陕西农业生产效率评价以及影响因素分析—基于DEA-Tobit两步法
黄荣义：基于DEA-Tobit 模型的中国各省市产品创新效率影响因素研究
一、引言当今世界正经历百年未有之大变局，在激烈的国际竞争面前，在单边主义、保护主义上升的大背景下，加快提高我国科技自主创新能力显得更加重要和紧迫。
习近平总书记在召开科学家座谈会上强调，抓创新就是抓发展，谋创新就是谋未来，我国经济社会发展比过去任何时候都更加需要增强创新这个第一动力。
十九届五中全会提出，十四五期间要坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，要提升企业技术创新能力。
因此，研究影响我国创新能力的影响因素以及找到改善的措施，是当下需要解决的时代命题。
一个国家的创新能力，不仅体现为“量”，更多地体现为“质”，也就是创新的效率。
国家的创新效率主要体现在该国企业的创新效率上，企业的创新阶段主要分为知识创新、科研创新、产品创新三个阶段。
其中，知识创新和科研创新在目前的研究中得到了较多关注，而产品创新则容易被忽略。
产品创新是创新的最后阶段，是把研究专利转化为现实可用的新产品的活动。
因此产品创新是最接近消费者的阶段，是与产生经济利润最接近的阶段，它的重要性不言而喻，然而对此阶段的创新效率研究显然少于前两个阶段。
考虑到产品创新阶段的重要性以及当前研究的不基于DEA-Tobit模型的中国各省市产品创新效率影响因素研究黄荣义（中国人民大学商学院 博士研究生）摘 要：在激烈的国际竞争大背景下，加快提高我国科技自主创新能力是重要而紧迫的时代命题。
我国经过改革开放40多年来的发展，在知识创新和科研创新两个阶段有了很大提高，而产品创新阶段稍显不足，因此本文重点对产品创新效率的影响因素进行探究。
本文构建了DEA模型对产品创新阶段的综合效率、纯技术效率、规模效率进行测算，并建立随机面板Tobit模型对影响这三种效率的相关因素进行了实证分析。
结果发现，产业结构和人均技术市场成交金额对产品创新的纯技术效率有显著的影响，而研发经费投入偏向性对纯技术效率和规模效率的影响方向相反，同时一个地区的平均企业规模越大，会造成产品创新的规模效率越低。
基于DEA-Tobit模型的农地流转减贫效应分析
201８．８张园孙海生夏玉莲（湖南农业大学经济学院，湖南长沙４１０１２８）［摘要］文章运用ＤＥＡ模型，结合１０３３个农户的相关数据，分析农地流转行为对农户家庭收入影响的减贫效应，并进一步运用Ｔｏｂｉｔ回归模型探讨了农地流转减贫效应产生的影响因素。
检验结果表明，相对于未参与农地流转的农户，农地流转具有明显的减贫效应，但其中对于流出户来说，农地流转的减贫效应明显高于流入户的减贫效应；且农地流转的减贫效应具有明显的地区差异，其中，东部地区的农地流转减贫效应高于西部，西部地区农地流转的减贫效应高于中部地区；此外，农户对农地的依赖程度、农户所在村距县政府的距离以及农户家庭老年人数是农地流转减贫效应的主要影响因素。
据此，要积极引导农民在自愿的基础上参加农地流转，推广农业技术进步的同时要促进区域间协调发展，同时还应注重提高农民家庭的资源禀赋质量。
［关键词］农地流转；减贫效应；ＤＥＡ—Ｔｏｂｉｔ模型基于ＤＥＡ－Ｔｏｂｉｔ模型的农地流转减贫效应分析［基金项目］２０１７年地方高校国家级大学生创新训练项目（项目编号：２０１７１０５３７０１２）；教育部人文社会科学研究青年项目（项目编号：１７ＹＪＣ６３０１７６）；湖南省自然科学基金青年项目（项目编号：２０１７ＪＪ３１０１）。
［作者简介］张园（１９９６），女，安徽宿州人，本科生，研究方向：土地流转以及农村贫困问题；孙海生（１９９７），男，河南南阳人，研究方向：土地流转以及农村贫困问题；夏玉莲（１９８６），女，湖南长沙人，博士，讲师，研究方向：土地流转和农村贫困问题。
一、引言自农地流转政策实施以来，我国农地流转市场发展迅速。
２０世纪８０年代后期以来，农户自发进行的土地流转基本保持在１％～３％之间，进入新世纪以来，尤其是过去十年，农地流转速度明显加快且流转形式呈现多样化趋势。
据农业部统计，２００７年内全国承包耕地流转面积占比为５．２％，截至２０１６年年底，全国家庭耕地承包流转面积达到４．７０亿亩，农地流转率增加到３５．１０％，约有７０００万个农户参与农地流转，即全国范围内超过三分之一的农户参与了农地流转，这对农村社会改革及结构变化必定产生一定的影响［１］。
陕西省耕地利用效率及其影响因素研究
陕西省耕地利用效率及其影响因素研究杨朔;李世平;罗列【期刊名称】《中国土地科学》【年(卷),期】2011(025)002【摘要】研究目的:对陕西省1990--2008年期间耕地利用效率变化状况及其外部影响因素进行实证分析.研究方法:采用DEA-Tobit两步法,运用BCC模型对陕西省耕地利用效率进行评价,通过Tobit模型分析其影响因素.研究结果:(1)各地区间的耕地利用效率存在很大差异,咸阳、延安、汉中、安康4市和杨凌示范区耕地利用效率常年处于有效或高效状态.(2)耕地利用效率的变化主要是由纯技术效率的变化引起的.(3)单位耕地面积农业机械总动力、有效灌溉率、受灾面积占农作物播种面积比重、人均国内生产总值和政策虚拟变量等因素对陕西省耕地利用效率影响显著.研究结论:1990-2008年陕西省耕地利用效率具有较大的波动性,省内各地区间存在较大差异,耕地利用效率同时受多种因素共同影响.【总页数】8页(P47-54)【作者】杨朔;李世平;罗列【作者单位】西北农林科技大学经济管理学院,陕西,杨凌,712100;西北农林科技大学经济管理学院,陕西,杨凌,712100;西北农林科技大学人文学院,陕西,杨凌,712100【正文语种】中文【中图分类】F301.2【相关文献】1.湖南省耕地利用效率及其影响因素研究\r——基于灰色关联模型的实证分析 [J], 姚星明2.基于DEA-ESDA的四川省耕地利用效率时空分异及影响因素研究 [J], 吴冬林; 何伟; 李政; 刘晋希3.基于DEA-Tobit两步法的安徽省耕地利用效率及其影响因素研究 [J], 张欣;梁腾飞;梁栋栋4.基于Super-SBM模型的广东省耕地利用效率空间非均衡性及影响因素研究 [J], 臧俊梅;唐春云;王秋香;李宽;李利番5.基于DEA-Malmquist指数的河北省耕地利用效率及其影响因素研究 [J], 赵倩石;潘佩佩;王晓旭;王雪然;王晓萌;李宁;王新云因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
农业保险稳定农业生产效率的研究——基于dea-tobit面板模型
(１９９４) 进 一 步 发 展ꎬ 建 立 非 参 数 线 性 规 划 方
Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数ꎬ分析效率的动态变化ꎮ 本文选
取 Ｆａｒｅ１９９４ 年改进后的全要素生产力指数ꎬ其
公式如下:
其中ꎬ分别表示以 ｔ 期为技术参考时 ｔ 期
和 ｔ ＋ １ 期的评价对象的决策单元距离函数ꎬ含
义类似ꎮ
２. 指标选取与模型计算
模和效率与农业科技进步贡献率呈正相关关
系ꎮ 周稳 海 等 (２０１４ ) 通 过 构 建 动 态 ＧＭＭ 模
型ꎬ从灾前和灾后效应说明了农业保险对农民
增收的影响力度较小ꎮ 卢飞等(２０１７) 认为ꎬ政
策性农业保险通过引导农户生产行为推动产业
增长ꎬ是农户增收的重要途径ꎮ 代宁等(２０１７)
基于 ２００７ － ２０１５ 年全国 ３１ 个省份的面板数据
[ 中图分类号] Ｆ８４０. ６６ [ 文献标识码] Ａ [ 文章编号]１００８ － ８０９１(２０１９)０３ － ００７９ － ０５
一、引言
自从 ２００７ 年中央对于农业保险进行政策性补贴以来ꎬ农业保险取得了
快速发展ꎮ ２０１７ 年ꎬ在深入推进农业供给侧结构性改革背景下ꎬ« 中共中
进而研究其影响因素ꎬ并进一步得出农业保险
稳定农业生产效率结论ꎮ
三、实证分析
二
○
一
九
行政区为研究对象ꎬ证实了农业贷款和农业保
法ꎮ Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ 指数通过构造从 ｔ 到 ｔ ＋ １ 期的
向楠(２０１１) 以 ２００５ － ２００９ 年我国 ３０７ 个地级
险均会显著促进农业产出增加ꎬ但是发现二者
协同作用较弱ꎮ 肖干和徐鲲 (２０１２ ) 认为在控
制其他变量的前提下ꎬ农村金融发展的结构、规
基于DEA-Tobit模型的财政支农效率分析
农业生产效率的测度及影响因素实证考察
农业生产效率的测度及影响因素实证考察作者：周鹏飞沈洋来源：《荆楚学刊》2022年第05期摘要：文章基于2007—2020年重庆市37个县（区）的面板数据，延续两阶段半参数DEA模型的实证检验思路，先运用非径向DEA模型和Malmquist指数法测算了农业生产效率，再运用随机效应Tobit模型对可能影响农业生产效率的宏观外部因素进行验证，研究其驱动机制并分析可行的转型路径，这对于提高农业生产效率具有一定的理论启示意义和政策借鉴价值。
关键词：农业生产效率；全要素生产率；两阶段半参数DEA模型；重庆市中图分类号：F327 文献标志码：A 文章编号：1672-0768（2022）05-0066-10收稿日期：2022-02-12基金项目：国家社会科学基金“民族地区社区营造助推精准脱贫的机理建构及路径改善问题研究”（19XMZ095）作者简介：周鹏飞（1979-），男，湖南长沙人，重庆师范大学经济与管理学院教授，博士，硕士生导师，主要从事农业经济学、人口经济学、产业组织与管理研究；沈洋（1996-），男，重庆渝北人，华侨大学数量经济研究院博士研究生，主要从事经济政策评价相关研究。
一、引言在经济下行压力加大、国际国内风险明显上升，特别是在新型冠状病毒肺炎疫情持续系统性影响的复杂局面下，稳住农业基本盘、發挥“三农”压舱石作用至关重要。
解决好发展不平衡不充分问题，重点难点在“三农”，迫切需要补齐农业农村短板弱项，推动城乡协调发展［ 1 ］。
突破瓶颈约束一方面需要持续挖掘农村转移劳动力的潜力，另一方面则需要依靠创新驱动，提高全要素生产率［ 2 ］。
因此，提高全要素生产率对我国全面建成小康社会以及建设社会主义现代化强国具有重要意义。
回顾我国农业转型升级的过程，广大地区仍然以“小农经济”为主要生产方式，并未彻底脱离“小农经济”的本质［ 3 ］，从而导致农业的生产效率偏低。
若要从根本上打破“小农经济”的生产经营方式则必须紧抓农业的规模化、机械化、现代化经营方式，提高农业生产要素的利用率，这也是我国农业转型升级实现高质量发展的必然路径和优势选择。
技术进步、技术效率与中国农业生产率增长基于DEA的实证分析
技术进步、技术效率与中国农业生产率增长基于DEA的实证分析一、本文概述本文旨在通过数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）的方法，对技术进步、技术效率与中国农业生产率增长的关系进行深入的实证分析。
我们将探讨技术进步和技术效率如何影响中国农业生产率的增长，以及这两种因素在农业生产率增长中的相对重要性。
我们将简要介绍技术进步和技术效率的概念及其在农业生产中的应用。
技术进步通常指的是农业生产过程中新的、更有效的生产技术的采用，而技术效率则是指现有技术在农业生产中的有效利用程度。
这两个因素都对农业生产率的增长起着至关重要的作用。
接着，我们将阐述为什么选择DEA作为本文的实证分析工具。
DEA 是一种非参数的效率评估方法，它不需要预先设定生产函数的形式，并且可以处理多投入、多产出的复杂生产系统。
因此，DEA非常适合用于分析农业生产这种涉及多种生产要素（如土地、劳动力、资本等）和多种产出（如粮食、棉花等农产品）的复杂系统。
然后，我们将详细介绍本文的实证分析方法，包括数据来源、DEA模型的构建以及模型的求解过程。
我们将使用中国农业生产的相关数据，构建基于DEA的农业生产效率评估模型，并通过求解该模型得到各农业生产单元的技术进步指数和技术效率指数。
我们将对实证分析的结果进行解释和讨论，揭示技术进步和技术效率对中国农业生产率增长的影响机制，以及两者之间的相互作用。
我们还将根据实证分析的结果提出相应的政策建议，以促进中国农业生产率的持续增长。
二、理论框架与研究方法本研究以技术进步和技术效率为核心，构建了一个分析中国农业生产率增长的理论框架。
我们基于新古典增长理论，将农业生产率增长分解为技术进步和技术效率两部分。
技术进步主要指的是农业生产中新的生产方法、新的生产工具或新的生产知识的应用，它能够提高单位生产要素的产出。
而技术效率则反映了农业生产过程中现有技术和资源的利用程度，即农业生产在给定投入下实现最大产出的能力。
农业生产效率变动分析、分解及调整目标——基于DEA方法的实证研究
∑Ａ ｊ ≤Ｏ ｘ
Ｊ 一１ Ｊ ＝１
∑Ａ ｊ ≥Ｙ ｙ
模型 １
Ｉ ‘ ‘ Ｉ 卢 十ｉ ｏ ∑Ａ ｓ ＝ｘ １ ｌ ｉ — ＝ ∑Ａ Ｓ Ｙ ｙ
Ｉ， 】
ｆｉ ０ 占 占 ｓ） ｍ （ 一 ∑ｓ 一 ∑ ｉ ｎ
Ａ ≥ ０． １２， ， ， 『＝ ， … Ｉ ＇ Ｌ
维普资讯
华 南 农 业 大学 学 报 （ 会 科 学版） ＯＦ Ｓ Ｌ ＯＵＴ Ｈ Ｃ ＮＡ ＡＧＲ Ｃ ＴＵ ＨＩ Ｉ ＵＬ ＲＡＬ ＵＮＩ Ｒ Ｉ Ｙ ＶＥ Ｓ Ｔ
Ｎ ． ０ ７ ｏ ４２ ０
出指 标 主要 包括 农业 总产 值 、 农村 居 民人均 纯 收入及 人 均粮食 产 量 。
需要注意的是 ， 农业生产效率最终要体现在经济效益、 社会效益和生态效益三个方面 ， 同时又 受到这三个方面因素的制约 ， 因此 ， 在指标选取时加入了必要 的经济效益指标 、 社会效益指标和生
态效益指标 。由于我 国的农业基础相对薄弱 ， 加之 目前城乡收入差距扩大的趋势没有得到根本扭 转， 因此 ， 农业总产值和农村居民人均纯收入同时也是从经济效益角度反应农业生产效率的重要 指标。人居粮食 占有量是从社会效益的角度反应农业生产效率的重要指标 ， 因为 目 以及将来相 前 当长的时间内， 我国都会面临对粮食 的巨大需求 。按照何浩 然的研究 ， 化肥 的过量施用 已经成为
第 ４期
时 悦： 农业生产效率 变动分析 、 分解及调整 目 标—— 基于 Ｄ Ａ方法的实证研究 Ｅ
３ １
Ｘ和 ，别表示第 个决策单元 （ Ｍ ） ｉ Ｄ Ｕ 的第 ｉ 项投入和第 ｒ 项产出，和 ｍ分别为输入指标和输出 ｔ 指标的个数 ， 占为非阿基米德无穷小量 ， 和 Ｊ Ｊ ｓ ｓ 分别为输入和输出的松弛变量。 模型 １ Ｄ Ａ的基本模型 ， 为 Ｅ 一般称为 Ｃ Ｒ模型， 模型 ２为加入非 阿基米德无穷小量和松弛变
基于DEA模型的陕西各地区农业技术效率分析
１ 研 究设 计
１ １ ＤＥ 模 型 ． Ａ
下 的技术 效 率 。如 果 把 （ ） １ 中的 限 制 条件 ∑ 一１ ；
Ｉ １ ＝
去 掉 ， 型则 称 为 Ｃ Ｓ模 型 ， 测 算 的 是 ＤＭＵ。 模 Ｒ 它
在 固定规 模情 况下 的 技术 效 率 ｅ 也 就 是 总效 率 。 ， 设Ｓ 为规模 效率 ， Ｓ ＝ｏｏ 用来 评价 Ｄ 则 。 ／ ．， ＭＵ。
收 稿 日期 ：０ ０ ０ — ３ ２ １—４２
・
１２ ・ ４
陕
西
农
业
科
学
其 中（ ， ） ＤＭＵ０对应 点 （ 。 Ｙ ） Ｘ Ｙ 为 Ｘ ， 。 在 Ｄ Ａ 有 效 面 上 的 投 影 ， 代 表 的 新 的决 策 单 元 Ｅ 所 （ ， ） 对于 原来 的决策 单元来 说 是 Ｄ Ａ有 Ｘ Ｙ 相 Ｅ 效的。
＝ １
值 ， 现 了生 产 技术 的应 用 程 度 。学 术 界 将技 术 体
效 率应 用在 农业 生 产 上 的研究 成果 较 多 ， 关 于 但
∑Ｙ ＋Ｓ一 ｉ ＋ 一Ｙ ｏ
ｆ １ ＝
省 际 内农 业 技术 效 率差异 研究 较少 。农 业作 为基 础 产业 的 陕西省 在农 业 生产技 术效 率方 面与 东部 省 份有 一 定 的 差 距［ 。 为 此 ， 者 采 用 Ｄ Ａ 方 １ ］ 笔 Ｅ
陕
西
农
业
科
学
・
经济 论坛 ・
基 于 ＤＥ 模 型 的 陕西 各 地 区农 业 技术 效 率 分 析 Ａ
唐 建 军 。 礼 力 王
（ 北农林 科技 大 学 经济 管理 学院 ， 西 陕西 杨 陵
我国农业生产技术效率评价研究--基于修正的三阶段DEA模型
我国农业生产技术效率评价研究--基于修正的三阶段DEA模型孟晓霞;曹洪军;焦勇【摘要】科学评价农业生产技术效率是推动农业可持续发展、农业现代化建设的重要前提。
三阶段DEA模型在测算农业生产技术效率时会面临样本规模异质性问题，进而带来调整误差。
本文从农业生产技术效率的环境效应和运气差异两个角度出发，基于修正的三阶段DEA模型，改进投入冗余的测算方式，改进后的环境效益模型和运气差异模型所测算2000—2013年我国农业生产技术效率更加科学、稳健。
在此基础上，本文进而提出提高农业科学技术效率的策略。
【期刊名称】《财经问题研究》【年(卷),期】2016(000)004【总页数】6页(P124-129)【关键词】农业生产技术效率;三阶段DEA模型;环境效应模型;运气差异模型【作者】孟晓霞;曹洪军;焦勇【作者单位】山东大学经济研究院，山东济南 250001; 济南农村商业银行，山东济南 250004;山东大学经济研究院，山东济南 250001;山东大学经济学院，山东济南 250001【正文语种】中文【中图分类】F304.7农业生产效率从研究内容看，主要包括技术效率、规模效率和配置效率三方面，其中技术效率用来衡量生产单元在等量要素投入条件下实际产出与生产前沿(最大产出)的距离，可进一步分解为纯技术效率和规模效率。
由于准确的价格信息不易获取，资源配置效率不易计算，大多数研究者通常从技术效率或规模效率方面考察农业生产效率[1]。
农业生产效率评价从主流的评价方法看，主要有参数方法即随机前沿分析技术(Stochastic Frontier Analysis，简称SFA技术)和非参数方法即数据包络分析方法(Date Envelopment Analysis，简称DEA)[2]。
由于DEA方法具有客观、细致、可行等优点，因此，自20世纪80年代后期该方法被介绍、引入后，就广泛应用于我国农业生产效率研究中。
然而，农业生产具有天然的不确定性，DEA方法并不能剔除环境因素以及随机误差带来的扰动，在进行农业生产效率评价时，Fried等[3]认为，应采用三阶段DEA模型。
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ｍａ ） ｚ８ ８ １ ３ ｅｍ。 ｉ ｚ ６ ＠ ６ ．ｏ ｌ ｈ
１ １ 分析 工具 ．
数 据包 络 分 析 是 以相 对 有 效 性 概 念 为 基 础 发 展 而 来 的一 种 非 参 数 效 率 评 价 方 法 。本 文 采 用 的是 投
农 业机 械 投 入 量 、 肥 的投 入 ５种 投 人 。其 中 ， 肥 化 化
施 用量 按 折 纯量 计 算 。
２ １ ０ １年 ５月
农 机 化 研 究
第 ５期
陕 西 农 业 生 产 效 率 评 价 以 及 影 响 因 素 分 析
一
基 于 Ｄ Ａ —Ｔ ｂ 两 步 法 Ｅ ｏｉ ｔ
张 召 华 ，雷
玲
７２０ ） ｌ １ ０
（ 北 农林 科 技 大 学 经 管学 院 ，陕 西 杨 凌 西
摘
要 ： 运 用 Ｄ Ａ—Ｔ ｂｔ 步 法 对 陕 西农 业 １ Ｅ ｏｉ两 １个市 区 ２ ０ ０ ２—２ ０ ０ ８年农 业 生 产 效 率及 其 影 响 因 素进 行 了分 析 ，
发 展现 代农 业 的 关键 在 于 农 业 增 长 方 式 的转 变 ， 在 现
农业 增 长 方式 主 要 有 两 种 ： 是 投 入 带 来 的增 长 ； 一 二 是农 业 生 产 效 率 提 高 带 来 的增 长 。 农 业 增 长 方 式 的
参数 估 计 带来 严 重 的偏 差 和 不 一 致 。 因此 ， 二 步 采 第
２ 效 率 评 价 与 影 响 因 素分 析
２ １ 效 率评价 ．
２ １ １ 静态效 率 评价 ．． 由于 陕 西 省 １ １个 市 区 在 ２ ０ ， ０ ４，０ ６ ２ ０ ０ ２ ２ ０ ２ ０ ，０８
年 的各 项 投 入 和 产 出指 标 数 据 过 多 ， 此 不 予 列 出。 在
西 农 业 生产 系统 本 身 特 点 ， 择 以 ２ ０ 年 不 变 价 格 选 ０２ 计 算 的农 林 牧 渔 总产 值 为 产 出指 标 ， 入 指 标包 括 主 投 要 农作 物 播 种 面积 、 效 灌 溉 面积 、 业 劳 动 力 投 入 、 有 农
１ 分 析 工 具 与 指 标 的选 择
０ 引 言
现 代农 业 在 国 民经 济 发 展 中扮 演 着 重 要 角 色 ， 而
中得出的效率值作为因变量 ， 以影 响因素等作为 自变
量 建立 回归 模 型 。 由于 运 用 Ｄ Ａ 模 型 得 出 的效 率 指 Ｅ 数介 于 ０和 １之 间 ， 果 直 接 采 用 最 小 二 乘 法 ， 给 如 会
重要 的意义 。
投 入 产 出 指 标 的选 取 直 接 关 系 到 模 型 分 析 的 精
确程 度 ， 择 指标 应 遵 循 的原 则 是 反 映 评 价 的 目的 和 选 内容 ， 即所 选 择 的指 标 能 够 满 足 评 价 的要 求 、 观 反 客
映评 价 对 象 的生 产 效 率 。本 文 结 合 现 有 文 献 以 及 陕
并 结合 Ｍ ｌｕｓ 指 数 ， 陕西 省农 业 生 产 效率 的变 化 进 行 了动 态评 价 。结 果 表 明 ， 省 平 均 综 合 技 术 效 率 较 高 ， ａｑ ｉ ｔ 对 全 但 是 各 市 区之 间 差 异较 大 。最 后 ， 过 Ｔ ｂｔ 析发 现 ， 通 ｏ ｉ分 陕西 农 业 生 产 效 率 与农 民 文 化 水 平 以 及 农 业 生 产 中投 入
用 因变 量 受 限模 型 进 行分 析 一Ｔ ｂ 回 归分 析 。 ｏｉ ｔ
１ ２ 指标 的选 择 ．
改 变是 指农 业 增 长 由依 靠 投 入 推 动 转 向依 靠 生 产 效 率推 动 。陕 西 是一 个农 业 大 省 ， 确 客 观 地 评 价 其 农 正
业 生 产效 率 变 动 对 其 农 业 增 长 方 式 的 转 变 具 有 极 其
通 过 ｄ ａ ２ １对 陕 西各 地 区农 业 生产 效 率 的分 析 结果 ｅｐ ． 如 表 １所 示 。 纯 技术 效 率 衡 量 是 在 既 定 的 技 术 水 平 和 资 源 条
为 了解 被 评价 系 统效 率 的影 响 因素 ， Ｄ Ａ分 析 在 Ｅ
的 基础 上衍 生 出 了 一 种 两 步 法 。 该 方 法 第 一 步 采 用 Ｄ Ａ分 析计 算 出决 策单 位 的效 率值 ， 二 步 以上 一 步 Ｅ 第
件下 的陕 西农 业 产 出 能 力 ， 计 算 结 果 中陕 西 省 平 均 从 值来 看 ， 质 均在 ０ ８ 气 ． ８以上 ， 明陕 西 省 总 体 要 素 使 说 用效 率 处 于较 高 水 平 。其 中 ， 阳 、 安 、 中 、 康 、 咸 延 汉 安 商洛 以及杨 凌 在 所考 察 的 ４年 内一 直 处 于 Ｄ Ａ 有效 Ｅ
资 金 量呈 正 相 关关 系 。 关 键 词 ：生 产 效 率 ；Ｄ Ａ — ｏ ｉ两 步 法 ；农 业 ；Ｍａｑｉ 指 数 Ｅ Ｔ ｂｔ ｌｕｓ ｔ
中 图分 类 号 ： Ｆ ２ ．２ ３ ５２ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１ ０ ０ ３—１ ８ ２ １ ）５— ０ ９— ４ ８ Ｘ（０ １ ０ ０ ３ ０
入 导 向的 Ｂ Ｃ模 型对 陕 西农 业 生 产效 率 进 行分 析 。 Ｃ
虽然 Ｄ Ａ模 型 在 评价 生 产 效率 方 面具 有 优 势 ， Ｅ 但 是该 方法 测 定 的 只 是 同一 时 间 截 面 的 各 个 被 评 单 位 的相 对效 率 ， 不 能动 态 地 评 价 被 评 单 位 生 产 效 率 的 而 变动 。为 了动 态分 析 陕 西农 业 生产 效 率 变 动 ， 文 引 本 进 Ｍ ｌ ｑ ｉ 生 产力 指 数 。 ａｍ ｕｓ ｔ