——基于随机前沿生产函数的分析框架

利用《全国农产品成本收益资料汇编》和随机前沿生产函数方法,对1978-2005年中国三种主要油料作物的全要素生产率增长进行估计和分解,试图寻找其全要素生产率增长的源泉,并重点比较了三大油料作物在1978-2005年间的全要素生产率增长及其构成的表现。结果认为,实现油料生产由粗放型增长向集约型增长的转变,关键在于扩大全要素生产率对整个产出增长的贡献,具体实现路径在于同时实现前沿技术进步和技术效率增进,从而实现全要素生产率的增长。此外,提出了一系列政策建议,希冀能够对促进中国油菜作物的可持续增长有所裨益。     

黑龙江省玉米生产效率研究

运用非参数的HMB指数方法,利用1991～2005年黑龙江省玉米生产的投入产出的面板数据(Panel data),对玉米生产的全要素生产率进行实证分析。结果表明,黑龙江省玉米生产率的增长过程比较明显,呈先升后降的趋势,技术进步和混合效率的增长是促进全要素生产率增长的主要原因,规模效率的变化对玉米生产率的增长起了阻碍作用。     

我国玉米单产与全要素生产率贡献分解测算及动态特征考察

基于索洛余值法和随机前沿法测算2003～2019年间玉米的全要素生产率，并将单产增长率和全要素生产率进行贡献分解，分析长期以来我国玉米单产增长和全要素生产率变化的原因。结果表明，2003～2019年间，中国玉米单产累计增长28%，其中劳动投入量、机械费用、种子用量、化肥施用量及全要素生产率增长的贡献率分别为-0.8%、22.5%、-3.8%、6.1%和75.9%。2003～2019年间，中国玉米生产全要素生产率波动性增长，余值法和随机前沿生产函数法计算累计涨幅达13.7%和18.7%，技术进步和技术效率提升在玉米全要素生产率增长中起到决定性的贡献作用，贡献率分别为68.8%和32.3%。在全要素生产率的强有力拉动作用下，我国玉米单产增长已从投入型转向效率型增长，要素投入趋于饱和，但全要素生产率提升仍有空间，分别表现在种子创新力提高、机械转型升级以及通过服务规模化提升规模效率等方面。     

基于Malmquist指数法的东北三省玉米生产效率评价

运用Malmquist指数方法,利用2001~2013年东北三省玉米生产的投入和产出面板数据(Paneldata),对玉米生产的全要素生产率进行实证分析。结果表明,东北三省玉米生产的全要素生产率呈增长态势,全要素生产率增长的原因主要在于技术进步的贡献,技术效率在研究阶段变化不大,对全要素生产率影响较弱。黑龙江省的全要素生产率增长在东北三省中最快,其次是吉林省。     

碳排放约束下中国大豆全要素生产率增长与分解

本文将碳排放纳入大豆全要素生产率分析框架,为实现大豆低碳生产提供参考依据。首先测算并分析2006-2016年中国大豆主产区碳排放量和密度的时空特征,然后利用基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数测度碳排放约束下2006-2016年中国大豆主产区11个省市全要素生产率。结果表明:2016年中国大豆碳排放量较2006年降低11.70%,年均负增长1.24%,而碳排放密度较2006年增长14.02%,年均增长1.32%,皆呈先升后降的趋势。按省份比较,黑龙江和内蒙古碳排放量最多,吉林和山西碳排放密度最大。2006-2016年碳排放约束下中国大豆全要素生产率年均增长2.32%,其中技术效率年均提升0.6%,前沿技术进步年均增长1.66%,中国大豆全要素生产率增长主要依靠前沿技术进步拉动,技术效率提升作用不明显。从地区分布看,碳排放约束下中国大豆全要素生产率存在地区不平衡现象,西部地区增长最快,东部地区增长最慢,各省市全要素生产率增长模式存在差异。中国大豆主产区缺少"环境技术创新者"。根据结果本研究提出提高中国大豆全要素生产率的政策建议。     

中国核心优势产区玉米生产效率增长及其分解分析

采用参数的随机前沿分析(SFA)方法,利用2001～2008年的玉米投入产出的面板数据(Panel Data),对中国核心产区的玉米生产的全要素生产率(TFP)进行了实证分析。结果表明,在这一期间核心产区玉米生产率增长比较明显,全要素生产率已经成为核心产区玉米单产增长的最主要动力源泉,为单产增长贡献了69.3%的份额,其中,技术进步和技术效率的改善贡献了60.7%。东北优势区主要是技术效率提高的作用,黄淮海优势区和西南优势区主要是技术进步的作用。     

1979-2020年中国油菜全要素生产率的动态演变与收敛性

厘清改革开放以来中国油菜全要素生产率发展状况,是提高油菜综合生产能力的逻辑起点。本文基于1979-2020年间11个油菜主产省份的投入产出相关数据,在使用Global Malmquist指数测算全要素生产率基础上,分别使用Kernel密度估计、δ收敛和β收敛,分析其动态演进及收敛性。研究结果表明：从时序特征来看,改革开放以来中国油菜全要素生产率在剧烈波动中实现一定增长,表现为技术诱导型增长模式,而技术效率对其促进作用并不显著;从动态演进来看,油菜全要素生产率增长的地区差异不断缩小。从收敛性来看,油菜全要素生产率的δ值整体呈波动下降态势,自2012年始基本稳定在0.01以下,出现明显收敛趋势,说明存在δ收敛。油菜全要素生产率存在绝对β收敛和条件β收敛,将空间效应引入收敛模型后,其收敛性依旧显著,且存在正向空间溢出效应。为进一步提高油菜全要素生产率,本文提出推进国家油菜产业技术体系建设、实施区域化发展战略和促进区域协调发展的对策建议。     

贵州省水稻生产技术效率与全要素生产率研究——基于DEA-Malmquist指数的实证分析

以2004-2014年贵州省水稻生产相关投入产出数据为基础,运用DEA-Malmquist指数模型对贵州省水稻生产综合技术效率和全要素生产率进行了研究。结果表明,贵州省水稻生产综合技术效率依旧偏低,纯技术效率和规模效率仍有一定的提升空间,进一步加强新型农业科技应用和进行适度规模化经营仍有较大的增产潜力;贵州省水稻生产全要素生产率总体呈缓慢上升趋势,技术进步呈明显衰退趋势,而技术效率改进幅度不大,规模效率的提高是技术效率提高的主要原因;贵州省水稻生产全要素生产率增长较慢的主要原因是技术进步缓慢甚至出现了倒退;导致贵州省各地区水稻生产效率差别较大的主要原因在于区域间经济地理条件和资源禀赋的差异。由以上研究结果推导出3点政策含义:一是因地制宜,保持生产适度规模,提高水稻生产技术效率是促进水稻生产的重要途径;二是注重技术效率与技术进步同步改进,重心应向技术进步方面倾斜是提高水稻全要素生产率的必要途径;三是稳步推进农业供给侧结构性改革,提高水稻生产全要素生产率是保障贵州省粮食安全的根本途径。     

黑龙江省粮食生产效率及玉米生产主体效率实证分析

以黑龙江省干旱半干旱区、半湿润区、湿润区具有代表性的13个市县为研究区域，利用2010～2019年黑龙江省农业生产面板数据及2019年实地调研数据，选择DEA方法的投入导向BCC模型，测算黑龙江省近10年农业生产效率及农业生产主体效率。结果表明，黑龙江省半湿润区粮食生产综合效率最高、干旱半干旱区最差。2010～2019年黑龙江粮食生产整体实现了1%的全要素生产率平均增长，玉米生产者综合效率以规模66.7～667 hm²最高；组织形式以合作社为种植主体的综合效率均值最高，其次为农户。     

中国茶产业政策与全要素生产率变动

梳理了1986—2018年我国茶产业政策变迁趋势,并利用数据包络分析法测算了我国茶产业的全要素生产率,使用Tobit模型检验了茶产业政策对全要素生产率变动的影响。结果表明：（1）产业政策数量能够显著提升茶产业全要素生产率,这一促进作用在解决了内生性后依然存在;（2）鼓励型政策数量和直接政策数量对茶产业全要素生产率的影响具有持久性,限制型政策数量和间接政策数量对茶产业全要素生产率的影响具有时滞效应;（3）直接政策对茶产业全要素生产率的影响最大,间接政策对茶产业全要素生产率的影响最小。为提升茶产业全要素生产率,应加强政策支持,提高产业政策时效性。