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关于投入产出论文范文 重庆林业投入产出效率评价相关论文写作参考文献

分类:职称论文 原创主题:投入产出论文 更新时间:2024-02-02

重庆林业投入产出效率评价是关于投入产出方面的论文题目、论文提纲、投入产出分析怎么写论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。

[提要] 为促进生态林业建设和林业产业化发展,保障长江流域生态屏障建设,本文依据重庆市1998~2015相关数据,采用产出主导型的BC2-DEA模型和SE-DEA模型,测度和分析重庆林业投入产出效率和超效率.结果表明:1998~2015年间重庆林业投入产出平均综合效率为0.667,数值偏低且总体波动幅度较大,状况欠佳.处于DEA有效状态的年份只有2015年、2003年和2011年,超效率值依次降低,2015年为效率最佳年份.投入产出结构近乎合理,投入产出规模对效率影响较大,故重庆林业投入产出效率仍有巨大的提升空间.

关键词:DEA;重庆林业;投入产出效率;超效率

中图分类号:F32 文献标识码:A

收录日期:2018年3月20日

一、引言

重庆肩负着建设长江上游重要生态屏障的神圣使命,截至2015年底森林覆盖率达45.4%.重庆政府不断加大林业投入,坚持推进林业五大行动,2010年林业固定资产投资完成额达到57.7亿元,林业产业总产值已达662.19亿元,占地区GDP的比重为4.21%,取得了一定成效.为明确投入的具体成效、促进重庆林业产业化发展和林业生态建设,本文采用在效率度量方面极具代表性的DEA模型对重庆市1998~2015年的林业投入产出效率进行测度,并进行深入分析,以期为林业相关部门提供参考.现有文献中运用DEA模型研究林业投入产出效率在国外1991年就已展开,国内学者则是先开展对林业投资、林业产业结构等的定性分析.2005年后,实证研究成果逐渐丰富,主要用传统DEA,超效率DEA、DEA-Tobit和SFA等模型研究林业生产技术效率、林业要素投入效率和林业投入产出效率等3个方面.关于林业投入产出效率的研究又可分为宏观、中观和微观3个层次,分别是研究全国及省市地区林业产业整体发展,森工林区发展和根据抽样调查农户开展研究.

二、DEA模型和指标数据说明

(二)指标选取和数据来源.为避免研究视角过于狭隘,将研究的概念范围界定为广义林业(涵盖第三产业).根据西方经济学理论,选取林业固定资产投资完成额、林业系统单位从业人员年末数和林地面积作为投入指标,分别反映资本投入大小、劳动力投入规模和土地投入量;选取林业产业总产值和当年造林面积作为产出指标,分别反映用货币价值量化的经济效益和显性的生态效益.因社会效益不易表示就不予考虑,基于DEA方法的优越性,这不会影响最终的效率测算.数据主要来源于1998~2015年的《中国林业统计年鉴》和《重庆统计年鉴》.由于统计口径发生变化,1998~2010年林地面积数据来源于《重庆统计年鉴》,其他年份林地面积数据来源于《中国林业统计年鉴》.此外,根据数据包络模型的设定和要求,本文的18个决策单元和5个指标,符合决策单元数至少为投入产出指标数之和三倍的要求.

三、測度结果和评价

基于前文说明,分别利用DEAP2.1和EMS3.1软件计算传统效率值和超效率值,结果如表1所示.(表1)

1998~2015年重庆林业投入产出的规模效率平均值为0.715,纯技术效率平均值为0.925,平均综合效率值为0.667,效率值均偏低,表明投入产出规模有待调整、投入产出结构近乎合理.综合效率值波动幅度较大,处于DEA有效状态的年份只是个例.2004~2008连续5年投入产出效率低,2011~2015连续5年效率较高.

综合效率值为1的年份只有2003年、2011年和2015年,即这3年处于DEA有效状态,纯技术效率和规模效率均为1,表明产出相对投入而言已达最大且规模收益状况达到最佳,超效率值表明2015年为效率最佳年份,2003年、2011年次之.综合效率值小于1但纯技术效率值等于1的年份有6个,即1998年、2001年、2002年、2007年、2009年和2014年处于DEA无效但纯技术效率有效状态.纯技术效率有效表明它们都处于生产前沿面上,已实现资源的优化配置,进而表明投入产出结构合理,林业效益已达到最大化,规模无效是DEA无效的原因.基于规模报酬递增和综合效率等于技术效率×规模效率,如果调整投入产出规模,提高规模效率,进而就能提高综合效率.其余年份综合效率值均小于1,纯技术效率值和规模效率值也均小于1,表明它们处于DEA无效状态,不仅投入产出规模未达到最优状态、也没有实现资源的优化配置.

四、政策建议

研究发现,多年来重庆林业投入产出状况欠佳,投入产出规模对综合效率影响程度大,有待调整,投入产出结构近乎合理,综合效率总体波动幅度较大,仍有巨大提升空间.同时,为技术有效和规模有效的年份少,效率最高的三个年份依次为2015年、2003年、2011年.相关部门需注重提高重庆林业投入产出效率,在适当扩大规模的同时提升林业投资和生产管理水平;增加林业资金投入但不盲目;积极引进林业科技人才,为重庆林业发展注入强大动力;充分利用先进的林业科学技术,实施“科技兴林”,致力于提高林业单位产出水平.

主要参考文献:

[1]魏权龄.数据包络分析[M].北京:科学出版社,2004.

[2]赖作卿,张忠海.基于DEA方法的广东林业投入产出超效率分析[J].华南农业大学学报(社会科学版),2008(4).

[3]Chiang Kao.Malmquist Productivity index based on common-weights DEA:The case of Taiwan forests after reorganization[J].Omega.2010.38.

[4]田淑英,许文立.基于DEA模型的中国林业投入产出效率评价[J].资源科学,2012(10).

[5]齐木村,于波涛.基于DEA方法的林业生态经济模式投入产出效率分析——以黑龙江森工林区为例[J].安徽农业科学,2015(17).

[6]张颖,杨桂红,李卓蔚.基于DEA模型的北京林业投入产出效率分析[J].北京林业大学学报,2016(2).

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参考文献:

1、 四川城市群投入产出效率 [摘要]运用DEA模型对四川四大城市群的投入产出效率进行分析,结果发现,2010年四川城市群的投入产出综合效率、纯技术效率和规模效率达到最优,但。

2、 供给侧改革下我国流通业投入产出效率评价 内容摘要:本文通过采用DEA-BCC模型对我国31个省份流通业的投入产出效率进行分析。结果显示,我国流通业投资效率偏低,且地区差异明显,部分省份。

3、 基于投入产出效率分析的江苏旅游目的地竞争力 摘 要:江苏省旅游业总体发展水平在全国处于领先地位,但区域间旅游竞争力发展并不均衡。通过投入产出效率分析了江苏省13市的旅游目的地竞争力。结果显。

4、 区域人力资本存量投入产出效率分析 摘要:采用数据包络分析法,基于六个省份2013年人力资本存量统计数据,分析各省人力资本存量投入产出效率,对六省进行分类,并分析各省效率差异的原因。

5、 DEA方法在R&D投入产出效率分析中应用 (1 中国银行业监督管理委员会天津监管局,天津 300040;2 云南大学 数学与统计学院,昆明 650091;3 昆明市科技培训中心,昆明 6。

6、 重庆市金融支持战略性新兴产业效率评价 摘 要:以重庆市22家上市公司为研究对象,采用Bootstrap-DEA方法对金融支持战略性新兴产业的效率进行测算,并采用Malmquist指数。