基于Output-DEA模型的糧食生產(chǎn)效率分析

武建強(qiáng)　鄭晶

[摘要]文章是基于糧食主產(chǎn)省安徽省2017年的16個(gè)地級市面板數(shù)據(jù)，采用Output-DEA模型對安徽省的水稻、小麥、玉米三大糧食生產(chǎn)功能區(qū)的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率與規(guī)模報(bào)酬以及冗余狀況進(jìn)行歸類分析。研究發(fā)現(xiàn)，橫向比較綜合效率小麥生產(chǎn)區(qū)>水稻生產(chǎn)區(qū)>玉米生產(chǎn)區(qū)，縱向比較純技術(shù)效率更接近DEA有效，而勞動(dòng)力冗余問題突出，化肥施用存在過量。據(jù)此，提出加速城鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程、提升農(nóng)業(yè)從業(yè)人員科技素養(yǎng)、科學(xué)布局糧食生產(chǎn)功能區(qū)等對策。

[關(guān)鍵詞]Output-DEA模型;安徽省;糧食生產(chǎn)功能區(qū);糧食生產(chǎn)效率

中圖分類號：F326.11 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.201909

當(dāng)前，我國正處在全面建成小康社會的關(guān)鍵階段，保障國家糧食安全面臨新的形勢和任務(wù)[1]。提升糧食綜合生產(chǎn)能力是保證糧食安全的重要途經(jīng)，為此要做到“藏糧于地”“藏糧于技”?！安丶Z于地”是基于我國基本國情做出的研判，主要通過發(fā)揮糧食主產(chǎn)省播種面積的優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)?！安丶Z于技”則是基于我國糧食生產(chǎn)效率相關(guān)研究做出的判斷，通過科技興農(nóng)的質(zhì)量工程來實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高。2017年，作為13個(gè)主產(chǎn)糧省之一的安徽，劃定糧食生產(chǎn)功能區(qū)約346.7萬hm2。以沿淮單季稻和長江中下游單雙季稻優(yōu)勢區(qū)的阜陽、蚌埠、六安、淮南、合肥、滁州、宣城、銅陵、池州、蕪湖、安慶、黃山、馬鞍山等市為重點(diǎn)，劃定水稻生產(chǎn)功能區(qū)約186.7萬hm2;以淮北地區(qū)旱茬麥和沿淮、江淮稻茬麥優(yōu)勢區(qū)的阜陽、合肥、宿州、亳州、六安、蚌埠、淮南、滁州、淮北等市為重點(diǎn)，劃定小麥生產(chǎn)功能區(qū)約233.3萬hm2;以淮北和沿淮夏玉米優(yōu)勢區(qū)的淮北、阜陽、宿州、蚌埠、滁州、亳州等市為重點(diǎn)，劃定玉米生產(chǎn)功能區(qū)60萬hm2。傳統(tǒng)的糧食生產(chǎn)效率研究多數(shù)基于行政單元，而文章是基于不同糧食作物的種植分布區(qū)進(jìn)行歸類研究，對三大糧食生產(chǎn)功能區(qū)的生產(chǎn)效率進(jìn)行測評。這不僅符合糧食作物本身不同成長環(huán)境的不同需求，還能更精準(zhǔn)測評各個(gè)糧食作物的實(shí)際生產(chǎn)效率，以便能針對性提高主要糧食作物——水稻、小麥、玉米的實(shí)際生產(chǎn)效率，同時(shí)也能為科學(xué)劃分糧食生產(chǎn)功能區(qū)提供參考。

1 研究綜述

從研究方法上看，國內(nèi)一部分學(xué)者對糧食生產(chǎn)效率的分析較多使用三階段DEA模型，胡逸文等[2]運(yùn)用三階段DEA模型同時(shí)把環(huán)境和隨機(jī)誤差因素放入到糧食生產(chǎn)效率評價(jià)體系，發(fā)現(xiàn)糧食種植經(jīng)驗(yàn)在糧食生產(chǎn)效率方面有顯著影響;張啟楠等[3]基于三階段DEA與Tobit回歸模型、張凡凡等[4]使用三階段DEA與DEA-window結(jié)合對我國糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)效率進(jìn)行評價(jià)。另一部分學(xué)者偏好超效率DEA，譚中昕等[5]運(yùn)用超效率DEA模型對我國省域糧食生產(chǎn)面板進(jìn)行測評，發(fā)現(xiàn)糧食作物播種面積嚴(yán)重不足，并提出了完善利益補(bǔ)償機(jī)制的建議;劉寧[6]運(yùn)用超效率Output-DEA模型對我國13個(gè)主產(chǎn)糧食省域生產(chǎn)能力進(jìn)行測評;曹志宏等[7]用多元線性回歸模型和超效率DEA模型結(jié)合分析黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)效率變化及影響因素。還有一部分學(xué)者傾向DEA模型Malmquist指數(shù)，王千等[8]基于河北縣域數(shù)據(jù)，研判出河北全要素生產(chǎn)效率呈現(xiàn)倒U型、技術(shù)效率呈一階段分布趨勢;陳振等[9]將灰色GM（1，1）與DEA-Malmquist模型結(jié)合發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)全要素生產(chǎn)率增長;李群峰[10]用DEA-Malmquist來驗(yàn)證糧食豐產(chǎn)科技工程的實(shí)施對中國小麥全要素生產(chǎn)率（TFP）變化的影響。同時(shí)，還有部分學(xué)者，如陳秋菲等[11]從靜態(tài)DEA、田紅宇等[12]用DEA-Tobit兩步法研究糧食生產(chǎn)效率。

從研究作物看，郭斯華等[13]基于江西農(nóng)戶早秈稻生產(chǎn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用SBM模型對投入、產(chǎn)出變量進(jìn)行數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，隨后用面板Tobit模型分析早秈稻生產(chǎn)效率的影響因素。徐曉紅等[14]則用三階段DEA模型從兼業(yè)的玉米種植農(nóng)戶來開展實(shí)證分析，并發(fā)現(xiàn)了戶主受教育程度是玉米生產(chǎn)效率提升的有利因素。朗新婷等[15]用DEA模型對2004—2013年的新疆小麥生產(chǎn)效率和效益進(jìn)行分析，并對其全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了收斂檢驗(yàn)。

從研究層次看，有學(xué)者基于全國省域面板數(shù)據(jù)，洪名勇等[16]基于三階段DEA模型測算我國“十一五”和“十二五”期間糧食生產(chǎn)效率，發(fā)現(xiàn)目前純技術(shù)效率下降是影響糧食生產(chǎn)效率的重要因素;也有市級面板數(shù)據(jù)，薛龍等[17]用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法分析河南18個(gè)地級市的糧食數(shù)據(jù);還有更小的行政單元縣級面板數(shù)據(jù)，如閔銳等[18]基于可持續(xù)發(fā)展視角對湖北的縣域糧食生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行測評。

國內(nèi)對糧食產(chǎn)效率研究多數(shù)以宏觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，部分使用實(shí)證數(shù)據(jù);研究方法集中在三階段DEA模型、DEA-Malmquist及超效率DEA模型，多數(shù)采取投入導(dǎo)向DEA模型進(jìn)行研究。研究層次包含省域、市域、縣域等多層面，在我國13個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)省域面板上的研究非常豐富，而在地市級及縣域面板上的研究很有限，安徽省在2017年底糧食總產(chǎn)量上升到全國第4位，但學(xué)者對其關(guān)注較少。同時(shí)，傳統(tǒng)的糧食生產(chǎn)效率研究多從投入角度開展，并把糧食當(dāng)作整體，而本文是從產(chǎn)出角度對具有差異化的主要糧食作物進(jìn)行分別研究。本文基于2017年安徽省水稻、小麥、玉米生產(chǎn)功能區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行生產(chǎn)效率測評，以期提高糧食生產(chǎn)效率同時(shí)優(yōu)化資源配置。

2 研究方法

研究采用Output-DEA模型，簡稱DEA，是Charnes、Cooper和Rhods[19]最早提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，并用CCR模型對生產(chǎn)效率進(jìn)行測評。作為一種非參數(shù)效率測評方法，借助數(shù)理規(guī)劃，將各個(gè)決策單元投影到DEA生產(chǎn)前沿面上，并通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評價(jià)其相對有效性。DEA的優(yōu)點(diǎn)是不需要權(quán)重假設(shè)，以決策單元實(shí)際輸入輸出數(shù)據(jù)求最優(yōu)權(quán)重，適用于一種多輸入多輸出的有效性綜合效率評價(jià)，且無需在建模前對其指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。同時(shí)DEA模型還可以從投入和輸出兩個(gè)導(dǎo)向視角進(jìn)行分析，Coelli和Perelman[20]認(rèn)為導(dǎo)向不同或許對結(jié)果影響不顯著，而從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度卻有不同的意義。Output-DEA是基于輸出角度來評價(jià)生產(chǎn)效率，會對糧食生產(chǎn)能力有更好的解釋。

文章選擇考慮可變規(guī)模報(bào)酬BBC模型，具體模型設(shè)定如下：

（1）

式中：n表示決策單元DMU的個(gè)數(shù);λj表示重新構(gòu)建的DMU的組合中第j個(gè)決策單元的組合比例;m，t分別表示投入和產(chǎn)出的指標(biāo);xij指第j個(gè)決策單元的第i種投入的投入量;yrj指第j個(gè)決策單元的第r種產(chǎn)出的產(chǎn)出量;si-和si+是指松弛變量，表示投入冗余與產(chǎn)出不足;指投入對產(chǎn)出的相對效率;指阿基米德無窮小量。

3 指標(biāo)選取

文章主要依據(jù)安徽省16個(gè)地級市相關(guān)糧食數(shù)據(jù)來測算安徽省糧食生產(chǎn)功能區(qū)的糧食生產(chǎn)效率。指標(biāo)選取是在參照多數(shù)學(xué)者以往研究基礎(chǔ)上確定?，F(xiàn)有投入指標(biāo)除3種糧食播種面積外都是全農(nóng)業(yè)口徑，但從安徽的農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)來看糧食作物還包括油料作物、糖料作物、棉花等。文章依據(jù)決策單元個(gè)數(shù)應(yīng)大于輸入與輸出指標(biāo)個(gè)數(shù)和2倍原則，以保證兩者保持恰當(dāng)?shù)臄?shù)量關(guān)系，因此在測算時(shí)加入“總計(jì)”一共17個(gè)決策單元。數(shù)據(jù)選取年份為2017年，數(shù)據(jù)來源《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒2018》。投入產(chǎn)出指標(biāo)見表1。

4 結(jié)果分析

文章基于Output-DEA模型運(yùn)用DEAP2.1軟件計(jì)算出2017年安徽省水稻、小麥、玉米三大糧食生產(chǎn)功能區(qū)的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、規(guī)模報(bào)酬結(jié)果以及各投入松弛變量，并對相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行解釋以及提供投入優(yōu)化方向。具體各項(xiàng)數(shù)據(jù)結(jié)果見表2。

4.1 水稻

4.1.1 水稻生產(chǎn)效率分析

依據(jù)表2結(jié)果對安徽省水稻生產(chǎn)功能區(qū)生產(chǎn)效率評析。從均值討論，安徽省整體的綜合、純技術(shù)、規(guī)模效率都呈現(xiàn)較高水準(zhǔn)。水稻總體規(guī)模報(bào)酬呈遞減趨勢是受非水稻功能區(qū)亳州市與宿州市規(guī)模遞減影響。非水稻生產(chǎn)功能3個(gè)區(qū)集中在淮北地區(qū)。水稻生產(chǎn)功能區(qū)，總體劃定集中于淮南地區(qū)，其中合肥、淮南、六安、馬鞍山、蕪湖、銅陵、安慶7個(gè)市的綜合生產(chǎn)效率為1，達(dá)到了DEA的完全有效性;合肥、淮南、六安、馬鞍山、蚌埠、宣城、池州、黃山8個(gè)地級市的規(guī)模效率遞增，應(yīng)該繼續(xù)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，而合肥、淮南、六安、馬鞍山、蕪湖、銅陵、安慶7個(gè)市各項(xiàng)效率值都達(dá)到了DEA有效，生產(chǎn)規(guī)模適宜。蚌埠、阜陽、滁州、宣城處于技術(shù)無效狀態(tài)，其余地市均處于技術(shù)有效率。同時(shí)蚌埠、滁州、宣城、池州、黃山的規(guī)模處于無效率狀態(tài)，其他水稻區(qū)范圍的地市均處在規(guī)模有效率狀態(tài)。

4.1.2 水稻投入優(yōu)化分析

對安徽省水稻生產(chǎn)功能區(qū)無效率單位投入冗余狀況評析，結(jié)果見表3。本研究的產(chǎn)出僅水稻產(chǎn)量，不存在產(chǎn)出冗余，而表中所顯示的投入松弛變量為各地市的生產(chǎn)投入冗余值。通過減少這些投入可以節(jié)約生產(chǎn)成本，且不會影響水稻生產(chǎn)的產(chǎn)量和效率。非水稻功能生產(chǎn)區(qū)，亳州與宿州存在多方冗余，尤其是農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力。水稻生產(chǎn)功能區(qū)，除滁州存在播種面積冗余外，其余地市均未有，除了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，滁州在其他5個(gè)方面均存在冗余。宣城、阜陽、蚌埠都是水稻生產(chǎn)大市但農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力儲備明顯過剩，宣城在化肥施用與農(nóng)藥使用以及有效灌方面不存在冗余。

4.2 小麥

4.2.1 小麥生產(chǎn)效率分析

對安徽省小麥生產(chǎn)功能區(qū)生產(chǎn)效率評析，結(jié)果見表4。從平均值看，安徽省小麥的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率表現(xiàn)都接近于1。非小麥生產(chǎn)功能區(qū)除蕪湖以外，3項(xiàng)效率值均為DEA有效，但其種植規(guī)模有限。小麥生產(chǎn)功能區(qū)，規(guī)模報(bào)酬都遞增或不變，純技術(shù)效率除宿州市無效，其他市均達(dá)到DEA有效。從規(guī)模效率分析，淮北的規(guī)模效率還有待提升，其余地區(qū)接近DEA有效。從綜合效率分析，淮北綜合效率處于DEA無效是受到規(guī)模效率影響，而宿州市是受到純技術(shù)效率影響，其余地市綜合效率均達(dá)到DEA有效狀態(tài)。就規(guī)模報(bào)酬看，淮北、宿州、蚌埠處于規(guī)模遞增狀態(tài)，這3個(gè)地區(qū)仍有規(guī)模報(bào)酬遞增的紅利存在，而其余6個(gè)地市的規(guī)模報(bào)酬已達(dá)到最佳狀態(tài)。

4.2.2 小麥投入優(yōu)化分析

對安徽省小麥生產(chǎn)功能區(qū)無效率單位的投入冗余狀況分析，結(jié)果見表5。安徽省在小麥生產(chǎn)投入冗余狀況方面明顯優(yōu)于水稻，僅有宿州與宣城兩地存在調(diào)整空間。非小麥生產(chǎn)功能區(qū)的宿州在農(nóng)業(yè)機(jī)械與農(nóng)藥使用量方面存在冗余，而處于小麥生產(chǎn)功能區(qū)的宣城則在農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力方面再次出現(xiàn)冗余。

4.3 玉米

4.3.1 玉米生產(chǎn)效率分析

對安徽省玉米生產(chǎn)功能區(qū)生產(chǎn)效率評析，結(jié)果見表6。安徽省總體的綜合、純技術(shù)、規(guī)模效率值都達(dá)到了DEA有效性。非玉米生產(chǎn)功能區(qū)，只有宣城、馬鞍山3項(xiàng)指標(biāo)效率達(dá)到了DEA有效，其余地市都處于較低水準(zhǔn)，尤其黃山規(guī)模效率極低。玉米生產(chǎn)功能區(qū)，6市沒有出現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減，亳州、宿州、阜陽的3項(xiàng)效率值達(dá)到DEA有效;淮北市綜合效率較低是受到規(guī)模效率影響，滁州市綜合效率值較低則受純技術(shù)效率影響，2市規(guī)模報(bào)酬呈現(xiàn)遞增趨勢，由于種植規(guī)模較大，因此未來有效規(guī)模增大與技術(shù)提升都會帶動(dòng)綜合效益提升。

4.3.2 玉米投入優(yōu)化分析

對安徽省玉米生產(chǎn)功能區(qū)無效率單位的冗余狀況進(jìn)評析，結(jié)果見表7。在播種面積方面安徽各地市全部沒有冗余，而化肥施用方面全部出現(xiàn)大量過剩。在玉米生產(chǎn)功能區(qū)只有蚌埠、滁州出現(xiàn)多方冗余，蚌埠僅化肥施用量冗余較多，而滁州則在農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力方面也存在小幅度冗余。值得注意的是，非玉米功能區(qū)的合肥、淮南、六安、安慶出現(xiàn)大量農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力冗余。

5 結(jié)論與對策

5.1 結(jié)論

（1）從2017年綜合數(shù)據(jù)分析。小麥生產(chǎn)功能區(qū)綜合生產(chǎn)效率最高，各項(xiàng)冗余值最低，平均技術(shù)生產(chǎn)效率最高。而水稻生產(chǎn)功能區(qū)出現(xiàn)冗余比例最高，在規(guī)模效率上卻達(dá)到最好。玉米生產(chǎn)功能區(qū)綜合效率最低，非功能區(qū)效率與功能區(qū)有較大差別。

（2）從冗余結(jié)果分析。目前安徽水稻與玉米的勞動(dòng)從業(yè)人數(shù)存在較大規(guī)模剩余，雖然安徽是農(nóng)業(yè)人口大省，有較充分的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力配置，但是剩余農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力仍存在轉(zhuǎn)移困難，當(dāng)?shù)噩F(xiàn)有二三產(chǎn)業(yè)難以消化。尤其非功能區(qū)的大量農(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力對糧食生產(chǎn)功能區(qū)布局影響較大。

（3）從技術(shù)效率分析。安徽三大糧食生產(chǎn)功能區(qū)技術(shù)效率都維持在0.95以上的高值，呈現(xiàn)由粗放式向集約式的轉(zhuǎn)變趨勢，同時(shí)安徽重視科技興農(nóng)，機(jī)械化效率有了大幅度提升，不過在化肥施用上水稻、玉米還存在較大冗余。

5.2 對策

（1）加速城鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移的剩余勞動(dòng)力需通過周邊城鎮(zhèn)二、三產(chǎn)業(yè)吸納。發(fā)展城鎮(zhèn)化要因地制宜，形成特色支柱產(chǎn)業(yè)，如利用安徽豐富的自然資源，打造旅游特色小鎮(zhèn)。發(fā)展鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)，把企業(yè)布局在農(nóng)村周邊城鎮(zhèn)，就近吸納當(dāng)?shù)厥Ｓ鄤趧?dòng)力。

（2）提升農(nóng)業(yè)從業(yè)人員科技素養(yǎng)。農(nóng)民知識更新慢、技能落后直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效益，需通過學(xué)習(xí)提高自身素養(yǎng)。具體學(xué)習(xí)范式包括新辦農(nóng)業(yè)職業(yè)學(xué)校，正規(guī)化、系統(tǒng)性學(xué)習(xí)來培養(yǎng)新型職業(yè)農(nóng)民;農(nóng)業(yè)部門的技術(shù)培訓(xùn)與農(nóng)民自學(xué)，培訓(xùn)通過農(nóng)業(yè)技術(shù)員開展，自學(xué)通過農(nóng)村集體購買專業(yè)書籍和知識庫使用權(quán)實(shí)現(xiàn)。

（3）科學(xué)布局糧食生產(chǎn)功能區(qū)。根據(jù)市場需求與環(huán)境要求動(dòng)態(tài)調(diào)整功能區(qū)分布，使糧食生產(chǎn)功能區(qū)實(shí)現(xiàn)最大綜合效益。對已入選糧食生產(chǎn)功能區(qū)的地市定期進(jìn)行第三方評估，完善退出與進(jìn)入機(jī)制，把控農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大方向。同時(shí)加大引導(dǎo)宣傳力度，在政策實(shí)施全程既保護(hù)農(nóng)民的利益，也要算好生態(tài)的賬。

參考文獻(xiàn)

[1] 韓長賦.全面實(shí)施新形勢下國家糧食安全戰(zhàn)略[J].云南農(nóng)業(yè)， 2015（1）：5-7.

[2] 胡逸文，霍學(xué)喜.不同規(guī)模農(nóng)戶糧食生產(chǎn)效率研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2017（17）：105-109.

[3] 張啟楠，張凡凡，陳學(xué)軍.我國糧食主產(chǎn)區(qū)生產(chǎn)效率測算研究[J].價(jià)格理論與實(shí)踐，2018（9）：155-158.

[4] 張凡凡，張啟楠，李福奪，等.基于三階段DEA-Windows的主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)效率評價(jià)[J/OL].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃：1-10.[2019-06-18].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.3513.s.20190516.1810.002.html.

[5] 譚忠昕，郭翔宇.基于超效率DEA方法的中國糧食生產(chǎn)效率評價(jià)分析[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2019，40（3）：431-440.

[6] 劉寧.基于超效率Output-DEA模型的主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)能力評價(jià)[J].軟科學(xué)，2011，25（3）：79-83.

[7] 曹志宏，梁流濤，郝晉珉.基于超效率的黃淮海糧食生產(chǎn)效率分析[J].農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究，2010，26（1）：6-11.

[8] 王千，金曉斌，周寅康，等.基于DEA_Malmquist的河北省縣級糧食生產(chǎn)效率評價(jià)[J].地理與地理信息科學(xué)，2010，26（6）：51-55.

[9] 陳振，李佩華.基于灰色Malmquist-DEA的中國糧食生產(chǎn)效率分析[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2017，47（15）：155-162.

[10] 李群峰.糧食豐產(chǎn)科技工程對小麥全要素生產(chǎn)效率的影響——基于DEA-Malmquist方法[J].湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013，52（6）： 1453-1456.

[11] 陳秋菲，譚曉東.中國糧食作物生產(chǎn)效率靜態(tài)評價(jià)[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2017（7）：21-23.

[12] 田紅宇，祝志勇.中國糧食生產(chǎn)效率及影響因素分析——基于DEA-Tobit兩步法研究[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2018，39（12）： 161-168.

[13] 郭斯華，季凱文.江西水稻生產(chǎn)效率測算及其影響因素分析[J].江西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018（2）：90-99.

[14]徐曉紅，郭慶海.不同兼業(yè)水平農(nóng)戶的玉米生產(chǎn)效率研究[J].玉米科學(xué)， 2018，26（3）：160-165+172.

[15] 郎新婷，馬惠蘭.新疆小麥生產(chǎn)效率及地區(qū)差異研究[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2016，37（10）：127-133.

[16] 洪名勇，唐幸子，何玉鳳.基于三階段DEA模型的我國糧食生產(chǎn)效率研究[J].上海農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2019，35（2）：115-120.

[17] 薛龍，劉旗.基于DEA-Tobit模型的河南省糧食生產(chǎn)效率分析[J].河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，46（6）：700-704.

[18] 閔銳，李谷成.可持續(xù)發(fā)展視角下糧食生產(chǎn)技術(shù)效率的實(shí)證研究——基于湖北省縣域面板數(shù)據(jù)與序列DEA的觀察[J].湖北大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會科學(xué)版），2012，39（6）：46-51.

[19] Charnes A，Cooper W W，Rhodes E.Meassuring the Efifiencey of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research，1978，2（4）：429-444.

[20] Coelli T，Perelman S.A Comparison of Parametric and Non-par-ametric Distance Functions： With Application to European Rail-ways[J].European Journal of Operational Research，1999，117（2）：326-339.

Grain Production Efficiency Analysis Based on Output-DEA Model

—— Take the Three Major Functional Areas of Grain Production in Anhui Province as Examples

Wu Jianqiang，Zheng Jing

（College of public administration，F(xiàn)ujian agriculture and forestry university，F(xiàn)uzhou，F(xiàn)ujian 350002）

Abstract：Based on the panel data of 16 prefecture-level cities in the main grain-producing province of Anhui province in 2017， this paper uses the Output-DEA model to classify and analyze the comprehensive efficiency， pure technical efficiency， scale efficiency， scale reward and redundancy of the three major grain production functional zones of rice， wheat and corn in Anhui province. It is found that： the comprehensive efficiency of horizontal comparison is larger in wheat production area than in rice production area than in corn production area， and the pure technical efficiency is closer to DEA efficiency in vertical comparison， but the problem of labor force redundancy is prominent， and the application of fertilizer is excessive. According to this， some countermeasures are put forward， such as accelerating the industrialization process of cities and towns，improving the scientific and technological literacy of agricultural practitioners， and distributing the functional zones of grain production scientifically.

Key Words：the output-dea model，Anhui province，food production function area，grain production efficiency