王玲玲　王成军　吕骁泓　费喜敏

摘要：考虑外生因素的影响，建立耕地利用效率评价的指標体系，分析近10年浙江省耕地利用效率的变化及地区差异。运用数据包络分析方法（三阶段DEA）对2001—2013年浙江省11个地级市的耕地利用效率差异进行测算，并将其分解为技术效率、规模效率、综合技术效率。此外，考虑到环境因素变量的影响，利用随机前沿生产函数（SFA）调整投入要素，从而更准确地计算耕地利用效率。研究表明，浙江省耕地利用率总体水平较高，各地区耕地利用率在空间上具有差异。嘉兴市、湖州市的要素投入和使用已达最佳水平，其他9个地区的纯技术效率值均较高，农民的专业化水平相对较高，对耕地管理较好，规模收益处于递增阶段，并可继续扩大规模以增加收益，建议各地政府根据其耕地利用现状提出相应对策。

关键词：耕地利用效率；外生环境因素；三阶段DEA

中图分类号：F323.211 文献标志码：A 文章编号：1002—1302（2016）01—0435—04

中国是农业大国，耕地资源不仅是国民经济的基础，还承担维护国家粮食安全、生态安全、社会稳定的重任，一直以来受到社会各界的关注。然而，随着近年来城镇化进程的不断加快，以及城镇住房用地、工业用地的不断增加，耕地资源正处于锐减阶段。环境污染、利用不当等问题致使耕地质量不断下降，沙漠化、水土流失等现象致使耕地面积大幅度减少。2011年，中国人均耕地面积不足世界平均水平的40%。耕地面积减少、质量下降致使我国耕地保护面临严峻形势。浙江省地处中国东南沿海、长江三角洲南翼，素有“七山一水二分田”之称，陆域面积10.18万km²，而耕地面积仅为208.17万hm。浙江省多山的地形特征使其可用耕地资源相对匮乏，人口众多导致浙江省人均耕地面积不及全国平均水平的1/2。随着城镇化、工业化进程的不断加快，建设用地与农业用地之间的矛盾日趋尖锐，严重制约了浙江省经济的可持续发展，对浙江省的粮食安全、社会进步构成潜在威胁。如何提高有限耕地资源的利用率，处理好耕地资源保护与建设用地扩张之间的矛盾，已成为近年来相关领域的研究热点。

针对这一现状，国内外众多学者采用不同方法、从不同角度对耕地利用率进行分析研究。俞勇军等采用主成分分析法对江阴市耕地变化的影响因素进行分析。徐琼采用数据包络分析方法对浙江省不同区域的农业投入和产出要素进行分析，发现不同地区的农业生产效率存在差异。王淑艳等对农业投入和产出的主要经济指标建立了数学模型，并对农业投入和产出的现状进行了研究。刘玉海等利用全要素耕地利用效率及规模报酬不变且投入导向的SBM-DEA模型，对1985—2008年全国各省及四大区域的全要素耕地利用效率及其收敛性进行了估算。叶浩等采用随机前沿生产函数法对我国粮食主产区的耕地利用率进行分析，并得出其产出效率水平不高的结论。刘玉海等基于DEA模型在全要素生产框架下构建了全要素耕地利用效率，并运用规模报酬不变且投入导向的SBM-DEA模型对1985—2010年中国各省份全要素耕地利用效率进行了测算。杨宇等利用DEA及Tobit模型实证分析了影响四川省农业规模效率的主要因素。

目前，国内关于耕地利用效率的研究主要集中于全国层面的投入产出分析，而针对个别省份耕地利用效率时空变化的分析较少。我国地域差异较大，不同地域的耕地利用效率存在显著差异。浙江省以山区地域为主，且经济发展程度较高，独特的环境因素将对耕地利用效率产生不同影响，因此对浙江省耕地利用效率的研究具有重要意义。目前关于浙江省耕地利用效率的研究中，主要利用产出指标与投入指标直接对比的方法计算耕地利用效率，该方法得到的结果仅为生产率，无法代表耕地利用效率，存在很大局限性。多数研究仅对某一年的耕地利用情况进行分析，并没有在时间、空间上进行系统分析研究，且研究方法并未考虑外在经济环境因素对耕地利用效率的影响。本研究运用三阶段DEA方法对2001—2013年浙江省11个地区的耕地利用率进行区域性分析，通过加入环境因素变量更准确地计算其耕地利用效率，以期为把握浙江省农业的发展方向、政府制定相关农业政策、统筹农业资源等提供依据。

1分析方法与数据来源

1.1三阶段DEA模型

数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）是一种以“相对效率评价”概念为基础，利用数学模型确定经济中最优点的方法。该方法主要用于比较多个同类型的具有多个输入、输出决策单元之间的相对效率值。

第1阶段：采用数据包络分析方法估算浙江省各地级市的耕地利用效率值。常用的DEA模型有针对规模报酬不变的BC²模型、针对规模报酬可变的C²R模型BC²模型假设规模报酬是恒定不变的，其测度的是DMU的技术效率；而C²R模型测度的是在规模报酬可变的情况下各DMU的综合技术效率。在C²R模型中，综合技术效率被分解为规模效率与纯技术效率的乘积。在规模报酬可变的模型中，DEA模型又可分为投入导向型、产出导向型2种形式。投入导向型指在产出水平既定的情况下使投入最少，而产出导向型则指在投入要素既定的情况下使产出最大。由于耕地利用效率取决于在一定耕地面积上经营者投入的要素，产出是经营者不可控制的既定量，因此采用DEA模型中投入导向的C²R模型对浙江省耕地利用效率进行分析，模型形式为：

环境变量指对耕地利用效率有影响，却不在主观可控范围内的因素。根据已有研究，选取城市化水平、地方农业财政支出（ten thousand yuan）、农村居民人均纯收入（yuan）作为环境变量。城市化水平一定程度上代表了各地级市的经济发展情况，对耕地利用率有着直接影响。地方农业财政支出体现了该地区对各方面的财政支持，地方农业财政支出越高，农户对耕地的投入将相应增加，耕地利用率也随之提高。农村居民人均纯收入影响农户对耕地的投入，对耕地利用效率产生直接影响。

本研究所使用的数据分别来源于2002—2014年《浙江统计年鉴》、2002—2014年浙江省11个地级市的统计年鉴，地方农业财政支出、农村居民人均纯收入价值变量均以2000年为基期进行GDP平减折算。

2实证分析

2.1第1阶段DEA分析

利用投入导向的C²R模型，运用DEAP 2.1软件对浙江省11个地级市的耕地投入产出进行DEA分析，分别得到浙江省各地级市2001—2013年逐年的综合技术效率、纯技术效率、规模效率，并计算逐年耕地利用效率值的平均值，从而估算出各地区2001—2013年平均效率值。同时可得到各投入变量理想值与实际值的差值，即投入变量的松弛量（松弛量将用于第2阶段SFA模型）。本研究仅列出2013年各地区耕地利用效率（表1）。

由表1可知，浙江省11个地级市的耕地利用效率存在明显差异。嘉兴市、湖州市的综合技术效率值均为1，处于技术前沿面上，表明这2个地区的规模与技术等要素的投入非常合理，要素的投入已达最佳水平。其他9个地区均处于不同程度的无效率状态。杭州市、宁波市、金华市、台州市、丽水市的综合技术效率非常低，均在0.60以下，其纯技术效率远低于其规模效率，可见纯技术效率不高是其综合技术效率低的主要原因。其他4个市的综合技术效率也不高，均在0.60～0.80，主要原因是纯技术效率较低，没有达到最佳水平。从规模效率的增减情况来看，除嘉兴市、湖州市的规模效率处在不变阶段外，其他9个地区的规模报酬均处在递增阶段。可见，若这9个地区适当增加各项投入要素，其收益、耕地利用效率均会大幅提高。

由第1阶段的结果可知，部分地级市的耕地利用效率存在不同程度、不同方面的无效率情况。除嘉兴市、湖州市、舟山市外，其他地区的纯技术效率都很低，但由于各地区的经济、社会状况等存在差异，环境因素可能会对耕地利用效率产生影响，因此无法确定研究结果的准确性。只有排除环境差异对耕地利用效率的影响，才能更准确地算出各地级市的耕地利用效率。

2.2第2阶段SFA回归分析

将第1阶段得出的各投入变量的松弛量作为因变量，将城市化水平、地方农业财政支出、农村居民人均纯收入作为自变量进行SFA回归分析，检验外部环境因素和随机误差是否对耕地利用效率产生影响。使用Frontier 4.1软件进行回归分析时，估计回归系数使用最大似然估计法而非最小二乘法。第2阶段数据的描述性统计见表2。

若通过分析得出环境变量对投入松弛量产生的影响，需利用公式（3）剔除外部因素的影响，调整投入变量由于第1阶段计算得到的单位面积农用化肥施用量的松弛变量为0，故第2阶段中只对单位面积从业人员、农业机械2个松弛变量进行回归，通过Frontier 4.1软件对投入松弛量进行SFA回归。其中，γ为管理无效率占总体的比重，由于环境因素变量对农业机械松弛变量回归的γ值不显著，故重新用最小二乘法（OLS）估計以辨别其显著性（表3）。

由表3可知，对从业人员松弛变量回归方程的γ值较大，且显著性水平达1%，表明管理无效率对松弛变量的影响较大，而随机误差的影响相对较小。农村居民人均纯收入对从业人员松弛变量的回归系数通过了显著性水平为1%的检验，表明农村居民人均纯收入对从业人员的投入有显著影响；地方农业财政支出、农村居民人均纯收入对农业机械松弛变量的回归系数均通过了显著性水平为5%的检验，表明地方农业财政支出、农村居民人均纯收入对农业机械的投入有显著影响。由于环境变量是对投入松弛变量的回归，投入松弛变量指通过改善经营管理水平可能减少的投入量，因此当回归系数为正时，表明增加该外部环境变量的投入会增大投入松弛量，降低耕地的利用效率；反之则表明，增加该环境变量时投入松弛量会减少，从而提高耕地利用效率。由表3可知，农村居民人均纯收入对从业人员松弛变量的回归系数为正，表明农村居民人均纯收入越高，从业人员的投入冗余则越大，此时较多的人员投入将降低其对耕地利用效率的影响。地方农业财政支出对农业机械松弛变量的回归系数为负，表明地方农业财政支出的提高将降低农业机械的投入冗余，有利于提高耕地利用效率。农村居民人均纯收入对农业机械松弛变量的回归系数为正，表明农村居民人均纯收入的提高将增加农业机械的投入冗余，可能的原因为农村居民收入增加导致农民过多地投入农业机械，从而降低其对耕地利用率的影响。上述回归结果表明，浙江省独特的外部环境因素对耕地利用的投入冗余具有显著影响，分析耕地利用效率时须对投入要素进行调整。

2.3第3阶段投入调整后的效率

利用公式（3）计算得到剔除环境变量和随机误差的投入量、原始产出量，将其重新带人公式（1）计算，消除环境因素变量和随机误差对耕地利用效率的影响，再次运用DEAP 2.1软件对浙江省11个地级市的耕地利用率进行计算。将调整前、调整后的效率平均值进行比较（表4）。

由表4可知，与第1阶段的效率值相比，第3阶段消除环境变量和随机误差后的各项效率值均有一定变化。杭州市、宁波市、绍兴市、金华市、台州市的综合技术效率和纯技术效率值均明显提高，而其规模效率值变化均不大，表明环境因素变量对这5个地区的纯技术效率影响较大，因此其综合效率值比第1阶段有较大提高。嘉兴市、湖州市的3项效率值均无变化，仍然是DEA有效的。舟山市、温州市、衢州市的效率值均有小幅变化。丽水市的纯技术效率平均值虽有小幅提高，但其规模效率下降较大，因此其综合技术效率值与第1阶段相比有所下降。

由调整后的计算结果可知，嘉兴市、湖州市的耕地利用效率都是DEA有效的，这2个地区的要素投入和使用已达到最佳水平，应继续保持耕地的投入规模及技术投入水平。浙江省11个地区的纯技术效率值均在0.90以上，表明浙江省的农业技术推广比较到位，农民的农业科技化、专业化水平相对较高，对耕地的管理较好。由2013年规模报酬增减情况可知，嘉兴市、湖州市处于规模报酬不变的阶段，其他9个地区的规模报酬均处于递增阶段。这9个地区应适当增加耕地的规模化水平，并相应增加各要素的投入，这是提高其耕地利用效率的有效途径。

由变化前后的差值可知，外生环境因素变量使纯技术效率明显提高，而规模技术效率有所下降；因此，各地的综合技术效率均有明显提高。外生因素、经济、社会等因素对浙江省的耕地利用效率具有显著影响，在提高耕地利用效率的途径中，提高相应投入要素的同时应改善外界因素。

3结论

采用三阶段DEA分析方法，在考虑外部环境因素影响的基础上，对浙江省11个地级市的耕地利用效率进行详细分析，得到如下结论。剔除经济环境因素影响后，杭州市、宁波市、绍兴市、金华市、台州市的耕地利用效率均有较大提高，其他地区的耕地利用效率值没有明显变化，表明改善宏观经济环境是进一步提高杭州市、宁波市、绍兴市、金华市、台州市耕地利用效率的重要手段，但对其他地区作用不大。

浙江省各地区的耕地利用效率具有显著差异。嘉兴市、湖州市的耕地利用效率都是DEA有效的，这2个地区的要素投入和使用已达到最佳水平，应继续保持耕地的投入规模及技术投入水平；其他9个地区的纯技术效率值均较高，农民的专业化水平相对较高，对耕地的管理较好。由规模报酬增减情况可知，除嘉兴市、湖州市不变以外，其他9个地区的规模报酬均处于递增阶段，表明适当增加耕地的规模化水平，并相应增加各要素的投入是提高其耕地利用效率的有效途径。

剔除经济环境因素影响后，各市的综合效率值、纯技术效率值、规模效率值均有不同程度的增减变化，表明外部环境因素对耕地利用效率具有较大影响。由第2阶段SFA的分析结果可知，管理无效率对松弛变量具有较显著影响，而随机误差的影响相对较小。若要提高耕地利用效率，各地区应加强农业技术推广及农民培训，以提高农民的决策能力、技术水平、管理能力。浙江省耕地利用率在时间上有变化，在空间上有差异。各地区在不同方面仍有提升空间，政府应根据各地区耕地利用现状制定相应对策。