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-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.     

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。     

中国柑橘全要素生产率演进及影响因素研究——基于Malmquist-Tobit模型的实证

【目的】探究中国柑橘全要素生产率演进及其影响因素。【方法】首先采用中国柑橘2008—2014生产成本与收益数据,借助Malmquist指数法,对中国柑橘主产省份柑、桔全要素生产率演进及其分解进行测度与分析。在此基础上结合面板Tobit模型,分析了影响柑橘全要素生产率增长的外部因素。【结果】考察期内中国柑橘主产省份中,柑的全要素生产率年均增长率较高,桔相对较低;分省来看,不同省份间全要素生产率差距较大;考察期内,柑橘全要素生产率与技术进步波动基本趋于一致,但同时也受效率变化的影响;所考察的6个影响因素包括城市化率、农业机械总动力、每公顷人工总成本、农村居民家庭年人均纯收入、地方财政农林水事务支出与种植规模,均对柑橘全要素生产率的增长影响显著。【结论】为促进中国柑橘生产效率的提高,应当进一步加大对柑橘产业的扶持力度、鼓励创新、适当调整生产经营规模并推广机械的使用。     

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。     

长江经济带农业全要素生产率研究

基于长江经济带2009—2019年农业生产面板数据,运用Malmquist指数模型对该经济带农业全要素生产率进行测算并分析。结果表明：2009—2019年长江经济带Trpch指数大于1,说明这期间长江经济带农业生产效率总体呈上升态势,但仍然存在着技术进步受阻、缺乏创新型农业科技人才等问题。从地区来看,长江经济带各省(市)的全要素生产率均在上升,但技术水平均未超过1,说明该经济带各省(市)均存在农业进步受阻的现象;在11个省(市)中规模效率均大于1,说明该经济带各省(市)投入规模较为合理。     

山东省农业绿色全要素生产率测度及影响因素分析

基于全局性Malmquist-Luenberger指数对2008—2019年山东省农业绿色全要素生产率(AGTFP)进行测算与分解,在此基础上采用空间自相关回归模型(SAR)对山东省农业绿色全要素生产率的影响因素进行了分析.结果显示,2008—2019年山东省农业绿色全要素生产率年均增长率达2.51％,整体呈增长趋势;...     

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。     

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。     

中国林产工业绿色全要素生产率测算——基于制造业31个分行业的面板数据

基于2012-2019年中国制造业行业数据,在投入产出指标体系中,以能源消耗作为生产要素投入、以CO₂排放量作为非期望产出,采用ML生产率指数法测算林产工业及制造业分行业GTFP指数。结果表明,中国林产工业GTFP增速处于制造业中等水平,且增速逐渐减缓;纯技术进步是GTFP指数增长的主要动力,纯效率下降是GTFP指数增长减缓的主要原因;传统TFP指数过高地估算了行业经营效益,GTFP指数能更真实地反映行业发展状况。因此,促进林产工业GTFP增长和实现高质量发展,既要重视内部自主创新,也要重视内部技术推广与制度建设。     

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指数的我国农村乡镇卫生院全要素生产率分析

使用DEA-Malmquist方法考察了我国30个省份乡镇卫生院2002～2009年全要素生产率的动态变化。结果表明,2002～2009年间我国乡镇卫生院全要素生产率整体提高了3.9%,其中技术进步要高于技术效率提高,但各省份变动情况存在明显差异;乡镇卫生院基础比较薄弱的西部地区其全要素生产率增长最快,明显高于东部和中部地区。     

我国农业全要素生产率的测度及空间演进

基于2010-2020年31个省份的平衡面板数据,采用DEA-Malmquist指数法对省级农业全要素生产率进行测度。在此基础上,利用泰尔指数法对各省份农业全要素生产率进行空间演进分析。研究发现：我国农业全要素生产率总体呈波动上涨态势,此为农业技术进步和农业技术效率双重作用下的结果;我国农业全要素生产率存在空间不平衡性,呈现出“西高东低”的特征;经泰尔指数分解得出,农业全要素生产率的泰尔指数呈波动性增长态势,且其差异主要源于组内差异,因此应将政策重心聚焦于区域内部。     

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     

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.     

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。     

我国数字农业全要素生产率测度及区域差异分析

基于2014—2020年30个省份(直辖市、自治区)的面板数据,采用全局主成分分析方法和动态DEA-Malmquist指数方法测算全国数字农业全要素生产率及分解效率,运用泰尔指数方法分析全要素生产率的区域之间的差异。结果表明：我国数字农业全要素生产率整体上呈下降趋势,其中数字农业技术效率和技术进步率共同阻碍其发展;我国数字农业区域之间发展不均衡,总体泰尔指数呈现出下降的趋势,区域间泰尔指数的贡献率高于区域内泰尔指数,区域间差异是造成数字农业发展不均衡的主要原因。因此,应推进技术革新、制定因地制宜的数字农业发展策略,促进区域内和区域间的协同发展。     

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。