基于DEA的吉林省农业信息化投入产出效率测度

吉林省农业信息化硬件设施建设在"十二五"期间取得了巨大的成就.本文对农业信息化在农业生产中生产要素的地位进行定量分析,采用DEA(数据包络法)对农业信息化在吉林省农业生产中的效率进行测度。基于DEA的农业信息化数据,通过DMU(决策单元)对农业信息化效率进行测度,分析出吉林省10个县(市、区)在农业信息化的使用中,对农业产出结果所产生的不同差异,并提出要通过农业信息化的合理建设和使用,促进吉林省农业产业产出更好发展。     

基于DEA模型的黑龙江省农业信息化效率测度

运用DEA模型,对黑龙江省13个地级市农业信息化效率进行测度,结果表明:黑龙江省5个地级市农业信息化效率处于技术效率前沿面,其余8个地级市农业信息化效率尚有改进空间,说明黑龙江省农业信息化效率较高,但未能充分发挥其规模优势。     

基于DEA的闽台农业生产效率测度与优化

【目的/意义】社会主要矛盾的转化让实现农业强大、农村美丽、农民富裕的愿望更加迫切,但农业发展往往面临着资源、劳动力等约束。合理测度农业生产效率是了解农业发展现状、挖掘和弥补发展轨迹中存在问题的前提。【方法/过程】以闽台为例,利用超效率DEA测度农业生产效率并进行比较,通过投影分析寻求生产投入与产出的改进方向。【结果/结论】整体上看,台湾在纯技术效率上具有比较优势,而福建省农业生产较为粗放,闽台农业合作存在优势互补的现实基础;目前闽台农业生产存在投入冗余,过度施肥现象尤为严重。未来,应努力强化质量兴农和技术创新、提高人力资源利用率,以及有意识地积极深化闽台农业合作。     

基于DEA模型的农村投入产出效率研究

长期以来,财政农用支出的费用迅速大幅提高,但“三农”问题仍没有从根本上得以解决,说明在实施新农村建设政策之前,没有准确找到财政农用支出的主要方向和适当的投入强度。本文采用以产出为导向的 DEA模型对农村投入产出效率进行数量分析,从中总结过去财政兴农所存在的问题,并提出优化农村投入产出效率的有效建议。     

基于DEA的黑龙江垦区农业科技创新投入效率研究

运用DEA模型,以黑龙江垦区2002~2016年农业科技创新投入产出数据为样本,建立了黑龙江垦区农业科技创新效率评价指标体系,从综合技术效率、纯技术效率和规模效率三个方面分析了黑龙江垦区农业科技创新投入产出效率。结果表明,2002~2016年的黑龙江垦区的综合技术效率均值为0.913,小于1,表明黑龙江垦区的农业科技创新投入产出效率未达到DEA有效。针对黑龙江垦区的农业科技创新投入资金、人才、设备等利用效率低的问题,提出了提升黑龙江垦区农业科技创新效率的对策。     

基于DEA的重庆市农村电能投入产出效率分析

采用DEA模型对重庆市2010—2017年农村电能的投入产出效率进行分析,发现其综合效率、纯技术效率和规模效率均呈U型分布,且具有一致性。综合效率、纯技术效率和规模效率DEA有效的3年重庆市农村电能投入产出规模报酬不变,综合效率、纯技术效率和规模效率非DEA有效的2011年规模报酬递增,2012—2015年规模报酬递减。     

基于DEA模型的宁夏农业科技资源配置效率评价

为及时了解宁夏回族自治区农业科技创新最新发展动态和科学合理利用农业科技资源,采用2000—2018年宁夏农业科技创新投入产出数据,运用DEA模型对宁夏农业科技资源配置效率进行分析.结果表明,宁夏农业科技资源配置综合效率呈现阶段性不稳定波动趋势,且投入要素存在冗余现象.结合宁夏农业科技创新发展现状,针对农业科技人才、土地...     

农村水利投入产出的灰关联测算

针对农村水利的现状,建立了滞后的灰关联测算模型,以广东"十五"期间农村水利投入产出数据为例,对农村水利投入产出的关联度进行了定量测算,其相对关联度达到0.843 2.由此证明,加大农村水利的投入对促进农业的可持续发展至关重要.     

基于超效率DEA的辽宁省葫芦岛市经济园区投入产出效率评价

以辽宁省葫芦岛市10个经济园区为研究对象,运用超效率DEA对其投入产出效率进行评价,根据研究结果,提出建议,以期为辽宁省葫芦岛市经济园区资源配置的合理性以及未来园区的建设提供理论依据,并实例证明了相对于传统DEA,超效率DEA的先进性与可行性。     

基于DEA模型的我国农业科技创新资源配置效率研究

基于DEA模型测算分析了我国31个省份的农业科技创新资源配置效率,结果表明:我国农业科技创新资源的配置效率整体水平不高,省际间农业科技创新资源配置效率差距较为明显.通过对比2005年和2015年的农业科技创新资源配置效率值得出,2015年我国农业科技创新资源配置效率整体比2005年有所提高.文章最后,提出了加大农业科研投入力度,优化农业科技投入要素配置和建立差异化激励政策等对策建议.     

基于DEA及超效率DEA模型的农业信息化评价研究

通过构建农业信息化效率投入与产出指标评价体系,运用DEA及超效率DEA模型,对攀西地区2000～2009年农业信息化效率进行实证评价.结果显示,攀西地区多数年份农业信息化综合效率、纯技术效率和规模效率达到了"最优状态",但仍有投入与产出改进的空间;非DEA有效的年份均出现投入冗余:攀西地区农业信息化效率趋势总体平稳发展...     

基于熵值法的省级农业科技产出测算及DEA效率分析

科技进步是农业快速发展的关键,研究中国农业科技发展现状,对于推进其农业现代化发展具有重要作用。基于熵值法,研究各省(市、自治区)农业科技发展水平与相对农业科技产出状况,并利用数据包络分析(DEA)模型对2015年各省(市、自治区)农业科技投入效率进行分析。结果表明,中国多数省市的农业科技DEA效率处于非DEA有效状态,且各省(市、自治区)科技DEA效率差距较大; DEA效率无效状态的原因多为纯技术效率与规模效率的发展存在严重失衡。最后,提出了相关发展建议。     

基于DEA模型的农村投入产出效率研究（英文）

长期以来,财政农用支出的费用迅速大幅提高,但"三农"问题仍没有从根本上得以解决,说明在实施新农村建设政策之前,没有准确找到财政农用支出的主要方向和适当的投入强度。本文采用以产出为导向的DEA模型对农村投入产出效率进行数量分析,从中总结过去财政兴农所存在的问题,并提出优化农村投入产出效率的有效建议。     

宁夏农业科技资源配置效率分析——基于超效率DEA和Malmquist指数

运用超效率DEA模型和Malmquist指数法对2008²013年包括宁夏在内的西部12省(市)区的农业科技资源配置效率进行了分析。结果表明:宁夏农业科技资源配置处于相对有效状态,但其效率值在波动中呈明显的下降趋势;宁夏农业科技资源配置的Malmquist指数总体呈增长态势,主要得益于技术进步水平的提高。     

宁夏农业科技资源配置效率分析——基于超效率DEA和Malmquist指数

运用超效率DEA模型和Malmquist指数法对2008~2013年包括宁夏在内的西部12省(市)区的农业科技资源配置效率进行了分析。结果表明:宁夏农业科技资源配置处于相对有效状态,但其效率值在波动中呈明显的下降趋势;宁夏农业科技资源配置的Malmquist指数总体呈增长态势,主要得益于技术进步水平的提高。     

基于投入产出理论的河南省农业关联效应分析

依据河南省投入产出表的数据,运用投入产出模型,定量分析河南省农业与其他产业之间的前向关联效应和后向关联效应.揭示河南省农业与其他产业之间的相互影响程度.     

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的河南省农业循环经济效率评价

选择6个投入指标和3个产出指标,用DEA方法对河南省18个地市2005和2009年的农业循环经济进行评价分析,测算出各地市农业循环经济效率值.结果表明,河南省循环农业有效的地市数有所增加;化肥施用量过多和劳动力冗余,是制约其循环农业达到有效状态的主要因素.     

基于DEA的河北省农业R&D效率研究

农业是国民经济的基础,农业R&D是提高农业技术水平、实现农业可持续发展的基本保障。河北省虽为农业大省,然而其农业R&D水平并不高,R&D还没有成为河北省农业发展的重要支撑。在国内外对农业R&D效率研究的基础上,通过对河北省农业R&D效率的实证分析,得知河北省农业R&D效率较低,且存在明显的地区差异性。最后提出河北省提高农业R&D效率的对策和建议。     

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。