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SFA的河南省粮食生产全要素生产率分析

本研究利用2003—2013年河南省18个地市粮食投入产出数据,用SFA模型(Stochastic Frontier Analysis,随机前沿生产函数模型)研究河南省粮食生产的全要素生产率及其变动特征,揭示2003年以来河南省粮食增长的变动轨迹及源泉,进而提出政策建议。结果表明,河南省全要素生产率的增长表现为技术进步驱动型增长模式,技术进步成为全要素增长的源泉,技术效率则成为全要素增长的潜在动力,粮食生产过程中资本要素替代了劳动力要素,河南省需要在合理配置要素投入、加速技术推广与扩散提高技术效率的同时加速农业技术创新,促进技术进步。     

广西粮食全要素生产率时空差异及收敛性分析

[目的]研究广西粮食全要素生产率区域差异及变化趋势,提高广西粮食全要素生产率,为粮食生产提供理论指导.[方法]基于2006—2016年广西14个地级市有关粮食生产的面板数据,运用DEA-Malmquist指数模型和经典收敛回归方法,对广西粮食全要素生产率进行测算和分解,并分析其收敛情况.[结果]2006—2016年广西粮食全要素生产率年均下降1.5%,技术进步单轨损失是广西粮食全要素生产率衰退的主要原因;除南宁市、贵港市和百色市的粮食全要素生产率处于进步状态外,其余11个地级市均处于不同程度的负增长状态.广西粮食全要素生产率存在收敛性,呈现出粮食全要素生产率相对落后地区对先进地区的追赶效应,各地区间的粮食生产效率差距有望逐渐缩小并趋向于共同的稳态水平.[建议]为进一步提升广西粮食全要素生产率,应加强农业科研投入,大力推广良种良法;加大强农扶粮力度,稳定粮食播种面积;升级优质粮食主产区,提高空间溢出效益;加强区域交流合作,促进资源优势互补.     

中国林业全要素生产率时空演变及动力源泉探析

基于全要素生产率(TFP)分析框架,运用DEA-Malmquist指数模型测度和分析2000—2014年中国除香港、澳门、台湾、西藏以外的30个省(市、区)林业全要素生产率的时空分异特征,探究中国30个省(市、区)林业全要素生产率变化的动力源泉。结果表明,时序分异特征呈现出整体水平偏低,在波动中缓慢上升;空间分异特征呈现出明显的二元空间结构,表现出先减弱再稳定的趋势;全要素生产率变化共有4种驱动类型,各省域之间存在显著的差异性。     

中国林业全要素生产率的时空演变及集聚特征探析

我国林业全要素生产率就是林业发展的重要源泉,所以,进行研究林业全要素生产率时间与空间演变以及集聚特征集,对以后林业生产的发展有着重要的指导意义。     

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.     

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。     

我国粮食主产区粮食全要素生产率评价研究

以我国13个粮食主产区为研究对象,选取2011—2019年的面板数据,通过构建DEAMalmquist模型,对粮食主产区的粮食全要素生产率进行测度,并从时间、空间角度进行分析。研究发现,2011—2019年,我国粮食主产区粮食全要素生产率呈波动状态,技术进步效率指数对粮食全要素生产率的影响较大;内蒙古、安徽、河北等省（自治区）的年均粮食全要素生产率位居前列,辽宁省和湖北省的粮食全要素生产率变动幅度较大。     

粮食全要素生产率和技术效率研究进展

粮食全要素生产率和技术效率可以从不同层面较清晰地表达生产技术和土地的投入产出效率,使粮食生产效率问题得以定量分析。对粮食全要素生产率和技术效率的定义进行介绍,概述了关于全要素生产率所包含的影响因素对其作用的研究;介绍了测量粮食全要素生产率的3种主要方法(指数法、DEA方法和SFA方法),综述了相关研究进展。     

河南省农业全要素生产率及其收敛性分析

农业是国民经济的基础,在劳动、土地资源有限的前提下,在保护生态、环境的约束下,通过提升全要素生产率来发展现代农业,已成为我国农业发展的必由之路。本文依据Malmquist指数法测算河南省农业全要素生产率,并进行分地区收敛性分析。实证研究发现,2003-2020年,河南省农业全要素生产率不断上升,其中,技术进步较为显著,技术效率仍有提升空间,属于技术诱导型增长；各地区农业全要素生产率存在差异,不存在 收敛以及绝对 收敛,但存在条件 收敛；各地区农业全要素生产率差距在扩大,但都趋近于各自的稳态水平。     

西南地区县域种植业全要素生产率时空变动分析

基于431个县级单元,采取随机前沿方法 (SFA)测算西南地区各区县的种植业全要素生产率及其分解项,并分别讨论其时空变动特征。2006—2015年,西南地区种植业全要素生产率年均增长7.76%,但是增速变缓,各区县之间的差距在缩小;技术效率和技术效率变化率呈逐年下降的趋势,呈现次对角线高、两侧低的空间分布特征;前沿技术进步率呈逐年降低态势,年均下降0.33%,各地之间的技术进步率差距逐年缩小;规模效率呈现先升后降的趋势,大部分区县种植业表现出规模报酬递增的特点。     

长三角城市群农业全要素生产率时空演化特征分析

农业全要素生产率是现代农业经济增长的重要体现,长三角区域作为我国重要的农业生产区域之一,探讨长三角地区农业全要素生产率及其时空演变,对于实现长三角地区农业经济高质量发展具有重要意义。选取长三角城市群26个城市2013—2019年的面板数据为样本,基于DEA-Malmquist模型测算分解其农业全要素生产率,并利用ArcGIS软件进行空间可视化分析,结果表明,2013—2019年长三角城市群26个城市农业全要素生产率均值为1.01,总体来看,长三角城市群农业生产效率呈上升趋势。其中,农业技术进步指数对农业生产效率指数的贡献较大。从城市个体来看,长三角城市群26个城市间农业生产综合效率及纯技术效率、规模效率空间差异较大。分省域来看,浙江省各城市农业生产效率提高较快,江苏省多数城市农业生产效率总体稳定且略有提升,安徽省多数城市和上海市的农业生产效率稳定中略有下降。进而提出长三角地区农业高质量发展应着力于提高农业基础研发、核心技术攻关、转变农业发展方式等建议。     

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。     

基于DEA-Malmquist模型的长江经济带粮食全要素生产率研究

本文根据长江经济带各省(市)2005—2019年粮食生产的面板数据,运用Malmquist模型对该经济带粮食全要素生产率进行测算和分析。研究发现:样本期间内,长江经济带整体粮食全要素生产率指数大于1,说明该经济带粮食全要素生产率总体呈上升态势,但仍然存在着技术转化不畅、投入规模下降和管理水平降低等问题。从地区来看,除重庆市外,长江经济带各省(市)的全要素生产率均在上升,但除上海市和江苏省外投入规模均未超过1,说明该经济带各省(市)均存在粮食生产投入规模下降的问题;在11个省(市)中技术进步率均大于1,说明该经济带大部分省(市)粮食生产技术进步率较高。     

农业技术进步偏向对粮食全要素生产率的影响

“藏粮于技”是粮食稳产高产的重要保障。基于2002—2020年26个主要粮食生产省份的面板数据,利用三要素嵌套CES生产函数以及DEA-Malmquist模型测度农业技术进步偏向和粮食全要素生产率,并运用空间滞后模型分析农业技术进步偏向对粮食全要素生产率的影响。结果表明,我国农业技术进步是非中性的,不同时间、地区以及不同粮食作物的农业技术进步偏向性均存在差异。研究期间我国整体技术进步偏向农业机械要素。不同于小麦整体的农机偏向型技术进步模式,稻谷、玉米的技术进步特征有明显的生化偏向性。2002—2020年间,粮食全要素生产率波动明显,且粮食主产区的综合生产效率明显优于非主产区。当前我国农机偏向型技术进步模式不利于粮食全要素生产率提升,具有明显的负向溢出效应,非主产区生化偏向型技术进步对粮食全要素生产率的促进作用更加明显。符合粮食技术进步偏向特征的技术创新更能促进粮食增产增收。因此,可以利用技术创新替代稀缺资源,在发挥农业机械化优势的同时,根据粮食生产自有禀赋发展并应用新型生物化学型技术,促进技术进步与粮食提效的良性循环。     

基于时空视角的北京市农业绿色全要素生产率测算

推进农业绿色发展,是农业高质量发展的应有之义,也是乡村振兴的客观需要,对于保障食物安全、资源安全和生态安全意义重大。农业绿色全要素生产率是科学测度地区农业绿色发展水平的客观依据。利用超效率SBM模型和ML生产率指数,对2010—2019年北京市及各区的农业绿色全要素生产率进行测算。研究发现,近年北京农业绿色全要素生产率总体呈增长趋势,但不同年份和区域的增减幅度不同,且技术效率和技术进步未能实现同步增长。基于此,提出了优化农业生产要素投入、提高农民绿色发展意识、促进产业结构转型升级、完善农业创新推广体系等提升北京农业绿色发展水平的建议。