基于DEA的江西省农业生产效率时空特征研究
2014-09-08舒晓波肖素芳
秦 菲,舒晓波,肖素芳,胡 丹
(江西师范大学地理与环境学院,330022,南昌)
基于DEA的江西省农业生产效率时空特征研究
秦 菲,舒晓波,肖素芳,胡 丹
(江西师范大学地理与环境学院,330022,南昌)
采用DEA方法,从县域尺度对江西省2000-2010年间的农业生产效率进行分析,总结得出其规模效率、纯技术效率和综合效率的时空分布特征,结果发现:1)2000-2010年间,江西省的农业综合效率呈现先上升后稍有下降的趋势,其中2006年最高为0.931,2000年最低为0.867;2)从空间分布特征来看,江西省的综合效率,呈现赣中地区最高,赣南地区其次,赣北地区最低的特征;3)由3个农业生产效率值可知,江西省农业生产效率的高低很大程度上依赖于规模效率,而纯技术效率值相对较低,因此要进一步提高研究区域的农业生产效率,需要加大技术上的投入,改进生产技术水平。
DEA模型;农业生产效率;江西省;时空特征
0 引言
农业是我国国民经济中一个重要的产业,在国民经济中有着不可替代的地位,而农业生产效率,是反映农业发展的重要指标。研究区域的农业生产效率,有助于我们了解该区域的农业生产状况和发展趋势,并对进一步提出改进建议有着十分积极的作用。目前,有大量学者采用DEA方法对农业生产效率进行测算和研究。郭军华等对我国1985-2007年间的省际的农业生产效率进行动态变化分析,得出在此研究期间内我国农业生产效率总体呈下降趋势,纯技术效率和规模效率均有较大的提升空间[1]。方大春对我国近10年来的农业生产效率进行时空特征分析,选取2009年数据进行空间分析,提出了提高我国农业生产效率的建议[2]。高强等对山东省1993-2008年间的农业生产效率进行分析[3]。秦钟等对广东省1994-2007年间的农业生产效率进行时空分析,发现广东省农业发展的平均效率和稳定性存在明显的区域差异[4]。赵京研究政府农村公共产品投入对农业生产效率的影响,研究结果表明政府农村公共产品的投入有利于农业生产效率的提高[5]。王博文对黄土高原退耕还林后的吴起县进行农业生产效率分析,研究表明退耕还林后农业规模收益递增,但是规模效率波动性较大,综合效率不足,需要调整人力、物力的资源配置以达到提高生产效率的目的[6]。纵观国内各学者对农业生产效率的研究,其研究尺度大多集中在国家、省、市的尺度上,很少有以县域为单元进行研究。因此,本文选取县域为研究单元,从小尺度上对农业生产效率进行分析,可以更加细致地发现江西省内各个区域的农业生产状况,有利于对具体区域提出因地制宜的改进措施。
1 研究区域概况与研究方法
1.1研究区域概况
江西省地处长江中下游南岸,北纬24°7′N~29°9′N,东经114°02′A~118°28′A之间。全省面积16.69万km2,辖11个设区市、11个县级市,70个县,19个市辖区,总人口4 488万,其中农业人口3 530万。境内除北部较为平坦外,东西南部三面环山,中部丘陵起伏,成为一个整体向鄱阳湖倾斜而往北开口的巨大盆地[7]。江西是一个农业人口多、农村地域大、农业比重相对较高的省份,其耕地占全国耕地面积的1.8%,而粮食产量占全国粮食总产量的3.8%,居全国第12位,其中稻谷产量居全国第2位,人均稻谷产量全国第1位,始终保持全国主产省的地位。
本文研究的时间段为2000-2010年。在江西省的11个县级市中,共青城在2010年被国务院正式批准为县级市。因此,本次研究将其剔除,研究对象为包括乐平市、瑞昌市、贵溪市、瑞金市、南康市、井冈山市、丰城市、樟树市、高安市、德兴市在内的80个县(市)。
1.2研究方法
数据包络分析方法(DEA)于1978年,由Charnes等提出,是针对多投入、多产出生产单元的效率分析与评价方法。该方法根据多项投入指标和多项产出指标,利用线性规划的原理评价决策单元DMU(Decision Making Unit,DMU)相对有效性,对决策单元做出分析评价。其主要的模型为C2R模型和BC2。若设n个决策单元DMUj,j=1,2,…,n,每个DMUj都有i种输入指标和r种输出指标,其中Xj和Yj分别表示DMUj输入向量和输出向量,Xj=(X1j,X2j,…,Xij)T为第j个决策单元对第i种类型输入的投入总量,Xij>0,Yj=(Y1j,Y2j,…,Yrj)T为第j个决策单元对第r种类型输出的产出总量,Yrj>0,则DEA的基本模型——C2R模型为[8-9]:
加入非阿基米德无穷变量ε,输入s-和输出s+的松弛变量后,得到标准的DEA模型为
其中,θ为决策单元DMUj的效率,为相对于重新构造一个有效的DMU组合中第j个决策单元的参与组合比例。
1.3指标体系与数据来源
农业生产效率由农业投入和产出要素共同决定。为反映区域内农业生产效率的总状况,通过参阅文献[10],选取如下投入和产出指标:1)投入指标:农林牧渔业乡村从业人数、农业机械总动力、农作物总播总面积、农用化肥使用量(折纯后)、农业有效灌溉面积、农村用电量;2)产出指标:第一产业生产总值、粮食产量。研究区域的数据来源于《江西省统计年鉴》(2001-2011年),利用DEAP2.1软件选用投入导向的C2R模型和BC2模型对2000- 2010年间的数据进行DEA分析。
2 江西省农业生产效率的时序分析
将研究区域内2000-2010年的投入-产出数据带入DEA模型,运用DEAP2.1软件进行计算,得出江西省80个县(市)的农业生产效率值,并对其进行有效分解,计算结果如下(见表1),为更直观地表现出农业生产效率的变化,绘制出相应的折线图(见图1)。
表1 2000-2010年江西省农业生产效率
注:crste为综合效率;vrste为纯技术效率;scale为规模效率
图1 2000-2010年江西省农业生产效率折线图
由图1可以看出,从2000到2010年,江西省的农业生产效率总体上呈现先明显递增后平稳发展,在2007年以后稍有下降的趋势。研究区域2000年以后的农业综合效率、纯技术效率和规模效率都在0.9以上。其中,农业平均综合效率值为0.915,纯技术效率均值为0.935,规模效率均值为0.978。但是,江西省的农业综合效率、纯技术效率和规模效率值在这11年内均小于1,说明其农业生产的资源要素配置并没有达到最优。其中,规模效率值要一直高于纯技术效率值,说明该省的规模效益明显,要提高农业综合生产效率,则应该改进农业生产的技术条件,加大技术水平的投入,使农业生产达到最优效率和最佳规模。
我国从2004-2010年间连续7年发布有关“三农”问题的“一号文件”,体现出农业生产在我国现代化建设中的重要地位。从图1也可以看到相应的变化,2004年以后的6年间,江西省的农业综合效率、纯技术效率和规模效率有5年高于全省11年的平均水平,仅在2010年略有降低。由此可以看出,政府对农业生产的关注,提出相应的扶助政策对农业生产的效率提高有明显的作用。
3 江西省农业生产效率的空间变化
选取2000年、2005年、2010年3年的农业生产效率进行时空格局分析,得到如下结果(表2、图2)。通过比较分析可以得出以下特征。
1)自2000-2010年间,江西省的农业综合效率、纯技术效率和规模效率呈现出赣中地区高于赣南、赣北地区的特点。2000年、2005年和2010年,赣中地区的综合农业生产效率、纯技术效率、规模效率均高于全省平均水平。
2)2000-2005年间,全省的综合农业生产效率从0.867升高到了0.923,赣北、赣中和赣南地区均明显升高。其中赣南地区增长最快,得益于其技术的改进。赣北地区的规模效率变化最明显。赣中地区则一直处于较稳定的增长过程中。
3)2005-2010年间,江西省的综合农业生产效率稍有下降,尽管全省的规模效率有小幅度的上升,但是由于省内的技术效率下降,导致总体效率的下滑。其中,以赣南地区的下降最明显。然而,赣北地区的技术效率和规模效率都有所增加,其综合农业生产效率也有小幅度的上升。
表2 江西省农业生产效率的空间对比
图2 2000-2010年江西省农业综合生产效率空间特征
4 结论
1)从时间角度分析,江西省的农业生产效率变化都是呈现明显递增后平稳发展的总趋势,但在2007年以后出现小幅度的下滑。分析原因,主要是由于纯技术效率的降低。因此,在农业生产过程中,要提高农业生产效率,则需要均衡规模效率和纯技术效率,扩大农业生产规模的同时,要加大技术效率的投入,加强制度创新和管理创新,以此获得纯技术效率的进一步提升。
2)从空间来看,江西省的赣中地区农业生产效率长期处于最高水平,其次是赣南地区,赣北地区的农业生产水平一直较低。江西省的地貌为山地、丘陵、平原。赣中地区的吉泰盆地气候温和湿润,阳光充足,雨量充沛,对农业生产提供了良好的物质基础。赣南主要以山地为主,耕地较零散,因此规模效率低于全省平均水平,综合效率不及赣中地区。赣北地区有鄱阳湖平原,其规模效率高于赣南地区,但是,纯技术效率水平低下,导致其农业生产效率不高。所以,想要进一步提高研究区域的农业生产效率,必须因地制宜地提出针对各个区域不同的措施,提高赣南、赣北地区的规模效应和纯技术效率,只有在这2个技术效率都得到提高的情况下,农业生产的总效率才可以得到稳健的提高。
3)由江西省农业生产效率的平均结果可以看出,农业生产效率处于较高水平,想要进一步提高粮食产量,除了适度调整农业生产的规模之外,需要进一步加快科学技术在农业生产中的投入,用科学合理的方法来指导农业生产,加快农业技术结构转型发展,优化生产方式和生产技术。
[1] 郭军华,李帮义.中国区域农业生产效率动态变化的实证分析——基于1985-2007年省际面板数据[J].运筹与管理,2011,20(1):111-127.
[2]方大春.我国农业生产效率的时空特征:基于DEA模型分析[J].经济体制改革,2011(3):85-88.
[3]高强,丁慧媛.山东省现代化进程中农业生产效率测算与分析——基于1993-2008年数据的DEA模型实证分析[J].中国农学通报,2012,28(8):106-111.
[4]秦钟,章家恩,骆世明,等.基于DEA时间窗分析的广东省农业生产效率评价[J].中国生态农业学报,2011,19 (6):1448-1454.
[5]赵京,杨钢桥,汪文雄.政府农村公共产品投入对农业生产效率的影响分析[J].经济体制改革,2013(3):76- 80.
[6]王博文,姚顺波,李桦,等.黄土高原退耕还林前后农户农业生产效率DEA分析——以退耕还林示范县吴起县为例[J].华南农业大学学报,2009,8(2):51-57.
[7]钟业喜,陆玉麒.基于不同地貌单元的江西省区域经济差异研究[J].地域研究与开发,2009,28(6):13-16.
[8]张学鹏,王晓燕.基于DEA的甘肃农业生产效率变动分析[J].甘肃科学学报,2011,23(2):139-142.
[9]陈洪跃,肖洪安.基于DEA的重庆市农业生产效率分析[J].安徽农业科学,2010,38(14):7595-7596.
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Spatial-TemporalFeatureofAgricultureProductionEfficiencyBasedonDEAinJiangxiProvince
QIN Fei,SHU Xiaobo,XIAO Sufang,HU Dan
(Jiangxi Normal University.College of Geography and Environment,330022,Nanchang,PRC)
DEA model was used to analyze the agriculture production efficiency of Jiangxi Province from 2000 to 2010 in the scale of county,and summarize the special-temporal distribution features of the scale efficiency,pure technical efficiency and the comprehensive efficiency.The results are as follows1)From 2000 to 2010,the trend of agriculture comprehensive efficiency rise apparently first and then slightly drop down,which is up to 0.931 in 2006,while the minimum is 0.867 in 2000.2)From the space distribution characteristics point of view,the value of comprehensive efficiency of Jiangxi Province in Ganzhong Region is the highest, the second is Gannan Region,and Ganbei Region is the lowest.3)Comparing the three agricultural production efficiency values,it is obviously that the production efficiency of agriculture in Jiangxi Province is largely dependent on the scale efficiency.The value of pure technical efficiency is relatively low.As a result,the methods to further improve the efficiency of the research area of agricultural production are as follow,increasing the technical inputs,renewing the production technology.
DEA model;agriculture production efficiency;Jiangxi Province;special-temporal feature
2014-07-28;
2014-09-01
秦 菲(1992-),女,江西赣州人,硕士研究生,主要研究方向为土地经济。
10.13990/j.issn1001-3679.2014.05.037
F323.3
A
1001-3679(2014)05-0746-05