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。     

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。     

重庆市农业全要素生产率与农业经济协调发展研究

采用DEA-Malmquist指数法测度重庆市2006～2017年的农业全要素生产率,采用灰色关联法计算分析农业全要素生产率与区域经济之间的关联度.结果 表明:(1)2006～2017年重庆市农业TFP指数均大于1,年均增长率为4.74％,其中农业TFP增长最快的时期是2013～2014年,为13.82％,而TFP指数构成中农业技术进步年均增长率为3.47％,技术效率年增长率为1.27％,技术进步是重庆市TFP增长的主要动力.(2)重庆市农业全要素与农业经济增长的密切程度从大到小依次为机械动力、化肥、能源、劳动力及土地,2006～2017年在土地与劳动力波动不大的情况下,机械动力、化肥及能源的持续增加有效促进了农村经济的增长.     

基于Luenberger-Hicks-Moorsteen指标的福建省农业全要素生产率测度及收敛性分析

【目的】测算福建省农业全要素生产率（Total factor productivity,TFP）并判断其变动趋势,为促进区域协调发展及实现农业高质量发展提供科学决策。【方法】利用Luenberger-Hicks-Moorsteen（LHM）指标具备加性完备条件,基于自由处置壳（Free disposal hull,FDH）模型构造LHM TFP指标,将县域划分为一般县（市）、贫困县和发达市（区）,测度2003—2018年福建省全省及县域的农业TFP,并分解为技术效率变化、规模效率变化和技术进步,分析其收敛性特征。【结果】2003—2018年福建省农业TFP整体上呈增长趋势,2018年达0.840,年均增长率为5.731%;技术效率变化、规模效率变化和技术进步年均增长率分别为-1.231%、2.032%和4.930%,表明技术进步是TFP增长的主要驱动力,技术效率变化拉低TFP增长。从福建省一般县（市）、贫困县、发达市（区）的划分来看,各区域农业TFP及其分解指标与全省层面表现基本一致。福建省全省及一般县（市）、贫困县农业TFP存在σ收敛、绝对β收敛及条件β收敛,发达市（区）农业TFP不存在收敛趋势。TFP低的县（市）有追赶效应,城镇化、工业化对福建省全省及一般县（市）农业TFP收敛过程有促进作用,但工业化对贫困县农业TFP收敛具有抑制作用。【建议】积极发展适度规模经营,加快先进生产要素向农业园区集聚,提升农业科技创新能力;各县域应因地制宜,发达市（区）发挥技术引领与辐射作用,一般县（市）着重提升技术效率级规模效率,贫困县则要优化要素资源配置;加快形成功能互补的发展格局,推动先进生产要素向农业优势,实现农业劳均产出均衡发展。。     

我国粮食主产区农田水利设施配置效率及区域差异分析——基于DEA和动态Malmquist指数的实证研究

本文首先运用数据包络分析方法对24个粮食主产区2009年的农田水利设施配置效率进行分析和评价,然后运用Malmquist指数方法对2003-2009年24个主产区的序列数据进行分析。研究发现,2009年西北地区和东北地区的农田水利设施配置效率高于其他地区;2003-2009年我国农田水利设施配置效率的全要素生产率(TFP)指数的年均增长率为12.2%,呈现出快速增长的特征;各地区的TFP指数的增长存在显著差异,黄河流域的TFP指数增长最快;技术进步是促进TFP指数增长的主要动力,而规模效率指数的下滑却减缓了其增长。     

食品工业生产效率测算及区域差异——基于累加型LHM全要素生产率指标

运用累加型LHM全要素生产率指标(additive luenberger-hicks-moorsteen total factor productivity indicator)测度2001—2016年我国30个省(市、区)食品工业全要素生产率(total factor productivity,TFP),并进一步分解为技术效率变化、规模效率变化和技术进步。结果表明,我国食品工业仍处于初级加工阶段,3个子产业TFP稳步提升,但增长不一;技术进步是TFP增长的主要因素,技术效率及规模效率变化差异不大;从区域上看,宏观经济及农业资源禀赋的差异影响食品工业的发展,农副食品加工业TFP增长率呈东部、中部、西部地区依次降低的趋势,食品制造业TFP增长率表现为东部地区显著高于中部、西部地区,饮料制造业TFP增长率表现为东部地区显著高于中部、西部地区。因此,应加快食品工业科技创新推动技术进步、优化发展环境及立足资源禀赋协调区域发展,以实现我国食品工业高质量均衡协调发展。     

哈萨克斯坦农业全要素生产效率时空差异及深化中哈农业合作的建议

中国和哈萨克斯坦农业产业合作滞后于其农产品贸易,为了深化两国农业产业合作,亟待了解哈萨克斯坦农业全要素生产率,为两国农业合作提供依据。利用2006—2019年哈萨克斯坦16个区域的农业投入、产出面板数据,采用DEA-Malmquist方法测算该国农业全要素生产率动态演变及各区域差异。结果表明：哈萨克斯坦农业全要素生产率整体呈现“W”型波动趋势,主要源于技术效率单轨驱动,技术进步的低贡献率阻碍了农业全要素生产率的提升;中部、北部和南部地区农业全要素生产率年均增长率分别为3.3%、 0.2%、 1%,增长主要得益于技术进步;东部地区农业技术进步年均增长率为3.2%,农业全要素生产率增长率来源于技术效率与技术进步的共同作用;由于技术进步贡献率较低,西部地区农业全要素生产率年均增长率为-22.3%。基于此,建议中哈两国围绕农业节水灌溉、病虫害防治、温室暖棚技术、畜牧养殖等方面深化合作。     

中国玉米全要素生产率增长分解与空间收敛性

基于1979-2018年中国19个玉米主产省的成本收益面板数据,运用Hicks-Moorsteen生产率指数测算了玉米全要素生产率(TFP)增长情况,并在此基础上使用空间杜宾模型对其收敛性进行检验.结果表明:1)1979-2018年中国玉米TFP年均增长率为2.20％,前沿技术进步是玉米TFP增长的主要驱动力;2)中国...     

利用非参数方法度量中国农业TFP水平及变动趋势

通过生产率指数的数据包络分析方法度量了1982—2004年中国29个省份农业生产率水平及变动趋势,从地区角度进行了农业生产率的水平比较.结果显示:农业生产率(Total Factor Productivity,TFP)增长比较快的地区或省份,技术变化对TFP的增长起到了主导作用,但一些不发达省份或地区生产效率的改进对TFP的增长也起到了积极作用.从1982—2004年中国TFP变动趋势看,技术进步对农业生产率增长起到了主导作用,生产效率下降对TFP增长起到了负面效应,表明技术变化和相对应的效率变化总是向相反的方向变动.     

中国2002-2012年冬油菜全要素生产率分析——基于冬油菜产区九省市的研究

从我国冬油菜主产区中选取9个省市,基于2002-2012年的油菜生产投入产出面板数据,运用Malmquist指数分析历年主产区、分地区的TFP变化情况。结果表明,研究期间主产区TFP的年均增长率为3.6%,其中技术进步年均增长率为4.1%,是影响TFP的主要因素。省域层面上,四川、重庆、安徽、湖北、湖南、江苏、浙江等省出现了正增长,但各省之间差距较大,其中四川省增长最快为13.4%,贵州、江西两省是负增长,最后,根据分析结果给出相应的对策建议。     

中国肉牛全要素生产率时空分异特征分析——基于非参数共同前沿分析方法

基于2013—2018年全国15省区肉牛养殖成本收益非平衡面板数据,运用非参数共同前沿分析方法中的Metafrontier-Malmquist指数对东、中、西部肉牛全要素生产率及其分解的时空分异特征进行实证研究。结果表明:东部技术效率水平最高,达到0.8453,其次为中部的0.7709,西部最低,仅为0.7271;中部对东部技术效率表现出追赶趋势且两者差距逐渐减小,西部与东部、中部的技术效率差距逐渐扩大,西部技术效率水平持续下滑。东部肉牛生产共同前沿全要素生产率增长速度低于西部地区但高于中部地区,技术效率降低对全要素生产率增长表现出消极效应;西部肉牛生产共同前沿全要素生产率年均增长率是唯一增长的区域,主要源于技术进步;中部年均增长率处于最低水平,原因是技术效率的降低直接导致全要素生产率降低。应加大肉牛产业科技投入与推广力度,重点扶持西部地区肉牛产业,深入挖掘和激发西部地区肉牛养殖潜力,充分发挥东部和中部地区的产业优势,展现优势区域的示范带头作用,推动全国肉牛产业快速发展。     

我国双季稻全要素生产率的时空分析及对策建议

提高双季稻生产率对于当前我国粮食稳产保供具有重要意义。基于加总数量全要素生产率测算方法，利用2004—2018年全国9个双季稻主产省份数据，分析我国双季稻全要素生产率及其分解指数变动情况。结果表明：2004—2018年我国早籼稻、晚籼稻的全要素生产率分别为1.081、0.931；双季稻全要素生产率在2004—2008、2014—2018年小幅上升，在2009—2013年波动下降；全要素生产率的增长主要来自技术进步和规模扩张的贡献；在双季稻优势产区中，长江流域的全要素生产率指数高于东南沿海，其中规模的扩大起决定性作用。因此，建议发挥主产区优势，把适度恢复双季稻生产作为粮食稳面积、保产量的有效途径，进一步提高良种采用率及机械化水平，加大政策支持力度，保障种稻基本收益，激励农户重拾种植积极性。     

我国设施蔬菜生产效率研究

设施蔬菜以其良好的经济、社会收益在我国迅猛发展,是实现农业现代化的主要途径之一。为把握全国设施蔬菜生产效率情况,了解不同地区设施蔬菜生产效率高低及原因,实现设施蔬菜生产资源配置的宏观调控,采用超效率DEA及Malmquist指数方法,分别从静态和动态角度,对我国设施蔬菜生产效率进行计算,结果如下：①2011-2013年间共63个产出决策单元(DMU)中有23个为DEA有效,DEA无效率为6349%,设施蔬菜生产中投入冗余问题严重;②2011-2013年间我国设施蔬菜全要素生产率（TFP）增长了08%,技术效率提高是TFP增长的动力,技术进步对TFP增长起负作用。应加大设施蔬菜的科研与成果转化,做好农技推广工作,同时注重学习与交流,提高设施蔬菜生产效率。     

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。     

生产函数异质性与地区农业经济增长——基于时空异质弹性生产函数模型

利用改革开放以来中国31个省(市、自治区,统计数据未含港、澳、台地区,下同)农业要素投入产出数据,基于农业要素收入份额存在较大差异的基本国情,从时间和空间维度放宽传统Cobb-Douglas生产函数模型产出弹性为固定常数的假定,通过构建时空异质弹性生产函数模型对改革开放以来中国不同地区、不同阶段农业要素投入、技术进步与...     

农村互联网发展对中国玉米全要素生产率的影响

采用DEA-mamlquist指数测算2004—2019年中国17个玉米主产省(区)的全要素生产率,运用联立方程组模型实证检验农村互联网发展对玉米全要素生产率的影响及其作用机理,并分区域探讨其差异性。结果显示:2004—2019年中国玉米全要素生产率年均增长0.2%,主要依靠技术进步的单轨模式驱动。农村互联网的发展显著(P<0.01)提升玉米全要素生产率,主要依靠技术进步和技术效率的协同作用驱动。分区域来看,农村互联网发展对玉米全要素生产率均具有显著(P<0.01)的促进作用,其影响程度由高到低依次为北方春播玉米区>黄淮海平原夏播玉米区>西北灌溉玉米区>西南山地玉米区。建议进一步提高农村互联网的配套设施建设,发挥互联网“连接经济”的优势,应用多元化互联网技术,促进不同生态类型区玉米生产效率的提升。     

安徽省农业全要素生产率:静态效率、动态效率和空间效应

乡村振兴的关键在产业,农业是乡村最大的产业,安徽作为中部地区产粮大省,农业大而不强,乡村振兴任重道远。基于数据包络分析方法探讨安徽省农业全要素生产率及其变动情况显示:农业各生产要素投入冗余呈上升趋势,处于最优配置的地市数量呈下降趋势;农业生产全要素生产率不断提升,但增长速度逐渐下降;技术进步是农业全要素生产率提升的核心因素,综合效率略显不足;不同地区的农业全要素生产率没有表现出明显的空间相关性。为此,应根据各地区制约农业全要素生产率提升的核心因素,从科技成果向农业转化、耕地适度规模经营、职业农民培养、农业生产组织化等方面,实现农业全要素生产率提升由技术进步的"单向推动"向综合效率和技术进步"双向推动"转变。     

我国主要农作物绿色全要素生产率分析

在农业环境资源禀赋刚性约束下应更注重农业的绿色发展.假设农业污染排放系数是一个动态变化的参数,基于动态测算农业面源污染非期望产出,运用SBM超效率模型和DEA-Malmquist生产率指数测算主要农作物的绿色全要素生产率.研究发现:①粳稻和大豆的环境技术效率大于1,而玉米、小麦和棉花的环境技术效率小于1;②棉花、粳稻和...