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    基于三階段DEA模型的遼寧省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分析*

    2019-07-25 00:35:34馬鳳才郭喜偉
    農(nóng)業(yè)經(jīng)濟 2019年4期
    關(guān)鍵詞:環(huán)境因素遼寧省變量

    ◎馬鳳才 郭喜偉 陳 璐

    一、引言

    遼寧省是重要的糧食主產(chǎn)區(qū),在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮著重要作用。在倡導(dǎo)綠色發(fā)展的形勢下,農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加不能僅依靠投入的增加,還要全面的考慮其他因素。因此,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率刻不容緩,這是保障農(nóng)民收入增加,使我國由農(nóng)業(yè)大國轉(zhuǎn)變?yōu)檗r(nóng)業(yè)強國的重要措施。

    Ruttan(2002)比較早的考慮了在資源和環(huán)境等因素限制下如何提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的問題[1]。三階段DEA模型由Fried et al(2002)[2]第一次提出,由于三階段模型可以消除環(huán)境因素和隨機因素的影響,因此該方法得到了眾多學(xué)者的認(rèn)同并積極加以運用。國內(nèi)學(xué)者主要從兩個方面開展研究,一方面是關(guān)于全國的研究,如郭軍華等(2010)[3]、賀志亮等(2015)[4]分別對我國不同年份的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率開展研究;另一方面是對某個地區(qū)進行分析,如劉子飛等(2015)對陜西洋縣[5]、苑穎等(2017)對保定市24個縣區(qū)[6],分別進行了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分析。

    本文通過構(gòu)建三階段DEA模型,去除環(huán)境因素和隨機因素,真實反映遼寧省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率情況,為以后農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供指導(dǎo)。

    二、研究方法及數(shù)據(jù)說明

    (一)三階段DEA模型

    第一階段,傳統(tǒng)DEA模型。在本文中使用DEA的BCC模型作為第一階段的測算模型。

    第二階段,構(gòu)造隨機前沿模型,以最有效決策單元為參照,去除環(huán)境和隨機因素,將投入單元重新調(diào)整,將管理無效率和隨機干擾因素從計算中分離。

    第三階段:調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)代替原始投入數(shù)據(jù),產(chǎn)出數(shù)據(jù)仍為一階段數(shù)據(jù),重復(fù)一階段計算過程,再次測算效率值。

    (二)投入產(chǎn)出指標(biāo)及環(huán)境變量選取

    1.投入產(chǎn)出指標(biāo)選取

    在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入過程中,化肥、灌溉、機械動力可以看做投入指標(biāo)。所以,投入指標(biāo)選擇勞動力、化肥、灌溉面積、土地和機械的總動力。

    化肥投入(萬噸)以遼寧省2016年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的磷、氮、鉀和復(fù)合肥折純量的總量計算,灌溉面積以有效灌溉面積(千公頃)表示,機械總動力以農(nóng)業(yè)機械總動力(萬千瓦特)表示,土地投入用農(nóng)作物播種總面積(千公頃)表示,勞動力投入用農(nóng)林牧漁業(yè)鄉(xiāng)村從業(yè)人員人數(shù)(萬人),產(chǎn)出指標(biāo)用主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量(萬噸)。

    2.環(huán)境變量選取

    環(huán)境變量選用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自然環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展水平、政策支持、農(nóng)村居民收入水平因素。

    自然環(huán)境用全年降水量(hm)表示,理論預(yù)期降水量的增加會帶來正負(fù)兩方面的影響。政策支持以農(nóng)林水事物支出(萬元)表示,財政政策是與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)聯(lián)系十分緊密的政策,財政支農(nóng)費用的增加給提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率帶來有利的條件。農(nóng)村居民收入水平以人均可支配收入(元)表示,理論預(yù)期人均可支配收入的增加能夠提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。經(jīng)濟發(fā)展水平用第二三產(chǎn)業(yè)GDP(億元)表示,理論與期該變量的提高能夠帶動農(nóng)業(yè)的發(fā)展,使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率得到提高。

    在本文中數(shù)據(jù)源自于《中國縣域統(tǒng)計年鑒(2017)》和《遼寧省統(tǒng)計年鑒(2017)》。

    三、結(jié)果與分析

    (一)第一階段DEA分析

    運用DEAP2.1軟件,對遼寧省14個市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率研究,結(jié)果如表1,在不考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率受外部環(huán)境因素跟對農(nóng)作物總的播種面積、化肥折純量、農(nóng)林牧漁業(yè)鄉(xiāng)村從業(yè)隨機因素影響下,2016年遼寧省各市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)純技術(shù)效率、規(guī)模效率、綜合技術(shù)效率的平均值分別為0.906、0.942和0.875。其中沈陽、鞍山、盤錦、鐵嶺、朝陽5個城市處在技術(shù)效率的前沿面,另外9個城市都還有進步的空間。由于傳統(tǒng)DEA模型包括了隨機因素和環(huán)境因素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響,不足以體現(xiàn)真實的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,因此選用SFA模型進行調(diào)整。

    表1 第一階段傳統(tǒng)DEA分析結(jié)果

    (二)第二階段SFA回歸分析結(jié)果

    把4個環(huán)境變量作為解釋變量,將一階段得到的投入松弛變量用作被解釋變量,應(yīng)用Front4.1軟件進行隨機前沿分析(SFA),分析結(jié)果如表2。大部分統(tǒng)計量在1%的檢驗水平上顯著,表明環(huán)境因素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生了影響。投入變量的松弛變量均通過了1%水平下的顯著性檢驗,表明在以上5個投入變量中,導(dǎo)致效率降低或升高的主要因素是自身管理。

    1.在5個松弛變量中,除了對化肥折純量、農(nóng)業(yè)機械總動力的影響在0.1的水平下顯著,對其他變量的影響不顯著,該變量除有效灌溉面積投入方程中為正值,其他均為負(fù)值。說明全年降水量的變化與有效灌溉面積的變化成反向,與其他4個投入松弛變量的變化成正向變動,得到的結(jié)果和理論預(yù)期相同。

    表2 第二階段SFA回歸分析結(jié)果

    2.農(nóng)林水事物預(yù)算支出的增加對5個投入松弛變量的系數(shù)均為負(fù),對有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機械總動力的t檢驗結(jié)果不顯著,其他均能夠通過0.05的顯著性檢驗。這體現(xiàn)了農(nóng)林水事物預(yù)算支出給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率帶來了一定的正向作用,提高農(nóng)林水事物預(yù)算支出會引起投入松弛量的減少,與理論預(yù)期一致。

    3.各區(qū)域農(nóng)村常住居民人均可支配收入與對農(nóng)業(yè)機械總動力投入松弛變量的相關(guān)系數(shù)為正,其他都為負(fù),但是對投入指標(biāo)的影響均不明顯。農(nóng)林牧漁業(yè)鄉(xiāng)村從業(yè)人員人數(shù)、農(nóng)作物總播種面積通過0.01水平的顯著性檢驗,表示當(dāng)農(nóng)民收入有所增加時,可能開始尋找除了農(nóng)業(yè)以外的更高收入方式,引起農(nóng)作物播種面積、從業(yè)人員減少,同理論預(yù)期相比存在一定的差距。

    4.第二、第三產(chǎn)業(yè)GDP對各松弛變量存在正向作用,人員人數(shù)均通過顯著性水平為0.1的檢驗,與預(yù)期二三產(chǎn)業(yè)帶動第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展的設(shè)想不符,可能的原因是缺乏有效實施辦法,導(dǎo)致第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與二三產(chǎn)業(yè)隔離,無法進行有效融合。

    (三)第三階段DEA分析結(jié)果

    將上一階段整理調(diào)整得到投入值與原產(chǎn)出值重新進入模型運算,得到相同外部條件下的真實生產(chǎn)效率值。從表3可以看出在排除環(huán)境因素與隨機因素的條件下,遼寧省各市綜合規(guī)模效率下降了5.3%,純技術(shù)效率上升了0.5%,技術(shù)效率下降了4.3%,說明引起綜合效率偏低的主要原因是規(guī)模效率降低。

    表3 第三階段DEA分析結(jié)果及去除環(huán)境與隨機因素效率變化

    由表3可知,沈陽、鞍山、朝陽3個市的效率變化值為0,達到了真正的效率最優(yōu),盤錦和鐵嶺在去除外界因素后,由最優(yōu)效率狀態(tài)轉(zhuǎn)變成非效率最優(yōu)。本溪和丹東綜合效率值下降幅度最大,丹東的純技術(shù)效率也存在明顯下降,這2個城市真實的農(nóng)業(yè)效率值并不是很高。

    四、結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論

    第一,排除環(huán)境因素和隨機因素后,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生了變化,表現(xiàn)為純技術(shù)效率提升,規(guī)模效率降低,表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率確實受到環(huán)境因素與隨機因素的影響。

    第二,規(guī)模效率低是引起生產(chǎn)效率低的主要原因。遼寧省農(nóng)戶耕種土地面積距離規(guī)模產(chǎn)出的經(jīng)營規(guī)模仍有差距。

    (二)建議

    1.降水是不可控制因素,應(yīng)通過鼓勵農(nóng)民購買保險,來減少不可抗力帶來的干旱或洪澇等自然災(zāi)害帶來的虧損。

    2.從研究結(jié)果可知,政策支持對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響顯著,因此應(yīng)提高財政支持力度,改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境。

    3.適度規(guī)?;N植,逐步實現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)最大化。經(jīng)過對投入進行調(diào)整,規(guī)模效率比調(diào)整前更低,說明遼寧省的生產(chǎn)環(huán)境改善對提升規(guī)模效率有益處。

    4.二三產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度高于農(nóng)業(yè)的發(fā)展速度是一直存在的現(xiàn)象,但是不能忽視第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,應(yīng)做到二三產(chǎn)業(yè)拉動農(nóng)業(yè)發(fā)展,進一步提升農(nóng)業(yè)效率。

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