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.     

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。     

基于DEA-Malmquist指数的我国两阶段乳品产业链效率变化研究

为研究我国2011—2012年间31个行政区乳品产业链发展的效率变化,利用DEA-Malmquist指数方法,分别从两阶段乳品产业链整体及其各个阶段2个层面考察各地乳品产业效率变化情况。首先将区域的乳品产业链作为整体(黑箱),计算和分析2011—2012年间31个地区全要素生产效率(TFP)变化,得出TFP指数平均为1.04,增加的主要因素是技术进步和规模增加。然后打开黑箱,分别计算和分析构成整体产业链的第一和第二阶段TFP指数,第一阶段TFP平均为0.97,第二阶段TFP平均为1.04。研究结果显示整体和两级乳品产业链产中乳品生产业较原奶生产业更具有行业领导力,乳品生产业中技术进步、技术效率变化、纯技术效率变化和规模效率变化对乳品产业链中TFP变化有很大的影响。     

基于DEA-Malmquist模型的山东省农业生产效率测算研究

运用DEA-Malmquist模型对2012、2014及2016年山东省17个地级市农业生产效率进行静态和动态分析。结果表明,山东省部分地区农业生产投入以及产出达到最佳状态,少数地区技术效率及规模效率偏低且投入冗余及产出不足等情况比较严重。农业生产全要素生产率的提高主要是依靠技术进步及规模效率共同作用。在此基础上,提出了加强农业技术创新和推广,合理有效整合资源,适度扩大农业生产规模等建议,以期为山东省农业生产效率的提高提供有益的参考。     

河北省露地及设施西红柿生产收益研究

本文对比全国、北京、天津、山东及河南,对河北省露地西红柿和设施西红柿的生产收益进行研究,发现:河北省的露地西红柿和设施西红柿的亩产量、亩产值均高于其他地区,每亩总成本均低于其他地区,优势明显;每50公斤的出售价格和净利润优势不明显。因此,要促进西红柿生产收益的提高,第一、注重品牌建设;第二、提高产品质量;第三、建立多元化的销售渠道。     

浙江省农业生产效率分析——基于DEA模型和Malmquist指数

为了研究浙江省农业生产投入产出情况,进一步提升其农业生产效率,先利用DEA模型对2020年浙江省各市农业生产效率进行静态分析,再运用Malmquist指数对2014—2020年浙江省各市农业全要素生产率进行动态分析。结果表明：2020年浙江省农业整体向好,但部分地区存在投入与产出不匹配的情况,影响了全省平均农业综合效率;2014—2020年,浙江省农业TFP均大于1,其中技术进步推动作用显著;各地级市TFP差异在合理范围内,技术效率成为大部分地级市生产效率提升的制约因素;浙东北和浙西南的年均TFP基本持平。因此,浙江省可以加强农业基础设施建设,持续提高农业科技水平,推动区域农业均衡发展,从而提升农业生产效率。     

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。     

我国奶牛养殖规模与原料奶生产效率研究——基于DEA-Malmquist方法的实证

采用DEA-Malmquist生产率指数法,运用2004-2011年我国奶牛养殖的省级面板数据,本文分别从全国层面和省份层面对比分析了奶牛养殖模式(散养、小规模、中规模和大规模)与原料奶生产全要素生产率(TFP)的关系。研究结果显示,从全国层面看,散养和小规模的TFP小于中规模和大规模,并且随着时间的推移,中规模和大规模奶牛饲养的规模效应日益凸显;从省份层面看,原料奶生产的TFP是否随养殖规模的扩大而增加或者缩小,在不同省份之间存在差异:内蒙古和吉林的TFP随养殖规模扩大而增大,相反地,山东和河南散养模式的TFP相对更高;全国层面和省份层面的研究都显示,2004-2011年间我国原料奶生产的全要素生产率主要依靠技术进步来推动。     

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...     

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。     

西红柿设施栽培技术

从大棚修建、选种、育苗、定植等环节总结了设施西红柿栽培技术,以期为西红柿设施栽培提供参考。     

黑龙江省大豆生产效率研究

运用非参数的HMB指数方法,利用1991-2005年黑龙江省大豆生产投入产出的面板数据(Panel Data),对大豆生产的全要素生产率进行实证分析.结果表明,黑龙江省大豆生产的全要素生产率(TFP)变动具有周期性变化的特点,技术进步和混合效率的增长是促进全要素生产率增长的主要原因,而规模无效率是全要素生产率增长的主要阻碍因素.因此,今后为促进大豆全要素生产率增长应采取继续促进技术进步、提高要素使用效率、加大技术推广力度等措施.     

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     

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。     

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.     

我国小麦全要素生产率的评价分析 ——基于DEA-Malmquist指数方法

本文基于DEA-Malmquist指数方法,对2004~2015年我国15个小麦主要生产省份的小麦全要素生产率进行测算,并就小麦生产效率的非有效性进行分析。研究表明:2004~2015年,我国小麦全要素生产率的周期性变动主要受技术进步变动的影响,小麦生产规模效率的提高一定程度上促进技术效率得到改善;不同省份小麦全要素生产率的提高贡献来源不同,规模效率的实现是多数省份小麦全要素生产率提高的主要原因,同时,最低收购价政策实施省份的小麦全要素生产率普遍高于其他省份;劳动力、化肥等要素的过度投入一定程度上导致小麦技术效率的损失。文章最后就如何促进小麦全要素生产率的提高给出几点政策启示。     

吉林省农户养猪生产效率分析

利用吉林省1989-2005年农户饲养生猪投入产出的面板数据,采用非参数HMB指数方法对生猪生产效率进行分解分析,获取各指数的时序变动趋势和空间分布特征.结果表明:吉林省农户饲养生猪的全要素生产率主要由于规模效率的提高和技术进步而呈递增趋势,各市(县)生猪生产的全要素生产率与其技术进步的变动趋势一致,可以通过扩大生产规模、提高技术进步水平和技术应用的有效性来提高生产效率.