全国苹果种植投入产出关系实证分析

陶 源，史建民

（山东农业大学经济管理学院，山东 泰安　271018）

全国苹果种植投入产出关系实证分析

陶 源，史建民

（山东农业大学经济管理学院，山东 泰安271018）

在分析1991—2014年苹果种植效益的基础上，选取全国苹果种植7个主产省的面板数据，运用DEA数据包络模型对苹果种植投入与产出效率进行实证分析。结果表明：苹果种植成本利润率和产值利润率自2010年以来均呈下降的趋势，说明近几年苹果种植的效益不高，苹果种植投入与产出效率整体较低；技术进步是提高效率的关键，建议增强技术能力，提高苹果种植效率。

苹果投入；苹果产出；效率分析；DEA模型

陶源，史建民.全国苹果种植投入产出关系实证分析［J］.广东农业科学，2016，43（9）：170-175.

苹果是世界瓜果生产中的大宗产品，在全球水果生产与贸易中占据重要的地位。国际上对于苹果产业的研究分析历来都十分重视。中国是世界上最大的苹果生产国和消费国，苹果产量在1992年首次超过美国后并一直名列世界首位，我国苹果的种植面积、产量和消费量，其中包括鲜果消费和加工消费均占到世界总量的40%左右［1］。2010年中国鲜食苹果和苹果汁出口分别占世界的23.97%和69.16%，苹果成为中国最重要的创汇农产品之一［2］。近年来，我国苹果生产规模快速扩大，生产效益稳步提高，对果区经济发展、果农增收和出口创汇影响巨大［3］。2014年我国苹果种植面积达227.22万hm2，占果园面积的18.37%，苹果产量高达4 092.32万t，占水果总产量的15.65%。由此可见，苹果在我国水果产业中的地位举足轻重。

对于农产品投入与产出方面的研究，一些学者取得了一定的成果。亢霞等运用11年各省份的投入成本和产量样本数据，测算了玉米、小麦、大豆、粳稻、早籼稻、中籼稻、晚籼稻的技术效率和变动的趋势［4］。田伟等选取我国13个棉花主产区1997—2009年的投入产出面板数据，研究表明我国棉花生产的技术进步显著，但各个产区技术进步程度呈现一定的波动趋势并且存在差异性［5］。孟令杰等测算了我国 2002 年各小麦产区的效率，结果发现，在样本年中，导致我国各个小麦产区的技术效率差异的原因主要是投入产出方面的差异［6］。张霞等对山西省8个代表地区设施蔬菜生产投入产出情况进行调查，并分析投入产出构成和关系，得出了山西省设施蔬菜生产缺乏标准，需要规范各项生产要素投入的结论［7］。总之，国内对于苹果种植投入与产出关系研究的文献较少。我们在研究全国苹果种植投入与产出效益的基础之上，采用DEA模型，对全国七大苹果主产省投入与产出面板数据进行分析，为进一步提高苹果种植产出效率提出最优化的途径和建议。

1　全国苹果种植效益波动特征分析

1.1苹果种植成本利润率分析

1.1.1总成本利润率 所谓总成本利润率，它反映出生产中所消耗的全部资源的净回报率，也就是总成本所获得的经济效益。该指标越高，说明为获得收益而投入的成本费用越少，盈利水平越强。

如图1所示，全国苹果种植成本利润率呈现出一种上下波动的规律性。1991—2014年成本利润率平均为75.44%，其中1992、1993、1995、2005—2007、2010、2011年均超过100%，2010年达到最高值130.71%。但从1996—2002年期间，总成本利润率却不足50%，近几年也呈现出下降的趋势，说明成本费用控制能力减弱，获得利润较少。分阶段看，全国苹果种植成本利润率1991—2000年平均为66.35%，“十五”为63.3%，“十一五”为100.86%，2011—2014年为81.53%，“十五”比1991—2000年低3.05%，“十一五”比“十五”高37.56%，2011—2014年比“十一五”低19.33%。可见，“十一五”期间保持着较高的水平，总体变动呈现出“M”型的波动趋势。

图1　全国苹果种植总成本利润率

1.1.2物质与服务费用利润率 物质与服务费用利润率是净利润与物质与服务费用的比值，反应出在生产过程中物质与服务费用消耗所取得的收益。此项指标越高，说明生产所带来的经济效益越好。

物质与服务费用利润率与总成本利润率所呈现的总体趋势类同，波动幅度较大。由图2可知，1991—2014年全国苹果种植物质与服务费用利润率平均为160.09%，2005年达到最高值274.32%，最低值也在50%以上，物质与服务费用利润率一直维持在较高的水平。分阶段看，1991—2000年平均为132.9%，“十五”为136.21%，“十一五”为203.22%，2011—2014年为163.19%，“十五”比1991—2000年高3.31%，“十一五”比“十五”高67.01%，2011—2014年比“十一五”低40.03%。由此可见，“十一五”期间所获得的经济效益最高，2011年以来的效益呈现下滑趋势，2014年有所回升。

图2　全国苹果种植物质与服务费用利润率

1.1.3人工成本利润率 人工成本利润率反映人工成本对效益的影响，该指标越高，说明取得的效益越好，所耗费的人工成本越少。总体来看，人工成本利润率波动幅度较大，1992年高达355.97%，而到1997年低至44.92%，相差311.05%。由图3可知，1991—2014年全国苹果种植人工成本利润率平均为182.46%，大多数年份均在100%以上，说明人工成本所取得的经济效益较好。分阶段看，1991—2000年、“十五”、“十一五”和2011—2014年平均人工成本利润率分别为182.99%、144.29%、240.63%和124.89%，“十五”比1991—2000年低38.7%，“十一五”比“十五”高96.34%，2011—2014年比“十一五”低115.74%。可见，近几年人工成本利润率下降趋势较为明显，苹果种植投入人工成本，所得收益不断减少。

图3　全国苹果种植人工成本利润率

1.2苹果种植产值利润率分析

产值利润率表明单位产值获得的利润，反映产值与利润的关系，能够说明苹果种植是否是增产增收。产值利润率高，表明产量多，收益也高。反之，说明增产但未增收。

全国苹果种植产值利润率1991—2014年平均为40.62%，其中1996—2003年产值利润率较低，2004年有所回升，2010年达到最高值56.66%。分阶段看，1991—2000年、“十五”、“十一五”和2011—2014年全国苹果种植产值利润率分别为36.42%、36.79%、49.88%和44.35%，“十五”比1991—2000年增加0.37%，“十一五”比“十五”增加13.09%，2011—2014年比“十一五”减少5.53%（图4）。2011年以来产值利润率呈现下降趋势说明在增产的同时并没有增加收益。

图4　全国苹果种植产值利润率

以上分析表明，1991—2014年全国苹果种植的总成本利润率、物质与服务费用利润率、人工成本利润率都呈下降的趋势，表明苹果种植的经济效益在降低，深层次说明苹果种植投入的要素未得到充分使用，成本投入力度也没有得到合理的控制。产值利润率近几年也呈下降的趋向，说明产值在增长的同时净利润却减少，苹果种植虽然增产但未达到增加收益的目的。因此，如何控制成本投入力度使苹果种植收益达到最大化值得深究，因此我们通过DEA模型对苹果投入产出效率进行实证分析。

2　全国苹果种植投入产出效率实证分析

2.1研究方法

采用数据包络分析（Data Envelopment Analysis）方法对全国苹果种植投入产出效率进行研究。DEA是由美国著名运筹学家Charnes等在1978年首次提出的一种效率评价的方法［8］。1957年，Farrell在对英国农业生产力情况进行分析时提出了数据包络分析的思想，之后在运筹学理论的基础之上，逐步形成了非参数分析的方法［9］。20世纪80年代初期，经过美国运筹学家Cooper等不断努力，该分析方法迅速流行起来［10］。因此，DEA也被称为非参数分析方法或Farrell型有效分析法，主要用来评价多投入、多产出的决策单元是否技术有效［11］。主要采取线性规划的方法，充分利用获得的有效样本数据，将每个被评价的的单位作为一个决策单元（Decision Making Units，DMU），进而对决策单元进行有效地分析和评价，最后得到反映各个DUM之间相对效率的结果［12］。

假设存在n个DMU，每个DMU都有k种类型的输入和s种类型的输出，用DMUj［13］表示，其中Xj表示输入，Yj表示输出。

式中，xij为第j个决策单元DMUj中的第i种类型的输入量，且xij＞0；yrj为第j个决策单元DMUj中的第r种类型的输出量，且yrj＞0；i=1，2，…k；r =1，2，…s；j=1，2，…n。

由于C2R模型是在固定规模报酬模式下运行，可能会出现规模效率影响技术效率测度的情况，因此本研究采用考虑规模收益情况下用来评价规模效率和技术效率的BC2模型，来进行决策单元的评价。评价第j个DMU有效性的BC2模型为：

式中，Xj为投入指标，Yj为产出指标；j为单位组合系数；为评价DMU相对有效性的判断标准，也就是由模型测算出来的相对效率值；S-、S+为松弛变量；VD、X0、Y0为常数项。若=1，认为该DMU是DEA有效；若＜1，则认为该DMU是DEA无效［14］。

2.2指标选取与数据来源

DEA模型最重要的环节之一就是对其投入、产出指标及其样本的选取，这对于最后的评价结果具有较大影响。根据Pedraja-Chaparro等的研究，对模型结果有较大影响的3个方面分别是投入产出指标的数量、投入产出之间的相关程度和样本规模的大小，样本规模至少为投入产出指标数之和的3倍［15］。在对苹果种植投入与产出变量的选择上，本研究以苹果种植单位面积主产品产量为产出变量，同时依据苹果种植过程中生产要素的投入量选取劳动力用工数量（标准日）、单位面积农药费、单位面积肥料费（农家肥和化肥）、间接费用（固定资产折旧、销售费）。

本研究所选取的数据均来自于《全国农产品成本收益资料汇编》，在此特别说明的是，2004年以来，我国实施新农产品成本调查核算指标体系，为了统一口径，对1998年版农产品成本核算指标均按照“新旧农产品成本核算指标转换方法说明”进行了转换。选取河北、山西、辽宁、山东、河南、山西和甘肃7个苹果主产省的数据代表全国苹果种植水平，由于数据获取所限，以1998—2014年（2002年除外）苹果种植面板数据，采用DEA 的 Malmquist生产率指数方法从时间和空间两个维度进行效率测算。

2.3效率测算结果与分析

从时间趋势来看，1998—2014年全要素生产效率具有一定的波动性，15年间有8年全要素生产贡献率递减，其中2005年达到最低值0.774，说明这一年全国苹果种植生产效率低，资源配置不合理。2004年全要素生产效率为1.165达到最高值，表明苹果种植生产要素投入处于最佳状态（表1）。

从Malmquist生产效率来看，可以分解为技术效率和技术进步，生产率的增长主要取决于技术进步。由表1可知，2004年技术进步值高达1.211，1998—2014年均值为1.001，也大于1。技术进步可以提高苹果生产经营的集约边际，进而降低生产的成本，实现规模经济，在一定程度上促进生产率的提高。在技术效率方面，从1998—2014年间有一定的波动特征，在2000年达到最低值0.838，2003年又回升到最高值1.131，平均为0.994，下降了0.6%。技术效率可进一步分解成规模效率和纯技术效率（表1），规模效率和纯技术效率的均值分别为0.997、0.998，都未达到1的水平。从总体来说，苹果生产在在技术方面仍存在不足之处，需要继续提高，技术效率在一定程度上阻碍了全要素生产效率的进步。

从空间层面看，全国7个苹果主产省份的生产率增长也存在着差异（表2），除山西、陕西和甘肃省外，其余4个省份全要素生产效率均低于1，说明以目前的技术水平，依旧有许多地区需要增强苹果种植能力。其中河北省技术进步与技术效率不足的问题同时存在，也是全要素生产效率最低的省份，为0.973；陕西省的技术效率和和技术进步均为最高值，因此全要素生产效率也最高，为1.031，表明陕西省的苹果种植能力较强，有着科学的技术水平，技术进步明显，为其他苹果主产省提供了切实有效的借鉴；山西省和甘肃省的全要素生产效率也都超过了1，分别为1.009和1.002。总体来说，西部地区苹果种植效率较高，有比较优势，近几年陕西省的发展也较为迅速，主要依靠技术进步。从规模效率来看，只有辽宁省和山东省的规模效率小于1，绝大多数省份大于等于1，说明我国苹果生产的规模效率相对稳定。从纯技术效率来看，只有河北省和辽宁省的纯技术效率不足1，说明我国苹果种植的技术效率也较为稳定。因此，影响全要素生产效率系的主要因素就归结于技术进步。

表1　1998—2014年全国苹果Malmquist指数及分解

表2　我国苹果主产省份Malmquist指数及分解

3　结论与讨论

本研究运用DEA数据包络模型对苹果种植投入与产出效率进行了实证分析。从时间变化情况来看，1998—2014年全国苹果种植投入与产出效率呈现出上下波动的趋势，且波动区间不超过两年，15年间有8年的全要素生产效率低于1，说明随着全社会经济的不断发展，并没有带来生产效率的提高，虽然投入要素持续增加对苹果种植产量的增加有所贡献，但由于技术水平的限制，并不能使投入与产出水平达到最优。从空间角度来看，全国苹果种植7大主产省中，有4个省份的全要素生产效率不足1，仅山西省、陕西省和甘肃省的生产效率超过1，说明我国西部地区的苹果种植有比较优势，各主产省的苹果种植技术可以向这3个省借鉴学习。在全要素生产要素低于1的省份中，绝大多数是由于技术进步和纯技术效率小于1。可见，技术问题是投入与产出效率能否提高的的关键。

综上所述，应该加强农业基础设施建设的投入，改善苹果生产条件，增强苹果种植综合生产的能力；加快土地合理有效流转方式，将分散的农户集中起来，使苹果种植集聚。目前，我国在广大农村的种植生产多以一家一户的分散式经营为主，很难达到规模化，扩大种植规模不仅能提高农民的收益，还能在大范围内推广先进的种植技术，得到事半功倍的效果，一个切实可行的办法就是组建合作社［16］。因此，要建立起一定区域内的果农生产合作社，提高农户的生产组织化水平，形成一个风险共担、利益共享的有机整体，实现苹果生产的规模化，从而形成规模经济。同时依靠科技创新，进一步保证苹果单产不的断增长。

［1］农业部. 苹果优势区域布局规划（2008—2015年）［R］. 2008.

［2］周霞，束怀瑞. 中国苹果种植成本和出售价格变动的实证分析［J］. 山东农业大学学报（社会科学版），2014（1）：16-20，123.

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［4］亢霞，刘秀梅. 我国粮食生产的技术效率分析—— 基于随机前沿分析方法［J］. 中国农村观察，2005（4）：25-32.

［5］田伟，谭朵朵. 中国棉花TFP增长率的波动与地区差异分析—— 基于随机前沿分析方法［J］.农业技术经济，2011（5）：110-118.

［6］孟令杰，张红梅. 中国小麦生产的技术效率地区差异［J］. 南京农业大学学报（社会科学版），2004（2）：13-16.

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［14］魏权龄. 数据包络分析［M］. 北京：科学出版社，2004.

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（责任编辑 邹移光）

Empirical analysis on input-output relationship of apple planting in China

TAO Yuan，SHI Jian-min
（College of Economics and Management，Shandong Agricultural University，Taian 271018，China）

Bssed on analyzing the benefits of apple planting in 1991-2014，the panel date in seven mainly provinces of apple planting were selected and an empirical analysis on the input-output efficiency of apple planting was carried out by DEA data envelopment model. The results showed that the cost and production value profit margins of apple planting declined since 2010，indicating that apple planting benefits were low recently. The empirical analysis showed that the input-output efficiency of apple was not high as a whole and technological progress was the key to improve efficiency. Therefore，it should improve the efficiency of apple planting by enhancingtechnical capacity.

apple input；apple output；efficiency analysis；DEA model

S661.1；F326.13

A

1004-874X（2016）09-0170-06

2016-07-12

山东省现代农业产业技术体系创新团队建设专项资金（SDAIT-03-022-13）

陶源（1992-），女，在读硕士生，E-mail：441859990@qq.com

史建民（1958-），男，博士，教授，E-mail：jingmao@sdau.edu.cn