农业生产效率的真实测度和影响因素

时间：2019-01-10 10:49:00 所属分类：农业工程 浏览量:

这篇农业生产论文发表了农业生产效率的真实测度和影响因素，水稻生产纯技术效率显著低于规模效率，说明目前制约水稻生产综合效率提升的主要因素是纯技术效率较低，我国是农业大国，同时也是人口大国，如何持续促进农业生产效率提高，切实保障粮食安全，具有

　　这篇农业生产论文发表了农业生产效率的真实测度和影响因素，水稻生产纯技术效率显著低于规模效率，说明目前制约水稻生产综合效率提升的主要因素是纯技术效率较低，我国是农业大国，同时也是人口大国，如何持续促进农业生产效率提高，切实保障粮食安全，具有重要现实意义。

　　【关键词】农业生产论文,水稻生产效率,三阶段DEA,影响因素,调整效应

　　农业供给侧结构性改革的核心是提高方式要素生产率，伴随粮食产量“十二连增”的同时，增长速度却呈现下降趋势，2014年较2013年粮食产量仅增长0.84%，不足1%。粮食产量的增长主要依赖于农业生产要素投入的增加和农业生产效率的提高口，但通过要素投入增加来维持产出增长将带来巨大的经济损失和环境代价。在传统农业生产过程中，过度依赖要素投入来达到提高产量的目的，这必然导致农产品供给与资源环境承载之间的尖锐矛盾。在资源环境硬约束下，“多投入多产出”的传统农业生产模式显然不具有可持续性。　　1文献回顾与模型构建

　　1.1文献回顾

　　事实上，在不同背景下，研究农业生产效率的文献较为丰硕。比如考虑城市化进程、农村经济开放程度、农村劳动力转移等，运用省级面板数据很好地阐释了农业生产效率受到哪些因素的影响。但受限于数据的宏观性，不能精准测度农户当前的生产效率状态。学术界注意到运用省级面板数据研究生产效率存在的缺陷，进而转向运用微观数据进行研究，主要集中在外出务工或兼业行为、土地规模或經营主体类别对农业生产效率的影响。研究对象为整个家庭农业总收入，并未细分到具体的某个作物品种，但实际上不同作物生产有其独特性，例如不同时期有着不同的气候环境影响作物产量，整体测算降低了估计结果的真实性。方法上多将DEA与Tobit模型、OLS模型等相结合，这些方法仅能帮助探究影响因素，并不能帮助测度提出影响因素之后的真实效率。

　　针对上述存在的缺陷或问题，文章可能对现有研究作出如下的贡献：(1)研究对象更清晰，区域特征更突出。跟随部分学者的成果，文章选取水稻作为研究对象，并且结合人口转移、农业经济发展、区域特征等因素聚焦四川省。(2)研究对象更微观，便于精准分析。文章以样本区域内农户为研究主体，探究其水稻生产绩效。(3)将DEA与随机前沿分析(SFA)相结合(即三阶段DEA模型)，不仅探究影响效率的因素，更剔除这些因素的影响反映农户真实的水稻生产绩效。

　　1.2研究模型的设计

　　研究水稻生产绩效主要借助于DEA模型展开，但随着研究的不断深入，采用传统DEA模型评价生产绩效时会受到外部环境和随机误差的影响，不能真实地反应出投入与产出之间的效率关系。基于此文章借鉴传统DEA模型与SFA模型相结合的方法，测度农户面临相同外部环境时的真实生产效率，以期客观考察农户的水稻生产绩效。具体实现过程包含如下3个阶段：

　　1.2.1第一阶段基于原始数据进行传统的DEA分析

　　在本阶段分析过程中，采用传统的DEA模型假定规模报酬可变，将综合效率值分解为纯技术效率和规模效率。每个决策单元的线性表达方式为：

　　1.2.3第三阶段利用调整后的投入数据与原始产出数据进行DEA分析

　　将第二阶段调整后的投入数据和原始产出数据代入传统DEA模型，进行新的效率估算，在这种情况得到的结果为剔除了环境因素和随机误差影响后的真实效率值，进一步进行生产绩效评价。

　　1.3数据来源与变量设计

　　1.3.1数据来源

　　文章数据来源于2015年7～8月对四川省水稻种植农户入户调查。样本点的选取上，以2014年四川省各市州统计年鉴为基准，主要考虑水稻种植面积和粮食产量，选取了水稻种植情况较好的成都市、南充市和达州市，每个市发放150份问卷，调查方式采用半结构形式(即一问一答形式)。共发放450份问卷，回收450份，回收率100%。根据研究需要剔除关键问题缺漏问卷，获得411份有效研究数据，有效率为91.33%，其中成都市140份、南充市135份、达州市136份。

　　1.3.2变量设计

　　1.3.2.1投入与产出变量

　　选取水稻种植户2014年全年水稻产量为产出变量，样本农户的水稻产量均值为2368.36kg;采用2014年水稻种植面积、自有劳动力投工总工日、资本投入和化肥施用量作为投入变量。有必要说明的是：文章将每人劳作8小时折算为1工日;资本投入为除化肥以外的所有水稻种植过程涉及花费;化肥施用量单列为一个投入变量，源于近年来土壤肥力下降，化肥投入增加，将其从资本中剥离，单从量上考虑有利于真实测度水稻生产绩效。

　　1.3.2.2环境变量

　　在环境变量选择上，结合水稻种植特点，借鉴国内外学者的研究经验，遵循会影响到农户生产行为，进而会影响其水稻生产绩效的原则，文章选取如下几个环境变量：

　　(1)水稻生产决策者年龄。一般而言随着生产决策者的年龄不断增长，其种植经验也在不断积累，丰富的种植经验可能会促进投入冗余减少，进而提高生产绩效，但也有研究表明，农户年龄与投入冗余之间存在正向关系，即随着农户年龄的增加导致投入冗余的增长，进而降低生产绩效。综上，尽管学术界对此尚有分歧，但也说明生产决策的年龄的确会对生产绩效产生影响。

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