新疆农业循环经济效率评价研究

苏　斌，苟本颀

(新疆财经大学 经济学院,新疆 乌鲁木齐 830012)

·区域经济·

新疆农业循环经济效率评价研究

苏斌，苟本颀

(新疆财经大学 经济学院,新疆 乌鲁木齐 830012)

内容提要：本文在运用主成分分析方法提取出新疆农业循环经济投入和产出变量主成分的基础上，借助三阶段DEA模型对新疆2014年14个地州的农业循环经济效率进行分析。结果表明：外部环境对新疆农业循环经济的效率具有重要影响，剔除环境因素和随机因素后各地州的农业循环经济效率值变化较大；新疆农业循环经济效率低下，规模效率不高是制约新疆农业循环经济效率提升的主要原因，且各地州的效率差异大。本文根据调整后纯技术效率和规模效率，将新疆各地州的农业循环经济划分为四种类型，各地州可按照自身所处的类型，寻找效率提升的路径。

关键词：农业循环经济；主成分分析；三阶段DEA；效率评价

一、问题的提出

经济的发展总是以牺牲资源和环境为代价，在现行的经济运行方式下，农业生产必然会带来资源短缺与环境污染等问题，发展农业循环经济是缓解资源与生态压力、建设现代农业和实现可持续发展的重要途径。农业循环经济不是单纯地追求经济效益最大化，而是以绿色农业和人与自然协调发展理念为指导、运用循环经济理论和产业链延伸理论等构建农业循环经济的评估体系，以此规划农业生产活动。具体而言，要做好两方面的工作：一方面要做到资源的合理配置，优化和升级农业生产系统内部的投入产出结构，使得人、财、物实现最优配置，以最小的成本获得最优的产出；另一方面是通过技术创新或管理水平的提升减少农业生产过程中废弃物的排放量，提高资源的使用效率，把农业生产活动对环境的干扰最小化。发展农业循环经济就是要走一条经济效益好、环境污染小、资源消耗少的农业可持续发展道路。

2014年新疆人均水资源拥有量为3130m3，全国人均水平为1998.6m3，看似新疆人均水资源拥有量相当可观，但是新疆大量的淡水资源是无法利用的，而且是以冰川固态水的形态存在于人迹罕至的地方，分布相当不均，加上石化等企业的不合理用水，导致新疆农业用水非常紧张。2008年，新疆人均耕地面积为0.19hm2，全国人均水平为0.09hm2。虽然新疆人均耕地面积大，但风沙、土地盐碱化与土壤贫瘠等因素严重制约着土地的利用效率。除去这些原因，新疆恶劣的气候条件与脆弱的生态环境都使得资源约束明显，环境问题突出。同时，新疆还面临着较为严重的农业污染问题，一方面是农业生产过程中农药、化肥、塑料地膜的使用导致的水污染和土壤污染；另一方面是农业废弃物处理不当带来的环境问题，比如焚烧秸秆和随意倾倒未经处理的禽畜粪便。因此，新疆需要摒弃粗放的农业生产方式，发展农业循环经济，实现人与自然和谐相处。

国内众多学者围绕农业循环经济开展了大量研究，相关研究主要从两方面展开。一方面是建立评价指标体系对相关区域农业循环经济的发展水平进行评价。在指标体系的构建上，吴开亚(2008)、潘兴安(2008)采用熵值法确立各个指标的权重，马其芳(2005)、文春波(2009)借助BPEIR模型及特尔菲法，而运用层次分析法的学者最多，有张晓先(2013)、蓝晓宁(2015)等 ，范瑾(2016)运用了因子分析法，毛晓丹(2013)运用Delphi法建立指标评价体系，还有秦毓军(2011)采用主客观相结合赋权法。指标体系建立后，对农业循环经济进行综合评价时，文春波(2009)、马丁丑(2011)、毛晓丹(2013)使用综合指数法，马伦娇(2013)采用多目标线性加权函数法，单忠纪(2014)借助了基于实码加速遗传算法(RAGA)的投影寻踪分类模型(PPC)；另外，还有障碍因素诊断法、粗糙理论的综合评价法、灰色关联法、加权函数法、主成分分析法、熵权系数法等许多方法。以上方法对反映农业循环经济的发展水平具有积极意义，但是以上方法需要人为地对各评价指标赋权，因而会在一定程度上削弱评价结果的客观性。另一方面是对农业循环经济的效率进行测量，主要使用传统的数据包络分析(简称DEA)方法。张伟强(2009)使用DEA-BCC模型测算了广东农业循环经济的效率，并计算了投入的冗余和产出的不足；文拥军(2009)使用超效率DEA模型分析了山东农业循环经济的效率，这一方法克服了对变量人为赋权的缺陷，但是传统的DEA模型无法消除环境因素和运气成分对决策单元的影响，测算出的效率值与真实值有偏差。

本文将主成分分析法与三阶段DEA模型相结合，使用主成分分析法能克服变量选取过少的问题，而三阶段DEA模型又能将决策单元置于相同的外部环境之中，力求客观真实地反映决策单元的效率值。

二、研究方法

(一)主成分分析方法

Hotelling在1933年首次提出主成分分析方法，其背景是研究中经常会遇到多指标的问题，而这些指标往往存在一定程度的相关性，直接纳入分析不仅使模型变得复杂，变量间难以取舍，而且可能因为变量间存在共线性而得出错误的结论，因此，需要借助主成分分析这一中间手段，通过线性变换，将多个原始的指标浓缩成少数几个能反映总体信息且相互独立的指标，以便进行下一步的分析。

(二)三阶段DEA模型

1.第一阶段：传统的DEA-BCC模型。数据包络分析(DEA)方法是在1978年由运筹学家A.Charnes，W.W.Cooper及E.Rhodes(1978)提出，用于评价决策单元之间的相对有效性。DEA模型分为规模报酬不变模型(CCR模型)和规模报酬可变模型(BCC模型)，每一种模型又可分成投入导向和产出导向，本文研究新疆农业循环经济，其规模报酬是可变的，并且农户在生产过程中所能控制的是农业生产要素的投入，因此选择投入导向的BCC模型。BCC模型的发展已经相当成熟，这里便不再作过多的说明。

2.第二阶段：相似SFA回归。Fried(2002)认为，决策单元的效率受到管理因素、环境因素和随机因素的影响，而传统DEA模型没有剔除环境因素和随机因素，因此有必要通过相似SFA回归分离这三种影响。由于第一阶段选择投入导向，则仅对投入松弛变量进行SFA回归，可以构造如下相似SFA回归函数：

Sni=(Zi;βn)+Vni+μni，(i=1,2,…,I;n=1,2,…，N)

SFA回归的目的是剔除环境因素和随机因素对效率评价的影响，以便将所有决策单元调整于相同的环境和运气中。调整公式为：

公式(1)中对外部环境因素的调整可以通过相似SFA回归计算出来，随机干扰项的计算比较复杂，其步骤如下：

第一步，分离管理无效率项。参照罗登跃(2012)、陈魏巍(2014)对管理无效率项的分离公式，管理无效率项的分离公式为：

第二步，计算随机误差项。计算公式如下：

此时，便可运用公式(1)对决策单元进行调整。

3.第三阶段：调整后的投入产出变量的DEA效率分析。运用调整后的投入产出变量代替原始投入产出变量，再次带入DEA-BCC模型计算各决策单元的效率，此时计算出的效率值不受环境因素和随机因素的影响，是相对客观真实的。

三、变量选取及主成分分析

(一)投入产出变量的选取

农业循环经济要求在农业生产过程中减少资源的投入量，提高资源的使用效率，加大对废弃物的循环利用，以减少对生态环境的破坏,实现农业生产的可持续发展。农业循环经济以“低消耗、低排放、高效率”为特征，遵循“3R”原则，即以“减量化、再利用、再循环”为行为原则。根据新疆农业生产的具体情况，要在节约利用投入资源，尤其是保护区域生态环境的基础上实现农业产出效率的提高。因此，所选的评价指标应能反映农业循环经济的特征和原则。考虑到数据的可得性，本文将新疆14个地州市作为决策单元，具体为乌鲁木齐市、克拉玛依市、吐鲁番地区、哈密地区、昌吉回族自治州(简称昌吉州)、伊犁州直属县(市)(简称伊犁州)、塔城地区、阿勒泰地区、博尔塔拉蒙古自治州(简称博州)、巴音郭楞蒙古自治州(简称巴州)、阿克苏地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州(简称克州)、喀什地区、和田地区，选取了11个投入指标和3个产出指标。投入指标为从事农业人员X1(人)，自来水受益村数X2(个)，年末耕地面积X3(hm2)，农业机械总动力X4(kw)，化肥使用量X5(t)，地膜覆盖面积X6(hm2)，农用柴油使用量X7(t)，农村用电量X8( 104kwh)，节水灌溉面积X9(khm2)，农作物播种面积X10(khm2)，第一产业用水X11(亿立方米)，产出指标为粮食单产Y1(kg/hm2),肉类产量Y2(t)，农林牧渔总产值Y3(万元)。其中，从事农业人员反映农业生产过程中劳动力的投入，自来水受益村数与节水灌溉面积反映农村水利投入情况，年末耕地面积与农作物播种面积可以反映土地要素的投入，其余的投入要素都是农业生产过程中的中间消耗指标，粮食单产可以在一定程度上反映农业生产的效率高低。

(二)环境变量的选取

环境变量是指对决策单元的效率评价产生影响，但不在样本主观控制范围内的因素。考虑数据的可获得性，本文选取如下环境变量：第一，农村居民人均可支配收入(元)。该变量反映农户的经济实力，在很大程度上影响着农业投入要素的数量和质量，可支配收入越多，农户投入的生产要素就越多，要素质量就越高。第二，粮食播种面积与耕地面积比。该变量反映农作物在种植结构上的差异，其比值越低，表明经济作物的种植比例越大；若经济作物的种植比例不变，该变量也可以在一定程度上反映复种和弃耕情况，其比值越低，则复种指数就越小，弃耕也就越严重。第三,财政支出占GDP的比重。该变量反映政府对农业、农村、农民等公共事务的支持力度。第四,人均耕地面积(万人/公顷)。人均耕地面积的差异会导致农户收入水平的差异，并且影响农业技术的应用。

本文数据均来源于《2015新疆统计年鉴》。

(三)主成分分析

DEA方法要求决策单元个数要大于投入指标与产出指标和的2倍，由于本文选取的投入与产出指标相对较多，而决策单元相对较少，因此，需要使用主成分分析方法对投入指标与产出指标的信息进行浓缩。主成分分析过程如下：

步骤1：投入产出矩阵的标准化。对原始投入与产出数据进行标准化处理，以消除数据之间的量纲，结果如表1所示。

表1　原始投入与产出数据标准化处理结果

步骤2：提取主成分。这一步骤的目的是将原来的多个指标组合成相互独立的少数几个能充分反映总体信息的指标，便于进一步分析。利用SPSS20软件对原始投入与产出指标进行降维，降维结果如表2所示，其中，投入主成分F1与F2的累积贡献率已经高达91.045%，说明对11个原始投入指标信息的提取相当充分；产出主成分E1对3个产出指标信息的浓缩程度，累积贡献率达到62.661%，表明E1能够替代3个原始的产出指标。表3是投入主成分F1与F2以及产出主成份E1对原始投入指标的负载矩阵。

表2　投入与产出指标主成分分析结果

表3　投入主成分与产出主成分对原始指标的负载矩阵

步骤3：各地区主成分数据处理结果。通过前两个步骤可以得到原始主成分F1、F2与E1，DEA方法要求所有决策单元的投入产出指标必须大于0，因此，需要对原始主成分作变换，可以采用取e的指数这一方法，结果如表4所示。

表4　各地区农业主成分数据及非负化处理结果

四、新疆农业投入产出效率的三阶段DEA分析

(一)第一阶段实证分析

根据以上分析，将主成分F1、F2作为新的投入变量，将主成分E1作为新的产出变量，把新疆十四个地州市农业投入与产出变量带入可变规模报酬的BCC模型，运用DEAP2.1软件进行计算，可得2014年新疆各地州市农业循环经济的综合技术效率(TE)、纯技术效率(PTE)与规模效率(SE)，结果如表5所示。由表5可知，新疆平均综合技术效率为0.396，表明新疆农业循环经济的效率距离效率前沿面还有61.4%的上升空间。平均纯技术效率为0.879，平均规模效率为0.462，纯技术效率远远高于规模效率，表明新疆农业循环经济的技术无效率主要由规模效率过低导致，而不是纯技术无效。

就各地州市而言，仅有昌吉州综合技术效率为1，说明昌吉农业循环经济效率较高，生产要素效率得到了充分发挥，处于技术效率前沿。对比各地州市的纯技术效率与规模效率，乌鲁木齐市、克拉玛依市、吐鲁番地区、哈密地区、塔城地区、阿勒泰地区、博州、巴州、克州和喀什地区的纯技术效率高于规模效率，这些地州今后应提高规模效率，即在扩大农业生产规模上下功夫。伊犁州、阿克苏地区、和田地区的纯技术效率低于规模效率，为了提升农业循环经济效率，这些地州今后应努力提高技术管理水平。另外，从规模报酬来看，昌吉州保持规模报酬不变，喀什地区为规模报酬递减，因此，缩小生产规模会提高喀什地区农业循环经济的效率；其他地州都为规模报酬递增，这些地州应该增加对农业循环经济的投入，扩大循环农业的生产规模。

但是，各个地州面临的环境因素和随机因素都不一样，传统的DEA-BCC模型在测算效率时无法剔除环境因素和随机因素的影响，测算的结果不能真实地反映各地州农业循环经济的效率，因此，需要通过第二阶段的相似SFA回归来克服这一缺陷。

表5　第一阶段和第三阶段各地州效率值

注：TE表示综合技术效率，PTE表示纯技术效率，SE表示规模效率。

(二)第二阶段实证分析

通过第一阶段，得到了14个地州市两个投入变量的松弛变量(分别记为SLACK1、SLACK2)，并作为相似SFA回归的因变量；以农村居民人均可支配收入、粮食播种面积与耕地面积比、财政支出占GDP比重、人均耕地面积四个环境变量(分别记为E1、E2、E3、E4)作为自变量，借助Frontier4.1软件进行回归，结果如表6所示。

由表6可知，环境变量的系数大多通过了t检验，说明外部环境对各地州循环农业投入冗余存在显著影响。SLACK1与SLACK2的γ值接近于1，且在1%的水平上通过显著性检验，说明投入松弛变量主要由管理无效率导致，而随机因素的影响很小。同时，投入松弛变量的单边似然比检验是统计显著的，可以拒绝混合误差项中不存在管理无效率的原假设。因此，运用相似SFA回归来分离环境因素和随机因素是十分必要的。

表6 SFA回归估计结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号内为标准差。

(三)第三阶段实证分析

根据式(1)对2014年新疆各地州市的投入变量进行修正，并带入DEA-BCC模型进行测算，得到第三阶段的综合技术效率、纯技术效率、规模效率，如表5所示。

从表5中第一、三阶段的对比发现，2014年新疆农业循环经济的平均综合技术效率从调整前的0.396下降到调整后的0.393，平均纯技术效率从0.879下降到0.873，平均规模效率从0.462下降到0.45，新疆农业循环经济的效率在剔除了环境因素和随机因素后更不理想，过低的规模效率仍然是造成综合技术效率低下的主要原因。第三阶段新疆平均综合技术效率为0.393，与效率前沿的距离进一步拉大，说明新疆农业循环经济的效率存在很大的提升空间。

就各地州、市而言，仍然只有昌吉州处于效率前沿面，与调整前相比，克拉玛依市、吐鲁番地区、伊犁州、塔城地区、巴州、阿克苏地区、喀什地区调整后的技术效率有所上升，说明这些地州之前综合技术效率过低的原因在于发展农业循环经济的外部条件不好，而不是因为它们本身的技术或管理水平低；乌鲁木齐市、哈密地区、阿勒泰地区、博州、克州、和田地区的综合技术效率有所下降，说明这些地州、市之前的综合技术效率被高估了，原因在于它们拥有较好的外部条件去发展农业循环经济，而不是因为它们本身的技术管理水平很高。在调整之前，各地州、市技术效率的最大值与最小值差为0.845，调整后的差值为0.827，虽然差值有所缩小，但是各地州在发展农业循环经济上仍存在着不平衡状况。从规模报酬来看，各地州调整前后是一致的，昌吉州继续保持现有生产规模，喀什地区需要缩小生产规模，而其他地州仍然要把扩大生产规模作为发展农业循环经济的主要方向。

为了寻找各地州提升效率的具体途径，根据调整后各地州、市的纯技术效率和规模效率，可以划分出四类地区：第一类为“高高”地区，即纯技术效率与规模效率均高于全疆均值的地区；第二类为“高低”地区，即纯技术效率高于全疆均值，但规模效率低于全疆均值的地区；第三类为“低高”地区，即纯技术效率低于全疆均值，而规模效率高于全疆均值的地区；第四类为“低低”地区，即纯技术效率与规模效率均低于全疆均值的地区。划分结果如图1所示。

第一类“高高”地区，包括克拉玛依市、吐鲁番地区、昌吉州和喀什地区，这些地区农业循环经济的纯技术效率和规模效率均高于全疆的均值，是一种相对有效的类型。第二类“高低”地区，包括哈密地区、阿勒泰地区、巴州和克州，这些地区农业循环经济的规模效率低于全疆均值，因此，扩大农业循环经济的规模是提升这些地区规模效率的主要途径。第三类“低高”地区包括和田地区和伊犁州，它们的纯技术效率低于全疆均值，表明制约这两个地区技术效率提升的主要原因是技术管理水平，或者是制度设计的问题。第四类“低低”地区包括乌鲁木齐市、阿克苏地区、塔城地区和博州，这些地区在今后的发展中应采取双管齐下的措施，既要增加投入不断扩大生产规模，又要学习先进的管理手段，并设计良好的制度，以促进技术效率不断得以提高。

图1：新疆各地州、市的纯技术效率与规模效率分布图

五、结论

第一，在评价方法上，因环境因素和随机因素对各地州、市农业循环经济的效率具有重要的影响，消除这两个因素后，虽然全疆农业循环经济效率值变化不大，但各地州、市的纯技术效率和规模效率都存在异质现象，所以，本文使用三阶段DEA模型来评价新疆农业循环经济效率是十分必要的。第二，达到效率前沿面的地区只有昌吉州，除昌吉州外，调整后综合技术效率值最高的伊犁州与效率前沿面的距离都差31.2%，这表明新疆农业循环经济的发展水平还很低。第三，过低的规模效率是导致新疆农业循环经济技术效率低下的主要原因。就全疆而言，调整后平均纯技术效率达到了0.873，而调整后平均规模效率只有0.45，纯技术效率低于0.8的只有阿克苏地区与和田地区，而规模效率超过0.5的只有克拉玛依市、昌吉州、伊犁州和喀什地区。因此，新疆发展农业循环经济的出路在于提高规模效率，合理规划投入产出，做到规模化与专业化经营，这不仅能提高规模效率，也能促进纯技术效率的提高。第四，依照调整后纯技术效率与规模效率，将新疆14个地州、市划分为“高高”地区、“高低”地区、“低高”地区和“低低”地区四种类型，因此，每一个地州市可以根据其所处的类型来选择效率提升的路径，扬长补短，最终实现技术效率的提升。第五，对各地州、市而言，其地区生产总值的排名普遍低于农业循环经济技术效率的排名，换句话说，经济落后地区的技术效率普遍偏高，而经济发达地区的技术效率却呈现出偏低的状态。但这并不意味着经济发达地区的技术管理水平比经济落后地区差，而是反映了经济发达地区有能力投入更多的生产要素，但其技术管理水平无法与高的投入水平相匹配，高投入没有带来高产出，从而造成了其技术效率偏低。同理，经济落后地区技术效率偏高反映的是其技术管理水平与低的投入水平相匹配，低投入与低产出相匹配。因此，经济发达的地州、市在保持较高投入的同时，应该努力提升管理水平，合理消耗投入要素，提高资源的利用效率；而经济落后的地州、市不仅要在提升管理水平上下功夫，还要增加生产要素的投入数量，这样才能真正地促进新疆农业循环经济的发展。

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(责任编辑：易正兰)

Evaluation on Efficiency of Agricultural Circular Economy in Xinjiang

Su Bin ，Gou Benqi

(Xinjiang University of Finance and Economics,Urumqi 830012,China)

Abstract:Based on extracting principal components of input and output variables of Xinjiang agricultural circular economy by using principal component analysis method, the efficiency of agricultural circular economy of 14 prefectures and regions in Xinjiang in 2014 is analyzed with the aid of three-stage DEA model. The results show that the external environment has an important influence on efficiency of agricultural circular economy in Xinjiang, and the efficiency value of agricultural circular economy in different prefectures and regions change greatly after eliminating environmental factors and random factors; the agricultural circular economy is inefficient in Xinjiang, which is caused by low scale efficiency, and there is a big gap among the different prefectures and regions in terms of agricultural circular economy. According to pure technical efficiency and scale efficiency, the agricultural circular economy in different prefectures and regions is divided into four types, and they could search ways to improve efficiency on the basis of their types.

Key Words:Agricultural Circular Economy; Principal Component Analysis; Three-stage DEA; Efficiency Evaluation

收稿日期：2016-04-01

作者简介：苏斌(1964-)，男，教授，研究方向：宏观经济分析；苟本颀(1992-)，男，硕士研究生，研究方向：宏观经济理论、政策与应用。

中图分类号：F327

文献标识码：A

文章编号：1007-8576(2016)03-0048-009

DOI：10.16716/j.cnki.65-1030/f.2016.03.006