河南省农业生产效率实证分析

运用Malmquist指数方法,选取河南省18个城市为样本,考察2001-2009年河南省农业生产效率的全要素生产率的变动趋势,并通过对Malmquist指数的分解进行分析,研究河南省农业生产的全要素生产率增长的内在动力.结果表明,技术进步是推动河南省农业生产的全要素生产率增长的主要因素,综合技术效率指数对全要素生产率...     

河南省粮食生产综合技术效率和全要素生产率分析

采用非参数的DEA方法对河南省2000-2011年粮食生产的平均综合技术效率、纯技术效率、规模效率和全要素生产率的构成和变化进行分析.结果表明,河南省粮食生产综合技术效率的增长主要与纯技术效率的提高有关,而规模效率的低下则是制约其提高的原因;全要素生产率的增长是由技术效率和技术进步共同带来的,但是全要素生产率的增长十分缓慢,有些年份甚至出现倒退现象;各市的粮食全要素生产率变化也不尽相同.河南省在粮食生产过程中应加强农业基础设施建设,加大科技投入和农业科技的推广力度.     

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。     

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。     

贵州省农业生产效率演变及影响因素分析

研究农业生产效率演变及影响因素分析，可为促进贵州农业发展及提高农业生产效率提供科学依据。基于2010—2020年贵州省9个市(州)面板数据，借助DEA-Malaquist和Tobit模型，分析贵州省农业生产效率及影响因素。实证结果表明，2010—2020年贵州省农业生产效率均值总体水平较低，呈现出逐年下降趋势，技术效率和规模效率略有下降趋势；2010—2020年全省的全要素生产率呈现出波动中增长趋势，技术进步和全要素生产率的变化趋势大体上相一致，技术进步对全要素生产率的影响较大；产业结构调整还有很大的提升空间，经济发展水平、政府投入、农业机械化以及受教育水平与贵州省农业生产效率存在负相关关系，产业结构水平对农业生产效率的影响最大。进一步提升贵州省农业生产效率，须加大技术创新资金投入，促进产业结构优化，适当增加财政支农金额，提升农业机械化水平，加强交通基础设施建设，改善交通网络结构状况，因地制宜发展各地区的优势产业。     

安徽省农业全要素生产率:静态效率、动态效率和空间效应

乡村振兴的关键在产业,农业是乡村最大的产业,安徽作为中部地区产粮大省,农业大而不强,乡村振兴任重道远。基于数据包络分析方法探讨安徽省农业全要素生产率及其变动情况显示:农业各生产要素投入冗余呈上升趋势,处于最优配置的地市数量呈下降趋势;农业生产全要素生产率不断提升,但增长速度逐渐下降;技术进步是农业全要素生产率提升的核心因素,综合效率略显不足;不同地区的农业全要素生产率没有表现出明显的空间相关性。为此,应根据各地区制约农业全要素生产率提升的核心因素,从科技成果向农业转化、耕地适度规模经营、职业农民培养、农业生产组织化等方面,实现农业全要素生产率提升由技术进步的"单向推动"向综合效率和技术进步"双向推动"转变。     

山东省农业全要素生产率及其分解分析——基于超效率DEA和Malmquist指数

运用超效率DEA和Malmquist指数,基于山东省16个地级市的农业投入产出数据,对2006—2018年山东省的农业全要素生产率(TFP)进行了测算、分解与分析,结果显示:从超效率DEA模型来看,山东省所有地级市均处于DEA有效状态,但地区之间的农业生产效率存在明显的差异;从Malmquist指数的地区比较和动态分析来看,山东省农业TFP整体呈现增长状态,对于农业TFP的增长,技术进步起主要作用,技术效率的贡献很小甚至起负向作用,是典型的技术进步诱导型增长模式;山东省各地级市的农业生产效率总体处于上升状态,各地级市间存在横向差异。最后,提出了推动山东省农业生产的相关对策建议。     

基于超效率DEA和Malmquist指数的中国农业生产效率分析

采用超效率DEA模型和Malmquist指数,对1990—2016年中国29个省级地区的农业生产效率进行分析,结论如下:(1)超效率DEA分析表明,东部地区的农业生产效率最高,中、西部地区效率低于全国平均水平。相较于中、西部地区,东部地区具有较强的经济实力和较为成熟的农业发展模式与规划,使其农业生产效率呈现较高水平且效率变化受国家农业政策的影响较小。(2) Malmquist指数分析表明,中国东、中、西部地区农业全要素生产率(TFP)和技术进步都实现了正增长,但是只有东部地区的技术效率实现了正增长;技术进步是TFP增长的主要动力,技术效率下降是TFP增长的主要障碍,规模效率下降是导致技术效率下降的主要原因。     

面向生态效益的河南省农业生产效率分析与展望

基于河南省的统计数据,采用超效率DEA模型测算了2015年河南省18个地级市农业的技术效率、纯技术效率和规模效率,运用Malmquist指数对河南省农业发展效率的变化趋势进行研究。结果表明,2015年河南省整体农业综合效率偏低,地区间发展不均衡,规模效率是导致综合技术效率低下的根源;河南省几个传统农业大市并非农业发展强市;2013—2015年河南省各地区农业发展总体处于全要素生产率缓慢上升状态,综合效率指数上升是全要素生产率增长的主要原因,技术进步贡献较小;河南18个地区全要素生产率增长的原因不尽相同。最后,基于分析结论,从生态效益视角对河南省农业发展效率予以了展望。     

我国农田水利基础设施投资效率现状及动态效率研究

利用我国省际面板数据,采用数据包络分析中的BCC模型(DEA-BCC模型)和Malmquist生产率指数分析2007—2013年我国31个省(市、区)农田水利基础设施投资的综合技术效率和动态效率。结果表明,我国农田水利基础设施投资的综合技术效率偏低,纯技术效率改进缓慢,区域间的综合技术效率存在明显差异;我国农田水利基础设施投资的全要素生产率7年间呈下降趋势,技术进步下降是导致全要素生产率下降的主要原因。因此,加快农田水利基础设施科技成果转化推广、加大科技创新力度成为提高全要素生产率的关键。     

基于河北省5个主产县的玉米生产技术效率分析

玉米是河北省第一大粮食作物，技术效率对保持生产力至关重要。本文以2012—2018年河北省宁晋县、大名县等5个主产县170个玉米种植户投入-产出数据为基础，利用DEA研究方法分析了河北省玉米生产技术效率的发展变化。结果表明：各县玉米生产综合技术效率、纯技术效率、规模效率平均值分别为0.822、0.989、0.832。其中，玉田县和大名县玉米综合技术效率不高，全要素生产率未达到有效前沿，规模效率呈下降趋势。针对分析结果，从适度规模经营、科学合理分配投入要素等方面提出相应的对策建议。     

基于Luenberger-Hicks-Moorsteen指标的福建省农业全要素生产率测度及收敛性分析

【目的】测算福建省农业全要素生产率（Total factor productivity,TFP）并判断其变动趋势,为促进区域协调发展及实现农业高质量发展提供科学决策。【方法】利用Luenberger-Hicks-Moorsteen（LHM）指标具备加性完备条件,基于自由处置壳（Free disposal hull,FDH）模型构造LHM TFP指标,将县域划分为一般县（市）、贫困县和发达市（区）,测度2003—2018年福建省全省及县域的农业TFP,并分解为技术效率变化、规模效率变化和技术进步,分析其收敛性特征。【结果】2003—2018年福建省农业TFP整体上呈增长趋势,2018年达0.840,年均增长率为5.731%;技术效率变化、规模效率变化和技术进步年均增长率分别为-1.231%、2.032%和4.930%,表明技术进步是TFP增长的主要驱动力,技术效率变化拉低TFP增长。从福建省一般县（市）、贫困县、发达市（区）的划分来看,各区域农业TFP及其分解指标与全省层面表现基本一致。福建省全省及一般县（市）、贫困县农业TFP存在σ收敛、绝对β收敛及条件β收敛,发达市（区）农业TFP不存在收敛趋势。TFP低的县（市）有追赶效应,城镇化、工业化对福建省全省及一般县（市）农业TFP收敛过程有促进作用,但工业化对贫困县农业TFP收敛具有抑制作用。【建议】积极发展适度规模经营,加快先进生产要素向农业园区集聚,提升农业科技创新能力;各县域应因地制宜,发达市（区）发挥技术引领与辐射作用,一般县（市）着重提升技术效率级规模效率,贫困县则要优化要素资源配置;加快形成功能互补的发展格局,推动先进生产要素向农业优势,实现农业劳均产出均衡发展。。     

粮食生产标兵县粮食生产资源利用效率研究

粮食生产标兵县是国家产粮大县的精华和国家粮食安全的体现。在城市化进程不断加快的背景下,粮食生产标兵县粮食生产资源利用效率直接关系着国家粮食安全。文章应用层次分析法、因子分析法和聚类分析法,选择粮食主产区山东省6个粮食生产标兵县、378个粮农成本数据作为研究的样本,构建了包括三层指标的评价体系,具体分析了标兵县粮食生产资源利用效率及其变化趋势,得出了研究结论,并探讨了政策指向,即未来中央政府粮食生产激励政策的重点应转向产粮大县,激励产粮大县农民粮食生产规模化和机械化,普及良种,提高灌溉水平,依靠农业技术进步充分挖掘要素生产力,全面提高粮食生产资源利用效率,进一步提高补贴力度与效率,在产粮大县实施更为严厉的耕地利用与保护政策,从而保障国家粮食安全的稳定性与恒久性。     

基于区域分化下重庆市土地利用结构效率评价———综合运用信息熵和 Malmquist指数

以重庆市38个区县的面板数据为基础,综合运用信息熵和Malmquist指数模型,对重庆市2004-2013年期间土地利用结构信息熵以及土地利用全要素生产率及其分解进行分析评价.结果发现:(1)2004-2013年重庆市的土地利用结构信息熵总体呈"平稳-下降-平稳"的变化趋势,空间上信息熵值由主城片区向两翼递减,各片区的发展方向不同是导致其空间分异主要原因.(2)2004-2013年重庆市的全要素生产率呈现微弱的递减趋势,技术效率的下降是其主要原因,各片区的全要素生产率表现出鲜明的空间分异特征,经济发展阶段的不同以及经济发展的局限等问题是形成差异的主要原因.研究发现各片区出现的问题不能"一刀切",需区别对待技术进步、土地配置效率以及集约利用等因素对于土地利用效率的影响.     

基于Malmquist-Luenberger指数的中国蔬菜绿色全要素生产率研究

确保国内居民随时随地能够获取到绿色安全营养的蔬菜是中国农业高质量发展的一个重要衡量指标。在资源环境日益成为经济增长硬约束背景下,相较于传统全要素生产率指标,采用绿色全要素生产率来测度评价一个经济体的增长质量更为科学。因此,基于2011—2018年中国27个省份不同品种蔬菜的成本收益数据,本文将化肥等污染物排放量作为非期望产出,运用Malmquist-Luenberger指数对中国蔬菜绿色全要素生产率进行测算。结果发现：2012—2018年,中国蔬菜绿色全要素生产率年均增长率为1.56%,其中技术效率指数、技术进步指数年均增长率分别为-0.42%和1.99%;菜椒绿色全要素生产率指数增长速度最快(2.93%),豆角最慢(0.49%);宁夏菜椒和西红柿的绿色全要素生产率增速最快,福建萝卜和茄子的绿色全要素生产率增速最快,河南大白菜、江西豆角、山东黄瓜、辽宁马铃薯以及贵州圆白菜绿色全要素生产率增速最快。     

基于DEA-Malmquist指数的江苏省农业生产效率评价

为全面了解江苏区域农业发展情况,正确认识农业发展现状。选取2005—2014年江苏统计年鉴面板数据,采用DEA模型和Malmquist指数法对江苏省农业生产效率进行分析评价。结果表明:江苏省农业生产效率整体处于较高水平,农业全要素生产率每年均提高的主要原因是技术进步;同时,江苏各区域的农业全要素生产率从高到低依次为苏南、苏北和苏中,其中,苏南地区优势明显,苏中与苏北地区的差距较小。     

绿色贸易壁垒对农业全要素生产率的影响——基于安徽省面板数据的实证研究

基于安徽省16个地级市面板数据,实证分析绿色贸易壁垒对农业全要素生产率的影响。结果表明:安徽省各地级市农业全要素生产率均逐年向好,但地市间改善幅度差异明显,农业技术配置效率差异是关键诱因;绿色贸易壁垒在农业全要素生产率改善中发挥积极作用,显著推动农业全要素生产率提升;绿色贸易壁垒作用农业全要素生产率也存在异质性,产业基础、公共投资、创新能力以及劳动力综合素质调节绿色贸易壁垒影响农业全要素生产率效果。建议通过健全农业保障体系、加强科技创新投入、加大公共投资、改善人力资本存量以及强化供给侧结构性改革和改革开放力度加以改善。     

农村互联网发展对中国玉米全要素生产率的影响

采用DEA-mamlquist指数测算2004—2019年中国17个玉米主产省(区)的全要素生产率,运用联立方程组模型实证检验农村互联网发展对玉米全要素生产率的影响及其作用机理,并分区域探讨其差异性。结果显示:2004—2019年中国玉米全要素生产率年均增长0.2%,主要依靠技术进步的单轨模式驱动。农村互联网的发展显著(P<0.01)提升玉米全要素生产率,主要依靠技术进步和技术效率的协同作用驱动。分区域来看,农村互联网发展对玉米全要素生产率均具有显著(P<0.01)的促进作用,其影响程度由高到低依次为北方春播玉米区>黄淮海平原夏播玉米区>西北灌溉玉米区>西南山地玉米区。建议进一步提高农村互联网的配套设施建设,发挥互联网“连接经济”的优势,应用多元化互联网技术,促进不同生态类型区玉米生产效率的提升。     

我国上市农产品加工企业经营效率及影响因素分析

为研究我国农产品加工企业经营效率及其影响因素,运用C2 R模型、BC2模型、Malmquist指数法及Tobit模型对2011—2015年我国29家具有代表性的上市农产品加工企业进行研究。测算结果表明,我国上市农产品加工企业经营效率并不稳定,经营效率最低值为0.799,企业间经营效率差距较大;从效率变化均值来看,技术效率下降了1.2%,而技术水平和全要素生产率分别出现了6.9%和5.6%的增长幅度,技术水平变化是全要素生产率变化的主要原因,纯技术效率变化和规模效率变化不稳定,导致综合技术效率变化不稳定,最终影响了全要素生产率;回归结果显示,总资产周转率、企业规模、技术人员占比与企业经营效率及分解项之间呈正相关关系,而股权集中度和企业年龄与企业经营效率及分解项之间无显著相关关系。     

文化传媒上市公司全要素生产率的Globe Malmquist 研究

采用Global Malmquist指数研究我国26家文化传媒上市公司2006~2012年全要素生产率,结果表明：从总体上来说,文化传媒上市公司的全要素生产率（GM）、技术效率（EC）、技术进步指数（BPC）均呈现上下波动趋势。从平均水平来看,全要素生产率呈U型变动,而技术效率（EC）指数和技术进步（BPC）指数的平均水平变动不太稳定,说明我国文化产业的竞争力没有形成核心力,内生增长的方式需进行转型。