低碳经济视域下中国粮食全要素生产率变化实证研究

基于低碳经济视角,利用中国省际面板数据,将碳排放作为"坏产出"指标纳入粮食全要素生产率测算中,采用Malmquist-Luenberger指数分析2001—2012年考虑碳排放因素下中国除了香港、澳门、台湾、西藏以外的30个省(市、区)的粮食全要素生产率及其分解。结果表明,是否考虑碳排放因素对粮食全要素生产率的核算结果具有显著影响,中国粮食全要素生产率总体上呈增长趋势,其动力主要来源于技术进步;无论是否考虑碳排放因素,我国东部地区粮食全要素生产率均高于中部和西部地区;东部省(市、区)在推动中国粮食全要素生产率的增长方面发挥了重要作用,中西部省(市、区)则面临粮食增长与资源、环境协调发展的艰巨任务。     

耕地多功能与农业绿色全要素生产率的耦合协调发展研究

为分析中国30个省份(不含香港、澳门、台湾、西藏)1995—2018年耕地多功能与农业绿色全要素生产率耦合协调度的时空格局演变,揭示耕地多功能与农业绿色全要素生产率的互动机制,本文采用全排列多边形综合图示法、超效率SBM模型、耦合协调度模型、空间自相关分析方法,得出以下结果：(1)1995—2018年,中国耕地多功能程度总体上呈现增长,其中中部地区增长、东部地区下降、西部地区相对稳定,中部地区的耕地多功能程度高于东部地区,西部地区最低;中国农业绿色全要素生产率年均增长3.46%,东部地区的年均增速大于西部地区,中部地区最慢。(2)1995—2018年,中国耕地多功能与农业绿色全要素生产率的耦合协调度呈现东高西低、南高北低、西北部上升、东南部下降的时空分异规律,东部沿海发达省份耦合协调程度下降尤其明显,失调省份均呈现耕地多功能程度滞后于农业绿色全要素生产率增长。(3)1995—2018年,耕地多功能与农业绿色全要素生产率的耦合协调度呈空间正相关分布,但省域间耦合协调度空间差异逐渐增大,集聚特征逐渐减弱,空间分异越加明显。研究结论表明,实现耕地多功能与农业绿色全要素生产率协调发展,需要实施...     

基于Malmquist指数的四川省农业全要素生产率分析

利用1999～2008年四川省农业的面板数据,运用Malmquist指数分析法考察了四川省农业全要素生产率(TFP)的变动趋势。结果表明,四川农业TFP年均增长4.2%,呈现出平稳增长的特征;农业全要素生产率的增长来源于技术进步,技术效率的下降阻碍了农业全要素生产率的增长;从各市(州)情况看,除阿坝州的农业全要素生产率是负增长外,其他20个市(州)的农业全要素生产率都实现了正增长;除阿坝州外,其他市(州)的农业可持续性在增强。并提出了相应的对策建议。     

中国农业企业全要素生产率区域比较及驱动因素分析——基于1 126家国家重点龙头企业

使用2013—2015年农业产业化国家重点龙头企业数据,测度中国各地级市农业企业全要素生产率,并进行空间比较,在此基础上,并就影响中国农业企业全要素生产率的相关因素进行分析。结果显示:1)整体来看,2013—2015年中国农业企业全要素生产率变动幅度不大;2)从各省份来看,农业企业全要素生产率差异较为明显,仅有个别省份全要素生产率呈现递增趋势;从各地市来看,各地市农业企业全要素生产率空间差异大,但是各地市农业全要素生产率排名变化不大,全要素生产率处于中高水平以上的企业不多;3)从影响中国农业企业全要素生产率的因素来看,研发投入、要素密集度和企业规模对中国农业企业全要素生产率的影响为正,企业出口并未对农业企业全要素生产率起到推进作用。     

农业劳动力老龄化对粮食绿色全要素生产率变动的影响研究

本文利用1991—2016年27个省(区)的粮食生产投入产出数据,在运用单元调查评估法测算各省份粮食生产污染排放量的基础上,采用Global-Malmquist-Luenberger(GML)指数与方向性距离函数测度了各省粮食绿色全要素生产率指数,并运用面板数据模型实证分析了农业劳动力老龄化对粮食绿色全要素生产率变动的影响。结果表明:1)全国大部分省份的粮食绿色全要素生产率在样本期内呈现出逐步增长的趋势,但仍处于一种低效率状态;此外,不同省份之间的粮食绿色全要素生产率变动状况差异也较大,粮食主产区的粮食绿色全要素生产率表现状况整体优于主销区和产销平衡区。2)农业劳动力老龄化与我国粮食绿色全要素生产率变动之间呈现出显著的"U型"关系,即伴随着农业劳动力老龄化程度的加深,粮食绿色全要素生产率存在先降后增的趋势,并且这种关系在粮食主产区、粮食主销区和产销平衡区均较为稳定。3)工资性收入比重以及受灾率的增高对粮食绿色全要素生产率变动均具有负向影响,而财政支农力度的提高则能够显著促进粮食绿色全要素生产率的增长。     

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。     

基于三阶段DEA-Malmquist模型的我国农业全要素生产率增长研究

通过构建三阶段DEA-Malmquist模型,对2007~2012年间全国30个省、直辖市和自治区的农业全要素生产率增长情况进行测度分析。研究结果表明,我国农业全要素生产率基本是增长的且与农业经济增长呈现出一定的相关性;农业技术进步是我国农业全要素生产率增长的最主要推动力;外部环境因素的存在对农业全要素生产率的增长确实会产生影响。剔除外部环境因素影响后,有更多的地区农业全要素生产率增长对农业经济增长有拉动作用。     

基于三阶段DEA-Malmquist模型的我国农业全要素生产率增长研究

通过构建三阶段DEA-Malmquist模型,对2007²012年间全国30个省、直辖市和自治区的农业全要素生产率增长情况进行测度分析。研究结果表明,我国农业全要素生产率基本是增长的且与农业经济增长呈现出一定的相关性;农业技术进步是我国农业全要素生产率增长的最主要推动力;外部环境因素的存在对农业全要素生产率的增长确实会产生影响。剔除外部环境因素影响后,有更多的地区农业全要素生产率增长对农业经济增长有拉动作用。     

中国农业全要素生产率研究进展与前沿——基于CiteSpace的文献计量可视化分析

为了掌握中国农业全要素生产率的研究进展与前沿,探究中国农业全要素生产率的知识结构和主题演变,本文基于中国知网(CNKI)数据库,采用文献计量学方法,对1990—2020年内791篇中国农业全要素生产率相关文献的研究内容、研究主题和热点演变进行系统分析。30年内中国农业全要素生产率研究呈现出阶段性演化发展特征,不断形成综合学科交叉性的研究范式,各主题之间的演变发展相辅相成,不断推进农业全要素生产率研究领域向外扩张,形成学科知识的融合和综合应用。目前中国农业全要素生产率研究热点是农业可持续性增长,绿色农业全要素生产率及各种因素对农业全要素生产率的影响研究等。在Timeline聚类分析图谱上可见各研究主题间边界清晰;研究方法和研究指标的选取,以及对要素投入质量的评估将是未来全要素生产率研究领域的重点和难点。     

基于DEA-Malmquist指数的山西省工业用地效率研究

为提高土地经济承载力以及资源集约节约利用效率,本研究构建DEA模型,运用DEAP软件分别计算分析2004年到2012年山西省工业用地效率的逐年变化特征和2012年11个地市工业用地效率的区域差异特征。从动态角度,分别分析了2004年到2012年山西省、11个地市和5个区域工业全要素生产率的时空变化特征。结果表明,山西省工业经济增长主要依靠规模增长,缺乏一定的技术创新能力;11个地市纯技术效率与规模效率都呈现出梯度差异,纯技术效率区域差异与各市主导行业类型、工业发展程度、工业地价有关;山西省工业全要素生产率呈现增长趋势,但受土地资源限制,增长趋势在减缓。区域上,工业全要素生产率变化呈现出晋东南、晋南增长最快,晋北居中,中部外圈区、中部核心区增长最慢,且外圈区快于核心区的特征。     

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。     

碳排放约束下中国苹果全要素生产率研究

在构建苹果碳排放测算体系基础上,核算1994—2013年中国21省苹果碳排放量,比较分析不同年份、区域之间苹果碳排放总量与密度,之后采用Malmquist-Luenberger生产率指数(ML指数)分析碳排放约束下中国苹果全要素生产率及其分解成分。结果表明:1)2013年中国苹果碳排放总量为153.20万t,较1994年增加40.22%,呈现出"上升-下降-上升"阶段性变化特征;苹果碳排放密度从1994年1.81kg/hm2持续增长到2013年3.00kg/hm2,增速明显。从区域来看,样本期内中国苹果碳排放总量排名前7位的地区均为苹果主产省,但省域差异明显;不同省域的苹果碳排放密度均逐年增长,但排名前3位的地区保持不变,包括天津、北京与新疆。2)1994—2013年碳排放约束下苹果碳排放平均绩效呈现出阶段性变化特征,年平均增长率为2.98%,其中技术效率增长为0.91%,技术进步率增长为2.61%,说明技术进步的贡献相对较高。从区域来看,黄土高原优势区ML指数、技术进步率指数均高于环渤海湾地区,同时黄土高原优势区苹果全要素生产率的最佳实践者的省份数量也多于环渤海湾优势区。     

农业全要素生产率对农村劳动力非农转移的影响——本地效应和邻地效应

推进农村劳动力非农转移是中国实现现代化的重要任务,提高农业全要素生产率对于促进农村劳动力非农转移具有重要作用。本文基于2000—2020年省级面板数据,综合采用DEA-Malmquist、空间自相关法、空间滞后模型,分析农村劳动力非农转移的空间分异格局,探讨农业全要素生产率对农村劳动力非农转移的影响及其空间效应。研究结果表明：1)2000—2020年间,农业全要素生产率整体呈现波动上升态势;而农村劳动力非农转移呈现整体上升趋势,并呈现出显著的空间自相关特征,高值集聚区主要集中在胡焕庸线以南的东部沿海省份,低值集聚区主要在西部和北部的边境省份;2）农业全要素生产率能够对农村劳动力非农转移,尤其是离乡型非农转移产生显著的正向效应;3）农业全要素生产率对农村劳动力非农转移存在截然不同的本地和邻地效应,即推进本地农村劳动力非农转移,抑制异地农村劳动力非农转移。因此,本文建议加大农业要素投入、促进农业生产效率提升,破除技术壁垒、邻近省份密切要素交流等政策建议。     

我国林业全要素生产率地区的收敛性分析

【目的】对我国林业全要素生产率的收敛性进行实证分析,为把握省域林业发展差距和寻求平衡发展提供借鉴。【方法】基于2006—2018年我国省域林业数据,选取林业投入产出指标,采用DEA-Malmquist指数对省域林业全要素生产率进行测算,构建普通面板模型、空间误差模型（SEM）和空间自回归模型（SAR）,对林业全要素生产率进行绝对β收敛和条件β收敛检验。【结果】2006—2018年我国林业全要素生产率总体平稳,但2018、2010和2015年林业全要素生产率呈下降趋势,主要原因是受自然灾害和金融危机的影响,生产率低于1.000。同时我国林业全要素生产率存在绝对β收敛和条件β收敛,说明省域林业全要素生产率间的差距不断缩小。在从收敛速度来看,绝对β收敛检验结果表明普通面板模型和半生命周期在加入空间因素后,收敛速度由0.0457变为0.0692（SEM模型）和0.0576（SAR模型）;半生命周期由19.363变为13.541（SEM模型）和15.650（SAR模型）年,收敛速度明显加快,追赶的期限明显缩短,说明空间效应对我国林业全要素生产率地区收敛起到促进作用。条件β收敛检验结果表明,在加入4个变量系数后,林业全要素生产率仍然存在收敛性,且收敛速度较之前均加快,半生命周期较之前也明显缩短,其中造林能力和林业保护能力系数较大,人力资本和外商投资系数较小,发挥作用不明显。可见,各地区林业发展基础水平及人力资本水平、外商投资、造林护林投入等因素均对区域林业全要素生产率收敛都具有促进作用。【建议】各地区应充分发挥自身地理优势和区域特点,因地制宜,促进林业经济快速发展;加大人力资本和外商投资,增强人才队伍建设的专业化和系统化,对外商投资的鼓励和监管并行;同时要打破区域限制,促使要素自由流动,进而实现林业经济与生态价值双平衡。     

乡村振兴战略背景下中西部地区渔业投入产出效率分析

本研究目的是测算乡村振兴战略实施以来我国中西部地区渔业投入产出效率，通过比较省际差异，分析影响中西部地区渔业产业发展的因素。本研究采用2017—2021年中西部地区17个省（市、自治区）的渔业相关投入产出指标，运用数据包络分析法（DEA）和Malmquist指数方法分析中西部地区各省（市、自治区）渔业投入产出效率，测算各省（市、自治区）的全要素生产率，从投入产出角度分析了中西部渔业经济发展的效率因素及不同省（市、自治区）的分异情况。结果表明，2017—2021年中西部地区大部分省（市、自治区）渔业技术效率处于有效状态；全要素生产率呈递增趋势，但大部分省（市、自治区）表现为技术进步特征，技术效率还有待进一步提高。该结论可为中西部地区制订区域渔业产业发展规划和政策措施提供参考。     

中国林业生产效率时空分异及影响因素研究

运用超效率DEA-Tobit模型对2000-2014年中国30个省(市、区)林业生产效率进行测度,分析中国林业生产效率的影响因素。结果表明,中国林业生产效率整体偏低,空间分异显著;财政支林比重、林业人力资本、林业科技水平等指标对高效率省区林业生产效率具有显著正向影响,对低效率省区林业生产效率具有显著负向影响,城市化水平对高效率省区林业生产效率具有显著正向影响,对低效率省区林业生产效率具有负向影响但不显著。     

农业供给侧改革视角下中国农产品批发市场效率评价

应用2010—2015年中国29省(市、区)农产品批发市场的面板数据,运用SBM-DEA和Malmqusit方法测算了技术效率和全要素生产率,并且按照地理区位和经营范围2种分类,对不同类型农产品批发市场的运营效率进行比较。结果显示:中国农产品批发市场的技术效率偏低,生产率增长幅度较小。从经营范围来看,专业市场技术效率相对较高,综合市场生产率年均增长幅度相对较高。从地区来看,技术效率呈现出东、中、西依次下降趋势。综合市场中部地区生产率年均增长率最高,西部地区最低。专业市场生产率年均增长率则呈现出东、中、西部地区依次升高趋势。     

我国农业全要素生产率核算与地区差距分解——基于Färe-Primont指数的分析

采用Fre-Primont指数方法(FP指数),对1985—2013年我国28个省(市、区)的农业全要素生产率进行测算及分解。通过方差分解法从构成角度对农业全要素生产率地区差距及来源进行分析。结果表明:1)1985—2013年我国农业全要素生产率地区差距呈现扩大趋势,与农业技术进步及剩余混合效率的波动趋势相吻合;2)从省际差距看,剩余混合效率差距在整体地区差距中的贡献率逐渐降低,技术效率差距逐渐占主导地位,其中东部地区差距主要来源于农业技术进步和剩余混合效率,而中西部地区差距主要来源于技术效率和剩余混合效率;3)基于投入产出数据指标进行聚类分析,表明技术效率和剩余混合效率是我国农业全要素生产率地区差距的主要来源。     

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。     

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。