中国烤烟TFP增长率的波动与地区差异分析——基于随机前沿分析方法

本文利用1997～2008年中国17个主要烤烟产区的投入与产出的面板数据,对中国烤烟生产TFP增长率的波动与地区差异进行分析。研究结果表明：（1）中国烤烟TFP增长率及其构成因素的变动大致以2003年为界划分为前后两个阶段。第一阶段烤烟TFP增长率及其构成因素变化比较平稳,波动幅度较小;第二阶段TFP增长率波动比较剧烈,规模效率与配置效率具有较大的不稳定性。（2）从地区差异看,西南、东南和长江中游烟区的烤烟TFP增长率的变化趋势比较相似,而黄淮及北方烟区的烤烟TFP增长率的变化趋势和变化幅度有较大差异。     

中国棉花全要素生产率增长的实证分析——基于随机前沿分析法

在中国高库存背景下存在有效需求不足及耕地资源匮乏的双重矛盾,文章试图从全要素生产率的视角探讨中国棉花综合生产能力提高的路径。通过非参数DEAMalmquist模型和参数随机前沿函数模型相结合的方法,对中国1995—2014年棉花全要素生产率进行测算,并分析了其时序增长和空间分布特征。结果表明:中国棉花全要素生产率整体呈增长趋势,虽然受技术效率影响大,但技术进步仍是构成棉花TFP提高的主要动力,新疆棉花最具发展潜力。在效率的影响因素中,棉花播种面积占比、机械费用投入、农业受灾水平均表现出负效应,只有土地利用能力具有正效应,棉花生产处于规模报酬递减阶段。棉花全要素生产率增长的特征主要表现为技术诱导性的增长模式、具有明显的波动性且区域差异明显、受制度供给影响大。     

中国玉米生产率增长、技术进步与效率变化:1990-2004年

本文运用DEA的Malmquist指数分析方法，实证分析了中国玉米生产率（TFP）增长状况，并将其分解为技术进步和技术效率，进而可分解为技术进步、纯技术效率和规模效率。结果显示，1990-2004年中国玉米TFP的平均增长率为3．7％，技术进步为2．9％，技术效率为0．7％，技术进步构成推进TFP增长的主要因素，而技术效率的下滑却减缓了其增长，技术进步水平的不同使得各玉米主产省份的TFP的增长存在显著差异，东北和西北地区的玉米生产效率水平相对要高于华北和西南地区。     

农村教育、制度与农业生产率——基于中国省级层面数据的实证研究

本文借用经Fare等(1994)改造后的DEA框架核算了1997—2005年中国农业部门的TFP,并检验了农村教育对农业TFP增长的影响。研究主要发现:小学教育对农业TFP增长具有显著的负效应,主要是由于其不利于技术效率的改进,但其对技术进步的贡献却是积极的;初中教育对农业TFP增长具有显著的正效应,主要是由于其提高了技术效率,但其却阻碍了技术进步;高中及以上教育对农业TFP增长并不具有显著的影响;总体而言,农村教育实际上未能有效提升农业TFP,不适宜的制度环境则可能是主要的约束性因素。     

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。     

粮食全要素生产率:基于序列DEA与湖北主产区县域面板数据的实证分析

本文使用粮食主产区湖北省2004—2010年的县域面板数据,运用序列DEA分析方法对该省全面落实粮食补贴政策和免除农业税以后的粮食生产进行分品种全要素生产率核算与分解,并讨论了该省粮食增长的主要贡献来源、变化特点与发展趋势。研究结果表明,湖北省粮食生产TFP增长主要体现为技术进步单独驱动的模式,技术效率改进的作用相对有限。从TFP的变化趋势来看因为技术进步动力不足和技术效率持续恶化而在考察期内呈刚性下降的趋势。粮食生产增长的贡献来源仍然主要为生产要素投入,TFP对该省粮食产量增长的贡献较小。因此,扩大TFP增长对该省粮食产量增长的贡献份额,尤其是改善粮食生产的技术效率成为该省粮食实现发展方式转型的关键。     

中国大宗淡水鱼养殖户技术效率、TFP增长及分解——基于25个省份微观调查数据

本文基于2011—2017年养殖户的微观调查数据,利用超越对数的随机前沿生产函数实证分析了大宗淡水鱼养殖户的技术效率、TFP增长及其分解。研究发现,(1)大宗淡水鱼养殖户的技术效率为0.827,表明养殖户的技术利用水平还存在较大的改进空间;(2)不同养殖规模对养殖户技术效率影响不显著,但专业化养殖对技术效率具有显著的正向影响;(3)养殖户TFP年均增长率为3.29%,且呈持续增长趋势;(4)养殖户TFP增长主要来源于技术进步,但技术效率的下降阻碍了TFP的增长;(5)技术效率和TFP增长都具有明显的区域性特征,总体表现为从西部到东部递减的趋势。     

基于SFA的中国棉花生产技术效率分析

本文利用1995—2007年中国13个主要棉花产区的投入与产出面板数据建立了随机前沿生产函数模型,并对我国棉花生产的技术效率进行了测算和分析。在此基础上,进一步探讨分析了技术效率的时间差异、地区差异和收敛性。结果发现棉花生产技术效率随时间波动且地区差异明显,但从全国来看,各省份之间的棉花生产效率的差距正在逐步缩小,具有趋同的趋势。     

中国省际全要素生产率的测算和分解

全要素生产率(TFP)是研究一国经济可持续增长的核心,由于中国省际间差距巨大,各地区的经济发展模式各不相同,本文通过非参数的DEA-Malmquist指数方法估算出2000~2015年的年份全要素生产率指数与2000~2015年间中国各省份的全要素生产率指数,并对各省份的TFP进行了进一步的分解。研究发现:以TFP为代表的技术进步水平近年来不仅没有提高,反而出现减缓趋势;中国省份经济增长差异较大,从分解结果来看,全要素生产率增长差异主要由技术进步水平差异较大所致。     

基于Malmquist指数的中国乳制品业全要素生产率分析

本文采用2002-2006年中国乳制品业的面板数据.通过非参数的Malmquist指数分析方法,对中国乳制品业全要素生产率(TFP)的变动情况进行了实证研究,并进一步将其分解为技术进步、纯技术效率和规模效率.结果表明,2002-2006年中国乳制品业TFP的年均增长率为11.4%,呈现出快速增长的特征,其中,技术进步为9.7%,技术效率为1.5%,技术进步构成中国乳制品业TFP增长的主要动力.分省份看,76.7%的省份乳制品业TFP增长的主要动力来自于技术进步;分不同企业规模和企业经济类型看,除集体企业外,乳制品企业TFP增长的主要动力均来自于技术进步.     

中国棉花生产技术进步率的测算与分析——基于随机前沿分析方法

本文利用1995～2008年中国13个棉花主产区的投入与产出面板数据,通过建立随机前沿生产函数模型,对中国棉花生产的技术进步率进行了测算和分析。研究结果表明,中国棉花生产的技术进步显著,不过,各个产区技术进步程度存在一定差异;各个产区的棉花生产总体技术效率水平较高,但是呈现一定的波动趋势。     

中国农业全要素生产率增长:技术推进抑或效率驱动——一项基于随机前沿生产函数的行业比较研究

本文利用省级层面农业行业面板数据和随机前沿生产函数模型,系统研究了改革开放以来农业内部各行业的全要素生产率增长与行业差异,重点将生产率增长分解为技术进步和技术效率变化两部分,正确识别出各行业生产率增长的不同贡献来源,为全面认识中国农业TFP增长提供深刻的行业基础。实证表明:改革开放以来农业各行业TFP增长较大;整体上具有较强的技术推进特征,但行业差异较大;这在20世纪80年代表现并不明显,当时只是不同行业间表现出了较为典型的不同增长模式;普遍大规模的技术进步和效率损失主要发生在20世纪90年代以来,农业生产率增长开始由技术推进主导;总体上各行业生产率增长基本都由技术推进或效率驱动单独贡献,没有出现双驱动模式。由于技术推进和效率驱动蕴含着不同的政策含义,因此需要根据不同的行业特征采取针对性的经济政策。     

“东桑西移”与中西部蚕桑产业发展——基于全要素生产率增长的比较分析

本文运用非参数的Malmqiust指数方法测算了2001—2008年中国蚕桑生产的全要素生产率增长,重点分析了东桑西移实施后中西部蚕区蚕桑生产效率的变化情况。结果表明:新世纪以来的中国蚕桑生产的TFP保持了较快的增长,由技术进步和技术效率增长共同推动;西部蚕区TFP增长对促进其生产增长作用显著,东桑西移工程对中西部蚕区的技术效率有积极作用,但对推动中西部蚕区技术效率和TFP的快速增长作用有限,中西部蚕区除了注重技术的推广外还要加快以组织经营模式为代表的制度优化来加速TFP的增长。     

专利密集型制造业全要素生产率增长评价研究——基于 DEA-Malmquist 指数法

文章基于《知识产权(专利)密集型产业统计分类(2019)》对我国专利密集型制造业进行了界定,并以低专利密度型制造业作为对比,通过测算2007—2019年间两类制造业的全要素生产率(TFP)分析我国专利密集型制造业TFP的增长变动情况,并比较两类自主创新水平差距较为明显的制造业在TFP增长方面的差异。测算结果显示,两类制造业的TFP增长率及各分解项均呈现波动下行趋势,专利密集型制造业的TFP增长率及各分解项的整体水平高于低专利密度型制造业;技术进步是两类制造业TFP增长的主要驱动力,专利密集型制造业TFP的提升将更依赖于技术效率,低专利密度型制造业则需要技术进步和技术效率共同提高驱动TFP增长;两类行业内部均存在显著的差异性,更高的自主创新水平能够促进专利密集型制造业TFP的增长,但二者之间并不是简单的正相关关系。     

我国原料奶生产TFP增长方式与效率改进——基于SDF与Malmquist方法的比较

本文根据2004—2008年我国省级层面的奶牛场面板数据,采用距离生产函数和Malmquist的估计方法,研究我国原料奶生产全要素生产率(TFP)的变动特征,并对估计结果进行配对样本T检验和Spearman相关检验。研究结果表明,原料奶生产的TFP增长较缓慢,技术效率决定TFP增长强度,技术水平退步是阻碍TFP增长的主要原因;两种估算结果得到的TFP无显著差异,且排序存在一致性。     

草原生态保护补奖政策下牧区肉牛养殖生产率增长及收敛性分析

草原生态保护补奖政策在促进草原生态保护的同时,将逐步转变牧区牧业生产发展方式,由此将对牧区牧业生产效率产生一定影响。本研究运用Malmquist指数与收敛模型,实证分析了草原生态保护补奖政策实施区专业育肥和专业繁育肉牛养殖的全要素生产率及收敛性。结果显示,2009—2017年,专业育肥场户TFP增长率总体保持增长态势,TFP增长率年均水平为1. 8%,技术效率增长率为-0. 4%,技术进步增长率为2. 2%,技术进步是推动TFP增长的主要因素,5省区中肉牛专业育肥场户TFP平均为0. 991。草原生态保护补奖政策实施以来,专业育肥场户肉牛养殖全要素生产率增长明显。专业繁育场户TFP增长率总体呈波动态势,多数年份为负,TFP增长率年均水平为-5. 0%,技术效率增长率为-0. 1%,技术进步增长率为-4. 9%,技术进步、技术效率均是延缓TFP增长的主要因素,5省区中肉牛专业繁育场户TFP平均为0. 900。专业育肥场户肉牛养殖生产率不存在σ收敛,短期还会存在生产率地区差异,专业繁育场户肉牛养殖生产率存在σ收敛,生产率区域差异会逐步缩小。专业育肥场户肉牛养殖生产率、专业繁育场户肉牛养殖生产率均呈条件β收敛,各区域均在自身的稳态水平收敛。     

广东农业经济增长效率分析:1993—2004

本文利用改进的农业经济增长DEA分解核算框架,对广东各地农业增长及效率进行分解测算,结果表明:1993-2004年广东农业GDP增长主要源于要素投入的产出效应,全省农业TFP累积增长54.70%,珠三角地区为105.28%,粤东地区为20.85%,粤西地区为66.35%,粤北地区为8.35%,珠三角地区的农业生产效率明显高于其他地区.而全省及各地区的农业TFP增长总体上主要依靠技术进步.     

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。     

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。     

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。