广东省县域农业生产效率分析

吴瑜萍 何琳 程硕

摘   要：农业生产效率提升是实现农业现代化的重要手段。本文以《揭阳市统计年鉴（2015-2019）》的农业相关数据，从县域的视角研究揭阳市农业生产效率，运用DEA模型对揭阳市5个县域的3个投入指标和1个产出指标进行实证分析。结果显示，2015-2019年揭阳市农业生产效率均属于DEA无效，总体效率提升并不明显，且各县域呈现发展不平衡的状态，仅惠来县位于生产前沿面上，普宁市的农业生产效率最低，规模报酬属于递减态势。因此，恰逢“十四五”谋划之时，对揭阳市各县域农业生产效率做出分析研究，为现阶段提升揭阳市农业生产效率提出有参考价值的建议，为广东省县域农业生产效率分析提供范本。

关键词：县域;农业生产;效率;DEA模型;中间消耗

中图分类号：F320.2 文献标志码：A 文章编号：1008-2697（2021）02-0030-04

一、引言

现阶段，在“十三五”和“十四五”五期交汇的背景下，同时，我国正处于传统农业向现代农业转型的关键时期，以县域作为基本单位的现代化农业发展是顺利实现与现代农业发展有机衔接的着力点[1-2]。现代农业发展的首要目的是实现农业的生产效率提升，如何在“十四五”时期实现县域农业加速超越，提高农业生产效益和高质量发展、深入加快乡村振兴战略实施，农业生产效率提升成为实现農业生产的可持续性发展的关键。

农业生产效率的问题一直是国内外学者重点关注的热点。现有的文献中采用DEA模型测算农业生产效率状况的已相当多，并为本研究提供了很好的参考，但是研究层面主要集中在省级和地市级层面对农业生产效率进行测度，目前对广东省农业生产效率研究的文献相对甚少，从县域研究角度对农业生产效率的研究几乎属于空白状态。揭阳市作为粤东地区面积最大、人口最多的传统农业大市，地处粤港澳大湾区与海西经济区的地理轴线中心，是保障广东省珠三角城市群农特产品的有效供应。因此，对揭阳市农业生产效率的测度和研究分析，不仅有助于加快推进揭阳市农业现代化有效衔接，推动县域经济高质量发展，而且为管理者提供有效的决策信息，为粤东地区其他地市的县域农业发展提供经验指导。

二、研究方法及数据来源

（一）DEA方法的理论及模型

数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）是美国著名运筹学家A.Charnes、W.W.Cooer和E.Rhodes在1978年提出的一种效率评价法，主要利用线性规划方法，运用观察到有效样本数据，对决策单元（Decision Making Unit，简称 DMU）进行

生产有效性（DEA有效）评价的一种数量分析方法[3]。DEA模型是将全部决策单元的投入指标和产出指标投影到DEA的生产前沿面（包络面）上，试图找到投入与产出的组合最优[4]。DEA模型常见的主要有C2R模型和BC2模型，C2R模型是决策单元处于固定规模报酬的假设，用于衡量总效率。BC2模型是决策单元处于变动规模效率的假设，它综合效率（TE）分解成衡量纯技术效率（PE）和规模效率（SE）。

基于C2R模型假设的规模报酬不变（即产量增加的比例等于各种生产要素增加的比例）的情况，显然并不符合实际生产状况，为此，本文采用规模效益可变的数据包络模型BC2模型进行分析。假定DMU有a个，每个DMU的投入量和产出量分别用P和Q表示，因此，每个DMU的投入产出效率的线性形式如下：

其中，θ a为DMU的效率值;xp，a ， yq，a ， λa分别表示第a个DMU的第项投入值和产出值以及被赋予的权重。

（二）指标选取和数据来源

本研究采用2015-2019年揭阳市统计年鉴中5个县域（区）：榕城区、揭东区（含空港经济区和揭阳产业园）、揭西县、惠来县（含大南海石化工业区）、普宁市（含普宁侨区和大南山侨区）的农业相关数据，运用DEAP 2.1对揭阳市各县域农业生产效率进行测算。

综合考虑到指标之间的关系及数据可获得性以及评价结果的可靠性，本文最终选取以农林牧渔业总产值（万元）作为产出指标，以农林水事务支出（万元）、农作物总播种面积（亩）、农林牧渔业中间消耗（万元）作为投入指标，其中，本文选取了农林牧渔业中间消耗① 作为投入指标主要是有两个方面，一方面是由于传统的小农经济影响，农业中间消耗品占农村居民人均总收入的比重较大。另一方面，是因为农业生产过程中，除了原有的基本要素投入以外，中间投入品的消耗也是农业生产投入的资本，既符合农业生产过程特征又反映农业经济变化与效率[6]。因此，本文引入农林牧渔业中间消耗指标作为投入指标具有重要意义。

三、揭阳市农业生产效率的实证分析

运用DEAP 2.1软件将投入指标和产出指标的数据采用BC2模型进行测度，并通过整理得到揭阳市各区2015-2019年农业生产效率的DEA结果，见表1。根据表1，整理制作出2015-2019年揭阳市各县域效率均值的变化趋势图，如图1所示。

（一）综合效率分析

根据表1的计算结果，可以看出2015-2019年5个DMU综合效益率（TE）中均值最低是2016年的0.878，最高值是2017年的0.954，其他年份均在0.9及以上。但是，总体上在2015-2019年揭阳市5个县域并未达到DEA有效状态（即当年农业生产投入综合效益率为1）次数的，最高次数DEA有效状态是惠来县，占总数的57.1%，说明2015-2019年惠来县农业生产连续4年保持最优生产状态，达到生产效率值为1。其次是榕城区28.5%和揭东区14.2%。榕城区作为揭阳市城镇化进展最快的县域，农业技术投入较多，但人均耕地面积小，规模提高受限。揭东区从2015年的农业生产效率有效到2019年的无效，规模效益递增，主要原因是规模小和农业技术的影响。

其余两个县域，普宁市和揭西县均从未达到DEA有效状态，总体上农业生产处于低效率状态。普宁市更是在每年揭阳市各县域综合效益率（TE）中在均是最低值。综合以上结果，可以看出普宁市的综合效益率在2015到2019年表现均为最差，下降趋势明显，因此，针对普宁市的农业改善迫不及待。

（二）纯技术效率分析

纯技术效率（PE）反映的是DMU在一定（ 最优规模时）投入要素的生产效率。结合表1可知，惠来县和榕城区在2015年到2019年的纯技术效率表现最好，最低效率值0.99，说明这两个县域对农业技术利用程度较高。结合表2，2015年到2019年各县域规模效率变化情况，可以看出2015年、2017年和2018年的规模报酬不变的比例为40%，2016年和2019年的规模报酬不变的比例为20%。综合以上结果，可以看出普宁市的综合技术效率在2015到2019年表现均为最差，而榕城区和惠来县表现最好。

（三）规模效率分析

规模效率（SE）可由综合效益率（TE）和纯技术效率（PE）两者的比值求得，反映是否具有最合适的生产规模。结合图1可知，2015-2019年期间榕城区和惠来县具有较合适的生产规模，规模效率整体较高，其他3个县域均处于效率低下的状态。

结合表2，表明各县域的规模效率并未呈现出明显的提升，且其并未明显高于规模报酬递减的比例，這表明其揭阳市总体农业生产规模的优化效果并不理想，存在投入或者产出结构上的不合理。

四、结论与建议

（一）结论

本研究运用DEA模型对揭阳市各县域农业生产投入产出效率进行测度和研究，从2015-2019年的这5年期间对揭阳市各县域的农业综合效率、纯技术效率和规模效率进行分析，初步得出以下结论：

1. 从平均值看，揭阳市总体的农业生产效率均属于未有效状态。比较各县域，2015-2019年普宁市的农业生产效率最低，连续5年规模效率递减。惠来县农业生产效率上表现最优，效率值位于生产前沿面上。

2. 揭阳市各县域的农业生产效率规模效率均值并无明显的提升，变化基本属于平缓的波动，但呈现发展不平衡的状态。其中惠来县处于农业规模效益不变，榕城区和揭东区属于农业规模效益递增状态，普宁市和揭西县属于农业规模效益递减状态。总体上，2015-2019年全市的农业生产效益并不理想，存在较大的提升空间。

（二）建议

1. 加速推动农业科技进步。科技要素是驱动农业生产力发展的第一动力[7]。在揭阳市加快推进农业现代化进程中，应该加快农业科技服务体系的健全和设施配套，一方面，加快对本土优良品种的保护和改良，示范和推广新技术、新工艺的引进;另一方面，提高农业机械化水平，大力推广经济实用、节本高效农机具，加快农业机械化步伐，为发展揭阳市本土的效益农业创造条件;最后，健全揭阳市基层农技推广服务体系建设，重点加大对新型职业经营主体的培养和服务。

2. 特色农业衔接经营管理模式。各县域应结合本土实际情况、特色农业、产业布局探寻符合自身发展的经营管理模式，并加快驱动与推广。惠来县通过重点打造“惠来农海产品”特色品牌，推广“龙头企业+合作社+农户”经营管理方式发展本土农特优产品，实现了农业规模效益提升和农户增收致富。因此，培养和鼓励更多具有县域特色的农业产业，有效衔接经营管理模式，实现农业生产要素最优匹配，提高县域农业竞争力。

3. 加速推进农业适度规模经营。揭阳市应该在加快土地确权登记的基础上，加速推进土地流转市场建设，加大对新型主体支持力度，促进农业适度规模经营，突破农业生产规模报酬递减状态，提高农业生产效率。

4. 全面优化农业产业结构。本研究发现，揭阳市的农业产业结构存在不合理之处，各县域应立足本土农业特色与优势，调整农业产业结构。例如近年来，揭西县通过休闲旅游产业提档升级，利用茶叶产业带动观光旅游产业融合发展，促进产业结构的优化。因此，各县域应最大限度促进产业之间互补，延伸农业产业链和价值链，实现农业生产效益最大化。

参考文献：

[1] 翟璐.县域经济与农业现代化互动关系探析[ J ].学术交流，2014（10）：132-136.

[2] 凌耀初.中国县域经济发展分析[ J ].上海经济研究，2003（12）：3-11.

[3] 马占新. 数据包络分析模型与方法[M].北京：科学出版社，2010.

[4] 王惠莹. 基于DEA的辽宁省农业生产效率研究[D].北京：北京交通大学，2012.

[5] 彭甲超，易明，付丽娜.中国农业全要素生产率的再检验—基于省级面板数据农业中间消耗品的分析[J/OL].中国管理科学：1-13.

[6] 高帆.我国区域农业全要素生产率的演变趋势与影响因素——基于省际面板数据的实证分析[ J ].数量经济技术经济研究，2015，32（05）：3-19+53.

[7] 宋霞，史建民.我国农业经济投入产出效率评价[ J ].山东农业大学学报（社会科学版），2012，14（03）：16-20.

（责任编辑：罗湘龙）

Analysis of County Agricultural Production Efficiency in Guangdong Province

—— An Example of DEA Model Based on Five Counties in Jieyang City from 2015 to 2019

WU Yu-Ping，HE Lin，CHENG Suo

（School of Management，Zhongkai College of Agricultural Engineering，Guangzhou 510225）

Abstract： The improvement of agricultural production efficiency is an important means to realize agricultural modernization. Based on the agricultural related data of Jieyang Statistical Yearbook （2015-2019）， this paper studies the agricultural production efficiency of Jieyang City from the perspective of counties， and makes an empirical analysis of three input indicators and one output indicator of five counties in Jieyang City by using DEA model. The results show that the agricultural production efficiency of Jieyang City from 2015 to 2019 is DEA invalid， the overall efficiency improvement is not obvious， and the development of each county is unbalanced. Only Huilai County is in the front of production， Puning City has the lowest agricultural production efficiency， and the return to scale is decreasing. Therefore， this paper makes an analysis and Research on the county agricultural production efficiency of Jieyang City. At the same time， it coincides with the "fourteenth five year" plan. It puts forward some valuable suggestions for improving the agricultural production efficiency of Jieyang City at the present stage， and provides a model for the analysis of county agricultural production efficiency of Guangdong Province.

Key words： County;Agricultural Production;Efficiency;DEA Model;Intermediate Consumption