【摘 要】
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一般而言,农业经济的发展主要来自两方面原因:其一是投入量的增加,其二是农业生产效率的提高。从长期来看,后者尤为重要。本研究对贵州省农业生产效率进行实证分析,试图找到
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一般而言,农业经济的发展主要来自两方面原因:其一是投入量的增加,其二是农业生产效率的提高。从长期来看,后者尤为重要。本研究对贵州省农业生产效率进行实证分析,试图找到影响贵州省农业生产效率的主要因素,为推动贵州省农业经济发展提供参考依据。在全要素生产效率和生态效率视角下,本项研究构建了贵州省农业生产效率指标体系,并采用数据包络分析模型对1993-2012年间贵州省各市州农业生产效率进行测度,从纯技术效率、规模效率来分析影响各市州农业生产效率的原因。实证分析表明:在1993-2012年期间,贵州省各市州纯技术效率有明显增长,但规模效率变动不大并且仍处于较低水平。进一步地,我们又对各市州进行了投入冗余度分析,结果验证了盲目使用化肥、增加播种面积并不能有效提高农业生产效率,而冗余投入也将带来成本上升和环境恶化等系列问题。考虑到技术进步会影响到农业生产效率,本研究还采用DEA-Malmquist模型对1993-2012年贵州省各市州农业生产效率做了动态评估,计算了贵州省各市州全要素生产率、技术进步、技术效率、规模效率和纯技术效率。结果表明:技术进步对贵州省全要素生产率贡献最大,但贵州省与全国平均水平上尚存在较大的差距。基于上述对各市州农业生产效率的评估结果,本研究借助Tobit回归模型考察农村居民收入、城镇化和产业结构对农业生产效率的显著性影响。分析结果显示,农村居民平均收入和非农村人口占比推动了农业生产效率的提高,第三产业所占比重对农业生产效率则无显著影响,而第二产业所占比重对农业生产效率提高有负向作用。本研究创新之处主要体现在以下两方面:其一,方法上的创新。在生态效率视角下,本研究构建了评价农业生产效率的指标体系,并借助DEA理论与方法测评农业生产绩效与生态绩效,以Tobit模型探究了农业生产绩效的影响因素。其二,研究对象的创新。首次将上述方法应用于贵州省农业生产效率研究分析中,模型的决策单元(DMU)分别与贵州省各市(州)相对应。
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