江苏省农业生产效率的DEA分析

运用DEA方法分析1990~2011年江苏省农业生产投入要素的运行效率,发现江苏省农业生产效率整体较高,纯技术生产率全部达到有效,没有显著存在投入要素浪费的情况,但部分年份存在规模过小的制约,需要适当扩大生产规模,发挥农业生产的规模效益,以提高农业生产效率。     

河南省农业水资源生产配置效率测算

以河南省农业水资源生产为考察对象,研究了2005—2012年河南省粮食生产投入产出效率,运用投入导向的DEA方法得到计算期间农业用水等投入指标的技术效率,规模效率,结果表明,农业用水和其它投入性指标具有一定的要素替代性,在粮食生产技术和规模有效的条件下,通过提高劳动力、农机动力、农药化肥等生产投入性指标的效率,稳定或减少农业用水数量,可以保障粮食生产稳产增产.     

基于非参数HMB指数法的河南省粮食生产效率变动分析

基于河南省17个市2003—2013年粮食生产投入产出面板数据,运用非参数HMB生产率指数法,分析了河南省粮食生产的全要素效率。结果发现,大部分地区的技术效率水平呈现衰退或下降的趋势;技术进步对粮食TFP的提高贡献最大,但是粮食总产量的增加仍然是过多地依赖各种投入要素的增加;规模效率对农业生产具有积极的影响,但需要进一步增强。     

河南省粮食生产综合技术效率和全要素生产率分析

采用非参数的DEA方法对河南省2000-2011年粮食生产的平均综合技术效率、纯技术效率、规模效率和全要素生产率的构成和变化进行分析.结果表明,河南省粮食生产综合技术效率的增长主要与纯技术效率的提高有关,而规模效率的低下则是制约其提高的原因;全要素生产率的增长是由技术效率和技术进步共同带来的,但是全要素生产率的增长十分缓慢,有些年份甚至出现倒退现象;各市的粮食全要素生产率变化也不尽相同.河南省在粮食生产过程中应加强农业基础设施建设,加大科技投入和农业科技的推广力度.     

基于DEA方法的河南省农业生产效率分析

运用DEA方法分析了河南各地市农业生产效率。结果显示：河南省总体的技术效率处于较高的水平,顺应农业可持续发展的趋势;有四个地市存在技术效率低、投入过多、资源浪费的现象,需要调整要素投入量;而农业生产规模过小、过大各地市并存,需要分类调整。     

河南省农业科技创新效率评价与分析

基于河南省2015年18地市农业数据,运用DEA模型对河南省18地市农业科技创新效率进行测算,从综合技术效率、纯技术效率、规模效率和冗余程度分析河南省农业科技创新现有水平及影响因素,有助于了解河南省18地市农业科技创新目前形势并进行后续经营安排,进而提升河南省整体科技竞争力。结果表明,河南省18地市间农业科技投入产出效率差距较大,河南省农业科技创新力总体不高,要素投入存在不同程度冗余。综合分析河南省农业科技创新实际发展情况,提出了优化农业科技投入要素配置、促进规模经营及建立差异化策略等提高农业科技创新效率的对策。     

河南省地级市农业生产效率的DEA研究

基于非参数的DEA方法,选取了2008～2010年的农业生产投入和产出指标,分析了河南省18个地级市农业生产效率的变化。结果表明:河南省各地市农业生产综合效率、纯技术效率、规模效率在研究期内整体呈现上升趋势,部分地市农业生产未达到有效,主要是在农业劳动力、农作物播种面积、农业机械总动力、农用化肥量等生产要素投入存在冗余,农业生产相对较弱的地区应找出影响农业生产效率的因素,有针对性地改进农业生产效率。     

河南省小麦生产综合技术效率及要素投入动态优化分析

基于投入导向和产出导向的DEA模型,分析了河南省小麦生产综合技术效率及决定因素,通过要素投入径向调整量和松弛调整量估计,研究效率损失原因及要素投入动态优化过程,并阐述其隐含政策含义.结果表明,河南省小麦生产综合技术效率明显改善,规模效率稳定保持高水平状态,纯技术效率是综合技术效率的决定因素.同时,河南省小麦生产要素投入径向调整呈递减趋势,要素投入结构冗余基本消失.调整前后要素投入结构变化显示,河南省小麦生产方式已经从劳动密集型向土地密集型转变.     

要素投入结构与农业全要素生产率增长

基于加总数量框架,采用乘积完备的Hicks-Moorsteen指数将农业全要素生产率(TFP)增长分解为技术进步、技术效率变化、规模效率变化和混合效率变化,要素投入结构变化通过改变混合效率,进而影响农业TFP增长。结果表明,技术进步是中国农业TFP增长的最主要驱动因素,要素投入结构变化的影响,在时空上存在较大差异,其对农业TFP增长的促进与抑制效应并存。从时间维度看,1994—2016年要素投入结构变化对农业TFP增长有促进作用。从空间维度看,东部地区要素投入结构变化是农业TFP增长的重要驱动因素之一,而中部地区仅在1994—2016年要素投入结构变化提高了农业TFP增长,西部地区仅在1978—1984年对农业TFP增长有正效应。     

面向生态效益的河南省农业生产效率分析与展望

基于河南省的统计数据,采用超效率DEA模型测算了2015年河南省18个地级市农业的技术效率、纯技术效率和规模效率,运用Malmquist指数对河南省农业发展效率的变化趋势进行研究。结果表明,2015年河南省整体农业综合效率偏低,地区间发展不均衡,规模效率是导致综合技术效率低下的根源;河南省几个传统农业大市并非农业发展强市;2013—2015年河南省各地区农业发展总体处于全要素生产率缓慢上升状态,综合效率指数上升是全要素生产率增长的主要原因,技术进步贡献较小;河南18个地区全要素生产率增长的原因不尽相同。最后,基于分析结论,从生态效益视角对河南省农业发展效率予以了展望。     

基于DEA三阶段模型的保定市农业生产效率分析

根据2014年保定市24个县区面板数据,利用DEA三阶段模型对保定市农业生产效率进行分析。结果表明,地区生产总值、教育水平、龙头企业带动农户数等环境变量对农业生产效率存在不同程度的影响,劳动力受教育水平的提高对投入要素冗余的减少有显著正向作用。提高农民受教育水平、扩大农业生产规模是实现农业生产高效率的有效途径。     

基于DEA-Malmquist模型的山东省农业生产效率测算研究

运用DEA-Malmquist模型对2012、2014及2016年山东省17个地级市农业生产效率进行静态和动态分析。结果表明,山东省部分地区农业生产投入以及产出达到最佳状态,少数地区技术效率及规模效率偏低且投入冗余及产出不足等情况比较严重。农业生产全要素生产率的提高主要是依靠技术进步及规模效率共同作用。在此基础上,提出了加强农业技术创新和推广,合理有效整合资源,适度扩大农业生产规模等建议,以期为山东省农业生产效率的提高提供有益的参考。     

基于DEA方法的山西省农业投入与产出效率研究

研究农业生产的投入和产出对于优化农业生产的要素投入和效益提升具有重要的指导意义。本次运用DEA评价方法,以山西省农业生产为研究对象进行评价分析,研究发现,山西省农业生产投入和收益在不断优化,在2013年农业生产的要素投入和规模效益己经达到了最优,此时要进一步发展农业,必须转变思路,从增加要素投入转变到各投入要素的内部优化上。     

基于DEA-Tobit模型的河南省粮食生产效率分析

采用2000-20t0年河南省18个市的数据,运用数据包络分析法(DEA)分析了河南省粮食生产效率;并用Tobit模型分析了河南省粮食生产效率的主要影响因素.分析结果表明,河南省粮食生产效率水平整体比较高,但是郑州,开封,洛阳,平顶山,安阳,濮阳,许昌,漯河,三门峡,南阳,商丘11个市存在投入的过量;有效灌溉面积和单位面积粮食产量与粮食生产效率存在正相关,而人均GDP高的市粮食生产效率则相对较低.因此,在粮食生产过程中应合理调整要素投入,加强农田水利设施建设,采用先进的农业科技,从而提高粮食生产效率.     

河南省农业绿色发展评价及推进方向研究

运用熵值法对河南省2008—2017年农业绿色发展水平进行评价。研究发现,河南省农业绿色发展10年来平均水平较低,但2015—2017年增长较快且接近良好水平;资源利用与产地环境是2008—2010年农业绿色发展的主要驱动因素,经济效益与绿色氛围是2013—2017年农业绿色发展的主要驱动因素。未来河南省农业绿色发展应该主要在化肥农药减量使用、化学需氧量排放量降低、要素投入效率提高及绿色农产品生产行为倡导等方面加强推进。     

我国农业全要素生产率增长及要素贡献——基于Luenberger指数的实证分析

实现我国农业可持续发展的关键在于农业生产效率的提升。本文从省际层面出发,首先基于2001~2013年面板数据研究了我国农业静态效率情况,结果显示我国农业效率存在较大的省际差异,农业产出、劳动力投入、土地投入无效率是我国多数省份农业低效的主要原因。以此为契机,通过Luenberger生产率指数的构建动态测度了我国各省的农业全要素生产率增长,通过对指数的横向分解发现技术进步和效率改善是全要素生产率增长的主要推动因素,而纵向分解后的结果显示农业全要素生产率增长主要来自于产出效率增加、劳动力素质提升以及土地生产效率改善。     

河南省农业全要素生产率的动态实证分析:基于DEA模型的Malmquist指数方法

为提高河南省农业生产效率的途径,运用DEA的Malmquist指数方法,对河南省2000-2008年农业全要素生产率进行测算和分析.结果表明:9年来,河南省农业全要素生产率处于不断增长态势,而技术进步是推动农业全要素生产率增长的主要原因,技术效率的作用贡献较小;河南省各地市农业全要素生产率水平差异显著.提高农业生产技术...     

基于BCC模型下山区农业发展投入产出效率分析——以贵阳市为例

运用DEA数据包络方法下的BC2模型对2013年贵阳市10个区、县、市农业发展的投入产出效率进行计算,计算结果表明,贵阳市南明区、云岩区等5个区县的综合效率、技术效率和规模效率均为1,农业投入产出效率较高。花溪区的综合效率为0.97,技术效率为1,规模效率是0.97,技术效率达到最优,规模效率有待改进。观山湖区、息烽县等4个区县市农业综合效率、技术效率和规模效率都小于1,农业要素投入不合理,投入产出效率不高。针对贵阳市农业生产效率存在的问题,提出了加快城乡一体建设,多渠道解决农业劳动力剩余,加强农业科技投入,注重规模化和生态化发展等几点建议。     

河南省农业生产效率实证分析

运用Malmquist指数方法,选取河南省18个城市为样本,考察2001-2009年河南省农业生产效率的全要素生产率的变动趋势,并通过对Malmquist指数的分解进行分析,研究河南省农业生产的全要素生产率增长的内在动力.结果表明,技术进步是推动河南省农业生产的全要素生产率增长的主要因素,综合技术效率指数对全要素生产率...     

基于数据包络分析法的湖南省“两型”农业生产效率评价

在建立两型农业发展状况评价指标体系的基础上,运用DEA方法对湖南省14个市州2008年农业生产的效率进行评价。通过对湖南省各市州农业生产的投入与产出数据运算结果的分析,得出长沙、株洲、湘潭和常德4个地区的农业生产效率相对有效,农业产出已达到最优水平,衡阳等10地区农业生产效率较低,处于规模效益递减状态。对各市州的投入与产出的投影分析表明,衡阳等地区存在一些农业生产要素投入过剩或者要素的利用效率需要提高等情况。