民勤县苜蓿生产效率的DEA-Tobit模型分析

王丽佳

(草地农业生态系统国家重点实验室，兰州大学草地农业科技学院，甘肃 兰州 730020)

后生物生产层

民勤县苜蓿生产效率的DEA-Tobit模型分析

王丽佳

(草地农业生态系统国家重点实验室，兰州大学草地农业科技学院，甘肃 兰州 730020)

以民勤县农户层面调研数据为基础，采用两阶段DEA-Tobit分析方法，对农户苜蓿生产效率进行测度，并对影响技术效率的因素进行分析。DEA测度结果表明，样本地区苜蓿种植成本效率为0.532，存在较大提升空间；规模效率为0.872，表明苜蓿种植规模已趋于成熟，规模收益可扩展空间及发展潜力不大，仅为12.8%。Tobit分析结果显示，温度、户主受教育程度、机械使用次数以及新技术的使用均对苜蓿种植技术效率有显著的正向作用。

DEA-Tobit；技术效率；生产效率；苜蓿

20世纪90年代中期以来，应我国农业结构调整、畜牧业发展的需要及退耕还草政策的要求，苜蓿产业逐步成为我国农业领域新兴产业[1]。相对于我国奶牛养殖业的迅速发展，苜蓿作为重要的奶牛粗饲料，其生产供应已不能满足市场需求[2]，我国对优质牧草的需求呈逐年增大趋势[3]。据中国海关数据统计，2012年度我国进口苜蓿总计44.2万t，同比增长60.5%。

甘肃是我国苜蓿主产区之一。截至2010年底，甘肃省紫花苜蓿(Medicago sativa)留床面积占全省多年生牧草面积的50.6%，年均亩产干草约为680kg[4]。至2014年底，甘肃省苜蓿留床面积达66.3hm2，居全国第一[5]。作为甘肃省重要的草品，评估农户的苜蓿种植效率，对优化苜蓿投入要素组合，提高苜蓿生产效率，减少农户投入浪费现象，促进甘肃省苜蓿产业的有效发展，具有重要指导意义。本研究成果也可为其它苜蓿主产区农户苜蓿种植效率的改进提供借鉴。

实现生产技术有效是实现利润最大化的基础。通过农业生产效率的分析，不仅有利于确定农业最佳生产决策单元，而且可以依据影响效率的因素和程度，改进和提高农业生产效率，达到农业增产增效的目的。国外对生产效率的研究以非参数分析法——数据包络分析(DEA)和参数分析法——随机前沿分析(SFA)为主。有学者以DEA框架为基础，应用有方向性的距离函数，对中国产业部门的环境效率进行分析[6]；运用SFA方法对不同地区、不同类型的农户的生产技术效率进行评估，指出农户的技术效率有提高空间，农户的受教育程度、种植经验、种植面积及新技术的使用等因素对技术效率有显著的正向作用[7-8]。国内也有较多基于DEA方法对农业生产效率的研究。有学者运用三阶段DEA模型，分别对陕西省和全国的农业生产效率进行研究，均指出提高农业管理技术水平和扩大生产规模有利于生产效率的提高[9-10]。具体看，部分学者[11-12]分别从宏观和微观层面，运用DEA方法中的BCC或CCB模型和Malmquist指数，以及SFA等方法对农业生产的生产效率、技术效率等综合发展能力及经济运行情况进行实证分析，并对其变动趋势做出评价。还有学者从成本效率角度，运用两阶段DEA-Tobit方法对苹果(Malus pumila)的投入产出效率及其影响因素进行分析[13]，研究结果表明，温度作为不可控的自然环境因素对苹果种植的成本效率有显著的影响。整体看，相关学者对不同农业产业类型的技术效率进行分析，并指出在农业发展中技术效率的提升空间很大，农业技术效率问题研究也日益受到重视。

对苜蓿产业的研究多是从宏观视角，理论分析我国苜蓿产业现状、发展前景及存在问题，指出我国苜蓿产业发展中存在育种进度缓慢、生产加工技术落后、缺乏政策扶持等问题[14]。也有学者通过构建苜蓿、小麦(Triticum aestivum)和玉米(Zea mays)3种作物投入产出分析模型，指出种植苜蓿的投入成本最低，具有良好的经济效益[15]。而对苜蓿种植效率的研究不足。仅有少数学者采用多年面板数据对苜蓿生产优势省(区)的技术效率进行测算，指出我国苜蓿产业发展方式介于“粗放型”和“集约型”，并建议提高种子费和机械费的投入[16]。苜蓿产业发展过程中，不仅受气候条件变化等自然因素的影响，更多地受苜蓿栽培管理技术、标准化生产以及机械化程度等技术方面因素的制约。通过文献回顾可知，对我国苜蓿产区的生产技术效率情况及其影响因素的研究文献极少,尤其是基于调研数据的实证分析更少。本研究利用2015 年对我国内陆荒漠区——甘肃民勤县的实地调研数据，结合DEA-Tobit模型测度苜蓿生产的技术效率与成本效率，实证分析影响苜蓿生产技术效率的因素，试图寻找制约我国苜蓿生产的瓶颈因素，为制定合理提高我国苜蓿生产效率的政策提供实证依据。

1 计量模型

生产效率的研究方法可分为以经济计量学方法为主的参数方法(SFA)和以数学规划为主的非参数方法(DEA)两类。农业生产是一个多投入多产出的系统，鉴于参数方法研究中面临函数形式需要实现假定、参数估计有效性和合理性需要检验等问题[17]，本研究选择DEA方法测度苜蓿生产效率，并构建Tobit模型，对影响农户苜蓿种植技术效率的因素进行深入分析。

生产效率(productiveefficiency)指在固定投入量下，决策单元的实际产出与最大产出间的比率。生产效率可用于反映达成最大产出或预定目标的程度，也可用于衡量经济个体在产出量、成本、收入等目标下的绩效，实质是形成生产函数的生产前沿[18]。具体有规模收益不变CRS(constantreturnstoscale)和规模收益可变VRS(variablereturnstoscale)两种生产前沿[19]。对生产效率的评估可使用技术效率、分配效率和规模效率3个指标。

1.1DEA模型

在运用成本函数进行估算时，鉴于苜蓿市场竞争结构及市场参与者数量等因素，设定农户在苜蓿种植过程中，要实现各生产要素投入成本最小化这一行为假设是合理的[20]。此外，CRS假设下，导向的选择对效率分析无影响；而VRS假设下，对以投入或产出为导向的选择对效率的测度结果有影响[18]。鉴于在苜蓿生产销售市场中，存在着不完全竞争、政府管制等因素的制约，本研究认为规模收益不变CRS的假设不适用于苜蓿种植。因此，在不能完全控制产量条件下，苜蓿种植户希望其投入生产要素成本最小，建立以投入为导向的规模收益可变VRS的DEA模型更适合。

在DEA分析中，成本最小化DEA模型为[18]：

minλ,xi*wi′xi*,

模型(1)的含义是：wi表示第i个种植户的(N×1)阶生产要素投入价格矩阵， qi表示第i个农户的产出水平，X表示所有农户的生产要素投入量矩阵，xi*是通过线性回归得出的值，表示第i个农户的成本最小化生产要素投入量矩阵。

第i个农户的成本效率(CE)是最小成本与观测成本之比，根据对各农户观察的数据判断其苜蓿种植是否为DEA有效，进而从本质上判断农户是否位于可能集的“生产前沿面”上。其计算公式为：

CE=wi′xi*/wi′xi

(2)

其中，CE∈[0,1]，当CE=1时表示该种植户已经达到全效率水平。效率越大表示农户能够用相对较少的投入而取得一定的产出。

1.2Tobit模型

模型鉴于效率值均为介于0和1的数值，在第二阶段影响因素分析中采用Tobit模型，该模型假设存在一个潜变量通过参数矩阵与自变量线性相关[18]，进而利用极大似然法进行估计。

Tobit模型假设存在一个潜变量(即不可观测变量)。该潜变量与自变量通过一个参数矩阵线性相关。可观测变量定义为：

(3)

xi*=γZi+υi, υi～N(0,σ2)

(4)

其中，误差项υi服从标准正态分布。

根据农业生产特征，结合苜蓿种植特点，从影响苜蓿种植的外部自然环境条件、苜蓿种植户的内部社会经济特征，以及与苜蓿种植技术相关特点3个方面选取变量作为解释变量，对影响苜蓿种植户技术效率的因素进行分析。具体变量解释结合表1，并做如下假设：

H1：在一定范围内，温度与苜蓿种植技术效率正相关。苜蓿生长发育过程中，温度是唯一最主要的因素[21]。已有研究表明，适宜的气温有助于苹果种植技术效率的提高[13]。假设温度对苜蓿种植技术效率有积极的影响作用。

H2：农户受教育程度越高，其苜蓿种植技术效率越高。农户是农业生产经营的主体，其受教育程度越高，对先进技术的接受能力越强，越利于农业生产技术效率的提高[22]。

H3：农户苜蓿种植经验越丰富，其苜蓿种植技术效率越高。农户苜蓿种植经验越丰富，其对苜蓿种植活动就越了解，尤其是在施肥、灌溉、种子处理、刈割及田间管理等方面均有较好的把握，进而利于整体种植效率的提高[20,23]。

H4：机械使用次数与是否采用新技术对技术效率有积极的影响。机械使用频率越高，表明其机械技术利用程度越高，越利于技术效率的提高；采用新技术，包括新的灌溉技术、播种技术等均对提高苜蓿种植效率有积极作用。故该两个变量的预期影响方向为正。

此外，降水量与苜蓿种植技术效率关系不确定。苜蓿是高耗水的牧草，一般情况下，降水量无法满足其需水要求[24]，但降水量是自然条件中的重要因素之一。由此，该变量是否对苜蓿种植技术效率有影响，以及其影响方向如何不能确定。本研究用苜蓿种植面积与农作物种植面积的比值来反映农户苜蓿种植的专业化程度。已有相关研究中未使用该变量，由此，该变量的影响作用与预期影响方向不能确定。

依据上述假设条件，构建Tobit回归模型，如下：

TEi=β0+β1(PRECi)+β2(TEMPi)+β3(AREAi)+β4(AGEi)+β5(EDUCi)+β6(EXPEi)+β7(SPECi)+β8(TIMEi)+β9(TECHi)+μi

(5)

2 样本选择与统计分析

甘肃省武威市民勤县位于河西走廊东北部，石羊河流域下游，地理位置为101°49′41″-104°12′10″E、38°3′45″-39°27′37″N，属温带大陆性干旱气候区，占地面积1.59万km2。全县由沙漠、平原和低山丘陵基本地貌组成。降水稀少，光照充足，年均降水量为127.7mm，年均蒸发量2 623mm，年均气温8.3 ℃，昼夜温差15.5 ℃，日照时数为3 073.5h，无霜期162d[25]，适宜于农作物生长。

表1 Tobit模型变量选择与预期影响

本次调查采取重点抽样方法，选取甘肃民勤县两个苜蓿种植镇(东湖镇和西渠镇)，村级和农户级样本采取随机抽样方法，共调研180户苜蓿种植户。剔除由于农户记忆不清导致的无效问卷，最终获得有效问卷177 份，有效率达98.3%。问卷内容包括农户一般社会特征、苜蓿种植情况、苜蓿投入产出情况等。

2.1 苜蓿种植户基本特征

本研究借鉴已有研究对农户种植规模的分类方法[26]，即以农户苜蓿种植面积为标准，基于实地调研数据，应用SPSS20.0软件对样本户的苜蓿种植面积进行统计分析。结果表明，苜蓿种植规模在0.27hm2以下和0.87hm2以上的农户出现的累计频数和累计百分比处在全部样本种植户累积分布图的两个峰值点处。因此，将苜蓿种植户分为小规模种植户(0.07～0.27hm2)、中等规模种植户(0.27～0.87hm2)和较大规模种植户(≥0.87hm2)3个等级。

不同规模苜蓿种植户在户主年龄和文化程度方面差异较小，年龄均在54岁左右，文化程度为初中水平(表2)。在苜蓿种植经验方面，大规模种植户(6.1年)明显高于中等规模(4.6年)和小规模种植户(3.6年)；大规模农户的苜蓿种植专业化程度达到100%，即其所有耕地全部用于苜蓿种植，中等规模农户的专业化程度也达到80%，而小规模农户仅为50%，即仅有一半耕地用于苜蓿种植；大规模农户的家庭总人口数和从事农业生产的劳动人数最高，分别为5人和3人。

文化程度划级:1=未上过规范学校；2=小学；3=初中；4=高中或中专；5=大专或大学；6=大学以上；苜蓿种植专业化程度=苜蓿种植面积÷农作物种植总面积×100%。

Educationallevel: 1=withnoacademiceducation; 2=primaryschool; 3=juniorhighschool; 4=highschoolorsecondaryschool; 5=collegeoruniversity; 6=postgraduateorabove.Alfalfaplantingspecializationdegree=cultivatedareaofalfalfa÷totalareaofcropsplanted×100%.

2.2 投入产出的数量与价格统计

已有的关于苜蓿生产效率评估的研究较少。有学者在对苜蓿产业技术效率进行评估时，将每公顷苜蓿干草产量作为被解释变量，将种子费、人工费、肥料费、水电费和机械费作为苜蓿产业主要投入的解释变量[16]。本研究将苜蓿鲜草产量作为因变量，单位是kg·hm-2。鉴于本次调研样本区的苜蓿种子是由地方政府免费提供或由农户自留，故技术效率分析中未将种子费作为投入项。水分是苜蓿生长的重要因素之一。民勤县作为一个半封闭的内陆荒漠区，降水极为稀少，苜蓿生长所需的水分主要依靠灌溉用水，故将灌溉用水作为苜蓿种植投入的组成部分。此外，样本区农户在苜蓿生产过程中，施肥、打药，收割等还是依靠劳动力完成，故劳动力投入也是重要的组成部分。

投入项目共分为劳动力、化肥、机械使用和用水四类。鉴于土地均为自留地，即村集体按户均人口数分配的土地，没有承包费用，因此，在进行效率测度时未将土地作为投入的一部分。此外，实地调研数据显示，仅有13.6%的农户在苜蓿种植过程中使用农药，且亩均农药投入费用仅占苜蓿种植亩均成本的3.1%。由此在进行生产效率估算时，未将农药投入考虑在内。

劳动力投入指在苜蓿种植过程中进行翻地、除草、施肥、施药、机耕等工作所需人工。本研究中所用劳动力数据包括农户自己和雇工人数。调查数据显示：177 个样本户中，有6 户农户在苜蓿种植过程中雇佣劳动力，仅占总数3.4%。原因一是雇工价格较高，农忙时均价达125.8元·(人·d)-1；二是苜蓿种植对劳动力需求不高，农户家庭劳动力可完成施肥、喷药等活动。鉴于中国农民一般不考虑自身作为劳动力的成本，在问卷设计中，使用“如果没有从事农业生产活动，而是外出打工，认为每天合理的收入是多少？”，将此答案作为家庭劳动力自身的成本投入。雇佣劳动力成本直接使用当地劳动力的市场价格。机械使用主要指农户在收割时租借收割机器的费用。水分供应量是苜蓿生长的主要决定因素。试验表明，2 485m3·hm-2灌溉量下苜蓿植株生长高度最高，达127.8cm[27]。因此，农业灌溉用水是也是苜蓿种植成本的重要组成。

苜蓿种植投入产出数量与价格统计值见表3。样本地区苜蓿鲜草平均每公顷产量约为12 234kg，产值每公顷约为22 380元。从数量角度看，用水量最大值与最小值间差异较大，每公顷平均相差7 200m3。同样，水费的投入最高可达37 500元·hm-2，此数据也反映出苜蓿种植用水投入占其总投入的比重较高。

表3 苜蓿(鲜草)种植投入产出数量与价格统计

注：a,最小值为0表示该农户未将种植的苜蓿进行市场交易，而是全部用于自家牛、羊喂养。b,最小值为0表示该农户所使用的收割机械属于自己的，不是租用的，因此费用为0。

Note:a,Theminimumnumberiszero,whichmeansthatthefamersusedalltheplantedalfalfatofeedtheirowncowsandsheepinsteadoftradinginthemarket.b,Theminimumnumberiszero,whichmeansthattheharvestmachinesareownedbyfarmersratherthanrented.

3 结果

3.1DEA测度结果

本研究使用DEAPVersion2.1软件，建立以投入为导向的可变规模收益模型，对影响苜蓿生产效率的变量，即劳动力、化肥、机械和用水的数量与价格进行成本最小化分析，得到对177 个样本农户的技术效率、分配效率、成本效率、规模效率以及规模效率变动情况的效率结果(图1、表4)。

技术效率(technicalefficiency)指在既定投入下实现产出最大化，或在生产既定条件下实现投入最小化。分配效率反映农户在要素投入价格和生产技术条件一定的前提下，对生产要素进行合理配置的能力。成本效率反映了在产出一定的条件下，农户投入成本的大小。从平均水平来看，民勤县农户苜蓿种植技术效率为0.867；分配效率不高，仅为0.607；成本效率为0.532，反映出该地区对苜蓿种植投入资本的利用率较低。

图1 规模效率变动情况

项目Item技术效率TE成本效率CE规模效率SE分配效率AE最大值Max.1.0001.0001.0001.000均值Mean0.8670.5320.8720.607最小值Min.0.6190.2080.3550.246标准差S.D.0.1340.2050.1480.186

Note:TE,technicalefficiency;CE,costefficiency;SE,scaleefficiency;AE,allacationofficiency.

规模效率(scaleefficiency)指产业结构通过优化配置对产出单元所发生作用的大小。由图1可知，样本地区规模效率较为理想，达到0.872，整体处于规模收益递减阶段。61.0%的苜蓿种植户呈现规模效率递减趋势，23.7%的种植户规模有效，15.3%农户规模效率呈递增趋势。这说明样本区苜蓿种植规模已趋于成熟，其苜蓿种植规模收益可扩展空间及发展潜力不大，仅为12.8%。

3.2Tobit分析结果

为进一步分析影响农户苜蓿种植技术效率的因素，加入自然环境变量，采用Tobit模型进行估计(表5)。估值结果显示：温度与农户苜蓿种植效率正相关，相关系数为0.095 1(P<0.05)。户主的年龄对苜蓿种植技术效率有极显著负向作用(P<0.01)。即户主年龄越大，其对新技术的接受意愿和使用能力越弱，技术效率就越低。户主的受教育程度与苜蓿种植技术效率显著正相关(P<0.01)。使用机械的次数与采用新技术(包括新的种子品种、种植方式、灌溉方式等)分别与农户苜蓿种植技术效率极显著(P<0.01)和显著(P<0.1)正相关。

表5 技术效率影响因素参数估计

注：***、**和*分别表示P<0.01、P<0.05、P<0.1。

Note: ***, **and*indicatesignificantcorrelationatthe0.01, 0.05,and0.1levels,respectively.

4 讨论与结论

DEA效率测度结果表明，民勤县苜蓿种植户在不改变苜蓿产量条件下，可将其投入量减少13.3%，即达到目前的产出水平。此外，数据显示该样本地区农户的整体技术水平较为均衡，技术效率最大值与最小值之间的差异为0.381。不高的分配效率(0.607)表明样本区农户在苜蓿种植过程中，对各种生产要素，诸如化肥、劳动力、机械等的利用率较低。较低的成本效率(0.532)从另一方面反映出，在现有产出不变的条件下，样本地区成本效率可提升空间较大。此外，在177个有效样本农户中，仅有12家苜蓿种植户的生产效率达到全效率水平，即成本效率为1。由于测算出的技术效率相对较高，成本效率普遍较低的原因部分来自于较低的分配效率。表明在产出不变的条件下，样本区苜蓿种植户的生产资源和资金利用率不高，其生产投入成本还有较大减少空间。

Tobit分析结果表明，苜蓿种植技术效率对气温的变化有非常显著的敏感性。部分原因在于苜蓿是一种喜温暖的植物。研究表明，适宜于苜蓿生长期的温度介于15～25 ℃[28]。因此，适宜的气温有助于苜蓿种植技术效率的提高。该分析结果验证了本研究的基本假设H1(表1)。

值得注意的是农户的苜蓿种植经验对其种植技术效率影响在P=0.10的统计水平上不显著。这与研究假设H3不相符。可能的原因在于，一是苜蓿种植年份较短的农户，可以通过接受正确的苜蓿种植技术培训以实现新技术的合理应用，进而达到提高其苜蓿种植技术效率的目的；二是与林业生产的生长周期长、收益慢的特点不同，苜蓿属草本植物，生长期一般为4～9个月，播种当年可刈割1～2 次，两年后每年可刈割3～4次，故以种植年数作为反映苜蓿种植经验的变量对技术效率的影响不显著。

5 建议

基于甘肃省武威市民勤县177个苜蓿种植户调研数据，运用两阶段DEA-Tobit方法分析该地区农户苜蓿种植效率及其影响因素，提出以下建议。

第一，在不能控制市场环境和自然环境变化的前提下，建议农户及时了解生产要素及与苜蓿相关产业的生产和销售的市场行情信息，把握政府对农业物资及农产品的政策变化信息，减弱农户与市场间信息不对称问题，提高生产要素配置效率。

第二，鉴于灌溉费用占苜蓿生产成本的比重最高，应鼓励农户采用节水灌溉技术，在降低成本的同时实现灌溉效率的提高。综合看，实现苜蓿投入要素资源的优化配置，改变生产要素投入结构是提高苜蓿生产成本效率的关键。

第三，地方政府应当为农户提供免费的苜蓿种植技术培训，提高其对新技术的接受能力和使用能力。地方农机局应当在苜蓿收割时期，为农户集中提供免费或低价的机械工具，如切割和搂草等用于收获的机械设备，不仅可减少叶子损失，而且可以提高切割效率，缩短收获周期，提高苜蓿品质；同时，在雇工费用日益增长的现实条件下，机械的集中利用可减少劳动力的使用量，降低劳动力成本，达到实现降低农户苜蓿种植成本效率和提高技术效率的双重目的。

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[28] 苏加楷.苜蓿的适应性、分布和区划.第二届中国苜蓿发展大会论文集.北京：中国农业出版社,2003:13-15.

(责任编辑 苟燕妮)

DEA-TobitanalysisofalfalfaproductiveefficiencyinMinqin,Gansu

WangLi-jia

(StateKeyLaboratoryofGrasslandAgro-Ecosystem,CollegeofPastoralAgricultureScienceandTechnology,LanzhouUniversity,Lanzhou730020,China)

WeappliedtheDEA-Tobitmethodtoestimatetheproductivityefficiencyofalfalfagrowersandanalyzedthefactorsaffectingtechnicalefficiency,usingthefieldsurveydataobtainedfromMinqinCountyinChina.DEAresultsshowedthatthecostefficiencywasonly0.532,implyingroomforimprovement,withascaleefficiencyof0.872,implyinglimitedpotentialfordevelopment.Tobitresultsindicatedthattemperature,educationalbackgroundofhouseholdhead,experienceofusingmachinery,andtheuseofnewtechnologyhadsignificantlybeneficialimpactsonalfalfagrowers’technicalefficiency.

DEA-Tobit;technicalefficiency;productivityefficiency;alfalfa

WangLi-jiaE-mail:wanglijia@lzu.edu.cn

10.11829/j.issn.1001-0629.2016-0034

2016-01-16接受日期：2016-06-14

“973”计划：牧草新品种(系)提高草地生产力的生物学基础(2014CB138706)；教育部创新团队：草地农业系统耦合与管理(IRT13019)

王丽佳(1983-)，女，陕西凤翔人，讲师，博士，研究方向为农户生产行为和农业生产效率。E-mail:wanglijia@lzu.edu.cn

S816;S551+

A

1001-0629(2017)2-0407-08

王丽佳.民勤县苜蓿生产效率的DEA-Tobit模型分析.草业科学,2017,34(2)：407-414.

WangLJ.DEA-TobitanalysisofalfalfaproductiveefficiencyinMinqin,Gansu.PrataculturalScience，2017,34(2)：407-414.