我国省域农业环境效率动态差异研究

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1、学校编码:分类号密级学号:芩硕士学位论文我国省域农业环境效率动态差异研究刘晓晔指导教师姓名:国涓教授一级学科名称:应用经济学二级学科名称:数量经济学论文答辩时间:年月我国的农业经济在快速发展的同时带来了严重的自然资源破坏和环境污染,并且己经对农业经济的长期增长产生了巨大的负面影响。解决农村农业经济发展与资源利用、生态环境保护之间的矛盾成为一个迫切的任务。这就要求能够准确系统地估测农业生产活动对环境造成的污染程度。但目前的研究中,关于农业源的农村生态环境污染问题的考察和分析讨论并不多,因此本文从农业部门的环境效率的角度出发,在对农业源生态环境各

2、非点源污染核算的基础上,使用数据包络分析和随机前沿分析两种方法对各个省区的数据进行农业环境效率的核算和分析研究,目的是从省际农业的角度,得到我国省际农业效率值,但由于两种方法对效率的定义不尽相同,得出的效率值并无可比性,但可以通过比较两种方法下各省区的排名来得到相应的结论,并在得出效率值的基础上对各地区的时间上和空间上的变化规律进行分析研究,以寻求其动态差异的来源。以这种实证的方式分析近二十年来各省区的农业环境效率问题的演变规律,认识中国农业生产率和环境效率的测算方式及其特征,并得出相应的结论和政策建议。首先是农业各面源污染物的数据获取问题。

3、由于我国地域广袤,省份之间的土地资源等自然条件相差很大,做出统一核算并不符合实际情况,需要分别核算各省份各类污染物来源的数据,并最后进行加总来得到各省份各农业污染物的排放情况。而我国现有的研究及文献中,尽管有关于农业非点源污染物核算方法的探究,但由于实际核算的困难,具体核算出数据并运用实证方法进行分析讨论的并不多见,这是本文完成过程中遇到困难之一。通过综合农业文献和数理模型应用文献,最终在前人研究基础上得出各非期望产出的数据。但由于非期望产出的来源广泛,且计算过程中系数较为笼统,没有具体到各省的实际情况,因此所得出的非期望产出的数据有一定误差

4、。其次是使用两种分析模型对我国各省份的农业环境效率进行实证分析。随机前沿分析模型的效率测算中,使用软件得到我国的省份的失效率平均值为在数据包络模型的处理中,使用软件得到省份失效率均值为。两种方法所得到的效率值尽管有较大差异,但在区域差异方面,所得到结论都是东部省份最优,西部其次,中部最差,具体到各省份的效率水平则有较大的差异性。最后,基于随机前沿分析和数据包络分析所得到的各省份的效率值做出排序,综合两个方法的结果,农业有效率的省份集中在北京、上海和天津大直辖市以及广东和江浙等经济发展较好的省份;反之,诸如山西、山东和河北等农业大省的农业环境效

5、率情况并不乐观,这些省份农业产值的创造是以牺牲环境为代价的,亟待转变农业发展模式,以更有效率地利用土地等自然资源,并最大限度地减少农业生产活动对生态环境造成的影响。综上,我国近年来农业面源污染对生态环境的压力越来越大,污染严重的地区主要分布在人口众多,农业集约化程度高的省份,这是控制农业面源污染的重点区域。在控制农业污染方面,由于污染主要来源于化肥、畜禽养殖和农田固废等方面,应重点关注和控制这些来源。另外,区域经济发展水平也决定不同的区域农业污染的特征和趋势应在控制和管理中釆取差别化的政策措施,推动技术进步,促进农业结构的转变,将环境的保护融

6、入到农村发展中。关键词:农业环境效率,随机前沿分析,数据包络分析ABSTRACTChina'sagriculturaleconomyhasbroughtseveredamagetothenaturalresourcesandenvironmentalpollutionwhileitisingreatdevelopment.Andthepollutionhasahugenegativeimpactonagriculturalproductiondevelopment.Resolvingconflictsbetweenagricultureeco

7、nomicdevelopmentandresourceutilizationandecologicalenvironmentprotectionhasbecoireanurgenttask.Thisrequiresthesystemtobeabletoaccuratelyestimatetheextentofcontaminationofagriculturalactivitiesontheenvironment.Butincurrentstudy,theinvestigationandanalysisonruralresourceconsu

8、mptionandenvironmentalpollutionproblemsarenotsuficient.Therefore,thisthesis,fromth

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