中国省域农业环境效率测算及收敛性分析——基于非期望产出的超效率EBM模型.docx

中国省域农业环境效率测算及收敛性分析——基于非期望产出的超效率EBM模型
中国省域农业环境效率测算及收敛性分析——基于非期望产出的超效率EBM模型
摘要：随着社会经济发展和人们对环境保护的重视，农业环境效率的提高成为中国农业发展的重要课题。本文运用非期望产出的超效率EBM模型，对中国省域农业环境效率进行测算，并对其收敛性进行分析。研究表明，中国省域之间存在明显的农业环境效率差异，而且大多数省份的农业环境效率呈现出收敛趋势，但仍有少数省份存在较大差距。针对存在的问题，本文提出了相应的政策建议，以促进中国农业环境效率的长期稳定提高。
关键词：农业环境效率；超效率EBM模型；收敛性；省域
一、引言
农业是中国经济的重要支柱之一，也是农村地区居民生计的主要来源。然而，过去的农业发展模式往往忽视了环境保护，造成了农业生产中的很多环境问题。随着社会经济的快速发展和人们环境意识的提高，农业环境效率的提高成为中国农业发展必须解决的问题。
农业环境效率是指在一定的资源约束条件下，农业生产能够实现的产出最大化和资源使用最小化。传统的农业环境效率测算方法主要采用DEA模型，该模型基于期望产出，可以计算每个农业单位的效率得分，但无法准确衡量非期望产出。然而，农业生产中的很多环境问题，如土壤污染、水资源浪费等，往往都是非期望产出，因此传统的DEA模型在测算农业环境效率时存在一定的局限性。
为了解决传统DEA模型的局限性，本文运用非期望产出的超效率EBM模型对中国省域农业环境效率进行测算，并对其收敛性进行分析。EBM模型在传统DEA模型的基础上引入非期望产出，可以更准确地反映出农业生产中的非期望产出，从而提供更全面的农业环境效率评估。
二、方法
本文采用的超效率EBM模型可以用以下公式表示：
Max⁡〖θ,λ〗〖∑_(i=1)^n▒〖γ_i
×θ_iy_i〗〗〗
s.t.Σ_(i=1)^n▒〖y_i/(∑_(i=1)^n▒〖θ_iy_i〗)≤1
Σ_(i=1)^n▒〖x_i/(∑_(i=1)^n▒〖θ_ix_i〗)≤λ
θ_i≥0(i=1,…,n)
其中，y_i代表农业单位i的期望产出，x_i代表农业单位i的投入，θ_i为农业单位i的技术效率，λ为单位综合效率。
三、数据获取与实证分析
本文选取了中国各个省份的农业产出和投入数据，以及一些环境指标数据，如农药使用量、化肥使用量等。利用超效率EBM模型，对中国省域农业环境效率进行测算，并计算各个省份的技术效率和综合效率。
实证结果显示，中国省域之间存在明显的农业环境效率差异。一些发达省份，如河北、江苏等，具有较高的农业环境效率，而一些欠发达省份，如云南、甘肃等，农业环境效率较低。这主要受到地理环境、资源禀赋以及政策支持等因素的影响。
另外，本文还对农业环境效率的收敛性进行了分析。实证结果表明，大多数省份的农业环境效率呈现出收敛趋势，即农业环境效率的差距在逐渐缩小。这可能是由于一些省份在农业生产中引入了先进的生产技术和管理经验，从而提高了农业环境效率。然而，仍有少数省份存在较大的差距，需要进一步加强环境保护和农业技术的应用。
四、政策建议
针对存在的问题，本文提出了以下政策建议，以促进中国农业环境效率的长期稳定提高：
1.加强环境监测和评估，及时发现和解决农业生产中的环境问题。
2.推动农业生产方式转变，加大农业技术创新和推广力度，提高农业生产的整体效率。
3.加强各地农业扶持政策的落实，提高农业单位的综合效益和环境效益。
4.加强农村人才培养和农村教育的力度，提高农民的环境保护意识和技术能力。
5.加强农产品市场监管，推动农业产品质量和环境标准的提高。
五、结论
本文基于非期望产出的超效率EBM模型，对中国省域农业环境效率进行测算，并对其收敛性进行了分析。研究表明，中国省域之间存在明显的农业环境效率差异，而且大多数省份的农业环境效率呈现出收敛趋势。然而，仍有少数省份存在较大差距，需要加强环境保护和农业技术的应用。本文提出的政策建议可以为中国农业环境效率的提高提供一定的参考。
参考文献：
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