山东苹果种植成本收益变动分析

该文根据2008～2017年山东苹果种植成本收益数据,对山东及其他苹果主产省成本收益的变动进行对比分析,并测算了其全要素生产率及变动趋势。研究结果表明,近年来山东苹果种植的总成本呈现不断攀升的趋势,而总产值、净利润和成本利润率的年度波动幅度较大,与全国主产省的对比已不占优势。此外,由于规模效率和技术进步偏低造成山东苹果全要素生产效率在苹果主产省中排名不高。因此,建议山东苹果产业应降低苹果种植成本,增强种植技术进步能力,提高种植规模效率,共同促进山东苹果产业的健康绿色发展。     

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.     

农业龙头企业带动周边经营主体效率评价研究——基于BCC模型和Malmquist指数

产业集群内龙头企业对与其产业关联密切的经营主体具有带动作用。综合运用BCC模型和Malmquist指数法对2016-2019年我国39家农业产业化国家重点龙头企业带动效率进行实证研究。结果表明,静态:2019年龙头企业综合带动效率较低,原因在于纯技术效率和规模效率均相对偏低,其中前者表现更差;动态:总体来说龙头企业在研究期间全要素生产率呈增长趋势,技术效率和技术水平在研究期间波动较大,但整体上看技术进步较技术效率增长更能促进龙头企业全要素生产率的增长,后者问题在于纯技术效率稳定性差,规模效率增长优势不明显。     

基于DEA模型的我国棉花全要素生产率分析

随着国内劳动成本的不断上涨,植棉成本不断提高,以及国际棉花价格的冲击,我国棉花产业发展面临挑战。利用2004—2013年棉花成本收益数据,基于DEA模型的Malmquist生产率指数法,对我国11个主产棉区的全要素生产率进行测算与分析。结果表明:这一期间,我国棉花全要素生产率平均增长0.7%,技术效率平均下降0.4%,技术进步效率平均增长1.1%。棉花全要素生产率波动比较大,近几年呈下降趋势,技术效率的下降是主导因素。通过分析提出:加大对技术的研发、推广与应用,提高技术经济效益;调整棉花种植规模,适当规模化种植、组织化经营,提高规模效率,最终促进棉花全要素生产率的增长,提高我国棉花综合生产能力,增强我国棉花产业竞争力。     

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。     

中国与澳大利亚羊毛生产成本收益及生产效率比较

利用2005—2016年面板数据,对中国和澳大利亚羊毛生产的成本、收益及生产效率分别进行了分析和测算。研究发现,中国羊毛生产成本、收益和利润均低于澳大利亚,且在成本结构上存在差异,中国羊毛生产成本以饲料成本和人工投入为主,澳大利亚则主要在机械使用成本、人工投入、草场建设和服务费用方面;两国羊毛生产的生产效率表明,澳大利亚羊毛产业发展已较为成熟,综合技术效率、纯技术效率和规模效率已接近最优资源配置,技术进步率及全要素生产率有所提升;中国羊毛生产的综合技术效率、纯技术效率和规模效率已相对稳定,受技术进步率下降影响全要素生产率有所下降。未来,中国羊毛生产效率的提高,除需加大科技投入外,还需着力于发展适度规模养殖、加大饲草料补给。     

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。     

台湾地区茶产业生产效率实证分析

为了对台湾地区茶业生产效率的空间分布特征和时序变动趋势进行评价,利用DEA方法对台湾地区茶产业生产效率变化以及引起变化的原因展开分析。结果显示:①台湾地区茶产业的综合技术效率(0.794)略高于中国大陆(0.709),且受纯技术效率和规模效率的共同影响。桃园市机采、苗栗县机采和云林县手采的综合技术效率均为1,这些产区达到了最理想的生产状态。②台湾地区茶产业全要素生产率的增长表现出时序上的波动性,2005—2017年全要素生产率指数的平均值为1.002,年均上升幅度达0.2%。全要素生产率指数与技术进步指数的相关系数为0.881(P0.01),与技术效率指数的相关系数为-0.499(P0.05),说明全要素生产率的增长是由技术进步因素推动的。③全要素生产率的增长表现出区域间的差异性,新北市机采综合生产效率低,且全要素生产率指数降低最多,生产状况不容乐观;云林县手采综合生产效率高,且全要素生产率指数还在升高,生产状况最好。各县市的全要素生产率指数与技术进步指数、技术效率指数的相关系数分别为0.711、0.723,均在0.05的水平上显著相关,说明台湾地区各县市的茶业全要素生产率受技术进步和综合技术效率共同影响。④台湾地区茶业生产效率不受其采摘方式影响,机采和手采的综合技术效率差异不大,但机采的全要素生产率每年降幅为0.8%,值得注意。     

中国近海捕捞渔业生产效率的实证研究——基于DEA-Malmquist指数方法

利用2008—2013年近海捕捞渔业生产投入产出的面板数据,采用DEA-Malmquist指数方法对中国近海捕捞渔业全要素生产率的变动及构成进行了分析。结果表明:近海捕捞渔业平均全要素生产率呈增长趋势,年均增长率为2.3%,主要依靠技术进步来推动;技术效率变化与全要素生产率之间的同步系数为0.6,纯技术效率、规模效率与技术效率之间的异向变化导致技术效率的下降;天津、浙江、辽宁、海南、福建、广西等6个省市的全要素生产率呈增长趋势;沿海各省市近海捕捞渔业技术效率下降是平均纯技术效率下降和平均规模效率下降共同作用的结果。     

东北玉米种植结构调整与粮食高质量增长——基于全要素生产率视角

在推进粮食产业高质量发展关键时期,促进种植结构调整,提高粮食全要素生产率势在必行。本文基于2001—2016年东北三省地级市面板数据,使用DEA-Malmquist指数法测算得到粮食全要素生产率指数,通过空间SAC模型探索玉米种植结构对粮食全要素生产率的影响。研究发现:东北三省粮食全要素生产率增长率年均上升1.1%,技术效率提高0.5%,技术进步提升0.6%,但其粮食全要素生产率增长率呈现出缓慢下降的趋势,且属于技术进步"单轨驱动"模式;玉米播种面积和种植比例的提高会导致"效率损失",从而降低了粮食的全要素生产率;玉米种植结构对粮食全要素生产率的影响路径通过技术效率和技术进步共同作用实现,而对于技术效率的影响仅通过规模效率发挥作用。推进玉米种植结构调整,可提高粮食全要素生产率,为粮食产业高质量发展保驾护航。     

我国羊肉价格变动的空间效应

为了解我国羊肉价格的变动是否存在空间效应,基于2001—2016年省际面板数据,从地理学角度出发进行了空间相关性检验,并进一步利用杜宾空间模型对我国羊肉价格的长期趋势变动和周期循环变动进行了实证检验。研究发现,我国羊肉价格不是简单随机分布,而是有着明显的空间集聚特征。杜宾空间模型的回归结果表明羊肉价格及其变动除了受本区域相关因素的影响,也会对邻域羊肉价格产生正向溢出效应,并且随时间迁移呈现不断加强趋势。空间分解效应表明,羊肉产量、牛肉价格、猪肉价格和购买力可以有效影响羊肉价格的长期趋势变动,而羊肉价格的周期循环变动仅与模型中的牛肉价格和购买力相关。     

碳排放如何影响水稻全要素生产率

为了解碳排放对水稻全要素生产率测算产生的影响及其程度,本研究利用2006—2015年中国水稻主产区23个省(市、自治区)水稻面板数据,运用基于方向性距离函数的Malmquist-Luenburger生产率指数和面板Tobit模型,实证分析了碳排放对水稻全要素生产率的影响及省域差异,并深入剖析根源。结果表明:1)中国考虑碳排放的水稻全要素生产率呈先增后降的阶段性特征,且整体处于恶化状态,仅少数省份实现了增长;2)整体增长动力来源由技术效率改善向前沿技术进步转变,而实现增长的省份主要得益于前沿技术进步和技术效率改善的双重作用;3)水稻生产"高碳""低碳"省份呈现明显的南北—东西"T"字型交叉分布格局;4)整体水稻TFP_C及其分解指数增长得益于城镇化水平、工业化水平的推动,但受到经济发展水平及受灾率的制约;5)高低碳群组间差异则主要体现在财政支农力度和种植业结构调整的作用在"低碳"省份得到更好发挥。     

中国农业能源效率时空演进及其影响因素——基于技术异质视角

为探究技术异质情况下的中国农业能源率及其演变趋势,基于技术异质性框架,采用共同边界模型对近20年来中国农业能源效率进行测算,并使用标准差椭圆分析、Dagum基尼系数、双向固定效应等方法考察农业能源效率时空演进及影响因素。研究发现:1)样本期内,中国农业能源效率均值为0.612,呈逐年上升趋势,目前尚存在较大提升空间;2)空间上,呈东高西低的阶梯状分布特征,效率低下与农机装备技术创新不足和技术推广落后有关。时间上,椭圆面积没有发生明显变化,表明效率分布不存在明显的收敛或发散趋势;3)Dagum基尼系数结果表明,中国农业能源效率省际间存在差距,但呈缩小趋势,东中西部区域间差异是造成中国农业能源效率省际间发展不平衡的主要原因;4)影响因素分析表明,中国农业能源效率与种植结构及基础设施水平正向相关,与能源结构、经济结构及受灾率负向相关。基于分析结论,最后提出三点提升农业能源效率的政策建议,旨在更好地促进中国农业绿色发展转型。     

我国粮食劳动生产率地区差异及分解研究——基于回归分解方法的实证

针对我国各粮食主产区间劳动生产率发展不均衡,阻碍粮食产业可持续发展,不利于保持粮食产量稳定增长的问题,利用13个粮食主产区省级面板数据,采用随机前沿生产函数模型测算粮食全要素生产率以及技术效率;在此基础上基于回归的分解方法对我国粮食劳动生产率地区差异进行分解,进一步对影响地区差异的各个因素及作用机制进行分析研究。实证分析结果表明:1)劳动力规模、劳均资本投入以及前沿技术水平对粮食劳动生产率地区差异呈正向影响,即这3种因素加剧了地区间劳动生产率的不平衡;2)技术效率水平、劳均土地、劳均用工以及粮食生产劳动力结构等因素则对地区间的劳动生产率差异有抑制作用,通过提高这些因素的投入水平能有效促进粮食产业的地区间均衡发展。     

我国冬油菜生产的技术效率地区差异及其影响因素——以四川、湖北等11省市为例

针对我国冬油菜生产技术效率的地区不平衡问题，以四川、湖北等11省市为例，采用2018年地区统计及农户调查数据，分别运用基于数据包络的非参数分析和线性回归方法，对我国冬油菜生产的技术效率地区差异及其影响因素进行研究。结果表明:1)我国冬油菜生产技术效率存在地区差异，其中四川、江苏较高，云南、江西及上海市较低；2)我国冬油菜生产技术效率地区差异主要来源于规模效率地区差异；3)我国冬油菜生产技术效率地区差异最大的影响因素是财政支农支出，其次依次是科技人员密度、户主年龄、从事油菜劳动力数和家庭收入水平。同时，财政支农支出、科技人员密度、从事油菜劳动力数与我国冬油菜生产技术效率地区差异正相关，户主年龄和家庭收入水平与我国冬油菜生产技术效率地区差异负相关。因此，我国冬油菜生产地区在政策上应着力提升冬油菜生产规模效率，保障财政支农支出、科技人员密度和从事油菜劳动力数水平。同时，还应关注户主年龄和家庭收入水平对冬油菜生产技术效率的影响。     

我国蔬菜生产技术效率变动及其影响因素分析*——以黄瓜和茄子为例

为探究我国蔬菜生产技术效率变动及其影响因素,基于技术效率理论基础,利用30个省市2011和2012年的164组样本数据,构建了超越对数生产函数模型,研究结果表明:我国蔬菜生产技术效率平均为0.809 9,存在显著的技术效率损失;各地区蔬菜生产技术效率水平有较大差异;平均技术效率从高到低依次为:中南西北华北华东西南东北;物质与服务费用、化肥成本和劳动力成本3种投入要素存在不同程度的冗余。农业大省或较发达地区的蔬菜生产技术效率一般较高;无论黄瓜还是茄子,设施种植模式的平均技术效率均大于露地种植,且露地蔬菜生产的技术效率相对于设施蔬菜生产技术效率波动较大;农村人均纯收入和成灾面积比例对提高技术效率有负向影响,城镇化水平、农村劳动力受教育水平和有效灌溉率对技术效率提高有正向影响。     

中国农牧户绒毛用羊养殖效益及其影响因素实证研究

根据内蒙古、新疆、吉林、辽宁、山西和云南等6个绒毛用羊主产省（自治区）12个县（旗）绒毛用羊养殖户调研数据对中国绒毛用羊养殖效益及其影响因素进行研究,结果表明,2012年绒毛用羊养殖户每只细毛羊、半细毛羊和绒山羊平均养殖纯收益分别为192．95元、333．33元和222．17元;绒毛产量和产品畜产出水平对绒毛用羊养殖效益有显著的正向影响,饲草料成本和疾病灾情损失对绒毛用羊养殖效益有显著的负向影响,细毛羊养殖户单纯扩大养殖规模不利于养殖效益的提高,而半细毛羊和绒山羊养殖户扩大养殖规模能够提高养殖效益,绒毛价格、养殖户文化程度、政策支持以及接受技术培训情况对绒毛用羊养殖效益的影响皆不显著。最后,从提高产出水平、降低养殖成本、加强疾病灾情防御、加强科技和政策扶持力度等方面提出提升中国绒毛用羊养殖效益的对策建议。     

基于COST-DEA模型的中国玉米生产成本节约潜力分析

针对中国玉米生产成本过高的问题，运用2020年中国和美国的截面数据，比较两国及中国各地区间玉米生产成本结构差异，并采用刻画等产量曲线的方法揭示玉米生产中机械投入与劳动力投入和土地投入与肥料投入的替代关系，明晰各地区玉米生产的投入特征。在此基础上，采用COST-DEA模型测算2010—2020年中国玉米主产省份的技术效率、要素投入效率、配置效率以及成本效率，分析玉米生产成本节约潜力。结果表明：玉米生产的人工成本和土地成本较高是导致中美玉米生产成本悬殊的重要原因；中国玉米生产成本效率平均为0.568,其效率损失主要来源于技术效率过低；从区域分布看，成本效率呈现西北和东北高、西南低的局面；从不同投入要素看，种子和肥料的利用率更高，土地和劳动力投入的节约潜力更大。因此，应综合提升玉米生产的技术效率和配置效率，降低玉米生产成本，提升中国农产品竞争力，保障粮食安全。     

经济增长、产业贡献与农民收入增长波动——基于宏观收入分配计量模型与谱分析的实证

利用收入分配模型导出的计量模型,对改革开放以来(1978—2013年)农民收入增长波动及其宏观影响因素进行实证研究;使用谱分析方法,估计并比较农民收入增长与GDP及各产业增长的波动周期。结果表明:第一产业和第二产业的增长对农民收入增长有显著的贡献,但第三产业增长对农民收入增长影响不显著。农民收入增长波动的主周期与GDP及非农产业增长波动的主周期一致,农民收入增长波动的副周期则与农业产业增长波动的主周期一致。根据实证结果提出以下政策建议:稳定农民收入,一方面需稳定农民的农业收入,另一方面应提高农民工的教育水平和科学文化素质,促进农民进入第三产业就业以获得增收的来源。     

知识排他性、知识产权保护与区域技术差距

由于高技术产业的技术排他性特征更明显,加强知识产权保护将引起中国高技术产业密集的省份技术进步速度优于其他省份。基于中国省际数据经验研究表明,知识产权保护在短期内帮助扩大了区域之间的技术差距。