基于DEA-Tobit模型的洛陽市農業生產效率及其影響因素分析

郭苗苗 吳進明

[摘要]本研究通過測算洛陽市農業的綜合效率、純技術效率和規模效率來評價洛陽市農業生產效率水平，并從宏觀、微觀等維度考察了農業生產效率的影響因素?；?009—2018年洛陽市各地區的數據，采用DEA-Tobit模型對洛陽市農業生產效率以及影響因素進行評估分析。研究期間內的洛陽市總體農業生產效率基本達到DEA有效，只有個別地區嚴重非DEA有效，拉低了總體水平;人均GDP、人均糧食產量、機耕面積對洛陽市農業生產效率均有正向的促進作用，其中人均GDP對綜合技術效率的影響并不顯著，機耕面積的影響最為顯著。對此，洛陽市應采用先進的農業科學技術，并根據各地區的情況調整投入過量和產出不足的問題，從而提升農業生產效率。

[關鍵詞]DEA-Tobit模型;洛陽市;農業;生產效率

中圖分類號：F327 文獻標識碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.202009

我國是農業大國，農業經濟穩定增長對國家的長治久安起到重要作用。農業作為國民經濟發展的基礎，必須加強對其的重視，確保農業經濟高效可持續發展[1]。

河南是農業大省、糧食加工大省，河南糧食產量解決了近1億人的吃飯問題。截至2018年，河南省農作物播種總面積為14 769 060hm2，其中，洛陽市農作物播種總面積為679 720hm2，僅占河南省農作物總播種面積的4.6%。在生產要素稟賦缺少的資源約束下，有必要對洛陽的農業生產效率進行深入研究，以便能進一步分析影響洛陽農業生產效率的因素，從而加快農業現代化發展的進程。

現代農業增長方式有兩個，一是通過增加生產中所需要的資源來提高農業的生產量;二是通過提高生產效率來增加農業產出。因此，現代農業的發展應從提高農業生產效率方面入手，農業生產效率是農業經濟增長的基礎，也是衡量一個地區農業發展水平的重要指標[2]。

1 研究方法與理論模型

1.1 數據包絡分析

數據包絡分析（DEA）的原理是通過數學規劃來確定一個相對有效的生產前沿面，把生產決策單元（DMU）投射到生產前沿面上，然后對比決策單元和生產前沿面的偏離程度，以此來對投入產出的有效性做出相應的評價。判定依據是假如決策單元正好投射在生產前沿面上，則認為產出對于投入來說是有效的，并把它們的效率值標記為1;假如決策單元的測量值沒有投射在生產前沿面上，則認為產出對于投入來說是無效的[3]。

DEA模型中常見的兩個重要模型是CCR模型和BCC模型。BCC模型假設規模報酬可變;而CCR模型假設的是規模報酬不變，這并不符合實際狀況的變化?；贑CR模型這一缺陷，本文將運用BCC模型進行研究，根據不同的情況來測算各個決策單元的綜合效率、純技術效率和規模效率。線性形式的BCC模型如下：

1.2 Tobit模型

目前Tobit模型的主要形式有時間序列、面板數據模型和非參數模型，其一般形式表達式如下：

式中：ui為隨機誤差項，xi為定量解釋變量，yi為二元選擇變量。

2 實證分析

2.1 指標選取與數據來源

本文選取農林牧漁總產值和糧食總產值為產出項，化肥使用量、農膜使用量、農藥、農作物播種總面積、農業從業人數、農業機械總動力為投入項，數據來自《洛陽統計年鑒》（2009—2018年）。

2.2 洛陽市農業生產效率分析

運用Deap 2.1軟件計算出2009—2018年洛陽市各地區的農業生產效率。

2.2.1 綜合技術效率分析

如表1所示，洛陽市2009—2018年農業綜合技術效率平均值的最低點是2016年的0.940，近10年整體保持穩定，雖然沒有達到1，但是每年都沒有產生很大的波動，并且均在0.9以上，這說明洛陽市整體的農業生產效率還是比較高的。

由表1可以看出，老城區、澗西區、吉利區、偃師市、孟津縣、欒川縣、嵩縣、洛寧縣、伊川縣這9個地區的農業綜合技術效率均為1，占到總數的60%，說明這9個地區10年來農業綜合技術效率達到最優;其他6個地區均存在不同程度的非DEA有效情況，占總數的40%。瀍河區、洛龍區、新安縣、宜陽縣這4個地區農業綜合技術效率波動比較小，均值分別是0.956、0.965、0.984、0.976，均值都在0.9以上，說明這幾個地區要在保持原有水平的基礎上稍稍加以改善即可。西工區綜合效率從2009年至2014年一直下降，最低值是2014年的0.440，屬于嚴重非DEA有效，但是從2015年至2018年持續上升，2018年農業綜合技術效率值為0.651，仍然有很大的進步空間。汝陽縣10年來農業綜合技術效率均值是0.823，屬于輕微非DEA有效，需要在農業生產過程中進一步改善管理以優化農業資源配置。

2.2.2 純技術效率分析

如表2所示，2009—2018年洛陽市農業純技術效率總體呈現較平穩的發展水平。需要繼續保持這種發展趨勢，進一步加大農業生產過程中的技術創新以及推廣，進一步提升洛陽市農業純技術效率。

從表2可以看出，15個地區中農業純技術效率DEA有效的是老城區、澗西區、吉利區、偃師市、孟津縣、欒川縣、嵩縣、宜陽縣、洛寧縣、伊川縣，僅有5個地區的農業純技術效率是非DEA有效，分別是西工區、瀍河區、洛龍區、新安縣、汝陽縣。從表中可以看出，汝陽縣10年來農業純技術效率大多低于洛陽市其他地區。經計算這5個地區純技術效率平均值分別為0.888、0.991、0.976、0.985、0.824，均未達到1。結合純技術效率的定義分析可以得出，洛陽市要提高農業純技術效率，就必須加大農機技術投入和農業生產、加工、流通技術投入，進一步優化農業生產管理結構，加大農產品深層次加工，延長生產鏈條，從而提升農業純技術效率[4]。

2.2.3 規模效率分析

如表3所示，2009—2018年洛陽市農業規模效率總體呈現較平穩的發展趨勢，平均值均在0.9以上，但并未達到效率相對有效的前沿，這可能與洛陽市長期以來不斷加大投入要素，而很少注重要素結構優化的傳統生產方式有關。

從表3可以看出，15個地區中DEA有效的地區有9個，分別是老城區、澗西區、吉利區、偃師市、孟津縣、欒川縣、嵩縣、洛寧縣、伊川縣，說明這些地區的農業投入規模是有效的，投入要素組合達到了最優。非DEA有效的有6個地區，分別是西工區、瀍河區、洛龍區、新安縣、汝陽縣、宜陽縣，其中瀍河區、洛龍區、新安縣、汝陽縣、宜陽縣這5個地區屬于輕微非DEA有效，西工區農業規模效率整體處于較低水平，屬于嚴重非DEA有效。說明這幾個非DEA有效區在現有投入的基礎上即使再增加投入也不會帶來更大的產出，還會造成資源的浪費。

3 洛陽市農業生產效率非有效地區的調整

農業生產技術效率與規模效率小于1的稱為非DEA有效，以2018年為例，運用DEAP 2.1軟件計算出洛陽市各地區在2018年的投入冗余與產出不足，如表4所示。

從表4可以看出洛陽市這幾個地區投入產出要素需要改進的情況。糧食生產主要是靠量的投入追求產出水平，因此大量的投入冗余不但增加了糧食生產的成本，而且不利于糧食生產的可持續發展[5]。首先，投入方面，這4個地區都有待改進。從表中可以看出在化肥使用和農藥使用方面，汝陽縣的冗余情況都是最嚴重的，農膜的冗余嚴重地區是洛龍區，因此當地今后應該對這三個方面的投入加以控制，合理投入，減少資源的浪費，同時減輕對土壤、水資源等的污染。其次，農作物播種總面積與農業機械總動力的投入方面，汝陽縣投入過剩最多;農業人員的投入方面，洛龍區與汝陽縣需要適當縮減。農業從業人數的投入冗余，一方面會影響農業生產效率的提高，另一方面會造成勞動力資源的浪費，不利于生產力水平的提高。最后，可以看到，產出方面，只有西工區與新安縣需要調整，尤其是新安縣的糧食總產值需要增加25 609.54t才能達到目標要求，這就需要從投入方面著手改進，提高產出效率。表4將各地區需要調整的地方以及數量都清楚地呈現出來，由于每個地方的情況都是不同的，因此需要針對具體地區制訂詳細的方案，從而有效提高資源的利用效率。

4 洛陽市農業生產效率的影響因素

4.1 模型選擇

由于前文中DEA模型的取值在0到1之間，除此以外的值無法取到，因此普通的一元或多元不適用于受限回歸模型。為了彌補使用最小二乘法的偏差，本文使用Tobit受限因變量模型進行研究。

4.2 影響因素變量的選擇與研究假設

分別以宏觀層面的人均GDP（x1）、城鎮常住人口（x2）、老年人口占總人口的比例（x3）和微觀層面的人均糧食產量（x4）、有效灌溉面積（x5）、機耕面積（x6）作為自變量，將在前文中測算的農業綜合技術效率作為因變量。假設城鎮常住人口和老年人口占總人口的比例與農業對綜合技術效率呈反向影響，其他因素均為正向影響。建立模型如下：

式中：y1為前文中DEA方法得出的綜合技術效率;ci為常數項;ai為各變量的回歸系數;ui為隨機干擾項。

4.3 回歸結果分析

運用Eviews 10.0軟件進行回歸分析，結果如表5所示。

（1）宏觀方面，人均GDP對農業綜合技術效率有正向的影響，與假設一致，但是并不顯著。人均GDP越高，說明這個地區的經濟越發達。經濟的發展對農業的生產效率也有一定的促進作用，影響程度不顯著的原因可能是該地區的經濟對農業的支持力度不大。城鎮常住人口和老年人口占總人口的比例對農業綜合技術效率有反向的影響，同假設一致。這是因為城鎮常住人口增多表明農村人口向城市遷移的數量比較多，這樣就不利于農業產業的發展。老年人口增加與投入產出效率呈負相關，并且影響強度較大，這說明老年人口的增加嚴重阻礙了效率的提高，隨著年齡的增長，他們的認知能力逐漸落后，勞動能力越來越差，因此不利于農業效率的提高。

（2）微觀方面，人均糧食產量和機耕面積對綜合技術效率都有正向的影響，與假設一致。人均糧食產量和機耕面積的增加說明農業方面利用農業機械和農業科技的能力增強，產出量加大，對農業生產效率的提升有正向的作用。但有效灌溉面積對綜合技術效率有反向的影響，與假設相反，這表明該地區灌溉方式效率低下，應該改變傳統的灌溉方式，提升生產效率。

5 結論與建議

5.1 結 論

本研究利用DEA-Tobit模型對洛陽市各地區農業生產效率進行了研究分析，10年間（2009—2018年）洛陽市各地區的農業綜合技術效率平均值、農業純技術效率平均值與農業規模效率平均值均在0.9以上，因此總體來看洛陽市農業生產效率比較高。其中老城區、吉利區、偃師市、孟津縣、欒川縣、伊川縣的農業生產效率最高，西工區、汝陽縣的農業生產效率較低。通過對投入產出的冗余分析發現，農業從業人數與農作物播種總面積存在大量的冗余，分別不同程度地影響了當地農業生產效率的發展。人均GDP、人均糧食產量和機耕面積與農業生產效率呈正相關，城鎮常住人口、老年人口占總人口的比例和有效灌溉面積與農業生產效率呈負相關。

5.2 建 議

（1）在加快推進農業現代化進程中，不僅要大力推進農業技術進步，還要努力提升農業技術效率，通過優化農業生產投入要素配置結構、提高投入要素使用效率來推動農業生產前沿面整體前移，進而提升農業生產技術效率。只有不斷提高技術效率，才能轉變以“量”為主的粗放型增產模式，進而向以“質”為主的現代化、綠色化方向發展，逐步實現糧食“增產、增效、增綠”多元化目標。

（2）提升農業從業人員能力，強化農業人才支撐。從以上分析中可以看出，農業從業人數出現大量冗余的現象表明農業方面不缺人，但是缺乏人才。當前現代化農業普遍利用機械化生產，農業從業人員需要提升自身的能力，學習新技術，這樣才更加有利于農業綠色生產效率的提高。

（3）化肥對農作物的生長至關重要，但是凡事又要適可而止，并不是越多越好，需要合理施用。目前不只是洛陽市，我國農業方面對化肥的使用均存在配比不當、浪費嚴重的問題，導致面源污染、水資源污染比較嚴重。在綠色發展的今天，要科學合理地使用化肥，提高使用效率。

（4）經濟發展較好的地區，不能一味地發展經濟而忽視農業發展，從上面的分析可以看出，雖然人均GDP與農業生產效率呈正相關，但是影響并不顯著，這可能是由于經濟發展過度占用農業資源造成農業生產效率低下，因此政府應當合理規劃農業與經濟的發展，使農業與經濟能共同進步。

（5）培育新型農業經營主體。黨的十八大報告提出，培育和發展各類新型農業經營主體，既是農業現代化的發展要求，又是建設新農村的重要途經，要在堅持和完善農村基本經營制度的基礎上，增強對新型農業經營主體的補貼力度，創新農業經營方式。

參考文獻

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[2]李天芳.江蘇省農業生產效率的DEA分析[J].農村經濟與技術，2014（5）：35-37.

[3]常宇方.北京市休閑農業發展效率及其影響因素研究[D].昆明：云南財經大學，2019.

[4]王波.基于農業生產效率DEA評價的洛陽市農業供給側結構性改革路徑研究[D].洛陽：河南科技大學，2019.

[5]薛龍，劉旗.基于DEA-Tobit模型的河南省糧食生產效率分析[D].鄭州：河南農業大學，2012.