農業生產效率研究綜述

宋月茹 尉京紅

[提要] 隨著國家對農業生產的重視，提高農業生產效率逐漸成為增加糧食豐產的重要手段，引起廣大學者的廣泛關注。本文將從國內外對農業生產效率的研究內容和研究方法兩個角度對現有研究成果進行歸納、分析和述評，最后指出未來努力方向，應加大對特定農作物生產效率的研究，使我國農業生產得到全面發展。

關鍵詞：農業生產;效率;綜述

本文為國家重點研發計劃項目：“河北水熱資源限制區小麥-玉米產后減損、技術擴散與綜合評價”（編號：2018YFD0300507）

中圖分類號：F304 文獻標識碼：A

收錄日期：2020年5月7日

一、農業生產效率綜述

效率是實際生產活動中實際的資源投入與理想化的資源投入之間的差距，效率的大小通常由投入產出的比值來衡量。農業生產效率，指的是在農業生產過程中，對農業資源的利用程度，在當年的環境、政策等條件下，農業投入與產出之間的比值。國內外學者在研究農業生產的過程中，將農業生產效率納入重點，在研究過程中關于農業生產效率產生了大量的結論和研究成果。

（一）國外農業生產效率綜述。針對農業生產效率的研究，國外比國內的研究內容更深入，開始研究的時間也更早。因地理環境不同，國外學者研究農業生產效率的對象主要是農戶、農場。

諸多學者的研究圍繞如何測算以及分析農業生產效率，Ramanathan（2003）研究了在2004～2008年期間174個歐盟和非歐盟國家的農業生產效率，使用DEA模型分析方法得出歐盟國家的農業生產效率值為43.2%，非歐盟國家的效率值為41.4%;Toma（2012）等人對被分為不同經營類型的立陶宛農場進行了動態分析，研究了不同州經營類型效率變動的趨勢;Salame（2014）針對以色列、約旦、黎巴嫩和敘利亞四個國家1972～2006年期間在戰爭的影響下的農業生產力，利用DEA 方法對農業生產力進行了趨勢研究，并通過隨機邊界生產函數的數據分析找出農業生產率低的主要因素。

同時，諸多學者研究了農業生產效率的影響因素，Bravo（1993）發現在14個發展中國家的農場生產過程中，影響農場技術效率的主要因素為農民的受教育程度;Theodoridis（2012）在研究希臘的農場生產效率時運用了DEA分析模型，研究結論顯示希臘的農場在資源的分配方面存在明顯的問題，主要是分配效率低。農場的效率有很大的提升空間，研究結果中技術效率為76%。

（二）國內農業生產效率綜述。國內學者在農業生產效率的研究方面相對落后，但隨著農業發揮著越來越重要的角色，諸多學者更加注重農業生產效率的研究，并對此做了大量的實證研究來促進農業生產與發展。

在省域范圍，學者們主要針對不同省份的不同年份等多方面的農業生產效率進行分析。方鴻（2010）主要測算了1988～2005年期間中國各省份的農業生產技術效率，結果表明中國大部分地區都出現了農業生產效率不高的情況，農村勞動力受教育程度需要提高，但提高受教育程度對地區農業生產技術效率的影響沒有強化農業科學技術力量大。王兵等（2011）同時從SBM方向性距離和Luenberger生產率指標兩方面測度了中國31個省份在1995～2008年期間的農業效率和農業全指標生產率，兩方面測度結果表明中國農業無效率的主要原因是產出無效率，提高農業勞動力教育水平對中國農業效率和全指標生產率的提高有著重要推動作用，中國農業全指標生產率的增長主要依靠機械化提高。

在市域范圍方面，閆淑霞等（2015）利用灰色DEA模型測算分析了2008～2013年河南省18市農業生產效率。結果表明，在測度農業生產效率時，為了得到更合理、更準確的測算結果應剔除沖擊擾動影響因素對農業生產效率的影響;在測算分析中找到了針對農業生產效率相對較低的因素，并提出了優化資源配置，提高農業生產效率的政策建議。

隨著學者們對我國農業生產效率的研究不斷深入，縣域方面的研究也逐漸增多。郭亞軍、張曉紅（2011）選取1998年、2003年和2008年三個時間點河北省136個縣（市）的農業生產投入和產出類指標分析農業生產效率的變化，結果顯示河北省各縣（市）農業綜合技術效率、純技術效率和規模效率平均值在研究時期內均呈下降趨勢，同時針對DEA分析無效的縣（市）農業生產投入冗余的嚴重情況，提出改進方法。劉子飛、王昌海（2015）以有機農業發展的典型——陜西洋縣為例，與周邊縣區的農業生產效率進行對比時運用了三階段DEA模型，模型分析結果表明提高農業生產效率主要依靠純技術效率的改進實現有機化。洋縣應該主要提高綠色農業管理技術水平來縮短與周圍農業生產效率的差異。

二、農業生產效率研究方法綜述

對于農業生產效率的研究大多是實證層面的研究，參數法和非參數法是農業效率研究的主要方法。

（一）參數法研究綜述。參數法研究農業生產效率的學者眾多，例如Fan（1991）在估算中國農業生產總量和分析快速增長的影響因素時利用參數法的C-D生產函數;劉勇、孟令杰（2002）研究1993～1998年間中國油料作物的綜合效率、技術效率及其影響因素時采用SFA回歸分析模型，同時找到油料作物生產效率較高的產區。研究結果表明偏低的技術效率成為了制約中國的油料作物效率的主要原因;Mukherjee等（2003）在測算印度14個主要農業生產地區的農業生產效率時利用參數法，構建了指數函數;Kumbhakar等（2009）在分析1999～2003年俄羅斯地區農場技術效率低下的背景下平均產出損失時運用了隨機邊界生產函數，計算結果得出平均產出損失約為13%;司偉、王濟民（2011）在分析1983～2007年12個大豆生產省（區）生產全指標生產率時利用了隨機前沿生產函數模型，從而得出25年來每年中國大豆生產率增長達到1.5%的結論。

（二）非參數法研究綜述。隨著學者們對效率研究方法的不斷改進和完善，在生產效率分析問題中非參數法因為其具有的獨特優勢被廣泛的應用。目前在分析生產效率時通常運用非參數的數據包絡分析法即DEA分析方法，在農業生產效率的分析中也用到該分析法。DEA分析法在分析生產效率時不用要求生產投入與產出的函數，在處理較為復雜的生產關系時，也能分析出其生產效率值。同時，人為的主觀影響也不會對DEA分析結果造成影響。Lambert等（1998）在測算我國農業生產效率時，利用DEA方法探討了我國農業改革，結果表明我國農業生產率增長最迅速的階段是農村改革和市場化改革時期;鄔婧（2010）在研究我國春冬季小麥的技術效率水平時利用了DEA非參數隨機前沿模型，結果表明春小麥的技術效率比冬小麥高;趙俊華等（2015）利用DEA方法測度了2008～2012年間山西省年107個縣（市）農業生產效率的時空變化特征。

三、研究展望

農業生產效率方面的研究眾多，不僅注重研究農業生產效率內容，更注重農業生產效率測算方法和成果兩個方面，為農業生產發展做出了巨大的貢獻。通過對相關文獻的綜述了解到在測算生產效率時，采用的方法可以分為參數法和非參數法兩大類。通過學者們的研究發現，參數法適用的農業生產為多個投入對應單個產出，并且投入與產出之間具有線性關系，參數法計算過程復雜且應用范圍小，所以學者們更加傾向于選擇非參數法的數據包絡分析法（DEA），利用DEA分析模型探究生產效率的影響因素，從各生產指標對生產效率的影響角度，整體提高農業生產效率。但是對某地區或國家的農業水平的研究是宏觀上的，特定農作物研究較少，應加大對特定農作物生產效率的研究，全面提高農業生產效率。

主要參考文獻：

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