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.     

近10年广西农业生产效率与全要素生产率时空演变与驱动因素分析

目的 在全球努力实现联合国可持续发展目标背景下,综合评价近10年广西农业生产效率、农业全要素生产率及其时空演化特征,解析其驱动因子,为提高广西农业生产效率提供支持,为广西可持续发展目标评价提供依据。方法 文章基于2008—2017年广西14个地级市农业生产投入与产出数据,运用数据包络分析（DEA）、Malmquist指数和Tobit模型,评价广西农业生产效率与农业全要素生产率及其时空演变特征,解析其驱动因素。结果 （1）近10年广西农业生产效率水平较低,研究期间总体表现为DEA无效且规模收益递减;空间差异大,各市农业生产效率呈现不同的时间变化特征,仅梧州市、北海市和钦州市一直处于农业生产效率DEA有效。（2）广西农业全要素生产率（TFP）呈波动增长态势,技术进步是农业全要素生产率增长的主要驱动力;桂东北（桂林市、梧州市、贵港市）、桂南（北海市、防城港市、钦州市）是广西农业全要素生产率较高的地区。（3）农业生产效率影响因素中,耕地有效灌溉率、农业科技是促进因素,与农业生产效率呈显著正相关;单位面积化肥施用强度、政府投入、单位耕地农机动力是限制因素,与农业生产效率呈显著负相关;技术进步、纯技术效率和规模效率是农业全要素生产率提升的促进因素。结论 近10年,广西农业生产效率与全要素生产率整体较低,时空差异大;应增加农业科技投入,增强农业基础设施建设,提高规模化水平,以提升广西农业生产效率。     

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。     

我国农业经济增长因素实证分析（1988-2003）：要素投入与全要素生产率

本文运用经济增长因素分析法，从要素投入和全要素生产率的角度对1988—2003年间农业经济增长因素进行实证研究。除考虑已有文献普遍采用的中性技术进步Cobb—Douglas生产函数外，还考虑了有偏技术进步的CD函数，进而分析各投入要素对农业经济增长的影响及其变化趋势。研究表明：1988～2003年农业GDP的增长54．37％的份额是依靠投入的扩张获得，剩余45．63％是全要素生产率TFP的贡献份额。物质费用投入对农业经济增长的贡献率较高，并且对农业的作用仍在增加，劳动力、土地对农业生产的作用在下降。     

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。     

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。     

中国粮食生产效率及影响因素分析*——基于DEA Tobit两步法研究

[目的]通过测算中国各省市粮食生产效率评价中国粮食生产综合绩效,并从支农政策、要素投入等维度考察其对中国粮食生产效率的影响。[方法]基于2004—2016年省域面板数据,采用MalmquistDEA模型对粮食生产效率进行测度和分解,并运用面板Tobit随机效应模型对粮食生产效率影响因素进行实证检验。[结果]研究期内粮食生产全要素生产率及其分解指标总体达到DEA有效,且具有明显的时空差异特征;粮食全要素生产率改进主要源于技术进步,而技术效率作用偏低,"单引擎"驱动特征明显;化肥、农用机械、灌溉及支农政策对粮食全要素生产率、技术进步、技术效率均具有正向促进作用,但化肥投入对技术效率作用不显著,各因素作用强度排序为"支农政策化肥农业机械灌溉",且这些影响同样具有区域差异。[结论]提升粮食全要素生产率时要注重农业技术更要逐步提升农业技术效率,通过改革财政支农政策体系和转变要素投入结构来提升中国粮食综合生产效率。     

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。     

近20年中国农业技术进步贡献率的变动趋势

本研究试图从一种新的角度出发，立足于农业生产中投入要素的弹性变动趋势建立模型，进而测算1986～2003年中国农业技术进步贡献率，得出一些以投入要素弹性变动趋势及农业技术进步贡献率变动趋势分析为基础的结论：①物质投入对农业产出的贡献已经进入平稳增长时期；②现阶段，农业技术进步贡献率是一个与政策导向密切相关的指标；③农业技术进步贡献率的测算可以与国家每一个“五年计划”不同步。     

我国水稻生产率增长、技术进步与效率变化

水稻作为我国粮食产业中的重要品种,在我国已保持了20多年的快速发展,今后的进一步发展只能依靠提高生产率和科技进步水平。本文在这一现实背景下,运用基于DEA分析法的Malmquist指数对我国不同种类水稻,从生产率增长、技术进步和技术效率方面分析了其时序变动趋势和空间分布特征,并给出了研究结论。     

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.     

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。     

安徽省农业生产效率的测度与分析

农业是国民经济建设与发展的基础产业,农业生产率是衡量一个国家和地区农业生产水平的重要指标。文章以安徽省地级市的农业产值为研究对象,运用调整后农业投入产出数据,采用超效率DEA模型和Malmquist指数法测算2008-2018年地级市农业生产效率。结果表明:当前安徽省只有少数地级市农业生产效率达到有效,大部分地级市农业生产效率处于增长状态,存在较大发展潜力;另外,各地级市由于技术进步水平和生产规模等不同,农业生产效率也具有较大差异。基于此,安徽省应加大农业发展投入,各地级市需因地制宜提升农业生产效率,促进农业稳定发展。     

中国牛奶生产的全要素生产率分析

本文以国有及集体和个体奶牛场牛奶生产的随机投入距离函数,分析中国牛奶全要素生产率的增长及来源。总体上讲,中国牛奶生产全要素生产率的增长是比较温和的,国有及集体和个体奶牛场全要素生产率的年均增长率分别为0.25%和2.33%,主要来自于技术进步。国有及集体奶牛场的技术效率明显下降,而个体奶牛场的技术效率略有增长。中国牛奶生产的技术效率水平大约为80%～90%。推广新技术仍然是中国今后牛奶生产的优先政策。     

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。     

四川省农业经济增长结构变动分析

本文采用改进后的CD随机前沿生产函数模型,对四川省1998—2012年农业经济增长结构进行定量分析。研究结果表明,四川省农业发展已经进入内涵式增长阶段,技术进步已成为四川省农业经济增长的重要源泉;农业机械投入贡献远高于农业劳动力投入,农业生产经营方式偏向劳动节约型,应进一步推进全省农业机械化进程;农业规模报酬效益显著,但农业技术效率的损失以及耕地数量、质量的下降对农业经济增长造成一定程度的不利影响。     

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.     

城镇化的农业技术进步效应——基于1992-2012年中国时序数据的经验研究

本文运用理论分析与经验研究的方法,考察城镇化对农业技术进步的作用机理与影响程度。通过对1992-2012年中国时序数据测算出农业全要素生产率,并采用含交互项影响的计量方程对其进行经验估算,结果显示城镇化有助于中国农业技术进步,并且通过技术进步效应推动农业全要素生产率的增长。     

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。     

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。