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.     

中国农产品加工业技术效率、技术进步与生产率增长

本文运用1999～2005年中国农产品加工业12个行业的面板数据,采用基于非参数数据包络分析的曼奎斯特生产率指数方法,分析了中国农产品加工业发展过程中全要素生产率的变动状况,将其进一步分解为技术效率和技术进步,对企业平均规模、资本密集度以及资产负债率同生产率增长的关系进行了实证检验。本文的主要结论是：中国农产品加工业全要素生产率增长率较高,并且全要素生产率的增长主要源自技术进步,而非效率变化;国有及国有控股企业的全要素生产率、技术变化、规模效率等指标值大于“三资”企业;另外,国有及国有控股企业的企业：规模对全要素生产率有较显著的正影响,而资本密集度对全要素生产率有显著的负影响。     

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。     

不同退耕规模农户农业全要素生产率增长的实证分析——基于黄土高原农户调查数据

本文采用超越对数随机前沿生产函数模型,对陕西省吴起县和甘肃省华池县不同退耕规模农户农业全要素生产率及其影响因素进行实证分析。研究表明:小规模退耕农户农业全要素生产率的增长主要来自于农业技术效率改善,大规模退耕农户农业全要素生产率的增长主要来自于农业技术进步。进一步分析影响农业技术效率的因素发现:户主受教育程度、户主年龄、家庭成员农牧业劳动总时间、退耕规模对农户农业生产技术效率都具有正效应。     

中国农垦大中型工业企业的全要素生产率——基于DEA的Malmquist指数分析

本文使用农垦大中型工业企业的面板数据,应用非参数方法-基于DEA的Malmquist指数方法估计了中国农垦工业经济的全要素生产率变化,并将全要素生产率分解技术效率(技术效率又分为纯技术效率和规模效率)和技术进步.从测算的结果发现,农垦工业经济的全要素生产率的平均增长率为18.6%,增长主要来源是技术进步,技术效率的平均增长率为-13.4%.化学纤维制造、食品加工、化学制品(肥料)制造有较高的全要素生产率,而纺织、非金属制品却处于较低的水平.     

长江经济带农业绿色生产效率及其时空分异特征研究

［目的］从静态分析和动态分析两个方面,阐释长江经济带农业绿色生产效率和农业绿色全要素生产率的时空分异特征以及生产率增长来源,以期为提高长江经济带农业绿色发展质量提供科学决策依据。［方法］文章基于资源环境约束的角度,利用MinDS模型和Global Malmquist Luenberger指数相结合的方法,测算长江经济带农业绿色生产效率和农业绿色全要素生产率,并将农业全要素生产率变化分解为纯技术效率变化（PEC）、纯技术变化（PTC）、规模效率变化（SEEC）和规模技术变化（SETC）4个部分。［结果］（1）长江经济带农业绿色生产效率水平较高,且呈不断增长趋势,下游地区的农业绿色生产效率高于中、上游,且中、上游与下游地区的差距不断拉大; （2）长江经济带农业绿色全要素生产率增长较快,以3年为1个周期,呈现波动式上升趋势,其增长主要源于纯技术进步和规模技术提高; （3）长江经济带下游农业绿色全要素生产率增长率最高,上游次之,中游最低,其中,下游农业绿色全要素生产率增长主要源于纯技术进步,中游是纯技术效率改进、纯技术进步和规模技术提高共同作用的结果,上游则源于纯技术效率改进、纯技术进步和规模效率提高。［结论］长江经济带上、中、下游三大区域的农业绿色发展水平和发展能力存在较大差异,需制定差异化政策,以调整农业增长模式,促进农业转型升级,实现高质量发展。     

江苏省农业主产区农业全要素生产率增长的分解研究——以苏北苏中32个县(市)为例

为了寻找提高江苏省农业生产效率的路径,文章选用农业全要素生产率作为切入点,以苏北苏中地区共32个县和县级市为样本,在超越对数生产函数的模型框架下利用随机前沿分析法(SFA)估算各县(市)在各时期的技术效率损失。在此基础上将32个县(市)农业全要素生产率增长分解为技术进步、技术效率变化、规模经济性和配置效率四个部分。研究结果表明,32个县(市)农业技术效率水平稳定高企,平均技术效率水平达到88.3%;技术进步是构成推动农业生产效率改善的最主要原因,年均稳定增长2.57%;生产资料配置效率是制约农业生产效率改善的主要原因,年均配置效率为-1.6%,相对于技术进步抑制作用达-62.42%。     

基于SuperSBM模型的新疆农业生产率动态分析

本文运用非径向SuperSBM模型为基础计算Malmquist指数,测算了1997年～2007年新疆农业全要素生产率,并对Malmquist指数进行分解,分析新疆农业全要素生产率增长的原因。结果表明：新疆农业生产率在2002年前是不断波动,2002年后呈增长趋势,主要是技术进步推动的结果,相对技术效率变化率对全要素生产率的增长没有促进作用,各地区农业生产效率差距较大。进一步提高新疆农业生产率,需要充分挖掘现有技术的潜力,做好现有技术的推广、运用。     

基于超效率DEA模型的中国农业科技资源配置效率动态演化研究

[目的]通过测算中国农业科技资源配置效率,分析存在的差异性,为配置效率的提升寻求有效措施。[方法]运用超效率DEA,对2001~2014年间中国31个区域的面板数据进行农业科技资源配置效率的全面评估,从中探究区域农业科技资源配置效率的变动趋势和时空特征,构建Malmquist指数以从技术进步水平和技术效率水平考察影响区域农业科技资源配置效率变动的因素。[结果]中国各地区整体的配置效率呈现上升趋势,超效率平均值从2001年的0.520上升到2014年的0.764;农业全要素生产率平均增长1.3%,其中综合技术效率指数年均增长4.2%、技术进步变化指数年均下降2.8%;从影响农业科技资源配置效率的技术进步和技术效率来看,技术效率已成为主要因素。从细分的6个区域来看,华东地区全要素生产率平均值最高,西北地区最低。从具体省份情况来看,有17个省(市、区)的全要素生产率指数大于1,其中天津、上海、广东、海南全要素生产率增长较快,年均增长率达到10%以上。[结论]提高中国农业科技资源配置效率,可采取优化农业科技资源配置结构,各地根据农业科技资源实际扬长避短、合作共赢,实施农业科技"走出去"战略等措施。     

中国乳制品业全要素生产率变动分析——基于非参数Malmquist指数方法

本文运用中国乳制品业1998～2005年的省际面版数据，采用非参数Malmquist指数方法，实证分析了中国乳制品业增长过程中全要素生产率的变动状况，并将其进一步分解为技术效率和技术进步。研究表明，1998～2005年，中国乳制品业全要素生产率以年均0．6％的速度增长，技术效率的下降不足以抵消技术进步的增长；五大奶业产区的全要素生产率的增长也均为正值，技术进步的增长支撑着各地区乳制品业全要素生产率的增长。     

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。     

基于DEA的河北省苹果产业生产效率的实证研究

本文采用数据包络分析法(DEA),利用2005—2008年苹果生产成本和收益数据,对河北省苹果生产效率与全国苹果生产效率进行了对比分析。结果表明,研究期间内,河北省苹果生产的全要素生产率变化主要源于技术进步的作用,而全国苹果生产的全要素生产率变化来源于综合技术效率和技术进步的共同作用;河北省苹果生产的全要素生产率、综合技术效率和技术进步呈波动的增长趋势,但比全国平均水平稳定;河北省苹果生产的综合技术效率变化来源于规模效率的作用,而全国苹果生产的综合技术效率变化来源于规模效率和纯技术效率的共同作用。     

近10年广西农业经济增长效率分析

新古典增长模型认为经济增长的两方面因素分别为资本和劳动力等要素投入扩张和生产技术的改进。本文从这两方面进行分析,结果发现研究期内广西壮族自治区农业经济总体上是以要素投入扩张带动的粗放型的增长方式。将农业要素生产技术的改进分解为技术进步和技术效率提高,运用数据包络分析方法表明广西农业全要素生产率指数的提高主要依靠农业技术进步。广西下辖5个地区的全要素生产率指数分解分析结果显示出较大的差别,除桂中外其它的各区市农业全要素生产率指数的提高主要依靠技术进步的增长。     

政策支持与农业龙头企业绩效关系研究——以江西省为例

本文以2003—2010年江西省26家农业龙头企业的面板数据为基础,运用DEA方法测算了全要素生产率变动及其分解,同时测算了各个企业技术效率的规模效应,进一步分析了影响农业龙头企业绩效的相关因素。研究发现:样本期内全要素生产率、技术进步有正的上升趋势,技术效率有下降趋势;江西省农业龙头企业技术效率差异显著。企业总资产、职工工资、贷款贴息、品牌扶持金额、雇佣农户数、与农户签订合同数、农民培训费用对全要素生产率、技术效率、技术进步有不同程度的影响。     

基于参数和非参数方法的玉米生产效率研究——以吉林省为例

本文以中国玉米主产区吉林省为例,基于非参数HMB指数方法和参数K-L随机前沿生产函数方法,采用1991-2005年投入产出的面板数据(Panel Data),对玉米生产的全要素生产率进行实证分析.结果表明,主产区的玉米全要素生产率(TFP)变动具有周期性的变化特点,每一周期技术进步、技术效率、规模效率和混合效率对玉米全要素生产率变动的作用不同;分区综合结果显示,黄金边缘区玉米生产率的增长幅度最高,黄金玉米主产区玉米生产率的增长幅度次之,非主产区玉米生产率的增长幅度最低.今后为促进主产区玉米全要素生产率增长应采取促进技术进步、挖掘主产区潜力等措施.     

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。     

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。     

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。     

我国奶业全要素生产率时空分异特征分析

目的 测定奶业全要素生产率时空分异特征及内在机理,为奶业生产效率及国际竞争力提升提供决策参考。方法 文章基于2010—2018年奶牛养殖成本收益数据,通过构建DEA-Malmquist指数测度不同规模奶牛养殖全要素生产率及时空分异特征。结果 （1）我国奶业全要素生产率呈现出增长态势;2010—2018年大规模奶牛全要素生产率年均增长2.52%,中规模、小规模及散养奶牛全要素生产率年均分别增长2.42%、1.58%和2.48%。（2）纯技术进步是奶牛全要素生产率增长的关键推动因素;除大规模外,纯技术效率变化对散养、中小规模养殖推动作用明显不足;规模效率变化及规模技术进步对奶牛养殖效率提升支撑作用明显。（3）不同地区奶业全要素生产率变化特征明显,绝大多数地区奶牛养殖全要素生产率呈现出增长态势;东部地区散养及中小规模奶牛全要素生产率优势明显,中部地区大规模奶牛全要素生产率具备较强优势。结论 应加大科技创新及成果转化政策供给,强化科技创新及成果转化要素投入,完善科技成果转化及推广体系建设,助推奶业发展科技进步支撑力度及奶产品国际市场竞争力提升。