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中国林业生产的技术效率测算与分析作者：田杰姚顺波来源：《中国人口·资源与环境》2013年第11期作者简介：田杰，博士生，主要研究方向为林业经济理论与政策、资源经济与环境管理。
通讯作者：姚顺波，博士，教授，博导，主要研究方向为林业经济理论与政策、资源经济与环境管理。
基金项目：国家自然科学基金项目“基于碳汇效益内部化视角的造林补贴标准研究”（编号：71173175）；国家社科重大课题“我国西部林业生态建设政策评价与体系完善研究”（编号：11&ZD2042）。
摘要基于纳入自然因素的超越对数生产函数形式的随机前沿模型，利用1999-2011年统计数据，对我国31个省林业生产技术效率水平和技术损失进行了全面测度。
实证分析结果表明：①我国林业生产平均技术效率为0.877，技术效率损失为12.3%，说明我国林业生产效率水平还存在很大的提升空间；②表征自然因素的4-10月平均气温和年降水量对林业生产的技术效率水平有不可忽视的贡献程度，是相关林业投入产出分析中必须纳入的考虑因子；③由于恶劣的自然灾害、经济危机或是制度的不完善等外部因素造成林业平均年际技术效率虽有波动，但总体呈现上升趋势；④人均GDP、基层林业站工作人员文化素质、森林病虫鼠害防治率和制度变量对技术效率损失产生反向影响，影响效果显著。
基于此，提出改善林业生产技术效率水平的相关政策建议：加大对林业系统工作人员的培训力度，提高人力资本水平；加快林业部门结构调整，林业系统从业人员向第一线倾斜；加强对森林病虫鼠害的预防和监测工作，促进林业生产技术的研发和创新；科学计划地增大林地面积，注意提高林地质量及林业产业结构的合理性；提高财政支林比重的同时，完善林业专项资金利用途径的监督机制，避免林业财政支出的无效利用。
关键词自然因素；随机前沿分析；技术效率；影响因素中图分类号 F307.2 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2013）11-0066-07 doi：103969/jissn1002-21042013.11010我国经济发展正处于高速增长期，对木材及林产品的需求日益增加，而且，随着生态环境建设力度的推广和增强，各国都提高了对森林资源的保护力度，在环境与资源的双重约束下，木材市场供需之间的紧张局势已经演变成为一个不容忽视的国际性及政治性问题。
基于SFA方法的企业绿色创新效率分析
郭树华;方鹏飞;毕福芳
【期刊名称】《工业技术经济》
【年(卷),期】2024(43)7
【摘要】绿色创新效率是影响企业长期可持续发展的重要因素。
本文通过构建超越对数生产函数的随机前沿模型,对中国企业2011~2022年的绿色创新效率进行了测算分析,并通过对全要素生产率(TFP)进行三重分解,探讨了绿色创新效率及其影响因素。
研究表明:(1)环境关注和劳动投入是企业绿色创新效率提升的主要贡献者;(2)从全要素生产率(TFP)分解结构看,绿色创新效率提升主要来源于技术效率改进(TEC)和技术进步(TC),而规模效率(SC)的持续恶化却弱化了两者的作用;(3)异质性实证检验表明,西部地区的绿色创新效率最高,其次是东部,中部地区的绿色创新效率最弱,分行业检验结果则表明重污染行业效率高于非重污染行业,高科技行业高于非高科技行业。
本文根据研究结论,提出相关政策建议。
【总页数】8页(P112-119)
【作者】郭树华;方鹏飞;毕福芳
【作者单位】云南大学经济学院;丽江文化旅游学院经济管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F270;F273
【相关文献】
1.基于SFA模型的福建创新型企业创新效率分析
2.基于SFA的广东省各地市大中型企业技术创新效率的实证分析
3.基于SFA效率模型的财政支农对企业创新效率影响分析
4.基于SFA-Malmquist方法的战略性新兴企业技术创新效率测度与影响因素分析
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农业生产效率评估研究近年来，随着农业现代化的不断推进和生产技术的不断提高，农业生产效率的评估显得尤为重要。
因为只有了解农业生产效率的水平，才能及时发现问题所在，进行改进和创新，提高农业生产的效率和质量。
一、农业生产效率的概念所谓农业生产效率，是指在同样的投入条件下，所得到的产出水平或产出质量高低的衡量标准。
农业生产效率包括生产用地效率、生产投入效率、生产劳动效率、资本投入效率等方面。
评价一个国家或区域的农业生产效率，需要考虑多方面因素，并进行综合评估。
二、农业生产效率的影响因素农业生产效率的影响因素很多，其中主要的因素可以归纳为以下几个方面：1、生产资金投入：农业生产需要大量的资金投入，其中包括种子、肥料、农药、机械设备等各种生产要素。
生产资金投入的多少不仅直接影响农业生产的规模和效益，还决定着生产技术的更新和升级。
2、土地资源：土地是农业生产的基础，对于农业生产的成败至关重要。
好的土地资源成为了农业发展中最基本的生产要素之一。
租赁、购买和开发新的耕地是推动农业发展的重要手段之一。
3、劳动力因素：农业生产需要大量的劳动力，对于劳动力的素质和数量的要求也在不断提高。
现代化的农业生产需要的是高科技农业和高素质的农业劳动力，才能够完成复杂的机械化作业和提高生产效益。
4、科技创新：科技创新是现代化农业的关键要素之一，只有充分发挥科技创新的作用，才能有效提高农业生产的效率和质量。
三、农业生产效率的评估方法农业生产效率的评估方法有许多，其中比较常用的包括随机邻项算法（SFA）和数据包络分析（DEA）两种方法。
1、随机邻项算法（SFA）：SFA方法是一种衡量技术效率和规模效率的方法，通过使用数据模型，将各种投入和产出变量带入到数学模型中，进而适用制度商量的方法得出农业生产效率的水平。
2、数据包络分析（DEA）：DEA方法是一种用于分析生产效率、并给出优化生产的建议的数学工具。
DEA方法基于输入产出模型，从而计算每个企业或农户在一组特定权重下的效率。
stata随机前沿模型sfa方法随机前沿模型（Stochastic Frontier Analysis，简称SFA）是一种经济学方法，用于评估生产或效率的前沿水平和技术效率。
本文将介绍SFA方法的基本原理和应用领域，并探讨其在实际研究中的价值和局限性。
SFA方法最初由Aigner、Lovell和Schmidt在1977年提出，旨在解决生产要素利用效率评估中的随机误差和不可观测因素的问题。
该方法将生产函数分为两个部分：前沿函数和误差项。
前沿函数描述了理论上的最大产出水平，而误差项则捕捉了技术效率的偏差。
通过估计前沿函数和技术效率，SFA方法可以提供对生产效率的准确评估。
SFA方法的应用领域广泛，包括农业、制造业、金融业等。
在农业领域，SFA方法可以评估农民的生产效率，帮助政府制定农业政策和资源配置。
在制造业领域，SFA方法可以评估企业的生产效率，发现潜在的改进空间。
在金融业领域，SFA方法可以评估银行的效率和绩效，指导银行经营和监管。
然而，SFA方法也存在一些局限性。
首先，SFA方法基于对生产函数的假设，需要满足一定的假定条件。
如果这些假定条件不成立，SFA 方法的结果可能失真。
其次，SFA方法对数据的要求较高，需要大样本和高质量的数据。
如果数据质量差或样本量小，SFA方法的结果可能不可靠。
此外，SFA方法对模型的选择和参数的估计也存在一定的主观性和不确定性。
为了提高SFA方法的准确性和可靠性，研究者可以采取一些改进措施。
首先，可以使用更加灵活的模型来捕捉生产函数的非线性关系和异方差性。
其次，可以使用面板数据模型，以提高数据的效率和可靠性。
此外，还可以引入其他变量或控制变量，以更全面地评估生产效率。
SFA方法是一种评估生产效率的重要工具。
通过估计前沿函数和技术效率，SFA方法可以帮助研究者和决策者更好地理解和改进生产过程。
然而，使用SFA方法时需要注意其局限性，并采取相应的改进措施，以提高评估结果的准确性和可靠性。
江西农业学报㊀２０２０，３２（６）：１３３ １３９ＡｃｔａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｅＪｉａｎｇｘｉ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｘｎｙｘｂ．ｃｏｍＤＯＩ：１０．１９３８６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｘｎｙｘｂ．２０２０．０６．２４广西不同规模农户甘蔗生产技术效率测算及影响因素分析韦敬楠㊀㊀收稿日期：２０２０－０１－０２基金项目：桂林理工大学博士科研启动基金（ＧＬＵＴＱＤ２０１８０３７）㊂作者简介：韦敬楠（１９８８ ），男，广西柳州人，讲师，博士，研究方向：区域经济与农业经济㊂（桂林理工大学商学院，广西桂林５４１００４）摘㊀要：以广西５０３份样本农户数据为例，采用ＳＦＡ－ＱＲ模型实证分析了农户甘蔗生产技术效率的规模差异及影响因素㊂结果表明：适度规模的农户甘蔗平均技术效率高于非适度规模的农户，２种不同规模的农户甘蔗平均技术效率分别为０．８９４和０．７５１，农地经营规模与农业生产技术效率并非呈典型的线性关系，适度扩大生产规模能提高农业技术效率㊂根据影响因素实证结果表明，农地生产条件及生产机械化对规模较大的农户甘蔗技术效率的影响程度大于规模较小的农户，完善的农地设施有利于提高农户甘蔗生产技术效率㊂关键词：农地规模；技术效率；影响因素；广西中图分类号：Ｓ４３５．６６１㊀文献标志码：Ａ㊀文章编号：１００１－８５８１（２０２０）０６－０１３３－０７ＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆＳｕｇａｒｃａｎｅＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｅｃｈｎｉｃａｌＥｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＩｎｆｌｕｅｎｃｅＦａｃｔｏｒｓｆｏｒＧｕａｎｇｘｉＤｉｆｆｅｒｅｎｔＳｉｚｅＦａｒｍｅｒｓＷＥＩＪｉｎｇ－ｎａｎ（ＢｕｓｉｎｅｓｓＳｃｈｏｏｌ，ＧｕｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕｉｌｉｎ５４１００４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎ５０３ｓａｍｐｌｅｓｄａｔａｏｆＧｕａｎｇｘｉｆａｒｍｅｒｓ，ａｎｅｍｐｉｒｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｕｇａｒｃａｎｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｉｚｅｆａｒｍｅｒｓａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｂｙＳＦＡ－ＱＲｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅａｖｅｒａｇｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｓｕｇａｒｃａｎｅｆａｒｍｅｒｓｗｉｔｈｍｏｄｅｒａｔｅｓｃａｌｅｗａｓｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈｅｆａｒｍｅｒｓｏｆｎｏｎ－ｍｏｄｅｒａｔｅｓｃａｌｅ．Ｔｈｅａｖｅｒａｇｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｓｕｇａｒｃａｎｅｉｎｔｗｏｋｉｎｄｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｉｚｅｆａｒｍｅｒｓｗａｓ０．８９４ａｎｄ０．７５１ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｆａｒｍｌａｎｄｓｃａｌｅａｎｄｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｗａｓｎｏｔａｔｙｐｉｃａｌｌｉｎｅａｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ．Ｍｏｄｅｒａｔｅｅｘｐａｎｓｉｏｎｏｆｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｃａｌｅｃａｎｉｍ⁃ｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｅｍｐｉｒｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓ，ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｆａｒｍｌａｎｄｐｒｏ⁃ｄｕｃｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｚａｔｉｏｎｏｎｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｓｕｇａｒｃａｎｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｌａｒｇｅ－ｓｃａｌｅｐｅａｓａｎｔｈｏｕｓｅ⁃ｈｏｌｄｓｗｅｒｅｇｒｅａｔｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｓｍａｌｌ－ｓｃａｌｅｐｅａｓａｎｔｈｏｕｓｅｈｏｌｄｓ，ａｎｄｔｈｅｐｅｒｆｅｃｔｆａｒｍｌａｎｄｆａｃｉｌｉｔｉｅｓａｒｅｉｎｆａｖｏｒｏｆｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｓｕｇａｒｃａｎｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｐｅａｓａｎｔｈｏｕｓｅｈｏｌｄｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｆａｒｍｌａｎｄｓｃａｌｅ；Ｔｅｃｈｎｉｃａｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ；Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓ；Ｇｕａｎｇｘｉ０㊀引言发展农业适度规模经营是实现农业现代化的重要途径之一，并在学术界形成了共识㊂但从发展现状来看，我国户均农地经营规模与适度规模仍然存在较大差距，数量庞大的小农户构成了农业生产的主体之一，并且在未来一段时期内不会被消灭［１］㊂随着土地流转㊁土地入股㊁土地托管㊁代耕代种等多种形式助推农户适度规模经营，农户经营规模不断扩大，形成了不同经营规模的农户和新型农业经营主体相互并存的现状［２］㊂扩大农地规模能否会带来生产技术效率的提升？除了农地规模差异外，哪些因素影响了农户甘蔗生产技术效率？本文将对此进行实证研究，找出制约农户甘蔗生产技术效率的症结，加快广西甘蔗产业的可持续发展㊂国内外学者针对农户生产规模与技术效率进行了各种研究，通过梳理相关文献发现，不同学者研究得出的结论存在分歧㊂有学者认为农地经营规模与技术效率两者呈现倒 Ｕ 型关系，Ｓｔｅｖｅｎ等［３］运用ＤＥＡ方法对巴西中西部地区４２６个郡的农户土地规模与生产技术效率进行了实证研究，认为两者呈现倒 Ｕ 型关系㊂屈小博［４］利用随机前沿函数分析了不同规模苹果农户生产技术效率差异及其影响因素，结果证实了经营规模与农户生产技术效率呈现倒 Ｕ 型效应趋势㊂然而，有学者对农户规模大小与生产技术效率之间呈现倒 Ｕ 型关系持相反的观点［５－６］㊂此外，还有学者认为农业生产规模与生产效率之间存在不确定性关系㊂Ｈｏｑｕｅ［７］发现，孟加拉农场经营规模与效率呈现动态关系；Ｓｔｅｖｅｎ等认为农场规模与效率并非呈线性关系［３］㊂这种观点也得到我国学者的认可，张忠明等［８－９］认为农户土地经营规模与粮食生产效率之间不只是简单的正向或负向的线性关系㊂通过对农地规模与技术效率之间的关系进行研究，对本研究具有一定借鉴意义，但测算技术效率所采用的方法㊁指标的选取及规模区间的划分都会影响结果值㊂首先，从测算方法来看，目前，学术界普遍倾向于使用随机前沿生产函数（ＳＦＡ）和数据包络分析法（ＤＥＡ）测算农业生产技术效率，针对农户生产技术效率，大多数学者更加倾向于随机前沿生产函数㊂其次，从指标选取来看，大多数学者均采用投入与产出指标的比率来衡量生产率，但生产率和效率并非是同一概念，仅仅用生产率难以衡量生产效率㊂对此，后来学者普遍采用技术效率来衡量农业生产效率㊂再次，农地规模区间划分不同也会导致测算结果出现不一致，多大的规模才算适度规模并没有统一的标准㊂若仅仅测算不同规模的农户生产技术效率对解决现实问题不能起到实质意义，农户作为理性的经济人，其生产经营活动的目的是追求利润最大化㊂这意味着从农地规模差异的视角测算农户生产技术效率，分析其影响因素，通过提升农户生产技术效率，最终提高农户经营效益，实现农民增收才是研究问题的关键㊂因此，本研究将利用调查获取的数据，以促进蔗农增收为目标，采用随机前沿生产函数测算不同规模农户甘蔗生产技术效率及分位数回归模型实证分析影响农户甘蔗生产技术效率的因素㊂１㊀研究区域甘蔗生产概况、数据来源与研究方法１．１㊀研究区域甘蔗生产概况广西作为我国最大的甘蔗主产区，甘蔗年产量约占全国产量的６０％㊂目前，广西蔗农数量约２０００万人，占广西总人口的近４０％，对广西糖料蔗供给稳定影响重大［１０］㊂家庭联产承包责任制有效提高了农业劳动生产率［１１］，然而，以户为单位的小规模经营模式和 肥瘦搭配 的分地方式难以适应现代农业规模化发展要求，为此，广西在２０１４年启动了 双高 甘蔗生产示范基地建设工程，截至２０１７年底已建成１６．６７万ｈｍ２，任务完成过半㊂选择广西３个甘蔗生产典型县（区）作为研究对象，具有一定代表性，具体包括：柳城县㊁兴宾区和江州区㊂这３个县（区）既属于广西甘蔗生产集中区域，又各自代表了不同地区甘蔗生长地理环境的差异㊂１．２㊀数据来源本文采用的数据来自２０１６年７ ８月对广西柳城县㊁兴宾区和江州区蔗农的调查㊂由于本文从规模的角度研究农户甘蔗生产技术效率，为保证得到不同规模甘蔗农户调查样本数量，采用分层抽样和随机抽样调查相结合的方式，从每个县（区）分别随机选取３个乡（镇），共９个乡（镇）㊂通过走访每个乡（镇）糖业工作站的工作人员，获取农户甘蔗生产规模基本分布概况，每个乡（镇）按农户规模大小归类后，分别从每个乡（镇）中随机抽取５０ ６０户进行问卷调查㊂针对规模小的农户数量多而规模大的农户数量少的特点，本文仅对小规模农户按所在村（屯）采取随机抽样，较大规模农户则采取定户调查，调查问卷总数为５３０份，剔除无效问卷２７份，最终获得有效问卷５０３份，问卷有效率９４．９０％㊂１．３㊀研究方法１．３．１㊀技术效率测算方法㊀农户生产技术效率测算方法主要分为两类：参数方法和非参数方法㊂参数法在估算农业技术效率时，首先需要设定生产函数形式，在测算农户技术效率方面，这种方法可以判断技术效率是否受到随机扰动因素的影响，非常适合用于估算甘蔗农户生产技术效率㊂因此，本文拟采用随机前沿超越对数生产函数（ＳＦＡ）对不同规模农户甘蔗生产技术效率进行测算，分析农户规模大小与生产技术效率之间的关系㊂随机前沿生产函数模型的一般形式［１２］：ｙｉ＝ｆ（ｘｉ）ｅｘｐ（ｖｉ－ｕｉ）（１）式（１）中，ｙｉ表示第ｉ个生产者的产出，ｘｉ表示第ｉ个生产者投入要素，ｆ（㊃）为生产函数，表示生产前沿，ｖｉ为第ｉ个生产者随机误差项，取值可为正值也可为负值，ｕｉ为第ｉ个生产者管理无效率的４３１江㊀西㊀农㊀业㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀３２卷相关非负随机变量㊂１．３．２㊀影响农户甘蔗生产技术效率的回归模型㊀实证分析农户生产技术效率的影响因素主要依据测算技术效率所采用的方法，参数法使用最广泛的是Ｂａｔｔｅｓｅ和Ｃｏｅｌｌｉ于１９９５年提出的 一步法 估计，并同时用于测算技术效率值及其效率损失的影响因素，非参数法是ＤＥＡ－Ｔｏｂｉｔ模型㊂然而，这２种方法在分析不同规模农户生产技术效率的影响因素时，需要根据划分生产规模区间并多次进行回归分析，其结果无法直接比较这些影响因素对不同规模的农户生产技术效率的影响差异㊂因此，本文拟采用分位数回归模型对农户甘蔗生产技术效率的影响进行实证分析㊂分位数回归（ｑｕａｎｔｉｌｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，简称ＱＲ）最早由Ｋｏｅｎｋｅｒ和Ｂａｓｓｅｔｔ于１９７８年提出，目前，该模型应用十分广泛，尤其适用于关注不对称性研究㊂与经典回归模型显著不同的是，分位数回归可以观察到解释变量的变化对被解释变量的影响差异程度，能够更加全面地刻画对被解释变量的影响特征［１３］㊂２㊀变量选取及模型构建２．１㊀技术效率测算变量选取２．１．１㊀产出指标㊀根据随机前沿生产函数的一般形式，结合农户甘蔗生产实际投入与产出，本文选取农户全年甘蔗产量作为产出变量（Ｙ），单位是ｔ㊂由于甘蔗收购价格实行统一定价，因此对于选取甘蔗产量还是产值作为产出变量几乎没有差别㊂２．１．２㊀投入指标㊀首先，投入变量中，不同物质投入费用差异很大，甘蔗生产物质费用投入主要包括化肥费用㊁农药费用㊁种子费用及燃油费用等，其中，化肥是所有物质费用中投入比例最大的费用，一般占到全部物质费用的一半左右，因而选择化肥费用㊁农药费用㊁种子费用及燃油费之和来代替甘蔗生产物质费用投入，也是资本投入㊂其次，劳动力是甘蔗生产环节不可缺少的投入要素㊂在计算农户劳动力投入时，考虑到不同规模的农户在生产过程中实际投入的劳动力数量，包括雇工和自用工２种，对于没有雇工生产的农户来说，劳动力投入按自用工以每天８小时折算为工日；对于雇工生产的农户来说，劳动力投入除了自用工以外，还包括农户雇工的费用折算为工日㊂具体计算思路：（１）没有雇工生产的农户劳动力投入（Ｌ）＝甘蔗种植面积ˑ甘蔗单位面积实际投入工日，由于不同农户劳动力个体差异比较明显，因而不同的农户甘蔗单位面积实际投入的劳动时间不同；（２）雇工生产的农户劳动力投入（Ｌ）＝自用工＋雇工，雇工的计算方法为农户雇工费用除以雇工价格，自用工按农户实际投入工日计算㊂再次，土地要素投入，本文以农户当年甘蔗播种面积来计算，单位为６６７ｍ２㊂在实际估算过程中，与随机Ｃ－Ｄ生产函数相比，超越对数随机前沿生产函数形式更加灵活，并且能够较好地估算生产函数投入要素的交互影响，因此，本文也采用该方法来测算不同规模农户甘蔗生产技术效率㊂具体的函数形式为：ｌｎｙｉ＝β０＋β１ｌｎｘ１＋β２ｌｎｘ２＋β３ｌｎｘ３＋β１２ｌｎｘ１ｌｎｘ２＋β１３ｌｎｘ１ｌｎｘ３＋β２３ｌｎｘ２ｌｎｘ３＋β１１（ｌｎｘ１）２＋β２２（ｌｎｘ２）２＋β３３（ｌｎｘ３）２＋（ｖｉ－ｕｉ）（２）式（２）中，ｙｉ为第ｉ个农户的甘蔗产量，β０为常数项，βｉ为各自变量的待估计系数，ｘ１㊁ｘ２㊁ｘ３分别为农户资本投入㊁农户劳动力投入和农户土地投入，ｖｉ表示第ｉ个农户的随机扰动项，ｕｉ表示第ｉ个农户生产技术无效率项㊂２．２㊀技术效率的影响因素变量确定影响农户甘蔗生产技术效率的因素很多，其中，农户自身能力与外界环境条件是影响生产技术效率的两大类因素［１４］㊂根据已有文献中关于农户生产技术效率的影响因素分析及本文对广西农户甘蔗生产情况进行实地调查，拟选取如下指标作为分析不同规模农户甘蔗生产技术效率的影响因素㊂２．２．１㊀被解释变量㊀本文以测算的农户甘蔗生产技术效率值作为因变量㊂２．２．２㊀解释变量㊀（１）农户个体特征㊂根据甘蔗生产技术效率个体特征的影响因素来看，学者一般从农户的性别㊁年龄㊁受教育程度㊁健康状况及经济收入状况等因素来衡量农户个体特征差异状况㊂以上指标因素中，由于本文调查农户时，被调查者性别大多数为男性，并且大多数家庭劳动力性别都不是单一的，因此若把性别因素指标放入模型对实证结果会产生偏差㊂因此，本文拟选取农户年龄（ｘ１）㊁受教育程度（ｘ２）㊁健康状况（ｘ３）３个变量来衡量农户个体特征㊂（２）农地类型特征㊂不同的农地类型对农户甘蔗生产技术效率的影响程度不同，根据本文调５３１㊀６期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀韦敬楠：广西不同规模农户甘蔗生产技术效率测算及影响因素分析查农户甘蔗农地状况，拟选取农地集中程度（ｘ４）㊁农地地形（ｘ５）㊁农地出入条件（ｘ６）㊁农地灌溉条件（ｘ７）４个自变量来衡量农地类型差异对农户甘蔗生产技术效率的影响㊂（３）机械化程度㊂在甘蔗生产机械化程度对农户生产技术效率的影响变量选取时，本文综合甘蔗种植的特殊性，考虑到被调查农户甘蔗收获基本上以人工为主，因此，没有把甘蔗收获方式纳入影响因素指标，拟选取犁地方式（ｘ８）㊁搬运方式（ｘ９）２个变量指标㊂（４）种植模式㊂规模大小影响农户甘蔗种植模式选择㊂从甘蔗种植行距来看，不同规模的农户种植行距的宽窄也不尽相同㊂此外，很多农户不愿意在甘蔗地套种其他农作物，认为套种会增加甘蔗管理难度同时还会影响甘蔗生长㊂因此，本文拟选取甘蔗种植行距（ｘ１０）和是否套种其他农作物（ｘ１１）２个变量作为衡量农户甘蔗种植模式差异㊂根据以上指标，经过对各指标变量进行分类及命名，所有解释变量指标均采用虚拟变量，被解释变量则用每个农户甘蔗生产技术效率值，该数据来自ＳＦＡ模型测算得到的结果㊂各解释变量指标详细情况详见表１㊂表１㊀解释变量名及说明变量类别变量名变量名类别预期方向农户基本特征年龄（ｘ１）１＝３０岁以下；２＝３０ ３９岁；３＝４０ ４９岁；４＝５０ ５９岁；５＝６０岁及以上－文化程度（ｘ２）１＝小学及以下；２＝初中；３＝高中或中专；４＝大专及以上不确定健康状况（ｘ３）１＝不健康；２＝健康＋农地类型农地集中程度（ｘ４）１＝分散Ａ类；２＝分散Ｂ类；３＝连片＋农地地形（ｘ５）１＝平地；２＝缓坡；３＝陡坡－农地出入条件（ｘ６）１＝位于机耕路旁；２＝靠近非机耕路；３＝远离机耕路－农地灌溉条件（ｘ７）１＝有灌溉设施；２＝靠近水源地；３＝远离水源地－机械化程度犁地方式（ｘ８）１＝大型牲畜；２＝小型耕地机器；３＝大型拖拉机＋搬运方式（ｘ９）１＝人工；２＝大型畜力；３＝小型拖拉机＋种植模式甘蔗种植行距（ｘ１０）１＝８０ １００ｃｍ；２＝１０１ １２０ｃｍ；３＝１２０ｃｍ以上＋是否套种其他作物（ｘ１１）１＝是；２＝否不确定㊀㊀根据选取变量指标，构建具体分位数回归模型为：ＱθＴＥð１１ｉ＝１ｘ()＝αθ＋βθð１１ｉ＝１ｘ（３）式（３）中，ＱθＴＥð１１ｉ＝１ｘ()为条件分为函数，θ为分位点，根据本文调查得到农户规模大小比例分布来看，规模小于１．８ｈｍ２和大于１．８ｈｍ２的农户比例约为０．７５ʒ０．２５，因此，按照２种不同规模农户划分分位数回归的分位点，取０．２５㊁０．５０和０．７５进行模型估计比较适合㊂３㊀结果与分析经运行Ｆｒｏｎｔｉｅｒ４．１软件后，得到５０３份样本农户的甘蔗生产技术效率值（表２）㊂为了比较不同规模的农户甘蔗生产技术效率差异，对所有不同规模的农户甘蔗生产技术效率分别取平均值，结果见表２㊁表３㊂３．１㊀农户甘蔗生产技术效率测算结果根据本文确定农户甘蔗适度规模经营面积下限值为１．８ｈｍ２∕户划分为２种不同规模，即分别为农地经营面积大于１．８ｈｍ２的农户和农地经营面积小于１．８ｈｍ２的农户㊂根据２种不同规模的农户甘蔗生产技术效率值由高到低进行排序后，分别计算不同技术效率区间的农户比例，经过简单的统计后，得到计算结果（表２）㊂表２㊀农户甘蔗生产技术效率统计结果技术效率＜１．８ｈｍ２／％ȡ１．８ｈｍ２／％全部样本／％ＴＥ＜０．６１０．４３０．００８．１３０．６ɤＴＥɤ０．７３３．０４０．００２５．７６０．７＜ＴＥɤ０．８１７．３９６．１５１４．９１０．８＜ＴＥɤ０．９２２．６１４７．６９２８．１３ＴＥ＞０．９１６．５２４６．１６２３．０５最大值１．０００１．０００１．０００最小值０．５３３０．７５７０．５３３标准差０．１２４０．０６６０．１２８平均０．７５１０．８９４０．７８２㊀㊀由表２可知，不同规模农户甘蔗平均生产技术效率有不同程度差异，其中，规模小于１．８ｈｍ２的农户平均技术效率仅为０．７５１，明显低于规模大于等于１．８ｈｍ２的农户，说明规模较小的农户存在较多的技术效率损失㊂当农户生产处于非适度规模６３１江㊀西㊀农㊀业㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀３２卷时，其平均生产技术效率最低为０．５３３，最高达到１．０００，两者差异十分显著；当农户生产处于适度规模时，虽然不同农户甘蔗生产技术效率也不同，但大多数农户甘蔗生产技术效率高于０．８，差异程度显著小于非适度规模的农户㊂可见，适度规模的农户甘蔗平均生产技术效率高于非适度规模的农户，并且差异程度小于非适度规模的农户，适度扩大生产规模有利于提高农户甘蔗生产技术效率㊂３．２㊀农户甘蔗生产技术效率的影响因素实证结果及分析通过对５０３份样本农户甘蔗生产技术效率进行分位数回归，结果如表３所示㊂表３㊀分位数回归结果解释变量名回归分位点ＱＲ－０．２５估计值ｔ值ＱＲ－０．５估计值ｔ值ＱＲ－０．７５估计值ｔ值年龄（ｘ１）０．００１４０．２７－０．００４０－０．９７－０．００２３－０．５１文化程度（ｘ２）０．００１５０．２６０．００７０１．１２０．００１３０．１９身体状况（ｘ３）－０．０２００∗－１．８９－０．０２４５∗∗∗－２．７４－０．０１７２∗－１．７９农地集中程度（ｘ４）０．００９５１．４１０．０２６００∗∗∗２．１９０．０３２５∗∗∗３．４７农地地形（ｘ５）－０．０１４５－１．６１∗－０．０６１６∗∗∗－５．７３－０．０８４２∗∗∗－３．５５农地出入条件（ｘ６）－０．００５５∗∗－１．９８－０．０６８６∗∗∗－７．０２－０．０９６９∗∗∗－７．３３农地灌溉条件（ｘ７）－０．０３０５∗∗∗－３．２９－０．０３３６０∗∗∗－５．６４－０．０３９３∗∗∗－４．６３犁地方式（ｘ８）０．０３９０∗∗∗４．５９０．０４３００∗∗∗４．７８０．０４５７∗∗∗６．１９搬运方式（ｘ９）０．００５００．５９０．００１６０．２８０．０１２６∗∗∗２．３３种植行距（ｘ１０）－０．００４０－０．５６－０．００２６－０．３３０．０１２２１．４２套种作物（ｘ１１）－０．０１０８－１．１６０．００１００．１４０．００４３０．４２常数项（ｘ０）１．０２８０∗∗∗３０．９９１．００８３∗∗∗２８．４００．９６８６∗∗∗２２．９８㊀㊀由表３可知，从分位数回归结果来看，解释变量对不同规模农户甘蔗生产技术效率的影响程度不同㊂在个体特征方面，身体状况对中等规模的农户甘蔗生产技术效率的影响程度大于规模较小的农户和适度规模的农户㊂当农户甘蔗生产规模较小的时候，对体力的要求相对较低，种植规模扩大后，对体力的要求明显提高，其中，表现最明显的是农户生产扩大到一定规模时但缺乏必要的机械代替人工劳动，会出现过度疲劳等身体不适状况㊂当种植扩大到适度规模程度时，由于可能采用机械代替人工劳动，因而劳动量投入反而会出现下降，农户身体素质对生产技术效率的影响会降低㊂农地集中程度对较大规模农户甘蔗生产技术效率的影响程度大于较小规模的农户㊂对于规模较小的农户来说，农地集中布局对甘蔗生产技术效率的影响程度不显著，随着种植规模的扩大，对生产技术效率的影响程度明显上升，当农户种植规模扩张到适度规模时，农地布局越集中对提高农户甘蔗生产技术效率的影响越大，可见，农地集中程度对农户甘蔗生产技术效率的影响与规模大小呈正向关系㊂农地地形对较大规模农户甘蔗生产技术效率的影响程度大于较小规模的农户㊂当农户处于生产规模较小的时候，地形对甘蔗生产技术效率的影响程度并不显著，解释了大量小规模的农户甘蔗种植在平缓的坡地，但技术效率并不低的原因㊂由于农户生产规模较小，各生产环节在不使用机械的情况下，对农户甘蔗生产技术效率的影响较小㊂当农户生产规模不断扩张后，地形坡度越大，对农户甘蔗生产技术效率的影响程度越明显，尤其是当农户生产达到适度规模时，在坡度大的农地上种植甘蔗，由于无法利用机械生产，因而对劳动力的投入将会大幅增加，但产出并没有同比例增加，因而甘蔗生产技术效率会出现大幅下降㊂农地出入条件对不同规模农户甘蔗生产技术效率的影响程度不同，但无论对哪种规模的农户生产技术效率都有显著的负向影响，且随着农户生产规模的不断扩大，其影响程度也逐渐增大㊂当农户生产规模较小时，农地位于非机耕路旁，对甘蔗生产的影响已经显现出来，由于农地不通机耕路，进出农地劳动很不方便，尤其是甘蔗收获环节，对甘蔗搬运出农地影响很大，因而增加了不必要的劳动力投入㊂对于适度规模的农户来说，农地若位于非机耕路，那么会大幅增加生产成本，对农户甘蔗生产收益的影响十分显著㊂７３１㊀６期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀韦敬楠：广西不同规模农户甘蔗生产技术效率测算及影响因素分析农地是否具备灌溉条件对不同规模农户甘蔗生产技术效率均产生显著的负向影响，并且对不同规模农户生产技术效率的影响程度差异较小，无论对于哪种生产规模的农户，农地都应具备灌溉设施，这样对提高蔗农种植技术效率有明显效果㊂农户种植甘蔗单产低的主要原因是大量的农地属于旱地并且远离水源地，广西每年秋冬季节时期经常会出现持续性干旱天气，若甘蔗长时间没有水分补给，会影响甘蔗株的发育，表现为蔗株短小，单产很低㊂从农户生产机械化程度对甘蔗生产技术效率的影响差异来看，采用大型拖拉机犁地对不同规模农户甘蔗生产技术效率有显著的正向影响，并且随着农户生产规模的扩大影响程度也越显著㊂当农户生产规模较小时，可以利用水牛犁地，但生产扩张到较大规模时，用水牛犁地需要投入的劳动时间将会大幅增加，同时，水牛犁地效果明显不如拖拉机，表现在拖拉机可以完成深耕和细耕，土壤经过拖拉机多次翻滚后变得非常松软，对甘蔗生产十分有利，而水牛犁地很难达到这种效果㊂从甘蔗搬运方式来看，当农户生产规模较小时，采用人工搬运或者畜力运送对生产技术效率并无显著影响，随着农户生产扩张到较大规模时，影响程度开始凸显，由于规模大的农户甘蔗产量巨大，对于数百吨的甘蔗，若仅靠人工从甘蔗地里搬运出来，则需耗费很多的劳动力才能完成，生产雇工成本的快速上涨则会显著影响农户甘蔗的生产收益㊂４㊀结论及政策启示４．１㊀研究结论本文利用广西３个县（区）５０３份样本农户数据，采用随机前沿超越对数生产函数对农户甘蔗生产技术效率进行测算，并根据农户经营规模大小对不同规模的农户甘蔗生产技术效率进行比较分析，在此基础上，利用分位数回归模型对农户甘蔗生产技术效率的影响因素进行实证分析，得到以下研究结论㊂（１）随机前沿超越对数生产函数模型测算农户甘蔗生产技术效率得出，适度规模和非适度规模的农户甘蔗平均生产技术效率为０．８９４和０．７５１，这表明规模较大的农户甘蔗生产平均技术效率值高于非适度规模的农户㊂从农户甘蔗生产技术效率值来看，农户在生产过程中存在不同程度技术效率损失，尤其是非适度规模的农户存在较多的技术无效率㊂（２）农户甘蔗生产规模与技术效率并非呈典型的线性关系，而是呈现不断上下波动特征，适度扩大农地经营规模有利于提高农户生产技术效率，但并不能说明农地经营规模越大的农户其生产技术效率就越高㊂（３）农地生产条件对规模较大的农户甘蔗生产技术效率的影响程度大于规模较小的农户㊂农地是否通机耕路㊁农地细碎程度对适度规模的农户甘蔗生产技术效率的影响十分显著，设施完善的农地有利于农户扩大甘蔗生产规模，其生产技术效率也能得到有效提高，尤其是对规模较大的农户影响甚大㊂（４）甘蔗机械化生产对不同规模的农户甘蔗生产技术效率的影响程度差异明显，机械化水平对规模越大的农户甘蔗生产技术效率的影响程度越大，在收获环节采取机械收获对提高农户甘蔗生产技术效率有显著影响㊂４．２㊀政策启示（１）加强甘蔗农地基础设施建设，继续稳步推进广西 双高 甘蔗生产基地，尽快成３３．３３万ｈｍ２标准化生产基地任务㊂落实甘蔗主产区 双高 生产基地资金投入，完善甘蔗地灌溉㊁排水和机耕路等基础配套工程，形成连片种植，提高甘蔗综合生产能力㊂（２）在有条件的农地推广甘蔗全程机械化生产，尤其是要提高农户收获环节机械化程度，最大限度降低劳动力投入㊂甘蔗收获环节机械化偏低主要受到机械收割含杂率偏高进而糖厂拒收的不利影响，因此，尽快研制适宜农户使用的甘蔗收割机，降低甘蔗机收成本㊂（３）鼓励农户扩大甘蔗生产规模，形成专业大户生产为主的适度规模经营，提高甘蔗生产要素的配置效率，大幅降低甘蔗生产成本，提高农户甘蔗生产效益㊂在资金方面，采取低息或免息贷款政策，拓宽农户融资渠道；在生产技术方面，积极引进甘蔗新品种，通过采取新技术来提高甘蔗单产和含糖量㊂（４）完善农户甘蔗生产社会化服务体系，减少农户甘蔗生产后顾之忧㊂首先，应加强农业气象监测及预警机制建设，减轻自然灾害对甘蔗生产８３１江㊀西㊀农㊀业㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀３２卷。
基于SFA模型的我国区域技术创新效率的实证研究一、本文概述本文旨在利用随机前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，简称SFA）模型，对我国区域技术创新效率进行深入的实证研究。
技术创新是推动社会进步和经济发展的核心动力，而区域技术创新效率的高低直接影响着我国各地区的经济增长质量和速度。
因此，全面、准确地评估我国区域技术创新效率，对于优化创新资源配置、提升创新体系效能具有重要的理论和现实意义。
本文将简要介绍SFA模型的基本原理及其在技术创新效率研究中的应用。
随后，通过对我国各区域技术创新活动的数据收集与整理，运用SFA模型对区域技术创新效率进行量化分析。
研究将涵盖技术创新投入、产出以及环境因素等多个方面，以全面反映我国各区域技术创新效率的实际状况。
在实证研究中，本文将重点关注以下几个方面：一是我国各区域技术创新效率的总体水平及差异；二是影响区域技术创新效率的关键因素；三是如何优化创新资源配置，提升区域技术创新效率。
通过对这些问题的深入探讨，本文旨在为我国区域技术创新政策的制定和实施提供科学依据。
本文将对实证研究结果进行总结，并提出相应的政策建议。
通过提高区域技术创新效率，促进我国经济的持续、健康、快速发展，为实现创新型国家的战略目标贡献力量。
二、理论框架与模型构建技术创新效率是衡量一个区域技术创新能力和资源利用效果的重要指标。
在当前全球化和知识经济的背景下，技术创新已成为推动区域经济发展的核心动力。
基于随机前沿分析（SFA）模型，本研究旨在深入探究我国各区域技术创新效率的差异及其影响因素，为政策制定者提供决策参考。
SFA模型起源于经济学中的生产前沿理论，它假设每个生产单位都存在一个潜在的最大产出，而实际产出则受到各种非效率因素的影响，如技术无效、管理不善等。
通过估计生产单位的随机误差项和技术无效项，SFA模型能够准确地量化技术效率，并进一步分析影响技术效率的因素。
本研究采用SFA模型对我国各区域的技术创新效率进行实证研究。
我国种业生产效率分析--来自上市公司的数据倪冰莉【摘要】种业是现代农业发展的生命线，是保障国家粮食安全的基石。
因此，对种业企业的生产效率进行分析，找出种业企业生产的优势和不足之处，以更好地为农业发展提供保障。
本文选取了7家种业上市公司2003-2012年的数据，利用数据包络分析法对企业的生产效率进行了分析，发现种业企业的规模效率较低是影响综合效率的关键，与同板块的其他农业类企业相比，种业企业存在资源配置效率低、研发投入不足等问题。
因此提出应加大种业企业研发投入，提高科技含量，以及适度降低规模以提高资源配置效率的建议。
【期刊名称】《中国种业》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】5页(P7-11)【关键词】种业;生产效率;非参数分析法(DEA)【作者】倪冰莉【作者单位】河南农业大学经济与管理学院，郑州450056【正文语种】中文我国是人口大国，粮食安全问题关系着我国的国计民生。
在有限的农业用地上，要实现粮食的不断增收，其实质是提高单产，这意味着要不断提高农业科技进步水平，重点则体现在良种的培育和农业机械化水平的提高。
种业是现代农业发展的“生命线”，是保障国家粮食安全的基石。
我国已经意识到发展种业的重要性，在 2011年，国务院就出台了《关于加快推进现代农作物种业发展的意见》，确立了种业成为国家战略性、基础性核心产业的重要地位，2011 年农业部发布的《农业科技发展“十二五”规划》中，将新品种的培育排在了农业科技创新中的第 1 位。
2012 年的中央一号文件也将重点放在促进农业科技的发展尤其是良种的发展上，在2012 年底，又下发《全国现代农作物种业发展规划》，指出我国种业的发展为实现粮食生产“九连增”发挥了重要作用，其中主要农作物良种覆盖率提高到96%，良种在农业增产中的贡献率达到 43% 以上，农作物种业前 50 强企业的市场占有率提高到 30% 以上，主要农作物商品化供种率提高到 60%。
基于SFA模型的农业生产技术效率分析采用了SFA模型，对新疆地区的农业生产技术效率，在C-D生产函数的假设下，进行了量化分析，旨在提出新疆地区农业生产效率较低地区提高农业产量的策略与建议。
另外，还对模型的结果进行了剖析，对新疆地区农业生产的现状进行了描述。
标签：SFA；农业生产技术效率；新疆；C-D生产函数；随机前沿生产函数1前言中国人口占全世界人口的五分之一，是不折不扣的人口大国。
虽然中国拥有九百六十万平方公里的国土面积，然而中国的耕种面积却是非常有限的。
所谓“国以民为本，民以食为天”，“兵马未动粮草先行”，自古至今，农业生产都是国之根本，因此，怎样在有限的土地资源限制下达到最大限度的农业产出显得尤为重要，对于新疆维吾尔自治区的农业生产是否是有效的，对农业生产效率的研究成为一个迫在眉睫的一个问题。
2国内外研究现状目前，我国对于农业生产技术效率分析的研究主要利用以下两种方法：一，数据包络分析（DEA），非参数前沿模型。
二，应用确定性前沿模型和随机前沿生产函数（SFA）进行技术效率分析。
前沿随机生产函数（SFA）更多用于非农业生产中的效率分析，受到这种研究的影响，我国的农业生产效率研究也迎来了SFA模型在农业生产中实证研究的热潮。
SFA模型的误差项可以分解为随机误差和技术非效率误差，这样做使得气候，自然灾害等非可控因素得以从误差项中分离出来，从而获得的技术非效率误差更加精确。
上世纪90年代，SFA分析法得到了巨大的发展，它不仅可以测量各个样本的技术效率水平，对样本间的技术效率进行定量分析，还可以对影响技术效率的因素进行测量和分析。
SFA模型相对于DEA模型来讲，优势在于对误差的估计。
并且SFA模型不仅可以对各个参数进行检验，还可以对整个函数的形式进行检验。
DEA模型的优势在于无需对生产函数的形式进行设定，本文之所以采用SFA模型，原因在于，本文的生产函数采用了C—D生产函数。
3对模型中生产函数的假设模型中关于C—D生产函数的介绍：C—D生产函数是数学家柯布和经济学家道格拉斯于20世纪30年代提出来的，被认为是一种很有用的生产函数。
一般形式为：Q=ALαKβ（1）其中，Q为产量，L和K分别为劳动和资本投入量，A、α和β为三个参数，并且0<α，β<1，当规模报酬不变，即α+β=1时，α和β分别表示劳动和资本在生产过程中的相对重要性，α为劳动所得在总产量中所占的份额，β为资本所得在总产量中所占的份额。
农业生产的投入可以包括：土地，农用物质资本，劳动力和农业技术。
对于土地的衡量指标，本文采用常见的一种方式——耕种土地的面积（需要说明的是，土地作为生产要素还应该包括对土地质量的考虑，但是考虑到数据的可获得性，本文采用可耕种的土地面积作为土地变量的衡量指标）。
农用物质资本主要是指在农业生产中所使用的各类资本总和。
本文采用代表固定资产的农业机械总动力和代表流动资产的化肥施用折纯量来计量。
劳动力应该用总工时数来计量，但是考虑到数据的可获得性，所以一般采用劳动力总数量（默认每个人在相同时间段内的劳动时间相同），在规模报酬不变的假设前提下我们可以把函数形式假设为：lnY=β0+∑βilnXi+εi（2）4對模型的介绍在农业生产过程中，生产环境和非可控因素的干扰都会影响生产者的总产值，换言之，就是在一定的生产条件下，总有一些生产没有处于其最大可能的产出值上。
SFA模型要做的就是要测定实际产值与前沿面的距离，并以此来度量农业生产的效率。
本文采用基于截面数据的随机前沿生产函数极大似然估计方法，前沿随机函数的基本表达方式为：yi=f（xi）exp（vi-ui）（3）其中，yi表示在一定的生产条件下的最大产出值，xi表示生产所投入所有生产要素的投入量，误差项为（vi-ui），是复合结构。
vi与ui相互独立，并对这两个变量作如下假设，vi表示非可控的影响生产产量的随机因素，为独立同分布变量，并且vi～N（0，σ2v）；ui则表示术无效项，为独立同分布变量，并且ui～|（N（μ，σ2u）|，我们对于公式（3）的左右两边同时取自然对数，于是得到了：lnyi=lnxi+vi-ui（4）我们不妨假设：γ=σ2u1σ2v+σ2u（5）于是，γ是由于技术非效率的存在所导致的不能达到产量上限所占因素的百分比值，这一比值，不言而喻是越低越会有高的收益，当然，在此我们需要说明的是，我们要假设所有地区的非技术因素的，随机干扰因素导致的生产差异（比如气候影响，自然灾害，大气污染，水土流失，土壤质量变化等）是完全一致的符合正态分布。
这样的假设也是完全符合事实的。
5模型的实证分析5.1对新疆农业的发展现状概述根据《新疆统计年鉴》记载的数据，表1是自近十年以来，全新疆地区，农业农村人口的数量以及所占百分比的情况。
从表1中我们可以很明显的看出，农业人口的总数正在呈现出逐年稳步下降的趋势，所占人口总数的比重也相应逐渐缩小，这得益于国家城市化进程加快的政策效果，但也更不可否认，新疆地区的农业人口的逐渐缩小也离不开教育的发展和农业机械化推广。
正是因为机器的出现，代替了人力，使得农业生产效率变得更高，从而是劳动力得到了解放，使大量的闲置人口进城务工，工作的性质也发生了改变。
另一方面，由于党的正确领导，我国的城市建设也有了喜人的成绩，尤其是对城中村的改造，使很多农村人口从单纯的农业种植转变为农场加工或者投资其他服务业，也对第一产业产值所占比重的下降做出了一定贡献。
虽然新疆的农业建设取得了长足的进步，但是我们应该意识到这其中可能存在的问题：（1）农业机械化发展在全疆的不平衡性。
由于经济发展水平的差异导致南北疆的农业机械化发展非常不平衡。
（2）农业机械化在各种植业间的发展不平衡。
虽然在新疆很多农场，农作物种植的机械化作业已经很发达，但是果园，畜牧依然是农业机械化发展的薄弱环节。
（3）疆内农机装备结构不合理。
动力机械多但配套农具少，小型机具多，大中型机械少，低档次机具多，高性能机具少。
（4）疆内农业机具的生产企业规模小，创新能力差。
5.2对变量的设定以及数据的获得我们把农林牧副渔的总收入作为因变量，用Y来表示，单位为万元。
影响因变量Y也就是农林牧副渔总收入的影响因素设定为四个：①X1=lnM，其中M为农用耕地面积，单位是千公顷；②X2=lnH，其中H是整个地区的化肥施用量（折纯），单位是吨；③X3=lnL，其中L是整个地区的农业人口数，单位为万人；④X4=lnK，其中K是整个地区的农用机械总动力，单位为千瓦。
根据C—D函数的定义，Y=AKαLβ，（0<α，β<0），当规模报酬不变时，α+β=1。
于是可以设农业生产模型为：Y=β0Mβ1Hβ2Lβ3Kβ4exp（vi-ui）；其中，0<β1，β2，β3，β4<1；并且對于i.i.d Vi，与i.i.d Ui，vi ～N（0，σ2v）；ui～|N（μ，σ2u）|。
Vi是均值为0，方差为σ2v的随机误差变量，Ui是均值为μ，方差为σ2u 的截断正态分布，并且Ui表示技术非效率引起的误差项。
假如：γ=σ2u1σ2v+σ2u，于是γ就表示在排除了农用耕地面积，化肥施用量，劳动力投入以及农用资本投入量的因素后，人为可控因素所带来的效率损失占其他所有因素所带来的生产效率损失的百分比。
于是该函数可以表示为：Y=β0+∑βiXi+ui-vi数据来自2013年《新疆统计年鉴》，14地州（不含石河子市）的农用耕地面积，化肥施用量（折纯），农业人口数量，农用机械总动力。
将数据代入后，采用最小二乘法进行估计，利用front 41软件进行计算，得到表2的结果。
标准差10.18010.18410.20710.10910.296T值10.16710.15010.16110.12410.897对于表中的数据可以看出：∑41i=1βi=1.013；这说明对于农业生产来说，是规模报酬不变的，并且，相比较而言第三个影响因素，也就是劳动力的投入，其他因素的影响更为明显，这说明，在新疆农村存在着一定的劳动力过剩，也就是说，新疆维吾尔自治区需要进一步推进城市化建设，给农业人口创造更多地城市就业机会，才能使劳动力要素得到更高效的利用。
地区效率10.69 10.66 10.94 10.57 10.43 10.86 10.82 从表3中可以看出对于乌鲁木齐市，克拉玛依市，昌吉回族自治州的农业生产效率相对更高，这是因为，乌鲁木齐和克拉玛依市农业生产相对是极小的一部分，农业人口数量也非常少量，而且这两个地区的人均收入和政府补贴也相对更高一些。
所以这很明显说明，对于生产方式落后的地区，城市化相对成熟，并且人均收入较高的地区和城市，其农业的生产也具有更高的效率，因为这些地方的土地和人力资本是比较高的，技术管理也相对成熟，所以其农业生产的效率也相对比较高。
但是相对上述三个地区，阿克苏地区，克孜勒苏柯尔克孜自治州，塔城地区，博尔塔拉蒙古自治州四个地区的农业生产效率相对更低一些，这说明，这些地区的生产方式相对还是落后的，并且缺乏合理的管理和生产模式，人力资本的投入搭配可能也存在着改进空间，这些地区的农业生产存在着很大的进步空间，也就是说通过对要素投入比例的调整，或者通过对生产者技能的培训以及新型生产器械的投入是可以明显提高这些地区的农业产出量的。
6政策和建议从以上的数据来看，我们可以得出以下结论和政策建议：（1）新疆维吾尔自治区的农业生产效率各个地区间差异比较大，最大值为99%，最小值为43%，极差达到了056，这说明各个地区的资源综合合理利用率差距很大。
当地政府应该明确意识到这一点，生产效率低的地区应该向生产效率高的地区进行学校与效仿。
充分发掘本地区农业生产的潜力，积极引导农业产业结构调整，对于高端人才要引起足够的重视。
（2）昌吉回族自治州的农业生产效率是最高的，几乎接近了100%，这是因为它得天独厚的地理位置，靠近首府，吸引了大批的高端人才，以及它处在天山北坡经济带上，加之当地知名农业企业的带领，使得昌吉回族自治州的农业生产效率得到了极大的提高。
当然，这也离不开昌吉地区的天然条件——水资源充足，气候适合农作物生长。
（3）通常而言，对一项新的生产技术推出时，就会形成新的生产曲线，这时候工作重心应该转移到对这项技术的推广和普及上来，农业尤为如此。
这种情况下，不提高农业技术，农业生产效率增加是有可能的，反之亦然。
新疆的农业生产效率差异大，很大程度是因为农业生产技术的推广不到位，当然这有碍于资金的投入以及对推广部门的投入不够。
所以对相对生产效率低的地区进行现代化农业生产技术的普及是有必要的，这样做是可以提高农业收入。
（4）对于提高新疆农业生产效率，可以考虑以下建议：①增强农业生产效率低的地区的农业基础建设。
