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。     

湖北省农业全要素生产率及其收敛性分析

运用DEA-Malmquist指数方法衡量了2000～2012年湖北省农业全要素生产率的变动趋势,并将湖北省17个市州按区位因素分为鄂东、鄂西以及鄂南地区,进行了收敛性分析.结果表明：湖北省整体农业全要素生产率呈现不断增长趋势,技术进步对全要素生产率有明显的推动作用,但技术效率偏低,阻碍了农业全要素生产率的提高;湖北省全省以及3大区域的农业全要素生产率均不存在α收敛以及绝对β收敛,均存在条件β收敛,收敛结果表明,各市州之间的农业全要素生产率差距在不断扩大,但是在政策调控下可以缩小各市州之间的差距.     

碳排放约束下中国全要素农业能源效率测度与地区差异研究

我国农业发展快速,但同时伴随着大量的能源消耗和环境污染问题。而提高农业能源效率是推动农业绿色低碳发展的重要举措。本文在测度以直接能投入作为非期望产出的CO;来源的农业能源效率的基础上,研究全国农业能源效率的变化趋势,以及各区域的收敛性和收敛速度。结果表明:2000—2018年我国平均全要素农业能源效率为0.64;从总体变化来看,我国全要素农业能源效率整体上呈上升趋势;分区域来看,区域间的全要素农业能源效率呈明显东高西低的态势。从聚类结果来看,内蒙古、山西、河北等13个省(区、市)为低效率地区,吉林、天津等9个省(区、市)为中效率地区,广西、北京等6个省(区、市)为高效率地区。收敛性结果表明,全要素农业能源效率由低效率地区向高效率地区发展,收敛速度为中部>东部>西部。最后,根据结论,提出加强农业要素区域间流通和提高农业技术转化率的政策建议。     

长江经济带农业绿色全要素生产率时空差异及收敛性分析

为测度农业绿色发展水平,采用超效率SBM模型和GML指数对长江经济带各省市1997—2019年的农业绿色全要素生产率进行了分解测算,基于时空角度探究其发展差异,并进一步从整体和区域层面对其收敛性进行检验。结果表明：样本期间内,长江经济带农业绿色全要素生产率总体呈增长趋势,其中,下游地区最高,中游地区最低,上游地区居中,该区域农业绿色全要素生产率增长主要来源于农业绿色技术进步;长江经济带总体以及上游、中游、下游地区在样本期内均不存在绝对α收敛,但存在绝对β收敛。基于此,为了从整体及空间上进一步优化并提高长江经济带农业绿色全要素生产率,推动该区域农业朝着绿色高质量方向发展,提出落实区域农业高质量发展政策、因地制宜发挥区域优势、破解区域发展障碍、践行区域协同发展战略等对策建议。     

京津冀地区农业全要素用水效率及影响因素分析

本研究运用超效率SBM-DEA模型,估算了2000—2013年京津冀地区农业全要素用水效率,并在此基础上采用面板Tobit模型检验了自然条件、水利设施、农业生产状况和社会经济条件等因素对农业全要素用水效率的影响。结果表明:京津冀地区农业全要素用水效率虽然整体高于全国水平,但仍存在提升空间,其中河北省的农业节水潜力最大,未来应加强三地农业水资源的保护协作和节水技术共享;地下水占供水结构比例和农业生产资料价格指数对京津冀农业全要素用水效率有显著的正向影响,水库容量、牧渔业占农业总产值比例、户均耕地面积、农村家庭人均纯收入和农村劳动力素质对京津冀农业全要素用水效率有显著的负向影响。     

甘肃省农业绿色全要素生产率测算及收敛性分析

运用SBM模型和GML生产率指数法,对2005—2020年甘肃省14个市州农业绿色全要素生产率（GTFP）进行测算,并分析其区域差异性和收敛性,为促进农业资源配置优化、区域协调发展以及实现农业高质量发展提供依据。结果表明：就整体而言,2005—2020年甘肃省农业GTFP年均增长0.33%,技术进步指数年均增长1.67%,技术进步是推动农业GTFP增长的主导力量;就变化趋势和区域差异性而言,2005—2020年甘肃省农业GTFP的阶段波动性明显,且各个市州的农业GTFP呈现出较大的差异性,呈现出中间高、两边低的特征;从收敛性来看,2005—2020年甘肃省农业GTFP不存在显著的σ收敛,但存在绝对β收敛和条件β收敛趋势。因此,促进农业技术进步和加快农业技术在区域间的转移,转变农业发展方式以及优化农业资源配置是提升甘肃省农业GTFP、缩小区域差距的有效途径。     

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.     

中国农业碳排放的地区差异与收敛性分析

从农业碳排放源头入手,估算了1993—2011年中国省际农业碳排放总量,并运用泰尔指数及其分解方法,对中国农业碳强度分布的地区差异进行测度并按照东、中、西三大区域进行了结构分解,同时借鉴经济增长理论中的收敛性检验方法,对中国农业碳强度的区域差异进行了收敛性检验。研究发现:1从总体上看,中国农业碳排放总量基本上呈现上升趋势,且前期上升较快,后期上升较慢;2中国农业碳强度的分布存在明显的区域差异,而且差异主要来自于三大区域内部,其中西部地区对农业碳强度总体差异的影响最大;3运用面板数据证实了1994—2011年中国农业碳强度的地区分布不存在σ收敛和条件β收敛。以上结论表明中国农业碳强度水平不会自动降低到稳态,政府对农业碳减排的政策干预将是必不可少的。     

河南省农业生产效率实证分析

运用Malmquist指数方法,选取河南省18个城市为样本,考察2001-2009年河南省农业生产效率的全要素生产率的变动趋势,并通过对Malmquist指数的分解进行分析,研究河南省农业生产的全要素生产率增长的内在动力.结果表明,技术进步是推动河南省农业生产的全要素生产率增长的主要因素,综合技术效率指数对全要素生产率...     

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。     

中国农业用水效率区域差异及影响因素研究

运用DEA测算了2003—2012年的中国各省、市、自治区农业用水效率,并采用Tobit模型考察了农业用水效率的影响因素。结果表明,从总体上看,目前中国农业用水效率比较低,但呈逐年上升趋势;农业用水效率具有明显的区域差异,东部地区最高,中部地区次之,西部地区最低;有效灌溉指数、节水灌溉指数、农村居民人均纯收入和人均水资源占有量与农业用水效率呈显著正相关,而农业用水比重和粮食播种面积比重对农业用水效率具有显著负向影响。提出了提高中国农业用水效率的对策与建议。     

基于超效率数据包络模型的我国区域农业生产效率分析

为深入认识我国各地区农业生产发展状况、差异程度的判断和各地区采取什么政策措施提高农业生产效率提供参考依据,利用超效率数据包络模型(SE-DEA),从横向和纵向角度对1985—2010年我国31个省市区和四大主体经济区域的农业生产效率进行测算。结果表明:横向上,我国东部地区的农业生产效率普遍较高,其次是东北地区,中、西部地区农业生产效率相对较低,并有明显的下降趋势;纵向上,我国整体农业生产效率在1996年以前波动明显,呈U形,之后缓步增长,近年来基本保持在有效状态,四大主体经济区域和31个省市区都有类似的变化趋势。     

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。     

基于STIRPAT模型的中国能源足迹的区域差异分析

在前人研究的基础上,从生态足迹理论出发,利用2007年中国能源消费截面数据,通过能源足迹测算方法测算出我国30个省区的能源消费足迹省区差异;通过能源足迹强度测算方法测算出能源足迹强度的区域分布,分析其规律;并通过STIRPAT影响因素模型的构建,揭示能源足迹与人口、经济影响因素的关系。结果表明,能源足迹高的省份主要集中于工业较发达的中东部地区,如山东、河北、辽宁等省;而能源足迹低的省份主要分布在经济相对落后的西部地区,如广西、宁夏、青海等省,这与我国经济发展水平的区域分布较为吻合。能源足迹强度由西向东逐渐减少;随着区域经济发展水平的提高,能源足迹强度存在下降趋势。人口数量对能源足迹大小的影响显著;人均GDP并没有显示出与能源足迹有反向关系,不能证明能源足迹的环境库兹涅茨曲线存在。     

基于DEA模型的中部六省农业效率差异分析

中部六省是全国重要的农业大省,也是全国重要的商品粮生产基地.中部农业在区域经济发展中占有举足轻重的作用.面对"中部塌陷"的压力,如何实现中部崛起,提高中部农业竞争力,保持农业的快速增长,是摆在我们面前的一个迫切任务.本文利用中部六省2000-2005年的农业年度数据和数据包络分析(DEA)模型测算中部六省的农业技术效率和规模效率,对地区差异进行分析并提出对策建议.     

中国区域技术效率的差异及其原因探究

将技术要素作为内生变量纳入随机前沿模型,对2003~2011年中国不同区域的技术效率水平进行测度,并重点分析造成区域技术效率差异的原因。结果显示：整体来看,我国平均技术效率水平稳步上升;从区域角度来看,东部地区平均技术效率水平最高,高出中部地区约3.04%,高出西部地区约7.87%,且三大地区之间的技术效率差异呈现收敛趋势;科技投入、高科技产业规模、人口素质、经济外向度和地方保护是当前导致区域技术效率差异的关键因素。     

新疆农用地利用效益及其区域间差异性分析

在新疆农用地利用现状及其效益情况分析的基础上,应用DEA模型对新疆农用地利用效率进行了评价.结果表明:农业发展水平越高,DEA有效值越高,反之,DEA有效值越低;从土地投入与产出两个方面分析的新疆各地州DEA有效性,呈现南疆最高、北疆次之、东疆最低的格局,以及非DEA的区域性存在着不同的差异;总体而言,新疆农用地利用效益还有较大的增长空间,同时以水定农用地利用规模的原则不能动摇.