河南省縣域農業生產效率時空演變分析

雷龍濤+沈威+劉敏+溫倩倩+李丁杰+陳太政

doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2017.13.066

摘要：以河南省108個縣域單元為對象，從糧食生產視角入手構建農業生產效率評價指標體系，運用DEA模型對2000—2014年河南省縣域農業生產效率水平進行測度研究，并借助ESDA空間探索性分析方法研究其空間關聯特征。結果表明，（1）2000年以來，河南省農業生產綜合效率相對最低但提升幅度較大，純技術效率總體較低且上升緩慢，規模效率較高并趨于穩定，純技術效率對綜合效率的影響要大于規模效率，純技術效率較低是制約河南省農業生產效率提升的主要因素。（2）河南省農業生產效率全局自相關呈現顯著的空間正相關特征，存在明顯的空間集聚現象，且隨時間的推移相關性愈加顯著。（3）河南省農業生產效率整體上呈現南部優于北部、東部低于中部高于西部的空間梯度分布格局；熱點區主要集中在豫北、豫南、信陽等地并有向周邊擴散的趨勢，冷點區主要集中分布在豫西地區且呈連續分布態勢。結合效率測度值及空間分析結果，提出針對各區域農業生產效率提高和糧食增產的對策建議。

關鍵詞：農業生產效率；糧食安全；DEA模型；縣域單元

中圖分類號： F323.3文獻標志碼： A[HK]

文章編號：1002-1302（2017）13-0253-07[HS）][HT9.SS]

收稿日期：2016-11-21

基金項目：國家自然科學基金（編號：41501588、41501134）。

作者簡介：雷龍濤（1990—），男，河南許昌人，碩士研究生，研究方向為城市-區域綜合發展。E-mail：leilt0912@163.com。

通信作者：陳太政，教授，碩士生導師，研究方向為城市地理學、旅游地理學。E-mail：chentzh@126.com。

[ZK）]

農業生產作為人類社會最基本的實踐活動，其效率的大小不但影響農村經濟的發展與社會的進步，更在國家宏觀經濟調整和產業布局方面發揮著重要的作用[1]。而糧食更是關系國計民生和國家經濟安全的重要戰略物資[2-3]，作為人口大國，中國的糧食安全問題一直處于危機的陰影之下，因此基于糧食生產視角對農業生產效率進行研究意義重大。目前，已有許多學者圍繞農業生產問題展開了研究，國外學者對農業生產效率的研究較早[4-6]，成果較多[7-9]，如Haag等計算了德克薩斯州Blacklan Prairie地區41個郡的農業生產效率[10]；Kawagoe等分析了多國的農業生產效率[11]；Ruttan運用初始DEA模型解釋了近半個世紀的“南北”農業生產效率之間差距未縮小的原因[12]。而國內對于農業生產的研究起步較晚，主要集中在農業存在的問題與對策[13-14]、農業發展路徑[15-16]、農產品開發[17-18]、作物栽培育種[19-20]等方面，對于農業生產效率評價的研究相對較少，而相關研究多選取單一年份為時間節點[21-23]且以省、市等區域為基本研究單元[24-26]，基于糧食生產視角對不同時期縣域尺度的農業生產效率進行測度及空間關聯性的研究則更少。河南省作為我國第一人口大省、重要的農業大省，其農業產量一直位于全國前列，尤其是20世紀90年代以來，主要農業產量指標年均增速均快于全國平均水平。截至2015年底，河南省以1.6%的國土面積，貢獻了全國10%的糧食產量，為我國的糧食安全作出了巨大貢獻。然而隨著城鎮化和工業化的快速推進，河南省大量農村人口涌入城市，使得部分地區出現“空心村”“撂荒地”等現象，另外，由于糧食附加值低，在比較效應的推動下許多地區出現發展非糧產物趨勢，這在一定程度上影響了農業生產效率及糧食產量的提高。因此，本研究以河南省108個縣（市）為基本研究單元，基于糧食生產視角運用相關數理模型方法，對其農業生產效率的演化過程及空間類型進行定量研究，以期揭示其縣域農業生產效率的演化規律和地域分布特征，對促進河南省農業持續、高效、健康發展，具有一定的政策意義和理論價值，也為我國其他地區農業生產效率的研究提供一定的借鑒。

1研究方法及數據來源

1.1DEA模型

數據包絡分析（data envelopment analysis，DEA）方法多用于具有多個投入和多個產出決策單元的效率評價，而且是一種有效的方法[27]，BCC模型是Banker、Charnes和Cooper以CCR模型為基礎的一種DEA模型。其原理是假設有k個決策單位（DMU）通過n種投入得到m種產出，min表示取最小值，s.t.表示生產條件，θk表示第k個決策單元的效率值（0≤θk≤1），當θ=1時，代表該決策單位有效率，其余則無效率；λ表示加權系數，λk表示第k個決策單元n項投入和第m項產出的加權系數，Xn，k表示第k個決策單元的第n項投入量；Ym，k表示第k個決策單元的第m項產出量，Yn，k表示第k個決策單元的第n項投入。假設規模報酬可變的前提下，投入和產出公式組合后可得到BCC模型為

[JZ（][JB（{]min（θ，λ）θks.t.∑[DD（]kk=1[DD）]λkxn，k≤θkXn，k（n=1，2，3，…，N）Ym，k≤∑[DD（]kk=1[DD）]λkxn，k（m=1，2，3，…，M）λk≥0（k=1，2，3，…）∑[DD（]kk=1[DD）]λk=1[JB）]。[JZ）][JY]（1）

式中，函數求得的結果即為規模報酬可變模式下的純技術效率（PTE），只有當純技術效率測算值為1時，該地區才處于生產函數前沿面上，即農業生產效率處于有效狀態，其他表示無效率狀態。綜合效率=純技術效率×規模效率（PTE×SE）。

1.2空間自相關

空間自相關包括全局自相關和局域自相關，前者用于分析區域總體的空間關聯度及差異程度，后者則能揭示要素的異質特性，分別以Morans I[28]和空間局域關聯作為二者的統計量，公式為endprint

[JZ（][JB（{]I（d）=[SX（]∑[DD（]ni=1[DD）] ∑[DD（]nj=1[DD）]（xi-x[TX-*5]）（xj-x[TX-*5]）S2∑[DD（]ni=1[DD）] ∑[DD（]nj=1[DD）]wij[SX）]S2=∑[DD（]ni=1[DD）]（Xi-X[TX-]）2/n[JB）]。[JZ）][JY]（2）

式中，I表示全局空間關聯度統計量Morans I（00、I（d）=0、I（d）<0時分別代表空間正相關，空間不相關、空間負相關，其值越大（越小）正關聯性（負關聯性）越顯著。采用Z值對Morans I結果進行統計檢驗，E（I）為數學期望，P值為顯著性檢驗。依據統一標準對結果進行假設檢驗，即|Z|≥2.58，P<0.01時，非常顯著；|Z|≥1.96，P<0.05時，顯著；|Z|<1.96，P>0.05 時，不顯著。

1.3Getis-Ord G*i指數

利用Getis-Ord G*i測度局域關聯特征，識別不同空間位置上的高值簇與低值簇，即熱點區（hot spots）與冷點區（cold spots）的空間分布[29]。Getis-OrdG*i表達式為

[JZ（]G*i=∑[DD（]nj=1[DD）]wij（d）xj/∑[DD（]nj=1[DD）]xj。[JZ）][JY]（3）

對G*i（d）進行標準化處理：

[JZ（]Z（G*i）=[SX（]G*i-E（G*i）[KF（]var（G*i）[KF）][SX）]。[JZ）][JY]（4）

式中，Var（G*i）、E（G*i）分別表示G*i的方差、數學期望，wij表示空間權重。如果Z（G*i）為正且顯著，表明位置i周邊的值相對較高（高于均值），屬于高值空間集聚（熱點區）；反之，如果Z（G*i）為負值且顯著，則表明位置i周圍的值較低（低于均值），屬于低值空間集聚（冷點區）。

1.4數據來源

本試驗以河南省108個縣域單元為研究對象，研究時段為2000—2014年，由于市轄區糧食生產規模較小且數據缺乏，因此將各市轄區無數據部分空出，縣域行政邊界來自河南省行政區劃圖，經掃描進行高精度配準后跟蹤矢量化獲取，試驗所需數據均來源于2001—2015年《河南省統計年鑒》。

2農業生產效率評價

[HTK]2.1指標體系構建[HT]

對于農業生產效率評價指標體系的構建，學術界尚無統一的標準，但國內外學者大多從投入、產出角度來衡量區域的農業生產效率，以往的研究大多從土地、勞動力、原料、技術等方面構建投入指標，從經濟收益和最終產品數量等方面構建產出指標。本試驗在參考借鑒相關研究的基礎上，基于糧食生產的視角對河南省農業生產效率進行研究。其中，以農業從業人員（人力資源投入）、糧食播種面積（土地資源投入）、化肥使用量、農藥使用量（原料投入）、農用機械總動力（技術投入）5個指標作為投入指標，以糧食作物產量（生產能力）、糧食作物產值（經濟收益）2個指標作為產出指標（表1），從而構建了農業生產效率評價的指標體系。

2.2農業生產效率測度及其變化趨勢

基于2000—2014年河南省各縣域農業生產投入-產出的原始數據，運用DEA-SOVEL 5.0軟件，測得河南省各縣域農業生產的綜合效率值、技術效率值、規模效率值，并得出河南省農業生產效率平均值（圖1）及18個省轄市農業生產效率的平均值（表2）。

[FK（W10][TPLRT1.tif][FK）]

由圖1可知，自2000年以來河南省農業生產規模效率水平較高，2010以前在0.95值附近呈略波動上升變化，2010年之后變化趨于平穩；2010年導致規模效率大幅下降的原因是豫中北地區遭受了連續多日的特大暴雨災害。純技術效率在2010年以前除2003年大幅下降外其他年份呈上升趨勢，2010年到達最高值后回落并逐漸穩定；純技術效率大幅下降的原因是2003年我國不少地方發生SARS疫情，致使糧食減產、糧食加工品囤積。綜合效率水平最低，受規模效率和純技術效率影響分別在2003、2010年出現2次低值，但總體上呈上升趨勢且幅度較大。總體來看，規模效率高于純技術效率和綜合效率且近年來發展逐步趨于穩定，說明自2000年以來河南省在擴大農業生產規模方面增大了人力、物力等投入，在農戶分散、粗放、無序的農業生產經營狀態等方面取得了良好的效果，河南省農業正朝規模化方向發展；綜合效率水平最低，但提升幅度相對最大；而對綜合效率起決定作用的技術效率較低且上升緩慢，相對規模效率還有很大的提升空間。從變化趨勢可以看出，河南省農業生產效率不高，純技術效率對綜合效率的影響要大于規模效率，純技術效率較低是制約河南省農業生產效率提升的主要因素；說明影響河南省農業生產效率進一步提升的主要原因是農業技術水平低下、農民整體科技素質不高、農業現代化進程緩慢，河南省在農業生產效率方面還有很大的發展空間，須加強對農業基礎設施方面的投入，不僅是人力、物力的投入，還應重視農業技術、機械化、培育良種等投入。

由表2可知，2000年以來河南省農業生產在綜合效率、純技術效率、規模效率3個維度上的演化存在一定的時空分異規律。

2.2.1農業生產綜合效率較低但呈上升趨勢

2000—2014年河南省農業生產綜合效率總體呈上升趨勢，2000年河南省農業生產綜合效率均值為0.804，到2014年綜合效率均值為 0.836，整體上升了3.98%；另外，自2000年以來高效率城市比例基本保持不變，中低效率比例明顯減少，但仍占較大比重。2000年農業生產綜合效率達到DEA效率最優的有葉縣、淇縣、獲嘉縣等20個城市；農業生產綜合效率0.9及以上的城市有36個，占總數的33.33%，主要分布在信陽的南部地區及各市轄區的周邊，0.8～<0.9之間的有17個城市，占總數的15.74%，零星分布在東部和南部地區，綜合效率低于0.8的城市有55個，占總數的50.93%，分布在河南省的大部分地區。到2014年農業生產綜合效率0.9及以上的城市有35個，占總數的32.40%，比2000年微有下降，主要成片分布在平頂山、安陽、焦作、信陽等地，0.8～<0.9之間的有38個，占總數的35.19%，主要分布在東部地區，而低于0.8的城市則[JP3]減為35個，仍占總數的32.41%，主要分布在西部地區（表3）。

2.2.2農業生產純技術效率總體較低且上升緩慢

2000—2014年河南省農業生產技術效率總體較低，但達到最優的城市在數量上明顯多于綜合效率和規模效率。2000年農業生產技術效率平均為0.868，達到技術效率最優的城市有39個，主要分布在北部、西部和南部地區；而2014年農業生產技術效率平均值為0.880，上升了1.39%。同時，2000年農業生產效率達到0.9及以上的城市有58個，占總數的53.70%，農業生產效率在0.8～<0.9之間的城市有16個，而技術效率在0.8以下的城市有34個，占總數的31.48%，主要分布在北部和西部地區。2014年技術效率在0.9及以上的城市有52個，占總數的48.15%，較2000年的58個有所減少，但是，技術效率在0.8～<0.9之間的城市有32個，較2000年增加了16個，這些城市主要分布在東部地區；而技術效率值低于0.8的城市則較2000年的34個減少到了24個，這些城市主要分布在中西部地區。

2.2.3農業生產規模效率總體偏高并逐漸趨于穩定，但規模報酬遞增城市數減少

2000—2014年河南省農業生產規模效率除2010年受到暴雨災害影響下降較大外，其他年份總體上呈波動上升并逐漸趨于穩定狀態；另外，農業生產規模效率均值高于綜合效率和技術效率，但最優城市的個數高于綜合效率低于技術效率，同時規模報酬遞增的城市數減少。2000年河南省農業生產規模效率均值為0.929，達到規模效率最優的城市有21個，到2014年規模效率均值為0.953，增加了 2.58%，但達到規模效率最優的城市數量不變，主要分布在中部地區。2000年農業生產規模效率在0.9及以上的城市達到69個，占總數的63.88%，這些城市主要分布在西部和東南部地區，規模效率值在0.8～<0.9之間的城市有27個，主要分布在東部和南部地區，規模效率值低于0.8的僅有12個，呈零星分布態勢。到2014年規模效率值達到0.9及以上的城市共有85個，占總數的69.70%，幾乎分布在河南省的各個地區；而規模效率值低于0.8的僅有6個城市，分別為中牟縣、杞縣、靈寶市、義馬市、唐河縣、和鄧州市，其原因是一方面這部分城市多處豫西南地區，其地形多為丘陵、山地，田地質量相對較低，不利于大規模糧食作物的生產，另一方面有部分城市已把重點放在特色的農業作物的培育上，如中牟縣多產大蒜、靈寶市多種果樹，義馬市更以花椒、核桃、大櫻桃為主要農作物，致使這些地區減弱了對高標糧田的建設，使其規模效率較低。另外，2000年規模報酬遞增的城市為20個，僅占總數的18.52%；到2014年規模報酬遞增數更是下降為13個，下降了6.48百分點，說明河南省大部分地區在糧食作物生產上已具有較好的規模效率，單從擴大糧食作物的耕地面積、增加勞動力等方面的投入已很難提升生產效率，應該大力建設高產良田，引進先進的農業生產技術。

通過對河南省農業生產進行綜合效率、技術效率、規模效率3個維度的分析，可以發現2000—2014年河南省農業生產效率值均得到一定程度的提高，其中，綜合效率值相對較低，但提升幅度最大，技術效率處于中等水平，但提升幅度最小。而對于規模效率無論是其效率值還是提升速度均維持在較高水平。

3河南省縣域農業生產效率空間關聯格局

[HTK]3.1農業生產效率的全局關聯格局[HT]

通過Morans I指數探討2000年以來河南省縣域農業生產效率總體格局的自相關特征。根據公式（3），利用Gea DA095軟件計算出河南省2000年以來的縣域農業生產效率的全局Morans I值（表4）。結果表明，所有年份的Z得分均大于2.58，通過檢驗，且P值均小于0.001，置信水平達到99%，說明Morans I指數在0.01的顯著水平上。河南省各縣（市）在研究期內一直呈現顯著的正相關性，表明相鄰農業生產效率高的地區及低的地區出現了集聚的空間分布現象。從時間角度來看，自2000年以來河南省各縣（市）農業生產效率全局Morans I的值呈現不斷上升的趨勢，數值由0.235上升到0.299，這就充分說明隨著2000年以來中國對農業發展的重視度逐年提高，河南省憑借良好的歷史自然稟賦、優越的區位條件和國家政策傾斜，使得農業生產空間關聯性越來越顯著；另外，河南省近年來交通網發展迅速，已成為中國交通網最密集的區域之一，尤其是豫西高速公路大通道5個項目建成通車，使地處豫西山區、條件艱苦的洛陽、三門峽、南陽等地之間的聯系越來越密切。

3.2農業生產效率的局部關聯格局

為了進一步探測農業生產效率的空間集聚位置及區域的相關程度，引入冷熱點分析，借此揭示Morans I在何種程度上掩飾了局部的不穩定。借助Arc GIS 10.2軟件將Getis-Ord G*i的結果進行空間顯示，并采用Jenks最佳自然斷裂法對分析結果進行分類，繪制2000—2014年河南省縣域生產效率的冷熱點分布圖（圖2）。

由圖2可知，將河南省縣域農業生產效率劃分為4種基本類型：熱點區、次熱區、次冷區、冷點區。總體上看，2000—2014年河南省農業生產效率的冷熱點變化較為顯著，主要呈現以北部的新鄉市-焦作市-濮陽市、南部的信陽市及中部的許昌市、平頂山市等所轄縣（市）為核心，以中原城市群的東部、西部和南部為外圍熱度遞減；空間分布規律略強，呈現南部優于北部、東部低于中部高于西部的空間梯度分布格局，說明河南省糧食生產的活力以南部和北部地區最為顯著，是糧食產量的主體地區，而西部地區糧食產量少，生產效率低需要重點加強。另外，自2000年以來，熱點區的范圍略微增大，主要以核心區域的擴散為主，次熱區范圍隨熱點區逐步擴大并有向東部聚集態勢，次冷區和冷點區先擴大后減小，主要分布在洛陽市、三門峽市等中西部地區，表明河南省農業生產效率普遍有所提升，極化性減弱關聯性增強，區域差異正在減少。endprint

3.2.1熱點區

河南省農業生產效率的高值熱點區主要集中在北部的焦作、新鄉、濮陽及南部的信陽等地，2000年以來各個時期集聚現象均明顯，形成了農業生產效率的高值“熱點區”，但高值熱點區15年間在空間上也存在較明顯地擴張特征。2000—2010年西部熱點區主要分布在南召縣、鎮平縣、內鄉縣等地，北部的熱點區主要分布在臺前縣、范縣、南樂縣、衛輝縣、輝縣、武陟縣、博愛縣等地，2010年后開始向中部的寶豐縣、郟縣、襄城縣、葉縣和北部的滑縣、內黃縣、浚縣、淇縣等地演化。到2014年已形成濮陽、新鄉、焦作等市的所轄縣片區和許昌、平頂山、漯河等市所轄片區的高值熱點關聯區，北部地區日益成為農業效率發展最快的增長極，正形成一個明顯的農業生產效率高值空間集聚區。另外，南部以信陽為主的地區一直是河南省農業創新效率最大的“優勢版塊”并開始向周邊擴散，延展至正陽縣。該區域所屬的城市一方面具有良好的地理優勢、較好的農業生產基礎和資源優勢，另一方面這些地區的農業投入持續增加，農業生產條件和技術裝備水平明顯改善，使得主要農產品生產能力穩定提高。

3.2.2次熱區

次熱點關聯區的空間分布格局主要隨熱點區變化且幅度較小。2000年主要分布在熱點區周邊如正陽縣、新蔡縣、唐河縣、鄧州市、延津縣、襄城縣等27個縣，這些地區由于自身資源條件及受熱點區的影響，農業生產效率水平較高，但與熱點區域比較還存在一定差距。2000—2010年次熱點區在空間上基本保持穩定，并未發生明顯變化。2010年之后隨著南召縣、鎮平縣、內鄉縣和新野縣逐步退出熱點聚集區域，次熱點區域也開始向東部地區擴展，關聯區數量開始增加。說明次熱點關聯區鄰近農業生產效率高的信陽地區和許昌市-平頂山市-漯河市等地具有有利的“被擴散”的地理區位優勢，農業生產效率高的地區通過技術、人口、農用機械等要素不斷向這一區域城市擴散，致使熱點區臨近地區的農業生產效率不斷提升。

3.2.3次冷區

次冷區總體呈現先減小后擴大，并由河南省東部地區逐漸演化到西部地區的趨勢。2000年次冷區包括蘭考縣、通許縣、太康縣、淮陽縣、項城縣等36個縣，主要集中分布在東部地區。2005年受西部高效率地區的影響，次冷區的范圍開始向西擴展，使葉縣、魯山縣、寶豐縣、汝州市等地由冷點區變為次冷區。2010年河南省西部冷區面積開始擴大，次冷區逐漸收縮，這一時期平頂山市與南陽市的差距拉大，兩市交界的縣域成了冷點區，河南省西部大部分地區的農業生產效率低于平均水平。2014年由于河南省東部次熱點的面積開始擴大，導致次冷區開始大面積向河南省西部地區轉移，包括整個平頂山市和三門峽市、南陽市的大部分縣域。河南省西部這部分區域農業原先發展脆弱，加上地理位置不夠優越和自然稟賦等原因，致使該地區在一定程度上制約了農業生產效率的提升。

3.2.4冷點區

冷點區呈先減少后擴大再逐漸減少趨勢，主要集中在河南省的西部，以洛陽、三門峽等地最為典型，該地區在研究期內始終處于冷點區內。2000年冷點區主要分布在河南西部的大部分地區，包括三門峽市及洛陽市所轄全部縣和南陽市的部分縣（市）等。2005年冷點區的范圍開始收縮，只有泌陽縣、方城縣、新密市、登封市、伊川縣等10個縣（市），這一時期隨著農業機械化、現代化的進一步推進，河南省西部的農業生產效率得到提高。2010年冷點區范圍有所擴大，延伸到西平縣、遂平縣、確山縣等地，擴展區域主要是來源于次熱區，同時該地區間的差異正在被拉大。2010—2014年冷點區范圍開始逐漸縮小，只剩下繩池縣、新安縣、孟津縣等8個縣域單元。這一區域雖然在研究期內空間變化較大，但總體上這一區域的農業生產效率呈現出一定的上升趨勢，發展逐漸打破邊緣化，與其相鄰的南陽市、焦作市等地的農業生產效率之間的差距在不斷縮小。然而，不容樂觀的是雖然冷點區總體縮小，但洛陽市、三門峽市等地的部分縣（市）始終處于冷點區，所以應加大對這些區域的技術支持和規模投入，促使其加快農業現代化進程，從而減弱這一區域農業生產低效率集聚的趨勢。

4結論與建議

4.1結論

運用DEA模型，基于糧食生產角度分別從投入和產出2個方面選取7項具體指標，測度2000—2014年河南省縣域農業生產效率，并對DEA模型進行分解，分別從綜合效率、技術效率、規模效率等3個維度及規模報酬變化情況等方面進行剖析，并通過ESDA方法對河南省縣域農業生產效率空間分布格局與關聯特征進行分析，結論如下：（1）自2000年以來，河南省農業生產綜合效率總體相對偏低并呈上升趨勢，技術效率總體較低但達到效率最優的城市數量最多，規模效率總體偏高且逐年趨于穩點，綜合效率的高低主要取決于技術效率，技術效率較低是制約綜合效率提升的主要原因；河南省大部分地區已經具備較高的規模效率，僅僅依靠擴大耕地面積、生產規模、加大勞動力的投入等難以有效提高效率，還須要扎實推進高標準農田的建設，加強對農業技術方面的投入，不僅要引進先進技術、運用現代化機械，更要注重農民整體素質與技術水平的培養。（2）在全局空間關聯上，河南省農業生產效率呈現空間正相關性，存在顯著的空間集聚特征，且隨時間的推移相關性愈加顯著。在局部自相關上，自2000年以來熱點區主要分布在河南省南部的信陽市和北部的新鄉市、濮陽市等地并有向周圍擴散，次熱區范圍隨熱點區逐步擴大并有向東部聚集態勢，次冷區所占比重較大總體上由東部地區逐漸演化到西部地區，冷點區主要分布在河南西部的大部分地區且呈先減少后擴大再逐漸減少趨勢。（3）從空間分布來看，河南省農業生產效率呈現出南部優于北部、東部低于中部高于西部的空間梯度分布格局。“優勢板塊”主要集中在豫北的焦作市、新鄉市、濮陽市及豫南的信陽市等地，并正在向周圍地區擴散。說明河南省糧食生產的活力以南部和北部地區及中部地區最為明顯，是糧食產量的主體地區，應該得到政策傾斜，保糧食增產促經濟增長；而農業生產效率的低值集聚區主要集中在洛陽市、三門峽市等河南省西部地區，由于這部分區域農業原先發展脆弱，加上政策傾向、地理位置不夠優越和自然稟賦等原因，該地區農業生產效率各方面值都沒有達到理想狀態，但通過制定合理的改善方案仍有較大提升空間。endprint