黑龙江国有林区林业产业全要素生产率及其影响因素分析

利用DEA法测量了黑龙江省森工40个林业企业的全要素生产率(Total Factor Productiv-ity,TFP),并利用Panel-Data模型找出其影响因素。实证分析结果表明:2003～2009黑龙江国有林区林业企业全要素生产率总体上呈现下降趋势,其原因可归结为林区技术进步缓慢;规模效率和纯技术效率对全要素生产率有正向作用;技术因素和营林投资比重对森工企业的全要素生产率有正向影响,固定资产投资对其存在负向影响,而劳动投入和天保工程(政策因素)对其影响不显著。为此,提出鼓励林业企业技术创新、优化林业投资结构、加强林业投资体制改革、加快森林生态服务的市场化进程和深化林业管理体制改革等建议。     

我国中西部全要素生产率的区域差异及影响因素分析

文章采用DEA模型的Malmquist指数法,分解和测算了2000-2014年我国中西部各省、自治区、直辖市的全要素生产率(TFP)。结果表明,中西部地区全要素生产率增长率平均上升0.7%,明显低于全国水平的4.5%。其中,中部地区的全要素生产率下滑1.4%,西部地区上涨2.8%。通过分析中西部地区全要素生产率的影响因素,研究发现,GDP、产业结构升级和基础设施对中西部TFP增长有显著正向影响,技术创新水平、经济对外依存情况和政府干预经济程度对中西部TFP增长的影响显著为负。最后从加强自主创新和提高政府的保障作用等方面提出提高中西部地区TFP的政策建议。     

基于进口贸易和FDI传导的技术溢出效应:对中国各地区全要素生产率的实证分析

采用LP模型,以我国29个省、直辖市和自治区1990～2004年数据为样本,就国内科技投入、进口贸易和FDI传导的技术溢出对各地区全要素生产率的影响进行了实证检验.结果表明,国内科技投入是提高各地区全要素生产率的主要因素,进口和FDI产生的技术溢出也促进了各地区全要素生产率的提高,但其对全要素生产率的影响存在显著的地区差异.     

生态文明建设背景财政扶持、林权改革对林业生产效率的影响

基于2000—2016年中国省际面板数据,利用DEA-Malmquist指数法对中国林业生产效率的区域差异和时序变化进行研究,运用面板Tobit模型检验财政扶持对林业生产效率的影响并验证林权改革对二者关系的调节作用。研究发现:在生态文明建设背景下,林业生产效率存在显著的区域差异;技术进步对于全要素生产率的提升起到重要推进作用;财政扶持与林权改革均对林业生产效率产生了正向影响,但林权改革并没有对财政扶持与林业生产效率的关系产生积极调节作用。因此,各省份应当通过加大政府扶持力度、优化投资方式、深化集体林权制度改革等措施促进林业生产效率提升。     

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。     

中国林业生态效率与生态生产率的测度研究

通过界定林业生态效率的内涵,建立林业生态效率评价指标体系,运用DEA模型和Malmquist指数法对全国30个省市(港、澳、台、藏除外)的林业生态效率和生态生产率进行测度表明:中国林业生态效率在近十年呈小范围波动性变化,全国总体的林业生态效率均值为0.912,并且地区及省市间差别较大;TFP指数均值达到1.037,表明中国林业生态效率的发展水平整体在缓慢提高,技术进步变动指数是导致总林业生态生产率TFP指数提高的主要原因之一,不同地区和省市间各分解指数也存在很大差异。适当改变林业的生产经营方式,适度调整林业发展规模对于各省市提高林业生态效率和生态生产率是十分必要的。     

南方集体林区林业发展驱动机制及技术效率影响因素分析

解决林业效率低下等问题,亟须推动林业产业向全要素生产率支撑型模式转变。林业发展依靠投入要素驱动还是技术效率等其他因素驱动?文章基于随机前沿模型对南方集体林区林业全要素生产率进行测算分解,深入分析林业技术效率相关影响因素,通过索洛余值法测算了南方集体林区各因素对林业产业的贡献率,深入探索林业发展驱动机制。结果表明:(1)南方集体林区资本和劳动力产出弹性系数均值分别为0.187和-0.480,研究区间资本要素贡献不断减少,劳动力要素贡献相对低下;资本和劳动力贡献率从研究初期占主导地位到2019年均为负值,而索洛余值为0.395,林业发展逐步通过技术进步和技术效率驱动。(2)南方集体林区林业技术效率整体水平低下(0.544),技术效率增长率(6.60%)略高于全国水平(5.95%)。地区经济发展水平、劳动力转移、乡镇林业工作站向量对南方集体林区林业技术效率具有显著正向作用,产业结构调整和年降水量向量产生显著负向影响。(3)南方集体林区林业全要素生产率(1.644)高于全国水平(1.533),林业技术进步、技术效率对林业全要素生产率的影响,呈现东、中、西部区域差异。文章提出建议:调整林业投入导向型机制,加大技术投入,优化资源配置,改善林业技术效率,注重林业区域发展差异。     

农业信息化对农业全要素生产率增长的门槛效应分析

本文基于2002~2010年中国30个省级行政单位的面板数据,建立了以农村人力资本为门槛变量的面板门槛模型,以考察农业信息化对农业全要素生产率增长的非线性影响效应。结果显示:第一,农业信息化对农业全要素生产率增长的影响存在显著的双重门槛效应。第二,当农村人力资本水平低于第一门槛值时,农业信息化对农业全要素生产率增长有不显著的正向影响;当农村人力资本水平跨越第一门槛值后,农业信息化对农业全要素生产率增长产生了较为显著的正向影响;当农村人力资本水平高于第二门槛值时,农业信息化对农业全要素生产率增长的正向影响显著增强。第三,中国各省级行政单位农业信息化和农村人力资本的耦合协调度普遍偏高,并且农业信息化和农村人力资本耦合协调度偏高的省级行政单位也倾向于具有较高水平的农业全要素生产率。     

中国林业全要素生产率及其收敛性分析

基于2006-2015年31个不同省份投入和产出的面板数据,运用DEA方法,测算和分析中国林业全要素生产率在时间维度上的发展特征和空间维度上的差异性,进行了相应的收敛性检验,并进一步将全要素生产率分解为纯技术效率、规模效率与技术进步上分效率指标进行不同效率的分析。在实证模型构建的指标选取中,采用投入指标有林业系统年底从业人员数和实际完成投资额,产出指标有总产值。实证的结果表明,中国林业全要素生产率增长较快,年均增长速度为6.1%;其中技术效率对全要素生产率的影响相对较大。从31个区域的全要素生产率增长来看,在10年内出现下降的只有森林储蓄量较大的几个省份。基于实证研究结果,提出了提高我国林业生产率的政策建议。     

中国林业全要素生产率的时空差异及空间收敛性分析

通过构建DEA-Malmquist指数模型和引入收敛性分析的方法,测算了中国林业全要素生产率,分析了林业全要素生产率的区域差异及其变化趋势,以期深化对区域林业全要素生产率的认识和理解,为转变林业经济发展方式及提高林业全要素生产率提供理论支撑。结果表明:⑴2004~2014年林业全要素生产率虽然出现一定的波动幅度,但整体呈上升趋势;⑵各区域林业全要素生产率增长在空间上存在一定的差异;⑶除西藏、北京和青海3个区域外,其他区域的林业全要素生产率都呈增长趋势;⑷由于存在收敛性,各区域之间的差异逐渐减小,以趋于同一水平的趋势发展。     

环境约束下中国乳业供应链全要素生产率测算及其影响因素分析

加快推进奶业振兴,产业链生产率的健康快速增长成为关键因素之一。本文基于2011—2015年中国28个省份乳业发展的面板数据,运用两阶段Malmquist-Luenberger指数模型测算了各省份乳业供应链、上游奶牛养殖阶段和下游乳制品加工阶段的全要素生产率(TFP),并实证分析影响中国乳业供应链TFP变化的主要因素。研究结果表明,环境约束下中国乳业供应链、奶牛养殖阶段和乳制品加工阶段的TFP分别以5. 36%、9. 50%和3. 40%的速度年均增长,且技术进步是其增长的动力源泉;六大区域及各省份TFP变化趋势不同且差距显著;乳制品企业规模和盈利能力对乳业供应链TFP提升具有显著的正向影响、奶牛养殖规模和地区生产结构则表现出显著负影响、而环境规制则没有显著影响。     

可持续发展视角下林业全要素生产率及影响因素——来自广东的证据

本文运用1996年~2007年广东省的面板数据,基于Malmquist生产率指数的数据包络分析将林业全要素生产率分解为技术进步和技术效率,进行测算,结果表明:广东林业TFP和GDP的增长率在总体上表现出基本同步变化的趋势;广东绝大多数市TFP的增长属于技术进步型;林业TFP增长率低主要是由技术效率损失造成的,并进一步分析造成技术效率损失原因。     

低碳约束下木材加工业全要素生产率影响因素分析

运用面板数据模型回归分析低碳约束下木材加工业全要素生产率增长的影响因素。结果表明,出口规模和经济发展水平对低碳约束下的木材加工业全要素生产率有较为显著正向影响,而资本化程度与技术创新水平对木材加工业全要素生产的影响不明显。根据实证分析结论,提出适度增加出口规模,合理安排技术创新投入与扩大再生产之间的关系等建议。     

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。     

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。     

中国农业全要素生产率测算结果的差异性研究——基于Meta回归分析方法

现有文献报告的中国农业全要素生产率(TFP)测算结果存在较大分歧。本文采用Meta回归分析方法,对国内外1982年—2011年46项有关中国农业全要素生产率的研究进行定量综述,试图寻找影响农业全要素生产率不同研究结果的决定性因素。研究发现,农业全要素生产率测算结果的差异在一定程度上可以归结于原始文献在估计方法、数据选取以及变量处理等方面的不同:相对于索洛余值法,采用代数指数法的研究倾向于得到更低的农业TFP值,采用SFA方法的研究倾向于得到更高的农业TFP值,而使用DEA方法计算出的农业TFP值和索洛余值法无显著差异;若实证研究选择时间序列数据作为样本,会比面板数据得到更低的农业TFP值;原始研究中使用的投入要素数量越多,得到的农业TFP值将越低。     

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。     

我国中、东部地区农业利用FDI的地区差异与影响因素——基于2003-2009年省际数据的相关分析

针对我国农业利用FDI存在的地区差异,文章测算了中国中、东部地区18个省(自治区、直辖市)农业的生产率指数,将其(TFP)作为度量农业技术进步因素的指标,并联合农业对外开放程度因素、农业扶持政策力度因素、农业基础设施因素,对农业FDI进行了实证分析。结果发现:农业利用FDI的技术溢出效应在中、东部地区都不明显。扶持政策因素与基础设施因素对中、东部农业利用FDI都有促进作用,而对外开放程度对中、东部农业利用外资的影响存在着差异。据此,文章提出了相应的政策建议。     

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。     

农机作业服务是否影响粮食全要素生产率——基于农业分工的调节效应

本文运用变系数随机前沿模型测算2004—2016年中国26个省份的粮食全要素生产率,依据拓展的农户模型分析了农机作业服务外包生产方式下的农户行为,基于分工理论的视角解释了农机作业服务对粮食全要素生产率的影响,并采用系统GMM方法进行实证分析。结果显示:(1)农机作业服务对粮食TFP的提升具有促进作用,但存在地区差异性;全样本和粮食主产区的作用较为显著,而粮食非主产区不显著。(2)农机作业服务提升小农户粮食生产TFP需要以农业分工程度为前提条件。农业分工与农机作业服务的交互影响有助于增强粮食TFP的促进作用。本文研究表明,家庭分散经营阻碍了当前我国农机作业服务对粮食全要素生产率的促进作用,如何进一步激发这种促进作用值得探讨。