基于DEA-Malmquist 指數模型的江蘇省農業可持續生產效率分析

朱詩穎

(南京財經大學管理科學與工程學院，江蘇 南京 210023)

一、 引言

農業是立國之本、安民之基，是關系國民經濟穩定、健康發展的關鍵。 江蘇省作為農業大省，2020年農業總產值達4102.2 億元，排名全國第四。 農業產業的雄厚為江蘇經濟的快速發展提供了動力和支持，但也帶來了諸多資源與環境問題。 農村勞動力減少，造成人口資源與耕地矛盾激化；農藥化肥不當使用，引起土壤污染、結構破壞；水體中氮磷含量過高，導致水體富營養化、水污染日益嚴重，種種現象不僅威脅著農產品的質量安全，也破壞了人們的生存環境。 如何實現農業的可持續發展，在注重生態安全的前提下保持農業的高效增長，是江蘇農業長遠發展的重點與難點。 因此，研究農業的可持續發展，構建可持續生產效率評價指標體系，測算當前江蘇省農業可持續生產的效率以發現存在的問題，將具有重大的經濟價值和社會意義。

學界關于農業生產效率的研究成果已十分豐富。 1957 年，Farrell[1]首次提出利用數學規劃尋找效率前沿來分析英國農業生產力，這種方法被廣泛認為是數據包絡分析(DEA)的原型。 此后，越來越多學者開始研究農業生產效率問題，DEA 也逐漸成為測算農業生產效率運用最廣泛的方法之一，Reig-Martínez 等[2]利用 DEA 模型評估了西班牙地中海地區的農業生產效率。 在評價可持續農業方面，朱付彪等[3]將超效率DEA 與 Malmquist 指數模型結合，測算了長江黃河源區內高寒草地畜牧業的生態效率，并考察其時空變化；趙坤[4]運用DEA 方法對內蒙古農業可持續發展效率進行評價；侯佳等[5]采用DEA 模型探討了河北省農業資源的可持續利用水平，得出農業生產要素投入需進一步優化配置的結論。

現有相關研究多從全國或省級層面展開，但還未有將江蘇省農業可持續性與生產效率結合的案例。 本文在前人的研究基礎上，選取江蘇省作為實證對象，借助DEA 方法和Malmquist 指數模型，量化分析“十三五”時期江蘇13 個地級市的農業可持續生產效率，挖掘其區域差異和動態演變，從而為提高江蘇省農業可持續生產水平的相關決策和研究提供理論參考。

二、 研究方法和數據來源

(一)研究方法

1. 數據包絡分析法(DEA)

DEA 是由 Charnes、Cooper 等學者于 1978 年創建的一種從相對效率出發的評價方法[6]，它將各被評價經濟體視為一個決策單元(DMU)，分析其投入產出指標以確定有效生產邊界，并根據與有效生產邊界的距離計算出各DMU 的效率值，效率值決定了不同決策單元的效率差異。 DEA 的基本模型有兩種形式，即固定規模收益模型(CRS 或CCR 模型)和可變規模收益模型(VRS 或BCC 模型)。 在規模報酬可變的情況下，技術效率可分解為純技術效率和規模效率，若決策單元的效率值若為1，則表示該決策單元DEA 有效，否則為DEA 無效。

2. Malmquist 生產率指數法

由于傳統DEA 只能反映同一時期決策單元的靜態效率情況，而不同年份的效率值不具有可比性，不能簡單地以每年的效率結果進行時序對比分析，因此本文引入Malmquist 指數模型，與DEA 方法結合測算生產效率，不僅可以處理包含多個時間點觀測值的面板數據，分析其對技術效率的變動情況，同時能夠對技術水平的變化進行測定。

Malmquist 生產率指數由經濟學家Malmquist 于1953 年提出，被廣泛應用于生產率變化的測算[7]，它基于一個距離函數來衡量全要素生產率(TFP)的變化，TFP 又可分解為技術進步變化和技術效率變化。 主要有兩種測量方法:一種是非參數DEA 方法；另一種是隨機邊界分析法，即SFA 法。 當非參數DEA 方法用于產出導向的Malmquist 生產率指數時，大于1 的結果表示TFP 從時間t到時間t＋1 正增長；反之為負增長。

(二)數據來源和指標選取

本文面板數據來自2016 ～2020 年江蘇統計年鑒，采用江蘇省13 個地級市的農業投入產出數據，選取其中的農林牧漁總產值作為產出指標，農村勞動力資源、農用機械總動力、農用化肥(折純)使用量、農作物總播種面積4 個與農業可持續發展相關的指標為投入指標(如表1 所示)。 為使DEA 評價結果具有合理的判別程度，參考集合中的元素個數(DMU)與投入產出指標個數的乘積應保持適當的數量關系。 本研究共有1 個產出指標和4 個投入指標，樣本量為13，是投入產出指標兩倍以上的乘積，可以認為DEA 評價結果具有較強的判別性。

表1 農業可持續生產效率評價指標

三、 實證分析

本研究利用DEAP2.1 軟件進行實證分析，對江蘇省13 個地級市農業投入產出的面板數據分別進行基于DEA 模型的靜態分析和基于Malmquist 生產率指數的動態分析，得出全省及各市的農業可持續生產效率值。

(一)DEA 模型的靜態分析

2016 年與2020 年江蘇省13 市農業可持續生產的技術效率值、純技術效率值和規模效率值如表2 所示。

表2 江蘇省13 市2016 年及2020 年農業可持續生產效率值

技術效率能夠綜合衡量與評價各地區農業生產的資源配置能力和資源利用效率。 從技術效率指數看，江蘇全省農業可持續生產效率在2016 年和2020 年均未達到DEA 有效，技術效率平均值分別為0.697 與0.749，整體雖呈增長趨勢，但仍處于較低范疇。 從市級角度看，除無錫市外，其余12 市2020 年的農業可持續生產技術效率均比2016 年有所提升。 其中，南京和蘇州兩市均達到生產前沿面，技術有效且規模有效，表明這兩個城市的農業生產實現了最優的資源配置和資源利用。 2020 年，連云港、淮安和宿遷三市技術效率值仍低于0.6，應注重提高農業可持續生產的供給管理水平，同時擴大投入以達到最佳規模。

純技術效率反映地區在一定的技術水平下投入資源的生產效率，受管理水平和技術因素的影響。如表2 所示，江蘇省農業可持續生產的純技術效率呈現小幅上升趨勢，2020 年相比2016 年增長了0.028。 2016 年和2020 年均有6 市實現純技術效率有效，這些地區在農業管理和技術等方面較為先進，使得投入能夠實現最大化產出。 2016 年純技術效率值低于江蘇省平均水平的城市有5 個，2020 年下降為4 個，尤其是淮安市和宿遷市遠低于江蘇省平均值，須進一步提高農業可持續生產的管理和技術水平。

規模效率能夠體現區域農業是否處于可持續生產的最優規模。 表2 顯示，全省規模效率總體有所進步，但僅南京和蘇州兩地達到農業可持續生產規模最優，其余各市規模效率均不足，導致技術效率損失。 2020 年，徐州和鹽城的規模效率值水平排在全省末位，應進一步擴大對農業可持續生產的投入，以達到最佳的規模。 2020 年規模收益遞增的地區有無錫、常州和鎮江，可以合理加大農業可持續生產的投入力度，進一步提高規模效益；而規模收益遞減的地區包括徐州、南通、連云港等8 市，未來應注意改善資金的使用方向。

(二)Malmquist 指數的動態分析

通過Malmquist 生產效率指數分析，繪制5 年來江蘇省13 個地級市農業全要素生產率及其構成要素變化表。

如表3 所示，2016 ～2020 年江蘇全省農業全要素生產率(tfpch)均值達到1.029，表明5 年來江蘇省整體的農業全要素生產率年均增長2.9%，農業生產呈現出持續發展的積極態勢。 從全要素生產率變動指數分解結果看，技術進步(pech)變化較小，技術效率(effch)變動較大，平均增長2.0%，其兩個分解指數，純技術效率(pech)和規模效率(sech)分別貢獻了0.9%和1.1%的增長率，對江蘇省農業可持續生產效率變動起決定性作用。

表 3 2016～2020 年江蘇省 13 市 Malmquist 指數變化

省內13 市中，除無錫和蘇州外，其余11 市的農業全要素生產率指數均大于1，可見江蘇省絕大部分地區農業的可持續生產效率都在不斷提升，發展趨勢良好。 其中，改善最大的是南京市，因技術進步促使生產效率增長了6.8%，表明農業可持續生產技術和方法得到了深入推廣和應用。 相反蘇州市受技術進步指數影響，可持續生產率有所降低。 無錫市由于處于規模收益遞減階段，技術效率下降，總生產效率降低。 從增長動因上看，各市農業可持續生產效率的提升主要源自技術效率的提高，而受限于技術進步的不足。 表3 顯示，多達6 市，相當于全省一半地區技術進步指數在2016 ～2020 年期間整體呈下降趨勢，其中無錫市最低，受影響最大。 此外，淮安市和宿遷市應努力提升純技術效率，無錫、鎮江和泰州市在規模效率方面還有待進步。

四、 結論

本文對相關研究背景進行了介紹，并通過文獻回顧了農業可持續發展及其生產效率評價的研究現狀，進而運用DEA 方法，結合Malmquist 指數模型，實證分析了近五年來江蘇省農業可持續生產效率。 針對實證分析的結果及其體現的問題，結論部分給出如下對策建議，討論江蘇省各地區如何因地制宜加快農業的可持續發展，提高農業生產效率和生產效益。

(一)提升農業管理水平和資源配置能力

2016～2020 年江蘇省絕大部分地區農業可持續生產的技術效率雖較高，但就2020 年而言，其值并不理想，仍有7 市存在純技術效率損失，尤其是連云港、淮安和宿遷市，水平較低，未來要注重提高農業的管理水平以及優化資源配置的能力，從內部發掘農業可持續發展潛力。 一是對農業機械的引進給予技術培訓和維護服務，使其得到最大化利用，避免使用率不高而導致農業投入成本的無效增加。 二是指導農民科學定量施肥，保護耕地資源，避免化肥施用過多導致土壤板結、養分流失，提高投入產出效率，還可以通過財政手段鼓勵農民使用有機肥替代化肥，保持農業生產投入品減量增效。

(二)加強農業綠色可持續技術的研發和推廣

江蘇省整體農業技術進步率雖呈增長趨勢，但近一半地區技術進步指數5 年內下降。 這與各市的農業科技創新程度相關，未來要將提高農業技術水平作為重點任務，才能實現全省全地區農業可持續生產率正增長。 一方面需要加強農業綠色可持續技術的研發，通過構建政產學研相結合的技術創新體系，吸引各類企業和科研機構共同參與技術研發；另一方面應加強農業綠色可持續技術的推廣，培養和引進技術型人才，同時建設生態技術示范基地，提高農民應用農業綠色技術的意愿。

(三)因地制宜調整和優化農業生產規模

根據江蘇省各農業產區的規模效益，除南京和蘇州以外的各市，尤其是無錫、鎮江和泰州市目前的農業規模與投入產出不相匹配，需進一步調整和優化。 農業可持續發展要求我們不能單純通過擴大種植和養殖面積來提升農業生產率，而要科學測算、合理確定種植業和養殖業規模，注重農業的生態布局，使其往整體化、規模化、集約化方向發展，在此基礎上優化農業投入結構，提高農業生產的規模效率，推動農業走上高產、高效、優質、低耗的可持續發展之路。