兵团第八师农业生产效率的测算与分析——基于DEA-Malmquist指数分解法

张风丽

（石河子大学经济与管理学院，新疆石河子832000）

兵团第八师农业生产效率的测算与分析——基于DEA-Malmquist指数分解法

张风丽

（石河子大学经济与管理学院，新疆石河子832000）

文章采用DEA模型和Malmquist指数分解法测算了第八师2000-2013年的农业生产效率，并进行了分析，结果表明：（1）第八师农业生产效率呈逐渐提升态势，但整体仍未达到DEA有效状态，其农业发展还处于传统的生产方式向现代农业转型的阶段，主要表现为技术效应与规模效益不突出，投入结构不合理，农业生产要素投入相对过剩等，从而制约了农业生产效率快速提升的步伐。（2）从全要素生产率来看，整体上处于上升趋势，技术进步因素贡献较大，而技术效率则处于递减的态势，与其他师相比，第八师农业生产效率相对较低，各项指标均在兵团均值以下。根据结论，提出加强第八师农业科研投入与技术推广、加快农业剩余劳动转移以及改善生态环境等建议。

农业生产效率；DEA模型；Malmquist指数；第八师

一、引言

农业是我国的基础产业，农业转型是整个经济转型升级的主要内容，也是发展现代新型农业的关键。要实现转型需要转变现有的农业增长方式，而依托生产效率提高的集约型增长方式是实现转型的有效路径。提高生产率是我国农业增长方式转变的目标，只有提高生产率才能保障农业快速发展和农民收入的增长，最终实现农业可持续发展。新疆生产建设兵团受中央政府和新疆维吾尔自治区政府的双重管辖，并在国民经济和社会发展方面实行国家计划单列，而第八师是兵团推进师市合一模式较早的一个地区，这种管理方式下产业的发展有着特殊性。农业是第八师的基础产业，提高其生产效率，有利于优化产业结构，拓展发展空间，促进农业生产发展，加快职工增收致富。本文通过对第八师农业生产投入产出效率进行测算与分析，在一定程度上能够为科学推进低耗高产的可持续农业提供理论参考。

关于农业生产效率的测度，现有方法包括运筹法、系统聚类法和数据包络分析法（DEA）等。但从大多数文献来看，普遍采用DEA模型和Malmquist指数分析。Jose R.Vicente［1］利用DEA方法对巴西1995年的农业生产效率进行研究，结果表明农业生产要素投入中化肥和农药得到了充分利用，而土地和劳动力发挥不充分，加上自然条件和灌溉设施的相对落后导致农业部门配置效率和技术效率低下。高强［2］运用DEA方法对山东17个地市的动态农业生产效率进行评价，得出不同区域的综合效率、技术效率和规模效率存在显著差异；王亚坤、王慧军、姜冰［3］运用超效率DEA模型和Malmquist指数从静态和动态两方面对河北省农业生产效率进行了分析，研究表明技术进步和技术效率共同作用推动了农业全要素生产率的增长；李天芳［4］采用DEA模型对江苏1990-2011年间的农业生产效率进行了分析，发现全省的农业生产效率整体较高，但部分年份存在不合理现象，需要扩大规模发挥规模效益，从而提升效率；刘凤梅［5］运用DEA方法和Malmquist指数对我国31个省份的农业生产效率进行了测算和比较，结果显示我国大部分地区农业生产要素配置较合理，且农业生产效率逐步提升，主要依赖于技术进步效率的提升。

二、模型选取及数据来源

（一）模型选取

本文研究拟采用数据包络分析法来分析第八师农业生产效率问题。数据包络分析（the Data Envelopment Analysis，简称DEA）是以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法。DEA效率表示某一生产决策单元对于其他生产决策单元的生产能力的相对效率，这个效率值的得出，是通过计算每个决策单元的观察值与效率前沿面的距离得到，生产前沿面是包含所有生产决策单元的效率前沿面。在假设不存在随机性误差的情况下，若一个生产决策单元处于生产前沿面上，那么就能说明这个生产决策单元具有完全效率，其效率值为1。如果一个生产决策单元落在了效率前沿面内部，那么这个生产决策单元为相对无效率，其效率值处于0到1之间，其效率值与1的差距则代表其无效率程度。当计算出所有生产决策单元的效率后可以找出相对无效率决策单元无效的原因以及相差程度，为决策者对其进行改进提供决策的依据。同时应用DEA的方法还能对各决策单元的生产规模是否经济与合理做出判断，这样决策者可根据计算结果通过调整规模使这一经济系统处于合适的生产规模上进行生产。在运用DEA方法时，可以从投入和产出两个角度进行分析。假定在产出不变的情况下，在生产可能集内等比例地缩小投入变量，测得的决策单元的各种效率为投入角度的效率值；在保持投入不增加的条件下，使产出按照相同比例扩张，达到既定投入下的最大产出，此时测得的效率为产出角度的效率值。Malmquist生产率指数是专门用于测量全要素生产率变动趋势的指数。将Malmquist指数与DEA分析相结合计算生产率的方法被广泛应用。该指数分析法是基于DEA分析，利用距离函数的比值来计算投入指数，Malmquist生产力指数分解为技术效率变化（ECH）和技术变化（TCH）两部分，其中，ECH表示综合技术效率变动，TCH表示技术变动。

结合实际，本文采用基于投入导向规模报酬可变的DEA模型（VRS），以及Malmquist生产力指数分析法对第八师农业生产效率进行综合分析。

（二）指标选取及数据来源

农业的发展受限于耕地数量、劳动力数量、农业机械化水平、化肥施用量等条件限制，这些因素都会对农业生产效率产生一定影响。本文参考国内一些用DEA模型研究农业生产效率的文献，结合第八师农业发展具体状况和数据的可获得性，选取了五个生产投入指标：农林牧渔从业人员（X1）、农作物总播种面积（X2）、有效灌溉面积（X3）、农业机械总动力（X4）、化肥施用量（X5）；两个产出指标：农牧团场人均纯收入（Y1）、农林牧渔总产值（Y2）（按2005年可比价格计算的农林牧渔业总产值），以此来综合测算与分析第八师的农业生产效率水平。各指标的数据来自历年《新疆生产建设兵团统计年鉴》（2001-2014）以及《石河子统计年鉴》（2001-2014）。

表1　第八师2000－2013年农业生产效率及有效性判断

三、第八师农业生产效率的DEA分析

本文采用投入导向规模报酬可变的DEA模型对第八师2000-2013年农业生产效率进行综合测度，并用Malmquist生产力指数分析第八师历年农业生产全要素变动规律以及兵团13个师2000-2013年间农业生产效率变动的比较分析。根据结果对第八师农业生产效率进行了实证分析。

（一）第八师历年农业生产效率的测度

运用Deap2.1软件对第八师2000-2013年农业生产效率以及农业生产投入产出情况进行DEA分析，结果见表1、表2。

由表1可知，2000-2005年第八师的农业生产综合效率和规模效率指数呈波动上升状态，2006-2013年综合效率和规模效率持续上升且逐渐接近于1。总体来看，2000年以来第八师农业生产效率呈上升趋势。在DEA有效性方面，研究期间内仅有2013年达到了DEA有效，处于规模报酬不变状态，说明2013年第八师的农业技术水平、管理能力与其经营规模相适应，农业生产处于最佳效率和最佳规模状态下，物质要素配置效率最优。但其余年份均为DEA无效且规模报酬递增状态，表明在此期间第八师农业生产规模有所扩大但未达到规模有效。在技术有效方面，技术效率的变化呈波动性，2000-2003年、2005-2006年、2010-2012年三个时间段的纯技术效率全部显示有效，但规模效率无效，说明第八师农业生产处于技术有效且规模效益递增的状态，这期间DEA非有效的主要原因是生产要素配置不合理，投入产出不均衡，规模是影响第八师农业效率的重要因素，即农业生产要素配置状态为规模过小，需要扩大生产规模以提高农业生产效率。而2004年、2007年、2008年和2009年的纯技术效率显示无效，农业生产处于技术无效且规模效益递增状态，存在投入或产出松弛，反映了第八师农业生产中在加大投入的同时，对技术资源投入的管理重视度不够，无法实现资源要素配置的最优化，致使产出效率没有达到预期增加且技术无效。具体的生产要素投入结构及配置状况见表2。从结果可以看出，规模与投入产出不匹配，一定规模的投入产出少，综合效率的有效性发挥不足，综合效率主要取决于技术效率和规模效率共同作用，由于规模效率尚未达到DEA有效，规模效率不能充分发挥，导致综合效率较为低下，其均值为0.677，距离有效值还有相当大的差距。第八师农业生产规模虽在不断扩大，但规模经济效应尚未体现出来，技术效率是拉动综合效率增长的主要动力。

表2　第八师农业生产效率在DEA有效前沿面上的投影结果

从表2中看出，2004年、2007年、2008年和2009年第八师农业生产的投入与产出不均衡，均存在不同程度的投入过剩、资源浪费现象。其中农业机械总动力和化肥施用量投入过剩最为严重，4年投入过剩量的平均值为19577千瓦时和5299吨；其中2008年这两项投入指标过剩最为严重，农业机械总动力有26664.414千瓦时，化肥施用量有10241吨；其次农业劳动力和土地投入过多，这4年农业劳动力投入过剩量均值为2606人，其中2009年农业劳动力剩余现象尤为突出，过剩值为5588人，超过了农业生产活动最佳人力需求；农业播种面积4年平均投入过剩量为5千公顷，2009年农业播种面积投入过剩量最大为9千公顷。农业生产过度依赖化肥，农业发展投入型增长拉动仍旧突出，反映出第八师目前的农业发展还处在传统阶段，技术推动型的农业转型尚未形成，这不仅造成了生产资源的浪费而且还会破坏土壤、污染环境，农业发展建立在牺牲生态环境的前提之下，这种片面的追求不仅难以真正提高农业生产效率，而且不利于农业的可持续发展。

表3　2000－2013年第八师农业全要素生产效率及其动态分解

（二）第八师与各师农业生产效率的比较

为更清楚地了解第八师农业生产效率的动态演变趋势及原因，本文采用Malmquist指数方法分析，对农业生产效率变动的情况进行分解。首先计算2000-2013年第八师农业全要素生产效率，然后计算兵团各个师Malmquist指数及其分解，从而更加系统地探讨第八师农业发展与其他师之间的差距，计算结果见表3、表4。

从表3的计算结果可以看出，2000-2013年间第八师农业生产全要素均值为1.121，说明14年的农业生产效率呈波动变化，年均增长幅度为12.1%。总体看农业生产效率在逐渐提升，这主要依赖于技术进步的贡献较大，2001-2005年是兵团科技发展的飞跃期，在政府的扶持与推动下，实施精准农业六项技术、优质高产模式，新型技术得到了广泛推广与应用。2006年以后农业技术创新机制日益完善，技术创新体系日渐形成，加快了第八师农业技术效率的提高。规模效率变化指数则制约了农业生产效率的提高，其均值为0.993，多数年份小于1，表明规模经济效应在下降，反映出单纯依靠增加投入或扩大规模来提升农业生产效率的空间有限，还需要更多地加大技术投入，通过提高技术水平来发挥生产资料的配置效率，提高资源利用效率，从而加快农业生产效率的提升。

从表4可以看出，2000-2013年间兵团13个师Malmquist指数值均大于1，说明这期间兵团农业生产效率均有不同程度的上升。从排序上看，第八师的农业生产状况并不理想，TFP值年均涨幅仅为10.2%，在兵团13个师中仅排在第10位。第八师的技术进步指数年均增长11.2%，虽然在进步，但与其他师相比还存在一定差距。技术效率变动指数小于1，滞后于技术进步效率的速度，从而影响了第八师农业全要素生产率的提升。第八师的农业规模效率变化指数也小于1，阻碍了TCH值的提高。具体来看，第八师的ECH、TCH、PECH、SRCH值排名都在第10位，其中ECH与 SECH值都小于均值，也就是说技术效率处于下降趋势，进一步表明第八师的农业生产技术资源配置没有得到优化，资源使用效率没有得到改善。虽然技术进步指数大于1，处于增长趋势，也就是说农业技术运用及推广的速度较快，但根据基本理论，即全要素生产率的增长主要受制于技术进步和技术效率的变动影响，而技术效率的变化又是在纯技术效率和规模效率的共同作用下变动，表4中数据显示，第八师的技术效率变化率及规模效率指数均小于1，因此可以进一步分析，由于规模效率不突出，尚未充分发挥，进而导致技术效率滞后，从而制约了第八师全要素生产率的增长，使其处于低有效增长状态。若能将规模效率得以发挥，技术进步的空间会更大，这将极大地推动农业生产效率的提升。

表4　2000－2013年各师农业生产效率的Malmquist指数及其分解

四、结论及建议

（一）结论

本文运用DEA模型和Malmquist指数分析法从静态和动态两方面对第八师农业生产效率水平进行测度与分析，研究表明：（1）第八师农业生产效率虽然呈现逐年提高的趋势，但整体来看未达到DEA有效状态，各生产要素投入存在明显冗余，投入结构不合理，农业机械、化肥、劳动力等要素的投入相对过剩，规模效率整体上是DEA无效的，其生产规模效益不突出。（2）全要素生产率整体上处于上升趋势，除个别年份外其余年份TFP值均大于1，主要得益于技术进步因素，而技术效率则处于递减的态势，与兵团其他各师相比，第八师农业发展在兵团并不领先，应当加强投入资源的管理以及规模效益的提高，积极应用农业技术增加产出，而不是盲目增加投入，需要在技术进步的同时注重技术效率的提高，充分利用现有资源，提高资源利用效率，进而获得最大产出，这样才能提高农业生产效率，真正实现农业发展由投入型向效率型转变。

（二）对策建议

1.加强农业科研投入与技术推广，提高资源利用率。针对第八师农业生产要素的投入存在冗余、技术效率较低，应进一步调整农业投入结构，科学地投入生产要素，优化资源配置，提高资源利用率。可加强与石河子大学以及农科院两个部门的交流与合作，联合有实力的农业龙头企业，积极开展农业科技成果展示和技术示范活动，通过各种技术服务平台普及农业科学技术，提高农业生产技术水平和资源的利用率。

2.加快农业剩余劳动转移，提高劳动力素质。针对第八师农业生产中大量的闲置人力资源，要充分发挥各级劳动保障部门的职能，建立健全农牧团场劳动力资源信息网，为团场职工提供便捷、及时的信息服务。积极推动第二、三产业发展，吸纳农村剩余劳动力，减小农业生产中劳动力的冗余值。同时要提升农业劳动者的素质，这是提高农业技术效率的必然要求。对劳动者有针对性地进行技能培训，在培训模式上可采用“田间教室”模式，把课堂搬到田间地头，进行现场讲座。

3.加强农业规模化经营水平，凸显规模效应。根据第八师具体情况，完善土地流转等相关制度，制定规范的操作程序指导土地流转，从而提高农业规模化经营水平。还要加强扶持、出台政策，建立土地流转激励机制。积极培育农业规模经营大户和流通大户，发展壮大农业龙头企业，加快农村专业合作组织发展。

4.减少农业污染，保护农业生态环境。针对农业发展对生态环境的破坏，应逐步加大绿肥等养地作物播种面积，倡导使用有机肥，既可以提高生产过程中生物能的利用率，还可以减少农业生产过程中的废弃物排放，减少农药使用量，减轻可能产生的品质变异及化学污染，从而达到保护农业生态环境的目的。

［1］王惠莹.基于DEA的辽宁省农业生产效率研究［D］.北京交通大学，2012.

［2］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（08）：106-111.

［3］王亚坤，王慧军，姜冰.基于超效率DEA和Malmquist指数的河北省农业生产效率分析［J］.东北农业大学学报（社会科学版），2014，12（3）：1-7.

［4］李天芳.江苏省农业生产效率的DEA分析［J］.农村经济与科技，2014，25（05）：35-37.

［5］刘凤梅.我国区域农业生产效率动态评价及优化策略研究［J］.新疆大学学报（哲学人文社科版），2016，44（02）：56-62.

（责任编辑：车碧云）

兵团社会科学基金项目（项目编号：14YB02）；自治区人文社科重点研究基地科研项目（项目编号：XJEDU020214C06）。

张风丽（1978-），女，山东菏泽人，博士，副教授，研究方向：农业经济管理。