杨瀚驰

摘要：运用数据包络分析法（DEA）对2010—2018年武汉市近郊蔬菜种植投入与效益进行评价分析，探讨影响城市近郊蔬菜生产费用投入与效益的因素。结果表明，武汉市近郊蔬菜种植投入与产出的综合效率平均值较高，整体效果较好，但DEA无效年份较多;由于各项投入不稳定、结构设置不科学，武汉市近郊蔬菜投入产出效率也不稳定，不利于蔬菜种植的创新;武汉市近郊蔬菜的生产投入与产出报酬呈现出整体上涨的特点。对此从蔬菜种植农户、政府和农业企业视角提出了相关建议。

关键词：城市近郊;蔬菜种植;投入与效益;数据包络分析法（DEA）

中图分类号：F326.13         文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2019）23-0231-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.23.057           开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Analysis on the factors influencing the inputand benefit of

vegetable production in suburbs

YANG Han-chi

（School of Economics and Management，Southwest Jiaotong University，Chengdu 610031，China）

Abstract： The data enveloping analysis method（DEA） was used to evaluate and analyze the input and benefit of vegetable planting in Wuhan suburb from 2010 to 2018， and to explore the factors affecting the vegetable production input and benefit in suburbs. The results show that the average comprehensive efficiency of input and output of vegetable planting in the suburb of Wuhan was high and the overall effect was good， but DEA was ineffective in many years. Due to the unstable input and unscientific structure， the input-output efficiency of vegetables in Wuhan suburb was also unstable， which was not conducive to the innovation of vegetable planting. The production input and output remuneration of vegetables in the suburb of Wuhan city showed an overall increase. Relevant suggestions are put forward from the perspectives of vegetable farmers， government and agricultural enterprises.

Key words： urban suburb; vegetable cultivation; investment and efficiency; data envelopment analysis （DEA）

城市近郊與一般农村有着明显的差异性，城市郊区不仅有着较好的交通基础，同时还有着庞大的城市市场，且受到城市资金与技术的辐射影响，因此其经营能力较为发达。随着城市化进程的加快，城市郊区发展的主要作用是为城市服务，受到土地资源紧缺的影响，郊区农业借助高科技实现现代化的生产。因此，对中国大中城市郊区蔬菜成本与收益研究有着非常重要的意义，这不仅有助于蔬菜价格的稳定，还能够保障城市蔬菜有序供应，促进农村的经济发展。但是，目前中国城市近郊蔬菜产业的集约化程度较低，技术水平也呈现出不均衡的现象，通过对城市近郊蔬菜的生产成本投入与收入效益的评价与分析，能够有效分析出蔬菜生产中的制约因素及其影响程度，探求蔬菜种植农户的生产机制与模式，从而为国家相关部门制定相关政策提供依据，进而推动城市近郊蔬菜产业的良性发展。

目前，国内外有较多学者对农产品的生产效率测算进行研究。Dobermann等[1]主要分析了5类因素对水稻产量变化的影响;马一娜等[2]与李哲敏等[3]分别以山西和海南为研究区域，对两地农户的蔬菜种植进行了分析，着重研究了蔬菜的生产成本与收入效益，并基于此提出了推动蔬菜产业发展的相关建议;赵荣等[4]采用VAR模型实证分析蔬菜价格的影响元素，研究结果表明蔬菜的供给量能够直接影响蔬菜的价格，保证蔬菜价格的稳定需要能够确保蔬菜农户的利益和稳定蔬菜的产量;刘芳等[5]通过成本与价格、质量与安全、市场需求等角度对中国蔬菜在国际市场中的竞争优势进行了分析，同时提出了提升中国蔬菜市场竞争优势的相关建议;张霞等[6]对山西省蔬菜的生产投入构成以及投入与产出的关系进行了分析，并基于研究结果提出了相关措施;李莉等[7]借助VAR模型实证分析了1998—2012年城市近郊与农区蔬菜的投入产出效率，继而提出了提升城市近郊蔬菜种植经济效益的相关建议。还有众多国内外研究人员、学者对蔬菜种植中的流通模式进行了研究，认为蔬菜的生产成本远高于流通成本，且流通成本中的主要支出为运输与包装两方面的成本。另外，研究人员基于蔬菜产量的影响因素进行了分析评价，研究结果显示城市近郊蔬菜生产中劳动力与肥料的投入等都是影响蔬菜产出的重要因素。

1  蔬菜产业发展现状

经济市场中，商品的价格是以敏感指示器的功能存在，商品的价格变化影响着商品的生产水平，而蔬菜种植成本与收益是影响其价格的主要元素，直接关系着蔬菜农户、消费者以及国家的整体经济效益。自“菜篮子”计划实施后，中国蔬菜行业发展迅速，尤其是大中型城市借助“菜篮子”计划中的市长负责制，对蔬菜的生产、流通以及销售等环节进行监督与管控，蔬菜的产量与质量双双提高。2012年，“菜篮子”市长负责制再次被提出，要求发挥农业应急保障功能，大中型城市要能够确保蔬菜、肉食等生鲜食品自给自足。“菜篮子”市长负责制的核心内涵是维持本地区“菜篮子”生产的稳定，实现供给与需求的平衡，构建完善的价格监督机制，政府加强对蔬菜农户的扶持。基于“菜篮子”市长负责制，城市近郊蔬菜种植得到了政府的大力扶持，包括基地建设、资金与技术的扶持等。但是，近年来国际金融危机对中国蔬菜产业出口的影响较为严重，中国蔬菜出口受到限制，为提升中國蔬菜生产与出口的竞争力，迫切需要加强对蔬菜成本与蔬菜质量的研究。根据国际统计数据显示，2013年中国蔬菜种植单位面积的平均产量为每公顷5.115 3万kg，每公顷蔬菜产值为10.003 545万元;中国大中型城市的蔬菜单位面积产量为每公顷5.751 8万kg，单位面积带来的蔬菜收益为10.354 815万元，产品的贡献率较高。但是，目前中国蔬菜生产中依然存在资源浪费、生产效率低下等不足。基于此，研究中国大中型城市蔬菜的种植成本与收益，分析生产中资源的利用情况，有助于稳定蔬菜市场的价格，有效提升中国蔬菜在国际市场中的竞争力，提升蔬菜农户的收入。

2  研究方法与模型构建

2.1  数据包络分析法（DEA）

运用数据包络分析法（DEA）对武汉市近郊蔬菜生产投入与产出进行分析。DEA法是针对相对效率的概念，结合多输入、多输出指标，采用线性规划的方法实现同一单位的有效性评价。现有的生产效率研究与评价中，数据包络分析法有着非常广泛的应用，且有着较好的研究效果。DEA通过运用已知的多种输入和产出数据，引用DEA数据模型，获取对应的生产数据，实现决策单元（DMU）的有效性评价。在DEA模型中，C2R、BC2、ST和FG是最为常用和经典的模型，特别是前两者，应用更加广泛。C2R模型通常应用于生产规模报酬不变的情形，BC2模型通常应用于生产规模报酬可变的情形，两种模型的根本性区别是生产规模报酬是否出现变化。

2.2  模型构建

着重运用DEA模型中的C2R和BC2模型，选择15个决策单元（DMU），每个决策单元都有k种类型的输入与s种类型的输出，分别采用Xj、Yj代表输入与输出：

Xj=（x1j，x2j，…，xij）T

Yj=（y1j，y2j，…，yrj）T

式中，xij>0说明第j个决策单元的第i种类型输入的输入量;yrj>0表明第j个决策单元的第r种类型输出的输出量;i=1，2，…，k;r=1，2，…，s;j=1，2，…，n。

对第j0个决策单元DMUj0有效性评价的C2R模型为：

minθ=VD

λjXj≤θX0

λjXj≥Y0

λj≥0，j=1，…，n

式中，Xj、Yj分别表示投入与产出的指标;λj代表单位的组合系数;θ是用于DMU相对有效性评价的评判标准。如果θ=1，表示被评价的DMU在DEA中有效;如果θ<1，表示被评价的DMU在DEA中无效。

3  实证分析

3.1  样本数据选取及处理

城市近郊蔬菜种植投入与产出变量的选取中，以蔬菜种植单位面积的生产量为产出变量，同时选取蔬菜种植过程中生产资料的投入指标，包括单位面积肥料费、劳动力使用量、种子费、其他直接费用和间接费用。选取样本数据时，指标的选择尽可能以实物量形式为标准，以农村居民消费价格定基指数对费用投入指标进行平减。选择2010—2018年作为决策单元（DMU）。武汉市近郊蔬菜种植的投入、产出相关指标具体数据见表1。

3.2  效率测算结果

借助DEAP 2.1软件对武汉市近郊蔬菜种植投入与产出的相对效率进行测算，结果见表2。依据DEA模型，当效率值≥1，说明DEA有效。2010—2018年期间，2013、2014、2016和2018年的DEA综合效率为1，说明这4年处于DEA有效状态;其他年份的综合效率值均小于1，说明这些年份处于DEA无效状态。2010—2018年武汉市近郊蔬菜种植平均综合效率值为0.981，说明该市近郊蔬菜种植投入与产出的综合效率较优。由表2分析可知，2010—2018年武汉市近郊蔬菜种植综合效率呈现出逐渐上涨的趋势，增长模式呈波浪形。通过对2010—2018年武汉市近郊蔬菜种植技术效率和规模效率分析可知，技术效率的平均值为0.974，规模效率的平均值为0.988，都非常接近于1，发展趋势呈现出“W”波的特点。对技术效率的分析可知，共有5年的技术效率达到了1，且2015年的效率值也无限接近于1，2012年最低，为0.889;规模效率分析结果显示，共有4年的效率值为1，其他年份的值也均接近于1，且2017年的值为0.995，非常接近于1，2010年的规模效率最低，为0.957。

综合效率可以进一步分成技术效率与规模效率，两者均能够较好地体现武汉市近郊蔬菜种植投入与产出的结构、规模效率。技术效率可理解为基于假设规模报酬一定的条件，针对决策单元与生产进行衡量，也就是分析蔬菜种植的投入与产出机构是否满足蔬菜产业总体发展需求，是否能够使蔬菜种植的效益最大化。技术效率值高于或等于1时，表明蔬菜种植的投入与产出结构较为合理。2013、2014、2016、2017和2018年的技术效率值均为1，表明这些年份的蔬菜种植投入与产出结构较为合理，资源得到了较好的配置与利用。当规模报酬一定时，规模效率能够评价生产与规模报酬之间的差异性，以DEA有效性评价蔬菜种植投入与产出的规模。2013、2014、2016和2018年的规模效率值均为1，表明这4年的DEA有效，这一期间的投入与产出规模科学、有效。另外，2010—2018年武汉市近郊蔬菜种植的投入与产出规模呈现出整体上涨的趋势，说明其产出水平的增长速度要优于要素投入的增长速度。造成这一现象的主要原因有两点，其一，武汉市近郊蔬菜种植中，劳动分工更加高效，蔬菜种植规模扩大，劳动力的使用模式变为家庭用工与雇佣工相结合的形式，且现代化的用工模式更加高效;其二，武汉市近郊蔬菜的生产和经营者构建了蔬菜生产、加工、销售一体化基地，对传统的设施设备进行了优化，技术的引入增加了产出效益，同时各生产要素间联系紧密，蔬菜种植规模的增长实现了更大的规模效益。

3.3  提高蔬菜种植效率路径分析

在产出不变的条件下，结合表3数据可知，多数年份投入明显存在不足，需要加大投入。技术效率与规模效率的低下共同造成了蔬菜种植效率的损失。因此，提升蔬菜种植的效率首先要加大蔬菜种植费用的投入，特别是肥料、其他直接费用与间接费用的投入。2010—2018年，武汉市近郊蔬菜种植效率各年情形差异较大。例如，2015年为了提升蔬菜种植的技术效率，每公顷需要降低肥料费用253.14元，劳动力使用量需要降低10.75 d，而种子费、其他直接费用和间接费用每公顷分别需要减少37.53、91.05和300.55元。与此同时，2010—2018年共有4年的规模效率值为1，规模效率有效，其中2017年的技术效率值为1，规模效率值为0.995，说明该年份出现了种植规模不合理的问题，需要减小种植规模，提升蔬菜种植的规模效率。需要结合上年度的投入与产出效率特点，对下一年度的蔬菜种植技术与规模进行合理优化，从而实现种植效率的最优。

3.4  不同投入指标组合对投入产出效率的影响

由表4可知，剔除肥料费指标后，综合效率值出现了改变，下降較为明显，从0.981下降至0.935，技术效率值也出现了下降，从0.974下降至0.956，规模效率也呈现出下降的特点，从0.988下降至0.977。剔除劳动力因素后，综合效率同样出现了下降，下降了0.043，技术效率值下降，下降了0.020，规模效率值则下降了0.005。剔除种子费用指标后，综合效率值下降了0.095，技术效率值下降了0.048，规模效率值下降了0.037。其他直接费用指标主要是指农药费、租赁作业费以及农膜费，剔除其他直接费用指标后，综合效率值下降了0.041，技术效率值下降了0.016，规模效率值则下降了0.008。间接费用主要为固定资产折旧与销售费用两方面，剔除间接费用指标后，综合效率值下降了0.086，技术效率值下降了0.027，规模效率值则下降了0.041。通过对5项指标进行剔除后的数据分析可知，蔬菜种子费和其他间接费用的投入对蔬菜种植投入与效益的影响最突出。

4  结论与建议

4.1  结论

蔬菜种植效益呈现出波动的变化趋势，通过分析可知，近年来中国蔬菜种植成本利润率出现了下降的趋势，尤其是物质费用与人工成本的利润率明显下降，说明蔬菜的生产效益均出现了下降趋势，蔬菜生产成本的投入力度不合理，且资源的利用率不高。武汉市近郊蔬菜的规模和技术水平都有一定的增加，但结合蔬菜的产值利润率可知，虽然整体的综合投入与产出效率出现了上涨，但产值增加的过程中净利润却出现了轻微下滑，表明近年来武汉市近郊蔬菜种植虽有增产，但未能够实现增收的目标。武汉市近郊蔬菜种植投入与产出效率的实证分析结果显示，第一，2010—2018年武汉市蔬菜种植投入与产出的综合效率平均值相对较高，蔬菜种植投入与产出整体情况较好，但蔬菜种植投入与产出的DEA无效年份过半，共有5年DEA无效;第二，武汉市近郊蔬菜种植投入效益影响因素突出表现为各项投入不足、结构设置不科学，蔬菜种植中物质费用、技术和间接费用的投入都明显不足，不利于蔬菜种植的设施建设与技术创新;第三，“十一五”以来，蔬菜种植的投入与产出规模报酬呈现出不断增长的特点，主要归功于“菜篮子”工程的建设，该工程建设增加了蔬菜种植的投入，同时提升了蔬菜的管理水平，生产效率明显提升。

4.2  建议

武汉市近郊蔬菜种植的投入与产出效率分析表明，武汉市近郊蔬菜种植经营中还存在诸多问题。因此，从蔬菜种植农户、政府和农业企业视角出发，为提升农户的素质、构建良好的市场、完善政府优惠政策等提出了以下建议。

首先，从蔬菜种植农户的视角考虑，提升武汉市近郊蔬菜种植生产效益，必须提高农户的综合素质，农户要能够借助现代技术和手段提高文化和技术水平，进而掌握更加专业的管理知识。其一，城市近郊蔬菜种植农户要持续“充电”，利用现代化的资源与手段提高蔬菜生产与经营能力。蔬菜种植农户可积极地参与当地培训与技术指导活动，接受政府、科研单位以及农业企业的培训与指导，提升种植技术和经营管理水平。与此同时，互联网为现代化学习提供了大量的学习资源和行业信息，蔬菜种植农户可借助计算机网络技术获取蔬菜行业与市场的动态信息，不断优化品种结构，提升品种的市场竞争力和价格优势。另外，蔬菜种植农户要具备市场竞争意识，以市场为导向，满足消费者的需求，种植培育较为少见的蔬菜种类以及消费者青睐的绿色有机蔬菜，实现蔬菜的高附加值。其二，适当扩大武汉市近郊蔬菜的种植规模。扩大种植规模能够降低固定资产的折旧均摊，从而提升蔬菜的种植效益。另外，可以通过对家庭劳动力投入的限制，避免因劳动力闲置引发的成本增加，家庭农业劳动力可以同时经营多个项目，降低蔬菜种植中过大的劳动力消耗。

其次，从政府政策和市场构建的视角考虑，为提升蔬菜种植效益，需要政府的支持和市场的稳定。其一，政府要制定相应的优惠政策，加强对城市近郊蔬菜种植的经济扶持，尤其是绿色蔬菜、有机蔬菜种植等的扶持，鼓励蔬菜种植农户优化种植结构。与此同时，政府要鼓励蔬菜品种的研究与培育，增加各种生产资料的补贴，加强对近郊蔬菜新品种、新技术以及机械的补贴，引导企业不断创新，以新型金融互惠模式满足蔬菜种植农户对于资金的需求，推动蔬菜规模化发展。其二，借助农业龙头企业加强农产品的深加工与品牌树立，提升蔬菜产品的附加值。目前，武汉市依据市场需求，以近郊蔬菜基地为核心，在农业企业的引导下，已经形成了近郊蔬菜主产区农产品工业园，推动蔬菜深加工，有效地带来了农户、企业、政府的经济效益。其三，借助网络技术引导蔬菜种植农户优化品种结构，政府、科研单位等为蔬菜种植农户提供资金、技术、信息支持，实现利益最大化。结合武汉市近郊蔬菜基地制定发展计划，推进品种结构优化，加强企业与农户的合作，不断延伸蔬菜产品的产业链。同时，大力种植高品质蔬菜，研发附加值高的蔬菜品种，结合实际条件引入市场热销特色蔬菜品种，提升蔬菜的市场竞争优势。其四，政府要构建完善的保障制度，为近郊蔬菜种植农户与农业企业提供保障。可借助农业保险制度为近郊蔬菜种植农户提供保险服务，缓解市场价格导致的蔬菜种植农户的效益损失;强化近郊建设，为蔬菜种植农户提供技术扶持，提升其抗风险能力;丰富销售渠道，推动本地区蔬菜的销售。最后，政府可以借助蔬菜技术与信息技术，引导城市近郊蔬菜种植的创新与发展，既要发展绿色、有机蔬菜满足市场发展需求以及消费者的购买需求，也要提升蔬菜种植农户的信息化水平。网络技术的运用能够实现农户与厂商的直接对接，减少中间环节造成的成本增加，同时可借助网络技术实现蔬菜种植农户的评级，实现更加准确的农产品供给、技术服务以及销售服务。

参考文献：

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[2] 马一娜，邢国明.山西省蔬菜产业经济效益比较分析[J].安徽农业科学，2008，36（25）：11122-11123，11164.

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