中国地区农业全要素生产率及其影响因素的空间计量分析——基于1992～2007年省域空间面板数据

本文运用Malmquist指数方法对中国各地区1992～2007年的农业全要素生产率进行了测算,并建立了空间计量模型对影响中国各地区农业全要素生产率的因素进行了实证分析。结果表明:地理因素、土地利用能力、工业化进程、对外开放和科技水平对中国农业全要素生产率增长具有显著影响,而电力利用水平、自然环境、需求因素对农业全要素生产率增长的影响并不显著。     

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。     

三峡库区农业转型发展的时空分析及问题识别*——基于全要素生产率视角

[目的]为识别三峡库区各区县的农业发展转型中的问题并提出对策,2006—2014年库区农业全要素生产率作出测算,并进行空间关联分析。[方法]利用DEA-Malmquist指数法测算2006—2014年的三峡库区及各区县的农业全要素生产率并分解;采用空间自相关模型分析三峡库区农业全要素生产率的时空特征及空间关联。[结果]在提高农业全要素生产率促进农业转型的过程中,除2006年外,三峡库区农业全要素生产率处于提升状态;各区县的农业全要素生产率具有显著的空间正相关性和明显的空间集聚结构;各区县因表现出技术效率、技术进步偏低等特征,使库区不同区县出现全要素生产率偏低和技术效率滞后于技术进步等方面的问题,形成了库区农业发展转型问题的空间异质性。[结论]加快三峡库区农业转型发展,需结合不同区县的发展问题,充分利用空间相互作用,采取政府统一部署、区域差异化政策以及推广农业科技等策略。     

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。     

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。     

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。     

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。     

空间视角下城镇化对农业碳生产率的直接作用与间接溢出效应研究

［目的］发展低碳农业的核心在于全面提高农业碳生产率,而城镇化是影响农业碳生产率增长的重要因素。［方法］文章以1997—2014年中国31省区面板数据为样本,将城镇化划分为人口、经济、土地和社会4个维度,借助空间杜宾模型分别探讨其对农业碳生产率的作用及差异。［结果］1997—2014年,中国省域农业碳生产率存在空间正自相关性,邻近省区间集聚分布特征明显。控制其他变量后,城镇化是影响农业碳生产率的重要因素; 其中,人口城镇化与社会城镇化不利于当地农业碳生产率的提高,而土地城镇化则具有正向促进作用; 邻近地区人口城镇化对本地区农业碳生产率存在间接的正向溢出效应,其他城镇化并无此效应。而在利用熵值法构建综合城镇化变量后,仍发现城镇化不利于农业碳生产率的改善。［结论］因此,制定区域农业碳减排及污染治理政策时,应在优化农业产业结构及要素配置的同时,强化空间综合治理与区域联动机制建设,推动新型城镇化与农业现代化的协同发展,进而实现低碳转型与可持续发展。     

江苏省水资源可持续利用问题研究

水环境保护和水资源循环利用问题已日益成为江苏省经济增长过程中亟待解决的任务,其核心是提高水资源利用效率。基于2000—2010年江苏省13个市的统计数据,利用数据包络分析方法研究江苏省13个市水资源利用相对效率的时间序列发展情况,利用Malmquist指数法对江苏省水资源全要素生产率进行横向纵向分析,并重点分析了2001年、2005年和2010年江苏省水资源全要素生产率的变化趋势,同时借助空间相关性分析中的Moran指数研究了江苏省13个市水资源效率在空间上的区域特征。结果表明:2000—2010年江苏省水资源利用相对效率呈倒U形发展趋势,11年来全要素生产率整体呈衰退趋势,13个市水资源利用效率差异明显。对此,江苏省各市应根据实际情况采取不同的措施,促进节水型社会的建设。     

基于空间效应的农田水利投资对农业全要素生产率的影响

在构建包含农田水利基础设施投资在内的农业超越对数随机前沿生产函数的基础上,利用随机前沿法测算我国31个省(市、自治区)1996—2015年农业全要素生产率,对测算的结果通过空间计量方法分析农业全要素生产率的空间特征及农田水利投资对其产生的影响。结果表明:我国各省(市、自治区)农业全要素生产率整体增长呈现上升趋势;横向和纵向的分析结果显示其增长具有一定的区域性和地域集聚性;农田水利投资对农业全要素生产率的影响为正,且具有较弱的溢出效应,其中直接效应值为0.286 5,间接效应值为0.057 4,总效应值为0.343 9。     

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。     

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。     

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。     

农业生产性服务业发展与农业全要素生产率提升:地区差异性与空间效应

本文基于全局Malmquist指数测算全国31个省份2010-2017年的农业全要素生产率变动情况,在此基础上探究全国和各地区农业生产性服务业发展对农业全要素生产率及其分解要素的影响,最后构建空间杜宾模型判断农业生产性服务业发展对农业全要素生产率是否存在空间溢出效应.研究发现:整体上,农业生产性服务业发展对农业全要素生...     

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。     

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。     

试论作物品种的生产率

农作物的任何一个晶种从播种到收获,是一个独立的物质生产过程。单位面积收获的产量(或产值)和生产时间之比,为该生产过程的生产率,以种植作物品种来表示它以区别其它生产过程,称该生产率为作物品种生产率。有关系式N=C/T,其单位斤/亩·日,C——单位面积产量(或产值),T——生产时间(基本上是作物生育期),     

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。     

新疆低碳农业生产效率研究 ——基于SBM-DEA的研究方法

基于非期望产出的SBM-DEA模型和Malmquist指数的研究方法,对新疆14个地州市2014—2018年的低碳农业生产效率进行探究.研究发现,从静态的角度来分析碳排放效率,SBM-DEA效率值的平均值均小于1,属于非有效状态.从动态的角度可以分为时间序列和空间差异,从时间序列的方面分析,新疆的农业碳排放全要素生产率...