农业类上市公司全要素生产率分析——基于Malmquist生产力指数模型

本文利用农业类上市公司证券2007～2010年的相关数据,采用DEA包络分析Malmquist指数方法计算了农业类上市公司的全要素生产率及其分解项目的指数,并对公司的全要素生产率、技术效率、规模效率和规模效益等进行了分析。结果表明,农业类细分行业的发展极不均衡,有的细分行业如渔业、种植业全要素生产率增长较快,而林业以及畜牧业生产率增长较为缓慢,即便是同一细分行业,上市公司的发展也是不均衡的。微观上看,农业上市公司应该不断进行规模扩张;宏观上看,政府应重视对农业上市公司支持与保护。     

环境规制对农业绿色全要素生产率的影响研究——基于面板门槛模型的分析

本文运用SBM超效率模型和GML指数测算了2000-2017年中国的农业绿色全要素生产率,并进一步运用面板门槛模型考察了环境规制影响农业绿色全要素生产率的非线性效应.研究表明,2000-2017年,中国农业绿色全要素生产率不断提升,年均增速达到3.39％;环境规制对农业绿色全要素生产率的影响存在显著的双重门槛效应,随着...     

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。     

基于Tobit模型的低碳经济农业生产率增长影响因素实证研究

改革开放以来,随着中国人口数量的快速增长,导致资源能源的匮乏,由此产生的环境问题也愈来愈严重,农业发展与农村经济的增长在人类社会的发展中有着举重若轻地地位,研究和推广一种农业低碳经济发展模式,对促进中国社会经济稳定协调发展具有深远的意义。文章在前人已有研究数据理论基础上,首先提出推进低碳农业的重要性,并基于我国发展低碳农业过程中存在的一些问题,采用Tobit模型进行量化研究分析低碳经济农业生产率增长影响因素,在实证分析部分分别对1994~2004年与2005~2014年等2个时间阶段影响低碳农业生产率增长的关键因素进行分析。在考虑农业碳排放特征的前提下,分析绿色农业生产率增长因素对低碳经济发展的影响程度及促进作用大小,并且判断未来中国农业经济在不同因素的影响程度下的增长形式,确定推进我国低碳经济的发展的最佳举措,以便将来在选择促进低碳经济发展的道路中提供战略性依据。     

农业全要素生产率测度及收敛性分析——基于Hicks-Moorsteen指数

本文以四川为例,运用Hicks-Moorsteen指数法重新测度并分解了2006~2015年四川省各市(州)的农业全要素生产率(TFP),探讨其变动情况与区域差异成因,进一步考察了农业TFP的收敛特征。结果表明:四川省农业TFP呈现正增长,技术进步是其增长的单一驱动力,以残余产出规模效率、残余混合效率损失为表征的制度约束仍存在。区域间TFP差异明显,然全省及各区域均具备条件β收敛特征,表明各市州发展差距正不断缩小,并将基于自身资源禀赋实现相对稳态。     

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。     

农业信息化对农业全要素生产率增长的门槛效应分析

本文基于2002~2010年中国30个省级行政单位的面板数据,建立了以农村人力资本为门槛变量的面板门槛模型,以考察农业信息化对农业全要素生产率增长的非线性影响效应。结果显示:第一,农业信息化对农业全要素生产率增长的影响存在显著的双重门槛效应。第二,当农村人力资本水平低于第一门槛值时,农业信息化对农业全要素生产率增长有不显著的正向影响;当农村人力资本水平跨越第一门槛值后,农业信息化对农业全要素生产率增长产生了较为显著的正向影响;当农村人力资本水平高于第二门槛值时,农业信息化对农业全要素生产率增长的正向影响显著增强。第三,中国各省级行政单位农业信息化和农村人力资本的耦合协调度普遍偏高,并且农业信息化和农村人力资本耦合协调度偏高的省级行政单位也倾向于具有较高水平的农业全要素生产率。     

农业全要素生产率增长:基于一种新的窗式DEA生产率指数的再估计

本文借鉴窗式(Window)DEA的窗口思想,参考固定基期Malmquist生产率指数的构造思路,基于固定窗口来重新设计窗式DEA-Malmquist生产率指数,试图解决经典当期Malmquist指数和标准窗式Malmquist生产率指数在技术方法学上存在的一些问题。本文将该指数应用于转型期中国农业全要素生产率增长核算与分解,一是验证该指数的一些技术方法学特征及其相关判断,二是加深对中国农业增长模式的理解。实证表明,该指数具有显著的技术方法学优势,可以有效缓解技术退步、窗口选择复杂等难题。转型期中国农业TFP增长显著,对农业增长呈顺周期贡献特征,省份空间差异性明显,并主要由前沿技术进步贡献,技术效率基本处于恶化状态。     

要素累积、全要素生产率与中国农业增长地区差异

本文在对改革开放以来中国农业的增长以及地区差异进行统计分析的基础上,提出一个待验证的假说:农业产出的省级地区差异主要来自于全要素生产率的差异.为验证该假说,本文使用随机前沿生产函数方法测算了各地区不同年份的要素弹性,据此将农业产出来源分为投入要素的累积和全要素生产率两个方面,并进一步采用方差分解的办法,考察了样本期间内农业产出的地区差异的来源.     

河南省农业全要素生产率变动实证分析——基于Malmquist指数方法

文章运用Malmquist指数方法,考察了1999-2006年河南省农业全要素生产率的变动趋势,通过Malmqujst指数的分解,分析了河南农业全要素生产率增长的内在动力.结果表明,河南农业全要素生产率的增长主要是由技术进步推动的,规模效率和纯技术效率的共同作用使河南农业资源配置效率对全要素生产率的增长作用不明显.通过分析,认为提高农业生产的技术效率是农业发展的主要方向,同时针对河南农业主产区的区域地理特征;提出了应走农业规模化生产的道路以提高规模效率,最终促进河南农业全要素生产率的增长.     

新型城镇化能否提高农业全要素生产率——基于地级市面板数据的分析

目的 农业全要素生产率提高是推动乡村振兴的关键因素之一,新型城镇化与农业全要素生产率之间具有内在的逻辑关系,对新型城镇化与农业全要素生产率之间的关系进行探究具有重要意义。方法 文章从经济基础、社会功能、生态环境和城乡融合等4个维度构建新型城镇化综合指标体系,基于2001—2021年的数据采用熵权TOPSIS方法对我国285个地级市的新型城镇化发展水平进行测度,采用DEA-Malmquist指数测算农业全要素生产率,构建动态面板平滑转移模型研究新型城镇化对农业全要素生产率的影响。结果 （1）样本期间,从总体来看,我国的新型城镇化和农业全要素生产率均呈增长趋势。（2）新型城镇化对农业全要素生产率的影响存在显著的非线性关系,当农村居民人均可支配收入低于门槛值时,新型城镇化会对农业全要素生产率产生显著的推动作用;而当农村居民人均可支配收入高于门槛值时,新型城镇化会对农业全要素生产率产生显著的阻碍作用。（3）新型城镇化对不同地区、不同城市规模以及不同粮食功能区农业全要素生产率的影响均存在显著的异质性。结论 新型城镇化会对农业全要素生产率产生显著影响,要想在推动城镇化的同时实现农业全要素生产率提升,必须从提高农业现代化水平、农业生产效率以及农业扶持力度等多个方面同时入手。     

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。     

四川省农户农业生产全要素生产率增长分解——基于2005～2007年的面板数据分析

本文采用随机前沿生产函数分析方法,利用四川省农户农业生产的微观数据,研究了2005～2007年农户农业生产全要素生产率增长分解,将全要素生产率增长分解为:技术进步、技术效率的变化、规模经济性和资源配置效率4个部分.结果表明:2005～2007年四川省农户农业生产全要素生产率增长率平均为8.51%,对全要素生产率增长的影响主要是技术进步、资源配置效率和规模效率,技术进步是主要的推动力量,平均占103.06%,规模效率占19.23%,技术效率的变化呈缓慢下降趋势,平均占5.41%,资源配置的影响为负,平均占16.88%.因此认为,要提高农户农业生产技术效率水平,需要进一步推广农业新品种和新技术,调整资源配置结构.     

基于Meta分析的中国农业全要素生产率研究

目的 应用Meta分析方法,针对国内外中国农业全要素生产率测算研究的文献,探究其测算结果的一致性,以期为中国农业全要素生产率（TFP）的测算及其结果提供更为全面、客观、系统的认识与理解。方法 文章首先对中英文数据库中已发表的有关中国农业全要素生产率的文献进行检索筛选,再对纳入文献进行农业全要素生产率增长率的区域、方法、投入产出指标和年份区间的梳理,进而基于Meta分析定量化地分析各研究中农业全要素生产率增长率测算结果之间的异质性,并进行敏感性检验。结果 （1）中国农业TFP增长率测算总体异质性较低（I²=10%）,剔除单独省份或地区作为研究区域的文献后,Meta分析结果异质性增大（I²=18%）;（2）投入指标方面,劳动力投入指标使用第一产业就业人数时的测算结果异质性较高（I²=61%）,而使用农林牧渔业从业人数时,测算结果同质性显著（s=0）;（3）测算方法方面,使用DEA方法测算所得结果间同质性显著（I²=0）;（4）测算时段方面,各时段内农业TFP增长率测算结果呈现高度异质性,1992—1997年、1998—2003年、2004—2008年、2009—2015年各时段下I²结果分别为 94%、89%、68%、87%。结论 （1）1979—2015年我国农业全要素生产率年均增长2%是较为准确的测算结果,且单独省份的研究能够一定程度上填补以全国为研究区的文献间的异质性;（2）投入产出指标的遴选对农业TFP增长率测算结果有一定影响;（3）测算方法是农业TFP增长率异质性的主要来源;（4）农业TFP增长率测算中相关指标所选不变基期对长时间跨度测算结果影响不大,但对具体时段内的农业TFP测算结果影响显著。     

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.     

我国经济全要素生产率增长效应分析

本文采用1978年至2008年宏观数据构建结构向量自回归（SVAR）模型,分别从产出增长率、资本存量增长率、人力资本增长率三个冲击视角,对我国经济全要素生产率增长效应进行实证分析,并提出相关建议。     

农业劳动力老龄化如何影响小麦全要素生产率增长

基于2009-2020年全国农村固定观察点农户调查数据,本文运用结合工具变量法的双向固定效应模型、内生转换模型,实证检验了农业劳动力老龄化对小麦全要素生产率增长的影响。结果显示,农业劳动力老龄化减缓了小麦全要素生产率增长,并且随着老龄化程度加深,这一负面影响将会扩大。产生负面影响的原因是农业劳动力老龄化降低了小麦种植户采用新型技术的概率,减缓了技术进步。进一步分析表明,农业教育或培训、养老金收入、农村集体开展的农业技术推广、产前和产中环节的社会化服务能够在一定程度上缓解以上负面影响。为应对农业劳动力老龄化带来的影响和挑战,本文建议构建适应农业劳动力老龄化形势的技术推广体系,提高农民的基本养老金收入标准,着力推动农业社会化服务体系高质量发展。     

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。     

农业全要素生产率增长的再测算——Malmquist指数法和Hicks-Moorsteen指数法的比较

基于Malmquist指数法和乘积完备的Hicks-Moorsteen指数法对农业TFP增长进行测度,并将TFP分解为技术进步和效率变化。结果表明:1979²011年间中国农业TFP年均增长率为2.1%2011年间中国农业TFP年均增长率为2.1%².7%,其中技术进步年均增长3.0%2.7%,其中技术进步年均增长3.0%³.6%,混合规模效率年均增长0.6%。因此,在农业投入产出过程中应重视农业生产结构以及规模方面的调整和优化。     

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。