我国农业生产技术效率评价,此文是一篇我国农业论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
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摘 要：科学评价农业生产技术效率是推动农业可持续发展、农业现代化建设的重要前提.三阶段DEA模型在测算农业生产技术效率时会面临样本规模异质性问题,进而带来调整误差.本文从农业生产技术效率的环境效应和运气差异两个角度出发,基于修正的三阶段DEA模型,改进投入冗余的测算方式,改进后的环境效益模型和运气差异模型所测算2000—2013年我国农业生产技术效率更加科学、稳健.在此基础上,本文进而提出提高农业科学技术效率的策略.
关键词：农业生产技术效率；三阶段DEA模型；环境效应模型；运气差异模型
中图分类号：F3047文献标识码：A文章编号：1000176X（2016）04012406
一、引言
农业生产效率从研究内容看,主要包括技术效率、规模效率和配置效率三方面,其中技术效率用来衡量生产单元在等量要素投入条件下实际产出和生产前沿（最大产出）的距离,可进一步分解为纯技术效率和规模效率.由于准确的价格信息不易获取,资源配置效率不易计算,大多数研究者通常从技术效率或规模效率方面考察农业生产效率[1].农业生产效率评价从主流的评价方法看,主要有参数方法即随机前沿分析技术（Stochastic Frontier Analysis,简称*A技术）和非参数方法即数据包络分析方法（Date Envelopment Analysis,简称DEA）[2].由于DEA方法具有客观、细致、可行等优点, 因此,自20世纪80年代后期该方法被介绍、引入后,就广泛应用于我国农业生产效率研究中.然而,农业生产具有天然的不确定性,DEA方法并不能剔除环境因素以及随机误差带来的扰动,在进行农业生产效率评价时,Fried等[3]认为,应采用三阶段DEA模型.李然和冯中朝[1]、李鹏和曾光[4]等采用该方法对我国农业生产效率进行了更深入的分析.
使用三阶段DEA模型固然能够剔除环境因素以及随机误差带来的扰动,然而该模型在实际运用中仍然存在较大问题,即在决策单元（不同省份）的投入产出规模存在巨大差异时会产生极大的调整误差.为此,本文尝试做以下努力：（1）探讨农业生产效率计算误差来源,对三阶段DEA模型进行改进,建立环境效应模型和运气差异模型,为真实测度农业生产技术效率提供一种科学的模型和方法.（2）检验我国农业生产技术效率是否低下及不同地区间的农业生产技术效率是否存在差异.
二、文献述评
西方发达国家非常重视农业生产效率,一些国家甚至设立了专门的机构对农业生产效率进行监测和评价.Farrell[5]是第一个对农业生产效率进行测度的学者,自其开创性地以“非预设生产函数”代替“预设函数”、利用数学规划模型（该模型被认为是DEA的原型）测算英国农业生产效率以来,西方学者围绕农业生产效率展开了大量的研究,研究视角除关注某地区的农业生产效率外,还关注跨地区的农业生产效率和国和国之间的比较.如Kawagoe等[6]对跨地区的农业生产效率分析后认为,一个地区农业生产效率的高低和地区发展水平密切相关,和劳动力生产率的高低关系不大.Ball等[7]对美国等10个国家1973—1993年间的农业生产效率进行了研究,结果显示,资本积累和生产率的增长存在正相关关系.Vollrath[8]使用跨国公司数据,探讨了农业土地分配不公对农业生产效率差异的影响.由于随机前沿分析技术需要先预设生产函数模型对系数进行估计,而且只消除了随机干扰的影响,测算方法存在一定缺陷,因此,全炯振[9]结合Malmquist生产率指数（即曼奎斯特生产率指数）模型测算了各省份及各地区的农业全要素生产率变化,研究结果表明,我国农业全要素生产率增长的特征主要表现在三个方面：一是技术诱导型的增长模式；二是明显的阶段波动；三是地区间增长的不平衡性,并认为,提高中国农业全要素生产率的重要途径是提高农业技术效率水平.DEA方法不需要对生产函数预设,只通过投入、产出数据从规模效率、纯技术效率和农业综合效率三个层面进行测算,自1978年Charnes等[10]创立该方法以来,被广泛运用于农业生产效率评价.Haag等[11]运用DEA方法研究了美国德州Blacklan Prairie地区14个州的农业生产率.相比于国外运用DEA方法对农业生产效率开展的研究,我国学者在这方面进行的研究更是卓有成效,产生了一大批研究成果.为避免价格因素对测算结果的影响,金怀玉和菅利荣[12]还采用非参数的DEA-Malmquist指数方法（全要素生产率指数法）研究了我国农业全要素生产率,结果表明,我国农业全要素生产率呈现较大的波动性,农业全要素生产率指数普遍下降,主要原因是气候变化所造成的自然灾害频发.
传统的数据包络分析方法虽然不需要对生产函数预设,但没有排除随机变量和外部环境因素对农业生产效率的影响,测算结果可能不能真实地反映农业生产效率水平.三阶段DEA模型综合采用了数据驱动的DEA方法和随机前沿生产函数方法,保留DEA模型计算结构客观性的同时,能够很好地弥补传统DEA模型存在的不足,因此,Fried等[3]认为,在进行农业生产效率评价时,应采用三阶段DEA模型.基于三阶段DEA模型,我国学者对农业生产效率进行了更深入的研究.李然和冯中朝[1]利用农户生产调查数据对2008年我国农户家庭经营技术效率进行了实证分析,认为在同质经营环境和经营运气的条件下,区域间的生产决策和管理效率差异较小,农户生产决策和管理效率并不低下,但规模效率制约技术效率的进一步提升.李鹏和曾光[4]研究了我国12个农业大省的农业生产效率,得出了湖北省农业生产效率低于发达农业省份的结论.刘子飞和王昌海[13]分析了陕西省洋县的有机农业生产效率,认为有机化可以提高农业生产效率,但效率的提高不是来源于非规模效率的改进而是来源于纯技术效率.邓波等[14]对我国区域生态效率进行了分析,研究发现区域生态效率在三阶段DEA运算之后出现较大变化,并认为这主要由环境和随机误差造成的.
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