资源环境约束下的中国农业全要素生产率增长研究

传统的农业全要素生产率测算方法很少统筹兼顾资源和环境约束,无法反映出我国农业经济增长的真实绩效.本文采用Malmquist-Luenberger指数将水资源和农业面源污染因素纳入传统的农业全要素生产率分析框架,测算分析了资源环境约束下中国1998-2009年30个省份的农业全要素生产率及其分解成分.研究结果表明:①是否考虑资源环境约束对农业全要素生产率的核算结果具有显著影响,并可能导致政策误判;②考虑资源环境约束的农业全要素生产率显著低于传统不考虑资源环境约束的测算结果,我国的农业经济呈现出以严重破坏生态环境和大量消耗资源为代价的粗放型增长;③资源环境约束下我国东部地区的农业全要素生产率高于中西部地区,中西部地区面临着农业增长与资源环境相协调的艰巨任务.     

环境约束下我国西南地区农业全要素生产率度量及收敛性研究

首先用清单分析法对我国西南地区农业面源污染进行核算,将其纳入农业全要素生产率框架,并基于Malmquist-Luenberger生产率指数和新古典收敛模型实证分析我国西南地区农业全要素生产率增长及其演进规律。实证结果显示:(1)考虑环境约束的农业全要素生产率显著低于传统不考虑环境约束的测算结果,反映出西南地区农业经济呈现以牺牲生态环境为代价的粗放型增长。(2)环境约束下桂川渝地区农业全要素生产率高于云贵地区,贵州农业发展呈现出典型的增长与环境双重恶化现象。(3)环境约束下西南地区农业全要素生产率存在σ收敛和β收敛,但是σ收敛趋势并不稳定。基于上述结论,提出相关政策建议。     

环境管制与中国农业全要素生产率增长研究

利用中国省际面板数据,将农业面源污染和碳排放作为"坏产出"指标纳入农业全要素生产率测算中,采用Malmquist-Luenberger指数分析2001—2010年考虑环境因素下中国30个省市区的农业全要素生产率及其分解成分,并探讨考虑环境因素下中国农业全要素生产率演变的影响因素。研究结果表明:考虑环境因素的中国农业全要素生产率呈增长趋势,但表现出较大的波动性,其动力主要来源于技术进步;从地区差异来看,考虑环境因素下中国农业全要素生产率呈现东、中、西部地区依次递减;农村经济发展水平、农业产业结构变动、农业基础设施投资对考虑环境因素下中国农业全要素生产率有显著影响,而环境管制影响则不显著。     

农业科技资源错配对全要素生产率影响——基于门槛效应的实证研究

基于1999-2017年农业科学院省级面板数据,采用DEA-Malmquist指数测算农业全要素生产率,并采用Hsieh and klenow建立的资源错配模型测算出农业科技资源总错配指数。基于地区农业科技资源错配视角构建门槛模型,实证分析农业科技资源错配对农业全要素生产率的非线性作用机理。实证结果表明:(1)中国25个省份存在着不同程度的农业科技资源错配,农业科技资源错配情况虽有改善但效果并不明显。(2)农业科技资源错配程度与农业全要素生产率之间存在明显的双门槛效应且农业全要素生产率的变化显著受限于地区农业科技资源错配程度。(3)农业科技资源错配与农业全要素生产率之间呈U型关系,在不同的农业科技资源错配门槛区间内对农业全要素生产率有不同的影响。     

碳排放约束下我国地区全要素生产率增长及影响因素分析

本文运用Malmquist-Luenberger指数法测度了我国各地区1995-2007年碳排放约束下全要素生产率增长及构成.估计了在碳排放约束和传统情形下全要素生产率指数及其构成,并检验两种情况下全要素生产率及其构成的差异.主要结论有:碳排放约束条件下东部地区TFP增长最快,西部地区增长最慢,中部地区则均介于二者之间;我国全要素生产率增长水平不断提高,技术效率变化是全要素生产率增长的源泉,但在碳排放约束情况下不及传统全要素生产率高;在28个省市区中,有8个地区至少移动生产可能性边界1次;本文还实证考察了人均GDP、工业化水平、技术无效率水平、劳均资本、能源强度和开放度等因素对在碳排放约束条件下全要素生产率影响效果,并据此给出了一些政策性建议.     

中国海洋经济绿色全要素生产率测度及影响因素

本文利用熵值法构建了"资源与环境损耗指数",测算了资源环境双重因素下中国及沿海11地区的海洋经济绿色全要素生产率,基于面板数据Tobit模型考察了不同因素对海洋经济绿色全要素生产率的影响。结果表明:技术进步是中国海洋经济绿色全要素生产率增长的主要源泉,而技术效率和规模效率的作用并不明显;沿海地区海洋经济增长对资源依赖和环境污染的程度呈现出较大的差异性;海洋产业结构、专业技术水平、管理制度对经济绿色全要素生产率增长具有显著的正向影响,而工业规模具有显著的负向影响。     

资源环境约束下中国ETFP演变的空间计量分析

采用SBM-DDF-SML与空间计量模型相结合的方法对2005～2016年资源环境约束下全要素生产率进行测度和实证研究。结果表明:环境全要素生产率在2005～2016年成上升趋势,且各省市在增长率方面均呈现出显著差异。环境全要素生产率增幅普遍高于市场全要素生产率增幅,呈现出波浪式"W"型变化规律。计量结果表明环境全要素生产率增长具有显著的空间集聚性和空间溢出性,经济发展、技术创新、能源效率提高、资源禀赋和产业结构优化对环境全要素生产率有显著正向影响;当前外商直接投资、企业所有制结构、能源结构和环境政策呈现抑制作用。研究认为,国家应建立行之有效的区域环境污染治理联动机制,提高环境全要素生产率正的空间外溢性;加大研发投入,构建绿色技术创新体系;改变现阶段不灵活、一刀切的环境规制方式,因地制宜地构建绿色、多样的环境规制体系。     

资本深化对中国资源型企业全要素生产率的影响

提升全要素生产率是高质量发展阶段资源型企业转型的重要途径。本文基于2010—2019年中国资源型上市企业财务数据,采用LP法测算其各年份全要素生产率水平及变化趋势,构建了固定效应模型和动态面板模型,从要素投入结构视角检验资本深化对资源型企业全要素生产率的影响及其传导机制。研究发现：①资源型企业全要素生产率逐年增长,但增长率偏低且整体呈下降态势,表明资源型企业发展缓慢,面对新发展、新阶段的竞争力不足;②资源型企业资本深化水平不断提升,深化速度明显加快,对企业全要素生产率增长具有显著的抑制效应,异质性分析表明这种抑制效应在上游开采业、能源企业、快速资本深化时期、经济发展水平较低地区和国有资源型企业中更为突出;③影响机制检验表明,产能过剩效应是资本深化抑制资源型企业全要素生产率的主要传导机制,同时由于创新投入对资源型企业全要素生产率增长的贡献较低,创新惰性效应虽存在但传导作用有限;④进一步研究发现,资本深化对组织资本较高和融资约束较低的资源型企业全要素生产率的抑制作用更小。本文研究结论对资源型企业要素配置决策和转型发展具有重要政策启示。     

新型城镇化提升了中国农业绿色全要素生产率吗?——基于空间溢出效应及门槛特征

基于2006-2017年中国30个省份的面板数据,采用基于SBM方向性距离函数的GML指数法和熵值法测算30个省份农业绿色全要素生产率和新型城镇化水平;在此基础上,通过构建空间计量模型和面板门槛模型,探讨新型城镇化发展对农业绿色全要素生产率影响的空间溢出效应和门槛特征.结果表明:新型城镇化对农业绿色全要素生产率存在显著的负向空间溢出效应;以经济发展水平为门槛,新型城镇化对农业绿色全要素生产率的影响存在单一门槛效应,跨过门槛值时新型城镇化对农业绿色全要素生产率影响的负向效应逐渐减弱;各省份经济发展水平呈现非均衡性,使得各地区新型城镇化对农业绿色全要素生产率影响的差异性明显,属于低门槛值的省份逐渐减少,而属于高门槛值的省份主要集中在东部地区.根据研究结论,建议各级地方政府在制定新型城镇化建设和农业生产政策时因地制宜,推动城镇向集约化、智能化和绿色化发展,并注重推动工业化、城镇化和农业现代化协调发展,从而促进农业绿色全要素生产率提升.     

环境污染约束下农业生产率增长地区差异及其动态分布演进

本文通过SBM方向性距离函数将环境污染因素纳入农业生产率分析框架,测算分析了环境污染约束下中国1998—2009年地区农业生产率水平,并考察了环境污染约束下农业生产率地区差距的动态分布演进及其影响因素情况。研究结果表明:不考虑环境污染约束将会高估中国整体的农业生产率水平;考虑环境污染约束的农业生产率没有出现收敛现象,各省农业生产率趋异的状态在未来很长一段时间内将持续存在;农村经济发展水平、农业基础设施投资、农业结构调整以及城乡收入差距对环境污染约束下的农业生产率有显著影响,是未来农业环境政策制定的重点。     

中国农业全要素生产率增长及其时空分异

本文利用1978~2011年分省面板数据与Global Malmquist指数对种植业全要素生产率增长及其成分变动进行了分析,主要研究结论有:(1)农业全要素生产率增长显著且主要由技术进步推动,技术效率总体上呈退步趋势;(2)生产率增长的地区差异与省际分化明显,东部地区增长最快且多数东部省份增速较快,中部地区增长最慢且多数中西部省份增速较慢。主要研究启示有:(1)理论上,随着DEA测算技术的不断进步,对农业TFP的理解也不断深入;(2)实践中,必须切实地解决农业技术效率低下问题,以便更加有效地推动农业TFP的增长。     

基于数据包络分析的我国农业生产效率区域差异分析

基于数据包络分析方法探讨全国农业生产效率及其变动情况,并利用空间自相关方法对变动情况的空间集聚特征进行分析,结果表明:(1)台湾各年份农业技术的综合效率、纯技术效率及规模效率均达到最优状态,远高于大陆各省份的均值。(2)全国各省份农业全要素生产率指数都大于1,呈增长态势且东部地区的增长速度高于西部地区,西部地区高于中部地区。(3)根据各省份农业全要素生产率及其分解值的变化特点,全国省份可划分为四类问题省份。(4)全国各省份农业全要素生产率增长差异的空间集聚特征明显,且集聚趋势逐渐增强。     

农业科技资源错配与全要素生产率研究

采用Hsieh等的模型方法,构建农业科技资源错配模型及全要素生产率潜在增长模型测算不同地区和行业2006—2017年农业科技人力、财力资源扭曲对全要素生产率的影响。结果显示:在地区层面,东、西部地区农业科技人力、财力资源扭曲程度较严重,东、中部地区总体扭曲程度较严重。在行业层面,农垦和畜牧业农业科技财力资源配置相对过剩、人力资源配置不足;种植业农业科技财力资源配置不足、人力资源配置相对过剩。从农业的TFP发展潜力看,如果有效消除农业科技人力、财力资源错配,每个地区和每个行业的TFP都可以得到较大提升。     

中国自然资源利用效率与城市化关系的实证分析

利用2002年-2009年省级面板数据,综合考虑节约资源和环境污染,采用稳健广义最小二乘法对城市化和自然资源利用效率的关系进行实证分析.发现城市化对自然资源利用效率影响不显著,这归因于城市化正负两方面的作用.对城市化传导路径的分析表明:城市化提高了劳动生产率、促进了产业结构调整和对外开放,但同时影响了政府行为和物质资本投入,继而产生不利因素.进一步分区域讨论,发现政府行为是城市化进程中最主要的不利因素,且中、西部政府行为的负面影响明显大于东部;中、西部产业结构调整的间接贡献率小于技术进步,东部则相反;物质资本投入对中、东部产生较大的的负面影响,而提高对外开放水平可改善西部地区的自然资源利用效率.根据所得结论,文章最后给出了相关建议.     

技术创新水平、农业科技资源错配与农业科技生产率

基于2009-2017年农业科研机构省级面板数据为研究对象,从技术创新水平的中介角度分析农业科技资源错配与农业科技生产率之间的作用途径.研究发现,农业科技资源错配可以直接影响农业科技生产率,也可通过技术创新间接影响农业科技生产率;分区域来看,东部、中部地区技术创新水平表现为部分中介效应,西部地区技术创新水平中介效应不显著.因此,优化农业科技资源配置的政策措施需要从"直接"向"间接"转变,注重提升农业科技资源配置效率的同时更加注重科技创新能力的提高.     

地方政府支出、效率改进与区域经济增长——中国地区面板数据的经验分析

本文运用面板数据随机系数模型的实证分析表明,中国三大地区政府支出的效率改进机制不同,但其单个要素产出效率和全要素生产率呈现出相似的时序动态变化,只是由东到西政府支出对资本产出效率和全要素生产率的改进作用渐次减弱,劳动产出效率在中西部地区没有明显改善,东部地区也只是1990年代初较高,其后大幅下降。     

基于Global-Malmquist-Luenberger指数的中国水资源全要素生产率增长评价

基于省际水足迹和灰色水足迹等的面板数据,本文利用带有“非期望”产出的数据包络分析方法,通过Global-Malmquist-Luenberger指数测度了1998年-2010年中国31个省、区、直辖市的水资源全要素生产率增长并分解为纯技术效率变化、技术进步和规模效率变化.研究发现:①不考虑非期望产出的水资源全要素生产率增长高于考虑非期望产出的水资源全要素生产率;②非期望产出情况下的水资源全要素生产率增长明显具有正的空间集聚现象,且非常显著;③中国31个省、区、直辖市水资源全要素生产率增长主要源于技术进步,纯技术效率和规模效率出现恶化,波动变化都很小.在此基础上对中国水资源利用效率健康发展提出了相应的政策建议.     

中国区域全要素能源效率收敛性及影响因素分析——基于Malmqulist-Luenberger指数法

本文将能源和非期望产出二氧化碳纳入生产率分析框架中,基于序列DEA的方向性距离函数及Malmqulist-Luenberger指数测度了1999年-2010年我国28个省、市、区及东、中、西三大区域的全要素能源效率的动态变化及其分解变量。实证结果表明:不考虑碳排放约束下的全要素能源效率被高估,而考虑碳排放约束后我国的产业结构得到了优化调整,呈现出规模效率的提升。从区域差异来看,1999年-2010年间我国三大区域全要素能源效率东部最高、中部次之、西部最低,其中西部区域其收敛速度要高于中部、及东部区域,各区域的全要素能源效率存在趋同的趋势。影响因素分析结果可知:我国2000年后经济发展与全要素能源效率指数呈现"U"型趋势;技术效应对中部,西部区域的全要素能源效率具有促进作用;产业结构的调整对中、西部区域的全要素能源效率有显著的抑制作用;对外开放度、产权所有制结构、政府支持力度对全国的全要素能源效率的有显著的促进作用,并且对中、西部的贡献比例较大。