范紫菱，陳雪玫

（上海海事大學經(jīng)濟管理學院，上海201306）

一、引言

農(nóng)業(yè)是我國經(jīng)濟發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)，也是保障我國糧食安全的重要基礎(chǔ)。近年來，我國越發(fā)重視“三農(nóng)”問題，并堅持農(nóng)業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略。習近平總書記在十九大報告中強調(diào)農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要性，指出：“農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民問題是關(guān)系國計民生的根本性問題?！卑不帐∥挥谥袊鴸|部，省內(nèi)有豐富的河流和湖泊，氣候溫和濕潤，地形多樣，素有“魚米之鄉(xiāng)”的稱號，具有發(fā)展農(nóng)業(yè)的良好條件，在中國農(nóng)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略中具有重要地位。但隨著耕地面積減少、生態(tài)環(huán)境破壞、農(nóng)業(yè)科技發(fā)展、農(nóng)業(yè)政策支持等方面因素的影響，以前一味地通過增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入來提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的生產(chǎn)模式已經(jīng)不再合理，建設(shè)現(xiàn)代化的新型農(nóng)業(yè)需要不斷提高農(nóng)業(yè)的投入產(chǎn)出效率。因此不斷衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)問題、整合優(yōu)化農(nóng)業(yè)的投入資源就顯得尤為重要。

論文利用安徽省2019年統(tǒng)計年鑒的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用三階段DEA模型分析安徽省2018年各地級市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)地級市表現(xiàn)良好，都處在生產(chǎn)前沿面。但考慮到可能不同地級市所處環(huán)境和隨機干擾的不同，在剔除這些影響因素后再次測算各地級市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，情況發(fā)生了變化，各地區(qū)之間存在明顯的差距。需要進一步解決如何提高安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、改善省內(nèi)農(nóng)業(yè)發(fā)展不均衡的問題。

二、研究方法和數(shù)據(jù)來源

（一）研究方法：三階段DEA模型

論文研究了2018年安徽省16個地級市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)。

第一階段，通過BBC模型如下，

將原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)代入傳統(tǒng)DEA模型進行初始效率評價，并分情況進行討論，若θ=1，S+=S-=0，則決策單元DEA有效；若θ=1，S+≠0，或S-≠0，則決策單元弱DEA有效；若θ＜1，則決策單元非DEA有效。

其中，j=1，2，…，n表示決策單元，X、Y分別是投入、產(chǎn)出向量。

第二階段，構(gòu)造SFA模型，函數(shù)表示如下：

其中，是調(diào)整后的投入；Xni是調(diào)整前的投入。

第三階段，通過調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量再次測算各決策單元的效率（調(diào)整后的DEA模型）。

（二）數(shù)據(jù)來源

論文數(shù)據(jù)來源均為《安徽統(tǒng)計年鑒2019》。

1.投入、產(chǎn)出變量

通過對評價農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率影響因素相關(guān)文獻的研究，并考慮變量選取的相關(guān)性和可獲取性，以耕地面積（千公頃）、有效灌溉面積（千公頃）、鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)（人）、農(nóng)業(yè)機械總動力（萬千瓦）、化肥施用量（噸）等變量來衡量安徽省農(nóng)業(yè)投入。以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（萬元）來衡量安徽省農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。

2.環(huán)境變量

環(huán)境變量的選取需要考慮兩個基本條件，既要能夠影響農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率，又不能為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率所控制?？紤]各地級市的差異性和實際經(jīng)濟狀況，選取農(nóng)村居民家庭人均可支配收入代表農(nóng)村居民生活水平；農(nóng)林水事務支出代表農(nóng)業(yè)財政政策；第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值代表當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平。具體如表1所示：

表1 衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率變量

三、實證結(jié)果與分析

（一）第一階段DEA的結(jié)果分析

將2018年安徽省16個地級市的投入指標和產(chǎn)出指標代入模型中，得到結(jié)果如表2所示：

表2 2018年安徽省各地級市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率測算結(jié)果

續(xù)表

從表2中可以看出，2018年安徽省16個地級市的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的平均值分別是0.904、0.962、0.941，由均值可知安徽省整體農(nóng)業(yè)效率較高。其中，合肥市、蚌埠市、滁州市、馬鞍山市、蕪湖市、宣城市、池州市、黃山市效率值為1；宿州市、安慶市效率值在0.9以上；阜陽市、六安市效率值在0.8以上，處于效率前沿。其余地級市效率值在0.8以下，淮北市最低（0.678），說明這些地區(qū)存在效率水平低下、資源投入不合理的問題。但考慮環(huán)境因素和隨機誤差可能帶來的影響，需要對各投入變量調(diào)整后進行進一步的測算，得到更為真實有效的數(shù)據(jù)結(jié)果。

（二）第二階段SFA回歸結(jié)果分析

將第一階段的各地級市投入指標的松弛變量與環(huán)境變量進行回歸，得到SFA隨機前沿分析的結(jié)果如表3所示：

表3 SFA回歸結(jié)果

由表3可知，五個投入變量的松弛變量單邊似然比（LR）檢驗結(jié)果分別為12.66、12.43、14.60、11.44、10.50，均通過了顯著性檢驗，并且表中的t檢驗值大多都顯著，說明SFA回歸分析是有效的，而且確實證實了各決策單元投入要素的松弛變量受到環(huán)境因素的影響，下面逐步分析各環(huán)境變量的具體影響。

①農(nóng)林水事務支出對各投入變量的松弛變量均通過了顯著性檢驗，除了鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)的松弛變量在0.05的水平上顯著，其余4個投入的松弛變量均在0.01的水平上顯著。并且模型結(jié)果表明各投入的松弛變量系數(shù)均為負，表示農(nóng)林水事務支出與各投入松弛變量呈正相關(guān)，安徽省各地級市在農(nóng)林水事務支出方面的增加改善了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，農(nóng)業(yè)財政支出合理使用；②農(nóng)村居民家庭人均可支配收入對鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)、化肥施用量和農(nóng)業(yè)機械總動力的松弛變量通過了顯著性檢驗，并且系數(shù)非正，表明農(nóng)村收入水平的提高加大了農(nóng)民資源的投入，推動了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的效率；③第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值除了鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)，對各投入變量的松弛變量也都通過了顯著性檢驗，各投入的松弛變量系數(shù)均為正，表明隨著安徽省經(jīng)濟水平的發(fā)展，第二、三產(chǎn)業(yè)可能吸收了農(nóng)業(yè)發(fā)展的資本和人力，擠壓了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的空間，沒有形成產(chǎn)業(yè)之間的良性發(fā)展循環(huán)。

綜上所述，各個環(huán)境變量對投入變量都有顯著性影響，但帶來的影響有好有壞，如何更優(yōu)的測量安徽省各地級市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，需要進行第三階段DEA模型分析。

（三）第三階段DEA的結(jié)果分析

將各原始投入變量剔除環(huán)境因素的影響后，代入調(diào)整后的DEA模型中，得到結(jié)果，如表4所示：

表4 調(diào)整后的2018年安徽省各地級市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率

由表4可知，相比第一階段各地級市的效率值，在剔除了環(huán)境因素、管理無效率和隨機誤差后，2018年安徽省16個地級市的平均綜合技術(shù)效率值為0.918，提升了2%；平均純技術(shù)效率值為0.957，下降了1%；平均規(guī)模效率值為0.96，提高了2%。具體而言，相比于第一階段，位于效率前沿面的縣的個數(shù)沒有變化，但其中只有合肥市、蚌埠市、滁州市、宣城市和黃山市與第一階段沒有變化。阜陽市、六安市和安慶市相較于第一階段，其規(guī)模效率有所提升，所以技術(shù)效率也得到相應提升。馬鞍山市、蕪湖市的純技術(shù)效率和規(guī)模效率都有一定程度的下降，導致綜合技術(shù)效率下降。池州市的規(guī)模效率有一定程度的下降，但純技術(shù)效率都為1，表明政府的政策和管理水平較為成熟，主要是受規(guī)模效率下降的影響?？偟膩碚f，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率與農(nóng)業(yè)技術(shù)投入、資源利用以及農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模緊密關(guān)聯(lián)。

四、提高安徽省各地級市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的建議

從以上分析結(jié)果可以看出，安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的變化受到多種因素的共同作用，不僅與農(nóng)業(yè)投入要素密切相關(guān)，還受到環(huán)境因素的顯著影響。在第二階段分析中，農(nóng)林水事務支出和農(nóng)村居民家庭人均可支配收入對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生了正面的影響，而第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率卻產(chǎn)生了負面的影響。因此調(diào)整農(nóng)業(yè)發(fā)展的外部環(huán)境，提高安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率是切實可行的。在剔除環(huán)境因素后，安徽省各地級市農(nóng)業(yè)的純技術(shù)生產(chǎn)效率均值有所下降，安徽省需要提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，創(chuàng)新農(nóng)業(yè)發(fā)展理念，加快推進農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，構(gòu)建現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)體系。

在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)上實現(xiàn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級需要因地制宜。在第三階段調(diào)整后的各地級市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率測算時發(fā)現(xiàn)，不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展狀況也不相同，需要“對癥下藥”?；幢笔小⑺拗菔?、銅陵市和池州市需要擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，加強農(nóng)業(yè)規(guī)模的集聚效應，例如以家庭聯(lián)產(chǎn)承包為基石，依據(jù)地方區(qū)域特色打造具有競爭性的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)基地；亳州市、淮南市、馬鞍山市和蕪湖市則需要從技術(shù)和規(guī)模兩個方面同時加強，引入新型農(nóng)業(yè)技術(shù)，推動農(nóng)業(yè)機械化生產(chǎn)，優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)布局。

另外，需要深化政府體制改革，加強政府監(jiān)管，合理配置農(nóng)業(yè)資源。在發(fā)揮農(nóng)產(chǎn)品種植、加工、旅游等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)先帶頭作用的同時，也要注重農(nóng)村一、二、三產(chǎn)業(yè)的聯(lián)合發(fā)展，創(chuàng)新農(nóng)業(yè)發(fā)展新模式。把握“綠水青山就是金山銀山”的發(fā)展基調(diào)，加強農(nóng)業(yè)綠色環(huán)保發(fā)展理念，開發(fā)各地級市農(nóng)業(yè)發(fā)展的區(qū)域特色，發(fā)揮地區(qū)優(yōu)勢，打造當?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展的核心競爭力。

五、結(jié)論

論文通過構(gòu)建三階段DEA模型，對安徽省2018年16個地級市進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評價，選取了農(nóng)村居民家庭人均可支配收入等外部環(huán)境變量對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的廣泛影響進行分析，在剔除這些影響因素后，更加準確地估算了各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率水平，可以從數(shù)據(jù)結(jié)果中看出安徽省各地級市農(nóng)業(yè)效率的現(xiàn)狀和存在的問題，從問題和短板中找到各地級市未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的方向。中國作為人口大國，農(nóng)業(yè)的發(fā)展是經(jīng)濟發(fā)展的基石，安徽省需要不斷提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，打造現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展的標桿。