基于DEA的安徽省農業生產效率分析

摘 要 安徽省是我國的農業大省之一，農業生產效率的高低直接影響到農業的發展。為明確安徽省農業發展變化趨勢、農業生產資源配置效率狀況等，采用數據包絡分析（DEA）方法，選取農林牧漁產值作為產出指標，選用農作物播種面積、農林牧漁從業人員數量、農業機械總動力、有效灌溉面積、化肥使用量作為投入指標，分析了安徽省2009—2018年整體的農業生產效率及變化情況，比較了2018年安徽省16個地級市的農業生產效率情況。結果表明，1）2009—2018年間，安徽省的綜合技術效率一直在增加，農業生產效率在逐漸提高。2）在2017年和2018年，安徽省綜合技術效率達到有效。3）合肥市、蕪湖市和黃山市的2018年綜合效率有效。

關鍵詞 DEA方法;農業生產效率;技術效率;規模效率;安徽省

中圖分類號：F323 文獻標志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2022.17.008

農業是確保國計民生的基礎性產業，不僅為工業、服務業的發展提供基礎，而且解決了農民的溫飽問題，是農民心中的保障性工作。一般來說，農業增長依賴于2個途徑：1）要素投入的增加，即粗放型的增長方式;2）農業生產效率的提高，即集約型的增長方式。近年來，耕地質量退化、水資源污染等環境資源制約問題不斷凸顯。單純依靠增加要素投入來提高農產品產量已經不再可行。因此，合理利用資源，將先進生產技術運用于農業生產中，提高農業投入產出效率迫在眉睫。

安徽省地處中國華東腹地，近海鄰江，區位優勢明顯，農業資源豐富，農產品比重大，是典型的農業大省。截至2018年底，全省第一產業就業人數1 353.6萬人，占全省就業人數的30.87%，農業生產總值達4 672.71億元，農業發展在安徽省的經濟發展中占有非常重要的地位。近年來，安徽省積極落實中央有關“三農”的政策，一直致力于夯實農業基礎，比如推進農業機械化生產、完善農業基礎設施建設、實施節水改造工程，為提高農業生產效率、建設現代化農業投入了大量資金，修建農田道路、水渠等農業基礎設施。近幾年來，國內許多學者采用不同的方法、從不同的角度分析了農業生產效率情況。科學評價安徽省近幾年的農業生產效率變化情況，評價其農業生產資源的配置情況，有利于調整生產要素的配置情況，提高農業生產效率。本文在現有研究的基礎上，基于2009—2018年的《中國統計年鑒》和《安徽省統計年鑒》數據，利用數據包絡分析方法（DEA）對安徽省農業生產效率進行測算，找出影響安徽省農業生產效率的關鍵因素，為提高安徽省農業生產效率提供參考。

1? 安徽省農業生產現狀

從資源利用的角度看，效率可以分為資源配置效率和生產技術效率。資源配置效率是指在價格已知的條件下，為獲得最大產出或最低成本，各種資源能夠達到最佳配置比例的能力。技術效率是指在一定的投入要素組合下，獲得最大產出的能力。技術效率與資源配置效率組合就能得到總的經濟效率。綜合生產率的大小也由技術效率和規模效率共同決定。近年來，安徽省農業生產呈現出農業生產總值不斷增加，資本投入和科技等生產要素也在增加的趨勢。

1.1? 農業生產總值快速增加

2018年安徽省的農業產值為4 672.71億元，比2017年增加了1.63%。而在2003年以前，甚至還會出現產值減少的情況。但自2003年以后，安徽省的農業產值增加迅速。截至2010年時，安徽省的農業產值尚為2 815.02億元，在不到十年的時間里，安徽省的農業產值已經翻了一番。2009—2018年安徽省的農業生產總值及情況見表1。在2018年，安徽省的農業產值達4 672.71億元，在全國排名第11位。安徽省的農業產值雖然一直在增加，但是與其他農業大省的差距還是比較大的，因此，安徽省應該充分利用自身優勢，合理生產，繼續提高產值，減少與其他農業大省的差距。

1.2? 農業生產多樣化

安徽省是全國糧食主產省，常年農作物種植面積超過0.086 7億hm2，其中糧食作物面積占75%以上，糧食作物主要有小麥、稻谷、玉米、大豆、薯類和其他旱糧作物，大宗經濟作物主要有油菜、棉花、蔬菜等，其他如茶葉、蠶繭、水果、中藥材等都是重要的經濟作物。除種植業的生產以外，安徽省的畜牧業也很發達。在2018年，安徽省的肉蛋奶總產量達610.8萬t，占農業總值28.2%，產量在全國排名第11位，家禽產量在全國排名第6位，生豬出欄量排名第11位。安徽省也是中國淡水水產品的主產省，2018年水產品產量達到224.9萬t，在全國內陸省份中排名第4位。因此，安徽省并不是傳統的種植業大省，而是一個農業多樣化的省份。

1.3? 農業生產方式逐漸向機械化轉變

安徽省農業生產目前呈現出向資本密集型轉變的趨勢。自2009—2018年，安徽省農林牧漁從業人員數量一直在減少，已經從2009年的1 566.1萬人減少到2018年的1 353.6萬人，10年來勞動力的數量減少了13.57%。而且這10年來，農作物的播種總面積也呈現出減少的趨勢，農作物播種總面積從2009年的901.21萬hm2減少到877.11萬hm2。但是安徽省的農機總動力、有效灌溉面積、農村用電量卻是呈現出增加的趨勢。在2018年，全省農機總動力達到6 543萬kW，農作物耕種收割綜合機械化率79%，在農作物播種總面積下降、農業生產勞動力下降的情況下，農業機械總動力、有效灌溉面積不斷增加，并且帶動農業產值的快速增加。由此可見，安徽省的農業生產從傳統的依靠勞動力生產轉向高效的機械化生產。

2? 安徽省農業生產效率實證分析

數據包絡分析（DEA）是以相對效率概念為基礎的一種針對多投入、多產出生產單位的效率分析與評價方法，它最大的優點是不需要一個預先已知的生產函數，而且不必事先確定各指標的權重，不受投入、產出指標量綱的影響[1-9]。使用DEA方法測算時，有基于2種導向的測算方法，包括基于投入導向模型和基于產出導向模型。根據已有學者的研究，如果生產者可以自由調整生產要素，那么可以用投入導向模型。根據農業生產的特點，本文采用投入導向型模型。由于農業生產效率的綜合評價對象是一個復雜而龐大的大系統，系統中輸入和輸出的單位很多，故評價方法的選擇顯得很重要。就目前的農業生產效益評估中，DEA方法較為適用，得出的數據和結果也較為有效可信。

2.1? 指標選取

本文以安徽省2009—2018年10年的生產情況作為決策單元，對這10年的生產效率進行評價，然后又以2018年當年的數據為準，把安徽省16個地級市作為決策單元，比較各地級市的生產效率。考慮到數據的可得性和代表性，以及已有學者的做法，本文選取農作物播種總面積、農業從業人員數量、化肥使用量和農業機械總動力作為投入指標，分別代表土地、勞動力、資本和技術投入;選用農業產值為產出指標。本文中的農業都是廣義的農業，數據來自于安徽省統計年鑒。

2.2? 安徽省近10年的生產效率整體分析

選取安徽省近10年的農業生產數據，運用DEAP 2.1對安徽省的農業生產情況進行分析，可以得到如下結果（見表2）。

2009—2018年安徽省的綜合效率平均值為0.854，從2017年開始達到綜合技術效率有效。其純技術效率一直在0.9以上，接近有效，但是規模效率無效，不過規模效率一直在增加。從表2中可以看出，2017年和2018年的效率最好，無論是技術效率還是規模效率都達到1，這表明2017年和2018年的投入產出處于最佳狀態。從2009—2018年，安徽省的技術效率值一直是增加的，表明安徽省的農業生產一直在優化進步，而且其規模報酬一直處于遞增狀態，因此安徽省的農業生產整體上呈現出優化趨勢。在2017年以前，其投入產出尚未達到最優狀態，無論是綜合技術效率還是純技術效率都有待提高。

通過DEA模型分析，安徽省近10年的農業投入存在不同程度的松弛，具體松弛情況見表3。

由表3可以看出，農作物播種面積沒有產出松弛，說明安徽省農作物播種面積不存在過多投入、冗余現象，土地利用合理。但是勞動力存在浪費現象，2010—2016勞動力投入的松弛量都是大于零的，說明這幾年勞動力投入過多，沒有得到充分利用;尤其是在2011年，勞動力松弛量達98.643萬人，當年的勞動力投入為1 598.9萬人，冗余數量占勞動力投入總量的6.17%，說明勞動力的投入極不合理，但是到2017年，勞動力投入已經不存在冗余現象，投入達到最優化。化肥使用量也存在松弛，化肥投入過量不僅會造成資金的浪費，而且會帶來環境污染，破壞土壤肥力，反而對提高農業生產效率不利。農業機械總動力這個指標代表的是技術投入，它只有在2016年出現松弛，其他年份的松弛量都為0，可以說明安徽省的技術投入合理。

由以上分析可知，安徽省農業生產雖然在一些年份出現要素投入不合理的現象，但是整體上來說，其農業生產效率一直在改進，規模效率一直遞增，直到2018年達到有效。綜合技術效率也一直在提高，直到達到投入產出的最佳狀態。

2.3? 安徽省各地級市的生產效率比較

安徽省16個地級市的產業發展重心不同，農業生產情況不盡相同，農業生產效率也不一樣。根據結果可以看出，皖南地區生產效率普遍高于皖北地區，具體生產效率見表4。

2018年安徽省16個地級市的綜合技術效率平均值為0.804，純技術效率平均值為0.894，規模效率平均值為0.899。而且技術效率達到1的比規模效率達到1的城市多，表明在不考慮環境和隨機因素前提下，影響這些地區農業效率主要原因在于生產規模。從結果來看，合肥市、蕪湖市和黃山市的農業生產效率最高，都達到規模有效和技術有效。

除了這3個市，還有宣城市、馬鞍山市、安慶市和池州市的農業生產效率也很高，都達到了0.9以上，高于全省的平均值。其中，馬鞍山市和宣城市的純技術效率為1，說明有效，但是規模效率不夠，有一定的生產潛力，若下一步調整生產規模，達到生產規模最優，則其農業生產有望達到最佳狀態。

農業生產效率最低的是淮北市，綜合技術效率只有0.51，規模效率只有0.578，這可能是由于淮北市地處蘇豫皖交界，有許多塌陷土地，規模化的農業種植難以實現，而且淮北市易受夏、秋自然災害影響，農業生產條件不利。所以淮北市應該提高其規模化程度，優化農業種植方式，提高其農業生產效率。

農業生產效率同樣低的還有亳州市，亳州市與淮北市的生產效率情況相反。亳州市的規模效率比較高，達到了0.938，但是其技術效率只有0.649，說明其技術效率遠遠不夠。因此，亳州市下一步農業生產重心應放在提高技術效率，比如提高農業機械化程度，改善灌溉方式，同時要保持目前的規模化程度，逐漸提高其綜合效率。

安徽省各地市的農業要素投入也存在著不同程度的松弛，有的市不存在松弛，有的市存在多種生產要素松弛。具體松弛量見表5。

從以上結果可以看出，合肥市、阜陽市、六安市、馬鞍山市、蕪湖市、宣城市、銅陵市、安慶市和黃山市的農業生產要素投入沒有出現浪費現象，處于技術前沿面。淮北市的勞動力投入不存在松弛，但是其農作物播種面積、化肥使用量和農業機械總動力都存在不同程度的冗余，尤其是代表著科技投入的農業機械總動力要素，松弛量為122.129萬kW，冗余比例達到45.63%，而且其農作物播種面積也存在松弛，但是其規模效率卻不足1，這更加說明淮北市的農業生產都是小農戶零散生產，農戶經營分散，難以形成較大的規模化種植，因此淮北市可從規模化生產入手提高其農業生產效率。亳州市的農作物播種總面積存在松弛，說明其土地要素投入過多，而且目前亳州市的農業生產處于規模報酬遞減階段，因此亳州市接下來的農業生產重心應該放在提高技術效率，采用先進農業生產科技，適當減少土地投入，采用優良種子，避免粗放式的純粹靠增加播種面積來增加產量。淮南市的投入要素松弛現象也很明顯，農作物播種面積的松弛量為63.528，化肥使用量的松弛量為75.974，農業機械總動力的松弛量為82.244。從農業生產的投入要素來看，松弛量個數最少的是勞動力要素，只有3個城市存在勞動力松弛，分別是宿州市、蚌埠市、池州市，而且松弛量并不多，說明各城市在農業生產中勞動力投入過多的現象不明顯。

3? 結論

通過對安徽省近10年農業生產效率及2018年安徽省各地市的綜合技術效率、純技術效率、規模效率等的分析，得到以下結論。

1）從2009—2016年，安徽省農業生產的綜合技術效率雖然沒有達到1，但是綜合技術效率一直在增加，說明安徽省農業生產一直在改進，農業生產效率在逐步提高。而且純技術效率值一直大于規模效率值，說明技術對于安徽省的農業生產貢獻較大，農業技術生產潛力得到了很好的發揮。規模效率一直遞增，說明在2017年以前，安徽省的規模效益還沒有發揮出來，農業生產潛力較大。在一些年份，安徽省的農業生產要素存在不同程度的冗余，特別是勞動力投入和化肥使用量這2種生產要素。因此，安徽省應該合理分配勞動力，合理運用資金。

2）安徽省各地級市的純技術效率值較高，但是規模效率值相差較大，說明一些城市的農業生產規模還有待調整。安徽省部分地級市農業生產尚未達到有效，主要是生產要素投入冗余，比如農作物總播種面積、農業機械總動力、化肥使用量等。特別是農業機械的利用效率不高，存在較大的改進空間。淮北市、淮南市、蚌埠市存在投入冗余的指標數量較多，而且冗余量也比較高，應該進一步調整農業投入結構，合理配置土地資源、資金、技術，提高資源利用效率，科學合理地施肥，發展循環型、經濟型農業。

3）安徽省農業生產不均衡。在2018年，只有處于皖南的合肥市、蕪湖市和黃山市的綜合技術效率達到有效;但是處于皖北的淮北市、亳州市、淮北市、蚌埠市、淮南市綜合技術效率都很低，不到全省的平均值。農業生產效率高的地區應進一步發揮優勢，帶動周邊地區提高農業生產效率，農業生產相對較弱的地區應該找出影響農業生產效率的因素，或是從加強規模化生產，或是從深化農業技術應用兩方面入手，有針對性地提高農業生產效率。尤其是綜合技術效率最低的淮北市，其綜合效率只有0.51，其農作物播種面積、化肥使用量和農業機械總動力存在浪費，故淮北市應合理配置農業資源、合理利用資金、優化科技投入、有效轉移鄉村勞動力，從而提高其農業生產效率。

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（責任編輯：敬廷桃）

收稿日期：2021-11-24

作者簡介：張向陽（1996—），女，河南漯河人，碩士，研究方向為農村區域經濟發展。