袁祖培

摘要：“十四五”以來，高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田項(xiàng)目作為我國的一項(xiàng)重要農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)工程持續(xù)受到來自支農(nóng)資金的重點(diǎn)傾斜，但隨著建設(shè)成本費(fèi)用的逐年攀升，高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田畝均投入也逐年增長，如何科學(xué)評價(jià)我國高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)資源配置效率并采取相應(yīng)改進(jìn)措施對提升支農(nóng)資金使用效益具有重要意義。本文選取我國各省高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)項(xiàng)目面板數(shù)據(jù)，建立投入產(chǎn)出效益評價(jià)指標(biāo)體系，并以DEA模型為主要分析工具計(jì)算得出研究結(jié)果，最后對我國高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)問題進(jìn)行探討，并針對問題提出相應(yīng)對策建議，以期對提高我國高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)效益提供參考。

關(guān)鍵詞：高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田 資源配置 DEA 效益評價(jià)

一、引言

習(xí)近平總書記在中央農(nóng)村工作會(huì)議講話中強(qiáng)調(diào)，要把解決好“三農(nóng)”問題作為全黨工作重中之重，“三農(nóng)”問題不僅關(guān)系民生福祉，更關(guān)系到國家糧食安全，因而一直受到黨和國家的高度關(guān)注。在此背景下，我國各省積極采取措施，將支農(nóng)資金重點(diǎn)投向糧食主產(chǎn)區(qū)及其高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)項(xiàng)目，有節(jié)奏地實(shí)施規(guī)模開發(fā)，

但隨著建設(shè)成本及費(fèi)用等的逐年上漲，高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田畝均投入也隨之增長：已由“十一五”時(shí)期1200元/畝、“十二五”時(shí)期的1500元/畝，增至“十三五”時(shí)期的1800元/畝。因此，如何有效測算并科學(xué)評價(jià)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)項(xiàng)目資源配置效率，進(jìn)而采取相應(yīng)改進(jìn)措施對提升支農(nóng)資金使用效益具有重要意義。

相關(guān)學(xué)者大都把高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田項(xiàng)目視為一項(xiàng)工程建設(shè)項(xiàng)目或政治目標(biāo)，便側(cè)重在工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)及政府公共管理進(jìn)行研究：如，沈明（2012）選取了耕地等級(jí)、糧食生產(chǎn)能力等指標(biāo)，建立了相應(yīng)的區(qū)域評價(jià)指標(biāo)體系。馮銳（2012）等學(xué)者選取了12個(gè)評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)，對四川省高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田項(xiàng)目建設(shè)作出了建設(shè)時(shí)序安排等；亦或是將高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田項(xiàng)目囊括在土地整治項(xiàng)目、財(cái)政支農(nóng)資金中去研究，如厲偉、姜玲、華堅(jiān)（2014）運(yùn)用DEA與SFA結(jié)合的三階段DEA方法，對我國26個(gè)?。▍^(qū)）2007—2011年財(cái)政支農(nóng)效率進(jìn)行分析李俊杰、李建平、梅冬（2022）通過選取4個(gè)糧食主產(chǎn)省的8個(gè)糧食大縣進(jìn)行調(diào)研，采用半結(jié)構(gòu)性方式研究分析了農(nóng)田建設(shè)政策落實(shí)及項(xiàng)目實(shí)施中存在的問題并提出建議等。少有學(xué)者通過數(shù)學(xué)模型去評價(jià)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)資源配置效率。因此，本文基于DEA模型對我國內(nèi)地29個(gè)省份高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)效率進(jìn)行分析，之后針對其存在問題提出相應(yīng)對策建議，為高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)發(fā)展提供參考。

二、高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)效率：模型、指標(biāo)與數(shù)據(jù)

（一）高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)效率評價(jià)模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法是運(yùn)用數(shù)學(xué)工具評價(jià)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)有效性的非參數(shù)方法，一般用于評價(jià)多投入、多產(chǎn)出的多決策單元（DMU）生產(chǎn)效率，1957年由Farrel開創(chuàng)性提出，該方法在實(shí)際應(yīng)用中不斷完善，主要由A.charenes、W.Cooper和E.Rhodes等人將DEA方法推廣開來。

DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，因其只需考慮投入和產(chǎn)出指標(biāo)的確立，不用考慮生產(chǎn)函數(shù)及其表達(dá)形式，且無需對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無鋼量化處理，因而被廣泛運(yùn)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的測算與評價(jià)之中。因此本文對高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)效率的測算主要選用DEA方法。模型介紹如下（具體演化步驟省略）：

（二）高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)效率評價(jià)指標(biāo)體系及數(shù)據(jù)來源

本文在評價(jià)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)資源配置效率的指標(biāo)方面，遵循科學(xué)客觀、數(shù)據(jù)可得等原則，通過總結(jié)已有文獻(xiàn)研究成果，并依據(jù)2016年《高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)評價(jià)規(guī)范》和2022年《高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)通則》（GB/T 30600—2022）標(biāo)準(zhǔn)，選取了指標(biāo)如下：

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)主要來源自農(nóng)村土地動(dòng)態(tài)監(jiān)測監(jiān)管信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（因訪問受限，故參考了馬曉妍，何仁偉，魏洪斌的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行整理）以及歷年《中國財(cái)政年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》等，用單位面積指標(biāo)來測算可有效避免各地區(qū)因建設(shè)數(shù)量不均而產(chǎn)生的差異。本文選取了2012—2017年全國已驗(yàn)收入庫的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)項(xiàng)目作為決策單元DMU，運(yùn)用DEA模型對我國內(nèi)地29個(gè)省份（其中上海、西藏因項(xiàng)目數(shù)量極少，故排除）的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)效率進(jìn)行測算。

三、高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)實(shí)證結(jié)果與分析

（一）高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)投入產(chǎn)出效率

將上述全國各個(gè)省份高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)項(xiàng)目投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)錄入表格，然后在DEAP2.1軟件包中設(shè)置指令文件參數(shù)，并使用和模型對表格數(shù)據(jù)進(jìn)行測算，基于和模型的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)效率分析結(jié)果如表2所示：

由表2可知，通過和模型測算得出：我國各省高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)綜合技術(shù)效率均值為0.694，純技術(shù)效率均值為0.778，規(guī)模效率均值為0.905。在29個(gè)省份項(xiàng)目投入產(chǎn)出效率得分中，共有5個(gè)省份DEA有效，即這些決策單元在投入不變的情況下，資源配置效率達(dá)到了相對最優(yōu)化。

除去5個(gè)DEA有效省份外，其余24個(gè)省份均為非DEA有效，其中有7個(gè)省份的純技術(shù)效率值為1.000，原因可能為規(guī)模效率低下所致；剩余17省的綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率均小于1，可能是因?yàn)橥度胍?guī)模不當(dāng)且產(chǎn)出不足所致。對此，可通過DEA模型進(jìn)一步對其投入產(chǎn)出的松弛變量進(jìn)行測算，并作具體分析。我國高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)項(xiàng)目資源配置分析中，非DEA有效占比高達(dá)83%，該數(shù)據(jù)表面我國高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)資源配置效率有較大的提升空間。

綜上所述，我國各省中高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)規(guī)模效率不變的有5個(gè)，占比17%；規(guī)模效率遞減的有7個(gè)省份，占比24%；規(guī)模效率遞增的有17個(gè)省份，占比59%。這說明我國高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)項(xiàng)目規(guī)模效率總體上處于不變或遞增趨勢，這可能跟國家財(cái)政支農(nóng)資金逐年增加、對高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)項(xiàng)目投入逐年側(cè)重有關(guān)。

（二）非DEA有效決策單元的“投影”分析

對上述非DEA有效的24個(gè)省份，可通過DEA模型進(jìn)一步對其投入產(chǎn)出的松弛變量進(jìn)行測算，并作具體分析。為更好地反映各省份投入產(chǎn)出效率的狀況，本文對非DEA有效的24個(gè)省份做進(jìn)一步投入冗余分析及產(chǎn)出不足分析，測算結(jié)果如下：

從表3可看出，非DEA有效的24個(gè)省份決策單元相比， DMU1、DMU2、DMU4、DMU10、DMU16、DMU20、DMU22投入效率相對最優(yōu)，無效的投入均為0；此外，DMU8、DMU11投入發(fā)揮了較好的作用，無效的投入較低；而DMU3、DMU9、DMU12、DMU13、DMU15、DMU17、DMU19、DMU21、DMU23、DMU24、DMU25、DMU26、DMU27、DMU28、DMU29的投入中無效的投入比例均達(dá)到了最大，這表明在這些省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中減少投入增加資源配置效率的空間較大。

從產(chǎn)出不足結(jié)果可看出（篇幅有限，故不列示），24個(gè)省份當(dāng)前的產(chǎn)出不足主要存在于單位面積受益人數(shù)和新增農(nóng)田灌溉率等，在這兩項(xiàng)指標(biāo)上還存在較大差距，其中DMU8、DMU9、DMU12、DMU19及DMU27、DMU29在產(chǎn)出上可提升空間最高，這些省份應(yīng)在單位面積受益人數(shù)和新增農(nóng)田灌溉率做出努力以提升整體項(xiàng)目建設(shè)效率水平。

（三）結(jié)論

1.我國高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)項(xiàng)目資源配置效率總體不高，crste< vrste

參考文獻(xiàn)：

[1]涂建軍，盧德彬.基于GIS與耕地質(zhì)量組合評價(jià)模型劃定基本農(nóng)田整備區(qū)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2012， 28（2）： 234-238.

[2]沈明，陳飛香，蘇少青，等.省級(jí)高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)重點(diǎn)區(qū)域劃定方法研究—基于廣東省的實(shí)證分析[J].我國土地科學(xué)，2012，26（7）：28-33.

[3]馮銳，吳克寧，王倩.四川省中江縣高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)時(shí)序與模式分區(qū)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2012， 28（22）： 000243-251.

[4]盧昆，郝平.基于SFA的我國遠(yuǎn)洋漁業(yè)生產(chǎn)效率分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2016（9）：84-91.

[5]戚涌，郭逸.基于SFA方法的科技資源市場配置效率評價(jià)[J].科研管理，2015， 363）：84-91.

[6]何軍，胡亮.基于DEA模型的國家財(cái)政支農(nóng)資金效率評價(jià)[J].生產(chǎn)力研究，2010（8）：73-74.

[7]厲偉，姜玲，華堅(jiān).基于三階段DEA模型的我國省際財(cái)政支農(nóng)績效分析[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2014，33（1）：69-77.

[8]方鴻.政府財(cái)政支農(nóng)資金效率的地區(qū)比較—基于三階段DEA模型的實(shí)證分析[J].軟科學(xué)，2011， 25（7）：27-32.

[9]馬曉妍，何仁偉，魏洪斌.我國高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)項(xiàng)目投資資金效率評價(jià)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2020，36（12）：85-89.

[10]王濤.基于DEA的全國30個(gè)少數(shù)民族自治州資源配置效率研究[J].湖北民族學(xué)院學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2016，34（01）：40-45.

[11]李俊杰，李建平，梅冬.新形勢下高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)管理政策存在的問題及建議[J].我國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃， 2022，43（05）：84-92.

[12] Farrell M J.The Measurement of Productive Efficiency [J].Journal of the Royal Statistical Society， 1957， 120（3）.

[13] Charnes A， Cooper W W， Rhodes E.Measuring the Efficiency of DecisionMakingUnits[J].European Journal of Operational Research，1978，（2）.

[14]仇大海，吳國華.廣東省高標(biāo)準(zhǔn)基本農(nóng)田建設(shè)的調(diào)查與思考[J].中國土地，2016（01）：36-38.

[15]周林生，朱明非. 2016年廣東省高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)資金績效評價(jià)報(bào)告[EB/OL]，廣東省綜合改革發(fā)展研究院網(wǎng)站，czt.gd.gov.cn/attachment/0/1/ 1810/180468，2018-3-2.

Evaluation of resource allocation efficiency of high-standard farmland construction in China based on DEA

Yuan Zupei

Abstract： Since the "14th Five-Year Plan"， the high-standard farmland project as an important agricultural basic project in China has continued to receive the key inclination from the support of agricultural funds， but with the construction cost increasing year by year， the average investment of high-standard farmland per mu in China has also increased year by year， how to scientifically evaluate the efficiency of resource allocation of high-standard farmland construction in China and take corresponding improvement measures is of great significance to improve the efficiency of the use of funds for supporting agriculture. In this paper， the panel data of high-standard farmland construction projects in various provinces in China is selected， the input-output benefit evaluation index system is established， and the research results are calculated with the DEA model as the main analysis tool， and finally the problem of high-standard farmland construction in China is discussed， and corresponding countermeasures and suggestions are put forward for the problem， in order to provide reference suggestions for improving the efficiency of high-standard farmland construction in China.

Keywords： High standard farmland Resource allocation DEA Benefit evaluation

（作者單位：湖北民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院）

責(zé)任編輯：李政