5農(nóng)業(yè)技術(shù)效率影響因素(完整版)
【正文】 頁(yè) 共 13 頁(yè) 括科技水平和工業(yè)化水平。參數(shù)方法考慮了隨機(jī)因素對(duì)于產(chǎn)出的影響，將實(shí)際產(chǎn)出分為生產(chǎn)函數(shù)、隨機(jī)因素和技術(shù)無(wú)效率三部分，但ＳＦＡ的模型基本假設(shè)較為復(fù)雜，需要考慮生產(chǎn)函數(shù)、技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)分布的具體形式，對(duì)于投入產(chǎn)出的數(shù)據(jù)要求較高，這直接導(dǎo)致模型很難進(jìn)一步擴(kuò)展。１）確定性前沿方法是將所有的觀察資料，依據(jù)前沿面和可行的技術(shù)，把被觀察到的生產(chǎn)與最大可能的生產(chǎn)之間的距離看成是技術(shù)上的無(wú)效率。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是由運(yùn)籌學(xué)家ＣｈａｒｎｅｓＡ等［１０］以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)提出的一種效率評(píng)價(jià)方法。而國(guó)內(nèi)對(duì)改革開放以來(lái)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和生產(chǎn)率變動(dòng)的研究較多，對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率及其變動(dòng)的研究相對(duì)較少。針對(duì)兩個(gè)或兩個(gè)以上的經(jīng)濟(jì)單元，ＬａｕＬＪ等［５］提出了相對(duì)技術(shù)效率的概念，即在投入條件一定的前提下，如果經(jīng)濟(jì)單元甲的產(chǎn)出比經(jīng)濟(jì)單元乙的產(chǎn)出高，則經(jīng)濟(jì)單元甲具有較高的技術(shù)效率。１９５７年，英國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Ｆａｒｒｅｌｌ首次從投入的角度提出，技術(shù)效率是在生產(chǎn)技術(shù)和市場(chǎng)價(jià)格不變的條件下，按既定的比例投入要素，生產(chǎn)一定量產(chǎn)品所需的最小生產(chǎn)成本與實(shí)際生產(chǎn)成本的比率；技術(shù)效率反映一個(gè)生產(chǎn)單元在給定投入條件下獲得最大產(chǎn)出的能力［３］。從相對(duì)技術(shù)效率出發(fā)，ＫＲＳｈａｎｍｕｇａｍ等［９］認(rèn)為，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率可以由評(píng) 價(jià)單元本身歷史上的最佳生產(chǎn)與產(chǎn)出行為來(lái)衡量，也可以由空間上其他生產(chǎn)單元理想的生產(chǎn)與產(chǎn)出行為來(lái)衡量。２ .１ .１非參數(shù)方法其不要求設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)，沒(méi)有限定效率前沿的形狀。２ .１ .２參數(shù)方 第 4 頁(yè) 共 13 頁(yè) 法用參數(shù)方法測(cè)度技術(shù)效率的重點(diǎn)是確定生產(chǎn)前沿面，即確定一個(gè)合適的生產(chǎn)前沿函數(shù)。由于對(duì)生產(chǎn)者行為的實(shí)證分析總受隨機(jī)干擾項(xiàng)的影響，而且某一個(gè)生產(chǎn)者的效率與最優(yōu)效率之間的差距也受到各種隨機(jī)因素的影響［１３］，而確定性前沿分析方法不考慮隨機(jī)因素的影響，其實(shí)用性受到質(zhì)疑，隨機(jī)前沿分析方法則應(yīng)運(yùn)而生。再次，土地是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利用各種自然力的基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)土地投入是指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中所使用的全部地表面積的數(shù)量。這４種變量是用來(lái)生產(chǎn)的基本要素投入，盡管有許多學(xué)者加入了其他的變量進(jìn)行控制，而且各變量的衡量標(biāo)準(zhǔn)不盡相同，但其實(shí)質(zhì)均是從微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的投入產(chǎn)出要素出發(fā)進(jìn)行控制。國(guó)內(nèi)利用ＤＥＡ對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率測(cè)算的研究起步較晚，近幾年也取得了一些成果。Ｋａｔ－ｅｒｉｎａＭｅｌｆｏｕ等［２６］估算了希臘１９９７ — ２００２年期間牧羊場(chǎng)的技術(shù)效率的頻率分布，平均技術(shù)效率為０ .７６８。農(nóng)業(yè)技術(shù)效率影響因素的量化與測(cè)度的關(guān)鍵是指標(biāo)的構(gòu)建與選擇，總的原則是有利于正確測(cè)算、認(rèn)識(shí)和把握農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的程度和影響因素，保證測(cè)度有效性。 ３ .２經(jīng)濟(jì)因素 汪小勤等［３２］引入農(nóng)田水利灌溉面積和農(nóng)村電力消費(fèi)作為農(nóng)業(yè)公共投資的代理變量，驗(yàn)證了農(nóng)業(yè)公共投資對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用。張本飛［３８］將教育投資作為解釋變量，將平均每公頃耕地的實(shí)際農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出作為產(chǎn)出，驗(yàn)證了教育投資對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率有正向效應(yīng)，且從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力平均受教育年限每增加１年，則我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率增加７％。 。鄭循剛等［３９］依據(jù)隨機(jī)前沿分析方法，對(duì)四川農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的影響因素進(jìn)行分析認(rèn)為，科技投入 對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率的影響最大，其次是自然條件（耕地類型），影響最小的是退耕還林面積和財(cái)政補(bǔ)貼。錢良信［１７］對(duì)中部６省影 第 11 頁(yè) 共 13 頁(yè) 響農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的因素發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)貸款和財(cái)政支農(nóng)支出
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