【基于投入产出模型的新疆苹果产业实证探究4700字（论文）】

基于投入产出模型的新疆苹果产业实证研究TOC\o"1-3"\h\u69861选题背景 2257102方案论证 276532.1研究思路 283932.2AHP模型简介 21182.3DEA模型简介 314912.4DEA/AHP模型 4123453过程论述 4190713.1用AHP构造输入输出系统 552403.2用DEA求解效率评价值 5319054结果分析 71535结论或总结 721319参考文献： 9基于投入产出模型的新疆苹果产业实证研究摘要：农业经济的快速发展使得果农对苹果产量的追求逐渐提升，果农在果树种植的过程中逐渐增加了化肥、农药、劳动等生产要素的投入。本文首先阐述了新疆苹果产业投入产出评价的重要性和现实意义，在此基础上提出了基于DEA与AHP方法的新疆苹果产业投入产出评价模型。最后通过实证分析，得出了该方法具有较好的科学性、适用性和可行性。关键词：新疆；苹果产业；投入产出模型1选题背景新疆县拥有丰富的劳动力资源，劳动力成本相对较低。相比美国苹果生产成本4元/千克，我国苹果生产成本0.9g元/千克，新疆县苹果生产成本约为0.6元/千克，可看出新疆县的劳动力成本优势比较明显。另外新疆县的苹果单产相对较低，随着低产果园改造、先进技术的推厂及果园管理技术的提高，苹果产量的可开发潜力将大幅度增长。投入－产出效率问题一直是发展农业经济过程中需要思考的问题，投入－产出效率高就可以使农产品在激烈的市场竞争中获得优势，投入－产出效率高一方面产量一定时投入减少，可以节约生产资源；另一方面投入一定的时候产出高可以获得相对较高的利润，同时投入－产出效率的提高反映了资源配置效率高有利于对资源环境的保护和农业的长期可持续发展。2方案论证2.1研究思路在新疆苹果产业投入产出评价方法的选择上，越来越多的专家学者和企业界人士采用DEA法。应用DEA法进行新疆苹果产业投入产出评价，可以不需要预先估计参数，这在很大程度上避免了主观因素并简化了算法。但是DEA法需要以精准的数据为基础，并且在评价指标的选择上存在着较大的主观性和随意性。因此，本文采用DEA与AHP相结合的方法来进行新疆苹果产业投入产出评价。首先利用AHP法确定影响因素的权重，从而筛选出评价指标；然后，在这些指标的基础上运用DEA法进行相对效率评价。该方法综合了DEA法和AHP法各自的优点，同时弥补了两种方法的局限，并且对于苹果生产产业来说也易于实现。2.2AHP模型简介AHP是美国匹兹堡大学教授A.L.Saaty20世纪70年代提出的一种定性与定量分析相结合的系统分析方法，可以综合定性和定量分析、模拟人的决策思维过程，以解决多因素复杂系统，特别是难以定量描述的社会系统。该方法应用于新疆苹果产业投入产出评价，可以将复杂决策问题分层处理，并可在这个过程中得到各个决策原则，即评价指标的权重，从而筛选出对结果影响最大的几个因素[1]。运用AHP方法大体可以分为以下三个步骤：第一，建立层次结构模型。在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次，同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。第二，构造判断矩阵。判断矩阵的形式如下所示：判断矩阵中，n为评价指标的个数，第i行和第i列对应同一个评价指标，并且：。第三，计算权向量并做一致性检验。对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标、平均随机一致性指标和随机一致性指标做一致性检验。若检验通过，特征向量进行归一化后即为权向量，若不通过，需重新构造成对比较阵。一致性指标、平均随机一致性指标和随机一致性指标计算公式如下所示：一致性指标平均随机一致性指标RI由决策单元的数量n决定随机一致性指标2.3DEA模型简介DEA是由CharnesA和CooperWW等人于1978年创建的[2]，该方法使用数学规划模型评价具有多个输入多个输出的决策单元(DUM)间的相对有效性。DEA是在给定的一个时期，通过度量决策单元过去表现的多输入和多输出交叉选择阵，在帕累托最优的意义上把单元分为两组：有效的和非有效的。它是一种非参数方法，不要求关于生产函数的函数形式的假设。DEA方法对企业进行综合评价能够弥补财务指标评价和主成分分析的缺陷，得到的结果能够比较客观地反映企业的效率并能够为管理层提供决策参考。最常用的CCR模型可以用下面的线性规划模型来表示。假设对n个苹果生产产业进行绩效评价，、分别为企业i的投入、产出向量，其中、；v、u分别为投入和产出的权重，则计算企业i实施绩效的CCR模型可以表示为[3]：令，，，则可以把上述非线性规划问题转换为线性规划问题。当时，说明企业i的绩效达到了DEA有效；若，则称企业的绩效未达到DEA有效。但是，DEA模型虽然成功地将决策单元分为有效和无效两类，然而有效决策单元具有相同的有效值，可能会出现多个企业达到有效的情况，就无法进行进一步比较。同时，权重的主观选择也可能导致效率的高估，使得有效决策单元偏多。由于DEA方法存在着不能确定各个指标对效率的影响程度，不能达到提高决策单元相对有效性等缺陷，使得DEA方法在应用时受到了一定的限制[5]。所以仅仅用DEA法进行评价是不科学的。2.4DEA/AHP模型在研究AHP和DEA模型的基础上，综合这两个模型的各自特点，我们提出了DEA/AHP模型。该方法可以分为两步进行：第一步，利用AHP法计算各待选指标的权重，通过权重比较选择评价指标；第二步，以这些指标为基础，运用DEA进行相对效率评价。这种做法利用AHP反应评价者主观偏好的能力，弥补了DEA评价结果经常出现的现实可行性不足的缺陷；又通过由AHP得出DEA输入、输出指标的做法，提高了DEA方法的科学性[6]。3过程论述3.1用AHP构造输入输出系统将每个待评价的苹果生产产业作为一个决策单元(DMUj，j=1，⋯，n)，综合已有类似研究的做法，再结合新疆苹果产业投入产出评价的特点和实际需求，得出了如下输入输出指标方案：备选输入指标：总成本，总资产，固定资产，人员数量，主营业务成本。备选输出指标：净利润，利润总和，营业利润，营业收入。然后请专家对以上输入指标和输出指标进行打分，建立了输入指标和输出指标的判断矩阵，如下所示：表3-1备用输入指标的判断矩阵输入指标总成本总资产固定资产员工人数主营业务成本权重总成本11/31/21/31/50.066总资产31431/20.302固定资产21/4121/30.135员工人数31/31/211/20.127主营业务成本523210.369表3-2备用输出指标的判断矩阵输出指标净利润利润总和营业利润营业收入权重净利润11/41/31/50.071利润总和41320.438营业利润31/311/40.139主营营业收入51/2410.352最后，对这两个判断矩阵的一致性进行检验。我们通过计算C.R.值进行一致性检验。经计算，这两个判断矩阵的C.R值分别为0.04和0.08，都满足小于0.1的要求，因此可以得出判断矩阵有较好的一致性，求出的权重结果具有良好的可信度。由于DEA模型要求决策单元的数量要大于输入与输出指标数量之和，因此，我们决定选取两个输入指标和两个输出指标。通过对权重大小的比较，分别选取权重较大的两个指标作为最终的输入和输出指标。输入指标为：总资产，主营业务成本；输出指标为：利润总和，主营业务收入。3.2用DEA求解效率评价值通过调研，收集了8家产值在1000万元到5000万元之间的苹果生产产业的基本信息，用deap2.1软件进行计算，求得结果如下表所示：表3-3用deap2.1软件计算数据输出结果DMU(决策单元)Input（输入指标）Output（输出指标）Crste(整体效率)Vrste（纯技术效率）Scale（规模效率）总资产（万元）主营业务成本（万元）利润总和（万元）主营业务收入（万元）DMU11653.11531.3192.81724.10.9320.9710.960DMU22186.62013.4218.12231.50.9180.9380.979DMU32356.71964.628.81993.40.8400.8490.989DMU41568.41486.7308.91795.61.0001.0001.000DMU54361.84026.5189.94216.40.8671.0000.867DMU63486.53241.5288.13529.60.9021.0000.902DMU72513.72361.8384.32746.10.9631.0000.963DMU81865.41654.3207.21861.50.9320.9350.996从表3-3中可以看出，参与绩效评价的8家苹果生产产业中，整体效率达到DEA有效的公司仅有1家，纯技术效率达到DEA有效的公司有4家，规模效率达到DEA有效的公司也仅有1家。同时达到整体效率、纯技术效率、规模效率有效的公司仅有DMU4。其中，DMU5、DMU6、DMU7这3家公司虽然整体效率没有达到DEA有效，但其纯技术效率却达到了DEA有效。DMU4同时达到了整体效率、纯技术效率和规模效率有效，说明该企业的经营状况良好，不需要进行投资结构和规模上的调整，这一点我们也可以直观地从该企业的输入输出数据中看出。DMU1、DMU2、DMU3、DMU8这四家企业没有达到纯技术效率有效，说明可以通过提高企业的管理水平来提高其整体运营效率。DMU5、DMU6、DMU7这3家公司整体效率没有达到DEA有效，但其纯技术效率却达到了DEA有效，这表明在保持现有输出水平下，如果允许输入指标按同一比例缩小，则这三家企业的输入指标还有同比例缩小的空间，所以整体效率还存在着改进余地；如果不允许输入指标按同一比例缩小，那么这3家公司就无法压缩现有的投入，整体效率不存在改进空间，目前的整体效率已经是最优的。规模效率达到DEA有效的公司仅有DUM4，表明该公司的现有规模比较合理，不需要扩大或减少经营规模；而剩余的7家公司的规模效益均小于1，说明对于这7家公司而言，在现有基础上扩大经营规模可以获得更大的收益，因此，建议这7家公司扩大经营规模。DMU1、DMU2、DMU3、DMU8这4家公司没有达到纯技术效率有效，但可以通过调整输入、输出数据来达到纯技术效率有效。因此我们利用deap2.1软件，用投影方法计算出这4家公司为达到纯技术效率有效状态而需要调整到的目标值，为这4家公司的经营管理提供具体、明确的建议。没有达到DEA质量有效的4家公司建议的目标输入和输出值如表3-4所示。表3-4没有达到DEA纯技术效率有效的4家公司的改进值DMU（决策单元）Input（输入指标）Output（输出指标）总资产（万元）主营业务成本（万元）利润总和（万元）主营业务收入（万元）DMU11568.4001486.700308.9001795.600DMU22001.9151888.022343.4782231.500DMU31765.1181668.809324.5911993.400DMU81633.9391547.372314.1281861.5004结果分析苹果生产产业在我国国民经济中占据着重要的地位，为我国的经济发展做出了巨大的贡献，新疆苹果产业评估对于苹果生产产业来说具有重要的现实意义和价值。本文首先分析了国内外关于新疆苹果产业评估的研究现状和最新成果，并结合苹果生产产业的特殊情况和实际需求，提出了基于DEA与AHP方法的新疆苹果产业投入产出评价模型。该模型首先利用AHP法反应评价者主观偏好的能力，通过判断矩阵的分析，筛选出绩效评估的输入、输出指标，提高了DEA法在选择输入、输出指标时的科学性。然后，利用DEA模型求解效率评价值，并用deap2.1软件实现。通过实证分析，可以得出该方法具有较好的科学性、适用性和可行性，能够为广大苹果生产产业提供一套科学、高效的评估方法。5结论或总结本文在输入指标和输出指标的选择上虽然采用了AHP法构建判断矩阵进行分析，具有一定的科学性，但是备选指标还是在参考大量已有研究的基础上得到的，仍存在着较大的主观因素，如何使备选指标变得更加科学合理，是进一步研究需要考虑的问题。同时，DEA/AHP模型依赖于大量的基础数据，如果基础数据出现错误或者选择不当，那么得出的结论显然也是不合理的，因此，在具体应用的过程中，一定要注意原始数据收集的准确性和合理性。参考文献：张慧,周霞,周玉玺.山东省苹果种植产业投入产出效率的实证研究--基于DEA-Malmquist指数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