基于DEA的河北省农业生产超效率分析

时间:2021-04-17 17:02:05 经济毕业论文 我要投稿

基于DEA的河北省农业生产超效率分析

  

                        作者:赵晓明 郑思海 阮小鸣

  内容摘要:本文利用超效率分析,计算出1995-2007年河北省各年的农业生产效率值,以此研究河北省农业生产效率的历史变化状况。然后利用纵向研究计算所得的农业生产效率值,与农业生产投入指标做相关分析,找出影响农业生产效率的主要因素,为提高河北省农业生产效率提供有益参考。
  关键词:DEA 农业生产效率 超效率分析 相关分析 影响因素
  
  河北省是农业大省,为全国粮油集中产区之一,常用耕地面积约600多万公顷,居全国第四位。近几年河北省的农业总产值(按当年价格计算)呈递增趋势。为了对河北省农业生产效率作出正确判断,有必要对河北省农业生产效率进行深入分析,以期进一步挖掘农业资源利用的潜力,促使河北省农业更快更好的发展。因此,从实际出发研究河北省农业生产效率及其影响因素,具有重要的现实意义。
  本文所研究的农业生产效率指将自然因素和劳动力、经济和技术等要素作为投入量,把农业总产值作为产出量,通过数据包络分析计算出要素投入的效率值。投入指标主要有:乡村从业人员、耕地面积、农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥使用量折算成纯量、农村用电量、农业总支出。产出指标为:农业总产值。
  
  超效率分析
  
  (一)DEA及超效率分析方法介绍
  本文中河北省农业生产效率模型是在数据包络分析基础上构建的。
  所谓数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)是评价同类部门或单位间的相对有效性的决策方法,该方法可用于各行各业。该方法的原理主要是通过保持决策单元(Decision Making Units,DMU)的.输入或者输出不变,借助于数学规划方法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。
  DEA的CCR模型将决策单元分为两类:有效和无效,对于多个同时有效的决策单元则无法做出进一步的评价,而超效率DEA则弥补了这一缺陷,使有效的决策单元之间也能进行比较,并且能够做进一步分析。按此模型计算出来的效率值可大于1,基本上能实现对所有决策单元的排序。
  (二)以河北省各年为研究对象的超效率分析
  以河北省各年为研究对象对农业生产效率进行纵向比较时,需要进行数据转换,即把相应的指标折算成按某一年价格计算的数据,本文将农业总产值指标和农业投入两个指标,利用农业总产值环比指数,均折算成1995年的价格进行计算。调整前后的数据见表1。
  利用EMS超效率分析软件,以河北省各年份作为前沿面,计算出从1995-2007年河北省各年农业生产效率,效率值分布见表2。
  以河北省1995-2007年各年的农业投入产出因素为研究对象,计算所得的农业生产效率,达到效率水平的年份有:1995-1997年、2004-2007年,而1998-2003年这6个中间年份均未达到效率水平。如图1所示,从1995到2003年河北省农业生产效率呈递减趋势变化,2003年河北省农业生产效率值最低,即从1995到2007年河北省农业生产效率经历了先降低后提高的变化趋势。
  
  河北省农业各投入要素生产率与生产效率的相关分析
  
  通过相关分析计算出农业生产效率与其他指标间的相关系数,以此判定其相互关系的密切程度和变化规律,进一步找出影响农业生产效率的因素。
  由表3可以发现,单位机械动力产值、单位灌溉面积产值、单位化肥施用量产值与农业生产效率存在显著相关性(P<0.05),他们与农业生产效率均显著正相关,相关系数分别为0.822、0.702和0.976,即这三个投入要素的生产率越高农业生产效率也越大。劳动生产率、单位耕地面积产值、单位用电量产值与农业生产效率不存在显著相关性(P>0.05)。

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