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摘要：随着我国农业的快速发展，农业生产过程中的技术效率以及生产效率之间的关系也变得越来越紧密。文章将以2009年，我国35个省市为研究对象，对环境友好型以及资源节约型的农业生产效率进行预算，并以此来证实内部管理效率对农业生产效率的影响，同时提出一些推动农业可持续发展的对策。
关键词：内部管理效率；农业生产效率；3阶段DEA；环境友好型；资源节约型
中图分类号：F304.7 文献标识码：A 文章编号：1674-0432（2012）-11-0011-1
0 前言
环境友好型、資源节约型农业又被称为两型农业，其基本要求就是让农业生产过程中的生产资料的投入能够得到最大程度的利用，以此来确保农业生产过程中的生态、社会以及经济的可持续发展。由此可见，在对两型农业进行发展的过程中，其首要的任务就是改善现代农业生产过程中的生产效率，提高农业生产过程中的科技含量，以便于达到提升农业生产效率的目的。
1 构建3阶段DEA模型
1.1 传统的DEA模式
所谓的DEA就是指数据包络分析，它是一种以线性规划技术为基础的非参数效率分析法。早在上个世纪80年代初国外的运筹学家就提出了C2R模型，DEA就正式被应用到科研领域，在农业生产的过程中，DEA可以用来对其规模以及技术的有效性进行全面的考察。本文所构建的模型就是以DEA中的BC2和C2R为起点，对两型农业生产过程中的纯技术效率以及一般的技术效率进行预算。所谓的纯技术效率就是指，当农业生产的报酬与规模均不变的情况下，生产的可能性曲线和实际生产点之间的差距，其简称为PTE。
1.2 构建SFA模型
该阶段的SFA模型主要是用来对农业生产过程中每个决策单元受到外部环境变量的影响情况进行估计，并对投入过程中的变量差额进行分析，以此来将影响农业生产过程中的随机误差以及环境效益剔除。有学者认为，影响农业生产过程中的技术效率的内部管理因素、随机误差以及外部环境效益对农业生产的作用大小，这些因素的预算均可以利用SFA模型的构建来完成，并得出内部管理无效率所产生的各决策单元的投入冗余。
1.3 经过调整的DEA模型
该阶段的DEA模型就是指第二阶段中的原始产出值与各决策单元的投入量重新运用到第一阶段的DEA模型中，来对其进行再次评价。在此过程中所得到的各决策单元的生产效率值就是农业生产过程中除去随机误差以及外部环境效益后的技术效率值。
2 实证分析
2.1 数据说明以及样本选取
为了探究内部管理效率对农业在发展过程中的生产效率的影响，不仅要对两型农业的外在特征以及本质要求进行全面的了解，而且还必须兼顾对各项指标进行评价的可靠性、可量化性以及可得性的原则。本文中所提高的35个省市的农业生产外部环境以及产出的指标的相关数据均来自于我国农业的官方网站。
2.2 指标的选取
2.2.1 选取农业生产过程中的投入以及产出的指标 在我国农业的发展过程中，两型农业的提出主要是为了解决传统农业生产过程中存在的低产出、高耗能等缺点而提出的一种现代化农业发展方式，它的基本要求就是在农业的发展过程中，将资源的利用率提到最高，以此来实现农业生产过程中的最大经济效益。两型农业的核心内容就是对农业发展的方式进行转变，并以农业生态环境的保护以及农业资源的循环利用为发展过程中的重点，强化集约农业、生态农业、以及循环农业等有利于环境保护、资源节约的农业生产形式的发展力度，以此来促进农业生产过程中的可持续发展。
由此可见，在对农业发展过程中的投入以及产出指标进行选择时，一定要从资源、社会、人类以及经济这四个方面来对其进行考虑。农业生产过程中的投入指标主要包括了粮食播种面积、生产机械的总动力、生产过程中所使用的农药量以及化肥量；而农业的的产出指标包含了造林面积、农业纯收入、粮食总产量以及农业总产值。
2.2.2 选择外部环境的变量 两型农业生产是一种新型的农业生产体系，它的生产过程既不是独立的技术活动，也不是单一的经济活动，它是一种由经济、社会以及自然有机结合在一起所组成的复杂体系。在两型农业的生产过程中，其外部环境的变量主要就是指对各决策单元的效率有所影响，但不在样本的主管控制范围类的各种因素。所以，在对农业生产过程中的外在环境变量进行选取时，一定要对经济、社会以及自然这三个方面的因素进行着重考虑。
3 实证的结果与分析
3.1 传统的DEA实证的分析结果
运用相关的软件对本文中的35个省市的农业规模报酬以及效率水平进行全面的分析，我们可以发现。在不考虑随机误差以及环境效益时，这些地区的平均规模效率是0.943，纯技术的平均效率为0.79，技术的平均效率为0.754。
3.2 分析SFA模型的回归结果
从第一阶段的DEA实证的分析结果我们可以得知各决策单元在农业生产过程中的投入变量的松弛量，同时还可以将其作为本阶段的被解释变量，对于公路里程数、地方财政的支出量等同样可以作为该阶段的解释变量。
3.3 对调整后的DEA进行评价的结论
从一、二阶段的实证研究成果，我们不难发现，除去随机误差以及外部环境因素的影响后，各地区的生产效率值都有明显的变化，其相应的技术效率均在原有基础上得到了大幅度的提升，如果不考虑上述的两个因素，其生产过程中的技术效率仍处于农业生产过程中的生产前沿曲线上。这些情况均表明了随机误差以及外在环境因素均对生产技术效率有一定的负面作用，同时，它还制约了我国各省市的农业生产效率的提高。
参考文献
[1] 贺正楚，翟欢欢，张蜜等.内部管理效率对农业生产效率影响的实证分析[J].湖南大学学报（自然科学版），2012，39（3）：87-92.
[2] 曹斌.两型农业发展状况及其生产效率的评价[D].中南大学，2011.
作者简介：尹本琛（1975-），男，空军航空大学军需物资办农技师。
关键词：内部管理效率；农业生产效率；3阶段DEA；环境友好型；资源节约型
中图分类号：F304.7 文献标识码：A 文章编号：1674-0432（2012）-11-0011-1
0 前言
环境友好型、資源节约型农业又被称为两型农业，其基本要求就是让农业生产过程中的生产资料的投入能够得到最大程度的利用，以此来确保农业生产过程中的生态、社会以及经济的可持续发展。由此可见，在对两型农业进行发展的过程中，其首要的任务就是改善现代农业生产过程中的生产效率，提高农业生产过程中的科技含量，以便于达到提升农业生产效率的目的。
1 构建3阶段DEA模型
1.1 传统的DEA模式
所谓的DEA就是指数据包络分析，它是一种以线性规划技术为基础的非参数效率分析法。早在上个世纪80年代初国外的运筹学家就提出了C2R模型，DEA就正式被应用到科研领域，在农业生产的过程中，DEA可以用来对其规模以及技术的有效性进行全面的考察。本文所构建的模型就是以DEA中的BC2和C2R为起点，对两型农业生产过程中的纯技术效率以及一般的技术效率进行预算。所谓的纯技术效率就是指，当农业生产的报酬与规模均不变的情况下，生产的可能性曲线和实际生产点之间的差距，其简称为PTE。
1.2 构建SFA模型
该阶段的SFA模型主要是用来对农业生产过程中每个决策单元受到外部环境变量的影响情况进行估计，并对投入过程中的变量差额进行分析，以此来将影响农业生产过程中的随机误差以及环境效益剔除。有学者认为，影响农业生产过程中的技术效率的内部管理因素、随机误差以及外部环境效益对农业生产的作用大小，这些因素的预算均可以利用SFA模型的构建来完成，并得出内部管理无效率所产生的各决策单元的投入冗余。
1.3 经过调整的DEA模型
该阶段的DEA模型就是指第二阶段中的原始产出值与各决策单元的投入量重新运用到第一阶段的DEA模型中，来对其进行再次评价。在此过程中所得到的各决策单元的生产效率值就是农业生产过程中除去随机误差以及外部环境效益后的技术效率值。
2 实证分析
2.1 数据说明以及样本选取
为了探究内部管理效率对农业在发展过程中的生产效率的影响，不仅要对两型农业的外在特征以及本质要求进行全面的了解，而且还必须兼顾对各项指标进行评价的可靠性、可量化性以及可得性的原则。本文中所提高的35个省市的农业生产外部环境以及产出的指标的相关数据均来自于我国农业的官方网站。
2.2 指标的选取
2.2.1 选取农业生产过程中的投入以及产出的指标 在我国农业的发展过程中，两型农业的提出主要是为了解决传统农业生产过程中存在的低产出、高耗能等缺点而提出的一种现代化农业发展方式，它的基本要求就是在农业的发展过程中，将资源的利用率提到最高，以此来实现农业生产过程中的最大经济效益。两型农业的核心内容就是对农业发展的方式进行转变，并以农业生态环境的保护以及农业资源的循环利用为发展过程中的重点，强化集约农业、生态农业、以及循环农业等有利于环境保护、资源节约的农业生产形式的发展力度，以此来促进农业生产过程中的可持续发展。
由此可见，在对农业发展过程中的投入以及产出指标进行选择时，一定要从资源、社会、人类以及经济这四个方面来对其进行考虑。农业生产过程中的投入指标主要包括了粮食播种面积、生产机械的总动力、生产过程中所使用的农药量以及化肥量；而农业的的产出指标包含了造林面积、农业纯收入、粮食总产量以及农业总产值。
2.2.2 选择外部环境的变量 两型农业生产是一种新型的农业生产体系，它的生产过程既不是独立的技术活动，也不是单一的经济活动，它是一种由经济、社会以及自然有机结合在一起所组成的复杂体系。在两型农业的生产过程中，其外部环境的变量主要就是指对各决策单元的效率有所影响，但不在样本的主管控制范围类的各种因素。所以，在对农业生产过程中的外在环境变量进行选取时，一定要对经济、社会以及自然这三个方面的因素进行着重考虑。
3 实证的结果与分析
3.1 传统的DEA实证的分析结果
运用相关的软件对本文中的35个省市的农业规模报酬以及效率水平进行全面的分析，我们可以发现。在不考虑随机误差以及环境效益时，这些地区的平均规模效率是0.943，纯技术的平均效率为0.79，技术的平均效率为0.754。
3.2 分析SFA模型的回归结果
从第一阶段的DEA实证的分析结果我们可以得知各决策单元在农业生产过程中的投入变量的松弛量，同时还可以将其作为本阶段的被解释变量，对于公路里程数、地方财政的支出量等同样可以作为该阶段的解释变量。
3.3 对调整后的DEA进行评价的结论
从一、二阶段的实证研究成果，我们不难发现，除去随机误差以及外部环境因素的影响后，各地区的生产效率值都有明显的变化，其相应的技术效率均在原有基础上得到了大幅度的提升，如果不考虑上述的两个因素，其生产过程中的技术效率仍处于农业生产过程中的生产前沿曲线上。这些情况均表明了随机误差以及外在环境因素均对生产技术效率有一定的负面作用，同时，它还制约了我国各省市的农业生产效率的提高。
参考文献
[1] 贺正楚，翟欢欢，张蜜等.内部管理效率对农业生产效率影响的实证分析[J].湖南大学学报（自然科学版），2012，39（3）：87-92.
[2] 曹斌.两型农业发展状况及其生产效率的评价[D].中南大学，2011.
作者简介：尹本琛（1975-），男，空军航空大学军需物资办农技师。