基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的寧夏農(nóng)業(yè)效率評價

李述成　王琛　謝靜華

摘要? ? 依照DEA分析方法，本文以NVIVO為工具，質(zhì)性分析自然資源、勞動力、資本、科學(xué)技術(shù)等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的功能、比例以及彈性系數(shù)，將研究對象設(shè)為寧夏水稻、玉米、小麥、油料作物，綜合運用CCR模型、NIRS模型和BCC模型的研究在一定的農(nóng)業(yè)技術(shù)條件下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入量和農(nóng)產(chǎn)品的最大產(chǎn)出量之間的物質(zhì)技術(shù)關(guān)系，為調(diào)整結(jié)構(gòu)、優(yōu)化品種、提高單產(chǎn)和品質(zhì)提供參考。

關(guān)鍵詞? ? 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法;農(nóng)業(yè)效率評價;寧夏

中圖分類號? ? F327? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼? ? A

文章編號? ?1007-5739（2020）09-0258-02? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）

寧夏是我國西部少數(shù)民族聚居地，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后，長期以來粗放型的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式使得寧夏資源利用效率低下，生態(tài)環(huán)境惡化的問題日益突出，特別是農(nóng)業(yè)水、土等資源約束日益嚴(yán)重，在規(guī)劃、技術(shù)和資金等方面缺乏整體性，單項關(guān)鍵技術(shù)效率不夠高，全鏈條的規(guī)劃設(shè)計不能更好地指導(dǎo)、引領(lǐng)各地農(nóng)業(yè)發(fā)展。科學(xué)地對區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的資源利用效率進(jìn)行分析評判尋求最優(yōu)解，對厘清在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)生活中各種資源的消耗與單位產(chǎn)品收益之間的對應(yīng)關(guān)系，從而穩(wěn)定面積、節(jié)本增效、調(diào)整結(jié)構(gòu)、優(yōu)化品種、提高單產(chǎn)和品質(zhì)，對落實可持續(xù)發(fā)展、建設(shè)生態(tài)文明、實現(xiàn)高質(zhì)量綠色農(nóng)業(yè)具有戰(zhàn)略意義。

1? ? 評價模式構(gòu)建

農(nóng)業(yè)資源效率評價是一項涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方方面面，受多層面、多因素影響的一項工作。DEA模型是通過考慮多種投入（即資源）的運用和多種產(chǎn)出（即服務(wù)）的產(chǎn)生，然后對提供相似服務(wù)的多個服務(wù)單位之間的效率進(jìn)行比較，把多種投入和多種產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為效率比率的分子和分母，不需要轉(zhuǎn)換成相同的貨幣單位，避開了計算每項服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)成本[1-5]。因此，用DEA衡量效率可以清晰地說明投入和產(chǎn)出的關(guān)系，比經(jīng)營比率或利潤指標(biāo)更具有綜合性并且更值得信賴。因此，選取寧夏水稻、玉米、小麥、油料作物為研究對象，識別出生產(chǎn)要素之間的關(guān)系和相互影響程度，將影響關(guān)系程度的語義變量賦予灰數(shù)區(qū)間，同時結(jié)合NVIVO質(zhì)性分析和包絡(luò)分析法厘清投入產(chǎn)出之間的角色定位，彈性指數(shù)。研究在一定的農(nóng)業(yè)技術(shù)條件下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入量和農(nóng)產(chǎn)品的最大產(chǎn)出量之間的物質(zhì)技術(shù)關(guān)系。

可變規(guī)模收益（VRS）模式下的DEA分析方法主要有面向投入、面向支出等的CCR模型、NIRS模型和BCC模型。

2? ? 構(gòu)建寧夏農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評價模型

2.1? ? 數(shù)據(jù)信度校驗

經(jīng)過Cronbach信度分析，信度系數(shù)值為0.898，大于0.8，說明研究數(shù)據(jù)信度質(zhì)量高。綜上所述，研究數(shù)據(jù)信度系數(shù)值高于0.8，刪除題項后信度系數(shù)值并不會明顯提高，綜合說明數(shù)據(jù)信度質(zhì)量高，可用于進(jìn)一步分析。

2.2? ? 建立DEA模型

可變規(guī)模收益（VRS）模式下的DEA模型見圖1。綜合利用可變規(guī)模收益（VRS）模式下的DEA分析方法，建立成本最小化和收入最大化模型。

2.2.1? ? 成本最小化模型。通過求解2次DEA模型，得到成本效率最小化模型。

2.2.3? ? 模型校驗。從表1可知，將投入作為自變量，將產(chǎn)出作為因變量進(jìn)行線性回歸分析，模型R2為0.925，意味著所包含的投入量可以解釋產(chǎn)出值92.5%變化原因。模型公式為：產(chǎn)出值=-225 294.857+0.532×投入量。對模型進(jìn)行F 檢驗時發(fā)現(xiàn)模型通過F檢驗（F=24.697，P=0.038<0.05）。最終具體分析可知：投入量回歸系數(shù)值為0.532（t=4.970，P=0.038<0.05），意味著投入量會對產(chǎn)出值產(chǎn)生顯著的正向影響，也即說明模型構(gòu)建有意義。

3? ? 2018年寧夏糧食作物綜合效益分析

由表2可知，寧夏糧食作物2018年農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出的松弛變量，農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出調(diào)整參考值，分析可知寧夏2018年糧食作物（小麥、水稻、玉米、油料）總體綜合效率表現(xiàn)，純技術(shù)效率和規(guī)模效率都有顯著上升，資源損耗沒有增加，規(guī)模收益穩(wěn)步遞增。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出的技術(shù)效率和規(guī)模效率均<1，說明在農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出量上要不斷加強，合理分配農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的比重，增強農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的效益投入，提質(zhì)增效。

由表3可知，2018年寧夏小麥在面向投入，表現(xiàn)出產(chǎn)出不足值為182 200個單位，面向產(chǎn)出需增加1 930 400 個單位才能達(dá)到目標(biāo)值;在水稻投入方面，投入冗余值-44 286.670，可以說明水稻的產(chǎn)出目標(biāo)為33 726.67個單位時投入過量，面向產(chǎn)出時投入每減少377 791.528個單位，產(chǎn)出即可增加214 808.472個單位;玉米和油料的投入冗余值和產(chǎn)出不足值均為0，說明投入和產(chǎn)出值實現(xiàn)均衡。

4? ? 結(jié)語

基于馬氏指數(shù)分析技術(shù)效率、技術(shù)變化、純效率變化、規(guī)模效率變化和全要素生產(chǎn)率變化的統(tǒng)計量，結(jié)果顯示出2018年寧夏糧食生產(chǎn)效益表現(xiàn)較好，整體呈上升趨勢，資源損耗沒有增加，規(guī)模收益穩(wěn)步遞增。DEA分析結(jié)果表現(xiàn)出寧夏小麥產(chǎn)出不足，具體分析小麥種植過程可以發(fā)現(xiàn)，寧夏小麥生產(chǎn)由于地域特點，大面積實行“小麥+玉米”的套種模式，對小麥的產(chǎn)量會有一定影響，但在資源利用、單位面積糧食總產(chǎn)出上實現(xiàn)了收益最大化;寧夏水稻的投入冗余值和產(chǎn)出不足值為負(fù)的原因主要是水稻生產(chǎn)采用稻田養(yǎng)蟹的生物立體養(yǎng)殖方法，減少了肥料、農(nóng)藥使用量的同時增加了經(jīng)濟(jì)效益，體現(xiàn)出了作為寧夏優(yōu)質(zhì)特色產(chǎn)業(yè)的低耗高效的生產(chǎn)態(tài)勢;寧夏玉米生產(chǎn)具有得天獨厚的土壤氣候優(yōu)勢，產(chǎn)量、品質(zhì)近年來得到了廣泛關(guān)注，農(nóng)民也得到了實在的收益，投入產(chǎn)出比為1.0∶7.5體現(xiàn)的不只是單種玉米的收益，還得益于與小麥套種的產(chǎn)量，從另一個角度說明寧夏糧食生產(chǎn)結(jié)構(gòu)是較為科學(xué)合理的[5-6];寧夏油料作物覆蓋面積不大，但技術(shù)成熟、品質(zhì)較好，如果加強規(guī)模效應(yīng)、增加技術(shù)投入、提高單位面積產(chǎn)量，可實現(xiàn)低耗高效[7-9]。在實際生產(chǎn)經(jīng)營活動中，實現(xiàn)投入與產(chǎn)出的最有效率的資源配置、不存在任何資源的浪費，是現(xiàn)代生產(chǎn)經(jīng)營活動所追求的最高目標(biāo)[10]。因此，寧夏的糧食作物生產(chǎn)還有很大的上升空間，以小麥、水稻、玉米、油料這幾種占主導(dǎo)地位的糧食為抓手，引領(lǐng)全區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的發(fā)展是今后的工作重點。

5? ? 參考文獻(xiàn)

[1] 龍海峰.基于BCC 模型下山區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展投入產(chǎn)出效率分析：以貴陽市為例[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與科技，2015（12）：17-20.

[2] 張凱.基于DEAP_2.1軟件的江蘇省物流產(chǎn)業(yè)的效率評價研究[J].中國物流與采購，2018（7）：68-69.

[3] 劉亞偉.基于DEA方法的區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施投資效率評價[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2019，40（33）：19-21.

[4] 徐秀梅.寧夏統(tǒng)計年鑒[J].北京：中國統(tǒng)計出版社，2018.

[5] 吳晨.2003—2014年廣東農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的測算與分解：基于DEA的分析方法[J].仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院學(xué)報，2016，29（1）：61-66.

[6] 馬鳳才，郭喜偉，陳璐.基于三階段DEA模型的遼寧省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（4）：15-17.

[7] 丁雪，潘晨曄.基于DEA模型的我國主要省市農(nóng)業(yè)科技投入產(chǎn)出效率分析[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2015（3）：319-320.

[8] 郭亞軍，張曉紅.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的河北省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率綜合評價[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2011，32（6）：735-739.

[9] 葉慧，王雅鵬.采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的糧食直接補貼效率分析及政策啟示[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2006（5）：356-359.

[10] 賀正楚.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的湖南省“兩型”農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評價[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2011，32（3）：344-347.