本文是一篇经济管理论文，本文主要研究的是互联网使用对粮食生产技术效率与配置效率的影响，并探究了人力资本和土地经营规模对互联网使用与粮食生产技术效率、配置效率之间关系的调节作用，遵循“研究背景-文献综述-理论分析-假说提出-实证检验”的逻辑对该研究主题进行系统分析。
第1章 绪论
1.1研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
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自古以来，粮食作为满足人们最基本生存需要的战略性资源其重要程度不言而喻，稳定粮食生产、保障粮食安全也一直是国家推动农业生产发展的重中之重。根据国家统计局公布的资料显示，自2003年起我国粮食产量实现了12连增，2021年全国粮食总产量13657亿斤。得益于改革开放、技术进步以及对粮食生产要素投入的增加，我国的粮食产量逐年递增，人们最基本的温饱问题早已得到解决（魏霄云、史清华，2020）。然而在我国粮食产量稳定增长的同时，粮食进口量、库存量也在持续增加。那么为什么会出现这种粮食高产量、高进口、高库存的“三高”局面呢？一方面，随着物质生活水平的提高，人们对粮食的需求从满足基本温饱转向了高品质，人们也更倾向于购买进口高品质稻米。另一方面，由于国内粮食生产规模和机械化程度低于国外发达国家，粮食生产成本逐渐增加，使得国内粮价持续高于国际粮价（陈锡文，2015）。由此可见，人们粮食消费观念转变所产生的替代效应以及国内外粮食价差对国内粮食市场造成的不利冲击使得我国粮食生产出现高进口、高库存的状况，从而导致“三量齐增”的尴尬局面。结合我国粮食生产“三量齐增”的背景及原因，要稳定我国粮食生产、保障粮食安全首先要降低国内粮食生产成本，推动粮食高质量发展。从长期来看，技术进步能够最有效地促进粮食生产效率提高，推动粮食高质量发展，但是在短期内技术进步的空间是有限的，要推进粮食高质量发展需要依靠技术效率的提高。除技术效率外，粮食生产配置效率也会对粮食生产效率产生重要影响，有研究表明我国目前粮食生产配置效率较低，导致生产技术与要素投入不匹配，使得全要素生产率脱离有效状态（罗慧等，2021）。因此，粮食生产要素配置效率的高低对于目前提高粮食生产效率，促进粮食高质量发展也存在重要影响。综上所述，要在短期内达到推动粮食高质量发展、保障粮食安全的目标需要提高我国粮食生产技术效率与配置效率。
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1.2文献综述
1.2.1粮食生产技术效率相关研究
关于技术效率的相关概念最早是由经济学家Farrell于1956年提出，认为技术效率是当要素市场价格处于一定的条件下，在其他生产要素投入保持不变时，生产者为了实现一定的产出目标所花费的最小可能性投入成本与实际投入成本的比值。目前，国内外有关粮食生产技术效率的研究主要集中于技术效率测算以及技术效率影响因素研究。
在粮食生产效率的测算方面，目前学术界关于粮食生产技术效率的测度方法主要分为参数方法和非参数方法。在效率测算研究领域中，随机前沿分析方法(SFA)是参数分析方法的典型代表，也是国内外众多学者普遍采用的参数分析方法。Amaza（2002）基于随机前沿生产函数对尼利日亚地区粮食生产效率进行研究，结果表明该地区粮食生产技术效率处于较低水平。部分学者采用随机前沿分析方法（SFA）考察了我国小麦生产技术效率，并从时间和空间上进一步分析技术效率的差异，认为小麦生产技术效率在空间上存在地区差异（苗珊珊，2014），但大部分地区小麦生产技术效率在时间变化上趋于平稳，少部分地区小麦生产技术效率在时间变化上波动较大（孙昊，2014）。此外，还有学者采用数据包络分析方法（DEA）对技术效率进行了测算，数据包括分析方法（DEA）是非参数方法的典型代表。张冬平（2005）采用数据包络分析法（DEA）对1990-2002年小麦生产技术效率进行测算，结果表明在1990-1997年之间技术效率变化波动幅度较大，但 1997-2002年之间技术效率的变化波动幅度逐渐减小且出现明显的下降趋势。Goksel（2010）采用数据包络分析方法（DEA）对土耳其1994-2003年的农业生效率进行测度，结果表明土耳其在该时期内农业技术效率呈下降趋势，且技术效率存在地区差异。郝晓燕（2016）采用DEA方法对不同主产区小麦生产技术效率进行了测算和对比分析，结果表明不同小麦主产区的技术效率存在显著差异，并且造成这种地区差异的影响因素的作用机制也因地区的不同而存在显著差异。
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第2章 互联网使用对粮食生产技术效率与配置效率影响的理论分析
2.1 概念界定
2.1.1互联网使用
互联网使用作为互联网应用的一部分，主要包括利用互联网进行数据的获取（对所获取的信息进行一定的加工分析）、数据存储等。根据前人的相关研究，本文将“互联网使用”定义为“是否使用手机或电脑（包含平板电脑）进行上网”①，根据CLDS2016家庭问卷中所涉及到的互联网使用问题的答案来对农户是否使用互联网进行定义，若农户回答使用手机或电脑中的任意一种上网，则定义其为使用互联网，否则将定义为不使用互联网。
2.1.2农村劳动力老龄化
根据1956年联合国《人口老龄化及其社会经济后果》确定的划分标准，当一个国家或地区65岁及以上老年人口占总人数比重超过7%时，则意味着这个给国家或地区进入老龄化。综合国内相关农村劳动力老龄化文献可知，对于国内农村劳动力老龄化的划分标准，学者们多以60岁为划分界限（如钟甫宁等，2012；李江一等，2017）。因此本文所涉及的农村劳动力老龄化也以60岁为分界线，将年龄在60岁及以上的农村劳动力划分为老龄劳动力，年龄在60岁以下农村劳动力划分为非老龄劳动力。
2.1.3 粮食生产技术效率
技术效率的相关概念最早由经济学家Koopmans（1951）提出，认为当投入不再增加时产出也不再增加时，此时技术效率能够达到最大。Farrell（1957）从投入视角对技术效率进行了定义，认为技术效率是在要素投入不变的情况下，厂商能够获得最大产出的能力，并在此基础上首次对技术效率测度的方法进行了研究。Leibenstein（1966）从产出视角对技术效率的概念进行了阐述，认为技术效率是生产技术及投入要素一定时，生产者获得的实际产出与最大可能性产出的比值。本文研究所涉及的粮食生产技术效率采用的是Farrell（1957）对技术效率的定义，这也是现有研究所普遍采用的。
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2.2 理论基础
2.2.0 资源配置理论
资源配置的概念最早由西方经济学家亚当·斯密提出，认为市场这只看不见的手能够在市场运作机制下对稀缺资源进行有效配置。随着西方经济学的演进发展，福利经济学家庇谷对资源优化配置的标准进行了定义:当边际私人部门产品净值与边际社会部门产品净值相等时，市场资源能够得到优化配置，即在完全自由竞争的市场上能够实现资源的优化配置。从理论上来说，生产资源的有效配置需要与合理经济体制相匹配，并调动生产者和经营者的积极性，从而使生产资源得到有效配置。
2.2.1人力资本理论
人力资本理论基本概念最早由西方经济学家舒尔茨（T.Schultz）提出，认为人力资本是由人们通过对自身的投资形成的有用的能力所组成，按照投资形式可以将人力资本产出划分为知识、技能、治理以及体力（健康状况）等几种主要形式（Schultz，1961）。Becker（1962）在舒尔茨人力资本理论的基础上进一步认为，人力资本除了个人能力、知识的获取以及相关技能外还与时间因素有关，个体在时间、健康状况和寿命长短上的差异也会使得个体人力资本水平存在差异，因此还会影响到人们对未来收入的预期。随着对人力资本研究的不断深入，Becke（r1975）进一步认为人力资本是由教育和培训支出、劳动力迁移以及医疗保健支出等一些内化于个体本身的资本所组成。在人力资本的获取途径上，舒尔茨认为人力资本主要通过教育和后期培训进行获取；Arrow（1962）认为除了教育和培训以外，后期工作经验的积累也是增加人力资本的途径之一。综合人力资本相关理论，本文将人力资本定义为：人力资本是劳动力通过教育、培训所获取的，凝结在人体内的一种无形资源。本文研究更侧重于劳动力通过后期教育和培训所获得的能力，这也是目前国内相关研究的主要侧重点。
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第3章 互联网使用与粮食生产要素投入现状 ...................... 17
3.1 数据来源 ........................................ 17
3.2 我国农村地区互联网使用与粮食生产要素投入变化情况 .......................... 17
第4章 粮食生产技术效率与配置效率的测度与分析 ......................... 25
4.1数据来源 .............................. 25
4.2 粮食生产技术效率与配置效率测度 ........................ 25
第5章 互联网使用影响粮食生产技术效率与配置效率的实证分析 ....................... 31
5.1 数据来源、变量选取与模型构建 .............................. 31
5.1.1数据来源 ........................................ 31
5.1.2 变量选取 ............................. 31
第5章 互联网使用影响粮食生产技术效率与配置效率的实证分析
5.1 数据来源、变量选取与模型构建
经过前文的理论分析与农户粮食生产技术效率与配置效率的测度，本章将采用Tobit模型实证分析互联网使用（分为使用手机上网与使用电脑上网）对粮食生产技术效率与配置效率影响。
经济管理论文参考
5.1.1数据来源
本文所使用的研究数据来源于中国劳动力动态调查（CLDS）大型微观数据库。CLDS是由中山大学社会科学调查中心从2012年开始进行的劳动力动态调查项目，内容涵盖劳动力教育、工作、健康以及经济活动等方面。在调查范围上，该数据库样本几乎覆盖中国境内所有省市，样本覆盖域广，具有全国代表性。在调查对象的选取上，调查对象为样本家庭中的全部劳动力。在抽样方法上，采用多阶段、多层次与劳动力规模成比例的概率抽样方法（PPS）。本文认为CLDS在调查方法、调查对象以及调查范围上都具有较高的科学性与可靠性，因此选取CLDS作为实证分析的数据来源。结合本文的研究内容，考虑到数据的可得性，本文采用了最新一期公开数据CLDS2016作为研究数据。在数据处理的过程中，首先保留农村地区的从事农业生产的家庭样本，剔除是否使用互联网、收入（包括粮食收入和家庭总收入）、粮食成本、劳动力投入数量等重要解释变量存在缺失值或异常值的家庭样本，再利用家庭问卷与个人问卷中的共有家庭编号进行合并，同理利用家庭问卷与村居问卷共用的村居编号进行合并，经过处理最终得到具有个人、家庭、村居特征变量的家庭样本数据，共计1728个。
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第6章 研究结论与政策建议
6.1 研究结论
本文主要研究的是互联网使用对粮食生产技术效率与配置效率的影响，并探究了人力资本和土地经营规模对互联网使用与粮食生产技术效率、配置效率之间关系的调节作用，遵循“研究背景-文献综述-理论分析-假说提出-实证检验”的逻辑对该研究主题进行系统分析。基于此问题，本文首先从理论上分析了互联网使用对粮食生产技术效率与配置效率的影响，并将人力资本与土地经营规模的调节效应纳入分析框架。其次在技术效率与配置效率的测算上，利用2016年中国劳动力动态调查（CLDS）与《全国农产品成本资料收益汇编》数据，采用DEA成本-效率模型测算出农户粮食生产技术效率与配置效率。在此基础上，运用Tobit模型和倾向得分匹配模型对上述问题进行实证检验，在实证检验中还进一步将互联网使用进行细分，将互联网使用划分为手机上网和电脑上网两种方式，探讨不同互联网使用方式对粮食生产技术效率与配置效率影响的差异性。此外，本文针对农户的异质性也进行了探讨，将农户按照性别、年龄以及土地经营规模进行分组，考察具有不同特征农户的互联网使用对粮食生产技术效率与配置效率影响的差异性。最后，对人力资本与土地经营规模在互联网使用对粮食生产技术效率、配置效率影响的过程中所起到的调节作用进行实证检验。
参考文献（略）