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        中國大豆長期生產(chǎn)技術(shù)效率測定與啟示

        2014-09-18 07:59:24席利卿彭可茂
        經(jīng)濟師 2014年7期
        關(guān)鍵詞:技術(shù)效率大豆

        席利卿 彭可茂

        摘 要:文章運用超對數(shù)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù),利用Frontier軟件分析了1992年—2011年中國大豆產(chǎn)出及要素投入省際面板數(shù)據(jù),分析了大豆收獲面積、化肥、農(nóng)藥及勞動對產(chǎn)出的邊際貢獻程度,并分區(qū)域、分階段測定了大豆生產(chǎn)的技術(shù)效率。研究表明,最近20年,上述四類投入要素的邊際貢獻率均為正值,且面積貢獻率>農(nóng)藥貢獻率>化肥貢獻率>勞動貢獻率;同期平均生產(chǎn)技術(shù)效率為67.07%,東部、中部及西部分別為73.57%、67.35%及63.48%。并在最后做了相關(guān)的分析與討論,為政策調(diào)整提供了一定參考。

        關(guān)鍵詞:大豆 超對數(shù)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù) 技術(shù)效率

        中圖分類號:F323.5 文獻標識碼:A

        文章編號:1004-4914(2014)07-071-04

        一、引言

        油料作物是食用植物油、食用蛋白和飼用蛋白的主要來源,其生產(chǎn)在國民經(jīng)濟中具有重要地位。長期以來中國始終保持世界油料作物生產(chǎn)大國的地位,但是由于本國的人口剛性增長、耕地資源有限及油料作物自身生產(chǎn)等因素的制約,中國在糧食、蔬菜、水果、肉類、禽蛋等主要農(nóng)產(chǎn)品人均占有量已達到或超過世界平均水平的情況下,食用植物油的人均占有量仍不到世界平均水平的70%{1},導致中國每年進口大量的食油和油籽,供不應(yīng)求的矛盾已經(jīng)成為影響中國油料安全的突出桎梏。

        城鄉(xiāng)居民人均植物油消費從1990年的6.04kg增長到2011年的22.53kg,年均增率為6.47%,同期大豆油在植物油消費比重中由37.20%增長到57.73%,年均增率為2.11%。中國大豆消費量從1961年的152×104t增加到2011年的6,779×104t,增長了近44倍。2005年,中國大豆收獲面積1,045.9×104hm2,總產(chǎn)創(chuàng)歷史最高水平,達到了1,830×104t,單產(chǎn)1,750kg/hm2;2011年,中國大豆收獲面積873×104hm2,總產(chǎn)下降到1,520×104t,占全球的5.8%,單產(chǎn)1,741kg/hm2{1}??梢姡袊晔斋@面積銳減造成了自身產(chǎn)量大幅度下降,進一步惡化了本國供求的不平衡性。

        自1996年以來,中國成了食油和油籽的凈進口國,2005年成為最大進口國,大豆進口量為2,659×104t,占世界貿(mào)易量的41.3%,2010年進口大豆5,200×104t,占世界貿(mào)易量的57.9%,2011年大豆進口量繼續(xù)擴大到5,620×104t;且菜籽油及油菜籽、棕櫚油及棕櫚籽等主要品種的進口亦呈現(xiàn)逐年快速增長態(tài)勢{2}。因此,中國現(xiàn)階段正面臨一個需求穩(wěn)步增長,進口快速擴大的階段。因此,分析和認識本國油料的生產(chǎn)技術(shù)效率,并針對性地調(diào)整生產(chǎn)具有重要意義。

        因此,本文運用1992年—2011年中國大豆投入產(chǎn)出的省際面板數(shù)據(jù),通過超對數(shù)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)(trans-log stochastic frontier production function)和極大似然法,對中國大豆生產(chǎn)的技術(shù)效率水平進行了測定,同時按照地域?qū)⒏魇∈袇^(qū)劃分為東部、中部和西部地區(qū)分別進行分析,估算了各生產(chǎn)要素對產(chǎn)出的相對貢獻率,并在此基礎(chǔ)上進行相關(guān)的分析與討論。

        二、模型與方法

        隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)最早由Aigner、Lovell & Schmidt及Meeusen & Van Den Broeck(1977){3}在其分析中用于測算生產(chǎn)單位的技術(shù)有效性?!吧a(chǎn)的技術(shù)有效性”有兩種解釋,一是指以一定的投入所得到的實際產(chǎn)出與最大產(chǎn)出或生產(chǎn)前沿的比較;二是指為了實現(xiàn)一定的產(chǎn)出所付出的最小投入與實際投入的比較{4}。其模型可表示為:y=f(x,α)·exp(v-u),其中y為產(chǎn)出、x為一組投入變量、α為一組待定的參數(shù){5}。

        該模型中的誤差項是ε,其為復(fù)合結(jié)構(gòu),主要由兩部分組成:第一部分vi代表生產(chǎn)單位i的系統(tǒng)性特征,其值服從相互獨立的N(0,σ2v)分布;第二部分為隨即干擾項ui,代表僅對該生產(chǎn)單位i所具有的隨機沖擊,ui≥0。生產(chǎn)單位i的技術(shù)效率用TEi=exp(-ui)來表示{6}{7}。當ui=0時,表示生產(chǎn)單位i就正好處于生產(chǎn)前沿上,即y=f(x,α)·exp(v),則生產(chǎn)技術(shù)完全有效;若ui>0,說明生產(chǎn)單位i就處于生產(chǎn)前沿下方,也就是生產(chǎn)單位處于部分技術(shù)效率或非技術(shù)效率的狀態(tài){8}。

        本文和Battese & Coelli(1992)模型一樣{9},假定ui是服從獨立的N+(μ,σ2u)分布的,進而運用Frontier 4.1軟件,通過極大似然估計法和超對數(shù)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)法對每個生產(chǎn)單位和全國總體的技術(shù)效率進行分析{10}。本文方程組及變量含義如下{11}:

        ln(yit)=a0+■aklnxk+(1/2)×(■■akjlnxklnxj) (1)

        式(1)中,yit代表生產(chǎn)單位i在t時期大豆的產(chǎn)出;x1代表大豆收獲面積;x2代表勞動日投入數(shù)量;x3代表化肥投入費用;x4代表農(nóng)藥投入費用;其中k、j=1,2,3,4。i代表各個生產(chǎn)單位,i=1,2,…N,N=24。t為年份,其中t=1,2,…T。α是一組待估計的參數(shù)變量。誤差項εit由vit和uit兩部分組成,彼此之間相互獨立{12}。

        TEit=exp(-uit) (2)

        式(2)中,TEit表示生產(chǎn)單位的技術(shù)效率狀態(tài)。若uit=0,那么TEit=1,也就是該生產(chǎn)單位i在t時期是處于技術(shù)效率狀態(tài),此時生產(chǎn)單位i是處于生產(chǎn)前沿上;若uit>0,則1>TEit>0,這種狀態(tài)則表明生產(chǎn)單位為技術(shù)非效率,此時生產(chǎn)單位i則是位于生產(chǎn)前沿之下{13}。在實際測算中,生產(chǎn)單位的技術(shù)效率水平也可采用下式來計算{14}:

        TEit=E(yit|uit,xit)/E(yit|uit=0,xit) (3)

        式(3)中,E(·)表示期望值,其它變量含義同上。

        uit=ui·a(t)=ui·exp[-η·(t-T)] (4)

        在式(4)中,ui表示非負隨機誤差項,其值服從N+(μ,σ2u)的獨立正態(tài)分布。η為待估計參數(shù),表示隨機因素,表示隨機因素對其自身效率發(fā)揮的影響程度的測度{15}。而α(t)=exp[-η·(t-T)],α(t)≥0;由此可知當η>0時,α(t)是以遞增的速率下降;當η<0時,α(t)是以遞增的速率增加;當η=0時,α(t)=1。η越大,則α(t)下降得越快,于是uit越發(fā)趨近于0,而技術(shù)效率水平TEit就會越高{16}。

        y=σ2u/(σ2u+σ2u) (5)

        式(5)中是判斷技術(shù)無效率狀態(tài),主要由γ的顯著性檢驗來判斷,其中0≤γ≤1。判斷中如果接受γ=0的假設(shè),則表明σ2u=0或εit=vit,也就是生產(chǎn)單位不存在技術(shù)無效率,那么uit應(yīng)該從模型中刪除,此時如果要獲得參數(shù)的一致估計量則利用普通最小二乘法(OLS)估計即可。也就是說,判斷生產(chǎn)技術(shù)是否存在無效率狀態(tài),主要是對γ=0的原假設(shè)進行檢驗{17}。

        根據(jù)以上可知,式(1)可擴展為式(6),式(2)-式(5)保持不變。

        Lnyit=α0+α1Lnx1it+α2Lnx2it+α3Lnx3it+α4Lnx4it+(1/2)α11(Lnx1it)2+(1/2)α22(Lnx2it)2

        +(1/2)α33(Lnx3it)2+(1/2)α44(Lnx4it)2+(1/2)α12(Lnx1it)(Lnx2it)

        +(1/2)α13(Lnx1it)(Lnx3it)+(1/2)α14(Lnx1it)(Lnx4it)+(1/2)α23(Lnx2it)(Lnx3it)

        +(1/2)α24(Lnx2it)(Lnx4it)+(1/2)β34(Lnx3it)(Lnx4it)+vit-uit (6)

        式(6)中,yit以代表大豆的產(chǎn)量,單位為104t;x1it表示大豆的收獲面積,單位為104hm2;x2it表示投入的勞動日數(shù)量,其計算方法是以8小時折算為1個工日,用每單位勞動投入量乘以總收獲面積來計算,以104工日為單位;x3it表示投入的化肥費用,單位為104元,計算方法是用每單位化肥投入費用乘以總收獲面積來計算;x4it表示投入的農(nóng)藥費用,以104元為單位,用每單位農(nóng)藥投入費用乘以總收獲面積來計算。

        三、數(shù)據(jù)說明

        中國大豆生產(chǎn)空間分布廣泛,各省市均有播種。2009年-2011年,全國年均單產(chǎn)為1,736kg/hm2,年均總產(chǎn)為1,627×104t,年均面積為937.1×104hm2。其中,年均單產(chǎn)排名前10位的分別為:西藏、吉林、上海、新疆、山東、江蘇、湖北、四川、浙江和遼寧;年均收獲面積排名前10位的分別為:黑龍江、安徽、內(nèi)蒙古、河南、吉林、陜西、遼寧、山東、河北與廣西,前10位之和占全國的74.34%;年均總產(chǎn)排名前10位的分別為:黑龍江、吉林、安徽、山東、遼寧、江蘇、河南、內(nèi)蒙古、四川及河北,前10位之和占全國的74.23%;

        由于《中國農(nóng)業(yè)年鑒》{18}和《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》{19}統(tǒng)計口徑的一致性,本文主要分析了1992年—2011年24個省市區(qū)的大豆產(chǎn)出及投入要素面板數(shù)據(jù)。在區(qū)劃上,東部地區(qū)主要包括山東、江蘇、遼寧、河北、福建、浙江及廣東7個地區(qū);中部地區(qū)包括黑龍江、吉林、河南、安徽、內(nèi)蒙古、廣西、湖北、湖南、江西及山西10個地區(qū);西部地區(qū)包括四川、新疆、陜西、云南、貴州、甘肅及重慶7個地區(qū)。根據(jù)2009年-2011年的平均數(shù)據(jù),以上24個省市區(qū)的大豆面積及產(chǎn)量分別占到全國同期面積及產(chǎn)量的98.50%及98.10%,因而基本可以代表全國的狀況。具體數(shù)據(jù)見表1。

        資料來源:《中國農(nóng)業(yè)年鑒》,2010年-2012年。注:“比重”均是指占全國的比重,單位為%。

        為了更準確地把握技術(shù)效率的變動狀況,本文將上述20年分為4個時段,即1992年—1996年、1997年—2001年、2002年—2006年及2007年—2011年。各地區(qū)的產(chǎn)量、勞動日數(shù)量、收獲面積、化肥費用來自于1993年到2012年的《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》及《中國農(nóng)業(yè)年鑒》。為了消除通貨膨脹的影響,本文分別用全國各地區(qū)農(nóng)業(yè)投入品生產(chǎn)資料價格指數(shù)(令1992年價格指數(shù)為100%)把化肥支出的費用及農(nóng)藥支出的費用進行調(diào)整,價格指數(shù)主要來源于1993年-2012年的《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。

        四、測算與檢驗

        1.生產(chǎn)函數(shù)估計。在隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)對技術(shù)效率的測定中,關(guān)鍵是對原假設(shè)的檢驗,也就是對H0:γ=0或H1:γ>0的檢驗。若γ=0,則表示生產(chǎn)處于生產(chǎn)前沿或不存在技術(shù)效率效應(yīng);若γ>0,則表示存在技術(shù)效率損失或生產(chǎn)尚未達到現(xiàn)有投入下的最大產(chǎn)出。

        從表2中可知,本文中,當10%≥β≥1%時,其相應(yīng)的χ2(2β)值介于18.25和30.60之間,而通過(6)式估計的LR似然比檢驗統(tǒng)計量為107.30,大于χ2(2β)。因此,可以在1%的顯著性水平上接受H1:γ>0,而拒絕H0:γ=0,即該模型在1%的顯著性水平上是顯著的。并且,在14個自變量的系數(shù)估計值(α1~α4、α11~α34)的t檢驗中,有4個變量在1%的統(tǒng)計水平下顯著,3個變量在5%的統(tǒng)計水平顯著,3個變量在10%的統(tǒng)計水平顯著,4個變量不顯著。因此,t檢驗結(jié)果較好,也就是說模型的估計是可靠的。

        根據(jù)表2的測算結(jié)果分析可知:在1992年-2011年,中國大豆生產(chǎn)的平均技術(shù)效率為67.07%,或技術(shù)效率平均損失為32.793%,即中國大豆總體生產(chǎn)的技術(shù)效率存在顯著的損失。如果忽略了技術(shù)效率這一因素,利用傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)估計方法則很難正確地反映大部分地區(qū)大豆的實際生產(chǎn)情況。

        大豆的收獲面積、勞動、農(nóng)藥及化肥4種投入要素的產(chǎn)出彈性分別為0.8039、0.0021、0.1206及0.1083。勞動力的投入彈性接近于0,這說明在國內(nèi)大部分地區(qū)的生產(chǎn)過程中,勞動力的投入已經(jīng)飽和;若對部分省市區(qū)單獨進行估計,則有少數(shù)地區(qū)勞動投入彈性的測算結(jié)果為負值,因而局部地區(qū)存在邊際報酬為負的可能;究其原因,數(shù)據(jù)質(zhì)量及勞動計量的復(fù)雜程度及地區(qū)間差異,可能是造成局部地區(qū)勞動彈性為接近于0的原因。從表2可知,收獲面積、農(nóng)藥及化肥的產(chǎn)出彈性值都是正值,但這三者彈性值之間的差異較大,表明在大豆生產(chǎn)過程中,大部分地區(qū)生產(chǎn)要素的投入結(jié)構(gòu)是不合理的。

        注:(1)“*”表示在0.10的水平下顯著;“**”表示在0.05的水平下顯著;“***”表示在0.01的水平下顯著。(2)LR為似然比檢驗統(tǒng)計量,此處它符合混合卡方分布。

        2.生產(chǎn)技術(shù)效率測算。2011年,中國24個省市區(qū)大豆生產(chǎn)總體技術(shù)效率為71.86%,且同期區(qū)域技術(shù)效率估計值的狀況為:2個處于30%~40%,1個處于50%~60%、4個處于60%~70%、10個處于70%~80%及7個處于80%~90%。東部、中部及西部的最高技術(shù)效率分別為山東的83.37%、吉林的88.70%及新疆的84.03%,最低技術(shù)效率分別為河北的70.41%、內(nèi)蒙古的38.50%及陜西的37.82%。其中,吉林為全國最大值,陜西為全國最小值。黑龍江作為面積及產(chǎn)量第一生產(chǎn)大省,其技術(shù)效率為75.16%,位列中部第4位和全國第12位,技術(shù)效率尚有較大的提高空間。東部、中部及西部的平均生產(chǎn)技術(shù)效率分別為78.03%、70.73%及67.51%,東部分別高于中部和西部7.30%和10.52%。見表3。

        若把1992年—2011年劃分為4個五年時段(時段Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ)來測算,可以看出技術(shù)效率隨時間的變化規(guī)律,見表4。

        注:平均技術(shù)效率及標準差的計算范圍為24個省、市、區(qū);相對變異度=標準差/平均技術(shù)效率。

        總體平均技術(shù)效率在4個時段分別為61.60%、63.05%、68.76%及70.55%,時段Ⅱ、Ⅲ及Ⅳ分別比上期增長了1.45%、5.71%及2.79%。同期各區(qū)域技術(shù)效率絕對狀況均有所改善,東部、中部及西部分別進步了9.71%、8.28%及8.64%。1992年—1996年,東部與中部的差距及中部與西部的差距分別為5.95%及3.22%;1997年—2001年,上述差距分別為4.77%及6.91%;2002年—2006年,上述差距分別為5.16%及3.94%;2007年—2011年,上述差距分別為7.38%及2.86%。可見,東部與中部的差距在2006年之前較為穩(wěn)定,2007年之后有擴大的趨勢,2007年—2011年擴大到7.38%;中部與西部的差距在2001年之前不斷擴大,2002年之后有縮小的趨勢,2007年—2011年減小到2.86%;而東部與西部的差距保持基本不變,保持在10%左右。而且,總體技術(shù)效率的相對變異程度也呈現(xiàn)出先抑后揚的態(tài)勢,2007年—2011年上升為0.2414,說明隨著時間的推移,區(qū)域間差距有擴大的趨勢。見圖1。

        五、結(jié)論與啟示

        本文在1992年—2011年中國省際大豆投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,運用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)對其生產(chǎn)函數(shù)及平均技術(shù)效率進行了測算。從上述實證分析結(jié)果來看,本文的主要結(jié)論與啟示是:

        1.大豆生產(chǎn)存在著規(guī)模報酬遞增效應(yīng),但投入要素結(jié)構(gòu)尚需調(diào)整。從收獲面積、勞動、農(nóng)藥及化肥這4種投入要素的產(chǎn)出彈性來看,α1+α2+α3+α4=1.0349>1,存在明顯的規(guī)模報酬遞增效應(yīng),也就是說,若2011年這4類投入要素同時增加1%的話,可以促進大豆總產(chǎn)量提高53×104t;從以上分析可知,α2=0.0021,也就是說增加勞動投入對產(chǎn)量幾乎沒有影響,因此勞動集約化程度已經(jīng)較高,提高其投入對大豆生產(chǎn)基本沒有影響。通過比較可知,在國內(nèi)總量的增長中,收獲面積是增加總產(chǎn)的主要制約因素。

        2.各地區(qū)的技術(shù)效率不斷提升,隨機因素對技術(shù)效率影響在減弱。從η=0.1105>0可以看出,時間因素對α(t)的影響是下降的,并且這種下降的速度是逐漸遞增的。也就是說各地區(qū)所面臨的隨機因素的沖擊隨著時間的推移是加速下降。換句話說,從中長期來看,各地區(qū)面臨的各自所特有的隨機因素對提升生產(chǎn)效率的擾動作用從總體上來說是在逐步縮小的,因而各省市區(qū)i的平均生產(chǎn)技術(shù)效率從長遠看提升趨勢明顯。

        3.全國平均技術(shù)效率不斷提高,各地區(qū)技術(shù)效率差距呈現(xiàn)先縮小而后有所擴大的趨勢。一方面,從全國范圍來看,中國大豆的全國平均生產(chǎn)技術(shù)效率呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升趨勢,從1992年-1996年的61.60%提高到2007年—2011年的70.55%。另一方面,總體技術(shù)效率的相對變異度呈現(xiàn)出先降后升的態(tài)勢,從1992年—1996年的0.2157下降到1997年—2001年的0.1718,再從2002年—2006年的0.1526上升到2007年—2011年的0.2414,可見在2001年以前,省際間技術(shù)效率水平的同向收斂過程明顯,而2002年以來,省際間技術(shù)效率差距有逐步擴大的趨勢。造成這種差距擴大趨勢的主要原因是當前與大豆相關(guān)的科研體系及扶持政策存在著顯著的地區(qū)性保護主義,未來建立能夠整合全國性大豆科研、推廣、生產(chǎn)服務(wù)等環(huán)節(jié)資源的制度是勢在必行的。

        4.中國當前通過提高技術(shù)效率來增產(chǎn)的區(qū)域主要在中西部地區(qū)。在1992年—2011年,東、中、西大區(qū)域技術(shù)效率的絕對狀況都有所進步,東部、中部及西部分別進步了9.71%、8.28%及8.64%,因此中部的絕對進步最小,或者說中部的狀況相對有所退步。同期,全國的平均技術(shù)效率提高了8.96%,比中部及西部的進步率分別高出了0.68%及0.32%。若以2009年—2011年的平均產(chǎn)量計算,如果中部及西部同期能夠達到全國8.96%的平均技術(shù)效率進步率,那么中部及西部可分別比現(xiàn)實產(chǎn)量增加約47.4×104t及的20.2×104t產(chǎn)出,兩者之和相當于同期每年總產(chǎn)值的4.16%,或相當于同期每年增加了38.95×104hm2收獲面積,所以提升中西部生產(chǎn)技術(shù)效率,對于全國的大豆增產(chǎn)值意義重大。

        [基金項目:國家社會科學基金項目“我國農(nóng)業(yè)環(huán)境質(zhì)量對農(nóng)產(chǎn)品國際競爭力的影響及對策研究”(11CJY074);國家自然科學基金項目“福利均衡目標下農(nóng)地城市流轉(zhuǎn)的福利效應(yīng)與公共選擇研究”(71003041);教育部人文社會科學青年基金項目“務(wù)農(nóng)人口老齡化背景下中國糧食增產(chǎn)機制研究:基于新古典框架下農(nóng)戶行為的視角”(11YJC790211);國家社會科學基金項目“西南民族地區(qū)農(nóng)戶調(diào)適行為與農(nóng)業(yè)抗災(zāi)能力提升研究”(11CJY055);華南理工大學中央高校重點培育項目“農(nóng)業(yè)非經(jīng)濟產(chǎn)出資源化利用的減排測算及政策提升——以中國亞熱帶種植業(yè)為例”(批準號:2014ZLTSPY06)]

        注釋: (下轉(zhuǎn)第75頁) (上接第73頁)

        {1}國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2006-2012

        {2}國家海關(guān)總署.中國海關(guān)統(tǒng)計年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2006-2012

        {3}曾先峰,李國平.我國各地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率與收斂:1980-2005[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2008(5)

        {4}涂正革,肖耿.非參數(shù)成本前沿模型與中國工業(yè)增長模式研究[J].經(jīng)濟學(季刊),2007(10)

        {5}于君博.前沿生產(chǎn)函數(shù)在中國經(jīng)濟增長技術(shù)效率測定中的應(yīng)用[J].中國軟科學,2006(11)

        {6}全炯振.中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的實證分析:1978-2007年-基于隨機前沿分析方法[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟,2009(9)

        {7}石慧,孟令杰,王懷明.中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的地區(qū)差距及波動性研究-基于隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)的分析[J].經(jīng)濟科學,2008(3)

        {8}陳衛(wèi)平.中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長、技術(shù)進步與效率變化:1990-2003年[J].中國農(nóng)村觀察,2006(1)

        {9}Battese G. E, Coelli T. J. Frontier Production Functions, Technical Efficiency and Panel Data : With Application to Paddy Farmers in India,[J].Journal of Productivity Analysis,1992(6):153-169

        {10}張新民.有機菜花生產(chǎn)技術(shù)效率及其影響因素分析——基于農(nóng)戶微觀層面隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的實證研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2010(7)

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        (作者單位:仲愷農(nóng)業(yè)工程學院經(jīng)濟與貿(mào)易學院 廣東廣州 510225;華南理工大學經(jīng)濟與貿(mào)易學院 廣東廣州 510006)

        (責編:呂尚)

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