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。     

气候变化、科技存量与农业生产率增长

本文在对1986~2012年中国各省份农业全要素生产率及农业科技存量进行估算的基础上,探讨了农业全要素生产率增长与农业科技存量的时间演变,并利用FGLS方法对实证模型进行估计,进而系统考察了气候变化及农业科技存量对农业全要素生产率增长的影响。研究结果表明:中国农业全要素生产率呈现明显的波动性增长趋势,主要靠农业技术进步驱动,而农业技术效率起着阻碍作用;新世纪以来农业科研投入增速明显加快,表现出明显的空间地域差异,并且该差异呈扩大趋势;农业科研投入对农业全要素生产率增长的促进作用十分显著,而年降水量对农业全要素生产率增长的影响并不显著。从空间区域来看,华东地区和西南地区气温升高对农业全要素生产率增长具有负向影响,而东北、华北、西北和华南4个地区气温升高能够提高农业全要素生产率。除华南地区外,华东、华北、西北、西南和东北5个地区降水密度增加对农业全要素生产率增长表现出显著的负向影响。     

中国地区农业全要素生产率及其影响因素的空间计量分析——基于1992～2007年省域空间面板数据

本文运用Malmquist指数方法对中国各地区1992～2007年的农业全要素生产率进行了测算,并建立了空间计量模型对影响中国各地区农业全要素生产率的因素进行了实证分析。结果表明:地理因素、土地利用能力、工业化进程、对外开放和科技水平对中国农业全要素生产率增长具有显著影响,而电力利用水平、自然环境、需求因素对农业全要素生产率增长的影响并不显著。     

美国农业产出迅速增长的关键动因分析

1948-2011年美国人口增长了1倍以上,同时农业产出也翻了一番以上,年均增长率达到1.49%,而农业投入的年均增长率仅为0.07%。美国农业在投入增长极为缓慢的情况下取得迅速发展的最主要原因,是其农业全要素生产率不断提高,年均增长率为1.49%。促进全要素生产率长期增长的最主要因素,则是技术创新。公共部门和私营部门对农业研发的投资,是促进技术创新从而推动农业全要素生产率增长的最主要途径。     

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。     

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.     

要素市场扭曲对农业全要素生产率空间影响效应分解研究

目的 通过对要素市场扭曲下的农业全要素生产率的系统分析,以期为提升农业全要素生产率以及要素市场改革进程中的中国农业可持续发展提供参考。方法 文章基于资本、劳动力、土地等要素市场严重扭曲的事实,利用1997—2018年中国28个省（ 市、自治区）面板数据,通过构建空间计量模型检验要素市场扭曲对农业全要素生产率的空间影响及其溢出效应。结果 中国资本市场、劳动力市场、土地等要素市场扭曲度比较高,同时呈现显著地区差异;中国农业全要素生产率增长以技术进步驱动为主,大多数省份的技术效率不高,同时呈现出东部地区高于中西部地区的区域不平衡特点;要素市场扭曲对农业全要素生产率的影响为负,资本市场、劳动力市场、土地等要素市场扭曲在一定程度上阻碍农业全要素生产率的提升;要素市场扭曲对全要素生产率具有一定的空间溢出效应,也在一定程度抑制了全要素生产率增长。结论 考虑要素市场扭曲对农业全要素生产率影响的空间分析,更能客观反映当前不断深化的农业农村改革发展所引发的地区差距,应充分重视要素市场扭曲对农业全要素生产率的空间溢出效应,通过要素市场化改革,持续加大涉农政策调整,不断加大对农业农村生产经营的金融资源投入,逐步实现农业全要素生产率的全面提升。     

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。     

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。     

中国1997—2007年包含建设用地投入的全要素生产率分析

研究目的:研究土地要素纳入经济增长全要素生产率分析的途径,并对中国近年来经济增长的全要素生产率进行分析。研究方法:数据包络分析方法。研究结果:测算的1997—2007年中国分省的全要素生产率Malmquist指数表明将建设用地纳入全要素生产率分析是可行的。研究结论:1997—2007年中国全要素生产率的增长主要靠技术进步带动;技术效率处于无效状态,表明建设用地等生产要素投入在经济增长中没有发挥最大效益。     

中国农业基础设施的技术效应——基于MML指数和SYS-GMM的分析

农业全要素生产率常被视为农业技术进步的重要指标,本文从农业全要素生产率的视角分析农业基础设施的"技术效应"。首先,利用2000—2013年中国省级面板数据,运用MML(Meta-frontier Malmquist Luenberger)指数测算了基于非合意产出和技术前沿面异质性影响的中国农业全要素生产率。其次,以"效率通道"和"技术通道"为切入点,构建了农业基础设施技术效应的分析框架。最后,采用系统广义矩估计(SYS-GMM)从水平效应和增长效应视角对中国农业基础设施的技术效应进行了实证检验。研究结果表明:2000—2013年,中国农业全要素生产率年均增长约为2.6%;中国农业基础设施的技术效应具有正的水平效应和负的增长效应,农业基础设施技术效应的正向影响呈现递减趋势。     

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。     

粮食直接补贴对不同经营规模农户小麦生产率的影响——基于全国农村固定观察点农户数据

本文使用2003~2014年全国农村固定观察点河南省样本农户数据所组成的面板数据,选用EBM模型和GML指数分析了2009~2014年河南省小麦生产技术效率和小麦全要素生产率,然后将小麦全要素生产率进行了要素分解,使用相关工具变量和2SLS方法分析了粮食直接补贴对不同经营规模农户小麦生产率的影响。本文研究发现:2009~2014年,河南省小麦生产存在规模效应,而小麦全要素生产率进一步增长,要素投入增加是其小麦全要素生产率增长的主要原因;粮食直接补贴对农户的小麦生产技术效率具有积极作用,而对经营规模为6亩以上农户的小麦全要素生产率作用不大;从粮食直接补贴对小麦全要素生产率的各贡献因素的影响看,粮食直接补贴能促进经营规模为0~6亩农户的人力资本增长率和经营规模为6亩以上农户的要素投入增长率,但是,这些影响不足以促进小麦全要素生产率的提高。     

气候变化对农业全要素生产率的影响及对策——以冬小麦为例

农业全要素生产率除了受到制度和投资等因素影响外,还受到气候变化的作用。本文以冬小麦为例,在运用指数方法测度1986年～2016年中国冬小麦全要素生产率的基础上,探究了冬小麦生长期气候因素变化对冬小麦全要素生产率的影响。研究表明:1986年～2016年,中国冬小麦全要素生产率呈明显的波动性增长趋势,其中技术进步不断增长,技术效率波动较大;分别采用生长期积温和温度的天数分布两种气温衡量指标回归结果指出气温与冬小麦全要素生产率之间存在非线性关系,高温会显著降低冬小麦全要素生产率;高温主要通过降低冬小麦技术效率和技术进步进而降低全要素生产率,其中对技术效率的影响起主导作用。本文提出健全气象预报预警体系、调整品种布局、加强耐高温品种研发、提高科研成果转化和技术推广效率等建议。     

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。     

互联网、城镇化与农业生产全要素生产率

本文采用2003～2016年中国30个省级面板数据,构建"互联网-城镇化-农业生产率"分析框架,分析互联网对农业全要素生产率的影响及其作用路径。研究发现:互联网对农业全要素生产率具有显著的促进作用,采用稳健性检验和工具变量法处理内生性后,这一结论依然成立;在互联网对农业全要素生产率的影响过程中,城镇化起到部分中介效应,即城镇化是互联网影响农业全要素生产率的重要路径;互联网通过城镇化路径影响农业全要素生产率存在区域差异性,在粮食主产区和平衡区通过城镇化发展能够提高农业全要素生产率,在主销区通过城镇化发展则可能抑制农业全要素生产率。最后给出本文的政策建议。     

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。     

中国木材供给全要素生产率及其时空差异——基于DEA-Malmquist指数法

基于2004²012年省际面板数据,采用DEA-Malmquist指数法,测算和分析了中国木材供给全要素生产率。研究结果表明:在技术进步和技术效率的共同推动下,中国木材供给全要素生产率增长较快,增长的主要动力是技术进步;中国木材供给全要素生产率年际间增长速度差异较大,但推动各年度增长的关键力量均是技术进步;在四大地区中,只有东北地区木材供给全要素生产率下降,其他三个地区均增长,且增长动力相似;由于技术效率提升乏力,超过40%的省份木材供给全要素生产率下降。     

气候变化对苹果主产区单产及全要素生产率增长的影响研究

本文运用超越对数随机前沿生产函数分析了1992—2012年气候变化对中国两大苹果主产区单产和全要素生产率的影响。研究表明:气温升高和降水量减少均有利于苹果单产增加,日照时数主要通过与地区的交互影响苹果单产,日照时数增加对黄土高原区苹果单产有正向影响,对环渤海地区有负向影响。气温、降水量和日照时数对全要素生产率的贡献在不同地区表现不同,在环渤海地区贡献分别为-81.7%、-16.73%和23.22%,而在黄土高原区分别为7.51%、-24.29%和-79.65%。最后,苹果单产增长的来源与地区有关,环渤海地区主要依赖于投入要素的增长,而黄土高原区主要依赖于全要素生产率的增长,技术进步对单产和全要素生产率的增长贡献最大,且技术进步是劳动力节约型、化肥节约型和物质消耗型,技术效率损失最为严重,规模效率对全要素生产率的贡献为正。