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。     

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。     

我国蛋鸡养殖环境全要素生产率测度及省域比较分析

［目的］蛋鸡养殖场规模化养殖与生态环境保护协调发展问题是蛋鸡养殖业可持续发展过程中面临的关键性问题，测度我国大、中、小3种规模下不同省份蛋鸡养殖场的环境全要素生产率，并从时间、地区两个维度对蛋鸡养殖场的环境全要素生产率进行比较。［方法］利用2004—2016年不同养殖规模蛋鸡养殖场的投入和产出数据，文章基于SBM函数的Malmquist Luengerber（ML）指数方法，对蛋鸡养殖场环境全要素生产率进行分解，将其分解为技术进步指数、效率改进指数。［结果］（1）蛋鸡养殖场环境全要素生产率整体呈现下降趋势，同时与蛋鸡养殖规模呈反比，蛋鸡养殖场规模越大，蛋鸡养殖环境生产率越小。（2）蛋鸡养殖场效率存在效率改善，但养殖技术进步率相对较低，尤其是对小规模养殖场而言，改善空间更明显； （3）蛋鸡养殖环境全要素生产率区域差异较为明显，整体来看，蛋鸡养殖主产区环境全要素生产率高于非主产区。［结论］加强蛋鸡产业科技创新水平以及公共服务设施的投入，提高养殖户的废弃物无害化处理能力，推行蛋鸡养殖的规模化和标准化发展，进一步改善养殖效率，以促进蛋鸡养殖规模化和生态环境保护协调发展。     

中国玉米生产率增长、技术进步与效率变化:1990-2004年

本文运用DEA的Malmquist指数分析方法，实证分析了中国玉米生产率（TFP）增长状况，并将其分解为技术进步和技术效率，进而可分解为技术进步、纯技术效率和规模效率。结果显示，1990-2004年中国玉米TFP的平均增长率为3．7％，技术进步为2．9％，技术效率为0．7％，技术进步构成推进TFP增长的主要因素，而技术效率的下滑却减缓了其增长，技术进步水平的不同使得各玉米主产省份的TFP的增长存在显著差异，东北和西北地区的玉米生产效率水平相对要高于华北和西南地区。     

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。     

中国省际全要素生产率的测算和分解

全要素生产率(TFP)是研究一国经济可持续增长的核心,由于中国省际间差距巨大,各地区的经济发展模式各不相同,本文通过非参数的DEA-Malmquist指数方法估算出2000~2015年的年份全要素生产率指数与2000~2015年间中国各省份的全要素生产率指数,并对各省份的TFP进行了进一步的分解。研究发现:以TFP为代表的技术进步水平近年来不仅没有提高,反而出现减缓趋势;中国省份经济增长差异较大,从分解结果来看,全要素生产率增长差异主要由技术进步水平差异较大所致。     

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。     

我国水禽全要素生产率增长和贡献及区域差异分析

目的 通过测算水禽全要素生产率（TFP）来评估水禽的投入产出效率，同时分别对比各养殖区域之间TFP的增长率及贡献的差异。方法 文章依托全国22个省、（市、自治区）水禽投入产出数据，基于索洛残差法和DEA-Malmquist指数法分别从水禽TFP指数、TFP增长率和TFP贡献率3个角度展开分析。结果 （1）全国水禽TFP均值为1.352，大多数地区的水禽TFP指数均大于1，山东省的技术效率、纯技术效率、规模效率均为全国第一；（2）全国水禽TFP增长率平均值为0.19，水禽TFP贡献率平均值为120%，TFP贡献率和增长率较上一年都有所提升；（3）区域差异比较后发现，西南地区的水禽TFP指数、TFP增长率和水禽TFP贡献率的均值最大，而华中地区的3个指标均值均为全国最小，水禽的TFP区域特征呈现出“北向南移”趋势。结论 技术进步对水禽产业发展作出了很大的贡献，说明水禽产业需要进一步加强新技术投入；突发事件一定程度上刺激了水禽产量的增长，说明不仅要预防突发事件，而且要不断挖掘突发事件后的边际效应；水禽TFP区域差异显著，要求结合区域特征分析后因地制宜施策，最终提升水禽生产要素投入效率。     

农产品贸易对农业绿色全要素生产率的空间溢出效应——基于农业产业集聚的调节作用

[目的]发展绿色农业,是实现我国农业可持续发展与绿色转型的一个新发展模式,探究农产品贸易和农业产业集聚对农业绿色全要素生产率的影响,为我国农业绿色发展提供参考。[方法]文章基于新地理经济学,建立空间面板模型,利用2004—2020年中国31个省（市、自治区,不含港澳台）的面板数据,实证研究了农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响,以及农业产业集聚对上述影响的调节作用。[结果]（1）全国及四大地区的农业绿色全要素生产率、农业技术进步和农业技术效率都呈上升发展趋势;（2）全国层面看,农产品贸易对农业绿色全要素生产率和农业技术进步有显著的倒“U”型影响,对农业技术效率有显著的“U”型影响;（3）邻近地区的农产品贸易水平只会对当地的农业技术进步有“U”型影响,对农业绿色全要素生产率和农业技术效率没有显著影响;（4）农产品贸易对农业绿色全要素生产率、农业技术进步和农业技术效率在四大地区、不同农产品贸易水平和不同农产品贸易结构地区存在异质性影响;农业产业集聚的调节作用在不同区域也存在异质性。[结论]要推动农产品贸易由“数量增加”向“质量提升”转变,围绕提升农业绿色全要素生产率实施农产品贸易非均衡发...     

四川省农户农业生产全要素生产率增长分解——基于2005～2007年的面板数据分析

本文采用随机前沿生产函数分析方法,利用四川省农户农业生产的微观数据,研究了2005～2007年农户农业生产全要素生产率增长分解,将全要素生产率增长分解为:技术进步、技术效率的变化、规模经济性和资源配置效率4个部分.结果表明:2005～2007年四川省农户农业生产全要素生产率增长率平均为8.51%,对全要素生产率增长的影响主要是技术进步、资源配置效率和规模效率,技术进步是主要的推动力量,平均占103.06%,规模效率占19.23%,技术效率的变化呈缓慢下降趋势,平均占5.41%,资源配置的影响为负,平均占16.88%.因此认为,要提高农户农业生产技术效率水平,需要进一步推广农业新品种和新技术,调整资源配置结构.     

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。     

长江经济带农业全要素生产率提升路径研究——基于38市的DEA与fsQCA分析

目的 测算长江经济带农业全要素生产率,提取农业全要素生产率提升路径,为转变农业发展方式实现农业高质量发展提供依据。方法 文章通过DEA-Malmquist指数测算2006—2019年长江经济带38市农业全要素生产率,探究长江经济带农业全要素生产率时空演变,其次运用fsQCA分析方法,探究5个前因条件下农业全要素生产率提升路径。结果 （1）显示自全面取消农业税以来,长江经济带农业全要素生产率增长具有持续性,技术进步呈现退化趋势,但效率改善明显,技术进步与效率内部出现波动性特征,且增长驱动模式具有地域性特性。（2）长江经济带具有2条农业全要素生产率提升路径,H1：财政支持—信息对称—结构合理驱动型,H2：财政支持—交通便捷驱动型,同时明确3条非提升路径。结论 提出增强财政支农力度,重视农业劳动力外流现象,因地制宜制定农业发展政策以促进长江经济带农业全要素生产率提升推动农业高质量发展的建议。     

Asian Agricultural Productivity and Convergence

This paper measures agricultural total factor productivity (TFP), for eighteen Asian countries, from 1965 to 1996. TFP is measured by calculating the Malmquist index with respect to the sequential frontier, which is appropriate when the cross section is relatively small. The results show that half the countries have experienced negative productivity growth, due to losses in technical efficiency combined with stagnation in technological progress. Both cross‐section and time series tests show that there is no evidence of convergence in agricultural productivity for these countries. The less productive countries are falling further behind, rather than catching up. Finally, comparisons with Africa show that although Asia has had faster TFP growth than Africa, three of the five African regions (East, Central and Southern) have grown faster than any of the Asian regions.     

Nonparametric estimates of productivity and efficiency change in Australian Broadacre Agriculture

This paper computes and decomposes Färe‐Primont indexes of total factor productivity of Australian broadacre agriculture by estimating distance functions. Using state‐level data from 1990 to 2011, the empirical results show that TFP grew at an average rate of 1.36 per cent per annum in the broadacre agriculture over the period 1990–2011. There are variations of total factor productivity (TFP) growth across states and fluctuations over time within each state and territory. However, overall, there is a clear movement towards slower TFP growth across the sample period. Further decomposition of TFP growth shows that it is declining growth in technical possibilities (technological progress) that is the main driver of the declining trend in productivity growth in broadacre agriculture in Australia.     

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。     

中国陆地边境地区耕地利用综合效率时空格局与影响因素

目的 通过分析耕地利用综合效率的时空格局及影响因素，为促进边境地区农业可持续发展及保障粮食安全提供理论基础。方法 文章通过构建耕地利用效率“投入—产出”指标体系，运用DEA模型、Malmquist指数模型及Tobit模型从动静两方面研究了中国陆地边境地区的耕地利用综合效率的时空格局变化及分区域影响因素。结果 （1）2008—2018年中国陆地边境地区耕地利用综合效率经历“小幅下降—快速上升—稳步上升”3个阶段，耕地利用综合效率高值区总体上呈“多点式”向“带片状”转变的态势，连片集聚度不断上升。（2）边境地区耕地利用全要素生产率指数（TFP）波动幅度较大，由2008—2014年的“倒V”型反转向2014—2018年的“V”型增长过渡。从全要素生产率指数结果来看，西南边境地区>西北边境地区>东北边境地区，这与各片区发展的资源禀赋、区域定位等差异有关。（3）东北边境地区耕地利用综合效率的显著性影响因素有农业机械总动力与农业劳动力，西北边境地区耕地利用综合效率的显著性影响因素有化肥施用量、种植结构调整、农业机械总动力，西南边境地区耕地利用综合效率影响因素为农村居民人均纯收入、乡村户数、农林水利事务支出、种植结构调整、农业劳动力。结论 边境地区耕地利用综合效率的主导影响因素存在明显的空间差异性，应因地制宜实施差异化的耕地利用管控政策，有效促进边境地区耕地利用综合效率的持续增长，维护边境地区的社会稳定与国家粮食安全。     

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。