趙翠萍

(河南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，河南鄭州450046)

隨著工業(yè)化、城市化進程的推進以及耕地的退化，中國的耕地資源狀況尤其嚴(yán)峻．2011年，中國人均0．1 hm2的耕地面積不足世界平均水平的40%．這種背景下，提高耕地生產(chǎn)效率成為保證農(nóng)產(chǎn)品有效供給、提高農(nóng)戶收入的關(guān)鍵途徑．河南省作為糧食主產(chǎn)省和人口大省，研究其耕地生產(chǎn)效率問題具有重要意義．鮑學(xué)東等［1］利用2000—2006年間的農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)測算了四川21個地市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增長嚴(yán)重依賴于土地．梁流濤等［2］運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析測度了1997—2004年間中國的耕地生產(chǎn)效率，并計量分析了耕地生產(chǎn)效率變化的影響因素．贠鴻琬等［3］采用1990—2008年間的相關(guān)數(shù)據(jù)測算了河南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素的運行效率，發(fā)現(xiàn)個別年份的要素投入有松弛量，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在規(guī)模過小的制約．徐錚等［4］采用2005年和2009年的數(shù)據(jù)測算了河南省18個省轄市的農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率，并提出了針對性的參考調(diào)整方案．總的來看，現(xiàn)有關(guān)于耕地生產(chǎn)效率方面的研究缺乏進一步的因素分析．本研究利用2001—2010年的《河南省統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)，運用DEA方法評價了河南省的耕地生產(chǎn)效率水平及變化趨勢，利用Tobit模型分析了耕地生產(chǎn)效率的影響因素及其作用方向和作用強度，以期為進一步提升河南耕地生產(chǎn)效率提供技術(shù)支撐．

1 材料與方法

1．1 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來自2002—2011年的《河南統(tǒng)計年鑒》．運用DEA方法計算河南省耕地生產(chǎn)效率時，選取涵蓋自然資源、勞動力、資金、技術(shù)等基本生產(chǎn)要素的年末實有耕地面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量、農(nóng)用化肥使用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)用地膜使用量、農(nóng)用機械總動力為投入指標(biāo)，選取分別代表耕地生產(chǎn)經(jīng)濟效益和社會效益的農(nóng)業(yè)增加值、糧食產(chǎn)量作為產(chǎn)出指標(biāo)．為消除研究期間物價變動的影響，在利用農(nóng)業(yè)增加值數(shù)據(jù)時進行了簡單處理，即根據(jù)各年環(huán)比指數(shù)，將2001—2010年間的農(nóng)業(yè)增加值全部折算為以2000年為基期的可比數(shù)據(jù)．

1．2 DEA方法和Tobit模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis，簡稱DEA)以相對效率概念為基礎(chǔ)，基本原理是利用包絡(luò)線代替生產(chǎn)函數(shù)，通過數(shù)學(xué)規(guī)劃來確定經(jīng)濟上的最優(yōu)點，以折線將最優(yōu)點連接起來，形成一條效率前沿的包絡(luò)線．然后將所有決策單元(DMU)的投入、產(chǎn)出映射到空間，落在包絡(luò)線上的DMU被認(rèn)為是有效率的，否則無效．DEA方法在評價具有相同類型的多投入、多產(chǎn)出的決策單元(DMU)是否有效時具有顯著優(yōu)勢，使用過程中不需要預(yù)先估計參數(shù)，能夠有效減少誤差［5］．本研究在對河南省耕地生產(chǎn)效率分析時采用DEA模型中的CRS模型和VRS模型．CRS模型測算的是規(guī)模報酬不變條件下各決策單元的綜合技術(shù)效率(TE);VRS模型測算的是規(guī)模報酬可變條件下各決策單元的純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)．

Tobit模型也被稱為截取回歸模型，是受限回歸模型的1種．該模型使用條件是被解釋變量只能以受限的方式被觀測到［6］．其基本形式為:其中是潛在的被解釋變量;yi為被解釋變量;xi為解釋變量;ui服從于 N(0，σ2)，i=l，2…n．

本研究利用Tobit模型對河南省耕地生產(chǎn)效率的影響因素進行分析時，選取采用DEA方法對河南省18個省轄市2001—2010年間耕地綜合技術(shù)效率的測算值作為被解釋變量，選取與之對應(yīng)的人均耕地經(jīng)營面積、人均GDP、單位面積機械總動力作為解釋變量．

2 基于DEA的耕地生產(chǎn)效率分析

選取河南省所轄鄭州市、開封市、洛陽市、平頂山市、安陽市、鶴壁市、新鄉(xiāng)市、焦作市、濮陽市、許昌市、漯河市、三門峽市、南陽市、商丘市、信陽市、周口市、駐馬店市17個地級市以及濟源市1個省直管市作為決策單元(DMU)，各個決策單元之間在耕地資源、勞動力狀況、經(jīng)濟發(fā)展水平等方面存在一定差別，能夠使處理結(jié)果具有可比性．

2．1 河南省耕地生產(chǎn)效率總體分析

運用DEAP 2．1軟件對所采集數(shù)據(jù)進行處理，可得2001—2010年間各決策單位的綜合技術(shù)效率(TE)、純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)．對各決策單位每年的效率結(jié)果進行匯總與平均，可得2001—2010年河南省耕地生產(chǎn)的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率變化趨勢圖(如圖1)．

圖1 2001—2010年河南省耕地綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率變化趨勢圖Fig．1 The trend of cultivated land technical efficiency、pure technical efficiency and scale efficiency of Henan Province(2001—2010)

總的來看，2001—2010年河南省耕地生產(chǎn)綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的平均值分別為93．5%，96．7%，96．7%．三者變化趨勢大致相同，均經(jīng)歷了先上升后平穩(wěn)的發(fā)展過程．綜合技術(shù)效率可綜合衡量與評價決策單位對耕地資源的配置能力和使用效率等多方面的能力，可以分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率．

純技術(shù)效率是對決策主體在既定產(chǎn)出水平下實現(xiàn)最小投入能力的衡量，與決策主體的技術(shù)投入和管理水平直接相關(guān)．結(jié)果表明，2001—2010年河南省耕地的純技術(shù)效率經(jīng)歷了一個波動歷程．2001—2004年呈逐年提高趨勢，2004年的純技術(shù)效率水平最高，其后逐步下降，2006年下降到約0．97，之后逐漸趨于平穩(wěn)．這一趨勢可能與河南省科技的推廣力度不夠、技術(shù)更新速度較慢有關(guān)．

規(guī)模效率用于衡量決策主體現(xiàn)有生產(chǎn)規(guī)模結(jié)構(gòu)與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模結(jié)構(gòu)之間的差距．結(jié)果表明，河南省耕地的規(guī)模效率波動也較大．其中，除卻2006年略有提高之外，2003—2009年耕地規(guī)模效率幾乎是持續(xù)走低．這可能與始于2003年的農(nóng)業(yè)稅收減免政策以及始于2004年的農(nóng)業(yè)補貼政策有關(guān)，因為政策的實施有可能在短期內(nèi)強化農(nóng)戶的生產(chǎn)信心和惜地心理，從而一定程度上阻礙了農(nóng)用土地的流轉(zhuǎn)，不利于農(nóng)用土地經(jīng)營規(guī)模的擴大．

2．2 各省轄市之間耕地利用效率的比較分析

對各決策單位2001—2010年的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率值分別求平均值，可得各決策單位的平均效率值，如表1．

表1結(jié)果表明，河南省18個省轄市之間的耕地綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率均表現(xiàn)出較大差距．以3種效率值特征為依據(jù)，對河南省18個省轄市進行分類，可分為完全有效型、規(guī)模有效型、純技術(shù)有效型、無效型4類．

表1 2001—2010年間河南各省轄市耕地生產(chǎn)效率平均值Table 1 The mean of cultivated land technical efficiency，pure technical efficiency and scale efficiency of each prefecture-level cities of Henan Province(2001—2010)

屬于完全有效型的包括洛陽、平頂山、鶴壁、三門峽、信陽、駐馬店和濟源．2001—2010年，這7個省轄市的耕地綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均值均為1．這意味著，在耕地利用方面，其技術(shù)水平、管理能力等要素投入與耕地經(jīng)營規(guī)模之間比較適應(yīng)，要素投入已達到最優(yōu)投入水平，注重保持技術(shù)、管理與耕地規(guī)模之間的協(xié)調(diào)與均衡將是此類地區(qū)保持和提高耕地生產(chǎn)效率的關(guān)鍵．

可歸入純技術(shù)有效型的地市包括新鄉(xiāng)、南陽、周口．這3個省轄市的純技術(shù)效率為1，規(guī)模效率小于1，這表明，這3個市的耕地純技術(shù)效率有效，而規(guī)模效率未能實現(xiàn)全部有效．較低水平的規(guī)模效率是耕地綜合技術(shù)效率無效的主要原因．因此，這3個市應(yīng)著力優(yōu)化耕地資源配置，推進耕地資源的市場化流轉(zhuǎn)，引導(dǎo)耕地向種植大戶和種植能手轉(zhuǎn)移，以提高耕地的規(guī)模經(jīng)營水平，促使耕地規(guī)模與技術(shù)水平之間的平衡．

規(guī)模有效型的地市是許昌．該市規(guī)模效率為1，純技術(shù)效率小于1．說明該市10 a間規(guī)模效率有效，而純技術(shù)效率未能全部達到最有效，純技術(shù)效率的低下是制約當(dāng)?shù)馗鼐C合技術(shù)效率的主要原因．該市應(yīng)致力于加大農(nóng)業(yè)科技投入，提高農(nóng)業(yè)科技貢獻率，注重對農(nóng)戶生產(chǎn)管理能力的培訓(xùn)，逐步提高耕地純技術(shù)效率，以促使其與當(dāng)?shù)馗匾?guī)模相適應(yīng)，進而提高耕地生產(chǎn)效率．

無效型的包括鄭州、開封、安陽、焦作、濮陽、漯河、商丘．這7個市的純技術(shù)效率、規(guī)模效率均小于1，耕地生產(chǎn)效率總體較低．此類市應(yīng)立足當(dāng)?shù)貙嶋H，強化農(nóng)業(yè)科技研發(fā)和推廣力度，提高規(guī)?；?jīng)營水平，優(yōu)化耕地資源配置和農(nóng)資投入結(jié)構(gòu)，促進技術(shù)水平、管理能力與耕地規(guī)模之間的協(xié)同發(fā)展．

3 耕地生產(chǎn)效率的影響因素分析

3．1 指標(biāo)選擇與模型構(gòu)建

本部分利用Tobit模型對耕地生產(chǎn)效率的影響因素進行分析．在選擇變量時，主要按照所選變量不應(yīng)包含于DEA模型的投入、產(chǎn)出變量中，同時兼顧數(shù)據(jù)的可得性要求．回歸模型具體形式如下:

其中，Yit，x1，x2，x3，μ 分別表示 i行政區(qū)第 t年的耕地生產(chǎn)綜合技術(shù)效率、人均耕地經(jīng)營面積、人均 GDP、單位面積機械總動力、隨機擾動項;β0，β1，β2，β3表示各自變量的回歸系數(shù)．

3．2 模型結(jié)果與分析

采用Eviews 6．0統(tǒng)計軟件對河南省耕地效率進行回歸分析的結(jié)果如表2．

表2 河南省耕地生產(chǎn)效率影響因素回歸結(jié)果Table 2 Regressive result of effects on Henan Province cultivated land productive efficiency

表2結(jié)果表明，人均耕地經(jīng)營面積與耕地生產(chǎn)效率正相關(guān)，人均GDP、單位面積平均機械總動力均與耕地生產(chǎn)效率負(fù)相關(guān)．對耕地生產(chǎn)效率影響強度最大的是人均耕地經(jīng)營面積(x1)，其次為單位面積機械總動力(x3)，影響較弱的變量是人均GDP(x2)．這意味著同樣變動1個單位，人均耕地經(jīng)營面積比人均GDP對耕地生產(chǎn)效率值的影響更為顯著．下面依次對各解釋變量的影響進行分析．

人均耕地經(jīng)營面積從整體上反映了當(dāng)?shù)匾?guī)模經(jīng)濟發(fā)展水平，由x1系數(shù)可知，人均耕地經(jīng)營面積擴大1個單位，可使耕地生產(chǎn)效率增長0．10個單位，這是因為河南省人地矛盾突出、人多地少的情況影響了農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營水平，人均耕地經(jīng)營面積總體較小，而農(nóng)業(yè)科技水平及農(nóng)戶耕地經(jīng)營能力在逐漸提高，現(xiàn)有耕地經(jīng)營規(guī)模不能適應(yīng)技術(shù)水平的發(fā)展要求．可見，河南省正處于耕地經(jīng)營規(guī)模報酬遞增階段，提高人均耕地經(jīng)營規(guī)模能夠最大程度地挖掘技術(shù)潛力，進而促進耕地綜合生產(chǎn)效率的提高．

人均GDP綜合反映了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r，從分析結(jié)果可知，人均GDP增長1個單位，耕地生產(chǎn)效率降低0．000 094個單位．這表明，越是經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入反而不足．這或許與當(dāng)?shù)胤寝r(nóng)就業(yè)示范效應(yīng)強、非農(nóng)就業(yè)機會多、農(nóng)戶“重工輕農(nóng)”的傾向較強等因素有關(guān)．

單位面積機械總動力能夠反映一個地區(qū)農(nóng)業(yè)的總體生產(chǎn)設(shè)施水平．回歸結(jié)果表明，單位面積機械總動力增長1個單位，耕地生產(chǎn)效率降低約0．07個單位．這主要是因為機械化水平的提高雖然降低了勞動強度、提高了勞動生產(chǎn)效率，但同時也降低了單位面積勞動投入量的緣故．

4 結(jié)論與討論

總的來看，河南省耕地生產(chǎn)效率經(jīng)短暫波動上升后趨于穩(wěn)定，說明河南耕地生產(chǎn)效率的提升仍有一定發(fā)展空間，但是，已呈現(xiàn)動力不足的跡象．分區(qū)的測算結(jié)果表明，各地市之間耕地效率差別較大，但是，從進一步提升耕地生產(chǎn)效率角度來講，擴大經(jīng)營規(guī)模都是有效的切入點．從耕地生產(chǎn)效率的影響因素來看，單位面積機械總動力和人均GDP兩個指標(biāo)的作用方向異于通常的分析．

1)農(nóng)業(yè)機械化水平對耕地生產(chǎn)效率有一定的負(fù)影響．這可能是，目前農(nóng)戶對農(nóng)業(yè)機械產(chǎn)生了一定的依賴，加之農(nóng)業(yè)補貼政策的激勵效應(yīng)已殆盡，以至于勞動力被“過度替代”，從而影響到耕地生產(chǎn)效率的提高，因此，應(yīng)循序漸進地提高農(nóng)業(yè)機械化水平，應(yīng)著力調(diào)動并維持農(nóng)戶對土地投入的積極性．

2)經(jīng)濟較發(fā)達地(市)的耕地生產(chǎn)效率相對較低，或許是因為該類地區(qū)農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機會成本較高的緣故．可見，影響耕地生產(chǎn)效率的多方面因素，某種意義上講，都要最終通過勞動投入來體現(xiàn)其作用．當(dāng)勞動力這一關(guān)鍵要素的投入難以保證時，耕地生產(chǎn)效率是無從談起的．因此，在目前的發(fā)展轉(zhuǎn)型期，政府應(yīng)著力思考“誰來種地”的問題．

［1］ 鮑學(xué)東，鄭循剛．基于SFA的四川農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率分析［J］．科技管理研究，2008(9):80－82;90．

［2］ 梁流濤，曲福田，王春華．基于DEA方法的耕地利用效率分析［J］．長江流域資源與環(huán)境，2008，17(2):242－246．

［3］ 徐 崢，馬恒運．基于DEA的河南省農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟效率評價［J］．河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2011，45(4):482 －486;492．

［4］ 贠鴻琬，胡文聯(lián)，池 鳴．河南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的DEA 分析［J］．陜西農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010(4):165－167．

［5］ 魏權(quán)齡．?dāng)?shù)據(jù)包絡(luò)分析［M］．北京:科學(xué)出版社，2004．

［6］ WOOLDRIDGE J M．計量經(jīng)濟學(xué)導(dǎo)論:現(xiàn)代觀點［M］．費劍平，林相森，譯．北京:中國人民大學(xué)出版社，2003．