基于DEA分析的农业生产技术管理研究

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基于DEA模型的我国农业生产效益评估

第７卷第３期２００９年６月
西南农业大学学报（会科学版）社
ＪｒａｏｔｏｕｎｌＳｕｈｗｅｔＡｇｉｕｔａｏｆｓｒｃｌｕｒｌＵｎｉｅｓｔ（ｏｉｌＳｉｎｅＥｄｔｏ）ｖｒｉｙＳｃａｃｅｃｉｉｎ
Ｖｏ．，．１７Ｎｏ３
ＡｐｒｉａｆＡｇｉｕｔｒｌｏｕｔｎＥｆｃｅｃｈｎａｅｎＤＥＡｏｅｐａｓｌｒｃｌｕａｄｃｉｆｉｎｙｉＣｉａＢｓｄｏｏＰｒｏｉｎＭｄ１
ＨＵＡＮＧｅ— ｏＷｉｇｕ
（ｃｏｌｆｃｎｍｉｎｎｇｍｅｔｏｔｗｓＵｎｖｒｉ，ｈｎｑｇ４０１，ｈｎ）ＳｈｏｏｏｏｃａｄＭａａｅｎ，ＳｕｈｅｔｉｅｓｙＣｏｇｉ０７６ＣｉａＥｓｔｎ
ＡｂｔａｔＴｈｓｒｃ：ｅＤＥＡ（ａａｅｖｌｐｎｎｌｓｓｄｔｎｅｏｍｅｔａｙｉ）ｍｏｅｓｕｅｏｃｎｕｔａｐａｓｌｆｈｆｉｉｎｙｏｇｉｕｔｒｌｒｄｃｉｎａｄｌｗａｓｄｔｏｄｃｐｒｉａｅｅｆｅｃｆａｒｃｌｕａｐｏｕｔｏｔｃｏ
动力、有效灌溉面积、作物总播种面积，出指标农产
包括农林牧渔业总产值和粮食作物产量，是从微这
观农业生产技术的角度评价农业生产效益。。。本文试图从宏观的角度着手，农业生产投入使用的资从金、力、人耕地及其他反映技术层面的四个角度去构

我国区域农业生产效率动态评价及优化策略研究——基于DEA-Malmquist指数分解法

我国区域农业生产效率动态评价及优化策略研究——基于DEA-Malmquist指数分解法刘凤梅【摘要】已有文献对农业生产效率动态评价采用了系统聚类法、运筹法、DEA法等,比较普遍使用的是DEA模型及Malmquist指数对农业生产效率进行评价,但选取的时间阈值不同,评价的范围不同,评价的结果也不尽一致.文章运用DEA方法和Malmquist指数对我国31个省市区2004—2013年10年间农业生产效率进行评价,结果表明:我国农业生产效率均值为0.954,我国大部分地区农业生产要素投入比较合理,尤其在农业资源要素的使用上;在研究期间内,我国农业生产效率呈提升状态,增长了10.5%,其主要贡献源自于技术进步效率的迅猛提升;技术效率增长缓慢,制约了我国农业生产效率的快速提升.建议通过调整农业人力资本配置、提高农业劳动力的文化和科技水平、提高农业生产组织化程度来提升农业生产效率.【期刊名称】《新疆大学学报（哲学·人文社会科学版）》【年(卷),期】2016(044)002【总页数】7页(P56-62)【关键词】农业生产效率;技术效率;评价;策略【作者】刘凤梅【作者单位】石河子大学经济与管理学院,新疆石河子832000【正文语种】中文【中图分类】F323.5一、引言农业作为国民经济的基础部门，2014年我国国内生产总值636 463亿元，农业产业增加值58 332亿元，占比9.16%，农业的发展不仅影响着我国社会主义新农村和现代农业的发展，更直接影响到农民的收入等多项切身利益，农业的生产效率还关系到国家的战略稳定。

随着工业化和城镇化的不断推进，我国农业正在由传统农业向规模化的现代化农业过渡阶段，但农业的弱势产业地位还没有发生转变，受限于农业资源的投入和农业科技人才的匮乏，我国以小农户的发展为主要方式的农业现代化转型进程缓慢，依托生产资料的大量投入以促进农业生产效率的提高是各省区普遍采取的措施。

因此，对我国各省市区农业生产效率进行研究，对我国及各省市区农业生产效率进行合理评价，探讨我国农业生产资源配置存在的问题，寻求各地区农业生产效率提高的现实途径，是当前农业经济领域研究值得关注的问题，对于认识我国及各省市区农业生产有着重要的现实意义。

基于超效率DEA模型的地区农业循环经济效率评价研究

第23卷第2期2021年1月猱艺科枚Journal of Green Science and Technology基于超效率DEA 模型的地区农业循环经济效率评价研究蒋硕凡1,李晶洁1,杨富贵彳（1.天津商业大学理学院，天津300134；2.广州工商学院基础教学部，广东佛山528138）摘要：指出了农业循环经济是我国经济绿色发展的重要一环，对我国地区农业循环经济效率进行准确有效评价有助于促进该领域的健康可持续发展。

根据我国各个地区农业经济的特点，构建了地区农业循环经济评价指标体系，创新■地将超效率数据包络分析方法（DEA ）运用到农业循环经济效率评价领域，解决了现有传统DEA 方法难以区分有数效率值的问题。

在$匕基础上选取2016〜2018年中国31个省市农业数据，对我国地区农业循环经济进行了实证分析，结果表明：大部分省市三年农业效率稳步提高，同时浙江、黑龙江、山东、吉林等地三年效率平均值鬆大于1.5,效率较好；新疆、宁夏、甘肃、云南等地三年效率平均值低于0. 8,效率相对较低。

关键词：超效率DEA 模型；农业循环经济；效率评价中图分类号:F322 文献标识码：A文章编号：1674-9944（2021）02-0247-041引言中国是一个农业大国，农业作为国民经济的基础，为经济发展提供了充足的物质保障。

进入21世纪，我国农业迈入“高成本”时代而农业生产效率却逊于发达国家。

我国农业基础竞争力薄弱的根源是资源、劳动力、农业机械、科技等短板。

为此我国提出了促进农业循环经济的战略。

农业循环经济是采用农业资源减量消耗、农产品多次利用和农业有机废弃物资源化的闭合循环生产模式的工业型农业。

它是把农业生产、农产品加工和农业废弃物通过产业链有机地组合在一起，形成资源低投入低消耗,产品互为原料、多次使用，废弃物再利用，实现废弃物资源化的周而复始的循环经济体系。

在产业体系中，农业是与自然界关系最密切的产业。

基于DEA方法的河南省农业生产效率分析

指标分别是： ①农作物播种面积（千公顷） ② 农业；
机械总动力（千瓦） ③农业劳动力人数（人）万；万； ④ 化肥使用量（） ⑤ 农膜使用量（ｇ。⑥ 农药ｔ；ｋ）使用量。在数据选择上，文选择河南省ｌ地本８个
不存在规模无效率；２２模型修正了ＣＲ模型ＣＧＳ２
的观念和使用的范围，计算出纯技术效率，利用再技术效率与纯技术效率之间的关系，导出规模推效率。纯技术效率指各决策单元能否有效利用生产技术，产出最大化，值表示投入要素在使用使该上的效率。规模效率则指各决策单元在实现产出
河南是农业大省，负着国家粮食安全的重肩
态（论是规模非有效、术非有效）无技时指明非有
效的原因，给出具体的改善方法。并
任。２１００年河南粮食总产量达到５３７亿ｋ，４．ｇ占全国总产量的１ｌ，长率为０９。同年，／Ｏ增．河南省委省政府提出“ 建设中原经济区，快中原崛起加
平．应农业可持续发展的趋势；四个地市存在技术效率低、入过多、源浪费的现象，顺有投资需要调整要素投入量；农业生产规模过小、大各地市并存，要分类调整。而过需
关键词：ＥＤＡ；农业生产要素；效率

基于DEA模型的四川省农业产业化龙头企业生产效率分析

究其生产效率可以较好地评价特定产业的竞争态势。文章运用ＤＥ模型，四川省４Ａ对Ｏ家农业产业化龙头企业２１Ｏ０年的投入产出的总体效率值、技术效率值、模效率值和规模效益类型分别进行了比较分析，对其投入冗余程度进行差值分析。研究结纯规并果显示：同类型的农业产业化龙头企业生产效率不同，体生产效率较高，别生产效率较低，主要原因是由于投入要素的利不整个其用效率低、源配置不合理、术水平低下、新能力不足。因此，想提高我国农业产业化龙头企业的生产效率，必须实行适资技创要就度规模经营战略，粗放型 ” “ 约型 ” 变；展科技农业，高农业生产的科技含量；理配置各项投入要素，高利用效率。由“ 向集转发提合提
规模以上龙头企业３２３家，市（）的龙头企２各州县业对当地的经济发展和财政收入增长都做出了巨大贡献。但在市场经济条件下，业产业化龙头企业农的生产效率如何是值得关注与研究的。因此，文本运用ＤＥ模型对四川省４ＡＯ家农业产业化龙头企业生产效率进行研究，做出相对合理的评价，并从而对其投入产出要素进行有效整合，旨在为建立科学合理的投入产出结构、提高农业产业化龙头企业生产效率提供借鉴。

基于dea 模型对甘肃省农业生产效率评价

际播种面积是农产品种植对土地利用情况的综合
反映。近几年甘肃省的农作物播种面积整体呈现上
升趋势，主要是大豆、薯类和稻谷播种面积不断扩
大。实际播种面积总体而言呈逐年增长趋势，增长
较为稳定，因此土地播种面积的增加为农业的发展
提供了稳定有利的生产条件。
（二）甘肃省农业产出状况
三农问题研究《生产力研究》No.2.2020
基于 DEA 模型对甘肃省农业生产效率评价
李映强，李之凤，杨婕妤
（甘肃农业大学财经学院，甘肃兰州 730070）
【摘要】农业经济作为一国的基础经济，研究农业生产效率，有利于支持农业生产发展。基于此，文章选取 2010—2017 年甘肃省农业生产的数据，采用 DEA 模型对甘肃省农业生产进行静态评价和冗余分析。研究发现， 2010—2017 年甘肃省农业投入产出没有达到最优配置，存在一定程度的浪费，具体表现为农业机械总动力、农用薄膜等生产要素投入过多，农林牧渔总产值较低。为此，文章认为甘肃省农业生产在增加农业科技投入的同时，更应该注重各生产要素的合理使用，进而推进农业适度规模经营，提高甘肃省农业生产效率。
（2）农业生产资料投入分析。农业生产资料是指对农业生产有帮助的物质资料，如农业机器设备、电力水平和化肥薄膜。大量投入生产资料对甘
【收稿日期】2019-11-11 【基金项目】跨期农业技术采用的效益评价与影响因素研究（2019B-066）【作者简介】李映强（1994-），男，甘肃白银人，甘肃农业大学财经学院硕士研究生，研究方向：农业管理；李之凤（1975-），女，甘肃临洮人，甘肃农业大学财经学院副教授，研究方向：农村财务、农业与农村经济发展；杨婕妤（1985-），女，甘肃天水人，甘肃农业大学财经学院讲师，研究方向：农业经济管理。李之凤为通讯作者。

基于DEA的农业公司化经营的生产效率比较分析

ｄｙｎａｍｉｃｓｏｆｓｐｅｃｉｉｆｃｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ．【Ｍｅｔｈｏｄ】Ｔａｋｉｎｇａｇｒｉｃｕｈｕｒａｌｃｏｒｐｏｒａｔｉｚａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｎｎｉｎｅｐｒｏｖｉｎｃｅｓｉｎ
ｒｅｇｉｏｎｓ，ｗｈｉｃｈｗｏｕｌｄｗｏｕｌｄｉｎｄｉｃａｔｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｆｏｒｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｔｏｔｈｅｉｒｅｉｆｃｉｅｎｃｙ．【Ｒｅｓｕｌｔ】Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ
ｅｉｃｆｉｅｎｃｙｉｓｔｈｅｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｃｏｍｐａｎｉｅｓｏｐｅｒａｔｉｏｎ．【Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ】Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｌｙ，ｔｈｅｐａｐｅｒ
基于ＤＥＡ的农业公司化经营的生产效率比较分析
王力，张平占，汪海霞
（石河子大学经济与管理学院／石河子大学农业现代化研究中心，新疆石河子８３【目的】公司化经营作为农业产业化发展的方向，研究农业公司化经营生产效率，能较好的评估特定
Ｃｈｉｎａａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔ，ｕｓｉｎｇｔｈｅｒｅｇｉｏｎａｓｄｅｃｉｓｉｏｎｕｎｉｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｐｐｌｉｅｄＤＥＡｍｅｔｈｏｄｔｏｅｖａｌｕａｔｅ

基于DEA模型的我国农业生产效率研究

收稿日期：０１１０２１－１ — ８
基金项目：徽省人文社科重点研究基地安徽财经大学经济发展研究中心招标课题 “ 安皖北农业产业集群的演化机理与
发展模式研究 ” ２１ｓ７１。（０ｌｋ４）
展的大局。农业增长依赖于两条途径：一方面依赖于
要素投入的增加，即粗放型的增长方式。另一方面是
表示土地要素投入、力资本投入、人资本要素投入、技
术要素投入。产出指标：林牧渔业总产值（Ｙ）农７元。
农业生产效率的提高．即集约型的增长方式而农业生产资源的匮乏决定了农业的增长应主要依赖于农业生产效率的提高。我国作为一个农业大国．业的农增长对促进经济的发展具有更加重要的作用．因此，分析我国的农业生产效率现状．寻求提高我国农业生产效率的途径．为相关政策的制定提供重要的参考，对于促进我国经济的发展有重要的现实意义。
一
二、Ａ评价过程ＤＥ
（）我国各省市２０一０９年农业生产效率横向比
较分析
本文采用２００９年的数据．利用Ｄａ２１件对ｅｐ．软
我国各省市的投人产出数据进行分析．得到的结果如
表１所示。
、
ＤＡ模型简介及建立评价指标Ｅ
重庆科技学院学报（社会科学版）２１年期０第２２

基于DEA模型的我国农业科技创新投入产出分析

１￣ｂｓｏｎＰａｒｋ，２００１：９７－１１０．
ｒ４］ＥＧＩＵＬＩＡＮＩ，ＭＢＥＬＬ．Ｔｈｅｍｉｃｒｏ — ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔｓｏｆｍｅｓｏ —
ｌｅｖｅｌｌｅａｒｎｉｎｇａｎｄｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ：ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍａＣｈｉｌｅａｎｗｉｎｅ
长期以来由于我国农业基础薄弱、科技投入规模严重
０引言
改革开放以来，随着我国农业产业结构的不断调
不足、科技队伍不稳定、科技市场不健全等，导致我国农业科技支撑能力弱、农产品科技含量不高、缺乏国际竞争力。加大农业科技创新投入是加快我国农业发展的动力，是提高农业科技发展水平的重要途径］。研究农业科技投入，优化农业科技投入机制，深入分析农业科技创新投入产出效率具有重要的理论及现实意义。
效率进行了量化分析，得到了各地区农业科技投入产出效率情况。研究结果表明，我国部分地区的农业科技投入产出处于非ＤＥＡ有效状态，在很大程度上是由于投入规模不当和产出不足。因此，加大农业科技投入规模和提升资源产出效率是提高我国农业科技投入产出效率的关键。
价值的高技术知识就越多，高技术服务质量、效果就越好； ③在产业内形成互信合作、鼓励交流的文化氛围，

重庆市农业生产效率评价_基于DEA方法分析_罗刚平

2009年1月重庆邮电大学学报(社会科学版)Jan.2009第21卷第1期Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications(Social Science)Vol.21 No.1重庆市农业生产效率评价基于DEA方法分析*罗刚平,祝志勇(西南大学经济管理学院,重庆400715)摘要:利用D EA方法分析了重庆市40个区县2000 2006年农业生产效率的变化。

研究表明,重庆市大部分区县处于规模递减阶段,而纯技术效率有效的区县所占比例偏小;重庆市农业生产的可持续发展与竞争力建设,必须逐步改革和完善现行的农业技术推广体系,加大对农民文化素质教育的力度,增加对农业基础设施建设的投入,改善基础设施条件,发展农业规模经营。

关键词:数据包络分析法;农业;规模效率;纯技术效率中图分类号:F304 7 文献标识码:A 文章编号:1673-8268(2009)01-0104-07经济学的效率概念起源于资源的稀缺性,面对人们的无限需要,资源的供给总是稀缺的,这就客观地存在如何将供给有限的稀缺资源进行配置、选择,从而发挥资源的最大效率的问题。

企业在解决该问题时,从两方面入手:一是从投入的角度出发,在产出量一定的条件下,控制最小投入与实际投入之比,比值越接近1,说明该企业的效率越高;二是从产出的角度出发,在投入量一定的条件下,控制实际产出与潜在产出之比,比值越接近1,说明该企业的效率越高。

Farrell(1957)和Whitesell(1994)认为,影响效率变化的主要来源分为两个方面:一是生产规模,在既定的生产技术水平下,通过生产投入规模的扩大或缩小来实现产出的增减,形成规模效率;二是生产技术,在既定的生产技术水平和投入规模下,依靠对现有的生产技术利用程度的提高来获得生产效率的变化,形成技术效率。

为了和由于技术进步引起效率的提高区分开来,因此,将技术效率改称为纯技术效率。

基于DEA模型的陕西各地区农业技术效率分析

ｎ
１研究设计
１１ＤＥ模型．Ａ
下的技术效率。如果把（）１中的限制条件 ∑ 一１；
Ｉ１＝
去掉，型则称为ＣＳ模型，测算的是ＤＭＵ。模Ｒ它
在固定规模情况下的技术效率ｅ也就是总效率。，设Ｓ为规模效率，Ｓ＝ｏｏ用来评价Ｄ则。／．，ＭＵ。
收稿日期：０００ — ３２１—４２
・
１２・４
陕
西
农
业
科
学
其中（，）ＤＭＵ０对应点（。Ｙ）ＸＹ为Ｘ，。在ＤＡ有效面上的投影，代表的新的决策单元Ｅ所（，）对于原来的决策单元来说是ＤＡ有ＸＹ相Ｅ效的。
＝１
值，现了生产技术的应用程度。学术界将技术体
效率应用在农业生产上的研究成果较多，关于但
∑Ｙ＋Ｓ一ｉ＋一Ｙｏ
ｆ１＝
省际内农业技术效率差异研究较少。农业作为基础产业的陕西省在农业生产技术效率方面与东部省份有一定的差距［。为此，者采用ＤＡ方１］笔Ｅ
陕
西
农
业
科
学
・
经济论坛・
基于ＤＥ模型的陕西各地区农业技术效率分析Ａ
唐建军。礼力王
（北农林科技大学经济管理学院，西陕西杨陵

基于DEA模型的农业装备技术创新效率分析_吴海华

［7 ］
，如表 1
能控制技术、自动调控智能动力底盘及作业机具和丘陵山地作业机械轻量化技术等研究。 2） “秸秆收集固化成型关键技术及装备 ” 项目重点从共性技术研究、典型产品研制和应用示范 3 个层面，研究棉花秸秆、玉米秸秆、麦稻秸秆等特性及收集打捆技术和整备。 3） “大型农业动力与作业装备研制” 项目重点研究 300 马力级大型拖拉机及配套的气力式精密播种机械、种床整备联合作业机具、中耕锄草施肥联合作业机具以及油菜收获机械技术等。 4） “新型施药技术与农用药械 ” 项目重点围绕玉甘蔗、棉花和油菜等作物对高效施药机械的需求，米、研究高效低污染安全施药技术、施药装备等，实现施药的精量化、机械化、自动化和安全化。 5） “多功能农业装备与设施研制” 项目重点从共性关键技术、重大产品创制和试验监测技术 3 个层面，开展数字化设计技术、可靠性技术、试验监测技术以及经济型农林动力机械、大功率拖拉机复式作业装备、多功能高效联合收获技术装备、经济作物生产技术装备、设施农业装备和生物质集储装备等研究。 6） “精准农业技术与装备 ” 项目从共性关键技术、产品开发、应用示范 3 个方面，开展农田信息采集技术、变量智能农业装备、精准生产管理决策模型等研究，构建支持我国主要大田作物、设施农业精准生产的重大技术、重大产品和重大系统原型。 7） “现代化农业与机械化耕作技术研究与示范 ” 项目重点开展超级稻栽插，玉米、稻麦、花生和马铃薯收获，保护性耕作、牧草生产和草地改良等机械化技术，以及高效植保、温室设计、营林等机械化作业和机具选型等研究。根据上述 7 个项目实施总结报告，统计汇总项目投入指标：科研经费 X1 、研究人员全时当量 X2 、研究人员数 X3 ；产出指标：新技术新产品 Y1 、专利 Y2 、论文 Y3 、标准 Y4 ，建立 7 个决策单元（ Firm），如表 3 所示。根据 BC 模型公式，对 7 个项目技术创新效率进行评价，采用 Deap2． 1 分析软件，对决策样本进行分

我国生猪生产技术效率分析—基于DEA模型的实证研究

我国生猪生产技术效率分析一基于ＤＡＥ模型的实证研究
王琛何忠伟高然刘芳
（京农学院经济管理－００年《国农产品成本收益资料汇编》中有关生猪散养和中等规模养殖模式的成本收益数０２２１全
调控。而散养方式虽逐渐被取而代之，但是其优点也显而易见：（）农户可以将其作为副业，充分利１
用农作物副产品，提高农民收入；（）可以为种植２业提供大量农家肥，也可以作为沼气原料．有利于
收稿日期：２１－１－８０１２０
猪可以作为农户储蓄的一种方式，并且由于散养农户一般采取自繁自养的方式．这种储蓄还具有可持
基金项目：２１度国家社会科学基金项目（０Ｊ０８；北京市属高等学校人才强教计划项目；２１００年１ＢＹ８）００年教育部新世纪优秀人才支持计划（Ｅ－００９ＮＣＴ１ — ０）
殖方式具有以下优点：（）有利于科学饲养管理，１养殖技术较高，疫病防控能力较强；（）能够较好２
和能繁母猪存栏量分别为４０６９０万头和４９０万头，１环比增幅分别为０６％和０８％，与２１．７．２００年同期相比
作者简介：王
刘

基于超效率DEA和Malmquist指数的中国农业生产效率分析

基于超效率DEA和Malmquist指数的中国农业生产效率分析侯琳;冯继红【摘要】Using the super-efficiency DEA model and the Malmquist index,this paper analyzes the agricultural production efficiency of 29 provincial regions in China from 1990 to 2016. The results are as follows: (1) The super-efficiency DEA analyzing result shows that the agricultural efficiency in eastern regionis the highest,and the efficiency in the western and central regions are lower than the efficiency mean of the whole country. Compared with the central and western regions,the eastern region has stronger economic strength and relatively more mature agricultural development models and plans,so the agricultural production efficiency in the eastern region is higherand less affected by the national agricultural policy. (2) The Malmquist index analyzing result shows that the agricultural total factor productivity (TFP) and technological progress in the eastern,central and western regions have achieved positive growth, but only the technical efficiency in the eastern region appears positive growth; Technological progress is the main driving force for TFP growth. The decline of technical efficiency is the main obstacle to TFP growth. The decline of scale efficiency is the main reason for the decline of technical efficiency.%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.【期刊名称】《河南农业大学学报》【年(卷),期】2019(053)002【总页数】9页(P316-324)【关键词】超效率DEA模型;Malmquist指数;农业生产效率【作者】侯琳;冯继红【作者单位】河南农业大学经济与管理学院,河南郑州 450046;河南农业大学经济与管理学院,河南郑州 450046【正文语种】中文【中图分类】F323.32017年中央一号文件提出深入推进农业供给侧结构性改革，要在确保国家粮食安全的基础上，紧紧围绕市场需求变化，从供给侧着手，提高农业供给体系质量和效率，合理利用农业资源，优化要素配置，缓解生态环境压力，促进农民增收、农业增效、农村增绿。

基于DEA的甘肃农业生产效率变动分析

农业受到人口和耕地资源压力等诸多因素的制约，通过前者来带动农业经济发展并非长久之计，以而提高农业生产效率促进农业长期增长将是我国农业
增长方式转变的最终目标．因此，对我国农业生产效
率问题的研究日益受到了重视．
率所带来的积极影响．４个非ＤＡ有效年份的投影分析表明，对Ｅ我省农业生产资源配置效率有待进
一
步改善．文献标志码：Ａ文章编号：０４０６（０１０ —１９０１０ —３６２１）２０３ —４
关键词：农业生产效率；Ｅ方法；入冗余；出不足ＤＡ投产
（北师范大学经济管理学院，肃兰州７０７）西甘３００
摘要：运用ＤＡ方法对１９￣２０Ｅ９４０８年甘肃农业综合生产效率、模效率和技术效率的变化进规
行分析．果显示，结农业综合生产效率正朝着积极的方向发展，由于规模效率偏低，消了技术效但抵
ｂｅｈｉａｆｉｉｎｙＴｈｒｊｃｉｎａａｙｉｏｏｒｎｎＤＥＡｆｃｅｔｕｉｓｓｏｈｔｈｌｃｔｎｏｙｔｃｎｃｌｆｅｃ．ｅｐｏｅｔｏｎｌｓｓｎｆｕｏ — ｅｃｅｆｉｎｎｔｈｗｓｔａｅａｌａｉｆｉｔｏｏ
ＡｂｔａｔＢｓｎｓｒｃ：ｙｕｉｇＤＥＡｔｏ，ｈｏｍｅｈｄｔｅｃｍｐｅｅｓｖｒｄｃｉｎｅｆｉｎｙ，ｃｌｆｉｉｎｙａｄｔｃｎｃｌｒｈｎｉｅｐｏｕｔｆｉｅｃｓａｅｅｆｃｅｃｎｅｈｉａｏｃｅｆｉｎｙｏｎｕａｒｃｌｕａｒｄｃｉｎｆｏ１９ｏ２０ｒｔｄｅ．ｓｌｓｓｏｔａｎｕａｒｕ — ｆｉｅｃｆｃＧａｓｇｉｕｔｒｌｏｕｔｏｒｍ９４ｔ０８ａｅｓｕｉｄＲｅｕｔｈｗｈｔＧａｓｇｉｌｐｃｔｒｓｈａｉｇｆｒａｐｓｔｖｉｅｔｏｂｔｔｅｌｗｃｌｅｆｃｅｃｆｓｔｈｏｉｖｆｅｔｒｕｈｂｕｕｅｉｅｄｎｏｏｉｉｅｄｒｃｉｎ，ｕｈｏｓａｅｆｉｉｎｙｏｆｅｓｔｅｐｓｔｅｅｆｃｓｂｏｇｔａｏｔｉ

基于DEA的河北省农业R&D效率研究

省农业ＲＤ效率的实证分析，知河北省农业ＲＤ效率较低，＆得＆且存在明显的地区差异性。最后提出河北省提高农业ＲＤ效率的＆对策和建议。关键词：Ａ：农业：ＲＤＥ＆Ｄ效率中图分类号：一Ｓ９文献标识鹤：Ａ文章编号：０ — ７Ｘ２１） — ２２０１４８４（２００２ — ３００５
２２２
广东农业科学
２１０２年第５期
基于ＤＡＥ的河北省农业ＲＤ＆效率研究
赵瑞芬，王俊岭秦彦雷。，
（．家庄经济学院经济研究所，北石家庄１石河００３２北京科技大学东凌经济管理学院．京５０１；．北０００）５００１０８００３３河北省人才交流服务中心．．河北石家庄摘
ＡｂｔａｔＡｇｉｕｔｒｉｔｅｏｎｄｔｏｏｎｔｏａｅｏｏｙｓｒｃ：ｒｃｌｕｅｓｈｆｕａｉｎｆａｉｎｌｃｎｍ。ＡｃｌｕａＲ＆Ｄｉｔｅａｉｓｃｒｔｔｉｒｖｔｌｖｌｆｕｔｒｌｓｈｂｓｃｅｕｙｏｍｐｏｅｈｅｅｅｏｉ
农业是国民经济的基础，业的发展对于保障国家农乃至世界的粮食供应安全具有重要的意义。然而。着随经济与社会的不断发展．农业资源匮乏的问题日益凸显，经成为制约农业进一步发展的重要因素。鉴于资已源的稀缺性以及受到宏观经济等诸多因素的影响．业农资源匮乏的问题短期内无法解决，有通过农业技术的唯

基于DEA_和Malmquist_指数的河南省农地利用效率研究

Food Science And Technology And Economy粮食科技与经济2023 年4月第48卷第2期Apr. 2023Vol.48, No.4对于效率的测算，传统的数据包络分析DEA-BCC 受到国内学者的广泛认可，在不同行业不同领域被广泛使用。

李宝库等[1]以产业效率为切入点，运用DEA-BCC 模型对长三角2000—2017年区域物流产业进行测度。

姚元珂[2]利用DEA-BCC 模型测算2008—2017年全国30个省（市）的物流业碳排放效率。

彭晓静[3]运用DEA-BCC 模型和Malmquist 指数法对2014—2017年河北省制造业27个细分行业的创新效率进行静态和动态评价。

马飞等[4]研究物流业碳排放绩效，运用DEA-BCC 模型和DEA-Malmquist 指数模型对2008—2017年中国30个省份的数据进行静态和动态测算。

陈岩等[5]运用灰水足迹理论和DEA-BCC 模型将农业灰水足迹作为模型投入变量，农业产值作为产出变量，研究淮河流域河南、安徽、江苏、山东4省36个地市农业灰水足迹的效率。

国内有关全要素生产率的测算研究较为丰富。

王志刚等[6]运用超越对数生产函数的随机前沿模型，测算了改革开放以来中国地区间生产效率；章祥荪等[7]指出国内已有研究在Malmquist 指数分解方面存在的不足，在此基础上使用Malmquist 指数法对我国1979—2005年全要素生产率变动及其分解进行分析；朱满德等[8]运用DEA-Tobit 两阶段法测度2004—2008年中国玉米全要素生产率，丰富了领域内的研究方法；薛超等[9]采用DEA-Malmquist 指数法测算农业全要素生产率；付明辉等[10]采用Malmquist-TFP 指数分解方法测算基于DEA 和Malmquist 指数的河南省农地利用效率研究薛梅（河南财经政法大学工程管理与房地产学院，河南郑州 450046）摘要：为探索河南省各地市的农地利用效率，以河南省18个地级市为研究对象，运用DEA-BCC 模型和Malm-quist 指数法对其农地的利用效率进行测算与分析，时间跨度为2008—2018年。

基于DEA及超效率DEA模型的农业信息化评价研究

农业信息化是国民经济信息化的重要组成部分．加速农业信息化建设．对于推进中国农业产业化、实现农业现代化，全面建设小康社会意义重大研究建立农村信息化发展水平的指标体系和评价方法．科学和客观地测算以及比较分析全国各地区信息化水平．有助于政府梳理农村信息化建设跨越式发展的思路．制定切实可行的农村信息化发展战略和政策［３＿梳理国内外相关学者研究发现已有研究的不足主要体现展现状、存在的不足和改进措施等方面，农业信息化效率研究鲜见；②研究方法主要有波拉特法、层次分析、因子分析、主成分分析、聚类分析等．基于ＤＥＡ方法的研究较少；③ 评价指标过多、过全，个别指标难以采集到真实有效的数
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
关键词：ＤＥＡ：超效率ＤＥＡ：农业信息化效率
中图分类号：Ｆ３２０．１
文献标识码：Ａ
文章编号：０４３９—８１１４（２０１１）０６—１２９２—０３
ＥｆｉｃｉｅｎｃｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＤＥＡａｎｄＳｕｐｅｒ－ｅｆｉｃｉｅｎｃｙＤＥＡＭｏｄｅｌ

基于DEA的财政支农资金效率评价与对策分析-以江苏各市为例

基于DEA的财政支农资金效率评价与对策分析-以江苏各市为例摘要：本文应用 DEA-BCC模型对2018-2020年江苏省财政支农相关数据进行处理，结果表明：江苏各市之间效率差异较大，南通与连云港连续三年是DEA有效，而南京则技术效率最低，连续三年都低于50%。

大部分市纯技术效率高于规模效率，且规模报酬呈现递减趋势。

因此江苏在后续财政支农政策上应注意提高规模效率，在保持现有支出规模的基础上调整支出结构和管理监督水平。

关键词：DEA 江苏财政支农效率评价作者简介王朋才，江苏东海人，1969年7月。

现任职于江苏海洋大学商学院，副教授，硕士，主要从事企业管理、管理会计方面教学和研究。

高玲，江苏东海人，1985年1月。

现任职于江苏海洋大学商学院，讲师，博士，主要从事财务管理、公司战略管理方面教学和研究。

王玥颖，江苏海洋大学本科在读。

1 研究基础1.1政策背景一直以来，党中央对三农问题高度重视，自2004年到2022年，中央的一号文件都谈到“三农”问题。

尤其是2022年中央一号文件发布《中共中央、国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见》明确指出要全面推进乡村振兴，确保农业稳产增产、农民稳步增收、农村稳定安宁。

1.2国内外研究成果国内文献对财政支农支出效率的研究主要有以下三大领域：第一，以不同地区作为研究对象。

姚凤民，陆帆（2021）等以广东省2000—2018 年及 20 个市的面板数据为样本，运用三阶段 DEA 模型测算广东省及各地级市财政支农支出效率，研究表明广东省整体近几年支农效率呈下降的趋势，主要的制约因素是规模效率，大多市处于规模报酬递减状态并将20个市划分为 4 个类型，并针对不同类型地区提出相应的改善措施。

而石磊，金兆怀（2021）以我国大陆地区30个省( 区) 为研究单位，选取2009～2019年的面板数据通过三阶段 DEA 模型分别对全国层面和省域层面的财政支农效率进行测算，最终发现虽然我国财政支农效率呈逐年上升趋势但不同区域的财政支农效率存在较大差异。