基于 DEA 的小型农田水利重点县建设效率分析——以江西省为例-论文 4页

《软科学~2014年6月．第28卷．第6期(总第174期)基于DEA的小型农田水利重点县建设效率分析以江西省为例周利平，翁贞林，苏红，邓群钊(1．江西农业大学经济管理学院，南昌330045；2．华东交通大学招生就业处，南昌330013；3．南昌大学理学院，南昌330031)摘要：运用DEA方法和Malmquist指数法，测算了江西省第一批l9个地区小型农田水利重点县建设2009—2011年技术效率和全要素生产率指数。研究结果表明：江西省第一批小型农田水利重点县建设技术效率处于较高水平，全省纯技术效率平均达到0．894，综合技术效率平均为0．836，规模效率平均达到0．934，纯技术效率偏低是导致小型农田水利重点县建设综合技术效率无效的主要原因；小型农田水利重点县建设规模不断优化；小型农田水利重点县建设全要素生产率平均增长率为3．7％，主要来源于技术效率和技术进步的双重推动，其中技术效率贡献了2．5个百分点，技术进步贡献了1．2个百分点。关键词：小型农田水利重点县建设；数据包络分析；技术效率；全要素生产率中圈分类号：F323；F127文献标识码：A文章编号：1001—8409(2014)06—0136—04DEA-basedEfficiencyAnalysisoftheConstructionofKeySmall-scaleIrrigationandWaterConservancyCounties——TheCaseStudyofJiangxiProvinceZHOULi．ping，WENGZhen．1in，SUHong，DENGQun—zhao(1．SchoolofEconomicsandManagement，JiangxiAgriculturalUniversity，Nanchang330045；2．AdmissionsandDeploymentOffices，EastChinaJiaotongUnivemity，Nanchang330013；3．SchoolofScience，NanchangUniversity，Nanchang330031)Abstract：BasedonthemethodofDEAandMalmquist，thispapercalculatedthetechnicalefficiencyandthetotalfactorproductivityofthefirstnineteenkeysmall—scaleirrigationandwaterconservancycountiesofJiangxiprovinceduringtheperi—odof2009to2011．Thefindingsoftheresearchare：thetechnicaleficiencyofthefirstkeysmall-scaleirrigationandwaterconservancycountiesisofahigherleve1．Theaveragepuretechnicaleficiencyis0．894，andtheaveragecomprehensivetechnicaleficiencyis0．836，andtheaveragescaleefficiencyis0．934．Thelowerpuretechnicaleficiencyisthemajorreasonfortheinvalidcomprehensiveeficiencyoftheconstructionofthesecounties；theconstructionscaleofthesemajorsmall·scaleirrigationandwaterconservancycountiesiscontinuouslyoptimizing；theaveragegrowthrateofthetotalfactorproductivityis3．7％．Itismainlyderivedfromthepushoftechnicaleficiencyandtechnicalprogress．Thetechnicalefi—ciencycontributes2．5％andtechnicalprogresscontributes1．2％．Keywords：constructionofthemajorsmall—scalei~igationandwaterconservancycounties；dataenvelopmentanalysis；technicaleficiency；totalfactorproductivity小型农田水利(以下简称“小农水”)承担农田灌溉和响农业综合生产能力提高的“卡脖子”工程和“最后一公排水功能，为粮食生产提供基础性保障⋯。为了解决影里”工程，2009年国家实行集中投入、整合资金、整体推进收稿日期：2013—05—17基金项目：国家自然科学基金项目(71163019；70861004)；教育部人文社会科学研究青年项目(10YJCZH245)；江西省软科学研究项目(20121BBAlO032)；江西省教育科学规划重点项目(1lzDO54)；江西农业大学创新基金项目作者简介：周利平(1975一)，男，江西抚州人，副教授、博士研究生，研究方向为农林经济管理；翁贞林(1964一)，男，江西玉山人，教授、博士，研究方向为农户行为、农业政策；苏红(1979一)，女，山东德州人，讲师、硕士，研究方向为农村公共事业管理；邓群钊(1963一)，男，江西鹰潭人，教授、博士，研究方向为农村社会管理。·l36·n《软科~}2014年6月．第28卷．第6期(总第174期)战略，启动了小型农田水利重点县建设。这是财政部、水全竞争和财务约束等因素的影响，并不是所有决策单元的利部着力推动小农水建设由分散投入向集中投入转变、由生产都处在最优规模上，于是Banker等扩展了规模报面上建设向重点建设转变、由单向突破向整体推进转变、酬不变的CCR模型为规模报酬可变的BCC模型。由重建轻管向建管并重转变的重大举措，是农田水利建设假设有N个决策单元(DecisionMakingUnit，DMU)，模式和财政支农机制的重大创新，对于提高农业抵御自然利用K种生产投入生产M种产出，^Xii为第i个DMU的第j灾害的能力和综合生产能力，保障国家粮食安全和农产品项投入要素，y；为第i个DMU的第r项产出要素，其中i=有效供给，具有十分重要的意义。1，⋯，n；j=1，⋯，k，r=I，⋯，m。对于任何一个DMU，技1文献综述．术效率0可以通过以下的线性规划求解，即：近年来许多水利部门的管理人员对于“小农水”重点Max口0，s．t．一Yi+YA≥0，Oxf—XA≥0A≥0(1)．^县建设进行了研究。主要集中在以下几方面：一是“小农式(1)中0为DMU的有效值，位于0与1之间，若水”重点县建设绩效研究。赵鸣骥研究表明：“小农水”重0=1，表示DMU技术有效，否则技术无效。点县建设在增加农田水利资金投入、促进农田水利资金的DEA模型可测算出来DMU技术效率的有效性和规整合、加快农田水利建设的步伐、增加农民就业机会、积累模效率情况，但它们是静态的，而MMmquist指数可测度全财政支持农田水利建设的宝贵经验等方面均取得了显著要素生产率，并将其分解为技术进步和技术效率变化，从成效。二是“小农水”重点县建设好经验、好做法介绍。而动态地揭示全要素生产率的变化及其原因。仇荣总结了江苏省“小农水”重点县建设的主要做法：Fare等证明，全要素生产率增长可分解为规模生产收创新竞争机制，公平公正选择重点县；改革补助资金的分益不变假定下的技术进步与技术效率变化的乘积，其中技配制度；规范项目建设管理；an强部门协作，共同推进重点术效率可进一步分解为纯技术效率和规模效率¨。。。分解县建设。三是“小农水”重点县建设存在的问题研究。王公式如下：玮从可持续性的角度，审视“小农水”重点县建设存在资金=×[、】×使用及管理问题阻碍资金使用效率的发挥；建后管护体制不顺，配套政策不完善；管理不完善和产权不明等问题。『D；(，Y)OT(x川，Y)1目前，全国已实施了1250个“小农水”重点县建设。LD(，Y)Df+。(+。，Y。)J(2)+。而且“小农水”重点县建设正处于建设规模不断扩大的过式(2)中，D。(X，Y)为规模报酬不变下的距离函数，程中，是否达到了资源的合理充分利用?资源利用的效率D(X，y)为规模报酬可变下的距离函数。公式第一项为是否在逐年攀升?当前学者的研究触角还未延伸到这方纯技术效率变化，第二项为规模效率变化，第三项为技术面，希望本文的探讨能够填补这一研究空白。进步，第一项与第三项的乘积为技术效率变化。因此，本文将通过DEA法对江西省第一批19个“小2．2指标选取和数据来源农水”重点县建设地区的技术效率进行核算，然后采用鉴于国家推行“小农水”重点县建设旨在增加农民收MMmquist指数测算l9个地区3年来的全要素生产率的入、提高农业灌溉水的利用率、扩大农田灌溉面积、提高农变化，以期为进一步提高“小农水”重点县建设的生产效作物产量的目的，本文产出指标选取4个：项目区受益年率提供政策建议。农民人均增收、年新增粮食生产能力、年新增经济作物产2研究方法、指标和数据值、改善灌溉面积。投入指标选取2个：中央、省级、县级2．1研究方法及县以下财政投资总和、农民投劳(以投劳投资代替)。研究技术效率的主流分析方法分为以随机前沿生产本文所有的原始数据来源于江西省水利厅农水处的函数(StochasticFrontierApproach，SFA)为代表的参数方统计数据。江西省第一批“小农水”重点县建设地区有20法和以数据包络分析为代表的非参数方法。与SFA相个，因为于都县的部分数据缺失，故本研究不包括于都县。比，DEA方法具有以下优势：一是不必事先设定决策单元3实证结果及解释的各个输入、输出指标之间的函数形式和误差分布，就可3．1“小农水”重点县建设技术效率测算与分析计算出决策单元的相对效率水平；二是对样本数量要求不考虑到“小农水”重点县建设政府的资金投入和农民高，近年来，DEA方法在评价农村公共服务效率、政府的劳动投入都不会有太大的变化，本文选择规模报酬可变财政支农资金效率j、农业科研团队协同创新效率等条件下的产出导向DEA模型，采用DEAP2．1软件来测算农业领域得到了广泛应用。因此，本文将运用DEA方法，“小农水”重点县建设技术效率。技术效率测算结果见表1。分析“小农水”重点县建设效率。由表1可知，江西省第一批19个地区“小农水”重点县DEA主要有CCR模型和BCC模型，前者用来评估建设2O09～2011年综合技术效率平均为o．836，各年平均综规模报酬不变条件下的生产单位的效率问题。用CCR模合技术效率均值处于Q795—0．910之间；纯技术效率平均为型进行效率测算的前提假设是当所有的DMU都在最优o．894，各年平均纯技术效率均值处于0。853～0．932之间；的规模上运作的时候才合适，然而现实生产中由于受不完①参见2012年l1月19日回良玉在全国冬春农田水利基本建设电视电话会议上的讲话。·137·n表12009～2011年江西省“小农水”重点县建设技术效率和规模效率地区年份袭技术蓑墓术萎地区年份萋技术曩20090．7371．0000．737递增20090．5410．6280．861递增金溪县20101．0001．0001．000不变安义县20100．9581．0000．958递减201l0．8171．0000．817递增201l0．8210．8550．960递增20090．8911．0000．891递增20090．5060．8250．613递增南城县20101．0001．0001．000不变莲花县20100．6640．6680．993递减20111．0001．0001．000不变20110．6400．6650．962递增20091．0001．0001．000不变20091．0001．0001．000不变南康市20101．0001．0001．000不变上栗县20101．0001．0001．000不变201I1．0001．0001．000不变20111．0001．0001．000不变20090．9020．9490．951递减20091．0001．0001．000不变兴国县20100．8440．9270．910递减德兴市20101．0001．0001．000不变201l0．7250．7850．923递减20111．0001．0001．000不变20090．7540．7620．989递减20090．7990．8360．956递减安福县20100．8710．8940．974递减渝水区20101．0001．0001．000不变20110．7480．7710．970递增20111．0001．0001．000不变20091．0001．0001．000不变20090．8011．0000．801递增吉水县20100．8780．9590．916递减奉新县20101．0001．0001．000不变20110．5390．6270．859递减20110．8660．8920．971递增20090．6850．7180．954递减20090．9811．0000．981递减永丰县20100．8730．9210．947递减高安市20101．0001．0001．000不变20110．5170．5190．997递增20111．0001．0001．000不变20090．7001．0o00．700递增20090．5650．6460．875递减浮梁县20101．0001．O001．0oo不变袁区20tO1．ooOt．OO01．000不变201l0．9261．0000．926递增20110．6990．8140．859递减20090．6500．7460．871递减20090．7911．0000．791递增都昌县20100．5870．6250．939递减余江县20100．8100．8420．961递增20110．5080．6030．843递增20110．7270．8050．903递增20090．8000．9150．875递减修水县20100．8140．8660．941递减201l0．7460．8660．861递增2009年均值0．7950．8960．8872010年均值0．9100．9320．9762011年均值0．8040．8530．940三年均值0．8360．8940．934规模效率平均为0．934，各年平均规模效率均值处于县建设规模逐年优化。表1显示：2009年有4个地区规0．887～0．976之间，总体效率处于较高水平。从动态上模效率为1，7个地区规模报酬递增，8个地区规模报酬递看，各地“小农水”重点县建设的平均技术效率总体上稳减；经过三年发展，各个地区不断优化投入一产出结构，改步提升。上述结果表明，理论上在不增加投入的情况下各善管理方式，加大投入力度，加强对“小农水”重点县建设地区平均可以增加16．4％的产出，各年可以增加的产出的监督，到2011年规模效率为1的地区增加到5个，规模均在9．O％以上。收益递减的地区缩减为6个。近3年来纯技术效率保持为1的地区有7个，分别为3．2“小农水”重点县建设全要素生产率测算与分析金溪县、南城县、南康市、浮梁县、上栗县、德兴市和高安根据产出导向的Malmquist生产率指数模型，运用市，表明这些地区“小农水”重点县建设一直处于最优状DEAP2．1软件，测算了江西省l9个地区“小农水”重点县态，为技术有效率。除2009年外，渝水区在其他2年技术建设全要素生产率，结果见表2。效率也为1，而奉新县，除2011年外，在其他2年技术效率根据表2可以发现在样本考察期内，从平均水平来也为1，说明这两个地区技术效率相对较高。其他地区技看，2011年“小农水”重点县建设的技术效率变化和技术术效率均小于1，表现为技术无效率。进步比2009年有所提高，指数分别为1．025和1．012，在从规模效率来看，三年来多数地区的“小农水”重点两者的共同作用下“小农水”重点县建设全要素生产率平·】38·n《软科拳》2014年6月．第28卷．第6期(总第174期)均增长3．7％。此项结果意味着，“小农水”全要素生产率19个地区第一批“小农水”重点县建设技术效率及其全要的提高，既有前沿面技术水平不断向外移动所带来的技术素生产率，主要得出了以下几个结论：第一，在2009—进步效应，又有前沿面下方地区向前沿面不断靠近追赶的2011年3年期间，江西省第一批“小农水”重点县建设技技术效率改善效应，但技术效率增进的贡献是技术进步的术效率处于较高水平，全省“小农水”重点县建设综合技两倍多。进一步分析可知，在技术效率的增进中，规模效术效率平均为0．836，纯技术效率平均达到0．894，规模效率指数平均上升为4．9％，而纯技术效率指数平均下降率平均达到0．934，表明“小农水”重点县建设处于良性的2．4％。在纯技术效率下滑的情况下，技术效率水平的改发展轨迹上，纯技术效率偏低是制约“小农水”重点县建善主要得益于规模效率的提升。设综合技术效率改善的主要原因；另一方面也说明，江西表22009～2011年江西省19个地区“小农水”省“小农水”重点县建设技术效率还有进一步提升的空重点县建设全要素生产率及分解间。第二，“小农水”重点县建设规模不断优化。第三，近3年，江西省第一批“小农水”重点县建设全要素生产率平均增长率为3．7％，主要来源于技术效率和技术进步的双重推动，其中技术效率增进贡献了25个百分点，技术进步贡献了1．2个百分点，技术效率增进的作用远高于技术进步。基于以上结论，政府在推行“小农水”重点县建设时，应注意以下几点：第一，政府应加大对“小农水”重点县建设的资金投入力度，加强整合资金的能力，拓宽投入渠道，优化投入结构，充分发挥规模经济效率；第二，加强对“小农水”重点县建设的管理人员和主要技术人员进行培训、技术辅导，这对于提高“小农水”重点县建设的整体技术效率具有重要意义；第三，加快“小农水”重点县建设管理创新，积极探索和推进“小农水”建设管理的新模式，特别是吸纳“小农水”重点县建设的主要受益者农户参加到“小农水”管理中来，组成农民用水合作组织，落实管护责任，建立长效运行机制，确保工程长久发挥效益，以提高“小农水”建设的管理能力。参考文献：[1]翁贞林．小型农田水利农户参与式管理：研究进展及其述评[J]．江西农业大学学报社会科学版，2012，12(2)42—47．[2]赵鸣骥．关于加快推进小型农田水利重点县建设问题[J]．农村财政与财务，2010(5)：11—13．[3]仇荣．加大公共财政投入力度，全力推进小农水重点县建设从地区差异来看，“小农水”重点县建设全要素生产[J]．中国水利．2011(03)：36—37．率最高的8个地区分别为南城县、吉水县、浮梁县、安义[4]王玮．推进中央财政小型农田水利建设重点县建设项目持续发县、莲花县、奉新县、高安市、袁州区，这8个地区全要素生展[J]．时代金融，2012(12)：107—108．[5]朱玉春，唐娟莉，刘春梅．基于DEA方法的中国农村公共服务效产率及增长率均大于地区平均水平(3．7％)。全要素生率评价[J]．软科学，2010(03)：37—43．产率增长水平低于地区平均水平的地区有4个，包括金溪[6]方鸿．政府财政支农资金效率的地区比较——基于三阶段DEA县、南康市、安福县、余江县，这4个地区全要素生产率及模型的实证分析[J]．软科学，2011(07)：27—32．增长率均低于地区平均水平(3．7％)。[7]李鹏，张俊飚．农业科研团队协同创新绩效测度的实证研总体而言，“小农水”重点县建设全要素生产率及增究——基于三阶段DEA模型的林果业科研团队[J]．软科学，长率随着时间的推移表现为不断提高的趋势，但各地区之2013(04)：88—93．间差异显著。除少数地区技术效率有所下降外，其余地区[8]FarrellMJ．TheMeasuIementofProductiveEficiency．JournaloftheRoyalStatisticalSociety[J]．SeriesA(Genera1)，1957，120技术效率都有不断提高的趋势。而各地区的规模效率表(3)：253—290．现为不断提高的趋势，是助推“小农水”重点县建设全要[9]BankerRD，ACharnes，WWCooper．SomeModelsforEstim~ing素生产率增长的主要动力。由此可见，“小农水”重点县TechnicalandScaleIneficienciesinDataEnvelopmentAnalysis建设Malmquist生产率指数的高低，主要来源于规模效率，[J]．ManagementScience，1984，30(9)：1078—1092．规模效率已成为影响“小农水”重点县建设全要素生产率[10]FareRS．Grosskopf，MNorris，eta1．Product—iveGrowthTeeh—提高的主要原因。niealProgressandEficiencyChangesinIndustrializedCountries4主要结论及政策含义[J]．TheAmericanEconomicReview，1994：66—83．本文利用DEA方法和Malmquist方法分析了江西省(责任编辑：冉春红)·139·