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。     

中国农业环境全要素生产率动态演进及收敛性分析

目的 厘清农业环境全要素生产率现状是探索农业绿色发展路径的逻辑起点。文章对农业环境TFP测算体系做了进一步的解构与改进,并分析其动态演进及收敛性。方法 利用基于SBM-DEA模型的GML指数,测度了1995—2018年中国30个省（市、区,不含港澳台、西藏）的农业环境TFP,在此基础上运用经济增长收敛理论探讨其收敛性。结果 中国农业环境TFP与农业生产总值变动态势基本吻合,两者的增长速率均在2010年达到峰值,此后农业环境TFP增长速率超过农业生产总值,成为推动农业高质量发展的重要力量;中国农业环境TFP的年均增长率为3.13%,增长率自东部、西部、中部、东北部依次递减;全国及四大区域的技术效率均呈现出不同程度的衰退迹象,其中东北部最为明显;全国及四大区域均存在β条件收敛,但不存在显著的σ收敛,除东北地区外,全国及其他区域均存在β绝对收敛。结论 中国农业环境TFP仍存在较大的改善空间;应加强各地之间的农业经济联动,充分发挥农业技术的空间溢出效应,促进各地农业环境TFP逐步收敛;特别对于东北部,技术效率衰退较为严重且内部出现明显的两级分化现象,不利于粮食生产安全。     

渔业制度变迁对渔业生产率贡献的分析

根据1950-1999年渔业生产统计资料,分析了渔业总要素生产率（TFP,即制度进步率）在不同历史阶段的变化,揭示了制度因素对提高渔业生产率所起的作用及贡献,并对在今后渔业发展中制度创新的机制进行了探讨。     

Effects of EU dairy policy reform for Dutch dairy farming: a primal approach using GMM estimation

This paper estimates a production function for milk using ageneralised method of moments estimator to avoid the endogeneityproblem. Using the first-order conditions for profit maximisation,the economic effects for individual Dutch dairy farms of the2003 EU dairy policy reform are analysed. With an expected milkprice decrease of 21 per cent, profit decreases on average by22 per cent. EU direct payments compensate for roughly 53 percent of this fall in profit. The profit reduction means that69 per cent of all small farms have negative income from farming,compared with 15 per cent in the initial situation.     

农村基础设施对农业绿色全要素生产率的影响研究——基于空间溢出效应视角

目的 在乡村振兴和双碳战略背景下,探讨农村基础设施发展对农业绿色全要素生产率的综合影响及理论机制。方法 文章基于我国省域面板数据,构建动态空间杜宾模型分析农村基础设施对农业绿色全要素生产率的影响。结果 （1）我国省域农业绿色全要素生产率存在明显的空间自相关;（2）农村基础设施不仅能够促进当地农业绿色全要素生产率的提高,还能通过空间溢出效应增加周边地区农业绿色全要素生产率水平;（3）从区域异质性角度进行分析,发现农村基础设施对中西部地区的作用显著,而对东部地区的作用不显著;（4）城市化、城乡收入差距和政府干预对农业绿色全要素生产率产生显著的正向作用,农业结构调整和受灾水平对农业绿色全要素生产率产生显著的负向作用。结论 应加大农业领域补短板力度,完善农村基础设施建设布局,不断调整农业种植结构,促进收入分配公平,优化政府的服务型职能,推动农业高质量发展。     

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0.2865,间接效应值为0.0574,总效应值为0.3439。     

水产养殖业新型农业经营主体全要素生产率研究——基于微观主体面板数据和SFA法

[目的]新型农业经营主体是推动农业现代化发展的重要力量,研究其生产效率及变化趋势、分析比较不同类型新型农业经营主体的效率对于推进农业高质量发展、促进乡村振兴具有重要意义。[方法]文章聚焦水产养殖领域,基于2018—2021年全国429个养殖生产新型农业经营主体样本面板数据,采用随机前沿生产函数分析了全要素生产率（TFP）,并分解其驱动因素。采用共同随机前沿模型比较分析了龙头企业、农民专业合作社和家庭农场3类新型农业经营主体模式的生产技术效率。[结果]（1）增加物质资料、劳动力、固定资产等方面的投入对产出增长有显著促进作用,但增加服务投入并未显著促进产出。（2）TFP增长的动力来源是技术进步,规模报酬率的贡献不大,而技术效率和配置效率的下降对TFP增长起到阻碍作用。（3）龙头企业、合作社、家庭农场3类新型农业经营主体的技术效率各有特点,以群组前沿面为基准时家庭农场的技术效率最高,以共同前沿面为基准时合作社的技术效率最高,以技术差距比表征的技术水平衡量,则龙头企业技术水平最高。[结论]建议加强科技投入,提升技术效率,优化成本投入结构,加强各类新型农业经营主体的联合与合作。     

Input Substitution,Productivity Performance and Farm Size

This paper develops a theoretical model to examine the relationship between the input elasticity of (technical) substitution and both farm total factor productivity and size. In the presence of ongoing technical change and its factor bias, the ‘income effect’ arising from farms' cost minimising behaviour enables them to increase productivity by saving inputs or, through the dual equivalent, enlarging farm size. As such, farms with higher elasticities of substitution tend to grow larger and become more productive, which provides a new mechanism through which farm heterogeneity in productivity growth can be examined. Empirical evidence from Australian broadacre agriculture supports this theory and points to important policy implications.     

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。     

技术进步、技术效率与农业生产率增长——基于甘肃省的实证分析

作为评价农业经济单位经济运行效率高低与质量优劣的重要指标,农业全要素生产率的高低直接影响一个地区的农业竞争力。选取甘肃省14市(州)面板数据,采用基于DEA的Malmquist指数法测算了1991~2012年农业全要素生产率。结果表明:1991~2012年间,甘肃农业全要素生产率平均增长1.3%,其中,技术效率年均增长率0.7%,技术进步年均增长率0.6%,农业全要素生产率贡献了甘肃农业年均增长率的22.61%。表明此时期农业技术进步与技术效率增进对甘肃农业全要素生产率增长均有正向促进作用,农业增长的主要动力仍然是各类要素的投入,农业增长与发展的动力还远未从投入为主转变为全要素生产率的进步为主。另外,甘肃农业全要素生产率增长存在阶段波动与区域不均衡现象。农业全要素生产率测算分析表明,如何提高甘肃农业全要素生产率、转变农业增长方式,应在加强农业科技创新、加大科技推广力度、不断提高农业部门管理效率与资源配置效率的同时,通过积极培育新型农业经营主体、推进农业适当规模经营来逐步改善农业生产规模效率。     

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。     

中国水资源利用秩序评价

水资源利用秩序反映了水资源供给侧效率和需求侧公平的程度。采用秩序模型对我国30个省级行政区2008—2017年的水资源利用状态进行测度,通过测量高低收入人群收入差距的变动状况度量公平程度,使用数据包络分析法将全要素生产率的增长进行分解,从而度量其效率发挥状况,将二者综合,计算水资源总秩序水平。研究结果表明:我国大多数省级行政区水资源利用纵向秩序较好、横向秩序较差,因此应采取措施,以保障水资源利用秩序保持在较高且比较稳定的水平上。     

Decomposition of Productivity Growth Using Distance Functions: The Case of Dairy Farms in Three European Countries

Within an output distance function framework, the Total Factor Productivity growth index is decomposed into four components (technical change, technical and allocative efficiency, and scale component). We estimate stochastic translog output distance functions using panel data from dairy farms over the period 1991–94 for three European countries (Germany, the Netherlands, and Poland). Results indicate that the change in the productivity growth index in Germany (+6%) and Poland (−5%) are mainly dictated by the technical change component. In contrast, the productivity growth index in the Netherlands (+3%) is influenced by allocative efficiency components.     

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。     

如何有效提高家庭农场的全要素生产率 ——基于上海市松江区家庭农场数据的实证分析

研究目的：基于上海松江区家庭农场的调查数据计算家庭农场的全要素生产率,离析出影响家庭农场全要素生产率的关键因素,据以提出有针对性的措施。研究方法：Global Malmquist和混合Tobit模型。研究结果：（1）2007—2017年,全部家庭农场全要素生产率指数为1.077 3,其中,纯效率变化指数为0.998 4、技术变化指数为1.075 0、规模效率变化指数为1.007 2;纯粮食种植型家庭农场全要素生产率指数为1.061 9,纯效率变化指数为0.989 6,技术变化指数为1.071 9,规模效率变化指数为1.004 6;其他类型家庭农场全要素生产率指数为1.081 7,其中,纯效率变化指数、技术变化指数和规模效率变化指数分别为1.027 9、1.049 0和1.014 0。（2）总体水平上,农场主是否有农业从业经历、是否有农机驾驶证、土地经营权合同年限、是否购买农机作业正向影响全部家庭农场的全要素生产率,但不同类型家庭农场全要素生产率的影响因素存在差异。研究结论：虽然松江家庭农场全要素生产率增长速度较快,但仍然存在一定的提升空间。为此,需要提高家庭农场劳动力素质,切实保障好家...