中国农业碳排放绩效的空间收敛与分异——基于Malmquist-luenberger指数与空间计量的实证分析

使用1999—2010年的面板数据,计算了中国各省区的农业碳排放量,使用ML指数、空间Morans’I指数和三种收敛性模型深入分析了中国农业碳排放绩效的动态变化和空间聚集与收敛等问题。研究发现:第一,1999—2010年间中国农业碳排放绩效的ML值有了很大的提高,但是存在区域间绩效发展状况不均衡的问题,例如东部绩效最高而中部最低。第二,在中国农业碳排放绩效中,起到最主要贡献作用的是技术进步,而效率变化的贡献度非常小,意味着技术进步可以提高农业碳排放绩效值。第三,中国农业碳排放绩效的ML指数值存在空间自相关关系(即空间聚集效应),而2000年以后这种空间自相关关系程度越来越弱。第四,中国农业碳排放绩效存在"俱乐部收敛"效应,表明各省区的农业碳排放绩效存在收敛性和趋同性。     

要素市场扭曲下农业绿色全要素生产率测度及效应研究

基于非径向非角度的SBM方向性距离函数构建Malmquist生产率指数,考虑碳排放和农业面源污染等非期望产出,测算中国28个省份1997—2018年农业绿色全要素生产率,最后采用空间杜宾模型探讨要素市场扭曲下农业绿色全要素生产率空间影响。研究结果表明:考虑碳排放和农业面源污染等非期望产出的农业绿色全要素生产率更符合中国农业高质量绿色发展的实际水平;中国农业全要素生产率提升多数源于农业技术进步,较少出现农业技术进步和技术效率双轮助推的情形;农业绿色全要素生产率呈现增长趋势,但增速较缓慢,且不同地域存在显著差异;要素市场扭曲抑制了农业绿色全要素生产率提升,具有空间溢出效应。     

碳排放约束下农业全要素能源效率增长及收敛分析——基于Malmquist-Luenberger指数分解

采用2000—2014年30个省份的面板数据,运用基于SBM的方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数,对碳排放约束下我国及东部、中部、西部各区域的农业全要素能源效率进行测算和分解,并对其收敛性进行检验。研究发现:(1)2000—2014年全国及三大区域的碳排放约束下农业全要素能源效率年均增长率分别为1.15%、1.91%、0.43%和0.98%,相比无碳排放约束下的效率均出现了不同程度的下降,表明农业非期望产出的过度排放对农业能源利用造成了一定的效率损失;(2)考察期内,碳排放约束下中国各地区农业全要素能源效率均取得了不同程度的增长,但该增长主要由农业技术进步推动,农业技术效率却出现了不同程度的恶化;(3)碳排放约束下,全国以及东部、中部、西部地区的农业全要素能源效率既存在绝对β收敛,也存在条件β收敛,说明不同地区在朝着各自稳定水平发展的过程中出现了落后地区的追赶效应。     

基于SSBM-ESDA模型的安徽省县域农业效率时空演变

以绿色农业发展为导向,选择农业碳排放作为非期望产出指标,采用超效率的SSBM模型和探索性空间数据分析(ESDA)相结合的方法,以县域单元为尺度对2000-2017年安徽省农业效率水平、空间格局及其演变趋势进行实证分析。研究发现:①传统DEA模型忽视了农业碳排放等非期望产出的负面效应,从而高估农业资源利用的实际状态,基于超效率的SSBM模型更符合实际情况,能较好地识别各评价单元之间的优劣关系。②研究期内,安徽省农业效率值呈波动式上升态势,但总体上处于效率中等水平,农业效率空间分布不均衡,呈现出皖南地区>皖中地区>皖北地区的空间分布格局;空间变化趋势呈现自西向东递增、自北向南U型增长的变化态势,南北差异的增大是安徽省县(市、区)农业效率差异增大的主导因素。③除2010年外,安徽省农业效率呈正相关,空间差异有所缩小,但空间集聚程度相对较弱;安徽农业效率HH集聚县区集中分布于皖南地区,且呈现出向周边县区扩散的态势,LL型县(市、区)则主要分布在皖北地区,且空间分布较为稳定。④研究期内,安徽省农业效率空间正相关的县(区)数量有所增加,表明该时间段内安徽省农业效率空间上进一步集聚,LL型集聚的皖北地区应当是安徽省农业发展关注的重点。     

基于Malmquist指数法的中国农业科技园区生产效率实证分析

采用非参数DEA的曼奎斯特(Malmquist)指数法,对2003—2009年中国农业科技园区生产效率进行了测算,并对中国东部、中部和西部三大地区的农业科技园区生产效率进行了比较。研究表明,2003—2009年,中国农业科技园区生产效率年平均提升率为6.4%,其中,技术进步对中国农业科技创新效率提升贡献了1.6个百分点,技术效率则贡献了4.7个百分点。从区域结构看,2003—2009年,东部地区的农业科技园区生产效率呈现负增长趋势,中部和西部地区的农业科技创新效率均呈现正增长趋势;区域农业科技园区生产效率存在一定的差异。     

低碳视角下长江经济带农业生态效率及影响因素研究

从低碳视角下引入农业碳汇作为期望产出指标,运用以农业碳排放量为非期望产出的超效率SBM模型,测算2007—2016年长江经济带农业生态效率并分析其时空分布,然后通过Tobit回归模型考察农业生态效率的影响因素。研究结果表明:长江经济带所有地区农业生态效率均未能长期达到有效值,各省份及上、中、下游区域存在显著差异,但总体呈现逐渐上升趋势。农业经济水平、农业公共投资、农业劳动力教育程度、农业机械化、政府规制和技术进步对农业生态效率具有正效应,农业化学化则具有负效应。     

农户低碳行为对其生产绩效的影响——基于湖北省的农户调查数据

将农业碳排放和碳汇等生态因素引入传统农业经济绩效核算分析框架,运用SBM模型测算农户低碳生产绩效,考察无效率决策单元的投入要素冗余率及农户低碳参与行为对其低碳生产绩效的影响效应。研究表明:(1)农户低碳生产绩效水平较低,且样本间差异性较大,与最优决策单元相比,资源过度消耗和农业碳排放产量高均是农户低碳生产绩效低下的重要原因;(2)通过传统生产绩效与低碳生产绩效的对比分析发现,低碳生产绩效小于传统生产绩效,表明以往忽视农业碳排放、碳吸收的环境约束因素会高估农户的生产绩效水平;(3)现行低碳减排政策的执行和实施效果不一,具体而言,参与低碳减排工程对低碳生产绩效具有显著正向影响效应,但控制了样本选择性偏误等问题之后,秸秆禁烧与综合利用工程和农机节能升级工程的正向影响不再显著。     

不同类型技术进步的节能减排绩效及其动态变化

运用非参数SML生产率指数模型,测算了1994—2014年中国35个工业行业的基于绿色增长的技术进步,并采用面板模型对按能耗与碳排放分组的行业分别进行能耗强度和CO_2排放强度回归。结果表明:生产前沿的科技创新是推动中国工业绿色全要素生产率提高的主动力,前沿科技创新的节能降耗绩效最高,纯技术效率的CO_2减排绩效最高;技术进步的节能降耗效应与CO_2减排效应具有非对称性,技术进步的CO_2减排绩效大于其节能降耗绩效;能源消费结构调整的CO_2减排绩效大于其节能降耗绩效。     

我国省域全要素碳排放绩效比较研究——基于Malmquist指数分解方法

利用基于DEA的Malmquist指数分解方法,将碳排放绩效纳入全要素分析框架中,对2002—2009年我国29个省区的碳排放绩效进行比较,并分析了全国及东、中、西部地区碳排放绩效的变化规律。实证研究结果显示:"十一五"期间我国碳排放绩效出现了显著提升;三大地区的碳排放绩效存在较大差异,总体呈东高西低的局面;技术进步是东部地区碳排放绩效提高的主要驱动力,中、西部地区碳排放绩效的提升依赖于技术效率的提升,且中部地区的进步速度最显著;大部分省份碳排放绩效的提升依赖于技术效率的提高,技术进步的贡献率还较低,这不利于实现可持续性的低碳发展。     

畜牧业技术进步的碳减排效应及其作用机制——基于中介效应、调节效应和空间溢出效应的检验

厘清技术进步推动我国畜牧业碳减排的机理,对畜牧业低碳转型和“双碳”目标实现具有重要理论与现实意义。基于2007-2020年31省(市、自治区)的面板数据,测算并揭示中国畜牧业碳排放现状与特征,在此基础上,利用面板回归模型分析技术进步对畜牧业碳排放的影响及空间溢出效应。研究发现,全国畜牧业碳排放呈缩减趋势,各省畜牧业碳排放差异显著,整体呈“西高东低”的梯次分布格局。技术进步通过畜牧业碳排放强度改进减少的碳排放可以遏制其通过经济增长所带来的碳排放的增加,但这一结果具有区域异质性,技术进步对西部地区畜牧业碳排放的“规模效应”大于“强度效应”,因而未能同时实现经济发展与减排,进一步探究发现,技术进步对畜牧业碳排放的边际效应随着产业集聚水平的提升而增强。此外,技术进步对畜牧业碳排放还具有显著的空间溢出效应,具体表现为,本地区技术进步增长一个单位,邻区畜牧业碳排放将会降低1.666个百分点。     

低碳约束下中国全要素生产率的时空演变——基于Sequential Malmquist-Luenberger生产率指数分解方法

在全要素框架下运用基于连续前沿的Malmquist-Luenberger生产率增长指数方法,估算了1987—2009年中国28个省(自治区、直辖市)的低碳全要素生产率、技术进步和效率改善,对中国低碳全要素生产率的总体发展、区域差异进行实证分析。然后,利用核密度估计,对累积相对低碳全要素生产率增长、累积相对技术进步和累积相对效率改善做分布动态演进分析。结果表明:考察期内中国整体的低碳全要素生产率趋于上升,但上升幅度逐渐减小;东、中、西三大区域的低碳全要素生产率存在显著差异,呈东高西低的增长格局;东、中部地区的低碳全要素生产率提升是技术进步和效率改善共同推进的结果;西部地区的低碳全要素生产率提升仅靠技术进步驱动,效率改善存在退步迹象;省际间的低碳全要素生产率呈一定程度的"俱乐部收敛"特征,技术进步有明显的"追赶效应"。     

农业生态效率评价及提升路径研究——基于山东省17个地级市的实证分析

将农业碳排放和农业面源污染作为非期望产出纳入评价体系,采用包含非期望产出的SBM模型测度2000—2017年山东省17个地级市的农业生态效率,利用ArcGIS技术和莫兰指数展现农业生态效率的空间分布特征,并运用冗余率剖析效率损失原因,提出针对性改进建议。研究发现:(1)山东省农业生态效率整体较高但地区差异明显,济南、烟台处于效率有效状态,其余各市处于非有效状态。从历年趋势看,农业生态效率均值在研究期内呈现缓慢下降态势,2013—2017年稳定在中等效率水平。(2)从空间特征来看,山东省农业生态效率呈现正的空间相关性,总体上“低—低”集聚型和“低—高”集聚型地区偏多,中部和东部沿海地区为两个高效率集团。(3)从生态效率损失原因来看,农药投入、劳动力投入和农业面源污染物排放是主要原因。此外,不同地区效率损失的具体原因也存在差异。因此,要想获得生态效率的提升,有必要从生产要素投入和污染物排放两方面进行管控和改善,探索建立跨区域的农业生态化发展合作机制。     

中国农业生产率的地区差距及波动性研究——基于随机前沿生产函数的分析

本文利用省级面板数据研究了1985-2005年中国地区农业生产绩效的动态表现。结果显示:(1)样本期间八大地区平均的TFP和技术进步率都为正增长,与此同时技术效率的改进不明显且为负增长,规模效率则表现出更明显的负增长,只有少数地区的配置效率改进有正增长;(2)从地区差距和波动来看,八大地区农业技术进步率的差异有所缩小,其技术效率变化趋势相同,并且两者波动性不大,而规模效率和配置效率的波动都较大;(3)通过进一步检验发现:配置效率的波动是农业TFP的波动的首要推动力,即近20年来农业生产要素的流动是农业TFP增长波动的主要原因。     

农业生产性服务的碳减排作用:效应与机制

选取2003—2019年中国213个地级市面板数据,采用双向固定效应模型探究农业生产性服务对农业碳排放水平的影响及作用机制。研究显示:农业生产性服务能显著促进农业碳减排,在利用工具变量缓解内生性问题并进行多种稳健性检验后,结论依然成立;进一步分析表明,农业生产性服务对东部和粮食主产区的碳减排作用更为明显;结合“规模—结构—技术”逻辑框架,促进规模经营、调整种植结构以及推动技术进步是农业生产性服务降低农业碳排放水平的主要作用途径;农业生产性服务对农业碳排放水平具有显著的负向空间溢出效应,农业生产性服务有助于促进周边地区的农业碳减排,实现区域内生态环境的整体优化。因此,应进一步健全农业生产性服务体系,实现服务规模经营与土地规模经营的优势互补,并加强区域间农业经济联系,形成区域协同农业碳减排的良好态势。     

福建省农业全要素生产率变动原因的实证分析

本文利用Malmquist指数方法,测算了1990—2007年福建省的农业技术进步率、技术效率增长率以及全要素生产率增长率;然后,利用协整检验和脉冲响应函数动态模拟福建省对外开放(对外开放度)对福建省农业技术进步变化率、技术效率变化率的影响,以及对外开放和两者的协整关系,进而说明福建省对外开放对其农业全要素生产率变动的作用。结果表明:20世纪90年代以来,福建省对外开放与其农业技术进步、技术效率变化和全要素生产率增长具有长期稳定均衡关系;福建省对外经济开放对福建省农业技术效率具有促进作用,但对农业技术进步具有"挤出效应"。     

城镇化、技术创新与区域碳排放绩效

在厘清城镇化、技术创新影响区域碳排放绩效机制的基础上,选取2011—2020年中国30个省份面板数据,运用NCSE—EBM模型测度碳排放效率,利用面板数据Tobit模型检验全国和三大地区城镇化、技术创新对区域碳排放绩效的独立效应及协同效应。研究发现：城镇化对全国和中西部地区碳排放效率的促进作用显著,技术创新对全国及东部地区碳排放绩效具有显著促进作用。城镇化与技术创新对全国及东部地区碳排放效率的协同效应小于独立效应,对中西部地区不显著;对全国及中部地区碳排放强度的协同效应小于独立效应,而东部地区协同效应大于独立效应,西部地区则不显著。     

中国农业绿色生产效率的测度及其影响因素分析

文章基于超效率SBM模型测算中国2012—2020年各省份农业绿色生产效率,并利用Tobit模型实证分析农业绿色生产效率的影响因素及影响程度。结果显示,省份间农业绿色生产效率差异呈现缩小态势,落后省份的追赶成效开始显现,但与领先省份间的差距仍然较大;农业绿色生产效率具有明显的地区差异,东部和东北地区省份农业绿色生产效率领先于中西部地区,整体呈“中部塌陷”分布格局。进一步研究发现,农业科研财政拨款、城镇化率、农业生态补偿政策等因素均是促进农业绿色生产效率增长的重要原因,而农作物受灾面积、农业机械投入强度会显著抑制农业绿色生产效率提升。在控制省份间社会经济发展水平差异后,各影响因素对农业绿色生产效率的影响方向及显著性保持不变。     

湖南省农业生产效率演变与影响因素

在当前“三农”工作重心转向全面推进乡村振兴、加快农业农村现代化发展的背景下，提高农业生产效率对促进农业高质量发展具有重要的意义。文章以湖南省14个市州为研究对象，以2010—2020年为研究时段，通过构建农业生产效率评价指标体系，运用考虑非期望产出的超效率SBM模型和Malmquist指数法分析湖南省农业生产效率的时空变化特征，运用多元线性回归模型分析湖南省农业生产效率的影响因素。结果表明：(1)近10年湖南省农业生产效率不高，整体呈中等水平，效率值呈缓慢上升态势，具有较大的上升潜力，综合效率未达优秀主要是由于生产规模未达到最优。研究期内，湖南省农业生产综合效率一直较高的是常德、衡阳、长沙，一直较低的是郴州、怀化、邵阳、湘西州、张家界。(2)湖南省农业全要素生产率呈波动增长态势，主要驱动力是技术进步，洞庭湖区域是全要素生产率较高的地区，湘潭、衡阳、常德、长沙的技术效率、纯技术效率和规模效率均有所下降。(3)人力资源投入是湖南省农业生产效率最主要的影响因素；经济发展水平、收入水平是重要的影响因素；交通发展水平是次要的影响因素；农业机械化水平、产业结构和政府投入水平影响较小；受教育水平为限...     

中国农业绿色全要素生产率变化研究:1992-2010年

基于随机前沿生产函数分析方法,本文将农业生产中的氮磷流失作为一种要素投入测算了中国农业1992-2010年的绿色全要素生产率(GTFP)变化指数,并与传统的全要素生产率(TFP)进行了比较分析。结果表明,全国层面来看,研究期内我国农业GTFP年均增长与TFP基本相同;分解分析表明,我国农业GTFP和TFP的增长均主要依靠技术进步推动,技术效率的降低抵消了部分技术进步的效果,纳入环境要素后技术效率的下降趋势和技术进步的增长趋势都有所放缓。分区域来看,东部地区GTFP年均增幅高于其TFP,中部地区二者基本相等,西部地区前者年均增幅低于后者。     

中国区域绿色发展效率与绿色全要素生产率：2000—2010——基于参数共同边界的实证研究

本文运用参数化共同边界与Luenberger生产率指标相结合的方法,研究环境约束下2000—2010年中国区域绿色发展效率和绿色全要素生产率增长。实证结果表明,与中西部地区相比,东部地区不仅绿色发展效率高,而且生产技术水平更加贴近潜在水平;总体上,东部地区绿色全要素生产率是进步的,而中西部地区却表现出负增长的现象,东部地区效率变化和技术进步的表现皆优于中西部地区.进一步的分解结果显示,纯技术进步成为了推动我国绿色全雩素生产率增长的主要动力,而纯效率变化的贡献较小甚至对生产率增长产生消极的作用;从纯粹技术追赶来看,东部地区的生产技术不断靠近潜在生产技术,而中西部地区则表现出生产技术愈发落后于潜在水平的趋势;潜在技术相对变动方面,三大区域都表现出技术发展空间不断压缩的现象。