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.     

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。     

要素禀赋约束下中国粳稻生产率的地区差异及收敛性分析

本文根据1999-2013年中国12个粳稻主产区的省际面板数据,运用DEA-Malmquist对各地区粳稻的全要素生产率(Total Factor Productivity,TFP)及其分解项进行了测算与分解。结果表明:粳稻主产区15 a内TFP的平均增长率为4.59%,技术进步变化指数的平均增长率为5.14%,没有大幅上升的原因主要是因为技术效率的下滑。进一步对省际间做收敛性检验,发现粳稻产区生产率不存在σ收敛,但是存在绝对β收敛和条件β收敛。缩小省际间的技术效率差异是提高中国粳稻生产效率的关键,要加大技术投入,改善规模效率。根据不同地区的要素禀赋特征制定实现路径:东北粳稻主产区适合发展农业机械化的土地规模经营;长江中下游粳稻产区应该加大资本投入,推动技术扩散,发展生产性服务的规模经营。     

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时空差异及收敛性分析

为测度农业绿色发展水平,采用超效率SBM模型和GML指数对长江经济带各省市1997—2019年的农业绿色全要素生产率进行了分解测算,基于时空角度探究其发展差异,并进一步从整体和区域层面对其收敛性进行检验。结果表明：样本期间内,长江经济带农业绿色全要素生产率总体呈增长趋势,其中,下游地区最高,中游地区最低,上游地区居中,该区域农业绿色全要素生产率增长主要来源于农业绿色技术进步;长江经济带总体以及上游、中游、下游地区在样本期内均不存在绝对α收敛,但存在绝对β收敛。基于此,为了从整体及空间上进一步优化并提高长江经济带农业绿色全要素生产率,推动该区域农业朝着绿色高质量方向发展,提出落实区域农业高质量发展政策、因地制宜发挥区域优势、破解区域发展障碍、践行区域协同发展战略等对策建议。     

中国棉花全要素生产率的国际比较与收敛性

基于中国、美国、印度三国26个棉区1998—2017年的面板数据,运用非参数估计方法测算中美印三国棉花全要素生产率,采用Dagum基尼系数及其分解方法分析三国棉花全要素生产率的差异及其来源,并对棉花全要素生产率的收敛性进行研究。结果表明:1999—2017年,中国棉花全要素生产率具有明显的波动性,但总体呈负增长态势,落后于美国和印度;中国三大棉区棉花全要素生产率增长有差异,黄河流域棉区增长率最高,但仍为负增长,西北内陆棉区纯技术效率较有优势;中美印三国棉花全要素生产率变动的总体差异呈缩小趋势,但波动特征明显;国家间差异是三国各棉区棉花全要素生产率差异的主要来源;整体上来看,棉花全要素生产率增长率存在α收敛和绝对β收敛,不存在条件β收敛,但各国收敛性不尽相同。     

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。     

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。     

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...     

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。     

我国柑橘全要素生产率变化分析

采用DEA-Malmquist指数法对中国7个柑橘主产区2009—2015年的投入产出指标进行测度,探讨中国柑橘生产的全要素生产率变化趋势。结果表明,研究期内,技术进步是中国柑橘全要素生产率的主要影响因子,在技术进步的负向贡献下,柑橘生产的全要素生产率呈现出周期性波动下降趋势,且柑橘生产处于纯技术效率下降,但规模经济有效阶段。因此,在保持现有规模效率稳定增加的基础上,实现技术创新、优化物质装备水平、提高果园管理水平是改善柑橘全要素生产率的关键。     

中国花生全要素生产率分析

运用数据包络分析法(DEA)和莫氏指数法(Malmquist Index),基于2007—2016年中国10个花生主产地成本收益数据,分析了花生全要素生产率的变化情况。结果表明,2007—2016年花生全要素生产率变化指数平均增长1.1%,综合效率变化指数平均增长1.1%,全要素生产率变化趋势主要受技术进步变化影响;花生生产处于规模递增阶段,研究期内规模效率增幅大于纯技术效率增幅约0.9%;北方花生主产区全要素生产率上升幅度大于南方上升幅度约2%,其主要差距产生于技术进步变化指数差异;花生生产要素投入存在不同程度松弛,配置不合理。未来应该促进花生生产技术研发、示范和推广,调整花生主产区区域结构布局和改善科学经营管理。     

碳排放约束下中国苹果全要素生产率研究

在构建苹果碳排放测算体系基础上,核算1994—2013年中国21省苹果碳排放量,比较分析不同年份、区域之间苹果碳排放总量与密度,之后采用Malmquist-Luenberger生产率指数(ML指数)分析碳排放约束下中国苹果全要素生产率及其分解成分。结果表明:1)2013年中国苹果碳排放总量为153.20万t,较1994年增加40.22%,呈现出"上升-下降-上升"阶段性变化特征;苹果碳排放密度从1994年1.81kg/hm2持续增长到2013年3.00kg/hm2,增速明显。从区域来看,样本期内中国苹果碳排放总量排名前7位的地区均为苹果主产省,但省域差异明显;不同省域的苹果碳排放密度均逐年增长,但排名前3位的地区保持不变,包括天津、北京与新疆。2)1994—2013年碳排放约束下苹果碳排放平均绩效呈现出阶段性变化特征,年平均增长率为2.98%,其中技术效率增长为0.91%,技术进步率增长为2.61%,说明技术进步的贡献相对较高。从区域来看,黄土高原优势区ML指数、技术进步率指数均高于环渤海湾地区,同时黄土高原优势区苹果全要素生产率的最佳实践者的省份数量也多于环渤海湾优势区。     

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。     

碳排放如何影响水稻全要素生产率

为了解碳排放对水稻全要素生产率测算产生的影响及其程度,本研究利用2006—2015年中国水稻主产区23个省(市、自治区)水稻面板数据,运用基于方向性距离函数的Malmquist-Luenburger生产率指数和面板Tobit模型,实证分析了碳排放对水稻全要素生产率的影响及省域差异,并深入剖析根源。结果表明:1)中国考虑碳排放的水稻全要素生产率呈先增后降的阶段性特征,且整体处于恶化状态,仅少数省份实现了增长;2)整体增长动力来源由技术效率改善向前沿技术进步转变,而实现增长的省份主要得益于前沿技术进步和技术效率改善的双重作用;3)水稻生产"高碳""低碳"省份呈现明显的南北—东西"T"字型交叉分布格局;4)整体水稻TFP_C及其分解指数增长得益于城镇化水平、工业化水平的推动,但受到经济发展水平及受灾率的制约;5)高低碳群组间差异则主要体现在财政支农力度和种植业结构调整的作用在"低碳"省份得到更好发挥。     

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。     

我国农业全要素生产率核算与地区差距分解——基于Färe-Primont指数的分析

采用Fre-Primont指数方法(FP指数),对1985—2013年我国28个省(市、区)的农业全要素生产率进行测算及分解。通过方差分解法从构成角度对农业全要素生产率地区差距及来源进行分析。结果表明:1)1985—2013年我国农业全要素生产率地区差距呈现扩大趋势,与农业技术进步及剩余混合效率的波动趋势相吻合;2)从省际差距看,剩余混合效率差距在整体地区差距中的贡献率逐渐降低,技术效率差距逐渐占主导地位,其中东部地区差距主要来源于农业技术进步和剩余混合效率,而中西部地区差距主要来源于技术效率和剩余混合效率;3)基于投入产出数据指标进行聚类分析,表明技术效率和剩余混合效率是我国农业全要素生产率地区差距的主要来源。     

要素投入结构与农业全要素生产率增长

基于加总数量框架,采用乘积完备的Hicks-Moorsteen指数将农业全要素生产率(TFP)增长分解为技术进步、技术效率变化、规模效率变化和混合效率变化,要素投入结构变化通过改变混合效率,进而影响农业TFP增长。结果表明,技术进步是中国农业TFP增长的最主要驱动因素,要素投入结构变化的影响,在时空上存在较大差异,其对农业TFP增长的促进与抑制效应并存。从时间维度看,1994—2016年要素投入结构变化对农业TFP增长有促进作用。从空间维度看,东部地区要素投入结构变化是农业TFP增长的重要驱动因素之一,而中部地区仅在1994—2016年要素投入结构变化提高了农业TFP增长,西部地区仅在1978—1984年对农业TFP增长有正效应。     

中国造纸及纸制品业全要素生产率的变化及构成

为了研究中国造纸及纸制品业的经济增长状况,该文基于Malmquist生产率指数,测算了1999—2005年中国造纸及纸制品业全要素生产率的变化及构成要素。结果表明:这一时期,该产业技术进步较快,是全要素生产率增长的主要来源。但是,产业生产管理水平的提高相对缓慢,规模效率持续下降,这些已成为造纸产业进一步发展的主要障碍。据此,该文认为:在继续提高造纸和纸制品业技术水平的同时,应当更加重视生产管理改革和生产规模的优化,实现产业技术、管理与规模化等要素对生产效率贡献的协同发展。