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。     

农业生产性服务业集聚、城镇化与农民就业增长关联研究

选取2003—2019年浙江省各市的面板数据,建立PVAR模型,使用脉冲响应函数与方差分解方法,考察浙江省不同区域内农业生产性服务业集聚、农民就业增长、城镇化的长期动态影响。结果表明:农业生产性服务业集聚、农民就业增长、城镇化三者均具有自我发展的惯性;农业生产性服务业集聚在浙东北片区正向作用于农民就业增长,在浙西南则产生抑制性效果;浙东北地区城镇化抑制农民就业增长,而浙西南的城镇化对农民就业具有促进作用;浙东北、浙西南地区的城镇化与农业生产性服务业集聚之间呈正向促进关系。因此,应强化农民就业对集聚的正向效应;统筹省域内农业生产性服务业集聚式发展;完善城乡联动机制,促进集聚、就业、城镇化三者良性互动、协同发展。     

重庆市农业全要素生产率与农业经济协调发展研究

采用DEA-Malmquist指数法测度重庆市2006～2017年的农业全要素生产率,采用灰色关联法计算分析农业全要素生产率与区域经济之间的关联度.结果 表明:(1)2006～2017年重庆市农业TFP指数均大于1,年均增长率为4.74％,其中农业TFP增长最快的时期是2013～2014年,为13.82％,而TFP指数构成中农业技术进步年均增长率为3.47％,技术效率年增长率为1.27％,技术进步是重庆市TFP增长的主要动力.(2)重庆市农业全要素与农业经济增长的密切程度从大到小依次为机械动力、化肥、能源、劳动力及土地,2006～2017年在土地与劳动力波动不大的情况下,机械动力、化肥及能源的持续增加有效促进了农村经济的增长.     

2004—2013:中国棉花生产率增长、技术进步与效率变化

运用DEA的Malmquist指数分析方法对中国2004—2013年棉花TFP的增长及其构成进行实证分析,阐释了棉花TFP变化的基本特征。结果显示,1中国棉花产业的全要素生产率年际波动较大,2004—2013年中国棉花TFP的年均增长率达到2.7%,其中技术进步的年均增长率为3.1%,技术效率的年均增长率为-0.3%;2技术进步是推进TFP增长的主要动力。由于近年来棉花技术缺乏创新,对TFP的促进作用越来越乏力;3纯技术效率过低是技术效率出现负增长的主要原因;4中国棉花TFP的增长具有区域不平衡的特征。各棉花主产区技术进步水平的不同导致TFP的增长存在显著差异,新疆已经成为中国棉花TFP增长最高的棉区,改变了三大棉花区域齐头并进的局面。     

中国农业全要素生产率构成及区域趋同性分析——基于1996-2010年Malmquist指数法

利用1996-2010年省际面板数据,运用DEA-Malmquist指数法模型,分析了中国农业全要素生产率(TFP)增长的构成即农业技术效率提高(Ech)和农业技术进步(Tch),并解释了不同区域农业全要素生产率(TFP)及其分解值的趋同性。研究结果表明:(1)1996-2010年,中国农业全要素生产率(TFP)年均增长率为4.1%,其中农业技术进步(Tch)年均增长率为4.8%,农业技术效率(Ech)年均增长率为-0.7%;(2)农业技术效率对全国农业全要素增长率区域差异的解释度分别为58%,剩下的42%则由农业技术进步解释;(3)"九.五"到"十一.五"期间,中西部区域农业技术效率和农业技术进步的交替增长,使得东中西区域间农业全要素生产率呈现出长期的趋同效应。     

浙江省农业绿色全要素生产率的实证分析

基于SBM-GML指数法测算了浙江省11个地级市2003—2018年的农业绿色全要素生产率及其分解项。研究结果表明:2003—2018年浙江省农业绿色生产效率整体上呈增长趋势,年均增长率为3.7%,其增长主要是由农业技术进步推动。各地级市之间农业绿色发展水平差异明显,浙东北农业绿色生产率整体高于浙西南地区,其中农业绿色发展效率增长最快的是台州市,最慢的是丽水市。现阶段浙江省提高农业绿色发展效率要加大财政扶持力度、普及农业信息技术、完善农业推广体制和调整农业经营机制,积极推动农业农村现代化发展,实现农业高质量发展。     

基于Luenberger-Hicks-Moorsteen指标的福建省农业全要素生产率测度及收敛性分析

【目的】测算福建省农业全要素生产率（Total factor productivity,TFP）并判断其变动趋势,为促进区域协调发展及实现农业高质量发展提供科学决策。【方法】利用Luenberger-Hicks-Moorsteen（LHM）指标具备加性完备条件,基于自由处置壳（Free disposal hull,FDH）模型构造LHM TFP指标,将县域划分为一般县（市）、贫困县和发达市（区）,测度2003—2018年福建省全省及县域的农业TFP,并分解为技术效率变化、规模效率变化和技术进步,分析其收敛性特征。【结果】2003—2018年福建省农业TFP整体上呈增长趋势,2018年达0.840,年均增长率为5.731%;技术效率变化、规模效率变化和技术进步年均增长率分别为-1.231%、2.032%和4.930%,表明技术进步是TFP增长的主要驱动力,技术效率变化拉低TFP增长。从福建省一般县（市）、贫困县、发达市（区）的划分来看,各区域农业TFP及其分解指标与全省层面表现基本一致。福建省全省及一般县（市）、贫困县农业TFP存在σ收敛、绝对β收敛及条件β收敛,发达市（区）农业TFP不存在收敛趋势。TFP低的县（市）有追赶效应,城镇化、工业化对福建省全省及一般县（市）农业TFP收敛过程有促进作用,但工业化对贫困县农业TFP收敛具有抑制作用。【建议】积极发展适度规模经营,加快先进生产要素向农业园区集聚,提升农业科技创新能力;各县域应因地制宜,发达市（区）发挥技术引领与辐射作用,一般县（市）着重提升技术效率级规模效率,贫困县则要优化要素资源配置;加快形成功能互补的发展格局,推动先进生产要素向农业优势,实现农业劳均产出均衡发展。。     

基于Malmquist指数分析的浙江农业资源利用效率动态变化(1994—2010年)

采用1994—2010年浙江省东北6个地级市和西南5个地级市的农业资源面板数据,运用DEA分析法中的Malmquist指数,实证研究了浙江农业资源利用效率及其增长状况。结果表明：1994—2010年浙江农业资源全要素生产率平均增长5.08%,技术进步增长5.14%,技术效率增长-0.04%,技术进步成为推动浙江农业资源TFP增长的主要因素,但技术效率下降也产生了负面影响。由于技术进步和技术效率水平的不同,使得省内各区域的农业资源利用效率存在显著差异。总体上,浙江东北地区的农业资源利用效率高于浙江西南地区。     

中国玉米全要素生产率增长分解与空间收敛性

基于1979—2018年中国19个玉米主产省的成本收益面板数据,运用Hicks-Moorsteen生产率指数测算了玉米全要素生产率(TFP)增长情况,并在此基础上使用空间杜宾模型对其收敛性进行检验。结果表明:1)1979—2018年中国玉米TFP年均增长率为2.20%,前沿技术进步是玉米TFP增长的主要驱动力;2)中国玉米TFP增长及其动力机制存在显著的空间差异,并且绝大多数省份都表现出技术进步与技术效率恶化并存的"单驱动"型增长特征;3)中国省际间玉米TFP增长存在着显著的空间收敛趋势,并且由于空间外溢效应的存在,使得各省玉米TFP增长收敛的速度减慢,收敛周期延长。     

农业科技投入对农业经济增长的驱动影响研究——基于浙江省60个县的统计数据

本文从财力、人力两个维度,以2015—2019 年浙江省60个县数据为样本,运用面板数据模型实证分析农业科技投入对农业经济增长的作用。结果发现:农业科技财政投入与农业经济增长总体上呈正相关关系,且对浙西南地区的正向作用要明显高于浙东北地区;农业科技人员投入仅在浙东北地区表现出正向作用,在浙西南地区表现出负向作用;其他控制变量对农业经济增长的作用也表现出一定的差异,其中农业机械总动力没有表现出正向作用。因此,在未来一段时期科技强农、机械强农“双强”行动中,浙江要持续加大农业科技财政投入并向浙西南地区倾斜;积极优化农业科技人员配置,在浙西南地区要着重优化农业科技人员配置使其与农业生产相适应,在浙东北地区要着重加强农业科技人员引进培养以打造有力的农业科技队伍;加快老旧农业机械设备更新和新型实用农业机械设备的研发与推广。     

碳排放约束下农业全要素生产率测算与收敛性检验

从农业增长与二氧化碳排放2个方面考虑,对1995-2014年中国省际种植业运用GML(Global Malmquist-Luenberger)指数测算碳排放约束下农业全要素生产率的增长,并与传统的Malmquist指数进行比较,同时对其收敛性进行检验。结果表明:碳排放约束下农业全要素生产率增长主要由技术进步推动或技术进步与技术效率的双重贡献。碳排放约束下农业全要素生产率的省际差异和区域差异明显。河北、辽宁、黑龙江和湖南4省的农业相对属于低碳农业。从地区差异来看,增速较快的地区是华中、华北和华东地区,西北和东北居中,华南和西南增速相对较慢。整体上来看各省之间存在技术扩散,呈现σ收敛但收敛趋势并不稳定;全国、华北、东北、华东、华中和华南地区,存在绝对β收敛,而在西南和西北地区并不存在绝对β收敛;对于全国及7个地区,均存在条件β收敛,即朝着各自稳定的状态发展。     

人力资本对农业全要素生产率、技术效率和技术进步的影响

【目的】探讨1995年以来广东省农业人力资本状况对农业全要素生产率（TFP）的影响,以期在广东省资源、环境约束下寻找挖潜增效的途径,实现农业高效、健康、可持续发展,为广东省社会经济发展提供一定的科技支撑。【方法】应用内生经济增长理论,通过人力资本对广东省农业全要素生产率的多年相关（1995~2010年）效应影响进行研究。【结果】农业研究与开发人力资本变量HA对农业全要素生产率、技术效率变化、技术进步都产生了正向的推动作用,然而农村劳动力的人力资本存量HW却对这3个方面产生一定阻碍作用。【建议】应从农业科技推广、农村教育、农业科研人员结构、农业科技成果转化等方面的制度创新来不断减少或消除影响广东现代发展的各种制度性障碍,同时要加强高学历、精通技术、懂经营管理的高技能人才的培养与引进,促进人力及科技资源的科学优化配置,由农业前沿技术进步与技术效率共同促进农业TFP的健康、快速、可持续增长。     

贵州省农业科技进步作用初探

农业技术进步对农业发展及其现代化起着重要的、不可替代的作用。根据朱希刚提出的我国农业科技进步贡献率测算方法,分别对“八五”、“九五”、“十五”期间贵州省及全国的农业科技进步贡献率作了测算,结果表明:贵州省“八五”、“九五”、“十五”期间农业科技进步贡献率分别为28.97%、35.43%和43.9%,科技进步的贡献率虽然是逐年增加的,但仍低于全国的平均水平。     

浙江省农业科技进步贡献率测算——基于随机前沿函数的分析

采用超越对数随机前沿生产函数模型,基于浙江省县级单元的面板数据,测算浙江省2014—2019年农业科技进步贡献率。结果表明:2014—2019年浙江农业产出的增长主要来源于科技进步率的提升,至2019年,浙江农业科技进步贡献率达到64.30%。2014—2019年,浙江农业的狭义科技进步率呈现稳步增长趋势,主要依靠中性技术进步。农业产业结构的变动在一定程度上影响了相关技术的应用和生产经营规模,从而对农业科技进步贡献率产生影响。将浙江农业划分为平原型、沿海型、山地型3种农业发展类型,资本和土地对山地型农业发展的影响较大,劳动力对平原型农业发展的影响最大,沿海型农业的技术效率变化率最大。     

2013 年广东现代农业产业发展现状分析

2012 年,广东全省农业总体形势呈现平稳发展态势,全年农林牧渔业总产值和增加值分别比上年增长 3.7%和3.9%,农业增加值对全省GDP 增长的贡献率达到2.2%,增长0.2 个百分点。稻米、生猪等大宗农产品整体价 格趋稳,花卉、家禽等农产品价格波动频繁,农产品对外贸易总体保持增势,各产业分化严重,稻米进口剧增,出口锐 减,猪肉的出口量下降,水、海产品出口增长。2012 年广东农业科技贡献率达58%,但水稻和蔬菜等大宗农业产业的 科技贡献率低于平均水平。     

生产函数异质性与地区农业经济增长——基于时空异质弹性生产函数模型

利用改革开放以来中国31个省(市、自治区,统计数据未含港、澳、台地区,下同)农业要素投入产出数据,基于农业要素收入份额存在较大差异的基本国情,从时间和空间维度放宽传统Cobb-Douglas生产函数模型产出弹性为固定常数的假定,通过构建时空异质弹性生产函数模型对改革开放以来中国不同地区、不同阶段农业要素投入、技术进步与经济增长的关系进行探究。结果表明:1978—2017年,中国农业要素投入呈现出劳动力减少、资本存量增加、资本深化程度不断提高的特点,不同地区农业要素投入存在明显空间异质性;反映技术进步的全要素生产率在改革开放初期较快增长,近年来增速明显下滑,东部地区全要素生产率年均增速达到2.4%,高于中部地区的1.6%和西部地区的1.6%。中国农业经济增长的时空差异性要求未来在农业经济高质量发展过程中,需要更注重地区农业比较优势的发挥,在推进农业资本深化的同时,从基础设施和制度安排出发加快农业全要素生产率增长。     

中美农业技术进步贡献率比较分析与展望

作为衡量经济增长方式的主要方法,全要素生产率对经济增长贡献大小的核算已成为学界的研究热点,与之相关的实证方法有增长核算法、随机前沿法和DEA-Malmquist生产率指数法。利用3种实证方法和FAO数据库中1980—2007年中美农业相关数据,考察了中关农业技术进步情况,通过对技术进步贡献率的比较分析,找出中关农业技术进步的差距,为中国农业发展指明方向。