基于DEA模型的江西省农业生产效率空间对比

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模型的农业投入产出分析作者：韦代雄来源：《合作经济与科技》2010年第19期提要中国是一个农业大国,农业是国民经济的基础,在我国经济腾飞中扮演着十分重要的角色,只有农业发展了才能为二三产业提供重要原材料和广阔的市场。

本文运用DEA中的CCR 模型对我国农业投入产出指标进行分析,得出31个省市的技术效率、纯技术效率和规模效率,进而可以得出比较结果,并提出对策建议。

关键词:DEA模型;农业投入产出;比较借鉴中图分类号:F32文献标识码:A一、引言农业的发展关系着国运民生,改革开放以来我国的经济发展突飞猛进农业增长迅速,但并没有摆脱粗犷型增长方式,所以,依赖科技创新提高农业生产率是我国农业增长的长期目标。

在此,通过对我国各省市的投入产出效率研究,对比不同省市的效率、规模和方法后,各省市可以取长补短,改善农业生产技术,提高农业生产效率和促进农村经济发展,所以对农业效率分析具有重要的意义。

本文适用数据包络分析方法(DEA)对31个省市的农业投入产出效率进行了实证分析并提出对策建议。

二、DEA方法DEA(Data EA)方法是数据包络分析方法的简称,由著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper 和Rhodes在1978年提出,在法雷尔基础上,从相对效率概念为基础发展起来的一种崭新效率评价方法。

该方法的原理主要是通过保持决策单元(DMU)的输入或者输入不变,借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面,将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上,并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。

使用DEA分析方法我们能够有效的地得到生产要素投入和产出之间的效率关系,从而衡量投入的合理性,而且还可以测定在投入要素非DEA有效的情况下如何改进要素投入量,从而使要素投入达到最优状态。

所以本文配合运用DEA方法中的不考虑规模收益的CCR模型和考虑规模收益的BCC模型对我国各地区的农业投入产出效率进行分析。

农业生产要素投入效率的DEA实证分析基于我国1978~2008年数据蔡俊煌1,2黄文彪2杨建州2江化开1(1.福建省特色研究所,福建福州350003;2.福建农林大学经济与管理学院,福建福州350002)摘要:根据1978~2008年数据,对改革开放以来我国农业生产要素(耕地面积、农用机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、农资实际价格)投入综合效率(技术效率*规模效率)进行DEA实证分析后发现:生产要素投入存在着技术相对有效而规模效率缺乏,即我国农业已渐呈现高能耗高投入而低产出低效率的发展趋势。

为此,要切实加强以节能减排为主的技术创新和以耕地、水利等要素保质保量投入的制度创新,促进我国农业生产要素投入的综合产出效率的提高,推动我国农业生产方式的转变。

关键词:节能减排;农业生产要素;数据包络分析法(DEA);技术创新;制度创新中图分类号:F321文献标识码:A文章编号:1672-6847(2010)12-0050-03本文系福建省科技厅2010年度软科学重点项目新时期闽台林业产业链整合及深度合作路径研究!(项目编号:2010R0014)研究成果作者简介#蔡俊煌(1971-),男,福建莆田人,福建农林大学经济与管理学院农林经济管理专业2009级博士生,福建省特色研究所高级经济师,研究方向:产业经济与涉农产业安全。

黄文彪(1986-),男,福建三明人,福建农林大学经济与管理学院农林经济管理专业2009级博士生,研究方向:农村政策研究。

杨建州(1965-),男,福建泉州人,博士,国务院学科评议组成员,福建农林大学经济与管理学院副院长、教授,博士生导师,研究方向:资源环境经济与资源信息管理。

江化开(1964-),男,福建闽侯人,福建省特色研究所高级农济师,研究方向:农业经济与区域经济。

一、问题的提出发展方式的切实转变是我国十二五!发展规划的重点,是建设两型社会的必然选择,是贯彻落实科学发展观、构建社会主义和谐社会的重大举措。

基于 DEA模型的中国林业投入产出效率评价摘要：林业是我国重要的国民经济组成部分，对改善生态环境、促进国民经济可持续发展有着重要作用。

基于此，本文对基于DEA模型的中国林业投入产出效率评价进行了论述。

关键词：DEA；林业投入；林业产出；效率林业是国民经济的重要基础产业，又是重要的社会公益事业，承担着改善生态环境、促进国民经济可持续发展的双重使命。

为了促进林业生态保护与发展，我国政府不断加大对林业的公共投入。

在政府投入引导下，社会资本对林业的投入近年来也呈蓬勃发展之势。

因此，林业投入产出的效率问题值得人们关注。

一、指标选取及样本数据来源DEA评价模型最关键环节是对其投入产出指标的选取，投入产出指标及其样本的选取对最后的评价结果有很大影响。

指标的选取不仅要考虑数量，还要考虑其“质量”。

国外研究的指标体系不完全适用于我国林业投入产出效率评价，而国内学者对所选取的指标体系也各有侧重，未充分考虑到林业的生态、社会效益，因而也不宜完全借鉴。

林业投入应是为促进林业发展而投入的各种生产要素。

根据西方经济学理论，资本、劳动力和土地这三种要素在生产函数中扮演着重要角色。

但由于我国林业用地面积的统计数据是5年公布一次，即在5年一次的森林资源清查期间，林业用地面积不会发生变化，因此，本文选取营林固定资产投资、林业系统年末从业人数指标来测算资本和劳动力这两种投入要素的效率。

由于DEA效率只是一种相对效率，只要各决策单元间具有可比性，即便所取指标未涵盖所有的投入或产出指标，其测算结果也具有可信性，能真实反映所取指标效率情况。

林业投入后，会产生一定的经济、生态、社会效益。

林业投入在经济方面的目标是林业产值最大化，因此，用林业第一产业产值来表示林业所产生的经济效益；林业的生态效益与森林面积有关，可用当年新增的造林面积来表示；林业的直接社会效益表现在促进林区就业和改善林区农民生活水平，对就业的影响隐含在收入变化中，故选取农民人均林业收入来表示。

河南科技Henan Science and Technology 科技管理总第877期第6期2024年3月江西省重点实验室投入产出效率研究陈　颖马　临（江西省科学技术信息研究所，江西南昌330000）摘　要：【目的】江西省重点实验室正开展重组工作，需对各个重点实验室投入产出效率进行研究，为实验室重组提供参考依据。

【方法】基于江西省重点实验室2021年度统计报表，从科技创新投入、科技创新产出两个方面构建投入产出效率指标评价体系，运用投入导向的DEA-CCR、DEA-BBC模型进行测度。

【结果】江西全省239家省重点实验室只有109家DEA效率值为1。

按依托单位类型测算，科研院所类实验室DEA效率值最低，按领域类型测算，地球科学类实验室DEA效率值最低。

【结论】江西省重点实验室投入产出效率并不高，且存在资源浪费。

建议着重提高医院和科研院所类以及地球科学、化学科学、生物科学三领域重点实验室的资源投入产出能力。

关键词：重点实验室；投入产出效率；DEA模型中图分类号：F124.3 文献标志码：A 文章编号：1003-5168（2024）06-0145-05 DOI：10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2024.06.028Research on Input-output Efficiency of Key Laboratory ofJiangxi ProvinceCHEN Ying　MA Lin( Jiangxi Institute of Science and Technology Information, Nan Chang 330000, China)Abstract:[Purposes] As the key laboratory of Jiangxi Province is carrying out the reorganization work, it is necessary to study the input-output efficiency of each key laboratory to provide reference for the labo⁃ratory reorganization. [Methods] Based on the annual statistical report survey of key laboratories in Ji⁃angxi Province, this paper analyzes and studies the construction situation, human resources, scientific re⁃search capacity, scientific and technological achievements, and open exchanges and cooperation of key laboratories in Jiangxi Province. The input-output efficiency index evaluation system is constructed from two aspects of scientific and technological innovation input and output, and the input-oriented DEA-CCR and DEA-BBC models are used to measure. [Findings] Among 239 provincial key laboratories in the province, only 109 have a DEA efficiency value of 1. According to the measurement of supporting units, the DEA efficiency value of scientific research institute laboratories is the lowest, and the DEA ef⁃ficiency value of earth science laboratories is the lowest. [Conclusions] The input-output efficiency of key laboratories in Jiangxi Province is not high, and there is a waste of resources.It is suggested to strengthen the output capacity of resources input in hospitals and research institutes, as well as key labo⁃ratories in the fields of earth science, chemical science and biological science.Keywords: key laboratory; input-output efficiency; DEA model收稿日期：2023-11-08基金项目：2023年度江西省科技创新发展战略与科技政策研究基地开放基金青年项目“江西省科技创新平台综合创新能力评价体系研究”（2023QN002）。

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。

基于三阶段DEA-Malmquist模型的我国农业全要素生产率增长研究华坚;李政霖;吴祠金【摘要】通过构建三阶段DEA-Malmquist模型,对2007 ～ 2012年间全国30个省、直辖市和自治区的农业全要素生产率增长情况进行测度分析.研究结果表明,我国农业全要素生产率基本是增长的且与农业经济增长呈现出一定的相关性;农业技术进步是我国农业全要素生产率增长的最主要推动力;外部环境因素的存在对农业全要素生产率的增长确实会产生影响.剔除外部环境因素影响后,有更多的地区农业全要素生产率增长对农业经济增长有拉动作用.【期刊名称】《江西农业学报》【年(卷),期】2015(027)010【总页数】8页(P134-141)【关键词】农业全要素生产率;三阶段DEA-Malmquist;技术进步【作者】华坚;李政霖;吴祠金【作者单位】河海大学商学院,江苏南京211100;江苏省“世界水谷”与水生态文明协同创新中心,江苏南京211100;河海大学产业经济研究所,江苏南京211100;河海大学商学院,江苏南京211100;河海大学产业经济研究所,江苏南京211100【正文语种】中文【中图分类】F323.50 引言我国是一个生产历史悠久的农业大国，农业在我国经济发展中发挥着十分重要的作用。

但是，我国农业长期处于依赖通过扩大生产要素投入规模来促进发展的粗放式状态，不仅难以满足日益提高的农业发展需求，也使得农业发展越来越不可持续。

要实现我国农业的可持续发展，最根本的是要实现由粗放式发展向提高生产要素利用效率的集约型方式的转变。

要想实现集约型发展，提高农业生产要素利用效率，必须对农业全要素生产率增长的状况、推动因素及其对我国农业经济增长的作用有明确的认识，这对于促进我国农业发展方式转变、实现我国农业的可持续发展具有十分重要的意义。

国内外相关领域学者围绕农业全要素生产率相关问题展开大量的研究:一是讨论影响我国农业经济增长的因素［1－3］，由此说明全要素生产率的增长对农业经济增长以及农业实现可持续发展的重要性［4－5］，这是农业全要素生产率问题会成为研究热点的最主要原因。