DEA法C2R与C2GS2模型：精准测算农机化贡献率的新算法

本文主要探讨了如何利用数据 envelopment analysis (DEA) 法中的C2R和C2GS2两个模型来精确测定农机化贡献率的问题。农机化贡献率是一个关键指标，它衡量了农业机械化对农业生产效率提升和经济效益增长的直接影响。现有的DEA算法在计算过程中往往忽视了技术进步的影响，导致贡献率的估计可能存在偏差，即可能高估了农机化的作用。 DEA法是一种广泛应用于经济学和运营管理领域的绩效评估工具，通过比较不同单位或系统的相对效率来评估其在特定条件下的表现。C2R模型强调的是相对效率，而C2GS2模型则更进一步，考虑了规模经济和规模不经济的影响，使得测算结果更为全面和准确。 作者宗晓杰提出的方法旨在解决现有DEA算法在测算农机化贡献率时的局限性，通过综合运用这两种模型，能够更好地反映技术进步对农机化效果的实际影响，从而得到更接近实际情况的贡献率。这对于理解和评估农业机械化的发展策略，以及政策制定者制定相关政策提供科学依据，有助于推动农业现代化进程，提高农业生产效率。 这项研究不仅对农业工程学领域有理论价值，也为实践中的农机化决策提供了实用工具。通过严谨的数据分析和模型构建，论文提供了一种量化农机化效益的新途径，对于提升农业机械化管理水平，促进农业可持续发展具有重要意义。 本文的研究成果对于改进农机化贡献率的测算方法，确保政策制定和实施的准确性，以及推动农业科技进步具有重要的现实意义。同时，它也展示了DEA法在农业经济评价中的潜力和应用前景。