农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响——基于空间溢出效应和门槛效应

探究农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响，有利于实现农业可持续发展。文章基于SBM-GML指数法测算中国30个省、市、自治区2006—2020年农业绿色全要素生产率，并构建空间计量模型和门槛效应模型，实证检验农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的空间溢出效应和门槛特征。研究发现：农业生产性服务对农业绿色全要素生产率能够产生显著正向空间溢出效应，即农业生产性服务能够提升本地区和周边地区的农业绿色全要素生产率，该结论经内生性讨论和稳健性检验后依然成立；不同地区农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的影响存在差异；以人均土地规模为门槛变量，农业生产性服务能够对农业绿色全要素生产率产生单一门槛效应，跨越门槛值后农业生产性服务对农业绿色全要素生产率的促进效果将进一步得到提升。因此，应加大对农业生产性服务的财政支持力度，不断完善农业生产性服务体系，加强各地区间的农业交流并引导土地适度规模经营，充分发挥农业生产性服务对农业绿色转型的促进作用。     

要素市场扭曲对农业全要素生产率空间影响效应分解研究

目的 通过对要素市场扭曲下的农业全要素生产率的系统分析,以期为提升农业全要素生产率以及要素市场改革进程中的中国农业可持续发展提供参考。方法 文章基于资本、劳动力、土地等要素市场严重扭曲的事实,利用1997—2018年中国28个省（ 市、自治区）面板数据,通过构建空间计量模型检验要素市场扭曲对农业全要素生产率的空间影响及其溢出效应。结果 中国资本市场、劳动力市场、土地等要素市场扭曲度比较高,同时呈现显著地区差异;中国农业全要素生产率增长以技术进步驱动为主,大多数省份的技术效率不高,同时呈现出东部地区高于中西部地区的区域不平衡特点;要素市场扭曲对农业全要素生产率的影响为负,资本市场、劳动力市场、土地等要素市场扭曲在一定程度上阻碍农业全要素生产率的提升;要素市场扭曲对全要素生产率具有一定的空间溢出效应,也在一定程度抑制了全要素生产率增长。结论 考虑要素市场扭曲对农业全要素生产率影响的空间分析,更能客观反映当前不断深化的农业农村改革发展所引发的地区差距,应充分重视要素市场扭曲对农业全要素生产率的空间溢出效应,通过要素市场化改革,持续加大涉农政策调整,不断加大对农业农村生产经营的金融资源投入,逐步实现农业全要素生产率的全面提升。     

农户兼业化对农业全要素生产率的影响机理与效应研究——基于生产要素投入变化的视角

从狭义的农户兼业化出发,基于生产要素投入变化的视角,系统归纳了农户兼业化对农业全要素生产率的影响机理,在此基础上采用DEA-Tobit两阶段法构建面板Tobit模型,就农户兼业化对农业全要素生产率影响的直接效应、中介效应和总效应进行了实证检验。研究结果表明:农户兼业化不仅会直接对农业全要素生产率产生影响,而且还会通过土地中介效应间接对农业全要素生产率产生影响。从影响效果看,农户兼业化对农业全要素生产率影响的总效应和直接效应显著为负,土地中介效应和资本中介效应为正,但资本中介效应并不显著,农户兼业化对农业全要素生产率的间接影响主要通过土地中介效应表现出来。     

高标准农田建设、农业社会化服务对农药 投入的影响研究 ——基于江西省605户稻农的调查数据

研究目的：探究高标准农田建设对稻农农药投入的影响机理，为协调高标准农田建设与农药减量政策提供参考。研究方法：倾向得分匹配法、分位数回归、中介效应模型。研究结果：（1）高标准农田建设能够使稻农的亩均农药投入降低22.12%;(2)高标准农田建设对农药投入的影响存在异质性，对农药投入位于低分位点的农户和规模户产生的影响效应更加显著；（3）高标准农田建设通过提高农业社会化服务参与农业生产进而促进农药投入减量化；（4）不同类型的高标准农田建设项目产生的农药投入减量效应存在差异性。研究结论：通过继续推进高标准农田建设，针对不同资源禀赋农户采取差异化的农田建设力度，加大土地流转、扩张土地规模实现农业服务规模经营，以强化高标准农田建设的农药投入减量效果。     

气候变化下转基因抗虫棉技术推广对农业全要素生产率的影响机制北大核心

气候变化及其裹挟的风险以及不断攀升的农业生产成本已严重制约农业全要素生产率的持续增长。本文基于转基因抗虫棉技术推广这一准自然实验,采用渐进双重差分模型,运用1994—2018年中国棉花生产数据,揭示转基因抗虫棉技术推广对农业全要素生产率的影响机制。研究结果表明,转基因抗虫棉技术推广持续地促进了棉花全要素生产率的增长,且是以提高技术效率为主而非技术进步,研究结果比较稳健,通过了平行趋势检验、安慰剂检验、排除政策干扰等系列稳健性检验。另外,通过构建中介效应模型和调节效应模型,本文证实了转基因抗虫棉技术推广能够通过提高棉花劳动生产率、物质资本产出率和抑制由气候变化带来的病虫害促进棉花全要素生产率的提升,推广初期较低的应用率会使转基因抗虫棉抑制病虫害的效果存在滞后性。研究结论为提高中国农业全要素生产率提供政策启示,也为转基因农作物的推广及其品种创新提供经验依据。     

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。     

生产性服务业对农业全要素生产率的影响研究基于中介效应的影响路径分析

目的 在农业高质量发展的背景下,探讨农业生产性服务业发展对农业全要素生产率的切实影响及其作用机制。方法 文章基于DEA-Malmquist指数测算了2001—2019年全国农业全要素生产率增长变动情况,探究农业生产性服务业发展对农业全要素生产率的影响贡献,并通过中介效应模型对其影响路径进行实证检验。结果 农业生产性服务业发展水平与农业全要素生产率间呈现“倒U型”关系,生产性服务业发展对生产效率的促进作用部分通过农业生产专业化分工程度的提高以及经营规模的扩大得以实现;不同阶段、不同发展水平的生产性服务业对农业全要素生产率的促进作用和影响路径存在差异,生产性服务业发展初期主要通过促进农业生产分工和专业化水平提升来推动生产效率增长,后续则表现为规模效应和专业化效应的共同影响。结论 农业生产性服务业发展有助于提升农业全要素生产率,未来应持续推进农业生产性服务体系建设,引导农业生产性服务业适度发展,助力农业现代化转型。     

农业全要素生产率增长的地区差距及空间收敛性分析

[目的]考虑空间因素的影响,分析农业全要素生产率增长的空间收敛性,以期为缩小中国农业发展的地区差距提供指导。[方法]运用DEA-Malmquist指数方法对1978—2015年中国大陆28个省(市、区)农业全要素生产率进行测算。在此基础上,运用Moran′sⅠ指数对农业全要素生产率的空间相关性进行检验,并使用空间误差模型探讨其收敛性。[结果]农业全要素生产率增长呈现较为明显的地区非均衡性特征;根据农业全要素生产率增长差异将28个省(市、区)划分为"快速上升型""平稳上升型"和"持续下降型"3种类型;农业全要素生产率表现出"弱→强→弱"的空间相关性特征;在考虑空间溢出效应的情况下,农业全要素生产率的空间收敛速度加快;分阶段来看,市场经济制度正式确立之后,空间收敛速度明显降低;从农业全要素生产率构成来看,技术进步与技术效率存在空间收敛趋势;分地区来看,农业全要素生产率空间收敛速度呈现中部、西部、东部依次递减的格局。[结论]考虑空间因素的收敛性分析更能客观反映农业发展的地区差距,应充分重视地区间的空间效应,通过加大农业投资力度、提高农村人力资本水平等措施,逐步缩小农业发展的地区差距。     

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。     

我国农业经济增长因素实证分析（1988-2003）：要素投入与全要素生产率

本文运用经济增长因素分析法，从要素投入和全要素生产率的角度对1988—2003年间农业经济增长因素进行实证研究。除考虑已有文献普遍采用的中性技术进步Cobb—Douglas生产函数外，还考虑了有偏技术进步的CD函数，进而分析各投入要素对农业经济增长的影响及其变化趋势。研究表明：1988～2003年农业GDP的增长54．37％的份额是依靠投入的扩张获得，剩余45．63％是全要素生产率TFP的贡献份额。物质费用投入对农业经济增长的贡献率较高，并且对农业的作用仍在增加，劳动力、土地对农业生产的作用在下降。     

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。     

近10年广西农业经济增长效率分析

新古典增长模型认为经济增长的两方面因素分别为资本和劳动力等要素投入扩张和生产技术的改进。本文从这两方面进行分析,结果发现研究期内广西壮族自治区农业经济总体上是以要素投入扩张带动的粗放型的增长方式。将农业要素生产技术的改进分解为技术进步和技术效率提高,运用数据包络分析方法表明广西农业全要素生产率指数的提高主要依靠农业技术进步。广西下辖5个地区的全要素生产率指数分解分析结果显示出较大的差别,除桂中外其它的各区市农业全要素生产率指数的提高主要依靠技术进步的增长。     

环境规制对海洋渔业全要素生产率的影响研究

本文选取2009-2020年中国沿海11个省份的面板数据，运用超效率SBM-ML模型测算海洋渔业全要素生产率，并研究环境规制对其变化的影响以及科技创新在该影响机制中发挥的作用。实证结果显示，中国海洋渔业全要素生产率整体呈现上升趋势，并且技术进步是其增长的主要动力；环境规制对提高海洋渔业全要素生产率有显著的促进作用，且不同类型环境规制工具的影响存在差异；科技创新在环境规制提高海洋渔业全要素生产率的影响机制中发挥中介效应。     

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。     

近10年广西农业生产效率与全要素生产率时空演变与驱动因素分析

目的 在全球努力实现联合国可持续发展目标背景下,综合评价近10年广西农业生产效率、农业全要素生产率及其时空演化特征,解析其驱动因子,为提高广西农业生产效率提供支持,为广西可持续发展目标评价提供依据。方法 文章基于2008—2017年广西14个地级市农业生产投入与产出数据,运用数据包络分析（DEA）、Malmquist指数和Tobit模型,评价广西农业生产效率与农业全要素生产率及其时空演变特征,解析其驱动因素。结果 （1）近10年广西农业生产效率水平较低,研究期间总体表现为DEA无效且规模收益递减;空间差异大,各市农业生产效率呈现不同的时间变化特征,仅梧州市、北海市和钦州市一直处于农业生产效率DEA有效。（2）广西农业全要素生产率（TFP）呈波动增长态势,技术进步是农业全要素生产率增长的主要驱动力;桂东北（桂林市、梧州市、贵港市）、桂南（北海市、防城港市、钦州市）是广西农业全要素生产率较高的地区。（3）农业生产效率影响因素中,耕地有效灌溉率、农业科技是促进因素,与农业生产效率呈显著正相关;单位面积化肥施用强度、政府投入、单位耕地农机动力是限制因素,与农业生产效率呈显著负相关;技术进步、纯技术效率和规模效率是农业全要素生产率提升的促进因素。结论 近10年,广西农业生产效率与全要素生产率整体较低,时空差异大;应增加农业科技投入,增强农业基础设施建设,提高规模化水平,以提升广西农业生产效率。     

要素累积、全要素生产率与中国农业增长地区差异

本文在对改革开放以来中国农业的增长以及地区差异进行统计分析的基础上,提出一个待验证的假说:农业产出的省级地区差异主要来自于全要素生产率的差异.为验证该假说,本文使用随机前沿生产函数方法测算了各地区不同年份的要素弹性,据此将农业产出来源分为投入要素的累积和全要素生产率两个方面,并进一步采用方差分解的办法,考察了样本期间内农业产出的地区差异的来源.     

中国大豆单产增长的原因探究——基于投入要素与生产率视角的考察

基于2004—2020年大豆主产区的面板数据，利用SFA方法和刀切平均法全面估算大豆种植的生产函数和全要素生产率，采用增长核算表核算大豆生产中各种要素投入及其全要素生产率的贡献率，进一步采用因素分析法探究影响大豆全要素生产率变化的因素。研究发现：在样本期间，大豆种植产出的年均增长速度为1.97%，各产区之间的增长率存在较大差异。生产要素投入是驱动大豆种植单位产出增长的主要因素，其中农药投入的贡献最大；全要素生产率是次要因素。随时间推移，要素投入方面，化肥和农药等化学物资投入对大豆单位产出增长的贡献减小，而良种和机械投入的贡献上升；全要素生产率方面，技术进步对单位产出增长的贡献有所扩大，但技术效率的贡献有所下降。此外，种植面积和有效灌溉面积对大豆全要素生产率有显著的正向影响，城镇化和自然灾害对全要素生产率有显著的负向影响。对此，文章提出优化大豆生产区布局、因地制宜扩大大豆种植面积、鼓励种植户购买优良品种、引进先进技术和生产设备、建立专项基金增加对优质大豆品种的研发投入、提高对豆农的科研指导力度等建议以促进大豆单产提升。     

农业科技创新对农业绿色全要素生产率的空间效应分析

文章通过数据包络模型测算2013-2018年我国31个省的农业绿色全要素生产率,剖析其时空分布演进特征,在测算结果基础上构建空间杜宾模型,探讨农业科技创新对农业绿色全要素生产率的空间溢出效应。研究发现:2013-2018年全国农业绿色全要素生产率空间分异与集聚特征明显;本省农业科技创新显著促进了农业绿色全要素生产率的提升,而其辐射作用阻碍了周边省的农业绿色全要素生产率的提高。研究结果对于深化完善农业科技创新机制、提升农业科技教育水平、创新农业科技推广模式具有现实意义。     

甘肃省农业环境效率及碳排放约束下农业全要素生产率测算研究

[目的]考虑碳排放约束,分析甘肃省农业全要素生产率整体特征和区域特征,以期为提升甘肃省农业可持续发展能力提供参考。[方法]文章基于2005—2016年甘肃省14市州面板数据,以农业碳排放作为非期望产出指标,运用非径向、非角度的SBM模型和Malmquist—Luenberger生产率指数法,对甘肃省农业环境效率和碳排放约束下农业全要素生产率指数进行测算。[结果](1) 2005—2016年甘肃省农业环境效率值总体呈现下降—上升—趋于平缓的变化趋势,且均小于1;(2)碳排放约束下甘肃省农业全要素生产率总体呈现波动增长的趋势,年均值为1.010,年均增长率为1%,且主要来源于技术进步;(3)甘肃省农业全要素生产率增长存在显著区域差异,其中中部地区增长最快,陇东南地区次之,河西地区增长最慢。[结论]忽视碳排放将不利于农业可持续发展,建议各区域依据自身资源禀赋,采取差异化的发展思路,提高农业技术成果转化率是提升甘肃省农业全要素生产率的关键。     

互联网、城镇化与农业生产全要素生产率

本文采用2003～2016年中国30个省级面板数据,构建"互联网-城镇化-农业生产率"分析框架,分析互联网对农业全要素生产率的影响及其作用路径。研究发现:互联网对农业全要素生产率具有显著的促进作用,采用稳健性检验和工具变量法处理内生性后,这一结论依然成立;在互联网对农业全要素生产率的影响过程中,城镇化起到部分中介效应,即城镇化是互联网影响农业全要素生产率的重要路径;互联网通过城镇化路径影响农业全要素生产率存在区域差异性,在粮食主产区和平衡区通过城镇化发展能够提高农业全要素生产率,在主销区通过城镇化发展则可能抑制农业全要素生产率。最后给出本文的政策建议。