湖南省耕地利用效率及其影響因素研究

[摘 要] 本文利用超效率DEA模型對2008—2017年湖南省的耕地利用率進行測度，并利用灰色關聯模型分析影響耕地利用效率的因素。結果表明，湖南省的耕地利用效率較高，在各種影響因素中，有效灌溉面積和城市化水平與耕地利用效率的關聯度較高，而農村居民人均可支配收入、受災面積及農林水事務財政支出與耕地利用效率的關聯度較低。研究結論對于提高湖南省的耕地利用效率具有一定的借鑒作用。

[關鍵詞] 耕地利用效率;灰色關聯法;超效率DEA模型;湖南省

[中圖分類號] F323.211 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-7909（2019）02-119-3

耕地是農業生產的基本要素，是人類賴以生存發展的基本資源，承擔著糧食安全的重任。然而，隨著城市化和工業化的快速推進，耕地非農化趨勢日益加劇，耕地數量日益減少，耕地質量日益下降。因此，分析耕地的利用效率及影響因素，探討提高耕地利用效率的措施，對于保障國家糧食安全、推動經濟社會的可持續發展具有重要的現實意義。

國內外學者對于耕地利用效率進行了廣泛研究。Li等分析了1980—2010年山東省耕地利用強度的變化[1]。Song等從政策發展的角度分析了1999—2007年中國土地利用效率的變化[2]。Wang等采用主成分分析法分析了河南省的耕地利用效率及其影響因素[3]。劉玉海等構建了全要素耕地利用效率指標，對我國各個省份和四大區域在1985—2008年的全要素耕地利用效率及其收斂性進行了測算，并利用回歸模型分析了社會環境因素對全要素耕地生產力的影響[4]。梁流濤等分析了1997—2004年我國耕地的利用效率及其影響因素，研究發現我國耕地的整體利用效率較低[5]。楊朔等采用DEA模型和Tobit模型分析了陜西省的耕地利用效率及其影響因素[6]。葉浩等利用對數柯布-道格拉斯生產函數分析了我國耕地利用效率的區域間差異及其收斂性，發現我國不同地區之間耕地利用效率的差距較為顯著[7]。石成玉利用Translog前沿生產函數分析了1999—2012年我國的耕地利用效率，并認為受自然災害、水利建設等因素的制約，部分地區的耕地利用效率較低[8]。王玲玲等采用三階段DEA模型分析了江蘇省的耕地利用效率[9]。謝賢健等采用DEA模型和GWR模型對西南地區耕地利用效率的時空格局演變及其影響因素進行了分析[10]。

綜上所述，學術界對于耕地利用效率展開了深刻的研究，但湖南省耕地利用效率及其影響因素的探討較為欠缺，農業在經濟社會中的地位極其重要，而湖南省又是農業大省，因此測算湖南省的耕地利用效率，探討影響耕地利用效率的因素有助于提高農業生產力，促進湖南省農業產業發展。本文采用超效率DEA模型對湖南省的耕地利用效率進行了測度，并利用灰色關聯分析法對影響耕地利用效率的因素進行了分析，以期為提高農業生產效率、促進農業可持續發展提供理論依據。

1 研究方法與模型

1.1 超效率DEA模型

本文使用超效率DEA模型對湖南省的耕地利用效率進行了測度，DEA模型最初由Charnes等提出，是基于多種投入和多種產出決策單元進行效率測算的一種方法，最初的DEA模型為規模報酬不變的CCR模型，1984年Banker等改進了CCR模型，提出了規模報酬可變的BCC模型。本文選取超效率BCC模型對湖南省的耕地利用效率進行分析，設決策單元的個數為[n]，每個決策單元的投入種類為[m]，產出種類為[s]，記第[j]個決策單元為[DUMj]，[xj=（x1j，x2j，…，xmj）T]為[DUMj]的投入向量，[yj=（y1j，y2j，…，ysj）T]為[DUMj]的產出向量，則超效率DEA的模型結構如式（1）所示。

[minθ-εeT1s-+eT2s+]

[s.t.Σnj=1，j≠j0xjλj+s-≤θxj0 " " " Σnj=1，j≠j0yjλj-s+≥yj0 " " " " " Σnj=1λj=1λj，s+，s-≥0，j=1，2，…，n，j≠j0 ] "（1）

式（1）中，[θ]為決策單元的綜合效率值，在BCC模型中[θ]可以分解為技術效率值和規模效率值;[ε]為非阿基米德無窮小量;[s-]為投入指標的松弛變量;[s+]為產出指標的松弛變量，[e1=（1，1，…，1）T∈Em]，[e2=（1，1，…，1）T∈Es];[λj]為權重系數。[θ≥1]表示決策單元是有效率的，[θlt;1]表示決策單元存在效率損失。

1.2 灰色關聯分析法

不同系統間要素變化的相關程度被稱為關聯度，灰色關聯分析法被用于測度不同系統間要素的關聯度，其具體步驟如下。

①確定參考數列和比較數列，本文將湖南省耕地的綜合利用效率作為參考數列，將影響耕地利用效率的因素作為比較數列。

②對數據進行無量綱化處理，具體公式如式（2）（3）所示。

[X'ik=XikX1（k），i=2，3，4，…] "（2）

[X'1k=X1kX1（k） " " " " " " " " "（3）]

式（3）中，[X'1k]，為標準化后[k]時刻參考數列的取值，[X'ik]為標準化后[k]時刻比較數列的取值，[X1（k）]為[k]時刻參考數列的取值，[Xi（k）]為[k]時刻比較數列的取值。

③計算參考數列與比較數列的灰色關聯系數，具體公式如式（4）（5）所示。

[ξk=Δmin+ρΔmaxΔk+ρΔmax] " " " " " " " " " " "（4）

[Δk=X'ik-X'1k，i=2，3，4，…] " （5）

式（4）（5）中，[ξk]為關聯系數;[Δk]為[k]時刻比較數列與參考數列差的絕對值;[Δmax]和[Δmin]分別為[Δk]的最大值和最小值;[ρ]為分辨系數，通常取0.5。

④計算關聯度，具體公式如式（6）所示。

[ri=1Nk=1Nξi（k）] " " " " " " " " " " " " " " （6）

式（6）中，[ri]為關聯度。

2 湖南省耕地利用效率及其影響因素研究

2.1 指標選取與數據來源

借鑒王海力等[10]、徐秋等[11]以及廖成泉等[12]的做法，本文選取農林牧漁業總產值和糧食總產量作為湖南省耕地利用效率的產出指標，選取農林牧漁業勞動力、農業機械總動力、化肥施用量以及耕地面積為投入指標，選取農村居民人均可支配收入、有效灌溉面積、農林水事務財政支出、城市化水平以及受災面積作為影響耕地利用效率的指標。本文研究時間為2008—2017年，所選取的數據來源于《湖南省統計年鑒》，各變量的名稱和度量如表1所示。

2.2 湖南省耕地利用效率測算

本文采用MyDEA1.0測度2008—2017年湖南省的耕地利用效率，所得的結果如表2所示。

由表2可知，2008—2017年，湖南省耕地利用綜合效率的平均值為1.010，技術效率的平均值為1.014，規模效率的平均值為0.996，耕地利用的綜合效率、技術效率以及規模效率均呈圍繞均值小幅波動的狀態，這表明湖南省的耕地利用效率較高。在分析耕地利用效率的同時，本文計算了各年份的產出不足率和投入冗余率，計算結果如表3所示。

由表3可知，農林牧漁業勞動力的投入冗余率最大，平均值為0.21%，而農業機械總動力、化肥施用量與耕地面積的投入冗余率均值都為負數，總的來說存在投入不足的情況。

2.3 湖南省耕地利用效率影響因素分析

在對2008—2017年湖南省的耕地利用效率進行測度后，采用灰色關聯法對影響耕地利用效率的因素進行了關聯度分析，利用MATLAB2018b計算灰色關聯度，所得的結果如表4所示。

由表4可知，有效灌溉面積和城市化水平與耕地利用效率的關聯度較高，灰色關聯系數均在0.8以上，而農村居民人均可支配收入、受災面積以及農林水事務財政支出與耕地利用效率的關聯度較低，灰色關聯系數均在0.7以下。

3 結論

本文采用超效率DEA模型和灰色關聯分析法對湖南省的耕地利用效率及其影響因素進行了分析，得到如下結論。

①2008—2017年，湖南省的耕地利用效率整體較高，耕地利用的綜合效率、技術效率及規模效率的變化趨勢較為穩定。

②在各種投入要素中，農林牧漁業勞動力的投入冗余率最大，而農業機械總動力、化肥施用量與耕地面積存在投入不足的情況。

③在耕地利用效率影響因素的灰色關聯分析中，各影響因素與耕地利用效率的關聯度大小排序依次為有效灌溉面積>城市化水平>農村居民人均可支配收入>受災面積>農林水事務財政支出。

參考文獻

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[3]Wang K，Zhang P. The Research on Impact Factors and Characteristic of Cultivated Land Resources Use Efficiency---take Henan Province， China as a Case Study[J].Ieri Procedia，2013（5）：2-9.

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[5]梁流濤，曲福田，王春華.基于DEA方法的耕地利用效率分析[J].長江流域資源與環境，2008（2）：242.

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[10]謝賢健，王海力，韓光中.基于DEA模型的西南地區耕地利用效率時空格局演變及影響因素分析[J].長江流域資源與環境，2018（12）：2784-2795.

[11]徐秋，雷國平，楊厚翔.黑龍江省耕地利用效率時空差異及影響因素研究[J].中國農業資源與區劃，2017（12）：33-40.

[12]廖成泉，胡銀根，章曉曼.基于四階段DEA-Tobit的湖北省耕地資源利用效率及其影響因素研究[J].農業現代化研究.2015（5）：876-882.