黃 楊
(廣東海洋大學經濟學院,廣東湛江 524000)
2022 年中央一號文件《中共中央 國務院關于做好2022 年全面推進鄉村振興重點工作的意見》提出了穩住農業基本盤、做好“三農”工作,接續全面推進鄉村振興,確保農業穩產增產的目標。湛江市是廣東省的農業大市,農村人口、農村土地面積分別占全市的63.1%、77.1%。湛江市一直以傳統農業為主,經濟結構不合理、農業集約化水平低、大量農田拋荒等原因導致湛江市農業生產效率低下。為了推動湛江市農業經濟高質量發展,實現鄉村振興和農業現代化的目標,分析了現階段湛江市農業生產效率和影響因素,提出了提高農業生產效率的具體措施。
吳晨運用數據包絡分析法對廣東省2003—2014年農業生產效率進行了測算與縱向對比分析,結果顯示廣東省農業生產純技術效率能夠達到相對有效,但農業規模效率近乎無效,純技術效率所帶來的優勢幾乎被規模無效所抵[1]。許亞松等基于三階段DEA 模型和安徽省面板數據實證分析了2014—2018 年16 個地市的農業生產效率,結果表明安徽省農業生產效率值整體較低,規模效率低是制約其發展的主要原因[2]。張娜基于河南省2010—2020 年18 個地級市的面板數據分析了河南省農業生產效率,結果顯示河南省農業生產效率整體處于較低水平并逐年下降,其主要由技術效率和規模效率的連續下降造成[3]。許波等通過構建農業生產效率評價指標體系,運用模型分析2010—2020 年湖南省14 個市州的農業生產效率,結果表明2010—2020 年的湖南省農業生產效率不高,整體呈中等水平,效率值呈緩慢上升態勢,具有較大的上升潛力,綜合效率未達優秀主要是由于生產規模未達到最優,大部分地區的技術效率、純技術效率和規模效率均有所下降[4]。
2009 年以來,湛江市農業生產總值呈逐年穩步上升趨勢,2020 年農業總產值達到528.2 億元。如圖1 所示,湛江市各年增長率變化幅度較大,2012 年以前農業總產值增長較為明顯,年增長率高于10%;2013 年以后雖有個別年份年增長率在10%以上,但總體呈放緩趨勢。這與湛江市近年來農村年輕勞動力流失和農村空心化有密切關系,同時湛江市大部分農村地區仍屬于粗耕粗作,生產力水平還較為落后。

圖1 2009—2020 年湛江市農業產值
湛江市農作物總種植面積在2009—2016 年間呈現逐步上升的趨勢,2013 年后上升趨勢逐漸變慢,在2016 年達到峰頂后于2017 年大幅下降,隨后逐年緩慢增長,如圖2 所示。這種變化趨勢反映了湛江市在城市化進程中土地資源利用的變動規律,近年來湛江市農村城鎮化和基礎設施的建設導致很多農用土地被開發,加上城市圈由市區向縣和郊區不斷擴展,越來越多的農民選擇進城打工,農村青壯勞動力轉向第二、三產業,甚至前往珠三角等發達地區發展,間接導致湛江市大量農用土地被荒廢。

圖2 2009—2020 年湛江市農作物總播種面積
根據2021 年湛江市統計年鑒,2009—2013 年湛江市農業機械總動力呈現快速上升的態勢,并于2013年達到最大值4 792.94 MW,而2014—2017 年農業機械總動力持續下降,2017 年后農業機械總動力逐年緩慢但穩定增長,如圖3 所示[5]。

圖3 2009—2020 年湛江市農業機械總動力
2016 年以前,湛江市化肥使用折純量逐年增加,并在2016 年達到最大使用量,超過50 萬t。針對我國農業生產濫用化肥導致農業面源污染嚴重,影響已超出農業范圍的現狀,2015 年初原農業部提出實施“到2020 年化肥零增長行動”。隨著國家行動的貫徹落實,湛江市化肥使用量開始逐年下降,呈負增長趨勢,如圖4 所示。

圖4 2009—2020 年湛江市化肥使用折純量
農用塑料薄膜是應用于農業生產的塑料薄膜的總稱,是農業現代化建設的一個重要體現,對于提高農作物幼苗存活率起到非常重要的作用。湛江市2014 年開始將農用塑料薄膜使用量納入統計年鑒的統計范圍。2014—2019 年,湛江市農用塑料薄膜使用量呈上升趨勢,在2020 年有所下降,如圖5 所示,這說明湛江市農業現代化建設水平不斷提升。

圖5 2014—2020 年湛江市農用塑料薄膜使用量
數據包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是1978 年由A.Charnes 等人提出的一種解決多投入多產出問題的非參數系統分析方法。
決策單元(Decision Making Units,DMU),即選取的投入和產出指標作為單元項目數據。通過對每個DMU 的投入產出數據進行分析,得出每個DMU的綜合效率值,根據綜合效率值的大小將各DMU 進行排序,確定哪個DMU 是有效的,并指出其他DMU非有效的原因和程度。此外,能判斷各DMU 的投入產出是否合理,并給出了各DMU 調整投入資源的數據信息和如何通過調整投入資源來達到有效的數據信息。
3.1.1 CCR 模型
設共有n個決策單元,記為hj(j=1,2,…,n);每個決策對象單元都有p種投入和q種產出,分別記為xi(i=1,2,…,p),yr(r=1,2,…,q),用u=(u1,u2,…,up)和v=(v1,v2,…,vq)分別表示投入產出權重比。
所以決策單元k產出投入比表示為
接下來,給待測量的技術效率值附加一項條件,將所有DMU 采用上述權重得出的效率值θj限定在[0,1]區間內,即
3.1.2 BCC 模型
其中決策單元k產出投入比和附加條件均與CCR模型一致,即可用公式(1)和(2)表示。
與CCR 模型不同的是,BCC 模型是用于計算DMU 僅技術有效的模型,其中,V為BCC 模型意義下的純技術有效性,當滿足V=1 且投入約束無松弛,DMU 為技術有效,否則為技術無效[6]。
本文選擇2009—2020 年湛江市農作物總播種面積、農業機械總動力、化肥使用折純量及農用塑料薄膜使用量作為投入指標,相同期間的農業總產值和糧食作物總產量作為產出指標,如表1 所示。

表1 投入產出指標體系
利用DEAP2.1 數據包絡分析軟件,計算2009—2020 年湛江市農業生產效率值。主要計算指標包括綜合技術效率(CRSTE)、純技術效率(VRSTE)及規模效率(SCALE),其中綜合技術效率=純技術效率×規模效率。計算結果如表2 所示。

表2 DEA 效率分析結果
純技術效率指的是在最優規模條件下投入要素的生產效率,它能客觀反映農業技術推廣及農業科技創新的成效。由表2 可以看出,湛江市2009—2020 年純技術效率平均值為0.990,數值十分接近于1.000,2014 年為純技術效率最低的年份,純技術效率值為0.951。這說明湛江市農業現代化建設成效明顯,農業科技投入、農業機械化程度較高。
總體來看,湛江市2009—2020 年農業生產純技術效率平均值為0.990,接近于純技術效率有效,純技術有效率為1.000 的年份占總年數的58%。2009 年、2012 年和2019年,雖然DEA純技術效率有效但綜合技術效率無效。
規模效率是準確反映實際生產規模與最佳生產規模之間差距的指標,能反映農業生產結構存在的問題。湛江市2009—2020 年規模效率平均值為0.861,效率水平處于較為落后的發展階段。其中2009 年規模效率最低,效率值為0.708。2009 年、2012 年和2019 年的純技術效率有效,但規模效率無效,說明即使純技術效率有效也無法彌補規模效率導致的差異。
2009—2020 年,湛江市農業生產綜合技術效率與規模效率僅有些許出入,大部分年份完全重合,而純技術效率水平一直較高,波動幅度不大。相較于純技術效率,綜合技術效率與規模效率除2013 年和2020年以外其他年份均小于純技術效率。這表明湛江市農業生產效率低下的原因主要是規模效率低下。因此,為了提高湛江市農業生產總體效率,未來要把提升湛江市農業生產規模效率作為重中之重。
5.2.1 提升土地資源的利用率
1)防止土地荒廢,完善市(區、縣)、鎮(街)、村三級土地流轉制度,建立各級土地流轉交易中心,確保土地流轉順利進行。完善相關法律法規,制定規范的流通程序,同時政府要給予最大的支持。例如,根據《坡頭區全面實施耕地承包經營權獎補實施方案》,坡頭區人民政府依法對土地流轉、經濟合作社、村民委員會等進行了獎勵。
2)根據不同地區的自然條件和社會因素,制定土地利用政策,大力發展具有地區特色的農作物,增強農產品的附加值和核心競爭力。例如,徐聞縣的菠蘿和香蕉產業、廉江市的橙子和荔枝產業、雷州市的芒果和棗產業、遂溪縣的甘蔗產業、麻章區的火龍果產業及坡頭區乾塘鎮的蓮藕產業等。
3)防止自然災害造成嚴重損失。湛江市是干旱和臺風多發地區,當地要切實加強暴雨、高溫、干旱及臺風等災害預警,減少自然災害造成的農業生產損失。
5.2.2 培養高素質農業人才
1)必須培養農民更加重視科學技術的意識,與高校合作開設農業知識和技能培訓班,鼓勵農民學習先進的農業知識,提高專業技能。湛江市的高校也應擴大農業建設所需專業的招生人數,加強農業科技人才培養,盡快將農業技術轉化為農業生產活動,打造特色農產品,實現農業經濟的快速增長。
2)通過地方政策吸引高學歷和尖端科技人才,制定相關政策措施,通過政府的扶持激發他們的積極性,利用科學手段引導農民通過大規模經營取得更大的經濟效益。
5.2.3 大力推進“互聯網+”現代農業
1)在農業生產經營過程中大力推廣應用“互聯網+”技術。農業生產水平高的地區可以通過智慧農業、精細農業、高效率農業及綠色農業等新型農業發展模式,進一步提高農業生產效率,生產出更加優質高效的特色農產品,增加農民收入。
2)加快農村電子商務發展,建設農村物流體系。在銷售特色農產品時,降低生產成本和交易成本,促進農民增收[7]。構建農業信息服務云平臺,為農民提供市場、渠道、標準及系統等各種信息資料,這不僅有助于降低農民的生產成本,也有助于農民及時了解消費者的需求動態,進一步實現農業產業結構調整,提高農業生產效率。