安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率及其影響因素研究

江激宇，陶 崔，何玲玲

（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，安徽合肥，230036）

安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率及其影響因素研究

江激宇，陶 崔，何玲玲

（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，安徽合肥，230036）

運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法和Tobit回歸模型對安徽省2006～2015年的農(nóng)地生產(chǎn)效率變化情況及其影響因素進行了實證研究。結(jié)果表明，安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率相對較高。從區(qū)域差異性來看，合肥、亳州、宿州、蚌埠等9個地市的農(nóng)地生產(chǎn)效率要高于其余7個地市。影響因素分析結(jié)果表明，農(nóng)村勞動力人均播種面積、復(fù)種指數(shù)、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值對農(nóng)地生產(chǎn)效率具有正向影響；灌溉面積占農(nóng)作物播種面積比例、單位耕地面積機械總動力、單位耕地面積化肥施用量對農(nóng)地生產(chǎn)效率具有負向影響。

安徽?。晦r(nóng)地；生產(chǎn)效率；影響因素

一、引言

耕地的稀缺性和不可再生性決定了其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的重要地位。根據(jù)安徽省第二次土地調(diào)查結(jié)果，安徽省人均耕地面積僅為1.3畝，遠低于全國人均1.52畝和世界人均3.38畝的水平。因此，研究安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率對于提高農(nóng)地利用效率，加強農(nóng)地保護具有重要意義。

學(xué)者們關(guān)于農(nóng)地生產(chǎn)效率的研究主要集中在以下三個方面。從研究區(qū)域來看，主要是基于全國層面和區(qū)域?qū)用娴难芯?。周曉林和吳次芳等運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，對我國30個地區(qū)的農(nóng)地生產(chǎn)效率差異進行了比較研究［1］。梁流濤則利用方向性距離函數(shù)和ML生產(chǎn)率指數(shù)方法測度了我國31個?。ㄊ校┑霓r(nóng)地生產(chǎn)效率［2］。王文剛和李汝資等人運用DEA方法，對吉林省農(nóng)地生產(chǎn)效率及其變化規(guī)律進行了研究［3］。丘雯文和楊子生對云南省16個州（市）2009～2013年的耕地生產(chǎn)效率進行了實證分析［4］。從研究內(nèi)容來看，主要是關(guān)于耕地生產(chǎn)效率的區(qū)域差異及其影響因素的研究。雷國平在測度了黑龍江省耕地的生產(chǎn)效率的基礎(chǔ)上，進一步研究了該省13個地市的生產(chǎn)效率差異以及其影響因素［5］。楊朔和于文海等運用DEA方法，對陜西省1990～2011年的耕地生產(chǎn)效率進行了實證分析，結(jié)果表明省內(nèi)各區(qū)域之間的耕地生產(chǎn)效率差異較大，個別地市存投入冗余和產(chǎn)出欠缺的情況［6］。李在軍研究了山東省耕地生產(chǎn)效率的區(qū)域差異性，并在此基礎(chǔ)上分析了耕地生產(chǎn)效率的影響因素［7］。從研究方法來看，雷國平和趙翠萍均采用DEA方法和Tobit模型實證分析了耕地生產(chǎn)效率及其影響因素［5、8］。梁流濤運用方向性距離函數(shù)和ML生產(chǎn)率指數(shù)方法分析了我國大陸地區(qū)的農(nóng)地生產(chǎn)效率［2］。辛良杰通過構(gòu)建數(shù)理模型來測算吉林省不同經(jīng)營規(guī)模農(nóng)戶的土地生產(chǎn)率［9］。葉浩等人則運用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)方法測度了我國糧食主產(chǎn)區(qū)11個省的耕地產(chǎn)出效率［10］。

盡管現(xiàn)有關(guān)于農(nóng)地生產(chǎn)效率方面的研究較多，但是關(guān)于安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率的研究則較少。本文運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）對2006～2015年安徽省16個地市的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行農(nóng)地生產(chǎn)效率測算，分析不同區(qū)域之間的生產(chǎn)效率差異性，在此基礎(chǔ)上運用Tobit回歸模型分析了安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響因素。

二、研究方法、指標(biāo)選擇及數(shù)據(jù)來源

（一）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）

DEA方法是用來評價多投入、多產(chǎn)出的決策單元效率的有效方法，近三十幾年來得到了較大的發(fā)展。現(xiàn)有的DEA模型主要有CRS模型、VRS模型、FC模型、超效率DEA模型以及三階段DEA模型等，其中最常用的是CRS模型和VRS模型。CRS模型又稱為CCR模型，測度規(guī)模報酬不變條件下的綜合技術(shù)效率，用來衡量投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的效率；VRS模型又稱為BCC模型，測度的是規(guī)模報酬可變條件下的純技術(shù)效率，用來衡量技術(shù)更新速度的快慢和推廣的有效程度［11］。本研究采用VRS模型來測度2006～2015年間安徽省16個地市的農(nóng)地生產(chǎn)效率。

在規(guī)模報酬可變的情況下，VRS的約束模型為：

上式中，θv表示效率值，IS為投入松弛變量，OS為產(chǎn)出松弛變量。上式的最優(yōu)解為λ0，IS0，OS0，θ0，則有：若θ0〈1，則決策單元不為DEA有效；若θ0=1，且，則決策單元僅為DEA弱有效；若θ0=1，且，則決策單元為DEA有效。

（二）Tobit模型

Tobit回歸模型法是當(dāng)被解釋變量受到限制時而采用的一種研究方法，最早是由經(jīng)濟學(xué)家Tobin J.教授于1958年在研究耐用消費品需求時提出［12］。Tobit回歸的優(yōu)點在于回歸解釋變量可以是連續(xù)的數(shù)值類型的變量，也可以是0或1類型的虛擬變量。標(biāo)準(zhǔn)Tobit模型如下：

（三）投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取

綜合考慮研究數(shù)據(jù)的有效性、科學(xué)性以及可得性，本文選取農(nóng)作物總播種面積（公頃）作為土地投入指標(biāo)，選取農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量（人）作為勞動力投入指標(biāo)，選取農(nóng)業(yè)機械總動力（萬千瓦）、農(nóng)地化肥使用量（噸）、農(nóng)藥使用量（噸）、有效灌溉面積（千公頃）作為資本投入指標(biāo)，以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（萬元）作為產(chǎn)出指標(biāo)。

（四）數(shù)據(jù)來源與處理

數(shù)據(jù)主要來源于2007～2016年的《安徽省統(tǒng)計年鑒》和安徽省統(tǒng)計局門戶網(wǎng)站。對于研究中所使用的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)進行折算，折算的基準(zhǔn)年為2005年。由于農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量無法直接從《安徽省統(tǒng)計年鑒》中直接獲得，根據(jù)林毅夫（2005）和黃少安（2005）的研究方法，用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比值作為權(quán)數(shù)，將農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員進行換算，從而得到2006～2009年安徽省農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的數(shù)量［13-14］。

三、實證研究及結(jié)果分析

以安徽省合肥、淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜陽、淮南、滁州、六安、馬鞍山、蕪湖、宣城、銅陵、池州、安慶、黃山16個地級市2006～2015年的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用DEAP2.1軟件對這16個地市的農(nóng)地生產(chǎn)效率進行測算，并將各市2006～2015年的生產(chǎn)效率結(jié)果進行匯總后平均，即可得到安徽省2006～2015年農(nóng)地生產(chǎn)效率的變化情況，如圖1。

圖1 2006～2015年安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率

（一）安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率特征

根據(jù)測算結(jié)果，安徽省2006～2015年農(nóng)地生產(chǎn)效率的綜合技術(shù)效率的平均值0.927，這說明實際生產(chǎn)占理想生產(chǎn)的92.7%。此時只要將投入降低7.3%，且產(chǎn)出保持不變，農(nóng)地的生產(chǎn)效率便會實現(xiàn)有效?？傮w看來，2006～2015年安徽省農(nóng)地生產(chǎn)的綜合技術(shù)效率值不穩(wěn)定，大致可以分為兩個階段。第一階段為2006～2010年，處于下降狀態(tài)，第二階段為2010～2015年，處于波動上升趨勢。2008年綜合技術(shù)效率達到最高值0.951后便開始下降，2010年達到最低值0.9，此后開始增長，并趨于穩(wěn)定。規(guī)模效率從2008年的0.995快速降低至2010年的0.946，此后便開始逐漸上升。技術(shù)效率則相對穩(wěn)定，平均值達到0.955。2006～2015年間安徽省農(nóng)地生產(chǎn)的規(guī)模效率變動趨勢與綜合技術(shù)效率一致，由此可見，在非DEA有效的年份，規(guī)模效率對綜合技術(shù)效率有著較大的影響。

（二）各地市農(nóng)地生產(chǎn)效率分析

表1 2006～2015年安徽省16個地市農(nóng)地生產(chǎn)效率平均值

通過對安徽省16個地市2006～2015年間的農(nóng)地生產(chǎn)效率進行匯總后平均，可以得到這16個地市的農(nóng)地生產(chǎn)效率平均值，如表1。根據(jù)表1中的效率值，可以將16個地區(qū)的農(nóng)地生產(chǎn)效率分為3種不同狀態(tài)，即DEA有效率狀態(tài)、技術(shù)有效但規(guī)模無效率狀態(tài)、技術(shù)和規(guī)模均無效率狀態(tài)。處于DEA有效率狀態(tài)的有合肥、蚌埠、阜陽、黃山，2006～2015年這四個城市的技術(shù)效率、規(guī)模效率和綜合技術(shù)效率均值均為1，說明在當(dāng)前經(jīng)營規(guī)模下，技術(shù)投入和管理水平已達到最優(yōu)。宿州、馬鞍山、銅陵技術(shù)效率為1，規(guī)模效率和綜合技術(shù)效率均小于1，則這三個市處于技術(shù)有效但規(guī)模無效率狀態(tài)，造成這種情況的關(guān)鍵原因在于規(guī)模效率較低。因此，可以通過擴大農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模來提高農(nóng)地生產(chǎn)的規(guī)模效率和綜合技術(shù)效率。當(dāng)技術(shù)效率、規(guī)模效率和綜合技術(shù)效率都小于1時，淮北、亳州、淮南、滁州、六安、蕪湖、宣城、池州、安慶九市都處于技術(shù)和規(guī)模均無效率的狀態(tài)。

1.綜合技術(shù)效率。2006～2015年合肥、蚌埠、阜陽、黃山4個地區(qū)的平均綜合技術(shù)效率均為1，處在綜合技術(shù)效率前沿面上，說明這4個地區(qū)的各項投入已經(jīng)達到最佳狀態(tài)。綜合技術(shù)效率值較高的地區(qū)有亳州、宿州、滁州、馬鞍山、蕪湖、池州，這6個地區(qū)的平均綜合技術(shù)效率值均達到了0.95以上；處于中等水平的有淮北、宣城、安慶，這3個地區(qū)的平均綜合技術(shù)效率值達到了0.85以上；淮南、六安和銅陵三個地區(qū)的平均綜合技術(shù)效率值較低。上述結(jié)果表明，經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，其平均綜合技術(shù)效率較高，耕作條件和氣候條件較好的地區(qū)平均綜合技術(shù)效率值也較高。

2.技術(shù)效率。2006～2015年技術(shù)效率有效的地區(qū)有合肥、宿州、蚌埠、阜陽、馬鞍山、銅陵、黃山，說明這7個地區(qū)的技術(shù)投入水平和管理水平相對較高。雖然馬鞍山和銅陵的技術(shù)效率有效，但是其平均綜合技術(shù)效率卻無效；亳州、滁州、蕪湖、池州、安慶的平均技術(shù)效率較高，平均綜合技術(shù)效率卻低于平均規(guī)模效率，說明這些地區(qū)的農(nóng)地生產(chǎn)效率主要受到規(guī)模效率的影響。其余處于技術(shù)效率無效的地區(qū)，說明這些地區(qū)在技術(shù)投入和推廣方面有所欠缺。

3.規(guī)模效率。根據(jù)16個地區(qū)的規(guī)模效率測算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，處于規(guī)模效率有效狀態(tài)的只有合肥、蚌埠、阜陽和黃山，說明這4個地區(qū)的生產(chǎn)規(guī)模結(jié)構(gòu)已經(jīng)達到最優(yōu)。規(guī)模效率在0.95以上的有亳州、宿州、淮南、滁州、六安、馬鞍山、蕪湖、宣城、池州。亳州、滁州、蕪湖的平均技術(shù)效率和平均規(guī)模效率都較高，說明這3個地區(qū)的技術(shù)投入和生產(chǎn)規(guī)模已經(jīng)達到最佳狀態(tài)?；茨虾土驳钠骄?guī)模效率均大于平均技術(shù)效率，且平均綜合技術(shù)效率較低，說明提高農(nóng)地生產(chǎn)效率的關(guān)鍵在于加強科技方面的投入。

（三）農(nóng)地生產(chǎn)效率地區(qū)差異分析

為了研究安徽省16個地市之間的農(nóng)地生產(chǎn)效率差異，運用stata14.0軟件對安徽省各個地區(qū)2006～2015年的平均綜合技術(shù)效率值進行聚類分析，如表2。

表2 安徽省16個地區(qū)綜合技術(shù)效率聚類分析結(jié)果及其效率平均值

根據(jù)表2可以得出，安徽省16個地市的農(nóng)地生產(chǎn)效率有著明顯的區(qū)域差異。其中以合肥、亳州、宿州和蚌埠等城市為主的一類地區(qū)多為經(jīng)濟發(fā)展水平相對較高或者農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較好的地區(qū)，這些地區(qū)的綜合技術(shù)效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率的平均值較高，分別達到了0.991，0997和0.995，遠高于全省平均水平。此外，這9個地區(qū)的技術(shù)效率平均值也高于規(guī)模效率平均值，且接近于1，這表明該類地區(qū)的投入已經(jīng)接近生產(chǎn)前沿面，此時可以通過調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模來提高農(nóng)地的生產(chǎn)效率。

二類地區(qū)和三類地區(qū)的綜合技術(shù)效率平均值為0.913和0.751，遠低于一類地區(qū)，這些地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件也遠不及一類地區(qū)。從表2還可以看出，二類地區(qū)和三類地區(qū)的規(guī)模效率均大于技術(shù)效率，表明這些地區(qū)在技術(shù)投入和推廣方面存在欠缺。因此，要提高這些地區(qū)的農(nóng)地生產(chǎn)效率，就應(yīng)該加強科技投入，推廣農(nóng)業(yè)新技術(shù)。

表3 安徽省農(nóng)地技術(shù)效率Tobit模型回歸結(jié)果

四、農(nóng)地生產(chǎn)效率影響因素分析

（一）影響因素的選擇

根據(jù)現(xiàn)有對土地生產(chǎn)效率影響因素的研究［4-5、7-8］，綜合考慮數(shù)據(jù)的可得性，選取農(nóng)村勞動力人均播種面積、復(fù)種指數(shù)、受災(zāi)面積占農(nóng)作物播種面積比例、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、灌溉面積占農(nóng)作物播種面積比例、單位耕地面積機械總動力、單位耕地面積化肥施用量共7個因素作為安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響因素。Tobit回歸模型具體形式如下：

其中，Yit表示i地區(qū)在第t年的農(nóng)地綜合技術(shù)效率值；X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7分別表示農(nóng)村勞動力人均播種面積、復(fù)種指數(shù)、受災(zāi)面積占農(nóng)作物播種面積比例、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、灌溉面積占農(nóng)作物播種面積比例、單位耕地面積機械總動力、單位耕地面積化肥施用量；β0為常數(shù)項，β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7為各個自變量系數(shù)；μ為隨機擾動項。

（二）農(nóng)地生產(chǎn)效率影響因素分析

利用Stata14.0對安徽省16個地市的農(nóng)地生產(chǎn)效率影響因素進行Tobit回歸分析。從表3的回歸結(jié)果可以看出，農(nóng)村勞動力人均播種面積（X1）、單位耕地面積機械總動力（X6）在10%的水平下顯著，復(fù)種指數(shù)（X2）在5%的水平下顯著，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（X4）、灌溉面積占農(nóng)作物播種面積比例（X5）和單位耕地面積化肥施用量（X7）在1%水平下顯著，受災(zāi)面積占農(nóng)作物播種面積比例（X3）不顯著。

1.農(nóng)村勞動力人均播種面積對農(nóng)地生產(chǎn)效率具有正向影響。人均播種面積每擴大1個單位，農(nóng)地生產(chǎn)效率將會增加0.21個單位。這表明人均播種規(guī)模的擴大將會促進農(nóng)地生產(chǎn)效率的提高，這與我國目前所提倡的開展多種形式的適度規(guī)模經(jīng)營的觀點相符合。并且隨著面積的擴大，農(nóng)戶會把農(nóng)業(yè)耕作作為家庭主業(yè)來經(jīng)營，會更加關(guān)注農(nóng)地的生產(chǎn)效率。

2.復(fù)種指數(shù)對農(nóng)地生產(chǎn)效率具有正向影響。復(fù)種指數(shù)能夠反映一個地區(qū)農(nóng)地的利用程度，復(fù)種指數(shù)越高，表明該地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件越好，可利用程度也就越高。安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自然條件較好，農(nóng)作物生產(chǎn)能夠做到一年兩熟。從表3中可知，復(fù)種指數(shù)每增加1個單位，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率將會將會增加0.07個單位。

3.從表3中的結(jié)果可以看出，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值對農(nóng)地生產(chǎn)效率具有正向影響，但是影響程度較小。這表明一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平高低，對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有一定的推動作用，但作用大小主要取決于對農(nóng)業(yè)的投入力度。

4.灌溉面積占農(nóng)作物播種面積比例也在一定程度上反映了一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件。表3中結(jié)果表明灌溉面積占農(nóng)作物播種面積比例對農(nóng)地生產(chǎn)效率具有顯著性的影響，且呈負相關(guān)。安徽省水資源相對豐富，但是由于部分地區(qū)缺乏完善的灌溉配套設(shè)施，從而導(dǎo)致這種負向關(guān)系。

5.單位耕地面積機械總動力對安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率具有負向影響。單位耕地面積機械總動力每增加1個單位，農(nóng)地生產(chǎn)效率便減少0.007個單位。這是由于機械化的提高雖然帶動了勞動生產(chǎn)率的提高，但也降低了單位面積勞動量的投入，從而造成生產(chǎn)效率的減少。

6.單位耕地面積化肥施用量對于農(nóng)地生產(chǎn)效率具有負向影響。單位面積化肥施用量每增加1個單位，農(nóng)地生產(chǎn)效率將會減少0.23個單位。隨著化肥施用量的增加，化肥施用不合理，利用效率低下，生態(tài)環(huán)境污染等都會造成這種負向影響的產(chǎn)生。因此，應(yīng)該實行測土配方，推廣有機肥、綠色肥，避免化肥過度施用造成的生態(tài)環(huán)境污染。

五、結(jié)論與討論

首先利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對安徽省16個地市2006～2015年間的農(nóng)地生產(chǎn)效率進行測算，然后分析了農(nóng)地生產(chǎn)效率的區(qū)域差異，最后用Tobit模型分析了安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率的影響因素。

第一，2006～2015年安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率的綜合技術(shù)效率平均值達到0.927，說明實際生產(chǎn)占理想生產(chǎn)的92.7%，且農(nóng)地生產(chǎn)的平均純技術(shù)效率為0.955，平均規(guī)模效率為0.97，表明了安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率較高。2006～2015年安徽省農(nóng)地生產(chǎn)的規(guī)模效率變動趨勢與綜合技術(shù)效率一致，均呈現(xiàn)U型變化趨勢，而技術(shù)效率變動趨勢較為穩(wěn)定，平均值達到0.955，這表明安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率變動是由規(guī)模效率變動引起，因此，提高農(nóng)地生產(chǎn)效率的關(guān)鍵在于提高其規(guī)模效率。

第二，2006～2015年安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率的區(qū)域差異顯著。一類地區(qū)的綜合技術(shù)效率值遠高于二類地區(qū)和三類地區(qū)，且一類地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件也優(yōu)于二類和三類地區(qū)。因此，農(nóng)地生產(chǎn)效率相對較低的區(qū)域應(yīng)該改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，加強科技投入和新技術(shù)推廣力度。

第三，復(fù)種指數(shù)和人均國內(nèi)生產(chǎn)總值對安徽省農(nóng)地生產(chǎn)效率具有顯著的正向影響，灌溉面積占農(nóng)作物播種面積比例和單位耕地面積化肥施用量對農(nóng)地生產(chǎn)效率具有顯著的負向影響。受災(zāi)面積占農(nóng)作物播種面積比例對農(nóng)地生產(chǎn)效率影響不顯著。農(nóng)地生產(chǎn)效率受到多方面因素的影響，因此，要從改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境、完善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)設(shè)施、增加勞動力投入和科技投入等方面來促進農(nóng)地生產(chǎn)效率的提高。

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F301.2

A

江激宇（1964-），男，博士，教授，研究方向為土地經(jīng)濟與區(qū)域經(jīng)濟。