中国农垦农业全要素生产率变化及其区域差异分析

[目的]农垦已经成为我国国有农业经济的骨干和引领农业现代化发展的重要力量。分析我国农垦农业全要素生产率变化态势、区域差异及主要限制因素,提出提升农垦农业全要素生产率对策建议。[方法]采用DEA-Malmquist全要素生产率指数法,利用全国30个垦区投入产出数据,评价分析2004—2015年农垦农业全要素生产率变化及其区域差异。[结果]2004—2015年农垦农业全要素生产率总体上呈增长趋势,其平均值为1.104,技术进步变化平均值为1.160,技术效率变化平均值为0.953;农垦农业全要素生产率增长相对较快的区域为东北地区、黄淮海平原地区、东南沿海和新疆地区,增长相对较慢的区域为黄土高原地区、西南喀斯特地区和东南山地丘陵区等。[结论]2004—2015年农垦农业全要素生产率持续提升,技术进步是全要素生产率增加的主要驱动因素,而技术效率是其主要抑制因素,农垦农业发展主要依赖农业技术进步,而农业经营管理方式仍然相对较粗放;农垦农业全要素生产率变化呈现显著的区域差异特征,根据农业全要素生产率变化特征将全国垦区划分为高全要素生产率—规模效率驱动型、高全要素生产率—技术驱动型、低全要素生产率—规模效率驱动型和低全要素生产率—技术驱动型4种类型。建议通过完善农垦土地利用与管理制度、建立农垦现代企业用人制度和新型垦农关系、因地制宜分类分区推进农垦农业经营管理改革与创新,全面提升农垦农业全要素生产率。     

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。     

基于超效率DEA模型的中国农业科技资源配置效率动态演化研究

[目的]通过测算中国农业科技资源配置效率,分析存在的差异性,为配置效率的提升寻求有效措施。[方法]运用超效率DEA,对2001~2014年间中国31个区域的面板数据进行农业科技资源配置效率的全面评估,从中探究区域农业科技资源配置效率的变动趋势和时空特征,构建Malmquist指数以从技术进步水平和技术效率水平考察影响区域农业科技资源配置效率变动的因素。[结果]中国各地区整体的配置效率呈现上升趋势,超效率平均值从2001年的0.520上升到2014年的0.764;农业全要素生产率平均增长1.3%,其中综合技术效率指数年均增长4.2%、技术进步变化指数年均下降2.8%;从影响农业科技资源配置效率的技术进步和技术效率来看,技术效率已成为主要因素。从细分的6个区域来看,华东地区全要素生产率平均值最高,西北地区最低。从具体省份情况来看,有17个省(市、区)的全要素生产率指数大于1,其中天津、上海、广东、海南全要素生产率增长较快,年均增长率达到10%以上。[结论]提高中国农业科技资源配置效率,可采取优化农业科技资源配置结构,各地根据农业科技资源实际扬长避短、合作共赢,实施农业科技"走出去"战略等措施。     

农业全要素生产率增长的地区差距及空间收敛性分析

[目的]考虑空间因素的影响,分析农业全要素生产率增长的空间收敛性,以期为缩小中国农业发展的地区差距提供指导。[方法]运用DEA-Malmquist指数方法对1978—2015年中国大陆28个省(市、区)农业全要素生产率进行测算。在此基础上,运用Moran′sⅠ指数对农业全要素生产率的空间相关性进行检验,并使用空间误差模型探讨其收敛性。[结果]农业全要素生产率增长呈现较为明显的地区非均衡性特征;根据农业全要素生产率增长差异将28个省(市、区)划分为"快速上升型""平稳上升型"和"持续下降型"3种类型;农业全要素生产率表现出"弱→强→弱"的空间相关性特征;在考虑空间溢出效应的情况下,农业全要素生产率的空间收敛速度加快;分阶段来看,市场经济制度正式确立之后,空间收敛速度明显降低;从农业全要素生产率构成来看,技术进步与技术效率存在空间收敛趋势;分地区来看,农业全要素生产率空间收敛速度呈现中部、西部、东部依次递减的格局。[结论]考虑空间因素的收敛性分析更能客观反映农业发展的地区差距,应充分重视地区间的空间效应,通过加大农业投资力度、提高农村人力资本水平等措施,逐步缩小农业发展的地区差距。     

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。     

长江经济带农业全要素生产率提升路径研究——基于38市的DEA与fsQCA分析

目的 测算长江经济带农业全要素生产率,提取农业全要素生产率提升路径,为转变农业发展方式实现农业高质量发展提供依据。方法 文章通过DEA-Malmquist指数测算2006—2019年长江经济带38市农业全要素生产率,探究长江经济带农业全要素生产率时空演变,其次运用fsQCA分析方法,探究5个前因条件下农业全要素生产率提升路径。结果 （1）显示自全面取消农业税以来,长江经济带农业全要素生产率增长具有持续性,技术进步呈现退化趋势,但效率改善明显,技术进步与效率内部出现波动性特征,且增长驱动模式具有地域性特性。（2）长江经济带具有2条农业全要素生产率提升路径,H1：财政支持—信息对称—结构合理驱动型,H2：财政支持—交通便捷驱动型,同时明确3条非提升路径。结论 提出增强财政支农力度,重视农业劳动力外流现象,因地制宜制定农业发展政策以促进长江经济带农业全要素生产率提升推动农业高质量发展的建议。     

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...     

碳排放约束下中国农业能源效率及其全要素生产率研究

本文基于方向性距离函数和DEA方法,测算了中国31个省市2000~2011年农业能源效率,分析比较了碳排放约束下全国整体、五大区域及31个省份农业能源效率和节能潜力,并对农业全要素生产率进行分解和收敛性检验。研究表明:碳排放强度相对较低的地区能源效率普遍高于其他地区;全国及五大区域能源效率动态演进趋势由相对集中到逐渐扩散,且增长不明显;考虑碳排放约束下农业全要素生产率和技术进步效率都得到明显提高;五大区域农业全要素生产率存在显著的绝对收敛和条件收敛,全国整体上各地区间差距在逐渐缩小,最终将会稳定在同一水平。文章作者提出制定差别化的农业能源消费结构,提高能源利用效率等措施,有利于缩小各地区间农业全要素生产率差距,并改善各地区间的收敛水平。     

近10年广西农业生产效率与全要素生产率时空演变与驱动因素分析

目的 在全球努力实现联合国可持续发展目标背景下,综合评价近10年广西农业生产效率、农业全要素生产率及其时空演化特征,解析其驱动因子,为提高广西农业生产效率提供支持,为广西可持续发展目标评价提供依据。方法 文章基于2008—2017年广西14个地级市农业生产投入与产出数据,运用数据包络分析（DEA）、Malmquist指数和Tobit模型,评价广西农业生产效率与农业全要素生产率及其时空演变特征,解析其驱动因素。结果 （1）近10年广西农业生产效率水平较低,研究期间总体表现为DEA无效且规模收益递减;空间差异大,各市农业生产效率呈现不同的时间变化特征,仅梧州市、北海市和钦州市一直处于农业生产效率DEA有效。（2）广西农业全要素生产率（TFP）呈波动增长态势,技术进步是农业全要素生产率增长的主要驱动力;桂东北（桂林市、梧州市、贵港市）、桂南（北海市、防城港市、钦州市）是广西农业全要素生产率较高的地区。（3）农业生产效率影响因素中,耕地有效灌溉率、农业科技是促进因素,与农业生产效率呈显著正相关;单位面积化肥施用强度、政府投入、单位耕地农机动力是限制因素,与农业生产效率呈显著负相关;技术进步、纯技术效率和规模效率是农业全要素生产率提升的促进因素。结论 近10年,广西农业生产效率与全要素生产率整体较低,时空差异大;应增加农业科技投入,增强农业基础设施建设,提高规模化水平,以提升广西农业生产效率。     

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...     

中国农业生产水环境承载力分析

[目的]通过测算农业生产水环境承载力来评价我国农业生产污染状况,并据此对我国农业生产力布局提出建议。[方法]利用中国2006、2014年七大农区24省份统计数据,采用过剩氮和水盈余方法测算农业生产水环境承载力及其污染风险。[结果]目前我国水资源总量能够承载农业生产总量,但其环境警报值不断向污染威胁临界值逼近,并且存在显著的区域差异;东北平原、长江流域和华南绝大部分地区的农业生产在环境承载力范围内;汾渭平原和河套灌区的农业生产对环境存在略微的污染风险;甘肃新疆和黄淮海平原的农业生产严重超出环境承载力,污染风险最为严重。[结论]可适当增加东北平原、长江流域和华南绝大部分地区的农业生产规模;加强汾渭平原和河套灌区的污染物质消减措施;强制实行甘肃新疆和黄淮海平原的生产总量控制与污染消减措施。同时,还可以从节水技术、减排技术、作物耕作制度、农牧循环体系及政策法规等方面入手,全面提高农业生产水环境承载力。     

基于投入视角的河南省农业碳排放时空演化特征与影响因素分解

[目的]对河南省农业碳排放进行测算,并分析其时空演化特征与影响因素,可为实现低碳农业发展提供依据。[方法]基于农业生产中翻耕、灌溉、化肥、农药、农膜和农用柴油等6个方面碳源,采用碳转化系数法、标准差、变异系数与探索性空间分析方法 (ESDA)对河南省1993~2015年的农业碳排放及其时空演变进行了分析。运用LMDI模型对河南省农业碳排放影响因素进行分解。[结果]河南省农业碳排放量和排放强度总体上均呈上升趋势,年均增速分别为4.32%和3.72%。河南省农业碳排放量空间分布呈较为明显的集聚特征,主要年份高碳排放区集中于豫东南地区;碳排放强度多为Ⅱ级和Ⅲ级水平,空间分布更为均衡。23年来,河南省各地农业碳排放量和排放强度的相对差异与绝对差异整体上均呈扩大趋势,农业碳排放量的集聚趋势更为明显,高碳排放区域有向豫东南和豫北地区进一步集聚的趋势,农业碳排放强度趋向于均衡化发展。生产效率、劳动力和结构因素对碳排放有抑制作用,而农业经济发展因素对碳排放具有促进作用。[结论]未来河南省还须进一步采取措施,有效实现农业碳减排。     

供给侧结构改革背景下的西南地区农业全要素生产率分析

［目的］探究在制度改革背景下的农业生产力发展水平和地区差异,有利于全面了解农业发展状况,为后期农业政策的制定、调整以及农业发展提供理论基础。［方法］文章利用DEA-Malmquist指数法对我国西南地区5个省（市）农业全要素生产率（TFP）水平变化发展趋势进行分析,并在此基础上对不同地区农业TFP差异变化和发展趋势进行预测。［结果］（1）Malmquist指数分析结果表明,我国西南地区农业TFP呈缓慢增长的趋势。通过对不同地区农业TFP结果进行比较,四川省农业TFP有先逐渐上升后下降的趋势,而技术进步是影响四川省农业TFP增长的原因;（2）重庆市农业TFP也是呈现波动式缓慢增加的趋势,年平均增长率为354%; 贵州省农业TFP近20年来增长速度最快,主要影响因素为技术进步; 云南和广西农业TFP也均呈缓慢增长的趋势,技术效率和技术进步在不同时期对农业TFP的影响有所差异。（3）收敛性分析结果表明,我国西南地区农业TFP差异有减小的趋势,并且不同地区农业TFP水平具有向各自稳定状态发展的可能性。［结论］我国西南地区农业TFP增长与技术进步具有较高的同步性,因此,制约我国西南地区农业全要素生产率增长的关键因素是农业科技进步。在供给侧结构性改革背景下,必须以市场需求为科研导向,加大科技创新投入力度,促进我国西南地区农业的可持续发展。     

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。     

甘肃省农业综合生产能力发展的CALT模型分析

自从2005年中央一号文件提出"进一步加强农村工作提高农业综合生产能力"以来,农业综合生产能力问题得到了我国学术界和社会上的普遍关注。文章采用CALT模型,从农业生产的条件、能力、水平及农业生产与农村经济发展的趋势等4个方面量化考察了甘肃省的农业综合生产能力,并分析了甘肃农业综合生产能力发展的基本特征,提出了如何进一步提高甘肃省农业综合生产能力的对策建议。     

基于SSM模型的甘肃省农业综合实力结构分解与类型划分

［目的］以农业生产水平、农业成长水平和农业产出水平为研究变量分析甘肃省农业综合实力发展总体水平和结构性现状。［方法］运用SSM模型,从农业生产水平、农业成长水平和农业产出水平3个维度动态分析和比较2004—2010年和2010—2016年甘肃省农业综合实力结构状况并进行类型划分。［结果］2004—2016年农业成长水平和农业产出水平均为推动甘肃省农业综合实力发展的贡献要素,农业生产水平是主要的制约因素; 甘肃省各地农业综合实力呈现不同程度变化,武威、张掖表现为较大幅度的提升,酒泉、金昌、嘉峪关、兰州则出现一定程度的下降,平凉、临夏、甘南表现为小幅提升,其他地区则表现为不同程度的下降。甘肃省农业综合实力划分为优势发展型、滞后发展型、结构突破型和竞争突破型4类,酒泉一直属于优势发展型,张掖、平凉一直属于结构突破型,金昌、兰州由竞争突破型发展为优势发展型,武威由结构突破型发展为优势发展型,嘉峪关、白银、定西、天水、庆阳由竞争突破型发展为结构突破型,临夏由结构突破型发展为竞争突破型,甘南、陇南由结构突破型发展为滞后发展型。［结论］2004—2016年甘肃省农业综合实力地区差异明显,武威、张掖、酒泉、金昌、嘉峪关、兰州农业综合实力保持全省重心位置; 农业综合实力内部结构差异明显,农业成长水平相较于农业生产水平和农业产出水平对农业综合实力贡献率更高,农业生产水平是主要的制约因素,农业产出水平作为农业成长水平的补充是进一步提升地方农业综合实力的主要动力。针对甘肃省农业综合实力状况提出今后提升建议。     

甘肃省农业可持续发展评价及耦合协调性分析

[目的]农业是国民经济和社会发展之根本,农业可持续发展及协调水平研究为甘肃省农业可持续发展提供数据依据。[方法]以"人口—资源—经济—社会—环境"框架模型构建甘肃省农业可持续发展评价指标体系,采用熵值法和耦合协调模型,揭示2005—2015年甘肃省农业可持续发展水平及农业系统的耦合协调性。[结果]近10年间,甘肃省农业可持续发展总体水平持续提升,其中农业资源、经济、社会系统可持续发展水平持续提升,但是2005—2010年经历了一个滞后型的发展过程;农业人口、环境系统可持续发展水平持续下降,2011—2015年处于滞后型发展阶段。甘肃省农业人口、资源、经济、社会、环境系统耦合度和协调度波动上升,但整体水平仍处于低水平耦合、轻度失调阶段;两两子系统间的耦合性及协调性呈现出阶段性和"剪刀差"的分异特征。[结论]甘肃省农业可持续发展水平逐年持续提升,但农业系统总体耦合协调性仍处于欠佳局面,农业人口和环境困境逐渐成为甘肃省农业可持续发展进程中的瓶颈和制约因素。     

黑龙江省农业碳排放、科技投入与经济增长关系研究

[目的]以黑龙江省为例,首先对其农业碳排放总量进行测度,再研究农业碳排放同经济增长、科技投入之间的关系。[方法]利用1996~2013年的统计数据,从4个方面估算了黑龙江省农业碳排放量,进而采用自回归滞后分布模型(ARDL模型)对农业碳排放量、经济增长以及科技投入之间的关系进行实证分析。[结果]农业碳排放量、GDP增长和科技投入存在长期稳定关系,但长期来讲农业碳排放量增长速率远大于GDP增长速率;GDP增长对农业碳排放总量存在显著的正向影响,且长期影响程度远大于短期;科技投入对农业碳排放具有抑制作用且存在滞后效应,其中长期的抑制作用为12.4%,短期为3.9%,当滞后期为两年时,抑制作用尤为显著。[结论]经济增长会促进黑龙江省农业碳排放的增加,而科技投入则能对农业碳排放产生有效地抑制作用,因而黑龙江省可以通过增加农业科技投入来降低农业碳排放。