1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
一、本课题的意义、国内外研究概况、应用前景等（列出主要参考文献）（一）课题研究意义1.理论意义在生产效率的研究领域中，国内诸多专家学者多年来在工业、食品业、金融业和其他不同行业领域内做了大量研究，在农业方面的研究多集中于耕地利用效益、农业科技投入等方面，对农业生产效率的直接研究与其他相比整体较少，因此本文期望在一定程度上扩展对农业生产效率的研究。
同时，利用面板数据测算中国粮食主产区三个省农业生产效率，分析其时间上的变化趋势和各主产区之间的差异，以及造成这种变化和差异的具体原因，从而为提高中国农业整体生产效率的进一步研究提供参考。
2.现实意义农业是我国的弱势产业，近几年我国国民经济在国际和国内双重影响下发展缓慢，农业也必然受到影响，在这种背景下，提高农业生产效率显得尤为重要。
2. 研究的基本内容和问题
本文研究的主要目旳是为了探究2007-2016年全国粮食主产区农业生产效率的现状。
运用生产效率对农业生产投入产出状况进行分析，具体测算出实际配置状态与有效配置状态之间的差距，指出这种差距存在的原因及影响因素，找出有效缩小差距的可行对策措施。
具体而言，通过选择反映农业生产效率的指标，进行全面而科学的分析农业生产效率,可知全国各粮食主产地的生产效率水平;同时,通过纵向比较近十年来十三省的农业生产效率,分析出其变化趋势,以及影响其变化的主要因素。
3. 研究的方法与方案
二、研究方法、技术路线、实验方案及可行性分析（一）研究方法dea方法是一种基于多投入、多产出对多个决策单元的技术效率进行评价的典型非参数估计方法。
该方法是由运筹学家charnes等最先提出，并设定了基于规模报酬不变的技术效率模型（ccr模型），模型假设生产技术的规模收益不变，或者虽然生产技术规模收益可变但假设所有被评价决策单元（decision making units，简称dmu）均处于最优规模的生产状态，即处于规模收益不变阶段。
然后运用线性规划构建一个非参数逐段线性的包络面（或前言面），将数据包络起来，使用数学规划模型对dmu的输入输出数据进行综合分析，得出每个dmu综合效率的数量指标，并据此将各个dmu定级排序，比较决策单元之间的相对效率，对决策单元作出评价，确定有效的dmu。
4. 研究创新点
三、特色或创新之处与传统的计量经济方法相比，DEA方法在处理多投入多产出的有效性方面，具有绝对的优势，主要体现为四个方面：1.不需要一个预先已知的生产函数，简化效率计算和评价工作2.不必认为事先确定各指标权重，使评价最有利于每个DMU3.采用射线测量方法测量效率，效率不受测量单位变化的影响4.能为管理部门改善效率提供有用的信息在本文中的优势，主要体现在针对中国的粮食主产区的生产效率做评价分析，可以在宏观层面对中国整体的粮食生产状况进行认识。
5. 研究计划与进展
四、研究计划及预期进展1. 开题报告完成（2月1日）2. 阅读相关文献，并且对已有研究内容进行整理汇总，形成文献综述（2月2日-2月15日）3. 巩固文献及专业课本中相关的研究方法、知识理论和分析方式，整理出研究方法（3月1日-3月10日）4. 搜集数据并且进行整理汇编（3月11日-3月15日）5. 寻找DEAP2.1软件及其学习资源，进行操作过程的自学（3月16日-3月30日）6. 论文数据框架完成，数据分析之前的内容完成（4月1日-4月7日）7. 使用软件进行操作数据，汇总结果，进行分析和总结（4月8日-4月15日）8. 完成论文初稿的写作（4月16日-4月30日）
