基于DEA模型的江苏省农业机械化效率分析

刘蔚然 刘 婷

（南京财经大学红山学院，江苏 南京 210000）

0 引言

随着我国城镇化程度不断提升，农村劳动力持续向城镇转移，农村人口老龄化问题进一步加剧，人口红利逐步消失，这对我国的农业可持续发展和粮食安全构成了一定程度的威胁。要想实现农业产量的不断增长，解决农村劳动力不足问题，提高农业生产效率，就必须促进传统农业向现代农业转变，提高农业机械化水平。农业机械化是农业现代化的重要组成部分。习近平总书记强调，要把发展农业科技放在更加突出的位置，大力推进农业机械化、智能化，给农业现代化插上科技的翅膀。没有农业机械化，就没有农业农村现代化。农业机械化是提高农业综合生产力的基础，是推进农业农村现代化的必要手段，是实施乡村振兴战略和保障粮食安全的重要支撑。

江苏省是农业大省，是我国重要的粮食主产区。江苏省农业机械化水平发展总体水平较高，但还存在一些矛盾和问题亟须破解。例如，部分农作物品种多、规模小，不适合机械化作业；部分地区农业机械装备有效供给不足，低端农机装备过剩，高端农机供给不足；当地缺乏推行农业机械化的基础条件建设，导致农机作业难、保管难、维修难。要解决这些矛盾和问题，相关部门就需要加大工作力度。基于此，笔者在分析江苏省农业机械发展水平和农业机械化效率的基础上，提出解决问题的措施和方法。

1 文献综述

目前，已有不少学者对我国农业机械化效率进行研究并发表了文献。王明芳等［1］较早探讨了农业机械化的相关问题。余世勇等［2］运用DEA-Windows模型对我国31个省（自治区、直辖市）的农业机械化效率进行分析，研究发现我国农业机械化效率处于较低水平且区域差距大，需要注重农业机械的充分利用及机械化效率的提高。曹卫华等［3］运用DEA-Tobit两步法分析了江苏省部分地区农业机械化生产模式的效率。虞松波等［4］、王丹等［5］均研究了农业机械化对粮食生产效率的影响。也有不少学者探讨了农业机械化效率对水稻、小麦、玉米、甘蔗、油菜和棉花等农作物产量的影响。

现有的研究侧重于对农业机械化发展影响因素的研究，以及对农业生产效率、农业能源使用效率、粮食和棉花等农作物农业机械化效率的分析，关于近年的省域、市域层面的农业机械化效率的研究相对较少。为有效测度江苏省近年的农业机械化效率情况，笔者利用数据包络分析法（DEA），选取相应的投入产出指标，对江苏省9个地级市2015—2020年农业机械化效率评估，并针对实证研究结果，提出提高江苏省农业机械化水平的建议。

2 实证研究及分析

2.1 方法介绍及指标选取

数据包络分析法（DEA）是一种重要的效率研究方法。该方法建立在相对效率评价的基础之上，对每个决策单元（DMU）投入产出指标进行权重赋值，确定生产前沿面，以判断各决策单元DEA是否有效，并指出改进的方向。该方法适用于多投入、多产出、较为复杂的单元绩效评价，不需要建立相关函数，也不需要人为设置相关指标权重，在缩小误差、精简算法等方面有着一定的优越性。Charnes等［6］提出了经典的DEA-CCR模型，但CCR模型建立在规模报酬不变的假设基础上，在实际应用中有着较大的局限性。因此，许多学者根据研究需要，不断改进传统的DEA方法，提出各种模型，如BCC模型、FG模型、ST模型等［7］。改进后的DEA模型被广泛应用于企业管理、城市建设、金融行业、农业领域等。在综合相关学者研究成果的基础上，笔者运用DEA-BCC模型对江苏省农业机械化效率进行研究。相较于CCR模型，BCC模型更考虑生产经营活动中的多种不确定因素，放宽规模报酬不变的假设，并将综合技术效率进一步分成纯技术效率和规模效率。在规模报酬可变的条件下，假设有n个决策单元，设投入要素数量为m，产出要素数量为s，（xji，yrj）表示第j决策单元的第i种投入要素和第r种产出组合，Vi和Ur分别表示投入要素与产出要素的权重，u0反映规模情况（u0＞0，表示决策单元规模报酬递减；u0＜0，表示决策单元规模报酬递增；u0=0，表示决策单元规模报酬不变），则投入产出向量组可表示为

对于任意决策单元k，其效率可表示为

式（1）（2）（3）（4）（5）中：Ur>0，Vi>0；r=1，2，…，s；i=1，2，…，m；j=1，2，…，n。

综合相关文献，为保证投入产出指标选取的综合性、客观性、可比性，笔者选取农业机械总动力（万kW）、大中型拖拉机数量（台）、联合收割机数量（台）作为投入指标，将农业产值（亿元）作为产出指标。因各市年鉴统计项目不一致，最终选定南京市、苏州市、无锡市、常州市、镇江市、泰州市、徐州市、宿迁市和淮安市9个市的数据作为研究样本。所有数据均来自各市的统计年鉴。

2.2 实证结果分析

运用DEAP2.1软件对江苏省9个地级市的农业机械化投入产出数据进行分析，各市的效率均值如表1所示。

表1 2015—2020年江苏省9个地级市农业机械化效率

由表1可知，江苏省9个地级市2015—2020年的农业机械化综合技术效率、纯技术效率和规模效率的均值分别是0.881、0.979和0.900，说明江苏省9个市的农业机械化水平整体较高。目前，淮安市的农业机械化综合技术效率、纯技术效率和规模效率已经达到最优状态，各效率指标的历年均值均为1.000，规模收益保持不变。除常州市、淮安市外，其他城市的农业规模收益均为递增，说明各市的农业机械化水平逐步提升，若各市在原有投入的基础上能适当增加投入量，产出量将会有更高比例的增加，农业机械的利用效率也会越来越高。常州市的农业机械化规模效益为递减，说明仅仅在原有投入的基础上增加投入量，不会带来更高的产出，此时没有增加决策单元投入量的必要。因此，常州市要结合自身的农业生产和农业机械的实际情况，调整相关农业资源的投入组合，合理分配，优化农业生产布局，从而进一步提高农业机械化效率。

从各个效率指标看，9个市的机械化效率水平呈现一定的差异。3个指标中，综合技术效率的均值最低，只有0.881，说明江苏省农业机械化水平整体还有一定的上升空间。9个市中，只有淮安市的综合技术效率值达到1.000，宿迁市和徐州市的综合技术效率水平还处于较低水平，分别为0.660和0.649，说明这2个城市的农业机械化水平和其他城市相比还有较大的提升空间。各市的纯技术效率均值为0.979，均值水平较高，其中南京市、常州市、徐州市和淮安市的纯技术效率均值处于最优状态，镇江市的纯技术效率值较低，为0.887。从规模效率看，依旧是宿迁市和徐州市的规模效率水平较低，历年均值低于0.700，而其他城市的规模效率均值都在0.900以上。从数据结果看，宿迁市和徐州市应一进步加大农业机械的投入，提高农业机械化水平和农业机械化规模。

3 提高江苏省农业机械化水平的建议

3.1 推动农业基础设施宜机化建设

从实证数据可以看出，江苏省部分城市农业机械化规模效率较低导致了农业综合技术效率的降低，说明发展规模农业、优化区域农业布局、推进农业专业化生产，即推动农业基础设施宜机化建设十分有必要。第一，相关部门要进一步引导土地规模经营，在把握好适度原则的基础上，确定当地土地规模经营的标准，通过完善土地流转机制，鼓励土地经营权流转、代耕代种、生产托管等，发展多形式的规模经营。第二，相关部门要完善各项配套服务，促进农村土地经营权流转、交易的规范化。第三，相关部门要建立健全监督与风险防范制度，提高土地流转准入门槛，保护流转双方的权益，为农业基础设施宜机化建设提供保障。

3.2 加大农业机械化的投入力度

研究结果显示，江苏省有7个市的农业机械化规模收益呈现递增态势，说明加大农业机械化的投入可以进一步提升农业机械化效率。第一，相关部门要继续加大对农业机械化的资金投入，发挥补贴资金效益，通过增加农业机械燃油补贴、优化补贴机具分类分档扩大补贴机具种类和范围等方式持续加大农机购置补贴力度。第二，相关部门可以创新农业机械扶持手段，在财政补贴的基础上，适度引入更多的社会资金进入农机领域，完善对大中型农机的贷款、担保、融资租赁管理方法，减轻农民购机负担。第三，相关部门要完善农业机械的报废更新制度，如以旧换新、增加补贴等方式，加快农业机械的更新换代，并促进新型、高端大型机械的发展。

3.3 开展农机人才培育行动

当前形势下，推广智能化、复合型农业机械是进一步提高农业生产效率、提升农业机械化水平的必然选择。农业机械操作人员的素质水平是影响农业机械运作效率、作业效益和使用寿命的关键因素。因此，实施农机人才培育行动是提高农业机械化效率的重要保障和支撑。农机人才的培育要坚持“农教联合”培养方式，进一步创新“所校联动”的合作机制，针对农业院校学生提供农机培训、考证、继续教育等服务，全方位拓展人才输送渠道，引导大学生更多地关注农机、扎根基层、服务农业。

3.4 完善现代服务，推动数智农机应用

江苏省农业机械化效率的进一步提升离不开信息技术的支持。相关部门应充分利用各种技术手段，构建共创、共享、共用的新型服务体系，进一步整合农机研发、推广、作业、维修服务平台，积极示范推广新技术、新装备。此外，相关部门要进一步围绕数字化、智能化、智慧化的目标，加快培育农机作业、维修、供应等服务市场，推动数智农机在农村各类农业场所的实际应用，推进江苏省农业机械化水平的进一步提升。