中国农村医疗服务效率测度、演进趋势及改革启示

根据SBM-DEA超效率模型测算2010-2019年中国各省份的农村医疗服务效率,采用Dagum基尼系数和Kernel核密度探究各省份农村医疗服务效率的时空差异与演进趋势.研究发现：(1)中国农村医疗服务效率整体呈下降趋势,年均下降2.37%.(2)分区域而言,东部地区农村医疗服务效率最高,中部次之,西部最低.(3)我国总体农村医疗服务效率的差异不明显;就各区域内而言,东部地区内部医疗服务效率差异最大;就区域间差异而言,东、西部之间的医疗服务效率差异最大.(4)就绝对差距而言,东部、中部地区区域内绝对差距逐渐增大,而西部地区区域内绝对差距逐渐缩小.该文以“提高各省农村医疗服务效率、缩小地区间农村医疗服务效率差距”为切入点,提出“改变农民就医行为、健全农村医疗服务体系、提升省内医疗资源配置效率、推动区域间经验交流学习”等应对策略,以期提高农村医疗服务效率.     

四川农业现代化发展水平的空间非均衡及演变趋势——基于Dagum基尼系数分解和Kernel核密度估计的实证研究

由于政策力度不同,地区农业现代化发展内部"分化"和不同步现象开始凸显。以四川省作为研究对象,通过构建评价指标体系计算出四川农业现代化发展水平,并基于Dagum基尼系数分解方法及Kernel核密度估计对四川农业现代化发展进行实证研究,得到以下结论:四川农业现代化发展水平呈上升趋势,地区差距正逐步缩小;地区差距主要来源于地区间的差距,且地区间差距的贡献率呈上升趋势,地区内差距的贡献率变化不大,对总体差距贡献较小,超变密度的贡献较大,但贡献率呈下降趋势;区域内部有较明显的"极化"现象,川南丘陵区和川东丘陵区两地区间差距最小。     

中国省域生态效率的分布动态及演化研究

利用两阶段DEA方法测算了中国30个省(区、直辖市)2003—2015年的生态效率,并对中国省域生态效率的区域差距及其内部分布动态和演进趋势进行了分析研究。结果表明,中国生态效率存在显著的空间非均衡性,总体呈现西部向中、东部地区递增的分布;中国生态效率的省域间差距总体呈现波动下降趋势,东部、中部和西部地区表现出不同水平的波动;中国省域生态效率组间流动性不高,整体上表现出向着较高水平发展的趋势。     

中国农业经济高质量发展的空间非均衡及收敛性

为探索中国农业经济高质量区域协调发展路径,基于2000—2019年省域面板数据,采用Dagum基尼系数、Kernel密度估计、δ收敛和β收敛方法,实证考察了全国及三大地区农业经济高质量发展的区域差距、空间非均衡及其收敛性。结果表明：1）中国农业经济高质量发展总体差距和区域间差距均呈缩小趋势,但区域内差距仍较为突出,区域间差距是总体差距的主要来源;2）无论是全国还是区域层面,农业经济高质量发展的空间非均衡程度在逐渐缩小,然而目前仍存在显著的空间非均衡分布和区域极化现象,表现出明显的东、中、西梯次下降的空间分布格局;3）中国农业经济高质量发展存在显著的δ收敛特征、绝对β收敛和条件β收敛趋势,且三大地区具有明显的“追赶效应”,西部的收敛速度最快,其次是中部,东部最慢。最后,研究提出遵循相对比较优势、推进区域协同均衡发展、促进跃迁升级的政策启示。     

广东省蔬菜产业高质量发展的区域差异与动态演进

【目的】伴随居民“菜篮子”日益丰富，蔬菜产业发展发生了一定变化，构建指标体系探讨其高质量发展水平，分析其区域差异和动态演进具有重要意义。【方法】以蔬菜消费大省广东为例，基于 2015—2021 年全省各市（除深圳）的面板数据，在使用熵值 TOPSIS 方法测度蔬菜产业高质量发展水平的基础上，通过 Dagum 基尼系数、核密度估计、传统及空间 Markov 链探讨蔬菜产业高质量发展的区域差异与动态演进规律。【结果】（1）“十三五”以来广东蔬菜产业高质量发展水平呈波动上升态势，高水平地区以蔬菜种植面积较大的城市为主。（2）成果共享、生产效率、要素支撑维度指数涨幅均超过 25%，绿色低碳维度涨幅超过 20%，蔬菜供给维度涨幅最小，但也超过 10%。（3）研究期内的总体区域差距先升后降、有所缩小，差距主要来源于超变密度，其次是区域间差异，再次是区域内差异。（4）产业发展的动态演进整体呈现向好态势，样本地区发展水平的等级转移具有稳定性，较低等级的城市向上转移的概率普遍大于向下转移。【结论】广东蔬菜产业正逐步迈向高质量发展，其区域差异及动态演进呈现一定规律性变化。建议多方主体共建省级蔬菜产业信息平台，因地制宜推进冷链建设；加大蔬菜品种选育力度，着力开展绿色防控技术研究与推广；针对不同地区的薄弱项目进行差异化改进，提高蔬菜产业高质量发展水平。     

中国农业能源效率时空演进及其影响因素——基于技术异质视角

为探究技术异质情况下的中国农业能源率及其演变趋势,基于技术异质性框架,采用共同边界模型对近20年来中国农业能源效率进行测算,并使用标准差椭圆分析、Dagum基尼系数、双向固定效应等方法考察农业能源效率时空演进及影响因素。研究发现:1)样本期内,中国农业能源效率均值为0.612,呈逐年上升趋势,目前尚存在较大提升空间;2)空间上,呈东高西低的阶梯状分布特征,效率低下与农机装备技术创新不足和技术推广落后有关。时间上,椭圆面积没有发生明显变化,表明效率分布不存在明显的收敛或发散趋势;3)Dagum基尼系数结果表明,中国农业能源效率省际间存在差距,但呈缩小趋势,东中西部区域间差异是造成中国农业能源效率省际间发展不平衡的主要原因;4)影响因素分析表明,中国农业能源效率与种植结构及基础设施水平正向相关,与能源结构、经济结构及受灾率负向相关。基于分析结论,最后提出三点提升农业能源效率的政策建议,旨在更好地促进中国农业绿色发展转型。     

我国农业绿色发展水平地区差异及分布动态演进

【目的】研究分析我国农业绿色发展水平区域差异和演变趋势。【方法】基于2010～2018年我国31个省(直辖市、自治区)面板数据,采用熵值法和线性加权法,测度农业绿色发展水平,并采用Dagum基尼系数、Kernel密度估计方法及Markov链方法,分析我国农业绿色发展水平地区间差异、分布动态及长期转移趋势。【结果】(1)2010～2018年,东部和中部地区农业绿色发展水平差异逐年上升,年均增长率分别为4.6%、2.2%;西部地区农业绿色发展水平差异由2010年的0.113下降至2018年的0.093,年均下降率为3%。2018年,东-西地区间差异高达0.113。(2)东部地区农业绿色发展水平增速显著,西部地区呈现出较强的两极分化特点。(3)低水平(Ⅰ)、中等水平(Ⅱ)、中高等水平(Ⅲ)和高等水平(Ⅳ)地区的农业绿色发展水平的自我锁定概率依次增高,分别为64.29%、71.25%、84.38%、97.73%,且向上级跃迁概率均大于降级概率,当达到稳态分布时,将出现在81.34%的高等水平(Ⅳ)地区。【结论】我国农业绿色发展总体差异化水平逐年增大,且存在一定的两极分化现象;东、中、西部地区之...     

中国农业面源污染排放的空间差异及其动态演变

以2003—2014年为研究时段,在测算农业面源污染排放强度的基础上,综合运用基尼系数和非参数估计方法,研究我国农业面源污染的空间差异及其动态演变,结果表明:1)我国农业面源污染排放总体下降,且表现出明显的空间差异,东部和中部地区的排放强度较高,西部和东北地区则相对较低。2)2003—2014年,中国农业面源污染排放强度的区域差异略微扩大,地区间差异是其总体差异的主要来源。3)核密度估计结果表明,中国农业面源污染排放总体差异表现为"下降-上升-下降"的波动变化趋势。4)马尔科夫链分析表明,中国农业面源污染在不同类型间的相互流动较为微弱,但从长期来看,存在向两极分化发展的趋势特征。     

中国省域种植业碳汇量、碳排放量的时空分异及公平性研究

2020年9月,中国在联合国大会上向世界宣布力争在2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的目标,因此测算种植业碳排放量、碳汇量对政策的制定有重要意义。本文基于2013—2020年中国国家统计局的主要农作物、主要农用物资消耗量的年度数据测算中国31个省份种植业碳排放量、碳汇量,运用灰色预测法GM(1,1)预测中国31个省份未来5年的碳排放量,深入分析其时空分异特征,并采用基尼系数研究中国省域种植业碳汇量、碳排放量的公平性。研究结果表明:(1)山东碳排放总量最高,广西碳汇总量、净碳汇总量最高。(2)从时间序列看,中国种植业碳排放高峰已经过去,并且种植业未来碳排放量有明显下降趋势。不管是到达碳排放高峰的时间点、碳排放总量还是未来碳排放量下降趋势都出现明显的"马太效应",即东部地区优于中部地区,中部地区优于西部地区。另外,新疆、黑龙江和河南部分主要农用物资(农用塑料薄膜、农用化肥和灌溉)碳排放量存在逐年上升的趋势。(3)从空间分布看,河南、山东、安徽以及吉林属于高-高型地区,四川和新疆属于高-低型地区。东部沿海地区、南部沿海地区和东北地区种植业碳排放基尼系数明显高于其他地区,基尼系数大小与地理位置和经济发展水平呈正相关关系,高值基尼系数在地理分布上,明显呈现沿海性的特征。西北地区和西南地区的种植业碳汇量基尼系数显著高于其他地区,基尼系数的大小与其地理位置和经济发展水平有负相关关系。     

欠发达地区农民人均纯收入的空间非均衡与极化研究——以甘肃省86个县为例

本文利用甘肃86个县(区)1988-2012年间农民人均纯收入数据,综合运用基尼系数和极化指数,对全省县域农民人均纯收入的区域差异和极化程度进行了测评。结果表明:以基尼系数及其分解指标测度时,县域农民人均纯收入存在显著的空间差异,且趋同性与差异性共存。基尼系数变化趋势并不平稳,出现了反复波动,这一现象与发达地区形成反差。五大区域内收入差距逐渐收敛,超变密度的贡献率减小,区域间收入差距有所上升,表明县际农民人均纯收人在地区间交错程度有所下降,地区间差距是造成总体地区差距的主要来源。极化指数(ER、EGR和LU指数)呈现上升趋势,与发达地区相比,甘肃省的极化程度仍然未表现出下降的态势,区域间均衡发展面临的形势更为严峻。     

中国农村绿色发展水平的时空差异及驱动因素分析

为探讨中国农村绿色发展水平的时空差异与驱动因素,从生产、生活、生态3个维度构建指标体系,在测算出各地区2005—2014年农村绿色发展水平的基础上,运用Dagum基尼系数法分析其时空差异,并构建计量经济模型探讨其影响因素。结果显示:1)中国农村绿色发展水平整体较好且处于上升趋势,其中东部中部西部东北;2)中国农村绿色发展水平总体差距不断扩大,东部与西部的区域内差距相对较大,而总体差距主要来自于区域间差异;3)中国农村绿色发展水平与人均GDP、城镇化水平、农业科技水平以及农户投资能力显著正相关;各区域农村绿色发展的驱动因素同中存异,人均GDP对东部和西部、城镇化水平则对中部和东北均有显著促进作用,但城镇化水平和生态保护社会投资对西部农村绿色发展产生显著负向影响。     

中国城乡协调发展的时空差异及影响因素

为了解中国城乡协调发展的时空状态及其成因,基于2006—2020年省域数据,利用协调度模型、Dagum基尼系数及其分解、Kernel密度估计方法和地理探测器考察了中国城乡协调发展的时空差异及影响因素。结果表明,中国省域城乡发展协调度持续增长且内部总体差异呈缩小趋势;东部、中部、西部和东北区域间差异构成全域内部差异最主要来源,区域间差异和区域内差异随时间推移均具有缩小趋势;各地区城乡发展协调度的离散程度均趋于下降但存在不同分化态势;城乡发展协调度与城市化进程、产业结构升级、市场化程度、交通基础设施、科技创新能力和环境规制强度等因素相关,因素间交互作用的影响力大于单个因素的影响力并存在时变特征。推动城乡协调发展需要健全有利于城乡要素合理配置的体制机制,因地因业制宜优化区域城乡协调发展的动力系统,构建城乡发展共同体。     

典型喀斯特山区林地乔木层碳储量动态研究--以重庆市酉阳土家族苗族自治县为例

在2012年重庆市森林资源二类调查实测数据和2002年调查资料的基础上,利用西南地区乔木层生物量和蓄积量回归模型,估算了酉阳林地近10年的碳储量动态,并按优势树种、林种、龄组、起源分类计算了各类乔木层的碳储量。结果表明,10年来酉阳林地总碳量呈显著增加趋势,其中杉木的碳储量增量最大,各龄组中中龄林碳储量增加最多。可见,酉阳林地植被是CO2的汇,且随着幼龄林的增长和人工林的发展,碳汇功能将不断上升。     

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。     

碳排放约束下农业全要素生产率测算与收敛性检验

从农业增长与二氧化碳排放2个方面考虑,对1995-2014年中国省际种植业运用GML(Global Malmquist-Luenberger)指数测算碳排放约束下农业全要素生产率的增长,并与传统的Malmquist指数进行比较,同时对其收敛性进行检验。结果表明:碳排放约束下农业全要素生产率增长主要由技术进步推动或技术进步与技术效率的双重贡献。碳排放约束下农业全要素生产率的省际差异和区域差异明显。河北、辽宁、黑龙江和湖南4省的农业相对属于低碳农业。从地区差异来看,增速较快的地区是华中、华北和华东地区,西北和东北居中,华南和西南增速相对较慢。整体上来看各省之间存在技术扩散,呈现σ收敛但收敛趋势并不稳定;全国、华北、东北、华东、华中和华南地区,存在绝对β收敛,而在西南和西北地区并不存在绝对β收敛;对于全国及7个地区,均存在条件β收敛,即朝着各自稳定的状态发展。     

知识排他性、知识产权保护与区域技术差距

由于高技术产业的技术排他性特征更明显,加强知识产权保护将引起中国高技术产业密集的省份技术进步速度优于其他省份。基于中国省际数据经验研究表明,知识产权保护在短期内帮助扩大了区域之间的技术差距。     

中国能源消费、碳排放与经济增长的区域差异性研究

基于1990~2010年我国30个省市面板数据，采用面板计量分析方法，考察我国源消费、碳排放与经济增长三者之间相互影响关系对空间区域的依赖性.研究结果表明：能源消费、碳排放与经济增长三者之间不仅存在着相互影响的关系，且具有显著的区域差异性.各省份的经济发展均为各地区能源消费增长的重要诱因之一，这与能源消费与经济增长具有较高关联度的结论保持一致.北京、辽宁、吉林等16个省份碳排放变化与经济增长变化之间的的弹性系数为负值，而天津等其他14个省市碳排放总量还将伴随着经济增长而增长，所以弹性系数为正值，这点隐含说明当区域经济水平较高时，该区域也将拥有更多优势条件来减低碳排放，实现碳减排最终还是需要依赖于发达的经济水平.