基于DEA的河北省苹果产业生产效率的实证研究

本文采用数据包络分析法(DEA),利用2005—2008年苹果生产成本和收益数据,对河北省苹果生产效率与全国苹果生产效率进行了对比分析。结果表明,研究期间内,河北省苹果生产的全要素生产率变化主要源于技术进步的作用,而全国苹果生产的全要素生产率变化来源于综合技术效率和技术进步的共同作用;河北省苹果生产的全要素生产率、综合技术效率和技术进步呈波动的增长趋势,但比全国平均水平稳定;河北省苹果生产的综合技术效率变化来源于规模效率的作用,而全国苹果生产的综合技术效率变化来源于规模效率和纯技术效率的共同作用。     

黑龙江省农垦国有农场动态效率分析

本文采用2011～2015年黑龙江省国有农场面板数据,运用DEA-malmquist指数计算方法,对全要素生产率指数进行了计算和分解。分析结果表明:技术效率除了2013～2014年度以外,其余年度数值变化不大,研究期内总体变化不明显。相应的技术效率分解后的纯技术效率与技术效率的变化趋于一致。技术进步在全要素生产率的变化中起了比较大的作用,全要素生产率的增长主要靠技术进步实现。黑龙江省国有农场全要素生产率年均增长比较缓慢。     

我国稻谷全要素生产率的时空变异与特征比较

文章采用DEA Fre-primont指数方法和稻谷投入产出省级面板数据,测度了1995-2014年全国及主要产区粳稻、早籼稻、中籼稻、晚籼稻全要素生产率并进行了分解。结果表明:四种稻谷全要素生产率都有增长,主要源于技术进步的作用,其中晚籼稻增长最快,粳稻和中籼稻增长缓慢;粳稻和籼稻间全要素生产率差距在拉大,籼稻内部差距则有所缩小;稻谷技术效率、规模效率都保持较高水平,且变化不显著;部分省区稻谷全要素生产率增长主要为技术进步单轨驱动,但残余混合效率变化正成为不可忽视的力量。今后,应加快转变稻谷发展方式,由依靠增加要素投入转向依靠提高全要素生产率,其重心在于技术进步;提高范围经济效率则是另一可选路径。     

中国农业生产率增长、技术进步与效率变化：1990～2003年

本文运用非参数的Malmqusit指数法，研究了1990—2003年期间中国农业全要素生产率及其构成的时序成长和空间分布特征。结果表明，1990—2003年期间中国农业全要素生产率年均增长2．59％，其中，农业技术进步指数年均增长5．48％，而农业效率变化指数反而年均下降2．78％。从各省区情况看，测算的29个省、自治区和直辖市中除云南、内蒙古、上海、贵州和西藏的农业全要素生产率是负增长外，其它24个省、自治区和直辖市的农业全要素生产率都实现了正增长。从构成上看，绝大多数省区呈现出农业技术进步与农业效率损失并存的局面。     

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。     

中国大豆生产全要素生产率及其变化

本文采用12个大豆生产省(区)25年的数据,借助随机前沿生产函数模型,分析了中国大豆生产全要素生产率、技术效率和技术进步的变动趋势及其空间分布特征。结果表明,25年来,中国大豆生产全要素生产率年均增长1.5%,呈下降趋势;技术效率年均下降0.5%;技术进步率年均约为2%,且没有呈现随时间变化而增长的趋势。中国开放大豆市场对国内大豆生产发展的负面影响正逐步显现。     

中国乳制品业全要素生产率变动分析——基于非参数Malmquist指数方法

本文运用中国乳制品业1998～2005年的省际面版数据，采用非参数Malmquist指数方法，实证分析了中国乳制品业增长过程中全要素生产率的变动状况，并将其进一步分解为技术效率和技术进步。研究表明，1998～2005年，中国乳制品业全要素生产率以年均0．6％的速度增长，技术效率的下降不足以抵消技术进步的增长；五大奶业产区的全要素生产率的增长也均为正值，技术进步的增长支撑着各地区乳制品业全要素生产率的增长。     

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。     

我国奶业全要素生产率时空分异特征分析

目的 测定奶业全要素生产率时空分异特征及内在机理,为奶业生产效率及国际竞争力提升提供决策参考。方法 文章基于2010—2018年奶牛养殖成本收益数据,通过构建DEA-Malmquist指数测度不同规模奶牛养殖全要素生产率及时空分异特征。结果 （1）我国奶业全要素生产率呈现出增长态势;2010—2018年大规模奶牛全要素生产率年均增长2.52%,中规模、小规模及散养奶牛全要素生产率年均分别增长2.42%、1.58%和2.48%。（2）纯技术进步是奶牛全要素生产率增长的关键推动因素;除大规模外,纯技术效率变化对散养、中小规模养殖推动作用明显不足;规模效率变化及规模技术进步对奶牛养殖效率提升支撑作用明显。（3）不同地区奶业全要素生产率变化特征明显,绝大多数地区奶牛养殖全要素生产率呈现出增长态势;东部地区散养及中小规模奶牛全要素生产率优势明显,中部地区大规模奶牛全要素生产率具备较强优势。结论 应加大科技创新及成果转化政策供给,强化科技创新及成果转化要素投入,完善科技成果转化及推广体系建设,助推奶业发展科技进步支撑力度及奶产品国际市场竞争力提升。     

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。     

基于Malmquist指数的河南苹果生产效率评价

本文基于Malmquist指数的数据包络分析（DEA）方法，以苹果生产平均亩产量为模型的产出变量，以每亩苹果生产的用工数（标准劳动日）、每亩物质费用和期间费用作为投入变量，利用1994--2005年的苹果生产成本与收益数据，对河南苹果产区的生产效率的变化对比全国平均生产情况进行了实证分析。主要结论：1994--2005年，河南苹果生产的TFP呈现波动中增长，年均增长15．6％，与全国平均苹果生产TFP年均增长8．6％相比，河南苹果生产的TFP增长幅度更大，而且其TFP的增长应归结于综合技术效率和技术进步的共同提高，而全国平均TFP的增长主要来源于技术进步。     

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。     

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。     

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.     

河南省农业全要素生产率变动实证分析——基于Malmquist指数方法

文章运用Malmquist指数方法,考察了1999-2006年河南省农业全要素生产率的变动趋势,通过Malmqujst指数的分解,分析了河南农业全要素生产率增长的内在动力.结果表明,河南农业全要素生产率的增长主要是由技术进步推动的,规模效率和纯技术效率的共同作用使河南农业资源配置效率对全要素生产率的增长作用不明显.通过分析,认为提高农业生产的技术效率是农业发展的主要方向,同时针对河南农业主产区的区域地理特征;提出了应走农业规模化生产的道路以提高规模效率,最终促进河南农业全要素生产率的增长.     

中国苹果绿色全要素生产率测算与产区差异

目的 厘清苹果产业绿色全要素生产率增长的动态变化及产区差异,是促进苹果产业高质量发展的关键。方法 文章基于2004—2018年我国8个苹果主产区面板数据,利用超效率SBM模型和全局ML指数,从静态、动态不同角度,对我国苹果环境技术效率和绿色全要素生产率进行测算,并分析不同产区之间的差异。结果 （1）我国及各主产区苹果环境技术效率均未达到最优状态,区域差异明显,黄土高原主产区高于环渤海湾主产区,与不考虑非期望产出相比,环境技术效率明显偏低;（2）规模效率是当前我国苹果生产技术效率主要来源,黄土高原主产区纯技术效率略高于规模效率,环渤海湾主产区纯技术效率偏低;（3）苹果绿色全要素生产率整体提高,区域间增速差异较大,黄土高原主产区增速高于环渤海湾主产区;（4）技术效率是我国苹果绿色全要素生产率主要增长源泉,技术进步贡献度相对较低。结论 我国苹果绿色全要素生产率存在较大提升空间,各产区要通过因地制宜制定苹果产业发展战略、充分借助农业科研院所创新优势、加强果农高素质培训等方式提高苹果绿色全要素生产率。     

江苏省农业主产区农业全要素生产率增长的分解研究——以苏北苏中32个县(市)为例

为了寻找提高江苏省农业生产效率的路径,文章选用农业全要素生产率作为切入点,以苏北苏中地区共32个县和县级市为样本,在超越对数生产函数的模型框架下利用随机前沿分析法(SFA)估算各县(市)在各时期的技术效率损失。在此基础上将32个县(市)农业全要素生产率增长分解为技术进步、技术效率变化、规模经济性和配置效率四个部分。研究结果表明,32个县(市)农业技术效率水平稳定高企,平均技术效率水平达到88.3%;技术进步是构成推动农业生产效率改善的最主要原因,年均稳定增长2.57%;生产资料配置效率是制约农业生产效率改善的主要原因,年均配置效率为-1.6%,相对于技术进步抑制作用达-62.42%。     

中国玉米加工业生产率增长、技术进步与效率变化——以4个玉米主产省为例

本文采用基于DEA的Malmquist生产率指数分析方法，运用玉米加工业的省际面板数据，分析中国玉米加工业增长过程中全要素生产率（TFP）的变动状况，并将其分解为技术进步和技术效率，进而分解为技术进步、纯技术效率和规模效率。结果表明，1998-2005年，中国玉米加工业中淀粉及其制品制造业、饲料加工业、酒精制造业和白酒制造业的TFP年均增长率分别为22％、13．3％、23．7％和7．7％，这充分说明，近年来中国玉米加工业发展迅速；玉米加工业各子行业的技术进步和技术效率的年均增长率均为正值，但技术效率增长缓陵，技术进步构成推进TFP增长的主要因素。     

基于参数和非参数方法的玉米生产效率研究——以吉林省为例

本文以中国玉米主产区吉林省为例,基于非参数HMB指数方法和参数K-L随机前沿生产函数方法,采用1991-2005年投入产出的面板数据(Panel Data),对玉米生产的全要素生产率进行实证分析.结果表明,主产区的玉米全要素生产率(TFP)变动具有周期性的变化特点,每一周期技术进步、技术效率、规模效率和混合效率对玉米全要素生产率变动的作用不同;分区综合结果显示,黄金边缘区玉米生产率的增长幅度最高,黄金玉米主产区玉米生产率的增长幅度次之,非主产区玉米生产率的增长幅度最低.今后为促进主产区玉米全要素生产率增长应采取促进技术进步、挖掘主产区潜力等措施.     

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。