第八章农业生产的效率分析

1第八章农业生产的效率分析农业生产效率概述1农业生产效率分析的参数方法2农业生产效率分析的非参数方法—DEA方法328.1.1效率的基本涵义8.1.2生产前沿面8.1.3投入角度的效率8.1农业生产效率概述8.1.4产出角度的效率8.1.5技术效率与生产率的关系8.1.6研究农业生产效率的意义8.1.1效率的基本涵义1）技术效率TE技术效率是指在技术的稳定使用过程中，技术的生产效能所发挥的程度。在一定的投入要素组合下，技术效率是指获得最大产出的能力；在一定的产出组合下，技术效率是指取得最少要素投入的能力。38.1.1效率的基本涵义2）配置效率AE配置效率包括资源配置效率和产品组合配置效率。配置效率一般指资源配置效率，即在价格已知的条件下，为获得最大产出或最低成本，各种资源能够达到最佳比例的能力。在多产出的产业中，还要考虑产出组合中的配置效率。48.1.1效率的基本涵义3）经济效率EE经济效率是成本与收益之间的关系，只有当成本既定收益最大，或收益既定成本最小时，才实现了经济效率。在产出既定的条件下，经济效率体现为成本效率CE；在投入既定的条件下，经济效率体现为收益效率RE。58.1.2生产前沿面1）生产前沿面的涵义生产前沿，又称生产边界，是用来界定投入产出的关系。即理论上给定投入所能达到的最大产出边界或是给定产出所需付出的最小投入可能边界，能反映当前产业的技术水平。通俗地讲，生产前沿面就是在既定技术水平下有效率的投入产出向量的集合。68.1.2生产前沿面2）生产前沿面与技术是否有效率如果在某个产业中企业是技术有效的，那么它将在生产前沿面上运行；如果不是技术有效的，它将在生产前沿面下部运行。在特定技术水平下，企业实际生产状态与生产前沿面状态存在的差距是由于技术效率未达到最佳而引起的损失。图8-1中，x代表投入，y代表产出，OF’线表示生产前沿面，A代表无效率，B、C都表示有效率。7图8-1生产前沿面与技术效率图8-1生产前沿面与技术效率图8-1生产前沿面与技术效率图8-1生产前沿面与技术效率图8-1生产前沿面与技术效率图8-1生产前沿面与技术效率8.1.3投入角度的效率1）投入角度的技术效率TE1投入角度的技术效率测量是在不改变产出数量的情况下，如何成比例减少投入的数量。如果一个给定生产部门的要素投入量在图8-2的P点，则该部门投入角度的技术效率（TE1）通常可以表示为：81OQTEOP11QPTEOP（0≤TE1≤1）或图8-2投入角度的效率8.1.3投入角度的效率2）投入角度的配置效率AE1如果已知投入要素的价格，用等成本线AA，的斜率表示两种投入要素的价格比，配置效率AE1可以表示为：9（0≤AE1≤1）1ORAEOQ8.1.3投入角度的效率3）投入角度的经济效率EE1投入角度的经济效率EE1体现为成本效率CE，可以用技术效率和配置效率共同表示：1011OROQORCETEAEOPOPOQ（0≤CE≤1）8.1.4产出角度的效率1）产出角度的技术效率TE2产出角度的技术效率测量是在保持投入要素数量不变的情况下，确定产出量的适宜增长。投入角度的技术效率（TE2）通常可以表示为：112OATEOB（0≤TE2≤1）图8-3产出角度的效率当规模报酬不变，投入角度的技术效率等于产出角度的技术效率。8.1.4产出角度的效率2）产出角度的配置效率AE2如果一种投入x生产两种产品y1，y2，规模报酬不变的条件下，有产出的价格信息，那么就可以得到图8-3中的等收益线DD，，则产出角度的配置效率AE2为：122OBAEOC（0≤AE2≤1）8.1.4产出角度的效率3）产出角度的经济效率EE2产出角度的经济效率EE2体现为收益效率RE，也可以用技术效率和配置效率共同来表示：1322OAOAOBRETEAEOCOBOC（0≤RE≤1）8.1.5技术效率与生产率的关系技术效率是实际产出或投入与生产配置有效状态产出或投入的比率，度量在固定数量的要素投入下实际生产达到最大产出的程度，或者固定产出条件下所能实现最小要素投入的程度，它是一个不大于1的正数。而生产率是指生产过程中产出与投入的比率。在不考虑时间因素的前提下，当一个企业是技术有效率时，它一定在生产前沿面上运行。但生产前沿面上的点并不都是生产率最高的，也就是说，即使一个企业是技术有效率的，依然可以通过实现规模经济来提高生产率。148.1.6研究农业生产效率的意义151）农业技术效率与农业技术进步、农业经济增长有密切关系2）有利于合理利用农业生产资源，提高农业生产要素的配置效率3）有利于处理好农业技术效率和经济效率的关系，提高农业生产的经济效益8.2农业生产效率分析的参数方法参数方法测度技术效率的重点是确定生产前沿面，即确定一个合适的生产前沿函数。大致过程为：在投入与产出之间假设一个满足生产前沿要求的具体生产函数形式，然后根据一组投入产出观测数据，考虑误差项的分布形式，采用回归分析、概率统计等方法估计生产函数中的有关参数，确定投入和产出之间的关系表达式，最后将实际值与生产前沿面进行比较得出相应的技术效率值。参数方法根据发展历程分为确定型参数方法和随机型参数方法，这两种方法确定的模型分别称为确定型前沿模型和随机型前沿模型。168.2农业生产效率分析的参数方法178.2.1确定型参数方法8.2.2随机型参数方法8.2.1确定型参数方法1）确定型参数方法简介最初提出确定型参数方法的AignerandChu（1968）运用Cobb-Douglas生产函数形式，不考虑随机因素影响，通过线性规划方法确定前沿面；Timmer（1971）提出了可能性边界生产模型；Afriat（1972）提出统计生产前沿面的确定型参数方法。确定型参数方法的不足：假定所有的生产单元共用一个固定前沿面，即存在一个确定的上界生产函数，同时把生产过程中所有可能影响因素，包括不可控因素和可控因素，不加区分全部归入一个单侧的误差项中，作为非效率的反映，造成所估计的有效生产前沿面与真实的最大可能生产边界存在很大偏差。188.2.1确定型参数方法2）确定型参数方法度量技术效率的理论模型（1）确定型参数边界生产函数法（2）确定型统计边界生产函数法198.2.2随机型参数方法1）随机型参数方法简介Aigner，LovellandSchmidt（1977）和MeeusenandvandenBroeck（1977）几乎同时提出了用随机型参数方法（也称随机前沿分析方法）来测度技术效率，将导致生产无效的各种可控因素和不可控因素加以区分，认为生产边界的差异是由误差项和技术非效率共同引起的。根据技术非效率项假定是否有明确的分布，随机型参数的前沿面估计可以分为两种情况：如果对技术非效率项没有假设明确的分布，则生产前沿面可用最小二乘法进行随机估计；如果对技术非效率项假设了明确的分布，可用最大似然法估计。208.2.2随机型参数方法1）随机型参数方法简介随机前沿分析是现代经济学领域中应用最为广泛的测算效率的参数方法，其最大优势在于：估计的生产前沿面是随机的，各生产单元不需要共用一个前沿面；对误差项进行区分，认为生产边界的差异是由误差项和技术非效率共同引起的，能更准确地反映生产有效状态；可以对结果进行假设检验，当数据噪声较大时，这种方法优点突出。随机型参数方法的不足：需要大规模观测样本；作为一种参数方法，需要已知生产函数形式；处理多产出生产过程存在困难。218.2.2随机型参数方法2）随机型参数方法度量技术效率的理论模型（1）ALS（1977）和MVB（1977）模型（2）BatteseandCoelli（1992）模型（3）BatteseandCoelli（1995）模型（4）KumbhakarandLovell（2000）模型228.3农业生产效率分析的非参数方法—DEA方法238.3.1非参数方法概述8.3.2DEA模型8.3.3参数方法与非参数方法的比较8.3.1非参数方法概述生产效率的参数方法研究中面临函数形式需要事先假定、参数估计的有效性和合理性需要检验等多方面问题，而农业生产是一个多投入多产出的系统，参数方法有诸多的局限性。一般选择非参数方法测度农业的生产效率，因为非参数方法不要求限定描述生产前沿面的具体生产函数形式。非参数方法主要有数据包络分析和自由可置壳方法，其中数据包络分析即DEA方法使用较为广泛。24258.3.1.1DEA方法的产生与发展8.3.1.2决策单元DMU8.3.1.3DEA方法的基本原理8.3.1非参数方法概述8.3.1.4采用DEA方法的基本前提8.3.1.5DEA方法的优点8.3.1.1DEA方法的产生与发展A.Chames，W.WCooper和E.hodes（1978）提出的DEA模型是基于投入的，并假设规模报酬不变的评价决策单元相对有效性的CRS模型，CRS模型又称为CCR模型或C2R模型。Banker,Charnes和Cooper（1984）提出了BC2模型，后来陆续出现了一些DEA的改进模型。目前DEA方法在世界范围内很多领域得到应用和发展，除用于学校、医院、铁路、银行等公共服务部门的运行效率分析之外，在经济学领域也被广泛应用，DEA方法已成为评价具有同类型投入和产出的若干个生产或非生产部门相对效率的有效方法。268.3.1.2决策单元DMU一个经济系统或生产过程可以看成一个单元在一定范围内，通过投入一定的生产要素并产出一定数量“产品”的活动。虽然这些活动的具体内容各不相同，但其目的都是尽可能地使这一活动取得最大的“效益”。这样的单元被称为决策单元DMU。决策单元DMU的概念是广义的，既可以是银行、学校、医院、商店、政府等企事业，可以是整个企事业，或者是企事业的一部分，也可以是技术方案、技术政策等。通常把具有相同的目标和任务、相同的外部环境，相同的输入和输出指标特征的DMU称为同类型的DMU。另外，在外部环境和内部结构没有太大变化的情况下，同一个DMU的不同阶段也可视为同类型的DMU。278.3.1.3DEA方法的基本原理DEA方法是以凸分析和线性规划为工具针对多投入多产出决策单元DMU的效率进行评价与分析的一种方法。该方法运用线性规划构建一个非参数逐段线性的包络面（或前沿面），将数据包络起来，使用数学规划模型对DMU的输入输出数据进行综合分析，得出每个DMU综合效率的数量指标，并据此将各个DMU定级排序，比较决策单元之间的相对效率，对决策单元作出评价，确定有效的DMU。由于根据输入和输出数据来评价决策单元的优劣，因此，每个决策单元是相对有效的，在多投入和多产出情况下，这种有效性紧密依赖于输入综合与输出综合的比。288.3.1.4采用DEA方法的基本前提292）技术关系的假定是正确的3）满足“自由度”的要求，即必须有足够多的决策单元1）每个决策单元DMU都代表一定的经济意义8.3.1.5DEA方法的优点1）不需要一个预先已知的生产函数，简化效率计算和评价工作304）能为管理部门改善效率提供有用的信息3）采用射线测量方法测量效率，效率不受测量单位变化的影响2）不必人为事先确定各指标的权重，使评价最有利于每个DMU8.3.2DEA模型DEA模型在计算技术效率时根据是否排除规模效率的影响有两种具体模型，一种是假设规模报酬不变的CRS模型，该模型测得的效率值，包含了规模效率和技术效率两部分；另一种是规模报酬可变的VRS模型，该模型测得的效率值排除了规模效率的影响，结果是纯技术效率。31328.3.2.1规模报酬不变假设下的CRS模型8.3.2.2规模报酬可变假设下的VRS模型8.3.2.3规模效率的测度8.3.2DEA模型8.3.2.4基于产出的DEA模型8.3.2.5配置效率和经济效率的DEA模型8.3.2.1规模报酬不变假设下的CRS模型1）CRS模型的建立与求解（1）输入与输出假设有K个具有可比性的决策单元DMU1、DMU2、．．．、DMUk，每个决策单元有M种投入要素（即M个输入），生产N种产品（即N个输出）。对每个决策单元，均想获得一个全部产