□李 燁

（廣西科技師范學院，廣西 來賓 546100）

長期以來，由農(nóng)民自愿以資金、土地、技術、勞動力等形式入股參與的新型農(nóng)村合作社為廣西農(nóng)村經(jīng)濟注入了新的活力，極大地推動了地方產(chǎn)業(yè)發(fā)展。由于廣西各地發(fā)展情況不均衡，農(nóng)村合作社對于當?shù)剜l(xiāng)村振興的作用存在差異。

本研究將廣西農(nóng)村合作社對當?shù)剜l(xiāng)村振興的效率作為研究重點，基于DEA-Malmquist 模型構(gòu)建農(nóng)村合作社鄉(xiāng)村振興效率評價模型，評價廣西14 個市的農(nóng)村合作社鄉(xiāng)村振興效率，為其效率變化提供相關理論解釋，完善農(nóng)村合作社對于鄉(xiāng)村振興作用的研究成果，為今后研究提供一些新的思路和參考。

1 研究方法與指標選取

1.1 構(gòu)建DEA-Malmquist 模型

DEA 全稱Data Envelopment Analysis，我國學者將其翻譯為數(shù)據(jù)包絡分析。DEA 模型在評價多投入、多產(chǎn)出的有效性方面具有優(yōu)勢，通過區(qū)分多個決策單元的技術效率，去除具有相同效率值的可能，分析多個投入指標、產(chǎn)出指標，評價決策單元相對效率的非參數(shù)方法。

農(nóng)村合作社的整體投入涵蓋政策與經(jīng)濟等多方面因素，對鄉(xiāng)村振興的作用體現(xiàn)在多個方面，目前尚未有指標能體現(xiàn)農(nóng)村合作社與鄉(xiāng)村振興之間的直接聯(lián)系。傳統(tǒng)的CCR 和BCC 模型只能橫向比較決策單元在同一時間點的生產(chǎn)效率，DEA-Malmquist 指數(shù)模型可以測量決策單元在不同時期效率的動態(tài)變化。因此，文章擬采用DEA 方法評價廣西農(nóng)村合作社對鄉(xiāng)村振興的效率。

Malmquist 指數(shù)利用距離函數(shù)（）運算如下。

該生產(chǎn)率指數(shù)又可以分解為面向輸入的效率變化（）和技術效率（）。

技術效率又可以進一步分解為規(guī)模效率（）和純技術效率（）兩個部分。

1.2 指標選取與數(shù)據(jù)來源

目前，尚未有直接的數(shù)據(jù)指標可以證明農(nóng)村合作社與鄉(xiāng)村振興之間的直接聯(lián)系，文章將各市農(nóng)村合作社的數(shù)量作為輸入指標，將各市農(nóng)村居民的人均可支配收入作為輸出指標。

為避免指標過于單薄，無法充分反映二者之間的聯(lián)系，文章另外選取了一組指標，將各市當年農(nóng)林水利支出作為第二組輸入指標，將各市第一產(chǎn)業(yè)增加值作為第二組輸出指標，選取原因在于廣西44 513 家農(nóng)村合作社從事農(nóng)林牧漁行業(yè)，約占總數(shù)的89.8%。將4 個指標匯總整理后，如表1 所示。

表1 廣西各市農(nóng)村合作社鄉(xiāng)村振興投入產(chǎn)出指標體系

文章主要研究廣西14 個市農(nóng)村合作社對鄉(xiāng)村振興的效率作用，選取的數(shù)據(jù)范圍主要為2015—2020 年，均來自廣西壯族自治區(qū)統(tǒng)計局。

2 廣西農(nóng)村合作社鄉(xiāng)村振興作用效率測量與分析

2.1 廣西各市農(nóng)村合作社全要素生產(chǎn)率變動及其構(gòu)成分析

將2015—2016 年和2019—2020 年廣西14 個主要地市的投入產(chǎn)出指標置于DEAP2.1 軟件中，進行農(nóng)村合作社鄉(xiāng)村振興效率分析，得到農(nóng)村合作社的綜合效率值，如表2 所示。

由表2 可知，2015—2016 年廣西農(nóng)村合作社的生產(chǎn)率指數(shù)小于1，表示從目前選取的投入指標情況分析，廣西農(nóng)村合作社全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢。首先農(nóng)村合作社的生產(chǎn)效率較低，其次技術不夠先進，再次當時農(nóng)村合作社規(guī)模較小，沒有達到理想狀態(tài)，若想繼續(xù)為鄉(xiāng)村振興作貢獻，農(nóng)村合作社應盡快提升總體生產(chǎn)力。

表2 廣西農(nóng)村合作社2015—2020 年全要素生產(chǎn)率及構(gòu)成變化

2019—2020 年廣西各市農(nóng)村合作社總體生產(chǎn)力顯著提升，生產(chǎn)率指數(shù)平均數(shù)值為1.006，比2015—2016 年上升了12.1%，該數(shù)值的提升主要是因為合作社效率顯著提升，農(nóng)村合作社規(guī)模有所擴大，技術水平有所提高。

雖然整體技術的變化相較于5 年前有所下降，但用于合作社生產(chǎn)的純技術有了很大進步?？傮w而言，近年來廣西合作社在規(guī)模、生產(chǎn)效率、生產(chǎn)技術等方面取得了顯著成效。

2.2 廣西各市農(nóng)村合作社的Malmquist 指數(shù)及分解

通過Malmquist 指數(shù)動態(tài)測算2016—2020 年廣西14 個市農(nóng)村合作社的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，研究全要素生產(chǎn)率的動態(tài)變化以及差異，如表3 所示。

由表3 可知，2016—2020 年廣西各市總體生產(chǎn)指數(shù)仍低于1，即生產(chǎn)效率呈下降趨勢。就具體數(shù)值而言，各市農(nóng)村合作社生產(chǎn)效率低于總體生產(chǎn)效率，主要原因是規(guī)模效率限制了整體生產(chǎn)效率。技術變化提升了2.4%，純技術效率提升0.9%，說明廣西農(nóng)村合作社的技術進步是驅(qū)動整體生產(chǎn)效率的主要因素，且純技術效率具有較大的提升空間。

表3 2016—2020 年廣西14 個市農(nóng)村合作社全要素生產(chǎn)率及構(gòu)成變化

分析生產(chǎn)率指數(shù)綜合排名可知，防城港市位于第一名，為1.410，約為最后一名來賓市的兩倍。對比防城港市和來賓市的各數(shù)值可以發(fā)現(xiàn)，防城港市的農(nóng)村合作社綜合指數(shù)主要依靠技術進步，來賓市農(nóng)村合作社的技術指數(shù)排位雖然較為靠前，但由于當?shù)剞r(nóng)村合作社的技術效率變化過低及規(guī)模效率較小，導致該市農(nóng)村合作社總體效率較為落后。

全要素指數(shù)排名第二的桂林市和第四的南寧市雖然在技術變化和純技術效率方面未達到全區(qū)平均水平，但兩市農(nóng)村合作社的技術效率和規(guī)模效率較大，推動了整體的效率提升。

如圖1 所示，根據(jù)2016—2020 年廣西14 個市農(nóng)村合作社數(shù)量變化及增長百分比可知，廣西農(nóng)村合作社的總體效率與農(nóng)村合作社數(shù)量沒有顯著關系。例如，相較于其他各市，排名第一的防城港市農(nóng)村合作社增長幅度呈下降趨勢，2020 年防城港市農(nóng)村合作社數(shù)量最少，但是由于集中精力提升技術水平，整體效率最高。

圖1 2016—2020 年廣西14 個市農(nóng)村合作社數(shù)量及增長百分比

反觀總體生產(chǎn)率指數(shù)最低的來賓市，農(nóng)村合作社數(shù)量由2016 年的1 912 個增加到2020 年的3 825 個，增幅為200.053%，位居全區(qū)第一。但其過度強調(diào)數(shù)量，大規(guī)模擴張，雖然技術效率取得了較大進步，仍會由于步伐太大而導致落腳不穩(wěn)。

3 結(jié)論

文章通過對2015—2020 年廣西14 個市農(nóng)村合作社鄉(xiāng)村振興效率進行DEA-Malmquist 模型分析研究，得出以下結(jié)論。

近年來，廣西14 個市農(nóng)村合作社的技術發(fā)展效率及規(guī)模效率遠高于前幾年，但是各年的發(fā)展水平仍不穩(wěn)定；廣西各農(nóng)村合作社多從技術層面提升合作社效率，但是受限于規(guī)模效率與技術效率，目前仍有較大的提升空間。廣西各市在發(fā)展農(nóng)村合作社的過程中，不應一味強調(diào)增加數(shù)量而忽視效率提升，應結(jié)合具體情況，依據(jù)當?shù)赜欣囊蛩夭扇√嵘献魃缫?guī)模效率與技術效率相結(jié)合的措施，振興廣西鄉(xiāng)村經(jīng)濟。