jié)合當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)的不足之處，因地制宜進(jìn)行變革，而不是盲目地按照特定模式來發(fā)展農(nóng)業(yè)。