基于DES-Malmquist分析法的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測算研究
——以長江中游四省份為例

鄭家喜，楊東

（中南財經(jīng)政法大學工商管理學院，湖北　武漢　430073）

基于DES-Malmquist分析法的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測算研究
——以長江中游四省份為例

鄭家喜，楊東

（中南財經(jīng)政法大學工商管理學院，湖北武漢430073）

長江流域中游地區(qū)向來是我國主要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)域。選取長江中游的湖北、湖南、江西及安徽四省為研究對象，構(gòu)建農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價指標體系，并使用DEA-Malmquist方法對2005-2013年間上述四個省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行了分析研究。結(jié)果顯示，2005-2013年間，上述地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率為0.934，只有湖北與湖南兩省的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值達到最優(yōu)水平，而江西與安徽兩省則處于DEA的非有效水平，而通過對上述地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行動態(tài)分析，可以發(fā)現(xiàn)上述地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平雖然呈現(xiàn)增長趨勢。但是個別省份依舊存在規(guī)模效率與技術(shù)進步失效的問題，不同省際之間生態(tài)效率存在一定差距。

長江中游；農(nóng)業(yè)；生態(tài)效率；DEA-Malmquist；動態(tài)變化

一、引言

農(nóng)業(yè)是我國國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)組成部分，是我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的第一產(chǎn)業(yè)，它的發(fā)展關(guān)乎國計民生。改革開放以來，伴隨著經(jīng)濟的飛速發(fā)展，我國農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)與發(fā)展也取得了長足的進步，很好地滿足了經(jīng)濟發(fā)展以及人民生活的各方面需要，然而，在實際的生產(chǎn)過程中，由于農(nóng)業(yè)發(fā)展的粗放式經(jīng)營以及濫用化肥、農(nóng)藥等污染物，農(nóng)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)給生態(tài)環(huán)境帶來了極大的危害，根據(jù)2014年環(huán)保部環(huán)境公報顯示，農(nóng)業(yè)發(fā)展的氨氮排放量以及化學需氧量為75.5萬噸和1102.4萬噸，分別占當年總量的32%和48%，農(nóng)業(yè)污染已經(jīng)超過工業(yè)污染，成為我國第一大污染源。黨的十八大指出，生態(tài)文明建設(shè)是我國社會主義現(xiàn)代化的主要內(nèi)容，要注重經(jīng)濟建設(shè)與生態(tài)文明建設(shè)的協(xié)調(diào)發(fā)展。農(nóng)業(yè)作為我國經(jīng)濟的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)是建設(shè)經(jīng)濟生態(tài)文明的關(guān)鍵。因此，研究和提高農(nóng)業(yè)的生態(tài)效率對于降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染、發(fā)展綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)具有重要的經(jīng)濟價值和戰(zhàn)略意義。［1］（p76-82）

二、研究綜述

“生態(tài)效率（eco-efficiency）”這一概念最早來源于生態(tài)學，是指一國或地區(qū)在一定時期的發(fā)展過程中所創(chuàng)造的經(jīng)濟價值總量與其所消耗的各種資源環(huán)境總量的比值。德國學者Schaltegger和Sturn（1990）將其定義為經(jīng)濟的增加值與所帶來環(huán)境影響的比值，而在1992年，世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會（WBCSD）在其出版的《改變航向：一個關(guān)于發(fā)展與環(huán)境的全球商業(yè)觀點》一書中對生態(tài)效率進行了全面的闡述與介紹。至此，生態(tài)效率逐漸引起了廣泛關(guān)注，眾多國內(nèi)外學者開始對其分析研究。而在1995年，F(xiàn)ussler在《資源與產(chǎn)業(yè)》中正式將生態(tài)效率的相關(guān)理念引入到中國，并詳細介紹了如何將其實際運用到經(jīng)濟發(fā)展過程中，經(jīng)過眾多中國學者的努力與研究，我國的生態(tài)效率研究已經(jīng)取得了一定的成果。［2］（p81-87）

在我國經(jīng)濟迅速發(fā)展的大潮流中，農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)與發(fā)展也取得長足的進步，但是，農(nóng)業(yè)經(jīng)營者在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中采取的粗放式經(jīng)營模式，農(nóng)藥化肥的過量使用，秸稈廢棄物的任意焚燒等產(chǎn)生的環(huán)境污染不僅影響了農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)品質(zhì)量，也威脅到了人類的生存環(huán)境，破壞了生態(tài)環(huán)境的持續(xù)發(fā)展。針對這類現(xiàn)象，我國學者進行了詳細的研究。周震峰認為，在提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的過程中，要將提高資源利用程度與降低農(nóng)作物污染相結(jié)合，這樣才能有效解決農(nóng)業(yè)生態(tài)污染的問題。陳遵一在對安徽省17個地市的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行分析的過程中，采用DEA模型，對所選城市農(nóng)業(yè)生態(tài)發(fā)展過程中存在的問題進行了綜合分析，而吳小慶則以水稻為例，使用同樣的模型對無錫市的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行了分析。潘丹在研究過程中采用非徑向、非角度的SBM模型，并選取農(nóng)業(yè)面源污染作為非期望產(chǎn)出指標對我國30個省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行測算，并給出了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的改善途徑。程翠云則通過構(gòu)建回歸模型和使用基于機會成本的經(jīng)濟核算方法對我國在2003—2010年間的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行了分析與評價，其分析表明，我國當前的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體水平比較低，但是總體呈現(xiàn)上升趨勢，勞動力資源和COD環(huán)境要素在不同時期對生態(tài)價值增長起到關(guān)鍵作用。［3］（p754-763）

可以看出，我國的學者已經(jīng)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率問題進行了大量研究，但是這些研究都集中于我國全部省份或者東部沿海地區(qū)的某個省份或城市，缺乏對當前最新的某個經(jīng)濟區(qū)域的研究分析，而且十八大后，我國相繼頒布施行長江經(jīng)濟帶發(fā)展規(guī)劃與長江中游城市群規(guī)劃。因此，研究長江中游省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率既順應(yīng)國家政策潮流，又可以對我國長江中游流域省份的農(nóng)業(yè)問題進行系統(tǒng)的研究，為解決該區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)生態(tài)問題提供有效解決措施。

筆者擬以長江中游四省份為研究對象構(gòu)建農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價指標體系，搜集整理這些省份在2005—2013年間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)藥污染的相關(guān)數(shù)據(jù)，使用DEA方法測算這些省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平，并使用Malmquist指數(shù)方法對四個省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行動態(tài)分析，探究這四個省份農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在問題的根源與解決措施。

三、實證分析

1.數(shù)據(jù)來源。

筆者分析所用數(shù)據(jù)均來源于2005年至2013年的環(huán)保部環(huán)境公報、中國統(tǒng)計年鑒、中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒以及湖北、湖南、江西、安徽等四個省份的統(tǒng)計年鑒和發(fā)展統(tǒng)計公報，極大地保證了所引用數(shù)據(jù)的真實可靠性。

2.研究方法。

（1）構(gòu)建評價指標體系。

在以往關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究中，許多學者經(jīng)常將農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)量與總產(chǎn)值設(shè)置為產(chǎn)出指標，但是，農(nóng)產(chǎn)品的總產(chǎn)值實際上就是一定時期內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)量的經(jīng)濟價值體現(xiàn)，足以體現(xiàn)一定時期內(nèi)農(nóng)業(yè)發(fā)展的規(guī)模和效果，如果同時選取產(chǎn)量與產(chǎn)值共同作為產(chǎn)出指標，會造成數(shù)據(jù)上的重復(fù)計算，不具備合理性。對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的測度，首先要確定測度模型的投入變量和產(chǎn)出變量。本文中，筆者結(jié)合國內(nèi)外關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的最新研究成果以及WBCSD關(guān)于生態(tài)效率的設(shè)定標準，選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為產(chǎn)出指標，農(nóng)業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)主要來源于環(huán)保部環(huán)境公報，準確性較強；由于長江中游地區(qū)湖北、湖南等省份的農(nóng)業(yè)大都以種植業(yè)為主，因此本文選取農(nóng)村勞動力人數(shù)、農(nóng)業(yè)用水量、農(nóng)業(yè)用電量、化肥使用量以及農(nóng)藥和農(nóng)膜使用量為投入指標。［4］（p94-99）具體指標體系如下表1所示。

表1　農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價指標體系

為了保證上述評價體系所選擇的投入和產(chǎn)出指標都能真實地反映其對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響，筆者使用相關(guān)矩陣法對投入與產(chǎn)出指標的合理性做了進一步檢驗，結(jié)果如下表2所示。

表2　各項指標相關(guān)系數(shù)分析

由上表的分析結(jié)果可知，筆者所選擇的投入及產(chǎn)出指標間存在兩兩正向相關(guān)關(guān)系，這說明這些指標對于所選省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率是有影響的，因此指標選擇具備合理性和有效性。

（2）DEA模型介紹及構(gòu)建。

DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）是用線性規(guī)劃來測量決策單元相對效率的非參數(shù)型的包絡(luò)法。它作為一種“面向數(shù)據(jù)”的測評方法，主要被用來評價具有多種投入和產(chǎn)出的決策單元（Decision Making Unit，DMU）的相對效率和績效。［5］（p714-719）

DEA模型的優(yōu)點：

一是DEA的變量為決策單元輸入輸出的權(quán)重，這樣的變量選取使得分析模型會從最有利于決策單元的角度進行評價，并且避免了確定各指標在優(yōu)先意義下的權(quán)重；

二是在模型分析過程中，如果每個輸入都和一個或多個輸出相關(guān)聯(lián)并且每個輸入輸出之間存在某種確定關(guān)系，那么，使用DEA分析法則不需要將這種關(guān)系的表達式確定顯示出來；

三是DEA模型最顯著的一個優(yōu)點就是不需要對任何權(quán)重進行假設(shè)，所有輸入輸出的權(quán)重不是取決于評價者的假設(shè)和認定，而是取決于通過決策單元的實際數(shù)據(jù)所求得的最優(yōu)權(quán)重。因此，DEA模型在分析過程中排除了許多主觀因素的干擾，具有極強的科學性和客觀性。

C2R模型和BC2模型是DEA模型中應(yīng)用最廣泛的兩種模型形式。其中，C2R模型的假設(shè)前提是產(chǎn)業(yè)的規(guī)模報酬不變，而BC2模型的假設(shè)前提則認為產(chǎn)業(yè)的規(guī)模報酬是可變的，使用BC2模型進行實證分析，可以同時得到產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī)模效率、純技術(shù)效率以及綜合效率。為了更好地從規(guī)模效應(yīng)等角度分析比較不同省份和地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的水平，筆者選擇BC2模型進行實證分析，BC2模型具有產(chǎn)出導(dǎo)向性作用，如果所分析的決策單元位于生產(chǎn)前沿面上，那么可以認為它的效率指數(shù)等于1，如果決策單元沒有位于前沿面上，那么可以認定其效率指數(shù)并非最有效，且該數(shù)值不小于1。DEA模型的一個主要優(yōu)點在于它既可以計算出決策單元的相對效分值，還可以為非最有效的決策單元提供效率參照數(shù)集。通過“投影值”，DEA模型分析可以得到產(chǎn)業(yè)發(fā)展在投入和產(chǎn)出方面與最優(yōu)水平的差距，即可以得到投入冗余或產(chǎn)出不足的情況，在此基礎(chǔ)上繼續(xù)進行分析可以得到投入指標、產(chǎn)出指標的改進方向以及改進值，即如何以較少的投入獲得相同的產(chǎn)出，或者以相同的投入獲得更多的產(chǎn)出。［6］（p21-27）

BC2模型的基本形式如下所示：

上述模型的對偶規(guī)劃是：

上述方程式中，向量Xj=（X1j，X2j，Xmj）T和Yj=（Y1j，Y2j，Ysj）T分別代表決策單元j的輸入指標和輸出指標，V和μ分別代表對第i種類型輸入和第r種類型輸出的一種度量，而s-和s+則分別代表松弛變量，為剩余變量。

而Malmquist分析法則是將每個地區(qū)設(shè)為一個生產(chǎn)決策的單元，并使用由F?re等（1994）改造的DEA方法構(gòu)建每個時期各地區(qū)的最佳實踐前沿面，然后將每個時期的生產(chǎn)和最優(yōu)化的生產(chǎn)前沿面進行比較，從而測算綜合效率變化和技術(shù)進步。假設(shè)生產(chǎn)技術(shù)具有F?re提出的凸性和要素強可處理性等標準特征，這樣，我們可以進一步定義產(chǎn)出距離函數(shù)Dt0（xt，yt）=inf｛?＞0∶（xt，yt/?）∈Tt｝，inf表示集合的最大下界，下標0表示采用基于產(chǎn)出視角的分析模型。距離函數(shù)的取值小于等于1，即Dt0（xt，yt）≤1，當且僅當yt處于xt決定的生產(chǎn)可能集合的前沿邊界時才有Dt0（xt，yt）=1。借助于距離函數(shù)，就可以構(gòu)造出反映生產(chǎn)效率動態(tài)變化的Malmquist分析指數(shù)。

表3　2005-2013年樣本區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)業(yè)輸入輸出變量描述統(tǒng)計

上述公式中，如果Malmquist分析指數(shù)的值大于1，則可以得出結(jié)論即決策單元t+1期的生產(chǎn)效率水平相比于上一期t實現(xiàn)了增長，相反，則是生產(chǎn)率水平下降的信號。通過公式推導(dǎo)，Malmquist指數(shù)可進一步分解為：

上式中，變量EFFCH，TECH代表的是效率改進指數(shù)與技術(shù)進步指數(shù)，其中，EFFCH衡量了從t到t+1時期每個決策單元的相對效率變化，它對決策單元向最佳前沿移動的程度進行了描述和分析，代表著一種追趕效應(yīng)。通過進一步的公式分解，可以將它進而分為純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)。TECH代表的是一種技術(shù)邊界的移動效應(yīng)，它對前后兩期前沿面的移動幅度進行了詳細測量，反映了技術(shù)的進步。［7］（p9439-9440）

通過上述模型方程可以得到農(nóng)業(yè)生態(tài)投入與產(chǎn)出的最優(yōu)值即純技術(shù)效率值，再通過對技術(shù)效率值與純技術(shù)效率值的對比分析可以進一步得到規(guī)模效率值，在得到三種效率數(shù)值的基礎(chǔ)上，進而對三種效率數(shù)值的動態(tài)變化趨勢進行分析，為本研究提供分析支撐。

（3）數(shù)據(jù)分析。

一是描述性統(tǒng)計分析。

樣本區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的輸入和輸出變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果表3所示。

從表3的數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出，湖北、湖南、安徽以及江西等四個省份的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在整體上是存在差異的。但是，根據(jù)分析結(jié)果所示，這種區(qū)域發(fā)展差異并不顯著，四個省份2005-2013年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的標準差均值為1403.93億元。其中，取得樣本區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值最大值均值的省份為湖南省，2013年達到2726億元，最小值均值的省份為江西省，產(chǎn)值為2005年的510.42億元，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的最大與最小比值為5.3，再結(jié)合樣本區(qū)域內(nèi)的標準差數(shù)據(jù)，可以認為湖北、湖南等四個省份的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平差異不大，總體上是比較均衡的。

二是基于DEA模型的樣本區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分析。

為了保證線性規(guī)劃有解，本文在利用DEA-Malmquist方法在求解分析的過程中，采用了窗口法對數(shù)據(jù)進行了處理。根據(jù)所建立的DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型，對長江中游的湖北、湖南、江西以及安徽等省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率指數(shù)進行分析，利用DEAP2.1軟件得到如下表4所示的分析結(jié)果。

由表4的分析結(jié)果可以看出，湖北、湖南等長江中游四省份在2005-2013年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值為0.934＜1，這說明四個省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率并未達到有效值，而且四個省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率也參差不齊，存在較大差異，湖北、湖南兩省的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值為1，這說明兩省的農(nóng)業(yè)生態(tài)投入與產(chǎn)出已經(jīng)達到最有效水平。而江西省在2005-2013年間的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值也達到0.942，雖未達到最優(yōu)水平，但也處于較高的效率水平，未來發(fā)展?jié)摿梢云诖?。安徽省的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值是四個省份中最低的，只有0.796，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平很低，需要優(yōu)化和調(diào)整農(nóng)業(yè)生態(tài)投入與產(chǎn)出的比例來提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平，使其達到有效水準。

為了更好地掌握四個省份在2005-2013年間的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率變化情況，本文在下表5對選省份生態(tài)農(nóng)業(yè)的綜合技術(shù)效率、技術(shù)效率、規(guī)模效率以及規(guī)模報酬進行了詳細分析。

表4　2005-2013年樣本地區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價結(jié)果

表5　2005-2013年樣本地區(qū)內(nèi)各項農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分析結(jié)果

圖12005-2013年樣本地區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分析結(jié)果

從上述圖表的分析數(shù)據(jù)可知：（1）從綜合效率的角度來分析，在2005-2013年期間，只有湖北、湖南兩省的指數(shù)達到DEA有效值，其余江西與安徽兩省的綜合效率都是非有效的，其中安徽省的綜合效率值最低，僅為0.753。（2）從技術(shù)效率的角度來分析，湖北、湖南以及江西等三個省份的指數(shù)值均為1，達到了DEA有效值水平，這說明三個地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源組合達到了最優(yōu)化的水平，并使得相應(yīng)的土壤等環(huán)境污染較少；安徽省的技術(shù)效率值仍然未達到DEA有效，且在四個省份中排在最后，僅為0.793，這說明安徽省仍需要優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組合，合理配置要素投入結(jié)構(gòu)。（3）從規(guī)模效率的角度來分析，湖北以及湖南兩省的規(guī)模效率值均為1，說明兩個省份的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)已經(jīng)達到最優(yōu)化生產(chǎn)規(guī)模，只要保持現(xiàn)有的生產(chǎn)要素投入結(jié)構(gòu)即可保持最優(yōu)化的要素配置結(jié)構(gòu)。江西、安徽兩省的規(guī)模效率雖然未達到最有效水平，但是效率值分別為0.902、0.916，依舊處于較高水平，并且兩省的規(guī)模報酬均呈現(xiàn)遞增態(tài)勢，這說明江西及安徽兩省可以在原有的生產(chǎn)要素投入結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上適當增加生產(chǎn)要素的投入量，擴大生產(chǎn)規(guī)模，并使其保持合理的要素配置水平。

三是基于Malmquist指數(shù)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分析。

筆者繼續(xù)使用DEAP2.1軟件對2005—2013年間樣本地區(qū)內(nèi)湖北等省份的面板數(shù)據(jù)進行Malmquist指數(shù)分析，得到四個省份的分年份以及分地區(qū)Malmquist指數(shù)分析結(jié)果，分別如下表6、7所示。

表6　2005-2013年樣本地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分年的Malmquist指數(shù)分析結(jié)果

表7　2005-2013年樣本地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分省份的Malmquist指數(shù)分析結(jié)果

由上表的分析結(jié)果可知，在2005-2013年間樣本地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率平均增長了6.8%，總體呈現(xiàn)上升的發(fā)展態(tài)勢，通過進一步分析可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進步是農(nóng)業(yè)生態(tài)效率增長的最主要因素，其在2005-2013年間增長了7.8%。這說明樣本地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提高主要是依靠技術(shù)進步增長的結(jié)果，這與近些年我國大力提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的扶持政策相一致。在整個評價時間內(nèi)，2009-2010年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的Malmquist指數(shù)達到最大的值1.161，這受益于“十一五”期間我國大力推進環(huán)境友好型社會以及農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)政策的實施，這期間內(nèi)，政府和農(nóng)戶大力修建農(nóng)田水利設(shè)施，推進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步和節(jié)能減排，為農(nóng)業(yè)的綠色生態(tài)發(fā)展做出巨大貢獻。

從綜合技術(shù)變動指數(shù)來看，除了2005、2007以及2011年的指數(shù)值大于1以外，其余所有年份的綜合技術(shù)變動指數(shù)都小于1，這表明綜合技術(shù)效率處于下降的趨勢，其中2006年下降最快，降幅達2.8%。綜合技術(shù)效率指數(shù)主要由技術(shù)效率指數(shù)與規(guī)模效率指數(shù)決定的。由表6可知，綜合技術(shù)效率變動趨勢與規(guī)模效率變動趨勢相符，這說明規(guī)模效率下降是造成綜合效率水平降低的主要因素。而規(guī)模效率只有在2005、2007以及2011年時指數(shù)才大于1，其余年份均小于1。該結(jié)果表明在2005-2013年間我國農(nóng)業(yè)整體發(fā)展仍然缺乏有效的規(guī)劃與協(xié)調(diào)機制，使得農(nóng)業(yè)行業(yè)內(nèi)部的共同化水平較低，很難達到整個農(nóng)業(yè)行業(yè)的規(guī)模效率。而從技術(shù)進步的角度來看，除了2005年效率值小于1以外，其余年份的指數(shù)值均大于1，且其與Malmquist指數(shù)的變化趨勢相一致，是促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率增長的最主要因素。因此，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的過程中，應(yīng)該繼續(xù)加大推進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，通過生產(chǎn)技術(shù)進步帶動農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平的提高。

由表7的分析結(jié)果可知，在2005-2013年間，湖北、湖南等四個省份的Malmquist指數(shù)值均大于1，其中湖南省的增幅最大，達到了10.8%，它的綜合技術(shù)效率值與技術(shù)進步值分別為1與1.108，表明湖南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率增長的主要因素是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進步。其他省份可以借鑒湖南省，通過促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進步來促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平的提高。

四、結(jié)論

筆者通過對生態(tài)效率相關(guān)概念和理論進行詳細介紹，選取長江中游湖北、湖南等四個省份為研究對象，根據(jù)四個地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特點，選取有關(guān)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的八個投入指標和一個產(chǎn)出指標，并以此為基礎(chǔ)建立了合理的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價體系。筆者使用DEA-Malmquist分析法對湖北等四個省份2005-2013年間的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行了詳細的評價，得出的評價結(jié)果如下：（1）筆者通過對湖北、湖南等四個省份在2005-2013年間的農(nóng)業(yè)輸入輸出統(tǒng)計量進行分析可以發(fā)現(xiàn)，這些省份農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的標準差均值為1403.93億元，四個省份農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的最大與最小值比為5.3，結(jié)合樣本區(qū)域內(nèi)的標準差，可以認為四個省份的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平相差不大，總體上呈現(xiàn)均衡的態(tài)勢。（2）湖北、湖南等四個省份在2005-2013年間的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值為0.934，并未達到DEA模型的有效生產(chǎn)前沿面，這其中，只有湖北與湖南兩個省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值為1，達到了DEA的最優(yōu)生產(chǎn)水平，為DEA有效省份，江西與安徽的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值都小于1，未達到最優(yōu)水平，這說明兩個省份的農(nóng)業(yè)投入要素并未得到充分利用，存在效率損失，這兩個省份在農(nóng)業(yè)發(fā)展的過程中需要優(yōu)化和調(diào)整農(nóng)業(yè)生態(tài)投入與產(chǎn)出的比例來提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平，使其達到有效水準。（3）通過對湖北等四個省份在2005-2013年間農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的動態(tài)變化趨勢進行分析，可以發(fā)現(xiàn)，四個省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體上還是呈現(xiàn)增長的趨勢，不過具體到各個省份數(shù)據(jù)中還是可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率與規(guī)模效率損失的現(xiàn)象，四個省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率還是存在一定差距，例如，在綜合效率方面，湖北和湖南兩省都達到了DEA有效值，而江西與安徽兩省卻沒有達到有效值，并且安徽省效率值最低，僅為0.753。而在技術(shù)效率方面，湖北、湖南以及江西等三個省份的數(shù)值均達到了有效值水平，而安徽省的技術(shù)效率值仍未達到DEA有效，并且仍舊在四個省份中排名最后，僅為0.793。上述現(xiàn)象說明，江西、安徽兩省份應(yīng)該加大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)投入，優(yōu)化各種生產(chǎn)要素投入配置結(jié)構(gòu)，適當擴大生產(chǎn)規(guī)模，避免技術(shù)效率與規(guī)模效率損失。

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責任編輯周剛

F326.23

A

1003-8477（2016）09-0065-07

鄭家喜（1969—），男，中南財經(jīng)政法大學教授，博導(dǎo)；楊東（1992—），男，中南財經(jīng)政法大學碩士研究生。

國家社科基金項目“現(xiàn)代農(nóng)業(yè)政府支持體系評價及優(yōu)化研究”（13BJY110）。