河南省农业生产性服务业发展效率评价

2015-09-10翟书斌杨迎亚

河南工业大学学报（社会科学版） 2015年2期

翟书斌，杨迎亚

(河南工业大学粮食经济研究中心，河南郑州450001)

随着我国新型工业化、新型城镇化的不断推进，农村的剩余劳动力加快转移;在市场的导向作用下，农业的专业分工不断深化;家庭农场、专业种植大户、农民合作社、农业产业化龙头企业等新型农业经营主体大量涌现。随之产生的问题是，这些主体对农业生产性服务的需求越来越大。在这种形势下，河南省作为农业大省，应重视农业生产性服务业的发展，着力发展以农业物资供应服务、农业信息服务、农产品质量安全服务、农业金融服务、农技推广服务等为主的现代农业生产性服务业。

1 河南省农业生产性服务业的现状

河南是我国传统的农业大省，2013年总人口10 601万人，其中乡村户籍人口占56.2% ，农民人均纯收入8 475.34元，较上年增长12.6%。河南耕地面积7 179.2万公顷，山地丘陵面积7.4万平方公里，占全省总面积的44.3%;平原和盆地面积9.3万平方公里，占总面积的55.7%。2013年，河南全省粮食种植面积1 008.181万公顷，第一产业实现增加值4 058.98亿元，分别较2012年增长1.0%和4.3%。河南是中国农产品和食品工业的重要生产基地，小麦产量占全国的1/4，肉类、速冻水饺、汤圆等产量占全国的1/2。河南省为实现从农业大省向农业强省、由传统农业向现代农业的转变，不断加大对农业生产性服务业投入并取得了一定的进展。

1.1 农业生产性服务业有了一定发展，数量质量均有所提高

据统计，2012年河南省农林牧渔增加值达到3 769.54亿元，2007年～2012年年均增长9.23%;2012年农林牧渔服务业增加值达到77.05亿元，是2007年的1.56倍，年6年年均增长7.66%，农林牧渔服务业不论在绝对量还是相对量上都有显著提高。农村生产性服务业逐渐成为吸纳农村就业的重要渠道，2007年吸纳了乡村从业人员的比重仅为10.10%，2012年达到了15.76%，吸纳从业人数达到773.21万，比2007年增加了224.4万，具体见表1。

1.2 农业生产性服务业由农业产业链的产中环节向产前和产后环节延伸

在农业生产性服务业体系的建设中，产中环节的配套服务业一直是备受重视的，如开展农技下乡服务，将新型的农用机具和种植技术推广到基层农村。随着市场经济的发展和政策的扶持，与农业产业链产前和产后环节相配套的服务业也逐渐发展起来。近几年政府大力扶植良种服务业的发展，培育了一批种子种苗龙头企业。政府在实际的农业生产中加大对农民的补贴，对一些优质优良品种采取良种补贴，从产前环节确保农业的健康发展。在良种培育及推广中，建立良种检测中心、农作物新品种推广示范基地等，着力完善农作物种苗的质量监督检测体系。

表1 河南省农业生产性服务业情况

在农产品销售阶段，注重培育农业龙头企业，并引导企业与市场对接，加强产销对接的衔接性。在农村金融方面，村镇银行数量增多，金融保险服务范围扩大且业务种类更多元化。目前形成了包括邮政储蓄银行、村镇银行、小额贷款公司、农村信用社、政策性银行等在内的多元化和多层次的农村金融服务体系。在服务内容上，农村金融机构针对龙头企业，专业大户、农村合作社等不同的经营主体提供具有针对性的贷款担保模式。

1.3 农村金融、科学研究和技术服务业有了显著发展

作为现代农业重要组成部分的农业生产性服务业，必须重视金融保险、农业科技和信息技术的发展。科学技术在一定程度上制约着农业生产效率的高低。据统计，2012年河南省全社会固定资产投向金融业的为14.84亿元，是2007年的2.05倍;2012年河南省全社会固定资产投向科学研究和技术服务业的为75.54亿元，是2007年的3.96倍。2012年，金融业吸纳乡村从业人数为1.43万人，相比2007年增加了1.43万人;科学研究和技术服务业吸纳乡村从业人数达到5.53万人，相比2007年增加了5.53万人，详见表2。

由此可见，自2007年到2012年这一阶段，农村金融业、科学研究和技术服务业对农业剩余劳动力的吸纳有了较为显著的发展。这也在很大程度上促进了农业生产技术的提高，为农业高效、优质、高产化作业提供了保障。

表2 河南省金融业、科学研究和技术服务业的变化情况

1.4 政府对农业生产性服务业的扶持力度加大

河南省作为一个农业大省，农业的发展对整个国民经济起着重要作用。政府一直比较重视农业的发展，这几年在财政上的倾斜度也有所增加。据统计，2012年河南省公共财政预算支出为5 006.40亿元，较 2007 年增加了3 135.70亿元。2012公共财政预算支出用于农林水事务的资金为551.73亿元，较2007年的152.51亿元增加了399.22 亿元，见下图1。

伴随着农林水事务方面财政预算支出的增加，农业生产性服务业获得的财政资金也相应增加，无疑为其发展提供了一个更好的外部资金环境。有了政府的扶持，农业生产性服务业也相应地向更为广阔的道路发展。

2 测算模型与数据来源

数据包络分析(Data Envelopment Analysis，缩写为DEA)是一种效率评价方法，由A.Charnes，W.W.Cooper和 E.Rhodes于1978年提出。DEA模型是根据一组关于输入——输出的观察值来估计有效生产前沿面。它一方面丰富了生产函数理论，另一方面在避免主观因素、简化算法、减少误差、提高准确度等方面有着独特的优越性。

2.1 初步指标选定

目前国内外尚未有针对农业生产性服务业效率评价研究的成熟理论框架和评价体系。笔者在原有的研究基础上，选择从投入和产出两方面来构建农业生产性服务业的效率评价及指标体系。

图1 河南省公共财政预算总支出变动情况

图2 河南省公共财政预算支出变动情况

农业生产性服务业的要素投入中最重要的是劳动和资本，考虑农业产业的特殊性，还要将政府的政策扶持考虑在模型内。因此选取的投入指标包括农业生产性服务业固定资产投资、农业生产性服务业从业人员数、农村居民收入水平、政府投入、农村居民消费水平等。

一般衡量农业生产性服务业的效率时，将农业生产性服务业总产值作为产出指标。本文为求指标体系的完整性，在产出指标的选择上包含了更广泛的领域。选取了农业生产性服务业的增加值、农业的增加值、人均GDP等作为产出指标，如表3所示。

表3 农业生产性服务业效率评价指标体系的构架

2.2 最终指标确定

选用2007-2012年《河南省统计年鉴》、《河南省调查年鉴》的数据及2012年河南省18个地市的相关数据。根据数据的可得性，农业生产性服务业数据选择包括交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业，批发和零售业，租赁和商务服务业以及科学研究和技术服务业等方面的数据。

2.2.1 对原始投入指标的主成分分析

利用《河南省统计年鉴》的2007至2012年的数据，运用SPSS软件的Factor Analysis模块，对5个备选投入要素进行主成分分析，测算各要素贡献率。在数据描述性统计后，进行巴特利球度检验，结果如表4所示。

表4 KMO和巴特利特球度检验

表4 中 KMO=0.618 ＞0.6，且显著水平为0.000 ＜0.05，说明适合做主成分分析。

运用SPSS对原始投入指标的主成分分析，结果如图5所示。

表5 总方差解释

根据结果可知，主成分分析提取的主成分仅一个，且累计贡献率达到92.352%，这说明该主成分可以解释全体变量的大部分方差，因此只需要提取1个主成分即可。

得到的未旋转因子载荷矩阵如表6所示。

表6 未旋转因子载荷矩阵

根据以上分析，5个原始指标可以综合为1个主成分，与该主成分相关性最大的是农业生产性服务业从业人员数和政府投入两个指标。综合考虑数据的数学意义和经济意义，选择农业生产性服务业从业人员数和政府投入作为DEA模型的投入指标。

2.2.2 对原始产出指标的主成分分析

利用《河南省统计年鉴》的2007至2012年的数据，运用SPSS软件的Factor Analysis模块，对3个备选产出要素进行主成分分析，测算其贡献率。在数据描述性统计后，进行巴特利球度实验，结果如表7。

表7 KMO和巴特利特球度检验

可见 KMO=0.791 ＞0.6，且显著水平为0.000 ＜0.05，说明原始产出指标适合做主成分分析。

运用SPSS对原始投入指标的主成分分析，结果如表8图所示。

表8 总方差解释

根据上图得知，主成分分析提取了1个综合成分，且该成分的累计贡献率达到99.363%，这说明该主成分能够解释全体变量的大部分方差。

进一步得到的未旋转因子载荷矩阵如表9所示。

表9 未旋转因子载荷矩阵

根据以上分析，5个原始指标可以综合为1个主成分，3个原始产出指标与该主成分相关性都综合考虑了数据的数学意义和其反应的经济意义，选择农业增加值和农业生产性服务业增加值作为DEA模型的产出指标。

2.3 数据来源

本文选择了2004-2012年河南省农业经营的投入产出数据作为测算依据。其中，产出指标选择了农业的增加值(单位为亿元)和农业生产性服务业增加值(单位为亿元);投入指标主要是农业生产性服务业从业人员数(单位为万人)和政府投入(单位为亿元)。根据数据的可得性，农业生产性服务业从业人数包括交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业，批发和零售业，租赁和商务服务业以及科学研究和技术服务业的从业人数。数据来源于2013年的《河南省统计年鉴》、《河南省调查年鉴》以及《中国农村统计年鉴》。

3 农业生产性服务业效率测算结果分析

3.1 河南省农业生产性服务业DEA效率值

利用Deap2.1软件对2004至2012年的数据进行分析，得到这九年河南省农业生产性服务业的综合效率值(采用的模型是VRS模型，从投入角度计算)。

从表10数据可得，这9年河南省农业生产性服务业的综合效率平均值为0.979，纯技术效率平均值为0.980，规模效率平均值为0.998。在2004、2005、2008、2010、2011、2012 这六年，河南省农业生产性服务业的综合效率值为1.000，规模效率值为 1.000，纯技术效率值也为 1.000，表明这5年农业生产性服务业的效率都表现为DEA有效。说明相较于其他年份，这6年河南省农业生产性服务业的资源投入结构较合理，产出与投入也达到了最优，实现了资源的合理利用，保证了较好的规模效益。而2006、2007、2009年这3年表现为DEA无效，且都是由纯技术效率和规模效率共同导致的DEA无效，所以应同时从技术层面和规模方面对农业生产性服务业进行调整，以改善农业生产性服务业的发展现状。

3.2 河南省各地区农业生产性服务业DEA效率值

利用Deap2.1软件对2012年河南省18个地市的数据进行分析，得到河南省18个地区的农业生产性服务业的综合效率值。其中用的模型是VRS模型，从投入角度来计算。

表10 河南省农业生产性服务业效率测算投入产出数据

表11 河南省各地区农业生产性服务业效率测算投入产出数据

表12 河南省2004-2012年的农业生产性服务业DEA效率值

从表10数据可知，在综合效率方面，河南省各地区差异较大。河南省18个地市中DEA有效的仅为开封市和洛阳市，其他地区都表现为DEA无效。综合效率值最低的后3位依次为郑州市、济源市和三门峡市。为平衡经济的发展，未来这3个城市应重视改善农业生产性服务业的综合效率问题，以促进农业生产性服务业的发展。

在纯技术效率方面，2012年河南省18个地市中纯技术效率值达到1.00的为开封市、洛阳市、南阳市、信阳市、周口市和驻马店市，说明这6个地方在技术层面上不存在投入冗余或不足。而另外的12个地市的纯技术效率值都没有达到最大值(见表13)，这说明在目前大部分地区的技术水平上，投入资源存在冗余和产出不足，资源的利用不是最有效的。因此在未来发展中，应考虑提升农业生产性服务业投入和产出环节技术的投入，注重资源的有效利用率和产业发展的技术水平。

在规模效率方面，2012年河南省18个地市中开封市和洛阳市的规模效率值为1。而其他16个地市均存在规模效率值导致DEA无效的情况，说明这些地区在规模层面上存在着投入冗余或者不足的情况，在未来的发展中应重视规模层面的因素，以保证农业生产性服务业的健康发展。

4 结论与建议

总的来讲，河南省各地区农业生产性服务业效率存在差异，同时生产规模效率普遍没有达到最优状态。通过DEA模型分析，提高农业生产性服务业效率应从以下几方面采取有效措施。

一是重视人才的培养与引进，重视人力资本的开发和培育。鼓励河南相关大中专院校开设涉农专业，为农业生产性服务业的发展输送相关人才。二是加大对科学技术的投入，一方面鼓励企业进行自主创新，加快农业方面关键技术的研发和普及，另一方面重视引进国外先进的农业生产技术，提高我国农业的现代化水平。三是重视农业生产性服务外包业务的发展，加快农业产业的专业化分工，以提高农业生产性服务业的针对性。四是转变政府职能，重视农业公共服务组织的发展，协调农业的公共服务与社会服务的发展，加大农业生产性服务的供给，以确保农业的发展。