基于農業可持續發展視角的中國農業上市公司效率研究

包小萍　周宏

摘要：基于農業可持續發展視角，以科技創新作為切入點，選取了29家中國農業上市公司作為樣本，利用2012—2016年的面板數據，運用DEA與SFA相結合的三階段DEA模型，對剔除環境因素和隨機誤差影響前后的效率進行測度與分析。研究結果表明，環境變量對農業上市公司效率影響顯著，農業可持續發展與農業上市公司效率相互促進。最后為中國農業上市公司效率提升提出了幾點建議：建立一體化產業鏈布局，加強資源配置效率與管理水平;創新經營模式，促進企業規模化經營;注重科技創新，將農業可持續發展作為企業發展的前提與保障。

關鍵詞：農業上市公司;效率研究;農業可持續發展;三階段DEA模型

中圖分類號：F324 文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2019）08-0333-04

2017年中央“一號文件”指出，要促進農業農村發展由過度依賴資源消耗，向追求綠色生態可持續轉變。根據農業部的數據，2012—2014年我國農作物病蟲害防治農藥年均使用量31.1萬t，比2009—2011年增長9.2%，農藥的過量使用，使土壤和水環境污染問題日益突出，大量有害物質的殘留也帶來了嚴重的安全隱患[1]。農業經濟可持續發展的根基面臨嚴重侵蝕，轉變農業生產經營方式、提高農業效率迫在眉睫[2]。據科技部測算，2016年中國農業科技進步貢獻率達到56.2%，比2012年提高1.7百分點。農業科技進步貢獻率超過50%，標志著我國農業發展由過去主要依靠資源要素投入增加，逐步轉變到主要依靠科技進步上來。中國農業發展進入全面轉型升級的新階段，農業科技創新是推動傳統農業向現代農業轉變的強大動力，是實現農業可持續發展的必然選擇[3]。

中國發展現代農業，面臨的最薄弱的環節是農業生產的組織化、社會化程度[4]，迫切需要新型經營主體和完整的經營體系來支撐。從全球農業發展經驗和中國實踐來看，農業企業在引領眾多經營主體發展現代農業方面具有示范效應和導向性作用[5]。農業企業在農業科技成果轉化過程處于主體地位，與市場聯系更為緊密，具有更強的抗風險和參與競爭的能力[6]。近年來國外跨國公司進入我國農業產業鏈步伐加快，而我國農業企業“走出去”的規模和影響要小得多，我國農業產業組織的競爭力與發達國家之間差距懸殊[2]。在此背景下，本研究基于農業可持續發展視角，以29家中國農業上市公司作為樣本，利用2012—2016的面板數據，對其效率進行測度與分析，為中國農業上市公司的發展提出建議。

1文獻綜述

對農業上市公司進行分析，探討其如何提升效率和國際競爭力，對于轉變經濟增長方式，實現產業結構優化升級具有重要意義[7]。孟令杰等運用數據包絡分析模型，對2002、2003年中國35家農業上市公司的綜合效率進行分析，研究發現我國農業上市公司平均效率較低且公司之間效率值差距顯著[8]。劉曉云等基于127家上市公司2004—2011年的面板數據，運用計量經濟學模型，將農業上市公司與非農業上市公司的效率進行對比，研究表明農業上市公司擴展新業務和開展多元化經營有助于公司整體業務擴張和收入增長，還有利于促進農業老業主的平穩和發展[9]。衛龍寶等利用了58家農業上市公司2008—2013年的非均衡面板數據，運用三階段最小二乘法，對于中國農業上市公司多元化經營與經營績效的關系進行了實證分析，分析認為農業上市公司存在“多元化陷阱”，非農化與經營績效之間呈顯著的“U”形關系[10]。

已有的研究主要是基于傳統的投入產出變量，對農業上市公司的效率進行測度。本研究基于農業可持續發展視角，選取與科技創新相關的投入產出變量，運用三階段DEA模型，剔除環境因素和隨機誤差的影響，進行效率的測度與分析。探尋環境變量對中國農業上市公司效率的作用機制，將環境變量對農業可持續發展投入冗余的影響進行分析，總結綜合技術效率、純技術效率、規模效率的變化趨勢，并提出中國農業上市公司效率提升的路徑和建議。

2研究設計與數據說明

2.1研究方法

采用Fried等2002年提出的DEA與SFA模型相結合的三階段DEA模型，可以剔除外部環境因素及隨機誤差的影響，使投入變量和產出變量更加具有一致性。第一階段，基于原始投入產出變量的DEA分析，采用基于規模報酬可變假設的投入導向的BCC-DEA模型;第二階段，應用SFA方法剔除環境因素和隨機誤差的影響;第三階段，對調整后的投入產出變量進行DEA分析，由此得到各個決策單元的效率值即為剔除了環境因素、隨機誤差影響的效率值。

2.2樣本來源

2012年，中國證券監督委員會修訂了《上市公司行業分類指引》，對農業上市公司進行了新的分類，具體分為農業、林業、漁業、畜牧業、農林牧漁服務業五大類。本研究選取2012—2016年作為時間跨度，根據中國證券監督委員會公布的《上市公司行業分類結果》，剔除ST、*ST、PT公司以及關鍵數據缺失和異常的公司，選取了29家農業上市公司作為研究樣本（表1）。本研究數據取自于各上市公司年報、銳思數據庫（www.resset.cn）、巨潮資訊網（www.cninfo.com.cn），宏觀經濟數據來源于《中國統計年鑒》。

2.3變量選擇

2.3.1產出變量本研究選取營業收入作為產出變量，營業收入是衡量一個企業運營能力的重要指標。

2.3.2投入變量投入變量分為傳統的投入變量和基于農業可持續發展的投入變量。傳統的投入變量為員工人數、固定資產2項。員工人數是指在單位中工作并由單位支付工資的各類人員，固定資產是公司經營活動得以實施的重要資產，這兩者都是衡量企業資本投入的重要指標[11]。農業企業在發展科技創新，推進農業可持續發展過程中具有主導性作用。本研究農業可持續發展投入變量選取了無形資產和研發支出之和，無形資產是指企業擁有或者控制的沒有實物形態的非貨幣性資產，包括專利權、品種使用權等可以為企業帶來經濟利益的項目，一定程度上代表企業已經具備的科技創新能力;研發支出是指企業用于科技創新的費用支出。研發競爭力強、環境友好型的產品和技術，是實現農業可持續發展的要求，無形資產和研發支出都代表企業在推動農業可持續發展上的投入，且研發支出在滿足一定條件時可轉化為無形資產，因此本研究選取無形資產和研發支出之和作為農業可持續發展投入變量。

2.3.3環境變量綜合學者們的研究成果，本研究共選取5個環境變量，其中包括2個外部環境變量宏觀經濟波動、政府補貼率，3個內部環境變量股權集中度、股權制衡度和上市年限。宏觀經濟波動與農業的轉型和發展有密切關系，本研究以國內生產總值GDP增長率作為宏觀經濟波動的反映;政府補貼對農業上市公司經營發展具有重要影響，本研究選取政府補貼與營業收入的比值作為指標進行考量;股權集中度是指全部股東因持股比例不同所表現出來的股權集中或分散的量化指標;股權制衡是實現股東之間相互制衡的公司決策運行機制;上市時間的長短也是影響農業上市公司效率的重要環境變量（表2）。

3測度結果分析

3.1第一階段傳統DEA模型分析

采用MaxDEA軟件，基于投入導向的型BCC-DEA模型，運用原始的投入、產出數據，對29家中國農業上市公司2012—2016年的技術效率進行測度（表3）。29家公司的綜合技術效率平均值為0.721 5，純技術效率平均值為0.778 0，規模效率平均值為0.930 5。規模效率較集中的區間是（0.9，0.99），占比82.76%。根據第一階段的結果來看，各樣本公司規模效率值相近且均在較高水平，理論上表明大多數公司已經接近最優的生產規模。但實際上29家樣本公司中，2016年營業收入最高值為91.63億元，最低值為0.68億元，各樣本公司規模差異顯著。可見第一階段所得出的效率值不準確[CM（25]，因此運用第二階段SFA模型分析，剔除環境變量和隨機誤差的影響非常有必要。

3.2第二階段SFA模型分析

以第一階段傳統DEA模型估計的投入冗余變量作為被解釋變量，以5個環境變量作為解釋變量，采用Frontier 4.1軟件包，基于隨機前沿生產函數建立的多元線性回歸模型，估算環境變量對投入冗余變量的影響（表4）。

3.2.1模型整體結果分析模型結果反映的是環境變量對各投入冗余變量的回歸，估計系數為正，表示環境變量的增大將導致投入冗余變量的增加;估計系數為負，表示環境變量的增大有利于投入冗余變量的減少。由表4可知，主要環境變量通過了1%或5%的顯著性檢驗，3個模型的LR單邊檢驗均達到了1%的顯著性水平，說明環境變量的選取較為合理，環境變量對中國農業上市公司投入冗余變量具有顯著的影響。

3.2.2環境變量對農業可持續發展投入冗余的影響分析國內生產總值增長率對農業可持續發展投入冗余影響為正，2012—2016年來中國GDP平均增長率為7.3%，較快的增長有效推動了農業市場的迅猛發展，為提升競爭力，農業上市公司維持著對農業可持續發展的較高投入。但是科技創新是一個長期化、不斷積累的過程，不會在短時間內取得顯著成果。過剩的投入，造成了資源的浪費，制約了技術效率的提升。

政府補貼率對農業可持續發展投入冗余影響為負，政府補貼金額的增加將會促進農業上市公司更合理地安排和利用農業可持續發展的投入，更有效率地進行科技創新實踐，提高企業的核心競爭力，促進技術效率的提升。

股權集中度對農業可持續發展投入冗余影響為負，股權制衡度對農業可持續發展投入冗余影響為正。這表明在保持適度的股權集中的情況下，建立合理的股權制衡機制，有利于農業上市公司效率的提升[12]。

上市年限對農業可持續發展投入冗余影響為正，隨著公司上市年限的延長，公司發展趨于穩定，取得了一定的科研成果。較平穩的發展導致公司缺乏競爭意識，在科技創新的推動上出現了懈怠，使農業可持續發展投入的浪費程度提高，制約了技術效率的提升。

3.3第三階段調整后的DEA模型分析

剔除環境因素和隨機誤差影響后，各公司效率值變動差異較大（表3）。綜合技術效率平均值由0.721 5下降至 0.625 4，純技術效率平均值由0.778 0上升至0.786 9，規模效率平均值由0.930 5下降至0.779 5，綜合技術效率值下降的主要原因是規模效率值下降幅度較大， 環境變量對農業上市公司效率值影響顯著。

3.3.1綜合技術效率分析相對于調整前，有12家公司的綜合技術效率值有所上升，占比41.38%;有17家公司的綜合技術效率值有所下降，占比58.62%，其中萬向德農、開創國際、中魯B、中水漁業、福建金森等5家公司的下降值在0.3以上，綜合技術效率值整體呈現下降趨勢。

3.3.2純技術效率分析相對于調整前，有15家公司的純技術效率值有所上升，占比51.72%，其中羅牛山、大湖股份、神農基因等3家公司的上升值在0.2以上;有11家公司的純技術效率值有所下降，占比37.93%，其中萬向德農、開創國際、福建金森等3家公司下降值在0.2以上;有3家公司純技術效率值不變，純技術效率整體呈現上升趨勢。

3.3.3規模效率分析相對于調整前，有7家公司的規模效率值有所上升，占比24.14%;有22家公司的規模效率值有所下降，占比75.86%，其中下降值在0.2以上的公司有14家。規模效率平均值由0.930 5下降至0.779 5，下降比例為16.23%，規模效率整體呈現明顯下降趨勢。

3.4效率改進分析

為綜合考慮剔除環境因素和隨機誤差后的樣本公司技術效率上的差異，選取0.9作為純技術效率和規模效率的臨界值，將29家公司分為4種類型，分布情況如表5所示。

第一類為純技術效率與規模效率“雙高”型，共有4家公司，這類公司達到了較理想的狀態;第二類純技術效率與規模效率“高低”型，共有7家公司，這類公司效率提升的路徑是進行適度的規模擴張;第三類純技術效率與規模效率“低高”型，共有4家公司，這類公司應注重資源配置效率，提升企業管理水平;第四類純技術效率與規模效率“雙低”型，共有14家公司，這類公司應在資源配置、管理水平和規模擴張上都進行提升。

4小結

本研究基于農業可持續發展視角，對中國農業上市公司的效率進行了測度與分析。研究表明中國農業上市公司的效率受環境變量影響顯著，宏觀經濟的快速增長導致員工人數、固定資產、農業持續發展投入冗余均增加;政府補貼金額的增長導致固定資產投入冗余增加，員工人數、農業持續發展投入冗余減少;合理的股權集中度和股權制衡度，對企業技術效率提升有顯著影響;上市年限的增長導致員工人數、農業可持續發展投入冗余增加，導致固定資產冗余減少。在此基礎上，對農業上市公司的效率提升提出以下3點建議。

第一，建立一體化產業鏈布局，加強資源配置效率與管理水平。企業應加強資源配置效率和管理水平，合理分析當前農業發展趨勢，將綠色生態可持續發展理念融入到企業的戰略規劃之中，建立一體化的產業鏈布局，對生產的每個環節做到精準掌控，將農業可持續發展的要求落實到每一個生產經營環節，構建具有示范作用的現代農業經營體系。

第二，創新經營模式，促進企業規模化經營。29家樣本公司中，規模報酬為遞增狀態的占比72.41%，表明大多數企業未達到最有效的規模狀態。企業應創新理念，采取多種方式并進的經營模式，拓寬經營渠道，進行適度的規模擴張。

第三，注重科技創新，將農業可持續發展作為企業發展的

前提與保障。企業應注重科技創新，加強對農業可持續發展投入的使用效率，著力研發競爭力強、環境友好型產品。打造企業的品牌優勢，提升企業競爭力，促進企業技術效率的長效提升，達到綠色生態可持續發展的要求。

參考文獻：

[1]魏后凱. 中國農業發展的結構性矛盾及其政策轉型[J]. 中國農村經濟，2017（5）：2-16.

[2]姜長云，杜志雄. 關于推進農業供給側機構性改革的思考[J]. 南京農業大學學報（社會科學版），2017（1）：1-9.

[3]萬寶瑞. 實現農業科技創新的關鍵要抓好五大轉變[J]. 農業經濟問題，2012（10）：4-7.

[4]陳錫文. 加快推進農業供給側結構性改革促進我國農業轉型升級[J]. 農村工作通訊，2016（24）：5-6.

[5]張紅宇. 中國農業現代化經營體系的制度特征與發展取向[J]. 中國農村經濟，2018（1）：23-32.

[6]陳萌山. 加快體制創新提升農業科技對現代農業發展的支撐能力[J]. 農業經濟問題，2014（10）：4-6.[HJ1.4mm]

[7]吉生保，席艷玲，趙祥. 中國農業上市公司績效評價[J]. 農業技術經濟，2012（3）：114-127.

[8]孟令杰，丁竹. 基于DEA的農業上市公司效率分析[J]. 南京農業大學學報（社會科學版），2005，5（2）：39-43.

[9]劉曉云，應瑞瑤，李明. 新業務、多元化與公司績效——基于農業上市公司與非農業上市公司的比較[J]. 中國農村經濟，2013（6）：60-73.

[10]衛龍寶，方師樂，吳建，等. 中國農業上市公司多元化經營與企業績效[J]. 農業經濟問題，2017（12）：62-71.

[11]李憲印，劉忠花，于婷. 中國生態農業上市公司技術效率測度及政策研究——基于面板數據的實證分析[J]. 中國軟科學，2016（7）：162-171.

[12]季凱文，孔凡斌. 中國生物農業上市公司技術效率測度及提升路徑——基于三階段DEA模型的分析[J]. 中國農村經濟，2014（8）：42-57.