周 濤，李茂萱

（1.云南農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，昆明 650500；2.云南省農(nóng)業(yè)科學院質(zhì)量標準與檢測技術研究所，昆明 650205）

農(nóng)業(yè)是第一產(chǎn)業(yè)，是經(jīng)濟活動的基礎。中共二十大報告中提出“加快建設農(nóng)業(yè)強國”，這是黨中央著眼全面建設社會主義現(xiàn)代化國家大局作出的重大決策部署，明確了新時代新階段農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的主攻方向。西南地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南和西藏5 個省、市、自治區(qū)，擁有豐富的自然資源和獨特的地理優(yōu)勢，也是中國重要的生態(tài)屏障。西南地區(qū)大多省、市、自治區(qū)以農(nóng)業(yè)為主要產(chǎn)業(yè)，然而長期的經(jīng)濟和技術限制阻礙了綜合開發(fā)和資源利用，使得資源豐富帶來的優(yōu)勢并沒有轉(zhuǎn)化為巨大的經(jīng)濟效益。因此，提高其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，充分利用資源，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展顯得尤為重要。

國內(nèi)有關農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究，已經(jīng)取得了較多成果。周妍宏等［1］采用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)，分別基于投入導向以及產(chǎn)出導向?qū)?003—2018 年東北三省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行了分析；屈秋實等［2］基于2000—2018 年大湄公河次區(qū)域5 國1 省的面板數(shù)據(jù)，運用DEA 方法中規(guī)模報酬可變的VRS模型，測算區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，并從技術效率和規(guī)模效率2 個方面對其進行分解，分析大湄公河次區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的時空特征及其影響因素；崔海洋等［3］基于三階段DEA 模型和聚類分析相結(jié)合的方法，以2008—2018 年的長江經(jīng)濟帶為例，測算其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率并分析時空特征。在西南地區(qū)農(nóng)業(yè)相關的研究中，陳睿［4］根據(jù)西南地區(qū)5 個省、直轄市和自治區(qū)的相關數(shù)據(jù)，建立農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)評價指標體系，通過耦合模型對西南地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)與經(jīng)濟系統(tǒng)協(xié)調(diào)度進行評價分析，提出西部地區(qū)應注重農(nóng)業(yè)生態(tài)保護，加快農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展；梁晏銘等［5］以中國西南地區(qū)5 省區(qū)市為研究對象，運用熵值法對西南地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的整體狀況進行分析，加強西南地區(qū)農(nóng)業(yè)基礎設施建設，提高播種成功率；彭柳琳［6］使用super-SBM 模型對西南地區(qū)2001—2019 年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平進行測度，結(jié)果表明西南地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率受到農(nóng)藥和化肥的影響。

綜上所述，在研究對象上，大部分文獻以宏觀的省份研究為主，以城市作為主要研究對象的文獻較少；在研究主題上，多采用DEA 法測算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率并運用回歸分析法探討其影響因素，運用熵權法和耦合模型評價地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展狀況，對于農(nóng)業(yè)發(fā)展的評價并沒有統(tǒng)一的分類；在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的評價指標中，常用的投入指標包括農(nóng)業(yè)勞動力、農(nóng)業(yè)機械總能力、農(nóng)作物播種面積、化肥使用量以及農(nóng)林牧漁固定資產(chǎn)投資，而產(chǎn)出指標包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)民純收入、農(nóng)業(yè)碳排放量等，在指標選取上可以進一步豐富?；诖?，本研究選取西南地區(qū)的4 個主要城市昆明市、貴陽市、重慶市、成都市作為研究對象，分析其2020 年、2021 年農(nóng)業(yè)發(fā)展的情況，并以2015—2020 年的面板數(shù)據(jù)為基礎，采用超效率DEA方法和Malmquis 指數(shù)測算其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率并分析影響因素，以期為西南地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展提供決策參考。

1 區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展情況分析

本研究選取2020—2021 年成都市、重慶市、貴陽市和昆明市的統(tǒng)計年鑒中關于農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的數(shù)據(jù)進行分析。如圖1 所示，昆明市、貴陽市、重慶市3個城市在2020 年、2021 年農(nóng)業(yè)發(fā)展水平明顯提高，而成都市整體指標水平有所下降。2020 年以來，受新型冠狀病毒感染疫情影響，農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨較大的沖擊和阻力，主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品加工、農(nóng)產(chǎn)品流通和消費等方面。進入后疫情時期，各方面都在逐步恢復并超越疫情前的水平。從城市層面來看，重慶市作為西南地區(qū)的經(jīng)濟中心，農(nóng)業(yè)水平領先，明顯高于其他3 個城市，成都市僅次于重慶市，昆明市優(yōu)于貴陽市，貴陽市的發(fā)展較為緩慢。從4項具體指標來看，與2020 年相比，2021 年重慶市、貴陽市和昆明市第一產(chǎn)業(yè)增加值穩(wěn)步提升，4 個城市糧食作物產(chǎn)量小幅增長。重慶市的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)總產(chǎn)值實現(xiàn)較大增長，從2020 年的3 163.00 億元增加到2021 年的3 656.67 億元，增長率為15.61%。

圖1 西南地區(qū)主要城市2020 年和2021 年農(nóng)業(yè)發(fā)展情況對比

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構上，昆明市的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值中占有很大比例，在2020 年達57.67%；其次是牧業(yè)產(chǎn)值，占比為32.89%；漁業(yè)占比最低，僅占1.56%。在農(nóng)業(yè)五大分類中，昆明市主要依賴于農(nóng)業(yè)和牧業(yè)發(fā)展。重慶市、貴陽市以及成都市的結(jié)構與昆明市類似。2020 年貴陽市的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值超過70.00%，牧業(yè)占比22.00%，林業(yè)占比1.20%，漁業(yè)占比0.35%，農(nóng)業(yè)結(jié)構不合理。

在農(nóng)業(yè)政策和農(nóng)業(yè)科技上，昆明市重視農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，加大資金投入建設數(shù)字農(nóng)業(yè)，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)。重慶市在政策扶持領域，農(nóng)業(yè)和農(nóng)村被列為一般公共預算支出的重點，建立了“三農(nóng)”財政投入的可持續(xù)增長機制，創(chuàng)新了財政投入的方式。貴陽市創(chuàng)新利用“大數(shù)據(jù)+農(nóng)業(yè)”，擴大數(shù)字技術在農(nóng)業(yè)農(nóng)村領域的融合應用。農(nóng)業(yè)機械化是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要標志，重慶市和貴陽市的農(nóng)業(yè)機械化程度逐步提高，而昆明市農(nóng)業(yè)機械化水平有所降低。成都市著力做優(yōu)做強都市現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)，做優(yōu)現(xiàn)代種業(yè)、數(shù)字農(nóng)業(yè)、智能裝備、冷鏈物流、休閑農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)博覽6 大引領性產(chǎn)業(yè)，構建以“4+6”都市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系為核心的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈［7，8］。

農(nóng)產(chǎn)品加工貿(mào)易上，農(nóng)業(yè)發(fā)展到一定階段后，必定要與第一產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)生融合。農(nóng)產(chǎn)品的加工水平是衡量一個國家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度的重要指標，也是提高農(nóng)業(yè)整體質(zhì)量和效率的重要因素。2021 年貴陽市全面落實“菜籃子”市長負責制，充分發(fā)揮不同地區(qū)的資源和優(yōu)勢，打造農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全產(chǎn)業(yè)鏈條。在農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)量上，截至2021 年，昆明市共有農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)555 家，其中國家級12 家、省級118 家。重慶市擁有農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)3 716家，其中國家級龍頭企業(yè)41 家，已組建15 個產(chǎn)業(yè)化聯(lián)合體。成都市擁有國際農(nóng)產(chǎn)品加工產(chǎn)業(yè)園，擬以“雙核+配套+基地”的總體布局引領帶動四川省乃至整個西南區(qū)域相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

在鄉(xiāng)村農(nóng)業(yè)和休閑旅游上，貴陽市共獲得文化和旅游部全國鄉(xiāng)村旅游重點村5 個，昆明市也有多個村落被評為鄉(xiāng)村旅游市級示范村，重慶市2020 年實現(xiàn)鄉(xiāng)村休閑旅游業(yè)經(jīng)營收入658 億元。成都市鄉(xiāng)村旅游已經(jīng)形成了以農(nóng)家樂、全國農(nóng)業(yè)旅游示范點、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)基地、旅游古鎮(zhèn)和森林公園為主要形式的鄉(xiāng)村旅游發(fā)展格局，各城市在鄉(xiāng)村休閑旅游業(yè)仍有較大的增長空間和發(fā)展前景。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 超效率DEA 模型

DEA 方法采用線性規(guī)劃法的定量分析技術，根據(jù)多投入和多產(chǎn)出評估同類可比單位的相對績效，已廣泛應用于測算效率［9，10］。傳統(tǒng)的DEA 靜態(tài)模型僅能夠測度是否有效率，無法對有效決策單元之間的效率值進行比較。因此，本研究的計算使用改進后的超效率DEA 模型，對西南地區(qū)4 個城市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行測度，超效率DEA模型計算式如下。

式中，對于決策單元DMU，θ代表DMU 有效值，即決策單元綜合效率值，θ值越大，效率越高。ε＞0，ε為非阿基米德無窮小量，min 表示效率最優(yōu)化模型的對偶問題，Xj、Yj分別表示農(nóng)業(yè)的投入和產(chǎn)出水平，Xj0表示實際投入值，Yj0表示實際產(chǎn)出值。γj為DMU 系數(shù)，向量和為元素全為1 的m維和r維向量，S-、S+為松弛變量。

2.2 Malmquist指數(shù)

Malmquist 指數(shù)即全要素生產(chǎn)率的增長率，是在效率評價后體現(xiàn)效率動態(tài)變化的指標，其優(yōu)點在于能夠測算時間序列數(shù)據(jù)的動態(tài)效率［11-14］。其中，全要素生產(chǎn)率（Tfpch）=技術效率變化指數(shù)（Etfch）×技術進步指數(shù)（Techch），而技術效率又可以分解為純技術效率和規(guī)模效率，即技術效率變化指數(shù)（Etfch）=純技術效率變化指數(shù)（Pech）×規(guī)模效率變化指數(shù)（Sech），因此，Malmquist 指數(shù)=純技術效率變化指數(shù)×規(guī)模效率變化指數(shù)×技術進步指數(shù)。

2.3 數(shù)據(jù)來源

如表1 所示，選取農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)用化肥施用量、農(nóng)用塑料薄膜使用量作為投入指標，農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)村常住居民人均可支配收入作為產(chǎn)出指標。表2 數(shù)據(jù)來源于各年份昆明市、貴陽市、重慶市、成都市統(tǒng)計年鑒。

表1 投入產(chǎn)出指標

表2 研究基礎數(shù)據(jù)

3 結(jié)果與分析

基于昆明市、貴陽市、重慶市、成都市2015—2020 年內(nèi)的農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，利用Max-DEA 軟件計算4 個城市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值和Malmquist指數(shù)。

3.1 基于投入導向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分析

如表3 所示，西南地區(qū)都市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值在波動中增長。其中，2015—2020 年昆明市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值總體呈增加態(tài)勢，不斷趨近于1.000。昆明市6 年的平均值為0.958，有4.2%的資源未被充分利用，出現(xiàn)了冗余現(xiàn)象，因此可以減少4.2%的資源投入達到當前的生產(chǎn)水平。貴陽市和重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值也呈增加趨勢，但效率水平偏低，對農(nóng)業(yè)資源的利用率不高。成都市在2015 年和2018 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值超過1.000，實現(xiàn)DEA 有效，但整體水平略有降低?？傮w來看，成都市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值最高，說明成都市充分利用了農(nóng)業(yè)投入資源；昆明市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值趨近于1.000，說明昆明市擁有較好的資源管理能力；貴陽市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值最低，需要進一步提高資源利用率。

表3 西南地區(qū)都市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值

3.2 Malmquist指數(shù)分析

首先，全要素生產(chǎn)率（Total factor productivity，TFP）的計算有助于分析經(jīng)濟增長，即不同因素對效率提高的貢獻，分析是投入型增長還是效率型增長，并確定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)性。其次，全要素生產(chǎn)率的計算有助于分析和評估長期可持續(xù)增長政策。通過比較全要素生產(chǎn)率增長和投入增長對經(jīng)濟增長的貢獻，可以確定政策應該側(cè)重于增加投入，還是側(cè)重于調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構和促進技術發(fā)展。

如表4 所示，昆明市、貴陽市以及重慶市TFP歷年均大于1.000。成都市僅有1 年未達到1.000，但TFP呈逐年增長趨勢。昆明市、貴陽市、重慶市有部分年份略微下降，但TFP的總體趨勢呈遞增趨勢。這4 個城市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)態(tài)勢較好，可以在此基礎上持續(xù)發(fā)展。成都市在2015—2016 年的TFP小于1.000，這與其2016 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率減少的實際情況相符合，需要進一步分析其中的原因，對農(nóng)業(yè)發(fā)展進行調(diào)整。

表4 西南地區(qū)都市全要素生產(chǎn)率指數(shù)

如表5 所示，昆明市、貴陽市、重慶市的技術效率變化指數(shù)均大于1.000，而成都市的技術效率變化指數(shù)年均下降2.6%，說明昆明市、貴陽市和重慶市在農(nóng)業(yè)技術運用方面較成都市更加合理，充分利用了技術資源。

表5 西南地區(qū)都市Malmquist指數(shù)分解平均值

在純技術效率變化指數(shù)上，昆明市、貴陽市、重慶市純技術效率變化指數(shù)都大于1.000，而成都市年均下降8.2%。成都市純技術效率水平表現(xiàn)最差，應盡快提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術的開發(fā)利用。在規(guī)模效率變化指數(shù)上，同樣是昆明市、貴陽市、重慶市趨近于1.000，成都市年均下降2.0%。規(guī)模效率描述的是在生產(chǎn)既定條件下，當投入改變1 個單位時，投入產(chǎn)出之間的變動比例關系。當規(guī)模效率遞減時，表明資源投入過剩，因此成都市應減少當前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源的投入。在技術進步指數(shù)方面，4 個城市的技術進步指數(shù)都大于1.000，成都市最高，達1.199，表明農(nóng)業(yè)技術革新對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的貢獻率較高。

4 小結(jié)與建議

4.1 小結(jié)

本研究選取西南地區(qū)的昆明市、貴陽市、重慶市、成都市作為研究對象，分析4 個城市2020、2021年的農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，以2015—2020 年的面板數(shù)據(jù)為基礎，構建農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率計量模型，采用超效率DEA 方法對4 個城市的生產(chǎn)效率進行測算，并利用Malmquist指數(shù)分析效率的動態(tài)變化及其影響因素。

結(jié)果表明，西南地區(qū)農(nóng)業(yè)整體尚未達到DEA 有效，但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率實現(xiàn)增長。4 個城市中，只有成都市在2015 年和2018 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值超過1.000，實現(xiàn)DEA 有效，且其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率平均值最高，充分地利用了農(nóng)業(yè)投入資源。昆明市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率總體呈增加態(tài)勢，平均值接近1.000。貴陽市和重慶市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)超效率值也在增長，但效率水平偏低，需要進一步提高農(nóng)業(yè)資源利用率。

Malmquist 指數(shù)結(jié)果表明，昆明市、貴陽市和重慶市的TFP歷年都大于1.000，且都呈增長趨勢，體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)性。重慶市TFP部分年份出現(xiàn)了減少的現(xiàn)象，但整體來看年均增長率達12.1%。在技術進步上，4 個城市的技術進步指數(shù)都大于1.000，技術發(fā)展革新水平較高。其中，成都市的技術進步指數(shù)最高，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中利用了更多的新技術。西南地區(qū)的技術進步指數(shù)較高，技術的革新對提高全要素生產(chǎn)率發(fā)揮了積極作用。

4.2 建議

昆明市、貴陽市、重慶市的技術效率和技術進步指數(shù)都在增加，反映了農(nóng)業(yè)發(fā)展可持續(xù)性強。應在此基礎上繼續(xù)加快農(nóng)業(yè)技術的運用和推廣，不斷優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構，改善基礎設施建設，革新技術，提高農(nóng)業(yè)資源利用效率，加快農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型和現(xiàn)代化，不斷發(fā)展專業(yè)化的農(nóng)業(yè)特色產(chǎn)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

成都市要著重提升農(nóng)業(yè)規(guī)模效益。首先，持續(xù)推進農(nóng)業(yè)結(jié)構調(diào)整，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構配置。發(fā)展特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，助推農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，其農(nóng)業(yè)發(fā)展應注重質(zhì)量和效益，通過推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整、發(fā)展特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化。其次，因地制宜，進行土地集約化經(jīng)營，在生產(chǎn)條件好的地區(qū)推廣大型農(nóng)場或大型農(nóng)業(yè)企業(yè)的建設。同時，加強農(nóng)業(yè)基礎設施建設，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，對土地、林地、魚塘等進行標準化治理。最后，成都市應提高科學技術對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增產(chǎn)的貢獻。農(nóng)業(yè)管理部門應加大農(nóng)業(yè)科技政策的扶持力度，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)。促進科研創(chuàng)新投入與技術推廣，充分發(fā)揮高?？萍紕?chuàng)新的活力，促進科研成果向?qū)嶋H生產(chǎn)力的高效轉(zhuǎn)化。提升農(nóng)業(yè)機械化水平和信息化力度，提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化科研管理水平。對農(nóng)業(yè)從業(yè)人員開展職業(yè)技能培訓，提高從業(yè)人員的專業(yè)技術和經(jīng)營管理水平。根據(jù)實際情況開設多樣的課程，包括蔬菜、水果等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術、病蟲害綜合防治技術，提升專業(yè)水平。