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。     

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。     

台湾水稻生产效率的实证分析

【目的】正确认识台湾水稻生产效率的变化及引起变化的原因。【方法】利用DEA与Malmquist生产力指数及灰色关联度分析,研究台湾2002—2016年15县市的水稻生产效率、全要素生产率变化及其分解指数,以及各指数之间的关联系数。【结果】(1)台湾水稻生产效率整体处于较高水平(0.970),第一期水稻的生产效率(0.974)略高于第二期(0.966);(2)不同县市水稻生产效率不同,宜兰县、新竹县、新竹市、彰化县、嘉义县市和台东县生产效率均达到1,处于较高水平;(3)台湾水稻生产效率增长波动较大,第一、二期的全要素生产率指数分别为0.987和0.955,每年降幅分别为1.3%和4.5%,总体呈退步状态;(4)台湾第一、二期水稻生产率的变动与技术进步的关联系数分别为0.746 9、0.893 2,与技术效率变化的关联系数分别为0. 583 2、0.605 6,水稻生产率的变化主要受技术进步的影响,受技术效率变化的影响较小。【结论】台湾水稻生产效率整体处于较高水平,全要素生产率指数呈退步状态,其变动主要受技术进步影响,政策调整效果初显,效率的损失可以通过技术进步弥补。     

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。     

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。     

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.     

陕西省猕猴桃种植投入产出效率分析

为找出陕西省猕猴桃生产效率变化原因及其改善途径,采用基于Malmquist指数的数据包络分析(DEA)方法,选取陕西省猕猴桃生产重点县眉县和周至县为研究对象,抽取2006 2010年间共249份生产成本与收益的样本数据进行对比分析.结果表明:眉县全要素生产率在研究期内呈现稳步上升的趋势,其变化主要源于综合技术效率,而周至县全要素生产率则呈现波动中略微下降的趋势,其变化主要由综合技术效率和技术进步共同作用.眉县和周至县均应该加大科研开发力度,引进更先进的生产和管理技术,使技术进步发挥更重要的作用.     

中国肉牛全要素生产率时空分异特征分析——基于非参数共同前沿分析方法

基于2013—2018年全国15省区肉牛养殖成本收益非平衡面板数据,运用非参数共同前沿分析方法中的Metafrontier-Malmquist指数对东、中、西部肉牛全要素生产率及其分解的时空分异特征进行实证研究。结果表明:东部技术效率水平最高,达到0.8453,其次为中部的0.7709,西部最低,仅为0.7271;中部对东部技术效率表现出追赶趋势且两者差距逐渐减小,西部与东部、中部的技术效率差距逐渐扩大,西部技术效率水平持续下滑。东部肉牛生产共同前沿全要素生产率增长速度低于西部地区但高于中部地区,技术效率降低对全要素生产率增长表现出消极效应;西部肉牛生产共同前沿全要素生产率年均增长率是唯一增长的区域,主要源于技术进步;中部年均增长率处于最低水平,原因是技术效率的降低直接导致全要素生产率降低。应加大肉牛产业科技投入与推广力度,重点扶持西部地区肉牛产业,深入挖掘和激发西部地区肉牛养殖潜力,充分发挥东部和中部地区的产业优势,展现优势区域的示范带头作用,推动全国肉牛产业快速发展。     

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。     

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.     

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。     

中国花生全要素生产率分析

运用数据包络分析法(DEA)和莫氏指数法(Malmquist Index),基于2007—2016年中国10个花生主产地成本收益数据,分析了花生全要素生产率的变化情况。结果表明,2007—2016年花生全要素生产率变化指数平均增长1.1%,综合效率变化指数平均增长1.1%,全要素生产率变化趋势主要受技术进步变化影响;花生生产处于规模递增阶段,研究期内规模效率增幅大于纯技术效率增幅约0.9%;北方花生主产区全要素生产率上升幅度大于南方上升幅度约2%,其主要差距产生于技术进步变化指数差异;花生生产要素投入存在不同程度松弛,配置不合理。未来应该促进花生生产技术研发、示范和推广,调整花生主产区区域结构布局和改善科学经营管理。     

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。     

分区视角下粮食全要素生产率差异及收敛性分析

本研究聚焦水稻、小麦和玉米三大粮作物,测算得到3种粮食作物的全要素生产率及其分解指标,并划分种植区域,探讨不同品种、不同种植区粮食全要素生产率的演变情况。研究发现:粮食生产全要素生产率增长显著,但不同品种的增长驱动模式不同,且不同种植区的差异性明显。不同地区水稻和玉米的全要素生产率及分解指标会随着时间的推移收敛至稳定状态;但小麦技术进步呈现发散态势。3种粮食作物的技术效率、技术进步以及全要素生产率随着时间的推移会趋向于自身的稳定均衡水平。     

河南省牛奶生产的全要素生产率及财政支持政策研究

依据全国农产品生产成本调查资料,利用全国牛奶生产的超越对数投入成本距离模型,计算了中国主要省份牛奶生产的全要素生产率,并将其分解为技术进步和技术效率,重点分析河南省牛奶生产的全要素生产率、技术进步和技术效率差距,提出河南省牛奶生产的技术投资政策和方向.     

农户小麦生产的产出增长与分解——基于河南省农户层面的实证分析

【目的】基于农业部固定观察点河南省的农户调查数据,对2003-2008年间河南省小麦生产增长的原因进行分析。【方法】利用随机前沿生产函数模型和产出增长分解的方法,测算引起小麦生产增长的各因素贡献率。【结果】2003-2008年小麦产出增长中,3.75%来源于投入要素增长的贡献,96.25%来源于全要素生产率增长的贡献;在全要素生产率的贡献率中,有61.75%来自于技术进步的贡献,34.5%来自于技术效率提高的贡献。【结论】推动河南农户小麦产出增长的主要因素是以技术进步和技术效率为核心的全要素生产率的提高。     

环境约束下湖北省农业全要素生产率增长分析

基于湖北省各市2000-2013年农业投入产出数据,利用Malmquist-Luenberger生产率指数和核密度图对环境约束下湖北省农业全要素生产率增长和收敛状况进行了分析。结果表明,湖北省农业全要素生产率增长显著,技术进步是农业全要素生产率增长的主要源泉;农业全要素生产率、技术效率变化和技术进步率都出现了收敛。提出了相应的政策建议。     

基于 DEA 和 Malmquist 指数的广东省渔业效率研究

【目的】分析掌握广东渔业的产出效率,为发展可持续的低耗高产渔业提供数据参考。【方法】基于数据包络分析（DEA）及 Malmquist 指数,对 2011—2022 年期间广东渔业综合技术效率和全要素生产率指数及其分解进行测算和分析,并与全国平均值进行对比。【结果】广东渔业综合技术效率每年均高于全国平均水平,但2011—2014 年、2018—2019 年和 2021 年广东渔业规模报酬呈现递减。通过对广东水产养殖和水产品捕捞的综合技术效率分别进行测算,发现 2011—2022 年期间广东水产养殖的综合技术效率较高,除 2013 年和 2014 年外,均为DEA 有效。将 DEA 无效年份的广东水产养殖和水产品捕捞在生产前沿面上的投影调整为 DEA 有效,结果显示,2013 年和 2014 年广东水产养殖投入的冗余率分别为 5.98% 和 10.46%,而 2011—2014 年、2018—2019 年和 2021年广东水产品捕捞投入的冗余率在 39.73%~74.27% 之间,说明水产品捕捞的过度投入以及由此引发的捕捞综合技术效率低下是造成 2011—2014 年、2018—2019 年和 2021 年广东渔业规模报酬递减的主要原因。广东渔业的技术进步和全要素生产率上升幅度与全国平均水平相差较远,全要素生产率和技术进步指数均比全国平均增幅低 4.7%,说明广东省在渔业技术进步方面有较大提升空间。【结论】建议广东加大渔业科技的投入力度,加强渔业技术创新,以促进渔业技术进步和提高全要素生产率;加快渔业产业结构调整,合理布局养殖和捕捞规模,以解决广东渔业规模报酬递减的问题;加强渔业资源保护和增殖放流,利用自然生产力增加可捕捞渔业资源;加强水产良种创制及养殖新模式和新技术的开发,进一步拓展水产养殖空间和提高水产养殖的产出效率。     

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。     

基于DEA-Malmquist指数方法的河北省农业全要素生产率分析

党的十九大报告指出我国经济处于高速增长到高质量发展转变时期,并强调了提高全要素生产率对我国经济转型升级的重要意义。河北省人均耕地面积不足世界平均水平40%,人地矛盾突出,所以如何利用有限的资源满足工业和生活需求成为农业发展的重要问题,提高农业全要素生产率成为我省农业发展必然趋势。本文运用DEA方法的Malmquist TFP指数对河北省农业全要素生产率进行测算,并利用距离函数分解为技术进步与效率两部分。通过分析河北省全要素生产率时间上的变迁和空间上的分布特点,发现河北省农业生产率的提高由农业技术进步所推动,农业技术效率部分抵消了技术进步的促进作用,农业技术效率主要受规模和纯技术效率的双重影响,并且农业生产率呈现出以北京为中心的扩散趋势。在此基础上,提出促进农业全要素生产率提高,发挥技术潜力,增加农业生产率的对策建议。