□ 唐 望 寧甜甜

（湖南人文科技學(xué)院數(shù)學(xué)與金融學(xué)院，湖南 婁底 417000）

一、引言

在資源和環(huán)境雙重壓力下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的意義重大。湖南省在農(nóng)業(yè)投入方面，有效灌溉面積從2010年2726.66千公頃增加到了2019年3176.108千公頃，農(nóng)業(yè)機械總動力也從2010年4651.55萬千瓦到2019年6471.82萬千瓦；與此同時，湖南省農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值也從2010年3518.10億元增加到2019年6405.06億元。當(dāng)前，學(xué)者們主要運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行測算，鄭循剛（2009）研究指出，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低下且存在較大的地區(qū)差異；就影響因素而言，刑慧如等（2016）指出，農(nóng)業(yè)機械動力、灌溉面積與化肥施用量對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率存在顯著的正向影響；姚明星（2019）指出，政府支持力度對湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率存在顯著的正向影響?；谝陨涎芯?，本文首先通過DEA方法對湖南省14個州市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行測度，進一步運用逐步回歸模型對影響因素進行探究，最后是政策建議。

二、湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率測算

（一）模型選擇、指標選取與數(shù)據(jù)來源

DEA模型有很多種的形式，它是一種評價生產(chǎn)率指標的方法，計算這個效率值是利用生產(chǎn)邊界和決策單元的產(chǎn)出指標和投入指標。使用這個DEA方法來計算效率值，不用提前預(yù)設(shè)方程以及估計參數(shù)，所以也會降低一些主觀上造成的小誤差。運用DEA模型測算湖南省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率時，我們需要建立一個適當(dāng)?shù)脑u價指標體系，參考大部分研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的文獻，本文選擇的投入指標分別是：農(nóng)作物播種面積、農(nóng)村用電量、農(nóng)業(yè)機械總動力、化肥施用量、農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員；選擇的產(chǎn)出指標為農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值；研究對象為湖南省的14個市州2010-2019年的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《湖南省統(tǒng)計年鑒》。

（二）生產(chǎn)效率分析

使用R軟件，以投入要素為導(dǎo)向計算湖南省各市州的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值，結(jié)果見表1。數(shù)據(jù)來源由作者對數(shù)據(jù)進行整理測算得到。

從表1可知，2010年到2019年的湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率各市州區(qū)域差異比較明顯。自2010年以來，湖南省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率總體是遞增的，2016年的效率值和2019年的效率值都比較高，說明湖南省增加機械等投入是可以提高生產(chǎn)效率的。但同時，在2016-2019年期間，湖南省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率平均值有些下降，邵陽市、張家界市和懷化市等效率值都下降了，總的來看，在這些年，張家界市、益陽市的平均效率值是居于全省的最低。從數(shù)據(jù)來看，2016-2019年，第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員逐漸轉(zhuǎn)向其他的產(chǎn)業(yè)，這表明生產(chǎn)效率很可能會受到勞動力轉(zhuǎn)移的影響。在此期間，湖南省各市州的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率均呈現(xiàn)不斷增長的態(tài)勢，張家界市這些年效率值是全省最低的，但是也是一直在穩(wěn)步增長中，從0.51815增加到了0.88373。這幾年衡陽市和常德市總體效率值較高，其他市州還有很大提升空間。

表1 湖南省各市州的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值

三、湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率影響因素探析

（一）指標選取與數(shù)據(jù)來源

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高受到多種因素的制約，比如施肥面積、播種面積、勞動力等，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者可以自行掌控并改進，此外，比如經(jīng)濟發(fā)展的水平、農(nóng)業(yè)政策等，這些是受到地區(qū)和國家影響的因素。結(jié)合對相關(guān)文獻的總結(jié)和湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀的考慮，進一步考慮指標的可獲得性，選擇湖南省14個市州的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率平均值為被解釋變量Y，選取財政支農(nóng)占比X1（萬元）、農(nóng)業(yè)機械總動力X2（萬千瓦）、農(nóng)林牧漁業(yè)勞動力X3（萬人）、第一產(chǎn)業(yè)占比X4（%）、有效灌溉面積X5（千公頃）以及化肥施用量X6（萬噸）為解釋變量，分析這些因素對湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響。

（二）回歸分析

整理數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Eviews軟件中，對這些數(shù)據(jù)指標使用OLS進行回歸分析，結(jié)果顯示多個變量VIF值大于10，存在多重共線性，進一步運用逐步回歸法，得到修正后的模型為：

Y=-1.99+0.000341X2+0.076759X4+0.000159X6

該模型調(diào)整后的可決系數(shù)，F(xiàn)檢驗統(tǒng)計量的值為13.79，模型顯著。從模型結(jié)果顯示農(nóng)業(yè)機械總動力、第一產(chǎn)業(yè)占比和化肥施用量對湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響在5%的顯著性水平下系數(shù)通過檢驗，說明農(nóng)業(yè)機械總動力對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響是正向的，且農(nóng)用化肥施用量的提高也有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高。

四、結(jié)論與對策建議

通過DEA模型測算發(fā)現(xiàn)，湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率近年來穩(wěn)步提升，且存在明顯的地區(qū)差異。進一步逐步回歸結(jié)果顯示農(nóng)業(yè)機械化水平、化肥施用量與第一產(chǎn)業(yè)占比對我省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有顯著的正向影響。基于上述研究結(jié)論，提出如下建議：首先，要加大農(nóng)業(yè)機械化水平，以多種形式促進農(nóng)業(yè)機械化、規(guī)?；园l(fā)揮農(nóng)業(yè)機械化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率影響的促進作用。其次，要大力發(fā)展農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，大力發(fā)展設(shè)施農(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)等，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，并在加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入資金的同時，提高農(nóng)業(yè)科技的普及率，進一步促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高。最后，加強政府扶持，一方面加強新型職業(yè)農(nóng)民培育，另一方面要通過土地流轉(zhuǎn)、生產(chǎn)托管等方式，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營，實現(xiàn)規(guī)模效益，進而實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高。