中国1997—2007年包含建设用地投入的全要素生产率分析

研究目的:研究土地要素纳入经济增长全要素生产率分析的途径,并对中国近年来经济增长的全要素生产率进行分析。研究方法:数据包络分析方法。研究结果:测算的1997—2007年中国分省的全要素生产率Malmquist指数表明将建设用地纳入全要素生产率分析是可行的。研究结论:1997—2007年中国全要素生产率的增长主要靠技术进步带动;技术效率处于无效状态,表明建设用地等生产要素投入在经济增长中没有发挥最大效益。     

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。     

基于Malmquist指数的水利投资效率分析

运用基于DEA的Malmquist指数方法对我国31个地区"十一五"时期水利投资效率的变化趋势进行分析。研究结果表明:2006—2010年我国水利投资全要素生产率的平均值为1.152,从整体上看呈现逐年递增的趋势。对全要素生产率进行了分解,发现技术效率偏低为0.844,技术进步表现良好为1.568,纯技术效率变化不大,规模效率偏低为0.846。说明全要素生产率的增长主要来自技术进步的提高,水利投资技术效率偏低主要是由于较低的规模效率造成,应适当扩大水利工程建设的规模。从区域的角度来看,西部地区的水利投资效率优于东部和中部地区。     

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。     

乌鲁木齐市建设用地对经济增长的贡献及Logistic曲线极限点估计研究

[目的]为提高乌鲁木齐市各生产要素的利用效率,明确经济发展模式,同时也为促进土地资源节约集约利用提供科学依据。[方法]基于C-D生产函数,以2005—2015年乌鲁木齐市统计数据为样本,借助EViews6.0和SPSS20.0软件测算出建设用地对经济增长的贡献率以及Logistic曲线极限点。[结果](1)资本投入要素对经济增长的贡献率(56.72%)最大,建设用地投入要素贡献(32.81%)次之,然后是劳动力投入要素贡献(13.25%),技术进步投入要素贡献(-2.78%)最小,但拥有很大的挖掘空间;(2)建设用地对经济增长的Logistic曲线极限点位于第二、三产业产值为1 522亿元处,对应2011年产值,2005—2011年建设用地对经济增长的贡献呈递增趋势,2011年之后贡献速度呈递减趋势,逐渐趋于平缓。[结论]建设用地对经济增长的驱动作用是有限的,只有通过技术创新才能实现经济发展模式由"依资本型"向"技术驱动型"转变。     

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。     

我国柑橘全要素生产率测算与区域差异分析*——基于DEA-Malmquist指数法

[目的]在我国柑橘产业蓬勃发展背景下,存在耕地规模狭小和劳动资源匮乏的双重瓶颈,研究试图从全要素生产率视角探究柑橘产业可持续健康发展的路径。[方法]基于2011—2016年我国柑橘生产的面板数据,文章运用DEA-Malmquist指数法测算了柑橘全要素生产率,分析了我国柑橘全要素生产率的动态演进特点,比较了柑橘、柑和橘全要素生产率的区域差异。[结果](1)从整体趋势看,2011年以来我国柑橘全要素生产率呈下降趋势,但年际间波动较小。考察期间内,柑橘、柑和橘的平均全要素生产率增长率分别为2. 6%、2. 0%和2. 3%。(2)从影响因素看,技术进步是影响柑橘产业全要素生产率的主要因素,纯技术效率和规模效率是影响全要素生产率的重要因素。(3)从区域差异看,科技进步为福建、广东等省份柑橘产业的生产效率的提升发挥了重要作用,但经营规模过小阻碍了其生产效率的进一步提高,其增长优势明显劣于江西、湖南两省。(4)从品种分类看,多数省份橘的技术进步指数和规模效率指数均高于柑,柑的全要素生产率增长相对较差,仅在部分省份优势明显。[结论]推进柑橘科技创新,引导适度规模经营,培育新型农业经营主体,因地制宜实施柑橘产业支持政策是促进我国柑橘全要素生产率增长有效途径。     

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。     

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。     

环境全要素生产率与农业增长:基于DEA-GML指数与面板Tobit模型的两阶段分析

本文构建了1991~2013年省级种植业投入产出与污染排放面板数据,利用GML指数方法测算农业技术进步、环境技术效率与环境全要素生产率,并建立面板Tobit模型分析这三种指数的影响因素,同时验证三种指数与农业增长之间是否表现出类似于库兹涅茨曲线的"倒U型"曲线特征。本文主要结论有:1农业环境全要素生产率增长主要由技术进步推动。2环境全要素生产率及其成分变动的地区差异与省际分化明显。东部地区环境全要素生产率与技术进步代表全国最高水平,西部地区技术进步处于全国最低水平,而中部地区环境全要素生产率、环境技术效率最低;东部地区省份环境全要素生产率大多高于全国平均水平,中部地区省份环境全要素生产率则大多低于全国平均水平。3环境全要素生产率及技术进步与农业增长之间存在"倒U型"曲线关系,控制变量对三种指数变动的影响则各不相同。     

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。     

农业保险发展与中国农业全要素生产率增长研究

本文基于2005~2013年中国省际面板数据,采用DEA-Malmquist指数测算了中国30个省市的农业全要素生产率及其构成,在此基础上运用两步系统GMM方法,探讨在农业气象灾害日益频繁的背景下,政策性农业保险对中国农业全要素生产率的影响。实证结果表明:政策性农业保险促进了中国农业全要素生产率增长,且主要由农业技术进步效应驱动;从地区差异来看,政策性农业保险对东部地区农业全要素生产率具有显著促进作用,对中西部地区农业全要素生产率正向作用不明显;另外,农业气象灾害抑制了我国农业全要素生产率增长,农业基础设施投资、农村人力资本积累、政府财政支农等因素促进了农业全要素生产率提升。     

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。     

城镇建设用地经济密度时空分异的实证分析

研究目的:将城镇建设用地和经济效益两者结合,对江苏省1998—2008年的城镇建设用地经济密度的时空分异特征和局部空间关联性进行分析,以期为城镇用地方式调整、产业结构优化、土地利用政策制定等提供依据。研究方法:区域差异统计分析(变差系数、泰尔指数)及探索性空间数据分析方法(ESDA)。研究结果:自1998年以来江苏省城镇建设用地集约利用程度有所提高,存在南北分异特征,地区间差异不断降低;建设用地经济密度重心向西北转移;县市区层面建设用地经济密度分布存在显著空间自相关性,苏南地区主要表现为高值集聚,苏北地区表现为低值集聚。研究结论:区域差异统计分析与ESDA方法相结合能揭示城镇建设用地利用效率现状及演变的空间分异特征和规律。     

我国水产养殖业技术效率和全要素生产率研究

本文采用2006—2012年我国29个省份水产养殖业相关投入产出数据,运用数据包络分析结合Malmquist指数,对我国水产养殖业综合技术效率和全要素生产率及其分解的技术进步、技术效率、纯技术效率、规模效率进行测算。结果表明,我国水产养殖业综合技术效率不高,纯技术效率和规模效率都相对偏低;全国水产养殖业全要素生产率增长有所下降,其中,由技术创新所决定的技术进步呈现下降趋势,规模效率得到一定改进,由技术推广所决定的纯技术效率有所下降;全国有近2/3省份的全要素生产率呈上升趋势,1/3省份全要素生产率呈下降趋势,其中,全要素生产率提高主要归因于技术进步和技术效率的共同改进,全要素生产率下降主要是由技术退步引起。结合研究结论提出,应加大对我国水产养殖科技的投入力度,加强水产技术推广体系建设,创新渔业经营机制等相关政策建议。     

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。     

重点国有林区森工企业全要素生产率影响因素分析——基于动态面板模型的实证研究

基于重点国有林区2003~2014年84个森工企业面板数据,采用DEA-Malmquist模型评估了两种全要素生产率,运用SYS-GMM动态面板模型研究影响因素进行实证分析,结果显示:(1)森工企业单属性全要素生产率增长比多属性全要素生产率更快;(2)森工企业两种全要素生产率增长均主要得益于技术进步的贡献;(3)全要素生产率增长具有明显的累积效应,即森工企业前期全要素生产率增长越快,现期全要素生产率增长越快;(4)地区经济发展水平有利于全要素生产率增长,但非政府投资不利于全要素生产率增长。最后,讨论了这些结论的政策启示。     

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。     

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。     

中国木材供给全要素生产率及其时空差异——基于DEA-Malmquist指数法

基于2004²012年省际面板数据,采用DEA-Malmquist指数法,测算和分析了中国木材供给全要素生产率。研究结果表明:在技术进步和技术效率的共同推动下,中国木材供给全要素生产率增长较快,增长的主要动力是技术进步;中国木材供给全要素生产率年际间增长速度差异较大,但推动各年度增长的关键力量均是技术进步;在四大地区中,只有东北地区木材供给全要素生产率下降,其他三个地区均增长,且增长动力相似;由于技术效率提升乏力,超过40%的省份木材供给全要素生产率下降。