基于省際層面的耕地生產效率比較分析

楊朔+李世平+于文海

摘要：以全國31個省、自治區和直轄市（不包括港、澳、臺地區）構成的系統為研究對象，選用數據包絡分析（DEA）方法基于投入導向下的BCC模型對全國各地區1990年、1995年、2000年、2005年、2010 年的耕地技術效率、純技術效率及規模效率進行了測算與分析。結果表明，全國各省（區、市）的耕地生產效率存在著較大的差異，其中東南沿海經濟發達地區，傳統農業大省，以及在生產中資本與技術投入相對合理的地區耕地生產效率均相對較高；相對于全國其他地區，陜西省仍是一個耕地生產效率相對較低，耕地投入要素利用不充分，并且投入規模相對不足的省份。

關鍵詞：陜西省；耕地；生產效率；數據包絡分析；耕地規模效率；耕地純技術效率

中圖分類號：F301.2 文獻標志碼：A

文章編號：1002-1302（2014）08-0441-04

我國是發展中的農業大國，人口多、人均耕地少、耕地后備資源不足，土地問題尤其是耕地問題始終是制約我國農業乃至整個國民經濟發展的重要因素。《全國土地利用總體規劃綱要（2006—2020 年）》中指出，到2020 年，我國人口總量預期將達到14.5 億，2033年前后達到高峰值15億左右，為保障國家糧食安全，必須保有一定數量的耕地^[1]。但人多地少的基本國情決定了保護耕地與保障經濟建設始終是一對矛盾。在我國經濟建設初期及經濟高速增長階段，耕地資源大量消耗的代價是難以避免的。尤其改革開放以來，隨著社會經濟的飛速發展，耕地面積呈大幅度減少的趨勢，使得耕地保護與經濟建設矛盾日益突出^[2]。同時，隨著人口的持續增長、經濟發展過程中建設占用耕地以及生態退耕速度的逐步加快，耕地資源總量將進一步減少，現有耕地資源在利用過程中將面臨更大的壓力^[1]。通過對我國各地區耕地生產效率進行比較分析，可以較為全面地了解區域耕地資源利用狀況，發現并總結目前耕地資源利用過程中存在的主要問題，以及導致問題產生的原因，為合理利用耕地、耕地資源保護與整理提供了相關政策建議，從而對促進區域耕地可持續發展具有重要的現實意義。

目前國內學者從定量角度對土地效率問題進行研究的仍相對較少。梁流濤等利用DEA方法測度了1997—2004年間我國的耕地利用效率^[3]。龍開勝等運用C-D生產函數和概率優勢模型，對比分析了不同利用類型土地的投入產出效率關系^[4]。周曉林等運用DEA的CCR模型和BCC模型對我國“七五”到“十五”期間區域農地的生產效率差異進行了比較研究^[5]。葉浩等運用隨機前沿生產函數方法計算了1990—2008 年間中國各省區的耕地利用效率并對其時空變化規律進行了分析^[6]。趙京等運用DEA模型分析了農地整理區農戶土地利用效率以及農地整理對農戶土地利用效率的影響^[7]。劉玉海等運用SBM-DEA模型對1985—2010 年各省份全要素耕地利用效率進行了測算^[8]。本研究在已有研究基礎上，把耕地資源在農業生產領域中的具體利用過程抽象為將耕地視為主要的生產要素之一的過程，根據投入與產出之間的密切聯系，具體測算和分析耕地資源生產配置的實際狀態與有效配置的理想狀態之間的差距，并且探討這種差距存在的原因，從而希望找到能夠有效縮小這種差距的對策措施。

1 模型設定與指標選擇

1.1 模型設定

數據包絡分析（data envelopment analysis，DEA）是美國著名運籌學家Charnes等提出的一種效率評價方法。它運用線性規劃（linear programming）方法構建觀測數據的非參數分段曲面（或前沿）。然后，相對于這個前沿面來計算決策單元（decision making unit，DMU）的相對效率^[9-10]。由于數據包絡分析方法的實用性，以及模型不需要任何權重假設的特性，使其受到了眾多研究領域的關注，在短時期內得到了廣泛的推廣和應用^[11-12]。

在使用DEA方法進行效率測算時，首先需要假設規模報酬是否可變，其中CCR模型假設規模報酬不變（CRS），測度的是綜合技術效率（TE），它衡量的是生產單位能夠多大程度運用現有技術達到最大產出的能力，是生產績效的集中體現，但這種假設與實際情況往往不符；而BCC模型假設規模報酬可變（VRS），擴展了CCR模型的使用范圍，測度的是純技術效率（PTE）與規模效率（SE）。

在實際的農業生產過程中，由于土地規模報酬遞減規律，在一定的技術條件下，隨著土地投入的增加土地的產出物呈現增加的趨勢，當達到一定的量以后，再追加投入土地的產出物就會呈現遞減的趨勢。BCC模型的形式如下：

假設有n個決策單元，簡稱DMU，DMUj（j=1，2，3，…，n），每個DMU都有m項投入xj=（x1j，x2j，…，xmj），s項產出yj=（y1j，y2j，…，ysj），其中，xj>0，yj.0，j=1，2，…，n，則BCC模型為

（1）若θ0=1，則決策單元DMUj0為弱DEA有效；

（2）若θ0=1，并且s-0=0，s+0=0，則決策單元DMUj0為DEA有效。

由于TE=PTE×SE。因此，可以將規模報酬不變的技術效率分解成純技術效率（PTE）與規模效率（SE）這2個部分。耕地技術效率（TE）是指在一定時期和技術等要素投入條件下，耕地的實際產出與其最大可能產出之間的比率。耕地生產過程中的純技術效率（PTE）指的是耕地開發利用過程中對現有的農業生產技術水平的發揮程度，如果在農業生產過程中現有的生產技術水平充分得到發揮，耕地資源被合理利用，則可以認為耕地生產的純技術效率有效；否則，耕地生產的純技術效率是無效的。從耕地生產效率的角度來說，農業生產過程中的耕地規模效率（SE）指的是耕地開發利用過程中的要素投入量滿足農業生產對于耕地資源的需求程度。當耕地資源的投入數量不能滿足農業生產對于耕地的需求時，農業產出無法達到產出最大化所要求的規模，此時的耕地規模是無效率的，通過增加耕地資源的投入量，可以促使農業生產取得更大的收益。endprint

考慮到農業生產過程中規模報酬可變的實際情況，本研究采用規模報酬可變的BCC模型。同時，通過BCC模型可以將耕地技術效率（TE）分解為耕地純技術效率（PTE）和耕地規模效率（SE），這3方面信息能夠全面地反映出耕地生產效率的變化過程。

1.2 指標選擇

綜合考慮現有研究文獻中的經驗與存在的問題，在充分借鑒梁流濤等^[3]、龍開勝等^[4]、周曉林等^[5]研究成果的基礎上，本研究將耕地置于種植業生產系統中，鑒于研究數據的可獲得性，選取農作物播種面積（103 hm2）、農業（種植業）從業人員（104人）、農用機械總動力（104 kW）和農用化肥施用折純量（104 t）為投入指標，分別代表了農業生產過程中的土地、勞動力和資本的投入數量。選取種植業總產值（104元）、種植業增加值（104元）為產出指標，考慮各年數據之間的可比性，為了避免因價格波動而引起的測算偏誤，本研究統一將種植業總產值以1990 年為基準年進行折算。

2 耕地生產效率比較分析

2.1 省際間耕地生產效率比較分析

以全國31個省、自治區和直轄市（不包括港、澳、臺地區）構成的系統為研究對象，投入產出的原始數據均來源于《中國統計年鑒》《中國農業年鑒》《中國農村統計年鑒》和《新中國農業六十年統計資料匯編》，本研究選取了從“七五”到“十一五”期間的代表性年份進行分析，運用DEAP 2.1軟件計算耕地生產效率。表1、表2和表3分別列出了基于投入導向下的BCC模型計算出的全國各地區1990年、1995年、2000年、2005年和2010 年的耕地技術效率、純技術效率及規模效率情況。

通過對表1進行分析可以發現，相較于其他省（區、市），北京、上海、浙江、福建、廣東、海南等地區的耕地技術效率常年處于有效或高效狀態。除了北京以外，這些技術效率相對較高的地區均是位于我國東部或南部沿海綜合經濟實力最發達的地區。經濟發展水平越高的地區，其農業生產在三大產業中的比重雖然會逐步降低，但其在農業生產方面，特別是資本和技術投入方面相對于全國其他地區仍舊具有明顯的比較優勢。這與周曉林等的研究結論^[4]基本吻合。

通過分析還發現西藏地區耕地技術效率相對較高，其經濟發展水平與其他省（自治區、直轄市）相比較并不具有優勢，這一結果似乎與前面的分析相悖。但根據技術效率所表達的涵義，只要所評價的決策單元以最為有效的方式使用了既有的技術，則其技術效率相對較高。因此，即使經濟發展水平相對較低，但是只要在生產過程中通過選用與其自身發展條件相適應生產技術，同樣可以取得相對較高的技術效率。楊文舉在其相關研究中也證實了這一現象的存在^[13-15]。

在此需要強調的是本研究所分析的效率是相對指標，相對效率為1并不意味著某一省（自治區、直轄市）的耕地生產效率已經達到最高水平，而只是與全國其他地區進行比較時效率相對較高而已。

2.2 陜西省基于全國層面的耕地生產效率實證分析

陜西位于我國地理中心區，秦嶺以北地區屬于黃河中上游、秦嶺以南屬于長江上游，按地理位置特點可分為關中、陜北和陜南3部分，其中關中以平原為主，陜北是黃土高原，陜南是秦嶺山脈。接鄰省（區、市）有湖北、河南、山西、甘肅、四川、內蒙古、寧夏和重慶，是我國鄰省最多的省份。與其他省術效率高。據此可以認為，陜西省相較我國其他地區耕地生產效率較低的主要原因是由純技術效率較低所導致的。

將陜西省的耕地技術效率、純技術效率和規模效率與全國平均水平進行對比可以發現，除了1990年、1995年、2005年和2010 年的規模效率（分別達到了0.999、0.996、0.929和0.882）略高于全國平均值（1990 年為0.929，1995 年為0.948，2005 年為0.915，2010 年為0.798）以外，其他階段無論是技術效率還是純技術效率均低于全國平均值，即使與同處西北地區的其他地區相比也不具有優勢。這說明陜西耕地的投入產出狀況與國內其他地區相比仍舊存在著較大的差距，且這種差距并未隨時間的改變而加以改善。從另一方面也可以看出，陜西省相對于其他耕地生產效率較高的省（區、市）而言，耕地生產效率仍擁有較大的提升空間。

3 結論與建議

本研究在確定耕地生產效率分析模型與評價指標的基礎上，運用數據包絡分析（DEA）方法的BCC模型對全國各省（區、市）1990年、1995年、2000年、2005年和2010 年的耕地生產效率進行了分析。通過分析可以發現全國各省（區、市）的耕地生產效率存在著較大的差異。其中東南沿海經濟發達地區、傳統農業大省，以及在生產中資本與技術投入相對合理的地區耕地生產效率均相對較高。

在以陜西省為例進行分析時，我們發現雖然近年來在與其自身比較時耕地生產效率確實取得了較大幅度的提高，但相對于全國其他省（區、市），陜西省仍是一個耕地生產效率相對較低，耕地投入要素利用不充分，并且耕地投入規模相對不足的省份。

根據以上的研究結論，我們認為要想改善陜西省耕地生產效率相對較低的現狀，就必須在以下幾個方面予以改善：加大農業投資力度，幫助農戶提高生產率，減少生產中投入的浪費；增強農業科技創新能力，推動現代農業發展；根據不同地區的實際情況有針對性地制定發展規劃，縮小地區發展差距，促進區域協同發展；通過股份合作、家庭農場、專業合作等多種形式大力培育新型農業經營主體，提高現有耕地資源利用效率和土地產出效率。

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