劉　濤

(河南理工大學 a.安全與應急管理研究中心；b.應急管理學院，河南 焦作　454003)

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山東省農(nóng)業(yè)機械化效率的時空分異特征

劉濤a,b

(河南理工大學 a.安全與應急管理研究中心；b.應急管理學院，河南 焦作454003)

摘要：農(nóng)業(yè)機械化水平不僅體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)機械裝備的數(shù)量與主要農(nóng)作物耕種收綜合機械化率，更表現(xiàn)在農(nóng)業(yè)機械的配置效率。為此，使用EBM超效率模型，測算了2011-2013年山東省17個地市農(nóng)業(yè)機械化效率的變動狀況。結果發(fā)現(xiàn)：山東省農(nóng)業(yè)機械化綜合技術效率總體上較低，且增長緩慢；山東省農(nóng)業(yè)機械化綜合技術效率呈現(xiàn)出“中間高、四周低”的空間格局，各地市農(nóng)業(yè)機械化效率的空間差異明顯，且未有收斂趨勢；山東省農(nóng)業(yè)機械化的純技術效率總體上維持在較高的水平，且逐年上升，但純技術效率空間差異大；山東省農(nóng)業(yè)機械化的規(guī)模效率總體上不高，且增長幅度很小，有較大的上升空間。要想達到強有效前沿面，各地市需同比例縮減或單獨縮減一定程度的拖拉機動力、拖拉機配套農(nóng)具和聯(lián)合收割機動力。

關鍵詞：農(nóng)業(yè)機械化效率；時空分異特征；EBM模型；超效率模型；山東省

0引言

農(nóng)業(yè)機械化是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要標志，農(nóng)業(yè)機械化水平越高，其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度越高。作為重要的糧食主產(chǎn)區(qū),2013年山東省農(nóng)業(yè)機械總動力達到12 739.8萬kW，同時以農(nóng)機購置補貼為導向，大力推廣聯(lián)合收割機、秸稈粉碎還田、免耕播種一條龍作業(yè)模式，發(fā)展適宜經(jīng)濟作物機械化生產(chǎn)的聯(lián)合作業(yè)機械，力爭主要農(nóng)作物耕種收綜合機械化水平達到81%[1]。農(nóng)業(yè)機械化水平不僅體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)機械裝備的數(shù)量與主要農(nóng)作物耕種收綜合機械化率，更表現(xiàn)在農(nóng)業(yè)機械的配置效率。2015年，農(nóng)業(yè)部副部長張?zhí)伊种赋?，農(nóng)機化裝備結構不合理、發(fā)展不平衡和效益不高等問題逐步顯現(xiàn)，“質(zhì)”方面的問題日益突出，部分地區(qū)部分環(huán)節(jié)發(fā)展后勁乏力[2]。由此可見，農(nóng)業(yè)機械化的效率值得特別重視和研究。目前，國內(nèi)理論界對農(nóng)業(yè)機械化進行了大量研究，但對農(nóng)業(yè)機械化效率的研究比較少。部分學者利用前沿理論和DEA方法對中國農(nóng)業(yè)機械化效率進行了初步研究。例如，李衛(wèi)等(2012)基于前沿面理論對我國農(nóng)業(yè)機械生產(chǎn)配置效率進行了分析[3]。張宗毅等(2008)用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist模型分析了“十五”期間我國各地區(qū)農(nóng)機化的技術效率、純技術效率、規(guī)模效率、技術進步及Malmquist指數(shù)的變動趨勢[4]。余世勇等(2013)利用DEA視窗分析方法分析了1998-2010年我國31個省份的農(nóng)業(yè)機械化效率[5]。劉立平(2014)利用DEA-BCC模型研究分析了河南省農(nóng)業(yè)機械裝備效率區(qū)域差異化狀況[6]。

總之，當前理論界并未對山東省農(nóng)業(yè)機械化效率進行研究，已有研究農(nóng)業(yè)機械化效率的文獻所使用的研究方法存在一定缺陷，并未綜合考慮投入變量的徑向與非徑向特征，也沒有對有效單元的排序進行分析，使得分析受到一定限制。EBM超效率模型可以很好地處理以上問題，本文使用該模型，對2011-2013年山東省17個地市的農(nóng)業(yè)機械化效率進行了測算分析，對于推動山東省農(nóng)業(yè)機械化工作具有重大的指導價值。

1模型方法與數(shù)據(jù)來源

1.1　EBM超效率模型

數(shù)據(jù)包絡分析法(Data Envelopment Analysis,即DEA)是以決策單元的相對有效性為指標，評價具有相同類型的多投入、多產(chǎn)出的若干個決策單元是否相對有效的非參數(shù)統(tǒng)計方法[7]。經(jīng)典的DEA 模型可以劃分為兩類：第1類以徑向測算為基礎的規(guī)模報酬不變(CRS)模型為代表，該模型最早由Charnes、Cooper和Rhode (1978)提出[8]；第2是以非徑向測算為基礎的SBM(Slack-Based Measure)模型,該模型最早由Tone提出[9]。值得注意的是，無論CRS 模型還是SBM模型，都存在一定缺陷。徑向的CRS 模型在保持產(chǎn)出假定不變的前提下測度投入導向的效率分值；但由于假設條件過于嚴格導致所有投入要素均要以相同的比例縮減，與現(xiàn)實經(jīng)濟產(chǎn)生背離。SBM 模型的效率測算包含了非徑向的松弛變量，從而規(guī)避了投入要素同比例縮減的假設條件；但這一優(yōu)化是以損失效率前沿投影值的原始比例信息為代價。同時，在線性規(guī)劃求解過程中，SBM 模型暴露出不足，即取零值和正值的最優(yōu)松弛具有顯著的差別。

為了有效解決CRS 模型和SBM 模型測算效率值存在的問題，Tone[10]構建了一個綜合徑向和非徑向特點的EBM 模型。對于具有m個投入要素(x)和s個產(chǎn)出(y) 的n個決策單元，EBM 模型可以表示為

s.t.θx0-Xλ-s-=0

λY≥y0,λ≥0,s-≥0

但是，該模型還是不能區(qū)分有效決策單元效率的大小，Andersen和Petersen提出了超效率DEA模型，使有效決策單元之間也能進行效率高低的比較。超效率評價模型基本思想是:在評價某個決策單元時，將其排除在決策單元的集合之外[11]。本文結合EBM模型和超效率DEA模型的優(yōu)點，綜合為EBM超效率模型，對2011-2013年山東省農(nóng)業(yè)機械化效率進行了分析。

1.2　評估指標與數(shù)據(jù)來源

關于農(nóng)業(yè)機械化效率的評價指標，目前理論界看法不一。在已有指標體系基礎上,基于山東省統(tǒng)計數(shù)據(jù)特點，建立了山東省農(nóng)業(yè)機械化效率評估指標。其中，投入指標包括拖拉機(kW)、拖拉機配套農(nóng)具(部)和聯(lián)合收割機，3個指標可以很好地度量農(nóng)業(yè)機械化的投入狀況。產(chǎn)出指標選取糧食作物播種面積(hm2)，該指標較全面反映了農(nóng)業(yè)機械化的產(chǎn)出狀況。評估的決策單元包括了山東省17個地市， 2011-2013年山東省17個地市農(nóng)業(yè)機械化效率數(shù)據(jù)來源于歷年《山東統(tǒng)計年鑒》。

2山東省農(nóng)業(yè)機械化效率的實證分析

2.1　山東省農(nóng)業(yè)機械化效率的總體特征

利用Maxdea．Pro6.4軟件，從投入導向(調(diào)整)角度，使用EBM超效率模型，測算了2011-2013年山東省17個地市農(nóng)業(yè)機械化效率的變動狀況，結果如表1所示。

表1　2011-2013年山東省11個地市農(nóng)業(yè)機械化效率及其分解

續(xù)表1

CRS=綜合技術效率,VRS=純技術效率,SE=規(guī)模效率,RTS=規(guī)模收益變動趨勢,”-” 表示規(guī)模收益遞減,”+”表示規(guī)模收益遞增。

2.1.1綜合技術效率分析

山東省農(nóng)業(yè)機械化綜合技術效率總體上較低，且增長緩慢。從總體均值來看，2011-2013年山東省17地市農(nóng)業(yè)機械化效率為0.754，離著有效前沿面還有較遠的距離。從各年來看，2011年山東省17個地市的農(nóng)業(yè)機械化效率均值為0.737，2012年上升為0.761,2013年上升為0.764，農(nóng)業(yè)機械化效率總體上增長緩慢。由此可見山東省農(nóng)業(yè)機械化效率總體上雖處于上升趨勢，但農(nóng)業(yè)機械資源并未得到較好的利用。從前沿實踐者來看，2011年綜合技術效率達到有效前沿面的地市有4個，分別為萊蕪市、聊城市、濟南市和泰安市；2012年達到有效前沿面的地市有所變化，泰安市的綜合技術效率下降為0.973，淄博市卻上升為1.003，但是達到有效前沿面的地市數(shù)量仍然為4個，分別為萊蕪市、聊城市、濟南市、淄博市；2013年達到有效前沿面的地市下降為3個，分別為萊蕪市、聊城市、濟南市。由此可見，農(nóng)業(yè)機械資源得到高效利用的地市有逐年下降趨勢。

山東省農(nóng)業(yè)機械化綜合技術效率呈現(xiàn)出“中間高、四周低”的空間格局。從均值來看，山東省5個地區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化綜合技術效率從高到低依次為是魯中地區(qū)(0.968)、魯西南(0.852)、魯西北(0.706)、魯中南(0.689)、魯東(0.462)。從各年來看，有所變化。2011年農(nóng)業(yè)機械化綜合技術效率從高到低依次為是魯中地區(qū)(0.958)、魯西南(0.786)、魯中南(0.694)、魯西北(0.692)、魯東(0.440)。2012年山東省5個地區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化綜合技術效率不僅排名有所差異，而且各地區(qū)的效率值都有較大程度的提升，從高到低依次為是魯中地區(qū)(0.975)、魯西南(0.866)、魯西北(0.705)、魯中南(0.700)、魯東(0.468)。2013年山東省5個地區(qū)的農(nóng)業(yè)機械化綜合技術效率排名與2012年一致，但效率值有所變化，魯中地區(qū)(0.970)和魯中南(0.672)的效率值有所下降，而魯西南(0.903)、魯西北(0.720)、魯東(0.479)的效率值有不同程度的提升。

山東省各地市農(nóng)業(yè)機械化效率的空間差異明顯，3年間這種差異并未有收斂趨勢。從均值來看，2011-2013年間綜合技術效率最高的萊蕪市(1.210)比效率最低的威海市(0.318)高2.8倍。2011年綜合技術效率最高的萊蕪市(1.151)比效率最低的威海市(0.305)高2.77倍，2012年技術效率最高的萊蕪市(1.21)比效率最低的威海市(0.322)高近2.75倍，2013年技術效率最高的萊蕪市(1.269)比效率最低的威海市(0.327)高近2.88倍。可見，山東省各地市農(nóng)業(yè)機械化效率差異明顯，而且這種差異并沒有明顯遞減，說明各地市在農(nóng)業(yè)機械資源利用效率上并未呈現(xiàn)收斂的趨勢。

表2　2013年山東省14個無效地市農(nóng)業(yè)機械化效率的投入松弛變量和松弛比例

2.1.2純技術效率分析

山東省農(nóng)業(yè)機械化的純技術效率總體上維持在較高的水平，且逐年上升。從均值來看，2011-2013年山東省農(nóng)業(yè)機械化的純技術效率為0.967，雖未達到有效前沿面，但與有效前沿面的距離很小。2011年山東省農(nóng)業(yè)機械化的純技術效率均值達到0.942,2012年上升到0.966,2013年又上升到0.993?？梢?，3年間山東省農(nóng)業(yè)機械資源配置比較高效，農(nóng)業(yè)機械資源管理水平非常高。從前沿實踐者來看，2011年農(nóng)業(yè)機械化的純技術效率達到有效前沿面的地市有9個，占所有地市的53%；2012年和2013年純技術效率達到有效前沿面的地市排名雖有變化，但是總數(shù)并未發(fā)生變化，仍然為9個，純技術效率的前沿實踐者一直維持在較高的水平。

山東省農(nóng)業(yè)機械化的純技術效率空間差異大，3年間空間差異先降后升。從均值來看，2011-2013年間純技術效率最高的萊蕪市(2.955)比效率最低的威海市(0.444)高5.65倍，2011年純技術效率最高的萊蕪市(2.702)比效率最低的威海市(0.407)高5.64倍，2012年純技術效率最高的萊蕪市(2.919)比效率最低的威海市(0.448)高5.52倍，2013年純技術效率最高的萊蕪市(3.243)比效率最低的威海市(0.478)高5.78倍?？梢?，3年間山東省農(nóng)業(yè)機械化的純技術效率空間差異先收斂后發(fā)散。

2.1.3規(guī)模效率分析

山東省農(nóng)業(yè)機械化的規(guī)模效率總體上不高，且增長幅度很小，有較大的上升空間。從均值來看， 2011-2013年山東省17個地市的農(nóng)業(yè)機械化規(guī)模效率均值為0.836，與最優(yōu)規(guī)模還有一定的距離。2011年山東省17個地市的農(nóng)業(yè)機械化規(guī)模效率均值為0.832，2012年上升為 0.843，2013年下降為0.833。由此可見，山東省農(nóng)業(yè)機械化規(guī)模效率總體上不高。

從前沿實踐者來看，農(nóng)業(yè)機械化的規(guī)模效率大于0.9以上的地市有增長趨勢。2011年農(nóng)業(yè)機械化的規(guī)模效率大于0.9的地市有6個地市，分別為濟南市、泰安市、淄博市、濱州市、聊城市及東營市；2012年聊城市的規(guī)模效率為1.001，達到了最優(yōu)規(guī)模，且規(guī)模效率大于0.9的地市新增加了1個，即青島市；2013年規(guī)模效率大于1的地市有2個，即聊城市(1.016)、濟南市(1.009)，且規(guī)模效率大于0.9的地市新增加了1個，即德州市，共有8個地市。

2.1.4規(guī)模收益變動趨勢分析

山東省農(nóng)業(yè)機械化的規(guī)模收益處于遞增趨勢的地市不多，但有增長的趨勢。2011年規(guī)模收益處于遞增趨勢的地市為5個，分別為淄博、萊蕪、濱州、東營、棗莊，僅占所有地市的29%；2012年規(guī)模收益處于遞增趨勢的地市與2011年相同，仍為5個；2013年規(guī)模收益處于遞增趨勢的地市新增加濟南市。對于這6個地市來說，通過增加投入規(guī)模可以帶來更多的產(chǎn)出；而對于其余11個地市來說，其規(guī)模收益遞減，表明通過增加投入規(guī)模來增加產(chǎn)出的空間非常小，技術效率的提升需要依靠技術進步。

2.2　山東省農(nóng)業(yè)機械化效率的投入冗余分析

表2為2013年山東省14個地市農(nóng)業(yè)機械化效率的投入松弛變量，顯示了為了達到有效前沿面，無效單元應該縮小的絕對值和比例。歸類來看，各地市農(nóng)業(yè)機械資源的松弛比例可以分為3類。

第1類：高松弛比例的地市。威海市、東營市和青島市農(nóng)業(yè)機械化效率位列14個無效地市的后3位，其投入變量的松弛比例也最高，3個投入變量的松弛比例都高達45%以上。要想達到強有效前沿面，威海市、東營市和青島市要分別同比例縮減64.55%、-51.95%和45.29%的拖拉機動力、拖拉機配套農(nóng)具(部)和聯(lián)合收割機動力。

第2類：中松弛比例的地市。德州市、煙臺市、日照市、棗莊市、濰坊市、臨沂市、濱州市7市分列14個無效地市的5～12位，3個投入變量的松弛比例都超過20%以上。要想達到弱有效前沿面，以上7個地市的3個變量分別要同比例縮減39.52%、38.64%、31.66%、28.9%、31.02%、21.6%和23%。要想達到強有效前沿面，德州市要相應再縮減10.27%的拖拉機動力；煙臺市、日照市和棗莊市要分別縮減15.53%、48.46%和28%的拖拉機配套農(nóng)具(部)，在此基礎上棗莊市還要縮減2.32%的聯(lián)合收割機動力；濰坊市、臨沂市和濱州市分別要縮減10.43%、26.52%和15.49%的拖拉機配套農(nóng)具(部)。

第3類：低松弛比例的地市。濟寧市、菏澤市、淄博市和泰安市4市分列14個無效地市的前4位，3個投入變量的松弛比例都在10%以下。要想達到弱有效前沿面，以上4個地市的3個變量分別要同比例縮減9.52%、9.32%、5.01%、4.97%；要想達到強有效前沿面，濟寧市、菏澤市和淄博市還要再分別縮減3.8%、0.001%和16.75%的拖拉機動力；泰安市還要再縮減9.91%的拖拉機配套農(nóng)具(部)。

3結論

從投入導向(調(diào)整)角度出發(fā)，使用EBM超效率模型，測算了2011-2013年山東省17個地市農(nóng)業(yè)機械化效率的變動狀況。結果發(fā)現(xiàn)：①山東省農(nóng)業(yè)機械化綜合技術效率總體上較低，且增長緩慢；農(nóng)業(yè)機械資源得到高效利用的地市有逐年下降趨勢。山東省農(nóng)業(yè)機械化綜合技術效率呈現(xiàn)出“中間高、四周低”的空間格局。各地市農(nóng)業(yè)機械化效率的空間差異明顯，3年間這種差異并未有收斂趨勢。②山東省農(nóng)業(yè)機械化的純技術效率總體上維持在較高的水平，且逐年上升。純技術效率的前沿實踐者一直維持在較高的水平。山東省農(nóng)業(yè)機械化的純技術效率空間差異大，3年間空間差異先降后升。③山東省農(nóng)業(yè)機械化的規(guī)模效率總體上不高，且增長幅度很小，有較大的上升空間。④山東省農(nóng)業(yè)機械化的規(guī)模收益處于遞增趨勢的地市不多，但有增長的趨勢。

威海市、東營市和青島市的農(nóng)業(yè)機械化效率位列14個無效地市的后3位，其投入變量的松弛比例也最高，3個投入變量的松弛比例都高達45%以上；德州市、煙臺市、日照市、棗莊市、濰坊市、臨沂市、濱州市7市分列14個無效地市的5～11位，3個投入變量的松弛比例都超過20%以上；濟寧市、菏澤市、淄博市和泰安市4市分列14個無效地市的前4位，3個投入變量的松弛比例都在10%以下。

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Temporal and Spatial Characteristics of the Agricultural Mechanization Efficiency in Shandong Province

Liu Taoa,b

(a.Research Center of Safety and Emergency Management；b. Emergency Management School，Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003，China)

Abstract：The level of agricultural mechanization is not only reflected in the number of agricultural machinery and equipment and comprehensive mechanization rate of cultivation and harvest of the main crops，but also in the allocation efficiency of agricultural machinery. This paper uses the EBM super efficiency model to measure the Agricultural Mechanization efficiency of 17 cities in Shandong Province between year 2011 and year 2013, and the conclusions are: the Comprehensive technical efficiency of agricultural mechanization in Shandong Province overall is low, and the growth is slow, the CRS of agricultural mechanization in Shandong Province shows Spatial pattern of "high in the middle, surrounded by low spatial pattern" ,and the space difference of agricultural mechanization efficiency between the cities is obvious, and there is no convergence trend, the pure technical efficiency of agricultural mechanization in Shandong Province overall maintains at a high level, and is increasing year by year, but the difference of the pure technical efficiency shows large space difference, the scale efficiency of agricultural mechanization in Shandong province is overall not high, and the growth rate is small,and have a greater increase in space.In order to achieve the strong efficient frontier,the cities need proportionally reduce or alone reduce degree of tractor power, tractor farm implements and combine harvester power.

Key words：agricultural mechanization efficiency;temporal and spatial characteristics; EBM model; super efficiency model; Shandong Province

中圖分類號：S232.3

文獻標識碼：A

文章編號：1003-188X(2016)08-0006-06

作者簡介：劉濤(1983-)，男，山東沂水人，副教授，碩士生導師，博士，(E-mail)liutao2511001@126.com。

基金項目：教育部人文社會科學研究青年基金項目(13YJCZH106)；河南省教育廳科學技術研究重點項目(13A630343)；河南理工大學博士基金項目(B2012-037)

收稿日期：2015-08-07