農村產業發展效率評價及其影響因素分析

李存林 龍珂良

黨的十九大報告明確提出，實施鄉村振興戰略。推進產業振興是實施鄉村振興戰略的首要任務。鄉村產業振興既是攻堅戰又是持久戰，應堅持問題導向、目標導向、發展導向，切實走出一條符合實際、科學有效的產業發展之路，為鄉村振興提供堅實支撐①。本文以廣西35個石漠化片區縣（包括縣、縣級市、市轄區，下同）為例，立足區域實際，圍繞鄉村產業振興的總體目標、基本任務、關鍵因素，科學設定評價標準、選取相關數據，運用DEA模型和Malmquist指數，對農村產業發展情況進行評價分析，為提升農村產業發展效率、實現鄉村振興提供科學的參考。

一、文獻綜述

在如何實現鄉村產業振興方面，學術界研究成果很多。侯一蕾等指出，應實施政府引導、市場主導的產業政策聯動機制，加強公共服務供給、減少貧困地區對產業發展的排斥性，調整產業結構、推動鄉村產業綠色轉型，培育新型農業經營主體、建立多元化主體合作的產業發展模式②。李波等研究發現，扶貧政策的實施顯著促進了縣域經濟發展，且經濟基礎落后的縣（區）受政策沖擊的影響更大，區域內少數民族自治縣扶貧政策對經濟促進作用強于非自治縣，高海拔地區的政策效應要強于非高海拔地區和超高海拔地區③。向景等研究發現，近年來我國鄉村振興成效明顯，但呈現發展不平衡不充分特征，要安排更多面向“三農”的財政資金和均等化項目，吸引公共資源向農村覆蓋，支持促進更多農村勞動力流向就業機會多和收入高的地區，加速農民市民化④。東梅等研究發現：陜西、青海、寧夏三省農業產業扶貧資源投入量逐年增加，總體精準扶貧效率較高；陜西大部分貧困縣扶貧效率已達到最優，寧夏和青海效率則較低；除環境因素外，公共財政支出和耕地面積會顯著影響扶貧績效⑤。張佳寧、呂澤華指出，受個體小農經濟形態等因素的制約，脫貧摘帽村仍面臨著以緩解相對貧困為核心的多重困境，兼具市場法人與基層治理者二重身份的村級集體經濟是解決貧困問題的長效機制。⑥衛添天等認為，產業興旺是鄉村振興的根本之處，是鄉村經濟和教育等各領域能夠可持續發展的基石，所以必須把發展鄉村產業放在首要地位，促進鄉村經濟繁榮⑦。郭俊華、王陽研究發現：農村產業政策主體存在“局部聚集”現象；政策工具呈現“重環境型、輕需求型”；政策效力整體處于良好及以上，部分政策在政策受眾、政策作用方式等方面存在不足⑧。馬喜梅指出，從滇黔桂石漠化片區的發展實際來看，實現鄉村振興與脫貧攻堅有效銜接仍面臨體制機制不通暢、長期輸血式扶貧、產業可持續發展問題突出和鄉村空心化等問題，需要從整體性、系統性和差異化思維出發，通過精神聚合、目標融合、要素整合和體系融合等手段進行統籌布局⑨。

針對農村產業發展的評價，現有文獻在研究方法上主要運用數據包絡法、主成分分析法和層次分析法等來研究。易軍、張春花在分析農業現代化內涵的基礎上，吸取國外經濟發展和農業現代化理論與實證的研究經驗，提出農業現代化水平評價的指標體系和測算方法⑩。趙紅巍、呂杰依據遼寧省2007—2010年14個地區農業現代化發展現狀，通過主成分分析獲取能全面衡量農業現代化的進展程度的新指標，并將其應用于BP人工神經網絡，建立農業現代化發展現狀綜合評價體系，對遼寧各地區農業現代化發展現狀進行綜合評價。李治等構建了一套包括產出高效化、業態多樣化、服務社會化、生態綠色化、城鄉一體化5個方面15項具體指標的農村一、二、三產業融合水平評價指標體系，揭示北京農村一、二、三產業融合發展的區域分異特征。陳池波等將熵值法與均值法結合，對農村產業融合發展水平進行統計評價。王國敏、周慶元采用多指標綜合測定法構建農業現代化測評體系，并以此對我國內地農業現代化水平進行測算。張榮天以長江三角洲地區為例，利用熵值法測度1998—2013年區域農業現代化水平。李玲玲等利用DEA方法對我國31個省（自治區、直轄市）農村產業融合效率進行了科學的分析與測算，李蕓等以北京市農業發展為研究對象，依據農業產業融合的關鍵要素篩選指標，利用層次分析法嘗試性構建科學的評價指標體系，對北京市農業產業融合水平進行評估。

學術界關于鄉村產業振興的路徑以及評價指標體系的研究比較全面，為本文進一步的研究奠定了堅實基礎，但仍然存在以下不足：首先，從研究方法來看，目前應用的研究方法還比較單一，本文綜合運用DEA-Malmquist指數模型和Tobit模型進行農村產業發展效率評價及影響因素分析。其次，從研究對象來看，現有的研究成果多是定性研究，本文以廣西35個石漠化片區縣為例，通過針對性設定相關評價標準、選取相關數據，進行定量研究，有助于豐富這方面的研究方法。

二、研究方法與模型

（一）DEA模型

數據包絡分析法中的眾多模型中，應用最為廣泛的是規模報酬不變（CCR）模型和規模報酬可變（BCC）模型，二者的區別在于CCR模型的假設前提為規模報酬不變，而BCC模型假設規模報酬可變。在出現變動規模報酬的情況下，使用CCR模型會導致在衡量技術效率時規模效率也混在其中，所以本文采用可變規模報酬BCC模型，該模型將純技術效率和規模效率從綜合效率分離出來，即綜合效率＝純技術效率×規模效率。假設共有n個DMU，θV表示決策單元的效率值；ε為非阿基米德無窮小量；xj、yj表示第j個決策單元的投入量和產出量；λj表示決策單元的權值；S+、S-表示松弛量。該線性規劃模型為min[θV-ε（eT1S-+eT2S+）]，約束條件分別為∑Kj=1λjxj+S-=θVX0、∑Kj=1λjyj-S-=Y0、∑Kj=1λ=1、λj≥0、θV≥0、S+≥0、S-≥0且j=1，2，…，k。通過模型的最優解和松弛變量的取值來判斷DMU是否有效，若θV＜1，S+、S-不全為0，則表明DMU處于DEA無效率狀態；若θV=1，S+=0或S-=0表明該DMU處于DEA效率弱狀態；若θV＝1，S+=S-=0，則表明DMU處于DEA有效率狀態。

（二）Malmquist指數

Malmquist指數由瑞典經濟學家Malmquist于1953年提出，最早是用來分析不同時期消費變化的一個指數，后來與Charnes等建立的DEA方法相結合，經學者們不斷調整改進，加以完善，使其成為對效率進行動態分析的一種重要方法。Malmquist指數以t時刻的生產技術水平為參照并利用距離函數的比率計算投入產出的效率。通過分解Malmquist指數為技術效率變化指數和技術進步指數，可以觀察全要素生產率變動的來源。與此同時，技術效率變化又可以進一步分解為純技術效率變化和規模效率變化。其表達式為M（xt+1，yt+1，xt，yt）={[Dt（xt+1，yt+1）/Dt（xt，yt）]×[Dt+1（xt+1，yt+1）/Dt+1（xt，yt）]}1/2

（xt+1，yt+1）表示t+1時期投入產出向量，（xt，yt）表示t時期投入產出向量，Dt（xt，yt）、Dt+1（xt+1，yt+1）則表示的是在t時期技術條件下DMU在t時期和t+1時期的距離函數。在規模報酬可變的情況下，技術效率指數又可以分解為純技術效率指數和規模效率指數，易于得出全要素生產率指數（TFPCH）=技術效率指數×技術進步指數=（純技術效率變化指數×規模效率指數）×技術進步指數，表達式為TTF－PCH=EEFFCH×TTECHCH=（PPECH×SSECH）×TTECHCH。設定從t時期到t+1時期，若M指數＞1，說明生產率呈現上升的趨勢；M指數=1，說明生產率沒有發生變化；M指數＜1，則表明生產率出現下降。

（三）Tobit模型

Tobit模型由托賓（Tobin）于1958年首次提出，由于Tobit模型的因變量受限制，能很好地用于處理因變量不連續帶來的計算困難，Tobit回歸采用最大似然法。

因為農村產業效率評價中計算得出的值大多數都在0～1之間（存在個別值大于1的情況），具有非負截斷性特征。若采用最小二乘法（OLS），會導致結果出現誤差，因而使用Tobit回歸模型。該模型可以左右截尾不會出現超域值，能通過一個連接函數轉化成線性處理，可當作廣義線性模型，具體為Yi=β0+βTXi+μi。其中，i=1，2，3，…，m；Xi為DEA方法得出的綜合效率值，Xi是解釋變量，βT是未知函數，μi~N（0，σ2）。當采用極大似然估計法對Tobit回歸模型進行估計時，得到的βT和σ2是一致估計量。

三、指標選取和數據來源

本文立足于廣西農村產業發展現狀，確保數據的有效性和可得性，選取2011—2019年廣西35個石漠化片區縣的相關數據，對農村產業發展進行分析評價。產業興旺是鄉村持續高質量發展的經濟基礎，產業發展和要素流動是鄉村振興的關鍵。本文選取了5個投入指標：第一產業從業人數，表示人力資源的投入；農作物播種面積，表示土地要素的投入；農業機械總動力，表示農業機械化程度；農村用電量，表示農村產業發展的能源消耗；因為缺少縣域農業貸款的數據，所以使用年末金融機構貸款余額替代，一定程度上體現金融支持農村產業發展的力度。選取了3個產出指標：第一產業增加值，反映農村產業發展水平；農村居民人均可支配收入，直接體現農村居民的經濟狀況；人均地區生產總值，衡量農村產業發展后對當地經濟發展的影響。

實現鄉村振興需要加強對鄉村產業的財政投入，創造城鄉要素雙向流動、相互融通的新格局。因此，在農村產業綜合效率的影響因素指標方面，本文選取了四個指標：城鎮化率，是地區發展的重要標志，其對農業結構、農業生產效率和技術水平等具有重要影響；地區公共財政收入，體現當地經濟基礎對農村產業發展的影響；農村人均儲蓄，反映農戶在農村產業發展過程中的潛在投資能力；農業技術人員數，體現科學技術對農村產業發展的影響。

表1 農村產業投入產出指標與影響因素體系

四、農村產業發展效率分析

（一）基于DEA模型的靜態分析

因為篇幅原因，列出數據的年份為2011年、2016年、2019年，便于直觀表現農村產業發展的變化趨勢。利用DEAP2.1軟件對2011年、2016年、2019年廣西35個石漠化片區縣的投入產出指標數據進行農村產業發展效率分析，得到農村產業發展的綜合效率值、純技術效率值、規模效率值和規模報酬，結果如表2所示。

1.從綜合效率的角度分析。當綜合效率等于1時即為DEA效率有效，通過表2可知35個縣農村產業發展的綜合效率均值在2011年、2016年和2019年分別為0.894、0.852、0.848，這三年的平均綜合效率沒有達到DEA有效，呈現下降的趨勢且數值處在一個較低的水平，各個縣之間的農村產業發展程度不一。2011年達到DEA有效的縣為16個，2016年達到DEA有效的縣為13個，2019年達到DEA有效的縣為14個，在三個年份都達到DEA有效的縣有三江縣、龍勝縣、資源縣、龍州縣、右江區、凌云縣、西林縣、天峨縣，占比為22.86%，說明這些縣用于農村產業發展的資源配置合理，投入產出得到了最佳效果。

表2 廣西35個石漠化片區縣2011年、2016年和2019年農村產業發展效率

2.從純技術效率的角度分析。上述縣純技術效率均值在2011年、2016年、2019年分別為0.929、0.916、0.924，表明整體農村產業的純技術效率處在波動變化的狀態。從2019年的數據來看，純技術效率值沒有達到1，對于純技術效率有效相差0.076，反映出管理水平和相關產業技術仍有改進的空間。

3.從規模效率的角度分析。2011年規模有效的縣為16個，2016年規模有效的縣為16個，2019年規模有效的縣為14個，總體農村產業發展的規模效率均值從2011年的0.959下降到2019年的0.909，總體規模效率呈略微下降的趨勢，沒有達到規模有效。2019年，融水縣、大新縣、天等縣、平果市、德保縣、靖西市、都安縣和大化縣的規模效率都較低，應該根據實際情況，合理調整對產業規模的投入，以求實現規模效率有效。針對樂業縣和鳳山縣呈現出規模報酬遞增的情況，可以適當增加農村產業的規模投入；規模報酬遞減的縣應該注意農村產業規模投入的管理，減少不必要的效率損失；處于規模報酬有效狀態的縣，可以保持在規模投入方面的已有優勢。

（二）基于Malmquist指數的動態分析

Malmquist指數能動態反映農村產業發展效率變化趨勢，運用DEAP2.1對35個石漠化片區縣的2011—2019年的數據進行Malmquist指數分析，得到分解項，如表3、表4所示。

表3 2011—2019年農村產業發展Malmquist指數變動及其分解

表4 各縣農村產業發展Malmquist指數變化及其分解

1.總體的全要素生產率分析。由表3、表4可知2011—2019年35個石漠化片區縣農村產業發展的全要素生產率指數均值為1.033，除了2012—2013年全要素生產率指數為0.920之外，其他年份全要素生產率指數都大于1，說明總體的農村產業發展效率是上升的。技術效率平均值為0.991，技術進步平均值為1.042，反映技術進步對農村產業發展效率提高起到主要作用，而技術效率沒有發揮應有的驅動效應。從年份來看，2015—2016年的技術效率值和技術進步值分別為1.091與1.013，兩者都處于有效狀態，體現出當年農村產業管理水平良好和有效利用投入產業的資源，同時產業技術改進帶來了效率的提升；2012—2013年的技術效率指數大于技術進步指數，表明技術效率是這一期間全要素生產率提高的主要因素。剩余年份都為技術進步指數大于技術效率指數，表明技術進步指數對農村產業發展的全要素生產率影響比較持久。

2.各個縣之間的效率變化對比。從表4可知從2011—2019年，全要素生產率指數小于1的縣有9個，其他縣的全要素生產率指數都大于1，說明縣的農村產業發展效率是上升的，處在有效狀態。26個全要素生產率指數大于1的縣中，有隆安縣、融安縣、三江縣、龍勝縣、資源縣、右江區、田陽縣、田東縣、凌云縣、田林縣、西林縣、金城江區、羅城縣、巴馬縣14個縣技術效率指數和技術進步指數均大于1，共同作用于農村產業的發展，促進了效率提高；而馬山縣、融水縣、平果市、德保縣、樂業縣、隆林縣、靖西市、南丹縣、鳳山縣、東蘭縣、環江縣、大化縣這12個縣技術進步指數大于1，技術效率指數小于1，說明這些地方的農村產業發展效率的提升得益于技術進步。

五、農村產業發展效率的影響因素分析

對2011—2019年廣西35個石漠化片區縣的農村產業發展效率的影響因素進行分析，使用了Tobit回歸模型，并對相應指標數據進行對數化處理，模型為Y=a+b1URB+b2FIS+b3SIV+b4NAT+ε。其中，Y為上文使用DEA方法計算出的綜合效率，a為常數項，b1、b2、b3為公式中變量的系數，ε為隨機擾動項，URB表示城鎮化率，FIS表示當地公共財政收入，SIV表示農村人均儲蓄，NAT表示農業技術人員數，結果如表5所示。

表5 農村產業發展效率影響因素

回歸結果顯示：城鎮化率與農村產業發展效率在1%的水平上呈顯著正相關關系，城鎮化率的增加會引起農村產業發展效率的提高；公共財政收入與農村產業發展在1%的水平上為顯著負相關關系，公共財政收入的提高會降低農村產業發展的效率；農村人均儲蓄和農村產業發展效率在1%的水平上呈顯著正相關關系，農村人均儲蓄的增加有利于農村產業發展效率的提高；農業技術人員數量對農村產業發展效率在1%的水平上有顯著負向影響。

六、研究結論與政策建議

在廣西35個石漠化縣區農村產業發展的過程中，各個縣存在明顯差異，其中2019年綜合效率值最高的縣和綜合效率值最低的縣之間差值達到0.577；在基于DEA模型的靜態分析中，總體的綜合效率、規模效率出現下降的趨勢，技術效率變動較為穩定，三者都有提升空間。把2011年、2016年、2019年的總體農村產業發展情況進行對比，它們綜合效率均值都小于1，且農村產業發展效率處在無效狀態的縣要多于發展效率處在有效狀態的縣，總體農村產業發展效率沒有達到DEA有效；在基于Malmquist指數模型的動態分析中，2011—2019年廣西35個石漠化片區縣農村產業發展的全要素生產率指數平均值為1.033，說明總體農村產業發展效率處于上升的趨勢；35個縣的城鎮化率、公共財政收入、農村人均儲蓄與農業技術人員的數量都對農村產業發展效率有著顯著影響。

基于本文的研究結論，提出以下政策建議：第一，加快農村產業政策迭代，促進鄉村產業振興。要想實現鄉村振興，促進農村產業高效發展，當地政府應根據本地農村產業發展實際情況，加快調整農村產業政策。當前世界處于百年未有之大變局，地緣政治和貿易保護主義大行其道，全球產業鏈、供應鏈受到極大干擾，即使是不發達地區的農村產業也會受到很大影響。在這種情況下，如何因應國內外環境的巨大變化，適時調整農村產業政策是各級地方政府需要重點考慮的事項。第二，重視縣之間農村產業發展狀況存在明顯差異的現實情況。堅持因地制宜選擇產業，彰顯產業的比較優勢和地域特色，著力在“優、綠、特、強、新、實”六個字上做文章，形成產業競爭力。第三，提高財政支農資金的使用效益。毋庸置疑，財政資金的投入對完成脫貧攻堅任務起到了很大的作用。即使近年來各級財政收支處于緊平衡的狀態，在以產業振興助推鄉村振興的過程中，各級財政依然會投入巨額的預算資金來支持農村產業的發展。充分發揮財政支農資金的引導作用，吸引社會資本助力鄉村產業振興是當前經濟形勢下必然的政策選擇。

注釋：

②侯一蕾等：《“微產業、多循環”：產業扶貧與產業興旺有效銜接的創新機制探索》，《改革與戰略》2021年第3期。

③李波等：《“三區三州”深度貧困地區扶貧政策效應與作用機制研究》，《中央民族大學學報》（哲學社會科學版）2021年第2期。

④向景等：《鄉村振興評價指標體系構建及測度：基于財政支出視角》，《廣東經濟》2020年第6期。

⑤東梅等：《陜青寧六盤山集中連片特困地區精準扶貧績效評價及其影響因素研究——基于三階段DEA和TOBIT模型》，《軟科學》2020年第9期。

⑥張佳寧、呂澤華：《試論村級集體經濟的實踐經驗與功能定位——從脫貧攻堅到鄉村振興》，《中國集體經濟》2021年第12期。

⑦衛添天等：《鄉村振興背景下的鄉村產業振興》，《現代農業研究》2021年第4期。

⑧郭俊華、王陽：《鄉村振興背景下農村產業政策優化調整研究》，《經濟問題》2022年第1期。

⑨馬喜梅：《鄉村振興與脫貧攻堅有效銜接路徑研究——以滇黔桂石漠化片區為例》，《云南師范大學學報》（哲學社會科學版）2020年第3期。

⑩易軍、張春花：《北方沿海地區農業現代化進程的定量評價》，《中國軟科學》2005年第1期。