基于DEA模型的四川省农业效率评价

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摘 要：运用数据包络分析的BC2模型对农业效率进行测评，以四川省为样本，计算得出21个地区农业效率。结果表明，评价指标体系具有很好的可操作性和可信度，该研究结果对正确认识农业生产发展状况，制定相关农业政策具有一定的参考价值。

关键词：DEA；效率；农业；四川

中图分类号：F323.21 文献标识码：A DOI编码：10.3969/j.issn.1006－6500.2012.02.023

Study on Efficiency Evaluation of Agriculture Using DEA Model in Sichuan Province

LI Si

(School of Economics and Management，Xichang College ,Xichang, Sichuan 615013，China)

Ａｂｓｔｒａｃｔ: The aim of this paper used DEA BC2 model to make an assessment of agricultural production efficiency with samples of Sichuan province. By calculation，we have got a result of agricultural efficiency with 21 cites，the result indicated that the evaluation index system had good operability and reliability. The result has referenced values for getting to know correctly agricultural production condition and making related agricultural policy．

Key words: DEA；efficiency；agriculture；Sichuan province

中国农业发展所取得的成就举世公认，但也存在着不少问题，效率不高即是其中的重要问题之一[1]。农业的长期增长取决于其长期生产能力的增长，而生产能力的提高有两种途径：一是增加生产要素投入，二是提高生产率[2]。由于农业生产资源匮乏，中国农业生产力的提高不可能长期依赖农业生产要素投入的增加，只能依靠农业生产效率的提高，因此，评价和分析中国的农业生产效率问题具有十分重要的意义[3]。

1 农业效率的涵义及近期研究进展

1.1 农业效率的涵义

关于农业生产规模的效率涵义，无论从实证还是理论角度国内外的解释目前仍未取得一致的结论[4]。夏永祥[5]认为，农业效率可以用土地产出率、劳动生产率和资本效率3个指标来反映和测定，它们与土地经营规模的关系并不一致。根据市场经济的本质要求，应该主要选用资本效率来测定农业效率。资本效率与土地经营规模是正相关关系，为了提高农业效率，有必要扩大土地经营规模。

1．2 近期研究进展

国外学者对农业效率问题的研究比较关注。Kawagoe等[6]对跨地区的农业效率进行研究认为，一个地区的农业生产效率高低与劳动力生产率高低关系不大，此劳动力生产效率高低比较是指处于相同经济发展水平的地区比较；Ball等[6]对包括美国在内的10个国家的农业效率进行了研究，结果显示资本积累与生产效率增长是相互促进的[7]。

国内学者对农业效率问题的研究也比较关注。冯海发[1]用总投入与总产出进行比较，计算出各要素的生产率；徐琼[8]测算了浙江省11个地区的农业技术效率和规模效率；陈卫平[9]运用非参数的Malmqusit指数法,研究了1990─2003年期间中国农业全要素生产率及其构成的时序成长和空间分布特征；黄利军等[10]采用DEA方法对西部地区农业生产效率进行有效性检验,并探讨西部地区农业生产效率的发展趋势、原因及提高途径；刘贞平等[2]对中部6省的农业技术效率和规模效率进行了分析；宋增基等[11]以中国31个省份为样本，运用DEA优势效率模型和劣势效率模型对农业生产效率进行测评；李丹等[3]利用Malmquist生产率指数方法，对中国31个省份1995年至2005年的农业生产全要素生产率的变化作了测算；周腰华等[12]应用DEA的BC2模型对辽宁省农业生产效率进行了测算。

综观国内外学者对于农业效率问题的研究，主要集中在农业投入要素与产出规模的关系和区域农业生产效率的测算与分析等方面，基于dea模型对中国或区域农业效率的评价比较少。

2 农业效率评价指标体系的构建与模型选择

2．1 评价指标体系的构建

指标体系是决定评价结果是否科学的基础。为了对农业效率进行全面综合的评价,在可比性、可测性、动态性等原则的基础上,以农业效率评价的相关理论为指导,参照国内外相关文献关于农业效率的实证研究，考虑统计数据的可获取性，笔者尝试建立了农业效率评价指标体系（表1）。

2.2 模型选择

1978年，A Charnes等人提出了一种用于多投入多产出问题的效率评价方法，并将该方法命名为数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）。DEA方法是采用数学模型评价具有多元投入和产出的单位（称为决策单元，简记为DMU）间的相对有效性（称为DEA有效）的无参数计算方法，较为常见的是C2R和BC2模型。对应于决策单元DMUj0的基础模型（BC2）可用下面的一对线性规划对偶问题来描述：

若线性规划问题存在最优解ω0，μ0，μ0满足Vp=μ0TYjo+μ00=1，则DMUj0为弱DEA有效（BC2）；若进而满足ω0>0，μ0>0，则DMUj0称为DEA有效。

3 农业效率评价的实证分析

3．1 计算结果

笔者选取四川省21个市（州）作为同类型的DMU，样本容量大于投入与产出指标之积的两倍，符合DEA分析的要求，主要使用的数据均来源于2008年四川省统计年鉴。将四川省21个市（州）投入产出指标值原始数据代入BC2模型，运用DEAP2.1软件VRS模块计算出四川省2008年农业效率，计算结果见表2。

3．2 结果分析

3．2．1 DEA有效性 成都市、自贡市、德阳市、遂宁市、达州市、雅安市、资阳市、阿坝州、甘孜州、凉山州等10个地区属于DEA有效，表明这些地区在2008年投入产出处于最佳状态，不存在“超量”投入与“亏量”产出。其余地区则属于DEA无效，其原因是由于农业生产相对规模过小，其次是规模相对过大或技术无效率。考察期内，四川省有超过50%的地区未能实现农业投入与生产的规模效应，进一步改进的空间很大。

3．2．2 发展状态分类 根据Norman和Barry(1991)对整体效率值强度的分类，对DMU进行分类。分类结果见表3。

3．2．3 投入产出松弛量分析 投入产出松弛量指出了非有效的DMU的非有效原因，同时也为改进非有效的DMU提供了改进方向和幅度。对2008年四川省21个市（地、州）农业生产数据进行投入产出松弛量分析，结果显示，泸州市Y1指标产出松弛量为10.755，绵阳市Y2指标产出松弛量为3.264，广元市Y2指标产出松弛量为3.046，内江市Y1指标产出松弛量为0.753，乐山市Y1指标产出松弛量为10.826，南充市Y1指标产出松弛量为1.601，眉山市Y1指标产出松弛量为3.817，广安市Y1指标产出松弛量为4.326。

非有效的DMU各项投入指标也有较多冗余量，不同DMU冗余指标也有所差异：泸州市X2、X3、X4指标投入冗余量分别为24.059，7.049、10.752，绵阳市X3、X5指标投入冗余量分别为44.795，0.892，广元市X3、X4指标投入冗余量分别为1.788，23.043，内江市X2指标投入冗余量为4.452，乐山市X2、X4指标投入冗余量分别为20.733，15.365，南充市X1、X2、X5指标投入冗余量分别为5466.334，22.719，0.455，眉山市X2、X4指标投入冗余量分别为3.321，19.809，广安市X1、X2指标投入冗余量分别为3964.242，41.160，巴中市X2指标投入冗余量为28.327。

4 结论与讨论

对于农业效率的提高，目前国内相关研究还不是很系统，在借鉴相关研究成果的基础上，笔者构建了农业效率评价的投入与产出指标体系，并采用DEA模型进行评价。在实证分析过程中，笔者仅以BC2模型分析了2008年四川省21个市（州）的农业投入与产出效率，今后将尝试用超效率DEA模型和多阶段DEA模型对中国各省（市）农业效率进行更加全面的时空差异评价。

参考文献：

[1] 冯海发.中国农业效率研究[J].统计研究,1993(1):31-36．

[2] 刘贞平,刘圣欢.基于DEA模型的中部六省农业效率差异分析[J].安徽农学通报,2007,13(3):21-22．

[3] 李丹,李强.中国农业生产效率分析：1995─2005[J].生产力研究，2009(1):39-42．

[4] 陈纪平.农场的性质、规模与效率――中国农业规模化经营研究述评[J]. 重庆工商大学学报，2009,19(2):49-52．

[5] 夏永祥.农业效率与土地经营规模[J]. 农业经济问题，2002(7):43-47．

[6] Kawagoe T，Hayami Y．An intercountry comparison of agricultural production eficiency，American[J]．Journal of Agricultural Economics，1985,67：87-92．

[7] Ball V，Bureau J，Butault J，et al．Levels of farm sector productivity：An international comparison[J]．Journal of Productivity Analysis,2001，15：5-29．

[8] 徐琼.基于DEA模型的技术效率实证分析─浙江省地区农业效率差异分析[J].宁波大学学报:理工版,2005(6):215-218．

[9] 陈卫平.中国农业生产率增长、技术进步与效率变化:1990─2003年[J].中国农村观察,2006(1):18-23．

[10] 黄利军,胡同泽.我国西部地区农业生产效率DEA分析[J].农业与技术,2006,26(3):1-5．

[11] 宋增基,徐叶琴,张宗益.基于DEA模型的中国农业效率评价[J].重庆大学学报:社会科学版,2008,14(3):24-29．

[12] 周腰华,张广胜.辽宁省农业生产效率的DEA分析[J].农业经济,2010(2):12-13．