基于灰色优势分析的中国农业现代化水平测度与波动趋势分析

灰色优势分析能在排除主观因素干扰的情况下对各评价指标进行赋权,提升了评价体系的可信度.农业现代化产出指标和投入指标的关联序分别表征了各评价指标在衡量农业现代化发展水平时的代表性强弱.结果显示:1981-2010年中国农业现代化进程已先后走出“高效益、低水平”和“高水平、低效益”的非良性状态,逐步趋向“高效益、高水平”的良性发展.随着资源、环境、人力等因素对农业的约束日渐趋紧,未来中国农业现代化水平的提升不能单纯依靠农业投入产出的规模扩张,必须注重提高农业投入产出的效益水平.     

基于DEA模型的我国农业科技创新投入产出分析

根据我国农业科技投入方向、力度、比重、创新产出水平,建立了基于DEA的农业科技投入产出评价模型,分析了农业科技创新投入产出效率。通过该模型对我国粮食主产区和非主产区的科技投入产出效率进行了量化分析,得到了各地区农业科技投入产出效率情况。研究结果表明,我国部分地区的农业科技投入产出处于非DEA有效状态,在很大程度上是由于投入规模不当和产出不足。因此,加大农业科技投入规模和提升资源产出效率是提高我国农业科技投入产出效率的关键。     

基于DEA的农村水利投入产出效率实证研究——以重庆市为例

在现有农村水利投入产出效率评价方法基础之上,应用DEA模型对重庆市农村水利投入产出效率进行评价。结果表明:重庆市1997~2010年期间农村水利投入产出整体效率偏低,存在规模效益递减(5年)的情况,农村水利投入规模与结构存在较大改进空间。同时,对提升重庆市农村水利投入产出效率提出了一些对策性建议,以期促进重庆市农村水利投入产出整体效率的提升。     

河西走廊农业现代化发展水平评价与障碍因子分析

农业现代化是国家实现现代化发展的重要基石,为了更好地推动农业现代化得到更高水平的发展,基于农业生态环境、农业生产投入、农业产出水平、农业经济发展水平、农业机械化水平5个维度选取27个评价指标构建河西走廊农业现代化发展的评价体系,使用综合指数法对河西走廊农业现代化发展水平进行测算,并根据"因子贡献度""偏离度""约束度"来判断制约河西走廊农业现代化发展的主要障碍因子。结果表明:2016年河西走廊农业现代化发展指数达到0.738 0,达到初步实现阶段。农业生态环境、农业机械化水平、农业产出水平、农业生产投入、农业经济发展水平对河西走廊农业现代化发展约束度分别为17.26%、13.09%、9.81%、6.58%、3.28%;其中化肥施用强度、农膜使用水平为主要障碍因子,在今后的发展中,要注重推进农膜的回收利用,减轻农村面源污染程度,引导农民合理、科学施肥,加大有机化肥的推广力度。并继续加强对生态环境的建设与保护。     

国际文化创意产业发展指数研究

文化创意产业评价指标体系由资本投入类指标、环境支持类指标和成果产出类指标构成。在文化创意产业评价指标体系的基础上,将文化资本、人力资本和创意资本的评估结果合成为资本投入指数,将政府投入和政府政策的评估结果合成为环境支持指数,将文化创意成果和文化创意产业规模的评估结果合成为成果产出指数,而资本投入指数、环境支持指数和成果产出指数构成了文化创意发展指数。最后,选取中国、英国、美国和日本4个国家进行文化创意指数对比,分析我国文化创意产业发展中存在的问题。     

基于DEA和因子分析法的安徽省物流发展现状实证分析--基于安徽省2011年各地市物流相关统计数据

基于DEA模型,通过建立物流投入指标,分析2011年安徽省16个地市的物流投入产出效率。结论表明：以合肥为代表的7个地市物流投入产出达到DEA有效;以阜阳为代表的9个地市存在投入和产出冗余;总体来看,安徽省物流投入产出平均总体效率、平均纯技术效率、平均规模效率分别为0.83、0.89、0.92,说明安徽省物流效率偏低的主要原因是纯技术效率偏低造成的,物流投入存在浪费现象,产出还有很大发展空间。为了提升物流效率,使用因子分析法对安徽省物流产业发展影响因素进行分析,根据3个主要影响因子,提出了物流发展改进策略。     

基于TOPSIS方法的土地利用综合效益评价

在TOPSIS方法下,充分考虑土地投入和土地产出,结合变异系数法确定权重,构造农用地、建设用地和土地利用综合效益评价模型,对我国31个省(市、自治区)2008—2010年的农用地综合效益、建设用地综合效益、土地利用综合效益进行定量评价。研究表明:①我国土地利用效益偏低,2010年全国平均土地利用综合效益值仅约0.28;②我国土地利用"成本投入—效益产出"比过高;③我国地域差异显著,农用地综合效益东北>东部>中部>西部,建设用地综合效益东部>中部>西部>东北。在此基础上,提出了土地高效益利用的对策与建议。     

中外农业生产服务业发展状况的比较分析——基于投入产出表的实证研究

利用投入产出表,将服务业产出中用于满足农业生产需求的部分界定为农业生产服务业,并由此对比分析了中国与美国、加拿大、法国、荷兰、日本、澳大利亚、巴西等7个农业传统强国的农业生产服务业发展水平的差异。分析发现中国服务业对农业生产的投入水平远低于7个农业强国,这意味着中国农业生产服务业的发展水平明显较低,而其主要原因在于我国批发零售贸易业、金融保险业对农业的投入水平严重偏低。简略分析了造成中外农业生产服务业发展水平差距的主要原因,并给出了相应的政策建议。     

河南省循环经济发展评价与对策研究

运用BPEIR模型及特尔菲法,结合评价指标体系构建的原则,建立了河南省循环经济发展评价的指标体系,包括资源产出、资源综合利用、污染减排、经济社会发展4个类指标共23个单项指标。采用层次分析法确定各指标权重,运用综合指数法对1999～2008年河南省循环经济发展水平进行了评价。结果表明:河南省循环经济发展程度在逐步提高,具有明显的阶段性,2004年以来为快速发展阶段;资源产出、资源综合利用、污染减排方面是主要拉动因素。结合评价结果,提出了促进河南省循环经济发展的对策。     

美国高水平高校科研经费边际效益估算与空间差异分析

科研经费是影响高校科研实力的关键因素,高校科研经费配置的优劣决定其能否在国家知识创新体系中发挥有效作用。借鉴科布-道格拉斯（Cobb Douglas）生产函数及保罗·罗默（Paul Romer）的内生增长模型,构建了高校科研经费边际效益测算模型,利用美国145所高水平高校2011年科研经费、科研人员等相关科研资源投入与产出数据,对美国高水平高校科研经费边际效益进行测算及校际差异分析。在此基础上,采用基尼（Gini）系数与锡尔（Theil）指数进行区域差异程度的量化及解析,得出结论：①美国高水平高校大部分属于高投入低效益型（Ⅳ型）和低投入高效益型（Ⅱ型）,哈佛大学等世界顶级名校属于高投入高收益型（Ⅰ型）;②美国9大区域高水平高校科研经费边际效益虽存在一定差异,但属于合理范围,而中大西洋、中西南部和中东北部3个区域的内部差异是造成美国高校整体差异的主要原因;③美国高水平高校科研经费边际效益的校际与空间差异是基础研究强度、人才素质、培养方式等高校内部因素及区域经济形势、产业结构、资源禀赋、科研环境等高校外部因素的直接或间接反映。中国可借鉴美国高水平高校科研发展的经验,提升高校科研经费配置能力,从而更好地服务于国家知识创新体系建设。     

关于农业投入产出的回归分析模型

文章运用多元统计方法,对影响农业投入产出的两组变量分别进行了主成分分析、相关分析、聚类分析、回归分析、逐步回归分析,建立了农业投入产出模型,分析了农业产出受主要投入因素的影响。然后对模型进行了综合比较与评价。运用聚类分析,选择具有代表性的省市,再根据这些省市的农产品投入产出特点,分析了我国2005年的农业投入产出情况。     

基于DEA和Malmquist指数的我国农业灌溉用水效率评价

选取1998~2012年面板数据,基于DEA和Malmquist指数对我国农业灌溉用水效率进行分析评价,采用各地区农业劳动投入、农业灌溉用水、土地耕种面积、农业灌溉设施投入、农业中间投入作为投入指标,各地区农业总产出作为产出指标。通过DEA效率和Malmquist指数评价分析,我国农业灌溉用水效率总体水平较低,并且各地区用水效率差异较大,其中西南地区农业灌溉用水效率最高,西北地区农业灌溉用水效率最低。     

关子农业投入产出的回归分析模型

文章运用多元统计方法,对影响农业投入产出的两组变量分别进行了主成分分析、相关分析、聚类分析、回归分析、逐步回归分析,建立了农业投入产出模型,分析了农业产出受主要投入因素的影响,然后对模型进行了综合比较与评价.运用聚类分析,选择具有代表性的省市,再根据这些省市的农产品投入产出特点,分析了我国2005年的农业投入产出情况.     

长三角城市群R&D资源投入产出效率分析及空间分异

从投入产出效率视角,构建研发资源投入产出评价指标体系,运用DEA中的CRS、VRS模型和Malmquist指数方法,测度了长三角城市群研发资源的投入产出效率、变化趋势以及空间分异特征,并运用因子分析定权法验证DEA计算的结果,二者表现出高度的一致性。结果表明,长三角城市群研发资源的投入产出效率总体较低,但呈上升趋势:2000、2005、2010以及2012年长三角城市群研发资源投入产出的综合效率分别为0.591、0.622、0.669和0.784,均不足最优效率的80%;江苏研发资源投入产出效率显著高于上海和浙江;长三角城市群研发资源投入产出效率分异程度逐渐缩小,但空间格局变化较大;长三角城市群研发资源投入产出效率各类效率变动指数均呈现上升趋势,且全要素生产率变动较为显著。     

俄罗斯科技活动的投入产出分析

本文运用科技活动的投入与产出指标,对俄罗斯2003—2008年科技活动进行投入产出分析。研究发现：2008年与2003年相比,几乎全部的人员投入指标和R＆D投入强度均下降;企业并未成为科技活动投入的主体;科技活动的支出逐渐转向基础研究和应用研究;科技活动的产出在增加;科技活动投入产出基本上是有效率的。     

我国各省市农业投入与产出的效率评价

发展两型社会农业的重要前提就是对农业生产效率进行评价。将DEA评价方法应用于2008年我国31个省市农业生产的效率评价。通过各个省市农业生产的投入与产出数据的分析,发现北京等5个省市农业生产的产出已达到规模最优,农业生产在投入结构上也是技术有效的;我国其它的26个省市农业生产效率还比较低,这些省市农业生产投入结构不够合理。总体上,我国农业生产的技术化程度还不高,在技术效率和规模效率方面需要加强。     

区域R&D资源投入和产出差异聚类及趋势分析

R&D创新资源投入和产出效率是反映区域建设和创新型国家建设的重要尺度。由于各个地区的经济和科技发展水平不同,我国各个地区的R&D投入和产出水平存在明显差异,各个地区的发展趋势也不尽相同。为了对我国各个地区的R&D投入和产出水平进行分析,引入指标对各个区域进行聚类分析形成投入产出二维表。在此基础上,对各个区域的5年投入产出数据进行趋势发展分析,结合区域现状和发展对区域合理配置资源投入和提高产出效率提出建议。     

发展"三高农业"的几个问题

<正> 对农业在今后如何发展,近年来,世界一些国家先后推出了多种模式.但结合国情看,我国应该走发展"三高农业"之路.一所谓"三高农业"是指高质量、高产量、商效益农业.在这三者中,高质量是前提,高产量是手段,高效益是目的.不管农业今后发展到何种程度,这三大目标始终是它的主要内容.长期以来,人们衡量农业发展的水平,是以产量为依据.如果没有产量做基础,农业本身也无从发展.这几年,我国人民温饱问题之所以解决,国民经济能稳定增长,离     

区域异质性下中国农业生态效率评价与空间差异实证——基于组合DEA与空间自相关分析

农业生态效率是衡量农业经济与资源环境协调发展的重要指标。以农业碳排放和农业污染排放综合指数作为非期望产出,利用组合DEA模型评价了2000—2016年中国31个省份的农业生态效率,运用空间自相关分析法分析了两种前沿距离下中国农业生态效率的空间差异。结果表明:(1)东、中、西部农业生态效率呈现出"U"型发展格局;基于两种不同前沿距离考察,中、西部农业生态效率被低估。(2)两种前沿距离下中国农业生态效率均存在显著的空间正相关性,但集聚水平较低且具有一定的波动性,有些年份表现出微弱的空间分散趋势。(3)两种前沿距离下农业生态效率通过显著性检验的"热点"及"冷点"的省份数量均在减少,且在空间上呈现出不同的分布特征。因地制宜制定地区农业生态化发展政策、创新区域协同发展战略,是提升农业可持续发展能力的政策取向。     

长江三角洲城市群科技服务业效率评价

根据科技服务业内涵,将其划分为五大细分行业,以长江三角洲城市群为主要研究对象,使用2010-2016年投入与产出数据,建立超效率DEA模型,并运用视窗分析评价长江三角洲城市群五大细分科技服务业发展效率。研究结果表明：规模无效是导致各区域科技服务业综合技术效率未达到有效的共性因素;我国科技服务业需要优化投入产出结构,扩大规模效应;长江三角洲城市群科技服务业综合技术效率水平及趋势具有显著差异。据此,分别对全国及长江三角洲城市群五大细分科技服务业发展提出改进对策。〖JP〗