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。     

中国农业生产率的增长趋势:1978-2002

用基于线性规划的Malmquist指数方法测算了中国农村改革以来农业全要素生产率（TFP）的变动趋势，并把TFP的增长构成分解为技术进步和生产效率变化两个部分。结果显示：改革开放以来中国农业TFP的增长主要是由技术进步推动的，生产效率的下降对TFP的增长造成了不利影响。据此提出了基本的解决途径。     

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。     

中国农业生产率的增长趋势:1978-2002

用基于线性规划的Malmquist指数方法测算了中国农村改革以来农业全要素生产率(TFP)的变动趋势,并把TFP的增长构成分解为技术进步和生产效率变化两个部分.结果显示:改革开放以来中国农业TFP的增长主要是由技术进步推动的,生产效率的下降对TFP的增长造成了不利影响.据此提出了基本的解决途径.     

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。      

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。     

中国花生生产效率的实证分析——基于Malmquist指数方法

利用我国1991-2009年花生生产投入产出的面板数据,采用Malmquist指数方法对花生生产效率的变动及构成进行分析.结果表明:1991-2009年间,我国花生生产的全要素生产率平均指数为0.911,低于大豆和3种粮食作物(稻谷、小麦、玉米)的平均水平而高于油菜籽的水平.花生综合效率指数为1.025,以年均0.02...     

河南省农业全要素生产率的动态实证分析:基于DEA模型的Malmquist指数方法

为提高河南省农业生产效率的途径,运用DEA的Malmquist指数方法,对河南省2000-2008年农业全要素生产率进行测算和分析.结果表明:9年来,河南省农业全要素生产率处于不断增长态势,而技术进步是推动农业全要素生产率增长的主要原因,技术效率的作用贡献较小;河南省各地市农业全要素生产率水平差异显著.提高农业生产技术...     

碳排放约束下河南省农业全要素生产率增长与分解

传统的农业全要素生产率测算方法很少兼顾环境约束,因而无法反映出农业经济增长的真实绩效。文章采用Malmquist Luenberger指数分析了2000-2012年碳排放约束下河南省18个地市的农业全要素生产率及其分解成分。研究结果表明,碳排放约束下河南省农业全要素生产率呈增长趋势,但表现出较大的波动性,其动力主要来源于技术进步;分地区来看,河南省各地市之间农业全要素生产率差异显著,其中,豫北地区农业全要素生产率增长最高。     

基于Malmquist-Luenberger指数的中国蔬菜绿色全要素生产率研究

确保国内居民随时随地能够获取到绿色安全营养的蔬菜是中国农业高质量发展的一个重要衡量指标。在资源环境日益成为经济增长硬约束背景下,相较于传统全要素生产率指标,采用绿色全要素生产率来测度评价一个经济体的增长质量更为科学。因此,基于2011—2018年中国27个省份不同品种蔬菜的成本收益数据,本文将化肥等污染物排放量作为非期望产出,运用Malmquist-Luenberger指数对中国蔬菜绿色全要素生产率进行测算。结果发现：2012—2018年,中国蔬菜绿色全要素生产率年均增长率为1.56%,其中技术效率指数、技术进步指数年均增长率分别为-0.42%和1.99%;菜椒绿色全要素生产率指数增长速度最快(2.93%),豆角最慢(0.49%);宁夏菜椒和西红柿的绿色全要素生产率增速最快,福建萝卜和茄子的绿色全要素生产率增速最快,河南大白菜、江西豆角、山东黄瓜、辽宁马铃薯以及贵州圆白菜绿色全要素生产率增速最快。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。