低碳约束下木材加工业全要素生产率影响因素分析

运用面板数据模型回归分析低碳约束下木材加工业全要素生产率增长的影响因素。结果表明,出口规模和经济发展水平对低碳约束下的木材加工业全要素生产率有较为显著正向影响,而资本化程度与技术创新水平对木材加工业全要素生产的影响不明显。根据实证分析结论,提出适度增加出口规模,合理安排技术创新投入与扩大再生产之间的关系等建议。     

甘肃省农业环境效率及碳排放约束下农业全要素生产率测算研究

[目的]考虑碳排放约束,分析甘肃省农业全要素生产率整体特征和区域特征,以期为提升甘肃省农业可持续发展能力提供参考。[方法]文章基于2005—2016年甘肃省14市州面板数据,以农业碳排放作为非期望产出指标,运用非径向、非角度的SBM模型和Malmquist—Luenberger生产率指数法,对甘肃省农业环境效率和碳排放约束下农业全要素生产率指数进行测算。[结果](1) 2005—2016年甘肃省农业环境效率值总体呈现下降—上升—趋于平缓的变化趋势,且均小于1;(2)碳排放约束下甘肃省农业全要素生产率总体呈现波动增长的趋势,年均值为1.010,年均增长率为1%,且主要来源于技术进步;(3)甘肃省农业全要素生产率增长存在显著区域差异,其中中部地区增长最快,陇东南地区次之,河西地区增长最慢。[结论]忽视碳排放将不利于农业可持续发展,建议各区域依据自身资源禀赋,采取差异化的发展思路,提高农业技术成果转化率是提升甘肃省农业全要素生产率的关键。     

环境约束下环渤海经济圈全要素增长率测算

在追求经济增长的同时,人们开始更关注于经济发展与环境资源之间的协调关系。作为海洋经济发展中的生力军,环渤海经济圈经济发展的质量与效果的关系将是我国新时期海洋强国战略实施中的一个重要问题。论文在比较全要素增长率测算方法的基础上,完成了投入与产出两层面要素识别,使用Malmquist指数衡量全要素生产率,进而给出环渤海经济圈经济增长绩效的评价,并据此提出了相关对策建议,以期为环渤海经济圈社会经济可持续发展提供理论支撑。     

环境约束下规模生猪养殖的全要素生产率研究

环境污染是制约规模畜禽养殖可持续发展的重要问题。本文以规模生猪养殖为例,利用中国29个省区的规模生猪养殖数据以及课题组和相关文献对于规模生猪养殖粪便处理方式的调研数据,构建考虑环境非期望产出的固定窗式参考集FWML指数对2004~2013年环境约束下中国规模生猪养殖的全要素生产率进行实证研究。研究表明:环境约束下中国规模生猪养殖的全要素生产率以年均6.32%的速度增长,技术进步是拉动全要素生产率增长的主要因素,地区间全要素生产率增长的差异明显;环境因素对于规模生猪养殖全要素生产率的负向抑制作用显著;中国多数省区规模生猪养殖的全要素生产率以中幅和小幅增长为主,目前仅有少数省区处于高全要素生产率增长和高污染物消减的双高生产模式,仍有部分省区处于低全要素生产率增长和低污染物消减的双低困境中。     

东部地区全要素生产率测算与分析

基于2000～2019年东部11个省（市）面板数据,运用随机前沿分析模型对东部地区全要素生产率增长进行测算和分析,并采用固定效应面板回归模型对全要素生产率进行影响因素研究。研究结果表明：技术进步是东部地区全要素生产率增长的主要动力,且东部各个经济圈之间的全要素生产率具有空间差异性。提高基础设施水平和市场化水平有利于促进东部地区全要素生产率增长,城镇化水平和科研投入的提高会对全要素生产率起阻碍作用。     

低碳约束下木材加工业全要素生产率研究

在考虑碳排放的基础上运用DEA-Malmquist指数测算了13个国家木材加工业的全要素生产率。对比分析1995~2009年发达国家与发展中国家木材加工业全要素生产率的发展变化情况。研究发现:总体而言,考虑CO2排放的木材加工业全要素生产率要高于传统全要素生产率,技术进步是全要素生产率增长的主要原因。低碳约束前后发达国家木材加工业全要素生产率平均水平要高于发展中国家。从1995年到2009年由于技术进步指数的变化引起了中国木材加工业全要素生产率较大的波动。根据实证分析结论,提出适当调整产业规模、提高产业技术创新水平等建议。     

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。     

温室气体排放约束下奶牛规模养殖环境效率及全要素生产率分析

一是运用SSBM模型对奶牛规模养殖环境效率及技术效率(技术效率为不考虑温室气体排放下的效率)进行分析,结果显示:环境效率小规模最高,其次为中规模与大规模;技术效率受温室气体排放约束由大到小的顺序为大规模、小规模与中规模。二是运用GML指数方法对环境全要素生产率变动进行分析,表明:全要素生产率变动受温室气体排放约束由大到小的顺序为中规模、大规模与小规模养殖场;GML指数较GM指数(GM指数为不考虑温室气体排放的指数)降低的原因各异,小规模主要由温室气体排放拉低技术效率变化导致,而中、大规模奶牛养殖场主要由温室气体排放阻碍技术进步所致。就地区而言,奶牛规模养殖场环境效率低的地区,环境全要素生产率增长态势明显,其环境效率改善潜力较大。     

黑龙江国有林区林业产业全要素生产率及其影响因素分析

利用DEA法测量了黑龙江省森工40个林业企业的全要素生产率(Total Factor Productiv-ity,TFP),并利用Panel-Data模型找出其影响因素。实证分析结果表明:2003～2009黑龙江国有林区林业企业全要素生产率总体上呈现下降趋势,其原因可归结为林区技术进步缓慢;规模效率和纯技术效率对全要素生产率有正向作用;技术因素和营林投资比重对森工企业的全要素生产率有正向影响,固定资产投资对其存在负向影响,而劳动投入和天保工程(政策因素)对其影响不显著。为此,提出鼓励林业企业技术创新、优化林业投资结构、加强林业投资体制改革、加快森林生态服务的市场化进程和深化林业管理体制改革等建议。     

中国省域绿色全要素生产率测算及分析

中国各省份绿色全要素生产率的测度是定位和规划各地区新时代绿色经济发展的先决条件,也是对环境和经济协调发展的统筹决策基础.本文采用非径向、非角度SBM方向距离函数下的ML指数法对中国省域绿色全要素生产率进行测度、分解以及分析.研究表明:(1)依赖技术进步拉动的全国整体绿色全要素生产率在研究时段内保持上升态势;(2)各省份...     

中国林业全要素生产率及其收敛性分析

基于2006-2015年31个不同省份投入和产出的面板数据,运用DEA方法,测算和分析中国林业全要素生产率在时间维度上的发展特征和空间维度上的差异性,进行了相应的收敛性检验,并进一步将全要素生产率分解为纯技术效率、规模效率与技术进步上分效率指标进行不同效率的分析。在实证模型构建的指标选取中,采用投入指标有林业系统年底从业人员数和实际完成投资额,产出指标有总产值。实证的结果表明,中国林业全要素生产率增长较快,年均增长速度为6.1%;其中技术效率对全要素生产率的影响相对较大。从31个区域的全要素生产率增长来看,在10年内出现下降的只有森林储蓄量较大的几个省份。基于实证研究结果,提出了提高我国林业生产率的政策建议。     

中国省际全要素生产率的测算和分解

全要素生产率(TFP)是研究一国经济可持续增长的核心,由于中国省际间差距巨大,各地区的经济发展模式各不相同,本文通过非参数的DEA-Malmquist指数方法估算出2000~2015年的年份全要素生产率指数与2000~2015年间中国各省份的全要素生产率指数,并对各省份的TFP进行了进一步的分解。研究发现:以TFP为代表的技术进步水平近年来不仅没有提高,反而出现减缓趋势;中国省份经济增长差异较大,从分解结果来看,全要素生产率增长差异主要由技术进步水平差异较大所致。     

吉林省农业全要素生产率测算及提升策略

为促进吉林省全面发展,提高吉林省农业生产率,提出吉林省全要素生产率测算及提升策略。根据Malmquist指数法测算吉林省农业全要素,计算双边相对Malmquist生产率指数,得到吉林省当地农业生产率的空间分布特征,对该分布特征进行分析,从其中存在的问题出发,提出吉林省全要素生产率提升策略。提升时需要注重农业技术的应用与推广,将农业技术普及到农民生活生产当中,构建分区统筹规划,实施分工合作机制,促进吉林省农业发展,合理分配劳动力,实现农业的规模化经营,全面提升吉林省农业全要素生产效率,为吉林省农业生产提供一定助力。     

我国种植业全要素生产率及影响因素研究

论文收集我国种植业1985年～2005年的相关数据,运用索洛模型和C-D生产函数模型分别测算种植业全要素生产率及其影响因素的贡献作用.研发表明:①1985年～2005年我国种植业全要素生产率年均增长率为1.44%,种植业生产处于规模报酬递增阶段;②在影响我国种植业全要素生产率指数的各因素中,改革开放等政策的贡献较为突出;在余下影响因素中,科研成果子的贡献最大,农技推广次之,结构调整作用不大.     

中国苹果绿色全要素生产率测算与产区差异

目的 厘清苹果产业绿色全要素生产率增长的动态变化及产区差异,是促进苹果产业高质量发展的关键。方法 文章基于2004—2018年我国8个苹果主产区面板数据,利用超效率SBM模型和全局ML指数,从静态、动态不同角度,对我国苹果环境技术效率和绿色全要素生产率进行测算,并分析不同产区之间的差异。结果 （1）我国及各主产区苹果环境技术效率均未达到最优状态,区域差异明显,黄土高原主产区高于环渤海湾主产区,与不考虑非期望产出相比,环境技术效率明显偏低;（2）规模效率是当前我国苹果生产技术效率主要来源,黄土高原主产区纯技术效率略高于规模效率,环渤海湾主产区纯技术效率偏低;（3）苹果绿色全要素生产率整体提高,区域间增速差异较大,黄土高原主产区增速高于环渤海湾主产区;（4）技术效率是我国苹果绿色全要素生产率主要增长源泉,技术进步贡献度相对较低。结论 我国苹果绿色全要素生产率存在较大提升空间,各产区要通过因地制宜制定苹果产业发展战略、充分借助农业科研院所创新优势、加强果农高素质培训等方式提高苹果绿色全要素生产率。     

基于温室气体排放约束下的我国草食畜牧业全要素生产率分析

本文将草食牲畜温室气体排放量纳入全要素生产率(TFP)研究体系,以肉羊、肉牛、奶牛等草食牲畜为主要研究对象,引入考虑非期望产出的SSBM模型与GML指数方法测算了我国2004—2015年草食畜牧业TFP变动,并与未考虑温室气体排放的GM指数进行比较分析。研究表明:温室气体排放对草食畜牧业TFP的影响由不显著向显著转变,技术效率作用凸显。各产业TFP受温室气体排放制约程度存在差异;奶牛产业TFP受温室气体排放影响较为严重,其次为肉牛与肉羊产业。肉羊与奶牛产业GML指数较GM指数降低主要在于温室气体排放拉低技术效率;而肉牛产业GML指数较GM指数降低则为温室气体排放阻碍技术进步导致。温室气体排放约束下的地区TFP变化与其所处地理位置、气候、日粮结构、饲养量及肉产量(奶产量)密切相关。     

温室气体排放约束下奶牛规模养殖环境效率及全要素生产率分析北大核心CSSCI

一是运用SSBM模型对奶牛规模养殖环境效率及技术效率(技术效率为不考虑温室气体排放下的效率)进行分析,结果显示:环境效率小规模最高,其次为中规模与大规模;技术效率受温室气体排放约束由大到小的顺序为大规模、小规模与中规模。二是运用GML指数方法对环境全要素生产率变动进行分析,表明:全要素生产率变动受温室气体排放约束由大到小的顺序为中规模、大规模与小规模养殖场;GML指数较GM指数(GM指数为不考虑温室气体排放的指数)降低的原因各异,小规模主要由温室气体排放拉低技术效率变化导致,而中、大规模奶牛养殖场主要由温室气体排放阻碍技术进步所致。就地区而言,奶牛规模养殖场环境效率低的地区,环境全要素生产率增长态势明显,其环境效率改善潜力较大。     

环境规制对海洋渔业全要素生产率的影响研究

本文选取2009-2020年中国沿海11个省份的面板数据,运用超效率SBM-ML模型测算海洋渔业全要素生产率,并研究环境规制对其变化的影响以及科技创新在该影响机制中发挥的作用。实证结果显示,中国海洋渔业全要素生产率整体呈现上升趋势,并且技术进步是其增长的主要动力;环境规制对提高海洋渔业全要素生产率有显著的促进作用,且不同类型环境规制工具的影响存在差异;科技创新在环境规制提高海洋渔业全要素生产率的影响机制中发挥中介效应。     

我国中西部全要素生产率的区域差异及影响因素分析

文章采用DEA模型的Malmquist指数法,分解和测算了2000-2014年我国中西部各省、自治区、直辖市的全要素生产率(TFP)。结果表明,中西部地区全要素生产率增长率平均上升0.7%,明显低于全国水平的4.5%。其中,中部地区的全要素生产率下滑1.4%,西部地区上涨2.8%。通过分析中西部地区全要素生产率的影响因素,研究发现,GDP、产业结构升级和基础设施对中西部TFP增长有显著正向影响,技术创新水平、经济对外依存情况和政府干预经济程度对中西部TFP增长的影响显著为负。最后从加强自主创新和提高政府的保障作用等方面提出提高中西部地区TFP的政策建议。