汉江流域粮食全要素生产率分析——基于DEA-Malmquist指数

采用DEA-Malmquist指数方法对2008～2017年汉江流域湖北境内25个县市(区)的粮食全要素生产率进行了发展趋势、驱动模式、地区差异上的实证分析.研究发现,汉江流域湖北境内各地区粮食生产效率增长放缓;粮食生产的驱动模式为技术进步型;各地区的粮食生产整体效率相差不大,但在技术进步水平和技术效率上,上游和中下游...     

安徽创新驱动全要素生产率研究——基于DEA-Malmquist指数模型的实证分析

本文利用2010～2016年安徽9个地市的面板数据,采用DEA-Malmquist指数分析方法分析探讨安徽9个地市创新驱动的全要素生产率及变动情况。并通过指数的分解分析创新全要素生产率增长的内在动因。结果说明:①安徽省的9个地市的区域创新生产效率处于上升趋势,年均增长达到7.8%;②技术进步是安徽的创新全要素生产率增长提高的主要推动力;③安徽省各地市的全要素生产率水平呈现区域的不平衡性,地区差异非常明显。     

湖南省上市农业龙头企业全要素生产率——基于DEA-Malmquist指数

运用DEA-Malmquist指数,选取湖南省9家上市农业龙头企业的投入与产出数据进行全要素生产率分析。从2012—2017年静态的生产效率评价结果来看,上市农业龙头企业总体的生产效率还有待提升,加加食品集团股份有限公司、湖南正虹科技发展股份有限公司、金健米业股份有限公司、克明面业股份有限公司、湖南新五丰股份有限公司、大湖水殖股份有限公司等企业平均生产效率小于1.000,在投入产出方面须要继续优化。从DEA-Malmquist指数模型动态分析来看,金健米业股份有限公司的规模效率低于1.000,须要调整规模。湖南正虹科技发展股份有限公司、株洲千金药业股份有限公司、大湖水殖股份有限公司、湖南新五丰股份有限公司等企业的全要素生产率受技术进步影响较大,这些企业须要增加对新技术的投入。加加食品集团股份有限公司和克明面业股份有限公司等企业在技术上投入不够,规模不够优化,既要创新技术,又要调整企业规模,优化投入产出配置,提升全要素生产率。     

基于三阶段DEA-Malmquist模型的我国农业全要素生产率增长研究

通过构建三阶段DEA-Malmquist模型,对2007²012年间全国30个省、直辖市和自治区的农业全要素生产率增长情况进行测度分析。研究结果表明,我国农业全要素生产率基本是增长的且与农业经济增长呈现出一定的相关性;农业技术进步是我国农业全要素生产率增长的最主要推动力;外部环境因素的存在对农业全要素生产率的增长确实会产生影响。剔除外部环境因素影响后,有更多的地区农业全要素生产率增长对农业经济增长有拉动作用。     

基于三阶段DEA-Malmquist模型的我国农业全要素生产率增长研究

通过构建三阶段DEA-Malmquist模型,对2007~2012年间全国30个省、直辖市和自治区的农业全要素生产率增长情况进行测度分析。研究结果表明,我国农业全要素生产率基本是增长的且与农业经济增长呈现出一定的相关性;农业技术进步是我国农业全要素生产率增长的最主要推动力;外部环境因素的存在对农业全要素生产率的增长确实会产生影响。剔除外部环境因素影响后,有更多的地区农业全要素生产率增长对农业经济增长有拉动作用。     

我国不同规模肉鸡养殖成本收益及全要素生产率分析——基于DEA-Malmquist指数法的实证

比较我国不同规模肉鸡养殖成本收益,探究我国不同规模肉鸡养殖全要素生产率变化规律,为促进肉鸡产业发展提供参考。基于2004—2017年全国不同规模肉鸡养殖投入产出数据,对其成本收益进行比较,并采用DEA-Malmquist指数法测算了不同规模肉鸡养殖全要素生产率。结果表明:中规模和大规模肉鸡养殖比小规模更具成本优势;中等规模肉鸡养殖的经济效益最好,小规模肉鸡养殖的经济效益最低,大规模肉鸡养殖的经济效益介于两者之间;小规模肉鸡养殖全要素生产率变化比中、大规模要高,三种规模平均全要素生产率变化不大;小规模肉鸡养殖全要素生产率年际波动幅度最大,且滞后于大、中规模肉鸡养殖全要素变化提升期。基于此,提出发展肉鸡养殖适度规模经营,提高产业化水平;培育壮大肉鸡龙头企业,增强其对小规模肉鸡养殖户的带动能力;发展标准化养殖,加强精细化管理;鼓励技术创新,加强科技成果转化等建议。     

基于DEA-Malmquist指数方法的河北省农业全要素生产率分析

党的十九大报告指出我国经济处于高速增长到高质量发展转变时期,并强调了提高全要素生产率对我国经济转型升级的重要意义。河北省人均耕地面积不足世界平均水平40%,人地矛盾突出,所以如何利用有限的资源满足工业和生活需求成为农业发展的重要问题,提高农业全要素生产率成为我省农业发展必然趋势。本文运用DEA方法的Malmquist TFP指数对河北省农业全要素生产率进行测算,并利用距离函数分解为技术进步与效率两部分。通过分析河北省全要素生产率时间上的变迁和空间上的分布特点,发现河北省农业生产率的提高由农业技术进步所推动,农业技术效率部分抵消了技术进步的促进作用,农业技术效率主要受规模和纯技术效率的双重影响,并且农业生产率呈现出以北京为中心的扩散趋势。在此基础上,提出促进农业全要素生产率提高,发挥技术潜力,增加农业生产率的对策建议。     

我国粮食主产区粮食全要素生产率评价研究

以我国13个粮食主产区为研究对象,选取2011—2019年的面板数据,通过构建DEAMalmquist模型,对粮食主产区的粮食全要素生产率进行测度,并从时间、空间角度进行分析。研究发现,2011—2019年,我国粮食主产区粮食全要素生产率呈波动状态,技术进步效率指数对粮食全要素生产率的影响较大;内蒙古、安徽、河北等省（自治区）的年均粮食全要素生产率位居前列,辽宁省和湖北省的粮食全要素生产率变动幅度较大。     

基于DEA-Malmquist指数新疆肉牛产业全要素生产率研究

[目的]研究新疆肉牛产业全要素生产率.[方法]采用非参数DEA-Malmquist指数模型,通过对2004～2011年新疆和对比研究省份的面板数据测算了肉牛产业全要素生产率.[结果]新疆肉牛生产全要素生产率主要受到肉牛生产技术进步影响;从新疆主要牲畜全要素生产率来看,肉牛的全要素生产率远低于肉羊,但高于生猪;从不同省份肉牛生产的对比来看,新疆肉牛全要素生产率要低于陕西、河南和黑龙江等肉牛生产大省.[结论]肉牛产业全要素生产率构成促进肉牛产业可持续发展的重要动力,需要充分发挥技术进步和技术效率两方面作用,提高新疆肉牛产业的全要素生产率.     

粮食丰产科技工程对小麦全要素生产效率的影响——基于DEA-Malmquist方法

基于DEA-Malmquist方法对粮食丰产科技工程实施以来中国小麦全要素生产率(TFP)的变化进行分析.研究表明,该政策的实施显著促进了中国小麦产业全要素生产率的增长,华北地区已经成为中国小麦生产的优势地区.粮食丰产科技工程战略的实施已显成效,相关地区应利用发展时机不断提高生产技术和生产效率,确保中国小麦产业持久发展以保障粮食安全.     

辽宁省苹果全要素生产率与农业增长:基于DEA-Malmquist 指数的实证分析

农产品的生产效率问题一直是我国重点关注的问题,更是指导农业发展的方向。本文基于2007-2018 年辽宁省以及中国主要主产苹果的省份（市）的苹果生产投入产出面板数据,使用数据包络分析法对该面板数据产生的分解后的指数进行了深入的分析,其结果显示:Malmquist 指数在2007-2018 年间先增长后下降。技术进步效率对全要素增长率的影响最大但达到峰值后会逐步减小;规模效率的低下使全要素增长率的增长受到限制。所以辽宁省的苹果产量的提升,可以通过提高该省苹果种植的技术进步水平;以及扩大该省的苹果生产     

基于Malmquist指数方法对东部六省制造业全要素生产率比较分析

用非参数Malmquist指数方法对山东省和粤、冀、苏、浙、沪制造业竞争力进行了分析,通过观察企业经营的综合生产效率指数变化、技术进步变化和全要素生产率指数变化,从而找出提升效率的最佳途径,并在此基础上探求山东省制造业未来发展的趋势与对策。     

我国农业全要素生产率的测度及空间演进

基于2010-2020年31个省份的平衡面板数据,采用DEA-Malmquist指数法对省级农业全要素生产率进行测度。在此基础上,利用泰尔指数法对各省份农业全要素生产率进行空间演进分析。研究发现：我国农业全要素生产率总体呈波动上涨态势,此为农业技术进步和农业技术效率双重作用下的结果;我国农业全要素生产率存在空间不平衡性,呈现出“西高东低”的特征;经泰尔指数分解得出,农业全要素生产率的泰尔指数呈波动性增长态势,且其差异主要源于组内差异,因此应将政策重心聚焦于区域内部。     

湖北省农业全要素生产率及其收敛性分析

运用DEA-Malmquist指数方法衡量了2000～2012年湖北省农业全要素生产率的变动趋势,并将湖北省17个市州按区位因素分为鄂东、鄂西以及鄂南地区,进行了收敛性分析.结果表明：湖北省整体农业全要素生产率呈现不断增长趋势,技术进步对全要素生产率有明显的推动作用,但技术效率偏低,阻碍了农业全要素生产率的提高;湖北省全省以及3大区域的农业全要素生产率均不存在α收敛以及绝对β收敛,均存在条件β收敛,收敛结果表明,各市州之间的农业全要素生产率差距在不断扩大,但是在政策调控下可以缩小各市州之间的差距.     

我国肉羊主产省散养方式全要素生产率——基于DEA-Malmquist指数法的实证分析

利用我国7个肉羊主产省2008—2016年肉羊投入产出的面板数据,对其成本收益信息进行分析,在此基础上采用DEA-Malmquist分别从静态和动态视角对我国肉羊产业的生产效率和全要素生产率在空间分布和时序变动趋势特征进行评价。结果表明:我国各主产省的成本和收益水平有一定的差异,肉羊的收益和成本总体上均呈波动上升的趋势,成本上升的幅度大于收益增长幅度。从静态角度看,我国肉羊产业的综合技术效率较高,各主产省的纯技术效率均高于规模效率,且接近最优状态。从动态角度看,不论是我国肉羊产业在2008—2016年时序变动还是各主产省份的空间分布方面,造成全要素生产率变动的主要原因均为技术进步。可以通过提高技术进步水平、改良肉羊品种、发展适度规模养殖等方式来推动我国肉羊产业高质量发展。     

重庆市农业全要素生产率分析:基于Malmquist指数方法

运用非参数Malmquist指数法,对2000-2006年重庆市县域层面上的农业全要素生产率的变动趋势和构成进行了分析。结果表明:2000-2006年期间重庆市农业全要素生产率年均增长率为4.0%,其中,农业技术效率变化指数年均增长率为5.0%,而农业技术进步指数反而年均下降1.0%;重庆市农业全要素生产率的增长主要来自于技术效率的改善而非农业技术的进步。重庆市要提高农业生产率,增强农业可持续发展能力,应根据自身特点和发展需要,优化投入结构和规模,加强和加快农业技术的研发能力,改革和完善农业技术推广体系,提高农村人力资本质量,继续加强农业基础设施建设。     

基于Malmquist指数的我国农村乡镇卫生院全要素生产率分析

使用DEA-Malmquist方法考察了我国30个省份乡镇卫生院2002～2009年全要素生产率的动态变化。结果表明,2002～2009年间我国乡镇卫生院全要素生产率整体提高了3.9%,其中技术进步要高于技术效率提高,但各省份变动情况存在明显差异;乡镇卫生院基础比较薄弱的西部地区其全要素生产率增长最快,明显高于东部和中部地区。     

长三角城市群农业全要素生产率时空演化特征分析

农业全要素生产率是现代农业经济增长的重要体现,长三角区域作为我国重要的农业生产区域之一,探讨长三角地区农业全要素生产率及其时空演变,对于实现长三角地区农业经济高质量发展具有重要意义。选取长三角城市群26个城市2013—2019年的面板数据为样本,基于DEA-Malmquist模型测算分解其农业全要素生产率,并利用ArcGIS软件进行空间可视化分析,结果表明,2013—2019年长三角城市群26个城市农业全要素生产率均值为1.01,总体来看,长三角城市群农业生产效率呈上升趋势。其中,农业技术进步指数对农业生产效率指数的贡献较大。从城市个体来看,长三角城市群26个城市间农业生产综合效率及纯技术效率、规模效率空间差异较大。分省域来看,浙江省各城市农业生产效率提高较快,江苏省多数城市农业生产效率总体稳定且略有提升,安徽省多数城市和上海市的农业生产效率稳定中略有下降。进而提出长三角地区农业高质量发展应着力于提高农业基础研发、核心技术攻关、转变农业发展方式等建议。     

我国数字农业全要素生产率测度及区域差异分析

基于2014—2020年30个省份(直辖市、自治区)的面板数据,采用全局主成分分析方法和动态DEA-Malmquist指数方法测算全国数字农业全要素生产率及分解效率,运用泰尔指数方法分析全要素生产率的区域之间的差异。结果表明：我国数字农业全要素生产率整体上呈下降趋势,其中数字农业技术效率和技术进步率共同阻碍其发展;我国数字农业区域之间发展不均衡,总体泰尔指数呈现出下降的趋势,区域间泰尔指数的贡献率高于区域内泰尔指数,区域间差异是造成数字农业发展不均衡的主要原因。因此,应推进技术革新、制定因地制宜的数字农业发展策略,促进区域内和区域间的协同发展。     

中国近海捕捞渔业生产效率的实证研究——基于DEA-Malmquist指数方法

利用2008—2013年近海捕捞渔业生产投入产出的面板数据,采用DEA-Malmquist指数方法对中国近海捕捞渔业全要素生产率的变动及构成进行了分析。结果表明:近海捕捞渔业平均全要素生产率呈增长趋势,年均增长率为2.3%,主要依靠技术进步来推动;技术效率变化与全要素生产率之间的同步系数为0.6,纯技术效率、规模效率与技术效率之间的异向变化导致技术效率的下降;天津、浙江、辽宁、海南、福建、广西等6个省市的全要素生产率呈增长趋势;沿海各省市近海捕捞渔业技术效率下降是平均纯技术效率下降和平均规模效率下降共同作用的结果。