淡水漁業(yè)養(yǎng)殖農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效率及適度規(guī)模
——基于DEA-Tobit分析

王 軍，陳軍民

(1.河南省輝縣市冀屯鎮(zhèn)人民政府，河南新鄉(xiāng) 453634；2.河南科技學(xué)院，河南新鄉(xiāng)450003)

自2008年中共十七屆三中全會(huì)提出發(fā)展家庭農(nóng)場(chǎng)以來，國(guó)內(nèi)部分學(xué)者已開始對(duì)各類家庭農(nóng)場(chǎng)的效率問題進(jìn)行研究。如劉維佳等[1]采用DEA分析法對(duì)遼寧省72戶典型機(jī)械化家庭農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效率，發(fā)現(xiàn)耕地面積在133.33 hm2的家庭農(nóng)場(chǎng)規(guī)模效益最好。楊承霖[2]采用隨機(jī)前沿分析法對(duì)奶牛養(yǎng)殖農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行了測(cè)度，發(fā)現(xiàn)小型農(nóng)場(chǎng)相比中型和大型農(nóng)場(chǎng)效率偏低。王樹進(jìn)等[3]采用土地產(chǎn)出率、勞動(dòng)生產(chǎn)率、資源耗用系數(shù)等指標(biāo)評(píng)價(jià)了蔬菜家庭農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效率。曹文杰[4]、時(shí)悅等[5]運(yùn)用DEA和Tobit分析方法分別對(duì)種植和山羊家庭農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效率及其影響因素進(jìn)行了測(cè)算與分析。何勁等[6]從經(jīng)濟(jì)效率和社會(huì)效率個(gè)方面構(gòu)建農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率、土地生產(chǎn)率、農(nóng)產(chǎn)品成本收益率、農(nóng)產(chǎn)品商品率、家庭人均收入水平和農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率等6個(gè)明細(xì)指標(biāo)以測(cè)度家庭農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效率?？v覽相關(guān)文獻(xiàn)，目前對(duì)漁業(yè)家庭農(nóng)場(chǎng)進(jìn)行效率測(cè)度與分析的研究比較少。而淡水漁業(yè)養(yǎng)殖是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的重要組成部分，探討漁業(yè)家庭農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效率，弄清哪些因素會(huì)導(dǎo)致其經(jīng)營(yíng)效率低下，對(duì)促進(jìn)漁業(yè)家庭農(nóng)場(chǎng)的生存與發(fā)展具有重要意義。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1數(shù)據(jù)來源與說明數(shù)據(jù)來源于2015年7—8月對(duì)河南省114個(gè)漁業(yè)養(yǎng)殖農(nóng)場(chǎng)的實(shí)地調(diào)查。調(diào)查對(duì)象是符合農(nóng)業(yè)部對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)特征界定的淡水漁業(yè)養(yǎng)殖農(nóng)戶。首先抽取120名家庭所在地有漁業(yè)養(yǎng)殖的農(nóng)村大學(xué)生，再由他們深入到當(dāng)?shù)馗鱾€(gè)漁業(yè)養(yǎng)殖農(nóng)場(chǎng)進(jìn)行問卷調(diào)查；樣本主要分布在河南省信陽(yáng)市(31戶)、南陽(yáng)市(23戶)、新鄉(xiāng)市(25戶)、洛陽(yáng)市(20戶)和開封市(15戶)，發(fā)放問卷120份，收回有效問卷114份。114名被調(diào)查漁場(chǎng)(戶)為農(nóng)場(chǎng)的主要負(fù)責(zé)人，其中，男性占86.8%，年齡在30～60歲的占89.5%，初中及以上文化程度占92.1%，家庭人口3人以上占76.4%。從事專業(yè)養(yǎng)魚年限在4年以上的占94.7%，養(yǎng)殖規(guī)模全都在0.67 hm2及以上，2.67 hm2及以上的僅占7.9%。被調(diào)查漁業(yè)家庭(戶)的基本情況見表1。

表1 被調(diào)查漁業(yè)農(nóng)場(chǎng)(戶)的基本情況

1.2研究方法

1.2.1數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是一種基于多投入、多產(chǎn)出對(duì)多個(gè)決策單元的效率進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法。DEA分析以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)，以凸分析和線性規(guī)劃為工具，應(yīng)用相應(yīng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來計(jì)算比較決策單元之間的相對(duì)效率，是一種非參數(shù)的估計(jì)方法[7]。該方法是由運(yùn)籌學(xué)家 Charnes等最先提出，設(shè)定了基于規(guī)模報(bào)酬不變CCR模型。隨后Banker等放松了規(guī)模報(bào)酬不變的假定，提出了規(guī)模報(bào)酬可變的 BCC模型，使得技術(shù)效率的計(jì)算不受規(guī)模效率的影響，能夠測(cè)算出決策單元的純技術(shù)效率與規(guī)模效率，便于分析問題。根據(jù)漁業(yè)農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)的性質(zhì)，該研究建立規(guī)模報(bào)酬可變投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)BCC模型，該效率模型的方法已在大量的文獻(xiàn)中闡釋，具體原理及模型形式本文不再贅述。

1.2.2截?cái)嗷貧w分析法(Tobit)。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法只解決了同類決策單元的相對(duì)效率的評(píng)價(jià)，并且主要考慮的是可控因素對(duì)決策單元效率的影響，而忽視了不可控因素對(duì)效率的重要作用，因此，還需要進(jìn)一步分析哪些因素影響決策單元的效率[5]。由于 DEA 分析的結(jié)果一般都分布于(0，1]的區(qū)間內(nèi)，如果直接采用普通回歸方法進(jìn)行估計(jì)，就會(huì)產(chǎn)生有偏和不一致的估計(jì)結(jié)果，而 Tobit模型則能很好地解決這一問題。Tobit模型包括審查回歸模型和截?cái)嗷貧w模型，審查回歸模型一般適用于樣本觀察值左截取，截?cái)嗷貧w模型常用于樣本觀察值的區(qū)間截取情況。顯然，截?cái)嗷貧w模型更適合該研究的需要。

2 結(jié)果與分析

2.1投入產(chǎn)出效率模型

2.1.1投入產(chǎn)出指標(biāo)選取與描述。根據(jù)漁業(yè)養(yǎng)殖的特點(diǎn)和相關(guān)研究成果，該研究建立的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系是：投入指標(biāo)包括設(shè)備購(gòu)置投入(增氧機(jī)及折舊費(fèi))、勞動(dòng)力(主要指雇工支出)及各種中間投入(包括魚苗、飼料、電費(fèi)、藥費(fèi))，產(chǎn)出指標(biāo)為總收益。各指標(biāo)值的統(tǒng)計(jì)描述見表2。

表2 漁場(chǎng)投入產(chǎn)出指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì) Table 2 Descriptive statistics of fisheries input-output indicators 萬元

2.1.2效率評(píng)價(jià)。利用Deap 2.1 軟件建立投入導(dǎo)向規(guī)模報(bào)酬可變的效率模型，分別測(cè)度114戶家庭漁場(chǎng)的總效率、規(guī)模效率與純技術(shù)效率。由于樣本數(shù)據(jù)較多，限于篇幅，該研究?jī)H列出按照經(jīng)營(yíng)規(guī)模與效率分組的頻數(shù)分布(表3)。

表3 家庭農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)效率值分布

注：TE、PTE和SE 分別代表總效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，TE=PTE×SE；drs代表規(guī)模收益遞減

Note：TE，PTE and SE represent total efficiency，pure technical efficiency and scale efficiency respectively，TE = PTE × SE；drs represents decreasing scale returns

由表3可知：①總體上，114個(gè)家庭農(nóng)場(chǎng)平均總技術(shù)效率值為82.1%，存在27.9%的效率損失。其中16個(gè)漁場(chǎng)具有總效率，75個(gè)具有純技術(shù)效率，17個(gè)具有規(guī)模效率，94個(gè)呈規(guī)模收益遞增，3個(gè)呈規(guī)模收益遞減。②從分組來看，1.33 hm2以下的52個(gè)家庭農(nóng)場(chǎng)中總效率值低于0.8的占到53.8%，在這一規(guī)模所有單位都具有純技術(shù)效率，總效率低主要是由于規(guī)模效率太低引起，說明這些農(nóng)場(chǎng)通過擴(kuò)大規(guī)模提高效率值的空間很大；1.33～<2.00 hm2內(nèi)的總效率值分布相對(duì)比較分散，但多數(shù)單位仍可通過擴(kuò)大規(guī)模改進(jìn)總效率；2.00～2.67 hm2的總效率值分布集中且偏低，仍是規(guī)模效率低引起；當(dāng)規(guī)模擴(kuò)大到2.67 hm2以上時(shí)，個(gè)別決策單元出現(xiàn)規(guī)模收益遞減現(xiàn)象。③多數(shù)漁業(yè)農(nóng)場(chǎng)不具有 DEA 有效性，且處于規(guī)模收益遞增階段。從表3可以看出，盡管2.00 hm2以下的小型農(nóng)場(chǎng)效率損失較多且所占的比例較大，但也有14個(gè)農(nóng)場(chǎng)具有總效率性。這說明并不是養(yǎng)殖規(guī)模越大越好，最好的規(guī)模應(yīng)當(dāng)是與家庭成員資源稟賦相匹配。當(dāng)養(yǎng)殖規(guī)模超過家庭成員的稟賦能力時(shí)，雇工及監(jiān)管費(fèi)用的增加反而使農(nóng)場(chǎng)的邊際收益遞減。

2.2家庭農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)效率的影響因素分析

2.2.1Tobit理論模型。Tobit模型也稱為樣本選擇模型、受限因變量模型。這種模型的特點(diǎn)在于模型包含2個(gè)部分，一種是表示約束條件的選擇方程模型；一種是滿足約束條件下的某連續(xù)變量方程模型[8]。DEA模型得出的效率值限定于(0，1]，是典型的因變量受限模型。Tobit回歸模型是經(jīng)濟(jì)學(xué)家Tobin 在研究耐用消費(fèi)品需求時(shí)提出的一個(gè)線性概率模型，根據(jù)其一般形式設(shè)定該研究的回歸模型為：

2.2.2變量選取及說明。根據(jù)DEA模型的計(jì)算結(jié)果，將效率模型中漁業(yè)養(yǎng)殖農(nóng)場(chǎng)的總效率值作為因變量，結(jié)合國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果和漁業(yè)養(yǎng)殖農(nóng)場(chǎng)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)特征，選取3類7個(gè)指標(biāo)對(duì)其經(jīng)營(yíng)效率的影響進(jìn)行分析。

(1)農(nóng)場(chǎng)主的素質(zhì)。農(nóng)場(chǎng)主自身所擁有的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)及技能是其生產(chǎn)能力的直接反映。該研究選擇家庭農(nóng)場(chǎng)主要決策者的年齡、文化程度(受教育年限)和養(yǎng)殖經(jīng)驗(yàn)(從事漁業(yè)養(yǎng)殖的年限)3個(gè)指標(biāo)來測(cè)度。

(2)經(jīng)營(yíng)規(guī)模。經(jīng)營(yíng)規(guī)模較大的農(nóng)場(chǎng)更有可能使用專用機(jī)械設(shè)備，積極改進(jìn)養(yǎng)殖技術(shù)。該研究用家庭所擁有的養(yǎng)殖魚面面積衡量，養(yǎng)殖水面越大意味著經(jīng)營(yíng)規(guī)模越大。

(3)經(jīng)營(yíng)方式。靈活有效地經(jīng)營(yíng)方式可以極大提高漁場(chǎng)的生產(chǎn)能力，化解市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，提高效益。該研究選用集約化水平、產(chǎn)業(yè)化水平和專業(yè)化水平3個(gè)指標(biāo)測(cè)度。①集約化水平。集約化經(jīng)營(yíng)是指在其他條件不變的情況下，在單位面積的土地上盡可能投入更多的生產(chǎn)要素以提高單產(chǎn)。用單位面積投入魚苗的數(shù)量來表示。②產(chǎn)業(yè)化水平。家庭農(nóng)場(chǎng)依托中介組織或按事先約好的訂單銷售，可以有效地規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，節(jié)省獨(dú)自尋找市場(chǎng)的交易費(fèi)用，有助于改善家庭農(nóng)場(chǎng)技術(shù)效率。通過調(diào)查可知，這些農(nóng)場(chǎng)全部加入了專業(yè)合作社，但是參與程度不同。一般而言，作為農(nóng)民自己的組織，參與合作社的事項(xiàng)越多能得到的好處越多，就越有助于農(nóng)場(chǎng)運(yùn)行效率的提高。③職業(yè)化水平。職業(yè)化有助于提高勞動(dòng)者的熟練水平，改進(jìn)養(yǎng)殖技術(shù)，可以大大提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。該研究用專業(yè)從事養(yǎng)殖的家庭勞動(dòng)力占家庭人口的總數(shù)來衡量，家庭人口中專業(yè)從事養(yǎng)殖的人越多對(duì)漁場(chǎng)的生產(chǎn)率影響越大。

表4指標(biāo)數(shù)據(jù)的量化方法和影響假定

Table4Quantificationmethodsandimpactassumptionsforindicatordata

代碼Code影響因素Influencingfactor指標(biāo)量化Indicatorquantification影響方向DirectionofaffectionX1年齡>60歲=5,51～60歲=4,41～50歲=3,31～40歲=2,<30歲=1-X2受教育年限>12年=5,10～12年=4,7～9年=3,0-6年=2,0年=1+X3養(yǎng)殖經(jīng)驗(yàn)≥10年=6,8～9年=5,6～7年=4,4～5年=3,2～3年=2,2年以下=1+X4經(jīng)營(yíng)規(guī)模≥3.33hm2=5,2.67～<3.33hm2=4,2～<2.67hm2=3,1.67～<2.00hm2=2,0.67～<1.67hm2=1+X5產(chǎn)業(yè)化水平由合作社銷售產(chǎn)品:全部=4,大部分=3,一半=2,少部分=1,幾乎沒有=0+X6集約化水平魚苗數(shù)量/面積+X7職業(yè)化水平養(yǎng)殖人數(shù)/家庭人口數(shù)+

2.2.3實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析。利用Eviews 8.0軟件構(gòu)建截?cái)郥obit回歸模型，采用后向回歸法，首先將所有解釋變量引入模型，得到模型Ⅰ。其中年齡(X1)、經(jīng)營(yíng)規(guī)模(X4)、集約化水平(X6)等變量對(duì)農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效率影響不夠顯著；然后，依據(jù)各個(gè)變量的顯著水平，逐步剔除不顯著的變量，再進(jìn)行擬合，得到模型Ⅱ。各變量的系數(shù)及統(tǒng)計(jì)量見表5。

2個(gè)模型的判定系數(shù)分別為0.600和0.621，模型整體通過檢驗(yàn)，結(jié)果可信。模型結(jié)果表明：

(1)養(yǎng)殖經(jīng)驗(yàn)對(duì)樣本漁場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效率影響顯著，系數(shù)為正。經(jīng)驗(yàn)是勞動(dòng)者長(zhǎng)期養(yǎng)殖實(shí)踐中形成的默會(huì)知識(shí)，對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理具有重要的促進(jìn)作用，這些知識(shí)他人很難模仿。在其他條件不變的情況下，養(yǎng)殖經(jīng)驗(yàn)越豐富的農(nóng)民，農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效率值越高。

(2)農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)的產(chǎn)業(yè)化水平對(duì)樣本漁場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效率有顯著的正效應(yīng)。說明農(nóng)戶參與合作的程度越高，越有利于農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)效率的提高；家庭中專業(yè)從事養(yǎng)殖的人數(shù)愈多對(duì)于效率的提高也有較為積極的效應(yīng)。

(3)從模型Ⅰ的回歸結(jié)果可以看出，年齡對(duì)效率的影響并不顯著，這一方面可能是由于樣本數(shù)據(jù)較少引起的，另一方面是由于家庭農(nóng)場(chǎng)不用擔(dān)心銷售(已加入合作社)、社會(huì)化服務(wù)水平不斷提升，無論是年老還是年輕的農(nóng)民都能勝任養(yǎng)殖需求導(dǎo)致的；養(yǎng)殖面積對(duì)農(nóng)場(chǎng)效率的影響也不顯著，這也反映規(guī)模并不是決定效率的決定因素，大規(guī)模農(nóng)場(chǎng)往往由于管理成本的上升而產(chǎn)生效率損失。因此，無論是大規(guī)模還是小規(guī)模，只有規(guī)模契合了農(nóng)場(chǎng)家庭稟賦能力才會(huì)是有效的；集約化水平指標(biāo)盡管影響不顯著，但是呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)，這也說明漁業(yè)養(yǎng)殖必須保有合適密度，過多投入反而會(huì)導(dǎo)致效率的下降。

表5 Tobit模型回歸結(jié)果

注：* 、**、***分別代表在0.1、0.05、0.01的置信水平上顯著

Note：*，**，*** represent significant at 0.1，0.05，0.01 confidence levels，respectively

3 結(jié)論與建議

該研究通過DEA-Tobit兩階段的實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)養(yǎng)殖經(jīng)驗(yàn)、文化水平、產(chǎn)業(yè)化水平及專業(yè)化水平對(duì)提高對(duì)家庭農(nóng)場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)效率有顯著的積極影響；家庭農(nóng)場(chǎng)不是越大越有效率，最有效率的規(guī)模取決于家庭農(nóng)場(chǎng)的稟賦特征；在其他條件既定的情況下，集約化投入必須有一個(gè)合理的界限，當(dāng)追加每單位投入帶來的收益低于增加的成本時(shí)，要素投入的增加反而會(huì)使效率下降。結(jié)合上述結(jié)論，提出如下建議：

(1)通過聯(lián)合與合作，提高產(chǎn)品的協(xié)同專用性。通過“縱向一體化”或“橫向一體化”，建立與各利益相關(guān)主體(包括農(nóng)業(yè)企業(yè)、普通農(nóng)戶、合作社、債權(quán)人等)緊密的場(chǎng)域關(guān)系，以最大化產(chǎn)品的協(xié)同專用性，即實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)值由具有功能互補(bǔ)的組織相互配合生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)。可行的途徑：一是發(fā)展農(nóng)場(chǎng)聯(lián)合社。在家庭農(nóng)場(chǎng)的基礎(chǔ)上發(fā)展農(nóng)民合作社，以充分發(fā)揮合作社的“規(guī)模經(jīng)濟(jì)”與“聚集效應(yīng)”，同時(shí)也更能促進(jìn)專業(yè)合作經(jīng)濟(jì)組織的健康發(fā)展。二是尋求農(nóng)場(chǎng)聯(lián)公司。開展“訂單生產(chǎn)”，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的靈活性與農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)在資金、技術(shù)、管理上的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來，既發(fā)揮了家庭農(nóng)場(chǎng)的規(guī)模優(yōu)勢(shì)，又實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的產(chǎn)業(yè)化效益。三是可發(fā)展農(nóng)場(chǎng)聯(lián)社聯(lián)公司。充分利用專業(yè)合作社的集聚效應(yīng)，以及農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)三者的有機(jī)結(jié)合，形成“家庭農(nóng)場(chǎng)+專業(yè)合作社+農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)”模式。在這種框架下，合作社成為農(nóng)民組織化的核心形式，更加有利于農(nóng)戶從合作社和所屬家庭農(nóng)場(chǎng)中獲得更多的利益。四是積極發(fā)展農(nóng)場(chǎng)聯(lián)各類市場(chǎng)。以專業(yè)市場(chǎng)、超級(jí)市場(chǎng)、居民社區(qū)、大型食堂為依托，形成商品流通中心、物流配送中心，實(shí)現(xiàn)農(nóng)超、農(nóng)企(農(nóng)場(chǎng)與企業(yè)食堂)、農(nóng)校(農(nóng)場(chǎng)與學(xué)校食堂)、農(nóng)社(農(nóng)場(chǎng)與各類居民小區(qū))的直接對(duì)接，以節(jié)省交易成本，提高運(yùn)營(yíng)效率和經(jīng)濟(jì)效益。

(2)培訓(xùn)高素質(zhì)的職業(yè)農(nóng)民，提高農(nóng)業(yè)從業(yè)者的技能。首先應(yīng)培育新型職業(yè)農(nóng)民。職業(yè)農(nóng)民除具備農(nóng)民的特征外，還應(yīng)具有匹配較大經(jīng)營(yíng)規(guī)模的企業(yè)家能力。其次應(yīng)注重培育農(nóng)場(chǎng)的接班人，重視農(nóng)業(yè)教育，提高青年人的務(wù)農(nóng)熱情，增強(qiáng)家庭農(nóng)場(chǎng)發(fā)展后勁。

(3)合理確定家庭農(nóng)場(chǎng)的規(guī)模。沒有規(guī)模就沒有效率，但規(guī)模超過家庭人口的稟賦，效率可能反而下降。從調(diào)查樣本觀察到，養(yǎng)殖規(guī)模在0.67～<1.33 hm2時(shí)有效率的單位最多。各級(jí)政府應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)水平、人力資源及土地資源等狀況，因地制宜、因時(shí)制宜與因類制宜地確定家庭農(nóng)場(chǎng)的規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)。

[1] 劉維佳，邱立春.基于DEA模型的家庭農(nóng)場(chǎng)規(guī)模經(jīng)營(yíng)評(píng)價(jià)與分析[J].農(nóng)機(jī)化研究，2009(12)：49-51.

[2] 楊承霖.中國(guó)農(nóng)場(chǎng)效率的實(shí)證研究：以內(nèi)蒙古呼和浩特市土默特左旗牧區(qū)為例[J].世界農(nóng)業(yè)，2013(8)：122-126.

[3] 王樹進(jìn)，李保凱，劉瑩.蔬菜家庭農(nóng)場(chǎng)的模型設(shè)計(jì)與評(píng)價(jià)[J].長(zhǎng)江蔬菜，2013(23)：1-3.

[4] 曹文杰.基于DEA-Tobit模型的山東省家庭農(nóng)場(chǎng)經(jīng)營(yíng)效率及影響因素分析[J].山東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，46(12)：133-137.

[5] 時(shí)悅，王紅.基于DEA-TOBIT模型的家庭農(nóng)場(chǎng)技術(shù)效率研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技，2014，25(9)：24-26.

[6] 何勁，熊學(xué)萍.家庭農(nóng)場(chǎng)績(jī)效評(píng)價(jià)：制度安排抑或環(huán)境相容[J].改革，2014(8)：100-107.

[7] 紀(jì)建悅，孔膠膠.基于DEA-Tobit兩階段模型的我國(guó)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)效率研究[J].中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2013(2)：59-62.

[8] 周華林，李雪松.Tobit模型估計(jì)方法與應(yīng)用[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2012(5)：105-119.