基于DEA的煙葉生產(chǎn)效益分析
——以貴州省某縣為例

馬云飛 ，陳梅，熊承飛，艾永峰，高維常，林葉春，莫靜靜，潘文杰，王豐

1 貴州省煙草科學(xué)研究院，貴陽市觀山湖區(qū)龍灘壩路29號(hào) 550081；2 貴州省煙草公司銅仁市公司，貴州銅仁市錦江路45號(hào) 554300

貴州具有悠久的煙葉種植歷史[1]，氣候多樣性為煙葉生長、質(zhì)量形成奠定了良好基礎(chǔ)，是“蜜甜香型”和“清甜香型”的典型煙區(qū)[2]。貴州烤煙產(chǎn)業(yè)在助農(nóng)增收、脫貧攻堅(jiān)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)中發(fā)揮著重要作用。近年來，隨著烤煙物資價(jià)格的上漲、農(nóng)村勞動(dòng)力的大量轉(zhuǎn)移、其它產(chǎn)業(yè)用工與用地的沖擊，種煙成本持續(xù)加大，煙農(nóng)種煙積極性下降明顯，成為影響煙葉產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的不穩(wěn)定因素。貴州烤煙存在生產(chǎn)要素相對(duì)分散、地理?xiàng)l件相對(duì)惡劣等劣勢[3]，探索適合貴州山區(qū)最佳生產(chǎn)效益的種植規(guī)模及其影響因素，對(duì)于提高煙葉生產(chǎn)效率、持續(xù)發(fā)展烤煙產(chǎn)業(yè)具有重要意義。

美國著名運(yùn)籌學(xué)家Charnes和Cooper（1978）應(yīng)用對(duì)偶理論提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，并給出了多投入多產(chǎn)出問題的評(píng)價(jià)方法，提出了適用于規(guī)模報(bào)酬不變（CRS）的C2R模型[4]。隨后，為了處理規(guī)模報(bào)酬可變（VRS）的情況，Banker等（1984）提出了BC2 模型[5]。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）在理論研究和實(shí)際應(yīng)用方面都發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，被廣泛應(yīng)用農(nóng)業(yè)資源配置和效率評(píng)價(jià)中。呂彬、張炳等[6,7]構(gòu)建了生態(tài)效率指標(biāo)并運(yùn)用DEA 方法對(duì)生態(tài)效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)。近幾年，不少學(xué)者運(yùn)用DEA在煙草農(nóng)業(yè)資源配置[8]、烤煙生產(chǎn)率[9-10]、煙農(nóng)合作社[11]以及特定區(qū)域適宜種植規(guī)模[12-13]進(jìn)行了實(shí)證研究。貴州煙區(qū)以山地和丘陵為主體，土地過于分散、細(xì)碎，單位面積勞動(dòng)用工多，許多煙區(qū)無法使用大型農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備。對(duì)于貴州山區(qū)，如何選擇適度規(guī)模、煙農(nóng)群體,以期產(chǎn)生最佳的經(jīng)濟(jì)效益，目前還鮮有報(bào)道[14]。

本研究針對(duì)貴州某縣187戶煙農(nóng)，對(duì)其年齡結(jié)構(gòu)、文化素質(zhì)、煙葉生產(chǎn)投入及收益進(jìn)行了調(diào)查分析，并用DEA模型分析了最佳種植規(guī)模與效益，對(duì)當(dāng)前烤煙生產(chǎn)提出了建議。

1 研究的內(nèi)容與方法

1.1 調(diào)查的內(nèi)容

對(duì)貴州某縣采取隨機(jī)抽樣的方法，確定187 戶煙農(nóng)。通過一對(duì)一問卷調(diào)查，了解其年齡結(jié)構(gòu)、文化程度、種煙投入、交售煙葉的上等煙比例、均價(jià)和交售收入。

1.2 分析的方法

采用SPSS軟件對(duì)年齡、文化程度、種煙投入與交售收入進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）對(duì)煙葉生產(chǎn)經(jīng)營效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2 結(jié)果分析

2.1 調(diào)查樣本的基本情況

調(diào)查的187戶煙農(nóng)（見表1），平均年齡46.7歲，平均種煙規(guī)模2.82 hm2，畝均投入2282元，上等煙比率51.85%，畝均產(chǎn)量113 kg，畝均產(chǎn)值2756元，戶均贏利15292元。贏利水平差異較大，變異系數(shù)達(dá)到245.79%。

表1煙農(nóng)基本情況調(diào)查統(tǒng)計(jì)表Tab.1 Statistical table of basic information of tobacco farmers

為更好地研究不同種植規(guī)模的效益，對(duì)187戶按 照 0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2、2.67～4 hm2、4～5.33 hm2、5.33～6.67 hm2、6.67 hm2以 上 進(jìn) 行 分 組， 比較其生產(chǎn)投入及收益情況。結(jié)果顯示，種植面積在1.33～2.67 hm2之間的有54戶，占總樣本數(shù)的28.9%，6.67 hm2以上區(qū)間僅為5戶，占2.7%。從投入來看，畝均投入與種植面積存在一定的正相關(guān)關(guān)系，0～1.33 hm2的畝均投入最少，為1786元，顯著低于其它各面積區(qū)間的投入；6.67 hm2以上的投入最多，顯著高于0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2規(guī)模種煙畝均投入。上等煙比例以4～5.33 hm2區(qū)間最低，顯著低于0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2區(qū)間。戶均贏利 2.67～4 hm2區(qū)間顯著高于0～1.33 hm2區(qū)間。從年齡來看，2.67～4 hm2區(qū)間的平均年齡最小，為42.45歲，顯著低于0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2、4～5.33 hm2。1.33 hm2以上的各區(qū)間段的畝均產(chǎn)量、產(chǎn)值均高于1.33 hm2以下的，其中以6.67 hm2以上的區(qū)間平均畝產(chǎn)值最高。6.67 hm2以上區(qū)間畝產(chǎn)值雖然高，但是由于投入也最大，贏利水平不如其它各區(qū)間段。另外，4～5.33 hm2區(qū)間畝均贏利水平顯著低于 0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2。戶均贏利以2.67～4 hm2水平最高，顯著高于0～1.33 hm2區(qū)間水平。

表2 不同規(guī)模生產(chǎn)收益比較Tab.2 Comparison of the production incomes under different planting scales

總體來看，面積越大，畝均投入也相對(duì)越高，產(chǎn)值加大，但畝均贏利水平不高，煙農(nóng)種煙風(fēng)險(xiǎn)越大；0～1.33 hm2區(qū)間段煙農(nóng)雖然畝均投入最低，但是畝均產(chǎn)量與戶均贏利水平不高。從煙農(nóng)關(guān)注的畝均贏利和戶均贏利看，1.33～2.67 hm2的畝均贏利水平最高，2.67～4 hm2區(qū)間段煙農(nóng)平均年齡最低，戶均收益最高。

表3顯示，以40～50歲的煙農(nóng)最多，占50.8%，其次是50～60歲、再次是30～40歲，此三個(gè)年齡段占煙農(nóng)總數(shù)的90.9%。60～70歲的煙農(nóng)種煙面積最低，為1.68 hm2，顯著低于30～50歲之間的煙農(nóng)。60～70歲的煙農(nóng)畝均產(chǎn)量、畝均產(chǎn)值較處于最低水平。不同年齡之間，畝均投入、上等煙率、畝均贏利均無顯著差異。

表3 不同年齡段生產(chǎn)收益比較Tab.3 Comparison of production incomes of farmers with different ages

表4顯示，煙農(nóng)學(xué)歷以初中為主，占68.4%；大專及以上、文盲分別占4.8%和1.1%。小學(xué)學(xué)歷的煙農(nóng)種煙平均面積最低，為1.74 hm2，顯著低于其它學(xué)歷高的。從畝均投入來看，大專以上、高中中專的煙農(nóng)顯著高于初中學(xué)歷，高中中專的煙農(nóng)顯著高于初中學(xué)歷、小學(xué)學(xué)歷的煙農(nóng)。畝均產(chǎn)量以高中學(xué)歷最高，達(dá)140 kg/畝，顯著高于其它學(xué)歷煙農(nóng)（文盲除外），高中學(xué)歷的畝產(chǎn)值顯著高于初中、小學(xué)煙農(nóng)。不同學(xué)歷之間，上等煙率、畝均贏利無顯著差異。

表4 不同學(xué)歷煙農(nóng)生產(chǎn)收益比較Tab.4 Comparison of production incomes of farmers with different education levels

2.2 基于DEA效率分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（ DEA，Data Envelopment Analysis ）由Charnes和Coopor等提出[4]，該方法的原理主要是通過保持決策單元（DMU，Decision Making Units） 的輸入或者輸入不變，借助于數(shù)學(xué)規(guī)劃和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)確定相對(duì)有效的生產(chǎn)前沿面，將各個(gè)決策單元投影到DEA的生前沿面上，并通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評(píng)價(jià)它們的相對(duì)有效性。DEA方法并不直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合，因此決策單元的最優(yōu)效率指標(biāo)與投入指標(biāo)值及產(chǎn)出指標(biāo)值的量綱選取無關(guān)。DEA方法以決策單元輸入輸出的實(shí)際數(shù)據(jù)求得最優(yōu)權(quán)重，排除了很多主觀因素，具有很強(qiáng)的客觀性。

假設(shè)有n個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元都有m種類型的輸入和s種類型的輸出。則XJ = ( X1J，X2J，…，XmJ) T；YJ = ( Y1J，Y2J，…，YSJ) T；J = 1，2，…，n。其中XJ和YJ分別為DMUJ的輸入向量和輸出向量；Xij=DMUJ對(duì)第i種輸入的投入量，Xij＞0；Yrj=DMUJ對(duì)第r種輸出的產(chǎn)出量，Yrj＞ 0；i= 1，2，…，m；r= 1，2，…，s。要評(píng)價(jià)第j0個(gè)評(píng)價(jià)單元相對(duì)有效性，建立如下C2R 模型：

決策單元為DEA ( C2R) 有效的充分必要條件是D的最優(yōu)值VD= 1，且s*+=0，s*-=0。則決策單元j0為DEA有效，決策單元的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)同時(shí)為技術(shù)有效和規(guī)模有效；VD=1，但至少某個(gè)輸入或者輸出大于0，則決策單元j0為弱DEA有效，決策單元的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)不是同時(shí)為技術(shù)效率最佳和規(guī)模最佳；VD＜1，決策單元j0不是DEA有效，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)既不是技術(shù)效率最佳，也不是規(guī)模最佳。

通過以上方法計(jì)算出來的值是CRS 模式下DMU總體有效性的績效值，隱含DMU規(guī)模報(bào)酬是固定的假設(shè)，但有許多因素都可能導(dǎo)致DMU不能在這種假設(shè)下運(yùn)行。所以Banker等提出了C2R 模型的改進(jìn)方案[15]，即BC2模型。運(yùn)用DEA 的規(guī)模報(bào)酬不變的C2R 模型和規(guī)模報(bào)酬變化的BC2模型測算綜合效率值、純技術(shù)效率值、規(guī)模效率值，綜合效率為純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積。

采用DEA 2.1軟件對(duì)187 個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)的結(jié)果按 0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2、2.67～4 hm2、4～5.33 hm2、5.33～6.67 hm2、6.67 hm2以上 6 種規(guī)模分類后，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表5所示。表中，“綜合效率”、“技術(shù)效率”、“規(guī)模效率”這三個(gè)指標(biāo)下的“均值”表示所在區(qū)間各種植主體的指標(biāo)平均值。

從表5可知，綜合效率為“1”的煙農(nóng)共8 戶，占全樣本數(shù)的4.3%，說明整體生產(chǎn)效率較低。其中2.67～4 hm2規(guī)模中的農(nóng)戶數(shù)最多，占4戶，占該規(guī)模農(nóng)戶數(shù)的10%，綜合效率的平均值也最大，為0.70；其次是 1.33～2.67 hm2、4～5.33 hm2，分別占區(qū)間農(nóng)戶數(shù)的3.7%和3.1%。純技術(shù)效率為“1” 的煙農(nóng)共21戶，占總樣本數(shù)的11.2%。純技術(shù)效率均值總體差異不大。規(guī)模效率為1的煙農(nóng)數(shù)為12戶，占總樣本數(shù)的6.4%。規(guī)模效率以6.67 hm2以上規(guī)模的平均值最低，0～1.33 hm2種植規(guī)模的平均值次低。說明0～1.33 hm2以及6.67 hm2以上的煙農(nóng)種植規(guī)模效率均不高。其它種植規(guī)模的規(guī)模效率都處于或接近最佳狀態(tài)（規(guī)模效率都超過0.9）。

從規(guī)模收益來看， 0～1.33 hm2煙農(nóng)全部表現(xiàn)出規(guī)模收益遞增的特征，說明此區(qū)間段的煙農(nóng)提高種植規(guī)?？梢垣@得更高的效益；同時(shí)發(fā)現(xiàn)，100%的6.67 hm2以上規(guī)模煙農(nóng)以及70%的5.33～6.67 hm2規(guī)模煙農(nóng)表現(xiàn)為規(guī)模收益遞減的特征，說明這兩種規(guī)模的煙農(nóng)規(guī)模收益不高，要適當(dāng)降低規(guī)模。

表5 不同種植規(guī)模的效率評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.5 Evaluation results of efficiency under different planting scales

2.3 DEA目標(biāo)改進(jìn)分析

在不同的指標(biāo)下DEA 評(píng)價(jià)有可能不同，為較好的反映評(píng)價(jià)目的和評(píng)價(jià)內(nèi)容，所以要選擇合理科學(xué)的輸入輸出指標(biāo)。種煙規(guī)模的大小，一定程度決定了煙農(nóng)的總投入，但受管理水平、受災(zāi)情況、技術(shù)操作到位率等影響，又不呈比例遞增，故選取種煙面積與總投入作為投入指標(biāo)；戶均交售數(shù)量與交售收入，兩者存在極顯著相關(guān)性（在0.01水平顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.982），僅選取戶均交售數(shù)量；前文分析得知，不同煙農(nóng)之間贏利水平差異較大，考慮煙農(nóng)更關(guān)心純收益，為此選取戶均純收益作為產(chǎn)出指標(biāo)。選取種煙面積、總投入為投入指標(biāo)，選取戶均交售數(shù)量與純收益為產(chǎn)出指標(biāo)，來研究投入與純收益的關(guān)系，得出目標(biāo)改進(jìn)的方向。為方便研究，以1.33 hm2的梯度分類，利用deap2.1分析軟件，測算比較了6種規(guī)模其生產(chǎn)投入及純收益情況。其輸入情況見表6，投影結(jié)果見表7。

表6 不同種植規(guī)模投入產(chǎn)出輸入指標(biāo)值Tab.6 Input-output indexes value under different planting scales

表7 Deap2.1軟件輸出結(jié)果Tab.7 Output results of Deap2.1 software

表7說明，在規(guī)模報(bào)酬不變情況下，不同種植規(guī)模綜合效率均值為0.981，其中0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2、2.67～4 hm2區(qū)間煙農(nóng)的有效值為 1，DEA 有效；4～5.33 hm2、5.33～6.67 hm2、6.67 hm2以上種植區(qū)間綜合經(jīng)營效率＜1，還沒有達(dá)到完全相對(duì)有效，說明這些種植規(guī)模的煙農(nóng)經(jīng)營效率水平還有待進(jìn)一步提升。在規(guī)模報(bào)酬可變的情況下， 4～5.33 hm2的純技術(shù)效率均值為0.946，也未達(dá)到DEA有效。4～5.33 hm2、5.33～6.67 hm2、6.67 hm2以上區(qū)間的規(guī)模效率均低于1。

對(duì) DEA 無 效 的 規(guī) 模（4～5.33 hm2、5.33～6.67 hm2、6.67 hm2以上）進(jìn)行投影分析，通過適當(dāng)調(diào)整投入數(shù)量和產(chǎn)出數(shù)量，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的改進(jìn)，來達(dá)到DEA有效的目的[16]?；谕队胺治龅耐度氘a(chǎn)出指標(biāo)的調(diào)整值及目標(biāo)值見表8。在4～5.33 hm2區(qū)間，戶均面積可以減少0.28 hm2，戶均投入可減少2.23萬元，戶均售煙收入可增加2.48萬元，增加幅度達(dá)199%。同樣，5.33～6.67 hm2區(qū)間、6.67 hm2以上區(qū)間的都可減少戶均面積、減少投入、增加產(chǎn)值以達(dá)到最佳的效益，實(shí)現(xiàn)DEA有效。對(duì)非DEA 有效值的分析顯示，如果生產(chǎn)技術(shù)到位，管理措施適當(dāng)，種植面積和投入都可以大幅減少，戶均收益可以進(jìn)一步提高。

表8 基于投影分析的目標(biāo)值Tab.8 Target value based on projection analysis

3 結(jié)論與建議

通過對(duì)貴州某縣的煙農(nóng)現(xiàn)狀調(diào)查分析，煙農(nóng)平均種煙規(guī)模2.82 hm2，畝均產(chǎn)量113 kg，畝均產(chǎn)值2756元，戶均贏利15292元。由于受不同農(nóng)戶生產(chǎn)水平等的影響，贏利水平變異較大。畝均投入與種植面積存在一定的正相關(guān)關(guān)系，0～1.33 hm2的畝均投入最少，6.67 hm2以上的畝均投入最高；從煙農(nóng)關(guān)注的畝均贏利和戶均贏利看，1.33～2.67 hm2的畝均贏利水平最高，2.67～4 hm2區(qū)間段戶均收益最高。

煙農(nóng)的年齡多數(shù)集中在40～50歲，煙農(nóng)年齡結(jié)構(gòu)老化嚴(yán)重； 同時(shí)，40～50歲的煙農(nóng)種煙面積最大，年齡最高（60～70歲）和年齡最低（20～30歲）區(qū)間的煙農(nóng)種煙面積較低。50～70歲的煙農(nóng)畝均產(chǎn)量處于最低水平，需重點(diǎn)培育更年輕的煙農(nóng)。煙農(nóng)學(xué)歷以初中為主，大專以上及文盲學(xué)歷的煙農(nóng)均較少。高中中專的煙農(nóng)畝均產(chǎn)量、畝均產(chǎn)值、畝均贏利、總贏利均最高，其它指標(biāo)也處于較優(yōu)水平，但是數(shù)量僅占11.2%。需積極引導(dǎo)更多高中中專學(xué)歷的農(nóng)民加入煙農(nóng)隊(duì)伍。

通過DEA進(jìn)行煙農(nóng)的生產(chǎn)效益評(píng)價(jià)可知，0～1.33 hm2規(guī)模的規(guī)模收益遞增，說明可適當(dāng)提高規(guī)模，以達(dá)到最佳的收益水平。6.67 hm2以上種植區(qū)間的規(guī)模收益遞減，說明要嚴(yán)控規(guī)模，否則可能得到負(fù)收益。通過DEA投影分析表明，4 hm2以上的所有區(qū)間煙農(nóng)，無效投入較多，產(chǎn)出水平不夠，非DEA 有效值。4～6.67 hm2之間的種植農(nóng)戶，要切實(shí)通過加強(qiáng)管理，減少不必要投入，加強(qiáng)管理水平，提高生產(chǎn)技術(shù)落實(shí)到位率，來提高煙葉種植的綜合收益。1.33～4 hm2區(qū)間的煙農(nóng)綜合效率最佳，是適合貴州當(dāng)?shù)氐淖钜藷熑~種植規(guī)模，要穩(wěn)定住此區(qū)間的種煙農(nóng)戶數(shù)，同時(shí)不要盲目提高或降低規(guī)模。

對(duì)烤煙生產(chǎn)提出以下建議：第一，選擇適宜的煙農(nóng)作為培育重點(diǎn)。要引導(dǎo)高中中專、20～40 歲的農(nóng)民加入到煙農(nóng)隊(duì)伍，使煙農(nóng)的整體素質(zhì)得以提升。第二，要嚴(yán)控大規(guī)模種植。貴州土地過于分散、細(xì)碎，單位面積用工量多，單產(chǎn)水平不高[17]。目前，貴州煙區(qū)以合作社生產(chǎn)烤煙的組織模式不斷顯現(xiàn)出來[14，18]，相對(duì)于其他組織形式來看，合作社生產(chǎn)烤煙的種植面積較大，成本投入較大，這種組織形式種植烤煙存在無效投入，種煙風(fēng)險(xiǎn)較大，需要種植合作社和煙草企業(yè)共同探索。第三、要推動(dòng)土地流轉(zhuǎn)，提高土地利用效率。提高小戶（0～1.33 hm2）的種植面積，形成以種植1.33～4 hm2為主體的烤煙種植模式，以達(dá)到效益最優(yōu)值。因此，要加強(qiáng)種植規(guī)模的布局，將有限的計(jì)劃資源分配給優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)區(qū)、綜合素質(zhì)較高的煙農(nóng)，推動(dòng)烤煙產(chǎn)業(yè)從數(shù)量型向高質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變。