中国农业全要素生产率的变化及其影响因素分析——基于1991—2008年Malmquist指数方法

本文以分析中国29个省、直辖市和自治区农业全要素生产率变化为基础,对农业全要素生产率增长差异的原因进行了探讨。首先,根据KS和T检验筛选投入产出指标;然后,利用非参数Malmquist指数方法计算出中国农业全要素生产率指数及其构成;最后利用面板两阶段最小二乘法分析了影响农业全要素生产率的诸多因素。研究结果表明,乡村从业人员对农业生产效率值的影响较为明显;技术进步是农业全要素生产率增长的主要原因,区域间农业全要素生产率的差异较大;财政支农的力度和农业在整体经济中的地位会显著影响农业全要素生产率的变动。     

中国农业全要素生产率增长的时空变异:基于文献的再研究

为准确揭示中国农业全要素生产率的增长趋势,在整合国内外1982—2011年46项有关农业全要素生产率测算文献的基础上,总结出中国农业全要素生产率的时空变异特征。结果表明：时间趋势方面,1978—2008年期间,中国农业全要素生产率的年均增长率为3.17%,并且呈现出农业技术进步和农业技术效率损失并存的特点;空间格局方面,中国农业全要素生产率呈现出东部、中部、西部依次递减的趋势,三大区域农业全要素生产率的增长均主要源于农业技术进步。上述结论是基于一系列的不同作者采用不同的方法和数据对不同时期的中国农业全要素生产率进行测算的综合结果,能更为准确和客观地反映出中国农业全要素生产率的特征。     

技术效率、技术进步与中国农业生产率增长

本文运用DEA-Malmquist生产率指数分析方法,对转型期中国农业全要素生产率增长的时间演变和省区空间分布进行实证分析,将其分解为技术进步、纯技术效率变化和规模效率变化三部分。结论表明,转型期农业全要素生产率增长较为显著,各省区之间的全要素生产率增长差异较大,并呈现出明显的阶段性变化特征,这一全要素生产率增长主要由农业前沿技术进步贡献,技术效率状况改善的贡献很有限。此外,农村经济制度变迁和地区经济发展程度也是影响农业全要素生产率增长的重要因素。     

中国农业发展方式的评价

本文运用非参数的莫氏（Malmquist）指数法,研究了1978-2009年期间中国农业全要素生产率增长、构成的时序特征及其农业增长方式转变的绩效。结果表明,中国农业全要素生产率在1978-2009年的31年间,年均增长率为26%,农业全要素生产率的增长主要来自技术进步,中国农业仍然保持粗放型发展方式,目前主要处于低度粗放型阶段。在未来农业生产方式转变中,通过技术进步、劳动者素质和生态环境保护来提高生产要素的使用效率,实现农业发展方式的转变。     

生态资本与农业绿色全要素生产率——基于碳强度视角

为促进农业绿色发展,需要准确衡量农业绿色发展水平。论文基于碳强度视角运用SBM-ML模型,将农业生态资本作为投入要素,测算中国31个省份的农业绿色全要素生产率,并采用面板模型分析其影响因素。研究结果表明:中国农业绿色全要素生产率持续增长,但具有空间差异性,低碳区增长最快,其次是高碳区和中碳区。农业经济发展水平和生态资本投资对农业绿色全要素生产率有显著的促进作用,农业产业结构、城市化发展水平和农业财政支持政策在不同程度上制约了农业绿色全要素生产率的增长。因此,提高农业全要素生产率是实现我国农业现代化的重要手段。     

中国资源生产率和全要素生产率研究

本文引入物质流分析方法构建资源生产率的指标体系和经济分析框架,考察1978～2008年间中国资源生产率、全要素生产率及其阶段性特征。实证分析的结果显示,1998年以来,中国经济增长对要素投入的依赖性仍在增强,而全要素生产率及其对经济增长的贡献率却呈下降趋势。本文在此基础上引入资源因素进一步探讨中国全要素生产率的阶段性特征,有助于从资源效率、资源投入与技术进步间的替代关系等多个方面增进对中国经济增长的理解。     

技术进步、人力资本与中国农业发展——1985-2005年中国农业技术进步率的实证与比较

放松劳动力同质性假定,本文在充分考虑人力资本的条件下估算了1985—2005年中国农业全要素生产率和技术进步率,比较了人力资本对全要素生产率测算的误差影响,分析了农业全要素生产率与技术进步率的变化趋势,并在此基础上探讨经济增长中各要素的贡献情况及人力资本与技术进步的互动关系。     

我国农业全要素生产率的空间差异及其收敛性研究

本文运用DEA～Malmquist指数方法,测算了1978～2008年间中国农业全要素生产率的时序演进和空间分布,并对其进行了收敛性检验。结果表明。1978～2008年,中国农业全要素生产率以年均4.3％的速度增长,其中技术进步年均增长4．7％,而技术效率年均下降0．4％,可见农业技术进步和创新是促使中国农业全要素生产率稳步增长的主要源泉动力。同时,中国农业全要素生产率呈现出明显的地区差异,东部地区的农业全要素生产率增长率和技术进步增长率明显地高于中、西部地区,在技术效率上,中、西部地区均有不同程度的恶化。农业全要素生产率收敛性检验表明,中国及东、中、西部地区均存在明显的a收敛和β收敛,东、中、西部地区均存在明显的“俱乐部收敛”,并朝着各自的稳定状态发展。     

生产性服务业发展与农业全要素生产率增长

生产性服务业发展对农业全要素生产率增长的作用效果与预期不一致,往往受到要素禀赋约束而导致偏离。该文探讨了生产性服务业对农业全要素生产率增长的作用机制与约束条件,建立了以人地比例和农村人力资本水平为门槛变量的面板门槛模型,并基于2004-2014年省际面板数据,实证分析了生产性服务业发展对农业全要素生产率增长的非线性影响。结论表明:(1)生产性服务业投入对农业全要素生产率增长的影响存在以资源禀赋为门槛的非线性效应;(2)随着人地比例扩大和农村人力资本水平提高,生产性服务业对农业全要素生产率增长效应呈现先负后正的"U"型特征;(3)不同地区门槛水平的分布呈异质性特征,各地区生产性服务业发展对农业全要素生产率增长效应存在显著差异。     

中国农业全要素生产率的再测算及影响因素 ——从传统迈向高质量发展

中国农业生产进入高质量发展阶段,传统依靠要素驱动农业发展的方式已无法完全满足新时代人们对农产品质量的需求.本文根据党的十九大报告提出的"绿色兴农""质量兴农"要求,利用清单分析法核算农业排污量,将环境污染看做非合意产出并纳入农业全要素生产率核算框架中.同时,考虑农产品质量提升对农业全要素生产率的影响,将非径向非角度方向性距离函数引入DEA模型,采用Malmquist-Luenberger生产率指数对高质量发展下农业全要素生产率增长率进行再测算,并进一步分析其主要影响因素.结果表明,与传统情景相比,高质量发展下农业全要素生产率增速有所下降;技术进步是驱动农业全要素生产率增长的源泉,技术效率对农业全要素生产率有抑制作用.城市化水平的推进、农业生产结构的优化、农业税负的减免、农业受灾状况的缓解和农业机械化水平的提升对农业全要素生产率有显著促进作用,但人力资本对农业全要素生产率的影响尚不显著.     

出口贸易、FDI与中国农产品加工业全要素生产率——基于行业面板数据的实证分析

通过利用中国农产品加工业12个子行业的面板数据,首先运用DEA的Malmquist方法测算了中国农产品加工业全要素生产率及其分解,之后重点考察了包括出口贸易和外商直接投资在内的各因素对全要素生产率的影响。研究结果发现:在2001-2011年期间,中国农产品加工业全要素生产率整体处于上升趋势,支持了中国农产品加工业全要素生产率平均增长率上升的动力主要来自于技术进步;出口贸易的发展对农产品加工业全要素生产率和技术效率的提高作用并不明显;外商直接投资所带来的技术溢出对于提高中国农产品加工业的全要素生产率有较好的促进作用。根据研究结论,文章得到的政策启示是:提升农产品加工业出口贸易对全要素生产率的正向作用;强化外商直接投资所带来的技术溢出效应;提高农产品加工业人力资本水平;改善农产品加工业RD投入结构和市场环境;改进农产品加工业的规模经济效应。     

福建省农业全要素生产率变动原因的实证分析

本文利用Malmquist指数方法,测算了1990—2007年福建省的农业技术进步率、技术效率增长率以及全要素生产率增长率;然后,利用协整检验和脉冲响应函数动态模拟福建省对外开放(对外开放度)对福建省农业技术进步变化率、技术效率变化率的影响,以及对外开放和两者的协整关系,进而说明福建省对外开放对其农业全要素生产率变动的作用。结果表明:20世纪90年代以来,福建省对外开放与其农业技术进步、技术效率变化和全要素生产率增长具有长期稳定均衡关系;福建省对外经济开放对福建省农业技术效率具有促进作用,但对农业技术进步具有"挤出效应"。     

中国农业全要素生产率的变动趋势及区域差异——基于1978～2008年曼奎斯特指数分析

使用1978～2008年省域面板数据,运用非参数曼奎斯特(Malmquist)生产率指数模型测算了中国农业全要素生产率的变动指数,并分析了全要素生产率(TFP)的时空差异。结果表明:全国、三大地区及绝大多数省份农业TFP的增长主要属于技术进步型的增长;全国及三大地区农业TFP增长呈现出明显的波动特征;农业TFP增长呈现出显著的区域间和区域内省际间的不平衡;农业技术效率的下滑制约全国及三大地区农业TFP的增长,而农业技术效率下滑是纯技术效率损失和规模效率下降共同作用的结果。     

中国地区农业TFP测算与分解:以南京市为例

以南京市为例,采用Tornqvist指数法计算和分析了1991-2005年中国地区农业全要素生产率（TFP）的增长率,并对TFP增长的来源进行分解,估算了对TFP增长有促进作用的各类关键因素的贡献率。根据TFP增长贡献率的大小,对中国地区农业现代化发展提出了一些对策性建议。主要研究结论如下：支农及农业事业费、农田灌溉率、农业劳动者每日工资与人均非农年收入的比值都对TFP的增长具有统计意义上的正的重要影响;而农产品生产价格指数对TFP有着统计意义上的负的影响。     

人力资本与中国区域农业全要素生产率增长——基于DEA视角的实证分析

文章在考虑人力资本要素和技术非效率的前提下,使用非参数的DEA曼奎斯特生产率指数方法,对1988-2006年中国区域农业全要素生产率增长进行估计和测算,通过将其分解为技术进步、纯技术效率变化和规模效率变化三部分,来寻找农业TFP增长的源泉.实证表明,1988-2006年中国农业TFP增长较为显著,大致可以分为四个阶段,其对农业增长的贡献基本上是顺周期的,各个省区的TFP增长差异性则较为明显.从其内部构成来看,TFP增长主要由技术进步贡献,技术效率改善的作用则很有限.另外,是否考虑人力资本要素对农业增长的作用,会对TFP的估计产生较大影响.文章最终认为,应努力通过制度创新来消除农业技术扩散的各种制度性障碍,实现农业技术进步和技术效率增进共同推动农业TFP增长.     

Trade Openness,Structural Change and Total Factor Productivity

The impact of trade openness on growth of total factor productivity (TFP) is investigated. Given the differences in tradability of goods across sectors as well as the ongoing structural change, we examine whether trade openness has had a differential impact on TFP growth of the three main sectors of an economy. While the positive impact of openness on TFP growth for the aggregate economy is confirmed, openness has had no appreciable impact on the growth of TFP in the agricultural and industrial sectors. We find that the positive effect of openness on TFP growth for the economy as a whole was mostly due to the positive relationship between the two variables for the services sector. Further, we conclude that the lack of a general consensus in past studies could be due to their neglect of structural change and temporal factors when analyzing the trade-TFP nexus.     

资本形成、工业化与经济增长:中国的转轨特征

把中国的经济转轨、增长与工业化联系起来是本文的一个尝试。作者认为 ,中国的经济增长在近年来越来越表现出静态的特征 ,至今尚不具备持续的动态改进的力量 ,而中国在 2 0世纪 80年代以后的转轨过程则又典型地表现为以新兴工业部门的进入和扩张为特征的持续的工业化过程。本文给出了一个帮助理解转轨后中国经济增长可持续性的概念框架和经验描述。在这个框架里 ,中国的经济增长在过去 1 0年来所表现出的下降趋势可以由过度的工业化进程来解释。     

Impact of R&D expenditures,rainfall and temperature variations in agricultural productivity: empirical evidence from Bangladesh

ABSTRACT

This study aims to investigate dynamic relationships between research and development (R&D) expenditure, climate change (measured by annual rainfall and temperature variations), human capital (proxied by literacy) and total factor productivity (TFP) growth in Bangladesh agriculture. Pesaran’s Pooled Mean Group (PMG) estimator is used to a unique panel data of 17 regions of Bangladesh covering a 61-year period (1948–2008). In addition, the panel vector autoregression (PVAR) model is also applied to trace the responsiveness of TFP from a shock to R&D, extension services, and literacy rate. Results reveal that R&D has an insignificant impact on TFP in the short-run, while it has a significant positive impact in the long-run. The contributions of climate variables (i.e., rainfall and temperature variations) are highly significant and negative in the long run. The literacy rate is found to have a significant positive impact on TFP as expected. These results suggest that agricultural R&D investment and human capital could play an important role to ameliorate the adverse effects of climate change in the agricultural sector of Bangladesh.     

The productivity challenge. What to expect from better-quality labour and capital inputs?

The aim of this article is to develop and implement an analytical framework assessing whether better-quality inputs, via a rise of TFP, could compensate an ageing-induced slowing of economic growth. Here ‘better-quality’ means more educated and older/more experienced workforces; and also better-quality capital proxied by its ICT content. Economic theory predicts that these trends should raise TFP. To assess these predictions, we use EU-KLEMS data, with information on the age/education mix of the workforce, as well as the importance on ICT in total capital, for 34 industries within 16 OECD countries, between 1970 and 2005. We generalize the Hellerstein–Neumark labour-quality index method to simultaneously capture workers’ age/experience or education contribution to TFP growth, alongside that of ICT. The conclusion of the article is that the quality of inputs matters for TFP. We find robust microeconometric evidence that better-educated and older/more experienced workers are more productive than their less-educated and younger/less-experienced peers. Also, ICT capital turns out to be more productive than other forms of capital. And when used in a growth accounting exercise covering the 1995–2005 period, these estimates suggest that up to 40% of the recorded TFP growth could be ascribed to the rising quality of inputs.