基于农业可持续发展视角的中国农业上市公司效率研究

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摘要：基于农业可持续发展视角，以科技创新作为切入点，选取了29家中国农业上市公司作为样本，利用2012—2016年的面板数据，运用DEA与SFA相结合的三阶段DEA模型，对剔除环境因素和随机误差影响前后的效率进行测度与分析。研究结果表明，环境变量对农业上市公司效率影响显著，农业可持续发展与农业上市公司效率相互促进。最后为中国农业上市公司效率提升提出了几点建议：建立一体化产业链布局，加强资源配置效率与管理水平;创新经营模式，促进企业规模化经营;注重科技创新，将农业可持续发展作为企业发展的前提与保障。

关键词：农业上市公司;效率研究;农业可持续发展;三阶段DEA模型

中图分类号：F324 文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2019）08-0333-04

2017年中央“一号文件”指出，要促进农业农村发展由过度依赖资源消耗，向追求绿色生态可持续转变。根据农业部的数据，2012—2014年我国农作物病虫害防治农药年均使用量31.1万t，比2009—2011年增长9.2%，农药的过量使用，使土壤和水环境污染问题日益突出，大量有害物质的残留也带来了严重的安全隐患[1]。农业经济可持续发展的根基面临严重侵蚀，转变农业生产经营方式、提高农业效率迫在眉睫[2]。据科技部测算，2016年中国农业科技进步贡献率达到56.2%，比2012年提高1.7百分点。农业科技进步贡献率超过50%，标志着我国农业发展由过去主要依靠资源要素投入增加，逐步转变到主要依靠科技进步上来。中国农业发展进入全面转型升级的新阶段，农业科技创新是推动传统农业向现代农业转变的强大动力，是实现农业可持续发展的必然选择[3]。

中国发展现代农业，面临的最薄弱的环节是农业生产的组织化、社会化程度[4]，迫切需要新型经营主体和完整的经营体系来支撑。从全球农业发展经验和中国实践来看，农业企业在引领众多经营主体发展现代农业方面具有示范效应和导向性作用[5]。农业企业在农业科技成果转化过程处于主体地位，与市场联系更为紧密，具有更强的抗风险和参与竞争的能力[6]。近年来国外跨国公司进入我国农业产业链步伐加快，而我国农业企业“走出去”的规模和影响要小得多，我国农业产业组织的竞争力与发达国家之间差距悬殊[2]。在此背景下，本研究基于农业可持续发展视角，以29家中国农业上市公司作为样本，利用2012—2016的面板数据，对其效率进行测度与分析，为中国农业上市公司的发展提出建议。

1文献综述

对农业上市公司进行分析，探讨其如何提升效率和国际竞争力，对于转变经济增长方式，实现产业结构优化升级具有重要意义[7]。孟令杰等运用数据包络分析模型，对2002、2003年中国35家农业上市公司的综合效率进行分析，研究发现我国农业上市公司平均效率较低且公司之间效率值差距显著[8]。刘晓云等基于127家上市公司2004—2011年的面板数据，运用计量经济学模型，将农业上市公司与非农业上市公司的效率进行对比，研究表明农业上市公司扩展新业务和开展多元化经营有助于公司整体业务扩张和收入增长，还有利于促进农业老业主的平稳和发展[9]。卫龙宝等利用了58家农业上市公司2008—2013年的非均衡面板数据，运用三阶段最小二乘法，对于中国农业上市公司多元化经营与经营绩效的关系进行了实证分析，分析认为农业上市公司存在“多元化陷阱”，非农化与经营绩效之间呈显著的“U”形关系[10]。

已有的研究主要是基于传统的投入产出变量，对农业上市公司的效率进行测度。本研究基于农业可持续发展视角，选取与科技创新相关的投入产出变量，运用三阶段DEA模型，剔除环境因素和随机误差的影响，进行效率的测度与分析。探寻环境变量对中国农业上市公司效率的作用机制，将环境变量对农业可持续发展投入冗余的影响进行分析，总结综合技术效率、纯技术效率、规模效率的变化趋势，并提出中国农业上市公司效率提升的路径和建议。

2研究设计与数据说明

2.1研究方法

采用Fried等2002年提出的DEA与SFA模型相结合的三阶段DEA模型，可以剔除外部环境因素及随机误差的影响，使投入变量和产出变量更加具有一致性。第一阶段，基于原始投入产出变量的DEA分析，采用基于规模报酬可变假设的投入导向的BCC-DEA模型;第二阶段，应用SFA方法剔除环境因素和随机误差的影响;第三阶段，对调整后的投入产出变量进行DEA分析，由此得到各个决策单元的效率值即为剔除了环境因素、随机误差影响的效率值。

2.2样本来源

2012年，中国证券监督委员会修订了《上市公司行业分类指引》，对农业上市公司进行了新的分类，具体分为农业、林业、渔业、畜牧业、农林牧渔服务业五大类。本研究选取2012—2016年作为时间跨度，根据中国证券监督委员会公布的《上市公司行业分类结果》，剔除ST、*ST、PT公司以及关键数据缺失和异常的公司，选取了29家农业上市公司作为研究样本（表1）。本研究数据取自于各上市公司年报、锐思数据库（.cn），宏观经济数据来源于《中国统计年鉴》。

2.3变量选择

2.3.1产出变量本研究选取营业收入作为产出变量，营业收入是衡量一个企业运营能力的重要指标。

2.3.2投入变量投入变量分为传统的投入变量和基于农业可持续发展的投入变量。传统的投入变量为员工人数、固定资产2项。员工人数是指在单位中工作并由单位支付工资的各类人员，固定资产是公司经营活动得以实施的重要资产，这两者都是衡量企业资本投入的重要指标[11]。农业企业在發展科技创新，推进农业可持续发展过程中具有主导性作用。本研究农业可持续发展投入变量选取了无形资产和研发支出之和，无形资产是指企业拥有或者控制的没有实物形态的非货币性资产，包括专利权、品种使用权等可以为企业带来经济利益的项目，一定程度上代表企业已经具备的科技创新能力;研发支出是指企业用于科技创新的费用支出。研发竞争力强、环境友好型的产品和技术，是实现农业可持续发展的要求，无形资产和研发支出都代表企业在推动农业可持续发展上的投入，且研发支出在满足一定条件时可转化为无形资产，因此本研究选取无形资产和研发支出之和作为农业可持续发展投入变量。

2.3.3环境变量综合学者们的研究成果，本研究共选取5个环境变量，其中包括2个外部环境变量宏观经济波动、政府补贴率，3个内部环境变量股权集中度、股权制衡度和上市年限。宏观经济波动与农业的转型和发展有密切关系，本研究以国内生产总值GDP增长率作为宏观经济波动的反映;政府补贴对农业上市公司经营发展具有重要影响，本研究選取政府补贴与营业收入的比值作为指标进行考量;股权集中度是指全部股东因持股比例不同所表现出来的股权集中或分散的量化指标;股权制衡是实现股东之间相互制衡的公司决策运行机制;上市时间的长短也是影响农业上市公司效率的重要环境变量（表2）。

3测度结果分析

3.1第一阶段传统DEA模型分析

采用MaxDEA软件，基于投入导向的型BCC-DEA模型，运用原始的投入、产出数据，对29家中国农业上市公司2012—2016年的技术效率进行测度（表3）。29家公司的综合技术效率平均值为0.721 5，纯技术效率平均值为0.778 0，规模效率平均值为0.930 5。规模效率较集中的区间是（0.9，0.99），占比82.76%。根据第一阶段的结果来看，各样本公司规模效率值相近且均在较高水平，理论上表明大多数公司已经接近最优的生产规模。但实际上29家样本公司中，2016年营业收入最高值为91.63亿元，最低值为0.68亿元，各样本公司规模差异显著。可见第一阶段所得出的效率值不准确[CM（25]，因此运用第二阶段SFA模型分析，剔除环境变量和随机误差的影响非常有必要。

3.2第二阶段SFA模型分析

以第一阶段传统DEA模型估计的投入冗余变量作为被解释变量，以5个环境变量作为解释变量，采用Frontier 4.1软件包，基于随机前沿生产函数建立的多元线性回归模型，估算环境变量对投入冗余变量的影响（表4）。

3.2.1模型整体结果分析模型结果反映的是环境变量对各投入冗余变量的回归，估计系数为正，表示环境变量的增大将导致投入冗余变量的增加;估计系数为负，表示环境变量的增大有利于投入冗余变量的减少。由表4可知，主要环境变量通过了1%或5%的显著性检验，3个模型的LR单边检验均达到了1%的显著性水平，说明环境变量的选取较为合理，环境变量对中国农业上市公司投入冗余变量具有显著的影响。

3.2.2环境变量对农业可持续发展投入冗余的影响分析国内生产总值增长率对农业可持续发展投入冗余影响为正，2012—2016年来中国GDP平均增长率为7.3%，较快的增长有效推动了农业市场的迅猛发展，为提升竞争力，农业上市公司维持着对农业可持续发展的较高投入。但是科技创新是一个长期化、不断积累的过程，不会在短时间内取得显著成果。过剩的投入，造成了资源的浪费，制约了技术效率的提升。

政府补贴率对农业可持续发展投入冗余影响为负，政府补贴金额的增加将会促进农业上市公司更合理地安排和利用农业可持续发展的投入，更有效率地进行科技创新实践，提高企业的核心竞争力，促进技术效率的提升。

股权集中度对农业可持续发展投入冗余影响为负，股权制衡度对农业可持续发展投入冗余影响为正。这表明在保持适度的股权集中的情况下，建立合理的股权制衡机制，有利于农业上市公司效率的提升[12]。

上市年限对农业可持续发展投入冗余影响为正，随着公司上市年限的延长，公司发展趋于稳定，取得了一定的科研成果。较平稳的发展导致公司缺乏竞争意识，在科技创新的推动上出现了懈怠，使农业可持续发展投入的浪费程度提高，制约了技术效率的提升。

3.3第三阶段调整后的DEA模型分析

剔除环境因素和随机误差影响后，各公司效率值变动差异较大（表3）。综合技术效率平均值由0.721 5下降至 0.625 4，纯技术效率平均值由0.778 0上升至0.786 9，规模效率平均值由0.930 5下降至0.779 5，综合技术效率值下降的主要原因是规模效率值下降幅度较大， 环境变量对农业上市公司效率值影响显著。

3.3.1综合技术效率分析相对于调整前，有12家公司的综合技术效率值有所上升，占比41.38%;有17家公司的综合技术效率值有所下降，占比58.62%，其中万向德农、开创国际、中鲁B、中水渔业、福建金森等5家公司的下降值在0.3以上，综合技术效率值整体呈现下降趋势。

3.3.2纯技术效率分析相对于调整前，有15家公司的纯技术效率值有所上升，占比51.72%，其中罗牛山、大湖股份、神农基因等3家公司的上升值在0.2以上;有11家公司的纯技术效率值有所下降，占比37.93%，其中万向德农、开创国际、福建金森等3家公司下降值在0.2以上;有3家公司纯技术效率值不变，纯技术效率整体呈现上升趋势。

3.3.3规模效率分析相对于调整前，有7家公司的规模效率值有所上升，占比24.14%;有22家公司的规模效率值有所下降，占比75.86%，其中下降值在0.2以上的公司有14家。规模效率平均值由0.930 5下降至0.779 5，下降比例为16.23%，规模效率整体呈现明显下降趋势。

3.4效率改进分析

为综合考虑剔除环境因素和随机误差后的样本公司技术效率上的差异，选取0.9作为纯技术效率和规模效率的临界值，将29家公司分为4种类型，分布情况如表5所示。

第一类为纯技术效率与规模效率“双高”型，共有4家公司，这类公司达到了较理想的状态;第二类纯技术效率与规模效率“高低”型，共有7家公司，这类公司效率提升的路径是进行适度的规模扩张;第三类纯技术效率与规模效率“低高”型，共有4家公司，这类公司应注重资源配置效率，提升企业管理水平;第四类纯技术效率与规模效率“双低”型，共有14家公司，这类公司应在资源配置、管理水平和规模扩张上都进行提升。

4小结

本研究基于农业可持续发展视角，对中国农业上市公司的效率进行了测度与分析。研究表明中国农业上市公司的效率受环境变量影响显著，宏观经济的快速增长导致员工人数、固定资产、农业持续发展投入冗余均增加;政府补贴金额的增长导致固定资产投入冗余增加，员工人数、农业持续发展投入冗余减少;合理的股权集中度和股权制衡度，对企业技术效率提升有显著影响;上市年限的增长导致员工人数、农业可持续发展投入冗余增加，导致固定资产冗余减少。在此基础上，对农业上市公司的效率提升提出以下3点建议。

第一，建立一体化产业链布局，加强资源配置效率与管理水平。企业应加强资源配置效率和管理水平，合理分析当前农业发展趋势，将绿色生态可持续发展理念融入到企业的战略规划之中，建立一体化的产业链布局，对生产的每个环节做到精准掌控，将农业可持续发展的要求落实到每一个生产经营环节，构建具有示范作用的现代农业经营体系。

第二，创新经营模式，促进企业规模化经营。29家样本公司中，规模报酬为递增状态的占比72.41%，表明大多数企业未达到最有效的规模状态。企业应创新理念，采取多种方式并进的经营模式，拓宽经营渠道，进行适度的规模扩张。

第三，注重科技创新，将农业可持续发展作为企业发展的

前提与保障。企业应注重科技创新，加强对农业可持续发展投入的使用效率，着力研发竞争力强、环境友好型产品。打造企业的品牌优势，提升企业竞争力，促进企业技术效率的长效提升，达到绿色生态可持续发展的要求。

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