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。     

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。     

中国苹果主产区全要素生产效率研究——基于HMB指数的分析

本文利用中国10个苹果主产省份2001—2009年苹果生产投入产出的面板数据,运用非参数HMB指数方法对苹果生产的全要素生产效率变动进行分解分析,明确各指数的时序变动趋势特征和空间分布特征,并采用数据包络分析法(DEA)对苹果生产的HMB指数及其分解的各指数的变动原因做出进一步探讨。结果表明,中国苹果生产全要素生产率(TFP)HMB指数在此期间出现波动且呈总体小幅增长的趋势;技术进步效率指数的影响最大,但对于全要素生产率的促进作用在减弱;规模效率低是影响全要素生产率增长的主要原因。可以通过提高技术进步水平、扩大生产规模等手段来改善苹果生产效率水平。     

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.     

脱钩收入补贴对粮食生产率的影响——基于农户收入差异的视角

本文使用2009—2014年全国农村固定观察点的微观农户数据所组成的面板数据,以小麦为例,分析了河南省小麦生产技术效率和小麦全要素生产率,使用Ⅳ-Tobit模型分析了脱钩收入补贴对不同收入水平下农户小麦生产率的影响。研究发现,2009—2014年,高收入组的小麦生产技术效率值高于低收入组的小麦生产技术效率值,而低收入组的小麦全要素生产率GM L指数值高于高收入组的小麦全要素生产率GML指数值;高收入农户的技术进步对小麦全要素生产率的增长贡献更大,而低收入农户的小麦生产要素投入贡献大;脱钩收入补贴对低收入农户的效用更大,可以缓解低收入农户的生产约束;脱钩收入补贴对促进小麦全要素生产率的作用不明显;脱钩收入补贴对小麦生产技术效率影响的差异在减小。     

我国谷物全要素生产率的动态演进及区域差异研究

本文基于2001—2013年我国水稻、小麦和玉米生产的面板数据,采用DEA-Malmquist指数方法测算谷物全要素生产率,分析谷物全要素生产率的动态演进特点,比较水稻、小麦和玉米全要素生产率的区域差异。研究表明,2001年以来我国谷物全要素生产率呈先增后减的态势,主要影响因素是技术变迁与经营规模;主产区谷物生产明显优于平衡区,主销区则以水稻生产为主,规模效率偏低,科技进步显著;水稻的全要素生产率较小麦和玉米相比更具有优势。推进科技创新,因地制宜实施农业科技政策,引导适度规模经营,培育新型农业经营主体,优化粮食功能分区,制定差异化农业发展政策是提高谷物生产效率,增强国家谷物供给能力的有效途径。     

最低收购价政策能稳定粮食价格波动吗

基于2002—2015年省级面板数据,采用双重差分方法估计了2004年以来实施的粮食最低收购价政策对粮食价格波动的影响。研究结果发现,在分离了供给、需求以及宏观经济因素对粮食价格波动的影响之后,最低收购价政策显著降低了政策执行区省份小麦价格波动率2. 4个百分点,发挥了稳定小麦市场价格的作用。进一步的分析表明,政策的长期效果较短期更为明显。但是,最低收购价政策对稻谷价格波动的稳定作用并不显著。这些结论具有较好的稳健性,对于进一步完善我国粮食最低收购价政策具有参考意义。     

FDI对中国林业全要素生产率的影响分析——基于DEA-Malmquist指数法

文章在分析林业利用外资情况的基础上,采用DEA-Malmquist指数法,基于2006~2015年中国28个省、直辖市及自治区的面板数据,测算林业全要素生产率(TFP),并将其分成技术进步和效率变化,建立回归模型,研究林业利用外资对林业全要素生产率的影响。结果表明:中国林业TFP在总体上平稳发展,个别地区出现上升;28个省(市、自治区)的年均TFP增长率约为16.7%,效率变化对林业全要素生产率增长的贡献更大。FDI对中国林业全要素生产率产生负向影响但不显著,FDI滞后一期对林业生产率产生显著的正向影响;受教育程度对林业全要素生产率有正向影响,但不显著;对外开放水平对林业生产率的影响是正向且不显著的;金融发展水平与林业全要素生产率负相关。最后根据现实解释回归模型结果,提出政策建议。     

中国小麦主产区生产效率时空演变特征分析

[目的]基于2006—2015年我国15个小麦主产省(区)小麦生产投入产出数据,对小麦主产区生产效率时空演变特征进行分析。[方法]利用数据包络分析(DEA)、Malmquist指数模型以及探索性空间分析(ESDA)对我国小麦生产效率演变的时空异质性进行研究。[结果](1)在时间异质性方面,2006-2015年我国小麦主产区小麦生产的综合技术效率均值为0. 928,纯技术效率均值为0. 943,规模效率均值为0. 984,均未达到有效水平,主产区小麦全要素生产率变化指数介于0. 920和0. 977之间,全要素生产率的增长受到了技术进步更大的制约。(2)在空间异质性方面,不同省(区)在纯技术效率存在较为明显的空间异质性,而在规模效率方面则较为接近。在全要素生产率方面,超过半数的研究省(区)小麦全要素生产率呈现负增长的趋势。(3)在生产效率的空间相关性方面,我国小麦主产区的小麦生产效率整体上呈现出较为显著的空间集聚效应,相较于其他地区而言,黄淮海小麦优势区存在较为显著且稳定的空间正相关关系。[结论]因地制宜地发挥区域生产禀赋优势、提高小麦主产区技术的有效投入,是提高小麦生产效率的关键,同时,通过资源合理配置实现小麦生产的空间布局优化,是整体提升我国小麦生产效率、维护粮食市场稳定的关键。     

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。     

政策支持与农业龙头企业绩效关系研究——以江西省为例

本文以2003—2010年江西省26家农业龙头企业的面板数据为基础,运用DEA方法测算了全要素生产率变动及其分解,同时测算了各个企业技术效率的规模效应,进一步分析了影响农业龙头企业绩效的相关因素。研究发现:样本期内全要素生产率、技术进步有正的上升趋势,技术效率有下降趋势;江西省农业龙头企业技术效率差异显著。企业总资产、职工工资、贷款贴息、品牌扶持金额、雇佣农户数、与农户签订合同数、农民培训费用对全要素生产率、技术效率、技术进步有不同程度的影响。     

综合性收入补贴对中国玉米全要素生产率的影响分析——基于省级面板数据的DEA-Tobit两阶段法

本文运用DEA-Tobit两阶段法,在测度2004~2008年中国玉米全要素生产率的基础上,进一步探究了粮食综合性收入补贴对玉米全要素生产率的影响。研究表明:2004~2008年期间,中国玉米全要素生产率有所提高,这主要是教术进步作用的结果;西部地区玉米全要素生产率提升极为显著,东部和东北地区玉米全要素生产率改善则较为缓慢;综合性收入补贴对提高玉米全要素生产率具有正向影响,农村劳动力人均受教育年限和耕地有效灌溉率也有正向影响,年平均气温和年日照时数则有负向影响,劳均玉米种植面积和亩均耕地农机动力的影响并不显著。从政策操作的角度看,综合性收入补贴与粮食生产有脱钩的趋势;但从实际效果来看,它仍有助于提高粮食全要素生产率,也没有引起市场扭曲和效率损失,因此是一种可选用的补贴方案。     

农村企业生产率及影响因素分析

本文利用2002-2006年我国30个省份的农村企业面板数据,使用Malmquist和Bootstrap DEA方法估算了农村企业全要素生产率,重点考察了不同产权性质企业的全要素生产率和影响因素。研究表明,我国农村企业生产率2002-2006年总体呈现增长趋势,不同产权类型企业的技术效率和技术进步率显著不同;在影响生产...     

生态文明建设背景财政扶持、林权改革对林业生产效率的影响

基于2000—2016年中国省际面板数据,利用DEA-Malmquist指数法对中国林业生产效率的区域差异和时序变化进行研究,运用面板Tobit模型检验财政扶持对林业生产效率的影响并验证林权改革对二者关系的调节作用。研究发现:在生态文明建设背景下,林业生产效率存在显著的区域差异;技术进步对于全要素生产率的提升起到重要推进作用;财政扶持与林权改革均对林业生产效率产生了正向影响,但林权改革并没有对财政扶持与林业生产效率的关系产生积极调节作用。因此,各省份应当通过加大政府扶持力度、优化投资方式、深化集体林权制度改革等措施促进林业生产效率提升。     

低碳约束下木材加工业全要素生产率影响因素分析

运用面板数据模型回归分析低碳约束下木材加工业全要素生产率增长的影响因素。结果表明,出口规模和经济发展水平对低碳约束下的木材加工业全要素生产率有较为显著正向影响,而资本化程度与技术创新水平对木材加工业全要素生产的影响不明显。根据实证分析结论,提出适度增加出口规模,合理安排技术创新投入与扩大再生产之间的关系等建议。     

基于SBM-Malmquist-Tobit模型的我国散养肉羊经济效率研究

文章聚焦我国散养肉羊七个主产区经济效率现状,运用超效率SBM模型静态评价2004-2015年散养肉羊主产省份经济效率值,通过Malmquist指数动态分析了散养肉羊主产省份全要素生产率及其分解变化趋势,最后使用Tobit回归探讨了全要素生产率及其分解的影响因素。结果表明:散养肉羊七个省份单位肉羊人工成本、物质与服务成本分别呈现"东高西低""东低西高"格局;2015年七个省份中经济效率处于前沿的是河北、新疆,其他省份均有一定的差距;全要素生产率目前呈现衰退的趋势,其主要因素是技术退步;回归分析发现,肉羊产业自身发展是导致生产效率退步的最主要原因。最后,文章从科学管理、肉羊品种选育、政策扶持等角度提出政策建议。     

山东省农业全要素生产率时空演变分析

文章选取1993-2016年山东省农业生产投入产出面板数据,运用DEA-Malmquist指数测算和分解了农业全要素生产率,并对其进行了时空演变分析,结果表明:农业全要素生产率的增长主要由技术进步引起,属于技术进步单轨驱动模式;从时间维度看,山东农业全要素生产率波动频繁且幅度较大,无明显阶段性特征;从空间维度看,各地市农业全要素生产率差异明显,且鲁西地区的全要素生产率水平显著高于鲁东和鲁中地区。为此,应坚持技术进步与技术效率并举的方针,因地制宜,发掘农业生产潜力,以提高农业生产效率。     

中国林业全要素生产率及其收敛性分析

基于2006-2015年31个不同省份投入和产出的面板数据,运用DEA方法,测算和分析中国林业全要素生产率在时间维度上的发展特征和空间维度上的差异性,进行了相应的收敛性检验,并进一步将全要素生产率分解为纯技术效率、规模效率与技术进步上分效率指标进行不同效率的分析。在实证模型构建的指标选取中,采用投入指标有林业系统年底从业人员数和实际完成投资额,产出指标有总产值。实证的结果表明,中国林业全要素生产率增长较快,年均增长速度为6.1%;其中技术效率对全要素生产率的影响相对较大。从31个区域的全要素生产率增长来看,在10年内出现下降的只有森林储蓄量较大的几个省份。基于实证研究结果,提出了提高我国林业生产率的政策建议。     

中国木材供给全要素生产率及其时空差异——基于DEA-Malmquist指数法

基于2004²012年省际面板数据,采用DEA-Malmquist指数法,测算和分析了中国木材供给全要素生产率。研究结果表明:在技术进步和技术效率的共同推动下,中国木材供给全要素生产率增长较快,增长的主要动力是技术进步;中国木材供给全要素生产率年际间增长速度差异较大,但推动各年度增长的关键力量均是技术进步;在四大地区中,只有东北地区木材供给全要素生产率下降,其他三个地区均增长,且增长动力相似;由于技术效率提升乏力,超过40%的省份木材供给全要素生产率下降。     

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。