中国农业生产效率测算及区域差异研究--基于三阶段DEA和Dagum基尼系数的分析.pdf
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1、江西农业学报 2023,35(06):186193ActaAgriculturaeJiangxiDOI:10.19386/ki.jxnyxb.2023.06.026 中国农业生产效率测算及区域差异研究基于三阶段DEA和Dagum基尼系数的分析齐 新,姚艺千,吴 越,冯天易(河海大学商学院,江苏 常州 213022)摘 要:基于20132020年中国30个省(市、区)的面板数据,采用三阶段DEA方法对中国农业生产效率进行了测算,并使用Dagum基尼系数考察了全国农业生产水平的地区差异。结果表明:(1)剔除环境因素和随机变量的影响后,部分省(市、区)的农业生产效率发生了显著变化,这表明处于较低技术
2、效率省(市、区)的发展水平主要受限于当地政策、气候等环境因素,而非技术管理水平。(2)城镇化率、农村人均受教育年限是推动农业发展的有利因素。(3)我国农业生产效率的总体地区差距在逐步缩小,超变密度对我国农业生产效率的地区差异贡献率最大,区域间差异贡献率最小。因此,国家提出了应继续推进城市化发展,大力发展农村教育事业,提高农村劳动力的教育水平。此外,由于不同省(市、区)之间的农业生产效率存在差异,各省(市、区)应根据自身情况进行农业改革。关键词:农业生产效率;三阶段DEA;Dagum基尼系数;区域差异 中图分类号:F323.3 文献标志码:A 文章编号:1001-8581(2023)06-018
3、6-08 Measurement of Agricultural Production Efficiency and Regional Differences in China:An Analysis Based on Three Stage DEA and Dagum Gini Coefficient QIXin,YAOYi-qian,WUYue,FENGTian-yi(BusinessSchool,HohaiUniversity,Changzhou213022,China)Abstract:Basedonthepaneldatafrom30provincesandcitiesinChina
4、from2013to2020,thethreestageDEAmethodwasusedtomeasureagriculturalproductionefficiencyinChina,andDagumGinicoefficientwasusedtoexamineregionaldifferencesinthenationalagriculturalproductionlevel.Thestudyfoundthat:(1)afterremovingtheimpactofenvironmentalfactorsandrandomvariables,agriculturalproductionef
5、ficiencyinsomeprovincesandcitieshassignificantlychanged,indicatingthatthedevelopmentlevelofprovincesandcitieswithlowtechnologicalefficiencyismainlylimitedbylocalenvironmentalfactorssuchaspoliciesandclimate,ratherthantechnologicalmanagementlevel.(2)Urbanizationrateandpercapitaeducationyearsinruralare
6、asarefavorablefactorsforpromotingagriculturaldevelopment.(3)TheoverallregionaldifferenceinChina sagriculturalproductionefficiencyisgraduallynarrowing.HypervariabledensitycontributesthemosttotheregionaldifferenceinChina sagriculturalproductionefficiency,andthesmallesttointerregionaldifferences.Theref
7、ore,thecountryshouldcontinuetopromoteurbanization,vigorouslydevelopruraleducation,andimprovetheeducationallevelofrurallabor.Inaddition,therearedifferencesinagriculturalproductionefficiencyamongdifferentprovincesandcities,andeachprovinceandcityshouldcarryoutagriculturalreformaccordingtoitsownsituatio
8、n.Key words:Agriculturalproductionefficiency;ThreestageDEA;DagumGinicoefficient;Regionaldifference0 引言2022年中央一号文件的发布标志着中央政府连续第十九年将重点聚焦于三农议题。三农问题是我国经济和社会发展的关键问题,其中农业作为国民经济的基础,在促进国家经济增长方面具有至关重要的作用。随着我国实现全面小康,我国收稿日期:2023-03-08基金项目:江苏省社会科学基金青年项目“乡村振兴背景下江苏农业用地集中流转发展研究”(22GBC014)。作者简介:齐新(2002),女,江苏宿迁人,研究方
9、向为农业经济。6 期187齐新等:中国农业生产效率测算及区域差异研究基于三阶段DEA和Dagum基尼系数的分析经济取得了巨大发展,农业发展进入了一个新的历史阶段。据国家统计局统计,截至2021年末,我国流动人口总量为38467万人,常住人口城镇化率为64.72%,乡村常住人口为49835万人,减少了1157万人,农村劳动力转移规模不断扩大。随着劳动力从农业部门向城市流动,农村劳动力在土地上的禁锢状态被逐步打破,农地抛荒及农业人口老龄化现象也愈发普遍1,然而各省(市、区)间的农业发展水平也仍存在较大差距。因此,如何在保证高质量发展的同时,促进各省(市、区)之间协同发展,已经成为当前亟需解决的问题
10、。目前学术界对农业生产效率的研究主要聚焦于效率测算、空间差异以及动态演进等方面。一是效率测算方面,如陈坤等2-3利用随机前沿生产函数(SFA)和数据包络分析法(DEA)测算了农业生产效率;但随机前沿生产函数未能考虑到技术上的不确定性以及生产函数的特殊分布,因此其计算结果可能与实际生产存在一定偏差4;许亚松等5-8则使用DEA方法对安徽省、四川省及中国其他各省的农业生产效率进行了测算。由于DEA模型能够更全面、准确地衡量多投入多产出的状况,目前多被用于农业效率测算方面的研究。此外,李红艳等9-10使用它评估了黄河流域和整个国家的农业生态效率,并从空间视角进行了相关分析。尽管上述测算方法可以提供一
11、定的参考,但它们未能充分考虑到环境变量和随机误差对农业生产效率的影响,从而限制了其研究结果的准确性和可靠性。二是空间差异研究方面,崔海洋等11通过聚类分析方法指出了长江经济带农业生产效率逐年波动发展;胡大双等12根据时空特征分析得出,平均效率有效的地市主要集中在安徽的西南区域,其平均效率相对高于东北区域。从全国的视角来看,对农业生产效率时空差异的研究13-14仍然相对较少,需要更多地深入探索和研究。三是分析农业生产效率的动态演进特征方面,其中Kernel密度估计与Markov链方法常被用于相关研究,陈玉兰等15通过对比分析发现,各个地区的农业发展水平存在着较大的差异,而且随着时间的推移,这种差
12、距也在逐渐加剧。特别是在中国的城市,“非均衡特征”16-19表现更加突出。综上,从全国视角测算农业生产效率并结合基尼系数分析地区差异的研究相对较少。基于此,本文结合三阶段DEA模型与Dagum基尼系数,对我国30个省(市、区)的农业生产效率进行测算并分析地区间的差异性,另外尝试从克服随机因素和环境变量的角度出发,使得所测生产效率更贴近农业生产实际,最后通过Dagum基尼系数对我国农业生产效率地区差异进行测算,寻找导致各地区差异的主要因素。1 研究方法1.1 三阶段DEA模型目前学术界研究农业生产效率的评价方法主要包括数据包络分析法和随机前沿分析法。DEA法由于具有客观、简便、无须事先估算产出参
13、数等优点,被广泛应用于测算农业生产效率,但是DEA方法不能有效解决农业生产中的不确定性问题,因此,Fried20提出了一种三阶段DEA模型,克服模型本身缺陷,从而更准确地反映决策单元的内部管理水平。具体操作步骤可分为以下3个阶段:1.1.1 第一阶段DEA分析“多投入多产出”模型的决策单元之间的相对有效性可以通过DEA方法来衡量,这一方法最初由Chanes于1978年首次提出21。自魏权龄22于1986年开始在中国推广DEA方法以来,我国学者对其展开了众多研究,取得了较大的成功。BCC模型可以解决“规模报酬可变”的假设,从而提高决策单元的有效性,以便更好满足实际应用的需求。BCC模型可以用下面
14、的对偶形式来表示:s.tmin-(eTS-+eTS+)nj=1Xjj+S-=X0nj=1Yjj+S+=Y0j0,S-,S+0,j=1,2,n (1)式(1)中:j=1,2,n代表决策单元,的值从0到1,S-和S+则指的是投入与产出之间的关系,而X和Y则分别指的是投入与产出的方向。如果=1,S+=S-=0,那么决策单元的DEA是有效的;若=1,S+0,或者0,那么决策单元的是无效的;若1,那么决策单元的DEA是无效的。1.1.2 第二阶段相似 SFA 分析 通过第一阶段的模拟,得出了3种不同的效率值。综合技术效率反映出决策者的资源配置和管理能力,而纯技术效率则是排除规模因素影响后的效率水平,即综
15、合技术效率=纯技术效率规模效率。在第二阶段,松散变量将被划分为环境影响、管理无效率和统计噪声,并利用SFA模型来检验第一阶段的松散变量与环境变量及混合误差项之间的关系。江 西 农 业 学 报35 卷1881.1.3 第三阶段DEA分析 在第三阶段,本研究对DEA模型进行了调整,保持原始产出值不变,并通过剔除环境因素和随机噪声,重新测量投入值,以评估模型的效率。1.2 基尼系数通过Dagum基尼系数分析,我们可以将农业生产效率差异划分为3个不同的部分,其中Gw反映了区域内的差异性,Gnb和Gt分别代表不同地区之间的差异贡献和超变密度贡献,三者的组合可以用G=Gw+Gnb+Gt来表达。其计算方法为
16、:G=kh=1kj=1nhi=1njr=1|yhi-yjr|2n2y (2)Ghh=nhi=1nhr=1|yhi-yhr|2yh n2n (3)Gw=kh=1Ghhh Sh (4)Ghj=nhi=1njr=1|yhi-yhr|nhnj(yh+yj)(5)Gnb=kh=2h-1j=1Ghj(h Sj+j Sh)Dhj (6)Gt=kh=2h-1j=1Ghj(h Sj+j Sh)(1-Dhj)(7)Dhj=dhj-hjdhj+hj (8)dhj=0dFh(y)(y-x)dFj(x)(9)hj=0dFj(y)(y-x)dFh(x)(10)1.3 数据来源和指标选取1.3.1 数据来源 本文使用的数据
17、来自 中国统计年鉴 中国农村统计年鉴 和其他省份统计年鉴(除西藏外)。为了确保数据的可靠性,将研究期限定在20132020年之间。1.3.2 指标选取 通过对土地、劳动力、资本3要素的深入探索,确定了衡量农业生产效率的关键指标23-25,包括农作物总播种面积(103hm2)、第一产业从业人数(万人)、农业机械总动力(104 kW)、农药使用量(t)、农村用电量(108kWh)。将第一产业生产总值(亿元)、粮食总产量(万t)作为产出指标。1.3.3 环境变量 本研究选取了5个关键的环境变量来评估农业生产效率,这5个变量分别是城市化率(%)、水利支出(元)、农村人均可支配收入(元)、水土流失治理面
18、积(103hm2)、农村人均受教育年限。2 结果与分析2.1 农业生产效率测算分析2.1.1 传统的DEA模型分析 通过测算得出,20132020年我国农业生产综合效率的平均值依次分别为0.911、0.918、0.926、0.927、0.930、0.935、0.928、0.938,虽然整体农业生产效率水平较高,但是各省(市、区)间农业生产效率仍存在着显著差异,其中北京、天津、福建、海南、吉林、黑龙江、四川、陕西、青海、宁夏、新疆等省(市、区)的效率值均为1.000,基本实现DEA有效。由图1可知,其他地区在样本观察期内的农业生产效率中均处于未完全有效状态,其中甘肃省的效率值最低,研究期间内最高
19、值只有0.632。从提升效率来看,山西、云南、浙江的经济发展取得了显著的成效,尤其以山西省的经济发展最为突出,从2013年的0.642一路攀升到2020年的0.867,提升幅度位居全国第一,这说明山西省的资源利用能力正在逐步增强。鉴于传统DEA模型无法消除外部环境因素及其带来的随机噪音,为了准确地评估全国各地农业生产效率的变化,进一步采用SFA模型进行分析。2.1.2 SFA回归结果分析 通过第一阶段的分析,确定了5个环境变量的松弛量,SFA回归分析结果见表1。由表1可知,5个环境变量对5种投入松弛变量具有一定的显著影响,这表明外部环境因素对各省(市、区)农业生产投入的冗余性有重要的影响,因此
20、,采用SFA方法来剔除管理因素和随机因素,将会有助于提高农业生产效率。由表1可知,大多数环境变量对农业生产投入有显著的影响,均达到了0.01的显著性水平,这表明外部环境因素会对农业生产的效率产生重要的影响。通过进一步研究发现,环境因素对5种投入松弛变量具有显著性影响。当回归系数为负时,表明增加环境变量可以有效减少投入的松弛量,从而降低资源的浪费或降低负面影响;当回归系数为正时,表明随着环境变量的增加,投入松弛量也会相应地增加,从而导致资源的浪费或产出的降低。本文将分别阐述各个环境因素对各投入松弛变量的影响。2.1.2.1 城市化率 城市化率对于大多数的投入松弛变量而言均通过了0.01的显著性检
21、验,对于农作物总播种面积、第一产业从业人数和农村用6 期189齐新等:中国农业生产效率测算及区域差异研究基于三阶段DEA和Dagum基尼系数的分析电量呈极显著正相关性,而农药使用量的回归系数则显示出极显著负相关性。这说明城镇化的推进有助于实现资源的有效配置,减少农业生产过程中的农药负担,从而提高农业生产效率。2.1.2.2 水利支出 随着水利支出的不断增加,农作物的播种面积和第一产业的就业率均有所提高。这表明政府采取的惠农补贴政策有助于减少土地和劳动力的浪费,有效增加农民的收益;水利支出与农药使用量呈极显著负相关性,这表明水利设施的完善和有效运营可以提高水资源管理水平和农田灌溉条件,从而减少对
22、化学农药的依赖。图 1 第一阶段农业综合效率分析结果2.1.2.3 农村人均可支配收入 该环境因素对农业机械总动力这一投入要素没有影响,但对其他大多数投入变量系数均为正,且均通过显著性检验。随着农村居民的收入提高,大量人员会选择重新进入农业,导致劳动力的浪费和冗余;此外,由于中国农民在农业生产技术和投资渠道上的匮乏,如果没有得到适当的投入,就可能导致各项因素紧张程度的提高,从而降低农业生产效率。2.1.2.4 农村人均受教育年限 农村人均受教育年限对农作物总播种面积、第一产业从业人数、农药使用量的影响均为极显著正相关。研究表明,乡村就业人口的受教育水平提高,农业生产效率也会得到显著提升,从而有
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