大别山区农业生产要素效率研究

黄 梅,颜 俊，郑衡泌

(1.福建师范大学地理科学学院，福建 福州 350007； 2.信阳师范学院地理科学学院，河南 信阳 464000)

农业是国民经济发展的基础产业，对促进经济发展和稳定社会有重要作用．近几年，由于全球新冠疫情的持续爆发，粮食安全问题更加凸显[1-2]．大别山区作为我国重要的农耕区和粮食生产基地，该地区粮食产量呈“V”字形发展轨迹，出现不稳定发展态势[3]．因此，提高大别山区农业生产要素效率，对解决大别山区人地矛盾、保障国家粮食安全具有重要意义．

农业生产效率研究是学术界研究重点课题，目前国内外学者对农业生产效率的研究，主要集中于以下方面：(1)在效率测算方法上．1978年，美国运筹学家Charnes等[4]首次提出数据包络分析效率测算方法．Shafiq等[5]利用DEA方法测算巴基斯坦地区棉花生产效率．姚晓洁等[6]利用DEA方法测算皖北地区农业生产效率．(2)对不同农作物生产效率测算上．任传堂等[7]对1978—2017年期间闽台渔业生产效率进行测算，探讨“双重开放”对闽台渔业生产效率的影响．刘军华等[8]测算农户种植业生产效率，发现其生产效率总体偏低．曲朦等[9]基于河南、宁夏两省农户小麦生产效率，分析了耕地流转对小麦生产效率的影响．(3)在对农业生产效率测算范围上，多集中于宏观尺度．Wagan等[10]从国家层面比较了中国和巴基斯坦的农业生产效率，结果表明中国的农业生产效率总体上高于巴基斯坦．Ray等[11]从地区层面测算印度各地区农业生产效率，关注在农业机械、化肥等农业生产要素的投入效率．郭思源等[12]对黑龙江垦区农业生产效率进行测算．卞圣凯等[13]从省域层面对东北地区农业生产效率进行测算，认为不同地区农业生产效率差异显著．崔海洋等[14]从省域层面对长江经济带地区农业生产效率进行分析，认为四川省和江苏省处于效率前沿．

综上，国内外研究多采用数据包络分析，从不同地域层面对农业生产效率进行特定时间段的分析．但大多数学者从省域等宏观角度对某一地区的农业生产效率进行研究，较少从县域等微观视角对地区农业生产效率进行分析．目前对大别山区农业的研究，主要是基于省的角度对大别山区农业发展进行研究，如殷君伯等[15]对安徽省大别山贫困地区农业发展战略的研究．本文从县域角度，选取大别山区33个县(市)2006—2019年期间农业投入产出数据，运用DEA-BCC模型分析其动态特征和静态特征、并找出低效地区原因及调整方向，为大别山区各县农业发展提供借鉴．

1 研究区域、研究方法与数据来源

1.1 研究区域

大别山区(30°N～32 °N ，114°E～117°E)，处于中国南北过渡带，总面积约7.2万km2．在行政区划上地跨安徽、河南、湖北三省的35个县(市)．该区域北达黄河，南临长江，淮河流域贯穿其中，是亚热带向暖温带转换的过渡地带[16]．该区域南部以大别山为主体，北部以黄淮平原为主，地理差异显著，农业类型丰富．大别山区是重要农耕区和粮食基地，据统计，该山区2019年农业从业人员966.41万人，粮食种植面积 3 500.93 khm2，粮食产量1 456.23万t．

1.2 研究方法

DEA方法的思想核心是数学规划法，是运筹学家Charnes、Cooper、Rhodes于1978年提出来的，并不断地被进行补充完善，其主要分析具有多投入和多产出同类决策单元的生产效率．其中CCR模型是在规模报酬最佳的前提下进行效率测算，但实际上由于市场竞争等不确定因素都会引起规模变化，从而对整体技术效率产生影响．BCC模型考虑到这一因素，把规模效率从综合效率中分解出来．本文基于农业生产现实情况，选择投入角度规模报酬可变的BCC模型．假设有z个决策单元(简称DMU),每一个决策单元有m种投入和n项产出，则BCC模型可以表示为：

minθυ

在模型中Xj=(X1j,X2j,X3j,…,Xmj)，Yj=(y1j,y2j,y3j,…,ynj)分别表示投入的要素和产出的产品.模型中的X0、YO分别表示为生产单元的投入和产出向量.通过对非有效单元引入松弛变量S-和S+，S-表示决策单元为达到DEA有效值应减少的投入量，S+表示为达到DEA有效应增加的产出量.其模型表示为：

minθυ

1.3 指标选取与数据来源

农业生产效率的科学评价需要建立合理的评价指标体系，从而能够反映出农业生产效率实际状况．指标的选取要综合性的反映农业生产领域的投入产出情况、科学性，指标之间不能有太强的关联，以及指标现实的可获得性和准确性来选取．本文结合前人对农业生产效率研究指标的选取，以及指标的可获得性和农业生产的实际情况选择可以反映农业生产状况的指标[17-18]．大别山区35个县(市)中，安庆市辖区和黄冈市辖区农业生产指标的缺乏，故选择其余33个县(市)2006—2019年14 a间的投入产出数据．农业生产一般需要投入土地、劳动力、技术、资本等要素，因此投入要素选择了粮食播种面积、农业劳动力、农业机械总动力、化肥使用量以及农药的使用量，选择反映大别山区经济发展状况的粮食总产值和社会发展状况的粮食总产量作为产出指标．

以上指标主要来源于历年来安徽省、河南省、湖北省的省统计年鉴、中国县域经济年鉴和各市的统计公报．

2 实证分析

2.1 大别山区农业生产效率时间序列分析

效率是投入和产出的比例，为实现高效率，生产单位需要用最少的投入获得最大产出．农业生产综合效率是衡量农业生产过程中各种投入要素的利用程度，综合效率高的年份说明生产要素利用较充分，能够实现生产有效和可持续发展．为了解大别山区多年以来的农业生产效率状况，对大别山区2006—2019年的农业生产投入产出数据进行整理，用Deap2.1软件计算分析．由表1可知，大别山区在样本期间整体效率较好，综合效率值达到有效的年份占比约78.6%，表明农业生产在当前的技术和管理水平下投入和产出比例合理．但在2013年、2014年及2016年中，大别山区农业生产处于无效状态，但综合效率值在0.9以上，虽然未达到有效值，仍处于高效率状态，表明从整体来看大别山区农业生产效率各年份差别较小，只需要做出适当的调整．

农业生产发展的纯技术效率是指在当前的技术水平和管理水平下，农业生产中投入的资源利用效率状况．由表1得出大别山区农业生产在样本期间纯技术效率测算均值为0.999，2013年与2014年纯技术效率低于均值，表明其农业生产纯技术效率需要进一步提高，加强对农业生产技术的有效利用．规模效率是在当前的技术水平和管理水平下，农业生产实际规模与最佳规模的差异,计算得大别山区农业生产的平均规模效率是0.998，2014年与2016年大别山区规模效率低于均值水平，表明这两个年份，规模效率未达到合理水平，导致生产要素投入的浪费，2014年处于规模报酬递减状态，表明随着生产要素投入的增加，不会带来相应的产出的增加，从而导致资源利用低下．而2016年处于规模报酬递增状态，表明应增加投入要素，会带来产出相应的增加．

2.2 大别山区农业生产效率空间分布变化

以上从宏观角度对2006—2019年大别山区农业生产效率时间变化进行分析，为更进一步分析大别山区农业生产的空间分布变化规律，选取2006年、2013年及2019年农业投入产出数据，计算出3个年份的综合效率值，并用Arcmap10.2对其进行可视化分析，如图1所示．

表1 2006—2019年大别山区农业生产效率Tab.1 Agricultural production efficiency in Dabie Mountain area from 2006 to 2019

图1 2006—2019年大别山区县域综合效率空间分布Fig.1 Spatial distribution of county comprehensive efficiency in Dabie Mountain counties from 2006 to 2019

由图1可知，在2006年，大别山区33个县(市)中，综合效率达到有效值的主要有罗山县、光山县等共17个县(市)，多分布于大别山区的西北地区，其行政区多属于河南省．2013年，综合效率达到有效值的共计16个县(市)，有效地区较2006年减少1个，且分布地区发生了变化，由2006年集中于大别山区的西北地区到分散分布，但按行政区划来看更多分布于河南省与湖北省．2019年，综合效率值达到有效的县(市)共计14个，在数量上较之2006年减少3个，且依然分散的分布于河南省与湖北省，而位于安徽省行政区内的大别山区部分的农业生产效率较低．从2006—2019年，综合效率有效的县域单元是逐渐减少的．而大别山区作为重要的粮食生产基地，其农业生产效率的持续下降，在当下随着经济的发展以及疫情持续性爆发中，更应该注重农业的可持续发展．

2.3 大别山区农业生产效率空间现状与调整

2.3.1 大别山区农业生产效率空间现状

为从微观视角进一步了解大别山区农业生产效率的空间现状，将大别山区2019年33个县(市)数据，代入Deap2.1计算，得出大别山区2019年农业生产综合效率、纯技术效率、规模效率以及规模报酬，如表2所示．

对大别山区2019年农业生产效率进行区域分析，由表2可得知，大别山区农业生产效率整体水平偏上，农业生产综合效率均值为0.874，其中纯技术效率均值为0.916，规模效率均值为0.953，表明农业生产综合效率低的原因更多是由技术和管理水平不当引起．六安市、霍邱县等14个县(市)综合效率值为1，处于DEA有效，表明农业生产在当前的技术和管理水平下投入和产出比例合理，且有效地区占比为42%．其中桐城市、怀宁县等县域综合效率在0.9～1.0之间，表明农业生产效率较高，做出稍微调整即可．而寿县、舒城县等县域的农业生产综合效率较低，表明这些县域的农业投入产出比例不合理，没有对农业生产要素有效利用，资源配置能力较低，未能实现农业可持续发展．非有效生产单元中，安徽省、河南省、湖北省县域分别占样本比例的30.3%，15.0%，0.9%，表明农业生产效率区域差异显著．

表2 大别山区2019年农业生产效率Tab.2 Agricultural production efficiency in Dabie Mountain area in 2019

对综合效率无效地区进行分析，可以发现舒城县、金寨县等13个县(市)综合效率无效多是由于纯技术效率低下引起的，表明应加强农业生产技术与管理的有效利用，从县(市)所属省份来看，所属安徽省的县域综合效率无效地区比例最高，14个县域中有11个县域无效，而湖北省10个县域中只有3个县域处于无效状态，从一定程度上也反映出农业的生产效率受不同地区政治经济发展水平有关．其中寿县、岳西县、信阳市、团风县4个县(市)综合效率无效，更多是由于其规模效率低下引起的．表明在2019年期间农业生产未处于一个合理的规模，未达到最佳规模水平．在对规模效率进行分析中，其中规模报酬不变的有六安市、霍邱县等14个县(市)．寿县、桐城市等6个县(市)处于规模报酬递减的状态，表明即使增加投入要素也不能带来产量和产值的增加，应减小投入规模．而金寨县、怀宁县等11个县(市)处于规模报酬递增状态，表明增加要素投入会带来产出的相应增加．

2.3.2 大别山区农业生产松弛变量调整分析

为进一步分析无效地区农业生产效率低效原因及改进措施，还需对无效地区的农业生产的具体投入产出要素的松弛变量进行分析．因此本文在总体对大别山区农业生产效率现状分析之后，通过对2019年大别山区无效地区的投入产出松弛变量进行分析，找出低效原因及具体措施(见表3)．

表3 大别山区农业生产松弛变量分析 Tab.3 Analysis of agricultural production slack variables in Dabie Mountain area

通过对非有效县域详细结果分析，可看出大别山区农业生产中处于DEA无效区域有着一定的投入过多和产出过少，表明该地区未对资源进行有效利用，需进行调整才能达到有效DEA值．DEA模型中，总的松弛调整量是径向改进量与松弛改进量之和，由此得出表3的松弛调整量．从表3可看出安徽省县域农业生产投入要素冗余严重，其次是河南省和湖北省．其中寿县、岳西县、固始县、息县、团风县、英山县虽然不在有效生产前沿面上，但在农业生产中，既没有投入要素冗余也没有产出不足情况，使DEA值无效原因主要是规模效率较低，需要适当的调整生产规模．其中信阳市辖区生产要素投入过多，而产出没有不足，表明这些生产单元在生产过程中没有对资源有效利用，应提高降低成本的意识，改变粗放模式的农业经营方式，提高资源利用效率．舒城县、金寨县、桐城市、怀宁县、枞阳县、潜山县、太湖县、宿松县、商城县、淮滨县、红安县、罗田县不仅存在投入冗余，也存在产出不足，在今后的农业生产过程中，不仅要对农业投入要素更加高效利用，还应注意产出量的增加，才能使总体上的农业生产效率提高．综上所述，非有效县域农业生产低效，不仅对资源投入过多，造成浪费，也没有充分利用现有资源，得到相应的产出．

3 结论与建议

对大别山区33个县(市)2006—2019年农业生产效率进行DEA分析，得出如下结论：大别山区农业生产效率整体较好，综合效率、纯技术效率、规模效率均值分别达到0.997、0.999、0.998，仅有3年未达到农业生产单元有效；从分布区域来看，综合效率有效县域由集中于大别山区西北部到较为分散分布，但多分布于河南省、湖北省辖内，非有效县域多集中于安徽省辖内；从2019年农业生产效率状况来看，大别山区县(市)综合效率、纯技术效率、规模效率均值分别为0.874、0.916、0.953，综合效率较低多，更多是由纯技术效率低效引起．未到达农业生产单元有效共有19个县(市)，占总体样本54.5%，其中有13个县(市)综合效率无效多是由于纯技术效率低引起，另外6个是由于规模效率低引起；多数非有效县域单元投入要素冗余，产出不足，导致资源未充分利用．

大别山区农业生产仍有较大提升空间，为提高大别山低效地区农业生产效率，本文从县(市)角度提出以下建议：舒城县、金寨县、枞阳县、潜山县、宿松县、望江县农业生产纯技术效率较低，应加大农业科技投入，培养农业科技人才，提高当地农业技术水平和管理水平；桐城市、怀宁县、枞阳县、潜山县、太湖县、宿松县、望江县投入要素冗余，应促进地区农业集约化，降低投入成本，减少化肥、农药等的使用，提高农业机械化水平；岳西县、固始县、息县、团风县、英山县农业生产规模效率低下，应加大政府对地区农业支持，提高农民收入，促进当地农业规模化发展．