中国乡镇企业技术效率与农民收入增加关系实证分析

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1、岁瀑⋯铆中国乡镇企业技术效率与农民收入增加关系实证分析江西财经职业学院程文忠来测算技术效率。其理论的基本构架如下一、弓门言在分析乡镇企业技术效率与农民收人增加关系之联,‘一在上式中,表示厂商的产出,表示投人要素的前,有必要首先了解乡镇企业发展与农民收入增加的关系,而若要明晰这一关系,就必须回到二者发展的历向量组,为待估计参数。误差项服从正态分布,且为史进程中去探究。下图给出了农民人均纯收入已经自噪声,表示企业外部影响因素和统计误差服从根据价格指数作了调整的变动趋势图。在一正半部分的正态分布实际研究过程中,一般取其服从年间,农民的人均纯收人平稳且快速增长,这主正态截尾分布,且为自

2、噪音,表示企业的技术无效要是由于农业产品产量获得极大增加。在这期间,家庭率水平。和相互独立。如果经过估计得出该厂商的联产承包责任制得到肯定,并在绝大部分农村地区得生产函数为到普及,农业发展冲破体制束缚,农民生产积极性得到丫任一极大提高。一年,农民人均纯收入急剧增加,生产的前沿函数为从年的元急剧增加到年的‘,元,增加了,这主要是农业劳动力那么技术的无效率可表示为向非农产业转移的结果。年代后期,乡镇企业发展一二一迅猛,承接了近亿农业劳动力向非农产业的转移,即二一,若二,厂商位于生产前沿上若夕,这表明厂商的生产处于技术无效率状态。图农民入均纯收入变动趋势图二实证模型。本处的实证分析拟

3、采用和,实证模型。关于函数形式的选择,虽然柯布一道格拉斯生产函数一函数简单,需要估计的参数个数较少,但考虑到其假设过强,特别是它的固定不八六、一洲一、一磷「一一几毛一二灭一沙丹‘一士一户变的要素产出弹性与生产者行为不符,所以本处分析义一‘‘一洲一沁‘洲一洲一洲一一‘一占占一‘一一‘一‘一‘一‘曰‘一了了召尸刃夕才将采用超越对数函数函数来进行分析。模型夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕口尸尸夕泞泞泞夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕夕口口口夕数学表达形式如下尸了万占泞夕夕了萝户夕口尸了万年份‘,二日,,工日声儿。斌‘伙玩公尽,·····························

4、····⋯⋯年代,有亿农业劳动力进城务工林毅夫,。二一刁····································⋯⋯。一年,农民人均纯收入呈小幅震荡,整体上不但没有上升,反而下降了,这是由于这一时期产「一”·一勺···························⋯⋯国民经济出现产能过剩,通货紧缩,市场竞争激烈,在城务工农民退回乡村林毅夫,,而乡镇企业在当,一。。气口一,口一,,、,‘,‘⋯⋯时的宏观环境下,又不可能在短时间内创造如此之多,,⋯,,二扒为各省自治区、直辖市的的就业机会,这就使得农业劳动力向非农产业转移发排歹序号二,二,,为时间序列号。生了“退步

5、”。一《刃年,农民人均纯收人开始稳式中,丫,表示省自治区、直辖市乡镇企业步且迅速的增长,这是因为农民收人增加得到了各级年度总产出表示省自治区、直辖市乡镇企业年度政府的重视。经济管理学博士温铁军早在年便提从业人员数表示省自治区、直辖市乡镇企业年度出“三农问题”,其后的年,中国共产党将‘·三农问固定资产净值平均余额。,、、、日二、从、,为待估题”正式引人工作报告并迅速成为中国政府需要解决计参数。母由和两部分组成,乙记,服从对称正的头号问题。随后的年份中,几乎每年中央一号文件都态分布,口协,其表示经济系统外的影响因素和一些是关乎农村问题的。数据统计上的误差‘记,服从半正态分布协。口,

6、二二、乡镇生甘习卫技术交女率测算其反映省自治区、直辖市乡镇企业年度技术效率水平,和祠勺独立。《一研究方法。在对乡镇企业技术效率进行测算时,本文拟采用随机前沿分析法。在前人研究技术效率式中卜表示样本省自治区、直辖测算的基础上,美国人、玩、市乡镇企业年度技术效率情况。。,即。二时,,七匕利时人、该省自治区、直辖市乡镇企业生产处于有效状态,生几乎同时提出了随机前沿分析法产点处于生产前沿上。,即街时,则处于技⑧耀黔默撇弊馨术非效率状态,生产点位于生产前沿之下。对“个体效应”处理方式不同,面板数据模型又分为固式描述的是时间因素对技术非效率的影体效应模型和随机效应模型。固体效应模型中的个体

7、响。,是待估计参数,,时,技术效率随时间推移会差异反映在每个个体都有一个特定的截距项上,随机以递增的速率减小,时,技术效率随时间推移会以效应模型中则假设所有的个体具有相同的截距项,个递增速率增大,时,技术效率不随时间变化而变体差异主要反映在随机干扰项的设定上。至于是采用化。固定效应模型还是随机效应模型,本文拟采用一法式中,,为待估计参数,趋近于时,乡镇企业来予以检验。和罗基于巧估计的的实际产出与前沿产出之间的差距主要来源于技术无残差构造统计量,如果拒绝了原假设,就表明模型为随效所引起的损失,

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