基于數據包絡模型下的新疆農業生產效率研究

徐康寧，喻曉玲

（塔里木大學經濟與管理學院，新疆 阿拉爾843300）

十九大召開以來，中共中央連年在發布的“一號文件”中明確提出要推動農業農村優先發展，將政府事務的核心聚焦于“三農”問題，發揮“三農”在社會發展中的基石作用，打牢農業基礎，確保農產品穩定供給，加快農業新興技術創新，突破關鍵核心技術，全面鋪實鄉村振興道路。要完成這一系列指標，使“四化”相互結合、共同發展，首先要提高農業生產效率，這是第一步，也是最重要的一步。農業作為經濟和民生特性的產業［1］，作為新疆綜合經濟發展的根柱［2］，實現其產業轉型升級迫在眉睫，必須重視以創新驅動為核心內容的現代農業和特色農業發展。

尹朝靜［3］以基礎設施、金融發展、產業結構作為自變量，在此基礎上將城鎮化和工業化相關要素作為核心因變量，根據動態面板數據進行序列DEA測算，認為城鎮化、工業化對農業全要素有顯著正面影響。李邦熹等［4］從土地流轉速度的研究視角分析其對農業生產效率的影響，使用空間計量模型，以2008—2017年中國28個省市的農業生產效率為數據基礎形成面板數據，以4種模式劃分土地流轉速度對農業生產效率的影響，并利用杜賓模型分析各種因素對農業生產效率的作用，得出經濟發展水平對農業生產效率有積極促進作用，機械化水平與農業技術進步可以提高農民生產積極性，非農就業可以增加農民家庭收入，為其在農業技術、農種改良投入中提供堅實的保障基礎，進而增加農業生產效率，而固定資產投入因各地區對土地資源投入有明顯差異，城鄉差異大，降低了農民生產積極性。劉明等［5］從農業生產性服務業的視角，分析其對農業生產率的作用，發現多種環境因素與隨機誤差項對農業生產效率有顯著影響，認為農村生產效率是農村經濟增長的前提，而農村經濟增長要依靠農村支柱性產業，即農業生產性服務業，所以二者之間必然有相互作用。汪旭暉等［6］運用DEA模型分析中國部分區域的農業生產效率得出，中國各區域的農業生產效率發展程度較低，與發達國家相比，生產力水平有較大差異，在國際競爭中處于劣勢；并將中國農業生產效率低下的原因歸為兩大類，提出中國各農業大省應著力提高自身農業生產效率。聶正彥［7］使用大量甘肅省入戶訪查數據得出，中國西部地區農業勞動力老齡化、女性化問題十分突出，農業結構重組導致農業勞動力素質低下，粗放經營，農業新型技術推廣受阻，最終會影響農業生產效率增長；并認為農業勞動人口老齡化對農業人力資本積累、農業新型技術推廣、農業綜合生產要素配置等方面有重要影響。近年來，關于農業生產效率的研究不斷增多，從多個角度去分析各種要素對生產效率的影響，較多研究使用DEA模型，但是傳統的DEA方法指標較少被用作具體分析，而且對新疆維吾爾自治區農業生產效率的研究仍為少數。本研究選取新疆維吾爾自治區北疆與南疆較為典型的11個市地州作為研究樣本，研究其農業生產效率現狀以及存在的問題。

1 問題的提出

當前中國大力推動社會主義新農村建設，其核心內容之一是要大力發展現代化農業，而現代化農業發展需要農業競爭來刺激進步，當前國際競爭涉及各國經濟方方面面，其中農業競爭至關重要，但對比部分發達國家的現代農業發展水平，中國農業生產效率相差甚遠，導致中國在農業競爭領域處于弱勢地位，因此大力發展農業、推動農業生產效率的提高是社會主義新農村建設的關鍵所在。新疆維吾爾自治區是中國農業生產的大省，其經濟發展主要靠農業經濟來拉動，通過準確的計量方式對新疆農業生產效率進行測評，對日后新疆農業經濟的發展有顯著作用。

Malmquist指數方法、隨機前沿和共同前沿生產函數分析方法是農業生產效率的主要研究方法，本研究采用DEA模型對新疆維吾爾自治區11個市地州農業投入產出的規模效率進行研究，并針對非有效DEA模型進行調正評估，找到數據問題所在，為今后相關政策的制定和實施提供較為客觀的依據。

2 研究設計

1957年，Farrell［8］在對英國農業生產力進行分析時提出了生產效率衡量的方法，以“非預設生產函數”代替常用的“預設函數”來推估效率值，并利用數學規劃求出效率前緣線，這可以看作是DEA的原型。在Farrell研究結論下，美國研究人員在1978年全面闡釋了數據包絡模型的使用方式。其研究方式的核心內容是對多個輸入和輸出單位或部門進行數學方式的評判，即對研究對象的投入或產出進行分析，為求出有效前沿面，對被評價樣本DMU效用投入或產出的變量進行計算，結合相關DMU與有效生產前沿之間的間距來證明相關DMU是否具有DEA有效性。DEA計算方法的特點是具有能夠表示相關DMU投入產出效率的由決策單元輸出、輸入數據形成的有效生產前沿面。因此DEA評價結果并不受各相關因素影響，被廣泛運用于各個領域。本研究以DEA模型為研究方法，對中國新疆維吾爾自治區11個市地州的農業生產效率進行評估。DEA模型基本原理如下。

假設p個決策單元，每個決策單元都有n種類型輸入和m種類型輸出，記第p個決策單位為DMUp，分別以Xcp、Yvp表示DMUp對第c種輸入的投入量、對第v種輸出的產出量，分別以ωc、μv表示對第c種輸入、第v種輸出的一種度量（或稱權）。具體表示如下：

DEA中常用的評價線性規劃是第p0（p0=1，2，…，n）個決策單元（DMUp0）規模有效及技術有效的具有非阿基米德無窮小的C2R模型，而對偶規劃為：

式中，η為規劃目標值，λp（p=1，2，…，n）為規劃決策變量M-=（M1-，M2-，…，Mm-）T是由與投入相關的松弛變量構成的向量，M＋=（M1+，M2+，…，Ms+）T是由與產出相對應的殘剩變量構成的向量，ε為非阿基米德無窮小量。記η0，λp0（p=1，2，…，n），M-0=（M1-0，M2-0，…，Mm-0）T和M+0=（M1+0，M2+0，…，MS+0）T為對偶規劃的最優解。

非DEA有效時的投影調整方法：設（D0，F0）為某評價單位的投入量與產出量，（D1，F1）為（D0，F0）在DEA相對有效面上的投影，所以調整量為：

改變后的指標預測值僅用于下一決策區間的投入和產出，據此可以根據投影的方法找到非有效DEA數據，并針對其需要改進的方面進行修正。

3 新疆維吾爾自治區11個市地州生產效率分析

3.1 指標選取和數據來源

在DEA模型基礎上，以投入和產出指標計算相關農業生產效率。參照已有研究，以直接投入的生產要素作為投入指標［9，10］，以第一產業總產值作為農業產出指標［11，12］。根據新疆農業發展特點，評價標準必須符合一致性、可獲得性和科學性。在選取的11個新疆維吾爾自治區數據基礎上，選取5個農業投入指標作為投入變量，分別為農業機械總動力、農用柴油使用量、化肥施用量、固定資產投資、農作物播種面積；選取農業生產總值作為產出變量（表1）。

表1 投入產出指標

根據《2019年新疆統計年鑒》中相關數據的整合和統計。分別以新疆維吾爾自治區11個市地州作為DEA模型決策相關單元，以2019年新疆農業生產相關數據為具體樣本，進行較為客觀的計算和分析。

3.2 DEA模型數據分析

利用DEA 2.1軟件對新疆維吾爾自治區11個市地州投入、產出數據進行有效計算，獲得各類農業生產效率（表2）。由表2可知，綜合技術效率、純技術效率、規模效率均為1.000的地區有4個，分別為喀什地區、吐魯番市、巴音郭楞蒙古自治州、阿克蘇市，表明這4個地區DEA有效，規模報酬不變，在農業生產要素的投入與使用上較規范，投入與產出能同比增長，能充分利用資源，要素使用效率高。伊犁哈薩克自治州、塔城地區純技術效率均為1.000，而綜合技術效率和規模效率都小于1.000，由此說明其相對規模收益呈梯形減少，DEA效果較差，表明這2個地區農業生產要素的配置較為成熟，但當投入一定資本時，并未得到相對應的收益，與預期值不符，因此這些地區應適當縮減地區生產規模，防止粗放經營，推動各種農業資源利用效率增長，促進規模效益提高，進而增加規模報酬。而烏魯木齊市、克拉瑪依市純技術效率均為1.000，綜合技術效率、規模效率均小于1.000，但規模報酬卻呈遞增趨勢，說明這2個地區應該以合理利用農業資源為基本保障，符合自身發展規模，適度擴大生產，在資本合理利用的基礎上加大投入，從而提高農業規模競爭力，實現自身農業生產優勢化。

表2 新疆維吾爾自治區11個市地州農業生產效率

哈密市、阿勒泰地區、和田地區綜合技術效率、純技術效率、規模效率均小于1.000，都屬于DEA無效區域，所以這3個地區的農業生產效率比其他地區更低，資源配置方面對農業要素分配不均，農民受教育程度低，平均單產效率低下，因此要使用DEA模型計算這3個地區農業生產效率的理想值，全方位調整其農業生產指標以及農業生產規模的大小，制定正確的農業發展方向，進而改進DEA無效現狀。

3.3 農業生產效率調正

由表3可知，哈密市農業生產總值出現2.520億元的冗余值，投入要素出現嚴重偏差，因投入值不足導致DEA有效值最終降低，所以投入資本可以減少

2.520億元。在產出不足方面，哈密市可以減少化肥使用量，若化肥使用量過大但沒有被充分合理地利用，有可能會產生反向作用，影響作物生長。還可減少農業機械總動力10.068萬kW，目前存在農用機械使用不合理、設備使用熟練度低等問題，農民自身文化水平有待提高，所以減少農業機械總動力可以緩解產出不足的問題。哈密市作為“一帶一路”的關鍵樞紐以及新疆維吾爾自治區著名的旅游城市、典型的示范城市，以旅游業作為其支柱性產業，但不能忘記農業的基礎性地位，應合理有效地使用農業機械、柴油等資源，防止盲目浪費，促進農業產值提升。同時，哈密市純技術效率在0.900～1.000，而綜合技術效率和規模效率在0.700左右，因此要明確農業生產要素比例，在符合本地區生產條件下，擴大生產規模。

由表4可知，阿勒泰地區農業生產總值投入冗余值為41.509億元，而產出要素中不存在冗余情況，規模報酬出現遞減現象，在11個市地州中阿勒泰地區的綜合技術效率最低，為0.407，因此應適當縮減生產規模，推動農業生產規模效率增長，增產增質，對產品進行深度加工，實現附加值增長。該地農業機械總動力、農作物播種面積、農用柴油使用量3個指標產出不足值都為負數，說明存在明顯的產出不足問題。由此可知，阿勒泰地區對技術和機械固定資金投入都很多，農業生產規模也很大，但是資源沒有得到充分利用，投入與產出不成比例，沒有達到期望值。因此，要縮減農業生產規模，改變種植效率低的現狀，應提高農業機械使用熟練度，降低柴油浪費，保護石油資源，加強科技投入，增加農業規模效益。

由表5可知，和田地區農業生產總值投入冗余值為16.354億元，農業生產總值比實際值多，規模報酬呈遞減趨勢。此外，和田地區農產品種植過程中僅重視播種面積和化肥投入，但是沒有科學合理地使用化肥，單方面加大投入量未必會達到增產的效果，反而可能導致農產品化學含量過高，從而對人體產生損害，對自然環境造成污染。因此，應減少固定資產投入15.191億元，減少化肥施用量0.412萬t，縮減農作物播種面積55.347萬hm2，播種面積應采取先進的方式，疏密結合，充分利用土地資源。和田地區少數民族人口較多，人均受教育程度不高，應減少固定資產投入，提高對科技研發、農業知識傳播、農業機械工具使用推廣方面的資金投入，提高農民自身素質，加深其對農業的理解，改變少數民族人們的種植觀念。

表3 哈密市農業生產效率調整目標

表4 阿勒泰地區農業生產效率調整目標

表5 和田地區農業生產效率調整目標

4 結論與對策

運用DEA模型對新疆維吾爾自治區11個市地州的農業生產效率進行計算，通過模型測算結果得出，吐魯番市、巴音郭楞蒙古自治州、阿克蘇地區、喀什地區4個地區3種效率比值完美，規模報酬不變，DEA有效，說明農業生產要素的資源配置效率完善，農業規模效益好，產出與投入之間比例相符合。伊犁哈薩克自治州、塔城地區這2個地區為DEA弱有效區域，其純技術效率都為1.000，而規模效率和綜合技術效率卻小于1.000，表明其農業生產要素的配置較好，但規模報酬呈遞減趨勢，所以這2個地區需要合理規劃農業生產規模，合理配置農業投入要素。烏魯木齊市、克拉瑪依市純技術效率均為1.000，綜合技術效率、規模效率小于1.000，規模與產出比例不相符，應提高農產品生產效率。

從總體宏觀角度看，新疆農業生產效率處于較高水平，能有效推動新疆農業快速進步，但DEA非有效地區包括哈密市、阿勒泰地區和和田地區，農業生產總值冗余較多，其中哈密市的純技術效率達0.923，說明哈密市技術效率水平較高，科技使用程度較高，農產品生產率較高，但規模效率較低，應在合理的基礎上擴大農作物種植面積，提高農業收益。而阿勒泰地區和和田地區的純技術效率和規模效率均需要進行調整?？刹捎棉r業生產要素投入調配、農業生產規模調整以及技術效率提高的方式，使這3個地區的農業生產投入要素合理化，投入與產出比例達成一致，進而推動農業生產效率的增長。根據上述結論以及新疆的現實情況，從新疆維吾爾自治區各地農業協調共同發展和建設現代化農業的角度提出以下幾點建議。

1）優化新疆維吾爾自治區各地區分工布局。為提高本地區競爭優勢，在農作物品種多樣性和生產過程細致分工上要加大深度，增加農產品數量和提升農產品質量，促進農業現代化生產要素合理有序分配。首先，結合當地優勢條件，種植當地特色農產品，發展鄉村旅游，帶動貧困地區發展；其次，利用新疆多年農業生產的基礎積累，加快新疆現代農業發展的步伐，促進產品加工業的發展；最后，要推動農業、工業協同發展，應持續推進農業科技創新與農業現代化發展，建設社會主義新型農村，推動新疆多地州通過延長產業鏈、特色農產品品種以及不同的區域優勢協同發展，互利共贏。

2）提高自主創新能力。新疆從傳統農業向現代農業的轉變需要科技創新的支持，通過尋找和研發新的生產要素并且替代原有的成本高、不可持續性的生產要素，減少劣質生產要素的使用。新疆維吾爾自治區應根據農業科技項目的非排他性、非競爭性、非盈利性的特點，發揮政府主導作用的優勢。首先，政府要制定一系列政策制度為農業創新提供保護，在此基礎上酌情提高農業科技研究者的福利待遇，加快農業科技向農業實用方面的轉化。通過優厚的福利政策和工資保障，以及先進的科研設備吸引大量高端知識人才前往新疆各地工作。

3）促進新疆各地區生產要素流通。各地區應推動地域協作共贏，推動農業科研成果和可移動性生產要素的有效流通和推廣。加強農村服務業發展，帶動農村物流、保險、金融貸款等行業共同發展，促進資源不斷流通。加強互聯網建設，發展智慧農業，提供農業新型競爭平臺，與“一帶一路”貿易走廊相銜接，提高農產品國內需求，挖掘特色農產品貿易潛力。