中国区域农业绿色全要素生产率分解及收敛性分析

选取1999—2015年全国31个省域农业投入、产出面板数据,运用Global Malmquist Luenberger生产率指数方法测算中国农业绿色全要素生产率增长与分解情况,并针对收敛性问题进行检验。结果表明：（1）中国农业绿色全要素生产率增长源于技术进步,规模效率降低了绿色全要素生产率的提高,纯技术效率无明显影响;（2）未考虑农业碳排放会高估全要素生产率水平,导致评价偏误;（3）考虑农业碳排放情况下,全要素生产率水平呈现东、中、西、东北部依次递减趋势;（4）全国及各区域无明显σ收敛特征,全国层面及东北地区存在绝对β收敛现象,全国及东、中、西、东北地区均存在显著条件β收敛,表明各省域朝着自身稳定状态发展,而省域间“追赶效应”不明显。据此认为农业要走绿色技术创新及区域协调发展道路。     

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。     

全要素生产率单要素生产率与经济增长

对衡量经济增长质量的重要指标全要素生产率进行了研究。指出全要素生产率概念的价值在于它能够通过一个简单的一维数据说明经济增长的效率,但当经济增长中出现结构性问题时,全要素生产率概念无法对现实经济问题给出有价值的指引。认为在这种情况下,有必要回到单要素生产率,通过研究单要素生产率的变动规律说明经济增长方式的变化。     

中国工业行业全要素生产率增长的实证分析

本文采用非参数Maliquist指数方法实证分析了我国工业行业全要素生产率的增长状况,并将其分解为技术进步和技术效率。研究表明,1998—2007年我国工业行业全要素生产率的平均增长率为9．9％：行业间全要素生产率和技术进步变化显著,技术效率变化不大;技术进步是推动我国工业行业全要素生产率增长的最显著因素。     

皖江城市带全要素生产率增长及收敛性分析

使用1991-2008年皖江城市带10个城市的数据,运用数据包络分析的方法测算了曼奎斯特生产率指数,分析了各城市的全要素生产率(TFP)增长趋势,并对经济增长趋同进行了定量分析.得出结论为:90年代以来皖江城市带TFP年均增长率为9.5%,比全省平均水平高0.3个百分点.全要素生产率的结构分析表明技术效率是皖江城市带T...     

河北省服务业全要素生产率增长的实证分析

采用基于DEA的Malmquist指数分析了河北服务业全要素生产率的增长状况,结果表明,1998-2009年河北省服务业全要素生产率基本上处于负增长状态,其中,1998-2002年和2003-2009年两个期间的平均增长率分别为-0.2%和-5.4%,主要原因在于技术效率的不断下降,另外,技术进步水平日趋下降也加剧了这一态势;同时河北省各市的服务业全要素生产率的增长情况也存在显著差异,主要原因是技术效率不同。     

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。     

基于随机前沿分析的全要素生产率分解

基于我国2003-2012年省际面板数据,本文采用改进的随机前沿模型与索洛残差法测算出我国技术效率和全要素生产率增长,同时分解了全要素生产率的增长,并简要分析了我国经济增长的源泉。研究发现:(1)近十年来,无论是整体还是各地区,全要素生产率增长均呈现涨跌互现的波动情形且波动较为剧烈。(2)我国经济增长主要依赖要素投入增长,其贡献率高达85.17%,而全要素生产率增长对经济增长的贡献为14.83%,作用不容忽视。(3)技术进步率较低、技术效率低下、资源配置不合理、规模经济效应不显著都是导致我国全要素生产率增长较低的重要原因。此外,在应对"突发"事件时,物质资本深化对经济增长的促进作用显得尤为重要。     

农田灌溉设施的全要素生产率增长效应

基于中国15个小麦主产省2000—2017年面板数据,采用SFA-Malmquist指数法和面板工具变量法探讨了农田灌溉设施的小麦全要素生产率增长效应及作用机制,结果表明:2000—2017年间,小麦全要素生产率年均提升1.66%,技术进步率和效率提升率年均增长1.21%和0.38%,总体表现为技术诱导型的增长模式;农田灌溉规模的扩张可以在保障小麦生产效率提升的同时推动技术进步,实现小麦全要素生产率增长的双重驱动;农田灌溉质量的提升表现出正向的技术进步效应,但对技术效率却产生了微弱负向影响,且全要素生产率增长效应不显著。因此,在保持灌溉规模扩张对小麦全要素生产率驱动作用的同时,挖掘灌溉质量提升带来的全要素生产率增长潜能,将会是实现小麦稳产增产的关键。     

中国省际碳全要素生产率增长及收敛性

将碳排放作为生产过程的“坏产出”,通过构建基于序列的Malmquist-Luenberger（SML）指数模型,测算1998—2010年中国省际碳全要素生产率,运用核密度估计法对全国总体及东部地区、中部地区、西部地区三大区域进行收敛性检验。结果显示:样本期内中国碳全要素生产率年均增长率仅为0.9%,且主要是由技术进步推动,技术效率在大多数年份都处于恶化的状态;东部地区碳全要素生产率增长最快,西部地区最慢,中部地区介于二者之间;全国碳全要素生产率及其分解存在明显的发散性,东部地区和西部地区在技术效率方面呈现“俱乐部收敛”。     

农业绿色全要素生产率增长及其影响因素

通过拓展的非径向非角度的DEA模型和Luenberger生产率指标,在估算了农业污染的前提下,计算了中国农业绿色TFP的增长,并对其影响因素进行了分析。结果表明：中国农业绿色TFP目前增长较慢,且区域差异明显;农业技术效率改善缓慢,技术进步是农业绿色TFP增长的主要源泉;如果忽视环境约束,将导致农业TFP增速的明显高估;农业税的减免促进了农业绿色TFP增速的提高,而农业财政支出的影响并不明显;工业化、城市化的推进和农业贸易条件阻碍了农业绿色TFP增速的提高。     

中国县域农业全要素生产率增长的地区差异及动态演进

基于2000-2017年中国大陆1173个县域的面板数据,采用序列DEA方法对县域农业TFP增长进行测度,并使用Dagum基尼系数和核密度估计系统考察县域农业TFP增长的地区差异及其动态演进。研究表明：县域农业TFP年均增长3.02%,并表现出明显的地区不平衡性和阶段性波动特征;县域农业TFP增长的地区差异呈现扩大趋势,超变密度对县域农业TFP增长的地区差异贡献最高,而地区内部差异和地区间差异的贡献相对较低;全国地区县域农业TFP增长表现为“双峰”分布,地区差异呈扩大态势;东部地区县域农业TFP增长由“双峰”向“单峰”转变,而中部和西部地区均表现为“双峰”分布。由此,建议通过促成前沿技术进步和改善技术效率的“双驱动”模式、促进县域间农业要素资源的合理流动、加强财政支农力度等措施促进县域农业TFP增长。     

河南省生产率进步及其因素分解——基于DEA-Malmquist指数的市级数据分析

运用DEA-Malmquist指数分析法对18个市2000-2009年间的全要素生产率进步及其因素分解分析的结果表明:河南各市全要素生产率增长十分强劲,年均达14.7%,且落后地区具有明显的追赶趋势,但近几年下滑趋势明显。进一步的实证分析说明,技术进步是推动全要素生产率增长的主要动力,而综合技术效率和纯技术效率的下降则是制约TFP提升的瓶颈因素。因此,要遏制全要素生产率的下滑势头,就必须大力推进科技进步、提升技术效率和规模效率。     

中国低碳农业发展绩效与政策评价

通过引入联合生产的理论视角和概念框架,在以往把农业碳排放视为非期望产出基础之上,将农业碳汇作为期望产出纳入碳绩效核算体系,结合2007—2015年中国42个低碳试点省市的面板数据,运用碳计量模型、超效率SBM模型和ML效率指数分析了中国低碳农业发展绩效的时空变化趋势,继而对不同地区低碳农业政策实施效果进行了评价。结果表明：低碳农业发展是一个具有4种产出品的联合生产格局,旨在实现农产品和碳产品之间的耦合关系得以脱钩;在农业生产过程中,低碳试点地区虽然保持了良好的净碳汇效应,但未能实现低碳农业的有效发展,农业投入要素的冗余是主要制约因素;大部分试点地区低碳农业生产效率呈现震荡上升趋势,实现了低碳农业发展的绩效改进,农业技术进步是绩效改进的主要驱动力。整体上来讲,低碳试点省市建设虽然在一定程度上促进了低碳农业的发展,但效果并不明显,主要制约因素源于农业技术效率的降低。     

技术进步、技术效率与河南省农业增长——基于随机前沿生产函数的分析

识别农业增长模式和增长源泉对于探寻未来农业增长的最佳路径具有重要的现实意义和政策含义。为了识别河南省农业增长模式,运用基于超越对数函数形式的随机前沿生产函数模型,对2003—2012年河南省108个县(市)农业技术进步率和技术效率进行了测算。整体上看,河南省农业增长模式表现出明显的技术推进特征,而效率驱动特征不明显,技术效率损失严重;分地区来看,县域经济相对发达的农业劣势地区农业增长模式表现出技术推进和效率退步特征,而传统农业生产大县(市)农业增长模式以技术推进为主,辅以效率驱动。     

江苏省农产品加工业全要素生产率分析

随着江苏省农产品加工业的快速发展,产出增长过程中出现的高投入低效率是需要迫切解决的问题,如何进一步提升全要素生产率水平则成为关键所在。通过运用索洛余值法对江苏省1997—2009年农产品加工业经济增长率进行全要素生产率分析,发现产业仍处于劳动密集型阶段,总产出的增长率中全要素生产率做出的贡献较大。在结论基础上进一步提出相关对策建议:发展新型的劳动密集型产业,提高产业技术水平,扩大规模效应。