基于BCC 模型的滨州市农业发展投入产出效率评价

刘乾誉

（青岛农业大学，山东 青岛 266000）

0 引言

农业是国民经济建设和发展的基础，农业发展水平会直接或间接地影响其他非农业部门，现阶段我国国民经济正面临转型期，现代化农业也进入加速建设的新阶段，农业发展面临的环境更加复杂，困难更加艰巨。如何实现资源的最优化配置、获得最优的投入产出效率至关重要。滨州市位于山东省北部，是一个农业大市，但农业发展相对落后。2020 年滨州市政府工作报告指出，全市农作物总播种面积441.3 万hm2，农林牧渔总产值达到482.3 亿元，盛产小麦、玉米等粮食作物。与其他市相比农业发展水平较低，推动滨州市农业发展、优化农业资源配置、提高农业发展投入产出效率变得尤为重要[1]。

目前，研究农业投入产出效率问题的专家学者较多，其研究方式大多集中于利用生产函数法和数据包络分析法来衡量农业投入产出效益，在研究范围上多集中于关于国家和省部级农业投入产出效益的研究，而关于省市级农业投入产出效益问题的研究成果则较少。刘庆等[2]利用农业生产函数法，测算了1978－2013 年我国农业投入产出效率，研究结果为我国东西部农业产出存在明显差异。姜博宇等[3]指出，我国农业投入产出效率受区域自然因素、经济因素和社会因素影响较大。韦代雄[4]运用CCR 模型对我国31 个省市的农业投入产出效率进行测算，研究结果表明，我国东部地区农业水平高于西部地区，要加快从传统农业向现代农业的转型。 廖静灵[5]采用Malmquist 生产指数对2001－2014 年我国农业全要素生产率进行测算，研究指出我国要继续坚持科技兴农，进一步促进农业技术的推广。 本文采用BCC 模型对山东省滨州市2009−2020 年农业发展投入产出效率进行测算，以期为滨州市的农业发展提供参考依据和理论数据。

1 BCC 模 型

数据包络方法（data envelopment analysis，DEA）,是英国科学家FARRELL 为评价英国农业的经济效益而设计的一个农业效益评价模型。美国运筹学家在FARRELL 的基础上，建立了表达相对绩效的多投资、多生产的大数据包络分析法（CCR 模型），并利用线性规划方法分析了生产成本的前沿面，从而求出决策单元的规模效率及相对效率等诸多信息。BANKER 等在COOPER 的基础上提出了可变规模报酬的 DEA 模型，也就是本文使用的 BCC 模型[6]。

在以BCC 模型计算综合效率时，得到的效率是纯技术效率与规模效率相乘之积， 即综合效率（comprehensive efficiency， CE）=纯技术效率（pure technical efficiency，PTE）×规模效率（scale efficiency，SE）。在BCC 模型中，假设有h（h=1，2，...,n）个决策单元 （decision making units, DMU），分别为DMU1，DMU2，DMU3…DMUn，每个决策单元都包含相同的i个投入数据（i=1，2，3，…，m）和r（r=1，2，3，…，S）个产出数据，Xih表示第h个决策单元的第i个投入，Yhr表示第h个决策单元的第r个产出。BCC 模型是在CCR 模型的基础上增加了约束条件。

式（3）中，θ为所测度的滨州市农业发展投入产出效率值，若θ=1，s+=s−=0，则表明该年份的农业投入产出效率为DEA 有效，若θ=1，s+≠0 或s−≠0，则表明该年份的农业投入产出效率为弱DEA 有效，若θ≠1，则表明该年份的农业投入产出效率为非DEA 有效。

2 指标选取及数据说明

2.1 指标选取

根据农业生产特点，并且依据数据的科学性、系统性、合理性和可得性等原则，在参考已有文献基础上，综合考虑山东省滨州市2009－2020 年农业投入的实际情况，共选取4 个投入指标和2 个产出指标（表1）。投入指标依次是农作物总播种面积（万hm2）、农业机械总动力（万kW）、农业有效灌溉面积（万hm2）、农业化肥施用折纯量（t）；产出指标为农林牧渔总产值（万元）、粮食作物总产值（万元）。

表1 滨州市农业发展投入产出效率指标体系Tab. 1 Index system of input and output efficiency of agricultural development in Binzhou City

2.2 数据说明

在进行农业活动的过程中，需要投入农业生产要素，而农林牧渔总产值、粮食作物总产值能够有效表现农业产出。把农业生产视为一个系统，农业生产过程中的投入主要包括农用生产资料产品如化肥、农用工程物资产品如农业机械、农业有效灌溉面积和农作物总播种面积等要素[7]。这些指标的选取可以有效反映BCC 模型的评价目的，并且避免投入产出内部指标的强线性关系。本文选取 2009－2020 年山东省滨州市农业产出投入的面板数据，这些评价指标数据来源于《山东省统计年鉴2009－2020》，其指标数据选取结果如表2 所示。

表2 滨州市农业发展投入产出指标数据Tab. 2 Input and output index data of agricultural development in Binzhou City

3 实证分析

利用软件DEAP2.1 对2009－2020 年滨州市农业发展投入产出面板数据进行研究，得出综合效率、纯技术效率、规模效率，结果如表3 所示。

3.1 综合效率

综合效率即投入产出效率，是反映农业资源配置与使用效率等多方面的关键因素，以每年份作为1 个决策的单元DMU。若决策单元DMU的综合效率等于1.00，则说明该决策单元DMU的所有投入和产出要素达到技术效率前沿且技术和规模均有效。反之，决策单元DMU的综合效率<1.000 则无效。

由表3 可知，滨州市2009－2020 年农业发展投入产出综合效率均值为0.910，属于弱DEA 有效，表明滨州市农业发展投入产出效率还有很大的进步空间。2016 年和2020 年滨州市农业投入产出的综合效率值、纯技术效率值和规模效率值均为1.000，表明滨州市农业投入产出效率在此期间为DEA 有效，农业发展综合效率达到最优，规模收益不变，规模发展和农业资源配置水平较高，并且符合实际情况。

表3 2009－2020 年滨州市农业发展投入产出效率分析Tab. 3 Analysis of input and output efficiency of agricultural development in Binzhou City from 2009 to 2020

2016 年滨州市在农作物总播种面积下降的前提下，却创造出近12 年的农林渔牧总产值和粮食作物总产值最高水平，这得益于农业现代化建设的大力投入，2016 年全市标准化生产基地面积达到11.2 万hm2，“三品一标”总数达到412 个；在水利设施建设方面，新增“旱能浇、涝能排”高标准农田面积2.27 万hm2，有效灌溉面积达到37.6 万hm2；在农业机械方面，总动力为4 21 万kW，农作物耕种收综合机械化水平为85.45%。落实农机购置补贴资金1.51 亿元，补贴农机具5 994 台（套）；土地深松（耕）整地10.59 万hm2，其中补助作业3.8 万hm2，落实补助资金 2 280 万元。其他年份农业投入产出效率处于弱DEA 有效，而且纯技术效率大于规模效率，表明滨州市农业投入产出效率受规模效率影响较大。

3.2 纯技术效率

纯技术效率反映了各要素投资在最优规模情况下，受到管理和技术等因素所影响的生产效率，若决策单元DMU的纯技术效率为1.000，则表明该决策单元的DMU在现有技术水平上，其投入要素的资源配置是合理有效的。反之，决策单元DMU的纯技术效率<1.000，则说明该决策单元的DMU投入要素的资源配置是无效的。2009－2020 年滨州市农业投入产出的纯技术效率为0.996，整体水平较高。由表3 可知，有7 个年份的农业投入产出的纯技术效率为1.000，说明在这7 个年份滨州市的农业投入要素进行了合理的资源配置，其农业管理水平和农业技术水平较高，投入资源的使用效率较高。其他5 个年份未达到DEA 有效，农业投入产出的纯技术效率在0.970 以上。通过对滨州市农业投入产出的纯技术效率方面的分析发现，滨州市政府应加强农业资源配置和新技术方面的管理[8]。

3.3 规模效率

规模效率主要衡量由于其规模过大所引起的综合生产效能变化，体现了其实际规模和达到生产前沿面规模之间的差异。如果在某年份的生产规模效率<1.000，则说明在目前生产规模过大的前提下，造成综合效率无效的根源在于纯技术效能并不高，所以其发展重心是怎样改善纯技术效能。由表3 可知，滨州市农业投入产出的规模效率均值在0.914，到达DEA 有效的年份仅有2 个，约占样本数量的17%左右，其他年份均为DEA 无效，且规模效率低于纯技术效率，这说明滨州市农业投入产出效率受到规模效率的影响较大。规模收益均处于递增状态，表明滨州市应合理配置资源加大农业投入，适度扩大农业生产规模。

4 问题与建议

4.1 投资冗余与生产管理不足

运用BCC 模型对2009－2020 年滨州市农业发展投入产出效率进行评估，结果表明，总体上滨州市农业发展投入产出效果较高，农产品的资源配置与经营管理效益较好，但滨州市农产品投入产出效率对纯技术效益的依赖性较强，在个别年份中仍出现了一定程度的投资冗余与生产管理不足等问题（表4）。

表4 2009－2020 年滨州市农业发展投入产出松弛变量值Tab. 4 Values of input and output slack variables for agricultural development in Binzhou City from 2009 to 2020

4.2 建议

（1）加大科技投入，提高农业生产能力。从表3和表4 中可以看出，滨州市农业机械总动力和农业化肥折纯量在个别年份处于溢出状态，导致了对农村要素投资的大量浪费。要素投资浪费不但提高了农业投入的生产成本，而且还会耗费相应的劳动力，农村生产能力并没有根本性的提升。农村科学技术的投资既能够促进对农村要素的投入合理，还可以增加农村生产。应在以下两个方面重点投资：①在农村生产过程中提高科技的运用比例，增强农户的专业技术能力；②根据滨州市地处大平原的自然环境特点，应当增加高新农用机械装备的资金投入。

（2）扩大农业生产规模，提高土地利用效率。通过BCC 模型运算可知，2009－2020 年滨州市在农作物总播种面积投入方面存在一定程度投入冗余和单位面积产量低的问题。为解决上述问题，实施土地流转，扩大生产规模，提高农作物单位面积产量的有效手段。首先，在农民自愿的前提下，发展农民专业合作社和农业发展协会，实施土地规模化经营生产，是解决滨州市农业规模化生产的重要方式。其次，健全土地流转政策，在保证土地用途不变的前提下，倡导农村土地使用权商品化，并且设置试点区域，对于困难地区应设立专职的土地流转机构，降低土地流转成本，确保全市土地流转的顺利实施。对于具有明显带动农民收益作用的农业龙头企业、农业示范区和种植养殖基地，在政策上应给予支持，在资金上应给予帮助。同时，大力培育农民专业合作组织，选拔具有高素质和强专业技能的人员担任合作组织领导人，便于滨州市实施农业高效管理，大力推动农业规模化经营。