基于三階段D E A模型的蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率分析

王文娟，肖小勇

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，武漢，430070）

基于三階段D E A模型的蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率分析

王文娟，肖小勇

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，武漢，430070）

傳統(tǒng)DEA模型無法剝離環(huán)境效應(yīng)和隨機(jī)誤差對效率值的影響。為了測算同質(zhì)生產(chǎn)環(huán)境下的蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率并進(jìn)一步探究促使技術(shù)效率估計產(chǎn)生偏誤的因素，運用三階段DEA模型對227戶蔬菜生產(chǎn)微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。分析結(jié)果表明，戶主年齡、是否加入合作社和進(jìn)行過技術(shù)培訓(xùn)等環(huán)境變量和隨機(jī)誤差通過增加投入松弛變量浪費而顯著降低農(nóng)戶蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率，而管理的不合理加劇了效率損失；總體來說蔬菜種植處于規(guī)模報酬遞增階段，在同質(zhì)經(jīng)營環(huán)境下，蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率低下的原因是規(guī)模效率低下。在此基礎(chǔ)上，提出發(fā)揮合作社在蔬菜生產(chǎn)中的作用、貫徹技術(shù)培訓(xùn)政策和提高蔬菜生產(chǎn)的規(guī)模等建議。

三階段DEA模型；環(huán)境效應(yīng)；隨機(jī)誤差；蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率

王文娟（1974-），女，碩士，研究方向為企業(yè)管理，

電話：18986120139，

E-mail：njwwj2004@mail.hzau.edu.cn

肖小勇（1987-），男，博士，研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理

近10 a來，我國蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展成就十分顯著。據(jù)農(nóng)業(yè)部農(nóng)情統(tǒng)計，2010年全國蔬菜播種面積1 900萬hm2，相對于2000年的1 527萬hm2增長了24.4%；總產(chǎn)量6.51億t，相對于2000年的4.24億t增長了53.5%。眾多學(xué)者比如周端明[1]、全炯振[2]、方鴻[3]認(rèn)為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的源泉主要是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的增加和要素生產(chǎn)效率的提高。然而，目前我國農(nóng)業(yè)發(fā)展具有一個明顯特征，即農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長過多的依賴于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入的增長。這一特征在蔬菜產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中表現(xiàn)尤為明顯。鑒于我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源的有限性和過多使用某些生產(chǎn)要素 （如農(nóng)藥、化肥等）的環(huán)境有害性，這種依靠投入增加的粗放型蔬菜種植方式顯然是不可持續(xù)的。因此，今后我國蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展必須更多地依靠蔬菜生產(chǎn)效率的提升。

國外學(xué)者運用各種方法對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和蔬菜技術(shù)效率進(jìn)行了大量的研究。Solow[4]運用總生產(chǎn)函數(shù)對美國1909-1949年的技術(shù)效率變化進(jìn)行了測量，認(rèn)為此時期的技術(shù)效率變化是中性的。Wilson等[5]對英格蘭東部小麥農(nóng)民的技術(shù)效率進(jìn)行了研究，研究認(rèn)為，利潤最大化和關(guān)心維護(hù)環(huán)境對技術(shù)效率有顯著的正向影響，而且農(nóng)場規(guī)模的提高和信息的檢索與技術(shù)效率有緊密聯(lián)系。Bozoglu等[6]運用隨機(jī)前沿函數(shù)對土耳其Samsun省的蔬菜農(nóng)莊技術(shù)效率進(jìn)行了測量，并且探索了影響技術(shù)非效率的因素，基于研究結(jié)論，Bozoglu等提出了提供農(nóng)民培訓(xùn)項目、提高農(nóng)民受教育程度以及普及信用卡使用等建議。

國內(nèi)學(xué)者運用DEA方法對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和蔬菜技術(shù)效率的測量起步較晚。時悅等[7]研究了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，并深入分析了影響全要素生產(chǎn)率的主要因素。李然等[8]運用Malmquist指數(shù)法對油菜生產(chǎn)率增長情況進(jìn)行了分析。李然等[9]利用三階段DEA模型對我國的油料生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行了分析。結(jié)果顯示剔除了外部環(huán)境和隨機(jī)誤差影響的三階段DEA比二階段DEA效率估計更加精準(zhǔn)。國內(nèi)研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的文獻(xiàn)很多，但是關(guān)于蔬菜技術(shù)效率的研究卻很少。李勤志等[10]運用DEA方法對我國馬鈴薯的生產(chǎn)效率進(jìn)行了分析。張濤[11]同樣運用DEA方法比較了中日兩國蔬菜生產(chǎn)效率，得出我國蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率低于日本技術(shù)效率的結(jié)論。徐家鵬等[12]運用DEA的方法對我國2003-2008年蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行了研究，根據(jù)東中西和各時區(qū)的技術(shù)效率情況提出了進(jìn)行科普教育和普及科學(xué)施肥技術(shù)等建議。上述關(guān)于蔬菜技術(shù)效率的研究文獻(xiàn)均使用一階段DEA或者二階段DEA進(jìn)行研究。一階段和二階段DEA模型最大的不足是無法剝離環(huán)境效應(yīng)和隨機(jī)誤差對效率值的影響，而環(huán)境效應(yīng)和隨機(jī)誤差將會導(dǎo)致效率估計出現(xiàn)偏誤。在現(xiàn)有蔬菜的研究文獻(xiàn)中還沒有運用三階段DEA方法對蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率及其影響因素的分析。為了剝離環(huán)境效應(yīng)和隨機(jī)誤差對效率值的影響進(jìn)而更準(zhǔn)確的測度蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率，了解我國蔬菜生產(chǎn)的資源利用水平，同時為蔬菜生產(chǎn)者提供管理改進(jìn)、效率提高的依據(jù)，本文擬采用三階段DEA模型對我國蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行實證分析。

2 研究方法及數(shù)據(jù)說明

2.1 三階段DEA模型

三階段DEA模型是由Fried等提出能夠更好地評估 DMU（Decision making unit）效率的方法[13]。第一階段運用DEA來計算生產(chǎn)者的初始效率。這一過程并不考慮生產(chǎn)者經(jīng)歷的操作環(huán)境和評估者遇到的統(tǒng)計噪音的影響。

第二階段運用SFA方法把第一階段生產(chǎn)者的效率的變異歸為環(huán)境效應(yīng)、管理非效率和統(tǒng)計噪音。SFA回歸模型的被解釋變量是第一階段產(chǎn)生的投入松弛變量 Sni=xni-Xnλ≥0，n=1…N，i=1…I （1）

xni為第一階段第i個生產(chǎn)者的第n種投入，Xn為X的第n列，Xnλ為第i個DMU的第n種投入值在效率前沿面的最優(yōu)映射。第二階段SFA回歸模型的解釋變量是K個環(huán)境變量Zi=[Z1i…ZKi]。建立第二階段 SFA 回歸模型：Sni=fn（zi；βn）+vni+uni，n=1…N，i=1…I （2）

fn（zi；βn） 為確定可行松弛前沿， βn為待估系數(shù)， vni+uni為誤差混合項。 假定 vni~N+（0，σvn2）反映統(tǒng)計噪音，uni≥0反映管理非效率。假定uni~N+（un，σun2），并且 vni，uni和 zi之間相互獨立。 （2）式中的 N個回歸模型能夠通過最大似然法估計出來。每個回歸方程中的待估參數(shù)為（βn，un，σvn2，σun2） 。 生產(chǎn)投入調(diào)整通過第二階段回歸結(jié)果構(gòu)建，方式如下：xAni=

在此式中xAni和xni分別代表調(diào)整后和調(diào)整前投入數(shù)量。式（3）右邊第一調(diào)整項使所有生產(chǎn)者在同一生產(chǎn)環(huán)境中生產(chǎn)，即觀察樣本中最不利環(huán)境。第二調(diào)整項使所有生產(chǎn)者遇到最壞的運氣。為了計算式（3），我們必須把式（2）中的統(tǒng)計噪音與管理非效率進(jìn)行分離，這樣才能得到每個生產(chǎn)者統(tǒng)計噪音估計值 vni。 借鑒 Jondrow 等[14]的方法：σ2=σu2+σv2，

式中f和F分別表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度和分布函數(shù)。

通過管理非效率的條件估計E （uni|vni+uni），我們能夠得到統(tǒng)計噪音的條件估計：E（uni|vni+uni）=Sni-

公式 γn=σ2un/（σ2u+σ2v） 表示技術(shù)無效率方差占總方差的比重。特別是當(dāng)γn趨近于1時，說明管理因素的影響占主導(dǎo)地位；而當(dāng)γn趨近于0時，則說明隨機(jī)誤差的影響占主導(dǎo)地位。

第三階段重新運用DEA方法計算調(diào)整后的數(shù)據(jù)。由于第二階段SFA回歸中環(huán)境效應(yīng)和統(tǒng)計噪音的影響已被剔除，第三階段的重新評估能夠提供更真實的管理效率。

2.2 樣本數(shù)據(jù)說明

本文所使用的數(shù)據(jù)來源于課題組于2011年3月對湖北省嘉魚縣進(jìn)行的蔬菜農(nóng)戶入戶調(diào)查。此區(qū)域生產(chǎn)的“兩瓜兩菜”具有很高的品質(zhì)和很好的口碑，享有“北有壽光，南有嘉魚”之盛名，被國家農(nóng)業(yè)部認(rèn)定為“全國無公害蔬菜生產(chǎn)基地示范縣”。由于我國蔬菜生產(chǎn)逐步由城郊向農(nóng)區(qū)轉(zhuǎn)移，嘉魚作為典型蔬菜農(nóng)區(qū)生產(chǎn)基地，研究該地區(qū)蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率對全國農(nóng)區(qū)蔬菜生產(chǎn)具有一定指導(dǎo)意義。在具體農(nóng)戶樣本的選擇上，本文主要選擇潘家灣鎮(zhèn)和新街鎮(zhèn)的農(nóng)戶，共取得有效樣本227戶。

本文將涉及蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率的變量分為3類，產(chǎn)出變量為蔬菜生產(chǎn)的年收入，投入變量包括肥料投入（元）、土地投入（畝）、勞動力投入（人）。環(huán)境變量有戶主年齡（歲）、戶主的受教育年數(shù)（年）、種菜賣菜年數(shù)（歲）、與最近集市距離（里）、戶主經(jīng)歷、是否加入合作社、有無借貸、是否有技術(shù)培訓(xùn)等8個。戶主經(jīng)歷、是否加入合作社、有無借貸和是否有技術(shù)培訓(xùn)都是虛擬變量，0代表 “無”，1代表“有”。

3實證分析——運用三階段DEA對227戶微觀數(shù)據(jù)的分析

3.1 隨機(jī)前沿結(jié)果解釋

第二階段SFA回歸以單邊非效率誤差組合的半正態(tài)假定為基礎(chǔ)。第二階段的分析利用軟件Frontier 4.1，結(jié)果如表1所示。

管理效率在肥料投入和土地使用過程中差異不大，然而環(huán)境因素和統(tǒng)計誤差對這兩個投入變量的影響很大。在勞動力投入過程中，隨機(jī)誤差的影響不顯著，但是管理效率的影響較大。這可能是因為肥料投入和土地使用過程中，加入合作社能夠為農(nóng)戶提供較為方便的肥料購買，技術(shù)培訓(xùn)能夠為農(nóng)戶提高科學(xué)施肥技術(shù)和科學(xué)整地技術(shù)。勞動力在農(nóng)村仍然過剩，過剩的勞動力更加需要提高管理效率。

戶主年齡、是否加入合作社對3種投入松弛變量來說都是有利因素。這可能是因為年齡越大的戶主成本收益的計算更加了然于胸，因而越偏向于節(jié)約生產(chǎn)成本。加入合作社能夠減少這3種投入松弛變量。由于合作社為社員提供改良種子、新產(chǎn)品開發(fā)、土壤分析、合理施肥用藥、農(nóng)機(jī)耕地收割、植物保護(hù)、農(nóng)產(chǎn)品檢測和質(zhì)量控制等服務(wù)。社員通過加入合作社能夠減少投入的浪費。

種菜賣菜年數(shù)、與最近集市距離、戶主經(jīng)歷、技術(shù)培訓(xùn)對3種松弛變量來說都是不利因素。種菜賣菜年數(shù)、戶主經(jīng)歷對3種松弛變量的影響與預(yù)期理論相悖。與最近集市距離越遠(yuǎn)就越容易產(chǎn)生投入冗余，造成投入的浪費。這與理論預(yù)期相符。這可能是因為與市場的距離越遠(yuǎn)，市場上的各種信息相對就會不靈通。在市場經(jīng)濟(jì)條件下，農(nóng)戶與市場的聯(lián)系越緊密，越容易消除市場信息不完全，擴(kuò)散成本就越低。技術(shù)培訓(xùn)會增加3種投入松弛變量的浪費。這可能是由于技術(shù)培訓(xùn)政策貫徹不到位或者技術(shù)培訓(xùn)政策實施過程中出現(xiàn)了某些問題所致。這與實際調(diào)查結(jié)果相符，絕大部分農(nóng)戶反映政府舉辦的技術(shù)培訓(xùn)沒有達(dá)到理想的效果，反而增加了農(nóng)戶的時間成本和“敷衍成本”。

相對于土地投入松弛變量和勞動力投入松弛變量，環(huán)境變量與肥料投入松弛變量的回歸系數(shù)總體來說較大，顯著性較強(qiáng)，即環(huán)境變量與肥料投入松弛變量的關(guān)系最為密切。這說明落后的施肥技術(shù)增加了投入冗余的浪費。提高蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率必須改善施肥技術(shù)。

3.2 調(diào)整前與調(diào)整后比較分析

剔除環(huán)境效應(yīng)和隨機(jī)誤差后的技術(shù)效率比未剔除時要低，且調(diào)整前后農(nóng)戶技術(shù)效率結(jié)構(gòu)差異較大。第二階段排除環(huán)境變量和統(tǒng)計誤差之后，農(nóng)戶的平均技術(shù)效率從0.34變?yōu)?.33，純技術(shù)效率從0.60變?yōu)?.78，規(guī)模效率從0.56變?yōu)?.43。技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率，本文純技術(shù)效率調(diào)整后上升，而規(guī)模效率調(diào)整后下降。

蔬菜農(nóng)戶生產(chǎn)規(guī)模效率低下在很大程度上制約著蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率的提高。第一階段和第三階段分別有218戶和223戶農(nóng)戶處于規(guī)模報酬遞增階段，不管調(diào)整前還是調(diào)整后，處于規(guī)模報酬遞增階段的農(nóng)戶均在96%以上。而處于規(guī)模報酬遞減和規(guī)模報酬不變的農(nóng)戶一共不足4%。這說明蔬菜種植農(nóng)戶的規(guī)模普遍較小。這可能是因為傳統(tǒng)露地栽培和小農(nóng)生產(chǎn)方式仍然存在，導(dǎo)致蔬菜生產(chǎn)規(guī)模小仍然制約著蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率的提高。

表1 隨機(jī)前沿估計結(jié)果

表2 第一階段DEA和第三階段DEA效率值對比

肥料投入松弛變量在調(diào)整前后始終最大，菜地投入松弛變量和勞動力投入松弛變量較小。調(diào)整前和調(diào)整后肥料投入松弛變量分別為424.81和325.95，而菜地投入松弛變量和勞動力投入松弛變量不管是在調(diào)整前還是在調(diào)整后均不足1。經(jīng)過第二階段剔除環(huán)境效應(yīng)和環(huán)境誤差的影響，肥料投入松弛變量有所減少，說明在肥料使用過程中，不利的環(huán)境和較壞的運氣導(dǎo)致肥料過多使用。調(diào)整后的肥料投入松弛變量完全由農(nóng)戶的管理非效率引起，表明目前蔬菜生產(chǎn)要素投入及配置并不合理，技術(shù)效率損失普遍存在。

4 結(jié)論及建議

本文運用三階段DEA模型剔除了環(huán)境變量和隨機(jī)誤差對效率值的影響，通過對嘉魚縣227戶蔬菜農(nóng)戶微觀數(shù)據(jù)的分析，揭示出調(diào)整前后農(nóng)戶技術(shù)效率結(jié)構(gòu)發(fā)生了較大變化，環(huán)境效應(yīng)和隨機(jī)誤差確實對生產(chǎn)效率產(chǎn)生了重要影響，因而應(yīng)用三階段DEA方法對技術(shù)效率進(jìn)行分析很有必要。

4.1 結(jié)論

①戶主年齡的增加和加入蔬菜專業(yè)合作社顯著減少投入松弛變量的浪費，而有借貸和進(jìn)行技術(shù)培訓(xùn)顯著增加投入松弛變量。

②環(huán)境變量對肥料投入松弛變量的影響最大，不利的環(huán)境和較壞的運氣導(dǎo)致肥料過多使用。表明蔬菜種植技術(shù)效率提高的突破點在于科學(xué)施肥。

③蔬菜生產(chǎn)處于規(guī)模報酬遞增階段，規(guī)模效率低下是目前蔬菜生產(chǎn)技術(shù)效率低下的重要原因。

④管理非效率加劇了蔬菜生產(chǎn)要素投入冗余浪費，生產(chǎn)要素配置不合理降低了蔬菜種植技術(shù)效率。

4.2 建議

通過土地流轉(zhuǎn)或合作經(jīng)營的方式適度提高蔬菜生產(chǎn)規(guī)模，促進(jìn)規(guī)模效率的增長，進(jìn)而提高生產(chǎn)技術(shù)效率；普及科學(xué)施肥技術(shù)，提高肥效，減少冗余；加強(qiáng)蔬菜生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的栽培管理，合理配置蔬菜生產(chǎn)要素。對于政府而言，落實種植技術(shù)培訓(xùn)政策，完善農(nóng)村技術(shù)推廣服務(wù)系統(tǒng)；引導(dǎo)蔬菜合作社在蔬菜生產(chǎn)中發(fā)揮技術(shù)推廣和集約化經(jīng)營的作用。

[1]周端明.技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率與中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長——基于DEA的實證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009（12）：70-82.

[2]全炯振.中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的實證分析：1978-2007年——基于隨機(jī)前沿分析（SFA）方法[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2009（9）：36-47.

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Analysis on Technical Efficiency of Vegetable Production Based on Three-stage DEA Model

WANG Wenjuan,XIAO Xiaoyong
(College of Economics and Management,Huazhong Agricultural University,430070)

The traditional DEA method is unable to get rid of the effects of environment and random errors on the technical efficiency.In order to caculate the efficiency in the same field and factors,this paper made an empirical study on the technical efficiency of vegetable production based on three-stage DEA model and the micro-data of 227 farmers.The results showed that,the technical efficiency of the vegetable farmers was significantly reduced by the environment variables and random errors,such as the age of householder,joining the cooperation or not,technical training and so on,and technical inefficiency aggravated the waste of input slacks of vegetable production,while unreasonable management aggravated the efficiency loss.On the whole,the vegetable production was on the stage of increasing returns to scale,and the main cause of the low technical efficiency for the vegetable farmers was low scale efficiency under the homogeneous operating circumstances.Based on the conclusions,the paper proposed several recommendations,such as giving full play to the role of vegetable cooperatives,implementing of the policy of technical training and enlarging the scale of vegetables production and so on.

Three-stage DEA model;Environment effect;Random errors;Technical efficiency of vegetable production

10.3865/j.issn.1001-3547.2013.10.011

S63；F326.24

A

1001-3547（2013）10-0035-05

國家社科基金項目（09CJY069），教育部人文社會科學(xué)基金項目（09YJC790107），中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金（2010QC010）

2013-04-09