Technical Efficiency of China’s Agriculture and Output Elasticity of Factors Based on Water Resources Utilization
Notice bibliographique
Résumé
A stochastic frontier approach (SFA) model of translog production function was constructed to analyze the growth effect of agricultural production factors on grain production in China. Under the condition of unchanged cultivated land, the agricultural labor, capital, and water were regarded as input elements of the agricultural production function. The maximum likelihood estimation (MLE) method was used to analyze the technical efficiency, output elasticity, substitution elasticity, and relative variability of grain production in China from 2004 to 2018. The results showed that: (1) For the technical efficiency and output elasticity of the input factors of grain production, there were significant differences in different provinces. For example, the water resource was insufficient in Beijing and Shanghai, but the output elasticity of water was high. Heilongjiang was rich in water and had high technical efficiency. For Xinjiang, water was sufficient, but its output elasticity was deficient and the technical efficiency didn’t increase. (2) The overall technical efficiency level was relatively low and was still declining year by year; the output elasticity of water was much greater than that of capital. There was still great potential for grain growth. (3) Optimizing resource allocation and controlling the appropriate ratio of input factors to develop grain production could achieve the maximum benefits. Finally, according to the empirical results, this paper put forward some practical policy suggestions for optimizing the allocation of input factors, especially water and capital, which can ultimately improve agricultural productivity by improving technical efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».