河南省农用物资利用效率评价研究

郭 伟， 张 枫， 刘 蒙

（河南农业大学信息与管理科学学院，郑州 450002）

当前，我国正着力实施农业绿色发展行动. 2015年2月，农业部制定了到2020年化肥、农药使用量零增长行动方案，明确了主要农作物的化肥农药使用量到2020年实现零增长的目标；中共中央国务院在《关于实施乡村振兴战略的意见》中着重提到了加强农业面源污染防治，实现投入品减量化等有关要求. 在此背景下，为了保证农业生产的稳定健康发展，农用物资的利用效率被提出了更高的要求. 农用物资又称农资，是指在农业生产过程中影响劳动对象的物质资源和条件，在这些物质资源与条件中包括了大量的不可再生、非清洁自然资源［1］. 由此可见，提高农用物资利用效率是农业生产稳定发展的有力保障，同时也是农业绿色发展的有效渠道，有利于农业发展的可持续性. 所以，对农用物资利用效率的评价研究从农业生产发展角度和绿色环保角度都具有重要意义.

DEA分析法是效率评价研究的有力工具，且广泛应用于农业生产领域. 刘大为等［2］采用DEA法对我国31省份农业生产效率进行了分析，并采用投影分析法找出了非DEA有效省份的问题所在；贺志亮等［3］基于三阶段DEA分析法，对中国2012年农业生产效率进行了分析，研究依据规模效率和纯技术效率测算结果将全国各省份农业生产效率划分为“双高型”、“高低型”、“低高型”和“双低型”四类；利用三阶段的数据包络分析法，郭军华等［4］对我国2008年农业生产效率进行研究，并指出城市化水平等为提升农业生产效率的有利因素，自然灾害为不利因素；李周等［5］基于DEA分析法对我国西部地区（县域层面）农业生产效率进行评价研究，并指出对外界的依赖越少，农业的可持续性就增强，反之下降.

也有一些学者对农业生产中要素投入利用效益问题有所研究. 岳健鹰等［6］基于超效率DEA模型对农用地利用效率进行了研究，分析指出农用地面积的减少会导致农用地效率的降低；王柳［7］研究了山东省农用地利用效率的时空演变，并指出山东省农用地利用效率整体水平高，但总体有下降趋势；邓清禄等［8］以广东省农用化肥投入效益为研究对象，分析了其趋势变化，并指出广东省农用化肥的投入效益在20世纪70年代到90年代经历了一个降低到回升的过程；蔡俊煌等［9］对改革开放以来我国农业生产的全要素进行了实证效率分析，研究发现我国农业逐渐呈现一种高投入高能耗低产出低效率的发展趋势；郑微微［10］对江苏省主要农作物化肥利用效率进行了研究，并提出了将降低化肥使用强度作为重中之重的建议；郝明玉等［11］研究发现农用化肥量、农业机械总动力等投入要素值的冗余一定程度上会影响农业生产效率；徐密等［12］研究了湖北省农业机械化的利用效率，分析发现，湖北省2001—2016年间1/2数量的年份农业机械化利用效率有效，投入产出比例合理；张豪［13］在分析了河南省洛宁县农药化肥的利用效率后，得出了农用化肥与农药的利用效率受时间和地区影响较为显著的结论.

通过对文献的查阅分析，发现现有相关文献研究有以下不足：①现有文献主要集中于农业生产的全要素或单个农用物资要素的利用效率研究，将农用物资的全部要素作为效率评价对象的研究还少有看到；②现有文献进行效率评价时通常偏重于单一状态下进行，动态与静态分析相结合的效率评价研究不多. 借鉴前人研究，本文基于DEA分析法和Malmquist指数模型，聚焦农用物资的利用效率问题，对河南省18地市的农用物资利用效率进行静态与动态分析，为河南省的农业生产健康发展、绿色发展提供借鉴. 本文主要创新之处为针对要素选取问题，将农用物资作为研究目标进行效率评价；针对评价侧重点问题，本研究基于截面与面板数据，从静态与动态两角度进行农用物资利用效率分析.

1 研究方法与数据来源

1.1 数据包络分析法

数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）最早于1978年由A.Charnes等提出［14］，其主要依据决策单元（DMU）的投入产出指标关系来评价决策单元间的相对效率问题. 常用模型有以规模报酬不变为前提的CCR模型和以规模效率可变为前提的BCC模型；本文认为随着农用物资的投入，农业产值的规模报酬会发生改变，基于以上考虑，本文选用投入导向的BCC模型.

假设共有n个地市（决策单元DMU），每个地市都有m种农用物资投入和s种产出，对于第j 个地市可表示为DMUj(xj,yj)(0 ≤j ≤n)，xij表示第j 个地市在第i 项的农用物资投入值，xij＞0，i=1，2，…，m；yrj是第j 个地市在第r 项的产出值，且yrj＞0，r=1，2，…，s；λj表示构造新的有效决策单元组合中第j 个DMU的组合比例，ε 表示阿基米德无穷小量，s-表示投入松弛变量，s+表示产出松弛变量，故模型的表达式为

式中：

若VD=1，且s-=0，s+=0，则表明该地市属于DEA有效，技术效率和规模效率值达到1；若VD=1，但s-≠0或s+≠0，表明该地市弱DEA有效，投入可能存在冗余值；若VD＜1，则表明决策单元为DEA无效.

1.2 Malmquist指数分析法

Malmquist指数分析法是基于DEA分析法的对决策单元纵向评价的分析方法. 它剔除了时间因素对各期生产前沿面的影响，同时又弥补了DEA模型横向对比的单一性的不足. 本文选取河南省2013—2018年面板数据基于DEA-Malmquist指数进行纵向评价分析.

Malmquist指数分析法于1953年由瑞士Malmquist提出［15］. 模型为

式中：M0为t+1时期的相对基期的Malmquist指数，Dt、Dt+1分别表示t 时期和t+1期技术水平时决策单元的相对效率，它又可以接着分解为技术效率变化指数（EFECH）和技术变化指数（TECH）两部分，技术效率（TE）等于纯技术效率（PTE）与规模效率（SE）的乘积，故因此有

式中：M0＞1时，说明全要素生产率随着时间变化呈增长趋势；M0＜1时，则表明全要素生产率随时间变化呈下降趋势.

1.3 指标选取与数据来源

评价指标的选取以及指标体系的构建至关重要［16］，评价指标的选取必须从实际出发，并根据农用物资利用的现实情况及农业生产自身特点确定指标.本文以农林牧渔业总产值及增加值作为产出指标，以期从农业整体发展状况及生产的规模、速度进行产出考量；考虑到农用物资的复杂性及指标间的相关性，最终选出表1 所示的6 大指标作为农用物资的核心投入指标进行研究分析［17］.

本文数据选取河南省18 地市的2013—2018 年农业生产中农用物资利用的相关数据进行评价分析，投入产出数据来源于2014—2019年《河南统计年鉴》.

表1 河南省农用物资利用效率评价指标Tab.1 Evaluation index of agricultural material utilization efficiency in Henan Province

2 河南省农用物资利用效率评价

2.1 河南省各地市农用物资利用效率结果分析

本文以DEAP2.1为研究分析工具，基于投入导向的BCC模型，选取2018年河南省18地市截面数据，测算2018年河南省18地市的农用物资利用效率，表2为测算结果. 为了更加直观、有效地进行效率分析，本文基于ArcMap10.3软件对各地市效率指标测算结果进行制图，并依据数值高低进行分类，图1至图4为制图分类结果.

表2 河南省各地市农用物资利用效率测算结果Tab.2 Results of measurement of utilization efficiency of agricultural materials in Henan Province

图1 河南省18地市综合效率分布Fig.1 Distribution of comprehensive efficiency in 18 cities of Henan Province

图2 河南省18地市纯技术效率分布Fig.2 Distribution of pure technology efficiency in 18 cities of Henan Province

1）从综合效率角度来看，2018年河南省18地市农业生产的农用物资利用的综合效率平均值为0.856，以此可以推论出河南省农业生产的农用物资利用存在着14.4%的投入浪费；整个河南省仅有洛阳、鹤壁、新乡、焦作、三门峡和信阳6市的综合效率为1，达到投入产出比相对最优的DEA有效状态；其余的12地市均处于非DEA有效状态. 从18地市综合效率的空间分布来看（图1所示），豫中、豫西地区的综合效率值相对较高，说明这些地区的农业生产中的农用物资的投入规模、技术水平与管理水平之间的配置比较合理，其原因可能与这些地区所处地势相对更平坦，农用大型机械、农田灌溉基础设施等农用物资可以发挥更大效率等因素有关. 省会郑州的综合效率值相对较低，原因可能是郑州经济大体量、快速发展导致了农业生产地位下降，农村劳动力流失，农业生产结构相比以往受到了比较大的冲击，进而导致了农用物资的投入利用存在一定程度的不合理. 以上结果表明，河南省农业生产中的农用物资利用还处于相对粗放阶段，2/3的地市农用物资配置投入不够合理，还需要对投入和产出进行优化和调整.

2）从纯技术效率角度来看，2018年河南省18地市中有洛阳、平顶山、鹤壁、新乡、焦作、三门峡、南阳、信阳和济源9地市达到纯技术有效，以此说明这9个地市的投入要素结构分配比较合理，剩余9个地市则需要对投入结构配置进行适当的调整. 平顶山市、南阳市和济源市的纯技术效率值为1，但是并没有达到DEA有效，表明这3个地市的投入结构配置相对合理，DEA无效主要由规模效率不高原因所造成. 从区位分布来看（图2），豫西豫南地区纯技术效率值相对较高，豫东地区次之，豫北二地市及省会郑州纯技术效率最低. 纯技术效率值的高低与各地市投入组织的有效性、生产方式的节约性有关，从纯技术效率值的区位分布结果来看，豫西豫南地区投入组织更有效、生产方式更经济节约，这可能得益于这些地区多年来积累了丰富的农业生产的农用物资投入利用相关经验，这其中就包括新乡、许昌等农业产值常年居于全省前列的地市. 其余地市的纯技术效率还需提高，投入组织的有效性、生产方式的节约性还需加强.

图3 河南省18地市规模效率分布Fig.3 Distribution of scale efficiency in 18 cities of Henan Province

图4 河南省18地市规模报酬分布Fig.4 Distribution of scale compensation in 18 cities of Henan Province

3）从规模效率角度来看，2018年河南省有洛阳、鹤壁、新乡、焦作、三门峡和信阳6地市的规模效率值达到了1（表2），规模报酬不变（图4），意味着这6地市生产规模以达到最优，不需要再做调整. 郑州、许昌、平顶山、漯河、周口、南阳和驻马店7地市处于规模报酬递减状态，表明这7地市的投入要素配置不够合理，在保证原产出的基础上，适当减少农用物资的投入可达到提升利用效率的目的. 剩余的安阳、濮阳、济源、开封和商丘5地市的规模报酬处于递增状态，以此说明这几个地市有必要加大农用物资的投入，扩大投入规模，以带动产出的增加. 从图3可看出，河南省大部分地市的规模效率较高，均在0.947以上，但从规模报酬方面看，河南省大部分地市还需调整规模，从而使所在地市DEA效率有效.

通过DEA2.1的软件测算，得出使非DEA有效的DMU达到DEA有效的投入剩余变量si-的取值，结果见表3. 从表3可以看出，2018年郑州、开封、安阳等9地市存在不同程度的投入要素过量的情况，要素配置亟待调整，从投入冗余值平均值来看，河南省农业生产中的农业机械总动力调整值为76.840万kW，农村用电量调整值为2.449亿kW·h时，农田灌溉面积调整值为20.114 khm2，农用化肥使用折纯量调整值为73 140.729 t，农用塑料薄膜使用量调整值为716.442 t，农用柴油使用量调整值为6 202.870 t，从而使农用物资投入趋于合理，农用物资利用效率达到最高.

2.2 河南省农用物资利用效率变化趋势分析

本节利用Malmquist 生产率指数对河南省2013—2018年间农用物资利用效率进行动态化趋势分析，以DEAP2.1软件为分析工具测算投入和产出，测算结果如表4所示.

表3 非DEA有效的决策单元的松弛变量Tab.3 Relaxation variables of non-effective DEA decision units

表4 2013—2018年河南省农用物资利用Malmquist生产率指数Tab.4 Malmquist productivity index for agricultural material utilization in Henan Province from 2013 to 2018

由于2013年之前的河南统计年鉴未收录农林牧渔业总产值这一数据指标，因而本文选用了2013—2018年的数据进行分析. 从表4 可以看出，2013—2018 年河南省农业生产农用物资投入Malmquist 生产率指数除2016—2017年外均大于1，表明整体上河南省农业生产的农用物资投入全要素生产率变化呈上升趋势，并以年均2.1%的增速上升；细化到结构上来讲，技术进步率平均增长2.8%，规模效率呈细微下降趋势，平均降低0.5%. 这说明技术进步是河南省农业生产中农用物资投入生产率增长的主要动力来源，而投入规模则阻碍了农用物资投入利用效率的提高. 纵观河南省发展历史及在全国定位可知，相较于沿海发达城市，当前河南省还处于经济发展的快速上升期，尤其是“中部崛起战略”的实施后，先进科学技术正快速应用于包括农业在内的各个领域，因而技术进步成为农用物资利用效率提高的驱动因素；但同时，经济的快速增长、农技工作者较低的受教育程度等因素导致了农业生产模式的粗放化，管理模式有待改善，投入规模设置不够合理适度，从而使规模效率成为农用物资利用效率提高的阻碍因素.

3 结论与建议

本文使用2013—2018年河南省农用物资相关数据，基于投入导向的DEA-BCC模型及Malmquist生产率指数模型对河南省农用物资利用效率进行了静态与动态的分析研究，得出以下结论：

1）2018年河南省18地市农用物资利用效率大多不够理想，仅有6地市的投入产出效率处于DEA有效状态，2/3的地市农用物资的投入利用需要进一步的优化调整；导致这一现象的原因主要是投入规模的不合理，规模效率无效，一部分地市存在着农用物资投入过剩问题.

2）2013—2018年河南省农业生产的农用物资利用的全要素生产率整体呈现上升趋势，其中技术进步是全要素生产率提升的驱动因素，而规模效率的下降阻碍了河南省农业生产的农用物资利用效率.

基于以上关于河南省农业生产的农用物资利用效率的研究结果，本文提出以下建议：

1）河南省各个地市应重视农用物资投入规模问题. 未达到最佳规模报酬的12个地市应根据自身规模投入问题予以改善，其中郑州等7个处于规模报酬递减的地市，应缩小经营规模，减少农用物资投入量，以提高规模效率；安阳等5个处于规模报酬递增地市，应加大农用物资投入量，扩大生产规模，从而提升规模效率.

2）河南省应继续重视农用物资利用相关技术的创新发展，地市政府应设置专项资金为农技工作者学习农用物资利用的专业知识提供平台机会，切实提升农业工作者专业知识水平；其次应注重运用大数据云计算等先进计算机技术为农业生产的农用物资利用过程中的信息获取收集、解决及实时监测助力，进而提高农业生产的农用物资利用效率.

总的来说，河南省在谋求经济又好又快发展的同时，不能忽视农业生产健康、有序发展的重要性，各地市应因地制宜，切实制定好农用物资投入利用的相关政策，保证农用物资的利用效率；同时，各地市应积极响应国家有关低碳节能环保的政策方针，在农业生产中努力践行构建资源节约型、环境友好型社会的有关要求，坚持绿色发展，合理配置投入规模，转变经营管理方法，尽可能避免因农用物资滥用而造成的投入过剩现象.