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。     

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。     

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.     

农业全要素生产率空间效应的实证研究——基于宁夏2006—2017年面板数据的分析

推动农业全要素生产率增长,是实现农业高质量发展的必由之路。对宁夏农业全要素生产率及其空间效应进行研究有利于发挥各区域比较优势,促进要素合理流动和高效集聚,强化农业技术对区域发展的辐射带动作用。采用DEA-Malmquist指数法测算宁夏地区的农业全要素生产率,利用Stata 13.1软件检验农业全要素生产率的空间异质性,再运用Geoda一阶Rook相邻建立权重矩阵,进一步分析农业全要素生产率在县域间的空间相关性。结果表明：2007—2017年宁夏农业全要素生产率年均增长率为4%,技术进步是推动全要素生产率增长的主要因素;宁夏农业全要素生产率增长的泰尔指数呈现下降趋势,说明宁夏区域内全要素生产率增长的差距在逐渐缩小,并且宁夏农业全要素生产率的区域差异主要集中在中部地区;2017年的宁夏农业全要素生产率存在空间相关性,北部普遍具有正聚集效应,中部普遍具有负的空间相关性。基于研究结果,提出应扩大北部地区的集聚效应与辐射作用,加快中部、南部地区的生态建设,加快发展农业数字经济在宁夏地区的实施与应用等建议。     

基于Malmquist指数的重庆市农业经济增长全要素生产率动态分析

基于重庆市1997—2011年的面板数据,运用数据包络分析法中的Malmqusit指数,实证研究重庆市农业经济增长全要素生产率的动态变化。结果表明,从整体上看1997—2011年重庆市全要素生产率年均增长较快,技术进步是全要素生产率增长的主要动因,而纯技术效率对全要素生产率有负面影响,规模效率对全要素生产率影响不大。从区域来看,由于技术进步和经济发展水平的差异,"一小时经济圈"区域的全要素生产率增速明显高于"东北翼"和"东南翼"地区。     

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。     

农业结构调整对农业全要素生产率增长的影响效应

[目的]在边际报酬递减规律与资源环境的共同约束下,依靠要素投入推动农业增长不可持续,因此,不断提高农业全要素生产率（TFP）对中国农业可持续增长尤其重要。[方法]采用乘积完备（multiplicatively complete）的Hicks-Moorsteen全要素生产率指数,将中国农业全要素生产率增长彻底分解为技术进步、技术效率变化、规模效率变化和混合效率变化,农业结构调整通过改变混合效率,进而影响农业全要素生产率增长。[结果]从时间维度上看,仅1992-1997年混合效率变化为农业全要素生产率增长贡献了0.5个百分点,即该时期农业结构调整促进了农业全要素生产率增长。从地区维度上看,仅东部地区混合效率变化为东部地区农业全要素生产率增长贡献了0.4个百分点,即东部地区农业结构调整推动了东部地区农业全要素生产率增长。中国农业全要素生产率增长主要来自技术进步,农业结构调整对农业全要素生产率增长的影响效应在时空上存在较大差异。[结论]农业结构应根据市场需求、资源禀赋和比较优势进行调整,才能提高混合效率,进而推动农业全要素生产率增长。     

黄河流域农业绿色全要素生产率实证分析：基于SBM-GML指数模型

农业绿色发展是保护农业生态和促进农业结构转型的重要措施。本文运用SBM-GML指数法测算了黄河流域9省2001—2019年的农业绿色全要素生产率及其分解项。研究结果表明,2001—2019年黄河流域农业绿色全要素生产率整体呈上升趋势,年平均增长率在5.1%,农业技术进步是驱动农业绿色全要素生产率(GTFP)增长的主要动力。同时各省之间的农业绿色全要素生产率的增长模式差异化明显,四川省尤为突出,年均增长率达到7.7%。因此,本文为了农业GTFP在黄河流域能够协同增长,将从以下3个途径：转变农业发展方式、出台相应的支农政策、促进区域协调发展,提出相应的政策建议,促进黄河流域农业高质量发展。     

食品加工业全要素生产率及其影响因素研究——基于人工智能和农业效率的视角

基于2009—2019年省级面板数据,运用DEA-Malmquist指数法测算中国食品加工业全要素生产率及分解项,进一步在固定效应模型下检验人工智能和农业效率对全要素生产率的影响机制和影响程度。结果表明,研究期间食品加工业全要素生产率整体呈上升趋势,主要由技术进步拉动,但增长率呈波动式下降;分经济区考察,南部沿海地区增长率最高,东北地区最低;人工智能促进技术进步,却抑制了全要素生产率增长,中国食品加工业存在“生产率悖论”;农业效率通过正向影响技术效率,促进全要素生产率提高。据此提出以赋能食品加工业转型升级、发展人工智能互补技术和建设现代农业为主要任务的对策建议。     

碳汇视角下广东省农业生产效率分析

基于碳汇视角和2015—2020年农业生产相关数据,利用DEA-Malmquist模型对广东省农业全要素生产率进行分析。结果表明：广东省农业全要素生产率持续增长,主要动力来自农业技术进步效率;考虑农业生产过程中的碳排放量和碳吸收量,广东省农业全要素生产率的增长率明显降低;在对农业生产效率进行测算时,考虑碳汇的测算结果更符合客观实际。     

基于投入-产出统一性框架的中国农业全要素生产率时空变迁

为规范地测算我国(不含香港、澳门、台湾)农业全要素生产率,识别区域差异,基于投入-产出统一性框架,厘清土地、劳动、中间投入等投入变量,采用最小离差法估计各省份的农业资本存量,采用更符合我国农业生产实际的SFA-KLH模型测算改革开放以来的农业全要素生产率,分析其增长趋势、源泉与时空分布差异,并对农业全要素生产率进行收敛性分析。结果显示,1978—2020年我国农业全要素生产率增长总体呈现涨跌互现、波动增长的变动趋势,但在2006年后呈现增速放缓的平稳趋势。1978—2020年,我国农业全要素生产率的年均增长率为2.27%,技术进步是其增长源泉。农业全要素生产率表现出区域差异,整体上呈现中部>东部>西部的分布趋势。我国农业全要素生产率整体上不存在绝对收敛,但存在条件收敛,且各省份具有不同的收敛速度。     

基于DEA–Malmquist指数模型的农业全要素生产率分析——以山东省为例

运用DEA-Malmquist指数的方法,对2000~2012年山东省农业面板数据进行分析,通过对Malmquist指数的测算和分解,分析山东省农业全要素生产率的变动趋势和内在增长动力。结果表明,山东省农业全要素生产率年均增长率为0.5%,呈波动中平稳增长态势;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;从各地市看,有9个地市的全要素生产率是增长的,有8个地市的全要素生产率是下降的,半数以上地市的农业可持续性在增强,并提出了相应的对策建议。     

基于DEA-Malmquist指数的江苏省农业生产效率评价

为全面了解江苏区域农业发展情况,正确认识农业发展现状。选取2005—2014年江苏统计年鉴面板数据,采用DEA模型和Malmquist指数法对江苏省农业生产效率进行分析评价。结果表明:江苏省农业生产效率整体处于较高水平,农业全要素生产率每年均提高的主要原因是技术进步;同时,江苏各区域的农业全要素生产率从高到低依次为苏南、苏北和苏中,其中,苏南地区优势明显,苏中与苏北地区的差距较小。     

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。     

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。     

中国农业全要素生产率的测度与演进特征分析——基于中国283个地级市的经验证据

【目的】研究我国农业全要素生产率及其增长源泉,为提高我国农业全要素生产率,推动农业高质量发展提供科学依据。【方法】基于我国283个地级市2001—2018年的面板数据,采用Metafrontier-Malmquist指数测度农业全要素生产率并进行分解。【结果】(1)2001—2018年我国农业全要素生产率为6.60%,其增长主要依靠农业技术进步拉动,农业技术效率的贡献较小,增长规律呈现出先波动上涨再波动下降的“倒U型”增长趋势。(2)优先发展区、适度发展区和保护发展区的农业全要素生产率分别为6.00%、8.70%和10.01%。(3)优先发展区内的地级市农业技术效率较高,适度发展区内的地级市农业技术进步较快。【结论】改善农业技术效率,促进区域农业协调发展和提高农业增长质量是提升我国农业全要素生产率的有效路径。     

长江经济带农业绿色全要素生产率的测评研究

绿色发展是实现农业高质量发展的重要措施。采用SBM-GML模型测算长江经济带11个省市2011—2020年的农业绿色全要素生产率及其分解项,研究结果显示：长江经济带农业绿色全要素生产率总体上呈上升趋势,年均增长率为15%,技术进步是主要驱动力。同时,各省(直辖市)之间的农业绿色全要素生产率的增长态势差异化明显,且不同年份之间波动较大,其中湖北省2018年增长率最大,达到135%以上,2019年湖北省最小,为-50%左右。为了在保护生态的条件下推进农业进一步发展,应加大研发投入,加速技术创新。     

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。     

浙江省农业绿色全要素生产率的实证分析

基于SBM-GML指数法测算了浙江省11个地级市2003—2018年的农业绿色全要素生产率及其分解项。研究结果表明:2003—2018年浙江省农业绿色生产效率整体上呈增长趋势,年均增长率为3.7%,其增长主要是由农业技术进步推动。各地级市之间农业绿色发展水平差异明显,浙东北农业绿色生产率整体高于浙西南地区,其中农业绿色发展效率增长最快的是台州市,最慢的是丽水市。现阶段浙江省提高农业绿色发展效率要加大财政扶持力度、普及农业信息技术、完善农业推广体制和调整农业经营机制,积极推动农业农村现代化发展,实现农业高质量发展。     

农业保险对我国农业全要素生产率的动态影响——基于中国2007-2018年省级面板数据的实证研究

农业全要素生产率是农业经济增长的源泉,普及农业保险是提升农业全要素生产率的重要抓手.只有深入探寻农业保险不同层次水平对农业全要素生产率不同程度的影响,才能精准发挥农业保险对现代农业高质量发展的助推作用.该文基于2007-2018年的省级面板数据,运用固定效应模型,探究不同发展阶段农业保险对农业全要素生产率的动态影响.研究表明：(1)农业保险能显著促进农业全要素生产率的增长,且在东部地区促进效果强于其他地区;(2)在农业保险发展的高级阶段,农业保险对农业全要素生产率的促进作用明显高于初级阶段和中级阶段;(3)在农业保险发展的初级阶段,农业保险主要通过提高技术效率促进农业全要素生产率,在中、高级阶段则主要通过提高技术进步推动农业全要素生产率.