基于DEA 模型和Malmquist 指數(shù)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評價研究
——以吉林省為例*

李 強，龐鈺凡，汪 玥

（1.武漢理工大學 馬克思主義學院，武漢 430070；2.廣西民族大學 經(jīng)濟學院，南寧 530006；3.廣西民族大學 民族學與社會學學院，南寧 530006）

吉林省位于我國東北地區(qū)的中部，是國家糧食主產(chǎn)區(qū)，省域面積18.74 萬平方公里，耕地面積553.78 公頃，占總面積的28.98%，人均耕地面積0.21 公頃，是全國平均水平的2.18 倍，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平在全國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中有舉足輕重的地位，據(jù)統(tǒng)計，2017 年吉林省人均糧食產(chǎn)量達1.36 噸，與產(chǎn)量1.58 噸的黑龍江省和產(chǎn)量1.1噸的內(nèi)蒙古自治區(qū)一道成為全國僅有的人均糧食產(chǎn)量上噸數(shù)的3 個省份；2017 年玉米出口量為4.21 萬噸，出口金額為992.07 萬美元，出口量和出口金額均位居全國第一；2011—2016 年間糧食作物每公頃產(chǎn)量一直位居全國第一。多年來，吉林省糧食商品率以及人均糧食占有量均列全國第一，但相關資料顯示，吉林省2017年糧食作物每公頃產(chǎn)量為7405.5 公斤/公頃，被上海市超越降為第2 名。我國作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大國，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率尤為重要，吉林省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的高低不僅影響其本區(qū)域糧食產(chǎn)量，更直接影響我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平。因此，作為我國重要商品糧生產(chǎn)基地，研究其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率并采取提高效率的相應舉措刻不容緩。

一、文獻綜述

目前，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的評價研究一直是農(nóng)業(yè)區(qū)域經(jīng)濟研究中的一項重要課題，研究中常用的分析方法主要是數(shù)據(jù)包絡法分析法（date envelopment analysis，DEA），通過測算不同區(qū)域農(nóng)業(yè)效率水平，對區(qū)域內(nèi)各地市進行效率評價與排序，再開展深入探討與研究。王剛毅和劉杰［1］采用數(shù)據(jù)包絡分析法和Malmquist 指數(shù)對東北地區(qū)36 個城市2000—2015 年間的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行實證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)東北地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升仍有很大空間，且機械化水平的提高有利于東北地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長；李中東和尉遲曉娟［2］用DEA和Malmquist 指數(shù)對山東省2011—2016 年間的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率現(xiàn)狀開展研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)山東省17 個地市存在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的新舊動能轉(zhuǎn)換力度不足的問題；徐密等［3］采用DEA 法測算湖北省2001—2016 年間農(nóng)業(yè)機械化投入產(chǎn)出效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)約50%的年份農(nóng)業(yè)機械化投入產(chǎn)出具有效率，但整體投入產(chǎn)出比例合理；李勇輝和白利鵬［4］利用DEA 模型分析云南省2001—2016 年間的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源配置效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)云南省農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新資源在技術(shù)投入、人力資源和農(nóng)業(yè)資金投入逐年增加，促使其農(nóng)業(yè)創(chuàng)新資源的配置效率整體較高；吳振華和雷琳［5］運用三階段DEA 模型對2012—2016 年間河南省18 個地市的農(nóng)業(yè)土地生態(tài)效率開展研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)規(guī)模效率成為制約綜合技術(shù)效率的關鍵；趙輝和方天堃［6］基于DEA 方法對改革開放以來1978—2009 年吉林省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行評價，結(jié)果發(fā)現(xiàn)吉林省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)絕對有效率僅10 年，占總數(shù)的不到1/3；曾福生和高鳴［7］基于數(shù)據(jù)包絡分析法從決策單元有效性、規(guī)模效益、投入要素的冗余量、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展類型和動態(tài)面板的績效評價5 個角度評價我國30 個省區(qū)的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展績效情況，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展類型可分為高效率高產(chǎn)出、高效率中產(chǎn)出、低效率中產(chǎn)出、低效率低產(chǎn)出4 種類型；賀志亮和劉成玉［8］運用三階段DEA 模型實證分析了我國2012 年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)可以將我國各省份的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率水平分為“雙高型”“高低型”“低高型”與“雙低型”4 種類型。

縱觀以上研究概況，目前鮮有研究從橫向縱向不同研究層面出發(fā)的關于吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究報道。因此，本文利用DEA 模型和DEA Malmquist 分析方法開展對吉林省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率研究，并展開投影分析，找到其農(nóng)業(yè)發(fā)展的詬病，最終采取相應措施提升其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率水平，推動吉林省實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，加快推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化進程，從而為全省經(jīng)濟社會發(fā)展提供基礎支撐。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評價模型與分析方法

1.DEA 模型

1978 年美國運籌學家Charnes 等［9］提出一種數(shù)量分析法，即數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA），這一方法是用線性規(guī)劃對所有決策單元DMU 開展效率評價。其基本思路是：通過搜集各決策單元DMU 的指標數(shù)據(jù)，計算得出DMU 的綜合技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值，從而準確測度決策單元DMU 是否達到DEA 有效。

3 項效率數(shù)值存在以下關系：綜合技術(shù)效率（technology efficiency）=純技術(shù)效率（pure technology efficiency）×規(guī)模效率（scale efficiency）。3 項數(shù)值越接近1，表明效率水平越高。綜合技術(shù)效率數(shù)值＜1，表明該決策單元DMU 屬于DEA 無效，若綜合技術(shù)效率數(shù)值=1，則表示該決策單元DMU 實現(xiàn)DEA 有效。

本文采用的DEA 模型均為DEA 投入導向，在CCR（規(guī)模收益不變）和BCC（規(guī)模收益可變）模型基礎上，引入投影分析，對吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行評價研究。

2.研究假設

設總體決策單元DMU 有n個，且包含多項投入和產(chǎn)出，其中投入指標有u種，產(chǎn)出指標有v種，第k個DMU 的第m種投入數(shù)量用Xmk表示，第k個DMU 的第s種產(chǎn)出數(shù)量用Ysk表示，Vm表示投入數(shù)據(jù)的權(quán)重值，Us表示產(chǎn)出數(shù)據(jù)的權(quán)重值。下文公式中，向量Xk表示決策單元DMU 的投入值，Yk表示決策單元DMU 的產(chǎn)出值，P和Q表示權(quán)重值向量，則可得：

其中：m=1，2，…，u；k=1，2，…，n；s=1，2，…，v。

定義第k個DMU 的效率評價指數(shù)為

定義第k0個DMU 綜合效率的數(shù)學模型為

通過觀測以上參數(shù)的取值，便可測度第k0個DMU 是否達到DEA 有效。公式（6）的實際意義是：通過線性規(guī)劃，如果能找到?jīng)Q策單位DMU 的某種線性組合，要求其實際產(chǎn)出不高于第k0個DMU 的實際產(chǎn)出，則意味著第k0個DMU 達到DEA 有效，反之，屬DEA 無效。根據(jù)董明濤［10］的研究，基于公式（6）的模型解的有效性判斷定理是：若存在最優(yōu)值θ?=1，則其對應的第k0個DMU 為弱DEA 有效；若最優(yōu)值θ?=1，且存在最優(yōu)解，即投入松弛變量S-=0，投入產(chǎn)出變量S+=0，則其對應的第k0個DMU 為DEA 有效。

3.數(shù)據(jù)投影分析

采用白建華等［11］的研究方法，若第k0個決策單元DMU 的效率值θ=1，則該DMU 屬DEA 有效；與此同時，若第t個決策單元DMU 的效率值θ＜1，即屬DEA 無效，借助投影分析可測度DEA 無效地區(qū)的整改方向。

4.Malmquist 指數(shù)分析

Malmquist 指數(shù)是一種測量動態(tài)視角下決策單元全要素生產(chǎn)率（total factor productivity，TFP）的新型全方位效率考察模型，將生產(chǎn)效率解構(gòu)為由技術(shù)與效率，相對于靜態(tài)視角考察單因素的生產(chǎn)率而言，該模型更具全面性與科學性。其中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領域中的技術(shù)變化與進步體現(xiàn)于技術(shù)進步率（techch）的高低；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領域中的技術(shù)革新與推廣體現(xiàn)于純技術(shù)效率（pech）的高低，規(guī)模生產(chǎn)的普及程度與效用水平表現(xiàn)于規(guī)模效率（sech）的高低，二者共同組成效率水平的測度指標。TFP 指數(shù)的解構(gòu)公式為

其原理公式如下：

其中：面板數(shù)據(jù)中t和t+1 兩個時期的投入產(chǎn)出量分別用xt、xt+1、yt、yt+1表示；D0t和D0t+1表示在t時期既定技術(shù)水平之下和t+1 兩個時間階段的技術(shù)距離函數(shù)。

TFP 指數(shù)可繼續(xù)解構(gòu)為從左至右的規(guī)模效率（SE）、純技術(shù)效率（PTE）、技術(shù)進步率（TP）的乘積，TFP 指數(shù)也可解釋為綜合技術(shù)效率（TE）和技術(shù)進步率（TP）的乘積。結(jié)合DEA 模型，各指數(shù)含義如下：綜合技術(shù)效率是否為1 直接關乎面板數(shù)據(jù)是否實現(xiàn)DEA 有效，其規(guī)模效率與純技術(shù)效率分別表示生產(chǎn)規(guī)模的效用水平與生產(chǎn)技術(shù)的應用水平，若在DEA 模型下皆等于1，則意為實現(xiàn)DEA 有效，反之無效；若在Malmquist 指數(shù)分析中皆大于1，則證實決策單元的規(guī)模報酬與技術(shù)效率水平實現(xiàn)逐年增長，反之，逐年下降。技術(shù)進步率和全要素生產(chǎn)率在Malmquist 指數(shù)分析中若大于1，表明決策單元的技術(shù)增長與生產(chǎn)效率水平逐年提升，反之逐年下降。

（二）指標選取及數(shù)據(jù)來源

1.指標選取

為準確測度吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，本文將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率評價體系分為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出2 個評價理念。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入指標體系的選取中，擇取三大投入指標，分別是農(nóng)作物總播種面積（X1）、農(nóng)業(yè)機械總動力（X2）和歷年財政農(nóng)業(yè)支出（X3），分別代表吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎投入、技術(shù)投入與資金投入。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出指標體系的選取中，擇取兩大產(chǎn)出指標，分別是農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（Y1）、農(nóng)村居民人均可支配收入（Y2），分別代表吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的直接產(chǎn)出和間接產(chǎn)出。

2.數(shù)據(jù)來源

針對數(shù)據(jù)的可獲得性和有效性，本文所用的數(shù)據(jù)均來源于2004—2017 年的《吉林統(tǒng)計年鑒》，見表1。

表1 吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評價指標體系

（三）統(tǒng)計分析

首先，使用DEAP Version 2.1 軟件的DEA 模型，通過縱向分析，計算2004—2017 年吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，并計算全省自2004 年起各時期的全要素生產(chǎn)率；再次，通過橫向分析，計算2017 年吉林省省域內(nèi)9 個地市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，對5 個投入產(chǎn)出指標開展投影分析，綜合測評其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率；最后，找出吉林省農(nóng)業(yè)發(fā)展的制約項，并提出相應的建議和舉措。

三、結(jié)果及分析

（一）吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率縱向分析結(jié)果

為科學觀測吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，本文先從宏觀入手，以時間軸為主線，縱向測量全省近14 年的DEA 效率值。

1.DEA 效率縱向分析

通過運行DEAP Version 2.1 軟件，得出吉林省2004—2017 年間的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率結(jié)果，見表2。

從表2可以看出，吉林省近14年來，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工作投入產(chǎn)出比例較為合適，DEA完全有效率的年份占據(jù)78.5%，只有3 個年份未達到DEA 有效。從表2 的數(shù)據(jù)均值可以看出，較之綜合技術(shù)效率均值0.989、純技術(shù)效率均值0.998 和規(guī)模效率均值0.991 的水平而言，低于平均綜合技術(shù)效率和平均規(guī)模效率水平的年份僅有2 個，僅占總年份數(shù)的14.3%；低于平均純技術(shù)效率水平的省份僅有1 個，占總年份數(shù)的7.1%。說明吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源的配置效率整體水平較高，各年份差距不大。

表2 吉林省2004—2017 年間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值

由年份縱向延伸觀測出，2004—2006 年間的綜合技術(shù)效率達到DEA 有效，雖然自2007 年起綜合技術(shù)效率值下降，但2011—2017 年效率值仍為1，再次實現(xiàn)DEA 有效，表明吉林省2004—2017 年間的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率基本呈穩(wěn)中有進的趨勢。即使少數(shù)年份處于DEA 無效階段，但所有年份的規(guī)模報酬均處于不變或遞增區(qū)間，借鑒董明濤［10］的研究結(jié)論，說明吉林省近年來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率整體水平向好，資源利用率有望實現(xiàn)穩(wěn)步提升。

綜合技術(shù)效率水平是受純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同影響，表2 顯示，吉林省純技術(shù)效率總體水平較高，均值高達0.998，除大部分年份效率值均為1 以外，僅有2007 年和2010 年的純技術(shù)效率分別為0.990 和0.982，可見吉林省充分發(fā)揮當前技術(shù)水平，投入資源的利用率較高，這也間接說明了總體效率水平較高的原因，但仍有發(fā)展空間。而致使2007 年、2009 年、2010 年的DEA 無效，除2007 年 和2010 年外，只有2009年是由于規(guī)模效率無效引起的，但由于其尚且處于規(guī)模報酬遞增區(qū)間，說明在這一年份，應適當提高規(guī)模效率從而提高整體效率。

2.投影縱向分析

為更好地分析無效年份的投入產(chǎn)出效率值，利用DEAP Version 2.1 軟件運算，測得吉林省無效年份2007年、2009 年以及2010 年的DEA 投影分析結(jié)果，以及投入產(chǎn)出松弛變量和量化后的投產(chǎn)調(diào)整數(shù)額，最終結(jié)果見表3、表4。

表3 DEA 無效年份投影結(jié)果

表4 DEA 無效年份投影數(shù)值

由表3、表4 可以看出，無效年份2009 年投入、產(chǎn)出松弛變量皆為0，這是由于當年吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)純技術(shù)效率值為1，即規(guī)模效率不足導致DEA 無效。其余兩年雖DEA 無效，但其綜合技術(shù)效率數(shù)值分別為0.990與0.940，整體效率水平較高，且投產(chǎn)松弛變量數(shù)值較小，調(diào)整區(qū)間不大，這與吉林省近年來積極推進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工作規(guī)范化、現(xiàn)代化，優(yōu)化農(nóng)機裝備體系和服務體系等工作密切相關。

3.Malmquist 指數(shù)動態(tài)縱向分析

為動態(tài)考察吉林省近14 年來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，利用DEAPA2.1 運行得出TFP 數(shù)值，分析吉林省全要素生產(chǎn)率變化情況，結(jié)果見表5。

由表5 可知，綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率皆為1 且保持不變，且技術(shù)進步率與全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)同趨勢漲跌，說明技術(shù)進步率是促進全省全要素生產(chǎn)率變化的關鍵因素。全要素生產(chǎn)率平均值為0.978，超過1 和小于1 的年份均有5 個，表明2004 年以來吉林省農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化總體趨勢有跌落趨勢，且有一定的波動性；5 個時期實現(xiàn)了全要素生產(chǎn)負增長，占總時期數(shù)的38%，表明從動態(tài)視角來看，吉林省歷年技術(shù)引領的效率較低，動力不足。

表5 吉林省2004—2017 年全要素生產(chǎn)率及其分解

（二）吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率橫向分析結(jié)果

為繼續(xù)科學觀測，因此從微觀出發(fā)，利用2017 年吉林省9 個地市的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、投入數(shù)據(jù)，橫向測度各區(qū)域的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)DEA 效率。

1.DEA 效率橫向分析

運用DEAP Version 2.1 軟件計算吉林省2017 年9 個地市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的綜合技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值、規(guī)模效率值，統(tǒng)計規(guī)模報酬以及各單位DEA 是否有效的情況，結(jié)果見表6。

表6 2017 年吉林省各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分析

從表6 可以看出，2017 年吉林省9 個地市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的綜合技術(shù)效率平均值為0.810，純技術(shù)效率平均值為0.828，規(guī)模效率平均值為0.977，吉林省省域內(nèi)低于平均綜合技術(shù)效率水平、平均純技術(shù)效率水平以及平均規(guī)模效率水平的地市均為3 個，占總地市數(shù)的33.3%。說明吉林省2017 年9 個地市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率水平一般，在提高效率配置方面應繼續(xù)加大力度。

由表6 觀測出，2017 年吉林省9 個地市中，綜合技術(shù)效率值最高的是四平市、遼源市、白山市，綜合技術(shù)效率為1，數(shù)目占總地市數(shù)的33.3%，均實現(xiàn)DEA 有效，說明這3 個地市生產(chǎn)效率高，資源沒有產(chǎn)生太大浪費。剩余6 個地市的綜合技術(shù)效率值由高到低排序依次為：長春市、吉林市、通化市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州，綜合技術(shù)效率值分別為：0.961、0.927、0.852、0.728、0.502、0.321，除長春市和吉林市的純技術(shù)效率為1 以外，其余地市的3 項效率指標均不達標，同屬DEA 無效地區(qū)，說明這些地市投入的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源并未得到充分有效的利用，且產(chǎn)出水平相對較低。

在2017 年處于DEA 有效的3 個地市中，四平市是吉林省第3 大城市，自2012 年起，全市種植結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，糧食播種面積平穩(wěn)增長，經(jīng)濟作物面積減少，2017 年四平市糧食播種面積85.8 萬公頃，省內(nèi)排名第3，而在全省各地市糧食產(chǎn)量與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值排名中，四平市排名第2 位，僅次于省會長春市。這一結(jié)果在一定程度上反映了四平市農(nóng)作物種植面積并不占據(jù)優(yōu)勢，但糧食產(chǎn)量越大、產(chǎn)值越高，區(qū)域綜合效率越有效；遼源市地理概貌為五山一水四分田，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)是遼源市支柱產(chǎn)業(yè)。目前，全市各類農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)已經(jīng)發(fā)展到近500 戶，市級以上龍頭企業(yè)114 戶，國家級龍頭企業(yè)2 戶，省級龍頭企業(yè)24 戶，市級龍頭企業(yè)88 戶。2018 年農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)銷售收入449 億元，同比增長6.7，農(nóng)民可支配收入在全省處靠前位置，可見，遼源市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較高，達到DEA 有效；白山市屬“九山半水半分田”地貌，優(yōu)先發(fā)展依附于森林資源的特色種植業(yè)。全市人參種植面積達2363 公頃，人參產(chǎn)品也成功打造“吉字號”公共產(chǎn)業(yè)，其中，全省唯一的兩個農(nóng)業(yè)農(nóng)村部地理標志認證人參產(chǎn)品就是白山市盛產(chǎn)的靖宇林下參和西洋參。2018 年，全市特產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值實現(xiàn)155 億元，比上年增長9%。發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)使白山市綜合技術(shù)效率水平較高，達到DEA 有效。

在2017 年處于DEA 非有效的6 個地市中，縱觀純技術(shù)效率，長春市與吉林市純技術(shù)效率均為1，總體綜合技術(shù)效率水平較高，只存在規(guī)模效率不足的問題，這與其地處吉林省經(jīng)濟、政治中心密切相關，故DEA 無效?？v觀規(guī)模效率，長春市、吉林市、通化市處于規(guī)模報酬遞減階段，說明這3 個地市投入的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源存在浪費情況，資源未完全利用，應調(diào)整這類地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源投入的數(shù)量以及質(zhì)量，一定程度上縮小農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，以提高其生產(chǎn)效率。剩余省份如松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州處于規(guī)模報酬遞增階段，說明由于其生產(chǎn)規(guī)模普遍較小，雖然DEA 無效，但又較大發(fā)展空間，可通過加大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源投入，擴大生產(chǎn)規(guī)模，提高該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

2.投影橫向分析

為科學觀測DEA 無效地區(qū)的效率值，通過DEAP Version 2.1 軟件，測度出2017 年吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率DEA 無效地區(qū)的投影分析結(jié)果、投產(chǎn)松弛變量值以及調(diào)整數(shù)值，結(jié)果見表7、表8。

表7 2017 年吉林省DEA 無效地區(qū)投影結(jié)果

表8 2017 年DEA 無效地區(qū)投影數(shù)值

由表7 可以看出，長春市、吉林市沒有出現(xiàn)投入松弛與產(chǎn)出緊縮值，只是規(guī)模效率不足，因此兩市應立足提高規(guī)模效率，加強規(guī)模效應。通化市出現(xiàn)了投入松弛值，無產(chǎn)出緊縮值，其余松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州均有投入松弛值和產(chǎn)出緊縮值。

在當前松弛變量值分析之下，可進一步得出DEA 無效地區(qū)的投入冗余額與產(chǎn)出不足額。由表8 可以看出，通化市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州在農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)業(yè)機械總動力、財政農(nóng)林水事務支出的投入中都出現(xiàn)了相應的投入冗余量和產(chǎn)出不足量，相較之無產(chǎn)出不足量的通化市，可進一步說明其余3 個地市在減少一定量投入、擴大一定量產(chǎn)出后，很可能實現(xiàn)效率提升，但通化市在減少一定投入量之后，仍處于現(xiàn)有產(chǎn)出水平，借鑒白建華等［12］的研究，表明其資源利用率低下，存在資源浪費。

由表8 可以看出，吉林省9 個地市中的6 個DEA 無效地區(qū)，其農(nóng)作物播種面積的投入冗余平均值為256143.161 公頃，超出平均值地市包括松原市和白城市，說明這些地市的土地利用率較低。6 個地市的農(nóng)業(yè)機械總動力的投入冗余平均值為154.176 萬千瓦，超出平均值的地市包括松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州，說明這3 個地市的農(nóng)機利用率較低。6 個地市的歷年財政農(nóng)林水事務支出的投入冗余平均值為250610.906 萬元，超出平均值的地市有通化市、白城市、延邊朝鮮族自治州，說明這些地區(qū)的資金利用率不高，未達到預期效果，借鑒熊鷹和許鈺莎［13］的研究，說明導致了資源浪費。

四、討論

本文采用DEA 模型與Malmquist 指數(shù)分析，基于2004—2017 年吉林省省域及2017 年吉林省9 個地市的農(nóng)業(yè)投入、產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)測算出吉林省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

（1）從縱向分析來看，全省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)缺乏規(guī)模效用，生產(chǎn)技術(shù)遇發(fā)展瓶頸。這與郭慶海［14］研究吉林省農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革問題時得出的研究結(jié)果基本一致。綜合吉林省近14 年效率情況來看，總體水平較高，綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的均值分別為0.989、0.998、0.991，處于較高水平，依據(jù)何曉瑤等［15］的研究，仍有提升的空間。尤其是全省整體規(guī)模報酬處于不變狀態(tài)的居多，只有2009 年和2010 年實現(xiàn)規(guī)模報酬遞增，這與王曉麗和祝源清［16］提出的吉林省縣域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在規(guī)模無效的研究結(jié)論基本一致。從動態(tài)視角來看，全省自2004 年以來技術(shù)進步率較低，導致全要素生產(chǎn)率不高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平未實現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)步正增長。因此，尋求新的發(fā)展出路、提高農(nóng)業(yè)科技水平對于全省農(nóng)業(yè)發(fā)展取得突破性進展至關重要，這與趙輝和方天堃［6］得出的吉林省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展應加速技術(shù)進步的研究結(jié)果基本一致。

（2）從橫向分析來看，地市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)缺乏區(qū)域平衡，發(fā)展水平遇失衡瓶頸。本文選取的吉林省9 個地市的效率表明，純技術(shù)效率與綜合技術(shù)效率不高成為制約農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的關鍵，致使此情形發(fā)生是因為9 個地市效率水平嚴重失衡。四平市、遼源市、白山市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率達到DEA 有效，綜合技術(shù)效率為1，但松原市綜合技術(shù)效率僅有0.728、純技術(shù)效率僅有0.746，白城市綜合技術(shù)效率僅有0.502、純技術(shù)效率僅有0.531，延邊朝鮮族自治州綜合技術(shù)效率僅有0.321、純技術(shù)效率僅有0.324，區(qū)域發(fā)展不平衡問題較為嚴重，大部分地市存在農(nóng)業(yè)投入冗余與產(chǎn)出不足的問題，地區(qū)性發(fā)展不平衡形勢很嚴峻，這與王曉麗和祝源清［16］在分析吉林省縣域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評價時得出的研究結(jié)果一致。

（3）從投影分析來看，全省各地市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)缺乏統(tǒng)籌規(guī)劃，投產(chǎn)資源有浪費現(xiàn)象。這與吳曉紅［17］、潘玥［18］、趙輝和方天堃［6］在研究吉林省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平時得出的研究結(jié)果基本一致。吉林省在效率無效年份2007 年綜合技術(shù)效率為0.990，2010 年綜合技術(shù)效率為0.914，投入冗余量的調(diào)整主要從農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)機械總動力、財政支出進行小幅度調(diào)整，產(chǎn)出不足量也是從2007 年的農(nóng)民人均可支配收入和2010 年的農(nóng)林牧漁總產(chǎn)量開展小范圍調(diào)整。但在6 個DEA 無效地市中，除長春市和吉林市是由于規(guī)模效率不足引起的DEA 無效之外，通化市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州均有較高的投入冗余量及產(chǎn)出不足量，特別是白城市的耕地面積、農(nóng)業(yè)機械總動力投入冗余量最高，農(nóng)民人均可支配收入產(chǎn)出不足最高，延邊朝鮮族自治州的財政農(nóng)林水事務支出冗余額最大。

從不同的投入視角來看，其一，在基礎投入方面，吉林省作為糧食大省，耕地資源豐富，有效利用現(xiàn)有耕地資源就顯得頗為重要。但通化市、松原市、白城市、延邊朝鮮族自治州在作物播種面積方面有冗余，且白城市冗余額最大，表明整體在農(nóng)作物耕地資源利用率較低，這與王曉麗和祝源清［16］提出的提高吉林省縣域土地資源產(chǎn)出率的結(jié)論基本一致；其二，在技術(shù)投入方面，農(nóng)業(yè)機械總動力作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)資本投入，在DEA 無效地區(qū)中利用率較低，其中，投入冗余額最大的是白城市255.309 萬千瓦，存在大量的資本浪費；其三，在資金投入方面，吉林省政府的財政農(nóng)林水事務投資巨大，但得不到高效利用；最后，在產(chǎn)出方面，在吉林省的9 個地市中，3 個DEA 無效地區(qū)出現(xiàn)了農(nóng)民人均可支配收入產(chǎn)出不足的情況，表明城鎮(zhèn)化的不斷推進造成了農(nóng)村人口數(shù)量逐年下降，農(nóng)民外出務工也更減少了農(nóng)村勞動力，這與段夢和黃德林等［19］在研究農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的影響是得出的結(jié)論基本一致，且城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟發(fā)展、人口轉(zhuǎn)型等諸多因素也造成了該地區(qū)大量的閑置土地，這與孫悅［20］在研究鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下的農(nóng)村土地閑置問題是得出的研究結(jié)果基本一致，說明在無效地區(qū)存在農(nóng)民收入不高、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成果轉(zhuǎn)化率較低且勞動力不足的情況。

由此可見，與已有研究文獻相比，本文結(jié)論與實際情況比較相符，且通過對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行分析可發(fā)現(xiàn)投入產(chǎn)出不匹配的相關因素，可有針對性地調(diào)整投入，以充分保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。但本文僅從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的視角出發(fā)，忽視了其農(nóng)業(yè)創(chuàng)新效率的評價研究，因此，對于吉林省農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的研究，未來可考慮將農(nóng)業(yè)創(chuàng)新因素引入評價體系，從而提出更加微觀的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)策略與建議，使本文更具有顯著的經(jīng)濟意義。

五、建議

綜上所述，通過分析吉林省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率可得出，吉林省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不僅在省域內(nèi)存在規(guī)模效應不足的問題，在各地市也存在著發(fā)展失衡以及資源浪費的現(xiàn)象。因此，在推進吉林省農(nóng)業(yè)新常態(tài)的工作中，調(diào)整和改善以上不足對于糧食大省的農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要意義。據(jù)此，提出以下幾點建議：

（1）實施全面性的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化戰(zhàn)略。政府應積極轉(zhuǎn)換思路，在夯實農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力的基礎上，順時推進全面性的農(nóng)業(yè)基礎設施建設、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)適度規(guī)模建設和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設。順應國家政策，加大資金投入，提高農(nóng)田機械化水平，培育大量高標準農(nóng)田，實現(xiàn)農(nóng)田高質(zhì)量生產(chǎn)，促進農(nóng)業(yè)基礎設施建設；吸取社會資本投入力量，加大對新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體的各項投入，配合土地流轉(zhuǎn)、托管、入股、聯(lián)耕、聯(lián)種、代種多種經(jīng)營模式，合力提升種田大戶和家庭農(nóng)場等種植主體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，穩(wěn)步提升農(nóng)民專業(yè)合作社和農(nóng)業(yè)公司等經(jīng)營主體的生產(chǎn)規(guī)模效率［21］；轉(zhuǎn)變“量化投入”的傳統(tǒng)思路，推進農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，革新先進技術(shù)的研發(fā)和推廣，政策鼓勵和資金支持農(nóng)業(yè)科技人員開展進村入戶等科技服務，釋放農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛能，構(gòu)建現(xiàn)代農(nóng)業(yè)體系，實現(xiàn)轉(zhuǎn)型高質(zhì)量發(fā)展。

（2）實施差異性的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)域化策略。綜合測度各地市的效率水平，將吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)域劃分為：包含長春市、吉林市、四平市、遼源市、白山市在內(nèi)的生產(chǎn)領先區(qū)，以及包含松原市、通化市、白城市、延邊朝鮮族自治州在內(nèi)的生產(chǎn)薄弱區(qū)。薄弱區(qū)應以條件為導向，著重考慮其農(nóng)業(yè)資源稟賦、農(nóng)業(yè)發(fā)展?jié)摿彤a(chǎn)品產(chǎn)銷平衡條件，在優(yōu)化投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的基礎上，因地制宜實現(xiàn)區(qū)域特色產(chǎn)業(yè)的規(guī)模集約式發(fā)展；以問題為導向，加強管理機構(gòu)與人才基地的建設，解決基建落后、設施缺失、設備低端等難題。領先區(qū)應以資源為導向，發(fā)揮自身資源效應和政策效應的優(yōu)勢，共同構(gòu)建地市間分區(qū)農(nóng)機合作機制［22］，促進領先區(qū)與薄弱區(qū)之間信息鏈、技術(shù)鏈、資金鏈、物流鏈的流通，減少機會成本；以設計為導向，革新農(nóng)機產(chǎn)業(yè)的發(fā)展重心，由注重農(nóng)機推廣轉(zhuǎn)變?yōu)樘嵘度肜寐逝c成果轉(zhuǎn)化率，使用新型機具避免效率缺失，引導技術(shù)企業(yè)開展田野調(diào)查，創(chuàng)立教育機構(gòu)培育高端人才，力爭實現(xiàn)區(qū)域協(xié)同遞進式發(fā)展［23］。

（3）實施統(tǒng)籌性的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)高效化策略。統(tǒng)籌實施國家2017 年提出的《關于建立糧食生產(chǎn)功能區(qū)和重要農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)保護區(qū)指導意見》的重要規(guī)劃，強化省區(qū)耕地綜合生產(chǎn)能力建設，運用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)信息技術(shù)，建立耕地生產(chǎn)信息監(jiān)管監(jiān)督體系，定期對吉林省農(nóng)作物耕地生產(chǎn)狀況進行實時動態(tài)監(jiān)測，掌握農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入和產(chǎn)出的精細化數(shù)據(jù)。建立全省區(qū)的信息報送制度，落實數(shù)據(jù)庫的及時更新，開放信息接口，共享信息資源，在數(shù)據(jù)可測的前提下，實時監(jiān)測并同步投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，實現(xiàn)統(tǒng)籌規(guī)劃耕地資源、高效利用農(nóng)機資源、優(yōu)化財政支農(nóng)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成果、完善土地流轉(zhuǎn)制度，竭力降低地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入冗余額與產(chǎn)出不足額，推進資源高效利用，從而統(tǒng)籌農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。