农业产业集聚对农业绿色全要素生产率的影响——基于空间溢出效应视角

目的 农业产业集聚是农业绿色发展的重要影响因素之一,剖析农业产业集聚对农业绿色全要素生产率的影响,有助于实现农业绿色化和现代化发展。方法 文章基于1998—2018年中国省域农业发展数据,引入空间因素,通过构建空间杜宾模型分析农业产业集聚对农业绿色全要素生产率的影响及其空间溢出效应。结果 （1）在样本考察期内,中国农业产业集聚与农业绿色全要素生产率均存在明显的空间相关性;（2）农业产业集聚对农业绿色全要素生产率具有显著的负向影响,且该影响具有明显的空间溢出效应,在一定程度上制约了周边区域农业绿色全要素生产率的提升;（3）财政支农、工业化和自然灾害对农业绿色全要素生产率具有显著的负向影响,城市化、对外开放对农业绿色全要素生产率具有显著的正向影响。结论 应把握省域农业空间关联规律,推进区域农业绿色、协调发展,优化资源配置,科学布局农业产业,并从财政支持、城镇化、工业化、自然灾害和农业开放水平等方面推进农业绿色全要素生产率的提升。     

黄河流域农业产业集聚对农业生态效率的影响——基于PCA-DEA和面板Tobit模型的实证研究

目的 探究黄河流域农业产业集聚对农业生态效率的影响，推进黄河流域生态保护和农业现代化协同发展。方法 文章运用非期望Super-SBM模型和区位熵指数对黄河流域农业生态效率和农业产业集聚度分别进行测度，分析其时空演变规律，在此基础上利用面板Tobit模型探究二者之间的影响关系，并进行区域异质性分析。结果 （1）2005—2019年黄河流域农业产业集聚水平整体较高，但农业生态效率水平整体处于中低水平，未达到有效水平，呈“东高西低”“南高北低”的空间分异格局；（2）研究期黄河流域农业产业集聚与农业生态效率之间呈倒“U”型曲线关系，拐点为1.432，目前以促进作用为主；（3）农业产业集聚对农业生态效率的影响具有区域异质性，黄河流域中上游二者之间呈倒“U”型曲线关系，下游地区二者之间非线性关系不明显。结论 应优化配置农业集聚要素，提升农业产业集聚质量；加强产业间区域化合作与交流，推动农业产业生态化发展；合理配置财政支农资金，加大绿色农业科技投入。     

农业生产性服务促进粮食绿色生产的效应及作用机制研究

[目的]探究农业生产性服务对粮食绿色生产的促进效应及其作用机制。[方法]文章采用2001—2020年中国31个省（市、自治区，不含港澳台）的面板数据，基于“双碳视角”以粮食产量和粮食生产中碳汇总量作为期望产出指标，以碳排放量为非期望产出指标，采用全局要素生产率指数（GML）和超效率数据包络模型（SBM）测度了各省份粮食绿色全要素生产率（GTFP），并采用面板回归模型检验农业生产性服务对粮食绿色生产的促进效应及作用路径。[结果]（1）全国总体粮食GTFP年均值为1.013 1，说明中国粮食的绿色全要素生产率存在一定程度的改善。大多数地区的粮食绿色全要素生产率呈逐年增长，GTFP改进的地区占比达70.97%。省域之间的粮食GTFP波动情况存在一定程度差异，粮食主销区的绿色生产水平要明显低于粮食主产区和产销平衡区。（2）农业生产性服务对粮食绿色生产具有显著促进作用。就不同粮食产销区而言，农业生产性服务对粮食产销平衡区的促进作用最大，其次是主产区，对主销区的作用效果并不显著。（3）就作用机制而言，农业生产性服务通过规模经营、专业分工及技术进步促进粮食的绿色生产。[结论]应大力支持农业生产性服务...     

三峡库区农业转型发展的时空分析及问题识别*——基于全要素生产率视角

[目的]为识别三峡库区各区县的农业发展转型中的问题并提出对策,2006—2014年库区农业全要素生产率作出测算,并进行空间关联分析。[方法]利用DEA-Malmquist指数法测算2006—2014年的三峡库区及各区县的农业全要素生产率并分解;采用空间自相关模型分析三峡库区农业全要素生产率的时空特征及空间关联。[结果]在提高农业全要素生产率促进农业转型的过程中,除2006年外,三峡库区农业全要素生产率处于提升状态;各区县的农业全要素生产率具有显著的空间正相关性和明显的空间集聚结构;各区县因表现出技术效率、技术进步偏低等特征,使库区不同区县出现全要素生产率偏低和技术效率滞后于技术进步等方面的问题,形成了库区农业发展转型问题的空间异质性。[结论]加快三峡库区农业转型发展,需结合不同区县的发展问题,充分利用空间相互作用,采取政府统一部署、区域差异化政策以及推广农业科技等策略。     

中国农业全要素生产率的动态演进及其影响因素分析

[目的]通过测算中国农业全要素生产率,揭示其动态演进趋势及影响因素,从而为推动我国农业供给侧结构性改革,实现农业现代化提供科学的决策依据。[方法]文章使用SBM-Global Malmqusit生产率指数法测算了中国农业全要素生产率,在此基础上利用Kernel核密度估计方法刻画了中国农业TFP增长的动态演进,并通过建立面板数据模型对影响中国农业TFP增长的诸多因素进行了分析。[结果]中国农业全要素生产率增长的主要源泉是技术进步,而技术效率的下降是阻碍其增长的主要原因;核密度估计表明各省份之间的农业相对全要素生产率水平差距不断扩大,技术效率普遍恶化,而技术进步增长速度显著;农业金融发展水平、工业化水平、农业科技水平对中国农业TFP都产生了显著的促进作用,而农业产业结构调整、对外开放水平对中国农业TFP则产生了阻碍作用,农村人力资本则对农业TFP产生的正效应不显著。[结论]提高农业全要素生产率,实现农业现代化.各省份应加强农业科技创新,深化农业科技体制改革,完善农村金融服务体系,推动工业化和农业现代化深度融合,培育新型职业农民等措施。     

环境全要素生产率与农业增长:基于DEA-GML指数与面板Tobit模型的两阶段分析

本文构建了1991~2013年省级种植业投入产出与污染排放面板数据,利用GML指数方法测算农业技术进步、环境技术效率与环境全要素生产率,并建立面板Tobit模型分析这三种指数的影响因素,同时验证三种指数与农业增长之间是否表现出类似于库兹涅茨曲线的"倒U型"曲线特征。本文主要结论有:1农业环境全要素生产率增长主要由技术进步推动。2环境全要素生产率及其成分变动的地区差异与省际分化明显。东部地区环境全要素生产率与技术进步代表全国最高水平,西部地区技术进步处于全国最低水平,而中部地区环境全要素生产率、环境技术效率最低;东部地区省份环境全要素生产率大多高于全国平均水平,中部地区省份环境全要素生产率则大多低于全国平均水平。3环境全要素生产率及技术进步与农业增长之间存在"倒U型"曲线关系,控制变量对三种指数变动的影响则各不相同。     

我国农业绿色全要素生产率的区域差异与收敛性分析

［目的］为有效识别农业绿色全要素生产率的地区差异,并为政府在协调区域发展方面提供证据。［方法］文章首先构建碳排放约束下的SBM DEA模型来测度2011—2016年我国农业绿色全要素生产率,在此基础上分别使用莫兰指数法、热点分析法对农业绿色全要素生产率的全局空间相关性与局部空间相关性进行分析,并基于空间角度探究其收敛性。［结果］（1）2011—2016年我国农业绿色全要素生产率波动式上升,主要依靠技术进步驱动,技术效率变化程度较小。贵州、海南、重庆等地区农业绿色全要素生产率属于“高速增长型”地区,河南、四川、福建等地区农业绿色全要素属于“稳步增长型”地区,而北京、吉林与新疆3地农业绿色全要素属于“持续降低型”地区。（2）2011—2016年我国农业绿色全要素生产率存在显著的空间相关性,但有一定的波动,呈现出“强—弱—强”的走势特点。同时,我国农业绿色全要素生产率表现出较强的空间集聚特性,2011—2016年农业绿色全要素生产率的热点区域呈现“西部地区热点区域逐渐消失,东中部地区热点区域明显增多”的特点,冷点区域则一直集中在东三省地区。（3）我国农业绿色全要素生产率存在显著的绝对β收敛趋势,且空间效应使我国农业绿色全要素生产率的收敛速度变快; 东中西三大区域均存在显著的绝对β收敛,各区域内部农业绿色全要素生产率呈现趋同化,其中,西部地区农业绿色全要素生产率的收敛速度最快,其次是中部地区,东部地区最慢。［结论］文章提出了破除流动障碍,强化区域相关性、落实区域协调发展战略,扩大高集聚区域以及强调区域特色发展,提高收敛速度的建议。     

中国粮食生产效率及影响因素分析*——基于DEA Tobit两步法研究

[目的]通过测算中国各省市粮食生产效率评价中国粮食生产综合绩效,并从支农政策、要素投入等维度考察其对中国粮食生产效率的影响。[方法]基于2004—2016年省域面板数据,采用MalmquistDEA模型对粮食生产效率进行测度和分解,并运用面板Tobit随机效应模型对粮食生产效率影响因素进行实证检验。[结果]研究期内粮食生产全要素生产率及其分解指标总体达到DEA有效,且具有明显的时空差异特征;粮食全要素生产率改进主要源于技术进步,而技术效率作用偏低,"单引擎"驱动特征明显;化肥、农用机械、灌溉及支农政策对粮食全要素生产率、技术进步、技术效率均具有正向促进作用,但化肥投入对技术效率作用不显著,各因素作用强度排序为"支农政策化肥农业机械灌溉",且这些影响同样具有区域差异。[结论]提升粮食全要素生产率时要注重农业技术更要逐步提升农业技术效率,通过改革财政支农政策体系和转变要素投入结构来提升中国粮食综合生产效率。     

中国农产品加工业技术效率、技术进步与生产率增长

本文运用1999～2005年中国农产品加工业12个行业的面板数据,采用基于非参数数据包络分析的曼奎斯特生产率指数方法,分析了中国农产品加工业发展过程中全要素生产率的变动状况,将其进一步分解为技术效率和技术进步,对企业平均规模、资本密集度以及资产负债率同生产率增长的关系进行了实证检验。本文的主要结论是：中国农产品加工业全要素生产率增长率较高,并且全要素生产率的增长主要源自技术进步,而非效率变化;国有及国有控股企业的全要素生产率、技术变化、规模效率等指标值大于“三资”企业;另外,国有及国有控股企业的企业：规模对全要素生产率有较显著的正影响,而资本密集度对全要素生产率有显著的负影响。     

粮食主产区农业绿色全要素生产率测度及其时空分异特征研究

文章基于我国粮食主产区2002—2019年的面板数据,运用改进的EBM模型—Malmquist Luenberger生产率指数法测度动态农业绿色全要素生产率,采用探索性空间数据分析法考察其空间集聚特征,并进行优化潜力分析。研究发现,样本期间内农业绿色全要素生产率呈“M”型波动,增长幅度微弱,驱动来源主要是农业绿色技术进步;地区间差距较大,长江流域主产区农业绿色全要素生产率最高,其次是黄淮海主产区,最后为东北主产区;探索性空间数据分析显示,农业绿色全要素生产率长期呈空间负相关,并且空间集聚特征逐渐减弱;农业投入和产出优化潜力最大的三项指标分别是劳动力投入、机械投入和碳排放量产出。因此,普及推广绿色集约的农业生产方式、加强农业科技创新、完善区域间农业协同发展机制是提高粮食主产区农业绿色全要素生产率的有效路径。     

长江经济带农业绿色生产效率及其时空分异特征研究

［目的］从静态分析和动态分析两个方面,阐释长江经济带农业绿色生产效率和农业绿色全要素生产率的时空分异特征以及生产率增长来源,以期为提高长江经济带农业绿色发展质量提供科学决策依据。［方法］文章基于资源环境约束的角度,利用MinDS模型和Global Malmquist Luenberger指数相结合的方法,测算长江经济带农业绿色生产效率和农业绿色全要素生产率,并将农业全要素生产率变化分解为纯技术效率变化（PEC）、纯技术变化（PTC）、规模效率变化（SEEC）和规模技术变化（SETC）4个部分。［结果］（1）长江经济带农业绿色生产效率水平较高,且呈不断增长趋势,下游地区的农业绿色生产效率高于中、上游,且中、上游与下游地区的差距不断拉大; （2）长江经济带农业绿色全要素生产率增长较快,以3年为1个周期,呈现波动式上升趋势,其增长主要源于纯技术进步和规模技术提高; （3）长江经济带下游农业绿色全要素生产率增长率最高,上游次之,中游最低,其中,下游农业绿色全要素生产率增长主要源于纯技术进步,中游是纯技术效率改进、纯技术进步和规模技术提高共同作用的结果,上游则源于纯技术效率改进、纯技术进步和规模效率提高。［结论］长江经济带上、中、下游三大区域的农业绿色发展水平和发展能力存在较大差异,需制定差异化政策,以调整农业增长模式,促进农业转型升级,实现高质量发展。     

环境规制对农业绿色全要素生产率的影响研究——基于面板门槛模型的分析

本文运用SBM超效率模型和GML指数测算了2000—2017年中国的农业绿色全要素生产率,并进一步运用面板门槛模型考察了环境规制影响农业绿色全要素生产率的非线性效应。研究表明,2000—2017年,中国农业绿色全要素生产率不断提升,年均增速达到3.39%;环境规制对农业绿色全要素生产率的影响存在显著的双重门槛效应,随着阈值区间的提高,环境规制的负向影响呈逐渐减弱的趋势;高阈值区间的种植业比重、贸易依存度和劳动力文化水平有利于降低环境规制对农业绿色全要素生产率的负面影响,而高阈值区间的受灾程度则会加剧环境规制对农业绿色全要素生产率的负向影响效应。     

基于超效率DEA模型的中国农业科技资源配置效率动态演化研究

[目的]通过测算中国农业科技资源配置效率,分析存在的差异性,为配置效率的提升寻求有效措施。[方法]运用超效率DEA,对2001~2014年间中国31个区域的面板数据进行农业科技资源配置效率的全面评估,从中探究区域农业科技资源配置效率的变动趋势和时空特征,构建Malmquist指数以从技术进步水平和技术效率水平考察影响区域农业科技资源配置效率变动的因素。[结果]中国各地区整体的配置效率呈现上升趋势,超效率平均值从2001年的0.520上升到2014年的0.764;农业全要素生产率平均增长1.3%,其中综合技术效率指数年均增长4.2%、技术进步变化指数年均下降2.8%;从影响农业科技资源配置效率的技术进步和技术效率来看,技术效率已成为主要因素。从细分的6个区域来看,华东地区全要素生产率平均值最高,西北地区最低。从具体省份情况来看,有17个省(市、区)的全要素生产率指数大于1,其中天津、上海、广东、海南全要素生产率增长较快,年均增长率达到10%以上。[结论]提高中国农业科技资源配置效率,可采取优化农业科技资源配置结构,各地根据农业科技资源实际扬长避短、合作共赢,实施农业科技"走出去"战略等措施。     

中国农垦农业全要素生产率变化及其区域差异分析

[目的]农垦已经成为我国国有农业经济的骨干和引领农业现代化发展的重要力量。分析我国农垦农业全要素生产率变化态势、区域差异及主要限制因素,提出提升农垦农业全要素生产率对策建议。[方法]采用DEA-Malmquist全要素生产率指数法,利用全国30个垦区投入产出数据,评价分析2004—2015年农垦农业全要素生产率变化及其区域差异。[结果]2004—2015年农垦农业全要素生产率总体上呈增长趋势,其平均值为1.104,技术进步变化平均值为1.160,技术效率变化平均值为0.953;农垦农业全要素生产率增长相对较快的区域为东北地区、黄淮海平原地区、东南沿海和新疆地区,增长相对较慢的区域为黄土高原地区、西南喀斯特地区和东南山地丘陵区等。[结论]2004—2015年农垦农业全要素生产率持续提升,技术进步是全要素生产率增加的主要驱动因素,而技术效率是其主要抑制因素,农垦农业发展主要依赖农业技术进步,而农业经营管理方式仍然相对较粗放;农垦农业全要素生产率变化呈现显著的区域差异特征,根据农业全要素生产率变化特征将全国垦区划分为高全要素生产率—规模效率驱动型、高全要素生产率—技术驱动型、低全要素生产率—规模效率驱动型和低全要素生产率—技术驱动型4种类型。建议通过完善农垦土地利用与管理制度、建立农垦现代企业用人制度和新型垦农关系、因地制宜分类分区推进农垦农业经营管理改革与创新,全面提升农垦农业全要素生产率。     

基于碳排放的河南省粮食绿色全要素生产率分析及对策建议

［目的］为探索粮食绿色增产模式，推进农业供给侧结构性改革和绿色可持续发展。［方法］分别运用SBM-ML指数模型与DEA Malmquist指数模型对2004—2016年河南省粮食绿色全要素生产率和传统全要素生产率进行测算和对比分析，并采用ESDA法探讨了粮食绿色全要素生产率与粮食产出的空间关联性。［结果］河南省粮食绿色全要素生产率明显低于传统全要素生产率； 2004—2016年河南省粮食绿色全要素生产率的驱动因素经历了由技术进步驱动转变为技术效率驱动再转变为技术进步和技术效率共同驱动的过程，但技术进步的贡献率明显高于技术效率； 河南省粮食绿色全要素生产率与粮食产出的二元全局空间自相关大体呈“N”型变化，粮食绿色全要素生产率和粮食产出由不平衡发展逐渐趋向平衡发展。［结论］忽视碳排放的传统粮食全要素生产率测算与实际有较大偏差。建议通过转变发展模式，探索粮食绿色增产道路； 因地制宜，有效利用技术进步和技术效率双轮驱动； 不断推进河南省粮食绿色全要素生产率与粮食产出的平衡发展3项措施来实现粮食生产的综合提升。     

中国农村劳动力转移对农业全要素生产率的影响分析

本文从多视角分析农村劳动力转移对农业全要素生产率的影响。首先,利用DEA模型测算了2003—2014农业全要素生产率变动。其次,利用随机效应模型分析了东中西部分地区的劳动力转移对农业生产效率的影响。结果表明,西部地区劳动力减少阻碍了全要素生产率进步,而中部地区农业劳动力转移则促进了农业全要素生产率提升。最后,通过动态面板模型分析了全国范围内劳动力转移等要素对农业全要素生产率的影响。全国范围实证结果表明,劳动力转移阻碍了农业全要素生产率的提高,人均受教育程度和工业化则可以促进农业全要素生产率提高。因此,农业劳动力的减少并没有带来规模效益和技术进步。     

我国柑橘全要素生产率测算与区域差异分析*——基于DEA-Malmquist指数法

[目的]在我国柑橘产业蓬勃发展背景下,存在耕地规模狭小和劳动资源匮乏的双重瓶颈,研究试图从全要素生产率视角探究柑橘产业可持续健康发展的路径。[方法]基于2011—2016年我国柑橘生产的面板数据,文章运用DEA-Malmquist指数法测算了柑橘全要素生产率,分析了我国柑橘全要素生产率的动态演进特点,比较了柑橘、柑和橘全要素生产率的区域差异。[结果](1)从整体趋势看,2011年以来我国柑橘全要素生产率呈下降趋势,但年际间波动较小。考察期间内,柑橘、柑和橘的平均全要素生产率增长率分别为2. 6%、2. 0%和2. 3%。(2)从影响因素看,技术进步是影响柑橘产业全要素生产率的主要因素,纯技术效率和规模效率是影响全要素生产率的重要因素。(3)从区域差异看,科技进步为福建、广东等省份柑橘产业的生产效率的提升发挥了重要作用,但经营规模过小阻碍了其生产效率的进一步提高,其增长优势明显劣于江西、湖南两省。(4)从品种分类看,多数省份橘的技术进步指数和规模效率指数均高于柑,柑的全要素生产率增长相对较差,仅在部分省份优势明显。[结论]推进柑橘科技创新,引导适度规模经营,培育新型农业经营主体,因地制宜实施柑橘产业支持政策是促进我国柑橘全要素生产率增长有效途径。     

农业服务业促进粮食高质量发展了吗——基于272个地级市面板数据的门槛回归分析

本文基于2002—2016年272个地级市的面板数据,在粮食高质量发展背景下运用DEA-Malmquist指数法测度各地级市粮食全要素生产率,利用空间计量模型和门槛回归模型揭示农业服务业对粮食全要素生产率的非线性影响与影响路径。研究发现,农业服务业占比升高有利于粮食全要素生产率的提升,但农业服务业对粮食全要素生产率存在非线性的影响,即随着人均种植规模的扩大,农业服务业占比提高对粮食全要素生产率的影响表现出逐渐递增的特点;农业服务业发展对粮食全要素生产率提升作用主要通过技术效率途径实现,技术进步途径贡献不明显。     

我国农业全要素生产率的变化及其与公共投资的关系——基于1984—2002年分省份面板数据的实证分析

本文应用参数方法将全要素生产率、技术进步、技术效率纳入统一的分析框架,使用1984-2002年农业分省份投入产出数据对我国农业全要素生产率的变化进行了测算及分解,在此基础上利用农业分省份公共投资的面板数据,对农业生产率与公共投资的关系进行了计量分析,发现农业科研投资与水利灌溉投资能够显著促进全要素生产率的提高,而教育投资对全要素生产率的影响不显著.     

中国农业基础设施的技术效应——基于MML指数和SYS-GMM的分析

农业全要素生产率常被视为农业技术进步的重要指标,本文从农业全要素生产率的视角分析农业基础设施的"技术效应"。首先,利用2000—2013年中国省级面板数据,运用MML(Meta-frontier Malmquist Luenberger)指数测算了基于非合意产出和技术前沿面异质性影响的中国农业全要素生产率。其次,以"效率通道"和"技术通道"为切入点,构建了农业基础设施技术效应的分析框架。最后,采用系统广义矩估计(SYS-GMM)从水平效应和增长效应视角对中国农业基础设施的技术效应进行了实证检验。研究结果表明:2000—2013年,中国农业全要素生产率年均增长约为2.6%;中国农业基础设施的技术效应具有正的水平效应和负的增长效应,农业基础设施技术效应的正向影响呈现递减趋势。