宾丽慧 ，刘纯阳  

（1.湖南农业大学商学院，湖南 长沙 410128；2.玉林市农业科学院，广西 玉林 537000）

贵港市甘蔗生产效率及其影响因素分析

宾丽慧1,2，刘纯阳1

（1.湖南农业大学商学院，湖南 长沙 410128；2.玉林市农业科学院，广西 玉林 537000）

采用问卷调查的形式对贵港市蔗农的甘蔗种植行为展开调查，并以调查结果为数据采用DEA模型测算贵港市蔗农的甘蔗生产效率，同时运用Tobit模型进一步对影响甘蔗生产效率的因素进行分析。结果显示：贵港市仅32.3%的甘蔗种植户的甘蔗生产效率达到 DEA 有效，67.7%的甘蔗种植户的甘蔗生产效率没有达到DEA有效水平；影响农户甘蔗生产效率的因素中，户主受教育程度、投入甘蔗生产的劳动力人数、是否参加合作社、是否示范户、家庭其他收入、甘蔗种蔗面积等因素对蔗农甘蔗生产效率有正向影响，而户主年龄与蔗农甘蔗生产效率存在着反向关系。基于这个现状，提出了强化甘蔗生产技术培训等建议。

甘蔗；生产效率；影响因素；问卷调查；贵港

贵港市甘蔗产业发展历史悠久，2015年该市就已成为广西甘蔗生产的主要区域之一，甘蔗种植面积为22 134 hm2，年产蔗量达241.72万t；2016年该市甘蔗种植面积达22 934 hm2，比2015年增加800 hm2。虽然该市的甘蔗种植面积逐年增加，但是其生产存在着集约化程度不高、机械化程度低、生产成本高等问题，限制了产业的持续发展[1-3]。甘蔗产业发展的基础在于蔗农的参与，在一定程度上，甘蔗生产的效率直接影响蔗农种植的积极性，从蔗农角度研究甘蔗生产效率及其影响因素具有一定的现实意义。

对于农产品生产效率，国内外已经有很多相关研究。Timsina等[4]分析了种植面积比重对大米和小麦总产量增长的贡献作用；Belbase等[5]测算了尼泊尔不同农产品的生产技术效率，并分析了其影响因素；黄圣等[6]认为蔬菜生产效率与户主受教育年限、种植技术及是否购买农业保险等因素有关；陈潜等[7]、周曙光等[8]认为农户是否是示范户对生产效率显著正相关；全新国等[9]认为加入合作组织对技术效率有着显著的正向影响；王阳等[10]认为家庭农业劳动力比重、家庭收入对技术效率有显著的正效应。参考前人的研究手段和方法，笔者以贵港市4个乡镇的蔗农为调研对象，采用入户调查的方式获取问卷数据，运用DEA模型和Tobit模型对贵港市农户甘蔗生产效率进行测算并分析其影响因素。

1 材料与方法

1.1 数据来源

选取覃塘区樟木镇、港北区根竹镇、港南区新塘乡和平南县大新镇4个乡镇作为调查区域，对蔗农的甘蔗种植行为展开了抽样问卷调查。每个乡镇发放80份问卷，4个乡镇共发放320份问卷，共回收有效问卷291份，样本有效率达90.94%。其中，平南县大新镇样本69份，覃塘区樟木镇样本75份，港南区新塘乡样本78份，港北区根竹镇样本69份。

调查内容包括2个部分：第1部分为基本情况，包括调查对象的性别、年龄、文化程度、甘蔗种植面积、单位面积产量、是否是甘蔗种植示范户、是否加入专业合作社等；第2部分为主体部分，包括甘蔗种植的成本、产出等情况以及影响甘蔗种植的相关因素等。

1.2 研究方法

1.2.1 DEA模型 DEA模型是进行效率测算的较好方法。假设有n个决策单元，每个决策单元都有m种类型的“投入”以及S种类型的“产出”，分别表示该决策单元的投入和产出情况[11-12]。在DEA模型中，综合效率（CRS）=纯技术效率（VRS）×规模效率（SCA）。综合效率表示生产者生产经营水平的高低情况，是决策单元能够获得的最大产出能力；纯技术效率以规模效率不变为假设前提，判断投入产出结构是否能使效益最大化；规模效率可反映调整投入产出规模是否能使DEA有效。如果决策单元综合效率、纯技术效率、规模效率3者的值都等于1，表明DEA有效，说明其投入产出的规模已经达到最有效状态；如果决策单元的纯技术效率、规模效率其中一个小于1，则综合效率小于1，说明该决策单元投入产出的规模和结构都还没有达到DEA有效的水平，要使综合效率达到最优的状态，还需要进行一定的改进。在该研究的实证分析中，采取综合效率来描述甘蔗的生产效率。采用DEA模型首先需要选取相应的投入指标和产出指标。根据调查数据，该研究选取的甘蔗产出指标是蔗农甘蔗种植的总收入（产量×单价）；投入指标是甘蔗的种植面积、家庭人工成本折算（ 根据全国农产品成本收益汇编，再按当地工资水平换算）、雇工的工资、种苗费、农药、化肥等。

1.2.2 Tobit模型 在测算甘蔗生产效率的基础上，为进一步分析影响甘蔗生产效率的因素，需构建Tobit回归分析模型。由于DEA测算出来的综合效率值在0和1之间，若直接用普通最小二乘法进行回归，参数估计值会产生偏向于零的情形，因此需选用Tobit模型进行回归[6]。Tobit模型的基本结构为：Y=Xβ；其中，X为解释变量矩阵，Y为被解释变量矩阵，β为估计参数矩阵。线性关系模型经处理后可表达如下：

式中，Yi是经DEA测算出来的甘蔗生产综合效率值，Xi表示影响综合效率值的相关因素，Ui表示随机扰动项。

研究以DEA测算出来的各个决策单元的综合效率值作为因变量，以影响甘蔗生产效率的因素为自变量构建回归模型，对影响蔗农甘蔗生产效率的因素进行进一步的实证分析。并利用Stata 10.0 统计计量软件，采用OLS方法对回归模型进行估计。选取户主年龄（X1）、户主受教育程度（X2）、家庭投入甘蔗生产的劳动力人数（X3）、是否加入专业合作社（X4）、是否种植示范户（X5）、家庭除甘蔗种植外的其他收入（X6）、甘蔗种植面积（X7）等7个影响因素作为回归模型的自变量，各因素的定义见表1。

表1 回归模型的自变量及其定义

2 结果与分析

2.1 贵港市甘蔗种植的现状

2.1.1 甘蔗种植的区域分布 甘蔗种植遍布贵港市的三区两县市（港北区，港南区、覃塘区、平南县、桂平市）。截至2015年，全市有52个乡镇的农民种植甘蔗，蔗农数量庞大，高达10.22万户，蔗农人口超过46万人。其中，以覃塘区的种植面积最大，种植面积达12 400 hm2，约占贵港市总种植面积56.02%；其次是桂平市，种植面积为3 334 hm2；第三是港南区，甘蔗种植面积为2 867 hm2；港北区和平南县的甘蔗种植面积分别为2 800和733 hm2。

2.1.2 历年甘蔗种植面积及产量 从表2可以看出，近10 a来，贵港市甘蔗种植面积先增后减再增，但总体上呈现出先增后减的态势。从2005年的30 712 hm2增长到2007年的33 754 hm2，增长了3 042 hm2，增幅达9.90%。2008年以后，由于甘蔗收购价格下降等多种因素的影响，甘蔗种植面积不断下降。其中，下降幅度最大的是2014年，与上年相比下降幅度高达16.12%。从产量上来看，2008年甘蔗产量达到255.76万t，是2005年以来的最高值；随后几年甘蔗产量呈波动起伏趋势。甘蔗产量波动的主要原因，一是种植面积有所波动，二是受自然灾害的影响。

表2 贵港市2005～2016年甘蔗种植的面积与产量

2.1.3 甘蔗产业与当地农民收入 由图1可以看出，2015年贵港市主要农作物的种植面积构成中，占比最大的是粮食作物稻谷，占47.80%的比例；其次就是蔬菜，占比14.90%，这些都是当地百姓生活必需品，向来有自产自销的习惯，因此占比相对较大。而经济作物中，甘蔗种植面积占比较大，达到6.60%，是贵港市种植业的主导产业之一，也是农民收入的主要来源。据调查，2009～2015 年贵港市农民人均种蔗收入占当地农民收入的比例均在35%以上，甘蔗种植收入对于农民增收有着重要的作用。

图1 贵港市主要农作物的种植面积占比

2.1.4 甘蔗种植的成本与收益 如表3所示，2009～2016年农户种植甘蔗的各项成本都在不断攀升，8 a间甘蔗种植成本增加了1 200.77元/667m2。不过，由于产量及价格提高，以及种植高产优质加价品种比例上升，2016年甘蔗的净收益也有所增加，种植收益较2015年增加55.30元。

表3 贵港市甘蔗种植成本与收益 （元/667m2）

2.2 调查样本概况

如表4所示，在贵港甘蔗种植区，甘蔗种植的主要劳动力整体年龄偏高。随着经济社会发展水平的不断提高，农民在家种植甘蔗的收入远低于外出务工带来的收益。因此，越来越多的青壮年选择外出打工而不愿留在家里种地，导致农村有能力、有知识、有力量的青壮年劳动力严重缺乏。蔗农文化水平普遍偏低，接受教育的程度主要集中在初中及以下，占到近70%，而大专或者本科学历的人数占比很小，仅3.09%。较低的文化水平明显制约着蔗农接受并运用现代先进技术来指导甘蔗生产，这在一定程度上也影响着现代甘蔗种植技术的推广和传播。贵港市甘蔗种植多以农户小面积分散经营为主，每户的种植面积不大，难以进行集约化、规模化种植，也不利于大规模机械化生产，因此当地甘蔗种植的机械化程度还比较低。此外，当地新型农业经营主体发育比较迟缓，体现在蔗农参加专业合作社的比例不高，在接受调查的291户蔗农中仅83户加入了合作社，只占调查总数的28.52%，还有71.48%的蔗农都没有参加专业合作社。在接受调查的农户中，被确定为种植示范户的蔗农有67户，占调查总数的23.02%。

表4 调查样本的基本情况

2.3 蔗农生产效率及其影响因素的实证分析结果

2.3.1 蔗农生产效率值 运用DEAP2.1软件测算蔗农甘蔗生产的效率值，得出291个有效样本的甘蔗综合生产效率值Yi的分布情况如表5所示。从表5可以看出，模型中决策单元的Yi皆≥0.5。但在所有调查农户中，只有94个农户的甘蔗种植综合效率值为1，占调查总数的32.30%，这些农户的甘蔗种植效率已经达到了DEA完全有效，表明其在甘蔗种植过程中投入产出效率已经达到最佳状态。但是，依然有超过2/3的调查农户，其甘蔗种植行为还没有达到DEA完全有效，也就是说这些蔗农的投入产出效果没有达到最理想状态，尚有进一步改进的空间，通过改善资源配置和规模调整，可以进一步实现以更少成本获得现有产出水平，或者以现有成本投入带来更高的产量。

表5 调查样本的综合生产效率值分布情况

2.3.2 蔗农生产效率的影响因素 （1）户主年龄。由表6可知，户主的年龄对甘蔗生产效率的影响系数为负且达到了1%的显著性水平，说明户主年龄对甘蔗的生产效率存在反向影响。户主年龄越大，投入到甘蔗生产中的有效劳动时间和精力相对越少，对甘蔗种植的经营管理水平也有限。因此，随着户主年龄的增大，甘蔗的生产效率反而下降。（2）户主文化程度。户主文化程度的影响系数为正且达到了1%的显著性水平，表明户主文化程度与甘蔗生产效率存在正向关系。受教育程度越高，思想认知水平相对较高，接受新知识和新技术的能力越强，能摸索、吸收和消化各种先进的甘蔗生产技术和管理经验，有利于提高甘蔗的生产效率。（3）家庭投入。家庭投入到甘蔗生产的劳动力人数对甘蔗生产效率也具有显著正向影响。从表6可以看出，家庭投入到甘蔗种植中去的劳动力数量每增加一个，甘蔗的生产效率值便能提高0.043 8。这也反映出贵港市甘蔗生产目前仍然处于劳动密集型阶段，劳动力数量对于甘蔗生产效率有较大的贡献。而且当前贵港市甘蔗种植户的生产效率大部分没有达到DEA完全有效的理想水平，增加劳动力数量的投入，有利于甘蔗生产效率的进一步提高。（4）是否加入合作社。甘蔗种植户加入合作社对甘蔗生产效率也呈正向影响，并且参数估计达到了5%的显著性水平。蔗农加入合作社，可免费获得由合作社统一提供的各种技术培训和技术指导，并且在投入品和产品销售上获得谈判优势，既有利于提高甘蔗种植、田间管理、病虫害防治等方面的技术水平，也有利于降低成本、提高产出，从而有助于甘蔗生产效率的提高。（5）是否为甘蔗种植示范户。是否为甘蔗种植示范户对甘蔗生产效率也具有显著的正向影响。如果是示范户，则其甘蔗生产效率比普通种植户要高出0.290 3。因为作为示范户的甘蔗种植户具有更大规模，并且更倾向于主动寻求新技术支持，不断优化生产要素投入结构，同时还可能得到政府相关制度政策的扶持，这在客观上显然有利于甘蔗生产效率的提升。（6）其他收入。农户家庭甘蔗生产以外的其他收入对甘蔗生产效率也有显著的正向影响。因为在甘蔗生产过程中，种苗、化肥、农药、运输等各个方面都需要资金投入，农户其他收入越多，则能够用来投入甘蔗生产的资金就越多，生产效率就越高。（7）甘蔗种植面积。种植面积对甘蔗生产效率也有显著的正向影响。甘蔗是比较典型的土地密集型经济作物，随着种植面积的扩大，投入要素（例如农机和劳动力等）能得到更加充分和有效地利用，减少了单位产出的成本投入，能够获得规模效益。同时，大规模种植时蔗农能够更好地利用机械作业，有利于提高机械化水平，从而提高甘蔗生产效率。

表6 甘蔗生产效率影响因素的回归分析结果

3 结论与建议

通过对贵港市291户蔗农生产效率及其影响因素的分析发现，贵港市有2/3以上的蔗农其甘蔗种植生产效率没有达到DEA完全有效，蔗农甘蔗种植行为尚有进一步改进的空间。影响蔗农生产效率的因素有多种，户主文化程度、投入甘蔗生产的劳动力人数、是否参加合作社、是否为甘蔗种植示范户、家庭其他收入及甘蔗种植面积等对蔗农甘蔗生产效率具有正向影响，而户主年龄对蔗农甘蔗生产效率具有反向影响。

基于上述结果，笔者提出进一步提升贵港市甘蔗种植生产效率的建议如下。第一，强化甘蔗生产技术培训。整合各种培训资源，积极培育一支甘蔗产业技术推广队伍，为实现甘蔗规模经营、产业化发展提供人员和技术支撑。第二，加快甘蔗适用机械的研发和示范推广，逐步提高甘蔗种植和收获的机械化程度，将更多的劳动力从繁重的田间生产中释放出来，提高生产效率。第三，加大示范基地建设，充分发挥甘蔗种植示范户的示范带动作用。第四，鼓励农地流转和土地向种蔗专业能手集中，促进甘蔗生产适度规模化经营。第五，加强对专业合作社的支持和引导，规范管理，引导更多蔗农加入专业合作社，把培育以合作社为代表的新型农业经营主体作为提高甘蔗生产效率的重要路径。

[1] 王 霞. 内江市甘蔗产业持续发展的对策研究[D]. 成都：四川农业大学，2013.

[2] 覃宏宇. 广西甘蔗生产现状调查与研究——以来宾市博宣蔗区为例[D]. 南宁：广西大学，2016.

[3] 林祖雄. 南宁市江南区甘蔗生产现状与发展对策[D]. 南宁：广西大学，2011.

[4] Timsina J，Connor D J. Productivity and management or rice-wheat cropping systems：lissuses and challenges[J]. Field crops research，2002，（69）：93-132.

[5] Belbase K，Grabllowski R. Technical efficiency in Nepalese agriculture[J]. Journal of developing areas，1985，（19）：515-525.

[6] 黄 圣，刘伟平. 福建省农户蔬菜生产效率及其影响因素分析[J].福建农业学报，2017，32（3）：332-335.

[7] 陈 潜，彭婵娟，刘伟平，等. 福建省农户毛竹生产效率及影响因素研究——基于DEA-Tobit模型[J]. 福建论坛（人文社会科学版），2015，（1）：132-136.

[8] 周曙光，王 艳，朱思珠. 中国花生种植户生产技术效率及影响因素分析——基于全国19个省份的农户的微观数据[J]. 中国农村经济，2013，29（2）：27-36.

[9] 全国新，张建红，刘维忠. 新疆农户番茄种植生产效率技术及影响因素研究[J]. 新疆农业学报，2011，34（5）：454-458.

[10] 王 阳，漆雁斌. 农户生产技术效率差异及影响因素分析——基于随机前沿生产函数与1906家农户微观数据[J]. 四川农业学报，2014，32（4）：463-468.

[11] 周晓盼，张小青，黄冰冰. 基于DEA方法的我国甘蔗主产区经营效率分析[J]. 农村经济与科技，2015，26（8）：16-21.

[12] 薛 龙，刘 旗. 基于DEA-Tobit模型的河南省粮食生产效率分析[J]. 河南农业大学学报，2012，46（6）：701-704.

The Production Efficiency of Sugar Cane and Its Influencing Factors in Guigang

BIN Li-hui1,2，LIU Chun-yang1
（1. Business College of Hunan Agricultural University, Changsha 410128, PRC; 2. Academy of Agricultural Sciences in Yulin,Yulin 537000, PRC）

The production efficiency of sugar cane in Guigang was calculated using DEA model, and the factors that influence efficiency of sugarcane production was further analyzed using Tobit model. The results showed that: only 32.3% sugarcane growers’production efficiency reached DEA effective in Guigang, 67.7% was under DEA efficient level. These factors have positive influence on the productivity of sugar cane including the education level of growers, labor force in sugarcane production, whether to participate in cooperative, whether a model household, other incomes of the family, and sugarcane planting area. However, the age of household affected negatively on sugar cane production efficiency. Based on this situation, some suggestions to strengthen the training of sugarcane production technology were put forward.

sugar cane; production efficiency; influence factors; questionnaire survey; Guigang

F326.12

A

1006-060X（2017）11-0105-04

10.16498/j.cnki.hnnykx.2017.011.029

2017-09-01

湖南省社会科学基金（15JD26）

宾丽慧（1991-），女，广西贵港市人，硕士研究生，主要从事农村与区域发展研究。

刘纯阳

（责任编辑：成 平）