中国农业生态效率测度及时空差异研究
中国农业生态效率测度及时空差异研究
摘要农业生态效率测度对于促进农业生态化和可持续
发展具有重要作用。基于 1993—2013年农业投入产出相关
数据，采用劳动、土地、化肥、农药、农膜、机械动力、灌 溉、役畜八类投入指标，农业碳排放和农业污染两类非期望 产出指标以及农业总产值作为期望产出指标，利用 SBMUndesirable 扩展模型测算全国、东中西、八经济区及省 际农业（种植业）生态效率，并分解无效率项。结果显示： ①样本期内中国农业生态效率总体呈现“降 -升-降 -升”平缓
右偏型“ W”结构，总体上中国农业生态效率趋于提升；② 东中西部三个地区和八大经济区农业生态效率总体趋势与 全国基本一致，
但又各具特点， 三区域中东部地区差异较大， 八经济区中西北地区和西南地区差异较大；③省际农业生态 效率总体上也存在差别，农业生态效率总体较高的省份既有 上海、江苏等经济发达的沿海地区，又有贵州、新疆等经济 落后地区。从效率损失结构来看，农业生态效率损失总体上 主要是由投入冗余和非期望产出冗余导致的，但投入和非期 望产出冗余内部结构又存在诸多不同。总体而言，化肥、农 药、农膜过度使用及其负面作用在较多地区表现较为突出。
农业生态效率测度实质是平衡农业投入、期望产出和非期望 产出三者的关系，提升农业生态效率，促进农业生态化发展 和可持续发展。同时，在农业生态效率评价中，要基于资源 禀赋现实、基于要素替代关系、基于生态负面影响等，结合 地区发展现实和不同的发展阶段进行相应调整，有区别地促 进农业生态化发展。
关键词农业生态效率； SBMUndesirable 模型；非期望产 出；时空差异
中图分类号F323.2文献标识码 A文章编号1002-2104
（2016）06-0011-09
doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.06.002 改革开放以来，中国经济高速增长，农业产出水平也不 断提高，2004—2015年中国粮食产量已经实现“十二连增”， 至2015年达到6.214亿t。农业经济的快速发展除家庭联产 承包责任制及市场经济体制改革的“政策红利”外，还得益 于石油农业模式的推行。石油农业又称“化学农业” 、“工业 式农业”等， 20 世纪 40 年代发端于美国，继而在全世界得 到快速发展， 60 年代被确立为农业现代化的必由之路。
石油 农业模式以高投入、高产出为典型特征，通过在农业生产过 程中大量使用以石油能源为动力的农业机械及石油制品为 原料的农业化学制品， 实现农业生产的 “高产、 高效、省时、 省力”的效果。 然而，这一模式本质是一种依靠 “无机肥料” 的生产模式，具有“逆生态化”特征，随其“逆生态化”堆 积效应的显现，日益遭受质疑。
石油农业“逆生态化” 效应突出表现在两个方面： 其一， 农业生产直接或间接导致大量温室气体排放，为全球气候变 暖贡献了重要份额； 其二，农业生产带来环境污染负面效应， 主要表现在对土壤及水质等的污染、对土壤长期地力的侵蚀、 对人身体健康的危害等方面。前者的主要原因在于农业生产 直接或间接使用石油、煤炭等化石能源；后者则主要在于化 肥、农药、农膜等化学制品的过度使用产生的负面作用。石 油农业的 “逆生态化” 效应在中国已累积到较为严重的程度， 如据《第一次全国污染源普查公报（ 2010）》，中国农业污染
源排放的三类主要污染物 （COD TN、TP）分别达到1 324.09、
270.46、28.47 万 t，占比分别为 43.7%、57.2%、67.3%,农 业污染源已成为中国第一大污染源。另据《全国土壤污染状 况调查报告（ 2014）》，中国土壤污染超标率总体上已达到 16.1%，其中无机污染占 82.8%。在生态危机和可持续发展压 力之下，国内外低碳发展、生态发展、可持续发展的呼声日 益高涨，农业生态化发展的呼声和动力也日益增强。农业生 态化发展要求在农业生产过程中，不但要重视短期利益更要 重视长期利益，不但要重视经济效益还要重视生态效益，平 衡农业投入、农业产出、生态影响三者的关系，这决定了考 察农业生产效率时传统经济效率视角已变得局限，必须将生 态影响注入效率考察中衡量农业经济生态效率（简称生态效
率）
生态效率（Ecoefficiency）概念最早由 Schaltegger和 Sturm
提出， 20 世纪 90 年代随着世界可持续发展工商业联合会
（WBCSD）的推广而广受重视。虽然生态效率有众多定义， 但其核心在于生产评价中引入经济和生态双重维度 [1] 。依照
生态效率思想，在农业生态效率评价中不但要重视合意产出
（经济效益） 最大化， 还要重视非合意产出 （生态负面影响）
最小化。目前，对农业生态效率评价的常用方法包括随机前 沿法（SFA和数据包络分析法（DEA）[2]。其中，DEA法因 无需预设函数关系，能更好地减少主观因素影响，而成为各 类效率评价中最为常用的方法。 DEA是一种评价决策单元相
对效率的方法，1978年由运筹学家 Charne、Cooper及Rhodes 提出[3]，后经一系列扩展。2001年Tone构建了非径向、非 角度的DEASBM模型，将松弛变量直接纳入目标函数，解决 了传统模型忽视投入产出松弛问题 [4]，继而非期望产出被纳 入模型中，逐渐成为衡量生态效率的主流模型。 DEASBM模
型，在国内生态效率评价中也得到广泛应用，如李静、程丹 润测算地区环境效率 [5] ，杨良杰、吴威等测算公路运输效率 [6]，杨清可、段学军等测算城市土地利用效率等 [7]。同时， 许多学者将其用于农业生态效率测算，如潘丹、应瑞瑶 [8]， 李谷成 [9]均以农业面源污染为非期望产出，刘应元、冯中朝 等[10] ，田伟、杨路嘉等 [1
1 ]均以农业碳排放为非期望产出， 测算了相应年份中国农业生态效率，但这些研究因选用的指 标及模型设定等不同，结论也有所区别。纵观当前研究，对 农业生态效率的测算研究总体上还存在以下几方面需补充 或深化的内容：一是将农业碳排放和污染双重因素纳入非期 望产出中；二是针对狭义农业（种植业）生态效率的衡量； 三是农业生态效率区域差异分析。 基于此，本文拟以农业 （种 植业）为研究对象，将碳排放和污染作为非期望产出，利用
1996—2013年相关数据测度中国农业生态效率， 并分析其时 空差异，同时对农业生态效率损失结构进行分解。 1 研
究方法和数据选择
1.1 研究方法
本研究基于 SBMUndesirable 模型 [4， 11-12]，其基本原 理如下：
假定农业生产中有 n 个决策单元，每一决策单元包含一 个投入向量和两个产出向量（期望产出和非期望产出） ， 影响最重要的组成部分，本文以狭义农业（种植业）为 研究对象测度农业生态效率。其投入产出指标及变量选择见 表1。
农业生产包含多种投入指标，参考以往研究，本文选取
了 8 项主要投入指标，并选用 8 个变量对其表征。变量中除 劳动力投入数据根据农林牧副渔业从业人员进行估算外，其 余均为直接数据。为保持统计口径的统一，农业期望产出指
标以农业总产值进行表征。 同时，为了消除物价因素的影响， 所有数据均调整为以 2002 年为不变价格。
农业非期望产出包含碳排放和污染排放两类。一般而言， 农业碳排放主要来源于以下几个方面：化肥、农药、农膜三 大农业化学制品生产和使用过程中引起的排放；农业机械消 耗化石燃料（主要是柴油）引起的排放；农业灌溉消耗电能 （主要是火力发电）间接引起的排放；农业翻耕引起的有机 碳的流失。参照以往研究，六类排放源排放系数分别为化肥 0.895 6（ kg/kg ）[13] 、农药 4.934 1（kg/kg ）、农膜 5.18（ kg/kg ）、 柴油 0.592 7（ kg/kg ）、农业灌溉 20.476（ kg/hm2 ）、农业播 耕 312.6（kg/km2 ）[14] 。农业污染典型表现为面源污染，种 植业面源污染主要由化肥、 农药、农膜等过度使用所造成的， 本文采用化肥氮磷流失量、农药无效使用量、农膜残留量表 征污染水平。化肥氮磷流失量核算方式分别为复合肥含氮量 与氮肥使用量总和乘以氮流失系数，复合肥含磷量与磷肥使 用量总和乘以磷流失系数；农药无效利用量核算方式为农药 使用量乘以农药无效利用系数；农膜残留量核算方式为农膜 使用量乘以农膜残留系数。相关系数主要采用文献调研法及 国家统计局公布的相关数据，同时参考《第一次全国污染普 查：肥料流失、农药流失、地膜残留系数手册》 ，在核算过 程中尽可能考虑地域差距的影响 [15-16] 。
基础数据均来自国家统计局国家数据、 《中国农村统计
年鉴》及相应省市统计年鉴，个别缺失数据根据时序数据前 后两期推测代替。因 1997 年重庆设立直辖市， 1996 年以前 重庆数据与四川省合并使用。
2 中国农业生态效率测度分析
基于一般规模报酬（入》0且0.8 心 入W 1.2）,在期望
产出与非期望产出总体比重为 1 : 1的情况下，利用 DEASOLVER
PR计算平台，测算各种情况下农业生态效率。
2.1 全国农业生态效率测度分析 从1993—2013年中国农业投入产出样本数据来看，除 劳动力投入总体呈现下降趋势外，其余数据均呈现上升趋势， 这意味着，中国农业发展一定程度上实现了其它生产要素对 劳动力要素投入的替代，但同时说明，生产要素投入的不断 增长不但带来期望产出的增加，也不可避免地造成非期望产 出的增加，农业产出的增加也是以牺牲生态福利为代价的。 利用中国 1993—2013 年农业投入产出时序数据，以每一年 为一个决策单元，共 21 个决策单元，测算样本期内的农业 生态效率，结果见图 1。
1993—2013 年中国农业生态效率平均值为 0.86，其中
1993、1999、2000、2013 四个年份实现相对完全效率状态， 总体上中国农业生态效率呈现逐渐改善的状况。样本期，农 业生态效率总体呈现 “降-升-降-升”平缓右偏型“W”结构， 四个阶段分别对应于： 1993—1996、1997—1999、2000—2004、
2005—2013 年。1993、1999—2000、2013 年分别对应 “W” 上方的三个顶点，“ W”左侧及右侧两顶点间农业生态效率平 均值分别为 0.77、 0.84。除完全效率年份外， 劳动力、 土地、 化肥、农药、农膜、机械动力、灌溉、役畜八大农业生产投 入冗余的平均值分别为 16.09%、 14.81%、 12.9%、 13.79%、 8.49%、
4.61%、 13.17%、 20.2%；农业碳排放、氮流失、磷 流失、农药无效利用量、农膜残留量五类非期望产出冗余平 均值分别为
12.52%、 15.43%、 11.2%、 13.71%、 7.81%。由此 可见，农业生态效率损失主要反应在投入无效率和非期望产 出无效率两类指
新时代我国贫困治理的效率评价与时空差异——基于三阶段DEA模型分析
作者简介：马超林（1985—），男，博士，北京化工大学马克思主义学院讲师。基金项目：2019年度教育部人文社会科学研究专项任务项目“总体国家安全观研究”（19JD710005），北京化工大学2019年研究生教育教学改革项目（G-JG-PT201908）
。湖北社会科学2021年第3期
新时代我国贫困治理的效率评价与时空差异
摘要：党的十八大以来，我国脱贫攻坚取得了举世瞩目的成就，全面建成小康社会胜利在
望。为系统总结我国贫困治理的经验，选取我国22个省域的精准扶贫数据作为样本，构建三阶
段DEA模型对2014—2018年间的脱贫效率进行评价分析。结果表明，中国特色社会主义进入新
时代，我国通过精准扶贫方略使贫困发生率大幅下降，整体脱贫攻坚工作成效显著，而由于不同
地区资源与经济发展状况、贫困治理能力与水平不同，精准扶贫效率存在不同省域、不同年份的
时空差异。“十四五”时期巩固拓展脱贫攻坚成果，全面推进乡村振兴战略，需要因地制宜“再精
准”，强化扶贫投入与脱贫目标的匹配，有效提升资源利用效率，在区域协作中接续推进脱贫地区
经济发展，在全面建成小康社会基础上走向共同富裕。
关键词：贫困治理；精准扶贫；DEA模型；绩效评价；时空差异
中图分类号：F323.89文献标识码：A文章编号：1003-8477（2021）03-0084-07（北京化工大学马克思主义学院，北京100029）马超林
一、引言
反贫困是全球各国共同面临的难题。党的十
八大以来，以习近平同志为核心的党中央坚持经济
社会发展的底线思维，坚持补齐全面建成小康社会
的“短板”，从战略和全局的高度做出了“精准扶贫”
的新部署，改革创新了扶贫工作机制，推动我国扶
贫事业取得了举世瞩目的成就。通过“六个精准”
“五个一批”，我国贫困地区基础设施不断完善，生
活生产条件显著好转，近1亿贫困人口实现脱贫，对
全球减贫事业的贡献率超过了70%，如期完成了新
时代脱贫攻坚的目标任务，“全面建成小康社会胜
碳排放约束下中国省际农业生产效率及其影响因素研究
经济理论与经济管理２０１３年第９期
碳排放约束下中国省际农业生产效率
及其影响因素研究
钱 丽 肖仁桥。 陈忠卫
（１．安徽财经大学，安徽蚌埠２３３０３０；２．华中科技大学，武汉４３００７４）
［提 要］ 本文从系统论的角度出发，将农业碳排放量纳入农业生产效率研究框架内。首 先，综合运用３个ＤＥＡ模型，测算了２００４－－２０１０年中国３Ｏ个省份农业生产效率，探索中国各
省份、三大地区间的效率差异，并给出农业资源利用效率的４种模式，然后，利用Ｔｏｂｉｔ模型检 验农业生产效率的影响因素。结果表明：考察期内中国农业生产效率有所提升，但仍处于较低水
平，纯技术效率低下是制约农业生产效率提升的主要因素；各省份、三大地区间效率差异明显， 东部地区最高，而中西部地区均低于全国平均水平；全国有６０ 的省份农业资源利用模式为低
经济低环境效率型，这些省份主要来自于中西部地区；农田抗灾能力、农村用电量和研发经费的 提高对全国农业生产效率的提升具有积极影响，而基础教育水平、产业结构以及农村金融支持的 影响并不显著。
［关键词］ 农业生产效率；碳排放；影响因素；ＤＥＡ模型 ［中图分类号］Ｆ２０５［文献标识码］Ａ［文章编号］ｌｏｏｏ－－５９６Ｘ（２０１３）０９—０１ＯＯ １３
一、引言
农业问题始终是关系党和人民事业发展的全局
性、根本性问题，也是各国经济学家关注的热点问
［收稿日期］
［基金项目］
［作者简介］ 题之一。由于长期以来我国实行粗放式的农业生产
方式，导致农业资源消耗巨大，资源利用效率低 下，有悖于农业经济可持续发展要求。蔡唠指出， 在农村剩余劳动力继续转移的情况下，为了保持农 产品稳定供给，需大力提高农业生产效率。Ⅲ农业
Ｚ０ｌＺ—ｌＺ—ｌ２ 国家社会科学重大招标项目（１１＆ＺＤ１６５）；教育部人文社会科学青年项目
（１０ＹＪＣ９１００１２）；安徽财经大学科研一般项目（ＡＣＫＹ１３５３）
钱 丽（１９８１一），女，湖北武汉人，安徽财经大学工商管理学院讲师； 肖仁桥（１９８２一），男，湖北武汉人，安徽财经大学统计与应用数学学院讲师，华中科
中国生态能源效率时空格局演化及影响因素分析
中国生态能源效率时空格局演化及影响因素分析
孟凡生;邹韵
【摘 要】基于中国2006～2017年的年度统计数据,运用PP与SFA组合模型,构建中国生态能源效率的静态评价模型,对中国30个省、市、自治区的生态能源效率及其影响因素进行分析,运用空间收敛方法和速度激励模型系统的分析了中国生态能源效率的时空格局演化.结果表明:城市化水平、经济开放程度、人口规模和R&D投入等与生态能源效率存在正相关关系;中国的生态能源效率空间格局具有空间分布聚集特征,但空间分布不均衡现象明显;中国的生态能源效率时间格局具有复杂波动的特点,总体趋势是先下降后再上升.
【期刊名称】《运筹与管理》
【年(卷),期】2019(028)007
【总页数】8页(P100-107)
【关键词】生态能源效率;PP-SFA;速度激励;时空演化;中国
【作 者】孟凡生;邹韵
【作者单位】哈尔滨工程大学 经济管理学院,黑龙江 哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学 经济管理学院,黑龙江 哈尔滨 150001
【正文语种】中 文
【中图分类】F206
0 引言 随着全球工业智能化过程的推进，能源供需与生态、环境之间的矛盾也逐渐显现。能源资源的有限性及化石能源的不可再生性都极大地制约了各国经济的可持续发展。能源效率是衡量一国经济发展质量的一个关键性指标，其直接影响经济发展方式的可持续性，是实现经济增长与环境保护双赢的重要抓手。中国作为能源资源供需大国，优化能源利用、提升能源效率是平衡能源发展与生态、环境间矛盾的有效途径，更是未来能源发展的努力方向。近年来，研究人员不断加强对各能源工业生产中环境、生态污染及破坏问题的重视，增加生态环境因素的能源效率、加入不良产出的能源效率研究蔚然成风[1]。生态能源效率是综合考虑了能源生产带来的社会、经济等期望产出和大气污染、水污染等非期望产出的生态环境规制下的能源效率。探索生态能源效率时空格局演化，分析地区间差异形成原因及趋势，为中国能源经济持续发展的推进奠定基础。
中国农业绿色全要素生产率的测度：2004年～2020年
中国农业绿色全要素生产率的测度：2004年～2020年
摘要：在环境资源约束日益明显的背景下，农业绿色发展至关重要。本文基于农业绿色全要素生产率的视角，采用EBM-GML模型对中国2004年～2020年农业绿色发展水平进行测度，并对其进行分析。结果表明：（1）中国农业绿色全要素生产率呈波动增长趋势，其中农业技术进步的贡献度最高；（2）从2004年到2020年，多数省份农业的绿色发展效率明显提高，但省份之间的差距仍比较明显。
关键词：农业绿色发展；绿色全要素生产率；EBM-GML模型
一、引言
改革开放以来，中国在农业领域快速发展，农业产值稳定增长，但是现阶段农业发展仍面临农业污染问题严重、农业供给侧亟需改革和缺乏劳动力等问题。要在改善农业生产环境的同时，满足农产品市场需求，保障农业产业内劳动力持续再生产，就需要高效率地推动农业绿色发展。中央政府也明确提出要实现农业绿色发展。从2020年到2021年，连续两年中央一号文件强调，要推进农业绿色发展，以绿色发展引领乡村振兴。
国内学者已经围绕农业绿色发展进行了广泛探讨。关于测度农业绿色发展水平，目前构建绿色指标体系（巩前文和李学敏，2020；魏琦等，2018；赵会杰和于法稳，2019）和绿色全要素生产率测算（涂正革和甘天琦，2019；李谷成，2014；潘丹，2014）比较。考虑到中国幅员辽阔，由于各地农业资源禀赋不同，用统一的绿色指标评价体系可能无法合理测算各地真实的农业绿色发展水平。本文选择用农业绿色全要素生产率来代表中国各省的农业绿色发展水平，将农业面源污染与碳排放同时作为非期望产出指标，运用EBM-GML模型测算农业绿色全要素生产率。
二、研究方法与数据来源 农业绿色全要素生产率考虑到资源消耗与环境污染的双重约束，较好地契合了农业绿色发展理念。Epsilon-Based Measure是ToneK和Tsutsui提出的一种包含径向与SBM两类距离函数的混合模型。EBM模型如下：
我国农业绿色全要素生产率时空演变与区域异质性分析
付 伟，李梦柯，罗明灿，等．我国农业绿色全要素生产率时空演变与区域异质性分析［Ｊ］．江苏农业科学，２０２３，５１（２３）：２２７－２３５．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２３．２３．０３３
我国农业绿色全要素生产率时空演变
与区域异质性分析
付 伟１，李梦柯１，罗明灿１，陈建成２
（１．西南林业大学经济管理学院，云南昆明６５０２２４；２．北京林业大学经济管理学院，北京１０００８３）
摘要：目前我国的农业发展面临投入产出效率严重低下的问题，深刻影响生态环境，当下农业发展的关键是寻求
一条绿色可持续发展的道路。基于ＳＢＭ－ＧＭＬ指数法测算我国３１个省份（因香港、澳门、台湾省数据缺失较多，未纳
入研究）２００１—２０２０年的农业绿色全要素生产率，并对其空间相关性进行分析检验。结果表明，我国省域农业绿色全
要素生产率呈稳定增长状态，年均增长为１．５％，增长动力主要依靠技术进步；从省际来看，我国各省份之间的农业绿
色全要素生产率发展存在较大差异，粮食主产区的农业绿色全要素生产率指数高于粮食主销区和粮食产销平衡区；我
国粮食产区农业绿色全要素生产率的增长存在显著的空间相关性，且呈现明显的集聚特征，热点区由粮食主产区转移
到粮食产销平衡区。根据结果分析得出结论并提出不断优化农业产业结构，探索新的农业发展方式；强化农业技术人
才支撑；加大农业财政投入力度等相关政策建议，以期提高我国农业绿色全要素生产率，推动农业实现绿色发展。
关键词：农业绿色全要素生产率；ＳＢＭ模型；ＧＭＬ指数；农业碳排放；时空演变；区域异质性分析
中图分类号：Ｆ３２３．３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００２－１３０２（２０２３）２３－０２２７－０８
收稿日期：２０２３－０２－２２基金项目：国家自然科学基金（编号：７２２６４０３５）；云南省教育厅科学研究基金（编号：２０２２Ｙ６２５）。作者简介：付 伟（１９８６—），女，山东潍坊人，博士，副教授，主要从事生态经济与可持续发展研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｆｕｗｅｉｙｎｌｚｄ＠１２６．ｃｏｍ。通信作者：陈建成，博士，教授，主要从事林业经济管理研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈｅｎｊｃ１９６３＠１６３．ｃｏｍ。 我国目前已经进入高质量发展阶段，必须加快
中国农业生态效率测度及时空差异研究论文
中国农业生态效率测度及时空差异研究论文
农业生态效率测度对于促进农业生态化和可持续发展具有重要作用。基于1993—2013年农业投入产出相关数据，采用劳动、土地、化肥、农药、农膜、机械动力、灌溉、役畜八类投入指标，农业碳排放和农业污染两类非期望产出指标以及农业总产值作为期望产出指标，利用SBMUndesirable扩展模型测算全国、东中西、八经济区及省际农业(种植业)生态效率，并分解无效率项。
结果显示：
①样本期内中国农业生态效率总体呈现“降-升-降-升”平缓右偏型“W”结构，总体上中国农业经济的生态效率趋于提升;
②东中西部三个地区和八大经济区农业生态效率总体趋势与全国基本一致，但又各具特点，三区域中东部地区差异较大，八经济区中西北地区和西南地区差异较大;
③省际农业生态效率总体上也存在差别，农业生态效率总体较高的省份既有上海、江苏等经济发达的沿海地区，又有贵州、新疆等经济落后地区。
从效率损失结构来看，农业生态效率损失总体上主要是由投入冗余和非期望产出冗余导致的，但投入和非期望产出冗余内部结构又存在诸多不同。总体而言，化肥、农药、农膜过度使用及其负面作用在较多地区表现较为突出。农业生态效率测度实质是平衡农业投入、期望产出和非期望产出三者的关系，提升农业生态效率，促进农业生态化发展和可持续发展。同时，在农业生态效率评价中，要基于资源禀赋现实、基于要素替代关系、基于生态负面影响等，结合地区发展现实和不同的发
改革开放以来，中国经济高速增长，农业产出水平也不断提高，2004—2015年中国粮食产量已经实现“十二连增”，至2015年达到6.214亿 t。农业经济的快速发展除家庭联产承包责任制及市场经济体制改革的“政策红利”外，还得益于石油农业模式的推行。石油农业又称“化学农业”、“工业式农业”等，20世纪40年代发端于美国，继而在全世界得到快速发展，60年代被确立为农业现代化的必由之路。石油农业模式以高投入、高产出为典型特征，通过在农业生产过程中大量使用以石油能源为动力的农业机械及石油制品为原料的农业化学制品，实现农业生产的“高产、高效、省时、省力”的效果。然而，这一模式本质是一种依靠“无机肥料”的生产模式，具有“逆生态化”特征，随其“逆生态化”堆积效应的显现，日益遭受质疑。
中国农业生态效率测算及影响因素研究
中国农业生态效率测算及影响因素研究
中国是一个农业大国，农业生态效率的提高和农业可持续发展问题一直备受关注。本文将就中国农业生态效率测算及影响因素进行深入研究。
一、农业生态效率的测算方法
农业生态效率是指在农业生产过程中获得的经济和社会效益与农业生态环境所发生的负面影响之间的平衡程度。一般分为投入-output 效率和环境-产出效率。
1. 投入-output 效率
投入-output 效率是指在农业生产过程中，投入的资源、资本、劳动等产出效益的比值。投入-output 效率的测算需要对投入的综合效益和产出效益进行经济评估。具体而言，需要考虑衡量农业生产中的经济效益和投入效益，包括较低的门槛、高产量和效益、高质量农产品、资源利用效率提高和农业部门整体质量的提高。同时，还要考虑相关社会因素
的影响，包括农村地区的劳动力、纪律和知识水平，以及农产品的流动、财政政策和市场营销方面的结构性因素。
2. 环境-产出效率
环境-产出效率是指在农业生产过程中，农业部门的产出水平与环境影响之间的平衡程度。环境-产出效率的测算需要充分考虑农业生态环境的影响，包括温室气体排放、土地利用效率、桂花危害和水资源利用效率等。同时，也要考虑农业生态环境治理措施导致的其他环境影响，需要根据具体情况进行定量测算和定性分析。
二、影响中国农业生态效率的因素
中国农业生态效率的影响因素很多，主要包括以下几个方面：
1. 人口因素 中国是一个人口大国，农村人口占总人口的比重较高。因此，人口因素对中国农业生态效率的影响很大，包括人口增长、规模化种植、教育水平和就业状况等。这些因素的变化会影响农村地区的劳动力和知识水平，从而影响中国农业生态效率。
2. 广义生产要素
广义生产要素包括土地、劳动力、资本、技术、管理等要素。其中土地资源和劳动力资源是中国农业发展中的主要瓶颈。从长远来看，中国需要不断采取有效措施推动农业结构调整和农村集体资产的改革，以提高土地利用效率和农业劳动力的素质。
基于超效率DEA模型的中国省际生态效率时空差异研究
第８卷第３期 ２０１１年３月 管理学报 Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｖ０１．８ ＮＯ．３ Ｍａｒ．２Ｏ１１
基于超效率ＤＥＡ模型的中国省际生态
效率时空差异研究
王恩旭武春友
（大连理工大学管理与经济学部）
摘要：建立了基于ＤＥＡ模型的生态效率投入产出指标体系，运用超效率ＤＥＡ模型对中
国３Ｏ个地区１９９５～２００７年的生态效率进行了测度，将测度结果按照东、中、西、东北４个区域
进行了时空差异分析，并对生态效率变化趋势进行了收敛检验。结果显示：１９９５～２００７年中
国的生态效率存在明显的区域差异，效率均值的高低排序依次为东部、中部、东北、西部，其中
东部、西部、东北呈生态效率下降趋势，中部呈上升趋势，只有东部地区生态效率均值高于全国
均值，其余地区生态效率均值都低于全国均值；通过收敛检验可以看出１９９５￣２００７年间，中国
生态效率呈发散趋势，即差距在逐渐增大，其主要受东部地区生态效率变化的影响。
关键词：生态效率；时空差异；ＤＥＡ模型
中图分类号：Ｃ９３ 文献标识码：Ａ文章编号：１６７２—８８４Ｘ（２０１１）０３—０４４３－０８
Ｓｐａｔｉａｌ－ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｆ Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ Ｆ．ｃｏ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｉｎ Ｃｈｉｎａ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｕｐｅｒ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ＤＥＡ Ｍｏｄｅｌ
ＷＡＮＧ Ｅｎｘｕ ＷＵ Ｃｈｕｎｙｏｕ
（Ｄａｌｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄａｌｉａｎ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓ ａｎ ｉｎｐｕｔ～ｏｕｔｐｕｔ ｉｎｄｅｘ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＤＥＡ ｍｏｄｅｌ，ａｎｄ ｔｈｅｎ
ｍａｋｅｓ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ３０ ａｒｅａｓ ｏｆ Ｃｈｉｎａ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｙｅａｒｓ ｆｒｏｍ １９９５ ｕｎｔｉｌ ２００７ ｂｙ
基于超效率SBM-Undesirable_模型的贵州生态资源效率测度分析
第57卷 第10期 广 东 蚕 业 Vol.57,No.10 2023年10月 GUANGDONG CANYE Oct. 2023
10 DOI：10.3969/j.issn.2095-1205.2023.10.04 基于超效率SBM-Undesirable模型的贵州生态资源效率测度分析
李昕潼1 刘 阳1 石露露2
（1.贵州财经大学 贵州贵阳 550025；2.哈尔滨阿城区委组织部 黑龙江哈尔滨 150399）
摘 要 文章采用超效率SBM-Undesirable模型测度分析贵州生态资源效率，探索了贵州生态资源效率的时
空特征、模式规律。研究结果表明：贵州生态资源效率整体水平较低，且在研究期内无较大变化；部分投入及
非期望产出均存在严重冗余；贵州不同地区的生态资源效率发展不均衡，各市州间存在显著差异。
关键词 贵州；生态资源效率；超效率SBM-Undesirable模型
中图分类号:F124.5;X826 文献标识码:A 文章编号:2095-1205(2023)10-10-03
贵州省作为国家生态文明试验区、国家大数据
综合试验区和内陆开放型经济试验区的重要载体，
肩负着筑牢国家生态安全屏障、发展生态经济的使
命。因此，量化贵州省生态资源利用效率、协调贵
州经济发展与生态环境之间的关系，对推进贵州省乃
至西南地区生态文明建设具有重要的指导和借鉴意
义。在此背景下，本文应用超效率SBM-Undesirable
模型测度贵州省生态资源效率水平，探索贵州生态
资源效率的时空规律特征，从而挖掘贵州生态资源
效率的提升路径，以期实现贵州经济与生态环境协
同发展。
1 研究方法与指标选取
1.1 生态资源效率测度模型
生态资源效率衡量了自然资源、环境保护与经
济发展三者之间的协调程度，其强调用最少的自然
资源消耗、最低程度的环境破坏，获取最大的经济
收入[1-3]。现阶段，生态资源的测度方法有很多[4-6]。
基于生态资源效率内涵，本文选择超效率SBM-
中国县域农业全要素生产率的分异特征与驱动因素
中国县域农业全要素生产率的分异特征与驱动因素
甘天琦;杜建国;李波
【期刊名称】《经济问题》
【年(卷),期】2022()4
【摘 要】基于2000—2019年中国2098个县域的面板数据,运用随机前沿模型(SFA)测算县域农业全要素生产率,通过检验模型变量与无效率项来确定生产函数,并在此基础上对全要素生产率进行分解。实证研究结果表明:(1)我国的县域农业全要素生产率的增长率总体呈现出“涨跌互现”的波动情形且波动较为剧烈,“十一五”规划以来呈现出逐年下降并趋于稳定的态势;(2)虽然农业全要素生产率的区域差异明显,但增长速度与变化幅度体现出不同地区间的农业经济发展差距在逐渐缩小;(3)全要素生产率的四重分解结果显示,技术变化是农业全要素生产率的增长率逐年下降的主要原因,技术效率和规模效率的提升空间巨大。据此提出提升农业全要素生产率的政策建议:一方面,要加强农业技术的推广与应用;另一方面,在引导土地规模经营的同时,要积极探索激励土地流转的具体措施,以实现农业经济的长远发展。
【总页数】7页(P101-107)
【作 者】甘天琦;杜建国;李波
【作者单位】中南民族大学经济学院;湖北全面小康建设研究院
【正文语种】中 文
【中图分类】F326
【相关文献】 1.中国农业绿色全要素生产率时空分异与演化研究2.中国农业资源效率时空分异与驱动因素研究3.中国农业发展韧性时空分异特征及影响因素研究4.物流业高质量发展的时空分异及其驱动因素——基于绿色全要素生产率的视角5.粮食主产区农业绿色全要素生产率测度及其时空分异特征研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买