家庭农场适度规模经营研究——以鄱阳湖生态经济区水稻家庭农场为例

家庭农场经营规模问题是近年来学术界和政府相关部门关注的重点和热点问题之一。首先对家庭农场适度规模影响因素与研究方法的相关研究文献进行梳理和归纳,并基于来自鄱阳湖生态经济区38个县区60个家庭农场的样本数据,分别构建了家庭农场生产函数和家庭农场生产规模与全要素生产率关系模型,实证分析该区域从事水稻种植经营的家庭农场生产函数及规模与全要素生产率之间关系。研究结果发现：（1）资源禀赋、经营项目、技术装备水平、管理经营能力、社会化服务和社会稳定等5个方面的因素主要影响家庭农场的经营规模。（2）通过家庭农场生产函数的实证分析发现,鄱阳湖生态经济区水稻种植家庭农场的规模报酬系数RTS为1.0412,存在规模经济效益。（3）鄱阳湖生态经济区水稻种植家庭农场规模与全要数生产率之间成“倒U型”曲线,家庭农场的全要素生产率存在极大值,当家庭农场全要素生产率为极大值时家庭农场的规模为7.79 hm²。最后,根据研究结果提出针对性政策建议和意见。     

基于 DEA 和 Malmquist 指数的广东省渔业效率研究

【目的】分析掌握广东渔业的产出效率,为发展可持续的低耗高产渔业提供数据参考。【方法】基于数据包络分析（DEA）及 Malmquist 指数,对 2011—2022 年期间广东渔业综合技术效率和全要素生产率指数及其分解进行测算和分析,并与全国平均值进行对比。【结果】广东渔业综合技术效率每年均高于全国平均水平,但2011—2014 年、2018—2019 年和 2021 年广东渔业规模报酬呈现递减。通过对广东水产养殖和水产品捕捞的综合技术效率分别进行测算,发现 2011—2022 年期间广东水产养殖的综合技术效率较高,除 2013 年和 2014 年外,均为DEA 有效。将 DEA 无效年份的广东水产养殖和水产品捕捞在生产前沿面上的投影调整为 DEA 有效,结果显示,2013 年和 2014 年广东水产养殖投入的冗余率分别为 5.98% 和 10.46%,而 2011—2014 年、2018—2019 年和 2021年广东水产品捕捞投入的冗余率在 39.73%~74.27% 之间,说明水产品捕捞的过度投入以及由此引发的捕捞综合技术效率低下是造成 2011—2014 年、2018—2019 年和 2021 年广东渔业规模报酬递减的主要原因。广东渔业的技术进步和全要素生产率上升幅度与全国平均水平相差较远,全要素生产率和技术进步指数均比全国平均增幅低 4.7%,说明广东省在渔业技术进步方面有较大提升空间。【结论】建议广东加大渔业科技的投入力度,加强渔业技术创新,以促进渔业技术进步和提高全要素生产率;加快渔业产业结构调整,合理布局养殖和捕捞规模,以解决广东渔业规模报酬递减的问题;加强渔业资源保护和增殖放流,利用自然生产力增加可捕捞渔业资源;加强水产良种创制及养殖新模式和新技术的开发,进一步拓展水产养殖空间和提高水产养殖的产出效率。     

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。     

Measurement and Analysis of Industrial Productivity of Chongqing

Productivity is the most basic index to measure efficacy of a production system in industrial economy. The measurement of productivity is the first step of its management. With the huge push of Reform and Opening,industrial economy of Chongqing is keeping a steady growth.The authors use production function to measure the industrial productivity of Chongqing from 1979 to 1999,and analyze its developing trend.     

中国生猪生产效率及影响因素分析

生猪是我国畜牧业第一大产业,也是我国肉类食品的主要来源,在我国农民收入中占有较高的比重.提高我国生猪的生产能力,对于稳定物价、保障肉类消费具有重要的现实意义.本文利用DEA技术和Malmquist指数的方法,对我国1991-2005年,不同地区生猪散户养殖的生产率(TFP)增长、技术变动和技术效率,2001-2005年这一时间段内,我国生猪规模生产的生产率增长、技术变动和技术效率变动进行了分析研究.研究结果表明:技术水平是制约散户养殖生产率增长的关键因素;而生猪规模生产的效率下降主要受技术效率衰退和技术水平下降的共同影响,但技术效率衰退影响更大;我国中、西部地区在生猪散户养殖方面拥有一定的比较优势,而我国东部地区则在生猪规模生产方面占有较强的比较优势.     

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。     

中国农业全要素生产率变动：1995～2005

利用Malmquist生产率指数方法,对中国30个省份1995~2005年间的全要素生产率的变化作了测算,实证分析了中国农业增长过程中全要素生产率的变动情况,并将其进一步分解为技术效率和技术进步。结果显示,中国全要素生产率表现出阶段性的增长变化,而且东部、中部和西部地区之间存在差异。技术进步成为推动中国农业近年来全要素生产率增长的主要原因,主要得益于农业生物技术的发展以及农机设备大量的投入使用。     

Agricultural Policy, Climate Factors and Grain Output： Evidence From Household Survey Data in Rural China

This paper estimates a stochastic frontier function using a panel data set that includes 4 961 farmer households for the period of 2005-2009 to decompose the growth of grain production and the total factor productivity (TFP) growth at the farmer level. The empirical results show that the major contributor to the grain output growth for farmers is input growth and that its average contribution accounts for 60.92% of farmer’s grain production growth in the period of 2006-2009, whereas the average contributions sourced from TFP growth and residuals are only 17.30 and 21.78%, respectively. The growth of intermediate inputs is a top contributor with an average contribution of 44.46%, followed by the planted area (18.16%), investment in fixed assets (1.05%), and labor input (-2.75%), indicating that the contribution from the farmer’s input growth is mainly due to the growth of intermediate inputs and that the decline in labor inputs has become an obstacle for farmers in seeking grain output growth. Among the elements consisting of TFP growth, the contribution of technical progress is the largest (32.04%), followed by grain subsidies (8.55%), the average monthly temperature (4.26%), the average monthly precipitation (-0.88%), the adjusted scale effect (-5.66%), and growth in technical efficiency (-21.01%). In general, the contribution of climate factors and agricultural policy factor are positive and significant.     

基于DEA的我国高技术产业R&D效率评价

高技术产业研发(R&D)绩效是一个非常重要的问题,数据包络分析(DEA)的C2R模型和Malmquist生产率指数是分析评价我国高技术产业的技术效率、规模效率和生产率指数的有效方法,本文依据我国高技术产业的发展实际,分析了我国高技术产业按时间和按产业发展的规模效率以及投入冗余和产出不足,针对当前高技术产业发展存在的问题,提出了提高我国高技术产业研发效率的对策建议。     

基于全要素生产率的我国经济增长动力分析

使用扩展的索洛增长模型对经济增长的影响因素的增长贡献进行实证检验,核算了对不同时期生产要素对经济增长的贡献,并将全要素生产率分解为纯技术进步、市场化程度和利用外资的影响,据此进一步分析不同时期各影响因素对经济增长的贡献,并以此找出我国经济增长的动力。