我国粮食绿色全要素生产率的时空演变分析

运用超效率EBM-GML模型和空间自相关分析方法,对2004—2021年我国30个省份的粮食绿色全要素生产率（GTFP）时空演变情况进行分析,以为我国进一步促进粮食生产高质量发展提供参考。研究发现：2004—2021年我国30个省份的粮食GTFP总体上比粮食全要素生产率（TFP）偏低,考虑碳排放因素能更准确地反映粮食生产的真实效率;粮食GTFP整体呈上升趋势,其增长的主要动力来源为技术进步,但粮食GTFP表现出“中部地区高、西部地区低”的特征,技术进步对东部地区的粮食GTFP贡献最大,技术效率仅对中部地区的粮食GTFP有所贡献;2004—2021年我国30个省份粮食GTFP虽然存在一定的差异,但整体上呈现出空间正相关性,局部空间异质性逐渐减弱,空间集聚程度不断提升,大部分省份粮食GTFP处于高高集聚区和低低集聚区,集聚性较强的省份主要分布在东部和中部地区。在此基础上,提出完善粮食生产中的环境规制政策;促进技术进步,提高技术效率;促进区域合作,推进协调发展;注重因地制宜,完善支持体系等建议。     

基于DEA-Malmquist指数新疆肉牛产业全要素生产率研究

[目的]研究新疆肉牛产业全要素生产率.[方法]采用非参数DEA-Malmquist指数模型,通过对2004～2011年新疆和对比研究省份的面板数据测算了肉牛产业全要素生产率.[结果]新疆肉牛生产全要素生产率主要受到肉牛生产技术进步影响;从新疆主要牲畜全要素生产率来看,肉牛的全要素生产率远低于肉羊,但高于生猪;从不同省份肉牛生产的对比来看,新疆肉牛全要素生产率要低于陕西、河南和黑龙江等肉牛生产大省.[结论]肉牛产业全要素生产率构成促进肉牛产业可持续发展的重要动力,需要充分发挥技术进步和技术效率两方面作用,提高新疆肉牛产业的全要素生产率.     

我国双季稻全要素生产率的时空分析及对策建议

提高双季稻生产率对于当前我国粮食稳产保供具有重要意义。基于加总数量全要素生产率测算方法，利用2004—2018年全国9个双季稻主产省份数据，分析我国双季稻全要素生产率及其分解指数变动情况。结果表明：2004—2018年我国早籼稻、晚籼稻的全要素生产率分别为1.081、0.931；双季稻全要素生产率在2004—2008、2014—2018年小幅上升，在2009—2013年波动下降；全要素生产率的增长主要来自技术进步和规模扩张的贡献；在双季稻优势产区中，长江流域的全要素生产率指数高于东南沿海，其中规模的扩大起决定性作用。因此，建议发挥主产区优势，把适度恢复双季稻生产作为粮食稳面积、保产量的有效途径，进一步提高良种采用率及机械化水平，加大政策支持力度，保障种稻基本收益，激励农户重拾种植积极性。     

黑龙江省大豆生产效率研究

运用非参数的HMB指数方法,利用1991-2005年黑龙江省大豆生产投入产出的面板数据(Panel Data),对大豆生产的全要素生产率进行实证分析.结果表明,黑龙江省大豆生产的全要素生产率(TFP)变动具有周期性变化的特点,技术进步和混合效率的增长是促进全要素生产率增长的主要原因,而规模无效率是全要素生产率增长的主要阻碍因素.因此,今后为促进大豆全要素生产率增长应采取继续促进技术进步、提高要素使用效率、加大技术推广力度等措施.     

基于DEA—Malmquist指数法中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析

本文利用Malmquist生产率指数方法,测度2004—2012年小麦主产区的全要素生产率。研究表明,小麦主产区全要素生产率总体上呈下降趋势,技术效率基本维持不变,技术进步呈下降态势,是影响其下降的主要因素。在区域层面,除陕西省外,各区域小麦全要素生产率均呈下降趋势,并表现出不同的稳定性特征。技术效率和技术进步对各区域小麦全要素生产率产生不同影响,其中,技术进步是各区域小麦全要素生产率下降的主要因素。另外,依据σ收敛性检验,总体上,小麦主产区全要素生产率趋于发散,但2006—2007年后中国各区域小麦全要素生产率表现出微弱的收敛趋势。     

中国粮食全要素生产率及影响因素的区域分异研究

采用2001-2010年选取的我国30个省份有关粮食生产的面板数据,运用基于DEA-Malmquist生产率指数方法,对我国粮食主产区、主销区和平衡区的粮食全要素生产率增长指数进行了测算和分解,并分析了动态全要素生产率指数的时空差异及变化源泉,在此基础上,探索了全要素生产率指数及其分解值—技术效率指数、技术进步指数的外生影响因素。研究结果表明:主产区全要素生产率指数10年内平均增长0.28%,得益于技术效率的提高和技术进步,主销区呈现出粮食生产技术进步与技术效率损失并存,"双轨损失"导致全要素生产率指数平均下降0.35%,平衡区受技术进步的恶化影响导致全要素生产率指数平均下降0.69%;中央惠农政策的实施对提高主产区的粮食全要素生产率水平有显著作用,而对主销区和平衡区的影响具有一定滞后性;人均粮食生产规模和种粮机械化水平对粮食主产区的全要素生产率均有负向影响,而对粮食主销区的全要素生产率都为正向影响。对于粮食产销平衡区,人均粮食规模的扩大能够改善技术效率,但对全要素生产率和技术进步有反向抑制作用。最后,提出了有效提高粮食生产率的对策建议。     

我国肉羊主产省散养方式全要素生产率——基于DEA-Malmquist指数法的实证分析

利用我国7个肉羊主产省2008—2016年肉羊投入产出的面板数据,对其成本收益信息进行分析,在此基础上采用DEA-Malmquist分别从静态和动态视角对我国肉羊产业的生产效率和全要素生产率在空间分布和时序变动趋势特征进行评价。结果表明:我国各主产省的成本和收益水平有一定的差异,肉羊的收益和成本总体上均呈波动上升的趋势,成本上升的幅度大于收益增长幅度。从静态角度看,我国肉羊产业的综合技术效率较高,各主产省的纯技术效率均高于规模效率,且接近最优状态。从动态角度看,不论是我国肉羊产业在2008—2016年时序变动还是各主产省份的空间分布方面,造成全要素生产率变动的主要原因均为技术进步。可以通过提高技术进步水平、改良肉羊品种、发展适度规模养殖等方式来推动我国肉羊产业高质量发展。     

基于DEA方法的广东农产品生产效率实证研究

使用Malmquist指数的DEA方法,运用收益成本数据对广东省2004—2007年间农产品全要素生产率的变动趋势进行了考察。实证结果表明:近年来广东农产品的全要素生产率的增长主要是由技术进步推动的,管理水平的下降和和规模不经济降低了技术进步的贡献。农产品全要素生产率增长水平差异显著。政策建议是优化农产品生产结构、提高农产品生产管理水平和逐步放开土地流转制度以取得规模经济,保持广东农产品的竞争力。     

基于DEA模型的中国马铃薯生产效率分析

马铃薯是中国的第四大粮食作物,也是重要的蔬菜、饲料和工业原料。马铃薯对保障国家粮食安全、贫困地区经济发展和社会稳定以及农民增收都有重要意义。本文通过DEA数据包络模型对全国和8个省份(直辖市、自治区)两个层面的马铃薯全要素生产效率进行分析,结果表明:中国马铃薯生产的全要素生产率呈现波动性强的特征,但整体有所增长;全要素生产率增长的主要动力是技术进步效率的提高,综合效率的增加对全要素生产率的增加作用不明显;全国马铃薯综合效率稍有提高,纯技术效率的改善是综合效率提高的主要动力,而规模效率的下滑则是拉低全国马铃薯综合效率的原因;各省份全要素生产率呈现出不同的趋势变化,除山东省以外,全要素变化主要是由技术进步决定的。最后提出提高中国马铃薯产业生产效率的相关建议。     

基于DEA-Malmquist模型的全国烤烟生产效率研究

基于全国18个烤烟产区2005—2016年的投入产出数据,运用DEA-Malmquist指数方法对烤烟生产效率进行测算和分析,研究结果表明:全国烤烟的全要素生产率呈增长态势,增长的主要原因是规模效率的增长,而纯技术效率和技术进步都对全要素生产率的提升起到负的作用;在全要素生产率下降的各个省份中,下降的主导因素各不相同,对于全要素生产率提升的各个省份,表现为技术的退步,带动全要素生产率增长的主导因素为技术效率的提升;每年的全要素生产率增长率的变化呈现不稳定性,原因是技术进步和技术效率的不协同变化。可以通过规模化生产,提升管理水平,引入先进生产技术,加强技术创新来提升我国烤烟生产率。     

基于Malmquist指数的我国农村乡镇卫生院全要素生产率分析

使用DEA-Malmquist方法考察了我国30个省份乡镇卫生院2002～2009年全要素生产率的动态变化。结果表明,2002～2009年间我国乡镇卫生院全要素生产率整体提高了3.9%,其中技术进步要高于技术效率提高,但各省份变动情况存在明显差异;乡镇卫生院基础比较薄弱的西部地区其全要素生产率增长最快,明显高于东部和中部地区。     

吉林省农户养猪生产效率分析

利用吉林省1989-2005年农户饲养生猪投入产出的面板数据,采用非参数HMB指数方法对生猪生产效率进行分解分析,获取各指数的时序变动趋势和空间分布特征.结果表明:吉林省农户饲养生猪的全要素生产率主要由于规模效率的提高和技术进步而呈递增趋势,各市(县)生猪生产的全要素生产率与其技术进步的变动趋势一致,可以通过扩大生产规模、提高技术进步水平和技术应用的有效性来提高生产效率.     

我国粳稻生产效率变动及收敛性分析

采用DEA-Malmquist指数法,对2001-2012年我国粳稻主要产区12个省份的粳稻生产投入产出面板数据进行实证分析,并测算了我国粳稻主产区全要素投入产出效率,对粳稻全要素生产率变动及其收敛性进行分析.结果表明:2001-2012年中国粳稻TFP的平均增长率为-2.3％,技术进步为-2.2％,技术进步的下滑是决定全要素增长率下降的主要因素.各粳稻生产省份的TFP存在显著差异,其中,黑龙江省和浙江省的粳稻生产效率水平高于其他省份.通过省际间的收敛性来看,粳稻主产区全要素生产率具有σ收敛性.     

收入性补贴提高了中国小麦生产技术效率吗——基于随机前沿函数和技术效率损失函数的实证

运用随机前沿函数和技术效率损失函数考察了2002-2008年全国及19个省份的粮食收入性补贴对小麦生产技术效率的影响,进一步计算了粮食收入性补贴对小麦生产技术效率影响的非单调效应。结果显示:1)小麦生产技术效率总体较高,在东部、中部、西部与东北地区之间,以及在主产省与非主产省之间,小麦生产技术效率都存在明显差异;2)从全国层面看,粮食收入性补贴导致了全国小麦生产技术效率明显降低;且随着补贴强度增加,对小麦生产技术效率损失的影响呈现增强趋势;3)从观测的19个省份看,只有4个省份的粮食收入性补贴有助于提高小麦生产技术效率,其余15个省份都导致了小麦生产技术效率不同程度的降低;4)小麦生产技术效率损失可能是小麦收入性补贴强度和是否与小麦生产挂钩、是否实施小麦最低收购价政策共同作用的结果。今后,应以粮食收入性补贴政策改革为契机,向扭曲程度较小的"绿箱"补贴转型,发挥补贴对提高粮食全要素生产率的促进作用。     

我国养猪业发展效率评价与对策研究

我国生猪养殖业存在不同养殖规模下产出效率不一的问题,在收集2012—2017年全国生猪投入和每头猪总产值数据的基础上,重点对比了4种养殖规模的投入产出差异,并通过Malmquist-DEA指数模型分析了不同规模水平下的生猪养殖生产效率。结果表明:技术水平对我国生猪养殖全要素生产率影响最大,生猪出栏量大的省份大规模养殖全要素生产率不高,出栏量小的省份大规模养殖全要素生产率相对较高。建议从实际出发,因地制宜地推广规模化养殖,政策干预遵循适度原则,强化产学研人才队伍建设和壮大生猪联合制农业合作社等。     

农业劳动力老龄化对粮食绿色全要素生产率变动的影响研究

本文利用1991—2016年27个省(区)的粮食生产投入产出数据,在运用单元调查评估法测算各省份粮食生产污染排放量的基础上,采用Global-Malmquist-Luenberger(GML)指数与方向性距离函数测度了各省粮食绿色全要素生产率指数,并运用面板数据模型实证分析了农业劳动力老龄化对粮食绿色全要素生产率变动的影响。结果表明:1)全国大部分省份的粮食绿色全要素生产率在样本期内呈现出逐步增长的趋势,但仍处于一种低效率状态;此外,不同省份之间的粮食绿色全要素生产率变动状况差异也较大,粮食主产区的粮食绿色全要素生产率表现状况整体优于主销区和产销平衡区。2)农业劳动力老龄化与我国粮食绿色全要素生产率变动之间呈现出显著的"U型"关系,即伴随着农业劳动力老龄化程度的加深,粮食绿色全要素生产率存在先降后增的趋势,并且这种关系在粮食主产区、粮食主销区和产销平衡区均较为稳定。3)工资性收入比重以及受灾率的增高对粮食绿色全要素生产率变动均具有负向影响,而财政支农力度的提高则能够显著促进粮食绿色全要素生产率的增长。     

中国稻谷生产率的地域差异和时空分异——基于稻谷主产区的实证分析

农业结构调整的背景下，提高稻谷的生产效率对于保障我国口粮安全具有重要意义。采用1999-2015年全国籼稻和粳稻主产省的数据，利用数据包络分析法对我国各省份各年度稻谷生产效率的DEA-Malmquist指数进行了测算，通过测算得出反映稻谷全要素生产率的Malmqusit指数，并将全要素生产率分解为规模效率变化、纯技术效率变化和技术进步变化。结果表明：①稻谷主产区区域布局方面，水稻产业可以结合地区优势布局。②技术进步在稻谷的投入产出效率的提高中发挥了重要作用。在推广水稻种植中，农业部门应充分重视技术进步的作用。③发展适度规模经营，提高规模效率，提高稻谷生产效率。未来稻谷产业仍以去库存、绿色发展、规模化经营为主要趋势。     

甘肃各地级市全要素生产率的测度与分析

全要素生产率是衡量一个国家或地区经济效率以及经济发展水平的重要指标,而甘肃省作为我国西部大开发以及"一带一路"政策的主要省份,其经济发展状况对我国西部地区经济质量的提高具有重要作用。文章采用DEA-Malmquist指数法,对甘肃省及其地级市的全要素生产率进行了测度,结果显示在2004-2018年,我省全要素生产率整体呈波动上升,从分解指数来看,原因在于技术进步的提高,从不同地区看,嘉峪关、兰州等市的全要素生产率提升较快或较为稳定,但总体来看大多城市全要素生产率及其分解指数均不高,地区差距较大。     

农机购置补贴对农业全要素生产率的影响分析

从2004年起,我国开始对农业机械购置实施补贴政策,为考虑该政策实施前后对农业全要素生产率是否会产生影响,本文先使用DEA-Malimquist指数法测算了2002-2017年30个省份的农业全要素生产率,然后用Tobit模型评估了农机购置补贴对其的影响。研究结果表明:2002-2017年间我国农业全要素生产率大致保持了上升趋势,但是各省之间存在差异。而且,随着中央财政对购机的补贴款的增加,农机补贴对农业全要素生产率提升作用越发显著。同时,教育程度、经济发展水平在不同显著性水平上促进了农业全要素生产率,而土地规模化和农机服务价格则和农业全要素生产率呈反向关系。     

中国粮食作物全要素生产率评价研究

运用DEA-Malmquist指数模型,构建"四投入、一产出"的评价指标体系,对2007~2015年中国13个粮食作物主产区全要素生产率进行评价,包括技术效率、技术进步效率。结果表明,由于技术效率(0.990)和技术进步效率(1.201)的双重作用,中国粮食全要素生产效率实现以年均1.1倍的速度增长。技术进步是促进全要素生产率增长的主要动力,技术效率的衰退是影响全要素生产率增长的重要阻力。