基于DEA方法的玉米農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)效率分析
——以敦化市為例

李昕瑤，　林青龍，　崔振東

(延邊大學(xué)農(nóng)學(xué)院，吉林 延吉 133002)

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基于DEA方法的玉米農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)效率分析
——以敦化市為例

李昕瑤，林青龍，崔振東*

(延邊大學(xué)農(nóng)學(xué)院，吉林 延吉 133002)

摘要：本文基于敦化市玉米種植農(nóng)戶的問(wèn)卷調(diào)查，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法對(duì)經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行分析測(cè)算，結(jié)果表明：技術(shù)效率和純技術(shù)效率的效率值普遍存在非有效狀態(tài)，相對(duì)效率偏差較大，規(guī)模效率的效率值較高，相對(duì)效率偏差較小。為此，再運(yùn)用交叉分析找出效率的影響因素分別是：家庭收入、務(wù)農(nóng)人數(shù)、玉米種植經(jīng)歷、新技術(shù)使用、短期目標(biāo)和長(zhǎng)期規(guī)劃、農(nóng)民的組織化程度。最后提出注重技術(shù)引進(jìn)，提高農(nóng)戶組織化程度，通過(guò)效率提高收入的對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞：玉米農(nóng)戶；經(jīng)營(yíng)效率；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法；敦化市

吉林省是全國(guó)的玉米主產(chǎn)區(qū)，也是我國(guó)主要的商品糧基地，世界黃金玉米帶之一。2012年吉林省玉米生產(chǎn)總量2 578.8萬(wàn)t，播種面積3 284 300 hm2，其產(chǎn)量占全省糧食產(chǎn)量約70%以上，占全國(guó)玉米總產(chǎn)量的比重達(dá)12%[1]。2012年敦化市玉米生產(chǎn)總量33.5萬(wàn)t，分別占全省和延邊糧食產(chǎn)量約的1.3%和40.86%；播種面積為89 100 hm2占全省和延邊約2.71%和44.1%[2]。但是，近5年來(lái)，盡管敦化市玉米播種面積的增長(zhǎng)速率高于產(chǎn)量增長(zhǎng)速率，但是單產(chǎn)的增長(zhǎng)速率卻低于全國(guó)平均水平，究其原因，可能是敦化市玉米生產(chǎn)效率偏差導(dǎo)致的。為此，本文以玉米種植農(nóng)戶為調(diào)查對(duì)象，分析敦化市玉米生產(chǎn)效率低的原因，以便在今后的生產(chǎn)中加以改進(jìn)，增加農(nóng)戶的收入。

對(duì)國(guó)內(nèi)外的研究進(jìn)行考察發(fā)現(xiàn)，在研究范圍方面，主要集中在全國(guó)和省域內(nèi)的效率測(cè)算和分析，對(duì)具體縣市的深入研究較少。如柯亞楠(2011)運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)的分析方法，通過(guò)構(gòu)建的生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，研究了河南省內(nèi)18個(gè)市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[3]；在研究對(duì)象方面，針對(duì)玉米產(chǎn)業(yè)或糧食主產(chǎn)區(qū)的研究較多，而對(duì)玉米農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況的分析卻不多。如郭淳(2014)采用綜合比較優(yōu)勢(shì)指數(shù)法、規(guī)范分析法等，對(duì)玉米產(chǎn)業(yè)的發(fā)展優(yōu)勢(shì)、發(fā)展現(xiàn)狀和影響發(fā)展的因素進(jìn)行分析，促進(jìn)了黑龍江省玉米產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[4]；在研究?jī)?nèi)容上，多集中于效率的變動(dòng)趨勢(shì)及影響因素，而未對(duì)這些因素如何影響效率做進(jìn)一步分析。楊興龍等(2010)基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA-Tobit“兩步法”對(duì)1998—2005年吉林省玉米加工業(yè)的技術(shù)效率及其影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析[5]。

綜上所述，目前針對(duì)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)效率分析的研究較少。因此，本文根據(jù)敦化市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀，分析玉米種植農(nóng)戶的生產(chǎn)資源因素對(duì)效率的作用程度，對(duì)挖掘玉米增產(chǎn)的潛力有一定作用。

1敦化市玉米產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

近年來(lái)，敦化市玉米播種面積和產(chǎn)量呈總體增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，年均增長(zhǎng)率高于全國(guó)、吉林省和延邊的平均水平。玉米播種面積2008年為24 000 hm2，猛增到2012年的89 000 hm2，年均增長(zhǎng)率為28.26%。產(chǎn)量從2008年的14 萬(wàn)t，增長(zhǎng)到2012年的33萬(wàn)t，年均增長(zhǎng)率為17.32%，玉米產(chǎn)量占糧食總產(chǎn)量的71.28%。單位面積產(chǎn)量卻從2008年的6.05 t/hm2下滑到2012年到3.76 t/hm2，年均增長(zhǎng)率-6.24%[2]，處于負(fù)增長(zhǎng)狀態(tài)，且低于全國(guó)、吉林省和延邊的單產(chǎn)量。玉米播種面積的增長(zhǎng)速率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于產(chǎn)量的增長(zhǎng)速率，呈現(xiàn)出很強(qiáng)的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但是，單位面積產(chǎn)量的增長(zhǎng)并沒(méi)有達(dá)到同時(shí)期的種植面積和產(chǎn)量的增長(zhǎng)。

究其原因可能是農(nóng)戶作為主要的經(jīng)營(yíng)主體，以小規(guī)模、分散等傳統(tǒng)方式生產(chǎn)所導(dǎo)致。為此，本文從經(jīng)營(yíng)效率角度分析單位面積產(chǎn)量低的原因。

2分析方法及數(shù)據(jù)

2.1DEA分析方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelop Analysis)簡(jiǎn)稱DEA，是美國(guó)著名的運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper等學(xué)者，以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)提出的一種效率評(píng)價(jià)的方法。這種方法是以獲得各個(gè)對(duì)象的綜合效率指標(biāo)為目標(biāo)，對(duì)有著相同輸入和輸出對(duì)象的部門或單位(即決策單元，簡(jiǎn)記DMU)，通過(guò)輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。[6]

1978年，Charnes、Cooper、Rhodes提出了第1個(gè)DEA模型-CCR模型。它主要將Farrell的單輸入/單輸出技術(shù)效率的評(píng)估方法發(fā)展成為多輸入/多輸出同一類型決策單元之間相對(duì)效率的評(píng)價(jià)。

CCR原始分式規(guī)劃模型：假設(shè)DMU有m種投入，s種產(chǎn)出，共有n個(gè)DMU，則

(1)

Ur≥ε>0,Vi≥ε>0，r=1,2,…,s;i=1,2,…,m;j=1,2,…,n

式中，hjo表示某個(gè)特定DMU的相對(duì)效率值，hjo≤1，Yrj表示第j個(gè)DMU的第r向產(chǎn)出，Xij表示第j個(gè)DMU的第i向投入，Ur為第r個(gè)產(chǎn)出項(xiàng)權(quán)重，Vi為第i個(gè)投入項(xiàng)的權(quán)重，ε為非阿基米德數(shù)(一個(gè)極小的正數(shù)，在計(jì)算時(shí)可取10-6)。

1984年，Banker,Charnes和Cooper提出規(guī)模可變的BCC模型。BCC模型將CCR模型規(guī)模報(bào)酬固定假設(shè)改為可變(VRS)，技術(shù)效率由純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積組成，來(lái)測(cè)量DMU的技術(shù)效率與規(guī)模效率[7]。

(2)

Ur≥ε>0,Vi≥ε>0，r=1,2,…,s;i=1,2,…,m;j=1,2,…,n

2.2數(shù)據(jù)來(lái)源及特征

1)數(shù)據(jù)來(lái)源

分析數(shù)據(jù)來(lái)源于2015年3月，在敦化市與玉米種植戶采用一對(duì)一的問(wèn)卷調(diào)查方式，共收集調(diào)查問(wèn)卷34份。由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對(duì)樣本的數(shù)量未有限制，因此34份問(wèn)卷調(diào)查的數(shù)據(jù)有效。本文針對(duì)調(diào)查的34家官地鎮(zhèn)玉米種植農(nóng)戶之間進(jìn)行比較，分析結(jié)果有一定的代表性。數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)和測(cè)算過(guò)程運(yùn)用SPSS19.0版本的軟件完成。

2) 農(nóng)戶特征分析

根據(jù)所收集的34份問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表1)。

表1　調(diào)查農(nóng)戶描述統(tǒng)計(jì)

由表1可知，調(diào)查對(duì)象中男性27人，女性7人，分別占調(diào)查總?cè)藬?shù)79.40%和20.60%；其中，40～50歲年齡的人最多；農(nóng)戶的文化素質(zhì)普遍偏低，初中學(xué)歷人數(shù)較多，占總?cè)藬?shù)的58.80%，其次是小學(xué)及以下學(xué)歷，有12人；家庭成員中務(wù)農(nóng)人數(shù)大部分為2人，占調(diào)查人數(shù)的73.50%；家庭總收入主要是5萬(wàn)元以下和5～10萬(wàn)元，分別占55.90%和26.50%；農(nóng)戶中大多數(shù)有5～10年種植玉米經(jīng)歷的所占35.30%，而10～15年的還不到10%。

3分析指標(biāo)的選取

3.1投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取

對(duì)玉米農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)效率的分析中，本文側(cè)重于從投入和產(chǎn)出的角度進(jìn)行分析。在收集的34份問(wèn)卷調(diào)查中，由于部分?jǐn)?shù)據(jù)存在殘缺值，選取其中30份作為本文分析投入和產(chǎn)出的樣本。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)對(duì)投入和產(chǎn)出有一個(gè)界定，需要進(jìn)行指標(biāo)選取。基于生產(chǎn)者理論和通過(guò)借鑒其他學(xué)者的研究文獻(xiàn)，本文選取了2個(gè)投入變量和1個(gè)產(chǎn)出變量。即，以土地和資金2個(gè)因素作為投入指標(biāo)。其中，土地是指玉米種植面積，單位以hm2計(jì)算。資金包括種植玉米的直接費(fèi)用和間接費(fèi)用，直接費(fèi)用有種子費(fèi)、化肥費(fèi)、農(nóng)家肥費(fèi)、農(nóng)藥費(fèi)、租賃作業(yè)費(fèi)、燃料動(dòng)力費(fèi)、技術(shù)服務(wù)費(fèi)、工具材料費(fèi)和修理維護(hù)費(fèi)；間接費(fèi)用包括保險(xiǎn)費(fèi)、管理費(fèi)、財(cái)務(wù)費(fèi)和銷售費(fèi)，其單位是元[8]。在產(chǎn)出方面，考慮到是以現(xiàn)實(shí)度量的產(chǎn)出來(lái)進(jìn)行分析，即選取1年的玉米總產(chǎn)量作為產(chǎn)出指標(biāo)，單位用t來(lái)核算。

3.2指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)量

對(duì)選取的投入和產(chǎn)出指標(biāo)來(lái)闡述統(tǒng)計(jì)量的集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)。在投入因素方面，土地的面積均值為7.03 hm2，標(biāo)準(zhǔn)差7.19；資金的均值為44 287.70元；在產(chǎn)出因素方面，產(chǎn)量的均值為63.19 t，標(biāo)準(zhǔn)差71.11。對(duì)比投入和產(chǎn)出指標(biāo)可以看出，資金的標(biāo)準(zhǔn)差最大，離散程度大(表2)。

表2　描述統(tǒng)計(jì)量

4結(jié)果與分析

4.1DEA模型的分析結(jié)果

根據(jù)效率理論通過(guò)DEA模型中的CCR模型和BCC模型來(lái)衡量DMU的技術(shù)效率和純技術(shù)效率，并將其相除得出SC模型，可以衡量DMU的規(guī)模效率。效率最高的決策單元(DMU)得分為1，其余決策單元(DMU)依據(jù)效率的高低得分依次降低，如果DEA模型得出的效率值為1就表示有效[9]。

由表3可知，技術(shù)效率(CCR)的效率值在0.6～0.7之間分布最多，占33.30%，普遍效率值偏低，相對(duì)效率偏差較大。純技術(shù)效率(BCC)的效率值在0.6～0.7和0.8～0.9之間分布較多，相對(duì)效率相差較遠(yuǎn)。規(guī)模效率(SC)在0.9～1之間占有的比例最大，達(dá)53.30%，處于有效狀態(tài)1的有效值占20%，效率值分布主要集中在0.8以上，相對(duì)效率偏差較小。

表3　敦化市DEA模型分析結(jié)果

4.2交叉分析結(jié)果

因?yàn)镈EA模型無(wú)法判斷什么因素影響著效率，所以本文繼續(xù)對(duì)可能產(chǎn)生的影響因素與技術(shù)效率(CCR)、純技術(shù)效率(BCC)與規(guī)模效率(SC)的分布情況進(jìn)行交叉分析，通過(guò)卡方檢驗(yàn)和對(duì)稱度量來(lái)判斷其顯著性水平和相關(guān)性，進(jìn)而分析影響因素。

通過(guò)對(duì)技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率與農(nóng)戶短期目標(biāo)和長(zhǎng)期規(guī)劃、農(nóng)戶家庭總收入、玉米種植經(jīng)歷、新技術(shù)的使用情況、農(nóng)民組織化程度和務(wù)農(nóng)人數(shù)進(jìn)行交叉分析，并列舉了10%顯著性水平下的顯著結(jié)果。

由表4可知，技術(shù)效率(CCR)和家庭總收入交叉分析的結(jié)果，卡方值為27.375，Spearman相關(guān)性為0.204,在10%水平下顯著。交叉分析情況可以發(fā)現(xiàn)，由于不同收入群體的效率分布不一樣，在某種技術(shù)條件下，收入較高的農(nóng)戶用于玉米種植的投入較多，因而獲得最大化的產(chǎn)出，技術(shù)效率較高。

通過(guò)對(duì)技術(shù)效率和有玉米種植經(jīng)歷的農(nóng)戶進(jìn)行交叉分析可知，其卡方值是27.009，Spearman相關(guān)性為0.461，分別在10%和5%水平下顯著，意味著技術(shù)效率和玉米種植經(jīng)歷在某種程度上具有一定的相關(guān)性。農(nóng)戶種植玉米的經(jīng)歷越長(zhǎng)，可能會(huì)對(duì)新技術(shù)的投入使用情況掌握越好，將新技術(shù)科學(xué)合理的運(yùn)用于生產(chǎn)過(guò)程中，帶來(lái)技術(shù)效率的提高。

對(duì)農(nóng)戶的短期目標(biāo)和長(zhǎng)期規(guī)劃交叉分析的結(jié)果，卡方值為9.276，Spearman相關(guān)性是-0.022，在10%水平下顯著。有長(zhǎng)期規(guī)劃的農(nóng)戶技術(shù)效率值較高，集中在0.8～0.9和0.6～0.7之間，分別占36.40%和27.30%。具有短期目標(biāo)和長(zhǎng)期規(guī)劃的農(nóng)戶技術(shù)效率分布情況并不相同。有長(zhǎng)期規(guī)劃的農(nóng)戶的效率比重比短期規(guī)劃的高，因此，需要通過(guò)教育使農(nóng)戶建立長(zhǎng)期規(guī)劃。

表4　技術(shù)效率與相關(guān)因素交叉表

注：**5%水平下顯著；*10%水平下顯著。

純技術(shù)效率(BCC)與玉米新技術(shù)使用情況的交叉分析結(jié)果如下：卡方值為10.544，在10%水平下顯著，沒(méi)有使用新技術(shù)的農(nóng)戶純技術(shù)效率高于使用新技術(shù)的農(nóng)戶，可能是由于新技術(shù)推廣過(guò)程中出現(xiàn)問(wèn)題，使農(nóng)戶對(duì)新技術(shù)的應(yīng)用不能得心應(yīng)手，技術(shù)效率提高過(guò)程較緩慢(表5)。

表5　純技術(shù)效率與相關(guān)因素交叉表

注：***: 1%水平下顯著，* : 10%水平下顯著。

農(nóng)戶種植玉米經(jīng)歷與純技術(shù)效率的交叉分析情況和與技術(shù)效率的結(jié)果很相似，但略有不同。卡方值是19.668，Spearman相關(guān)性為0.500，分別在10%和1%水平下顯著，純技術(shù)效率與玉米種植經(jīng)歷有一定的相關(guān)性，即有隨著玉米種植經(jīng)歷的時(shí)間越長(zhǎng)，純技術(shù)效率越高的趨勢(shì)。玉米種植的年份越長(zhǎng)，積累的經(jīng)驗(yàn)也越多，經(jīng)營(yíng)方式和技術(shù)創(chuàng)新等情況的改變，可能會(huì)帶來(lái)農(nóng)戶純技術(shù)效率的提高。

由表6可知，在規(guī)模效率(SC)和家庭總收入的交叉分析中，卡方和Spearman相關(guān)性分別在10%和1%水平下顯著，規(guī)模效率和家庭總收入之間有一定的顯著性和相關(guān)性,家庭總收入增多，規(guī)模效率越高。收入提高，可能會(huì)加大對(duì)玉米種植的投入，擴(kuò)大種植規(guī)模并采用先進(jìn)技術(shù)，使產(chǎn)出增加，推動(dòng)規(guī)模效率的提高。

對(duì)務(wù)農(nóng)人數(shù)交叉分析可以發(fā)現(xiàn)，隨著家庭中務(wù)農(nóng)人數(shù)的增多，規(guī)模效率值增高，達(dá)到有效狀態(tài)所占比重越大?？ǚ街禐?3.318，Spearman相關(guān)性為0.493，分別在10%和1%水平下顯著。務(wù)農(nóng)人數(shù)增多，會(huì)有足夠的勞動(dòng)力從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，分散的個(gè)體生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)逐漸發(fā)展成為集體生產(chǎn)，形成一定的規(guī)模。

對(duì)規(guī)模效率和提高農(nóng)民組織化程度情況進(jìn)行交叉分析中，卡方值為5.227，Spearman相關(guān)性為-0.345，分別在10%和5%水平下顯著，說(shuō)明規(guī)模效率和是否需要提高農(nóng)民組織化程度具有相關(guān)性,隨著農(nóng)民組織化程度越強(qiáng)，規(guī)模效率越高。農(nóng)戶在玉米生產(chǎn)過(guò)程中認(rèn)為組織化程度對(duì)他們有正面影響，由于較好的意識(shí)形態(tài)使彼此之間有良好的溝通，在購(gòu)買農(nóng)資、獲取信息和農(nóng)產(chǎn)品銷售等方面有一定協(xié)商力，進(jìn)而有助于規(guī)模效率的提高。

表6　規(guī)模效率與相關(guān)因素交叉表

注：***1%水平下顯著，**5%水平下顯著，*10%水平下顯著。

5結(jié)論與建議

5.1結(jié)論

1) 本文通過(guò)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析得出：CCR模型和BCC模型衡量的技術(shù)效率和純技術(shù)效率的效率值普遍處于非有效狀態(tài)，效率值較低，相對(duì)效率偏差較大；SC模型衡量的規(guī)模效率相對(duì)效率偏差較小。

2) 運(yùn)用交叉分析得出效率的影響因素：技術(shù)效率與農(nóng)戶的短期目標(biāo)和長(zhǎng)期規(guī)劃、家庭總收入有顯著性，同玉米種植經(jīng)歷有相關(guān)性；純技術(shù)效率與玉米新技術(shù)的使用情況呈顯著性水平，同玉米種植經(jīng)歷有相關(guān)性；規(guī)模效率與提高農(nóng)民的組織化程度情況、務(wù)農(nóng)人數(shù)具有相關(guān)性，同家庭總收入呈一定的顯著性和相關(guān)性。即影響敦化市玉米農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)效率的因素為家庭收入、務(wù)農(nóng)人數(shù)、玉米種植經(jīng)歷、新技術(shù)使用、短期目標(biāo)和長(zhǎng)期規(guī)劃、農(nóng)民的組織化程度。

DEA方法是非參數(shù)的分析方法，在樣本容量少的條件下可以得出比較直觀的分析結(jié)果。但是，在分析結(jié)果的解釋上卻不能像參數(shù)分析方法那樣明晰。由于本文采用的樣本有限，因此使用了DEA方法，且為了彌補(bǔ)不足，進(jìn)而用數(shù)據(jù)交叉分析得出結(jié)果。

5.2建議

1) 注重技術(shù)引進(jìn)通過(guò)交叉分析發(fā)現(xiàn)，不經(jīng)常使用新技術(shù)的農(nóng)戶純技術(shù)效率值反而高于經(jīng)常使用的，農(nóng)戶對(duì)新技術(shù)的掌握情況不理想。因此，應(yīng)重視技術(shù)的引進(jìn)及使用：①要采用先進(jìn)實(shí)用的技術(shù)，根據(jù)敦化市實(shí)際情況，如氣候、土壤和水質(zhì)條件，改變積溫較低造成低產(chǎn)的現(xiàn)狀，推廣高光效、測(cè)土施肥等農(nóng)業(yè)技術(shù)[10]；②玉米種植經(jīng)驗(yàn)豐富的農(nóng)戶帶動(dòng)非經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)戶，傳授積累的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方法；③對(duì)有不同短期目標(biāo)和長(zhǎng)期規(guī)劃的農(nóng)戶針對(duì)性地分別開(kāi)展技術(shù)咨詢和培訓(xùn)，鼓勵(lì)建立長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃，并聘請(qǐng)相關(guān)專家對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)進(jìn)行親自指導(dǎo)，從實(shí)踐操作中提高農(nóng)戶對(duì)科學(xué)技術(shù)的運(yùn)用能力。

2) 提高農(nóng)戶組織化程度農(nóng)戶目前為分散的經(jīng)營(yíng)方式，獲得規(guī)模效率對(duì)生產(chǎn)的正面促進(jìn)作用的影響力小。從交叉分析中得出，務(wù)農(nóng)人數(shù)多少和是否需要提高農(nóng)民組織化程度同規(guī)模效率的高低具有一定相關(guān)性。因此，應(yīng)做到：①在增加務(wù)農(nóng)人數(shù)的同時(shí)，鼓勵(lì)農(nóng)戶加入專業(yè)合作社，采用分工協(xié)作的方式，降低玉米生產(chǎn)成本，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率；②要發(fā)展站企聯(lián)合，加強(qiáng)同農(nóng)業(yè)科學(xué)院等科研組織的合作，提高組織化程度；③積極引導(dǎo)農(nóng)戶轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)觀念，認(rèn)識(shí)到集體合作和提高組織化程度對(duì)玉米生產(chǎn)發(fā)展的重要作用[11]。

3) 通過(guò)效率提高收入農(nóng)戶收入的增加是農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)的目標(biāo)，經(jīng)營(yíng)效率的提高對(duì)提升農(nóng)戶的收入水平起著重要作用，需要通過(guò)重視技術(shù)的引進(jìn)和提高組織化程度來(lái)實(shí)現(xiàn)：①農(nóng)戶在玉米種植過(guò)程中提高效率，促使生產(chǎn)成本降低，有助于提高農(nóng)戶的的收入水平；②政府應(yīng)加大對(duì)農(nóng)戶的財(cái)政補(bǔ)貼，尤其是在自然災(zāi)害發(fā)生期間，政府應(yīng)該提高玉米收購(gòu)價(jià)格，增加對(duì)種子、化肥等生產(chǎn)資料的補(bǔ)助[12]，減少農(nóng)戶的經(jīng)濟(jì)損失，可以有效增加農(nóng)戶收入。

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The analysis of maize peasant households' operating efficiency based on DEA

(.*)

(AgriculturalCollegeofYanbianUniversity,YanjiJilin133002,China)

Abstract：Based on Dunhua corn farmers of the questionnaire data analysis, using data envelopment analysis method to measure the operational efficiency, the results showed that the efficiency value of the technical efficiency and pure technical efficiency widespread not valid state, relative efficiency deviation is bigger, the efficiency of scale efficiency value is higher, relative efficiency deviation is smaller. Further, using the cross analysis to find out the factors affecting the efficiency of respectively is: household income, number of farming, corn planting experience and use of new technologies and short-run goals and long-run planning, the degree of organization. And put forward suggestions on operation efficiency, pay attention to technology import, increase the degree of farmers organization, improve income by efficiency.

Key words:corn farmers;business efficiency;data envelopment analysis;Dunhua City

中圖分類號(hào)：F272.3

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-7999(2016)01-0081-07

DOI:10.13478/j.cnki.jasyu.2016.01.015

作者簡(jiǎn)介：李昕瑤(1992—),女,內(nèi)蒙古包頭人，在讀碩士，研究方向?yàn)檗r(nóng)村與區(qū)域發(fā)展。崔振東為通信作者，E-mail：13009093838@163.com

收稿日期：2016-03-10基金項(xiàng)目：延邊大學(xué)人文社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(2015F05)