中国农业生产率的增长趋势:1978-2002

用基于线性规划的Malmquist指数方法测算了中国农村改革以来农业全要素生产率（TFP）的变动趋势，并把TFP的增长构成分解为技术进步和生产效率变化两个部分。结果显示：改革开放以来中国农业TFP的增长主要是由技术进步推动的，生产效率的下降对TFP的增长造成了不利影响。据此提出了基本的解决途径。     

利用非参数方法度量中国农业TFP水平及变动趋势

通过生产率指数的数据包络分析方法度量了1982—2004年中国29个省份农业生产率水平及变动趋势,从地区角度进行了农业生产率的水平比较.结果显示:农业生产率(Total Factor Productivity,TFP)增长比较快的地区或省份,技术变化对TFP的增长起到了主导作用,但一些不发达省份或地区生产效率的改进对TFP的增长也起到了积极作用.从1982—2004年中国TFP变动趋势看,技术进步对农业生产率增长起到了主导作用,生产效率下降对TFP增长起到了负面效应,表明技术变化和相对应的效率变化总是向相反的方向变动.     

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。     

要素投入结构与农业全要素生产率增长

基于加总数量框架,采用乘积完备的Hicks-Moorsteen指数将农业全要素生产率(TFP)增长分解为技术进步、技术效率变化、规模效率变化和混合效率变化,要素投入结构变化通过改变混合效率,进而影响农业TFP增长。结果表明,技术进步是中国农业TFP增长的最主要驱动因素,要素投入结构变化的影响,在时空上存在较大差异,其对农业TFP增长的促进与抑制效应并存。从时间维度看,1994—2016年要素投入结构变化对农业TFP增长有促进作用。从空间维度看,东部地区要素投入结构变化是农业TFP增长的重要驱动因素之一,而中部地区仅在1994—2016年要素投入结构变化提高了农业TFP增长,西部地区仅在1978—1984年对农业TFP增长有正效应。     

中国农业全要素生产率的时空演变差异及内源构成

为探究实施农机购置补贴与农地流转以来中国农业TFP的发展规律及增长源,运用Hicks-Moorsteen指数法测算并分析了中国农业TFP的时空差异,并通过Dagum基尼系数及其分解方法探究空间差异存在的内源构成。结果表明：中国农业TFP呈持续增长态势,驱动要素主要是技术进步而非技术效率;中国7个区域农业TFP增长态势表现不一,各区域的增长来源也不尽相同;不同区域间农业发展潜力存在显著差异;7个区域农业TFP的总体差异存在逐步扩大的趋势,而区域间差异是总体差异的主要诱因。     

中国农业全要素生产率构成及区域趋同性分析——基于1996-2010年Malmquist指数法

利用1996-2010年省际面板数据,运用DEA-Malmquist指数法模型,分析了中国农业全要素生产率(TFP)增长的构成即农业技术效率提高(Ech)和农业技术进步(Tch),并解释了不同区域农业全要素生产率(TFP)及其分解值的趋同性。研究结果表明:(1)1996-2010年,中国农业全要素生产率(TFP)年均增长率为4.1%,其中农业技术进步(Tch)年均增长率为4.8%,农业技术效率(Ech)年均增长率为-0.7%;(2)农业技术效率对全国农业全要素增长率区域差异的解释度分别为58%,剩下的42%则由农业技术进步解释;(3)"九.五"到"十一.五"期间,中西部区域农业技术效率和农业技术进步的交替增长,使得东中西区域间农业全要素生产率呈现出长期的趋同效应。     

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。     

浙江省农业全要素生产率的实证分析———基于 DEA-Malmquist 指数简

利用DEA—Malmquist生产率指数对浙江省11个地级市1995～2011年农业全要素生产率进行分析,结果表明：1995—2011年浙江省农业TFP实现了快速的增长,年均增长率为5．5％;浙江省农业TFP的快速增长主要是由于农业技术进步推动的,年均增长率为4．8％;各市农业TFP增长差异明显,其中丽水市农业TFP增长最快,杭州市农业TFP增长最慢;浙东北的农业TFP增速低于浙西南,其中浙西南农业技术进步快于浙东北,而浙东北的农业技术效率高于浙西南。     

2004—2013:中国棉花生产率增长、技术进步与效率变化

运用DEA的Malmquist指数分析方法对中国2004—2013年棉花TFP的增长及其构成进行实证分析,阐释了棉花TFP变化的基本特征。结果显示,1中国棉花产业的全要素生产率年际波动较大,2004—2013年中国棉花TFP的年均增长率达到2.7%,其中技术进步的年均增长率为3.1%,技术效率的年均增长率为-0.3%;2技术进步是推进TFP增长的主要动力。由于近年来棉花技术缺乏创新,对TFP的促进作用越来越乏力;3纯技术效率过低是技术效率出现负增长的主要原因;4中国棉花TFP的增长具有区域不平衡的特征。各棉花主产区技术进步水平的不同导致TFP的增长存在显著差异,新疆已经成为中国棉花TFP增长最高的棉区,改变了三大棉花区域齐头并进的局面。     

重庆市农业全要素生产率与农业经济协调发展研究

采用DEA-Malmquist指数法测度重庆市2006～2017年的农业全要素生产率,采用灰色关联法计算分析农业全要素生产率与区域经济之间的关联度.结果 表明:(1)2006～2017年重庆市农业TFP指数均大于1,年均增长率为4.74％,其中农业TFP增长最快的时期是2013～2014年,为13.82％,而TFP指数构成中农业技术进步年均增长率为3.47％,技术效率年增长率为1.27％,技术进步是重庆市TFP增长的主要动力.(2)重庆市农业全要素与农业经济增长的密切程度从大到小依次为机械动力、化肥、能源、劳动力及土地,2006～2017年在土地与劳动力波动不大的情况下,机械动力、化肥及能源的持续增加有效促进了农村经济的增长.     

中国玉米全要素生产率增长分解与空间收敛性

基于1979—2018年中国19个玉米主产省的成本收益面板数据,运用Hicks-Moorsteen生产率指数测算了玉米全要素生产率(TFP)增长情况,并在此基础上使用空间杜宾模型对其收敛性进行检验。结果表明:1)1979—2018年中国玉米TFP年均增长率为2.20%,前沿技术进步是玉米TFP增长的主要驱动力;2)中国玉米TFP增长及其动力机制存在显著的空间差异,并且绝大多数省份都表现出技术进步与技术效率恶化并存的"单驱动"型增长特征;3)中国省际间玉米TFP增长存在着显著的空间收敛趋势,并且由于空间外溢效应的存在,使得各省玉米TFP增长收敛的速度减慢,收敛周期延长。     

基于DEA模型的湖北省农业经济效率评价研究

基于非参数的DEA方法、Malmquist生产率指数方法,建立了农业发展状况评价指标体系对2008-2012年湖北省13个地市农业经济效率进行评价。结果表明,湖北省各地市综合效率均值呈波动变化且有递减趋势,地区差异显著;全要素生产率(TFP)均值总体实现波动增长且增幅逐年加大;技术进步是湖北省农业TFP增长的主要动力,但存在农业技术推广和应用缺失的现象。     

湖南省棉花生产效率的实证分析

利用湖南省1987～2007年棉花投入产出的面板数据,采用非参数Malmquist指数方法对其生产效率变动进行分解分析.并运用数据包络分析法(DEA)对Malmquist指数及其分解的各指数的变动原因以及改进生产效率的途径做出了进一步探讨.结果表明,湖南的棉花生产全要素生产率(TFP)在生产技术上没有明显进步,而综合技术效率和规模效率的下降对TFP的增长起到了负面效应.通过促进技术进步、调整生产规模和提高技术效率等手段可以提高湖南省的棉花生产效率.     

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。。     

入WTO以来中国玉米生产效率评价———来自全国15 个省的面板数据分析

基于15个玉米主产省2001-2010年10年间的农产品成本收益面板数据,运用DEA中的Malmquist指数分析方法,从时间梯度和地域差异两个角度,系统分析了我国玉米主产区的玉米生产效率(TFP)的增长状况.结果表明:2001-2010年我国玉米主产区玉米TFP增长率为-1.3％,并且增长趋势呈锯齿状分布;技术进步是促进我国玉米主产区TFP增长的关键因素;东北区、西北区玉米生产效率水平比华北区、西南区玉米效率水平高.     

我国设施蔬菜生产效率研究

设施蔬菜以其良好的经济、社会收益在我国迅猛发展,是实现农业现代化的主要途径之一。为把握全国设施蔬菜生产效率情况,了解不同地区设施蔬菜生产效率高低及原因,实现设施蔬菜生产资源配置的宏观调控,采用超效率DEA及Malmquist指数方法,分别从静态和动态角度,对我国设施蔬菜生产效率进行计算,结果如下：①2011-2013年间共63个产出决策单元(DMU)中有23个为DEA有效,DEA无效率为6349%,设施蔬菜生产中投入冗余问题严重;②2011-2013年间我国设施蔬菜全要素生产率（TFP）增长了08%,技术效率提高是TFP增长的动力,技术进步对TFP增长起负作用。应加大设施蔬菜的科研与成果转化,做好农技推广工作,同时注重学习与交流,提高设施蔬菜生产效率。     

基于Malmquist指数分析的浙江农业资源利用效率动态变化(1994—2010年)

采用1994—2010年浙江省东北6个地级市和西南5个地级市的农业资源面板数据,运用DEA分析法中的Malmquist指数,实证研究了浙江农业资源利用效率及其增长状况。结果表明：1994—2010年浙江农业资源全要素生产率平均增长5.08%,技术进步增长5.14%,技术效率增长-0.04%,技术进步成为推动浙江农业资源TFP增长的主要因素,但技术效率下降也产生了负面影响。由于技术进步和技术效率水平的不同,使得省内各区域的农业资源利用效率存在显著差异。总体上,浙江东北地区的农业资源利用效率高于浙江西南地区。     

浙江省农业生产效率分析——基于DEA模型和Malmquist指数

为了研究浙江省农业生产投入产出情况，进一步提升其农业生产效率，先利用DEA模型对2020年浙江省各市农业生产效率进行静态分析，再运用Malmquist指数对2014—2020年浙江省各市农业全要素生产率进行动态分析。结果表明：2020年浙江省农业整体向好，但部分地区存在投入与产出不匹配的情况，影响了全省平均农业综合效率；2014—2020年，浙江省农业TFP均大于1,其中技术进步推动作用显著；各地级市TFP差异在合理范围内，技术效率成为大部分地级市生产效率提升的制约因素；浙东北和浙西南的年均TFP基本持平。因此，浙江省可以加强农业基础设施建设，持续提高农业科技水平，推动区域农业均衡发展，从而提升农业生产效率。     

服务业全要素生产率研究——基于丝绸之路经济带数据

基于考虑人力资本的非参数Malmquist指数法，测算中国丝绸之路经济带沿线九省市2003~2012年服务业全要素生产率（TFP）变动情况，从技术进步与技术效率两方面考量服务业TFP。结果发现，丝绸之路沿线九省市服务业TFP的增长主要源于技术进步的贡献，而技术效率却在恶化，同时人力资本对技术进步和技术效率均具有正向贡献。结果表明：交通基础设施、对外开放和财政金融支持都对服务业TFP的增长具有显著正向促进作用。鉴此，应强化交通基础设施建设，实现道路互通；深化对外开放，推动贸易畅通；增强财政金融支持力度，推进货币流通。     

河南小麦生产效率数据包络分析

采用数据包络分析(DEA)方法对河南23a小麦生产效率变化进行时序一截面分析．结果表明，小麦生产全要素生产率(TFP)呈现波动上升的趋势，增长的贡献主要来自技术进步，综合技术效率增长的制约因素主要来自规模效率的下降．与全国平均水平相比，河南小麦生产综合技术效率偏低，1993年以来虽然有较大改善，但仍缺乏竞争优势。