山东省农业机械化效率的时空分异特征

刘　涛

(河南理工大学 a.安全与应急管理研究中心；b.应急管理学院，河南 焦作　454003)



山东省农业机械化效率的时空分异特征

刘涛a,b

(河南理工大学 a.安全与应急管理研究中心；b.应急管理学院，河南 焦作454003)

摘要：农业机械化水平不仅体现在农业机械装备的数量与主要农作物耕种收综合机械化率，更表现在农业机械的配置效率。为此，使用EBM超效率模型，测算了2011-2013年山东省17个地市农业机械化效率的变动状况。结果发现：山东省农业机械化综合技术效率总体上较低，且增长缓慢；山东省农业机械化综合技术效率呈现出“中间高、四周低”的空间格局，各地市农业机械化效率的空间差异明显，且未有收敛趋势；山东省农业机械化的纯技术效率总体上维持在较高的水平，且逐年上升，但纯技术效率空间差异大；山东省农业机械化的规模效率总体上不高，且增长幅度很小，有较大的上升空间。要想达到强有效前沿面，各地市需同比例缩减或单独缩减一定程度的拖拉机动力、拖拉机配套农具和联合收割机动力。

关键词：农业机械化效率；时空分异特征；EBM模型；超效率模型；山东省

0引言

农业机械化是现代农业的重要标志，农业机械化水平越高，其农业现代化程度越高。作为重要的粮食主产区,2013年山东省农业机械总动力达到12 739.8万kW，同时以农机购置补贴为导向，大力推广联合收割机、秸秆粉碎还田、免耕播种一条龙作业模式，发展适宜经济作物机械化生产的联合作业机械，力争主要农作物耕种收综合机械化水平达到81%[1]。农业机械化水平不仅体现在农业机械装备的数量与主要农作物耕种收综合机械化率，更表现在农业机械的配置效率。2015年，农业部副部长张桃林指出，农机化装备结构不合理、发展不平衡和效益不高等问题逐步显现，“质”方面的问题日益突出，部分地区部分环节发展后劲乏力[2]。由此可见，农业机械化的效率值得特别重视和研究。目前，国内理论界对农业机械化进行了大量研究，但对农业机械化效率的研究比较少。部分学者利用前沿理论和DEA方法对中国农业机械化效率进行了初步研究。例如，李卫等(2012)基于前沿面理论对我国农业机械生产配置效率进行了分析[3]。张宗毅等(2008)用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist模型分析了“十五”期间我国各地区农机化的技术效率、纯技术效率、规模效率、技术进步及Malmquist指数的变动趋势[4]。余世勇等(2013)利用DEA视窗分析方法分析了1998-2010年我国31个省份的农业机械化效率[5]。刘立平(2014)利用DEA-BCC模型研究分析了河南省农业机械装备效率区域差异化状况[6]。

总之，当前理论界并未对山东省农业机械化效率进行研究，已有研究农业机械化效率的文献所使用的研究方法存在一定缺陷，并未综合考虑投入变量的径向与非径向特征，也没有对有效单元的排序进行分析，使得分析受到一定限制。EBM超效率模型可以很好地处理以上问题，本文使用该模型，对2011-2013年山东省17个地市的农业机械化效率进行了测算分析，对于推动山东省农业机械化工作具有重大的指导价值。

1模型方法与数据来源

1.1　EBM超效率模型

数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,即DEA)是以决策单元的相对有效性为指标，评价具有相同类型的多投入、多产出的若干个决策单元是否相对有效的非参数统计方法[7]。经典的DEA 模型可以划分为两类：第1类以径向测算为基础的规模报酬不变(CRS)模型为代表，该模型最早由Charnes、Cooper和Rhode (1978)提出[8]；第2是以非径向测算为基础的SBM(Slack-Based Measure)模型,该模型最早由Tone提出[9]。值得注意的是，无论CRS 模型还是SBM模型，都存在一定缺陷。径向的CRS 模型在保持产出假定不变的前提下测度投入导向的效率分值；但由于假设条件过于严格导致所有投入要素均要以相同的比例缩减，与现实经济产生背离。SBM 模型的效率测算包含了非径向的松弛变量，从而规避了投入要素同比例缩减的假设条件；但这一优化是以损失效率前沿投影值的原始比例信息为代价。同时，在线性规划求解过程中，SBM 模型暴露出不足，即取零值和正值的最优松弛具有显著的差别。

为了有效解决CRS 模型和SBM 模型测算效率值存在的问题，Tone[10]构建了一个综合径向和非径向特点的EBM 模型。对于具有m个投入要素(x)和s个产出(y) 的n个决策单元，EBM 模型可以表示为

s.t.θx0-Xλ-s-=0

λY≥y0,λ≥0,s-≥0

但是，该模型还是不能区分有效决策单元效率的大小，Andersen和Petersen提出了超效率DEA模型，使有效决策单元之间也能进行效率高低的比较。超效率评价模型基本思想是:在评价某个决策单元时，将其排除在决策单元的集合之外[11]。本文结合EBM模型和超效率DEA模型的优点，综合为EBM超效率模型，对2011-2013年山东省农业机械化效率进行了分析。

1.2　评估指标与数据来源

关于农业机械化效率的评价指标，目前理论界看法不一。在已有指标体系基础上,基于山东省统计数据特点，建立了山东省农业机械化效率评估指标。其中，投入指标包括拖拉机(kW)、拖拉机配套农具(部)和联合收割机，3个指标可以很好地度量农业机械化的投入状况。产出指标选取粮食作物播种面积(hm2)，该指标较全面反映了农业机械化的产出状况。评估的决策单元包括了山东省17个地市， 2011-2013年山东省17个地市农业机械化效率数据来源于历年《山东统计年鉴》。

2山东省农业机械化效率的实证分析

2.1　山东省农业机械化效率的总体特征

利用Maxdea．Pro6.4软件，从投入导向(调整)角度，使用EBM超效率模型，测算了2011-2013年山东省17个地市农业机械化效率的变动状况，结果如表1所示。

表1　2011-2013年山东省11个地市农业机械化效率及其分解

续表1

CRS=综合技术效率,VRS=纯技术效率,SE=规模效率,RTS=规模收益变动趋势,”-” 表示规模收益递减,”+”表示规模收益递增。

2.1.1综合技术效率分析

山东省农业机械化综合技术效率总体上较低，且增长缓慢。从总体均值来看，2011-2013年山东省17地市农业机械化效率为0.754，离着有效前沿面还有较远的距离。从各年来看，2011年山东省17个地市的农业机械化效率均值为0.737，2012年上升为0.761,2013年上升为0.764，农业机械化效率总体上增长缓慢。由此可见山东省农业机械化效率总体上虽处于上升趋势，但农业机械资源并未得到较好的利用。从前沿实践者来看，2011年综合技术效率达到有效前沿面的地市有4个，分别为莱芜市、聊城市、济南市和泰安市；2012年达到有效前沿面的地市有所变化，泰安市的综合技术效率下降为0.973，淄博市却上升为1.003，但是达到有效前沿面的地市数量仍然为4个，分别为莱芜市、聊城市、济南市、淄博市；2013年达到有效前沿面的地市下降为3个，分别为莱芜市、聊城市、济南市。由此可见，农业机械资源得到高效利用的地市有逐年下降趋势。

山东省农业机械化综合技术效率呈现出“中间高、四周低”的空间格局。从均值来看，山东省5个地区的农业机械化综合技术效率从高到低依次为是鲁中地区(0.968)、鲁西南(0.852)、鲁西北(0.706)、鲁中南(0.689)、鲁东(0.462)。从各年来看，有所变化。2011年农业机械化综合技术效率从高到低依次为是鲁中地区(0.958)、鲁西南(0.786)、鲁中南(0.694)、鲁西北(0.692)、鲁东(0.440)。2012年山东省5个地区的农业机械化综合技术效率不仅排名有所差异，而且各地区的效率值都有较大程度的提升，从高到低依次为是鲁中地区(0.975)、鲁西南(0.866)、鲁西北(0.705)、鲁中南(0.700)、鲁东(0.468)。2013年山东省5个地区的农业机械化综合技术效率排名与2012年一致，但效率值有所变化，鲁中地区(0.970)和鲁中南(0.672)的效率值有所下降，而鲁西南(0.903)、鲁西北(0.720)、鲁东(0.479)的效率值有不同程度的提升。

山东省各地市农业机械化效率的空间差异明显，3年间这种差异并未有收敛趋势。从均值来看，2011-2013年间综合技术效率最高的莱芜市(1.210)比效率最低的威海市(0.318)高2.8倍。2011年综合技术效率最高的莱芜市(1.151)比效率最低的威海市(0.305)高2.77倍，2012年技术效率最高的莱芜市(1.21)比效率最低的威海市(0.322)高近2.75倍，2013年技术效率最高的莱芜市(1.269)比效率最低的威海市(0.327)高近2.88倍。可见，山东省各地市农业机械化效率差异明显，而且这种差异并没有明显递减，说明各地市在农业机械资源利用效率上并未呈现收敛的趋势。

表2　2013年山东省14个无效地市农业机械化效率的投入松弛变量和松弛比例

2.1.2纯技术效率分析

山东省农业机械化的纯技术效率总体上维持在较高的水平，且逐年上升。从均值来看，2011-2013年山东省农业机械化的纯技术效率为0.967，虽未达到有效前沿面，但与有效前沿面的距离很小。2011年山东省农业机械化的纯技术效率均值达到0.942,2012年上升到0.966,2013年又上升到0.993。可见，3年间山东省农业机械资源配置比较高效，农业机械资源管理水平非常高。从前沿实践者来看，2011年农业机械化的纯技术效率达到有效前沿面的地市有9个，占所有地市的53%；2012年和2013年纯技术效率达到有效前沿面的地市排名虽有变化，但是总数并未发生变化，仍然为9个，纯技术效率的前沿实践者一直维持在较高的水平。

山东省农业机械化的纯技术效率空间差异大，3年间空间差异先降后升。从均值来看，2011-2013年间纯技术效率最高的莱芜市(2.955)比效率最低的威海市(0.444)高5.65倍，2011年纯技术效率最高的莱芜市(2.702)比效率最低的威海市(0.407)高5.64倍，2012年纯技术效率最高的莱芜市(2.919)比效率最低的威海市(0.448)高5.52倍，2013年纯技术效率最高的莱芜市(3.243)比效率最低的威海市(0.478)高5.78倍。可见，3年间山东省农业机械化的纯技术效率空间差异先收敛后发散。

2.1.3规模效率分析

山东省农业机械化的规模效率总体上不高，且增长幅度很小，有较大的上升空间。从均值来看， 2011-2013年山东省17个地市的农业机械化规模效率均值为0.836，与最优规模还有一定的距离。2011年山东省17个地市的农业机械化规模效率均值为0.832，2012年上升为 0.843，2013年下降为0.833。由此可见，山东省农业机械化规模效率总体上不高。

从前沿实践者来看，农业机械化的规模效率大于0.9以上的地市有增长趋势。2011年农业机械化的规模效率大于0.9的地市有6个地市，分别为济南市、泰安市、淄博市、滨州市、聊城市及东营市；2012年聊城市的规模效率为1.001，达到了最优规模，且规模效率大于0.9的地市新增加了1个，即青岛市；2013年规模效率大于1的地市有2个，即聊城市(1.016)、济南市(1.009)，且规模效率大于0.9的地市新增加了1个，即德州市，共有8个地市。

2.1.4规模收益变动趋势分析

山东省农业机械化的规模收益处于递增趋势的地市不多，但有增长的趋势。2011年规模收益处于递增趋势的地市为5个，分别为淄博、莱芜、滨州、东营、枣庄，仅占所有地市的29%；2012年规模收益处于递增趋势的地市与2011年相同，仍为5个；2013年规模收益处于递增趋势的地市新增加济南市。对于这6个地市来说，通过增加投入规模可以带来更多的产出；而对于其余11个地市来说，其规模收益递减，表明通过增加投入规模来增加产出的空间非常小，技术效率的提升需要依靠技术进步。

2.2　山东省农业机械化效率的投入冗余分析

表2为2013年山东省14个地市农业机械化效率的投入松弛变量，显示了为了达到有效前沿面，无效单元应该缩小的绝对值和比例。归类来看，各地市农业机械资源的松弛比例可以分为3类。

第1类：高松弛比例的地市。威海市、东营市和青岛市农业机械化效率位列14个无效地市的后3位，其投入变量的松弛比例也最高，3个投入变量的松弛比例都高达45%以上。要想达到强有效前沿面，威海市、东营市和青岛市要分别同比例缩减64.55%、-51.95%和45.29%的拖拉机动力、拖拉机配套农具(部)和联合收割机动力。

第2类：中松弛比例的地市。德州市、烟台市、日照市、枣庄市、潍坊市、临沂市、滨州市7市分列14个无效地市的5～12位，3个投入变量的松弛比例都超过20%以上。要想达到弱有效前沿面，以上7个地市的3个变量分别要同比例缩减39.52%、38.64%、31.66%、28.9%、31.02%、21.6%和23%。要想达到强有效前沿面，德州市要相应再缩减10.27%的拖拉机动力；烟台市、日照市和枣庄市要分别缩减15.53%、48.46%和28%的拖拉机配套农具(部)，在此基础上枣庄市还要缩减2.32%的联合收割机动力；潍坊市、临沂市和滨州市分别要缩减10.43%、26.52%和15.49%的拖拉机配套农具(部)。

第3类：低松弛比例的地市。济宁市、菏泽市、淄博市和泰安市4市分列14个无效地市的前4位，3个投入变量的松弛比例都在10%以下。要想达到弱有效前沿面，以上4个地市的3个变量分别要同比例缩减9.52%、9.32%、5.01%、4.97%；要想达到强有效前沿面，济宁市、菏泽市和淄博市还要再分别缩减3.8%、0.001%和16.75%的拖拉机动力；泰安市还要再缩减9.91%的拖拉机配套农具(部)。

3结论

从投入导向(调整)角度出发，使用EBM超效率模型，测算了2011-2013年山东省17个地市农业机械化效率的变动状况。结果发现：①山东省农业机械化综合技术效率总体上较低，且增长缓慢；农业机械资源得到高效利用的地市有逐年下降趋势。山东省农业机械化综合技术效率呈现出“中间高、四周低”的空间格局。各地市农业机械化效率的空间差异明显，3年间这种差异并未有收敛趋势。②山东省农业机械化的纯技术效率总体上维持在较高的水平，且逐年上升。纯技术效率的前沿实践者一直维持在较高的水平。山东省农业机械化的纯技术效率空间差异大，3年间空间差异先降后升。③山东省农业机械化的规模效率总体上不高，且增长幅度很小，有较大的上升空间。④山东省农业机械化的规模收益处于递增趋势的地市不多，但有增长的趋势。

威海市、东营市和青岛市的农业机械化效率位列14个无效地市的后3位，其投入变量的松弛比例也最高，3个投入变量的松弛比例都高达45%以上；德州市、烟台市、日照市、枣庄市、潍坊市、临沂市、滨州市7市分列14个无效地市的5～11位，3个投入变量的松弛比例都超过20%以上；济宁市、菏泽市、淄博市和泰安市4市分列14个无效地市的前4位，3个投入变量的松弛比例都在10%以下。

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Temporal and Spatial Characteristics of the Agricultural Mechanization Efficiency in Shandong Province

Liu Taoa,b

(a.Research Center of Safety and Emergency Management；b. Emergency Management School，Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003，China)

Abstract：The level of agricultural mechanization is not only reflected in the number of agricultural machinery and equipment and comprehensive mechanization rate of cultivation and harvest of the main crops，but also in the allocation efficiency of agricultural machinery. This paper uses the EBM super efficiency model to measure the Agricultural Mechanization efficiency of 17 cities in Shandong Province between year 2011 and year 2013, and the conclusions are: the Comprehensive technical efficiency of agricultural mechanization in Shandong Province overall is low, and the growth is slow, the CRS of agricultural mechanization in Shandong Province shows Spatial pattern of "high in the middle, surrounded by low spatial pattern" ,and the space difference of agricultural mechanization efficiency between the cities is obvious, and there is no convergence trend, the pure technical efficiency of agricultural mechanization in Shandong Province overall maintains at a high level, and is increasing year by year, but the difference of the pure technical efficiency shows large space difference, the scale efficiency of agricultural mechanization in Shandong province is overall not high, and the growth rate is small,and have a greater increase in space.In order to achieve the strong efficient frontier,the cities need proportionally reduce or alone reduce degree of tractor power, tractor farm implements and combine harvester power.

Key words：agricultural mechanization efficiency;temporal and spatial characteristics; EBM model; super efficiency model; Shandong Province

中图分类号：S232.3

文献标识码：A

文章编号：1003-188X(2016)08-0006-06

作者简介：刘涛(1983-)，男，山东沂水人，副教授，硕士生导师，博士，(E-mail)liutao2511001@126.com。

基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJCZH106)；河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A630343)；河南理工大学博士基金项目(B2012-037)

收稿日期：2015-08-07