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江西省农业生产效率综合评价

范文

何永华王亚磊

摘要：文章首先根据现代农业发展水平指标体系选出10个投入产出指标，再对指标进行组合，得到5个效益型指标和3个生产要素型指标。然后采用熵权模糊物元评价方法和数据包络方法对农业生产效率进行综合评价。结果表明：两者得出的结果基本一致，江西省2012年到2017年农业生产效率总体上逐年递增，个别年份的回落与规模递增可以总结为对生产要素指标投入的不够和投入冗余过高，两者不足的指标均是与生产要素相关。说明在以后的农业生产投入中，应侧重在保证投入力度的基础上实现对投入要素的充分利用。

关键词：模糊物元;数据包络;生产效率

自2004年以来，中央“一号文件”已经连续十四年将三农问题放在每年的经济建设中心位置。并且在2019年的政府工作报告中也着重强调三农问题对于我国经济建设的重要性。随着经济的发展，我国的经济中心越来越向农业偏移，农产品的质量和数量也很大程度上影响到我国出口贸易。并且农业关乎我国人民的生活水平和温饱问题，农业发展的情况也和我国农民的经济状况息息相关，这也是导致贫富差距集中在农村的原因。如何才能让农民富起来，让经济发展的更快。追根溯源，还是要提升农业生产效率，充分利用我国的技术资源，人力资源，让每一份投入都得到最优的产出。所以如何更好更全面的评价农业生产效率，搞清楚制约农业发展效率的原因，再对症下药，合理的调配资源。

以往在对农业生产效率评价的文献里，大多是使用数据包络分析投入产出效率。谌贻庆、王华瑞（2016）等采用超效率DEA和Malmquist指数分析江西省的农业生产效率，结果表明：江西省景德镇、抚州及鄱阳湖地区的农业生产效率较高;钱丽、肖仁桥等（2010）运用三个DEA模型对安徽省17个地市進行效率评价，研究结果显示：2008年安徽省除了合肥市等5个地市外，其他均为DEA无效;闫晓冉、王媛媛等（2014）采用DEA对黄冈市2001～2008年的农业生产效率进行评价，结果表明：非技术有效年份都存在农业生产投入结构不科学的问题;汪旭晖、刘勇等（2008）采用DEA对我国31个省份自治区的农业生产效率进行评价，结果发现：2003-2005年间有些农业大省农业生产效率较低;乔海鑫、王艳华（2014）运用主成分分析法对吉林省农业生产效率进行综合评价，结果表明：这几年吉林省农业生产效率增长较快。

以上研究大多采用DEA方法对农业生产效率进行评价，而DEA方法的根本特点是利用决策单元的输入、输出数据组成的生产可能集的有效前沿面来衡量每个决策单元的投入产出相对效率，由于该方法不涉及参数估计和权重确定问题，评价结果不受各项指标量纲不同的影响，使得这一方法广泛用于对投入产出效率进行客观评价。但是由于指标间的不兼容问题难免会影响到评价结果的准确性，而模糊物元分析方法以促进事物转化、解决不相容问题为核心，适合用在多因素评价问题上。所以文章结合模糊物元和DEA模型以求更加科学有效的对江西省农业生产效率进行综合评价。

一、研究方法

（一）熵权模糊物元

模糊物元的概念：要知道这个概念首先要从物元说起。任何事物都可以用三个要素来概括，分别是事物、特征、量值。这样的概括方式可以更好的对事物做定性和定量分析。那么由这三个要素组成的有序三元组就是物元。如果其中的量值是模糊量值，那么有序三元组就变成了“事物、特征、模糊量值”。这样的物元就叫做模糊物元。

对于有多个样本，多个评价指标组成的模糊物元矩阵R=（Xij）p×q，其中Xij为第j个评价目标的第i个评价指标对应的数值。熵权模糊物元评价方法步骤如下：

1. 从优隶属度的确定：从优隶属度可以表示每个评价指标相对应的模糊量值隶属于相应标准方案评价指标的模糊量值的大小。由此计算所有评价方案的从优隶属度，构建从优隶属度模糊物元矩阵。

越大越优型 uik=■（2）

越小越优型 uik=■（3）

式中xik为第i个事物第k项特征对应的量值;maxXik、minXik 分别为各事物中每一项特征所有量值Xik中的最大值和最小值。

2. 标准和差平方模糊物元：为了构建标准和差平方模糊物元，用从优隶属度的最大或者最小值组成p维标准模糊物元矩阵Rpo，Rpo与模糊物元矩阵中各项差平方用Δij表示，从而得到差平方模糊物元RΔ，其中Δij=（uoj-uij）2。

3. 欧式贴进度与模糊物元评价：欧式贴进度的意义是被评价样本和标准方案之间相互接近的距离大小，距离越大说明两者越接近。采用M（·，+）算法，计算贴进度，构建贴进度复合模糊物元矩阵RρH，即：ρHj=1-■，RρH=[ρH1，…，ρHQ]，其中Wi为各个评价指标的权重，文章利用熵权法对农业生产效率评价中各指标进行赋权。

（二）DEA模型

数据包络分析法是经济管理领域最常用方法之一，它是由数学、运筹学、数理经济学、管理学交叉而产生的一种评价多投入多产出的数学模型工具。它可以评价多投入和多产出之间的相对有效性，就是因为它的这种相对有效性，使数据包络分析可以在最优的意义上进行客观的评价，消除了过去因为确定指标权重而产生的相应问题。并且由于投入和产出之间的相互联系和相互制约使得在使用过程当中不需要确定其关系。1978年，A.Charnes，W.W.Cooper和Rhodes给出了评价决策单元相对有效性的C2R模型。1984年，Banker，Charnes和Cooper给出了C2GS2模型。C2R模型用于评价决策单元的规模效率和技术效率的总体有效性，而C2GS2模型用于评价决策单元的技术有效性。文章采用两种模型对生产效率进行评价，模型具体步骤见文献。

二、研究地区与数据资料

文章参考了农业生产能力相关指标，选取江西省2012-2017年的农业生产效率指标，其中投入指标8个，产出指标两个。分别是C1农村牧渔业从业人员（万人）、C2农作物总播种面积（千公顷）、C3农业机械总动力（万千瓦）、C4化肥使用量（万吨）、C5农村用电量（亿千瓦每小时）、C6有效灌溉面积（千公顷）、C7农村居民家庭拥有农业生产性固定资产原值（元每户）、C8农村水电建设本年度完成投资额（万元）、D1农林牧鱼业总产值（亿元）、D2 粮食总产量（万吨）。然后将10个投入产出指标组合成5个效益型指标和3个生产要素型指标，分别是单位播种施肥量人每吨、劳均用电量千瓦时每人、有效灌溉率%、单位耕地面积农机动力千瓦每公顷、农村家庭农业生产性固定资产元每户、人均农村水电建设投资额元每人、单位耕地面积粮食量千克每公顷、农业劳动生产率元每人。数据来源于国家统计年鉴。

三、评价结果分析

（一）模糊物元评价结果分析

利用熵权法确定指标权W=（0.1274，0.1338，0.1442，0.1055，0.1658，0.1150，0.0970，0.1113），计算欧氏贴近度：根据差平方模糊物元矩阵和权重系数ρHj=（0.6955 0.7244 0.7807 0.7544 0.7891 0.8769）由以上结果分析得江西省农业生产效率排序为2017>2016>2014>2015>2013>2012。

为了更加清晰的分析江西省农业生产效率变化趋势，画出生产效率随时间变化趋势图，如图1所示。从图1可以看出，2012年到2017年江西省农业生产效率除了2014年到2015年下降外，整体上是上升趋势，这说明江西省在这6年里农业生产效率稳步提高。更加仔细的观察数据表可以发现，2012年到2014年由于各项指标几乎实现同步增长，这几年的生产效率增长速度也进入高速增长，其中比较突出的指标有单位耕地面积粮食量、农业劳动生产率、农机动力、农业生产性固定资产，这说明将资源投资在农业生产要素上给生产效率带来了很大的提高。2014年后生产效率有一定的下降，2015年后又开始回升。这主要是因为单位耕地面积粮食量在这一年不仅没有上升反而下降，并且其中占权重较大的指标人均农村水电建设投资额下降已经达到45%。由此可以看出对农业生产要素的投资力度很大程度上影响农业生产效率，江西省为了能持续增加农业生产效率，应该要加大对生产要素的投资力度，保证生产要素占农业生產活动的比重。

（二）数据包络分析法评价结果分析

利用国家统计数据，选取C1农村牧渔业从业人员（万人）、C2农作物总播种面积（千公顷）、C3农业机械总动力（万千瓦）、C4化肥使用量（万吨）、C5农村用电量（亿千瓦每小时）、C6有效灌溉面积（千公顷）、C7农村居民家庭拥有农业生产性固定资产原值（元每户）、C8农村水电建设本年度完成投资额（万元）为投入指标，D1农林牧鱼业总产值（亿元）为产出指标。

由表1的数据可以看出，在2012年到2017年期间，只有2013、2015、2016、2017年江西省农业生产效率同时达到规模收益不变和技术效率最优。而在此期间，只有2014年的技术效率非最优，2012年和2014年的规模收益递增。2012年的规模收益之所以会递增可以很据表1看出，投入指标大多数都出现未得到充分利用的结果，于是出现2012年规模收益递增的现象。至于2014年则很据表1可以更加仔细的看到，投入产出都有不足，其中最明显的指标是水电建设投资额、农业生产性固定资产的冗余率和总产值的不足率比较突出，再看原始投入对比2013年的增加比例，水电建设投资额增加了9%，农业生产性固定资产增加了12%，正是由于关键指标的大幅度增加，直接导致了2014年规模收益递增的结果。查阅中国统计年鉴，发现在2017年以后江西省农业生产效率逐年递增，但这不能说明江西省农业生产效率就很高，由以上分析结果可得，虽然整体产出效率递增，但是主要投入要素利用率不高，往后还需要提高对投入要素的充分利用，减少冗余。

四、结论

构建了农业生产效率评价指标体系的基础上，采用结合了模糊物元评价法和数据包络分析的综合评价方法，对2012年到2017年江西省农业生产效率进行评价，得到的结论主要有以下几点：

1. 2012到2017年农业生产效率整体是上升的，个别年份出现下降主要是因为生产要素类指标占的权重较大，并且出现回落，由此得出生产要素类指标对农业生产效率的贡献率是很大的。

2. 在这几年里，除了2012年和2014年，其他年份均为DEA有效，2012年规模收益递增和2009年规模收益递增并且技术效率非最佳。2012年和2014年的规模收益递增都是由于投入冗余导致的，2014年的技术效率非最佳是因为主要指标的投入冗余率过高，并且对比去年增加比例较大。

综上所述，江西省农业生产效率总体上是逐年递增的，但在主要生产要素投入指标上的投入力度和利用率需要调整，从冗余率上来看，江西省的上产效率还有很大的提升空间。

参考文献：

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[6]谌贻庆，王华瑞，陶春峰.江西省农业生产效率评价及影响因素研究[J].华东经济管理，2016（07）.

[7]汪旭晖，刘勇.基于DEA模型的我国农业生产效率综合评价[J].河北经贸大学学报，2008（01）.

[8]钱丽，肖仁桥，杨桂元.基于DEA模型的安徽省农业生产效率评价研究[J].工业技术经济，2010（10）.

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[10]徐贻军，任木荣.湖南现代农业发展水平评价[J].经济地理，2009（07）.

[11]乔海鑫，王艳华.吉林省农业生产综合效益评价——基于主成分分析法的实证研究[J].吉林农业大学学报，2014（04）.

[12]殷秀萍，王福林.我国农业综合生产能力评价指标体系研究[J].农机化研究，2013（10）.

（作者单位：江西理工大学经济管理学院）

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