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文檔簡介
中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化及其影響因素分析
F30A1000-596X(2010)09-0005-08一、引言我國是一個有13億多人口的發(fā)展中大國,農(nóng)業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),農(nóng)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r關(guān)系著人民富裕、經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定與社會和諧。因此,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展和效率問題日益受到理論界的重視。我國自改革開放以來的30年間(1978-2008年),農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的年增長速度最高達(dá)到17%,最低為—6%①,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的這一波動既與經(jīng)濟(jì)改革的諸多階段相聯(lián)系,同時也和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中投入要素和全要素生產(chǎn)率(TFP)的變化密切相關(guān)。國內(nèi)外學(xué)者已從不同角度對中國農(nóng)業(yè)TFP差異的原因展開過探討。文(Wen)認(rèn)為,中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加源于三個方面,即投入增加、制度創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步。其中,家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的制度改革極大地促進(jìn)了20世紀(jì)80年代中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提升。[1]威爾利等人(Whalleyetal)認(rèn)為,不應(yīng)將改革開放后農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的上升全部歸因于制度的改變,農(nóng)產(chǎn)品價格的上升和農(nóng)民生產(chǎn)積極性的提高是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升的關(guān)鍵。[2]黃少安等人認(rèn)為,不同的土地產(chǎn)權(quán)制度會對生產(chǎn)要素投入量產(chǎn)生不同的激勵,從而對中國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出有較大的影響。[3]金等人(Jinetal)發(fā)現(xiàn),已有的研究成果過度關(guān)注改革對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響而忽視了其他方面,并認(rèn)為,20世紀(jì)80年代到90年代初期,技術(shù)進(jìn)步是農(nóng)業(yè)增長的源泉,農(nóng)業(yè)的科研投入和資本投入對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率具有深遠(yuǎn)的影響。[4]姚等人(Yaoetal)認(rèn)為,在給定投入要素的條件下,中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的改變源于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)效率的提高。[5]從研究方法來看,目前對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)效率的度量有參數(shù)的方法和非參數(shù)的方法。其中,參數(shù)的方法在做估計的時候要對函數(shù)形式和誤差項的分布作出假定,并且不能有效處理多產(chǎn)出的情況。同時,該方法得到的TFP對投入要素產(chǎn)出彈性的依賴度高,如果人為確定資本彈性系數(shù),確定參數(shù)值時主觀因素較多;如果采用回歸分析確定系數(shù),參數(shù)值會過重依賴樣本數(shù)據(jù),并且難以避免數(shù)據(jù)誤差的影響。而非參數(shù)的方法則無需設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的形式,并且不需要投入要素價格的數(shù)據(jù)。由于在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,一方面要素價格的數(shù)據(jù)難以獲得,另一方面某些要素的價格會因政府的干預(yù)而受到扭曲。因此,本文對農(nóng)業(yè)TFP的度量采用非參數(shù)Malmquist指數(shù)來測算,并將這一指數(shù)的變化分解為技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率的變化兩方面。國內(nèi)學(xué)者利用非參數(shù)方法專門研究中國農(nóng)業(yè)TFP的文獻(xiàn)甚少。孟令杰等人對比了1997-1998年兩年間我國農(nóng)業(yè)TFP的變動。[6]顧海等人運用Malmquist指數(shù)分析了我國1980-1995年的農(nóng)業(yè)TFP,認(rèn)為農(nóng)業(yè)TFP的增長源于農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步,而不是農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的改善。[7]李周等人利用DEA方法分析了西部地區(qū)縣域?qū)用嫔限r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率與農(nóng)業(yè)發(fā)展可持續(xù)性的關(guān)系。[8]但這些研究一方面在投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取上具有隨意性,如對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的度量有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、糧食產(chǎn)量、農(nóng)民收入等多種指標(biāo),而不同的文獻(xiàn)對這些指標(biāo)的選取主觀性較強(qiáng)。另一方面,罕有文獻(xiàn)在給出農(nóng)業(yè)TFP變動情況之后,進(jìn)一步對不同地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP差異的原因進(jìn)行實證分析。因此,本文試圖從兩個方面對現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究成果進(jìn)行如下拓展和改進(jìn):首先,利用KS和T檢驗觀察不同指標(biāo)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值的影響程度,在此基礎(chǔ)上篩選出投入產(chǎn)出指標(biāo),并以檢驗后的變量作為投入產(chǎn)出指標(biāo)計算出不同地區(qū)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù),這樣選擇投入產(chǎn)出指標(biāo)更具客觀性,并能真實反映農(nóng)業(yè)TFP的影響因素。其次,對不同地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP的影響因素進(jìn)行實證分析,這些因素涵蓋了一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)特征、財政支農(nóng)力度和農(nóng)業(yè)的市場化程度等多個方面,筆者試圖發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)農(nóng)業(yè)TFP的差異及其原因。具體內(nèi)容安排如下:第二部分介紹研究方法;第三部分對選擇的模型和非參數(shù)方法Malmquist指數(shù)分析結(jié)果進(jìn)行說明;第四部分對不同地區(qū)影響農(nóng)業(yè)TFP的因素進(jìn)行實證分析;第五部分歸納本文結(jié)論。二、研究方法(一)投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的選取在非參數(shù)DEA分析中對投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取是進(jìn)行分析的前提和關(guān)鍵,不同的投入產(chǎn)出指標(biāo)會帶來決策單元相對效率的差異。在現(xiàn)有的研究農(nóng)業(yè)TFP的文獻(xiàn)中,對投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取大部分是基于對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的主觀認(rèn)識,與研究問題相關(guān)的諸多因素都被視作投入產(chǎn)出指標(biāo),最終導(dǎo)致分析中選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)過多,甚至多于決策單元的數(shù)量。查恩斯等人(Charnesetal)曾指出,非參數(shù)DEA分析中決策單元的數(shù)量至少是投入產(chǎn)出指標(biāo)的兩倍,若采用較多的投入產(chǎn)出指標(biāo),會使得相對有效的決策單元的數(shù)量較多,從而降低區(qū)分度。[9]為了避免DEA分析中的這一問題,本文借鑒貝克爾(Banker)提出的度量模型間效率值差異的多種檢驗[10],包括Kolmogorov-Smirnov(KS)和T檢驗,基于這些方法可以檢驗兩個總體的分布有無顯著差異,從而能夠較為客觀地選擇投入產(chǎn)出指標(biāo)。T檢驗就是通常所說的兩獨立樣本的T檢驗。凱特爾森(Kittelsen)拓展了貝克爾(Banker)的結(jié)論,認(rèn)為樣本效率估計的偏誤會隨樣本量的變化而改變。[11]在樣本量比較大的時候估計的偏誤較小,T檢驗應(yīng)在偏誤低的時候使用,而KS檢驗在偏誤較高的時候使用會更好一些。因此,若在檢驗過程中T檢驗和KS檢驗的結(jié)果不一致,可以依據(jù)樣本量的大小來選擇以哪個檢驗結(jié)果為準(zhǔn)。(二)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)利用上述檢驗中得到的投入產(chǎn)出指標(biāo)可以進(jìn)行TFP分析,由于非參數(shù)Malmquist指數(shù)方法不需要對決策單元作出任何事先假定就可以得到?jīng)Q策單元的效率演化,并且可以將其分解為技術(shù)水平和技術(shù)效率,因此,這一方法被廣泛應(yīng)用于TFP的測算。這一指數(shù)是在距離函數(shù)的基礎(chǔ)上定義出來的,道格拉斯等人(Douglasetal)將該指數(shù)用于測度TFP。[12]在t期技術(shù)下,從t期到t+1期的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)為:三、模型的選取和Malmquist指數(shù)分析結(jié)果(一)數(shù)據(jù)來源及模型的選取本文利用中國29個省、直轄市和自治區(qū)1991-2008年農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)計算出不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP②,并利用農(nóng)民經(jīng)營性收入代替此類分析中所采用的農(nóng)民收入。究竟選擇哪些具體的變量來作為農(nóng)業(yè)的投入產(chǎn)出指標(biāo)?現(xiàn)有文獻(xiàn)對此分歧較大,因而其結(jié)論也不具有一致性和可比性。為了改進(jìn)此類研究,本文在分析中首先盡可能考慮到現(xiàn)有文獻(xiàn)提到的所有變量,然后采用KS檢驗和T檢驗的方法逐步剔除對效率值貢獻(xiàn)不顯著的變量。筆者擬采用的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)有:農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值(AGDP),糧食產(chǎn)量(AF),農(nóng)村居民年人均經(jīng)營性收入(POY);擬采用的農(nóng)業(yè)投入指標(biāo)有:總播種面積(ACUL),糧食播種面積(AFCUL),有效灌溉面積(IRR),鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)量(LAB),農(nóng)機(jī)總動力(MACH),化肥使用量(FER),農(nóng)村用電量(ELEC)。根據(jù)KS檢驗和T檢驗進(jìn)行指標(biāo)篩選的思路和原則是:首先,設(shè)定一個基準(zhǔn)模型,在規(guī)模報酬可變(VRS)的情況下,包含上述所有的投入和產(chǎn)出指標(biāo),這樣我們可以得到一系列效率值集合;其次,將基準(zhǔn)模型的假設(shè)條件和變量逐漸從模型中移除,從而得到新的效率值集合;最后,比較兩組效率值集合的分布和均值是否存在顯著差異,若變量移除前后效率均值發(fā)生明顯的變化,則被移除的變量應(yīng)保留在基準(zhǔn)模型中,否則,該變量不應(yīng)保留在基準(zhǔn)模型中。表1給出了最終的檢驗結(jié)果。首先,我們將規(guī)模報酬可變的假設(shè)移除,在規(guī)模報酬不變(CRS)的假設(shè)下得到效率值的集合,將該集合與基準(zhǔn)模型的效率集合比較,前后均值變化了0.001。這里的KS檢驗和T檢驗都認(rèn)為,移除VRS的假設(shè)后效率值沒有發(fā)生明顯的改變,因此在本文下面的分析中可以采用CRS的假設(shè)。其次,將農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和糧食產(chǎn)量分別移除,結(jié)果是兩種檢驗分別在5%和1%的顯著水平下都拒絕原假設(shè),由此可以認(rèn)為移除前后效率值發(fā)生了明顯的變化,因此這兩個變量應(yīng)保留在基準(zhǔn)模型中。最后,我們進(jìn)一步將農(nóng)村居民年人均經(jīng)營性收入移除,前后的效率均值變化了0.003,但KS檢驗和T檢驗的結(jié)果存在差異,其中KS檢驗認(rèn)為變量移除前后效率均值沒有發(fā)生顯著變化,而T檢驗在10%的顯著水平下拒絕原假設(shè)。由于在本文的分析中使用了29個省、直轄市、自治區(qū)的數(shù)據(jù),決策單元的數(shù)量并不多,檢驗結(jié)果應(yīng)以KS檢驗為準(zhǔn),因此,這一變量不應(yīng)包含在模型中。筆者在對農(nóng)業(yè)投入指標(biāo)的分析中,首先將農(nóng)作物播種面積移除,檢驗結(jié)果類似于對農(nóng)村人均經(jīng)營性收入的分析結(jié)果,而且效率均值沒有發(fā)生明顯變化,這一指標(biāo)不能包含在模型中。進(jìn)一步將農(nóng)作物播種面積和糧食播種面積移除,兩種檢驗均在5%的顯著水平下拒絕原假設(shè)。因此,糧食種植面積的指標(biāo)予以保留。隨后將農(nóng)作物播種面積和有效灌溉面積移除,效率均值沒有發(fā)生明顯變化,可以接受移除。筆者進(jìn)一步將農(nóng)作物播種面積、有效灌溉面積和鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)移除,KS檢驗和T檢驗均在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè),可知鄉(xiāng)村從業(yè)人員的數(shù)量對各省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值的影響非常明顯。隨后,再將農(nóng)作物播種面積、有效灌溉面積和農(nóng)機(jī)動力移除,發(fā)現(xiàn)效率均值的改變并不明顯,但是化肥使用量對效率值的影響卻較為明顯,在兩種檢驗下都拒絕原假設(shè)。最后,將農(nóng)作物播種面積、有效灌溉面積和農(nóng)村用電量移除,KS檢驗和T檢驗均拒絕原假設(shè),因此農(nóng)村用電量這一指標(biāo)也應(yīng)保留在基準(zhǔn)模型中。根據(jù)以上對農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)的分析,即可確定最終的分析模型:在規(guī)模報酬不變的假設(shè)下,筆者篩選出兩個農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)(AGDP,AF)和4個農(nóng)業(yè)投入指標(biāo)(AFCUL,LAB,F(xiàn)ER,ELEC)。(二)Malmquist指數(shù)分析結(jié)果本部分依據(jù)上述模型運用DEAP2.1軟件計算出中國農(nóng)業(yè)TFP指數(shù)及技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的數(shù)據(jù),由于各省歷年的面板數(shù)據(jù)結(jié)果較長,筆者分階段、分地區(qū)研究中國農(nóng)業(yè)的TFP的變化。通過表2給出的全國1991-2008年農(nóng)業(yè)TFP及其構(gòu)成變化可知:首先,不同時間階段中國農(nóng)業(yè)TFP的增長速度和源泉存在明顯差異。“八五”期間國家加強(qiáng)對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的投入,帶來了TFP的快速增長;而在“九五”期間,農(nóng)業(yè)TFP的增長則是源于農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提高,尤其是規(guī)模效率的提高,這可能是由于在農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施達(dá)到一定規(guī)模后,開始注重對現(xiàn)有設(shè)施的有效或充分利用與配置。另外,1995-1996年,中國農(nóng)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步出現(xiàn)大幅下滑,這可能是由于上一階段的無效投資造成了產(chǎn)能過剩,同時遭遇了轉(zhuǎn)型過程中的制度瓶頸;[14]“十五”期間和“十一五”期間,我國農(nóng)業(yè)TFP的增長是技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率共同作用的結(jié)果。其次,從增長結(jié)構(gòu)上看,農(nóng)業(yè)TFP的增長主要是源于技術(shù)進(jìn)步,不同時間段內(nèi)技術(shù)進(jìn)步的改變會帶來農(nóng)業(yè)TFP的同向變化。平均來說,技術(shù)進(jìn)步每年為農(nóng)業(yè)TFP的增長貢獻(xiàn)了5個百分點,而技術(shù)效率對農(nóng)業(yè)TFP的貢獻(xiàn)有限,并且技術(shù)效率改善的速度滯后于技術(shù)進(jìn)步的速度,這與鄭京海等人的分析結(jié)果[14]類似。這可能與改革開放過程中所遇到的如下幾個問題密切相關(guān),即農(nóng)業(yè)技術(shù)的有效利用問題(例如農(nóng)業(yè)技術(shù)與農(nóng)村人力資本不匹配)、金融體系的效率問題、財政支農(nóng)資金的使用效率問題、政府產(chǎn)出效率下降的問題,等等。通過表3給出的中國東部、中部和西部農(nóng)業(yè)TFP的變化及其構(gòu)成可知:首先,20世紀(jì)90年代至今,中國農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的上升是農(nóng)業(yè)TFP增長的原因,這與金等人的研究結(jié)果類似。[4]但從不同區(qū)域來看,較之于技術(shù)效率,農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對TFP的貢獻(xiàn)相對較大一些,這說明中國當(dāng)前的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變、升級以及實現(xiàn)高效率資源對低效率資源的置換仍然存在障礙。其次,西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP高于東部和中部,這個結(jié)果似乎與人們的直覺不一致。筆者認(rèn)為,西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP之所以較高,直接得益于20世紀(jì)90年代以來的西部大開發(fā)戰(zhàn)略,因為它的推進(jìn)和落實使得東中西部的技術(shù)差距在縮??;而東部地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的增長低于全國平均水平,說明這一地區(qū)技術(shù)效率的增長率過低,管理改進(jìn)、結(jié)構(gòu)優(yōu)化和資源配置的改進(jìn)效果并不明顯。另外,從標(biāo)準(zhǔn)差可知,中部地區(qū)內(nèi)部技術(shù)進(jìn)步的差異比較大,它直接影響了中部地區(qū)整體農(nóng)業(yè)TFP的提高。東部地區(qū)的差異程度次之,西部地區(qū)的差異程度最小,這種地區(qū)間差異帶來了全國范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)TFP增長的變動。因此,筆者在后文分析中將對這一差異的原因做初步探討。四、中國農(nóng)業(yè)TFP的影響因素分析基于上述分析,本文發(fā)現(xiàn)區(qū)域間技術(shù)水平和技術(shù)效率的差異較大,并導(dǎo)致農(nóng)業(yè)TFP增長水平的不同。目前,有關(guān)農(nóng)業(yè)TFP增長差異背后的影響因素的理論和實證研究較少。本文參考金等人和孟查克等人(Monchuketal)等對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)低效率的相關(guān)論述,[4][15]利用中國29個省、直轄市和自治區(qū)2002-2006年有關(guān)數(shù)據(jù),對中國農(nóng)業(yè)TFP的影響因素作進(jìn)一步探討。本文選取兩個變量度量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的地區(qū)特征:農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重和鄉(xiāng)村從業(yè)人員在總?cè)丝谥械谋戎?;選取財政援農(nóng)支出在財政支出中的比重來度量不同地區(qū)財政支農(nóng)政策的力度;選取經(jīng)營性純收入在純收入中的比重來度量農(nóng)業(yè)的市場化程度。通過平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗可知,上述變量均是零階平穩(wěn)的。因此,可以進(jìn)一步用這些數(shù)據(jù)回歸下面的方程:表4給出了模型估計的結(jié)果。Hausman檢驗的結(jié)果表明,應(yīng)當(dāng)選擇固定效應(yīng)模型。隨后,考慮到AP(農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比重)、EXPE(援農(nóng)支出在財政支出中的比重)以及OPY(農(nóng)業(yè)的市場化程度)之間可能存在聯(lián)立內(nèi)生的可能,因此,本文將AP看成內(nèi)生變量,使用了Panel2sls的估計方法,且在估計中引入了29個省、直轄市、自治區(qū)虛擬變量,工具變量(IV)為AP和OPY的滯后1期。從表4可知:首先,農(nóng)業(yè)TFP受農(nóng)業(yè)在該地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)中相對地位重要性的影響較大。農(nóng)業(yè)在整體經(jīng)濟(jì)中的地位與農(nóng)業(yè)TFP同向變化,也就是說,如果一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)在當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)中的地位相對重要,那么,它將帶來農(nóng)業(yè)TFP的上升。其原因可能是,當(dāng)農(nóng)業(yè)是一個地區(qū)的重要產(chǎn)業(yè)時,投入農(nóng)業(yè)的勞動、資本和技術(shù)都較多、較強(qiáng);在農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū),政府對農(nóng)業(yè)的重視程度相對更高;農(nóng)民和政府更注重農(nóng)業(yè)技術(shù)的改進(jìn)和農(nóng)業(yè)管理的完善。其次,鄉(xiāng)村從業(yè)人員的比重在總?cè)丝谥械谋戎卦礁?,其對農(nóng)業(yè)TFP的負(fù)面影響就越大。結(jié)合前面的模型選擇可知,鄉(xiāng)村從業(yè)人員是中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要投入要素之一,這種勞動投入型的生產(chǎn)不利于農(nóng)業(yè)TFP的提升。最后,財政支農(nóng)的力度
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