基于dea模型的河南省农业生产效率分析

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1、基于DEA模型的河南省农业生产效率分析　　　　摘要：文章利用2014年河南省18个地市农业投入与产出相关指标的数据，运用数据包络分析（DEA）模型，对河南省农业生产的综合技术效率、纯技术效率与规模效率进行了测算与评价。结果表明，河南省总体技术效率较高，鹤壁等8个省辖市的纯技术效率为1，其中综合技术效率最优是鹤壁和信阳2个地市，说明农业综合技术效率不单受到经济条件、地理区位及相关的农业资源投入等因素影响，经营规模的无效率也会制约各个区域农业综合技术效率的进一步提升，最终引起地市之间农业生产效率高低相同。河南省需要在合理配置资源投入、加速农业科技进步与扩散的同时有效转移农村剩余劳

2、动力。下载论文网　　关键词：数据包络分析农业生产效率技术效率规模效率　　中图分类号：文献标识码：A　　文章编号：1004-4914（2017）06-169-03　　2017年中央一号文件继续聚焦我国农业，提出在确保粮食生产能力不降低的前提下，推进农业供给侧改革。若要稳定粮食生产，除国家对农业生产进行粮食补贴之外，更为重要的是提高粮食生产效率，粮食产量的增长与粮食生产效率的提高密切相关。河南省素有“中国粮仓”之名，在我国的农业建设与发展过程中举足轻重，2016年全国粮食总产量达万吨，其中河南省贡献亿斤。因而，确保河南粮食产量稳定，对保障我国粮食安全意义重大。但是，随着河南省工业

3、化、城市化进程的加快，其人地矛盾日益严重，一定程度上制约了河南省农业生产效率的提高。在这种背景下，研究河南省粮食生产效率，并对其进行分析，进而探寻河南省粮食增长途径十分必要。　　一、文献综述及问题的提出　　近年来，学者们在农业生产效率方面做了若干研究，张冬平等基于DEA模型剖析了我国小麦生产效率，贺志亮等对我国农业生产效率进行了DEA评价，常向阳等利用结构方程模型实证分析了农业技术扩散动力及渠道运行对农业生产效率的影响，孙昊关注了我国主产区小麦生产技术效率，马林静等强调农村劳动力资源变迁与粮食生产效率之间呈相关性，NingZHOU等关注了中国13个主要粮食生产区的农业劳动生产

4、率增长问题，?O鸿琬等基于1990―2008年间的相关数据分析了河南省农业生产投入的效率。总的来看，现有关于农业生产效率方面的研究大多集中在国家层面的研究相，而对省级以下区域的粮食生产效率研究相对较少。在城镇化加速推进、人地矛盾日益严峻的形势下，这类研究更具有现实指导意义。本研究基于市级层面，采用DEA模型，来分析河南省农业生产效率，以期为进一步提升粮食主产区和人口大省的农业生产效率提供技术支撑。　　二、理论模型及数据来源　　（一）模型的选取　　DEA（DataEnvelopmentAnalysis）模型即数据包络分析，于1978年被美国学者Charnes等初次提出和运用，逐

5、渐成为研究生产效率的有力工具。与传统的统计计量方法相比，其优点表现为：无须具备已知的生产函数、不必事先确定各指标的权重、不受投入和产出指标量纲的干扰、具有处理多输入特别是多输出的卓越能力。DEA的原理是：基于不变的输入或者输出的决策单元，结合线性规划和统计数据得到相对有效的生产前沿面，再将各个决策单元投射到DEA的生产前沿面，并通过衡量决策单元偏离DEA前沿面的幅度来判断它们是否有效。其目的在于评判每个决策单元能否以较低的投入，使报酬最大化。　　DEA形式繁多，本研究将基于投入不变角度，采用可变规模报酬（VRS）的DEA模型，对河南省18个地域的农业生产要素投入和产出数据做深

6、度剖析。假设有R个研究对象，每个研究主体有投入M种生产资源，有N种输出产品，则可变规模报酬（VRS）模型表述如下：　　式中，Xj=（x1j，x2j…）T为要素投入量，xij为第j个决策主体对第i种类型输人的投入总量；Yj=（y1j，y2j…）T为输出出变量，yij为第j个决策主体对第i个类型输出的产出数值。λj是赋予各个决策单元的权重；θv是一个标量，表示各决策单元的技术效率值，且在0～1之间取值；S+（surplus）、S-（slacks）为松弛变量。若minθ=l，且S+=S-=0，则决策单元DEA有效；若minθ>1，且S+≠0或S-≠0，则决策单元为弱DEA有效；若m

7、inθ　　（三）农业生产规模效率　　规模效率可以衡量各个决策单元投入与产出的比例。简而言之，当农业经营规模扩大到一定数值时，若是持续追加农业生产要素投入，便会引起规模收益递减。从表1可以看出，鹤壁、信阳和驻马店3个地市的规模效率值为1，说明这些地市投入和产出的比值合理，处于农业生产规模收益不变的状态，产出得以实现最大化；其余9个地市规模效率均小于1，意味着这9个地市投入的农业生产要素和农业产出的比例不当。河南省18个地域农业生产规模效率平均值为，表明河南省总体的规模效率水平较高。然而农业生产规模报酬增加