基于超效率DEA模型的地區(qū)農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率評價研究

蔣碩凡，李晶潔，楊富貴

(1.天津商業(yè)大學 理學院，天津 300134；2.廣州工商學院 基礎(chǔ)教學部，廣東 佛山 528138)

1 引言

中國是一個農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)作為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)，為經(jīng)濟發(fā)展提供了充足的物質(zhì)保障。進入21世紀，我國農(nóng)業(yè)邁入“高成本”時代而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率卻遜于發(fā)達國家。我國農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)競爭力薄弱的根源是資源、勞動力、農(nóng)業(yè)機械、科技等短板。為此我國提出了促進農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的戰(zhàn)略。農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟是采用農(nóng)業(yè)資源減量消耗、農(nóng)產(chǎn)品多次利用和農(nóng)業(yè)有機廢棄物資源化的閉合循環(huán)生產(chǎn)模式的工業(yè)型農(nóng)業(yè)。它是把農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品加工和農(nóng)業(yè)廢棄物通過產(chǎn)業(yè)鏈有機地組合在一起,形成資源低投入低消耗,產(chǎn)品互為原料、多次使用,廢棄物再利用,實現(xiàn)廢棄物資源化的周而復始的循環(huán)經(jīng)濟體系。在產(chǎn)業(yè)體系中,農(nóng)業(yè)是與自然界關(guān)系最密切的產(chǎn)業(yè)。它與生態(tài)和環(huán)境緊密相連,存在著相互促進、相互影響、互相制約的內(nèi)在聯(lián)系。因此,農(nóng)業(yè)更易于和諧地納入到自然生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)、能量循環(huán)的過程中。由于循環(huán)經(jīng)濟可以將生態(tài)保護與經(jīng)濟發(fā)展有機結(jié)合，它被認為是解決農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的有效方法。然而，我國在資本、技術(shù)、服務、機械投入等多個方面都面臨著巨大的挑戰(zhàn)。特別是在我國區(qū)域政策、人口、耕地、污染等不同環(huán)境下，如何評價地區(qū)農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟的發(fā)展狀況成為了一項有意義的研究。本文試圖從定量分析角度出發(fā)，利用超效率DEA方法對2016～2018年我國31個地區(qū)的農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率情況進行研究,得出不同省市之間的農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率方面存在的差異，在此基礎(chǔ)上，給出協(xié)調(diào)和提升各個省市農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率的建議，以此達到解決節(jié)約能源、發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、保護生態(tài)環(huán)境的目的，并為提高我國地區(qū)循環(huán)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提供了科學依據(jù)和建議。

為此，通過文獻綜述，對我國農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟模型評價指標進行了構(gòu)建，選取2016～2018年中國31個省市農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，對我國地區(qū)農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟進行了實證分析，給出了相關(guān)結(jié)論和建議。

2 文獻綜述

在經(jīng)濟飛速發(fā)展的背景下，如何解決農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率問題受到學術(shù)界的廣泛關(guān)注，部分學者對相關(guān)農(nóng)業(yè)行為進行了研究并取得了一定的進展。

魯真等利用層次分析法和地理信息系統(tǒng)對2017年惠州市各個縣區(qū)墾造水田適宜性進行評價[1]。層次分析法將定性分析和定量分析相結(jié)合，思路簡單，層次清晰，對問題涉及的因素及其關(guān)系分析的透徹，能有效地建立指標的權(quán)值分布，但隨意性較大，主觀性強，難以準確反映生態(tài)安全評價領(lǐng)域的實際情況[2]。李慧針對黑龍江領(lǐng)域水質(zhì)的實際狀況，建立基于迭代修正的主成分投影水質(zhì)評價模型，通過計算得出各水質(zhì)指標的指標變換值作為權(quán)重集[3]。主成分投影法克服了指標間的信息重疊，客觀確定評價對象的相對位置及安全等級，但未考慮指標實際含義，易出現(xiàn)確定的權(quán)重與實際重要程度相悖的情況[2]。王志丹等基于熵權(quán)法構(gòu)建沈陽現(xiàn)代都市農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評價指標體系，對2011～2015年沈陽市現(xiàn)代都市的發(fā)展水平進行測評[4]。熵權(quán)法根據(jù)各指標提供的信息量來計算綜合指標，能充分挖掘原始數(shù)據(jù)本身蘊含的信息，客觀準確地得到各指標權(quán)重，并可對評價指標進行選擇，但不能反映專家地知識和經(jīng)驗及決策者的意見，有時得到的權(quán)重可能與實際重要程度不符[2]。謝小梅、胡豹運用層次分析法建立創(chuàng)意農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的評估體系，再利用模糊綜合評價對小鎮(zhèn)進行評價[5]。模糊綜合法評價結(jié)果較全面、精確，能夠?qū)雾椫笜说纳鷳B(tài)安全等級進行判定，使評價結(jié)果更加客觀可信。但農(nóng)業(yè)發(fā)展對生態(tài)的影響是一個開放的系統(tǒng)，涉及眾多因素，這些信息都存在著有序性，而對有序評價空間不適合用“最大隸屬度”識別準則和排序，因此模糊綜合評價結(jié)果的合理性和科學性值得深討[2]。

與此同時，數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)是美國著名運籌學家Charnes等提出的一種效率評價方法。目前，該方法較活躍的應用領(lǐng)域是對效率和效益方面的研究。國際上，Zamanian G R等人運用DEA和SFA兩種方法對中東和北美國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行研究發(fā)現(xiàn)，SFA測算出的效率值明顯低于DEA測算的效率值[6]；Mao運用DEA對中國區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行研究，并深入研究技術(shù)對生產(chǎn)效率的促進作用[7]。Morteza Yazdani等人通過DEA和灰色關(guān)聯(lián)分析，分析了太陽能光伏扶貧項目效率在中國有針對性的扶貧任務中的貢獻[8]。國內(nèi)，劉文忠和劉俞希運用DEA方法對長江經(jīng)濟帶的11個省市2006～2015年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行了研究[9]；周宗安等針對2004～2015年湖南省14個地級市，運用雙重差分與傾向值匹配法研究生態(tài)經(jīng)濟區(qū)的成立所引發(fā)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益[10]。張麗、鄭軍運用DEA—Malmquist模型對2012、2014及2016年山東省17個地級市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行靜態(tài)和動態(tài)分析[11]。丁寶根、彭勇樟運用DEA—SBM模型對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效率進行測度與評價[12]。張心怡等運用農(nóng)戶調(diào)查問卷和DEA模型，對中部平原農(nóng)區(qū)糧食生產(chǎn)適度規(guī)模進行測度，對不同規(guī)模分組的投入結(jié)構(gòu)和產(chǎn)出特點進行分析，探索DEA有效分組特征和無效分組的原因[13]。薛選登、王迪運用DEA模型從靜態(tài)和動態(tài)兩方面對河南省2006～2017年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行測算分析[14]。趙坤選擇內(nèi)蒙古12個盟市，運用數(shù)據(jù)包絡分析法，從綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、投入冗余4個方面評價內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展效率情況[15]。王秀峰、張銘采用DEA模型和Malmquist指數(shù)法對2008～2016年的貴州省九州市及全國各省的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出投入的面板數(shù)據(jù)進行分析[16]。

從現(xiàn)有文獻看，關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)循環(huán)經(jīng)濟效率研究，國內(nèi)外學者從定性與定量兩方面都深入進行了分析，并已經(jīng)取得了一定成就。部分研究運用了層次分析法、主成分分析法、熵權(quán)法、模糊綜合評價等方法對地區(qū)生產(chǎn)效率進行評價研究，這些方法從定性角度分析雖有一定成果，但主觀性過強，與實際情況有所偏離。與此同時，在DEA方法的運用上，由于其在分析決策單元的有效性時無需對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的客觀性，受到了廣泛的應用。然而，學者往往采用傳統(tǒng)DEA方法對地區(qū)農(nóng)業(yè)開展相關(guān)研究。傳統(tǒng)DEA方法雖然不用設(shè)立生產(chǎn)函數(shù)，但對有效率值為1的DMU無法進行比較，就研究內(nèi)容上來看，往往是對具體地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟進行研究，從全國角度的研究較少。為了克服以上缺點，本文在傳統(tǒng)DEA模型的基礎(chǔ)上引入超效率DEA模型，對全國各省市農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率進行評價分析，并給出化解各地區(qū)農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟問題的政策建議。

3 基于DEA模型的地區(qū)農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟評價指標體系

3.1 理論基礎(chǔ)

DEA方法指使用數(shù)學規(guī)劃模型評價具有多個輸入和多個輸出的“部門”或“單位” (稱為決策單元, 簡記為DMU) 間的相對有效性 (稱為DEA有效) 。與傳統(tǒng)評價方法相比，它不需要估計各個指標的參數(shù)與權(quán)重也無需考慮投入與產(chǎn)出之間的函數(shù)關(guān)系，還可以對無效DMU進行比例改進與松弛改進，最大程度實現(xiàn)最優(yōu)化。由此可見，DEA方法非常適用于績效評價問題。

但是傳統(tǒng)DEA模型在測算結(jié)果中，通常會出現(xiàn)多個決策單元有效的情況，尤其是在投入指標和產(chǎn)出指標的數(shù)量較多時，有效的DMU數(shù)量也會隨之增多。傳統(tǒng)DEA模型得出的最大效率值為1，有效的DMU效率值是相同的，都為1，此時就無法再對評估對象的效率值進行具體詳細的區(qū)分。針對這種情況，Andersen和Petersen提出的一種經(jīng)過改進的DEA模型：超效率DEA模型，該模型可在原有基礎(chǔ)上對DEA有效的決策單元進行效率計算。在單純自我評價的體系上加入了互評體系，即對某一個有效的DMU進行評價時，該DMU的投入產(chǎn)出可由所有其他DMU的投入產(chǎn)出線性組合所代替，并且該DMU被排除在外，從而使得效率評價更為客觀。該DMU到所有其他DMU構(gòu)成的新生產(chǎn)前沿面的距離為其效率值。有效DMU的效率值通常情況下會大于1，進而對有效的DMU進行區(qū)分。這一模型被稱為超效率模型。

圖1 超效率模型原理

3.2 評價指標的選取

投入指標需要能在最大程度上反應農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中投入要素的數(shù)量與程度，農(nóng)業(yè)發(fā)展需人力、物力與資本要素投入，其中包括土地數(shù)量、機械設(shè)施數(shù)量、施用化肥量、人員投入數(shù)量等。而產(chǎn)出效率一般以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、糧食總產(chǎn)量等作為評價因素。本文應用超效率模型對DMU進行測評，所有投入產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)的選擇要盡可能減少不同指標之間替代或互補關(guān)系的存在，根據(jù)相關(guān)文獻的指標選取和超效率模型指標選取的原則，本文主要選取5個投入指標，分別為農(nóng)作物總播種面積X1、有效灌溉面積X2、農(nóng)用化肥施用量X3、農(nóng)業(yè)機械總動力X4和農(nóng)、林、牧、漁業(yè)就業(yè)人員X5，2個產(chǎn)出指標，分別為糧食產(chǎn)量Y1和農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值Y2。如表1、2所示。

4 實證分析

4.1 數(shù)據(jù)收集與預處理

以全國31個省份為決策單元，對2016～2018年農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟超效率進行評估。本文決策單元數(shù)為31，大于投入與產(chǎn)出指標之和的2倍，符合DEA模型的要求。相關(guān)指標的統(tǒng)計描述如表1和表2所示。

表1 全國31個省份農(nóng)業(yè)投入指標的統(tǒng)計描述(2016～2018)

表2 全國31個省份農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標的統(tǒng)計描述(2016～2018)

由表1相關(guān)數(shù)據(jù)可知，三年來，我國農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)用化肥施用量和農(nóng)林牧漁業(yè)就業(yè)人員一直處于下降狀態(tài)。對有效灌溉面積和農(nóng)業(yè)機械總動力的投入量卻一直在增加。結(jié)合表2不難看出，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值在三年內(nèi)一直處于增加狀態(tài)。這表明農(nóng)業(yè)方面的相關(guān)技術(shù)在不斷更新，農(nóng)用化肥施用量減少，對環(huán)境的危害也會相應的減少，這更加符合綠色發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟的要求。

4.2 超效率DEA模型評價結(jié)果及分析

以中國31個省份2016～2018三年的農(nóng)作物總播種面積X1、有效灌溉面積X2、農(nóng)用化肥施用量X3、農(nóng)業(yè)機械總動力X4、農(nóng)林牧漁業(yè)就業(yè)人員X5、糧食產(chǎn)量Y1和農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值Y2數(shù)據(jù)為依據(jù)，運用MaxDEA軟件來計算各省份的農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟超效率，計算結(jié)果如表3所示。

表3反應了2016～2018年中國31個省份地區(qū)各年農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟超效率值及三年平均值，從中可以得出如下結(jié)論。

(1)從各個省份三年超效率平均值來看，浙江、黑龍江、山東、吉林排名在前四名，效率均值超過了1.5，這4個省份均是我國農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在全國位居前列，無論從政策導向、資金的集中度和新技術(shù)的引入都有更有優(yōu)勢；新疆、寧夏、甘肅、云南排在最后四名，效率均值全部低于0.8，而這4個省份全部位于我國中西部經(jīng)濟不發(fā)達地區(qū)，這些地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度和勞動生產(chǎn)效率都處于較低水平，需持續(xù)加大機械及科技投入。

表3 全國31個省份農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟超效率值

(2)從三年趨勢變化來看，大部分省份三年效率水平穩(wěn)步增長。只有北京市相對于2016年效率值，2017年和2018年效率值都有明顯下降，這是由于近幾年北京市傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)規(guī)模不斷收縮，致使農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值持續(xù)下降，而為了推進農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，農(nóng)業(yè)投入量并沒有降低，導致效率值出現(xiàn)下降情況。而山東省相對于2016年和2017年，在2018年效率值有了顯著提升，這是因為山東省作為農(nóng)業(yè)大省明確提出建設(shè)“現(xiàn)代高效農(nóng)業(yè)”，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)繼續(xù)優(yōu)化，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提質(zhì)增效，同時農(nóng)業(yè)總產(chǎn)量大幅提升。

5 結(jié)論與建議

本文運用超效率DEA方法對我國31個省份地區(qū)2016～2018年農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率進行分析，結(jié)果表明我國大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)效率持續(xù)提高，從平均效率看東西部地區(qū)差距較為明顯。針對本文的結(jié)論提出以下建議。

(1)創(chuàng)新經(jīng)營模式，加強農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技能培訓。發(fā)揮多種形式農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營引領(lǐng)作用。堅持以農(nóng)戶家庭經(jīng)營為基礎(chǔ)，支持新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體和新型農(nóng)業(yè)服務主題為建設(shè)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的主干力量，充分發(fā)揮多種形式適度規(guī)模經(jīng)營在農(nóng)業(yè)機械和科技成果應用、綠色發(fā)展、市場開拓等方面的引領(lǐng)功能。各省市根據(jù)實際情況，開展相關(guān)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技能培訓課程，鼓勵農(nóng)民積極參加。

(2)加強省際間的合作，促進生產(chǎn)要素的流動。中部地區(qū)仍然處于追趕東部的發(fā)展階段，應當加快建立技術(shù)交流中心，加強對東部地區(qū)先進技術(shù)的引進、消化和吸收，改變長期以來農(nóng)業(yè)落后的局面。西部地區(qū)擁有較多技術(shù)資源的省如陜西、甘肅等地，應采取技術(shù)聯(lián)盟的形式，積極與其他地區(qū)開展技術(shù)合作，形成區(qū)域間的技術(shù)流動，從而提高生產(chǎn)效率。寧夏、青海等省份可在引進先進技術(shù)的同時，加大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入，以新技術(shù)推進資源的合理利用。從宏觀角度講，應在各地區(qū)之間構(gòu)建合作機制，盡快將生產(chǎn)要素轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)力。

(3)構(gòu)建引進人才的長效機制，提高區(qū)域的生產(chǎn)效率。人才是區(qū)域創(chuàng)新體系健康持續(xù)發(fā)展的重要保障，但我國農(nóng)業(yè)創(chuàng)新型人才的分布極其不平衡，中西部地區(qū)人才流失、生產(chǎn)環(huán)境惡劣，人才的吸引力不足，嚴重制約著我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的進一步提高。應盡快創(chuàng)立一個集信息存儲、聯(lián)絡溝通、信息發(fā)布為一體的人才數(shù)據(jù)庫，及時掌握各類人才的創(chuàng)新情況、工作情況和個人意愿，構(gòu)建引進人才的長效機制。中西部地區(qū)應發(fā)揮區(qū)域特色，適時調(diào)整生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，加強與東部農(nóng)業(yè)發(fā)達地區(qū)的交流與合作，引導高等學校、科研院所開展農(nóng)技服務，推行科技特派員制度，鼓勵支持技術(shù)特派員深入一線創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，不斷擴寬人才的吸納渠道，以便吸引更多高素質(zhì)的研究開發(fā)人員。