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| 1 | 基于DEA模型和Malmquist指数的农业生产效率评价研究--以吉林省为例显示文摘基于农业投入、产出视角,分别从纵向和横向层面入手,利用DEA模型对2004-2017年吉林省及2017年吉林省9个地市的农业生产效率进行测算,采用投影分析和Malmquist指数对吉林省的农业生产水平进行评价研究,以此测算吉林省及其9个地市的农业生产效率,为吉林省实现农业现代化发展提供理论参考。研究发现,在纵向层面,2004-2017年吉林省整体农业生产效率较高,较多年份达到DEA有效,但仍有提升空间,动态观测表明,全省技术进步率较低,制约全要素生产率的提高;在横向层面,2017年吉林省9个地市的综合技术效率整体较高,但区域差距明显;总体来看,DEA无效的主要原因在于地区差异大、技术和规模效益没有充分发挥。通过投影分析发现,各地市在播种面积、农业机械总动力、农林牧事务支出投入中都存在不同程度的冗余量,投入资源未曾有效利用,存在浪费情况。为此,政府应实施全面性的农业生产现代化战略、差异性的农业生产区域化策略和统筹性的农业生产高效化策略。 | 李强 庞钰凡 汪玥 | 2020 | 技术经济2020，39，9： | 41 |
| 2 | 农业科技创新效率测算及比较研究显示文摘本文采用SBM超效率模型测算了北京、上海及天津三大都市农业科技创新效率,通过DEA-Tobit两步法模型对三大都市农业科技创新效率的影响因素进行了实证检验。结果表明,三大都市农业科技创新效率呈现不同的变化,且差异较明显,技术市场发育程度、农业技术引进与吸收能力及农业生产力发展水平等对农业科技创新效率产生显著正影响。最后,从农业科技投入、技术市场培育、农业企业的培育、农业技术的引进吸收及农业科技人才的培育等角度提出促进三大都市农业科技创新效率的对策。 | 张莉侠 俞美莲 王晓华 | 2016 | 农业技术经济2016，，12： | 37 |
| 3 | 长江经济带农业生产效率及其影响因素研究显示文摘文章针对长江经济带农业生产效率及协调发展问题,首先运用改进的数据包络分析(DEA)方法对经济带内11个省市2006-2015年的农业生产效率进行测算,结果显示大部分地区农业生产效率较高且呈上升趋势,长江上游除四川外其余地区农业生产效率十年间未有明显提升;然后以农业生产效率值为被解释变量,分别选取4个解释变量和3个控制变量,通过面板数据回归分析其对农业生产效率的影响,结果显示自然资源禀赋、工业化水平和流通服务业发展均对长江经济带农业生产效率的提升有显著的正向影响;最后基于农业产业区域协调发展及优化角度,从优化区域分工布局、加强农业科技创新、促进区域要素流通三个方面提出建议。 | 叶文忠 刘俞希 | 2018 | 华东经济管理2018，32，3： | 28 |
| 4 | 云南省农业科技创新资源配置效率及影响因素研究显示文摘[目的]为及时了解云南省农业科技创新的最新动态,充分合理地开发云南省农业科技资源,文章对2002—2016年云南省的农业科技创新资源配置进行研究。[方法]首先分析各个单项指标15年内的变化趋势,分析其对资源配置的影响和作用。再运用DEA模型分析法,将2002—2016年的每个年份作为一个决策单元进行处理,对云南省农业科技创新资源配置效率进行分析。[结果]2002—2016年云南省农业科技创新资源配置的综合效率为0.984,并且呈现出不稳定的波动,在2004和2009—2012年出现了配置效率降低的情况。总体来看,资源配置的综合效率大体上是接近于1的水平。处于DEA有效的年份为2002—2003年,2005—2008及2013—2016,属于规模报酬不变的阶段;2004年属于弱DEA有效阶段,规模报酬则处于上升阶段;处于非DEA有效的有2004年、2009—2012年。[结论]云南省农业科技创新资源的配置效率整体水平处于较高的状态,综合效率值总体上接近于1。有个别年份出现了较小范围的波动,可能与总播种面积的变化有关。综合来看,云南省农业科技创新资源在技术投入、人力资源和农业资金投入逐年的增加,使资源配置效率能够保持在较高的水平,并在出现下降后迅速恢复。 | 李勇辉 白利鹏 | 2019 | 中国农业资源与区划2019，40，6： | 25 |
| 5 | 重庆市农业科技创新资源配置效率及影响因素研究显示文摘[目的]通过分析重庆市农业科技资源配置效率及影响因素,以期对重庆市的农业科技资源的合理配置提出参考建议。[方法]构建评价指标体系,以农业科技创新资源配置环境、农业科技资源经费投入、农业科技人才储备和农业科技创新成果4个方面构成综合层,向下分16个具体指标,运用层次分析法和模糊评判综合评价重庆市农业科技资源配置效率及影响因素。[结果]重庆市农业科技创新资源的配置效率综合得分为81.08,为2级水平,其中农业科技人员流失比例较大,投入产出效率较低成为主要制约因素。[结论]重庆市农业科技创新资源的配置效率处于中等水平,合理配置农业科技人员和经费投入以及提高资源配置环境是提高重庆市农业科技协同创新资源的配置效率的关键;农业科技资金投入浪费严重和农业科技活动成果的转化率较低、农业科技人才结构和农业科技创新资源配置方式的不合理以及农业科技市场机制尚不完善是影响农业科技资源配置效率的主要因素。 | 赵连明 | 2018 | 中国农业资源与区划2018，39，7： | 24 |
| 6 | 河南省农业科技创新效率评价与分析显示文摘基于河南省2015年18地市农业数据,运用DEA模型对河南省18地市农业科技创新效率进行测算,从综合技术效率、纯技术效率、规模效率和冗余程度分析河南省农业科技创新现有水平及影响因素,有助于了解河南省18地市农业科技创新目前形势并进行后续经营安排,进而提升河南省整体科技竞争力。结果表明,河南省18地市间农业科技投入产出效率差距较大,河南省农业科技创新力总体不高,要素投入存在不同程度冗余。综合分析河南省农业科技创新实际发展情况,提出了优化农业科技投入要素配置、促进规模经营及建立差异化策略等提高农业科技创新效率的对策。 | 陈振 郑锐 李佩华 黄松 | 2018 | 河南农业大学学报2018，52，3： | 23 |
| 7 | 科技人力资源与资金对农业科技创新效率影响研究显示文摘文章以2004-2013年省级面板数据为基础,运用SFA模型,研究了我国农业科技创新效率及其影响因素。结果表明,我国农业科技创新活动的平均效率为0.469,东部地区创新效率较高,而西部地区创新效率较低,但东、中、西部地区效率的差距在逐年缩小。农村生产力发展水平、农村经济发展水平、市场化程度对农业科技创新效率促进作用显著,而劳动者素质对农业科技创新效率的促进作用不显著,出现负面效应。同时,农业政策性金融投入与科技人员投入的弹性系数均小于1,虽对创新效率有促进作用,但不显著。 | 赵丽娟 张玉喜 潘方卉 王磊 | 2016 | 华东经济管理2016，30，1： | 21 |
| 8 | 创新驱动视角下广西农业科技创新能力评价——基于熵值和TOPSIS法物元评价模型显示文摘基于创新驱动视角构建农业创新驱动过程模型,运用灰关联分析法对所建立的广西农业科技创新能力评价指标体系进行筛选,采用熵权TOPSIS法模糊物元综合评价模型测算广西2010-2016年农业科技创新能力。研究结果表明:在研究期间,广西农业科技创新能力显著提高但增速大幅放缓;投入能力对广西农业科技创新能力产生直接拉动作用,但此模式不可持续;农业固定资产投资、专利申请授权数与人均教育投资支出对广西农业科技创新能力有显著正效应;广西农业科技创新环境水平较低,亟待改善。 | 杜文忠 耿鹏鹏 胡燕萍 | 2019 | 科技管理研究2019，39，9： | 18 |
| 9 | 政府支持、FDI与农业技术创新——基于产出与效率的双重视角显示文摘基于产出和效率双重视角,运用2000—2017年我国22个省、市、自治区的面板数据考察政府支持、外商直接投资对我国整体及东中西地区农业技术创新的影响。研究表明:我国农业技术创新的产出和效率值整体均呈上升趋势;财政支农和农发行贷款以集约式路径促进农业技术创新的发展,提高全国和各地区创新产出与效率;外商直接投资对技术创新的影响存在门槛效应,仅以粗放式路径提高我国的农业创新产出;区域层面,只有东部越过门槛,创新产出和效率均得到提升。 | 马春艳 龚政 李谷成 | 2020 | 农林经济管理学报2020，19，1： | 16 |
| 10 | 我国农业科技创新效率的区域差异及其影响因素研究显示文摘[目的]分析我国区域农业科技创新效率差异,为提高农业科技创新效率整体水平和推进农业现代化提供参考依据。[方法]运用超效率DEA模型,对2007—2016年全国29个区域的农业科技创新效率进行测算和评价,并将所有区域划分为4个效率梯队。构建Malmquist指数,全面分析各梯队农业科技创新效率变动的影响因素。[结果]我国农业科技创新效率水平整体较低,但处于缓慢增长的阶段;不同梯队的效率差异较大,但受技术效率的影响差距正在不断缩减;由于农业科技创新资源配置不均,导致东部地区与中西部地区农业科技创新效率差异突显;第二梯队中多数地区缺乏合理的评估机制,农业科技创新成果转化率低。[结论]提高中西部地区的农业科技创新资源配置比例,发挥高效率地区的中心辐射作用;要突出市场在农业科技创新体系中的重要地位;采取差异化战略,实现资源最大化利用和最大化的产出。 | 邓灿辉 马巧云 魏莉丽 | 2020 | 中国农业资源与区划2020，41，5： | 16 |
| 11 | 中西部地区农业科技资源配置效率测算与分析显示文摘为探究中国中西部地区农业科技资源配置效率的差异,文章应用DEA中的BCC模型,基于截面数据测算了2013年我国中西部地区农业科技运行的综合效率、规模效率和纯技术效率。基于1999—2013年面板数据运用DEA-Malmquist方法,测算了中西部地区农业科技运行中的技术效率、技术进步和全要素生产率。研究成果对农业科技管理部门制订合理的农业科技资源配置政策具有参考价值。 | 郑家喜 杨东 | 2016 | 统计与决策2016，32，20： | 13 |
| 12 | 基于DEA模型的我国农业科技创新资源配置效率研究显示文摘基于DEA模型测算分析了我国31个省份的农业科技创新资源配置效率,结果表明:我国农业科技创新资源的配置效率整体水平不高,省际间农业科技创新资源配置效率差距较为明显。通过对比2005年和2015年的农业科技创新资源配置效率值得出,2015年我国农业科技创新资源配置效率整体比2005年有所提高。文章最后,提出了加大农业科研投入力度,优化农业科技投入要素配置和建立差异化激励政策等对策建议。 | 肖碧云 | 2016 | 吉林农业科技学院学报2016，25，4： | 13 |
| 13 | 长江经济带农业科技创新效率及影响因素研究显示文摘运用超效率SBM模型对长江经济带9省2市2009〜2017年的农业科技创新效率进行了测评,并在此基础上采用面板Tobit回归模型进一步对影响长江经济带农业科技创新效率的因素进行了分析。结果表明:①长江经济带农业科技创新效率并不稳定,且地区差异显著,仅有36%的省(市)农业科技创新投入得到了充分有效地利用;②从长江经济带整体来看,农村经济发展水平对农业科技创新效率的提升有显著的负向影响,而农村劳动力素质、市场化程度、政府支持力度、涉农企业自主创新基础水平对农业科技创新效率的提升则有显著的正向影响,但这些外部因素对不同区域的影响存在差异。因此,建议通过加强农村劳动力培训,提高农民素质;深化市场改革,营造良好的农业科技市场环境;加大政府支持力度,优化农业科技投入结构;加快农业科技创新型企业培育力度,提高涉农企业创新能力等措施来提高长江经济带农业科技创新效率,加快实现农业现代化。 | 郭婧煜 樊帆 | 2020 | 科学管理研究2020，38，3： | 13 |
| 14 | 基于超效率DEA模型及Malmquist指数的东北三省农业生产效率测度分析显示文摘采用超效率DEA模型以及Malmquist指数,分别基于投入导向以及产出导向对2003—2018年东北三省的农业生产效率进行分析。结果表明:基于投入导向,吉林省和辽宁省实现DEA有效,具有较高的资源利用率,而黑龙江省未实现DEA有效,对农业资源的利用还有提升空间;基于产出导向,东北三省均实现DEA有效,均重视将农业资源生产最大化;同时东北地区的全要素生产率年均增长率为3.8%,其中技术进步指数较高,表明农业全要素生产率的提高主要得益于农业技术的进步。 | 周妍宏 王一如 何丹 金明姬 | 2022 | 北方园艺2022，，3： | 13 |
| 15 | 中国农业科技资源水平区域差异及空间结构研究显示文摘农业科技资源是从事农业科技活动的基础条件。本文基于农业科研机构的科技资源投入和产出数据,利用主成分分析方法产生表征农业科技资源水平的综合指数,分析了农业科技资源水平的区域差异,进一步利用莫兰指数方法,从全局和局部视角分析了农业科技资源的空间结构特征。2010—2017年六大行政区的农业科技资源水平均呈现增长趋势,其中,华北区增长幅度最大,西北区最小;从区域比较来看,农业科技资源水平从高到低依次为华东区、华北区、中南区、东北区、西南区和西北区。全局莫兰指数结果表明在全国范围内农业科技资源水平存在集聚现象,总体上呈现逐年减弱的态势。局部莫兰指数结果表明绝大部分省份集中在高-高集聚区和低-低集聚区,两极化趋势较为明显。其中属于高-高集聚型的北京、山东和江苏的农业科技资源对周边地区有显著的正向辐射带动作用,而以西北区的宁夏、陕西、青海3省为主形成了农业科技资源低水平发展的集聚带。因此,农业科技资源的分配需要考虑区域差异和空间结构特征,通过因区施策引导农业科技资源合理分布。 | 薛鹏飞 李国景 罗其友 刘爽 陈永福 | 2021 | 农业技术经济2021，，5： | 12 |
| 16 | 科技创新资源配置与农业现代化的协调发展关系显示文摘农业科技创新资源配置可为农业现代化的发展提供重要的科技支撑。在构建科技创新资源配置与农业现代化协调发展系统评价指标体系的基础上,应用综合发展水平评价模型和协调发展度模型,对2002年以来我国科技创新资源配置与农业现代化的协调发展度的时空分布进行了测算。结果显示:从时间上看,2002—2011年间科技创新资源配置与农业现代化的协调发展度经历了较明显的波动,并从失调衰退状态逐渐过渡到过度状态和协调发展状态;从空间上看,2011年各省份的协调发展度在失调衰退、过度、协调发展状态均有分布,且存在明显的区域差异,呈现出东、中、西部地区递减的态势。 | 董明涛 | 2014 | 广东农业科学2014，41，21： | 11 |
| 17 | 基于DEA模型的宁夏农业科技资源配置效率评价显示文摘为及时了解宁夏回族自治区农业科技创新最新发展动态和科学合理利用农业科技资源,采用2000—2018年宁夏农业科技创新投入产出数据,运用DEA模型对宁夏农业科技资源配置效率进行分析。结果表明,宁夏农业科技资源配置综合效率呈现阶段性不稳定波动趋势,且投入要素存在冗余现象。结合宁夏农业科技创新发展现状,针对农业科技人才、土地要素和科技成果转化存在的问题,提出优化宁夏农业科技资源配置和提升科技竞争力的政策建议。 | 马艳艳 邰一博 吕佳莹 | 2021 | 江苏农业科学2021，49，3： | 11 |
| 18 | 地方行政长官的个人特质与区域农业科技创新效率显示文摘通过全局参比Malmquist指数计算中国省级农业科技创新效率及其分解变化,基于构建的地方行政长官多维度个人特质视角,考察政治因素对地方农业科技创新效率的影响,研究发现:行政长官的社会资本反向抑制农业科技创新的规模技术进步;行政长官通过教育和实践两种途径获得的人力资本分别有助于农业科技创新的纯技术进步和规模效率进步;但行政长官个人特质对最终的农业科技创新TFP值影响不显著。 | 赖晓敏 张俊飚 何可 程文能 | 2018 | 软科学2018，32，7： | 8 |
| 19 | 农业科技资源配置研究述评与展望显示文摘农业科技资源是农业科技创新的核心资源,其配置直接关系农业科技创新能力和农业现代化进程。现阶段,农业科技资源配置研究成果丰硕,但缺乏全面、系统的梳理和分析。文章从农业科技资源配置相关概念界定、模式、效率评价、现存的问题、优化对策五个方面对国内外文献进行归纳总结和简要评述,并指出未来的研究重点和方向,以期为今后的研究提供参考。 | 何琼 陈超 王迎春 | 2021 | 农业科技管理2021，40，6： | 8 |
| 20 | 人力资源对中国农业科研院所创新效率的影响——兼论科技创新模式选择的重要性显示文摘以中国农业科研院所为研究对象,运用数据包络分析(DEA)模型定量测算其创新效率,进而构建托宾(Tobit)模型研究人力资源对其创新效率的影响。研究发现:科技人才投入对中国农业科研院所创新效率的促进作用大于科研经费的促进作用;随着科技管理人员、科技研发人员比例的增加,农业科研院所的创新效率呈现先增加后下降的趋势;采取协同创新模式的农业科研院所的科技管理人员和科技研发人员占比分别为15.09%和66.08%时,其创新效率达到峰值,而采取独立创新模式的农业科研院所的科技管理人员和科技研发人员占比分别为15.80%和64.09%时,其创新效率达到峰值;具有高技术能力科技人才对创新效率的促进作用大于高学历科技人才的促进作用;相对于独立创新,协同创新对农业科研院所的创新效率有显著的正向作用。 | 李慧泉 毛世平 | 2020 | 科技管理研究2020，40，12： | 8 |
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