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考慮產(chǎn)出滯后性的農(nóng)業(yè)科技投入效率測(cè)度研究

考慮產(chǎn)出滯后性的農(nóng)業(yè)科技投入效率測(cè)度研究

定 價(jià):¥58.00

作 者: 董奮義,齊冰 著
出版社: 中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787109277472 出版時(shí)間: 2021-01-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 212 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  農(nóng)業(yè)科技投入是國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理和科研管理領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問(wèn)題。隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的加快和創(chuàng)建創(chuàng)新型國(guó)家戰(zhàn)略的實(shí)施,越來(lái)越多的學(xué)者把精力投放到對(duì)農(nóng)業(yè)科技投入的研究。該書對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)科技投入效率進(jìn)行研究?!犊紤]產(chǎn)出滯后性的農(nóng)業(yè)科技投入效率測(cè)度研究》在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建了測(cè)算農(nóng)業(yè)科技效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系,運(yùn)用復(fù)相關(guān)系數(shù)法測(cè)算了農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出的滯后期,在基于滯后期的基礎(chǔ)上對(duì)各省區(qū)市農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出的實(shí)際值進(jìn)行測(cè)算,進(jìn)而構(gòu)建含有滯后因素的DEA模型。然后分別基于農(nóng)業(yè)科技投入的直接產(chǎn)出指標(biāo)和間接推動(dòng)產(chǎn)出指標(biāo)維度、基于產(chǎn)出總量指標(biāo)維度的兩個(gè)維度形成的三個(gè)視角,依次構(gòu)建農(nóng)業(yè)科技投入DEA效率評(píng)價(jià)模型并進(jìn)行測(cè)度。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《考慮產(chǎn)出滯后性的農(nóng)業(yè)科技投入效率測(cè)度研究》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

前言
1 緒論
1.1 問(wèn)題的提出
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新之處
2 農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出滯后期測(cè)算方法比較
2.1 產(chǎn)出滯后性
2.2 復(fù)相關(guān)系數(shù)法的滯后期確定分析
2.3 灰色關(guān)聯(lián)分析法的滯后期確定分析
2.4 本章小結(jié)
3 產(chǎn)出滯后期的測(cè)算
3.1 DEA方法介紹
3.2 農(nóng)業(yè)科技投入效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來(lái)源
3.3 中國(guó)地理區(qū)域劃分及代表省市選擇
3.4 省級(jí)農(nóng)業(yè)科技直接產(chǎn)出滯后期測(cè)算
3.5 代表省市農(nóng)業(yè)科技間接產(chǎn)出滯后期測(cè)算
3.6 本章小結(jié)
4 農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出實(shí)際值測(cè)算
4.1 農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出實(shí)際值測(cè)算方法
4.2 各省區(qū)市滯后影響系數(shù)測(cè)算
4.3 農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出實(shí)際值測(cè)算
4.4 含有滯后因素的DEA模型
4.5 本章小結(jié)
5 省級(jí)農(nóng)業(yè)科技投入效率DEA評(píng)價(jià)
5.1 2007年省級(jí)農(nóng)業(yè)科技投入DEA效率評(píng)價(jià)
5.2 2010年省級(jí)農(nóng)業(yè)科技投入DEA效率評(píng)價(jià)
5.3 2013年省級(jí)農(nóng)業(yè)科技投入DEA效率評(píng)價(jià)
5.4 農(nóng)業(yè)科技投入效率比較靜態(tài)分析
5.5 本章小結(jié)
6 農(nóng)業(yè)科技投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)及DEA效率評(píng)價(jià)
6.1 預(yù)測(cè)模型介紹
6.2 農(nóng)業(yè)科技投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
6.3 基于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的2017年農(nóng)業(yè)科技投入DEA效率評(píng)價(jià)
6.4 基于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的2020年農(nóng)業(yè)科技投入DEA效率評(píng)價(jià)
6.5 基于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的2023年農(nóng)業(yè)科技投入DEA效率評(píng)價(jià)
6.6 本章小結(jié)
7 農(nóng)業(yè)科技投入效率縱向比較分析
7.1 直接產(chǎn)出視角下農(nóng)業(yè)科技投入效率縱向比較分析
7.2 間接產(chǎn)出視角下農(nóng)業(yè)科技投入效率縱向比較分析
7.3 總量指標(biāo)視角下農(nóng)業(yè)科技投入效率縱向比較分析
7.4 本章小結(jié)
8 結(jié)論及展望
8.1 結(jié)論
8.2 發(fā)展思路
8.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 各省區(qū)市2000-2016年農(nóng)業(yè)科技投入產(chǎn)出原始數(shù)據(jù)
附錄2 各省區(qū)市2000-2015年農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出滯后影響系數(shù)
附錄3 各省區(qū)市2000-2015年農(nóng)業(yè)科技產(chǎn)出實(shí)際值
附錄4 各省區(qū)市灰色預(yù)測(cè)模型及預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)
后記

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