农村人口老龄化与农业全要素生产率的区域异质性

基于2000—2018年中国省际层面的面板数据,采用DEA Malmquist模型测算农业全要素生产率,构建中介效应模型实证分析农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响。研究结果表明：得益于技术进步,农业全要素生产率在样本期间实现了小幅增长;农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响显著为正,农村人口老龄化会通过人力资本积累效应推动全要素生产率增长,同时也会通过劳动力供给效应和科研投入效应对全要素生产率增长产生显著的阻碍作用。此外,农村人口老龄化对农业全要素生产率的影响还存在显著的区域异质性,农村人口老龄化对中西部地区农业全要素生产率的影响并不显著,但会显著阻碍东部地区农业全要素生产率的提高。因此,应该通过加快农业机械化进程、大力推广现代农业种植技术以及鼓励大学生到农村地区就业和创业等途径推动农业全要素生产率增长。     

乡村振兴战略有助于农业全要素生产率的提高吗?——基于苏浙皖地区县域面板数据

基于2010—2019年苏浙皖地区县域面板数据,运用三阶段动态DEA-malmquist模型对农业全要素生产率水平进行测算,通过双重差分模型分析乡村振兴战略的实施给农业全要素生产率带来的政策效应,进一步分析其区域异质性。研究发现:苏浙皖地区的农业全要素生产率大部分处于有效率阶段,并呈现逐年递增趋势;乡村振兴战略的实施有助于农业全要素生产率的提高;不同地区乡村振兴战略对农业全要素生产率的影响具有显著差异。因此,应推进农业技术进步效率的提高,加快苏浙皖地区一体化进程,精准落实乡村振兴战略,采取差异化政策等实现农业全要素生产率的有效提升。     

农业绿色全要素生产率测度及收敛性分析——基于碳汇和碳排放双重视角CSSCI

对农业绿色全要素生产率进行科学合理的测度有助于精准把握农业碳减排潜力。本文基于2000—2019年我国省际面板数据,分别从碳汇和碳排放两个角度测度农业绿色全要素生产率,并进行了空间收敛性分析。结果表明:(1)考察期内农业绿色全要素生产率年均增速为1.1%,农业技术进步是其增长的主要动因;(2)农业绿色全要素生产率在时空演化过程中具有差异性和阶段化特征;(3)农业绿色全要素生产率呈现显著正向空间关联性,且逐渐强化,农业绿色全要素生产率较低地区发展速度要高于农业绿色全要素生产率较高地区,区域差异正在减小。研究结果对于精准评判农业碳减排潜力和碳吸收能力、实现“双碳”目标具有参考意义。     

我国粮食主产省农业全要素生产率实证分析

农业产出增长要靠不断加强农业投人和提高农业全要素生产率来实现。农业生产资源的稀缺性,决定了农业产出的持续增长只能依靠不断提高全要素生产率。采用非参数法中的数据包络分析方法对我国粮食主产省的全要素生产率进行测算,使用Malmquist指数法将全要素生产率进一步分解为规模效率、纯技术效率和技术进步。研究发现：2000-2009年我国粮食主产省全要素生产率的变化不稳定;粮食主产省的技术都呈现出进步的趋势,但各自的技术效率却存在很大的差异,且导致技术效率变化的原因也各不相同。     

农业全要素生产率影响因素的社会嵌入性研究

农业发展的根本出路在于提升全要素生产率,并扩大其对农业增长的贡献.采用Malquist指数法测算了1998-2015年各省的农业全要素生产率,通过多层线性模型实证分析了其在社会嵌入性视角下的影响因素.结果表明:各省农业全要素生产率的总体差异中,有36.46%是由其社会嵌入性的不同所造成的;农业结构系数、城市化进程、受灾率、农村人力资本和物流关系嵌入对农业全要素生产率有直接影响,认知关系嵌入、资金量关系嵌入、结构关系嵌入、文化关系嵌入、政治关系嵌入有间接影响,间接影响可通过调节农业结构系数、城市化进程和农村人力资本与农业全要素生产率之间的关系实现.因此,提高农业全要素生产率要同时考虑基本影响因素和社会嵌入因素.     

安徽省农业全要素生产率差异及收敛性分析

运用非参数DEA-Malmquist指数方法,对安徽省农业全要素生产率变化情况进行估算,同时对不同地区农业全要素生产率的收敛性进行分析.研究发现:安徽省农业全要素生产率整体表现为上升发展趋势,其增长的动力来源于农业技术进步的推动,而不是农业技术效率的提高.从不同地区看,大部分地级市的农业全要素生产率指数均大于1,皖中地区的农业全要素生产率指数最高,其次是皖北地区,而皖南地区的农业全要素生产率指数最低.不同地区的农业全要素生产率既不存在σ收敛,也不存在绝对β收敛和条件β收敛.     

生态环境约束下农业全要素生产率时空变化研究——以江西为例

将生态环境约束引进农业全要素生产率分析框架,测算生态环境约束下江西省2000—2017年11个地市农业全要素生产率及其分解成分,分析江西省农业全要素生产率的收敛性,在生态环境约束下从整体上把握江西省农业全要素生产率时空变化情况。结果表明:2000—2017年江西省生态环境约束下农业全要素生产率未呈现稳定增长态势且显现出局部期间下降的特征,农业全要素生产率对江西省农业产出增长贡献率极低,从构成上来看无论是技术进步还是技术效率改善对于江西农业全要素生产率的增长影响均呈现不规律性,江西省各地市农业全要素生产率存在区域差异性,生态环境约束下江西省农业全要素生产率呈现俱乐部收敛特征。     

科研投入、人力资本与农业全要素生产率

采用中国1997—2012年的省际面板数据,在运用永续盘存法测算出农业科技存量,同时考虑农村劳动力流动对农村人力资本影响的基础上,采用固定效应模型实证检验了农业科研投入和农业人力资本对农业全要素生产率的影响。研究发现,农业科研投入能够显著促进农业全要素生产率的提高,而农业人力资本对农业全要素生产率的促进作用并不显著。另外,城市化进程和农业贸易条件对农业全要素生产率具有显著的促进作用,而农业外商直接投资、农业结构调整和受灾率显著降低了农业全要素生产率。     

新型城镇化、农业产业集聚与农业绿色全要素生产率增长：影响机理与实证检验

本研究将新型城镇化、农业产业集聚同时纳入农业绿色全要素生产率分析框架,理论阐释及实证检验新型城镇化和农业产业集聚对农业绿色全要素生产率增长的影响机制。研究结果表明：总体上,新型城镇化显著抑制农业绿色全要素生产率增长,农业产业集聚显著促进农业绿色全要素生产率增长;构建中介效应模型进一步检验发现：新型城镇化能通过农业技术进步效应促进农业绿色全要素生产率增长,但通过农业要素配置制约效应和非期望产出增长效应抑制农业绿色全要素生产率增长;新型城镇化与农业产业集聚的交互效应或协同作用能有效促进农业绿色全要素生产率增长。     

城镇化、工业化对农业全要素生产率增长的影响研究——来自重庆37个县(区)面板数据的证据

文章基于2000—2016年重庆37个县（区）面板数据，使用序列DEA方法测算了重庆农业全要素生产率变动，在此基础上探讨了重庆农业全要素生产率增长的时间演变，并从理论和实证层面系统考察了城镇化和工业化对农业全要素生产率增长的影响。结果表明：首先，2000—2016年间重庆市农业全要素生产率呈上升趋势，2007年后重庆市农业全要素生产率增长更为明显，并且重庆市各地区呈现出明显的空间不平衡性。其次，动态面板模型的实证结果表明城镇化对农业全要素生产率增长具有显著正向影响，工业化对农业全要素生产率增长也具有显著正向影响。最后，研究还发现基础设施、教育水平以及金融发展程度对农业全要素生产率增长均具有显著正向影响，而产业结构对农业全要素生产率增长具有显著负向影响。     

互联网发展对农业全要素生产率增长的影响

伴随着“互联网+农业”的蓬勃兴起,互联网发展在提升农业全要素生产率方面发挥着重要作用。首先分析互联网发展对农业全要素生产率增长的作用机理,并基于EBM Super-Global-Malmquist（EBM-SGM）指数对2002—2016年中国大陆31个省份的农业全要素生产率进行核算,然后采用固定效应模型分析互联网发展对农业全要素生产率增长的影响。结果表明：（1）2002—2016年农业全要素生产率年均增长2.20%,主要依赖农业技术进步的贡献;（2）整体来看,互联网发展显著提升了农业全要素生产率;分地区来看,互联网发展对农业全要素生产率的促进作用在中部地区最为明显,其次为西部和东部地区;（3）互联网发展对农业技术进步具有显著的促进作用,对农业技术效率具有显著的抑制作用。     

基于随机前沿分析的中国农业全要素生产率增长的实证分析

基于1997—2014年的省际面板数据,建立超越对数随机前沿函数模型进行农业全要素生产率的实证分析,根据对农业全要素生产率的测算分解,得出如下结论:农业全要素生产率增长存在波动,其增长年均值为8.59%;技术进步变化率是其主要推动因素,而要素配置效率变化率和规模效率变化率对农业全要素生产率的贡献仍较小。此外,农业全要素生产率增长存在明显的地区差异,从变异系数来看,华南地区农业TFP增长率波动对全国农业TFP增长率影响较大;分区域来看,华东地区的农业全要素生产率增长受规模效率变化率波动影响最大,华南地区农业TFP受配置效率变化率波动影响最大,以上两方面构成农业全要素生产率增长地区差异的主要原因。最后,笔者根据研究结论提出相应的政策建议。     

户籍制度、劳动力转移与农业全要素生产率——基于“2014年户籍改革”的准自然实验

以“2014年户籍制度改革”为准自然实验，构建连续型DID模型，评估本次改革对农业全要素生产率的影响及作用机制。研究发现，期间我国农业全要素生产率保持较快增长，进一步分解显示，农业技术进步迅速，但技术效率增长缓慢，农业资源配置有待优化。通过推动城乡劳动力转移，户籍制度改革可显著降低农业劳动力比重，优化农业资源配置，提升农业全要素生产率，特别是技术效率。但是，“14户改”对农业全要素生产率的正向效应仅在工业水平较高的城市中显著，这表明构建工农互促、城乡互补、全面融合、共同繁荣的新型工农城乡关系对于实现农业现代化具有重要意义。     

内陆河流域建设节水型社会的理论与实践--以甘肃省张掖市为例

建设节水型社会、实现人与自然和谐相处,是经济与社会可持续发展的成功之路,是21世纪人类社会一场伟大而深刻的革命.甘肃省张掖市从2002年7月开始的黑河流域建设节水型社会模式的理论与实践创新,有利于典型示范和推广,对我国乃之全世界干旱地区的节水型社会建设有借鉴意义.     

要素市场扭曲对农业全要素生产率的影响研究

基于2011—2021年30个省份的面板数据,探究要素市场扭曲对农业全要素生产率的影响。将要素市场扭曲分为资本、劳动力和土地三个市场,采用固定效应模型和门槛回归模型分析要素市场扭曲、农业产业集聚和农业全要素生产率之间的关系。结果表明：要素市场扭曲抑制农业全要素生产率,而农业产业集聚能显著促进农业全要素生产率的提升;同时,门槛效应表明,在农业产业集聚程度较高的情况下,要素市场扭曲对农业全要素生产率的抑制作用会被扭转,且具有显著的区域异质性。基于此,建议引导资本、劳动和土地要素市场有序流动,加强技术创新力度和提升优化农业产业结构,推动农业产业一体化发展,推进农业全要素生产率的提升。     

农业保险是否促进了中国农业绿色发展？

农业保险是中国农业绿色发展的助推器。基于2005-2020年中国省级面板数据,以农业绿色全要素生产率作为绿色发展水平的度量,运用超效率SBM模型结合Malmquist-Luenberger生产率指数测算中国农业绿色全要素生产率,通过双向固定效应模型分析农业保险对农业绿色全要素生产率的影响。研究表明：农业保险可以显著促进农业绿色全要素生产率增长,农业保险保费收入每增加1%,农业绿色全要素生产率将会增加0.024%,农业保险能够促进中国农业绿色发展;机制分析发现,优化要素配置是农业保险提升农业绿色全要素生产率的有效机制,但农业保险对推动中国农业绿色生产前沿面的扩张作用不显著;异质性分析发现,在农业信贷薄弱地区、西部地区、非粮食主产区以及土地流转率低的地区,农业保险对农业绿色全要素生产率的促进作用更强,农业保险具有绿色普惠效应;同时农业保险能够促进免耕、精播少播以及秸秆还田等绿色农业技术的应用。基于此,从完善农业保险保费补贴制度、提高农业保险保障水平、推出绿色险种等方面提出政策建议。     

数字乡村建设、资源要素错配与农业绿色全要素生产率

数字乡村建设与农业绿色发展深度融合是推动农业高质量发展的新动力引擎。本文选取2011—2021年中国31个省级面板数据,构建数字乡村建设和农业绿色全要素生产率的评价体系,多维度分析数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响及作用机制。研究发现,数字乡村建设既可以直接促进农业绿色全要素生产率提升,也可以通过带动绿色技术进步而促进农业绿色全要素生产率提升,还可以通过降低土地资源错配、资本资源错配、劳动力资源错配程度而间接促进农业绿色全要素生产率。数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响异质性明显,东部地区、南方、粮食主产区的数字乡村建设的正向推动作用较强。     

1996～2007年辽宁省14个市农业生产效率分析与比较

采用Malmquist指数法对辽宁省“九五”以来1996～2007年14个市的农业生产效率进行分析,结果表明,辽宁农业全要素生产率波动特征与辽宁农业的发展阶段特征大致吻合;辽宁农业全要素生产率处于不断增长态势,农业技术效率趋于稳定,而技术进步是促进辽宁农业全要素生产率增长的主要因素,应加大对农业科技的投入;忽视可持续发展是“九五”时期和“十五”初期辽宁农业全要素生产率下降的根本原因,因此应加强农业生产技术的应用,增强辽宁农业发展的可持续性。     

农产品贸易提升了农业绿色全要素生产率吗？

基于2008—2017年中国省际面板数据,从农村金融发展的视角出发,实证检验了农产品贸易对农业绿色全要素生产率（Total Factor Productivity,TFP）的影响。研究发现:（1）农产品进口贸易和农产品出口贸易均有利于提升农业绿色全要素生产率,其中,农产品出口贸易的提升作用更大;（2）相比农业绿色技术效率渠道,农产品贸易通过促进农业绿色技术进步对农业绿色全要素生产率产生的提升作用更强;（3）农产品贸易可以通过推动农村金融发展对农业绿色全要素生产率提升产生积极作用,即存在农产品贸易→农村金融发展→农业绿色全要素生产率的传导机制;（4）农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响存在基于农村金融发展的双重门槛效应,在农村金融发展水平由低变高的动态过程中,农产品贸易对农业绿色生产率的促进作用逐步增强。因此,要促进农业绿色全要素生产率的有效提升,一方面离不开农产品贸易的持续健康发展,另一方面也需要充分结合各地区农村金融发展水平的实际状况,施行差异化的农产品贸易政策,以充分发挥农产品贸易的正向绿色全要素生产率溢出效应。     

碳排放约束与农业全要素生产率增长及分解

针对传统ML指数不具有传递性特征并且面临潜在线性规划无解的问题,将Global Malmquist－Luenberger生产率指数引入到农业全要素生产率的分析框架中,并利用中国31个省市1993—2013年的面板数据测算了碳排放约束条件下农业全要素生产率的增长及其分解。研究表明：是否考虑农业碳排放因素会对农业全要素生产率的测算产生较大影响,忽略碳排放约束会高估区域农业全要素生产率,测算结果可能导致政策偏误;在碳排放约束条件下,中国农业发展普遍存在效率恶化与技术进步并存的局面,农业全要素生产率增长主要由技术进步贡献,农业技术效率不增反减;中国农业全要素生产率增长存在显著的区域差异,东部地区要明显优于其他地区;中国农业大省在碳排放约束条件下未能表现出特别明显的农业优势,农业大省并非农业强省。