农业技术进步偏向对粮食全要素生产率的影响

“藏粮于技”是粮食稳产高产的重要保障。基于2002—2020年26个主要粮食生产省份的面板数据，利用三要素嵌套CES生产函数以及DEA-Malmquist模型测度农业技术进步偏向和粮食全要素生产率，并运用空间滞后模型分析农业技术进步偏向对粮食全要素生产率的影响。结果表明，我国农业技术进步是非中性的，不同时间、地区以及不同粮食作物的农业技术进步偏向性均存在差异。研究期间我国整体技术进步偏向农业机械要素。不同于小麦整体的农机偏向型技术进步模式，稻谷、玉米的技术进步特征有明显的生化偏向性。2002—2020年间，粮食全要素生产率波动明显，且粮食主产区的综合生产效率明显优于非主产区。当前我国农机偏向型技术进步模式不利于粮食全要素生产率提升，具有明显的负向溢出效应，非主产区生化偏向型技术进步对粮食全要素生产率的促进作用更加明显。符合粮食技术进步偏向特征的技术创新更能促进粮食增产增收。因此，可以利用技术创新替代稀缺资源，在发挥农业机械化优势的同时，根据粮食生产自有禀赋发展并应用新型生物化学型技术，促进技术进步与粮食提效的良性循环。     

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。     

财政支农补贴能有效提升粮食全要素生产率吗?——兼顾农业技术环境的调节作用探讨

为了解中国财政支农补贴与粮食全要素生产率之间的影响关系,采用传统DEA-Malmquist指数法测算粮食全要素生产率,以结构效应和技术效应为中介,以农业技术环境为调节,探究财政支农补贴对粮食全要素生产率的影响机制。结果表明:财政支农补贴能够有效促进粮食全要素生产率的提升,并且对非粮食主产区粮食全要素生产率的影响要大于粮食主产区;财政支农补贴通过发挥结构效应和技术效应,提高粮食全要素生产率;在较优的农业技术环境中,财政支农补贴对粮食全要素生产率具有较强的促进作用。据此,从完善财政支农补贴政策,充分发挥结构和技术效应,加大农业技术环境优化力度3个方面提出促进粮食全要素生产率增长的政策建议。     

我国粮食主产区农业全要素生产率的测算及影响因素

为促进和改善粮食主产区的粮食生产和农业可持续发展提供理论参考,基于1987-2012年河北、内蒙古、辽宁等共13个粮食主产省(区)在财政支农、粮食生产投入产出、经济发展等方面的统计数据,利用DEA-Malmquist指数法测算了其农业全要素生产率,并采用面板数据模型分析了其影响因素。结果表明:人均GDP对粮食主产区的农业全要素生产率影响存在区域差异;教育和财政支农力度对其具有负影响;分税制改革、取消农业税与粮食直补政策对其影响不显著。江苏、江西、辽宁、山东和内蒙古的农业全要素生产率不受上述因素的影响,有待日后进一步研究。     

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。     

农业保险发展与农业绿色全要素生产率：内在机制与实证检验

本文基于2007—2019年中国30个省份的面板数据系统考察了农业保险发展对农业绿色全要素生产率的影响及作用路径。研究表明：第一,农业保险发展水平对农业绿色全要素生产率具有显著提升作用;第二,农业保险发展水平对农业绿色全要素生产率提升作用主要体现在东部地区和非粮食主产区;第三,机制检验表明,农业保险通过扩大农业经营规模、调整农业种植结构和促进农业技术创新间接促进农业绿色全要素生产率提升。最后,从农业保险发展视角提出促进农业绿色全要素生产率增长的相关对策建议。     

我国粮食主产区粮食全要素生产率评价研究

以我国13个粮食主产区为研究对象,选取2011—2019年的面板数据,通过构建DEAMalmquist模型,对粮食主产区的粮食全要素生产率进行测度,并从时间、空间角度进行分析。研究发现,2011—2019年,我国粮食主产区粮食全要素生产率呈波动状态,技术进步效率指数对粮食全要素生产率的影响较大;内蒙古、安徽、河北等省（自治区）的年均粮食全要素生产率位居前列,辽宁省和湖北省的粮食全要素生产率变动幅度较大。     

气候变化视角下我国粮食生产率增长及其影响因素分析

[目的]通过深入了解气候变化对粮食生产率增长的影响,为科学制定粮食生产政策提供理论依据.[方法]利用2000—2017年我国省际面板数据,使用HP滤波法分离粮食生产气候产量,并运用序列DEA方法测算是否考虑气候因素两种条件下的我国粮食全要素生产率,并实证检验气候变化、科技投入等因素对粮食生产率的影响.[结果]气候变化对粮食全要素生产率的测算结果具有较大影响,考虑气候变化因素后粮食全要素生产率更低.两种条件下我国粮食全要素生产率的增长均呈明显波动性变化,主要由技术进步推动,而技术效率起到阻碍作用.气候变化对粮食全要素生产率有显著影响,且具有明显的区域差异性,其中年平均气温具有正向影响,而年降水总量则表现出负向影响;科技投入对粮食全要素生产率增长的促进作用显著.[建议]政府应调整农业结构和种植制度,推动农业供给侧结构性改革;加大农业科技投入,培育新品种;完善农田基本设施建设,提高水资源利用率;建立和完善农业气象灾害监测预警服务体系,提高农业灾害性天气的预测能力.     

环境规制下我国粮食生产绿色全要素生产率分析

【目的】研究环境规制对我国粮食生产绿色全要素生产率,为我国粮食绿色高质量发展提供决策依据。【方法】利用超越对数函数测算2011—2019年我国粮食全要素绿色生产率及分解值,采用Tobit模型探究粮食生产经济发展、人力资本水平和粮食生产财政支出对粮食生产绿色全要素的影响。【结果】从整体上看,我国31个省份（除港澳台）粮食生产绿色全要素生产率从2011年的1.002增长至2019年的1.080,呈波动变化趋势;未考虑环境规制因素的粮食全要素生产率从2011年的1.032增长至2019年的1.035,也呈现波动的增长趋势,各年平均值高于考虑环境规制因素。在考虑环境规制因素的粮食生产绿色全要素生产率分解中,绿色全要素生产率的增长主要通过技术进步增长而增长,技术效率对绿色全要素生产率呈抑制趋势。从不同地区来看,粮食生产绿色全要素生产率呈现东高西低趋势。粮食生产经济发展水平对全国和东部地区粮食生产绿色全要素生产率影响呈先弱后逐步增强的变化趋势,中部和西部地区粮食生产经济发展水平对粮食生产绿色全要素生产率均先增强后逐步减弱的发展趋势。从不同影响因素对粮食绿色全要素生产率影响来看,人力资本对全国及东部地区粮食生产绿色全要素生产率存在显著正向影响,对西部地区呈显著负向影响;粮食生产财政支出对全国和中部地区粮食生产绿色全要素生产率存在显著正向影响。【建议】政府应充分发挥粮食主产区的功能性优势,大力推进专业化生产与要素资源配置,转变不同地区粮食生产发展方式;相关部门应加大粮食生产人力资本投入,加强对人才扶持力度;相关决策机构应加强规范粮食生产环境立法机制,发挥发挥政府差异化粮食生产环境规制策略。     

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.     

长江经济带农业绿色全要素生产率动态演变研究——基于SBM-GML指数测算的结果

推动农业碳减排是实现“双碳”目标的重要途径。本文基于2010—2020年长江经济带省域面板数据,通过构建指标体系和SBM-GML模型,运用DEA法测算并探讨了长江经济带农业绿色全要素生产率的空间特征与时序特征。研究结果表明：长江经济带农业全要素生产率呈上升趋势,且绿色技术进步贡献最大。长江经济带农业全要素生产率的时空演化具有差异性和阶段性特征,且其变化具有明显政策导向性。本文研究结论对于精准评估长江经济带农业碳减排,实现农业绿色发展和“双碳”目标具有借鉴意义。     

1989-2009中国总量农业全要素生产率研究综述

中国农业生产的资源与环境约束日益严峻,继续靠增加自然资源和要素投入来提高农业产出的余地已越来越小,农业全要素生产率(TFP)对于中国农业可持续发展更具有研究意义.作者搜集整理了1989-2009年国内外学者关于中国农业全要素生产率实证研究的文章,着重对中国农业全要素生产率的测算方法、增长演变特征及其影响因素进行了综述.农业全要素生产率的研究方法主要有4种:生产函数法、增长核算指数法、基于数据包络分析的曼奎斯特(Malmquist)生产率指数法和随机前沿法.中国农业全要素生产率增长演变特征表现为:技术进步是主要源泉,省际间农业全要素生产率增长差异逐渐扩大.影响农业全要素生产率增长的因素主要有农村制度变迁等.最后针对农业全要素生产率研究存在的问题,提出评估各种因素对省际间农业全要素生产率差异的影响,将是未来的研究方向.     

基于DEA—Malmquist指数法中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析

本文利用Malmquist生产率指数方法,测度2004—2012年小麦主产区的全要素生产率。研究表明,小麦主产区全要素生产率总体上呈下降趋势,技术效率基本维持不变,技术进步呈下降态势,是影响其下降的主要因素。在区域层面,除陕西省外,各区域小麦全要素生产率均呈下降趋势,并表现出不同的稳定性特征。技术效率和技术进步对各区域小麦全要素生产率产生不同影响,其中,技术进步是各区域小麦全要素生产率下降的主要因素。另外,依据σ收敛性检验,总体上,小麦主产区全要素生产率趋于发散,但2006—2007年后中国各区域小麦全要素生产率表现出微弱的收敛趋势。     

中国农业全要素生产率的空间关联网络结构及驱动因素研究

提高农业全要素生产率是实现中国农业高质量发展的重要路径。本文建立了中国农业全要素生产率的空间关联网络模型,运用社会网络分析法从网络整体特征、局部特征和个体特征三个层面对网络结构进行了考察,并揭示了中国农业全要素生产率空间关联性的驱动因素。研究发现:1)中国农业全要素生产率具有十分明显的空间关联和溢出效应,其空间关联网络处于连通状态,样本考察期内网络密度呈现V型波动趋势,且等级森严的结构逐渐被打破,网络稳定性逐步增强。2)在中国农业全要素生产率空间关联网络中,西部地区属于净受益板块,华南和西南地区为"经纪人"板块,环渤海、京津冀和东北地区为双向溢出板块,华东和部分中南地区省市为净溢出板块。3)湖北、内蒙古、河南、山东和陕西在空间关联网络中处于绝对核心位置,对农业生产要素的支配作用较强;吉林、海南和青海等地区在网络中处于绝对边缘位置。4)地理邻接关系对农业全要素生产率空间关联性具有正向影响,农业结构差异和要素产出水平差异等因素具有负向影响。本文为从整体上把握和提升中国农业全要素生产率提供理论依据和参考。     

1989－2009 中国总量农业全要素生产率研究综述

中国农业生产的资源与环境约束日益严峻,继续靠增加自然资源和要素投入来提高农业产出的余地已越来越小,农业全要素生产率（TFP）对于中国农业可持续发展更具有研究意义。作者搜集整理了1989－2009 年国内外学者关于中国农业全要素生产率实证研究的文章,着重对中国农业全要素生产率的测算方法、增长演变特征及其影响因素进行了综述。农业全要素生产率的研究方法主要有4种:生产函数法、增长核算指数法、基于数据包络分析的曼奎斯特（Malmquist）生产率指数法和随机前沿法。中国农业全要素生产率增长演变特征表现为:技术进步是主要源泉,省际间农业全要素生产率增长差异逐渐扩大。影响农业全要素生产率增长的因素主要有农村制度变迁等。最后针对农业全要素生产率研究存在的问题,提出评估各种因素对省际间农业全要素生产率差异的影响,将是未来的研究方向。表2 参36     

粮食主产区农业绿色发展的影响因素、质量测度与动力分析——基于绿色全要素生产率视角

为了探究粮食主产区农业绿色发展的影响因素与质量动力,以农业绿色全要素生产率（GTFP）为切入点,运用超越对数函数形式的SFA模型对环境约束下2004—2018年松花江、黄河、长江三大流域粮食主产区展开分析。结果表明：环境规制、第一产业占比、农业财政支持对GTFP的增长具有显著正向影响,环境污染、自然灾害则反之;三大流域农业GTFP增长率的平均值为3.3%,农业绿色发展状况在不断改善,但改善速度前期波动较大、后期较小,且区域间呈现不均衡状态;松花江流域的发展动力主要来自技术效率、技术进步和规模效率的增长,黄河流域和长江流域分别来自技术效率主导和技术进步主导的效率与进步双重驱动,规模效率和要素配置效率对二者的贡献较为微弱。今后需要注重以提升绿色全要素生产率为核心,加大农业技术创新,发展适度规模经营,完善区域协调发展机制,并有效实施环境规制政策。     

东北三省耕地利用格局变化对粮食全要素生产率的影响

耕地是粮食生产最基本的要素,当前粮食需求扩大与粮食生产区域性不足矛盾突出,寻求更合理的耕地利用格局来实现粮食全要素生产率的提升具有重要意义。本研究基于土地利用/土地覆被变化（LUCC）遥感监测数据,应用GIS软件提取东北三省2000、2005、2010、2015年耕地利用格局相关数据,同时运用数据包络分析模型估算了2000、2005、2010年和2015年东北三省区域和市域粮食全要素生产率。在耕地利用格局变化分析和粮食全要素生产率测算的基础上,从耕地利用格局变化的角度选取指标构建面板数据模型,定量分析其对粮食全要素生产率的影响。结果表明：东北三省市域粮食全要素生产率4个时期均值分别为0.81、0.78、0.82和0.83,粮食全要素生产率空间分布从最初的相对均匀到局部集聚;耕地转出率和耕地斑块破碎度与粮食全要素生产率呈负相关关系,耕地面积比例、耕地转入率和耕地斑块聚合度与粮食全要素生产率呈正相关关系;东北三省粮食全要素生产率提高主要源于耕地面积增加、林地和未利用地向耕地的转入以及耕地在流域的聚合,粮食全要素生产率的降低主要源于耕地转入减少和建设用地对耕地的嵌入式占用。研究表明,严格规划...     

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.     

东北玉米种植结构调整与粮食高质量增长——基于全要素生产率视角

在推进粮食产业高质量发展关键时期,促进种植结构调整,提高粮食全要素生产率势在必行。本文基于2001—2016年东北三省地级市面板数据,使用DEA-Malmquist指数法测算得到粮食全要素生产率指数,通过空间SAC模型探索玉米种植结构对粮食全要素生产率的影响。研究发现:东北三省粮食全要素生产率增长率年均上升1.1%,技术效率提高0.5%,技术进步提升0.6%,但其粮食全要素生产率增长率呈现出缓慢下降的趋势,且属于技术进步"单轨驱动"模式;玉米播种面积和种植比例的提高会导致"效率损失",从而降低了粮食的全要素生产率;玉米种植结构对粮食全要素生产率的影响路径通过技术效率和技术进步共同作用实现,而对于技术效率的影响仅通过规模效率发挥作用。推进玉米种植结构调整,可提高粮食全要素生产率,为粮食产业高质量发展保驾护航。     

基于SFA的河南省粮食生产全要素生产率分析

本研究利用2003—2013年河南省18个地市粮食投入产出数据,用SFA模型(Stochastic Frontier Analysis,随机前沿生产函数模型)研究河南省粮食生产的全要素生产率及其变动特征,揭示2003年以来河南省粮食增长的变动轨迹及源泉,进而提出政策建议。结果表明,河南省全要素生产率的增长表现为技术进步驱动型增长模式,技术进步成为全要素增长的源泉,技术效率则成为全要素增长的潜在动力,粮食生产过程中资本要素替代了劳动力要素,河南省需要在合理配置要素投入、加速技术推广与扩散提高技术效率的同时加速农业技术创新,促进技术进步。