廣西桂平市耕地生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)研究

李思旗　陸汝成

摘要：運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）法評(píng)價(jià)了2007—2016年廣西桂平市耕地生產(chǎn)效率情況。結(jié)果表明，2007—2016年桂平市耕地生產(chǎn)效率發(fā)展均處于波動(dòng)狀態(tài)。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法分析全要素生產(chǎn)效率的變動(dòng)情況，僅2009年生產(chǎn)力出現(xiàn)倒退。Tobit模型分析桂平市耕地生產(chǎn)效率的影響要素，復(fù)種指數(shù)、灌溉面積比例、平均農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力影響顯著，且平均農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力是負(fù)向影響，復(fù)種指數(shù)、灌溉面積比例是正向影響，桂平市耕地生產(chǎn)效率有待提高。

關(guān)鍵詞：耕地生產(chǎn)效率;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法;Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法;Tobit模型;廣西桂平市

中圖分類號(hào)：F301.2? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：0439-8114（2019）22-0233-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.22.053? ? ? ? ? ?開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Study on the evaluation of cultivated land production efficiency

in Guiping city of Guangxi

LI Si-qi， LU Ru-cheng

（School of Land Resources and Surveying，Nanning Normal University，Nanning 530001，China）

Abstract： Data envelopment analysis （DEA） was used to evaluate the production efficiency of cultivated land in Guiping city of Guangxi from 2007 to 2016. The results showed that the development of production efficiency of cultivated land in Guiping city was in a fluctuating state from 2007 to 2016. Malmquist productivity index method is used to analyze the change of total factor productivity， the productivity only declined in 2009. Tobit model was used to analyze the influencing factors of cultivated land productivity in Guiping city. The multiple cropping index， the proportion of irrigation area and the average total power of agricultural machinery had significant effects， and the average total power of agricultural machinery had negative effects. The multiple cropping index and the proportion of irrigation area had positive effects. The production efficiency of cultivated land in Guiping city needed to be improved.

Key words： farmland production efficiency; data envelopment analysis; Malmquist productivity index method; Tobit model; Guangxi Guiping

耕地是人類賴以生存的基本資源和條件，是土地的精華所在，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最大的投入要素[1]。黨和國家都非常重視農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)和發(fā)展，在十九大報(bào)告會(huì)議中，黨和國家領(lǐng)導(dǎo)人也多次提出必須把解決好“三農(nóng)”問題作為全黨工作的重要部分。提高耕地生產(chǎn)效率對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和國家的生態(tài)、糧食安全以及社會(huì)的穩(wěn)定起著重要的作用。桂平市是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)重要地區(qū)，是廣西最大的糧食生產(chǎn)基地。近年來，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，工業(yè)化、新型城鎮(zhèn)化以及重大旅游項(xiàng)目建設(shè)的推進(jìn)，桂平市耕地?cái)?shù)量不斷減少，這必然會(huì)加劇人口、糧食與耕地之間的矛盾，提高耕地生產(chǎn)效率對(duì)解決當(dāng)前桂平市在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上面臨的問題顯得尤為重要。

近年來，國內(nèi)外許多專家學(xué)者運(yùn)用不同的評(píng)價(jià)方法，從多個(gè)角度對(duì)耕地生產(chǎn)效率進(jìn)行研究。梁流濤等[2]應(yīng)用DEA方法分析中國1997—2004年各省、自治區(qū)、直轄市之間耕地利用效率的差異，得出北京市效率值最高，寧夏最低，PTE值影響耕地的利用效率。楊朔等[3，4]用DEAP中的VRS模型和Eviews中的Tobit模型，研究陜西省耕地利用效率現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)各地域利用效率的變化相差很大，高效率地區(qū)占45%，且效率的高低受多種要素的影響。潘倩紅等[5]應(yīng)用DEA方法與Tobit模型對(duì)四川省17年的耕地生產(chǎn)效率與影響耕地生產(chǎn)效率因素進(jìn)行了研究。黃永瑩[6]采用DEA、Malmquist指數(shù)、Tobit模型結(jié)合實(shí)際情況選取指標(biāo)對(duì)開封市以及各轄區(qū)各縣進(jìn)行耕地生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)研究，得出開封市耕地生產(chǎn)效率的平均值，且分析了耕地生產(chǎn)影響因素的影響強(qiáng)度及方向，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)配置上存在不足，并提出了解決辦法。Khai等[7]研究了2005—2006年越南水稻的技術(shù)效率，并分析了影響水稻生產(chǎn)效率的主要因素，提出了政府應(yīng)注重投資灌溉，并通過短期培訓(xùn)或推廣服務(wù)提高農(nóng)民教育水平，了解新技術(shù)應(yīng)用和支出管理。

1? 耕地生產(chǎn)效率

耕地生產(chǎn)效率是指在一定的要素投入下，耕地的實(shí)際產(chǎn)出與最優(yōu)產(chǎn)出間的比率。綜合技術(shù)效率（TE）是指實(shí)際產(chǎn)量和理想產(chǎn)量之比，是對(duì)決策單元的資源配置及利用能力等狀況的評(píng)價(jià)。當(dāng)TE<1時(shí)，對(duì)純技術(shù)效率（PTE）以及規(guī)模效率（SE）進(jìn)行分析，以期找出影響耕地生產(chǎn)效率的因素。

2? 研究方法

2.1? 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）法

DEA方法是基于DEAP 2.1軟件對(duì)生產(chǎn)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。DEAP軟件中常用模型有BC2、C2R。選用BC2模型對(duì)生產(chǎn)效率情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，其一般形式如下。

式中，α、θ表示決策單元輸出、輸入的權(quán)系數(shù)，Vx為輸出最小值，VD為輸出最大值，λj表示第j個(gè)決策單元的輸入與輸出權(quán)系數(shù)，xj表示第j個(gè)輸入的決策單元，s-、s+分別為輸入、輸出松弛變量?；谀Ｐ瓦\(yùn)算公式，用DEAP軟件計(jì)算出TE、PTE、SE值，對(duì)TE、PTE、SE值進(jìn)行深入分析可以得出耕地生產(chǎn)效率水平。

2.2? Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法

運(yùn)用DEAP軟件計(jì)算出生產(chǎn)效率值，發(fā)現(xiàn)10年間生產(chǎn)效率有變化。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法是基于DEAP軟件分析效率變化情況，運(yùn)算模型如下。

可以把式（2）劃分成3個(gè)部分，第一部分表示純技術(shù)效率變化，第二部分表示規(guī)模效率變化，第三部分表示綜合技術(shù)效率變化。當(dāng)DEAP軟件計(jì)算出結(jié)果時(shí)，可以從上述3種變化進(jìn)行分析。

2.3? Tobit回歸分析法

Tobit回歸模型是因變量滿足某種約束條件下的取值模型[8]，Tobit回歸模型具體如下。

式中，yix是潛在因變量，xi是自變量，β是系數(shù)，μi是誤差項(xiàng)。綜合分析上述兩種方法的研究結(jié)果，選用Tobit回歸分析法分析桂平市耕地生產(chǎn)效率的影響因素。

3? 數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)選擇

3.1? 數(shù)據(jù)來源

桂平市以及各鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)用化肥施用折純量、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值來自桂平市農(nóng)業(yè)局文件、材料及桂平市統(tǒng)計(jì)局2008—2017年《貴港統(tǒng)計(jì)年鑒》，耕地面積來自該市自然資源局的相關(guān)文件等，整理得出研究所需的數(shù)據(jù)值。

3.2? 桂平市概況

桂平市地處廣西東南部，地勢(shì)兩邊高、中間低。平原與盆地占總面積的41.55%，丘陵占52.29%，山地占6.16%。截至2016年，耕地面積11.64萬hm2，農(nóng)田有效灌溉面積5.45萬hm2。桂平市農(nóng)業(yè)與礦產(chǎn)資源豐富，氣候條件優(yōu)越，因郁江與黔江交匯形成的潯江流經(jīng)市內(nèi)，桂平市河流水系發(fā)達(dá)，適宜各種農(nóng)作物與魚類的生長與生活。優(yōu)越的條件使得桂平市成為廣西重要的糖、糧生產(chǎn)基地。桂平市下轄26個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，土地總面積4 074.51 km2。截至2016年，地區(qū)生產(chǎn)總值322.72億元，同比增長7.7%;全市以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)種植為主，農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值達(dá)111.58億元，占總產(chǎn)值的34.5%。

3.3? 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇

對(duì)桂平市耕地生產(chǎn)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，需要綜合考慮各投入和產(chǎn)出要素對(duì)生產(chǎn)效率的影響情況，客觀選取評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。以桂平市以及轄區(qū)內(nèi)26個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)為決策單元，以此來反映桂平市耕地生產(chǎn)效率。鑒于數(shù)據(jù)的可比性，系統(tǒng)性、經(jīng)濟(jì)性原則[9]，綜合考慮研究區(qū)域的實(shí)際情況，選取農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、耕地面積、農(nóng)用化肥施用折純量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力作為投入指標(biāo);選取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出指標(biāo)。

4? 結(jié)果與分析

4.1? 桂平市耕地生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)

從2008—2017年《貴港統(tǒng)計(jì)年鑒》、桂平市農(nóng)業(yè)局、自然資源局文件及資料搜集所需數(shù)據(jù)，把搜集到的資料與數(shù)據(jù)按指標(biāo)進(jìn)行歸類、整理與分析，獲得2007—2016年桂平市投入與產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)（表1）。

運(yùn)用DEAP 2.1統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)表1數(shù)據(jù)進(jìn)行分析運(yùn)算，以年份為決策單元，通過整理“EFFICIENCY SUMMARY”得出2007—2016年桂平市的TE、PTE、SE值以及規(guī)模收益狀況，計(jì)算結(jié)果見表2。

由表2可知，2007—2016年桂平市TE、PTE、SE的平均值分別是0.880、0.918、0.961，實(shí)際產(chǎn)量占理想產(chǎn)量的88%，表明桂平市的生產(chǎn)效率還有較大的提升空間。對(duì)各年份數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可知，2008、2014、2016年桂平市的效率值都為1，DEA有效，表明這3年耕地生產(chǎn)的自然要素、人力投入、物資消耗及生產(chǎn)規(guī)模合理，耕地的實(shí)際產(chǎn)出達(dá)到理想化模式。其他年份的綜合技術(shù)效率小于1，DEA無效，說明這7年桂平市的耕地生產(chǎn)效率沒有達(dá)到最佳狀態(tài)，實(shí)際產(chǎn)出未達(dá)到理想值。

因TE/PTE=SE，當(dāng)DEA無效即TE小于1時(shí)，可以從純技術(shù)效率和規(guī)模效率的角度上分析生產(chǎn)效率的影響因素。2007年的純技術(shù)效率為1，表明這一年桂平市的技術(shù)推廣與投入力度大，推行效果佳，但是規(guī)模效率較低，導(dǎo)致了生產(chǎn)效率較低，這可能與當(dāng)?shù)剞r(nóng)民的人均耕地面積少和農(nóng)田耕作分散有關(guān)。從規(guī)模效率的角度看，2011、2015年的效率值是1，說明這兩年達(dá)到最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模。2009、2010、2012、2013年純技術(shù)效率和規(guī)模效率均未達(dá)到有效狀態(tài)，說明這4年桂平市在人力資本投入、土地要素投入、主要物資消耗等3個(gè)方面的結(jié)構(gòu)配置需要優(yōu)化，在生產(chǎn)規(guī)模上可以優(yōu)化配置結(jié)構(gòu)，其中2009與2010年受PTE值的影響明顯。

從規(guī)模收益狀況的角度來看，桂平市2007、2009、2010、2012、2013年生產(chǎn)效率的規(guī)模收益狀況是增長的，其他年份處于穩(wěn)定狀態(tài)。為了使結(jié)果表現(xiàn)更形象，將2007—2016年桂平市3個(gè)效率值用折線圖表示，得出桂平市耕地生產(chǎn)效率變化趨勢(shì)（圖1）。圖1顯示了2007—2016年桂平市耕地生產(chǎn)效率隨著時(shí)間的變化情況，從變化趨勢(shì)看，桂平市耕地綜合技術(shù)效率值處于變動(dòng)狀態(tài)。2007—2016年影響桂平市耕地綜合技術(shù)效率的情況可分為兩種，一是2007年桂平市耕地生產(chǎn)效率低下主要受規(guī)模效率的影響，所以這一年提高綜合技術(shù)效率重點(diǎn)在于提高規(guī)模效率;二是2009—2011、2015年桂平市耕地生產(chǎn)效率低下主要受純技術(shù)效率的影響，應(yīng)著力通過提高純技術(shù)效率來提高綜合技術(shù)效率。2012—2013年純技術(shù)效率和規(guī)模效率都較高，對(duì)耕地綜合技術(shù)效率影響較小。

4.2? 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)耕地生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)

運(yùn)用DEAP 2.1統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)2007—2016年桂平市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)投入與產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析運(yùn)算，整理“EFFICIENCY SUMMARY”平均得出各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的效率值（表3）。

為了使結(jié)果更形象地表現(xiàn)出來，在GIS技術(shù)支持下，將桂平市2007—2016年的TE、PTE、SE值用分級(jí)圖表示出來，見圖2。

以3種效率值的特點(diǎn)為依據(jù)，可將桂平市26個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)劃分為效率完全有效型、純技術(shù)效率有效型、無效型3類。

效率完全有效型僅有金田鎮(zhèn)，金田鎮(zhèn)耕地效率值均為1，這意味著在耕地利用方面，金田鎮(zhèn)的人力資本投入、土地要素投入、主要物資消耗資本投入與耕地經(jīng)營規(guī)模達(dá)到最優(yōu)組合，要素投入達(dá)到最佳水平。

純技術(shù)效率有效型有麻垌鎮(zhèn)、厚祿鄉(xiāng)、南木鎮(zhèn)、垌心鄉(xiāng)、紫荊鎮(zhèn)，這5個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的純技術(shù)效率值為1，DEA有效，但規(guī)模效率都未達(dá)到DEA有效，規(guī)模效率是造成該地區(qū)綜合技術(shù)效率無效的重要因素。因此，這4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)應(yīng)著力優(yōu)化耕地資源配置，推進(jìn)耕地資源的市場(chǎng)化流轉(zhuǎn)，引導(dǎo)耕地向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大戶流轉(zhuǎn)，以實(shí)現(xiàn)耕地的最優(yōu)規(guī)模經(jīng)營。

其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)屬于無效型，其純技術(shù)效率、規(guī)模效率均小于1，耕地生產(chǎn)效率總體較低。這些地區(qū)應(yīng)結(jié)合自身實(shí)際情況，拓展農(nóng)業(yè)科技的推廣面，提高整體的規(guī)?；?jīng)營水平，合理配置耕地資源和農(nóng)業(yè)資本投入，促進(jìn)技術(shù)水平、管理能力與耕地規(guī)模之間的協(xié)調(diào)發(fā)展。

除金田鎮(zhèn)外，其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)規(guī)模效率值都無效，與實(shí)際情況相符。造成這種現(xiàn)狀的原因可能是各農(nóng)戶所擁有的耕地面積比較少，且相對(duì)分散，所以規(guī)模效率難以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)。

4.3? 耕地生產(chǎn)效率變化分析

從上述DEA評(píng)價(jià)的效率水平情況可以看出，各年間的效率值均有差異。采用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法分析桂平市耕地生產(chǎn)效率的變化情況，找出使全要素生產(chǎn)力發(fā)生變化的主要因素，以此改善影響生產(chǎn)力的關(guān)鍵因素，以期提高桂平市的生產(chǎn)力，進(jìn)而為桂平市提高耕地生產(chǎn)效率提供建議。把2007年作為基準(zhǔn)年，用DEAP 2.1軟件分析桂平市耕地生產(chǎn)效率變化情況，結(jié)果見表4。

Malmquist指數(shù)（Tfpch）是研究效率和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)（Techch）的重要方法，當(dāng)Malmquist指數(shù)大于1時(shí)，表明耕地生產(chǎn)效率不斷提高，Malmquist指數(shù)等于1時(shí)，表明耕地生產(chǎn)效率處于穩(wěn)定狀態(tài)，Malmquist指數(shù)小于1時(shí)，耕地生產(chǎn)效率呈下降的趨勢(shì)[10，11]。

依據(jù)表4可知，2009年技術(shù)進(jìn)步指數(shù)是0.821小于1，其他年份的值都大于1。依據(jù)模型運(yùn)算公式可知，Tfpch主要受Techch的影響，且桂平市Tfpch波動(dòng)顯著，最小為0.821，最大為1.335。Tfpch值的波動(dòng)可能與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的廣泛應(yīng)用有關(guān)，技術(shù)應(yīng)用程度的提高推進(jìn)了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的建設(shè)，使得當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)無論在物質(zhì)上、規(guī)模上還是生產(chǎn)管理上都更加現(xiàn)代化，同時(shí)也使耕地生產(chǎn)效率得到提高。桂平市這十年間Tfpch都處于不穩(wěn)定狀態(tài)，可能與外在影響因素有關(guān)。

4.4? 耕地生產(chǎn)效率的影響因素分析

桂平市耕地生產(chǎn)效率在2007—2016年的數(shù)值各不相同，其中只有3年的效率值為1。為了提高耕地生產(chǎn)效率，以TE為因變量，選擇可能影響耕地生產(chǎn)效率的因素作為自變量進(jìn)行Tobit回歸分析。

4.4.1? Tobit模型構(gòu)建與指標(biāo)選擇? 以DEAP 2.1軟件計(jì)算的2007—2016年桂平市耕地生產(chǎn)綜合技術(shù)效率為因變量，結(jié)合研究區(qū)域?qū)嶋H情況，考慮數(shù)據(jù)的可獲取性、指標(biāo)選取不重復(fù)性，參照相廣萍[12]、李茗薇等[13]的耕地生產(chǎn)效率影響因素分析情況，選取灌溉面積比例、復(fù)種指數(shù)、平均農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、人均GDP作為耕地生產(chǎn)效率影響因素，Tobit回歸分析模型如下。

Y_i=C+C₁X_1i+C₂X_2i+C₃X_3i+C₄X_4i（5）

其中，C是常數(shù)項(xiàng)，C₁、C₂、C₃、C₄分別是自變量的相應(yīng)系數(shù)。Y_i表示第i年的綜合技術(shù)效率，X_1i、X_2i、X_3i、X_4i分別表示第i年灌溉面積比例、復(fù)種指數(shù)、平均農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、人均GDP。

4.4.2? 回歸結(jié)果分析? 運(yùn)用Eviews 6.0軟件導(dǎo)入因變量和自變量，選擇Tobit回歸模型進(jìn)行計(jì)算分析，結(jié)果見表5。根據(jù)表5計(jì)算結(jié)果可以建立桂平市耕地生產(chǎn)效率與各自變量的關(guān)系模型，即Y_i=-48.441 360+0.998 865X_1i+0.031 129X_2i-0.151 722X_3i-0.140 218X_4i。由表5可知，對(duì)耕地生產(chǎn)效率影響程度的強(qiáng)弱排序依次是平均農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力（X₃）>灌溉面積比例（X₁）>復(fù)種指數(shù)（X₂）>人均GDP（X₄），其中，灌溉面積比例、復(fù)種指數(shù)對(duì)耕地生產(chǎn)效率呈顯著的正向影響，平均農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力對(duì)耕地生產(chǎn)效率呈負(fù)向影響，人均GDP對(duì)耕地生產(chǎn)效率影響不明顯。

5? 小結(jié)

1）運(yùn)用DEAP 2.1軟件對(duì)2007—2016年桂平市整體耕地生產(chǎn)效率進(jìn)行DEA評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)，2008、2014、2016年桂平市TE、PTE和SE值均為1，其他年份DEA無效，需作進(jìn)一步優(yōu)化。對(duì)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)進(jìn)行評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)綜合技術(shù)效率差異明顯，金田鎮(zhèn)TE、PTE、SE值均為1，效率值偏低的鄉(xiāng)鎮(zhèn)是木樂鎮(zhèn)、木圭鎮(zhèn)、木根鎮(zhèn)，分別為0.539 6、0.587 9、0.553 7，資源配置失衡。

2）基于Malmquist生產(chǎn)指數(shù)法模型計(jì)算，除2009年外，其他年份的指數(shù)值都大于1，表明桂平市整體耕地生產(chǎn)技術(shù)不斷進(jìn)步，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)穩(wěn)步提升，技術(shù)的進(jìn)步是桂平市耕地生產(chǎn)效率提高的重要原因。

3）采用Tobit回歸分析模型研究桂平市耕地生產(chǎn)效率的影響因素。結(jié)果表明，灌溉面積比例、復(fù)種指數(shù)顯著正向影響耕地生產(chǎn)效率，即灌溉面積比例、復(fù)種指數(shù)值越大，桂平市耕地生產(chǎn)效率越高。平均農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力顯著負(fù)向影響耕地生產(chǎn)效率，即平均農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力值越大，桂平市耕地生產(chǎn)效率越低。人均GDP對(duì)耕地生產(chǎn)效率的影響效果不明顯。

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