于夢林，劉平輝*，朱傳民

(1.東華理工大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，江西 南昌 330013；2.東華理工大學(xué) 江西省數(shù)字國土重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江西 南昌 330013)

0 引言

土地作為自然資源的基本功能是承載與養(yǎng)育功能，農(nóng)用地作為糧食的主要來源更應(yīng)受到嚴(yán)格保護(hù)?！笆终湎?，合理利用土地和切實(shí)保護(hù)耕地”一直作為我國的一項(xiàng)基本國策，可見農(nóng)業(yè)用地的重要性。安徽作為農(nóng)業(yè)大省，地理?xiàng)l件優(yōu)越，資源豐富，2018年安徽省人口城鎮(zhèn)化率32.65%，同比增長1.59%，農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值2775.41億元，同比增長3.4%，糧食種植面積同比減少0.55萬hm2，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力6542.7萬kW，比上年增長了3.6%，化肥施用量311.1萬t，下降了2.4%[1]。城市化進(jìn)程的加快破壞了城鄉(xiāng)用地平衡，為此，提高農(nóng)用地利用效率對于解放農(nóng)村勞動(dòng)力，提供地區(qū)發(fā)展空間具有一定意義。

國內(nèi)學(xué)者針對農(nóng)用地進(jìn)行了大量研究，馮雨豪等[2]以雙欄模型從休閑農(nóng)用地的角度研究了農(nóng)用地的存在價(jià)值；陳美球等[3]以鄉(xiāng)村振興為背景研究了農(nóng)村產(chǎn)業(yè)用地的選址問題；陳金蘭等[4]以三階段DEA為模型研究了山東省家庭農(nóng)場投入效率；陸柳霖等[5]從農(nóng)用地的不同地類使用GIS與熵值法對農(nóng)用地的利益效率進(jìn)行了研究；使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型作為研究方法的文獻(xiàn)也比較多，一般為傳統(tǒng)DEA模型與超效率DEA模型[6-8]，超效率DEA模型是基于傳統(tǒng)DEA模型的改進(jìn)，其優(yōu)勢體現(xiàn)在能夠使得多決策單元(DMU)達(dá)到前沿線。本文采用超效率DEA模型與Tobit模型相結(jié)合的方法對安徽省農(nóng)用地利用效率進(jìn)行了分析，考慮到農(nóng)用地利用效率受多方面因素影響，采用了2015～2018年的面板數(shù)據(jù)，防止結(jié)果的偶然性。

1 研究設(shè)計(jì)與指標(biāo)構(gòu)建

1.1 研究方法

傳統(tǒng)DEA模型限制條件較多且無法進(jìn)一步比較效率值大于1的決策單元，超效率DEA模型是在傳統(tǒng)DEA模型基礎(chǔ)上引入松弛變量而形成的線性規(guī)劃。對于農(nóng)用地的利用效率問題采取超效率DEA模型中的非期望非角度模型，此模型不僅能夠比較效率值大于1的決策單元且能夠從投入與產(chǎn)出2個(gè)方面進(jìn)行考慮，彌補(bǔ)了決策單元達(dá)到效率后無法比較和單一角度研究問題的不足。模型可用SUPER-SBM[9]表示，線性規(guī)劃如下：

s.t.=

1.2 指標(biāo)構(gòu)建

農(nóng)用地利用的投入因素在勞動(dòng)、資本、技術(shù)等方面，通過對相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究[10-12]，并結(jié)合安徽省農(nóng)用地利用的實(shí)際情況，在投入指標(biāo)方面選取農(nóng)作物播種面積、化肥施用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)作為農(nóng)用地投入指標(biāo)。農(nóng)作物播種面積指種植農(nóng)作物的農(nóng)用地面積，在農(nóng)用地投入產(chǎn)出效率研究中認(rèn)為農(nóng)作物播種面積對作物產(chǎn)出量有直接影響。化肥施用量指在種植過程中施用的化肥量，包括氮肥、磷肥、鉀肥等化肥。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力主要指用于耕作、灌排等方面投入的機(jī)械量。農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)指農(nóng)村人口且以務(wù)農(nóng)為主要工作的人數(shù)。在產(chǎn)出指標(biāo)方面選取農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo)，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量指一年內(nèi)各種農(nóng)作物的總產(chǎn)量。農(nóng)業(yè)產(chǎn)值主要指農(nóng)林牧漁中農(nóng)業(yè)的產(chǎn)值(表1)。

表1 投入與產(chǎn)出指標(biāo)

下文進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)采用BZ：農(nóng)作物播種面積，HF：化肥施用量，JX：農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力，CY：農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)，CL：農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，CZ：農(nóng)業(yè)產(chǎn)值。

2 結(jié)果與分析

2.1 同向性分析

超效率DEA模型要求決策單元的數(shù)量為投入產(chǎn)出變量之和2倍以上且投入與產(chǎn)出是同向變化，即投入增加的情況下任一產(chǎn)出不得減少。此處決策單元為16投入產(chǎn)出變量之和為6符合DEA模型的數(shù)量條件。為檢驗(yàn)投入與產(chǎn)出變化的同向性，在SPSS 19.0軟件中利用Pearson相關(guān)性系數(shù)檢驗(yàn)以確定投入與產(chǎn)出的同向性，結(jié)果如表2所示。

表2 投入產(chǎn)出同向性檢驗(yàn)

從表2的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，在置信度(雙側(cè))為0.01時(shí)，所有的投入與產(chǎn)出同向性均顯著，符合超效率DEA模型的要求。

2.2 超效率結(jié)果分析

超效率DEA非期望非角度模型下有規(guī)模報(bào)酬不變(CRS)與規(guī)模報(bào)酬可變(VRS)2種測算方法,規(guī)模報(bào)酬不變測算值為綜合技術(shù)效率即對農(nóng)用地利用效率的綜合評價(jià)，規(guī)模報(bào)酬可變情況測算值為純技術(shù)效率即農(nóng)用地利用的潛力上限。綜合技術(shù)效率值與純技術(shù)效率值的比值為規(guī)模效率值，規(guī)模效率值說明決策單元占自身利用效率上限的比值。綜合技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值、規(guī)模效率值分別用TE、PTE、SE表示。

將安徽省16市的農(nóng)用地投入量與產(chǎn)出量帶入超效率模型中可以得到各市的效率值，在DEA-Solver Pro 5.0軟件中求出各市在2015～2018年間超效率值后計(jì)算2015～2018年間各效率值的平均值，結(jié)果如表3所示。

表3 2015～2018年各市TE、PTE、SE平均效率值

由圖1可以看出：2015～2018年間安徽省各市農(nóng)用地投入產(chǎn)出效率呈現(xiàn)相對平穩(wěn)狀態(tài)，黃山平均綜合技術(shù)效率值最高達(dá)到1.163，其余達(dá)到超效率值的6個(gè)市效率值在1.015～1.121之間差距不明顯，其余9市農(nóng)用地利用效率未達(dá)有效狀態(tài)，銅陵市及淮北市綜合技術(shù)效率值較低僅為0.636和0.611。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示：皖北城市綜合技術(shù)效率值>皖南城市綜合技術(shù)效率值>皖中城市綜合技術(shù)效率值，皖南城市群依托地理位置優(yōu)勢經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，皖北城市地勢平坦，自然環(huán)境優(yōu)良，農(nóng)業(yè)發(fā)展成熟，但人口流動(dòng)大造成土地撂荒嚴(yán)重，皖中城市多為沿江城市帶，兼具承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，農(nóng)業(yè)發(fā)展速度不及工業(yè)及服務(wù)業(yè)。

圖1 安徽省各市TE、PTE、SE平均效率值

農(nóng)用地產(chǎn)出不僅與土地投入量有關(guān)，而且與管理能力和外部自然條件也有關(guān)，純技術(shù)效率值可用于表征農(nóng)用地利用潛力上限。由圖2可知：安徽省16市農(nóng)用地投入產(chǎn)出純技術(shù)效率中黃山市最高為1.454，而純技術(shù)效率值顯示有8市可達(dá)有效狀態(tài)，而綜合技術(shù)效率僅有7市，其中由于銅陵市面積較小，因此農(nóng)業(yè)投入量對利用效率的影響較大，農(nóng)用地主要投入改變的情況下會(huì)導(dǎo)致其農(nóng)用地利用效率的大幅變化，因此，銅陵市雖綜合技術(shù)效率值未達(dá)有效但純技術(shù)效率值卻是有效狀態(tài)，銅陵市對農(nóng)業(yè)投入更敏感，應(yīng)注意農(nóng)用地利用的松弛性。皖北、皖南與皖中城市農(nóng)用地利用效率相近，農(nóng)用地利用效率的差異主要源于自然條件及當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的扶持方向。從規(guī)模效率值來看，蕪湖市最高為0.997，銅陵市最低,僅為0.609，說明蕪湖市當(dāng)前農(nóng)用地利用已接近潛力上限，農(nóng)用地利用成熟，而對于銅陵市、黃山市、馬鞍山市來說，當(dāng)前農(nóng)用地的利用程度與最優(yōu)情況有一定差距，即使當(dāng)前黃山市、馬鞍山市利用效率已達(dá)有效，但就其利用潛力方面仍有可改進(jìn)之處，可在已達(dá)有效狀態(tài)的情況下再進(jìn)一步提高。

圖2 安徽省各市TE、PTE、SE分布圖

3 農(nóng)用地利用效率影響因素分析

3.1 相關(guān)指標(biāo)選取

農(nóng)用地利用應(yīng)注重其效率性，粗放利用不僅會(huì)使農(nóng)用地的利用效率低下且長期低效利用會(huì)造成土壤肥力下降。由于超效率DEA模型能夠得出安徽省16市農(nóng)用地利用效率值，為進(jìn)一步研究對農(nóng)用地利用效率值產(chǎn)生影響的因素，必須進(jìn)行相關(guān)因素分析。本文研究農(nóng)用地利用效率時(shí)首先將所有投入變量考慮在內(nèi)，認(rèn)為投入變量不僅對產(chǎn)出量有影響且對利用效率也存在影響，并選取其他多方面因素綜合考慮農(nóng)用地的利用效率[13-18]，相關(guān)指標(biāo)如表4所示。

表4 相關(guān)指標(biāo)選取

由于超效率DEA模型效率值存在左刪失特點(diǎn)，即綜合技術(shù)效率值與純技術(shù)效率值的左側(cè)存在閾值0，右側(cè)不受限。在研究效率值影響因素時(shí)，若選取一般最小二乘法(OLS)估計(jì)會(huì)造成估計(jì)結(jié)果的有偏與無效，因此，對于此面板模型選取Tobit回歸，Tobit模型是經(jīng)濟(jì)學(xué)家J·Tobin[19]在1958年提出的計(jì)量模型，其計(jì)量公式為：

其中，yi為被解釋變量，xi為(k+1)維解釋變量，βT為(k+1)維系數(shù)矩陣，ei為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。當(dāng)yi大于被解釋變量的最小值時(shí)，則取值yi，反之則取值0。由于農(nóng)用地利用與自然條件有關(guān)，因此，需檢驗(yàn)農(nóng)用地利用效率是否與各市地理位置存在關(guān)聯(lián)性，并以此確定是否需加入地區(qū)作為虛擬變量來進(jìn)行回歸分析。檢驗(yàn)農(nóng)用地利用效率與地理位置的關(guān)聯(lián)性采取空間自相關(guān)分析方法，具體采用莫蘭指數(shù)I來判斷。在ArcGis軟件中進(jìn)行空間自相關(guān)分析，將各市農(nóng)用地利用綜合技術(shù)效率及純技術(shù)效率作為變量進(jìn)行分析，結(jié)果如表5所示。

結(jié)果顯示農(nóng)用地利用的綜合技術(shù)效率與純技術(shù)效率均與各市地理位置無明顯關(guān)系，且Tobit回歸中個(gè)體異質(zhì)性無法估量，因此，不將地區(qū)作為虛擬變量即采取隨機(jī)效應(yīng)模型。規(guī)模效率值作為綜合技術(shù)效率值與純技術(shù)效率值的比值，不作為因變量進(jìn)行回歸。為減少自變量的波動(dòng)，對自變量取自然對數(shù)，回歸公式如下：

yi=β1lnBZit+β2lnQWit+β3lnJSit+β4lnJXit+β5lnHFit+β6lnCYit+β7lnNYit+β8lnNMit+εit

其中，BZ、QW、JS、JX、HF、CY、NY、NM分別表示農(nóng)作物播種面積、年均氣溫、年均降水量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)藥使用量、農(nóng)膜使用量，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

表5 效率值空間自相關(guān)分析

3.2 回歸結(jié)果分析

在stat 14.0中進(jìn)行效率值影響因素分析，回歸結(jié)果如表6所示。

表6 效率值Tobit回歸結(jié)果

由以上回歸結(jié)果可知，當(dāng)以綜合技術(shù)效率值(TE)作為因變量時(shí),農(nóng)作物播種面積與化肥施用量通過10%水平檢驗(yàn)，農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)與農(nóng)膜使用量通過1%水平檢驗(yàn)，其他變量不顯著，其中農(nóng)作物播種面積與農(nóng)膜使用量為促進(jìn)因子，化肥施用量與農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)為抑制因子，促進(jìn)因子產(chǎn)生推動(dòng)作用，抑制因子產(chǎn)生抑制作用，因此，在對農(nóng)用地的綜合技術(shù)效率評價(jià)時(shí)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)作物播種面積的正向系數(shù)(0.274)大于農(nóng)膜用量系數(shù)(0.192)，因此，每增加1單位的農(nóng)作物播種面積帶來的效率值大于農(nóng)膜追加的1單位投入值?；适┯昧?、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)為抑制性因素，因此加大對化肥與農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的投入只會(huì)機(jī)械式提高產(chǎn)量但農(nóng)用地利用效率不升反降。農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)負(fù)向系數(shù)(0.359)大于化肥施用量系數(shù)(0.244)，每增加1單位的農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)會(huì)導(dǎo)致農(nóng)用地利用效率值更大程度的下降。化肥用量應(yīng)與實(shí)際生產(chǎn)相連，注意農(nóng)用地利用的生態(tài)合理性，提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與機(jī)械化，完善農(nóng)用地流轉(zhuǎn)機(jī)制促進(jìn)農(nóng)用地規(guī)?；?jīng)營，不僅有助于提高農(nóng)用地利用效率，更有利于促進(jìn)城市農(nóng)村勞動(dòng)力的平衡。

當(dāng)以純技術(shù)效率值(PTE)作為因變量時(shí)，農(nóng)作物播種面積與化肥施用量通過5%水平檢驗(yàn)，農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)和農(nóng)膜使用量通過1%水平檢驗(yàn)，其余變量不顯著。由回歸結(jié)果分析可知，農(nóng)用地的利用在剔除管理無效率后所能達(dá)到的效率上限與綜合技術(shù)效率值影響因素相同，其中農(nóng)作物播種面積和農(nóng)膜使用量仍作為促進(jìn)因子，是推動(dòng)農(nóng)用地利用潛力提升的主要因素?；适┯昧颗c農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)作為抑制因子，農(nóng)用地的利用潛力會(huì)因增加化肥用量與加大農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入而下降。

在兩次回歸結(jié)果中，農(nóng)作物播種面積與農(nóng)膜使用量均具有促進(jìn)作用，因此不僅對現(xiàn)階段的農(nóng)用地利用效率有影響，從長遠(yuǎn)角度看也是重要效率推動(dòng)因素?；适┯昧颗c農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)在兩次回歸中均起抑制作用，加大投入量雖增加產(chǎn)量但效率也會(huì)相應(yīng)下降。從長遠(yuǎn)角度看,加快農(nóng)業(yè)機(jī)械化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是解決城市勞動(dòng)力短缺問題，以及農(nóng)用地利用規(guī)?；挠辛χ品椒?。其他因素如年均氣溫、年均降水量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)藥使用量在兩次回歸中結(jié)果不顯著，可看出這些因素對農(nóng)用地的利用效率并不產(chǎn)生影響。

4 結(jié)論與討論

(1)2015～2018年間，安徽省16市的農(nóng)用地利用效率維持在各市平均值左右，農(nóng)用地利用狀態(tài)穩(wěn)定。但由于各市自然條件、政策導(dǎo)向不同使得農(nóng)用地利用效率有所差異，皖北城市>皖南城市>皖中城市，且皖南、皖北、皖中都存在農(nóng)用地利用有效狀態(tài)城市與非有效城市，因此，農(nóng)用地利用效率不存在聚類現(xiàn)象。各市農(nóng)用地利用的潛力皖南城市>皖北城市>皖中城市，從而可以看出皖南城市的農(nóng)用地具有更高的利用潛力，皖中城市多聚集在省會(huì)城市周邊且處于長江城市經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型造成農(nóng)用地利用的潛力不高。

(2)影響安徽省農(nóng)用地利用效率的因素主要為農(nóng)作物播種面積、化肥施用量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)及農(nóng)膜使用量。在促進(jìn)因子影響程度比較中農(nóng)作物播種面積>農(nóng)膜使用量，因此農(nóng)作物播種面積對農(nóng)用地利用的效率具有更顯著影響，在抑制因子影響程度比較中農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)>化肥施用量，可看出當(dāng)前農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)與化肥的施用會(huì)抑制農(nóng)用地利用效率，且農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)的影響更明顯，為提高農(nóng)用地利用效率應(yīng)逐漸提高農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化與機(jī)械化。

農(nóng)用地的利用效率受投入量與投入因素種類的影響，在實(shí)際生產(chǎn)中既不可隨意增加或減少，也不可隨意改變投入變量，穩(wěn)定農(nóng)用地的產(chǎn)出狀態(tài)與利用效率并注重農(nóng)用地利用的科學(xué)性。農(nóng)用地不應(yīng)只為提高產(chǎn)量而過量的使用農(nóng)藥化肥。農(nóng)業(yè)投入應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況而定，在利用中既要做到產(chǎn)值最大化也要效率最大化，尤其是農(nóng)業(yè)大省，在當(dāng)今產(chǎn)業(yè)加速轉(zhuǎn)型的形勢下提高農(nóng)用地利用效率不僅能夠維持糧食安全并且能夠?yàn)榻?jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)讓出更多空間。