低碳视角下粮食主产区农业全要素生产率比较——基于中国13省2002-2011年数据的分析

运用Malmquist生产率指数（M指数）和Malmquist-Luenberger生产率指数（ME指数）对中国13个粮食主产区2002-2011年的农业全要素生产率（TFP）进行测算和比较分析,结果显示：13个粮食主产区研究期内ML指数与M指数的变化趋势大体一致;但与考虑碳排放情况的ML指数相比,M指数高估了农业TFP的增长速度,夸大了技术进步和技术效率对农业TFP的贡献作用;由ML指数及其分解可知,中国目前粮食主产区的农业生产方式仍然简单粗放;从技术“创新者”身份来看,产粮大省山东省、处于东部较发达地区的江苏省和位于东北粮食生产基地的辽宁、内蒙古、黑龙江、吉林等省份在实现碳排放约束条件下的农业技术创新方面发挥了重要作用,直接推动着农业环境技术的进步与创新,但中部一些省份,如湖南、湖北、江西、安徽的表现则不理想。     

节水灌溉设施的粮食生产增效机制

基于2000—2018年中国30个省份的平衡面板数据,综合运用DEA Malmquist指数法、面板工具变量法和面板门槛模型分析节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长的影响及作用机制。结果表明：节水灌溉设施通过技术进步和技术效率改进两条路径提升粮食全要素生产率,且技术进步效应大于技术效率改进效应;从区域与作物异质性来看,粮食主产区节水灌溉设施的增效效应大于非主产区,节水灌溉设施对小麦、玉米和水稻全要素生产率均有显著提升作用;节水灌溉设施对粮食全要素生产率的影响具有非线性特征,其正向影响随农村人力资本、人均种粮规模、人均GDP的提高而呈阶梯型上升。因此,因地制宜发展节水灌溉设施,与外部经济环境发展相协同,政策扶持与市场机制相结合,完善节水灌溉设施产权和管护机制,是实现节水灌溉设施高效与可持续发展的关键。     

山东省农业生产的技术效率分析

在土地资源日益稀缺、粮食短缺问题日益严重的今天,增加粮食产量,确保粮食安全就必须提高农业生产效率。文章选取山东省17个地市2000—2011年农业投入、产出的平均数据,利用Deap2．1软件运用DEA方法分析了山东省农业生产的技术效率。从投入结构来看,山东省有7个地市存在农业投入要素冗余问题,农业投入结构亟待进一步调整;从总体来看,山东省农业技术效率地区间发展不平衡,其中德州、聊城、滨州、菏泽的农业总体效率和技术效率都远远低于山东全省平均水平。     

基于Malmquist指数的主产区粮食直补效率研究

从理论上梳理了粮食直补的传导机制,基于省际面板数据的回归分析,从整体上检验了粮食直补传导机制的有效性,运用DEA方法和Malmquist生产率指数测度了2004—2008年粮食主产区的粮食直补效率。研究发现,主产区粮食直补效率不高的主要原因是技术无效率;粮食直补的Malmquist生产率年均增长3.6%,这主要源于技术进步及规模效率的提高而不是纯技术效率的改进。     

我国林业旅游资源开发效率动态演进与区域差异的实证研究——基于省际森林公园的面板数据

借助于林业统计资料,利用DEA的Malmquist生产率指数模型,对2003-2012年我国林业旅游资源开发绩效进行了测算。结果表明,总体上我国林业旅游资源开发技术效率增长态势良好,年均增长率为5.8%,但年度间则呈现较强的波动性且部分年份效率值偏低;从区域角度看,东、中、西三大区域的林业旅游资源开发FTP技术效率均实现了增长,且各区域TFP指数增长较快的关键因素仍在于技术进步,且东部省份TFP指数增长显著低于中部和西部省份;从各省市区具体情况看,我国近1/3的省份林业旅游资源开发效率存在下降的情形,其余省份技术效率呈现正增长,但差异较大;从Malmquist生产率指数分解来看,仍有15个省份存在技术进步或技术效率损失的情形,且青海省技术进步和技术效率损失并存。     

我国粮食主产区粮食生产技术效率进步与效率损失测度——基于随机前沿生产函数与省际数据分析

本文利用2000～2007年样本数据,基于超越对数函数形式的随机前沿生产函数模型,对我国13个粮食主产区粮食生产技术效率进步和技术损失进行了全面测度。实证分析结论如下：我国粮食主产区粮食生产平均技术效率为0.675,技术效率损失平均为32.5%,要素生产弹性小,灌溉率、受灾率、家庭居民人均纯收入和时间变量对技术损失产生反向影响,而粮食作物种植结构和地区变量对技术损失产生正向影响,影响效果显著。     

我国房地产业效率测度及分析

房地产业效率问题是中国房地产业发展的核心问题。本文基于30个省市房地产业2006—2014年的投入产出面板数据,采用CCR模型、BCC模型、超效率DEA模型和Malmquist指数分解模型,分别从静态和动态视角对中国房地产业效率进行分析。实证结果显示:从静态视角来看,我国房地产行业效率水平总体较高且呈上升趋势,规模效率与房地产业效率密切相关且规模收益递增趋势明显,2006—2014年超效率均值大于1的省份仅有上海、宁夏、内蒙古和海南;从动态视角来看,中国房地产行业动态效率年均增长率为0.5%,其增长动力主要来自于技术效率而不是技术进步率。最后,文章针对低效率省份结合其投入产出与效率影响因素,提出相应建议以提升其效率。     

环境压力视角下中国省际生态效率的分解及收敛性

将区域经济发展进程的自然资源消耗以及环境污染排放视为"环境压力".基于2003-2012年的省际面板数据,运用DEA窗口分析法构造环境压力产生技术前沿,测度2005-2012年中国30个省份的生态效率,进而分析效率的地区差异性与演进趋势;将东部、中部与西部三大区域各省份的"整体生态效率"分解为"组别生态效率"与"管理生态效率",找到各省份生态效率提升的主要制约因素;采用σ收敛与绝对β收敛两种分析方法考察全国与三大区域生态效率的敛散特征.实证结果表明:样本期内中国生态效率整体水平较低,资源节约与污染减排的潜力巨大,生态效率分布地域性较强,呈现出鲜明的"东部-中部-西部"梯度发展特征,抑制不同区域省份生态效率提升的主导因素存在差异,全国及三大区域内各省份生态效率之间的差距均存在进一步扩大的趋势.     

我国山区县农业生态效率综合评价——以福建省武平县为例

农业是关系国计民生和经济社会发展的基础产业,农业生态效率是衡量农业综合生产能力的重要指标。以农业生态效率评价为研究中心,择取典型山区农业县——福建省武平县,通过构建农业生态效率综合评价指标体系,并基于DEA模型,对武平县2008-2012年农业生态效率进行实证分析, 从综合技术效率、纯技术效率、规模效率对其17个乡镇进行综合评价, 为低生态效率乡镇的改进提供相应建议。     

基于超效率DEA的中国区域生态效率评价与时空分异研究

在构建区域生态效率评价指标体系基础上,应用数据包络分析(DEA)提出了区域生态效率时空分异评价方法,并对中国2000—2012年30个省市区生态效率时空分异情况进行测度分析。结果表明:2000—2012年中国区域生态效率提升并不显著,且与经济增长高度一致;东部地区省市生态效率明显高于中西部地区,且时序提升明显,与中西部地区差距正在拉大,中西部地区差距在缩小,西部地区时序提升明显;中国区域生态效率前沿长期由江苏、山东、浙江、北京、广东等省市构成,两极分化加剧。     

我国小麦生产的技术效率和技术进步模式

利用2000-2011年中国15个省区小麦的投入产出面板数据,采用随机前沿生产函数模型,对中国单位面积小麦生产的技术效率进行测算和分析,并从农业技术进步有偏演进的视角考察我国及各省区生化技术与机械技术的利用效率。研究结果表明,2000-2011年小麦单产平均技术效率为0.87,年均提高1.9％,技术效率提高速度较快;各省技术效率水平差异较大,且生化技术与机械技术的利用效率变动差异较大,北方（河南、湖北和黑龙江）农业机械装备程度和土地规模水平高于南方（安徽、河北）,因此,北方平均机械技术利用效率高于南方;我国小麦农业技术进步主要表现为生化技术型模式。     

农村人口老龄化对农业高质量发展的影响

基于2004—2020年中国大陆30个省市面板数据,在运用熵值法测算出我国农业高质量发展水平的基础上,通过动态面板和门槛效应模型对农村人口老龄化促进农业高质量发展的效果和机制进行了实证检验。研究结果表明:农村人口老龄化能够显著提高农业高质量发展水平,其促进效应在粮食主产区内要强于产销平衡区内,而在主销区内,这一促进效应则并不显著。对农业高质量发展分维度异质性分析后发现:农村人口老龄化通过改善农业高质量发展中农业发展水平、资源条件、经济条件以及技术条件,促进农业高质量发展水平的提高;通过抑制环境条件的改善,阻碍农业高质量发展水平的提高。最后,门槛效应检验结果表明:农村人口老龄化对农业高质量发展的促进效应会随着农业高质量发展水平的提高而得到进一步的增强。     

重庆市农业生产效率评价——基于DEA方法分析

利用DEA方法分析了重庆市40个区县2000-2006年农业生产效率的变化。研究表明,重庆市大部分区县处于规模递减阶段,而纯技术效率有效的区县所占比例偏小;重庆市农业生产的可持续发展与竞争力建设,必须逐步改革和完善现行的农业技术推广体系,加大对农民文化素质教育的力度,增加对农业基础设施建设的投入,改善基础设施条件,发展农业规模经营。     

我国沿海地区农业技术推广效率及其制约因素

利用三阶段DEA模型测度了2012年我国沿海地区11省市农业技术推广的综合技术效率、纯技术效率和规模效率。实证结果显示,现阶段我国沿海地区农技推广效率整体水平偏低,其中规模效率是主要的制约因素。各省市应依据自身情况,有针对性地改善推广规模和技术管理状况,最终达到提高农业技术推广效率、优化农业产业结构的目的。     

不同生态类型区玉米生产技术效率及有偏演进模式

基于2000—2014年17个玉米主产省投入产出面板数据,按照自然地理条件将其划分为北方春播玉米区、黄淮海平原夏播玉米区、西南山地玉米区和西北灌溉玉米区4个生态类型区,采用随机前沿函数模型实证分析不同生态类型区玉米生产技术效率及其影响因素。在此基础上,通过测算不同生态类型区生物化学型技术与机械技术利用效率的变动趋势,定量分析玉米生产技术进步有偏演进模式。结果显示：我国不同生态类型区玉米生产技术效率总体保持较高水平,且呈上升趋势;北方春播玉米区技术效率最高,其次为西北灌溉玉米区、黄淮海平原夏播玉米区;不同生态类型区技术效率的变化主要受城镇化水平、玉米播种比例以及有效灌溉率等因素的影响;我国玉米生产技术进步主要以生化型技术进步模式为主,但不同生态类型区生化型与机械型技术效率存在显著差异。     

我国苹果主产区效率特征及其影响因素分析

运用DEA-Tobit两阶段模型对我国8个苹果主产区（省）在2006—2009年期间的生产效率及其影响因素进行了分析,并运用基于非参数DEA的Malmquist生产率指数,对样本期间内苹果主产区的效率变化进行动态评价。实证分析结果显示：在整个研究期间内,由于纯技术效率下降了3.6%,规模效率下降了0.7%,导致全国苹果生产效率出现了负增长;财政支出中农户投资占总投资额的比重、农村居民受教育水平与苹果生产效率呈显著的正相关,而农村居民家庭人均收入与苹果生产效率存在显著的不相关。     

高技术产业R&D全要素生产率变动分析-基于DEA模型的Malmquist指数方法

运用2000年至2009年高技术产业相关面板数据,构建了基于DEA模型的Malmquist生产率指数及其分解指数即技术进步指数和综合效率改善指数,并由此对高技术产业R&D的生产率发展状况进行实证分析.结果发现:高技术产业的各行业发展并不均衡,部分行业生产率发展波动较大.而另一部分则相对稳定.整体来看,高技术产业的生产率各指数表现较稳定,同时发现2000- 2004年推动全要素生产率发展的主要动力是综合管理水平的提高,而2005-2009年的主要动力是技术进步.从全要素生产率的平均增长率来看,主要支撑动力是来源于技术进步指数.