我国森林生态效率测算及时空演变分析

【目的】测算了森林生态效率,分析其时空演变规律,为维护森林生态系统健康及拟定区域“碳达峰、碳中和”实现方案提供参考。【方法】基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)的BCC模型和Global Malmquist模型,从时间和空间二维视角,对2009—2018年全国31个省级行政区(未包含港澳台地区)森林生态效率的动态变化进行测度。【结果】观测期内我国森林生态效率非DEA有效省份显著多于DEA有效省份,全国整体纯技术效率较高,但存在投入冗余与产出不足问题,区域规模效率出现下降趋势;技术效率变化指数与技术进步指数变动态势相反,造成森林生态效率的Global Malmquist指数波动幅度较大;较高、高森林生态效率地区由东北、西南地区向中西部地区扩展演化。【结论】我国森林生态效率总体呈上升趋势,综合效率水平不高但纯技术效率较高;多数省份处于效率改善阶段,省域森林生态效率差异较大但呈现逐步均衡化倾向。     

黄河流域生态效率与产业结构转型驱动作用研究

生态效率作为度量区域可持续发展状况的综合指标，能反映出经济发展与资源环境的耦合协调水平.探讨黄河流域生态效率时空动态及产业结构转型对其驱动影响，可为黄河流域生态文明建设和经济高质量发展提供科学支撑.采用非期待产出超效率SBM模型对2009-2018年黄河流域地级市生态效率进行测算，将产业结构转型分解为产业结构合理化和产业结构高度化两个维度，并构建空间杜宾模型分析产业结构转型、科技创新、城镇化水平等因素对生态效率的影响.结果表明：黄河流域生态效率和产业结构高级化整体呈上升态势，下游地区生态效率较高、产业结构相对合理；产业结构合理化、产业结构高级化、科技创新、对外开放等对生态效率表现出正向影响，城镇化水平对生态效率表现出负向影响.黄河流域应持续推进产业结构转型，提升科技创新和对外开放水平，同时应注重城镇化向资源节约集约、生态环境保护方向的根本性转变.     

黄河流域九省（区）工业水资源效率时空分异及影响因素

 基于非期望产出的超效率EBM模型、ML指数和Tobit模型分析了黄河流域九省（区）2010—2019年工业水资源效率时空分异及影响因素。结果表明：黄河流域九省（区）工业水资源效率整体均值为0.77,未达到有效水平,但呈现出波动上升态势,各省（区）间差异明显,山东效率最高,宁夏最低。ML指数提高的主驱动力源自技术进步,部分省（区）的规模效率阻碍了技术效率对ML指数的正向调节。技术水平和工业化程度对工业水资源效率攀升有促进作用;水资源禀赋、工业用水强度和政府管制强度的负面效应显著。     

“双碳”约束下黄河下游生态效率测度与时空演变分析

黄河下游经济与生态的协调发展对于区域高质量发展至关重要，以黄河下游22个地级市为研究对象，选取2000年、2006年、2012年和2017年4年相关数据，将碳排放作为非期望产出，运用超效率SBM模型对黄河下游生态效率进行测度，同时从投入产出角度尝试探讨研究区生态效率损失的成因，最后结合Malmqusit指数及其分解指标对生态效率进行了动态分析。结果表明：1)黄河下游生态效率整体呈现波动中缓慢下降趋势，但下降幅度不大，研究期内生态效率值处于超高水平的城市呈递减趋势，在研究期末下游城市的生态效率水平分化较为明显；2)造成黄河下游城市生态效率损失的原因主要在于投入要素和非期望产出要素的冗余率过高，投入要素的冗余主要在于用水、用电量较高，非期望产出要素的冗余主要在于“三废”的排放；3)4个研究年份，技术进步、纯技术效率与规模效率对于黄河下游生态效率产生了影响。     

阿克苏地区农业生态效率评价研究

通过对阿克苏地区农业发展现状进行调查,利用DEA数据分析法得出阿克苏地区整体生态效率、纯技术效率和规模效益,并根据结果为阿克苏地区农业的发展提出了一些建议.     

西部地区农业生态效率评价及影响因素研究

目的 分析2010-2019年西部地区农业生态效率水平并探讨农业生态效率的影响因素。方法 运用非期望超效率SBM模型和Malmquist指数测度农业生态效率，并运用面板Tobit模型对农业生态效率的影响因素进行研究。结果 (1)2011-2019年，西部地区农业生态效率整体呈现出“N”型趋势，且地区间差异较大；(2)2019年甘肃、内蒙古、宁夏、青海、四川和云南的生产要素投入和碳排放产出均存在不同程度冗余；(3)西部地区全要素生产率呈现出“U”型趋势，且全要素生产率增长主要由技术进步驱动；(4)西部地区农业生态效率受到规模化水平、机械化水平、受灾率、农民收入水平、环境规制水平与技术投资水平等多方面影响。结论 需从农业要素节约、高效投入，严格控制农业碳排放和加大农业技术投资与环境污染治理投资3方面对西部地区农业生态效率进行提高和改进。     

基于超效率DEA-ESDA 的中国生态效率时空格局分析

采用改进的数据包络分析法（超效率DEA）计算出中国30 个省在不同时期的生态效率，运用全局和局部空间相关分析方法（ESDA）研究中国生态效率的空间自相关性和空间异质性。结果表明：中国生态效率东、中、西区域差异明显，东部发达地区生态效率高，中西部欠发达地区生态效率低；2004—2012 年全局自相关 Moran’sⅠ值均为正数，表明省域之间生态效率呈现正相关的空间集聚分布，2004—2012 年生态效率的空间聚集程度先略有缩小后加强；区域生态效率的空间异质性主要表现为生态效率的“热点”区相对稳定，主要集中在北部、东部和南部沿海地区，“冷点”区主要集中在东北、大西南、大西北、长江中游和黄河中游地区；生态效率的空间差异与区域经济发展水平、产业结构和能源消耗强度等密切相关，基于空间探索性数据分析方法研究我国区域生态效率的空间异质性，为国家制定提高区域生态效率相关调控政策提供参考。
     

新疆农村金融发展与农业技术进步关系实证研究

基于改进的柯布-道格拉斯生产函数模型及索罗余值法,对新疆农业技术进步水平进行了有效测算,并选取农村金融发展水平测度指标,实证检验了新疆农业技术进步与农村金融发展水平关系。实证结果发现:新疆农业技术进步与农村金融发展规模和农村金融发展效率存在长期的正相关关系,且由短期非均衡状态向长期均衡状态转变并有较快的调整速度,同时发现农村金融发展规模和农村金融发展效率是农业技术进步的格兰杰原因,而农业技术进步却不是农村金融发展规模和农村金融发展效率的格兰杰原因,表明农业技术进步与农村金融发展未形成良好的相互驱动机制。     

基于DEA-Malmquist模型的江西省旅游效率时空演化研究

旅游产业高质量发展成为拉动区域经济增量的重要引擎。基于多种DEA测度模型对江西省2011—2020年11个设区市的面板数据进行旅游效率测度，分别从静态与动态双重视角揭示江西省旅游产业发展水平及时空演化规律。研究表明：静态视角上，江西省旅游产业综合效率与规模效率变动趋势几乎一致，纯技术效率除了2015年以外都处于前沿面，说明江西省整体旅游技术效率达到一个较高的水平，规模报酬除了2012年和2019年外，其他年份均呈递增趋势，说明江西省旅游产业要素投入规模尚未达到最佳水平。横向比较全省各设市区层面上，南昌、萍乡、九江三地超效率值较高，而赣州、宜春和抚州三地的超效率值偏低；动态视角上，由于新冠疫情的影响，2019—2020年江西省全要素生产率仅0.599,显著下降；横向比较结果显示，10年间除了抚州地区全要素生产率有小幅回落(降幅6.9%),其余10个地区的旅游产业全要素生产率增长幅度均大于1,且年均增长率达8.5%。研究结果对江西省进一步提升旅游产业发展效率、平衡地区差异、优化资源配置以及相关旅游产业发展政策的制定具有重要指导意义。     

新疆伊犁州农业生态效率时空差异探究 ——基于超效率非期望SBM模型和Malmquist指数

以新疆伊犁哈萨克自治州24个县市为研究区,运用超效率非期望SBM模型和Malmquist指数探讨2004—2017年伊犁州农业生态效率时空差异.结果表明,伊犁州农业生态效率总体在时间上呈波动平缓下降趋势;24县市农业生态效率在空间上呈现出明显的异质性,2004—2017年效率低值区向伊犁州东北和西南方向扩张,逐渐演化为...     

大别山区农业生产要素效率研究

运用DEA方法,对大别山区33个县(市)2006—2019年的农业投入产出数据进行效率测算.结果表明：2006—2019年大别山区综合效率均值为0.997,农业生产效率总体表现较好.但农业生产效率区域差异显著,2019年大别山区县域农业生产效率测算中,非有效单元占比为46.2%,多集中于安徽省域.纯技术效率均值为0.916,规模效率均值为0.953,综合效率较低更多是由管理不当引起.同时,DEA无效地区投入要素冗余严重,应针对不同地区做出投入产出调整,促进农业集约化发展.     

沿黄城市群绿色发展问题研究：效率测度及空间演化

基于绿色发展内涵，构架了绿色发展效率测度指标体系，并借助Super-SBM模型测度了沿黄城市群2010—2020年绿色发展效率，研究了黄河流域城市群绿色发展效率的演化特征，研究结果显示：在考虑非期望产出的情况下，研究期内黄河流域城市群整体绿色发展是有效率的，后期在波动中有所回升，低效率城市主要分布在黄河中游地区；黄河流域城市群绿色发展效率在大部分年份是显著相关的，整体变化趋势为“LL”集聚空间分布。黄河流域应当重视核心城市的带动和辐射作用，发挥绿色发展的空间溢出效应带动和辐射周边城市，以促进整个区域的绿色发展。     

低碳减排新理念下农业生态效率评价研究——以安徽省为例

基于安徽省2010—2019年16个地级市的面板数据,使用非期望产出的SBM超效率DEA模型和Malamquist-Luenberger指数分别从静态和动态角度对农业生态效率进行测算,得出以下结论:安徽省农业生态效率整体呈增长态势;农业生态效率空间分布不均衡,呈现出皖南地区>皖中地区>皖北地区的空间分布格局;技术效率和...     

安徽省各地级市土地利用生态效率分析

各地区土地利用状况的差异会对其各自的生态和环境产生不同的影响。根据安徽省各地级市土地利用现状,通过构建土地利用生态效率投入产出指标,选用数据包络分析（DEA）CCR －I 模型,测算了安徽省16个地级市2010—2012年的土地利用生态效率值。结果显示,从2010年到2012年,各地级市的土地利用生态效率值基本呈下降的趋势;土地利用生态效率 DEA 有效的地级市只有黄山市,其他各地级市都是 DEA 非有效的。基于此,在土地面积和 GDP 固定不变条件下,优化各地级市土地利用生态效率的投入和产出,以使各地级市达到 DEA 有效状态显得尤为重要。     

安徽农业科技创新效率测度与创新能力提升对策

建立农业科技创新效率测度模型,构建评价指标体系,基于2006—2015年的数据,对安徽省农业科技创新效率进行测度,结果表明:安徽省农业科技创新效率整体不高,创新资源配置未实现最优状态。综合效率提升主要受到规模效率的拉动作用,而纯技术效率起到制约作用,制度运行效率和管理水平不足。从安徽省市际看,农业科技创新效率存在时空差异,但总体而言均有所上升。安徽农业科技创新能力提升应从完善体制机制、实施差异化战略、增强科技投资能力入手。     

“双碳”目标下区域生态效率评价及提升路径研究——以长江经济带为例

长江经济带的城市生态效率表现出明显的区域性特征。通过非期望产出超效率SBM模型，对2012—2020年长江经济带11个省市的城市生态效率进行测算，采用Malmquist指数和Tobit模型，对测算结果进行分析，并探究影响城市生态效率的因素。结果表明，区域的生态效率整体上自东向西逐渐降低，空间集聚效应明显；科学技术是长江经济带生态效率的主要增长点；同时，人均国内生产总值对长江经济带城市生态效率的影响通过1%的显著性检验，影响明显。应处理好经济发展与生态保护的关系，控制来自生活、工业的污染；要发展信息和自动化产业，以绿色、集约、高科技为重点，加快传统产业转型升级；坚持绿色发展、生态优先的理念，依靠科技进步提高资本和人力的产出效率。     

农户参与视角的旅游扶贫生态效率研究——基于陕西省延安市4村89户的调研

提出了旅游扶贫生态效率的概念,并从农户参与旅游的角度,构建了农户旅游扶贫生态效率的投入产出指标:农户旅游收入、参与旅游人数、旅游能源消耗、旅游占地面积、用水量、用电量。基于数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)对陕西省延安市4村89户的旅游扶贫生态效率进行了评价。结果表明:案例地旅游扶贫生态综合效率偏低,平均值为0.59,有效率仅占12%;技术效率对综合效率影响程度大,旅游扶贫规模效率总体较好。旅游扶贫投入指标中,旅游用水量、旅游能源消耗(碳排放)存在较大冗余。最后,提出了农户旅游扶贫生态效率的优化建议。     

基于三阶段DEA-Malmquist模型的乡村振兴下的农业保险支农效率

采用三阶段DEA-Malmquist模型,通过测度农业保险支农的TFP及其构成,对我国2008—2017年31个地区在乡村振兴背景下的农业保险支农效率进行测度与区域差异分析,并采用SFA模型剔除环境变量和随机误差.分析结果表明:(1)对投入指标进行调整前,总体全要素生产率变动下降,表明在农业保险支农过程中,未充分发挥已有农业保险要素投入的潜力,且该下降主要源于技术进步的阻碍.从地区来看,各省全要素生产率变动下降的省份达30个,农业保险支农发展的潜力较大.(2)剔除环境变量与随机误差后,全要素生产率变化和技术进步有所增加,增长达到28.0%和14.3%,表明在农业保险支农过程中更加注重技术的提高.但是,技术效率变化下降了8.47%,影响了TFP的提高.各省Malmquist生产率指数除吉林、黑龙江、广东、新疆外均有改进,且其改进得益于技术进步的改进.区域间技术进步存在显著差异,但纯技术效率变化和规模效率变化差异在缩小.     

基于DEA模型的安徽省农业碳排放效率测算及分析

目的 分析2010-2019年安徽省及其分区的农业碳排放效率。方法 通过整理安徽省统计年鉴数据并折算农业碳排放量,利用IPCC的碳排放计算方法、数据包络分析中的CCR模型和Malmquist模型测算及分析2010-2019年农业碳排放总量和效率。结果 (1)安徽省农业碳排放总量从2014年起逐年递减,农业碳排放量分区由大到小依次为皖北、皖中、皖南;(2)安徽省农业碳排放效率未达到有效水平但呈上升趋势,地区间差异较大且皆不理想,其中皖南地区效率最高,皖北地区效率最低;(3)安徽省全要素生产率几乎全部达到有效水平,说明安徽省在发展低碳农业方面持续努力效果显著。结论 安徽省对发展低碳农业积极性很高,但基础水平较低,需要加强引导和管理。     

黄河流域近十年 NPP 变化特征及驱动因子分析

基于BEPS生态过程模型计算的净初级生产力(NPP)、平均最高及最低气温及降水数据，采用Sen+MK趋势分析方法对黄河流域2010～2020年NPP变化趋势情况进行连续监测，利用复相关系数探究气温和降水对NPP的驱动影响情况，并通过土地覆盖类型变换侧面反应人类活动对黄河流域净初级生产力的影响.研究结果表明：黄河流域2010～2020年NPP呈不明显的上升趋势；黄河流域NPP受降水驱动较为明显的地区主要为内蒙古及山东沿海地区，内蒙古、山西、陕西3省交界处主要受到平均最高气温驱动，青海柴达木盆地等地则主要受到平均最低气温驱动；其中，黄河流域NPP的低值区域受气象因子驱动明显，NPP高值区域面积有所扩大，在人类活动影响下植被类型大量向对NPP增长有利的方向转变，表明黄河流域整体生态环境有所改善.