基于三阶段DEA 分析的农业产业规模经营效率评价

乔雅洁

（1.安康学院陕南生态经济研究中心，陕西安康725000；2.安康市农业科学研究院，陕西安康725021）

《新型农业经营主体和服务主体高质量发展规划（2020—2022）》提出，促进农业规模经营模式稳步发展，成为乡村振兴重要推动力。我国多地实践经验也表明，大力推进农业适度规模经营，破解小农分散生产的旧有模式，才能从根本上解决当前“小规模与现代化”并存的矛盾[1]。通过适度规模经营实现规模经济，被认为是解决我国农业困境的一条重要途径[2]。那么，实现农业适度规模经营首要的问题就是确定“适度”标准的规模经济如何界定。基于不同研究对象和分析方法所得出的农业最优规模的边界往往存在较大的差异[3]。农业生产规模经济的“适度”标准被认为是一个变量而非常数[4]。因此，科学评价农业规模经营效率将为未来农业规模经济实现提供重要的依据。

在农村土地不断集中和农业经营规模不断扩大成为不可逆趋势下，规模经营被认为是农业发展的必然趋势，而判断规模经营效率的重要依据是规模经济是否实现。当前不同研究者对实现规模经济的标准侧重不同，许庆等[5]、蒋和平等[6]从生产要素和规模经济视角提出，只要生产经营单位的规模适度扩大，使各生产要素配置趋于合理，即实现了规模经济。还有学者认为，规模报酬递增即实现了规模经济。土地规模越大，农业经营效率越高[7]。研究结果存在分歧的主要原因在于对规模经营效率的判断标准和界定不同，致使各地在农业规模经济效率评价标准和农业规模经营实践中也产生了较大差异。但实现规模经济的前提要确定“适度”规模标准是毋庸置疑的。

正因为适度规模是建立在实现规模经济基础上的“适度”，强调既定条件下适度扩大经营规模，追求各要素间的合理配置，所以，评价规模效益是判断实现规模经济与否的关键。早期的评价中更关注要素投入与产出（产量）的关系，如齐城[8]研究认为，农业生产投入的各种要素与有限的土地要素投入有机结合，将其获得最佳经济效益作为评价农业适度规模经营总体效率的标准。随着研究的不断深入，评价角度逐步多元。赵淑敏[9]考虑内在规模经济和外在规模经济2 个方面，提出规模经营管理的范围不仅局限于土地的集中化，应以“适度”为首要原则，优化配置农业生产全过程中的各要素。宋小亮等[10]研究表明，农业适度规模经营的标准应是兼顾经济效益、生态效益和社会效益的有机统一。特别是“乡村振兴”战略提出以来，一些学者关注在推动农业产业高质量发展中经营主体的作用，提出适度规模应从现实考量出发，加入收入指标作为评价依据，从而带动新型农业经营主体和现代农业的建设[11]。围绕“三农”问题核心，在对农业适度规模经营评价中，不仅要注重收入指标，还应辅以“农民增收、农业增效、农村发展”等效率指标[12]。因此，农业经营单位土地规模与规模经营效率的关系是动态的，只有综合考虑新型农业经营主体和乡村振兴总体要求来确定评价标准，更符合我国当前农业发展的客观条件。

由于我国各地的社会经济发展情况和自然资源禀赋条件差异比较大，不同农作物产业发展规模的特殊性，因此，依据不同主体、不同地区和特定农作物的研究已经体现出农业规模生产的差异性和独特性，具体效率评价的具体方式也存在差异。已有研究多采用C-D 生产函数模型[13]或超对数生产函数（Translog）构建农户投入产出模型[14-15]，依据某一特定地方、特定农作物生产数据评价规模经营效率，并提出实现规模经济的“适度”标准[16-17]。具体评价方法选择上，周婕[18]采用层次分析法（AHP）从经济、社会、生态效益3 个方面构建农业适度规模效益评价指标体系。秦晓娟等[19]选取生产总值为产出指标，采用三阶段DEA 分析评价山西农业生产综合效率。侯琳等[20]采用超效率DEA 模型、Malmquist指数分析29 个省级地区农业生产效率、全要素变化及其分布特征。张宗毅等[21]和侯雪[22]均采用投入导向的DEA-BCC 模型及Malmquist 指数分析，进行农业生产综合效率评价。但是由于研究对象的特性不具备普适性，致使研究结果存在明显的差异性，无法得到一致的结论。因此，要从整体上了解我国当前农业生产是否实现规模经济，则应该采用更新的全国范围大样本数据和更精确的计量模型进行研究，为农业产业规模经营效率作出科学评价。通过文献梳理发现，DEA 模型分析由于其具有不需要预知生产函数、不设置权重等优点，在整体效率评价中具有明显优势，这为本研究进行全国范围整体农业规模效率评价提供了可靠的经验方法。

综上所述，依据乡村振兴战略总体要求，我国当前的农业实现高质量发展必须大力推进农业适度规模经营已形成共识。针对不同地域的特性，选择科学的评价方法，明确实现规模经济的“适度”标准是关键。本研究以全国农业发展基本情况统计数据为样本，参考已有文献，综合投入和产出2 个方面，同时考虑环境、资源禀赋等干扰因素对评价结果的影响，在对已有研究采用的评价指标优化基础上，采用非参数的数据包络分析（DEA）对全国农业生产经营效率进行测算与评价，并且以此客观显现各省农业规模经济实现现状，为全国范围农业实现规模经济、促进农业产业兴旺发展提供经验参考。

1 材料和方法

1.1 数据来源

为了全面准确了解当前我国农业生产效率的实际水平，考虑数据分析的可靠性和完整性，数据来源的一致性，通过国家统计局网站查阅全国31 个省（直辖市）2018 年度统计年鉴（2017 年末数据）和各省2017 年统计公报，并参照第三次全国农业普查数据（2016 年）补充土地质量相关数据。整体来看，2017 年全国31 个省（直辖市）农业总种植规模分布如图1 所示。

1.2 生产效率测算方法——三阶段DEA 数据包络分析

DEA数据包络分析是由美国运筹学家CHARNES和COOPER 等人于1989 年提出，适用于比较多个投入和产出指标的同类决策单元（decision making units，DMU）的非参数分析。由于DEA 具有不需要预知生产函数、不设置权重等优点，被广泛运用在管理、经济、农业等研究领域。在规模报酬可变的前提下，具体线性规划如公式（1）所示。

其中，Xj与Yj为决策单元j的投入与产出；λ为赋予每个决策单元的权重；j＝1，2，…，n，表示决策单元；θ 为决策单元的有效值。

若 θ＝1，S+＝S-＝0，则决策单元 DEA 有效，在前沿面上；若 θ＝1，S+≠0，或S-≠0，则决策单元弱DEA 有效；若θ＜1，则决策单元非 DEA 有效。由此计算出的效率值为综合技术效率（TE），可进一步分解为规模效率（SE）和纯技术效率（PTE），且TE＝SE×PTE。

FRIED 等[23]在此基础上提出三阶段DEA 分析，指出决策单元的绩效受管理无效率、环境因素和统计噪声的影响，要采用SFA 回归，剔除环境因素和随机因素对效率测度的影响，运用调整后的投入产出变量再测算各决策单元的效率相对真实准确。

由于本研究关注全国范围整体农业规模效率评价，涉及区域范围广，区域差异大，且受到多种环境因素影响，使用三阶段DEA 模型分析优势明显。

1.3 投入产出指标选择

笔者研究的规模经济依据许庆等[5]给出的定义，即认为规模经济是建立在适度规模基础上的。关于适度规模的界定，不同学者依据研究角度不同确定了不同的评价指标。王国敏等[24]选定直接投入、间接投入、劳动力投入以及土地投入作为投入指标，选定农民的年收入以及粮食产量作为产出指标，研究四川山地丘陵地区的农地适度规模有效性。高雪萍等[25]针对江西粮食主产区家庭农场选取土地经营规模、劳动力投入、生产性成本投入为投入指标，家庭农场生产性经营收入为产出指标。综合上述，土地、资本、劳动为农业生产的主要要素投入，建立了如表1 所示的农业投入产出指标体系。土地投入为农业土地生产经营规模，用农作物总播种面积表示，资本投入用化肥、农膜及机械等生产性成本投入表示，劳动投入用乡村从业人员这一指标表示。产出综合考虑产量和产值2 个因素，确定为农业总产值、主要农作物产量（本研究主要统计当年粮食总产量）为产出指标。

表1 投入产出指标选择与统计

目前决策单元31 个，投入产出指标7 个，满足决策单元的数量是投入产出指标的至少2 倍以上的基本要求，因此，适宜采用DEA 效率分析。

1.4 环境因素指标选择

根据三阶段DEA 分析的主要思路，需要剔除随机干扰因素后再进行效率评价。因此，在进行SFA 建模时，考虑农业生产条件，从经济、资源禀赋、生态环境、政府支持等4 个方面考虑外部不可控因素，选择人均GDP 作为经济因素，土地质量评级（主要通过农业普查数据中各省地块评级及对应面积进行加权平均计算，得出各省土地质量综合水平）作为资源禀赋因素，受灾率（当年农业用地受灾面积与农作物播种面积之比）作为生态环境因素，单位耕地面积政府支出（政府当年在农林牧副渔上的财政支出与农作物播种面积之比）作为政府支持因素。

2 结果与分析

2.1 基于三阶段DEA 模型对全国各省 （直辖市）农业经营效率综合评价

基于DEA-BCC 模型，结合表1 农业指标体系，应用DEAP 2.1 分析工具对全国31 个省（直辖市）2017 年农业经营投入产出效率进行分析，结果表明（表2），全国农业生产经营的综合技术效率均值为0.936，纯技术效率均值为0.959，规模效率均值为0.976。全国31 个省（直辖市）中，北京等17 个省（直辖市）处在农业生产经营前沿面上，其余9 个省（直辖市）规模效率大于纯技术效率，5 个省（直辖市）规模效率小于纯技术效率。处在农业生产前沿面上的省（直辖市）占全国的54.84%，它们的农业生产经营既是技术有效又是规模有效，即实现了规模经济，而其余各省农业生产经营的技术效率和规模效率均存在一定的改进空间。

表2 全国31 个省（直辖市）农业生产投入产出效率值

此外，除了综合技术有效的17 个省表现为规模报酬不变外，河北等8 个省表现为规模报酬递减，其余6 个省均表现为规模报酬递增。

利用Frontier 4.1 软件，以计算得出的决策单元5 个投入变量的松弛变量作为因变量，将人均GDP等4 个环境变量作为自变量进行SFA 回归（表3），大部分因素均通过1%或5%的显著性检验，且5 个模型均通过1%的LR 单边检验，说明模型变量选取合理，第二阶段的SFA 分析也是必要的。

表3 第二阶段SFA 回归结果

2.2 各环境变量对农业要素投入的影响

经济发展水平对提高农业规模经济效率具有正向作用。以人均GDP 衡量的经济发展水平与机械总动力、从业人口、塑膜使用量投入冗余变量呈显著负相关，说明经济发展可以显著减少以上各项投入冗余。正如何炫蕾[26]在其研究中提到，一个地区经济发展水平与农业生产率呈显著正相关。经济发展水平的提高可为农业发展提供充裕的资金支持，促进结构优化，对提高农业产业生产效率有益，从而减少依靠加大要素投入带来的低效农业增长方式。

土地质量对实现农业规模经济效率具有正向作用。土地质量与塑膜使用量呈显著正相关，而与机械总动力、从业人口投入冗余变量呈显著负相关。土地质量水平高为设施农业发展提供基础条件，而设施农业投入中塑膜是其中不可忽视的一类。土地质量与塑膜等设施农业投入冗余变量呈正相关，土地质量的提高为增加设施农业生产投入提供可能。依据土地特征选择适当的覆膜方式可以有效提高作物产量[27]。此外，土地质量的提高在导致设施农业生产投入增加的同时，会减少劳动力和机械设备的投入冗余。周晶等[28]研究证实，由于地形是造成农业机械化水平区域差异的主要因素，地形阻隔使得农机具购置补贴政策实施初期的阻隔效应大幅度跃升；而土地资源中平地占地越大，越有利于农机效率提高[24]。所以，土地质量越高越利于现代农业发展，可以有效提高投入产出效率，减少低效投入的农业增长方式。

自然灾害加大了农业要素投入冗余。自然灾害率在机械总动力、从业人口、塑膜使用量3 个模型中的系数均为正，且呈现显著正相关。显然，自然灾害发生率的提高会增加农业生产各项投入量。

过度加大政府对设施农业的投入不利于规模经济的实现。以单位耕地中政府对农林水利等财政支出评价政府农业支持水平，仅进入了塑膜使用量这一个回归方程，且系数为正，说明政府的财政支持会增加设施农业投入，该项投入冗余增大，可能会对农业生产投入产出效率提高有反作用。颜聪聪等[29]也证实了支农财政支出对投入冗余放大效应明显。

显然，不同环境变量对农业生产投入产出效率的影响方向存在差异，包含了环境影响的效率评价有可能会得出对农业生产决策单位不恰当的评价。因此，有必要对原投入变量进行调整，使调整后的各决策单元处于相同的环境。

2.3 剔除环境影响因素对现有规模下农业经营效率评价

再次应用DEAP 2.1 软件，对5 个农业生产投入变量进行有效调整并测算效率结果显示（表2），我国31 个省（直辖市）农业投入产出效率在调整前后发生变化，综合技术效率均值由调整前0.936 下降到调整后0.866，纯技术效率均值由0.959 下降到0.925，规模效率均值由0.976 下降到0.925。可见，剔除环境因素影响后的各省（直辖市）农业生产综合技术效率、纯技术效率和规模效率均值均有所下降。因此，处在较好环境的省（直辖市）农业规模经营效率存在被高估的风险。

2.3.1 投入产出综合技术效率下降 全国31 个省农业生产综合技术效率在调整前后有较大变化，绝大多数省（直辖市）调整后的农业生产整体效率低于调整前。调整前，北京等17 个省（直辖市）农业生产处在生产前沿面，它们既是技术有效又是规模有效，即实现了规模经济；而调整后变为辽宁等13 个省（直辖市）处在生产前沿面。调整前后综合技术效率变化最大的为北京和上海，效率值变化超过0.6。

2.3.2 投入产出纯技术效率下降 纯技术效率用来衡量在规模既定情况下，农业技术、生产区划等纯技术原因所导致的农业生产效率变化的程度。目前，调整后的纯技术效率值普遍小于调整前，对大部分省份来说，未考虑较差的环境因素影响，导致高估了规模经济的存在。调整前后纯技术效率变化最大的为上海，调整后的效率值比调整前小0.45。

2.3.3 投入产出规模效率下降 规模效率用来衡量决策单元目前的生产规模与最优生产规模的差距，规模效率值越接近于1，生产规模越优。而全国大部分省份调整后的规模效率值均小于调整前，即受到较差环境因素影响的省份可能造成规模效率评价被低估。

2.3.4 实现规模报酬的省份有所减少 第一阶段DEA 分析中综合技术效率得分为1 的省份有17 个，第三阶段DEA 分析中综合技术效率得分为1 的省份减少为13 个，显然考虑了环境影响后，全国仅有13 个省份目前农业实现了规模经济。

3 结论与讨论

本研究利用全国31 个省（直辖市）农业生产相关数据，评价得出目前各省（直辖市）农业生产规模效率及综合效率，对目前我国农业整体规模经营效率进行系统探究，结果表明，建立在适度原则基础上的规模经济在我国农业生产领域客观存在，但大部分省份在2017 年末农业生产规模经营效率未实现规模经济。经济发展水平、土地质量、自然灾害和财政支持等环境因素会影响农业规模经营效益的评价，剔除这些因素后，到2017 年末全国仅有13 个省份实现了农业规模经济。而处于较好经济发展水平、土地自然资源等环境中的区域可能存在对规模经营效率高估的风险。

农业领域的规模经济虽客观存在，但不如其他领域表现的那么突出。研究表明，到2017 年末全国有17 个省（直辖市）实现了农业规模经济，占全国的54.8%，考虑可能影响规模经济效率评价的环境影响因素后，仅有13 个省（直辖市）实现了农业规模经济，仅占全国的41.9%。农业规模经济之所以表现不如其他领域突出，与农业自身的产业特征有关，农业生产规模的合理变动是以要素的合理流动为前提的，而农业生产要素在流动上存在困难。本研究基于投入产出模型分析各省DEA 效率值，其中农业生产所必须的投入要素中，土地作为生产要素本身就存在难以流动的特点。从事农业生产的人力资本投入在短期内也相对固定、不易调整。此外，影响DEA 评价的环境因素，如土地质量等级、自然灾害等也具有较强的地域性特征，且难以改变。研究中第二阶段SFA 回归结果也显示，自然灾害加大了农业要素投入冗余，政府过度加大设施投入并不利于规模经济的实现。因此，农业规模经济的实现与土地产权制度改革不可分割，要实现土地规模经营，需要加快土地流转；在农业结构化调整中应积极推进“三变”改革，推动土地连片种植；考虑各类要素资源的有效配置，合理调整投入要素结构；此外，建立灾害预警机制，提高防灾抗灾能力；有效提升农业生产效率与效益。

由于本研究所研究范围涉及全国农业整体发展情况，尽管考虑了数据的可靠性和预测的科学性，但是由于统计数据涉及不同农产品和经营主体，统计口径无法保证完全一致，会给结果带来一定的偏差或具体操作中的困难；此外，研究对象的数据样本主要为全国31 个省（直辖市）的年度宏观数据，部分普查数据缺少最新的统计数据导致趋势研究不足。基于上述存在的问题，未来的研究将在总体分析基础上，按照作物类型、经营主体进行分类研究，明确不同作物经营效率评价指标体系的建立和要素投入标准。另外，通过追踪研究，分析随着时间推移，相关政策的出台和使用后，对当地农业整体规模效率、不同作物规模效率产生影响，其影响变化趋势可进行跟进研究并补充现有研究的不足。