王東方,沈慧芳
(武夷學(xué)院商學(xué)院,福建武夷山354300)
福建省農(nóng)民專業(yè)合作社效率測度及提升路徑
——基于面板三階段DEA模型的分析
王東方,沈慧芳
(武夷學(xué)院商學(xué)院,福建武夷山354300)
運用三階段DEA模型,測算剔除環(huán)境因素和隨機誤差前后的福建省南平市10個縣(市、區(qū))2010—2014年農(nóng)民專業(yè)合作社技術(shù)效率。結(jié)果表明,宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的持續(xù)向好會導(dǎo)致合作社成員數(shù)和合作社資產(chǎn)總額冗余量的增加,政府扶持資金的增加會導(dǎo)致合作社成員數(shù)冗余量的增加,不利于合作社技術(shù)效率的提升;教育投入的增加有助于合作社成員數(shù)冗余量的減少,有利于提升合作社技術(shù)效率;剔除環(huán)境因素、隨機誤差的影響后,南平市大多數(shù)縣(市、區(qū))合作社綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率水平出現(xiàn)不同程度的下降,而純技術(shù)效率普遍上升,農(nóng)民專業(yè)合作社仍處于規(guī)模報酬遞增階段。
農(nóng)民專業(yè)合作社;技術(shù)效率;三階段DEA;福建省
農(nóng)民專業(yè)合作社(以下簡稱合作社)以農(nóng)村家庭承包經(jīng)營為基礎(chǔ),入社農(nóng)民以平等互惠、互助合作的方式合作經(jīng)營,克服農(nóng)業(yè)經(jīng)營碰到的問題,提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營效率,分享經(jīng)營成果。合作社經(jīng)營效率的高低直接影響到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的效率,進(jìn)而影響農(nóng)民收入,如何提升合作社經(jīng)營效率,提升其競爭力,是當(dāng)前合作社理論與實務(wù)研究的重點課題。近年來,中央“一號文件”持續(xù)關(guān)注三農(nóng)問題,其中,2004年以來的一號文件對提高農(nóng)民的組織化程度、支持合作社發(fā)展提出了明確要求,2015年的一號文件提出引導(dǎo)合作社拓寬服務(wù)領(lǐng)域,促進(jìn)農(nóng)民合作社的規(guī)范發(fā)展。在政府政策支持下,福建省合作社事業(yè)取得長足發(fā)展,截至2014年12月31日,福建省合作社數(shù)量達(dá)到了24 817個,同比增加25.1%,其中被農(nóng)業(yè)主管部門認(rèn)定為示范社的合作社2 126個,同比增加25.7%,入社社員達(dá)到672 218個,同比增加23.9%,帶動非成員農(nóng)戶數(shù)827 680戶,同比增加2.8%。
在合作社事業(yè)快速發(fā)展的同時,福建省合作社的發(fā)展普遍存在資金不足且融資困難、機制不健全、管理不規(guī)范、分配機制不健全、“利益共享”機制未能落到實處、經(jīng)營管理人才缺乏及法律法規(guī)不完善等問題[1]。針對以上存在的問題,考慮到合作社在增加農(nóng)民收入、促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程中的重要作用,對合作社進(jìn)行深入研究顯得尤為迫切和必要。以福建省南平市十個縣(市、區(qū))合作社為研究樣本,對各縣(市、區(qū))合作社的技術(shù)效率進(jìn)行測度和分析,揭示各縣(市、區(qū))合作社的實際經(jīng)營情況,并進(jìn)一步提出促進(jìn)合作社技術(shù)效率提升的路徑。
國內(nèi)外學(xué)者從多方面對合作社經(jīng)營效率進(jìn)行大量的理論和實證研究,現(xiàn)有研究主要集中在以下幾個方面:一是對合作社績效評價指標(biāo)體系的研究,浙江省農(nóng)業(yè)廳課題組[2]采用德爾菲法從行為績效和產(chǎn)出績效確定了合作社的績效評價體系;趙佳榮[3]認(rèn)為生態(tài)績效的評價應(yīng)包含在合作社績效評價體系中;張靖會[4]基于供給機制視角從需求表達(dá)、供給決策、締約成本、籌資機制、產(chǎn)品提供、激勵約束六個維度設(shè)計了合作社的績效評價體系;陳共榮等[5]運用BSC的基本原理,構(gòu)建了合作社績效評價指標(biāo)體系;楊大蓉[6]采用層次分析法從財務(wù)維度、市場維度、內(nèi)部管理維度和可持續(xù)發(fā)展維度四個維度構(gòu)建了合作社的績效評價指標(biāo)體系;二是合作社績效評價的研究對象以中東部省份的農(nóng)民合作社為主;三是對合作社績效的研究;徐旭初[7]通過對浙江省526家合作社的實證研究分析了治理機制對合作社績效的影響,認(rèn)為完善的治理機制有利于提升合作社的績效;張征華[8]采用DEA方法對江西省22家合作社經(jīng)營效率進(jìn)行實證研究發(fā)現(xiàn),江西省合作社經(jīng)營效率不高;胡魁采[9]用Bootstrap-DEA方法對浙江452家合作社進(jìn)行實證研究發(fā)現(xiàn),浙江省果蔬合作社效率較低;曾皓等[10]采用DEA_Tobit方法對江西省78家合作社截面數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn),江西省合作社資本效率不高,合作社質(zhì)量有待進(jìn)一步提高;李道和[11]通過對江西省合作社的實地調(diào)研,采用結(jié)構(gòu)方程方法分析了合作社的績效,認(rèn)為完善內(nèi)部治理機制、提升合作社理事長才能有助于提升合作社績效;張超[12]將合作社效率研究拓展至合作社公共服務(wù)效率,從社員層面的價值效率、組織層面的綜合效率和區(qū)域合作社總體層面的工具效率三個視角分析合作社公共服務(wù)效率。
從上述文獻(xiàn)可以看出,既有的研究成果多是采用單一的DEA或?qū)哟畏治龇ǖ确椒▉砜疾旌献魃绲目冃Щ蚣夹g(shù)效率,但這些方法忽略了環(huán)境因素及包含于冗余變量中的其他因素對效率的影響,在一定程度上影響了效率評價結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性[13]。Farrell[14]提出效率包括技術(shù)效率(technical efficiency,TE)和配置效率(allocation efficiency,AE),其中技術(shù)效率可利用實際觀察值和等產(chǎn)量曲線邊界的關(guān)系求得,配置效率可由投入要素價格關(guān)系測得。技術(shù)效率是指在既定的投入要素條件下企業(yè)最大的產(chǎn)出能力,配置效率是指利用優(yōu)勢價格來組合最佳的投入與產(chǎn)出比例,既生產(chǎn)同等數(shù)量的產(chǎn)品可采用不同的要素投入組合,因投入要素價格不同,以最經(jīng)濟(jì)的組合來生產(chǎn)以使其配置效率最高。一般情況下,企業(yè)會考慮利用現(xiàn)有資源投入生產(chǎn),對效率的測量大多是針對技術(shù)效率[15],因此,本文重點考察合作社的技術(shù)效率?;诖?,選擇Fried[16]提出的DEA和SFA結(jié)合的三階段DEA模型測度福建省合作社技術(shù)效率,能夠更為準(zhǔn)確地考察福建省合作社的技術(shù)效率,并在此基礎(chǔ)上有針對性的提出福建省合作社技術(shù)效率提升的路徑和方向。
在采用DEA方法進(jìn)行效率評價時,部分學(xué)者在投入、產(chǎn)出要素的選擇上較為主觀,多采用文獻(xiàn)探討,或配合德爾菲法等方法確定投入、產(chǎn)出要素,但由于德爾菲法執(zhí)行過程復(fù)雜,需要投入大量的精力,問卷回收率低且容易曲解專家意見,加上問卷本身及專家回答具有模糊性特征[17],由于合作社具有非營利性質(zhì),其投入、產(chǎn)出間函數(shù)關(guān)系并不顯著[18],為保證投入、產(chǎn)出要素選擇的科學(xué)性、可靠性,并避免調(diào)查過程中模糊性的出現(xiàn),擬采用模糊德爾菲法(fuzzy Delphi method,F(xiàn)DM)選擇投入、產(chǎn)出要素。
2.1 模糊德爾菲法(FDM)
德爾菲法是一種群體決策的方法,于1950年由美國蘭德公司的Olaf Helmer等人發(fā)明,通過使專家意見經(jīng)由結(jié)構(gòu)化溝通程序而獲得一致結(jié)果的預(yù)測方法。模糊德爾菲法是指綜合運用模糊數(shù)學(xué)與德爾菲法,在充分考慮專家主觀意見模糊性和非確定性的基礎(chǔ)上篩選關(guān)鍵因素,將模糊理論應(yīng)用到德爾菲法中,利用模糊三角數(shù)法整合專家意見,再通過設(shè)定的門檻值篩選合作社的投入、產(chǎn)出要素。模糊德爾菲法應(yīng)用包括以下步驟:
(1)平均數(shù)一般化模式
Klier等于1992年提出一般化平均數(shù)模式公式:
其中α為不同平均數(shù)形態(tài)參數(shù),α有以下幾種結(jié)果:
1)α→-∞時,由式(1)可知:
一般化平均數(shù)下限為極小值,即極小值是最小的一種平均數(shù)函數(shù)形態(tài)。
2)α→+∞時,由式(1)可知:
一般化平均數(shù)上限為極大值,即極大值是最大的一種平均數(shù)函數(shù)形態(tài)。
3)α→0時,由式(1)可知,結(jié)果為幾何平均數(shù):
4)α→1時,由式(1)可知,結(jié)果為調(diào)和平均數(shù):
(2)確定三角模糊數(shù)
本研究以一般化平均數(shù)函數(shù)的極大值和極小值為專家共識三角模糊數(shù)的兩個端點,Saaty[19]認(rèn)為幾何平均數(shù)表示專家共識的效果較好,且?guī)缀纹骄鶖?shù)的數(shù)值可以滿足模糊正倒值矩陣定義。因此,本研究投入、產(chǎn)出要素三角模糊函數(shù)中的幾何平均數(shù)為其隸屬函數(shù),代表專家對投入、產(chǎn)出要素選擇的共識。三角模糊數(shù)可通過以下公式測算。
(3)投入、產(chǎn)出要素的選擇
采用上述方法來選擇投入、產(chǎn)出要素,由于(1)式函數(shù)中極大值、極小值較極端,而幾何平均數(shù)能達(dá)標(biāo)決策群體中大部分專家的意見,因此,取三角模糊函數(shù)中的幾何平均數(shù)為隸屬函數(shù)代表專家對投入、產(chǎn)出要素選擇的共識。在此基礎(chǔ)上設(shè)定門檻值(S),可用各指標(biāo)評估分?jǐn)?shù)的中位數(shù)作為本研究的門檻值,最后選擇投入、產(chǎn)出要素,當(dāng)δij≥S時接受該要素,當(dāng)δij〈S時刪除該要素[20]。
2.2 三階段DEA模型
(1)第一階段:基于投入、產(chǎn)出原始數(shù)據(jù)的DEA分析(BCC模型)
DEA方法最早于1978年由Charnes、Cooper及 Rhodes提出,該方法源于Farrell的非參數(shù)效率衡量概念,針對非盈利性組織,衡量其投入、產(chǎn)出相對效率值。因BCC-DEA模型可用來處理“規(guī)模報酬可變(variable retuuns scale,VRS)”假設(shè)下的決策單元有效性問題[21],本研究采用BCC-DEA模型衡量福建省合作社的技術(shù)效率值。投入導(dǎo)向下的對偶模式BCCDEA模型如下。
其中,hk表示第k各決策單元的技術(shù)效率,Yrk表示第k各DMU的第r項產(chǎn)出值,Xij表示第j個DMU的第i項投入值,ε表示極小正數(shù),θk代表第k個 DMU的有效值分別為ur、vj的差額變數(shù)(ur表示第j個DMU的第r個產(chǎn)出項的加權(quán)值,vi指第j各DMU的第i各投入項的加權(quán)值)。BCC模式中技術(shù)效率(TE)等于純技術(shù)效率(pure technical efficiency,PTE)與規(guī)模效率(sale efficiency,SE)的乘積。
(2)第二階段:運用SFA模型剔除隨機誤差和環(huán)境因素的影響
Fried等于2002年提出的DEA和SFA結(jié)合的三階段DEA模型中,通過第二階段的SFA模型可以觀測環(huán)境因素、隨機誤差和管理無效率三個因素的影響,進(jìn)而剔除環(huán)境因素和隨機誤差帶來的影響,得出管理無效率導(dǎo)致的DMU投入冗余。
首先需選擇合適的環(huán)境變量作為解釋變量,對第一階段DEA模型n個DMU的m各投入變量的冗余變量,建立多元回歸模型:
其中,Sik為第k個決策單元第i個投入變量的冗余變量;fi(Zk;βi)為外部環(huán)境因素對冗余變量Sik的影響,一般取fi(Zk;βi)=Zk·βi;Zk=(Z1k,Z2k,…,Zpk)為p個可觀測的環(huán)境變量;vik為隨機誤差,假設(shè)μik為管理無效率,假設(shè)),且隨機誤差vik與管理無效率μik不相關(guān)。利用公式(14)回歸結(jié)果進(jìn)一步調(diào)整投入變量,將所有的DMU調(diào)整為相同的環(huán)境條件,同時剔除隨機誤差的干擾。調(diào)整方法如下:
其中,xik和分別為第k個DMU第i項投入的實際值和調(diào)整后的投入值,為環(huán)境因素變量的估計值,為隨機誤差的估計值,公式(15)中表示所有DMU剔除環(huán)境因素的影響,所有DMU處于相同的外部環(huán)境下;表示所有DMU剔除隨機誤差的影響,所有DMU處于相同的狀態(tài)。
(3)第三階段:調(diào)整后的投入變量的DEA分析
2.3 樣本數(shù)據(jù)來源及變量選擇
(1)樣本數(shù)據(jù)來源
數(shù)據(jù)來源于2010—2014年福建省南平市下轄十個縣(市、區(qū))(延平區(qū)、建陽區(qū)、建甌市、武夷山市、邵武市、浦城縣、松溪縣、政和縣、順昌縣、光澤縣)合作社經(jīng)營情況統(tǒng)計數(shù)據(jù),統(tǒng)計數(shù)據(jù)涉及到南平市各縣(市、區(qū))農(nóng)民合作社基本情況、財務(wù)數(shù)據(jù)、經(jīng)營狀況等總體數(shù)據(jù)。
(2)投入和產(chǎn)出變量的選擇
采用模糊德爾菲法選擇福建省合作社效率測度的投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù),選擇合作社6項投入要素及2項產(chǎn)出要素,選擇高校教師、政府主管部門領(lǐng)導(dǎo)、國家級示范社負(fù)責(zé)人作為模糊德爾菲法的問卷對象,請各位專家對投入、產(chǎn)出要素給予0~10分區(qū)間的打分,共發(fā)出13份問卷,收回有效問卷11份。采用模糊德爾菲法進(jìn)行運算得出合作社投入、產(chǎn)出因素的三角模糊函數(shù)(見表1、2),以幾何平均數(shù)作為專家對投入、產(chǎn)出要素選擇的共識,根據(jù)對問卷的整理,專家對投入、產(chǎn)出要素打分的中位數(shù)為7,因此,將門檻值(S)設(shè)為7。根據(jù)前文分析,選擇專家打分的幾何平均數(shù)作為投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)的選擇依據(jù),有表1、2可知,專家打分幾何平均數(shù)大于門檻值的投入要素有3項,分別為合作社成員數(shù)、合作社資金總額;產(chǎn)出要素有1個,為統(tǒng)一組織銷售農(nóng)產(chǎn)品總值。
表1 合作社投入要素三角模糊函數(shù)Table 1 Specialized farmers cooperatives input elements triangle fuzzy functions
表2 合作社產(chǎn)出要素三角模糊函數(shù)Table 2 Specialized farmers cooperatives output elements triangle fuzzy functions
(3)環(huán)境變量的選擇
外部環(huán)境變量應(yīng)選擇對合作社經(jīng)營效率產(chǎn)生影響但不在樣本主觀可控范圍的因素,根據(jù)合作社運營特點,結(jié)合國內(nèi)外文獻(xiàn),本文選擇三個環(huán)境因素:宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政府對合作社發(fā)展的政策扶持及教育投入,其中宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境選擇農(nóng)民人均純收入和農(nóng)林牧漁及服務(wù)業(yè)產(chǎn)值兩個變量衡量,政府對合作社發(fā)展的政策扶持選擇第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資(政府)和各級財政專項扶持資金總額兩個變量衡量,教育投入用培訓(xùn)合作社成員人次數(shù)變量衡量。
3.1 第一階段:基于投入、產(chǎn)出原始數(shù)據(jù)的DEA分析(BCC模型)
采用DEAP2.1軟件包分年度處理2010—2014年福建省南平市10個縣(市、區(qū))合作社原始投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù),分別測度這10個區(qū)域在2010—2014年間的合作社的技術(shù)效率,結(jié)果如表3所示,在不考慮環(huán)境因素和隨機誤差影響情況下,南平市合作社在2010—2014年間的平均綜合技術(shù)效率為0.517,綜合技術(shù)效率水平偏低,其中,平均純技術(shù)效率為0.695,平均規(guī)模效率為0.674,兩者大小相當(dāng)且均較小。第一階段DEA結(jié)果表明,南平市各縣(市、區(qū))合作社綜合技術(shù)效率過低是由純技術(shù)效率和規(guī)模效率不高導(dǎo)致的,說明南平市各縣(市、區(qū))合作社在管理水平、資源配置和規(guī)模等方面均有較大的改進(jìn)空間。10個縣(市、區(qū))中,建甌市、政和縣2010—2014年間合作社平均技術(shù)效率均為1,平均綜合技術(shù)效率分別為0.822和0.903,說明這兩個區(qū)域合作社在當(dāng)前的規(guī)模、技術(shù)水平條件下,其投入資源的使用是有效率的。
3.2 第二階段:運用SFA模型剔除隨機誤差和環(huán)境因素的影響
表3 南平市各縣(市、區(qū))2010—2014年合作社技術(shù)效率(第一階段)Table3 Counties technical efficiency of specialized farmers cooperatives from 2010 to 2014 in Nanping City
第二階段以第一階段得到的各樣本投入變量的投入冗余作為被解釋變量,將環(huán)境變量(農(nóng)民人均純收入、農(nóng)林牧漁及服務(wù)業(yè)產(chǎn)值、第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資(政府)、各級財政專項扶持資金總額、培訓(xùn)合作社成員人次數(shù))作為解釋變量構(gòu)建SFA回歸模型,運用Frontier4.1軟件包,利用極大似然估計法(MLE),分別估算環(huán)境變量對合作社成員數(shù)冗余、合作社資金總額冗余的影響,結(jié)果見表4所示,根據(jù)結(jié)果可知,主要環(huán)境變量均通過了1%、5%或10%的顯著性水平檢驗,這說明環(huán)境變量選擇比較合適且對合作社投入冗余變量具有顯著的影響,其中,合作社成員數(shù)松弛變量的(技術(shù)無效率方差占總方差的比重)值為0.999 4,接近于1并通過1%顯著性水平檢驗,說明該投入變量管理因素的影響占主導(dǎo)地位;合作社資產(chǎn)總額松弛變量的值為0.032 4,接近于0,說明該投入變量隨機誤差影響占據(jù)主導(dǎo)地位。以上結(jié)果表明隨機誤差等難以控制的因素對合作社運營效率存在顯著的影響,非常有必要運用SFA方法剔除隨機誤差對效率的影響。
表4 第二階段的SFA回歸結(jié)果Table 4 SFA regression results
進(jìn)一步考察環(huán)境因素對合作社成員數(shù)松弛變量及合作社資產(chǎn)總額松弛變量回歸結(jié)果,當(dāng)回歸系數(shù)為負(fù)時,表示環(huán)境變量值的增加有利于減少投入松弛量,當(dāng)回歸系數(shù)為正時,表示環(huán)境變量值的增加將會增加投入松弛量。通過分析環(huán)境變量對合作社成員數(shù)松弛變量及合作社資產(chǎn)總額松弛變量的回歸系數(shù),得出以下結(jié)論:
(1)農(nóng)林牧漁及服務(wù)業(yè)產(chǎn)值。該變量對合作社成員數(shù)及資產(chǎn)總額松弛變量系數(shù)均為正,且在1%顯著性水平上具有統(tǒng)計學(xué)意義,也就是說農(nóng)林牧漁及服務(wù)業(yè)產(chǎn)值的增加會導(dǎo)致合作社資產(chǎn)總額松弛量的增加,從而對合作社效率產(chǎn)生不利影響。這反映了南平市合作社仍處于高投入的粗放發(fā)展模式,從10個縣(市、區(qū))整體情況看,2010—2014年,南平市合作社資產(chǎn)總額年均增長45.23%,合作社成員數(shù)年均增長41.26%,造成合作社資源配置不合理,制約了合作社技術(shù)效率的提升。
(2)第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資(政府)。該變量對合作社成員數(shù)松弛變量存在顯著的正向影響,說明第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資的持續(xù)擴(kuò)張將增加合作社人員浪費程度的增加,進(jìn)而不利于合作社技術(shù)效率的提升。該變量對合作社資產(chǎn)總額松弛變量存在顯著的負(fù)向影響,說明第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資的持續(xù)擴(kuò)張將減少合作社資產(chǎn)總額松弛量,這可能是因為隨著政府為第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資的增加,農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施等持續(xù)改進(jìn),促使農(nóng)民減少相關(guān)資源的投入,提升合作社技術(shù)效率。
(3)農(nóng)民人均可支配收入。該變量對合作社成員數(shù)松弛變量及合作社資產(chǎn)總額松弛變量均存在顯著的正向影響。也就是說農(nóng)民人均可支配收入增加時,合作社成員數(shù)松弛量及資產(chǎn)總額松弛量均會增加。這可能是因為農(nóng)民可支配收入的增加一方面會誘使過量的勞動力返回到農(nóng)村,進(jìn)而導(dǎo)致勞動力投入冗余增加,另一方面會導(dǎo)致農(nóng)民增加其他要素的投入,導(dǎo)致投入要素松弛量的增加,從而對合作社技術(shù)效率產(chǎn)生負(fù)面影響。
(4)各級財政專項扶持資金總額。該變量對合作社成員數(shù)松弛變量存在顯著的正向影響,說明政府的資金扶持會導(dǎo)致合作社成員數(shù)松弛量的增加,這與財政扶持資金的投入會提升合作社經(jīng)營效率的預(yù)期不符,這可能是因為政府扶持資金增加了農(nóng)民的收入預(yù)期,提升了農(nóng)民加入合作社的積極性,進(jìn)而影響了合作社的技術(shù)效率。該變量對合作社資產(chǎn)總額無顯著影響,但仍存在方向性影響。
(5)培訓(xùn)成員次數(shù)。該變量是指政府對合作社成員提供的無償培訓(xùn),對合作社成員數(shù)松弛變量存在顯著的負(fù)向影響,說明培訓(xùn)成員次數(shù)有利于減少合作社成員數(shù)松弛量,這可能的原因是隨著對合作社成員培訓(xùn)次數(shù)的增加,合作社人力資源水平、管理水平均會有所提升,進(jìn)而減少合作社成員數(shù)松弛量,有利于提升合作社技術(shù)效率。該變量對合作社資產(chǎn)總額無顯著影響,但仍存在方向性影響。
通過以上分析可知,環(huán)境因素對合作社投入冗余變量具有顯著影響,且不同的環(huán)境變量對投入冗余的影響方向、影響程度不同,可能會導(dǎo)致經(jīng)營環(huán)境較好或運氣較好的合作社有較佳的效率表現(xiàn),而處于較壞經(jīng)營環(huán)境或運氣較差的合作社的效率表現(xiàn)較差。因此,必須調(diào)整原始投入變量,剔除環(huán)境變量、隨機誤差的干擾,使不同區(qū)域的合作社處于同樣的環(huán)境和隨機條件下,以測度其真實的效率水平。
3.3 第三階段:調(diào)整投入變量后的DEA分析
在第三階段,根據(jù)式(15)調(diào)整南平市各縣(市、區(qū))合作社投入變量,使用DEAP2.1軟件包處理調(diào)整后的投入值和原始產(chǎn)出值,得出各縣(市、區(qū))合作社2010—2014年的真實效率狀況,結(jié)果見表5、表6。
3.3.1 總體效率分析
通過對比表1和3及表4可知,剔除環(huán)境因素和隨機誤差影響后,除個別地區(qū)、個別年份外,南平市各縣(市、區(qū))2010—2014年合作社技術(shù)效率變化較大且出現(xiàn)不同程度的下降,總體技術(shù)效率水平較低,2010—2014年南平市10個縣(市、區(qū))的平均綜合技術(shù)效率由調(diào)整前的0.517下降到調(diào)整后的0.449,規(guī)模效率由調(diào)整前的0.674降到調(diào)整后的0.561,而純技術(shù)效率由調(diào)整前的0.695上升到調(diào)整后的0.732,調(diào)整后南平市各縣(市、區(qū))合作社綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率水平都比較低,第三階段綜合技術(shù)效率下降主要是由于規(guī)模效率下降導(dǎo)致的,由于受環(huán)境因素和隨機誤差的影響,調(diào)整前的純技術(shù)效率水平較調(diào)整后較低,具體來看:
(1)南平市各縣(市、區(qū))合作社技術(shù)效率水平較低
2010—2014年合作社綜合技術(shù)效率調(diào)整前有3個縣(市、區(qū))低于0.4,調(diào)整后有5個縣(市、區(qū))低于0.4,其中只有建甌市在調(diào)整前后實現(xiàn)了綜合技術(shù)效率的提升,降幅最大的是浦城縣,降幅達(dá)42.49%,各縣(市、區(qū))合作社技術(shù)效率均未達(dá)到有效水平且處于較低的水平。
表5 南平市各縣(市、區(qū))2010—2014年合作社技術(shù)效率情況(第三階段)Table 5 Counties technical efficiency of specialized farmers cooperatives from 2010 to 2014 in Nanping City
表6 南平市各縣(市、區(qū))2010—2014年合作社平均效率值Table 6 Average technical efficiency of specialized farmers cooperatives from 2010 to 2014 in Nanping City
(2)各區(qū)域合作社技術(shù)效率水平差異較大
整體上看各縣(市、區(qū))合作社技術(shù)效率差異較大,其中,建甌市合作社技術(shù)效率在調(diào)整前后均較高且調(diào)整后綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都有一定程度的提升,說明建甌市合作社資源配置能力、資源利用效率均處在較高水平;政和縣綜合技術(shù)效率由調(diào)整前的0.903 0下降到調(diào)整后的0.695 4,而純技術(shù)效率在調(diào)整前后均處于技術(shù)有效狀態(tài),該縣綜合技術(shù)效率降低時由于規(guī)模效率降低導(dǎo)致,說明該縣資源利用效率有待提升;建陽區(qū)、光澤縣綜合技術(shù)效率在調(diào)整前后均處于較低水平,說明這些區(qū)域合作社資源配置能力及利用效率均有較大的提升空間。
3.3.2 規(guī)模報酬分析
表7給出了2010—2014年南平市各縣(市、區(qū))合作社規(guī)模報酬變動情況,從2014年情況可以看出,延平區(qū)和政和縣處于規(guī)模報酬不變狀態(tài),邵武市和建甌市處于規(guī)模保守遞減狀態(tài),其他縣(市、區(qū))處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)。這意味著南平市大多數(shù)縣(市、區(qū))合作社的經(jīng)營規(guī)模尚未達(dá)到其技術(shù)、管理水平所決定的最合適的生產(chǎn)規(guī)模,對于建陽區(qū)、武夷山市等規(guī)模效率較低且規(guī)模報酬處于遞增狀態(tài)的區(qū)域合作社可以適當(dāng)?shù)臄U(kuò)張規(guī)模以提升合作社技術(shù)效率。
表7 南平市各縣(市、區(qū))2010—2014年合作社規(guī)模報酬變動情況Table 7 Counties scale remuneration changes of specialized farmers cooperatives from 2010 to 2014 in Nanping City
運用三階段DEA方法,測算剔除環(huán)境因素和隨機誤差前后的南平市10個縣(市、區(qū))2010—2014年合作社技術(shù)效率,得到以下結(jié)論:
(1)合作社技術(shù)效率受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政府政策扶持及教育投入等環(huán)境因素的影響較大。宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的持續(xù)向好會導(dǎo)致合作社成員數(shù)和合作社資產(chǎn)總額冗余量的增加,政府扶持資金的增加會導(dǎo)致合作社成員數(shù)冗余量的增加,不利于合作社技術(shù)效率的提升;而隨著教育投入的增加,合作社成員數(shù)冗余量會減少,有助于提升合作社技術(shù)效率。
(2)剔除環(huán)境因素、隨機誤差的影響后,南平市絕大多數(shù)縣(市、區(qū))合作社綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率水平出現(xiàn)不同程度的下降,而純技術(shù)效率普遍上升,說明南平市各縣(市、區(qū))調(diào)整前合作社純技術(shù)效率過低受環(huán)境因素、隨機誤差影響較大,合作社綜合技術(shù)效率水平較低是由于合作社規(guī)模效率不高,合作社規(guī)模較小仍然是制約南平市合作社的發(fā)展的主要原因。
(3)剔除環(huán)境因素、隨機誤差的影響后,2014年,建陽區(qū)等六個縣(市、區(qū))合作社仍處于規(guī)模報酬遞增階段,規(guī)模擴(kuò)張是制約這些區(qū)域合作社技術(shù)效率提升的主要瓶頸。
根據(jù)以上研究結(jié)論,提出相關(guān)的政策建議:一是針對南平市多數(shù)縣(市、區(qū))規(guī)模不足等問題,相關(guān)政府主管部門應(yīng)做好政策引導(dǎo),發(fā)揮好各地示范合作社作用,從資源投入、技術(shù)投入等角度適當(dāng)擴(kuò)張合作社規(guī)模,提升合作社技術(shù)效率水平,在擴(kuò)張合作社規(guī)模的同時,要做好資源的配置及利用工作,保證資源投入的有效性;二是結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢及發(fā)展速度,進(jìn)一步發(fā)揮合作社優(yōu)勢拓展銷售渠道,做好相關(guān)產(chǎn)品的銷售工作,以保證增加的合作社成員和資產(chǎn)的利用效率;三是適當(dāng)調(diào)整政府對合作社的扶持方式,由資金扶持向涵蓋資金、技術(shù)、人力資源投入在內(nèi)的綜合扶持轉(zhuǎn)變,以保證政府支持效果;四是進(jìn)一步加大對合作社成員的培訓(xùn)力度,提升合作社成員技術(shù)、管理水平,提升合作社技術(shù)效率水平。
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(責(zé)任編輯:夏婷婷)
Research on Farmers'Specialized Cooperative Efficiency and Im proving Path in Fujian Province——Based on Panel Three Stage DEAmodel
WANG Dongfang,SHEN Huifang
(School of Business,Wuyi University,Wuyishan,Fujian 354300)
Based on the three-stage Data Envlopment Analysis(DEA)model,based on the data from 2010 to 2014,this paper researchs on the farmers'specialized cooperative efficiency and improving path of Fujian province.The results demonstrate that the improving Macroeconomic environment leads to the total assets redundancy increase of farmers'specialized cooperative,increase of government funds causes the increase of the number ofmembers of farmers'specialized cooperative redundancy,these are not benificial to promote the efficiency of farmers'specialized cooperative.The increase of education investment can reduce the redundancy the number of members of farmers'specialized cooperative,it improves farmers'specialized cooperative technical efficiency.After eliminating the influence of environmental factors and random error,the technical efficiency and scale efficiency level ofmost of the countys'farmers'specialized cooperative decline in different level,comprehensivly,on the contrary,the pure technical efficiency generally rise,at the same time,the return of farmers'specialized cooperative scale is still in the stage of increasing.
farmers'specialized cooperative;technical efficiency;three-stage data envolpmentanalysismodel;Fujian Province
F321.42
A
1674-2109(2017)03-0033-09
2016-10-26
福建省教育廳中青年教師教育科研項目(JAS150601);福建省科技廳軟科學(xué)項目(2014R0084)。
王東方(1984-),男,漢族,講師,主要從事企業(yè)物流、農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈管理研究。