基于DEA模型的江苏省农业机械化效率分析

农业机械化是加快农业发展进程的助推器,是提高农业生产效率、促进农业增收、提升农业生产经济效益的重要保障。在乡村振兴战略背景下,大力推进农业机械化生产是必然举措。运用DEA模型并结合相关文献,对江苏省9个地级市2015—2020年农业机械化效率进行评估。结果表明,淮安市的农业机械化效率最高,宿迁市和徐州市较低;江苏省9个地级市的农业机械化水平整体较高,但还有一定的上升空间。针对实证研究结果,提出提高江苏省农业机械化水平的建议。     

基于三阶段DEA模型的江苏省农业生产效率研究

本文运用三阶段DEA模型对江苏省农业生产效率进行测算,结合聚类分析方法把江苏省所有城市生产效率分为二种类型.对比第一阶段与第三阶段聚类分析的结果,可以看出外部环境因素和随机因素对农业生产效率产生一定的影响.运用随机前沿分析法(SFA)得出如下结论:城市化水平、净出口贸易、交通便利性的提高有利于改善农业生产效率;财政支农不利于农业生产效率的提高.江苏省各地区应该结合当地的经济水平和资源禀赋,通过提高管理水平或调整农业生产规模,从而改善农业生产效率.     

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。     

基于DEA模型的山东省农业生产效率评价

采用数据包络分析(DEA)方法,运用DEAP2.1软件,依据2004~2011年山东省的农业数据,选取农作物总播种面(万hm2)、农业机械总动力(亿w)、农用化肥施用量(折纯量)(万t)、地膜使用量、农林牧渔业增加值五个指标进行农业生产效率的综合测度,结果表明,山东省农业生产的综合技术效率和规模效率呈上升趋势,纯技术效率有效年份多于无效年份,且无效年份纯技术效率值均在0.99以上,多数年份农业生产未达到DEA有效状态,主要在于农业投入结构存在一定程度的不合理,生产要素投入冗余。     

基于DEA模型的河南省农业生产效率研究

通过构建一套合理的农业生产效率评价指标体系,应用数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,简称DEA)对河南省18个市2008年的农业生产效率进行了测算。结果表明,有7个地区的农业生产是有效的,另外11个地区则相对无效。并提出了提高河南省农业生产效率的建议。     

基于DEA模型的江西省农业生产效率研究

运用数据包络分析方法,对2013年江西省11个城市的农业生产效率进行定量研究。结果表明:南昌、景德镇、鹰潭、吉安的农业生产效率最高;萍乡、九江的农业生产效率较高;新余、赣州、抚州处于中等水平;宜春、上饶则为农业生产效率低水平城市。通过对各市农业发展进行投入产出分析,发现南昌、景德镇、鹰潭、吉安在农业发展中不存在投入冗余和产出不足的状况;萍乡、九江、新余、赣州、宜春、抚州、上饶均存在不同程度的投入过剩现象;九江、新余、赣州、宜春、上饶除存在资源投入过剩的情况外,还存在着产出不足的情况。     

基于DEA模型的江西省农业生产效率研究

运用数据包络分析方法,对2013年江西省11个城市的农业生产效率进行定量研究。结果表明:南昌、景德镇、鹰潭、吉安的农业生产效率最高;萍乡、九江的农业生产效率较高;新余、赣州、抚州处于中等水平;宜春、上饶则为农业生产效率低水平城市。通过对各市农业发展进行投入产出分析,发现南昌、景德镇、鹰潭、吉安在农业发展中不存在投入冗余和产出不足的状况;萍乡、九江、新余、赣州、宜春、抚州、上饶均存在不同程度的投入过剩现象;九江、新余、赣州、宜春、上饶除存在资源投入过剩的情况外,还存在着产出不足的情况。     

安徽省农业生产效率研究——基于超效率DEA模型

农业作为国民经济基础,农业现代化对我国经济高质量发展具有十分重要的意义,迫切需要提升农业生产效率来提高农业发展质量。而安徽省作为我国的粮食生产区因此文章采用超效率DEA模型对安徽省16个地级市2011-2017年的农业生产效率进行研究。发现安徽省各个地级市的农业生产效率不均衡有明显的差距,且各个地级市农业生产效率低下的原因因为纯技术效率和规模效率的不同而存在着不同需要从不同的方向进行改进。     

基于DEA模型的中部农业生产效率与技术进步评价

中部地区农业生产条件优越,历来是我国农业产品的主要生产基地,在区域经济发展中占有举足轻重的地位。本文根据我国中部6省1997~2007年农业投入产出的指标,利用数据包络分析(Date Envelopment Analysis,DEA)模型对中部6省的农业技术效率进行了实证分析,并提出了对策建议。     

基于DEA的海南省农业生产效率评价研究

运用DEAP2.1工具对海南省10个市县2012年农业生产效率进行评价,评价内容包括综合效率、纯技术效率和规模效率,定量对10个市县农业生产效率分析,阐述了2012年海南省农业生产效率情况。以期提高农业生产效率。     

基于DEA的重庆市农业生产效率分析

简述了有关农业生产效率的文献,介绍了DEA方法的概念以及DEA有效、非有效,规模效益递增、不变、递减的界定方法。根据重庆市1997～2007年的相关统计数据,以农林牧渔业总产出作为产出指标,以农林牧渔业总劳动力、农作物总播种面积、农业机械总动力、化肥施用量（折纯量）、役畜以及有效灌溉面积作为投入指标,运用数据包络分析（DEA）方法对重庆市1997～2007年的农业经济效率进行了测算,并分析了其规模效益。结果表明,直辖后重庆市农业在投入规模方面还有待优化,农业生产效率总体不高,从可持续发展的角度来看,重庆市农业可持续发展能力不强,农业资源没有得到充分利用。基于此,提出了提高重庆市农业生产效率的相关建议：推行土地适度规模经营;提高农户组织化程度和产业化经营率;提高农村劳动力的素质;加强农业科技投入和推广力度;改善农业基础设施建设;提高资源利用率。     

基于三阶段DEA模型的四川省农业生产效率研究

基于三阶段DEA模型,对四川省各市(州)2018年农业生产效率进行了研究。结果表明:通过SFA回归发展农林水事务支出、农村居民人均可支配收入、城镇化率以及工业化水平对投入指标均存在不同程度的影响;剔除环境因素和随机因素的影响后,四川省各市(州)的生产效率发生了显著性变化,各地区的农业生产效率在一定程度上受到了环境和随机因素的影响,存在着一定的提升空间;自贡市、攀枝花市以及绵阳市等地区农业生产未达到生产前沿面的主要原因是规模效率非DEA有效;泸州市、巴中市、广元市等地区农业生产未达到生产前沿的主要原因是纯技术效率非DEA有效。基于各地区不同的效率情况进行了有针对性的讨论,提出了推行规模化、集约化农业生产模式,加强农村土地流转,引入先进农业管理理念等对策建议。     

基于三阶段DEA模型的四川省农业生产效率研究

基于三阶段DEA模型,对四川省各市(州)2018年农业生产效率进行了研究.结果表明:通过SFA回归发展农林水事务支出、农村居民人均可支配收入、城镇化率以及工业化水平对投入指标均存在不同程度的影响;剔除环境因素和随机因素的影响后,四川省各市(州)的生产效率发生了显著性变化,各地区的农业生产效率在一定程度上受到了环境和随机...     

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方法的烟台农业生产效率评价

农业生产效率是用来衡量农业生产的一大指标,其生产效率测度结果对研究农村的区域经济发展有重要的意义。为全面了解烟台市区域农业的发展情况,本文运用DEA-BCC模型,对烟台市中的11个县市区2010—2019年的农业生产效率进行评价,并对比不同区域农业生产效率的差异。     

山东省农业社会化服务对农业生产效率的影响——基于DEA模型

农业社会化服务引领小农户和农业现代化的发展,是实现农业绿色、生态、高质量、高效益发展的重要支撑,是促进小农户增收的重要抓手.本研究利用山东省2010—2019年省级面板数据,运用熵值法对农业社会化服务和各单项服务进行测度,运用数据包络分析法(DEA)对农业生产效率进行测算,通过灰色关联度分析研究农业社会化服务水平与农业...     

基于数据包络分析(DEA)的河北省农业生产效率综合评价

基于非参数的DEA方法,以河北省136个县(市)为研究对象,选取1998年、2003年和2008年三个时间点的农业生产投入和产出类指标,分析了河北省各县(市)农业生产效率的变化,包括综合技术效率、纯技术效率和规模效率,并运用DEA分级有效性评价方法对DEA无效的地区进行效率排名.结果显示:河北省各县(市)农业综合技术效率、纯技术效率和规模效率平均值在研究时期内分别呈下降趋势,DEA有效的县(市)数量没有明显增加,但是DEA无效的县(市)农业生产投入冗余较严重,还存在较大的改进空间.     

基于超效率DEA和Malmquist指数的中国农业生产效率分析

采用超效率DEA模型和Malmquist指数,对1990—2016年中国29个省级地区的农业生产效率进行分析,结论如下:(1)超效率DEA分析表明,东部地区的农业生产效率最高,中、西部地区效率低于全国平均水平。相较于中、西部地区,东部地区具有较强的经济实力和较为成熟的农业发展模式与规划,使其农业生产效率呈现较高水平且效率变化受国家农业政策的影响较小。(2) Malmquist指数分析表明,中国东、中、西部地区农业全要素生产率(TFP)和技术进步都实现了正增长,但是只有东部地区的技术效率实现了正增长;技术进步是TFP增长的主要动力,技术效率下降是TFP增长的主要障碍,规模效率下降是导致技术效率下降的主要原因。     

基于DEA的广东农业循环经济效率评价

应用数据包络分析法（Data Envelopment Analysis,简称DEA）对广东20个地市农业的6个投入指标和3个产出指标进行分析,测算出各地市的农业循环经济效率值。结果表明,10个地市的农业循环经济是有效的,另外10个地市则相对无效。对农业循环经济相对无效的城市利用投影方法做出优化路径的分析。     

基于DEA模型的四川省农业效率评价

运用数据包络分析的BC2模型对农业效率进行测评,以四川省为样本,计算得出21个地区农业效率。结果表明,评价指标体系具有很好的可操作性和可信度,该研究结果对正确认识农业生产发展状况,制定相关农业政策具有一定的参考价值。