粮食直接补贴的全要素生产率效应——以水稻为例

利用2006-2020年全国23个省市区的面板数据,采用面板分位数模型,研究粮食直接补贴的全要素生产率效应及其时空差异。结果显示：我国水稻全要素生产率整体呈增长态势,且技术进步为增长主要来源;粮食直接补贴对各分位点水稻全要素生产率的影响系数均为负,但低水平的负面影响更显著;观察期内,粮食直接补贴对水稻全要素生产率的影响系数在“十三五”时期由负转为正;粮食直接补贴对不同经济发展水平地区的影响存在差异,东北地区具有正面影响。据此,建议重视水稻生产技术进步,并持续改革和优化粮食直接补贴政策,未来相关政策增量资金可向东北地区倾斜,促进我国粮食生产高质量发展与粮食安全。     

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。     

中国全要素农田水利效率的地区差异和门槛效应研究

农田水利作为我国农业基础设施投资的重要组成部分,对农业经济增长及农民增收具有重要影响。基于DEA在全要素生产的框架,构建全面衡量我国农田水利效率的指标——全要素农田水利效率,选取2001—2015年省级面板数据,运用DEA Malmquist方法测算31个省的全要素农田水利效率,并对不同区域农田水利效率进行对比分析。研究结果表明我国全要素农田水利效率存在明显地区差异,东北地区效率最高、超过农业大省聚集的华东和华中地区;全要素农田水利效率与区域经济发展水平存在不完全匹配现象,主要与农田水利效率及影响因素之间的非线性关系有关。基于农田水利效率省际差异,采用门槛回归模型检验影响全要素农田水利效率的门槛特征,研究结果显示：农村经济发展水平对农田水利全要素生产率存在显著的收敛门槛效应、机械动力投入对农田水利全要素生产率存在明显的加速门槛效应。     

城镇化与粮食生产效率

基于DEA-Malmquist方法测算中国31省份的粮食生产综合技术效率和全要素生产率,并用面板结构工作文件分析影响粮食生产技术效率的因素。研究结果表明：中国粮食生产综合技术效率较低,技术利用水平不高,处于规模报酬递减阶段,纯技术效率仍有较大的提升空间;全要素生产率呈下降趋势,多数省份全要素生产率指数较低,且表现出东部地区全要素生产率高于中西部地区的现象,应加大粮食生产技术的支持力度;城镇化的实施能促进中东部地区粮食生产技术效率的提高,但对西部地区却产生负向影响。     

贸易开放对我国绿色发展效率的影响研究——基于环境规制的门槛效应实证

基于2004—2019年我国省际层面面板数据，运用面板门槛模型分析了环境规制影响贸易开放与绿色全要素生产率之间关系的作用机制。研究表明：贸易开放显著抑制了绿色全要素生产率的提升；贸易开放对绿色全要素生产率的影响存在基于环境规制的双重门槛效应，当环境规制强度处于一定合理区间时，贸易开放对绿色全要素生产率的影响由负向转为正向促进作用；贸易开放对我国东部沿海地区以及中西部内陆地区绿色全要素生产率的影响存在区域异质性且均存在基于环境规制的门槛效应。为发挥贸易开放对于绿色全要素生产率的提升作用，应制定严格的环境规制政策，推动各地区生产方式绿色化，促进绿色贸易发展。     

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。     

农机服务发展与粮食生产效率研究:2004—2016——基于变系数随机前沿分析

采用“两步法”研究了农机服务发展与中国粮食生产效率的关系.基于2004-2016年全国31省份粮食生产投入产出的面板数据,利用变系数随机前沿分析方法测算了中国粮食生产的技术变化、技术效率以及全要素生产率,然后构建农机服务发展影响粮食生产效率的OLS回归模型.结果表明:(1)31省份粮食生产的投入要素产出弹性和技术效率存在明显差异,2008年粮食技术变化最为明显,粮食全要素生产率的增长在2008年高达5%.(2)农机服务在2008年以后对粮食全要素生产率的增长具有显著的促进作用,农机服务对粮食TFP的作用存在一定的滞后效应.(3)农机服务发展与劳动产出弹性具有替代关系,与化肥和机械产出弹性具有互补关系.在三大粮食作物中,小麦机械化程度最高,水稻和玉米的机械化程度还有待提升.     

我国粮食生产效率变化及其影响因素——基于能源视角的分析

粮食生产既是产生能量物质,也是消耗能源的过程。在当今全球性能源紧缺、能源供求矛盾突出的背景下,从能源视角研究我国粮食生产效率变化具有重要意义。因此,从能值核算出发,对主要投入的能源要素进行无量纲整合,在我国粮食生产的能源消耗演变特征进行分析的基础上,基于全要素生产率研究框架,运用改进的随机前沿（SFA）模型对粮食生产的能源效率变化进行实证分解,并进一步对粮食生产效率的影响因素、主要粮食生产能源效率变化进行解构分析,得出的主要结论有：近20年来我国粮食生产总能耗上升但相应能效却呈现周期式下降;劳动力产出弹性的短期负作用会在长期农村劳动力流失中逐渐消失,能源要素产出弹性显著,人力资本的提高、有效灌溉率的提高、粮食补贴政策的积累效应能对技术效率存在不同情况的促进作用;技术进步率、劳动和土地替代变化率的变化对我国粮食生产的能源效率的发挥起着主要作用。     

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。     

积极财政政策的全要素生产率增长效应

利用时变参数模型和面板数据模型,可以对积极财政政策的全要素生产率增长效应进行分析。分析表明,1998年以来我国实施的积极财政政策对全国经济全要素生产率增长、省份经济全要素生产率增长和技术进步具有较强的促进作用,但对省份经济效率提高却具有明显的抑制作用。总体上说,积极财政政策对我国经济增长质量的提高起到了重要的促进作用,但在具体实施的过程中,还存在着诸如支出结构不尽合理、过分强调数量而忽视使用效率等不足之处。