1. 研究目的与意义
农业是我国发展结构中最典型的基础产业，其发展绩效的评估在很大程度上将影响未来农业政策的制定，影响中国经济发展的速度和质量。
改革开放以来，由于我国地理环境限制，农业资源相对匮乏，导致农业生产呈现小规模经营，机械化程度低以及劳动力集约的特点，因此提高农业生产率是促进农业可持续发展，实现增长的重要因素。
但对于农业生产率的核算过程中，一般只计量了农业的期望产出诸如粮食、油料作物等产量，没有考虑其非期望产出即产生的负外部性环境污染，从而核算出的农业生产率与实际情况有较大偏差。
2. 国内外研究现状分析
一、国内外研究现状经查找多方资料发现，西方国家从上个世纪开始研究农业生产的环境效率。
farrell[13]是第一个测度农业生产效率的学者，以非预设生产函数代替预设生产函数，利用早期的数学规划模型（后发展成为dea模型）测算了英国的农业生产效率，此后环境技术效率逐步得到拓展和应用。
1978年a. charnes 和w.w.cooper创建了数据包络分析（data envelopment analysis）模型，即dea模型， chung y.h.[2]等在dea模型的基础上进行了改进，基于谢泼德距离函数的处理方法，加入方向性距离函数（directional distance functions,ddf），并设定期望产出增加，非期望产出减少的方向，将全要素生产率与环境污染纳入统一研究框架。
3. 研究的基本内容与计划
研究内容:（1）将农业非期望产出纳入农业生产效率核算模型，对两个农业大省河南省和江苏省的农业环境技术效率进行分析；（2）以河南省各市的农业环境技术效率为研究主体，对比两省将农业非期望产出纳入农业生产率核算模型后的农业生产率变化情况；（3）从农业环境技术效率的影响因素角度进行分析，得出两省在减少农业环境污染方面的优势与短板；（4）以江苏省政策导向为范例，对河南省农业政策提出相对优化的建议。
研究计划：2016-2017-1学期： 2016.12.312.31文献整理，确定选题； 2017.1.1 1.13 下达任务书，撰写开题报告； 2017.1.142.19 整理参考资料，收集所需数据，进行实证分析。
2015-2016-2学期： 2017.2.223.22 在导师指导下，完成论文初稿；2017.3.234.14 根据审核意见修改论文，完成第二稿； 2017.4.155.15 根据导师审核意见修改论文，定稿； 2017.5.226.4完成答辩、评阅意见等材料。
4. 研究创新点
(1) 通过DEA-SBM模型进行农业环境技术效率核算，核算过程中采用考虑农业非期望产出的农业环境技术效率模型和不考虑农业非期望产出的农业技术效率模型进行对比分析，直观得出环境因素对农业生产率的影响程度；(2) 选取同种农业环境生产模式的河南省和江苏省，对比两省的农业环境技术效率，判断环境对农业生产率在不同生产方式下的影响度；(3) 运用广义Tobit模型对两省农业环境技术效率的影响因素进行分析，并判断各种影响因素的影响程度，从而得出两省在农业生产过程中为提高可持续性应采取的措施；(4) 以江苏省目前采取的控制农业生产面源污染的措施为导向，对河南省在控制农业非期望产出方面提出建议。
