农业效率增进、技术进步区域差异及TFP分解

基于随机前沿模型(SFA),文章对1985-2008年中国29个省级地区农业生产效率进行测算和全要素生产率分解。研究表明,中国农业生产效率总体水平不高,尚有较大的提升空间;存在较为显著的时际差异和区际差异;农业全要素生产率与技术进步率均有提高,但增幅较缓;全要素生产率增长的根本动因在于技术进步率而非技术效率,农业生产仍不具有规模经济性。     

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。     

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。     

中国农业全要素生产率及其时空差异分析

基于1990-2010年省际面板数据,运用DEA-Malmquist方法测算和分析中国农业全要素生产率.测算结果表明:中国农业全要素生产率增长是技术进步和技术效率共同作用的结果,但是技术进步起主导作用;农业全要素生产率增长存在时空差异;全国、三大地区及绝大多数省份农业技术效率的波动主要源于纯技术效率的变动,与规模效率的关系不大.因此,为了加快经济发展方式转变,我国不仅要促进农业技术进步,而且在不同区域农业投入的重点领域应该各有侧重.     

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。     

加入WTO后中国工业行业生产率变化趋势

加入WTO后,机制转换、结构优化和技术升级是中国工业发展的主题.以工业部门的生产率变化和要素配置来分析入世后我国产业的发展演化.结果显示:加入WTO后,中国工业行业整体生产效率和分行业生产效率的增长都是有效的,增长变化主要依赖于技术进步的变化,技术效率变化对TFP的改变影响比较小.工业行业主要通过推动行业技术进步提高而非技术效率改进来提高行业生产率的.     

山西农业生产效率分析——基于超效率DEA和Malmquist

山西农业基础相对薄弱,亟待转变农业发展方式,提高农业生产效率,夯实经济转型道路。运用超效率DEA与Malmquist指数法,对山西省11个地级市农业生产效率进行量化分析。研究表明:山西省11个地级市2009-2013年农业生产效率不平衡。长治市、临汾市为DEA有效,位于生产前沿面。其余9市为DEA非有效,存在不同程度的农业资源投入冗余。2009-2013年,山西省农业全要素生产率增长受到技术进步变化和规模效率变化的共同作用。11个地级市在技术进步变化上均表现出增长态势,但受制于规模报酬递减的影响,太原市、吕梁市全要素生产率呈下降趋势。晋城市纯技术效率低于生产前沿面,并低于山西省其他地市水平。     

普惠保险、农业全要素生产率与乡村产业振兴

从理论和实证上探究普惠保险、农业全要素生产率与农业经济增长之间的关系及内在机理,系统诠释普惠保险对乡村产业振兴的作用渠道与影响效应。结果表明：普惠保险是提升农业全要素生产率和农业经济的重要驱动力;普惠保险可以通过促进农业全要素生产率的提高,带来资本与技术利用效率的提升,保障农业稳定生产进而影响乡村产业振兴,农业全要素生产率是普惠保险影响乡村产业振兴的重要机制;普惠保险对农业经济增长的影响,会因农业全要素生产率高低而表现出明显差异;对农业全要素生产率在普惠保险推动农业经济增长的影响效应研究中发现,普惠保险对农业生产的技术效率和技术进步均有重要影响。进一步扩展分析发现：与经济水平欠发达的中西部地区相比,普惠保险对东部地区的农业全要素生产率和农业经济增长具有更显著的效果,经济文化越发达,普惠保险对乡村产业振兴具有更显著的促进作用。     

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。     

农业污染视角下的安徽省农业绿色效率评价研究

基于非期望产出超效率SBM模型和GML指数,将农业碳排放和农业面源污染同时作为非期望产出变量,从静态效率和动态效率两个方面分别测算了2010—2019年安徽省16个地级市的农业绿色生产效率与绿色全要素生产率及其分解。在静态效率方面,2010—2019年安徽省农业绿色生产效率年均值为0.946,整体水平未达到有效状态,呈现微“M”型波动上升趋势;在区域差异上,呈“皖南高皖北低”的渐进趋势。在动态效率方面,2010—2019年安徽省农业绿色全要素生产率整体呈稳步增长趋势,其中,绿色技术进步和绿色技术效率二者共同推动了安徽省农业绿色全要素生产率的增长,但绿色技术进步的贡献率明显高于绿色技术效率;不同区域和不同地级市的绿色全要素生产率的影响因素存在显著差异。因此,建议通过加快农业科技创新成果转换率,拓展绿色技术效率的改进空间;制定并实施环境规制政策,提高农业污染治理效果;形成安徽省区域差异化发展战略,缩小农业绿色发展区域差异3个方面来提升安徽省农业绿色全要素生产率。     

教育、健康与农业生产技术效率实证研究——基于1999-2009年省级面板数据

内生经济增长理论历来强调和重视教育人力资本对经济增长的贡献,而健康人力资本对经济的贡献并没有得到足够的重视。为了考察农村人力资本中2个关键因素——教育和健康对农业生产技术效率的作用,采用随机前沿模型对1999-2009年我国农业投入产出情况和农村人力资本情况进行了实证分析。结论如下:农村人力资本减少了农业生产技术无效程度,提高了农业生产的技术效率和农业产出;与教育相比,现阶段健康更能减少农业生产技术无效程度,但随着时代的进步和科技的发展,教育对技术效率的提升作用将会超过健康的作用;若健康的身体辅之以良好的教育将会更加促进农业生产技术效率水平的提升。     

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。     

华东地区农业全要素生产率增长的实证分析——基于随机前沿生产函数模型

基于随机前沿生产函数模型,利用华东地区六省1978—2015年的面板数据,分析华东农业全要素生产率增长及分解部分的变化趋势。结果表明：1978—2015年,华东地区农业全要素生产率年均增长率为4.59%,依次呈现出递减、递增、平稳的变化趋势;农业技术进步是全要素生产率增长的主要动力;技术效率是华东农业全要素生产率增长的主要阻碍因素,呈逐年下降的趋势;规模效率对农业增长阻碍作用不明显;要素配置效率对经济增长有促进作用即存在结构红利,但不显著。据此提出加大农业技术创新投入,提高农业产出效率;加快农业固定资产投资体制改革,盘活存量、优化增量;优化资源配置,提高农业供给体系的质量和效率等建议。     

农产品物流效率及其影响因素研究——基于中国2000-2011年省际面板数据的实证分析

以我国2000-2011年30省、市、自治区的面板数据为观测样本,基于SFA方法从全国和各地区的视角分别对农产品物流的技术效率进行测度,探讨了外生性环境因素对其影响的差异及全要素生产效率变化的根源.研究表明：我国及各地区农产品物流技术效率均处于较低水平且存在显著的地区差异;外生性环境因素对我国农产品物流效率的影响主要表现为正向作用;我国农产品物流的全要素生产效率的变化主要来自于技术变化和效率变化的综合效应,其中东部地区主要来自于技术效率的变化,中西部地区则几乎全部来自于技术变化.改善和提高我国农产品物流效率是一个庞大的综合工程,宏观上要依托于我国地区发展的战略布局,中观上要倚重于我国产业发展的结构调整方向,微观上要注重于合理配置物流核心过程中人员、物资、资金及信息的流动.     

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。     

现代化农业技术效率进步贡献与损失测度——基于随机前沿生产函数与黑龙江垦区数据分析

运用随机前沿生产函数对黑龙江省及黑龙江垦区在1997-2007年间的农业技术效率进步和技术效率损失及影响因素作了对比分析。结果表明：黑龙江省及垦区农业技术效率进步较快,平均值达到0.9575,也存在4.25%的技术效率损失;同时灌溉率、受灾率、教育水平和制度变量都对技术损失产生反向影响,而家庭居民人均纯收入和时间变量都对技术损失产生正向影响。     

中国粮食主产省（区）农业生态效率评价与比较——基于DEA和Malmquist指数方法

运用DEA方法测算出中国13个粮食主产区2000—2012年的农业生态效率,并运用Malmquist指数方法进行动态分析。结果表明,2000—2012年中国粮食主产区农业生态效率均值仅为0.928,只有6个省份的投入产出达到最优水平,其余省份的生产资源投入存在一定程度的效率损失。从2000和2012年的对比分析来看,辽宁、内蒙古、江苏、湖北、湖南和四川的农业生态效率一直保持较高水平,河南、河北、山东和安徽则都处于非DEA有效状态。从动态分析结果来看,虽然中国粮食主产区农业生态效率整体呈上升趋势,但农业生产技术进步和综合技术效率损失并存,技术进步、纯技术效率和规模效率是影响农业生态效率的主要因素。     

工程化高效农业下的农业产业链演化

工程化高效农业具备农业科技高端化、农业经营规模化、农业生产组织化的特征,农业技术进步是工程化高效农业发展的基础。农业技术可以分为产品技术、辅助技术和模块化技术等3种不同类型,这些不同类型的技术促使农业产业链演化呈现3种不同形态：产品技术推动农业生产纵向型分工,农业产业链纵向延伸;辅助技术推动农业生产横向型分工,农业产业链横向拓展;模块化技术推动农业生产模块化分工和产业融合,农业产业链呈现网络状。工程化高效农业正是在这3种不同的产业链演化方式推动下,不断实现规模经济与范围经济,从而改变传统农业的弱质性,实现农业高效益。