基于DEA—CCR模型的中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效評價實證研究

田立

摘 要：在選擇資產(chǎn)總額和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務成本作為投入變量、主營業(yè)務收入和利潤總額作為產(chǎn)出變量的基礎上，構建了基于DEA-CCR的中國農(nóng)業(yè)運營績效評價模型，利用相關數(shù)據(jù)對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效進行測度，實證結果表明，中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效總體水平較高，各地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效水平?jīng)]有呈現(xiàn)集聚狀態(tài)，各地區(qū)農(nóng)業(yè)還有進一步提升的空間。

關鍵詞：DEA-CCR；農(nóng)業(yè)發(fā)展；運營績效

中圖分類號：F3 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）20-0059-02

引言

農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟發(fā)展中起著核心作用。中國是一個人口大國，農(nóng)業(yè)的作用更是舉足輕重，既有許多人靠著農(nóng)業(yè)謀生，農(nóng)業(yè)又擔負著養(yǎng)活13億人口的重任。所以，農(nóng)業(yè)發(fā)展問題是中國學術界一直關注的熱點問題。中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平具有顯著的差異性，所以，如何因地制宜發(fā)展各地區(qū)農(nóng)業(yè)更是重中之重。基于此，本文試圖對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效進行實證研究。

許多學者對農(nóng)業(yè)發(fā)展進行了多角度研究。王汝發(fā)（2008）構建了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展評價指標體系，并運用模糊數(shù)學原理構建評價模型，對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行了定量評價。徐貽軍和任木榮（2009）對湖南省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行了實證評價，研究表明：湖南省農(nóng)業(yè)總體上已處在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的初步發(fā)展階段，其中農(nóng)業(yè)投入水平較高，處于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的基本實現(xiàn)階段；農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化尚處于起點階段；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)已具有一定的科技含量；農(nóng)業(yè)支持保障水平尚處于起點階段，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟結構處于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的起點階段；全而推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化已具備了較好的社會經(jīng)濟條件和物質(zhì)技術基礎。楊霞（2011）運用灰色GM評價方法對我國31個地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行定量評價，其次采用墑權賦值方法對灰色關聯(lián)度計算過程進行改進并得到修正結果。研究得出了我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的關鍵影響因素，指出了未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的方向，認為我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平體現(xiàn)為中東部地區(qū)除直轄市外的其他省份遠遠高于西部地區(qū)。在此基礎上，本文在構建基于DEA-CCR中國農(nóng)業(yè)地區(qū)發(fā)展績效評價模型的基礎上，對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效水平進行測度，以期對中國農(nóng)業(yè)未來發(fā)展提供可供參考的評價依據(jù)。

一、模型構建

數(shù)據(jù)包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）方法，是對多指標投入和多指標產(chǎn)出的相同類型部門進行相對有效性綜合評價的一種方法，也是研究多投入多產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)的有力工具。本文正是采用DEA方法對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效進行評價。

DEA方法是根據(jù)投入指標數(shù)據(jù)和產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)評價決策單元的相對效率，它是評價多指標投入和多指標產(chǎn)出評價單元有效性的多目標決策方法。其中，各地區(qū)（如黑龍江、遼寧、吉林等）可以被稱為決策單元（DMU），亦稱評價單元。評價的依據(jù)是各地區(qū)農(nóng)業(yè)的一組投入指標數(shù)據(jù)和一組產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)。投入指標是指各地區(qū)農(nóng)業(yè)需要消耗的經(jīng)濟量，本文選擇耕地面積和農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值作為投入指標。產(chǎn)出指標是指各地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟活動產(chǎn)生承銷的經(jīng)濟量，本文選擇農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量作為產(chǎn)出變量。具體中國地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效DEA評價模型構建如下。

設共有n（n=30）個地區(qū)（由于數(shù)據(jù)問題剔除西藏地區(qū)），稱為n（n=30） 個評價單元DMUj（j=1，2，…，30），每個評價單元都有m（m=2）種投入，分別為耕地面積和農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值；p（p=2）種產(chǎn)出，分別為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，這樣，就構成了有n個評價單元的多指標投入和多指標產(chǎn)出的評價系統(tǒng)，如圖1所示。

圖中，xij 表示DMUj評價單元第i（i=1，2）種投入指標，本模型為耕地面積和農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值，xij？酆0；

yrj表示DMUj評價單元第r（r=1，2）種產(chǎn)出指標的產(chǎn)出量，本模型為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，yrj？酆0；

vi表示第i（i=1，2）種投入指標的權系數(shù)，vi≥0；

ur表示第r（r=1，2）種產(chǎn)出指標的權系數(shù)，ur≥0；

xij和yrj是向量xj=（x1j，x2j，…xmj）T和 yj=（y1j，y2j，…yqj）T中的分量，本文中xij和yrj指標數(shù)據(jù)均來源于《2013年中國統(tǒng)計年鑒》。

在圖1所示的評價系統(tǒng)中，本模型中設投入指標和產(chǎn)出指標的權系數(shù)向量分別為v=（v1，v2）T和u=（u1，u2）T。

圖1 中國地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效DEA評價系統(tǒng)構成

對評價單元DMUj，定義其效率評價指標為：■（j=1，2，……，30）。

由此定義，我們有：（1）總可以適當?shù)剡x取u，v，使hj≤1；（2）粗略地說，對于評價單元DMUj0，hj0越大，表明DMUj0能夠用相對較少的輸入得到相對較多的輸出。

要評價現(xiàn)在第hj0個評價單元相對有效性，即如果我們想了解DMUj0在這n（n=30）個DMU中相對來說是不是“最優(yōu)”的，須建立評價系統(tǒng)的CCR模型。

在中國地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效DEA-CCR評價模型中，設第j0個評價單元的投入向量和產(chǎn)出向量分別為x0=（x1j0，x2j）T和y0=（y1j0，y2j0）T，發(fā)展指標h0=hj0。在發(fā)展評價指標hj≤1（j=1，2，……，30）的約束條件下，選擇一組最優(yōu)權系數(shù)u和v，使得h0達到最大值。構造最優(yōu)化DEA-CCR模型：

■

二、實證分析

根據(jù)上述構建的中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效DEA-CCR評價模型，可得到相應運營績效測度數(shù)值，具體見表1。

通過表1我們可以看到中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效評價測度值，30個地區(qū)平均值為0.661 1，最大值為1，最低值為0.272 9，其中，有5個地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效評價值為1，分別為江蘇、福建、河南、湖南、廣東；在0.8—1之間有3個地區(qū)，分別為北京、上海、江西；在0.5—0.8之間有14個地區(qū)；低于0.5的有8個地區(qū)，其中最低的3個地區(qū)分別是青海、甘肅、貴州。

三、結論

通過構建基于DEA-CCR的中國地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效評價模型，對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效進行測度，可以得到如下結論。

第一，中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效總體水平還有待改進。在30個地區(qū)中，發(fā)展績效值在0.8以上的地區(qū)僅有8個，發(fā)展績效值在0.5以下的地區(qū)也有8個，整體平均值僅為0.661 1，由此可見，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平還有待提高。

第二，各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效水平具有顯著的差異性。通過實證結果我們可以看到，東中部農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高，而西部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平相對較低。這種差異性很可能是由于各地區(qū)經(jīng)濟總體發(fā)展的差異性造成的，經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)可以反哺農(nóng)業(yè)。

參考文獻：

[1] 王汝發(fā).基于模糊分析的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展評價模型[J].西華大學學報：哲學社會科學版，2008，（8）：68-70，97.

[2] 徐貽軍，任木榮.湖南現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評價[J].經(jīng)濟地理，2009，（7）：1166-1171.

[3] 楊霞.我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的GM-熵賦權組合評價[J].統(tǒng)計與決策，2011，（19）：122-125.

[責任編輯 王 莉]endprint

摘 要：在選擇資產(chǎn)總額和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務成本作為投入變量、主營業(yè)務收入和利潤總額作為產(chǎn)出變量的基礎上，構建了基于DEA-CCR的中國農(nóng)業(yè)運營績效評價模型，利用相關數(shù)據(jù)對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效進行測度，實證結果表明，中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效總體水平較高，各地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效水平?jīng)]有呈現(xiàn)集聚狀態(tài)，各地區(qū)農(nóng)業(yè)還有進一步提升的空間。

關鍵詞：DEA-CCR；農(nóng)業(yè)發(fā)展；運營績效

中圖分類號：F3 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）20-0059-02

引言

農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟發(fā)展中起著核心作用。中國是一個人口大國，農(nóng)業(yè)的作用更是舉足輕重，既有許多人靠著農(nóng)業(yè)謀生，農(nóng)業(yè)又擔負著養(yǎng)活13億人口的重任。所以，農(nóng)業(yè)發(fā)展問題是中國學術界一直關注的熱點問題。中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平具有顯著的差異性，所以，如何因地制宜發(fā)展各地區(qū)農(nóng)業(yè)更是重中之重。基于此，本文試圖對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效進行實證研究。

許多學者對農(nóng)業(yè)發(fā)展進行了多角度研究。王汝發(fā)（2008）構建了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展評價指標體系，并運用模糊數(shù)學原理構建評價模型，對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行了定量評價。徐貽軍和任木榮（2009）對湖南省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行了實證評價，研究表明：湖南省農(nóng)業(yè)總體上已處在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的初步發(fā)展階段，其中農(nóng)業(yè)投入水平較高，處于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的基本實現(xiàn)階段；農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化尚處于起點階段；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)已具有一定的科技含量；農(nóng)業(yè)支持保障水平尚處于起點階段，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟結構處于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的起點階段；全而推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化已具備了較好的社會經(jīng)濟條件和物質(zhì)技術基礎。楊霞（2011）運用灰色GM評價方法對我國31個地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行定量評價，其次采用墑權賦值方法對灰色關聯(lián)度計算過程進行改進并得到修正結果。研究得出了我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的關鍵影響因素，指出了未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的方向，認為我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平體現(xiàn)為中東部地區(qū)除直轄市外的其他省份遠遠高于西部地區(qū)。在此基礎上，本文在構建基于DEA-CCR中國農(nóng)業(yè)地區(qū)發(fā)展績效評價模型的基礎上，對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效水平進行測度，以期對中國農(nóng)業(yè)未來發(fā)展提供可供參考的評價依據(jù)。

一、模型構建

數(shù)據(jù)包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）方法，是對多指標投入和多指標產(chǎn)出的相同類型部門進行相對有效性綜合評價的一種方法，也是研究多投入多產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)的有力工具。本文正是采用DEA方法對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效進行評價。

DEA方法是根據(jù)投入指標數(shù)據(jù)和產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)評價決策單元的相對效率，它是評價多指標投入和多指標產(chǎn)出評價單元有效性的多目標決策方法。其中，各地區(qū)（如黑龍江、遼寧、吉林等）可以被稱為決策單元（DMU），亦稱評價單元。評價的依據(jù)是各地區(qū)農(nóng)業(yè)的一組投入指標數(shù)據(jù)和一組產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)。投入指標是指各地區(qū)農(nóng)業(yè)需要消耗的經(jīng)濟量，本文選擇耕地面積和農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值作為投入指標。產(chǎn)出指標是指各地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟活動產(chǎn)生承銷的經(jīng)濟量，本文選擇農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量作為產(chǎn)出變量。具體中國地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效DEA評價模型構建如下。

設共有n（n=30）個地區(qū)（由于數(shù)據(jù)問題剔除西藏地區(qū)），稱為n（n=30） 個評價單元DMUj（j=1，2，…，30），每個評價單元都有m（m=2）種投入，分別為耕地面積和農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值；p（p=2）種產(chǎn)出，分別為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，這樣，就構成了有n個評價單元的多指標投入和多指標產(chǎn)出的評價系統(tǒng)，如圖1所示。

圖中，xij 表示DMUj評價單元第i（i=1，2）種投入指標，本模型為耕地面積和農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值，xij？酆0；

yrj表示DMUj評價單元第r（r=1，2）種產(chǎn)出指標的產(chǎn)出量，本模型為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，yrj？酆0；

vi表示第i（i=1，2）種投入指標的權系數(shù)，vi≥0；

ur表示第r（r=1，2）種產(chǎn)出指標的權系數(shù)，ur≥0；

xij和yrj是向量xj=（x1j，x2j，…xmj）T和 yj=（y1j，y2j，…yqj）T中的分量，本文中xij和yrj指標數(shù)據(jù)均來源于《2013年中國統(tǒng)計年鑒》。

在圖1所示的評價系統(tǒng)中，本模型中設投入指標和產(chǎn)出指標的權系數(shù)向量分別為v=（v1，v2）T和u=（u1，u2）T。

圖1 中國地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效DEA評價系統(tǒng)構成

對評價單元DMUj，定義其效率評價指標為：■（j=1，2，……，30）。

由此定義，我們有：（1）總可以適當?shù)剡x取u，v，使hj≤1；（2）粗略地說，對于評價單元DMUj0，hj0越大，表明DMUj0能夠用相對較少的輸入得到相對較多的輸出。

要評價現(xiàn)在第hj0個評價單元相對有效性，即如果我們想了解DMUj0在這n（n=30）個DMU中相對來說是不是“最優(yōu)”的，須建立評價系統(tǒng)的CCR模型。

在中國地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效DEA-CCR評價模型中，設第j0個評價單元的投入向量和產(chǎn)出向量分別為x0=（x1j0，x2j）T和y0=（y1j0，y2j0）T，發(fā)展指標h0=hj0。在發(fā)展評價指標hj≤1（j=1，2，……，30）的約束條件下，選擇一組最優(yōu)權系數(shù)u和v，使得h0達到最大值。構造最優(yōu)化DEA-CCR模型：

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二、實證分析

根據(jù)上述構建的中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效DEA-CCR評價模型，可得到相應運營績效測度數(shù)值，具體見表1。

通過表1我們可以看到中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效評價測度值，30個地區(qū)平均值為0.661 1，最大值為1，最低值為0.272 9，其中，有5個地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效評價值為1，分別為江蘇、福建、河南、湖南、廣東；在0.8—1之間有3個地區(qū)，分別為北京、上海、江西；在0.5—0.8之間有14個地區(qū)；低于0.5的有8個地區(qū)，其中最低的3個地區(qū)分別是青海、甘肅、貴州。

三、結論

通過構建基于DEA-CCR的中國地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效評價模型，對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效進行測度，可以得到如下結論。

第一，中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效總體水平還有待改進。在30個地區(qū)中，發(fā)展績效值在0.8以上的地區(qū)僅有8個，發(fā)展績效值在0.5以下的地區(qū)也有8個，整體平均值僅為0.661 1，由此可見，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平還有待提高。

第二，各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效水平具有顯著的差異性。通過實證結果我們可以看到，東中部農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高，而西部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平相對較低。這種差異性很可能是由于各地區(qū)經(jīng)濟總體發(fā)展的差異性造成的，經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)可以反哺農(nóng)業(yè)。

參考文獻：

[1] 王汝發(fā).基于模糊分析的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展評價模型[J].西華大學學報：哲學社會科學版，2008，（8）：68-70，97.

[2] 徐貽軍，任木榮.湖南現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評價[J].經(jīng)濟地理，2009，（7）：1166-1171.

[3] 楊霞.我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的GM-熵賦權組合評價[J].統(tǒng)計與決策，2011，（19）：122-125.

[責任編輯 王 莉]endprint

摘 要：在選擇資產(chǎn)總額和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務成本作為投入變量、主營業(yè)務收入和利潤總額作為產(chǎn)出變量的基礎上，構建了基于DEA-CCR的中國農(nóng)業(yè)運營績效評價模型，利用相關數(shù)據(jù)對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效進行測度，實證結果表明，中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效總體水平較高，各地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效水平?jīng)]有呈現(xiàn)集聚狀態(tài)，各地區(qū)農(nóng)業(yè)還有進一步提升的空間。

關鍵詞：DEA-CCR；農(nóng)業(yè)發(fā)展；運營績效

中圖分類號：F3 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）20-0059-02

引言

農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟發(fā)展中起著核心作用。中國是一個人口大國，農(nóng)業(yè)的作用更是舉足輕重，既有許多人靠著農(nóng)業(yè)謀生，農(nóng)業(yè)又擔負著養(yǎng)活13億人口的重任。所以，農(nóng)業(yè)發(fā)展問題是中國學術界一直關注的熱點問題。中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平具有顯著的差異性，所以，如何因地制宜發(fā)展各地區(qū)農(nóng)業(yè)更是重中之重。基于此，本文試圖對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效進行實證研究。

許多學者對農(nóng)業(yè)發(fā)展進行了多角度研究。王汝發(fā)（2008）構建了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展評價指標體系，并運用模糊數(shù)學原理構建評價模型，對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行了定量評價。徐貽軍和任木榮（2009）對湖南省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行了實證評價，研究表明：湖南省農(nóng)業(yè)總體上已處在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的初步發(fā)展階段，其中農(nóng)業(yè)投入水平較高，處于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的基本實現(xiàn)階段；農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化尚處于起點階段；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)已具有一定的科技含量；農(nóng)業(yè)支持保障水平尚處于起點階段，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟結構處于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的起點階段；全而推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化已具備了較好的社會經(jīng)濟條件和物質(zhì)技術基礎。楊霞（2011）運用灰色GM評價方法對我國31個地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行定量評價，其次采用墑權賦值方法對灰色關聯(lián)度計算過程進行改進并得到修正結果。研究得出了我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的關鍵影響因素，指出了未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的方向，認為我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平體現(xiàn)為中東部地區(qū)除直轄市外的其他省份遠遠高于西部地區(qū)。在此基礎上，本文在構建基于DEA-CCR中國農(nóng)業(yè)地區(qū)發(fā)展績效評價模型的基礎上，對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效水平進行測度，以期對中國農(nóng)業(yè)未來發(fā)展提供可供參考的評價依據(jù)。

一、模型構建

數(shù)據(jù)包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱DEA）方法，是對多指標投入和多指標產(chǎn)出的相同類型部門進行相對有效性綜合評價的一種方法，也是研究多投入多產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)的有力工具。本文正是采用DEA方法對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效進行評價。

DEA方法是根據(jù)投入指標數(shù)據(jù)和產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)評價決策單元的相對效率，它是評價多指標投入和多指標產(chǎn)出評價單元有效性的多目標決策方法。其中，各地區(qū)（如黑龍江、遼寧、吉林等）可以被稱為決策單元（DMU），亦稱評價單元。評價的依據(jù)是各地區(qū)農(nóng)業(yè)的一組投入指標數(shù)據(jù)和一組產(chǎn)出指標數(shù)據(jù)。投入指標是指各地區(qū)農(nóng)業(yè)需要消耗的經(jīng)濟量，本文選擇耕地面積和農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值作為投入指標。產(chǎn)出指標是指各地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟活動產(chǎn)生承銷的經(jīng)濟量，本文選擇農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量作為產(chǎn)出變量。具體中國地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效DEA評價模型構建如下。

設共有n（n=30）個地區(qū)（由于數(shù)據(jù)問題剔除西藏地區(qū)），稱為n（n=30） 個評價單元DMUj（j=1，2，…，30），每個評價單元都有m（m=2）種投入，分別為耕地面積和農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值；p（p=2）種產(chǎn)出，分別為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，這樣，就構成了有n個評價單元的多指標投入和多指標產(chǎn)出的評價系統(tǒng)，如圖1所示。

圖中，xij 表示DMUj評價單元第i（i=1，2）種投入指標，本模型為耕地面積和農(nóng)村居民家庭生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值，xij？酆0；

yrj表示DMUj評價單元第r（r=1，2）種產(chǎn)出指標的產(chǎn)出量，本模型為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，yrj？酆0；

vi表示第i（i=1，2）種投入指標的權系數(shù)，vi≥0；

ur表示第r（r=1，2）種產(chǎn)出指標的權系數(shù)，ur≥0；

xij和yrj是向量xj=（x1j，x2j，…xmj）T和 yj=（y1j，y2j，…yqj）T中的分量，本文中xij和yrj指標數(shù)據(jù)均來源于《2013年中國統(tǒng)計年鑒》。

在圖1所示的評價系統(tǒng)中，本模型中設投入指標和產(chǎn)出指標的權系數(shù)向量分別為v=（v1，v2）T和u=（u1，u2）T。

圖1 中國地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效DEA評價系統(tǒng)構成

對評價單元DMUj，定義其效率評價指標為：■（j=1，2，……，30）。

由此定義，我們有：（1）總可以適當?shù)剡x取u，v，使hj≤1；（2）粗略地說，對于評價單元DMUj0，hj0越大，表明DMUj0能夠用相對較少的輸入得到相對較多的輸出。

要評價現(xiàn)在第hj0個評價單元相對有效性，即如果我們想了解DMUj0在這n（n=30）個DMU中相對來說是不是“最優(yōu)”的，須建立評價系統(tǒng)的CCR模型。

在中國地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效DEA-CCR評價模型中，設第j0個評價單元的投入向量和產(chǎn)出向量分別為x0=（x1j0，x2j）T和y0=（y1j0，y2j0）T，發(fā)展指標h0=hj0。在發(fā)展評價指標hj≤1（j=1，2，……，30）的約束條件下，選擇一組最優(yōu)權系數(shù)u和v，使得h0達到最大值。構造最優(yōu)化DEA-CCR模型：

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二、實證分析

根據(jù)上述構建的中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)運營績效DEA-CCR評價模型，可得到相應運營績效測度數(shù)值，具體見表1。

通過表1我們可以看到中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效評價測度值，30個地區(qū)平均值為0.661 1，最大值為1，最低值為0.272 9，其中，有5個地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效評價值為1，分別為江蘇、福建、河南、湖南、廣東；在0.8—1之間有3個地區(qū)，分別為北京、上海、江西；在0.5—0.8之間有14個地區(qū)；低于0.5的有8個地區(qū)，其中最低的3個地區(qū)分別是青海、甘肅、貴州。

三、結論

通過構建基于DEA-CCR的中國地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效評價模型，對中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效進行測度，可以得到如下結論。

第一，中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效總體水平還有待改進。在30個地區(qū)中，發(fā)展績效值在0.8以上的地區(qū)僅有8個，發(fā)展績效值在0.5以下的地區(qū)也有8個，整體平均值僅為0.661 1，由此可見，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平還有待提高。

第二，各地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展績效水平具有顯著的差異性。通過實證結果我們可以看到，東中部農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高，而西部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平相對較低。這種差異性很可能是由于各地區(qū)經(jīng)濟總體發(fā)展的差異性造成的，經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)可以反哺農(nóng)業(yè)。

參考文獻：

[1] 王汝發(fā).基于模糊分析的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展評價模型[J].西華大學學報：哲學社會科學版，2008，（8）：68-70，97.

[2] 徐貽軍，任木榮.湖南現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評價[J].經(jīng)濟地理，2009，（7）：1166-1171.

[3] 楊霞.我國農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的GM-熵賦權組合評價[J].統(tǒng)計與決策，2011，（19）：122-125.

[責任編輯 王 莉]endprint