基于SSBM-ESDA模型的安徽省县域农业效率时空演变

发布时间：2021-05-07 22:59

　　以绿色农业发展为导向,选择农业碳排放作为非期望产出指标,采用超效率的SSBM模型和探索性空间数据分析（ESDA）相结合的方法,以县域单元为尺度对2000—2017年安徽省农业效率水平、空间格局及其演变趋势进行实证分析。研究发现:①传统DEA模型忽视了农业碳排放等非期望产出的负面效应,从而高估农业资源利用的实际状态,基于超效率的SSBM模型更符合实际情况,能较好地识别各评价单元之间的优劣关系。②研究期内,安徽省农业效率值呈波动式上升态势,但总体上处于效率中等水平,农业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;空间变化趋势呈现自西向东递增、自北向南U型增长的变化态势,南北差异的增大是安徽省县（市、区）农业效率差异增大的主导因素。③除2010年外,安徽省农业效率呈正相关,空间差异有所缩小,但空间集聚程度相对较弱;安徽农业效率HH集聚县区集中分布于皖南地区,且呈现出向周边县区扩散的态势,LL型县（市、区）则主要分布在皖北地区,且空间分布较为稳定。④研究期内,安徽省农业效率空间正相关的县（区）数量有所增加,表明该时间段内安徽省农业效率空间上进一步集聚,LL... 

【文章来源】：经济地理. 2020,40(04)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：10 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]四川省环境友好型农业生产效率测算及影响因素研究——基于超效率DEA模型和空间面板STIRPAT模型[J]. 熊鹰,许钰莎.  中国生态农业学报(中英文). 2019(07)
[2]基于三阶段DEA模型的辽宁省农业生产效率分析[J]. 马凤才,郭喜伟,陈璐.  农业经济. 2019(04)
[3]中国农业用水效率空间异质性及其影响因素分析[J]. 张玲玲,丁雪丽,沈莹,王宗志,王小红.  长江流域资源与环境. 2019(04)
[4]基于生态足迹的湖南省洞庭湖生态经济区全要素生态效率研究[J]. 李姣,周翠烟,张灿明,刘富国,汪杰.  经济地理. 2019(02)
[5]中国农业生态效率的时空演变及驱动因素[J]. 冯亚娟,祁乔,韩家彬.  水土保持通报. 2018(06)
[6]1978-2016年中国农业生态效率时空演变及趋势预测[J]. 侯孟阳,姚顺波.  地理学报. 2018(11)
[7]基于共同前沿SBM模型的农业用水效率测度及改善潜力[J]. 方琳,吴凤平,王新华,余燕团.  长江流域资源与环境. 2018(10)
[8]基于三阶段DEA模型的农业土地生态效率研究——以河南省为例[J]. 吴振华,雷琳.  生态经济. 2018(10)
[9]中国省域渔业全要素碳排放效率时空分异[J]. 李晨,冯伟,邵桂兰.  经济地理. 2018(05)
[10]基于DEA-ESDA的农业生态效率评价及时空分异研究[J]. 郑德凤,郝帅,孙才志.  地理科学. 2018(03)

博士论文
[1]中国农业生态效率研究[D]. 庞家幸.兰州大学 2016
[2]中国低碳农业发展：生产效率、空间差异与影响因素研究[D]. 田云.华中农业大学 2015

硕士论文
[1]黑龙江省农业生产效率评价研究[D]. 张安康.哈尔滨理工大学 2019
[2]基于阶段DEA模型的甘肃农业生产效率研究[D]. 何鸿辉.兰州财经大学 2018



本文编号：3174201