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。     

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。     

粮食直接补贴对不同经营规模农户小麦生产率的影响——基于全国农村固定观察点农户数据

本文使用2003~2014年全国农村固定观察点河南省样本农户数据所组成的面板数据,选用EBM模型和GML指数分析了2009~2014年河南省小麦生产技术效率和小麦全要素生产率,然后将小麦全要素生产率进行了要素分解,使用相关工具变量和2SLS方法分析了粮食直接补贴对不同经营规模农户小麦生产率的影响。本文研究发现:2009~2014年,河南省小麦生产存在规模效应,而小麦全要素生产率进一步增长,要素投入增加是其小麦全要素生产率增长的主要原因;粮食直接补贴对农户的小麦生产技术效率具有积极作用,而对经营规模为6亩以上农户的小麦全要素生产率作用不大;从粮食直接补贴对小麦全要素生产率的各贡献因素的影响看,粮食直接补贴能促进经营规模为0~6亩农户的人力资本增长率和经营规模为6亩以上农户的要素投入增长率,但是,这些影响不足以促进小麦全要素生产率的提高。     

云南省粮食全要素生产率分解研究

本文采用数据包络法对2009—2014年云南省粮食全要素生产率进行测算和分解。首先,通过对DEA-Malmquist指数变动的内在因素分析,探索影响全省各州市粮食全要素生产率变动的主要因素。同时,对规模效率变化分析,得到全省各州市粮食技术效率、技术进步、纯技术效率、规模效率和全要素生产率等基本要素情况。最后,基于研究结论,提出进一步优化粮食技术扩散环境、加大粮食新技术研发和推广、合理规划布局粮食主产区、调整粮食种植区域与结构以及拓展境外空间等对策建议。     

农业服务业促进粮食高质量发展了吗——基于272个地级市面板数据的门槛回归分析

本文基于2002—2016年272个地级市的面板数据,在粮食高质量发展背景下运用DEA-Malmquist指数法测度各地级市粮食全要素生产率,利用空间计量模型和门槛回归模型揭示农业服务业对粮食全要素生产率的非线性影响与影响路径。研究发现,农业服务业占比升高有利于粮食全要素生产率的提升,但农业服务业对粮食全要素生产率存在非线性的影响,即随着人均种植规模的扩大,农业服务业占比提高对粮食全要素生产率的影响表现出逐渐递增的特点;农业服务业发展对粮食全要素生产率提升作用主要通过技术效率途径实现,技术进步途径贡献不明显。     

冬小麦—夏玉米复种的生产效率及其时空分异

目的 提高粮食生产效率是保障国家粮食安全的重要任务,对粮食生产中典型的冬小麦—夏玉米复种模式的生产效率进行分析,可以精确把握粮食生产效率,为粮食生产相关政策制定提供参考。方法 文章基于2007—2018年6省（市）面板数据,运用SBM-DEA和Fare-Primont模型从静态和动态视角对冬小麦—夏玉米复种模式的技术效率和全要素生产率的空间分布和时序变动特征进行测算及比较。结果 冬小麦—夏玉米复种模式的平均技术效率和全要素生产率水平值分别为0.793和0.744;机械投入、农药投入和水资源投入的平均冗余率较高,分别为28.693%、26.670%和21.578%。剩余混合效率即投入产出混合比例优化是造成冬小麦—夏玉米全要素生产率地区差异的主要原因;冬小麦—夏玉米复种模式的全要素生产率波动中小幅上升,技术进步、技术效率和剩余混合效率是主要影响因素。结论 冬小麦—夏玉米复种模式的低生产效率客观存在,应通过生产资料的科学合理投入,加快科技创新推广,推动粮食生产适度规模经营等方式来推动粮食高质量发展。     

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。     

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。     

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...     

新世纪以来我国粮食综合技术效率和全要素生产率分析

针对新世纪以来我国粮食连续7年增产的现实,本文采用数据包络分析(DEA)结合Malmquist指数,测算了十年来我国粮食综合技术效率和全要素生产率的变化,揭示了我国粮食生产增长的源泉及存在的问题。研究结果表明,2000—2009年我国粮食平均综合技术效率不高,纯技术效率相对偏低,加大技术应用和规模化种植仍然具有很大潜力;全国粮食全要素生产率增长近十年来有所下降,在影响全要生产率的因素中,由技术创新所决定的技术进步呈现下降趋势,由新技术转化推广所决定的纯技术效率不断上升,规模效率则没有得到任何改进;从地区来看,非粮食主产省全要素生产率有所提高,而粮食主产省虽然技术效率稍有改善,但技术进步下降,全要素生产率呈现下降趋势。因此,加快非粮食主产区粮食科技成果转化推广、加大粮食主产区科技创新力度、全面提高全国粮食生产效率成为保障粮食生产持续增产的关键。     

我国玉米产业生产技术效率与其影响因素研究——基于2001~2011年的省级面板数据

土地、环境等资源制约与农村劳动力日益短缺等问题都使得我国粮食安全更为棘手。突破目前土地生产率提高缓慢,劳动生产率水平普遍较低的局面,是保障我国粮食产业稳定健康发展的根本出路和必要前提。土地生产率的提高主要依靠生物化学型的要素投入,而劳动生产率的提高则需要农业机械化率水平的提高,所以两种类型的技术投入是影响粮食增产增收的根本来源。文章采取随机前沿生产函数超越对数面板模型,对2001~2011年的全国省级玉米生产的技术效率和非技术效率影响因素进行了测算和分析,并进一步通过面板数据的回归模型分析了技术效率与生物化学型及机械型技术投入之关系。结果表明:我国玉米生产总体技术效率水平较高,其中东南部地区要优于中西部地区;自然灾害、政策补贴及地域差异都会对非技术效率造成显著影响;生物化学型要素投入对生产的技术效率贡献突出,是当前以及未来玉米增产的主要手段。     

技术进步、规模化经营与我国甘蔗主产区生产效率研究

[目的]农业种植业的发展是多种因素共同作用的结果,文章旨在探究技术进步和规模化经营两个重要着力点对农业种植业可持续健康发展的影响。[方法]通过DEA-Malmquist指数分析方法,利用2003—2017年中国甘蔗主产区甘蔗种植投入产出面板数据,测算了在农业种植业发展过程中的综合技术效率、技术进步以及全要素生产率增长状况,并对各甘蔗主产区技术进步以及规模化经营情况作对比分析。[结果]我国以及广东、广西的甘蔗生产效率呈下降的趋势,海南和云南则呈上升的趋势;技术进步是提升广东和云南甘蔗种植业生产效率的直接因素,而对广西和海南甘蔗种植业生产效率贡献最大的是规模化经营;近年来,广东、广西的甘蔗种植生产技术进步缓慢,甚至出现技术衰退;广东、广西和海南3地的甘蔗规模化经营还存在一定的优化空间,尤其是广东和海南地区。[结论]我国及各甘蔗主产区应根据农业种植业的区域发展差异,以因地制宜为首要原则,重视技术进步和综合技术效率同步改进的同时,更应注重通过技术进步来推动规模化经营的发展。     

粮食主产区粮食能耗的技术效率分析

本文运用数据包络分析(DEA)结合Malmquist指数法对6大粮食主产省份1995—2012年粮食能耗技术效率进行分析,并运用GM(1,1)灰色预测模型对2020年各项能耗量进行预测。研究发现,河南、河北、江苏和黑龙江技术效率较高,山东和四川技术效率较低;在规模报酬方面,河南多个年份均规模报酬递减,其余省份则规模报酬递增;山东各项能耗最优调整量均较高;6省年均全要素生产率呈下降趋势,河南全要素生产率最低;2020年各能源要素消耗量均呈上升趋势。并对如何优化能源要素的配置比例、提高粮食生产能源转化效率、化解由于能源滥用引起的农产品质量安全和生态环境破坏问题进行了讨论。     

要素禀赋、技术进步偏向与农业全要素生产率增长——基于28个国家的比较分析

本文基于永续盘存法和2008年国民经济核算体系,对28个国家1995~2013年的农业净资本存量进行了估计;在此基础上,采用Malmquist-TFP指数分解方法测算了农业投入偏向型技术进步指数及偏向效应,并比较研究了不同要素禀赋类型国家农业技术进步的要素偏向。实证分析结果表明,第一,28个国家存在投入偏向型技术进步,大部分国家的投入偏向型技术进步促进了农业全要素生产率增长率的提高;第二,农业技术进步在资本投入与劳动力投入、土地投入与劳动力投入之间节约劳动力要素,在资本投入与土地投入之间节约土地要素,但总体偏向于节约劳动力要素;第三,不同要素禀赋类型国家在不同时期的农业技术进步偏向不同,人少地多型国家农业技术进步的要素投入偏向较为稳定,而人多地少型国家的农业技术进步的要素投入偏向则变化较大,甚至出现反转。基于此,各国要充分利用由要素相对价格变化带来的新机遇,选择与本国要素禀赋类型相协调的农业技术创新发展模式,从而促进农业可持续发展。     

气候变化对苹果主产区单产及全要素生产率增长的影响研究

本文运用超越对数随机前沿生产函数分析了1992—2012年气候变化对中国两大苹果主产区单产和全要素生产率的影响。研究表明:气温升高和降水量减少均有利于苹果单产增加,日照时数主要通过与地区的交互影响苹果单产,日照时数增加对黄土高原区苹果单产有正向影响,对环渤海地区有负向影响。气温、降水量和日照时数对全要素生产率的贡献在不同地区表现不同,在环渤海地区贡献分别为-81.7%、-16.73%和23.22%,而在黄土高原区分别为7.51%、-24.29%和-79.65%。最后,苹果单产增长的来源与地区有关,环渤海地区主要依赖于投入要素的增长,而黄土高原区主要依赖于全要素生产率的增长,技术进步对单产和全要素生产率的增长贡献最大,且技术进步是劳动力节约型、化肥节约型和物质消耗型,技术效率损失最为严重,规模效率对全要素生产率的贡献为正。     

技术进步、技术效率与农业生产率增长——基于甘肃省的实证分析

作为评价农业经济单位经济运行效率高低与质量优劣的重要指标,农业全要素生产率的高低直接影响一个地区的农业竞争力。选取甘肃省14市(州)面板数据,采用基于DEA的Malmquist指数法测算了1991~2012年农业全要素生产率。结果表明:1991~2012年间,甘肃农业全要素生产率平均增长1.3%,其中,技术效率年均增长率0.7%,技术进步年均增长率0.6%,农业全要素生产率贡献了甘肃农业年均增长率的22.61%。表明此时期农业技术进步与技术效率增进对甘肃农业全要素生产率增长均有正向促进作用,农业增长的主要动力仍然是各类要素的投入,农业增长与发展的动力还远未从投入为主转变为全要素生产率的进步为主。另外,甘肃农业全要素生产率增长存在阶段波动与区域不均衡现象。农业全要素生产率测算分析表明,如何提高甘肃农业全要素生产率、转变农业增长方式,应在加强农业科技创新、加大科技推广力度、不断提高农业部门管理效率与资源配置效率的同时,通过积极培育新型农业经营主体、推进农业适当规模经营来逐步改善农业生产规模效率。     

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。     

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。     

科技创新基础上兵团棉花生产率变动分析

本文对兵团棉花的土地生产率、劳动生产率、资金生产率的变动，以及肥料和用工两大投入要素的变化进行了描述和分析。在此基础上，测算了21世纪以来兵团棉花生产工作的技术进步贡献率，分析了技术进步中棉花良种、先进栽培技术等因素的作用，以及进一步提高棉花单产的技术潜力。