我国农业生产技术效率其影响因素,本文是一篇关于我国农业论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
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内容摘 要：本文依据我国31个省区市2008-2014年农业的投入产出数据,建立基于超越对数生产函数的*A模型,对各省区市的农业生产技术效率进行了测算,研究发现我国农业技术效率整体呈上升趋势,但平均技术效率水平较低,与生产前沿面存在较大距离.我国农业技术效率的区域差异明显,政府应鼓励东部地区和东北地区提高农业的机械化水平,同时创新对中西部的农业投入方式,加强农业基础设施建设.土地和资本对农业产出的贡献最大,而农业劳动力则相对过剩,应通过向非农产业转移和农业内部提升来吸纳农村剩余劳动力.在影响技术效率的因素中,有效灌溉率和人均农机总动力对农业技术效率的促进作用最大,各省区市应注重改善农村水利设施条件并推动农业的规模化与机械化生产.
关键词：农业生产效率 超越对数生产函数 随机前沿分析（*A）
引言
2015年我国农林牧渔业增加值为60863亿元,占全国GDP总量的9%.农业经济的增长一方面依赖于投入要素的增加,另一方面取决于农业生产效率的提高.随着我国城镇化建设的推进,大量农村人口涌入城市,农业人口大幅度减少,同时由于环境恶化导致实际可播种面积减少,因此未来农业产出的增加越来越依靠农业生产技术效率的提高.目前,理论界对效率问题的研究主要采用非参数法和参数法两类方法,非参数法以数据包络分析（DEA）为代表,而参数法则以随机前沿分析（*A）为代表.迄今为止,国内外学者围绕农业生产的技术效率已经展开了许多有益的研究.Farrell（1957）在衡量英国农业生产效率时,最早提出了生产前沿的方法,随后引起了各国学者采用生产前沿研究不同行业生产效率的热潮.Ruttan（2002）对世界不同国家的农业生产效率进行了研究,发现发达国家和发展中国家的农业增长路径存在明显差异.K Galanopoulos等（2004） 测算了欧盟国家和13个候选国家1993-1999年的农业技术效率,发现欧盟国家的农业技术效率在这七年间先有上升,然后略有下降.国内学者田翠杰（2011）、黎哲延（2014）、秦菲等（2014）、钟苏侨（2015）采用DEA方法分别对天津、海南、江西、福建等省市的农业生产效率进行了研究,研究一致认为各省区市的农业技术效率均有所改进,但内部地区的农业生产效率差异显著.由于随机前沿分析（*A）具有分离技术无效项与随机误差项等优势,越来越多的学者开始使用该方法评价技术效率.鲍学东（2009）在研究四川省的农业技术效率时,建立了随机前沿的生产函数模型,发现四川的农业经济增长主要依赖土地和资本的投入.岳慧丽等（2014）采用随机前沿分析方法分析了河北省140个区县的农业技术效率,发现河北省农业技术效率整体呈上升趋势,但农业技术效率普遍较低.DEA方法在分析技术效率时假定所有的样本共用一个固定的生产前沿面,而实际上样本存在异质性,每个样本的前沿面应该是随机的.同时,农业生产受到诸多因素的影响,存在较大的噪声,而DEA方法容易忽略噪声对生产活动的真实影响,从而导致估计结果有偏差.DEA方法在我国农业生产效率的探索中已经得到了广泛的应用,而*A方法的应用则相对比较有限.因此,本文在对我国31个省区市2008-2014年的农业生产技术效率变动进行测算时,拟采用随机前沿分析（*A）方法,分析其效率的变动趋势、区域差异及影响技术效率的因素,为推动我国农业经济又好又快发展提供参考依据.
农业技术效率测度模型构建和数据来源
(一)模型构建
农业生产与其它行业存在较大差异,存在许多不可控制的因素,极易受到自然资源、气候条件、测量误差等诸多统计噪声的影响,从而出现一些奇异值.
随机前沿模型中的随机干扰项可以与农业生产特征保持一致,正是由于随机前沿模型的优越性,将其应用到农业效率测量中具有一定的优势.Battese、Coelli（1993）考虑到传统的随机前沿模型无法反映横截面数据或个体样本间的差异情况,又进一步改进了传统的随机前沿模型,通过“一步法”便可同时对技术效率和技术无效项进行估计.在生产函数的选择方面,由于超越对数生产函数可以作为任意生产函数的二阶泰勒近似,形式较为灵活,不仅考虑了技术进步,而且考虑了投入要素对生产效率的协同效应.因此,本文选择超越对数生产函数作为随机前沿函数的一般形式,其具体模型如下：
其中,i表示我国的第i个省区市,i等于1,2,等,31；t表示时期,t等于1,2,等,7；产出变量Yit是我国第i个省区市第t年的农林牧渔业总产值（以2001年不变价格计算）.投入变量主要有四个,包括农林牧渔业从业人员数、农作物总播种面积、农业机械总动力和化肥施用量（折纯量）,Lit表示第i个省区市第t年的农林牧渔业从业人员数,代表农业的劳动力投入；Ait表示第i个省区市第t年的农作物总播种面积,代表农业的土地投入,播种面积比耕地面积更能代表农业土地的实际利用情况,因为随着农民的进城,农业弃耕、休耕的现象比较普遍；Eit表示第i个省区市第t年的农业机械总动力,包括大中小型拖拉机、农用柴油机、农用电动机、农用水泵、联合收割机等各类农用机械的动力总和,Fit是第i个省区市第t年的化肥施用量（折纯量）,这两项共同代表农业的资本投入.β0为截距项,β1、β2、β3、β4为待估参数,β5、β6、等、β10为投入要素之间的交叉项系数,β11、β12、β13、β14为投入要素的二次项系数,vit是随机误差项,uit是非负技术无效项,分别服从N（0,σ2v）和N（0,σ2u）的正态分布.其中交叉项和二次项系数满足下列限制条件：
同时,影响农业生产技术效率的因素还有很多,如农业技术创新、农业经营或组织形式、劳动者素质等.限于数据的可得性,本文主要考察以下几个因素： 一是地区人均GDP（PGDP）,反映各个地区的经济发展水平；二是复种指数（CI）,即农作物总播种面积与耕地面积之比,复种指数受当地土壤、水分、肥料和科学技术水平等因素的综合影响,可以反映当地的农业自然生产条件；三是有效灌溉率（IR）,即有效灌溉面积与耕地面积之比,用以反映农业生产的水利条件；四是人均耕地面积（PA）,即耕地面积除以农林牧渔从业人员数；五是人均农机总动力（PE）,即农机总动力除以农林牧渔从业人员数；六是人均化肥施用量（PF）,即化肥施用量除以农林牧渔从业人员数.将各变量均取自然对数,其技术效率损失的函数可以设定为：
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