经济学论文：基于ＤＥＡ的河北省农业生产超效率分析

 　　内容摘要：本文利用超效率分析， 计算 出1995-2007年河北省各年的农业生产效率值，以此研究河北省农业生产效率的 历史 变化状况。然后利用纵向研究计算所得的农业生产效率值，与农业生产投入指标做相关分析，找出影响农业生产效率的主要因素，为提高河北省农业生产效率提供有益 参考 。 
　　关键词：DEA 农业生产效率 超效率分析 相关分析 影响因素 
　　 
　　河北省是农业大省，为全国粮油集中产区之一，常用耕地面积约600多万公顷，居全国第四位。近几年河北省的农业总产值（按当年价格计算）呈递增趋势。为了对河北省农业生产效率作出正确判断，有必要对河北省农业生产效率进行深入分析，以期进一步挖掘农业资源利用的潜力，促使河北省农业更快更好的 发展 。因此，从实际出发研究河北省农业生产效率及其影响因素，具有重要的现实意义。 
　　本文所研究的农业生产效率指将 自然 因素和劳动力、 经济 和技术等要素作为投入量，把农业总产值作为产出量，通过数据包络分析计算出要素投入的效率值。投入指标主要有：乡村从业人员、耕地面积、农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥使用量折算成纯量、 农村 用电量、农业总支出。产出指标为：农业总产值。 
　　 
　　超效率分析 
　　 
　　（一）DEA及超效率分析方法介绍 
　　本文中河北省农业生产效率模型是在数据包络分析基础上构建的。 
　　所谓数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是评价同类部门或单位间的相对有效性的决策方法，该方法可用于各行各业。该方法的原理主要是通过保持决策单元（Decision Making Units，DMU）的输入或者输出不变，借助于数学规划方法确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。 
　　DEA的CCR模型将决策单元分为两类：有效和无效，对于多个同时有效的决策单元则无法做出进一步的评价，而超效率DEA则弥补了这一缺陷，使有效的决策单元之间也能进行比较，并且能够做进一步分析。按此模型计算出来的效率值可大于1，基本上能实现对所有决策单元的排序。 
　　（二）以河北省各年为研究对象的超效率分析 
　　以河北省各年为研究对象对农业生产效率进行纵向比较时，需要进行数据转换，即把相应的指标折算成按某一年价格计算的数据，本文将农业总产值指标和农业投入两个指标，利用农业总产值环比指数，均折算成1995年的价格进行计算。调整前后的数据见表1。 
　　利用EMS超效率分析软件，以河北省各年份作为前沿面，计算出从1995-2007年河北省各年农业生产效率，效率值分布见表2。 
　　以河北省1995-2007年各年的农业投入产出因素为研究对象，计算所得的农业生产效率，达到效率水平的年份有：1995-1997年、2004-2007年，而1998-2003年这6个中间年份均未达到效率水平。如图1所示，从1995到2003年河北省农业生产效率呈递减趋势变化，2003年河北省农业生产效率值最低，即从1995到2007年河北省农业生产效率经历了先降低后提高的变化趋势。 
　　 
　　河北省农业各投入要素生产率与生产效率的相关分析 
　　 
　　通过相关分析计算出农业生产效率与其他指标间的相关系数，以此判定其相互关系的密切程度和变化 规律 ，进一步找出影响农业生产效率的因素。 
　　由表3可以发现，单位机械动力产值、单位灌溉面积产值、单位化肥施用量产值与农业生产效率存在显著相关性（P< 0.05），他们与农业生产效率均显著正相关，相关系数分别为0.822、0.702和0.976，即这三个投入要素的生产率越高农业生产效率也越大。劳动生产率、单位耕地面积产值、单位用电量产值与农业生产效率不存在显著相关性（P>0.05）。 
　 
　　农村实行联产承包责任制以来，农户家庭经营变成了农业生产活动的主体，对以集体劳动方式修建的农田水利基础设施只使用不维护的现象比较普遍，基本设施年久失修，疏于管理，破坏严重，积累的问题较多，致使灌溉效果较差，从而影响了农业生产效率，近几年，河北省农业基础设施有所改善，这也促进了农业生产效率的提高。由于农民学习新知识的意识比较薄弱，因此在合理使用机械动力、合理施肥等方面存在问题，致使效率提高较慢。研究显示，劳动生产率、单位耕地面积产值、单位用电量产值与农业生产效率不存在显著相关性，主要由于这里的劳动生产率不是有效的劳动生产率，是农村从业人员的生产率，而河北省耕地面积近几年数值没有更新与农村用电量非全部用于农业生产，致使这三个指标与农业生产效率的相关性不显著。整体而言各要素的生产率提高有利于农业生产效率的提高。