基于DEA模型的河南省农业机械化效率分析

毛艺林

(郑州旅游职业学院，河南 郑州 450009)

基于DEA模型的河南省农业机械化效率分析

毛艺林

(郑州旅游职业学院，河南 郑州 450009)

基于数据包络分析法DEA(data envelope analyse)，选取了河南省18个地级市2009—2014年的农业机械投入与产出数据，测算18个地级市的农业机械化效率水平。结果表明，5年来有9个地级市的农用机械投入始终是有效的，另外9个地级市中6个地级市处于弱有效水平，其余均相对无效。对2014年计算结果进一步分析后，提出了提高河南省农业机械投入效率的方案和政策建议。

DEA模型；农业机械化；技术效率

河南是中国第一农业大省，肩负着保障国家粮食安全的重要责任。保证河南粮食安全是河南省义不容辞的责任，河南省应客观认识省内粮食安全发展现状及影响因素，切实保证粮食产量。影响粮食产量的因素，不仅涉及到农业生产资料的投入情况，还需要考虑农业现代化等生产条件。鉴于农业生产要素投入与产出研究较多，研究也较为成熟，而关于农业现代化研究分析较少，因此本研究以河南省农业机械投入效率为研究对象，分析2009—2014年河南省各地级市农业机械投入的利用效率，进而解答农业机械投入能否切实促进粮食产量的增加，能否真正增加农业总产值等问题，并通过提出改进方案使得河南省农业机械化效率实现最优化，促进中国农业机械化的长远发展[1]。

农业机械化效率是指农业生产过程中所运用的农用机械化生产工具对于农业生产值、产量、播种面积带来的增收。实现农用机械化不仅可以帮助农民抢农时，提高农作物质量，还可以有效地对抗农业灾害、提高单产面积，因此研究农业机械化不仅可以探明农业生产水平的发展状况，更是保证农业可持续智能化、趋势化发展的重要支撑。

1 研究方法

数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)是一种非参数的分析方法，它是用数学规划(多目标规划、具有锥形结构的广义最优化、半无限规划、随机规划、线性规划等)模型，评价多投入、多产出的生产单元相对有效性的分析方法，适用范围较广。DEA方法中所指的“相对有效性”是指加权后的产出与投入之比。这些比值在生产可能性曲线上离散分布，位于可能集的“生产前沿面”上的比值为DEA有效，生产前沿面以内的比值为投入松弛点，位于生产前沿面以外的比值为产出冗余点。

目前国内学者对于农业机械化贡献率的研究，很少考虑农业技术进步的影响,这样会使农业机械化对农业生产的贡献率过高，不能真正反映其实际贡献率[1]。DEA模型有多种形式,本研究选取评价规模及技术有效的固定规模(CRS)的C2R模型和可变规模VRS的C2GS2模型[2]，用C2GS2模型先测算出农业技术进步率,再用C2R模型测算农业机械化对农业生产的贡献率。C2GS2模型是用于评价各个决策单元的相对技术有效性; C2R模型除了评价各个决策单元的相对有效性,同时还评价该决策单元的规模有效性和技术有效性。

2 评价指标体系的选取与数据来源

本研究选取2009—2014年河南省18个地市的7个投入指标和2个产出指标(表1)进行 DEA分析。相关数据分别来源于2009—2014《河南统计年鉴》。

表1 河南省农业机械化效率评价指标体系Table 1 The evaluation index system of Henan agricultural mechanization efficiency

3 河南省农业机械化效率实证分析

3.1河南省18个省辖市农业机械化相对有效性分析

对河南省18个地市的7个农业机械投入与2个产出数据运用Deap2.1软件分析。其中,综合技术效率(TE)是不考量规模收益的技术效率; 纯技术效率(PTE)是考量规模收益的技术效率; 规模效率(SE)是考虑规模收益时的效率,纯技术效率与规模效率的乘积即为综合技术效率,见表2。

从表2中可以看出2009—2014年各市的综合效率大体上呈逐年递增的趋势，表明农业机械投入的利用效率逐渐提高，机械投入能够缩短粮食收货时间，对粮食农业总产值的增加起到了一定的作用。

18个省辖市中,有9个市的农业机械投入纯技术效率为1，包括鹤壁市、焦作市、漯河市、三门峡市、南阳市、信阳市、周口市、驻马店市、济源市这9个市DEA有效，位于生产前沿面[3]，在农业机械投入方面，除非增加一种或多种新的农业机械投入,或者减少机耕面积或机收面积的产出,否则无法再增加任何现有的产出，即目前这9个地区投入产出效率处于相对生产的帕累托最优水平，但实际上只有漯河市、南阳市、信阳市、周口市、驻马店市5个地区的综合效率为1，其规模效率处于不变规模报酬阶段，说明了这5个地级市的农业机械投入产出与其经营规模相适应,农业生产在最佳效率和规模下进行,农业生产的各种机械投入配置效率达到最优,农业生产高效率的开展。鹤壁市、焦作市、三门峡市、济源市这4个地方规模效率未达到最优使得其综合效率并不在生产前沿面上[4-5]。从规模效率来看，鹤壁市、焦作市、三门峡市、济源市处于规模报酬递增阶段，应加大农业机械的投入，促进农业生产规模的扩大。

其余9个省辖市的纯技术效率均小于1,属于非DEA有效地区。 可分为3个层次：第1层次为有效性≤0.5 ,为非有效性程度中等，说明农业机械投入对该地区的农业生产贡献意义不大，河南省没有此类情况。第2层次为0.5≤有效性≤0.7,非有效性程度中等,这类地区中郑州市2014年处于此水平,安阳市2011年后都达到了0.7以上,而新乡市连续4年都是处于该水平，2014年超过0.7,濮阳市2009—2010年均处于弱有效水平。第3层次为有效性>0.7,属于非有效性程度轻微层次,有开封市、洛阳市、平顶山、濮阳市、许昌市、商丘市6个地区。以上分类说明：这9个省辖市的综合效率并未达到最佳,农业生产所需的机械投入存在着不同程度的低效率使用；同时这些地市的农业生产结构、生产规模和农业机械投入并没有达到最好的配置，农业机械投入使用效率为非有效。

Michael Norman & Barry Sticker分类方法[6]是用图形直观表示决策单元所处的效率状况图，图1中直线e=1表示在固定规模报酬(CRS)下决策单元投入的效率边界，f(x)则是决策单位在可变规模报酬(VRS)下决策单元投入的效率边界。e=1与f(x)的切点，表明决策单位实现了最有规模效率，而处于f(x)下方不同位置的点都未能实现最有规模效率。

图1 Michael Norman & Barry Sticker分类方法图Fig.1 Michael Norman & Barry Sticker classification map

根据该方法将各省辖市的纯技术效率和规模效率分为5大类。本研究将2014年各市情况进行如下分析：

从表3可以看出：1)最优纯技术和规模效率切点(TE=1,PTE=1,SE=1)。表明生产单元的投入组合实现了最优组合。实现最优规模的省辖市是洛阳市、鹤壁市、许昌市、漯河市、商丘市、南阳市、信阳市、周口市、驻马店市，这些地区的农用机械投入得到了较好的利用，相比其他地区而言,这些地区在农业机械总动力、农用大中型拖拉机、农用运输车等方面均实现与其生产规模相适应的水平，即其农业机械投入和产出相对于其他地区来说是有效的。2)规模过小(PTE=1,SE<0.9,irs)。三角形OAC内表示处于规模报酬递增的生产单元，河南省处在这一阶段的省辖市有焦作市、济源市。在这一阶段的地区需要继续扩大规模，加大拖拉机以及运输车的投资力度，调整比例，以实现农业生产的规模效益[7]。3)技术无效率(PTE<0.9,0.9

表3 2014年河南省各地级市农业机械投入状态分类表Table 3 Agricultural machinery input state classification of cities of Henan province in 2014

3.22014年河南省农业机械投入松弛量分析

对2014年河南省18个省辖市的农业机械投入数据，建立投入导向的C2R模型，整理得出2014年农业机械投入松弛分析表，见表4。

表4 2014年河南省各省辖市农业机械投入松弛变量Table 4 District cities in Henan Province slack variable in agricultural machinery in 2014 万kWh

河南省各省辖市在2014年均存在投入松弛的有5个：郑州市、开封市、平顶山市、新乡市、濮阳市；从农业机械投入总动力情况来看，2014年该5个地市存在投入冗余；农用大中型拖拉机投入冗余中，2014年仅有2个：郑州、平顶山；开封、新乡、濮阳小型即手扶拖拉机存在投入冗余;6个省辖市均属于农用排灌动力机械投入过多的地区，冗余最多的地区为濮阳市；联合收割机投入使用过多的地区，冗余量最大的为开封市；濮阳市的农田基本建设机械投入不存在冗余，其余存在冗余的4个市中，郑州市农田基本建设投入过多；5个市中，除平顶山市外，其余4个市在农用运输车投入使用也存在冗余。

整体来看，河南省各技术无效的地区在农业机械投入的各个方面存在投入冗余，要提高生产效率必须充分考虑农业机械投入最优需求量，同时提高机械的利用效率，减少投入冗余，有效避免造成机械动力资源浪费。

3.3河南省农用机械投入效率改进方案

经DEA计算，将2014年非DEA有效的5个地区向生产前沿面调整[8]，调整比例如表5所示。其中径向调整量表示投入冗余量，对于7个投入指标而言，减少该项动力投入与原始投入对于产出的贡献率是一致的，因此减少投入可以实现机械动力资源集约使用；松弛调整量表示产出不足量，即在现有的机械投入下，产出并没有达到最有效的产出，7大机械动力的配套投入并没有实现机耕面积和机收面积的最大增加量。

因此，对于郑州市来说(表5)，在产出指标方面：机耕农用土地面积过多，造成了一定的浪费，机耕面积需减少106.06万hm2，原有机械投入也可以达到当年的机收面积；在投入指标方面：农业机械总动力投入存在冗余，需每年减少237.33万kWh的动力投入，农用大中型拖拉机需每年减少22.054万kWh的动力投入，小型及手扶拖拉机需每年减少36.547万kWh的动力投入，农用排灌动力机械需每年减少34.774万kWh的动力投入，联合收割机需每年减少17.622万kWh的动力投入，农田基本建设机械需每年减少18.262万kWh的动力投入，农用运输车需每年减少71.415万kWh的动力投入。

对于开封市，在产出指标方面：机耕农用土地面积与机收面积已达到最优化；但在投入指标方面，还是存在投入动力过多情况：农业机械总动力投入存在冗余，需每年减少271.871万kWh的动力投入，农用大中型拖拉机每年需减少3.549万kWh的动力投入，小型及手扶拖拉机需每年减少121.576万kWh的动力投入，农用排灌动力机械需每年减少15.507万kWh的动力投入，联合收割机需每年减少4.367万kWh的动力投入，农田基本建设机械需每年减少4.181万kWh的动力投入，农用运输车需每年减少88.616万kWh的动力投入。

对于平顶山市来说，在产出指标方面：机耕农用土地面积过多，机耕面积需减少147.433 万 hm2，原有机械投入也可以达到当年的机收面积；在投入指标方面：农业机械总动力投入存在冗余，需每年减少76.178万kWh的动力投入，农用大中型拖拉机需每年减少33.108万kWh的动力投入，小型及手扶拖拉机需每年减少14.014万kWh的动力投入，农用排灌动力机械需每年减少17.067万kWh的动力投入，联合收割机需每年减少4.472万kWh的动力投入，农田基本建设机械需每年减少0.977万kWh的动力投入，农用运输车需每年减少10.814万kWh的动力投入。

对于新乡市来说，在产出指标方面：机耕农用土地面积过多，机耕面积需减少203.603万hm2，原有机械投入也可以达到当年的机收面积；在投入指标方面：农业机械总动力投入存在冗余，需每年减少215.285万kWh的动力投入，农用大中型拖拉机需每年减少28.611万kWh的动力投入，小型及手扶拖拉机需每年减少59.624万kWh的动力投入，农用排灌动力机械需每年减少35.813万kWh的动力投入，联合收割机需每年减少25.571万kWh的动力投入，农田基本建设机械需每年减少4.811万kWh的动力投入，农用运输车需每年减少69.724万kWh的动力投入。

对于濮阳市来说，在产出指标方面：机耕农用土地面积也存在产出指标冗余的情况，机耕面积需减少56.159万hm2，原有机械投入也可以达到当年的机收面积；在投入指标方面：农业机械总动力投入存在冗余，需每年减少106.193万kWh的动力投入，农用大中型拖拉机需每年减少7.338万kWh的动力投入，小型及手扶拖拉机需每年减少25.066万kWh的动力投入，农用排灌动力机械需每年减少45.27万kWh的动力投入，联合收割机需每年减少6.692万kWh的动力投入，农田基本建设机械需每年减少0.577万kWh的动力投入，农用运输车需每年减少28.632万kWh的动力投入。

在综合调整投入与产出量后，原始值才能达到目标最优值，达到农用机械投入使用效率最高水平，实现生产的帕累托最优。

表5 2014年河南省农用机械投入效率改进方案Table 5 Agricultural machinery input efficiency improvement program of Henan Province in 2014

4 结论与建议

本研究对河南省18个省辖市2009—2014年农业机械投入使用的综合效率、纯技术效率、配置效率进行了分析。结果表明，6年来有9个省辖市的农业机械投入始终处于高效率水平，对农业生产贡献达到最大[9]；其余9个省辖市处于非DAE有效地区。进而又对2014年农业机械投入使用效率进行详细分析解释，通过对投入冗余量与产出松弛量进行调整，得到以下结论：

(1)2014年河南省18个省辖市中，有13个省辖市农用机械投入利用效率较高，其他5个地区均未充分利用农用机械，造成了一定的浪费[10]。(2)5个省辖市非DEA有效的原因在于机械投入成本较高，且有些耕地类型不适合农用机械的使用，如丘陵、山地等。有些农户种地面积较小，不会使用机械代替人力进行农业生产[11]。(3)针对非有效地5个地区，政府应该投入更多的关注，进行财政补贴(农机补贴)，技术推广及运用，充分发挥机械优势，加快农业生产周期，从而提高土地的使用效率，进而推动现代农业更好的向前发展。同时这些地区的基层农户也应转变生产观念，积极配合国家政策，在不破坏生态环境的前提下，积极进行农业生产，大力推广农机入田，真正地走上一条高效生态农业发展之路。

针对河南省农用机械化效率不高的现状，应该(1)加大农业的财政投入，国家切实落实农机补贴政策，切实保证农机量的优势，进而实现质的飞跃，为现代农业开辟道路；(2)成立农机专业合作社，并配之以完善的管理和运行机制，高效推广农机在农业生产中的使用；(3)农民可以自发组织农机互助小组，共同生产，共负盈亏，规模生产，获得规模效应；(4)加大科技投入，培养农机技术人员，进行农机创新和改革，提高农机利用效率，积极发展现代农业，更多依托农业技术与知识创新实现农业增长，并大力加强农业科技推广的力度，促进农业生产效率的提高；(5)适时引进外国先进技术、机器装备，学习国外先进的家庭农场生产方式，以及吸收国内发达的现代农业示范区，如东北国营农场的优越的生产方式，真正地使河南省农业迈入一条高效、高产的现代农业发展之路。

[1] 孙福田,王福林.DEA方法测算农业机械化对农业生产贡献率的研究[J].农业系统科学与综合研究,2004(3):186-188.

[2] 何泽君.基于DEA方法的河南省农业生产效率分析[J].陕西农业科学,2011(4):174-176,242.

[3] 孙江,贠鸿琬.河南省农业生产效率的DEA分析[J].河南农业科学,2011 ,40(6):5-8,12.

[4] 郝明玉.陈俊国.河南省地级市农业生产效率的DEA研究[J].江西农业学报,2012,24(9):171-174.

[5] 王亚伟,柯亚楠.基于DEA模型的河南省农业生产效率研究[J].广东农业科技,2011(21):222-224.

[6] 刘莉武,云亮.基于DEA模型的我国农业生产效率研究[J].重庆科技学院学报,2012(2):82-84.

[7] 曾福生,高铭.我国各省区现代农业发展效率的比较分析——基于超效率DEA及malmquist模型的实证分析[J].农业经济与管理,2012(4):38-49.

[8] 肖勇.中国省域农业耕地产出效率实证研究[J].经济问题，2012(2):70-73.

[9] 周端明.技术进步、技术效率与中国农业生产率增长——基于DEA的实证分析[J].数量经济技术经济研究,2009(12):70-82.

[10] 闫淑霞，刘慧敏，孟凡琳，等.基于灰色DEA模型的河南省18市农业生产效率研究[J].河南农业大学学报，2015，49(6):866-870.

[11] 刘新生,沙利臣.基于DEA的山东农业生产要素的效率分析[J].安徽农业科学,2011,39(3):1807-1808.

(责任编辑：朱秀英)

AnalysisoftheefficiencyofagriculturalmechanizationinHenanProvincebasedonDEAmodel

MAO Yilin

(Tourism Vocational College of Zhengzhou,Zhengzhou 450009,China)

This paper，based on data envelopment analysis,selected the agricultural machinery input and output data of 18 cities in Henan Province in 2009—2014 as indicators,to measure the efficiency of agricultural mechanization level.The results showed that 9 cities’ input in agricultural machinery is always effective in the past five years,while 6 of the rest 9 cities are less effective,and 3 are relatively ineffective in the past five years,and to further analyze the calculation results of DEA in 2014,this paper puts forward the improvement scheme to improve agricultural machinery input efficiency of Henan Province and policy suggestions.

DEA model;agricultural mechanization;technology efficiency

F323

：A

2015-07-01

河南省政府决策研究招标课题项目(2015B048)

毛艺林(1963-)，女，安徽砀山人，副教授，主要从事经济和管理学方面的研究。

1000-2340(2016)03-0427-07