山东农业科学２０１５，４７（４）：１４８～１５３ ＤＯＩ：１０．１４０８３／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—４９４２．２０１５．０４．０３６ Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ 基于ＤＥＡ—Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ模型的我国农村水利项目 投入产出效率及区域差异分析 沈滢俐 （河海大学商学院，江苏南京２１１１００） 摘要：首先运用ＤＥＡ—Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数方法对２０１０～２０１２年我国３１个地区的农村水利项目投入产出 效率的动态变化及地域差异进行分析，然后利用ＳＰＳＳ聚类分析进一步对区域差异进行研究。结果发现， ２０１０—２０１２年我国农村水利项目的全要素生产率（ＴＦＰ）指数的年均下降率为２．９％，呈略微下降的特征；各 地区的ＴＦＰ指数有增有减，存在显著地域差异，东部地区平均ＴＦＰ指数增长最快，中西部地区平均ＴＦＰ指数 不增反退；技术效率低下是导致近年来我国多地区ＴＦＰ指数下降的主要因素；东部地区拥有良好的先天优势 和长期的财政支持，技术创新水平的高低导致其发展水平不一；西部地区受益于的大力支持，水利项目发 展良好。总之，我国农村水利项目投入产出效率存在显著区域差异，应因地、因时制宜地制定农村水利开发规 划，提高资源配置效率和资金使用效率。 关键词：农村水利项目；ＤＥＡ—Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数；投入产出效率；聚类分析；区域差异 中图分类号：ｓ２７＋０２１２．７ 文献标识号：Ａ 文章编号：１００１—４９４２（２０１５）０４－０１４８—０６ Ｉｎｐｕｔ ａｎｄ Ｏｕｔｐｕｔ Ｅｆｉｃｉｆｅｎｃｙ ａｎｄ Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｄｉｆｅｒｅｎｃｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｒｕｒａｌ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＤＥＡ——Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ Ｍｏｄｅｌ Ｓｈｅｎ Ｙｉｎｇｌｉ （Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｓｃｈｏｏｌ，Ｈｏｈａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１ １ １００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ａｎｄ ｏｕｔｐｕｔ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｒｕｒａｌ ｗａｔｅｒ ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ ｐｒｏｊｅｃｔｓ ｉｎ ３ １ ｒｅｇｉｏｎｓ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｆｒｏｍ ２０１０ ｔｏ ２０１２ ｗｅｒｅ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＤＥＡ—Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ ｉｎｄｅｘ，ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｄｙｎａｍｉｃ ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｄｉｆｆｅｒ－ ｅｎｃｅｓ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｆｉｒｓｔｌｙ；ｔｈｅｎ ｔｈｅ ＳＰＳＳ ｃｌｕｓｔｅｒ ａｎａｌｙｓｉｓ ｗａｓ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ ｔｏ ｆｕｒｔｈｅｒ ｓｔｕｄｙ ｔｈｅｉｒ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｄｉｆｆｅｒ— ｅｎｃｅｓ．Ｔｈｅ ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｄｒａｗｎ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ．Ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｔｏｔａｌ ｆａｃｔｏｒ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎｄｅｘｅｓ（ＴＦＰ） ｏｆ ｕｒｒａｌ ｗａｔｅｒ ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ ｐｒｏｊｅｃｔ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｂｙ ２．９％ｐｅｒ ａｎｎｕｍ ｓｈｏｗｉｎｇ ａ ｆｅａｔｕｒｅ ｏｆ ｓｌｉｇｈｔｌｙ ｄｏｗｎｗａｒｄ．Ｔｈｅ ＴＦＰ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｒｅｇｉｏｎｓ ｗａｓ ｓｉｇｎｉｉｃａｎｔｌｙ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ．Ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ＴＦＰ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ｅａｓｔｅｒｎ ｆｒｅｇｉｏｎ ｇｒｅｗ ｆａｓｔｅｒ，ｗｈｉｌｅ ｔｈａｔ ｏｆ ｔｈｅ ｃｅｎｔｒａｌ ａｎｄ ｗｅｓｔｅｒｎ ｒｅｇｉｏｎｓ ｄｉｄ ｎｏｔ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｂｕｔ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ．Ｔｈｅ ｌｏｗｅｒ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｗａｓ ｔｈｅ ｄｏｍｉｎａｎｔ ｆａｃｔｏｒ ｄｒｉｖｉｎｇ ｔｈｅ ＴＦＰ ｉｎｄｅｘ ｋｅｅｐｉｎｇ ｄｏｗｎ ｉｎ ｒｅｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ．Ｆｏｒ ｅａｓｔ— ｅ／Ｔｌ ｒｅｇｉｏｎ ｐｏｓｓｅｓｓｉｎｇ ｇｏｏｄ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙ ａｎｄ ｌｏｎｇ—ｔｅｒｍ ｆｉｎａｎｃｉａｌ ｓｕｐｐｏｒｔ，ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ ｄｅｃｉｄｅｄ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ．Ｂｅｎｅｆｉｔ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｓｕｐｐｏｒｔ ｏｆ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ，ｔｈｅ ｒｕｒａｌ ｗａｔｅｒ ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ ｐｒｏｊｅｃｔｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｗｅｌｌ ｉｎ ｗｅｓｔｅｒｎ ｒｅｇｉｏｎ．Ｉｎ ａ ｗｏｒｄ，ｔｈｅｒｅ ｗｅｒｅ ｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｄｉｆｆｅｒ－ ｅｎｃｅｓ ｉｎ ｅｆｉｃｉｆｅｎｃｙ ｏｆ ｉｎｐｕｔ ａｎｄ ｏｕｔｐｕｔ ｏｆ ｕｒａｌｒ ｗａｔｅｒ ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ ｐｒｏｊｅｃｔｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ，ＳＯ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｏｆ ｒｕｒａｌ ｗａｔｅｒ ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ ｓｈｏｕｌｄ ｂｅ ｍａｄｅ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ １ｏｅａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｔｉｍｅ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ 收稿日期：２０１５—０１—０５ 基金项目：高校基本科研业务费项目“水资源开发利用对生态及社会影响的经济损益理论与应用研究”（２０１３Ｂ１３８１４） 作者简介：沈滢俐（１９９１一），女，江苏无锡人，在读硕士研究生，研究方向为财务会计理论与应用、金融工程。Ｅ—ｍａｉｌ：５４７４７３７１９＠ ｑｑ・ｃｏｎ 第４期 沈滢俐：基于ＤＥＡ—Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ模型的我国农村水利项目投入产出效率及区域差异分析 １４９ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ ｓｅｒｖｉｃｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｆｕｎｄｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ Ｒｕｒａｌ ｗａｔｅｒ ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ ｐｒｏｊｅｃｔ；ＤＥＡ—Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ ｉｎｄｅｘ；Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｉｎｐｕｔ ａｎｄ ｏｕｔｐｕｔ； Ｃｌｕｓｔｅｒ ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｒｅｇｉｏｎａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ 水利建设是农业发展的基础。目前，我国农 村水利项目普遍存在建设滞后、效益衰减、效率低 素生产率指数，发现全要素生产率增长主要来源 于技术效率和技术进步的双重推动。国内外学者 下等问题，因此，研究农村水利项目投入产出效 率，优化资源配置，缓解供需矛盾，对实现农业、经 的研究成果因采用方法与选取角度的不同而略有 差异，但对水利项目投入产出效率的测算具有一 济、社会的全面可持续发展具有重要意义。 计量效率的两种主要方法是非参数规划和参 数回归，数据包络分析（ＤＥＡ）和基于ＤＥＡ的 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数法都是非参数法。ＤＥＡ法具有不 受输入、输出数据量影响，直接通过产出与投人间 的加权和之比计算决策单元（ＤＭＵ）的投入产出 效率等特点，适用于评价多投入、多产出的若干 ＤＭＵ的相对效率。农村水利项目投入产出效率 的评价就是多投人、多产出的问题，适合使用 ＤＥＡ法。近年来国内外学者已对水利项目的运 行机制、产权制度、供给、管理等问题做了大 量研究，但从投入产出角度进行效率研究的尚不 多见。 数据包络分析是由著名的美国运筹学家 Ｃｈａｒｎｅｓ等…首先提出的一种评价多种投入和产 出综合效率问题的有效方法；Ｔｓｕｋｕｉ等 则开创 了将投人产出模型运用于水利分析的先河。近年 来我国学者用ＤＥＡ法也做了不少研究，陈洪转等 （２００９） 以广东省２１个市为研究对象，基于群 决策ＤＥＡ模型研究了农村水利项目的投入产出 效果。宋清等（２０１１） 使用ＤＥＡ法对２００３～ ２００８年京津沪的农村基础设施投资效率进行了 研究，并提出通过加大多元化投资力度、优化投资 结构、严格规范投资管理等措施来提高农村基础 设施投资效率。钱文蜻等（２０１１） 基于投入导 向的ＤＥＡ模型，以水资源、资本和劳动力为投入， ＧＤＰ为产出，得出：水资源利用效率总体呈先降 后升的趋势，东部效率最高，西部最低。此外，部 分学者则利用ＤＥＡ和Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数法来研究农 业生产技术效率和资源配置效率。如庞英等 （２００８） 基于动态Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数分析了粮食生 产资源配置效率及其时空特征、变化态势以及主 要制约因素。周利平等（２０１４） 运用ＤＥＡ— Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数法计算了２００９～２０１ １年江西省１９ 个地区小型农田水利重点县建设技术效率和全要 定参考价值。 本文选用我国３１个省、市、自治区２０１０～ ２０１２年的面板数据，首先利用ＤＥＡ—Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数法对农村水利项目投人产出效率动态变化及 地区差异进行分析，然后利用ＳＰＳＳ聚类分析进一 步对地区差异进行划分，以期对中国水利项目的 投入产出效率进行更准确地评估，而且这有利于 提高地区水利项目经济、社会和环境的综合效益， 为和项目决策部门提供决策依据。 １ 研究方法 １．１ Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数模型 Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数是２０世界５０年代由瑞典经 济学家Ｓｔｅｎ Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ提出的，Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ生产率 指数则是Ｃａｖｅｓ等在扩展Ｓｔｅｎ Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ思想基 础上于１９８２年首先引入的，并由Ｆａｒｅ等进一步 发展演化而来。该方法可将全要素生产率变化分 解成技术进步率变化、纯技术效率变化、规模效率 变化等，可以让我们更好地了解生产率的构成。 Ｆａｒｅ等于１９８９年采用几何平均值构造了从ｔ期 到ｔ＋１期的规模效率不变ＣＲＳ（假定生产前沿面 不发生移动，即经济活动均是在最优的规模报酬 下进行的）的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ生产率指数公式（１）： Ｍ０（ｘｔ，Ｙｔ，Ｘ…，Ｙｔ＋１）＝ ［【 Ｄｏ （ｘ ，）Ｙ × ｔＤ （ｘ ，Ｙｔ） Ｊ］ （１） 式中：Ｄ （Ｘ ，Ｙ ）和Ｄ （ｘ ＋ ，Ｙ…）指以ｔ期技术为 参考技术，ｔ期和ｔ＋１期决策单元的距离函数； Ｄｏ¨（ｘ ＋ ，Ｙ…）和Ｄ “（ｘ ，Ｙ ）指以ｔ＋１期技术 为参考技术，ｔ＋１期和ｔ期决策单元的距离函数； ＿ｌＬ１０ Ｘｔ，Ｙｔ， 测量了ｔ＋１期生产点距离前沿面 的相对距离的变化情况， 测量了ｔ Ｕｏ Ｌｘｔ，Ｙｔ 期生产点距离前沿面的相对距离的变化情况；如 １５０ 山东农业科学 第４７卷 果Ｍ。小于１，表明从ｔ期到ｔ＋１期的增长率为 负，反之为正。 通过进一步的研究，Ｆａｒｅ等 又于１９９４年在 动）的假设下，将Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ生产率指数分解为技 术效率变化（ｅｆｆｃｈ）和技术进步变化（ｔｅｃｈｃｈ）两部 分，其中技术效率变化又可进一步分解为纯技术 效率变化（ｐｅｃｈ）和规模效率变化（ｓｅｃｈ）。构建基 规模效率可变（ＶＲＳ，即经济活动是规模报酬可变 的，生产前沿面会随着时间的变化发生相对移 于ＤＥＡ的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数计算公式（２）： 坐 ２， 兰！！ ＤＩ￣ｔ（ ）Ｄｔ 丽ｘｔ，Ｙｔ） ］×【 × 】士 式中，Ｄ：（ｘ ，Ｙ ）表示第ｉ个决策单元从ｔ期到ｔ＋ １期的距离函数；等号右边第一项表示生产点和 各自距离生产前沿面的相对距离的比率，第二项 表示两对距离函数各自比值的比率；如果Ｍ；（ｘ ， Ｙ ，ｘ…，Ｙ ＋１）＞１，即ＴＦＰ＞ｌ，则表示生产资源配 置效率水平提高，反之则相反。当ｐｅｃｈ、ｓｅｃｈ、 ｔｅｃｈｃｈ中任何一个的变化比率大于１时，表明其 是生产资源配置效率提高的动因，反之则是导致 生产资源配置效率降低的根源。 １．２聚类分析 使用ＳＰＳＳ的系统聚类法进行聚类分析，其基 本原理：将一定数量的样本或指标各看成一类，然 后将样本间亲疏程度最高的两类进行合并；考虑 合并后的类与其他类之间的亲疏程度，再进行合 并；重复该过程，直到将所有样本合并为一类。 因聚类公式较为复杂，此处不再单独列出。 ２数据来源及指标选取 选用２０１０—２０１２年我国３１个省、市、自治区 （不含港、澳、台）农村水利项目的各项数据。数 据来源于《中国水利统计年鉴》（２０１１—２０１３） Ｊ 和《中国农村统计年鉴》（２０１１—２０１３）¨…。 由于农村水利项目是一个涉及经济发展、生 态安全及社会稳定的复杂系统工程，因此，对农村 水利项目的效率评价需要构建一个兼顾经济、生 态、社会的综合评价体系。首先，反映农村水利项 目投入的指标主要为资金投入和劳动力投入，因 此，引用《中国水利统计年鉴》中的水利项目建设 投资额和水利技术工人数作为投人指标；其次，在 产出指标方面，将农村水利项目引起的总效益分 为经济效益、生态效益和社会效益，引入《中国农 村统计年鉴》中的农林牧渔总产值增幅、农村居 民人均纯收入、农村水电年发电量、农田有效灌溉 面积、除涝面积、保护耕地面积、水土流失治理面 积、农村饮水安全人口和农村恩格尔系数共９个 指标作为反映农村水利项目产出的指标。具体指 标体系见表１。 表１ 农村水利项目投入产出指标体系 指标分类 具体指标 ３ 实证检验 利用Ｄｅａｐ ２．１软件，运用基于ＤＥＡ的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数模型对２０１０～２０１２年的面板数据进行分解， 分析技术创新效率的变化动态；然后利用ＳＰＳＳ软 件进行聚类分析，进一步研究农村水利项目投入 产出效率的区域差异。 ３．１ 基于Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数的动态分析 ３．１．１ 分年的全要素生产率变化指数及其分解 从全国总体水平来看（见表２），２０１０～２０１２年 全要素生产率变化指数值都小于１．０００，平均下 降２．９％，这说明农村水利项目建设效率仍有待 优化。从技术效率变化指数可知，均值下降 ２．２％，其中纯技术效率变化下降１．４％，规模效 率变化下降０．８％；但２０１２年的增长率为６．３％， 进一步分解，发现纯技术效率增长率为０．９％，而 规模效率增长率为５．３％，两者都有小幅提高，说 明各地区正在充分利用现有的先进技术，优化资 源配置，加大投入以期达到相应的规模效应。从 技术进步角度来看，２０１１—２０１２年技术进步变化 第４期 沈滢俐：基于ＤＥＡ—Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ模型的我国农村水利项目投入产出效率及区域差异分析 １５１ 略有下降，使得２０１０～２０１２年技术进步变化指数 平均下降０．７％。总体来看，２０１０～２０１２年技术 效率变化指数下降对全要素生产率变化指数下降 的贡献率达７５．８６％，表明农村水利项目投入产 出效率的提高主要依靠技术效率的升级，尤其是 纯技术效率的提升。 表２ ２０１０～２０１２年全国农村水利项目 分年Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数及其分解 年份 技 茬率技 茬步 蓦 规篓 率拿 ２０１０～２０１１ ０．８９９ １．０７３ ０．９６２ ０．９３４ ０．９６５ ２０１１～２０１２ １．Ｏ６３ ０．９２０ １．ｏｏ９ １．０５３ ０．９７８ 均值０．９７８ ０．９９３ ０．９８６ ０．９９２ ０．９７１ ３．１．２分地区的全要素生产率变化指数及其分 解由表３可见，各地区的全要素生产率变化指 数在２０１０—２０１２年间有增有减，增长最快的是广 西，达４９．３％，主要是技术效率变化的贡献；下降 最多的是湖北，为３３．８％，主要由其纯技术效率 变化过低引起，说明湖北还需进一步加大生产要 素之间的调整，优化投入结构，提高技术水平。 从地域分布来看，东部地区的技术效率变化 指数和技术进步变化指数平均水平都大于１，使 得其全要素生产率变化指数平均增长７．８％；其 中，技术效率变化指数的增长是导致东部地区全要 素生产率变化指数增长的主要因素，而纯技术效率 变化指数与规模效率变化指数对技术效率变化指 数的影响大致相当。中西部地区的技术效率变化 指数和技术进步变化指数均下降，导致其平均全要 素生产率变化指数分别下降９．６％和４．０％。 各省份间，东部地区的广西全要素生产率变 化指数增长最快，为４９．３％，其中纯技术效率变 化指数贡献了５２．３３％，技术进步变化指数贡献 了３７．７３％；其次为中部地区的吉林，其全要素生 产率变化指数增长率达到４６．５％，其中技术进步 变化指数贡献了９８．９２％。而全要素生产率变化 指数下降较多的省份均分布在中西部地区，但使 其下降的原因各有不同，如湖北和陕西主要源于 纯技术效率变化指数较低，而河南则主要是因为 规模效率变化指数较低。 可见，我国农村水利项目全要素生产率变化 指数存在显著的地域差异。整体上来说，东部地 区凭借良好的地理位置、较高的经济发展水平和 表３ ２０１０—２０１２年各地区Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数 及其分解 一系列财政支持，农村水利项目发展较快，效 率较高；而随着“西部大开发”的逐步推进，国家 对西部地区的发展越来越重视，逐渐加强了对西 部地区水利工程项目的支持力度和相应管理措 施，表现出西部地区的全要素生产率变化指数优 于中部地区。但是，农村水利项目投入高的省份 不一定具有较高的支出效率，而农村水利项目投 入低的省份，其支出效率也不一定就低。 计算各地区Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数及其分解指标的 离散系数，进一步分析农村水利项目投入产出效 ｌ５２ 山东农业科学 第４７卷 率的区域差异，结果如表４所示。从全国来看，各 指标离散系数相当大，说明地区间差异非常大。 东部地区的技术进步变化离散系数最小，说明东 部地区各省（市）的技术创新水平大致相当。政 府对东部地区长期的投入，使得东部地区各省 （市）打下良好的发展基础，拥有先进的技术、一 流的管理程序和顶尖的人才。中部地区技术效率 变化、纯技术效率变化、规模效率变化、全要素生 产率变化的离散系数最大，说明中部地区各省 （市）间技术投人、管理水平、财政支出水平差异 很大，表现出有的省（市）全要素生产率变化指数 增长，而有的则下降。西部地区技术效率变化、纯 技术效率变化、规模效率变化、全要素生产率变化 的离散系数均最小，说明西部地区各省（市）的投 入水平大致相当。 表４ ２０１０～２０１２年各地区Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数 及其分解离散系数 ３．２聚类分析 为更进一步分析农村水利项目投入产出效率 的区域差异，运用ＳＰＳＳ软件对Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数及 其分解的各类指数进行系统聚类，得到图１树状 图，经３次划分后得到如下８类，将各类按全要素 生产率变化指数的大小进行降序排列，得表５。 第一类：吉林，该地区各项变量都呈增长特 征，全要素生产率变化指数最大，全要素生产率增 长主要由技术进步变化引起。说明吉林作为农业 大省，有一定的技术储备和良好的投资基础。 第二类：广西、天津，该类地区全要素生产率 变化指数增幅较大，技术效率变化、技术进步变 化、纯技术效率变化都呈增长特征，规模效率变化 不大，说明该地区基础不错，但是规模效应水平有 待提升。 第三类：湖北、陕西，该类地区全要素生产率 变化指数下降，各项变量都呈降低特征，全要素生 产率下降主要由纯技术效率变化引起，说明该地 区的技术水平有待加强。 第四类：河南、湖南，该类地区全要素生产率 变化指数下降，纯技术效率变化ＤＥＡ有效，其余 各项变量都呈降低特征。说明其技术创新能力有 待加强，生产尚未达到规模效应。 第五类：广东，该地区纯技术效率变化ＤＥＡ有 效，规模效率的增长导致了技术效率变化增长，技术 进步变化下降，但最终全要素生产率仍是增长的。 第六类：河北，该地区纯技术效率变化ＤＥＡ 有效，规模效率的增长导致了技术效率变化增长， 技术进步变化明显下降，但最终全要素生产率整 体增幅不大。 第七类：宁夏、四川、、青海、山东、内蒙 古、江西、江苏、黑龙江、安徽、海南、辽宁、甘肃、山 西，该类地区技术效率变化基本上ＤＥＡ有效，技 术进步变化的下降导致了全要素生产率下降。 第八类：其他地区，该类地区纯技术效率变化 ＤＥＡ有效，规模效率变化基本ＤＥＡ有效，所以技 术效率变化基本ＤＥＡ有效，技术进步变化的增长 ｎ ＿ｈ浙贵云北福重新詈江州怔ｊ导致了全要素生产率的增长。 第一、二、五、六、八类区域全要素生产率呈现 增长特征，各项指数基本都有所增长或降幅不大， 说明这几类地区的农村水利项目投入产出模式较 合理，可继续保持目前的投入产出水平，但需保持 全面可持续发展，保持先进性。而第三、四、七类 区域全要素生产率呈现下降特征，各项指数基本 上都有所下降，说明此类地区需要加大投资力度， 达到规模效应，同时提高资源的配置效率，增加技 术储备，从而提高水利项目的综合效率。 Ｒｅｓｃａｌｅｄ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｃｌｕｓｔｅｒ Ｃｏｍｂｉｎｅ Ｅ 一 一 一 ．Ｊ－＿＿ 一 Ｊ －４－ －Ｉ ４－ Ｊ －｜ ．｜ 一 １ －｜ Ｉ — Ｉ 一 Ｉ Ｊ Ｉ ＩＩ Ｉ Ｊ － －Ｉ Ｉ 图１聚类分析树状图 尿建庆疆第４期 表５ 沈滢俐：基于ＤＥＡ—Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ模型的我国农村水利项目投入产出效率及区域差异分析 第第第第第第第第 一二五八六七四三 各类型相关指标均值 类类类类类类类类 １５３ 的激励与导向作用，吸引社会资源。 （２）各地应当提高农村水利项目管理水平和 技术效率技术进步纯技术效规模效率全摹素生 变化 ＿二Ｌ Ｌ Ｌ Ｌ 变化 率变化 变化 产率变化 ∞ ３ ６ ５ ２ ６ ４ ６ ５ ｍ 加 Ｌ ０ ６ ４ ９ Ｏ ＂ ：兮 ７ ７ ７ ∞％ Ｌ Ｌ 耋｝ 咖嘟咖 ｍ Ｌ Ｌ １ ５ ５，∞ｇ｝ 叭Ｂ ‘‘ｕ，，‘ｕ ４ ４结论与建议 ４ Ｌ Ｌ ４ １ ０ ０ ９ ７ ６ 本研究利用ＤＥＡ—Ｍａｌ：合∞舛 ¨ ｍｑｕｉｓｔ指数和聚类分 析对我国３１个省、市、自治区的农村水利项目建 设效率进行了分析，得到如下结论： （１）从总体上看，我国农村水利项目的全要 素生产率变化指数呈下降特征，主要是由于技术 效率变化较低，而技术效率变化较低又主要源于 纯技术效率变化的下降。 （２）我国农村水利项目的全要素生产率变化 呈现明显的区域差异，只有东部地区有较快增长， 其中技术效率变化的增长贡献了７３．０８％，说明 东部地区前期的各种水利和财政投入开始逐 步发挥效益，其技术水平和管理水平都达到一定 规模。 （３）东部地区良好的地理位置、高速稳定的 经济发展水平和长期一系列财政支持，使得 各省份农村水利项目各项投入水平相当，但是并 非取得一致产出水平，这主要是由技术创新水平 高低引起的。随着我国对西部开发的支持， 西部地区的水利项目发展状况优于中部地区，但 仍缺乏优秀的管理人才，缺少先进的技术，技术创 新能力也有待改善。 （４）东部地区也有全要素生产率缓慢下降的 地区，而中西部地区也不乏全要素生产率快速增 长的地区，如吉林。故而进行水利建设时应因地、 因时制宜地制定农村水利开发规划，根据实际情 况把资金投入到对农村经济增长贡献最大的农村 水利项目建设中去，提高资金使用效率。 上述问题主要是由农村水利项目投入规模和 产出结构不合理导致的，据此提出如下建议： （１）我国应当发挥对农村水利项目开发 技术效率，而不是过分地追求大规模，导致投入冗 余，造成投入产出不平衡。 （３）各地区要因地制宜地制定农村发展战 略，根据各自的自然条件、地理面貌、经济发展水 平，把资源投入到对经济增长最大的项目中去，以 提高资金利用水平和资源配置效率。 （４）建立农村水利科研专项基金，切实提高 水利行业的科技水平，促进农村水利事业发展实 现科学的规划。 （５）合理调节东中西部农村水利项目投入力 度，优化规模，合理配置资源。应根据不同地区农 业水利投资效率的有效性及发展速度的相对快慢 程度，明确改进方向及对各地区农业水利的投资 方向和发展重点。 （６）优化产出结构，加强生态效益和社会效 益，全面促进新农村发展进程。 参考文献： ［１］ Ｃｈａｒｎｅｓ Ａ，Ｃｏｐｐｅｒ Ｗ Ｗ，Ｒｈｏｄｅｓ Ｅ．Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇ ｕｎｉｔｓ［Ｊ］．Ｅｕｒ．Ｊ．Ｏｐｅｒ．Ｒｅｓ．，１９７８，２ （６）：４２９—４４４． ［２］Ｔｓｕｋｕｉ Ｊ，Ｍｕｒａｋａｍｉ Ｙ．Ｔｕｒｎｐｉｋｅ ｏｐｔｉｍａｌｉｔｙ ｉｎ ｉｎｐｕｔ—ｏｕｔｐｕｔ ｓｙｓｔｅｍｓ：ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｐｌｎａｎｉｎｇ［Ｍ］．Ａｍｓｔｅｒｄａｍ： Ｎｏｒｔｈ—Ｈｏｌｌａｎｄ，１９７９． ［３］陈洪转，郑垂勇，张之艳．基于群决策ＤＥＡ的农村水利投 入产出研究［Ｊ］．河海大学学报：自然科学版，２００９，３７ （２）：２４５—２４８． ［４］宋清，胡雅杰，程源．京津沪农村基础设施投资效率比较研 究［Ｊ］．中国科技论坛，２０１１（１０）：１４３—１４９． ［５］ 钱文蜻，贺灿飞．中国水资源利用效率区域差异及影响因 素研究［Ｊ］．中国人口・资源与环境，２０１１，２１（２）：５４—６０． ［６］ 庞英，李树超，周蕾．中国粮食生产资源配置效率及其区域 差异——基于动态Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数的经验［Ｊ］．经济地理， ２００８，２８（１）：１１３一ｌ１７． ［７］ 周利平，翁贞林，苏红，等．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［Ｊ］．软科学，２０１４，２８ （６）：１３６—１３９． ［８］ Ｆａｒｅ Ｒ，Ｇｒｏｓｓｋｏｐｆ Ｓ，Ｎｏｒｒｉｓ Ｍ．Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ ｇｒｏｗｔｈ，ｔｅｃｈｎｉｃａｌ ｐｒｏｇｒｅｓｓａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｃｈａｎｇｅ ｉｎ ｉｎｄｕｓｔｉｒａｌｉｚｅｄ ｃｏｕｎｔｉｒｅｓ［Ｊ］． Ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｒｅｖｉｅｗ，１９９４，８４（１）：６６—８３． ［９］ 中华人民共和国水利部．中国水利统计年鉴［Ｍ］．北京：中 国水利水电出版社，２０１１—２０１３． ［１Ｏ］国家统计局农村社会经济调查司．中国农村统计年鉴［Ｍ］． 北京：中国统计出版社，２０１１—２０１３．
