重庆市彭水县位于107°48-108°35E、28°57-29°50N之间，属于重庆市东南部，乌江下游. 境内西北高，东南低，“两山夹一槽”是其主要地貌特征. 全县总面积3 903 km²，辖3个街道，36个乡镇. 境内除苗族外，还居住着土家族、彝族等11个少数民族. 脱贫攻坚以来，彭水县按照“县有主导产业、乡有骨干产业、村有特色产业、户有增收产业、人有一技之长”的发展思路，因地制宜发展现代山地特色高效农业，每个贫困村均有1~2个稳定增收产业. 2016年至今，全县累计投入产业扶贫资金6.1亿元，建立了完善的扶贫产业体系，各村还实施了各项惠农政策帮扶措施，如组级公路建设、产业路建设、田间农业基础设施建设、乡村级联网路等，积极发展农业新型业态，推动农旅融合示范点的打造等. 8年间脱贫攻坚战、扶贫政策覆盖全县39个乡镇的所有村域，直至2020年2月22日全部通过国家级贫困县退出验收. 因此，研究彭水县农业产业效率对西南山区农业产业政策推广具有指导作用.

农业产业效率是土地资源综合利用程度的反映，可表现区域内土地资源及其所承载的资金、劳动力和土地投入与其所产生的社会、经济效益间的相互关系，能有效反映资源配置情况，体现土地资源价值的实现程度^[13-14]. 土地资源及所承载的资金、劳动力与所产生的经济效益反映种植业资源综合利用程度^[13-14]，由此，本文构建了投入-产出体系指标，农业产业综合技术效率由纯技术效率和规模效率的乘积来表示，规模报酬可变条件下的纯技术效率衡量生产领域中的2个方面，即技术更新速度的快慢程度以及技术推广的程度；规模效率首先判断其处于递增或递减的规模报酬区间，调整其生产规模，从而达到最佳状态^[15]. 农业生产的投入指标用土地、资本和劳动力投入的数量来表征^[16-17]. 鉴于数据的可获得性，用家庭发展农业生产所需要的耕地面积来表示土地的投入，用农田化肥使用量、种子等来表示资本的投入，用生产中的实际劳动人数来表示劳动力投入. 农业生产的产出指标用农作物产出的经济效益来表示. 本文所使用的数据有矢量数据和统计数据，矢量数据来源于BIGEMAP地图下载器，统计数据来源于彭水县农业农村委、县扶贫办、各乡镇部门以及2015年和2020年政府各部门的工作报告、年度总结相关资料等.

DEA模型可用于评价多个同类型决策单元(decision making unit，DMU)投入-产出的相对效率. 传统DEA模型存在DMU决策单元投入和产出水平都很低的情况下效率仍能达到1的不足，针对这种弊端，本文对此进行改进，构建出DMUj+1最优决策单元，通过考察每个DMU与DMUj+1最优决策单元的距离来判别农业产业相对效率. 设要评价n个DMU效率，x_j代表第j个DMU投入量，y_j代表第j个DMU产出量，引入虚拟最优决策单元DMUj+1={min(x_1j，x_2j，……，x_mj)，max(y_1j，y_2j，…，y_sj)}，效率值θ_j=1是唯一有效DMU单元，改进后DEA测算模型^[18]为：

式中：θ(0＜θ≤1)，为综合效率；λ^T为单位空间向量；ε为非阿基米德无穷小量；S^-(S-≥0)为松弛变量；S⁺(S⁺≥0)为剩余变量；s.t代表限制性条件；λ_j为第j个决策单元线性组合系数；x₀为第j个DMU输入向量；y₀为第j个DMU输出向量. 若θ=1，且S⁺=S^-=0，则DMU为DEA有效；若θ=1，且S⁺≠0，或S^-≠0时，则DMU为弱DEA有效；若θ＜1，则DMU为非DEA有效.

利用General G指数分析彭水县农业产业效率的冷热点全局特征，探测其空间关联结构模式；利用Getis-Ord G指数分析局部区域的冷点区和热点区. 公式如下^[19]：

式中：W_ij(d)为以距离规则定义的空间权重，研究单元空间范围相邻为1，不相邻为0；X_i和X_j是i区域和j区域的城市扩张强度. 在空间不集聚的假设下，G(d)的期望值(Expected General G) 为：E(d)=W/n(n-1)；在正态分布的条件下，G(d)的统计检验值为：$ Z(I)=G-E(G) / \sqrt{{Var}(G)}$. 当G(d)值高于E(d)值，且Z值显著时，检测区出现高值簇；当G(d)值低于E(d)值，且Z值显著时，检测区出现低值簇；当G(d)值趋近于E(d)值，检测区变量呈现出随机分布的特征.

彭水县2015年(政策实施初期)的农业产业效率为0.44，2020年(贫困县退出后)是0.56，退出后的效率比政策干预初期高出0.12，累计增长率为27.27%. 2020年贫困县退出后，39个乡镇中农业产业效率高于平均值的有18个，占总数的46.15%，71.79%的乡镇农业产业效率较2015年得到提升，12.82%的乡镇保持不变. 可见，脱贫攻坚5年以来，研究区农业产业效率对均值的贡献率较大，政策干预效果明显. 究其主要原因是彭水县因地制宜发展农业，健全农户利益联结机制，5年来产业培育覆盖了所有乡镇所有贫困村，基础设施建设水平不断提升，村组硬化率达到93%，产销机制不断健全，农户市场参与度越来越高，政策干预时间越长效果越好.

借助DEAP 2.1将各乡镇的农业产业效率分解为纯技术效率和规模效率的乘积^[20]，2015年和2020年研究区的平均规模效率为0.78，退出后的规模效率比政策干预初期高出0.14，其总体提升速度和综合技术效率基本一致，表明农业产业效率总体变化主要是由规模效率的变化引起的. 研究时段内研究区平均纯技术效率为0.67，从时间变化的趋势来看，纯技术效率各乡镇变化较为稳定，5年期间累计提升0.02，表明脱贫攻坚5年期间，政策干预力度大，投入多，产业扶贫成效好.

从纯技术效率来看，2015年和2020年纯技术效率均有效的乡镇有13个，其中仅一年有效的乡镇有5个，分别是万足镇、新田镇、润溪乡、朗溪乡、大垭乡，其平均值均在0.7以上. 其他各个乡镇均未出现纯技术效率有效的情况，说明这些乡镇技术推广不足，技术更新速度较慢，效果欠佳. 其中纯技术效率平均值在0.6以上的乡镇有保家镇、龙射镇、梅子垭乡、诸佛乡、鹿鸣乡.

从规模效率来看，2015年和2020年规模效率均有效的乡镇有4个，分别是靛水街道、桑柘镇、黄家镇和大同镇. 其中一年有效的乡镇有4个，分别是三义乡、大垭乡、新田镇和润溪乡，均为2020年规模效率有效，主要因为彭水县聚焦贫困乡镇，政府生产投入大，帮扶力度大，帮扶成效好. 其他各乡镇均未出现规模有效的情况，其中平均值在0.9以上的乡镇有12个，包括鹿角镇、普子镇、平安镇、太原乡、石盘乡、双龙乡、善感乡、芦塘乡、棣棠乡、石柳乡、岩东乡和诸佛乡；绍庆街道、高谷镇、连湖镇、万足镇、梅子垭乡、联合乡、乔梓乡、走马乡和鹿鸣镇平均值在0.6~0.9之间. 龙溪乡平均规模效率最低，为0.044.

从规模报酬阶段来看，汉葭街道、绍庆街道、高谷镇、保家镇、普子镇、龙射镇、连湖镇、鞍子镇、梅子垭乡、鹿鸣乡、乔梓乡、棣棠乡、岩东乡、联合乡、石盘乡和郁山镇16个乡镇2015年和2020年均处于规模报酬递减的阶段，说明生产规模偏大；万足镇、平安镇、长生镇、龙溪乡、太原乡、石柳乡、龙塘乡、芦塘乡、朗溪乡、善感乡、双龙乡和桐楼乡12个乡镇2015和2020年均处于规模报酬递增的阶段，说明生产规模偏小；靛水街道、桑柘镇、鹿角镇、黄家镇、新田镇、小厂乡、走马乡、润溪乡、三义乡和大垭乡均处于规模报酬不变阶段或者仅2015年处于规模报酬递减阶段，说明生产投入与产出较为匹配.

利用ArcGIS 10.2软件平台采用等间距法对2015年和2020年农业产业效率进行空间可视化表达. 从时间序列上来看，自精准扶贫政策实施以来，彭水县39个乡镇农业产业效率有不同程度的变化，72%的乡镇均出现不同程度的提升，效率小幅下降的有万足镇、双龙乡等6个乡镇. 主要原因是这些地区多为山区，位置偏远，且传统经济作物效益低，为提高经济效益与生态效益，土地用途调整为山地高效特色经果林，而经果林周期长，见效慢，出现滞后效应. 截至2020年，彭水县培育经济林2.37 hm²，带动农户9.2万户，其中贫困户占11.63%. 三义乡和大垭乡作为深度贫困乡镇，在脱贫攻坚政策实施初期，基础设施、水利灌溉、产业通道、种植技术等较为落后，5年来，政府部门聚焦贫困，派驻村工作队，对接帮扶集团，成立农业专业合作社，因地制宜发展农业，强化种植技术培训，目前这2个深度贫困乡对外通道通畅，行政村和村民小组通畅率均达到100%，全部通上“四好农村路”.

从空间分布来看，基本形成以高值区域为中心，逐渐向四周减弱的空间格局(图 1). 2015年高值区域与中高值区域主要分布在南部地区，尤以3个街道和东南部较为显著. 2020年高值区域与中高值区域主要分布仍然在南部地区，但范围扩大，增加了1个高值区域中心. 从行政区域来看，截至2020年，各乡镇农业产业效率高值区增加4个，低值区减少5个，其中三义乡由低值区转为高值区，大垭乡由中高值区转为高值区，农业产业效率提升效果显著.

等间距分类法可以得到各乡镇农业产业效率的空间分异规律，但无法具体描述各乡镇之间产业效率的空间关系，因此，本文使用General G指数和Getis-Ord G_i指数分析彭水县2015年和2020年各乡镇农业效率在空间上集聚的热点和冷点区域，更加细致地描述其在空间上的关联性，进一步探究农业产业效率的时空演化特点.

全局自相关反映整个研究区农业产业效率值的自相关程度. 研究区2015年General G指数未通过显著性检验，2020年显著性Z值通过5%的显著性检验，表明彭水县经过5年的脱贫攻坚政策帮扶后农业产业效率整体上互相影响，空间聚簇特征明显. 但全局自相关只能分析全域的聚集和相关程度，对局部空间关系不能进行具体的刻画，因此采用Getis-Ord G_i指数分析彭水县各乡镇之间的空间依赖性.

采用Getis-Ord G_i指数分析彭水各个乡镇2个时期农业产业效率的冷热点局部特征，将不同时期的研究单元Getis-Ord G_i值按照自然断裂法分为4类，从高到低依次命名为热点、次热点、次冷点和冷点，得到各乡镇产业效率空间扩展的冷热点分布图(图 2).

根据图 2可得：2015年和2020年各乡镇农业产业效率空间扩展的冷热点区分明显，热点、次热点区域面积大幅增加，与上述空间集聚特征基本吻合. ① 2015年热点区域有2个，分布在靛水街道—绍庆街道的县城周边和桐楼乡等东南部地区，以这2个热点地区为中心呈现“半包围”空间分布格局，次热点区域以三义乡为中心空间关联程度依次向南向西递减. ② 2020年以三义乡、连湖镇为中心的次热点区域转为热点区域，以此形成以县城为中心的西南部—以桐楼乡和诸佛乡为中心的东南部—以三义乡和连湖镇为中心的东北部区域的农业产业扶贫效率热点区域. ③ 2015年和2020年的冷热点分布图总体空间格局显示彭水县南部地区的空间关联性大于北部地区，主要因为南部地区有县城驻地，位于乌江下游，地势较为平缓，北部多山区海拔高，为“两山夹一槽”的地形地貌，贫困程度较深. 热点区域由2015年的5个乡镇增加至2020年的8个乡镇，次热点区域乡镇数量由2015年11个乡镇增加至15个，次冷点区域乡镇数量不变，但面积有所减少. ④绝大部分乡镇2015以来农业产业效率空间关联性均进一步加强，石盘乡和桑柘镇与周边乡镇关联性较2020年有所弱化，主要原因是这2个镇海拔较高，石盘乡石漠化又严重，为提升农业效益，提高产业增收效果，乡政府调整产业结构，发展山地高效农业，培育经济林，周期较长，见效慢. 而绝大部分地区效率提升明显主要得益于彭水县产业扶贫力度加大，扶贫效率大幅度提升，扶贫产业带动贫困户增收效果显著. 地理位置最为偏远的三义乡、大垭乡、连湖镇提升最为明显，三义乡和大垭乡2个深度贫困乡镇受惠于“靶向扶贫”措施，帮扶力度大、成效好.

本文利用数据包络分析(DEA)方法分析了彭水县农业产业效率时空变化情况，并分析了各个乡镇之间的差异；利用空间关联指数分析各乡镇农业产业扶贫效率的空间分布情况，得到各乡镇冷点和热点区域.

1) 脱贫攻坚政策实施以来，由于产业扶持力度的增加，彭水县各乡镇农业产业效率总体提升较快，尤其是大垭乡和三义乡2个深度贫困乡镇提升成效明显. 总体来看，政策干预对农业产业的发展起到积极的作用. 因此，应继续保持“脱贫不脱政策”，5年过渡期内保持政策干预力度不减.

2) 从农业产业效率的构成来看，平均纯技术效率为0.668，平均规模效率为0.783，二者还有较大的提升空间. 2015年与2020年规模效率与产业效率变化趋势基本一致，纯技术效率变化较为稳定，但各乡镇之间差别较大，因此，提高农业产业效率的关键是提高纯技术效率.

3) 2015年与2020年间彭水县农业产业效率呈现出空间集聚性，出现热点与冷点区域. 热点区域从2015年的2个增加到2020年的3个，分布在海拔较低、沿河流地区，以及乡政府驻地周边，其中较重要的一个因素就是产业相关政策的干预，以深度贫困乡镇表现最为明显. 以热点区域为中心向四周辐射，空间集聚性依次递减，呈现半包围的空间格局. 南部地区的空间关联性大于北部地区，主要得益于地势地貌以及先前的农业基础. 因此，建议彭水县依据空间集聚性因地制宜发展农业，在海拔较低、地势较为平坦的地区发展传统农业和瓜果等经济作物，在海拔较高地区发展山地特色产业，围绕薯烟畜林药等优势特色产业，建立完善的产业体系.