農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率研究綜述

宋月茹 尉京紅

[提要] 隨著國家對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重視，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率逐漸成為增加糧食豐產(chǎn)的重要手段，引起廣大學(xué)者的廣泛關(guān)注。本文將從國內(nèi)外對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究內(nèi)容和研究方法兩個角度對現(xiàn)有研究成果進(jìn)行歸納、分析和述評，最后指出未來努力方向，應(yīng)加大對特定農(nóng)作物生產(chǎn)效率的研究，使我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)得到全面發(fā)展。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)生產(chǎn);效率;綜述

本文為國家重點研發(fā)計劃項目：“河北水熱資源限制區(qū)小麥-玉米產(chǎn)后減損、技術(shù)擴(kuò)散與綜合評價”（編號：2018YFD0300507）

中圖分類號：F304 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

收錄日期：2020年5月7日

一、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率綜述

效率是實際生產(chǎn)活動中實際的資源投入與理想化的資源投入之間的差距，效率的大小通常由投入產(chǎn)出的比值來衡量。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，指的是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，對農(nóng)業(yè)資源的利用程度，在當(dāng)年的環(huán)境、政策等條件下，農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出之間的比值。國內(nèi)外學(xué)者在研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的過程中，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率納入重點，在研究過程中關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生了大量的結(jié)論和研究成果。

（一）國外農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率綜述。針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究，國外比國內(nèi)的研究內(nèi)容更深入，開始研究的時間也更早。因地理環(huán)境不同，國外學(xué)者研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的對象主要是農(nóng)戶、農(nóng)場。

諸多學(xué)者的研究圍繞如何測算以及分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，Ramanathan（2003）研究了在2004～2008年期間174個歐盟和非歐盟國家的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，使用DEA模型分析方法得出歐盟國家的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值為43.2%，非歐盟國家的效率值為41.4%;Toma（2012）等人對被分為不同經(jīng)營類型的立陶宛農(nóng)場進(jìn)行了動態(tài)分析，研究了不同州經(jīng)營類型效率變動的趨勢;Salame（2014）針對以色列、約旦、黎巴嫩和敘利亞四個國家1972～2006年期間在戰(zhàn)爭的影響下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力，利用DEA 方法對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力進(jìn)行了趨勢研究，并通過隨機邊界生產(chǎn)函數(shù)的數(shù)據(jù)分析找出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率低的主要因素。

同時，諸多學(xué)者研究了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素，Bravo（1993）發(fā)現(xiàn)在14個發(fā)展中國家的農(nóng)場生產(chǎn)過程中，影響農(nóng)場技術(shù)效率的主要因素為農(nóng)民的受教育程度;Theodoridis（2012）在研究希臘的農(nóng)場生產(chǎn)效率時運用了DEA分析模型，研究結(jié)論顯示希臘的農(nóng)場在資源的分配方面存在明顯的問題，主要是分配效率低。農(nóng)場的效率有很大的提升空間，研究結(jié)果中技術(shù)效率為76%。

（二）國內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率綜述。國內(nèi)學(xué)者在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究方面相對落后，但隨著農(nóng)業(yè)發(fā)揮著越來越重要的角色，諸多學(xué)者更加注重農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究，并對此做了大量的實證研究來促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與發(fā)展。

在省域范圍，學(xué)者們主要針對不同省份的不同年份等多方面的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行分析。方鴻（2010）主要測算了1988～2005年期間中國各省份的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率，結(jié)果表明中國大部分地區(qū)都出現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率不高的情況，農(nóng)村勞動力受教育程度需要提高，但提高受教育程度對地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的影響沒有強化農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)力量大。王兵等（2011）同時從SBM方向性距離和Luenberger生產(chǎn)率指標(biāo)兩方面測度了中國31個省份在1995～2008年期間的農(nóng)業(yè)效率和農(nóng)業(yè)全指標(biāo)生產(chǎn)率，兩方面測度結(jié)果表明中國農(nóng)業(yè)無效率的主要原因是產(chǎn)出無效率，提高農(nóng)業(yè)勞動力教育水平對中國農(nóng)業(yè)效率和全指標(biāo)生產(chǎn)率的提高有著重要推動作用，中國農(nóng)業(yè)全指標(biāo)生產(chǎn)率的增長主要依靠機械化提高。

在市域范圍方面，閆淑霞等（2015）利用灰色DEA模型測算分析了2008～2013年河南省18市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。結(jié)果表明，在測度農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率時，為了得到更合理、更準(zhǔn)確的測算結(jié)果應(yīng)剔除沖擊擾動影響因素對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響;在測算分析中找到了針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率相對較低的因素，并提出了優(yōu)化資源配置，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的政策建議。

隨著學(xué)者們對我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究不斷深入，縣域方面的研究也逐漸增多。郭亞軍、張曉紅（2011）選取1998年、2003年和2008年三個時間點河北省136個縣（市）的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入和產(chǎn)出類指標(biāo)分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的變化，結(jié)果顯示河北省各縣（市）農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率平均值在研究時期內(nèi)均呈下降趨勢，同時針對DEA分析無效的縣（市）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入冗余的嚴(yán)重情況，提出改進(jìn)方法。劉子飛、王昌海（2015）以有機農(nóng)業(yè)發(fā)展的典型——陜西洋縣為例，與周邊縣區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行對比時運用了三階段DEA模型，模型分析結(jié)果表明提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率主要依靠純技術(shù)效率的改進(jìn)實現(xiàn)有機化。洋縣應(yīng)該主要提高綠色農(nóng)業(yè)管理技術(shù)水平來縮短與周圍農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的差異。

二、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率研究方法綜述

對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究大多是實證層面的研究，參數(shù)法和非參數(shù)法是農(nóng)業(yè)效率研究的主要方法。

（一）參數(shù)法研究綜述。參數(shù)法研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的學(xué)者眾多，例如Fan（1991）在估算中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總量和分析快速增長的影響因素時利用參數(shù)法的C-D生產(chǎn)函數(shù);劉勇、孟令杰（2002）研究1993～1998年間中國油料作物的綜合效率、技術(shù)效率及其影響因素時采用SFA回歸分析模型，同時找到油料作物生產(chǎn)效率較高的產(chǎn)區(qū)。研究結(jié)果表明偏低的技術(shù)效率成為了制約中國的油料作物效率的主要原因;Mukherjee等（2003）在測算印度14個主要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率時利用參數(shù)法，構(gòu)建了指數(shù)函數(shù);Kumbhakar等（2009）在分析1999～2003年俄羅斯地區(qū)農(nóng)場技術(shù)效率低下的背景下平均產(chǎn)出損失時運用了隨機邊界生產(chǎn)函數(shù)，計算結(jié)果得出平均產(chǎn)出損失約為13%;司偉、王濟(jì)民（2011）在分析1983～2007年12個大豆生產(chǎn)?。▍^(qū)）生產(chǎn)全指標(biāo)生產(chǎn)率時利用了隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，從而得出25年來每年中國大豆生產(chǎn)率增長達(dá)到1.5%的結(jié)論。

（二）非參數(shù)法研究綜述。隨著學(xué)者們對效率研究方法的不斷改進(jìn)和完善，在生產(chǎn)效率分析問題中非參數(shù)法因為其具有的獨特優(yōu)勢被廣泛的應(yīng)用。目前在分析生產(chǎn)效率時通常運用非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法即DEA分析方法，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的分析中也用到該分析法。DEA分析法在分析生產(chǎn)效率時不用要求生產(chǎn)投入與產(chǎn)出的函數(shù)，在處理較為復(fù)雜的生產(chǎn)關(guān)系時，也能分析出其生產(chǎn)效率值。同時，人為的主觀影響也不會對DEA分析結(jié)果造成影響。Lambert等（1998）在測算我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率時，利用DEA方法探討了我國農(nóng)業(yè)改革，結(jié)果表明我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長最迅速的階段是農(nóng)村改革和市場化改革時期;鄔婧（2010）在研究我國春冬季小麥的技術(shù)效率水平時利用了DEA非參數(shù)隨機前沿模型，結(jié)果表明春小麥的技術(shù)效率比冬小麥高;趙俊華等（2015）利用DEA方法測度了2008～2012年間山西省年107個縣（市）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的時空變化特征。

三、研究展望

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率方面的研究眾多，不僅注重研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率內(nèi)容，更注重農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率測算方法和成果兩個方面，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展做出了巨大的貢獻(xiàn)。通過對相關(guān)文獻(xiàn)的綜述了解到在測算生產(chǎn)效率時，采用的方法可以分為參數(shù)法和非參數(shù)法兩大類。通過學(xué)者們的研究發(fā)現(xiàn)，參數(shù)法適用的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為多個投入對應(yīng)單個產(chǎn)出，并且投入與產(chǎn)出之間具有線性關(guān)系，參數(shù)法計算過程復(fù)雜且應(yīng)用范圍小，所以學(xué)者們更加傾向于選擇非參數(shù)法的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA），利用DEA分析模型探究生產(chǎn)效率的影響因素，從各生產(chǎn)指標(biāo)對生產(chǎn)效率的影響角度，整體提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。但是對某地區(qū)或國家的農(nóng)業(yè)水平的研究是宏觀上的，特定農(nóng)作物研究較少，應(yīng)加大對特定農(nóng)作物生產(chǎn)效率的研究，全面提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]P.R.Sodani.Ramanathan，R.An Introduction to data envelopment analysis：A tool for performance measurement.SAGE Publications，New Delhi，2003，pp.201.Rs 320.2011.13（1）.

[2]Tomas Balezentis，Irena Krisciukaitiene.Family Farm Efficiency Across Farming Typesin Lithuania And its Managerial Implications-Data Envelopment Analysis[J].Lithuanian Institute of Agrarian Economics，2012（30）.

[3]Emile J.Salame.Sources of Agricultural Productivity Differences between Israel、Jordan、Lebanon and Syria using DEA，2014.2（2）.

[4]Boris E.Bravo-Ureta，António E.Pinheiro.Efficiency Analysis of Developing Country Agriculture：A Review of the Frontier Function Literature，1993.22（1）.

[5]A.Theodoridis，A.Ragkos，D.Roustemis，K.Galanopoulos，Z.Abas，E.Sinapis.Assessing technical efficiency of Chios sheep farms with data envelopment analysis[J].Small Ruminant Research，2012.107（2-3）.

[6]方鴻.中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率研究：基于省級層面的測度、發(fā)現(xiàn)與解釋[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010（1）.

[7]王兵，楊華，朱寧.中國各省份農(nóng)業(yè)效率和全要素生產(chǎn)率增長——基于SBM方向性距離函數(shù)的實證分析[J].南方經(jīng)濟(jì)，2011（10）.

[8]閆淑霞，劉慧敏，孟凡琳，陳振，李炳軍.基于灰色DEA模型的河南省18市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率研究[J].河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2015.49（6）.

[9]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）.

[10]劉子飛，王昌海.有機農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的三階段DEA分析——以陜西洋縣為例[J].中國人口·資源與環(huán)境，2015.25（7）.

[11]Shenggen Fan.Effects of Technological Change and Institutional Reform on Production Growth in Chinese Agriculture，1991.73（2）.

[12]劉勇，孟令杰.測量Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的SFA方法[J].北京理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2002（S1）.

[13]Anit N.Mukherjee，Yoshimi Kuroda.Productivity growth in Indian agriculture：is there evidence of convergence across states？[J].Agricultural Economics，2003.29（1）.

[14]Subal C.Kumbhakar.Modelling farm production decisions under an expenditure constraint，2009.36（3）.

[15]司偉，王濟(jì)民.中國大豆生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率及其變化[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2011（10）.

[16]David K.Lambert，Elliott Parker.Productivity in Chinese Provincial Agriculture[J].Journal of Agricultural Economics，1998.49（3）.

[17]鄔婧.我國小麥生產(chǎn)的技術(shù)效率分析[D].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)，2010.

[18]趙俊華，董平，范業(yè)龍.山西省縣域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率時空演變[J].南京師大學(xué)報（自然科學(xué)版），2015.38（1）.