基于DEA的汉中市蔬菜生产效率研究

摘　要：本文采用非参数模型数据包络分析DEA的方法对汉中蔬菜的生产效率进行了分析和研究。研究发现：汉中蔬菜生产效率的整体水平较低，尚未达到资源的有效配置；内部6个地区间的生产效率差异性明显；现阶段汉中蔬菜生产处于规模报酬递增阶段，技术效率水平较低。

关键词：生产效率； 蔬菜产业； DEA； 汉中市
　　1 引言
　　蔬菜产业作为绿色产业的重要组成部分，近些年来受到汉中市的重点扶持，逐渐成为了陕西省主要的蔬菜产区。但是在蔬菜产业快速发展的同时，汉中蔬菜产业的生产效率究竟处于一个怎样的水平，其所辖11县区的蔬菜生产效率又是处于怎样的水平上，现阶段汉中蔬菜产量的增长与土地规模报酬之间呈现怎样的关系，这些问题至今尚不清楚，因此研究汉中市蔬菜的生产效率对了解以上几个问题具有重要的作用，从而对推动汉中市绿色产业经济的发展和提高汉中农业的发展水平都具有重要的意义。
　　近些年，随着DEA方法的逐步发展，其被广泛运用于农业生产效率的综合评价中。Kalirajanetal(1996)利用中国的省际数据，采用TFP生产模型对农村改革前后的农业生产全要素进行了比较研究； Chen and Huffm an(2002)利用随机前沿分析方法，考察了中国粮食生产的要素产出弹性，并对技术效率进行影响因素分析。国内关于农业生产效率的研究大多采用C-D生产函数法进行测算。如赵魁君（1994）利用修正的C-D函数来评价生产率的提高与否=VD
         s.t.∑nj-1xj§j+s-=axj0
         ∑nj-1jj§j-s+=yj0
         §>=0,j=1,2,…,n                                    （公式1）
　　　　　s->=0
　　　　　s+>=0
　　对于上式的最优解§0，s0-,s0+,a0存在三种情况：
　　①a0=1，s0-,s0+,不同时为0，决策单元j0为弱DEA有效；
　　②a0=1, s0-=s0+=0，决策单元j0为DEA有效；
　　③a0<1，决策单元j0为非DEA有效。
　　2.2 投入产出导向的确定
　　数据包络分析（DEA）模型一般包括投入导向和产出导向两种导向模式。投入导向是从投入的角度进行衡量，主要研究的是投入成本的最小化问题。产出导向则是从产出的角度进行衡量，主要研究的是产出利润的最大化问题。一般而言对于投入要素的控制要比产出要素的控制容易得多，而本文的研究初衷是资源的节约，因此选择模型的投入导向研究如何实现投入要素的有效资源配置，实现经济投入成本的最小化。
　　3 蔬菜生产效率的实证分析
　　3.1 基本数据和变量
　　本文的研究对象是汉中市蔬菜的生产效率，数据主要为二手数据，主要来源于陕西省信息统计网站和陕西省统计年鉴（2010），根据本文研究的需要对相关的数据进行了一定的换算和处理。
　　在变量的选择和确定上，通过对已有文献的学习和比较，结合本文需要研究的对象，在已获取的数据资料的前提下，经过比较筛选和反复论证，最终选定产出指标一个，投入指标四个，作为投入产出要素进行研究对象的效率计算。其中产出指标是蔬菜的总产量，投入指标包括蔬菜的播种面积（X1）、劳动力投入量(X2)、化肥折纯量(X3)和机械总动力(X4)。建立以下的变量指标体系：
　　表 1 汉中蔬菜生产效率的评价指标体系

变量	测度指标
投入指标	播种面积、劳动力投入、化肥折纯量、机械总动力
产出指标	总产量

　　在本文构建了指标体系，确定了数据包络分析（DEA）模型形式的基础上，随机选择了汉中市6个县区的数据，利用DEAP2.1软件，计算了2009年汉中市6个县区的蔬菜生产效率。
　　表 2 汉中市6县区蔬菜生产效率（2009年）

	Crste	Vrste	scale	规模报酬
汉台区	1.000	1.000	1.000	不变（—）
南郑区	0.117	0.186	0.631	递增（irs）
城固县	0.020	0.036	0.571	递增（irs）
洋县	0.095	0.107	0.895	递增（irs）
西乡县	0.850	0.954	0.891	递增（irs）
勉县	0.078	0.204	0.384	递增（irs）
平均	0.36	0.4145	0.7287

　　注：“drs”表示规模报酬递减；“ins”表示规模报酬递增。
　　采用VRS模型，考虑规模报酬递增、规模报酬不变和规模报酬递减3种状态对决策单元技术效率的影响。2009年汉中市所辖6个区县蔬菜生产的技术效率估计结果见表　　3。从整体水平看，2009年汉中市蔬菜生产的技术效率没有实现最优化，技术效率存在无效的特征，而整体效率值只有0.36，也说明了现阶段汉中蔬菜的生产尚处于低效率水平。从区县层面分析，汉台区和留坝县处于DEA有效（即技术有效和规模有效），表明除非部分或全部增加投入量，或者减少某种产出量，否则在现有技术水平下无法在增加其产出量。西乡县和洋县也保持着较高的规模有效，而纯技术效率较低，表明这些地区的资源配置效率没有达到最优水平。南郑区、城固县等则为DEA无效，即技术无效和规模无效，表明即使减少其部分投入，也有可能保持当前的产出水平。
　　从规模效率方面分析，汉中现阶段的蔬菜生产处于规模报酬递增阶段，说明扩大蔬菜种植规模是现阶段提高蔬菜产量的一个重要途径，但是长期来看，单纯依靠扩大规模来获得生产 水平提高的方法是不可取的，应当转变为依靠技术投入来提高蔬菜生产的效率，从而才能实现经济的可持续发展。
　　3.3 非有效单元的投入调整
　　DEA方法不仅可以指出某个评价单元处于非有效状态(无论是规模非有效、技术非有效)时的原因，同时还会给出具体的改善方法。
　　表 3 非有效单元的投入调整

	X1（人）	X2(公顷)	X3（公斤）	X4（千瓦）
汉台区	0.000	0.000	0.000	0.000
南郑区	0.000	2383	219528	8660909
城固县	0.000	1376	361372	9206628
洋县	0.000	1248	350849	9412471
西乡县	0.000	982	191261	4742298
勉县	0.000	951	144167	3808667
平均	0.000	1156.67	211196	7166195

　　利用DEPA2.1软件，对四个投入要素的非有效性进行调整的结果如表3所示。由表3可以看出，从蔬菜生产的四个投入要素层面分析，对于汉中市6个地区，X1即蔬菜的播种面积的投入一直保持在最佳状态，表明汉中市蔬菜生产中，对于常用耕地得到了充分利用，利用效率较优。除此之外，X2即劳动力投入、X3即化肥折纯量、X4即机械总动力一定程度上产生了要素投入松弛，表明这些要素的投入存在着一定程度的资源浪费。从地区层面分析，汉台区的要素投入相对保持在一个最佳的状态，表明这个地区的要素投入得到了充分的利用，而南郑区、城固县等其它地区的要素投入都存在着一定程度的资源浪费。可根据表3的要素调整幅度进行相应的调整，可实现要素使用的相对优化。
　　4 结论及建议
　　本文利用数据包络分析模型对汉中市蔬菜的生产效率进行了研究，经过本文的分析和研究，主要得出以下两个结论：其一，现阶段汉中蔬菜的生产效率处于较低的水平，且内部的效率差异性较为明显。其二，汉中蔬菜生产处于规模报酬递增阶段。本文研究发现，现阶段汉中蔬菜生产整体上处于规模报酬递增的状态，蔬菜用地够能得到较为充分的利用，这是当前提高蔬菜产量和蔬菜产业竞争力的重要前提。据此提出以下建议:
　　（1）加大技术宣传和投入力度，提高蔬菜的生产效率。汉中蔬菜目前的生产效率水平较低，造成了大量资源的浪费和不合理使用，必将严重制约蔬菜产业的发展，因此需要加大技术宣传和投入力度，广泛普及技术知识，重视技术的投入和成果转换，依靠技术投入优化投入资源的配置，提高蔬菜的生产效率。
　　（2）走规模化经营道路，提高蔬菜产业竞争力。根据本文的研究发现，现阶段汉中蔬菜的生产处于规模报酬递增的状态，土地资源的投入能够带动生产效率的提高和产量的增加。因此应该实行规模化经营的道路，将蔬菜产业不断做大做强，提高蔬菜的生产效率，提高蔬菜产业的竞争力，为汉中绿色产业的发展和社会经济的进步贡献力量。　　
参考文献
[1]赵魁君.带有技术进步系数的柯布—道格拉斯生产函数[J].财贸研究,1994,(2):72-73
[2]胡华江.农业生产率的综合指数法[J].农村经济,2002,(4):7-10
[3]刘大为,马文成.DEA方法在农业生产效率综合评价中的应用[J].农业与技术,2005,25（2）
[4]周晓林,吴次芳,刘婷婷.基于DEA的区域农地生产效率差异研究[J].中国土地科学,2009,23（3）
[5]黄金波,周先波.中国粮食生产的技术效率与全要素生产率增长[J].南方经济，2010，（9）：40-49