方應波，胡建團，王厚俊

（1.廣州南洋理工職業(yè)學院 經(jīng)濟管理學院，廣東 廣州 510925；2.武漢工程大學 管理學院，湖北 武漢 430205）

0 引言

改革開放以來，伴隨著以資源高投入和高產(chǎn)出為特征現(xiàn)代集約型農(nóng)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)環(huán)境問題和生態(tài)危機日益顯現(xiàn)。據(jù)統(tǒng)計，2016年我國化肥使用強度超過國際警戒線的省份達27 個，農(nóng)藥使用強度超過國際警戒線的省份有20 個。根據(jù)廣東省2017年統(tǒng)計年鑒，2016年廣東省農(nóng)用化肥使用強度達540.31 kg/hm2，高于當年我國化肥平均使用強度359.1 kg/hm2和國際警戒線225 kg/hm2；廣東省農(nóng)藥使用強度達23.52 kg/hm2，高于當年我國農(nóng)藥平均使用強度10.4 kg/hm2和國際警戒線7 kg/hm2。2017年，廣東省出臺推進農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革實施方案，提出以農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收、農(nóng)村增綠為主要目標，以提高農(nóng)業(yè)供給質(zhì)量和效率為主攻方向，提高土地產(chǎn)出率、資源利用率、勞動生產(chǎn)率，走產(chǎn)出高效、產(chǎn)品安全、資源節(jié)約、環(huán)境友好的廣東特色農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路。方案就扎實推進農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展，分別從強化質(zhì)量安全監(jiān)管、推進農(nóng)業(yè)標準化生產(chǎn)和品牌創(chuàng)建、推進畜禽養(yǎng)殖廢棄物治理行動、加強農(nóng)業(yè)資源環(huán)境保護和大力建設(shè)生態(tài)屏障5 個方面提出了具體任務指標。

綜上，面對新一輪的農(nóng)業(yè)改革浪潮，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資源利用效率是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)提質(zhì)增效跨越式發(fā)展的關(guān)鍵所在。因此，基于農(nóng)業(yè)生態(tài)文明的視角，構(gòu)建能體現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展訴求的指標體系，深入分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響機制，進而尋求瞄準靶向目標的對策建議，將為廣東省農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展提供實實在在的“抓手”。

1 文獻回顧

國外學者對效率的研究關(guān)注較早，在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域，A.Mccunn 等[1]、Y.Hayami 等[2]分別論證了美國和日本農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的重要性；D.Sarker 等[3]以印度為研究對象，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技的推廣與農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的相關(guān)性并不顯著?？鐕芯糠矫?，D.Vollrath[4]、D.Restuccia 等[5]發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率與農(nóng)業(yè)土地分配和國家總體生產(chǎn)力水平相關(guān)。對比國外相關(guān)研究，國內(nèi)關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究起步較晚，主要測算方法有方向性距離函數(shù)（directional distance function，DDF）、Malmquist-Luenberger 生產(chǎn)率指數(shù)[6]、拓展的SBM（slack-based measure）方向性距離函數(shù)和Meta-frontier 效率函數(shù)[7]、DEA（data envelopment analysis）-SBM 模型和SBM-Undesirable模型[8]等。在眾多的研究方法中，非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）由于不需要預設(shè)生產(chǎn)函數(shù)和權(quán)重，在解決多投入和多產(chǎn)出決策單元（decision making units，DMU）的相對效率方面優(yōu)勢明顯，因而得到廣泛推廣。如洪開榮等[9]基于DEA 模型探索我國30 個省份9 a 的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率及影響因素；吳振華等[10]運用三階段DEA 模型對河南省農(nóng)業(yè)土地生態(tài)效率進行了研究，研究認為規(guī)模效率是制約河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的關(guān)鍵；余玉敏等[11]以縣域為研究單元，采用DEAP2.0 軟件研究了河南省近15 a 來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的變化情況，并對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素進行了定量分析。不同學者基于不同的研究方法和視角對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行了探討，研究結(jié)果普遍表明：長期以來，我國片面追求農(nóng)作物產(chǎn)量，沒有處理好農(nóng)業(yè)發(fā)展和農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的關(guān)系，從而導致農(nóng)業(yè)生態(tài)遭到破壞，農(nóng)業(yè)環(huán)境日益惡化，付出了巨大的資源和環(huán)境代價。

盡管DEA 模型成為評價農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的主要方法之一，但仍然存在以下方面的問題：一是大部分研究在產(chǎn)出指標的選取上，僅以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟變量作為衡量目標，忽略了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的非期望產(chǎn)出，如農(nóng)業(yè)環(huán)境污染。據(jù)世界銀行統(tǒng)計：每年我國農(nóng)業(yè)資源和環(huán)境所付出的直接代價約占GDP 的0.5%～1.0%，約有74 億美元包括農(nóng)產(chǎn)品在內(nèi)的出口商品因過量施用化肥和農(nóng)藥而受阻。在“堅持人與自然和諧共生”基本方略和“生態(tài)文明”發(fā)展理念的指導下，對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的評價應結(jié)合社會、經(jīng)濟和環(huán)境3 個方面綜合考量。二是中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境地區(qū)差異較大，跨省大區(qū)域研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率受制于環(huán)境和隨機因素干擾，導致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率估算結(jié)果可信度較低。三是少有基于面板數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率在時間和空間維度的動態(tài)刻畫?；诖?，本研究利用2010—2016年共7 a的面板數(shù)據(jù)，對廣東省21 個地級市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行動態(tài)測度，省如下兩個創(chuàng)新點：1）從生態(tài)文明的視角界定投入產(chǎn)出指標，將農(nóng)業(yè)環(huán)境污染納入非期望產(chǎn)出；2）以地級市為決策單元，采用三階段DEA模型，既克服了研究區(qū)域過大導致評價信度偏低的問題，又能有效剔除環(huán)境差異和隨機因素的干擾。

2 研究方法及指標選取

2.1 研究方法

三階段DEA模型最早由H.O.Fried 等[12]提出，該模型最大優(yōu)勢在于可以剔除外部環(huán)境、隨機因素等的干擾，估計的效率值更真實。三階段DEA 模型的構(gòu)建步驟如下。

1）第一階段，傳統(tǒng)DEA 模型。根據(jù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的不同將假設(shè)分為兩種：一種是假設(shè)生產(chǎn)規(guī)模收益不變的CCR 模型；另外一種是假設(shè)生產(chǎn)規(guī)模收益可變的BCC 模型。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評價的復雜性，多采用規(guī)模收益可變的BCC 模型，該模型表示如下[13]：

式（1）中：n為決策單元數(shù)量；

m、s分別為投入和產(chǎn)出項數(shù)；

yrk為第k個決策單元的第r項產(chǎn)出；

xik為第k個決策單元的第i項投入；

θi為第i項投入的權(quán)重；

λr為第r項產(chǎn)出的權(quán)重；

μk為 第k個決策單元的規(guī)模報酬（returns to scale，RTS）指標；

Yk為第k個決策單元的綜合技術(shù)效率（technical efficiency，TE）。

另外，BBC 模型計算出來的綜合技術(shù)效率可以進一步分解為純技術(shù)效率（pure technical efficiency，PTE）和規(guī)模效率（scale efficiency，SE）[14]， 即Et=Ept×Es，其中Et為綜合技術(shù)效率，Ept為純技術(shù)效率，Es為規(guī)模效率。

2）第二階段，SFA 回歸模型。由于受環(huán)境因素（environmental effects）、管理無效率（managerial inefficiencies）和統(tǒng)計噪聲（statistical noise）的影響，第一階段的實際效率值不能反映真實水平，需要通過構(gòu)建SFA 回歸模型分離上述影響，對投入變量進行調(diào)整，SFA 回歸模型如下：

式（2）中：Sik為第k個決策單元第i項投入的松弛變量值；

zk=(z1k,z2k,…,zpk)為環(huán)境變量；

βi為待估計的未知參數(shù)；

fi(zk,βi)為環(huán)境變量對投入冗余Sik的影響；

vik+μik為組合誤差項，其中vik為隨機干擾，μik為管理無效率，一般假設(shè)，

定義γ=μik/(vik+μik)，當γ接近1 時，說明管理因素占主導；γ接近0 時，則表明隨機干擾占主導。

利用SFA 回歸的估計系數(shù)對各決策單元原始投入變量進行調(diào)整，剔除環(huán)境因素和隨機誤差，將所有的決策單元置于同質(zhì)的外部環(huán)境和隨機干擾之下。調(diào)整公式如下：

3）第三階段，優(yōu)化投入變量后的DEA 模型。將第二階段調(diào)整后的投入變量作為投入指標，仍以原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)作為產(chǎn)出指標，再次利用規(guī)模收益可變的BCC 模型測算各決策單元相對真實的效率值。

2.2 投入產(chǎn)出指標與環(huán)境變量選取

1）投入產(chǎn)出指標?；谏鷳B(tài)文明堅持把節(jié)約優(yōu)先、保護優(yōu)先、自然恢復為主的方針，根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)追求投入最少、污染最小、經(jīng)濟效益最大的原則，綜合對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率概念的理解和前人構(gòu)建指標體系的基礎(chǔ)[10-11,15-19]上，本研究選取機械動力投入、化肥投入、土地投入、勞動力投入、灌溉水資源投入、農(nóng)業(yè)中間消耗6 項指標作為投入變量；農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)作物單位面積產(chǎn)量2 項指標作為產(chǎn)出變量；農(nóng)業(yè)環(huán)境污染作為非期望產(chǎn)出指標，各項指標的選取情況及指標說明見表1。

上述農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入產(chǎn)出和環(huán)境變量中的各項數(shù)據(jù)均來自于2011—2017年的《廣東統(tǒng)計年鑒》和《廣東農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。參考已有相關(guān)研究成果，農(nóng)業(yè)環(huán)境污染數(shù)據(jù)根據(jù)主要污染源及排放系數(shù)進行測算[10]：

考慮到DEA 模型盡可能滿足決策單元大于投入產(chǎn)出指標的2 倍，農(nóng)業(yè)環(huán)境污染量由農(nóng)藥和化肥污染量經(jīng)改進的熵權(quán)法合并。

2）環(huán)境變量。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率除了受投入產(chǎn)出影響外，還受宏觀社會經(jīng)濟環(huán)境因素的制約。綜合考量對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響但不在樣本主觀可控范圍的環(huán)境因素，本研究選取城鎮(zhèn)化率、農(nóng)業(yè)財政支出、農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)、受災面積、科技和教育程度作為環(huán)境變量指標。城鎮(zhèn)化率反映農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移的程度，據(jù)已有文獻研究：一方面，城鎮(zhèn)化率與農(nóng)業(yè)機械化水平之間呈正相關(guān)[20]，城鎮(zhèn)化水平提高1%，農(nóng)業(yè)機械化水平提高1.09%；另一方面，城鎮(zhèn)化水平提高，農(nóng)村分散土地適合規(guī)?；?jīng)營，利于解決我國“人多地少”的矛盾。基于以上兩個方面，城鎮(zhèn)化進程對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率有正向作用。農(nóng)業(yè)財政支出力度反映財政對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的投入力度和對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的改善強度。農(nóng)業(yè)財政支出力度越大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率越高。據(jù)已有研究[21]，漁業(yè)和畜牧業(yè)所占比例對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響具體表現(xiàn)為漁業(yè)比例與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率呈負相關(guān)，畜牧業(yè)比例與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率呈正相關(guān)，用畜牧業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比例來表征農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)。自然災害直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營者的收益，用受災面積反映自然災害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響強度。一般來說，專業(yè)技術(shù)協(xié)會會員掌握并運用農(nóng)業(yè)信息化、現(xiàn)代化的能力越強，農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率越高，用農(nóng)村專業(yè)技術(shù)協(xié)會會員數(shù)來衡量科技和教育程度。

表1 生態(tài)文明視角下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率投入產(chǎn)出指標Table 1 Input-output index of agricultural production efficiency from the perspective of ecological civilization

3 實證分析

3.1 第一階段傳統(tǒng)DEA 模型分析結(jié)果

運用maxdea ultra 7.6 軟件，對式（1）所示BCC模型進行估算，依次得出各決策單元農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率（Et）、純技術(shù)效率（Ept）、規(guī)模效率（Es）及規(guī)模報酬（Rts），在未剔除環(huán)境因素和隨機誤差影響的條件下，所得計算結(jié)果見表2。

從表2可以看出：2010—2016年，廣東省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)純技術(shù)效率的平均值分別為0.90,0.92,0.96,0.98，規(guī)模效率的平均值均為0.99，農(nóng)業(yè)純技術(shù)效率的平均值逐年上升但均低于規(guī)模效率；比較各區(qū)域純技術(shù)效率和規(guī)模效率，2010—2016年，21 個地級市中規(guī)模效率大于純技術(shù)效率有19,18,11,7 個。根據(jù)綜合技術(shù)效率等于純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積，相對于規(guī)模效率而言，研究期間，農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率受純技術(shù)效率影響偏大，并以2014年為分水嶺開始反轉(zhuǎn)。

整體而言，廣東省農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率整體水平較高且持續(xù)上升。2010—2016年，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合技術(shù)效率的平均值分別為0.90,0.91,0.94,0.97，達到效率前沿面的90%～97%且呈持續(xù)上升的趨勢，2014年以后農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率增長顯著。其中，2010年僅深圳一個地區(qū)3 項效率值均為1，即均達到技術(shù)效率前沿面，2014年3 項指標均處于技術(shù)效率前沿面的地區(qū)增加到6 個，2016年達到11 個。

由于傳統(tǒng)DEA 模型分析結(jié)果未有效剔除環(huán)境變量、管理無效和隨機因素的干擾，因而估計結(jié)果不能真實揭示各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率水平，需要對第一階段的投入變量進行調(diào)整。

表2 第一階段廣東省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率及構(gòu)成變化Table 2 Agricultural production efficiency with its composition change of Guangdong Province in the first stage

3.2 SFA 回歸模型結(jié)果分析

以第一階段投入變量的松弛量作為被解釋變量，以5 個環(huán)境變量作為解釋變量，采用frontier4.1 進行SFA（stochastic frontier approach）回歸分析，結(jié)果見表3。

表3 SFA 模型回歸結(jié)果Table 3 Regression results of SFA model

分析表3中的數(shù)據(jù)可知，管理無效率方差的占比γ介于0.595 9～0.853 4，且在1%水平上顯著，說明進行第二階段SFA 回歸分析是必要的。另由表3中對數(shù)似然函數(shù)值（log likelihood）、似然比檢驗（LR test of the one-side error）可知，估計效果較為理想。除農(nóng)業(yè)財政支出外，選取的環(huán)境變量對投入松弛變量均通過顯著性檢驗，表明外部環(huán)境對生態(tài)文明視角下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率有顯著影響（農(nóng)業(yè)財政支出僅與化肥投入松弛變量顯著相關(guān)）。

根據(jù)環(huán)境變量與各投入松弛變量回歸系數(shù)符號的含義（回歸系數(shù)為負，說明環(huán)境變量越高，各項投入冗余越小，越有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，反之亦然。）可以看出：城鎮(zhèn)化水平、科技和教育程度、受災面積與預期相符，即城鎮(zhèn)化水平和農(nóng)民文化素質(zhì)越高，越有利于提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，而受災面積越大，越有可能增加各項投入冗余，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率越低；以畜牧業(yè)與農(nóng)業(yè)比例表征的農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)僅有利于減少化肥投入冗余，反而增加另外5 項指標投入冗余，該結(jié)果與邢慧茹等[21]的結(jié)論相反，這說明農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)系具有地區(qū)差異；農(nóng)業(yè)財政支出僅有利于減少化肥投入冗余，但顯著性僅為10%，與其它投入松弛變量均不顯著或不相關(guān)，實證結(jié)果與理論分析有出入，但與陳新華等[19]的研究結(jié)果一致，說明廣東省各地區(qū)的農(nóng)業(yè)財政支出未能有效激勵基于生態(tài)文明考量下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升，即地方財政對于農(nóng)業(yè)的支持并沒有達到理想效果。

3.3 第三階段調(diào)整投入變量后的分析結(jié)果

將經(jīng)過SFA 調(diào)整后的投入變量再次代入DEA 模型，借助軟件maxdea ultra 7.6 進行上機運算，得到剔除環(huán)境變量后的農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率（Et）、純技術(shù)效率（Ept）、規(guī)模效率（Es）及規(guī)模報酬（Rts），計算結(jié)果見表4。

表4 第三階段廣東省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率及構(gòu)成變化Table 4 Agricultural production efficiency with its composition change of Guangdong Province in the third stage

對比調(diào)整前后結(jié)果，發(fā)現(xiàn)廣東省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有以下特征：

1）整體上看，廣東省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率持續(xù)提升。2010—2016年，農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率的平均值分別為0.87,0.91,0.94,0.97，達到效率前沿面的地區(qū)從0 個增加到2016年的10 個，效率水平持續(xù)上升，與調(diào)整前相差不大；純技術(shù)效率平均值分別為0.96,0.97,0.98,0.99，與調(diào)整前略有提升；規(guī)模效率平均值分別為0.91,0.94,0.96,0.97，與調(diào)整前略有下降。經(jīng)過第二階段的調(diào)整后，廣東省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)純技術(shù)效率略高于規(guī)模效率，說明受環(huán)境因素的影響，純技術(shù)效率在第一階段被低估。

2）從純技術(shù)效率和規(guī)模效率的比較看，2010—2016年，21 個地級市中純技術(shù)效率大于規(guī)模效率的分別有13,14,13,8 個。其中，2016年共有16 個地區(qū)純技術(shù)效率達到前沿面，但只有10 個地區(qū)規(guī)模效率達到前沿面。相對于純技術(shù)效率而言，規(guī)模效率成為制約大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的主要原因，這些地區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)效率的提升應在擴大農(nóng)業(yè)投入規(guī)模上下功夫。

3）從規(guī)模報酬結(jié)果來看，2010—2016年，21 個地級市中規(guī)模報酬狀態(tài)為遞增的分別有21,20,17,10個，這些地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增長的比例大于生產(chǎn)要素投入增長的比例，為了提高農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率，應適度擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模。規(guī)模報酬狀態(tài)與規(guī)模效率研究結(jié)果相互佐證，均表明廣東省大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率提升的空間在于適度擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入。

4）從2016年各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率看，珠三角的廣州、深圳、珠海、佛山、肇慶、江門農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均達到前沿面；東莞、中山受規(guī)模效率影響，農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率相對較低，應適當擴大生產(chǎn)要素的投入；相對于珠三角其它地區(qū)，惠州在純技術(shù)效率和規(guī)模效率上均有提升空間?；洊|地區(qū)的汕頭、揭陽農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均達到效率前沿面，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有效的地區(qū)；潮州和汕尾均受制于規(guī)模效率，尤其是潮州規(guī)模效率在整個廣東省最低，為提高綜合技術(shù)效率，需適當擴大投入。粵西地區(qū)的陽江和茂名農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各項效率指標均為1，說明該地區(qū)的投入產(chǎn)出是綜合有效的，即同時技術(shù)有效和規(guī)模有效；湛江的純技術(shù)效率為1 但綜合技術(shù)效率小于1，說明其改革的重點在于如何更好地發(fā)揮其規(guī)模效益。粵北5 個地級市的農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率均未達到前沿面，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率在廣東省四大經(jīng)濟地帶中最低，其中河源和清遠純技術(shù)效率均達到前沿面，表明其投入資源的使用是有效的，綜合效率無效在于其規(guī)模無效，應適當擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入；韶關(guān)、梅州和云浮的純技術(shù)效率和規(guī)模效率均有提升潛力。

4 結(jié)論與對策建議

4.1 結(jié)論

采用2010—2016年廣東省21 個地級市的面板數(shù)據(jù)，利用三階段DEA 模型對各決策單元的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行分析，結(jié)果表明：

1）整體上看，研究期間廣東省農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率持續(xù)提升，達到效率前沿面的地區(qū)從2010年的0個增加到2016年的10 個。調(diào)整環(huán)境因素和隨機誤差后，廣東省農(nóng)業(yè)平均純技術(shù)效率與調(diào)整前略有提升，平均規(guī)模效率與調(diào)整前略有下降，制約綜合技術(shù)效率提高的主要因素由調(diào)整前的純技術(shù)效率變?yōu)檎{(diào)整后的規(guī)模效率，說明受環(huán)境因素的影響，純技術(shù)效率在第一階段被低估。

2）從SFA 回歸分析結(jié)果看，外部環(huán)境對生態(tài)文明視角下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率有顯著影響，說明進行第二階段SFA 回歸分析剔除環(huán)境因素與隨機因素是必要的。其中，城鎮(zhèn)化水平、科技和教育程度對投入冗余值產(chǎn)生正向影響；受災面積對投入冗余值產(chǎn)生負向影響；以畜牧業(yè)與農(nóng)業(yè)比重表征的農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)對化肥投入冗余值產(chǎn)生正向影響，對另外5 項投入冗余產(chǎn)生負向影響，研究結(jié)果與邢慧茹等[20]人的結(jié)論不一致，說明農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)系具有地區(qū)差異；農(nóng)業(yè)財政支出對化肥投入冗余值產(chǎn)生正向影響，但顯著性水平不高，與其它投入冗余值均不顯著或不相關(guān)，實證結(jié)果與理論分析有出入，但與陳新華等[18]的研究結(jié)果一致，說明廣東省地方財政對于農(nóng)業(yè)的支持并沒有達到理想效果。

3）從時間變化看，研究報告期（2010年、2012年、2014年、2016年）廣東省21 個地級市中農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率達到前沿面的地區(qū)分別有0,0,4,10 個；純技術(shù)效率達到前沿面的地區(qū)分別有4,6,9,16 個；規(guī)模效率達到前沿面的地區(qū)分別有1,1,5,10 個；其中研究報告期純技術(shù)效率大于規(guī)模效率的分別有13,14,13,8 個。從廣東省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率各項指標差異的時間維度看，純技術(shù)效率是推動各地區(qū)農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率提升的主要動力。2016年共有16 個地區(qū)純技術(shù)效率達到前沿面，但只有10 個地區(qū)規(guī)模效率達到前沿面，相對于純技術(shù)效率而言，規(guī)模效率成為制約大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的主要原因。規(guī)模報酬狀態(tài)變化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率變化結(jié)果趨同，均表明廣東省大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率提升的空間在于適度擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入。

4）從空間差異看，2016年廣東省農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均達到前沿面的地區(qū)中，珠三角有6 個（廣州、深圳、珠海、佛山、肇慶、江門），粵東有2 個（汕頭、揭陽），粵西有2 個（陽江、茂名），粵北5 個地級市農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率均未達到前沿面，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率在廣東省四大經(jīng)濟地帶中最低。

4.2 對策建議

根據(jù)以上結(jié)論，本研究提出如下對策建議：

1）為了有效指導各行政單元的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，應根據(jù)其自身農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的特點，針對性地改進提升。東莞、汕尾、潮州、湛江、河源、清遠農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率未達到前沿面的主要原因來自于規(guī)模效率而非純技術(shù)效率，應該加大農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化投入力度，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向集約化轉(zhuǎn)型；中山、惠州、韶關(guān)、梅州、云浮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模效率和純技術(shù)效率均未達到前沿面的地區(qū)，既要適當擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入以發(fā)揮其規(guī)模效益，又要改進管理和技術(shù)水平以確保農(nóng)業(yè)朝著健康持續(xù)的方向發(fā)展；對于另外10 個處于生產(chǎn)前沿面的地區(qū)，應該在現(xiàn)有發(fā)展基礎(chǔ)上，把發(fā)展高效生態(tài)農(nóng)業(yè)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的目標。

2）以鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略為契機，統(tǒng)籌推進新型城鎮(zhèn)化發(fā)展，為農(nóng)業(yè)人口轉(zhuǎn)向城鎮(zhèn)定居和生活提供平臺，從而使零碎化的土地資源集中連片化，便于農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)和產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營，同時加大農(nóng)業(yè)科技培訓和普及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)協(xié)會會員制，加速農(nóng)業(yè)科技信息、市場信息的轉(zhuǎn)化力度，依托提升城鎮(zhèn)化水平和科技教育投入提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。同時應盡快建立自然災害應急管理體系、完善政府救災體系和農(nóng)業(yè)災害保險制度，從不同層面降低農(nóng)業(yè)受災影響程度。

3）持續(xù)優(yōu)化農(nóng)業(yè)財政投入結(jié)構(gòu)，按照2018年中央1 號文件精神和農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、財政部出臺的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展項目實施工作通知的指導意見，出臺鼓勵發(fā)展類、限制發(fā)展類和禁止發(fā)展類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目指導清單，以農(nóng)業(yè)財政投入為指揮棒，重點引導綠色循環(huán)優(yōu)質(zhì)高效特色農(nóng)業(yè)發(fā)展，同時加大對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境治理力度，建立有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然生態(tài)環(huán)境保護和優(yōu)化的財政供給機制。

4）完善土地流轉(zhuǎn)制度，提高農(nóng)業(yè)集約化水平。根據(jù)研究結(jié)果，規(guī)模效率成為制約廣東省大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的主要原因。從國外農(nóng)場發(fā)展經(jīng)驗看，規(guī)模化發(fā)展是我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的一部分。當前分散的家庭聯(lián)產(chǎn)承包責任制以及中國人多地少的現(xiàn)狀很難發(fā)揮土地的規(guī)模效應，而農(nóng)業(yè)實現(xiàn)規(guī)模化的主要方式是土地流轉(zhuǎn)。鑒于強制推行土地流轉(zhuǎn)制度損害農(nóng)民利益，因此各地區(qū)應該從自身情況出發(fā)，土地流轉(zhuǎn)政策制定既要保障農(nóng)民利益、維護承包商權(quán)益，又要防止社會資本流入土地流轉(zhuǎn)后破壞農(nóng)業(yè)根基。