河南省農業信息化投入產出效率測度研究

摘要：通過數據包絡分析（DEA）模型對河南省2010—2019年農業信息化投入產出效率進行測度與分析。結果表明：河南省農業信息化存在投入冗余和產出不足的問題。對此提出建議：政府應當加大減少農村投遞線路長度的投入，適量減少農民家庭每百戶固定電話和農民家庭每百戶移動電話的投入并充分利用資源，從而提高對農村居民人均年純收入的產出效率，進而擴大整體的規模效率，達到最優規模效益。

關鍵詞：河南省農業信息化DEA投入產出效率測度

ResearchontheInputOutputEfficiencyMeasurementofAgriculturalInformatizationinHenanProvince

ZHANGPan

SchoolofCivilEngineering，ZhengzhouCollegeofFinanceandEconomics，Zhengzhou，He’nanProvince，450000China

Abstract：Thisarticlemeasuresandanalyzestheinput—outputefficiencyofagriculturalinformatizationinHenanProvincefrom2010to2019usingtheDEAmodel.TheresultsindicatethatthereareproblemsofinputredundancyandinsufficientoutputinagriculturalinformatizationinHenanProvince.Suggestionsaccordingly：Thegovernmentshouldincreaseinvestmentinreducingthelengthofruraldeliverylines，moderatelyreducetheinvestmentinfixedphonesper100householdsandmobilephonesper100householdsofruralhouseholds，andfullyutilizeresourcestoimprovetheoutputefficiencyofpercapitaannualnetincomeofruralresidents，therebyexpandingtheoverallscaleefficiencyandachievingoptimalscaleefficiency.

KeyWords：He’nanProvince;Agriculturalinformatization;DEA;Input-output;Efficiencymeasurement

信息化是促進我國農業生產現代化的必由之路[1]，河南省農業農村發展正處于戰略疊加的機遇期、產業轉型的攻堅期、城鄉融合的加速期、風險挑戰的凸顯期，農業信息化人才、農業信息基礎設施、農業信息化效用發展緩慢，嚴重阻礙了河南省農業信息化水平的提高[2]。因此，深入研究河南省的農業信息化投入產出效率具有十分重要的現實意義，同時也對我國其他地區農業信息化的發展起到示范、借鑒作用[3]。

1評價指標與數據來源

考慮指標數據的可獲性和準確性，選取了河南省2010—2019年農業信息化投入產出的相關數據構建河南省農業信息化投入評價指標體系。其中，投入指標包括X1農村用電量（億kW·h）、X2農村投遞線路長度（萬km）、X3農民家庭每百戶固定電話（部）、X4農民家庭每百戶移動電話（部）、X5農村家庭每百戶計算機擁有量（臺）；產出指標包括Y1農業總產值（億元）、Y2農村居民人均年純收入（元）。

數據主要來源于《河南省統計年鑒》（2010—2019年）。

2模型建立與實證分析

在選取河南省農業信息化投入產出的相關數據指標的基礎上，通過構建DEA模型對河南省2010—2019年農業信息化的投入產出效率測度進行實證分析。

2.1DEA模型構建

數據包絡分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）是運用數學規劃模型對同類決策單元（DecisionMakingUnits，DMU）的相對效率進行評價的一種方法[4]。其中，在單元目標、單元工作、外部空間都一樣的情況下，同一種決策單元中的導入目標與輸出目標也一致。學者一般認為當外部環境與內部結構變化較小時，同一個DMU的不同時段可看作同類型的DMU[5]。假設在一項加工運營行為流程中某一個DMU的導入向量用X表示，輸出向量如Y所示，在這里，，此時這個DMU的整個加工運營過程能用（X，Y）來呈現。集合M={（X，Y）|輸出Y能夠用導入X生產出來}表示一切可能的生產經營活動構成的生產經營可能集[6]。DEA是以相對效率概念為基礎，利用線性規劃的方法，“導入”和“輸出”兩類指標被評價決策單元所劃分，通過計算各個單元的導入和輸出之比，評價其決策單元相對有效性的評價方法。

設有個決策單元（DMU），每個DMU均有個導入和個輸出指標，記第個DMU的第個導入指標為，第個DMU的第個輸出指標為，為第個導入指標權重，為第個輸出指標權重，若線性規劃存在最優解滿足，則稱DMU對DEA有效，其公式如（1）式：

2.2DEA評價值分析

通過SPSSAU數據科學分析平臺使用CCR模型計算河南省2010—2019年農業信息化DEA綜合效率值、純技術效率值、規模效率值，并對結果進行整理，如表1所示。

由表1可知，河南省2010年、2018年、2019年有效性為DEA強有效，其中農業信息化的綜合效率、純技術效率、規模效益都是1，說明了2010、2018、2019年這3年在農業信息化上的投入、產出比較恰當。而2011—2017年有效性為非DEA有效，其農業信息化綜合效率值基本上都大于0.9，說明這些年份仍有農業信息化的投入與產出改進的空間。評價期內，河南省2011—2017年規模效率遞增，這種情況表明應該投入眾多的物資增加農業信息化范疇以此來提高綜合效率結果。

通過計算得出河南省2010—2019年農業信息化綜合效率結果、純技術效率結果、規模效率結果，利用SPSSAU繪制上述3種結果的變化趨勢圖，如圖1所示。

由圖1可知，河南省2010—2019年的綜合效率和規模效率總體上的變化主要分為3個階段：2010—2011年下降并于2011年達到最低值，2018—2019年變化趨勢穩定；2011—2018年變化呈上升趨勢且到2018年達到最大值。在這十年里面，純技術效率的波動幅度比較小，分別表現在2010—2013年、2014）—2015和2016—2017這3個年份階段內展現出下跌的走向，在2013—2014年、2015—2016和2017—2018這3個年份階段期間顯示上漲的趨向，位于比較平穩的程度。

從圖1可以很清晰地看到，居于0.98以上的高效率水平是純技術效率結果。從整體上觀察可知，規模效率結果低于純技術效率結果，而綜合效率結果和規模效率結果的變動勢向基本一致。由綜合效率等于純技術效率乘以規模效率這一表達式可知，引起綜合效率結果低迷的重要起因是規模效率結果低下，也就是說綜合效率結果的改變受到規模效率結果改變的作用。所以，目前需要處理的要點就是提升規模效率結果。

2.3投入冗余分析

經過進一步分析可知，河南省農業信息化在2011—2018年是非DEA有效的，出現了投入冗余的現象，如表2所示。

由表2可知，在2011-2018年，X2農村投遞線路長度對zaYWejfN+COwfd4VlSoebRg5S8OtNP3cEO+FJt5JKEU=應的松馳變量S-值相對過大，意味著農村投遞線路長度投入相對過高，而投入冗余率也相對較大，應當加大減少農村投遞線路長度的投入。與此同時，在2011—2018年，X3農民家庭每百戶固定電話和X5農村家庭每百戶彩色電視機擁有量的松弛變量S-值一直大于0，意味著農民家庭每百戶固定電話和農村家庭每百戶彩色電視機擁有量相對較多，投入冗余較大，可適度減少農村家庭每百戶計算機擁有量投入。

2.4產出不足分析

對非DEA有效的2011-2017年，進一步分析其產出不足情況，見表3。

由表3可知，在2011—2017年，Y2農村居民人均年純收入這一產出變量出現松弛變量S+值大于0，意味著在2011—2017年時農村居民人均年純收入產出較低，產出效率還有提升空間，產出不足率也大于0，應當加大提高對農村居民人均年純收入的產出效率。

3結論與建議

3.1結論

河南省作為農業大省，其未來的農業信息化有著很大的發展空間。本文通過DEA模型對河南省2010—2019年農業信息化投入產出效率進行了實證分析，結論表明：河南省農業信息化只有在2010、2018—2019年處于DEA有效的水平，而在2011—2017年有效性為非DEA有效，并且存在投入冗余和產出不足的問題。

3.2建議

針對目前河南省農業信息化投入產出效率的現狀，通過DEA模型對河南省2010—2019年農業信息化投入產出效率進行了實證分析，提出以下建議：政府應當加大減少農村投遞線路長度的投入，適量減少農民家庭每百戶固定電話和農民家庭每百戶移動電話的投入并充分利用資源，從而提高對農村居民人均年純收入的產出效率，進而擴大整體的規模效率，達到最優規模效益。

參考文獻：

[1]韋燕珍.淺談農業信息化在現代農業發展中的重要作用[J].南方農業，2020，14（21）：184-185.

[2]張志梅，王倩.全省農業農村局長會議召開[J].河南農業，2022（4）：4.

[3]張村民.新鄉市農業信息化現狀調查及對策研究[J].現代農業科技，2019（14）：257，262.

[4]呂良偉，孟飆.基于數據包絡分析法的軍工企業零件制造工時研究[J].機械工程師，2014（1）：34-38.

[5]劉暢.吉林省農業生產效率時空演變與影響因素研究[D].長春：吉林農業大學，2023.

[6]楊望，徐慧琳，劉婧然.區塊鏈與網絡借貸平臺運營效率：基于DEA數據包絡模型的實證分析[J]，東北財經大學學報，2021（4）：78-88.