重庆市农业全要素生产率分析:基于Malmquist指数方法

运用非参数Malmquist指数法,对2000-2006年重庆市县域层面上的农业全要素生产率的变动趋势和构成进行了分析。结果表明:2000-2006年期间重庆市农业全要素生产率年均增长率为4.0%,其中,农业技术效率变化指数年均增长率为5.0%,而农业技术进步指数反而年均下降1.0%;重庆市农业全要素生产率的增长主要来自于技术效率的改善而非农业技术的进步。重庆市要提高农业生产率,增强农业可持续发展能力,应根据自身特点和发展需要,优化投入结构和规模,加强和加快农业技术的研发能力,改革和完善农业技术推广体系,提高农村人力资本质量,继续加强农业基础设施建设。     

辽宁省苹果全要素生产率与农业增长:基于DEA-Malmquist 指数的实证分析

农产品的生产效率问题一直是我国重点关注的问题,更是指导农业发展的方向。本文基于2007-2018 年辽宁省以及中国主要主产苹果的省份（市）的苹果生产投入产出面板数据,使用数据包络分析法对该面板数据产生的分解后的指数进行了深入的分析,其结果显示:Malmquist 指数在2007-2018 年间先增长后下降。技术进步效率对全要素增长率的影响最大但达到峰值后会逐步减小;规模效率的低下使全要素增长率的增长受到限制。所以辽宁省的苹果产量的提升,可以通过提高该省苹果种植的技术进步水平;以及扩大该省的苹果生产     

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。     

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.     

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Malmquist指数的家庭奶牛饲养全要素生产率研究——以中国10个奶业省为例

利用奶牛家庭饲养成本收益面板数据,基于DEA-Malmquist生产率指数方法,分析了中国10省奶牛家庭饲养全要素生产率增长率及增长方式。结果表明,2004-2009年中国10个奶业省奶牛家庭饲养方式全要素生产率年均增长率为-0.7%;对全要素生产率增长率的分解结果显示,技术进步减缓是导致全要素生产率负增长的主要原因,技术效率的作用不显著,同时规模效率存在损失。因此进一步推动技术进步、由散养向家庭适度规模饲养转变,成为转型期奶牛家庭饲养方式的现实选择。     

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。     

基于Malmquist指数方法对东部六省制造业全要素生产率比较分析

用非参数Malmquist指数方法对山东省和粤、冀、苏、浙、沪制造业竞争力进行了分析,通过观察企业经营的综合生产效率指数变化、技术进步变化和全要素生产率指数变化,从而找出提升效率的最佳途径,并在此基础上探求山东省制造业未来发展的趋势与对策。     

中国农业全要素生产率构成及区域趋同性分析——基于1996-2010年Malmquist指数法

利用1996-2010年省际面板数据,运用DEA-Malmquist指数法模型,分析了中国农业全要素生产率(TFP)增长的构成即农业技术效率提高(Ech)和农业技术进步(Tch),并解释了不同区域农业全要素生产率(TFP)及其分解值的趋同性。研究结果表明:(1)1996-2010年,中国农业全要素生产率(TFP)年均增长率为4.1%,其中农业技术进步(Tch)年均增长率为4.8%,农业技术效率(Ech)年均增长率为-0.7%;(2)农业技术效率对全国农业全要素增长率区域差异的解释度分别为58%,剩下的42%则由农业技术进步解释;(3)"九.五"到"十一.五"期间,中西部区域农业技术效率和农业技术进步的交替增长,使得东中西区域间农业全要素生产率呈现出长期的趋同效应。     

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。     

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。     

浙江省农业全要素生产率的实证分析———基于 DEA-Malmquist 指数简

利用DEA—Malmquist生产率指数对浙江省11个地级市1995～2011年农业全要素生产率进行分析,结果表明：1995—2011年浙江省农业TFP实现了快速的增长,年均增长率为5．5％;浙江省农业TFP的快速增长主要是由于农业技术进步推动的,年均增长率为4．8％;各市农业TFP增长差异明显,其中丽水市农业TFP增长最快,杭州市农业TFP增长最慢;浙东北的农业TFP增速低于浙西南,其中浙西南农业技术进步快于浙东北,而浙东北的农业技术效率高于浙西南。     

我国养猪业环境全要素生产率测算与分解研究——基于SFA-Malmquist方法

为掌握环境制约下我国各地区养猪业经济增长状况,采用随机前沿分析(SFA)和Malmquist指数相结合的方法,将养猪业碳排放引入生产效率模型,测算新世纪以来我国养猪业技术效率和环境全要素生产率的变化。研究结果表明:其他资本投入、用工投入、饲料投入、仔猪投入和养猪业碳排放对生猪产出都有显著影响;在分时期及整个样本期,中部、东部和西部的技术效率逐次降低,且三大地区的差距具有不断拉大的趋势;2001—2012年除西藏、青海、宁夏和海南4省市外的养猪业环境全要素生产率平均指数均1;2006—2012年全国养猪业环境全要素生产率平均下降速度呈现出由中部、东部、西部逐次递减的格局;2001—2012年我国养猪业生产出现了普遍的技术倒退现象。     

基于DEA-Malmquist指数的江苏省农业生产效率评价

为全面了解江苏区域农业发展情况,正确认识农业发展现状。选取2005—2014年江苏统计年鉴面板数据,采用DEA模型和Malmquist指数法对江苏省农业生产效率进行分析评价。结果表明:江苏省农业生产效率整体处于较高水平,农业全要素生产率每年均提高的主要原因是技术进步;同时,江苏各区域的农业全要素生产率从高到低依次为苏南、苏北和苏中,其中,苏南地区优势明显,苏中与苏北地区的差距较小。     

基于Malmquist指数的长江流域油菜生产效率实证分析

运用基于DEA的Malmquist指数方法和油菜成本收益数据,文章对长江流域油菜主产区油菜生产效率的变动轨迹进行了实证分析,并指出油菜生产效率分布及其影响因素的差异。结果表明：影响长江流域油菜全要素生产率的主要因素是技术进步,深入推进技术进步、提高技术效率及技术管理水平对油菜的指导作用将成为未来该区域油菜发展的新动力。而具体到每个省（市）,油菜未来可持续性生产发展的侧重点各有差异。     

基于超效率DEA和Malmquist指数的国家级产粮大县农业生产效率分析

综合运用超效率DEA模型和曼奎斯特(Malmquist)指数法从静态和动态两个角度,对陕西省16个国家级产粮大县(区)农业生产效率进行了分析。研究发现：从整体上来看,16个县(区)2007—2008年的全要素生产率增幅最大;从各个县(区)来看,武功县的农业生产综合效率和全要素生产率均领先于其他县(区);从全要素生产率的增长结构来看,2005—2009年间16个县(区)的全要素生产率的增长主要来自于农业技术进步,而不是技术效率和规模效率的提高。     

中美农业技术进步贡献率比较分析与展望

作为衡量经济增长方式的主要方法,全要素生产率对经济增长贡献大小的核算已成为学界的研究热点,与之相关的实证方法有增长核算法、随机前沿法和DEA-Malmquist生产率指数法。利用3种实证方法和FAO数据库中1980—2007年中美农业相关数据,考察了中关农业技术进步情况,通过对技术进步贡献率的比较分析,找出中关农业技术进步的差距,为中国农业发展指明方向。     

基于广义 Malmquist 指数的江西早籼稻生产率分析

为了解江西省早籼稻生产率状况,提高农户早籼稻生产率,利用2009－2013年江西省早籼稻生产成本收益追踪调查数据,采用产出定位的随机前沿方法,使用广义 Malmquist 指数分析江西省早籼稻的全要素生产率。结果表明。1）江西省早籼稻生产率提升主要得益于技术进步,技术效率和规模效率对早籼稻生产率贡献较小。2）江西省早籼稻生产率北部地区高于南部地区,其中,奉新县和南昌县最高,会昌县和遂川县最低。     

权变理论在乡镇企业企业文化导入时机中的运用

利用权变理论的基本思想和方法具体分析了乡镇企业发展当中企业文化构建时机的选择问题.其目的在于,为乡镇企业文化的导入时机问题提出一个定性的结论,并引出一些定量分析该问题的初步探讨.