摘 要：以往的文獻對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的度量多是基于傳統(tǒng)的勞動、資本和土地等要素，往往忽略隨機誤差以及環(huán)境效應(yīng)，對規(guī)模效率也不能作出客觀判斷，無法反映出相關(guān)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的決策與管理水平。本文將碳排放同生產(chǎn)率的研究結(jié)合起來，利用三階段DEA模型對我國區(qū)域農(nóng)業(yè)生
關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)生產(chǎn)論文
以往的文獻對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的度量多是基于傳統(tǒng)的勞動、資本和土地等要素，往往忽略隨機誤差以及環(huán)境效應(yīng)，對規(guī)模效率也不能作出客觀判斷，無法反映出相關(guān)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的決策與管理水平。本文將碳排放同生產(chǎn)率的研究結(jié)合起來，利用三階段DEA模型對我國區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行較為系統(tǒng)的研究， 以期能較為準(zhǔn)確地評估我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率發(fā)展的真實狀況。
論文關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)生產(chǎn)論文
一、研究方法及數(shù)據(jù)說明
1.三階段DEA模型
三階段DEA模型是一種能夠更加準(zhǔn)確的評價DMU0（決策單元）效率的方法，是由Fried等（2002）經(jīng)過多年研究提出的。共分三個階段。
（1）式中： θ表示各決策單元的純技術(shù)效率（PTE） ，即DMU0（決策單元）的有效值。n表示決策單元個數(shù)，m表示輸入變量個數(shù)，s表示輸出變量個數(shù)，xij表示投入要素，yir表示產(chǎn)出要素，如果θ=1，且s+≠0，或s-≠0時，則DMU0（決策單元）為弱DEA有效；如果θ=1，且s+=0，同時s-=0，則DMU0（決策單元）DEA有效；如果θ?1，則DMU0（決策單元）非DEA有效。在考慮規(guī)模報酬不變的條件下，CCR模型可表示為：
Ⅱ階段：相似SFA分析模型。通過Ⅰ階段的分析，得出的投入/產(chǎn)出松弛變量取決于環(huán)境因素、隨機因素和管理效率因素等三個影響因素。接下來，再通過構(gòu)建類似SFA模型，對這三個因素的影響作用分別進行測算，將環(huán)境因素和隨機因素加以剝離，得出管理無效率是造成的DMU投入冗余的唯一因素。
Ⅲ階段： 調(diào)整后的DEA模型。選用Ⅱ階段得到的調(diào)整后的`投入數(shù)據(jù)，取代初始數(shù)據(jù)，同時，產(chǎn)出數(shù)據(jù)不變，仍然選取初始產(chǎn)出數(shù)據(jù)，代入原先的BCC模型，從而得到各決策單元的效率值即為剔除了環(huán)境因素和隨機因素影響后的效率值。
2.樣本數(shù)據(jù)和環(huán)境變量的選取
本文選用2003--2014年，我國的30個地區(qū)（西藏除外）作為研究對象，投入變量為：土地（本文選用農(nóng)作物播種總面積表示土地投入）、資本（本文選用代理指標(biāo)為：農(nóng)林牧漁業(yè)固定資產(chǎn)投入）、技術(shù)（本文選用代理指標(biāo)為：化肥施用量以及農(nóng)業(yè)機械總動力兩個指標(biāo)）、勞動（本文選用代理指標(biāo)為：各省份第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)，忽略勞動種類、質(zhì)量的不同）；將農(nóng)林牧漁業(yè)增加值（以2003年為不變價根據(jù)農(nóng)林牧漁業(yè)增加值指數(shù)平減）和農(nóng)村居民家庭純收入（以2003年為不變價根據(jù)農(nóng)村居民消費價格指數(shù)平減）作為好產(chǎn)出，；將各地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放量作為壞產(chǎn)出。農(nóng)業(yè)碳排放量的具體測算公式為：
環(huán)境隨著二氧化碳排放量的加大而愈發(fā)惡劣，從而會導(dǎo)致農(nóng)村全要素生產(chǎn)率愈低，因此需對其進行負向化處理，而且DEA模型一般要求樣本數(shù)據(jù)大于0，故用公式：對碳排放量進行負向標(biāo)準(zhǔn)化處理，將其轉(zhuǎn)化為[1，100]之間的數(shù)值。
另外，環(huán)境變量的選取如下：農(nóng)村基礎(chǔ)教育水平（Labor）（本文選用代理指標(biāo)為：農(nóng)村勞動力中初中及以上文化程度勞動者所占比例）；自然災(zāi)害（Disas）（本文選用代理指標(biāo)為：農(nóng)田受災(zāi)率（受災(zāi)面積/播種總面積））；農(nóng)村用電量（Elect）。
以上各指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自相應(yīng)年份的《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，經(jīng)整理而得。
二、實證分析
1.Ⅰ階段傳統(tǒng)DEA實證結(jié)果
運用DEA--SOLVER Pro5.0軟件對我國三十個地區(qū)農(nóng)村全要素生產(chǎn)率水平進行分析， 分別得到地區(qū)2003--2014年的技術(shù)效率（ITE）、純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（GE），結(jié)果見表2所示。排除環(huán)境變量因素和隨機因素的影響，2003-2014年，各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合技術(shù)效率平均值為0.70；全國來看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)純技術(shù)效率均值為0.82，規(guī)模效率均值為0.86。三項效率值均為1的三個地區(qū)，即北京、上海和海南，技術(shù)效率處于前沿，而其余各省份，在純技術(shù)效率和規(guī)模效率上有著提升改進的空間。從結(jié)果還可以看出，在三十個地區(qū)中有十三個地區(qū)純技術(shù)效率大于規(guī)模效率，有14個地區(qū)規(guī)模效率大于純技術(shù)效率，意味著技術(shù)無效率，有的地區(qū)來源于規(guī)模無效，有的地區(qū)來源于技術(shù)無效。從Ⅰ階段結(jié)果來看，無論是規(guī)模無效還是技術(shù)無效導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率不高的主要因素，但沒有考慮環(huán)境因素和隨機因素的干擾情況下，規(guī)模效率或者純技術(shù)效率有沒有高估或者低估？還需要進一步測算。
2.Ⅱ階段SFA回歸結(jié)果
將Ⅰ階段得出的決策單元中各投入變量的松弛量作為應(yīng)變量，將前述三個環(huán)境變量作為自變量，利用Frontier4.1軟件進行SFA回歸分析，SFA回歸結(jié)果見表3。從表3可以看出，三個環(huán)境變量對五種投入松弛變量的系數(shù)都不為0。這表明，外部環(huán)境因素對各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入冗余影響明顯。這一結(jié)果表明管理因素和隨機因素對農(nóng)村全要素生產(chǎn)率存在著顯著的影響。對效率影響因素中的管理因素和隨機因素進行SFA回歸分析，勢在必行。
仔細研究各環(huán)境因素對五種投入松弛變量的系數(shù)，會發(fā)現(xiàn)，如果回歸系數(shù)<0，則意味著，隨著環(huán)境變量值的增加，將有利于降低投入松弛量，反之亦然。由表3可知：（1）基礎(chǔ)教育水平與農(nóng)村全要素生產(chǎn)率正相關(guān)，但影響并不顯著；（2）農(nóng)田受災(zāi)率與農(nóng)村全要素生產(chǎn)率負相關(guān)；（3）農(nóng)村用電量與農(nóng)村全要素生產(chǎn)率正相關(guān)，這與當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展實際相符合。
3.Ⅲ階段投入調(diào)整后的DEA實證結(jié)果
將調(diào)整后的投入變量值與初始產(chǎn)出值，再代入BCC模型， 獲得Ⅲ階段各決策單元的效率值，如表4所示。
將表2和表4對比可知，在剝離環(huán)境變量和隨機干擾的影響后，有四個地區(qū)處于技術(shù)效率前沿面，比調(diào)整前增加了一個，其中北京、上海和海南仍處于技術(shù)效率前沿面，說明這幾個地區(qū)的農(nóng)村全要素生產(chǎn)率確實比較好。相比Ⅰ階段，浙江晉升至效率前沿，這表明，在剔除環(huán)境因素和隨機因素后，浙江的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是高效的。全國的綜合技術(shù)效率均值由0.70上升到0.71，純技術(shù)效率均值由0.81上升到0.88，規(guī)模效率均值由0.88上升至0.93。從橫向看，各地區(qū)Ⅲ階段的農(nóng)村全要素生產(chǎn)率與Ⅰ階段相比，無論綜合技術(shù)效率、技術(shù)效率還是規(guī)模效率均有一定程度變化。天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、甘肅和新疆等十個地區(qū)的綜合技術(shù)效率，均有所下降，這說明了他們所處的相對有利的環(huán)境以及較好的運氣導(dǎo)致了他們以前的高效率，而實際上，他們實際的技術(shù)管理水平并不怎么高；新疆降幅最明顯，其綜合技術(shù)效率由0.79下降至0.68，純效率的下降導(dǎo)致的這個結(jié)果的方生；其余九個地區(qū)的純效率也有不同程度的下降。Ⅲ階段農(nóng)村全要素生產(chǎn)率相比Ⅰ階段上升的地區(qū)分別為江蘇、浙江、安徽、江西、福建、寧夏等十七個地區(qū)，其中，寧夏綜合技術(shù)效率整體上升是基于純技術(shù)效的提高，而其他地區(qū)是因為規(guī)模效率的提高而導(dǎo)致綜合技術(shù)效率的上升。這表明，由于相對不利的環(huán)境或不好的運氣，導(dǎo)致了這些地區(qū)之前較低的綜合技術(shù)效率，而不是因為他們的技術(shù)管理水平低。
三、結(jié)論
本文將農(nóng)業(yè)增長、資源節(jié)約與碳排放量納為一個整體框架進行研究，運用三階段DEA模型， 選取2003--2014年的樣本數(shù)據(jù)，分析我國農(nóng)村全要素生產(chǎn)率。主要結(jié)論：在Ⅱ階段調(diào)整前后，各地區(qū)農(nóng)村全要素生產(chǎn)率，變化明顯！表明環(huán)境因素和隨機因素的介入，對農(nóng)村全要素生產(chǎn)率確實影響顯著；將Ⅰ、Ⅲ階段得出的效率值進行比較看出， Ⅱ階段的環(huán)境因素調(diào)整之后，各地區(qū)的農(nóng)業(yè)綜合技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率，值均有明顯提高。環(huán)境因素中，基礎(chǔ)教育水平對農(nóng)村全要素生產(chǎn)率的提高是有利因素；自然災(zāi)害會對農(nóng)村全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生不利的影響；農(nóng)村用電量對農(nóng)村全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生有利影響。
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