效率测度模型：优化方法探讨

2025-09-29 理论教育版权反馈

【摘要】：1978年，美国著名运筹学家A.Charnes与W.W.Copper等人开创的效率评价新方法——数据包络分析方法。由于农户可以控制投入，但难以控制产出，因此，本研究采用VRS条件下的DEA估计小型水利设施的技术效率。

通过实地调查研究发现，现有政府供给水利设施难以满足广大农户的灌溉需求。因此，一些分散农户联合起来，自发合作，共同供给和管理小型水利设施。农户参与程度成为决定水利设施管理技术效率的重要因素（柴盈、曾云敏，2012）。本书重点考虑农户参与和不参与两种方式，即农户联合起来共同供给小型水利设施建设就称其为合作者；农户未参与小型水利设施建设和维护的人员就称其为非合作者。小型水利设施管理技术效率是指既定投入水平获得的最大产出能力，即在其他农业投入固定的前提下，理想水利投入和实际水利投入的比值。

2025年，美国著名运筹学家A.Charnes与W.W.Copper等人开创的效率评价新方法——数据包络分析（DEA）方法。数据包络分析方法是以决策单元（Decision Making Unit，简称DMU）的投入、产出指标的权重作为优化变量，将决策单元利用数学规划方法投影到DEA前沿面上，通过计算决策单元偏离DEA前沿面的距离，对决策单元的相对有效性做出综合评价，并且能够获取许多反映决策单元的相关管理信息。其基本思路是：综合分析投入、产出数据，得出每个决策单元的综合效率指标，确定各决策单元是否为DEA有效。数据包络分析（DEA）方法无需设定特定的行为假设、估计参数、合理性检验、具体投入产出间的生产函数形式，可有效避免了由于错误的生产函数和非效率项分布形式而带来的偏差，在某种程度上规避评价者的主观意识（王学渊，2009）；DEA计算的是相对效率，无需进行无量纲化处理，不受样本规模的限制，更适合截面数据和面板数据的分析（王学渊，2009），是研究投入产出效率的重要分析工具。

本研究采用投入主导型测度方法，重点考察小型水利设施管理技术效率，即在给定农业产出和其他投入要素的条件下，最优小型水利投入量与实际投入量间的比率。由于农户可以控制投入，但难以控制产出，因此，本研究采用VRS条件下的DEA估计小型水利设施的技术效率。公式具体表达为：(https://www.chuimin.cn)

θi是第i个农户小型水利设施的技术效率得分；yi第i个农户的产出，Y是所有农户的产出（农户水利获得收益^[1]）；是农户i水利费用投入，X表示所有农户的水利费用投入矩阵；是指除了水利费用投入外的其他所有投入；I1'λ代表了N维单位向量矩阵。参考张宁等（2012）对农田水利设施管理效率的界定，本书所选择的产出指标为单位灌溉面积下农户获得收益，投入指标为单位灌溉面积下农户水利投入费用（包括小型水利设施的建设费用及其他灌溉用水费用）；单位灌溉面积下除水利外的农业生产成本（包括化肥、种子、机械投入费用）；单位灌溉面积下农业劳动力人口。所有数据为连续变量，且进行了标准化处理。

效率测度模型：优化方法探讨

相关推荐