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。
参考文献：
[1]魏后凯. 中国农业发展的结构性矛盾及其政策转型[J]. 中国农村经济，2017（5）：2-16.
[2]姜长云，杜志雄. 关于推进农业供给侧机构性改革的思考[J]. 南京农业大学学报（社会科学版），2017（1）：1-9.
[3]万宝瑞. 实现农业科技创新的关键要抓好五大转变[J]. 农业经济问题，2012（10）：4-7.
[4]陈锡文. 加快推进农业供给侧结构性改革促进我国农业转型升级[J]. 农村工作通讯，2016（24）：5-6.
[5]张红宇. 中国农业现代化经营体系的制度特征与发展取向[J]. 中国农村经济，2018（1）：23-32.
[6]陈萌山. 加快体制创新提升农业科技对现代农业发展的支撑能力[J]. 农业经济问题，2014（10）：4-6.[HJ1.4mm]
[7]吉生保，席艷玲，赵祥. 中国农业上市公司绩效评价[J]. 农业技术经济，2012（3）：114-127.
[8]孟令杰，丁竹. 基于DEA的农业上市公司效率分析[J]. 南京农业大学学报（社会科学版），2005，5（2）：39-43.
[9]刘晓云，应瑞瑶，李明. 新业务、多元化与公司绩效——基于农业上市公司与非农业上市公司的比较[J]. 中国农村经济，2013（6）：60-73.
[10]卫龙宝，方师乐，吴建，等. 中国农业上市公司多元化经营与企业绩效[J]. 农业经济问题，2017（12）：62-71.
[11]李宪印，刘忠花，于婷. 中国生态农业上市公司技术效率测度及政策研究——基于面板数据的实证分析[J]. 中国软科学，2016（7）：162-171.
[12]季凯文，孔凡斌. 中国生物农业上市公司技术效率测度及提升路径——基于三阶段DEA模型的分析[J]. 中国农村经济，2014（8）：42-57.