基于DEA的煙葉生產效益分析
——以貴州省某縣為例

馬云飛 ，陳梅，熊承飛，艾永峰，高維常，林葉春，莫靜靜，潘文杰，王豐

1 貴州省煙草科學研究院，貴陽市觀山湖區龍灘壩路29號 550081；2 貴州省煙草公司銅仁市公司，貴州銅仁市錦江路45號 554300

貴州具有悠久的煙葉種植歷史[1]，氣候多樣性為煙葉生長、質量形成奠定了良好基礎，是“蜜甜香型”和“清甜香型”的典型煙區[2]。貴州烤煙產業在助農增收、脫貧攻堅和現代農業建設中發揮著重要作用。近年來，隨著烤煙物資價格的上漲、農村勞動力的大量轉移、其它產業用工與用地的沖擊，種煙成本持續加大，煙農種煙積極性下降明顯，成為影響煙葉產業可持續發展的不穩定因素。貴州烤煙存在生產要素相對分散、地理條件相對惡劣等劣勢[3]，探索適合貴州山區最佳生產效益的種植規模及其影響因素，對于提高煙葉生產效率、持續發展烤煙產業具有重要意義。

美國著名運籌學家Charnes和Cooper（1978）應用對偶理論提出數據包絡分析方法，并給出了多投入多產出問題的評價方法，提出了適用于規模報酬不變（CRS）的C2R模型[4]。隨后，為了處理規模報酬可變（VRS）的情況，Banker等（1984）提出了BC2 模型[5]。數據包絡分析法（DEA）在理論研究和實際應用方面都發揮了至關重要的作用，被廣泛應用農業資源配置和效率評價中。呂彬、張炳等[6,7]構建了生態效率指標并運用DEA 方法對生態效率進行了評價。近幾年，不少學者運用DEA在煙草農業資源配置[8]、烤煙生產率[9-10]、煙農合作社[11]以及特定區域適宜種植規模[12-13]進行了實證研究。貴州煙區以山地和丘陵為主體，土地過于分散、細碎，單位面積勞動用工多，許多煙區無法使用大型農業機械設備。對于貴州山區，如何選擇適度規模、煙農群體,以期產生最佳的經濟效益，目前還鮮有報道[14]。

本研究針對貴州某縣187戶煙農，對其年齡結構、文化素質、煙葉生產投入及收益進行了調查分析，并用DEA模型分析了最佳種植規模與效益，對當前烤煙生產提出了建議。

1 研究的內容與方法

1.1 調查的內容

對貴州某縣采取隨機抽樣的方法，確定187 戶煙農。通過一對一問卷調查，了解其年齡結構、文化程度、種煙投入、交售煙葉的上等煙比例、均價和交售收入。

1.2 分析的方法

采用SPSS軟件對年齡、文化程度、種煙投入與交售收入進行了統計學分析，利用數據包絡分析法（DEA）對煙葉生產經營效率進行評價。

2 結果分析

2.1 調查樣本的基本情況

調查的187戶煙農（見表1），平均年齡46.7歲，平均種煙規模2.82 hm2，畝均投入2282元，上等煙比率51.85%，畝均產量113 kg，畝均產值2756元，戶均贏利15292元。贏利水平差異較大，變異系數達到245.79%。

表1煙農基本情況調查統計表Tab.1 Statistical table of basic information of tobacco farmers

為更好地研究不同種植規模的效益，對187戶按 照 0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2、2.67～4 hm2、4～5.33 hm2、5.33～6.67 hm2、6.67 hm2以 上 進 行 分 組， 比較其生產投入及收益情況。結果顯示，種植面積在1.33～2.67 hm2之間的有54戶，占總樣本數的28.9%，6.67 hm2以上區間僅為5戶，占2.7%。從投入來看，畝均投入與種植面積存在一定的正相關關系，0～1.33 hm2的畝均投入最少，為1786元，顯著低于其它各面積區間的投入；6.67 hm2以上的投入最多，顯著高于0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2規模種煙畝均投入。上等煙比例以4～5.33 hm2區間最低，顯著低于0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2區間。戶均贏利 2.67～4 hm2區間顯著高于0～1.33 hm2區間。從年齡來看，2.67～4 hm2區間的平均年齡最小，為42.45歲，顯著低于0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2、4～5.33 hm2。1.33 hm2以上的各區間段的畝均產量、產值均高于1.33 hm2以下的，其中以6.67 hm2以上的區間平均畝產值最高。6.67 hm2以上區間畝產值雖然高，但是由于投入也最大，贏利水平不如其它各區間段。另外，4～5.33 hm2區間畝均贏利水平顯著低于 0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2。戶均贏利以2.67～4 hm2水平最高，顯著高于0～1.33 hm2區間水平。

表2 不同規模生產收益比較Tab.2 Comparison of the production incomes under different planting scales

總體來看，面積越大，畝均投入也相對越高，產值加大，但畝均贏利水平不高，煙農種煙風險越大；0～1.33 hm2區間段煙農雖然畝均投入最低，但是畝均產量與戶均贏利水平不高。從煙農關注的畝均贏利和戶均贏利看，1.33～2.67 hm2的畝均贏利水平最高，2.67～4 hm2區間段煙農平均年齡最低，戶均收益最高。

表3顯示，以40～50歲的煙農最多，占50.8%，其次是50～60歲、再次是30～40歲，此三個年齡段占煙農總數的90.9%。60～70歲的煙農種煙面積最低，為1.68 hm2，顯著低于30～50歲之間的煙農。60～70歲的煙農畝均產量、畝均產值較處于最低水平。不同年齡之間，畝均投入、上等煙率、畝均贏利均無顯著差異。

表3 不同年齡段生產收益比較Tab.3 Comparison of production incomes of farmers with different ages

表4顯示，煙農學歷以初中為主，占68.4%；大專及以上、文盲分別占4.8%和1.1%。小學學歷的煙農種煙平均面積最低，為1.74 hm2，顯著低于其它學歷高的。從畝均投入來看，大專以上、高中中專的煙農顯著高于初中學歷，高中中專的煙農顯著高于初中學歷、小學學歷的煙農。畝均產量以高中學歷最高，達140 kg/畝，顯著高于其它學歷煙農（文盲除外），高中學歷的畝產值顯著高于初中、小學煙農。不同學歷之間，上等煙率、畝均贏利無顯著差異。

表4 不同學歷煙農生產收益比較Tab.4 Comparison of production incomes of farmers with different education levels

2.2 基于DEA效率分析

數據包絡分析方法（ DEA，Data Envelopment Analysis ）由Charnes和Coopor等提出[4]，該方法的原理主要是通過保持決策單元（DMU，Decision Making Units） 的輸入或者輸入不變，借助于數學規劃和統計數據確定相對有效的生產前沿面，將各個決策單元投影到DEA的生前沿面上，并通過比較決策單元偏離DEA前沿面的程度來評價它們的相對有效性。DEA方法并不直接對數據進行綜合，因此決策單元的最優效率指標與投入指標值及產出指標值的量綱選取無關。DEA方法以決策單元輸入輸出的實際數據求得最優權重，排除了很多主觀因素，具有很強的客觀性。

假設有n個決策單元，每個決策單元都有m種類型的輸入和s種類型的輸出。則XJ = ( X1J，X2J，…，XmJ) T；YJ = ( Y1J，Y2J，…，YSJ) T；J = 1，2，…，n。其中XJ和YJ分別為DMUJ的輸入向量和輸出向量；Xij=DMUJ對第i種輸入的投入量，Xij＞0；Yrj=DMUJ對第r種輸出的產出量，Yrj＞ 0；i= 1，2，…，m；r= 1，2，…，s。要評價第j0個評價單元相對有效性，建立如下C2R 模型：

決策單元為DEA ( C2R) 有效的充分必要條件是D的最優值VD= 1，且s*+=0，s*-=0。則決策單元j0為DEA有效，決策單元的經濟活動同時為技術有效和規模有效；VD=1，但至少某個輸入或者輸出大于0，則決策單元j0為弱DEA有效，決策單元的經濟活動不是同時為技術效率最佳和規模最佳；VD＜1，決策單元j0不是DEA有效，經濟活動既不是技術效率最佳，也不是規模最佳。

通過以上方法計算出來的值是CRS 模式下DMU總體有效性的績效值，隱含DMU規模報酬是固定的假設，但有許多因素都可能導致DMU不能在這種假設下運行。所以Banker等提出了C2R 模型的改進方案[15]，即BC2模型。運用DEA 的規模報酬不變的C2R 模型和規模報酬變化的BC2模型測算綜合效率值、純技術效率值、規模效率值，綜合效率為純技術效率與規模效率的乘積。

采用DEA 2.1軟件對187 個數據進行評價，評價的結果按 0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2、2.67～4 hm2、4～5.33 hm2、5.33～6.67 hm2、6.67 hm2以上 6 種規模分類后，統計結果如表5所示。表中，“綜合效率”、“技術效率”、“規模效率”這三個指標下的“均值”表示所在區間各種植主體的指標平均值。

從表5可知，綜合效率為“1”的煙農共8 戶，占全樣本數的4.3%，說明整體生產效率較低。其中2.67～4 hm2規模中的農戶數最多，占4戶，占該規模農戶數的10%，綜合效率的平均值也最大，為0.70；其次是 1.33～2.67 hm2、4～5.33 hm2，分別占區間農戶數的3.7%和3.1%。純技術效率為“1” 的煙農共21戶，占總樣本數的11.2%。純技術效率均值總體差異不大。規模效率為1的煙農數為12戶，占總樣本數的6.4%。規模效率以6.67 hm2以上規模的平均值最低，0～1.33 hm2種植規模的平均值次低。說明0～1.33 hm2以及6.67 hm2以上的煙農種植規模效率均不高。其它種植規模的規模效率都處于或接近最佳狀態（規模效率都超過0.9）。

從規模收益來看， 0～1.33 hm2煙農全部表現出規模收益遞增的特征，說明此區間段的煙農提高種植規模可以獲得更高的效益；同時發現，100%的6.67 hm2以上規模煙農以及70%的5.33～6.67 hm2規模煙農表現為規模收益遞減的特征，說明這兩種規模的煙農規模收益不高，要適當降低規模。

表5 不同種植規模的效率評價結果Tab.5 Evaluation results of efficiency under different planting scales

2.3 DEA目標改進分析

在不同的指標下DEA 評價有可能不同，為較好的反映評價目的和評價內容，所以要選擇合理科學的輸入輸出指標。種煙規模的大小，一定程度決定了煙農的總投入，但受管理水平、受災情況、技術操作到位率等影響，又不呈比例遞增，故選取種煙面積與總投入作為投入指標；戶均交售數量與交售收入，兩者存在極顯著相關性（在0.01水平顯著相關，相關系數為0.982），僅選取戶均交售數量；前文分析得知，不同煙農之間贏利水平差異較大，考慮煙農更關心純收益，為此選取戶均純收益作為產出指標。選取種煙面積、總投入為投入指標，選取戶均交售數量與純收益為產出指標，來研究投入與純收益的關系，得出目標改進的方向。為方便研究，以1.33 hm2的梯度分類，利用deap2.1分析軟件，測算比較了6種規模其生產投入及純收益情況。其輸入情況見表6，投影結果見表7。

表6 不同種植規模投入產出輸入指標值Tab.6 Input-output indexes value under different planting scales

表7 Deap2.1軟件輸出結果Tab.7 Output results of Deap2.1 software

表7說明，在規模報酬不變情況下，不同種植規模綜合效率均值為0.981，其中0～1.33 hm2、1.33～2.67 hm2、2.67～4 hm2區間煙農的有效值為 1，DEA 有效；4～5.33 hm2、5.33～6.67 hm2、6.67 hm2以上種植區間綜合經營效率＜1，還沒有達到完全相對有效，說明這些種植規模的煙農經營效率水平還有待進一步提升。在規模報酬可變的情況下， 4～5.33 hm2的純技術效率均值為0.946，也未達到DEA有效。4～5.33 hm2、5.33～6.67 hm2、6.67 hm2以上區間的規模效率均低于1。

對 DEA 無 效 的 規 模（4～5.33 hm2、5.33～6.67 hm2、6.67 hm2以上）進行投影分析，通過適當調整投入數量和產出數量，實現目標的改進，來達到DEA有效的目的[16]。基于投影分析的投入產出指標的調整值及目標值見表8。在4～5.33 hm2區間，戶均面積可以減少0.28 hm2，戶均投入可減少2.23萬元，戶均售煙收入可增加2.48萬元，增加幅度達199%。同樣，5.33～6.67 hm2區間、6.67 hm2以上區間的都可減少戶均面積、減少投入、增加產值以達到最佳的效益，實現DEA有效。對非DEA 有效值的分析顯示，如果生產技術到位，管理措施適當，種植面積和投入都可以大幅減少，戶均收益可以進一步提高。

表8 基于投影分析的目標值Tab.8 Target value based on projection analysis

3 結論與建議

通過對貴州某縣的煙農現狀調查分析，煙農平均種煙規模2.82 hm2，畝均產量113 kg，畝均產值2756元，戶均贏利15292元。由于受不同農戶生產水平等的影響，贏利水平變異較大。畝均投入與種植面積存在一定的正相關關系，0～1.33 hm2的畝均投入最少，6.67 hm2以上的畝均投入最高；從煙農關注的畝均贏利和戶均贏利看，1.33～2.67 hm2的畝均贏利水平最高，2.67～4 hm2區間段戶均收益最高。

煙農的年齡多數集中在40～50歲，煙農年齡結構老化嚴重； 同時，40～50歲的煙農種煙面積最大，年齡最高（60～70歲）和年齡最低（20～30歲）區間的煙農種煙面積較低。50～70歲的煙農畝均產量處于最低水平，需重點培育更年輕的煙農。煙農學歷以初中為主，大專以上及文盲學歷的煙農均較少。高中中專的煙農畝均產量、畝均產值、畝均贏利、總贏利均最高，其它指標也處于較優水平，但是數量僅占11.2%。需積極引導更多高中中專學歷的農民加入煙農隊伍。

通過DEA進行煙農的生產效益評價可知，0～1.33 hm2規模的規模收益遞增，說明可適當提高規模，以達到最佳的收益水平。6.67 hm2以上種植區間的規模收益遞減，說明要嚴控規模，否則可能得到負收益。通過DEA投影分析表明，4 hm2以上的所有區間煙農，無效投入較多，產出水平不夠，非DEA 有效值。4～6.67 hm2之間的種植農戶，要切實通過加強管理，減少不必要投入，加強管理水平，提高生產技術落實到位率，來提高煙葉種植的綜合收益。1.33～4 hm2區間的煙農綜合效率最佳，是適合貴州當地的最宜煙葉種植規模，要穩定住此區間的種煙農戶數，同時不要盲目提高或降低規模。

對烤煙生產提出以下建議：第一，選擇適宜的煙農作為培育重點。要引導高中中專、20～40 歲的農民加入到煙農隊伍，使煙農的整體素質得以提升。第二，要嚴控大規模種植。貴州土地過于分散、細碎，單位面積用工量多，單產水平不高[17]。目前，貴州煙區以合作社生產烤煙的組織模式不斷顯現出來[14，18]，相對于其他組織形式來看，合作社生產烤煙的種植面積較大，成本投入較大，這種組織形式種植烤煙存在無效投入，種煙風險較大，需要種植合作社和煙草企業共同探索。第三、要推動土地流轉，提高土地利用效率。提高小戶（0～1.33 hm2）的種植面積，形成以種植1.33～4 hm2為主體的烤煙種植模式，以達到效益最優值。因此，要加強種植規模的布局，將有限的計劃資源分配給優質的產區、綜合素質較高的煙農，推動烤煙產業從數量型向高質量效益型轉變。