基于生態(tài)視角的我國政府農(nóng)業(yè)投資效率研究
發(fā)布時間:2022-01-20 20:40
本文從生態(tài)視角出發(fā),采用在共同前沿理論框架下,基于非期望產(chǎn)出的SBM-DEA超效率模型,對我國31個省市2007~2016年的政府農(nóng)業(yè)投資效率進行了測算,并進行了空間自相關(guān)分析。結(jié)果表明,我國東部的效率最高,中部的山西和西部的重慶、內(nèi)蒙古地區(qū)的技術(shù)水平都有較大改進空間。就各地區(qū)而言,海南最高,山西最低。高效率范圍正逐步由東部向中部發(fā)生空間上的擴散,越來越多的中部地區(qū)效率有所提升,而低效率范圍正逐漸向西北方向發(fā)生空間上的位移。因此,我國必須轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式,因地制宜發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè),加強區(qū)域間的交流與合作,同時加強生態(tài)管制力度。
【文章來源】:東北農(nóng)業(yè)科學. 2020,45(05)北大核心
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
2007~2016年我國政府農(nóng)業(yè)投資效率的全局Moran’s I及其顯著性檢驗的變化趨勢
利用GEODA軟件,對上面所得到的共同前沿下的政府農(nóng)業(yè)投資效率進行了局部Moran’s I測算,并選取2010年、2013年和2016年作為典型年份進行研究,繪制了這幾年的政府農(nóng)業(yè)投資效率局部空間自相關(guān)LISA集群圖(圖2)。研究結(jié)果表明,2010年四川與周圍地區(qū)表現(xiàn)出較強的高低集聚(H-L集聚),對于該地區(qū)來說,這是災(zāi)后恢復重建的決勝之年,也是實施“十一五”規(guī)劃的最后一年,說明其在農(nóng)業(yè)建設(shè)方面表現(xiàn)良好,當年的政府農(nóng)業(yè)投資效率較周圍地區(qū)都高。上海和吉林也出現(xiàn)高低集聚(H-L集聚),說明這些地區(qū)與周邊地區(qū)呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系,東部部分沿海地區(qū)的效率也并不是很好。四川、上海、吉林等地較高的政府農(nóng)業(yè)投資效率并未帶動周圍地區(qū)的效率,說明區(qū)域協(xié)調(diào)聯(lián)動效應(yīng)較差。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于共同前沿SBM模型的農(nóng)業(yè)用水效率測度及改善潛力[J]. 方琳,吳鳳平,王新華,余燕團. 長江流域資源與環(huán)境. 2018(10)
[2]基于SBM-undesirable和Meta-frontier模型的APEC能源效率研究[J]. 陶雪萍,王平,朱幫助. 北京理工大學學報(社會科學版). 2015(02)
[3]中國農(nóng)業(yè)技術(shù)空間溢出效應(yīng):1986-2010[J]. 肖小勇,李秋萍. 科學學研究. 2014(06)
[4]中國農(nóng)業(yè)碳排放時空特征及影響因素分解[J]. 李波,張俊飚,李海鵬. 中國人口.資源與環(huán)境. 2011(08)
[5]我國農(nóng)業(yè)財政投入績效評估及進一步提升之見解[J]. 李祥云. 現(xiàn)代財經(jīng)(天津財經(jīng)大學學報). 2010(10)
[6]省域農(nóng)業(yè)科研投資生產(chǎn)率增長效應(yīng)的空間計量分析[J]. 李紀生,陳超. 中國人口.資源與環(huán)境. 2010(07)
[7]財政支農(nóng)支出績效評估與數(shù)量優(yōu)化研究[J]. 劉窮志,盧盛峰. 中南財經(jīng)政法大學學報. 2009(02)
本文編號:3599485
【文章來源】:東北農(nóng)業(yè)科學. 2020,45(05)北大核心
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
2007~2016年我國政府農(nóng)業(yè)投資效率的全局Moran’s I及其顯著性檢驗的變化趨勢
利用GEODA軟件,對上面所得到的共同前沿下的政府農(nóng)業(yè)投資效率進行了局部Moran’s I測算,并選取2010年、2013年和2016年作為典型年份進行研究,繪制了這幾年的政府農(nóng)業(yè)投資效率局部空間自相關(guān)LISA集群圖(圖2)。研究結(jié)果表明,2010年四川與周圍地區(qū)表現(xiàn)出較強的高低集聚(H-L集聚),對于該地區(qū)來說,這是災(zāi)后恢復重建的決勝之年,也是實施“十一五”規(guī)劃的最后一年,說明其在農(nóng)業(yè)建設(shè)方面表現(xiàn)良好,當年的政府農(nóng)業(yè)投資效率較周圍地區(qū)都高。上海和吉林也出現(xiàn)高低集聚(H-L集聚),說明這些地區(qū)與周邊地區(qū)呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系,東部部分沿海地區(qū)的效率也并不是很好。四川、上海、吉林等地較高的政府農(nóng)業(yè)投資效率并未帶動周圍地區(qū)的效率,說明區(qū)域協(xié)調(diào)聯(lián)動效應(yīng)較差。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于共同前沿SBM模型的農(nóng)業(yè)用水效率測度及改善潛力[J]. 方琳,吳鳳平,王新華,余燕團. 長江流域資源與環(huán)境. 2018(10)
[2]基于SBM-undesirable和Meta-frontier模型的APEC能源效率研究[J]. 陶雪萍,王平,朱幫助. 北京理工大學學報(社會科學版). 2015(02)
[3]中國農(nóng)業(yè)技術(shù)空間溢出效應(yīng):1986-2010[J]. 肖小勇,李秋萍. 科學學研究. 2014(06)
[4]中國農(nóng)業(yè)碳排放時空特征及影響因素分解[J]. 李波,張俊飚,李海鵬. 中國人口.資源與環(huán)境. 2011(08)
[5]我國農(nóng)業(yè)財政投入績效評估及進一步提升之見解[J]. 李祥云. 現(xiàn)代財經(jīng)(天津財經(jīng)大學學報). 2010(10)
[6]省域農(nóng)業(yè)科研投資生產(chǎn)率增長效應(yīng)的空間計量分析[J]. 李紀生,陳超. 中國人口.資源與環(huán)境. 2010(07)
[7]財政支農(nóng)支出績效評估與數(shù)量優(yōu)化研究[J]. 劉窮志,盧盛峰. 中南財經(jīng)政法大學學報. 2009(02)
本文編號:3599485
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