面的8个省市及湖北、湖南、山东3个省，这类省市农业生产效率所需改进较少。第二种类型为纯技术效率较高但规模效率较低的“高低型”,包括北京、青海和西藏3个省区市，其纯技术效率大于0.9但规模效率在0.9以下，特别是青海及西藏，其规模效率分别仅为0.295和0.23，农业生产效率着重改进的方向为规模效率，变革的重点是扩大农业生产规模，实现资源的集中配置。第三种类型为纯技术效率在0.9以下但规模效率在0.9以上的”低高型”，包括安徽、云南、新疆、内蒙古、黑龙江、江西、吉林、广西及河北9个省区市，这一类省份在后续发展中要着重进行纯技术效率的改进,即在农业生产中应该提高技术管理水平。第四类省份为“双低型”，包括山西、陕西、重庆、河南、贵州、天津、甘肃和宁夏8个省区市，以山西省为例，其纯技术效率仅为0.552,规模效率仅为0.606，两者均有较大的提升空间。这类省市农业生产效率的改善更为困难，在今后的农业生产中一方面要注重管理水平的提高，另一方面要促进农业生产规模的扩大。
三、 结论与启示
本文运用三阶段DEA模型对我国2011年农业生产效率进行了分析，得出以下主要结论。（1）在第二阶段调整前后各省市农业生产效率发生了明显的变化，说明环境效应和随机误差确实对农业生产效率产生了重要的影响。将第一阶段及第三阶段得出的效率值与各省市的人均农业产出值进行Spearman等级相关分析发现，在经过第二阶段的环境因素调整后，各省市的农业综合技术效率值、纯技术效率值及规模效率值与其人均农业产出值的相关性均有明显提高，更进一步说
明应用三阶段DEA模型比传统的DEA方法对农业生产效率进行测度更为合理和精确。（2）通过第二阶段的SFA回归分析发现，环境和随机因素对农业生产效率存在显著影响。环境因素中，农村居民家庭人均纯收入是农业生产效率的不利因素；城市化水平的提升确实能实现资源的有效配置，从而提升农业生产效率；财政支农对农业生产效率并没有起到应有的作用，提高财政支农支出会导致投入松弛量的增加；乡村就业人口平均受教育年限对农业生产效率的提高是有利因素；自然灾害会对农业生产效率产生不利的影响。（3）在剔除环境变量和随机因素的影响后,全国的平均技术效率由0.7上升到0.727，平均纯技术效率由0.807上升至0.843，而平均规模效率则由0.868下降至0.857，各省市农业规模状态也由规模报酬递减为主调整为以规模报酬递增为主。我国各省区市农业生产效率以0.9的效率值为临界点,按照纯技术效率和规模效率来划分可分为四种类型,即“双高型”、“高低型”、“低高型”和“双低型”。
上述结论给我们的启示主要有如下两点。第一，由于环境和随机因素确实对农业生产效率产生了显著影响，而随机因素是不可控因素,因而控制环境因素是提高农业生产效率的必然选择之一。根据对五种环境影响因素的分析，当前首先要做的是继续城市化的有序进行，其次是大力发展农村教育，提高农村劳动力受教育水平，充分发挥城市化和农村劳动力受教育程度对农业生产效率的促进作用。另外，农民收入和财政支农对农业生产效率产生负向影响并非意味着要降低农民收入及减少财政支农,农民增收是“三农”建设的主题之一，在保
证农民增收的前提下，为改变或弱化当前农民收入水平对农业生产效率的负向影响，应该加强对农民的引导，拓宽其有效投资渠道，使其实现收入的有效配置而非盲目投资。对于财政支农，当前我国财政支农支出总体水平并不高，然而财政支农并没有如预期促进农业生产效率的，反而导致了农业生产投入的浪费，因此，应当改进财政支农支出的项目组合，尽量减少农村公共品供给系统的效率损失，同时改善农村公共品供求的外部条件，促使财政支农促进农业生产效率的提升。第二，我国各省市的农业生产效率特征并不一致，各地应该结合自身效率的不足进行变革，而不应该盲目地按照某种既定的模式来发展农业。有的省市主要是因为纯技术效率较低而导致农业生产的无效率,如安徽、云南等9个省市，这些地区主要是由于管理方面存在的不足而导致技术效率并不理想，因此必须加强管理创新及制度变革，引进新的管理理念与方法，建立新的制度体系，以确保农业生产持续健康的发展。另一部分省市农业生产效率较低的主要原因是规模效率不足，如青海和西藏等省区市，这些地区当前更为迫切的任务是扩大现有农业生产规模，提升整体农业规模效益；应该促进农业规模化、集约化经营，建设现代农业，使农业生产由分散转向规模、由无序转向规范、由粗放转向高效发展。此外，对于山西、陕西等纯技术效率和规模效率均较低的8个省市，则应该同时从管理水平的提升及农业生产规模的扩大两方面入手进行变革，其任务也更为艰巨。剩余的11个省市纯技术效率及规模效率均比较理想，但这些省市的农业发展也不能放松，应该在当前较好的基础上继续深化改革，在管理上全
面创新以谋求新的突破；同时应该继续加强农业规模化、集约化、产业化经营，以获取更好的规模效益。
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