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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

山东省农业全要素生产率及其影响因素研究

选取山东省17地市2000—2016年面板数据,运用DEA-Malmquist指数测度和分解了山东农业全要素素生产率,并对其影响因素进行了实证分析。结果表明:山东农业全要素生产率整体呈现上升趋势,在鲁东、鲁中、鲁西三大地区间存在明显差异;机械化水平、财政支出水平、城市化水平、外资投入水平对山东农业全要素生产率有显著正向影响,环境恶化程度对山东农业全要素生产率有显著负向影响,灌溉用水效率、工业化进程、对外开放程度则影响并不显著。据此,应优化农业财政支出结构,以工业反哺农业、城市带动农村,加强农业技术创新以提高山东农业全要素生产率。     

长三角城市群农业全要素生产率时空演化特征分析

农业全要素生产率是现代农业经济增长的重要体现,长三角区域作为我国重要的农业生产区域之一,探讨长三角地区农业全要素生产率及其时空演变,对于实现长三角地区农业经济高质量发展具有重要意义。选取长三角城市群26个城市2013—2019年的面板数据为样本,基于DEA-Malmquist模型测算分解其农业全要素生产率,并利用ArcGIS软件进行空间可视化分析,结果表明,2013—2019年长三角城市群26个城市农业全要素生产率均值为1.01,总体来看,长三角城市群农业生产效率呈上升趋势。其中,农业技术进步指数对农业生产效率指数的贡献较大。从城市个体来看,长三角城市群26个城市间农业生产综合效率及纯技术效率、规模效率空间差异较大。分省域来看,浙江省各城市农业生产效率提高较快,江苏省多数城市农业生产效率总体稳定且略有提升,安徽省多数城市和上海市的农业生产效率稳定中略有下降。进而提出长三角地区农业高质量发展应着力于提高农业基础研发、核心技术攻关、转变农业发展方式等建议。     

分区视角下粮食全要素生产率差异及收敛性分析

本研究聚焦水稻、小麦和玉米三大粮作物,测算得到3种粮食作物的全要素生产率及其分解指标,并划分种植区域,探讨不同品种、不同种植区粮食全要素生产率的演变情况。研究发现:粮食生产全要素生产率增长显著,但不同品种的增长驱动模式不同,且不同种植区的差异性明显。不同地区水稻和玉米的全要素生产率及分解指标会随着时间的推移收敛至稳定状态;但小麦技术进步呈现发散态势。3种粮食作物的技术效率、技术进步以及全要素生产率随着时间的推移会趋向于自身的稳定均衡水平。     

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.     

环境约束下湖北省农业全要素生产率增长分析

基于湖北省各市2000-2013年农业投入产出数据,利用Malmquist-Luenberger生产率指数和核密度图对环境约束下湖北省农业全要素生产率增长和收敛状况进行了分析。结果表明,湖北省农业全要素生产率增长显著,技术进步是农业全要素生产率增长的主要源泉;农业全要素生产率、技术效率变化和技术进步率都出现了收敛。提出了相应的政策建议。     

全要素生产率对安徽农业产出的贡献分析

通过对安徽省1981~2010年农业发展数据进行分析,实证估算出各年的农业全要素生产率及其增长率。通过对1981-2010年间不同子期间进行划分,评析了改革开放初期、软着陆时期以及金融危机、次贷危机等各时期以及各因素对农业全要素增长率的影响,并分析了全要素生产率的增长对农业经济总产出的贡献。研究发现,安徽农业全要素生产率的增长对农业发展有重要作用。     

粮食丰产科技工程对小麦全要素生产效率的影响——基于DEA-Malmquist方法

基于DEA-Malmquist方法对粮食丰产科技工程实施以来中国小麦全要素生产率(TFP)的变化进行分析.研究表明,该政策的实施显著促进了中国小麦产业全要素生产率的增长,华北地区已经成为中国小麦生产的优势地区.粮食丰产科技工程战略的实施已显成效,相关地区应利用发展时机不断提高生产技术和生产效率,确保中国小麦产业持久发展以保障粮食安全.     

基于SBM模型的新疆农业绿色全要素生产率评价研究

在农业绿色可持续发展的背景下,推动农业生产方式转变成为我国农业发展的必然选择。本文基于2011—2020年新疆各地区的面板数据,运用含非期望产出的SBM模型和GML指数分析新疆农业绿色全要素生产率。结果表明：新疆农业绿色全要素生产率（GTFP）虽出现了明显的区域差距,但样本期间农业绿色全要素生产率整体呈现增长趋势,2011—2020年新疆昌吉、博阿塔拉、巴音郭楞、阿勒泰的GEC指数保持在1以下,而其GTC指数则保持在1以上。可见2011—2020年新疆地区GTFP负增长是相对效率的倒退,相反,技术改进则>1,这意味着新疆各地州及兵团的GTFP增长主要得益于技术进步。因此,健全对农业企业的政策支持、完善农业补贴制度、加强对绿色农业科技知识的宣传是推动新疆绿色农业发展的有效路径。     

绿色贸易壁垒对农业全要素生产率的影响——基于安徽省面板数据的实证研究

基于安徽省16个地级市面板数据,实证分析绿色贸易壁垒对农业全要素生产率的影响。结果表明:安徽省各地级市农业全要素生产率均逐年向好,但地市间改善幅度差异明显,农业技术配置效率差异是关键诱因;绿色贸易壁垒在农业全要素生产率改善中发挥积极作用,显著推动农业全要素生产率提升;绿色贸易壁垒作用农业全要素生产率也存在异质性,产业基础、公共投资、创新能力以及劳动力综合素质调节绿色贸易壁垒影响农业全要素生产率效果。建议通过健全农业保障体系、加强科技创新投入、加大公共投资、改善人力资本存量以及强化供给侧结构性改革和改革开放力度加以改善。     

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。     

黄淮平原农用地产能影响．因素评价研究

以黄淮平原（河南部分）为例,从资源条件、社会经济条件、农业科技条件、抗灾与可持续生产条件4个方面构建评了价指标体系,采用相关系数法、专家咨询法等方法确定评价指标的权重。对评价指标进行极值标准化处理后,采用加权求和法、多元回归法对黄淮平原农用地产能影响因素进行评价。评价结果表明,农业科技条件对黄淮平原产能的贡献率低于其对河南省的贡献率,资源条件对黄淮平原（河南部分）的贡献率高于对河南省的贡献率,抗灾与可持续生产条件和社会经济条件对河南省和黄淮平原产能的贡献率均较低且差别较小,得出当前影响该区产能的主要因素为农业科技水平落后、耕地质量和农田基础设施水平低。基于此,提出了提高黄淮平原农用地产能的相关措施和建议。     

江苏省各城市农业生产力的灰色关联度分析

农业生产力是衡量1个城市农业生产水平高低的重要指标。采用灰色关联度分析法,对江苏省所辖各市的农业生产水平进行了分析。结果表明：苏北的农业生产力大于苏南。这为制定城市农业发展规划提供了一定的依据。     

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。