中国耕地效率评价分析

摘要：随着人口的问题、环境问题以及粮食安全等问题的出现，耕地的重要性凸显出来，若要解决这些问题，我们需要正确把握耕地产出效率的现状和趋势。利用DEA模型，以31个省市13年的数据为基础，进行各省市及全国整体上耕地产出效率分析，并将综合效率进行分解，细化影响我国耕地产出效率的因素，同时利用面板回归模型辅助分析影响耕地产出的几个重要因素的作用，分析结果表明：我国耕地效率效率沿海高内陆低，且其变化主要受纯技术效率的影响；先进农业机械的投入量和从业人员的文化水平对耕地产出效率值是正向影响的，灾害因素对产出效率是负向影响的。

关键词：数据包络分析；面板回归；效率分析

中图分类号：F301 文献标识码：A 文章编号：1674-1723（2013）02-0045-03

一、引言

从资源储存总量的角度来看，中国是一个资源大国，但在与国际平均水平对比中，中国处于资源相对匮乏国之列。中国耕地总量仅占全世界耕地总量的7%，却拥有全世界1/4的人口。由于技术和自然等条件的限制，土地资源总量在一定时期内不会有大幅度的增减，而只是在其不同的用途中此消彼长。改革开放以来，由于经济的快速发展，大量的耕地移作他用，耕地资源总量逐步减少，于此同时，中国土地资源的利用中还存在着土地退化严重、耕作方式粗放、农业用水和农村劳动力减少等问题，这些因素都在严重影响我国耕地的产出总量，同时将会影响农业和耕地资源系统的效率。

因此评价中国耕地利用和产出效率的实际状态，提出改进措施，成为了国内学者关注的焦点。肖勇（2012）运用DEA方法和面板数据回归对中国31个省（市）耕地产出效率进行了测算。熊崇俊（2008）运用数据包络分析的方法，对中国农业1992~2005年度的14个年份数据进行分析，测算这些年份中我国农业生产的相对运行效率、规模收益以及投入和产出余缺等情况，并做出较为全面的评价和分析。目前，对耕地产出效率研究中存在研究以粮食产区为主，时间跨度较短等问题，因而研究有待深入。因此本文利用DEA分析方法，从总体上对我国农业产出效率进行测算以及纵向、横向分析来挖掘耕地生产有效性的深层原因。

二、研究方法和指标选择

（一）研究方法

1978年由著名的运筹学家A.Charnes，W.W.Cooper以及E.Rhodes首先提出了一个被称为数据包络分析的方法，用于评价相同部门间的相对有效性（因此被称为DEA有效）。现阶段较为常用的两个模型是CRS模型和VRS模型，CRS模型假定规模报酬不变，衡量的决策单元的相对综合有效性，从输入转化为输出的角度进行分析；而VRS放宽了CRS的限定条件，假定规模报酬可变，测量的是各决策单元相对纯技术有效性，从技术更新和接纳程度的角度来衡量。本文选取更为有效的VRS模型进行分析。

（二）输入和输出指标的选择

从本文的研究目标出发，并结合生产活动的要素构成，耕地投入指标可以用土地、劳动力和资本这几个方面选取。考虑到各项数据的可得性和后续工作中分析软件对数据类型的要求，本文选取农作物播种面积、第一产业从业人员、农业机械总动力和农用化肥施用量。在选取输出指标时，从社会和经济角度出发，选取农业总产值来反映各省市或全国农业生产的大致规模和总量；本文选取了粮食总产量来做为农用耕地的社会效益的表征指标。

三、实证分析

本文所用到的数据来自于1998年2011年的《中国农村统计年鉴》。采用Matlab7.1软件进行分析，计算得出1997到2010年全国31个省市耕地的DEA效率，并进行不同层面的分析。

（一）各地区有效性的比较和分析

计算所得结果如表1，因所得结果庞大，所以只显示部分省市的相对效率值，其他省份的数据省略。

由分析结果可知，1997到2010年农业耕地产出率较高的省份有北京、天津、辽宁、海南、湖北、贵州、新疆等十九个省份。尤其是北京、吉林、黑龙江、上海这个四个省市，一直处于生产前沿面上，产出投入比相对最高，原因在于科学的农田管理技术的普及、先进农业机械的广泛使用、优良品种的大面积推广以及对耕地整体有效的规划和调整。对于天津、辽宁、福建、湖北、广东、重庆、等十一个地区而言，较高的耕地产出效率源于其高水平的农业机械化，农业机械化可大幅度降低农业生产的整体投入，放大了输出输入比提升了耕地的产出效率。海南和新疆这两个省份原因各异，海南偏重在水果等传统农业方面，以低投入和高效益的农作物生产为主，产品结构的决定了其较高的耕地产出效率；对于新疆而言，种植业依托于建设兵团，有较高的统筹规划能力和大型机械使用率，同时，大量的技术输入和农业试点活动也是主要影响因素。在分析结果中，贵州省也具有了很高的耕地产出效率，这是由本文的指标选择和该省特殊的省情决定的，农机投入量很小，农业生产中的动力来源主要是人力和畜力；且农业生产中的劳动力中有很大一部分是不在国家劳动力统计口径之内的高龄人口和辍学儿童，因此虚低的动力投入量和劳动力投入量拉高了该省份的耕地产出效率。而其他12个省份的效率低的原因因省而异，有的省份是当地生产条件恶劣，有的省份是过度投入，造成了要素的“挤出效应”。为挖掘这些省份效率不同和低下的深层原因，将其从1997到2010年的效率值进行汇总和

分解。

由分解结果知：规模效率的平均值大于纯技术效率的平均值，各省份的纯技术效率平均值波动较大，而规模效率较为平稳，变动幅度较小，说明我国的耕地产出效率的变动和趋势主要由纯技术效率的高低决定的，提高我国的耕地产出率的要重点是提高纯技术效率。从1997年到2010年这14年各年间计算的效率值可知，只有北京、吉林山东、海南、广东、四川、等七个地的纯技术效率均为1，其余各省份中，纯技术有效的年数统计为：天津和重庆各有4年，辽宁和新疆分别为有10年和9年，湖南海南和贵州各有1年3年和5年。剩余省份的均属于纯技术效率低下状态，说明在这些省份中，农业技术的应用并不广泛，大型农机、优良品种、先进农业科技等有待进一步的推广和应用。

从上表可以看出各省份规模效率相对较高且稳定，说明各省市输入的生产要素的配置已很接近最佳组合状态。从规模报酬阶段来看，北京、吉林和黑龙江以及上海、和新疆等大部分年份处于规模报酬不变的阶段，说明其要素配置是相对有效的；而在所研究期间内河北、山东、河南以及云南和甘肃等七省份全部处于规模报酬递减状态，内蒙古、江苏湖北、海南、重庆以及贵州和陕西等九省份大部分年份处于规模报酬递减状态，只有个别年份处于规模报酬不变或递增状态，说明这些省份生产规模过大，产生了要素闲置或要素挤出效应；只有宁夏一直处于规模报酬递增状态，需要扩大生产规模，加大投入或对投入要素进行调整。

从各省综合效率值来分析，利用SPSS18.0软件进行聚类，分析结果如图1所示：

由图1可知：排除一些因指标和数据影响而产生的异常情况，我国耕地产出效率大致格局是东部地区效率高，西部地区效率低，这样的分析结果与Auty提出并由Sachs和Warner进行了经验研究的资源诅咒假说相吻合，即东部地区能源矿产相对匮乏，耕地面积相对较少，却因大量先进的农业机械的使用，西部能源和矿产的输入而取得了较高的耕地产出率；相较而言，西部地区虽多为资源型省份，但终因落后的农耕技术和恶劣的气候条件等因素的限制以及农业低投入和以往政策倾向的影响，使这些地区耕地产出效率低下。

（二）全国总体效率变动分析和效率分解

在对各省份进行分析后，对我国耕地产出率进行一个纵向分析，把握我国耕地产出率从1997年到2010年的总体变动情况和要素投入的配置优劣，并在此基础上提出要素投入和产出的调整建议和方向。分析结果如下。

从上表中这十四年间我国耕地的各项具体效率值可知，现在阶段我国耕地综合效率和规模效率变化趋势大致相同，趋向于1且变动波动幅度渐小，说明我国耕地的这两种效率在渐渐向理想状况靠拢，同时可以看出耕地产出的技术效率则长期处于一个较为理想的状态，大部分年份技术效率值为1。这些分析说明，耕地生产投入规模的大小或各种要素是否合理配置是影响我国耕地生产的主要因素。从规模报酬阶段和冗余量的有无可知，只有2009年处于生产规模递减阶段，说明该年份生产要素投入量过大，造成了要素的闲置和浪费，而剩下的十三年中，有七年处于生产规模不变阶段，有五年处于生产规模递增阶段；在这些年份中有两年存在要素和产出的冗余，说明投入的要素没有得到合理的配置，还有产出空间。利用分析软件对分析期间的非有效年份进行冗余量调整，通过对分析结果的解读知：出输入和输出的调整量和调整方向，若要达到规模最优2001和2009年的四项投入指标需要进行调整，这些调整结果说明，2001年，指标间在量的配置上不合理，2009年，是投入规模过大，产生了要素闲置或浪费，甚至发生了要素间的挤出效应。从总体上来看，这十四年间，在国家支农惠农政策的出台，大规模要素投入的重新配置等有利的宏观环境因素推进下，我国耕地的产出效率变化趋势是稳中有升，渐进提

高的。

四、主要结论和启示

通过分析所得结论为：

我国的耕地产出效率呈现地域差异，呈现东高西低的状态；从发展趋势上看，产出效率值在向1靠近，且我国耕地产出效率的大小受纯技术效率的影响较多。在文中所选的影响我国耕地产出效率的因素中，劳动力素质和农业技术条件对产出效率的影响是积极的，而表征自然条件综合影响的成灾面积对产出效率的影响是消极的，是负向影响。

基于上述结论所的启示为：

改变现在土地耕作模型，由粗放式耕作模式向自动化、智能化耕作模式转变，将可持续发展观点引入到农业生产中去。加大农业科技投入和新型农业机械的研发和推广力度，培养高素质农业从业人才。培养高效的农业人，研发用途广、效率高、耗能少的节能环保型综合机械。做好减灾防灾工作，一旦灾害形成将影响半年甚至整年的耕地产出，因此必须做好减灾防灾工作，做到防灾时能扼杀灾害于萌芽阶段、减灾时将受灾程度降低到最小。

参考文献

[1]　魏权龄．数据包络分析[M]．科学出版社，2004．

[2]　吴文江．数据包络分析及其应用[M]．中国统计出版社，2002．

[3]　肖勇．中国省域农业耕地产出效率实证研究[J]．经济问题，2012，（2）．

[4]　梁流涛，曲福田，王春华．基于DEA方法的耕地利用效率分析[J]．长江流域资源与环境，2008，17（2）．

作者简介： 高跃伟（1984-），男，山东菏泽人，贵州财经大学数学与统计学院硕士研究生，研究方向：社会统计。