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。     

中国农业环境技术效率与绿色全要素生产率增长研究

为了解我国"十二五"期间农业发展的真实效率水平,在对农业面源污染进行核算的基础上,本文运用包含非期望产出的非径向、非角度SBM超效率模型测算2011—2015年我国农业环境技术效率;并将农业污染排放纳入Malmquist指数框架中对农业绿色全要素生产率加以测量。研究表明,我国东部地区环境技术效率最高(1. 084),西部次之(0. 704),中部最低(0. 476);中国农业绿色全要素生产率年均增长9. 5%,增长动力主要源自绿色技术进步,而农业绿色技术效率贡献有限;中国农业绿色全要素生产率指数高于传统全要素生产率指数;在地区差异方面,东、中、西部地区平均农业绿色全要素生产率增长并不均衡,呈现西、中、东部地区依次递减的特征。针对农业绿色全要素生产率增长率逐年下降的原因,本文重点从政策角度进行分析。     

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。     

山西省农业绿色全要素生产率增长的趋势变动及区域差异分析

文章采用GML指数和基尼系数分别测算了2014-2018年山西省县级农业绿色全要素生产率增长水平及其区域差异。在此基础上,分别从全省层面、区域层面和地市层面分析山西省农业绿色全要素生产率增长的趋势变化和区域差异变化。研究发现,首先,山西省农业绿色全要素生产率呈持续增长的态势,但增长速度先升后降。区域之间和地市之间的比较分析均显示了农业绿色技术效率的重要作用;其次,山西省农业绿色全要素生产率增长的区域差异逐年缩小,区域差异主要体现为区域内差异,区域间差异不明显。基于此提出应更加重视资源配置问题进而提高农业绿色技术效率、推进农业生产经营方式转变和绿色发展相结合以及推动各区县农业绿色全要素生产率均衡协调发展三方面政策建议。     

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。     

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。     

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展策略，同时倡导适度规模经营，更好地发挥农业产业集聚的绿色发展功能。     

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...     

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。     

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。     

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。     

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。     

典型家庭农场组织化程度对生产效率的影响分析

现阶段中国农业生产仍属于高投入、低效率的粗放模式,粮食安全缺乏可持续性。研究不同规模下不同组织形式的家庭农场生产效率,有助于揭示在中国农业高质量发展阶段中通过转变农业经营组织形式提高粮食生产效率,保障国家粮食安全的新路径。本文利用湖北武汉、安徽郎溪等地家庭农场的问卷调查数据,采用三阶段DEA方法比较纯种植与种养结合两类典型家庭农场的全要素生产率和水稻生产效率差异,并探讨农业生产效率的影响因素和水稻的适度经营规模。结果显示,家庭农场的全要素生产率和水稻生产效率都有较大的提升空间。不论是全要素生产率、水稻生产效率还是要素投入效率,种养结合农场总体高于纯种植农场。随着经营规模的扩大,种养结合农场中合理组织化对水稻生产效率的提升作用超过了纯种植农场中的专业化作用,其具有高单产、少物耗、轻污染、低成本、抗风险等优点,充分符合国家的"藏粮于技"战略,应受到积极鼓励和广泛推广。经营规模扩张对家庭农场生产效率的影响作用较为复杂,并不完全是线性的,应基于家庭和生产实际,合理确定家庭农场经营规模,走适度规模经营之路。     

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。     

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。     

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。     

环境规制对不同规模生猪养殖的影响研究——基于“减排”和“增效”双重视角的考察

[目的]为检验环境规制在生猪养殖产业中是否实现了"减排"和"增效"的双赢。[方法]文章通过计量实证方法对2004—2017年中国生猪养殖的环境效率和绿色全要素生产率进行了测度,并分别考察了环境规制对生猪养殖的环境效率和绿色全要素生产率的影响。[结果]在样本考察期内,小规模、中规模、大规模生猪养殖的环境效率均值依次为0.938、0.965和0.952,且3个规模生猪养殖环境效率在时间上均呈现上升趋势。同时,在此期间小规模、中规模、大规模生猪养殖的绿色全要素生产率的年均增长速度依次为1.6%、1.1%和1.7%,均实现了较快速度增长。在小规模和大规模生猪养殖中,环境规制对生猪养殖的环境效率和绿色全要素生产率均有显著的正向影响,而在中规模生猪养殖中,环境规制对生猪养殖的环境效率和绿色全要素生产率均没有产生影响。[结论]环境规制对生猪养殖的环境效率和绿色全要素生产率均具有一定的促进作用,说明对生猪养殖而言,环境规制能够实现"降污"和"增效"的双赢,但这种现象更多的存在于小规模和大规模生猪养殖中。对于环境效率一直处在较高水平的中规模生猪养殖而言,环境规制对环境效率和绿色全要素生产率均没有影响。     

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。     

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。     

基于SBM和Malmquist指数的中国苹果主产区生产效率空间集聚分析

本文将资源环境因素纳入苹果经济效率和全要素生产率的分析框架,采用包含非期望产出的SBM超效率模型和Malmquist-Luenberger生产率指数分别测度了中国苹果7个主产省份2000—2014年的经济效率和全要素生产率水平,并运用莫兰指数分析了环境全要生产率的空间自相关性。研究表明:考虑环境因素的苹果经济效率值明显低于未考虑环境因素的指标值。近年来中国苹果主产区苹果环境全要素生产率发展呈现出空间负相关性,河北、辽宁的苹果产业发展与环境不够协调,而山东、陕西、甘肃的苹果产业发展与环境较为协调,不同省份的苹果环境全要素生产率在不同样本期内的时空变迁较为明显。该研究为评价中国苹果优势产区并提升其"两型农业"的发展水平提供了有益参考。