新疆伊犁州农业生态效率时空差异探究——基于超效率非期望SBM模型和Malmquist指数

以新疆伊犁哈萨克自治州24个县市为研究区,运用超效率非期望SBM模型和Malmquist指数探讨2004—2017年伊犁州农业生态效率时空差异.结果表明,伊犁州农业生态效率总体在时间上呈波动平缓下降趋势;24县市农业生态效率在空间上呈现出明显的异质性,2004—2017年效率低值区向伊犁州东北和西南方向扩张,逐渐演化为高值区零星分布,低值区聚集于伊犁州中部和东北部.各县市农业生态效率水平较低,仅伊宁市、伊宁县、霍城县、新源县、昭苏县、沙湾县农业生态效率平均水平达到有效;伊犁州农业生态效率在2005—2010年、2011—2017年分别受纯技术效率和规模效率影响.伊犁州全要素生产率指数整体呈正增长;全要素生产率指数增长幅度较高的县市有和布克赛尔县、伊宁市、沙湾县、吉木乃县,增长幅度较低的县市有哈巴河县、福海县、奎屯市、尼勒克县;技术进步指数推进伊犁州全要素生产率增长,而综合技术效率指数抑制其增长,主要原因是伊犁州规模效率指数增长较低.     

“双碳”约束下黄河下游生态效率测度与时空演变分析

黄河下游经济与生态的协调发展对于区域高质量发展至关重要，以黄河下游22个地级市为研究对象，选取2000年、2006年、2012年和2017年4年相关数据，将碳排放作为非期望产出，运用超效率SBM模型对黄河下游生态效率进行测度，同时从投入产出角度尝试探讨研究区生态效率损失的成因，最后结合Malmqusit指数及其分解指标对生态效率进行了动态分析。结果表明：1)黄河下游生态效率整体呈现波动中缓慢下降趋势，但下降幅度不大，研究期内生态效率值处于超高水平的城市呈递减趋势，在研究期末下游城市的生态效率水平分化较为明显；2)造成黄河下游城市生态效率损失的原因主要在于投入要素和非期望产出要素的冗余率过高，投入要素的冗余主要在于用水、用电量较高，非期望产出要素的冗余主要在于“三废”的排放；3)4个研究年份，技术进步、纯技术效率与规模效率对于黄河下游生态效率产生了影响。     

西部地区环境全要素生产率测算及其影响因素分析

运用方向性距离函数和Luenberger指数测算西部地区2000—2014年环境全要素生产率,并对影响全要素生产率的因素进行实证分析。研究表明:广西和陕西两省环境全要素生产率变动指数增长最快,主要是由技术进步、规模效率和技术规模三重贡献的推动;西部环境全要素生产率增长呈现下降趋势,其增长主要来源于技术进步推动;经济发展水平、产业结构、能源消费结构、对外开放、市场化、技术水平、环境规制强度和环境治理能力对西部环境全要素生产率具有不同的影响。     

东中西部地区经济增长的要素投入作用比较

运用经济增长理论，以新经济增长模型为基础，对我国东中西部各地区1978－1998年劳动、资本、技术的增长率及对GDP的贡献进行分析，比较东中西部地区在要素投入增长、全要素生产率增长对经济增长贡献方面的差异。结果表明：我国现阶段的经济增长主要还是靠要素投入来拉动；但经济发达的江苏、浙江、广东、上海和北京这些省市的固定资产投资已经趋于饱和，其投资的边际产出已经很低，造成其资本利用效率低下，应着重进行技术创新，提高全要素生产率的贡献。而西部地区的省市应该是资金首先投向的地方。由于先阶段一个地区的经济增长率主要由其资本增长率决定，因此，西部开发要把重点放在提高各省市的资本生产率，即要提高其资金的使用效率，进而提高整个地区的综合生产率。     

基于DEA-Malmquist模型的江西省旅游效率时空演化研究

旅游产业高质量发展成为拉动区域经济增量的重要引擎。基于多种DEA测度模型对江西省2011—2020年11个设区市的面板数据进行旅游效率测度，分别从静态与动态双重视角揭示江西省旅游产业发展水平及时空演化规律。研究表明：静态视角上，江西省旅游产业综合效率与规模效率变动趋势几乎一致，纯技术效率除了2015年以外都处于前沿面，说明江西省整体旅游技术效率达到一个较高的水平，规模报酬除了2012年和2019年外，其他年份均呈递增趋势，说明江西省旅游产业要素投入规模尚未达到最佳水平。横向比较全省各设市区层面上，南昌、萍乡、九江三地超效率值较高，而赣州、宜春和抚州三地的超效率值偏低；动态视角上，由于新冠疫情的影响，2019—2020年江西省全要素生产率仅0.599,显著下降；横向比较结果显示，10年间除了抚州地区全要素生产率有小幅回落(降幅6.9%),其余10个地区的旅游产业全要素生产率增长幅度均大于1,且年均增长率达8.5%。研究结果对江西省进一步提升旅游产业发展效率、平衡地区差异、优化资源配置以及相关旅游产业发展政策的制定具有重要指导意义。     

制造业数字化对全要素生产率的影响机制与效应分析

研究从数字化技术投入、数字化生产应用和数字化创新效益3个维度对我国30个省份(除西藏外)制造业数字化水平进行测度,并在厘清制造业数字化对全要素生产率的作用机理基础上,构建了2009—2019年面板模型,实证检验了制造业数字化对全要素生产率的影响效应。研究发现：我国制造业数字化水平呈现波动上升的变化趋势,且存在较大的地区差距和异质性,制造业数字化生产应用能力逐渐加强,但数字化技术投入与创新动力不足;制造业数字化能显著促进全要素生产率提升,且制造业数字化创新效益是经济高质量发展的主要驱动力;制造业数字化能够通过技术进步、技术效率提升和规模效率改善提高全要素生产率,且对技术效率的影响效应最大。     

中原经济区县域粮食生产效率时空特征研究

采用2003—2013年中原经济区201个县域的面板统计数据,运用DEA方法,对201个县域粮食全要素生产率增长指数进行了测算.结果表明:12003—2013年,中原经济区各县粮食全要素生产率存在一定的波动,总体呈上升趋势,增长幅度逐渐放缓.2中原经济区粮食生产的全要素生产率指数和技术效率东部地区要高于西部地区,区内差异较大,受地形和农业机械化水平影响较大.3通过对中原经济区各县Local Moran’s I指数的研究,Local Moran’s I值从2003年的0.29上升到0.48,技术效率在空间上的集聚呈现出由弱到强的趋势,并日益"两极化",呈现"高—高"、"低—低"集聚的两种空间发展模式为主的状态.针对提高粮食生产效率,完善粮食生产技术空间配置的目标,提出了相应的政策建议.     

基于超效率SBM模型的黄河中下游生态效率测度与空间相关性分析

以黄河中下游54个市域为研究对象，运用基于非期望产出的超效率SBM模型(Super-SBM Model)、空间自相关模型等方法，研究了2010—2019年黄河中下游生态效率的时空演变格局，并分析了黄河中下游生态效率的空间相关性。结果表明：(1)黄河中下游生态效率总体上处于较低水平，且年度间和市域间生态效率差异显著。(2)2010—2019年黄河中下游的生态效率评价值在时间维度上呈现“升-降-升”的演变趋势，空间上呈现东部、西部地区两端生态效率较高，中北部地区生态效率较低的格局。(3)黄河中下游地区生态效率在空间上全局自相关特征显著，局部空间关联集聚特征不显著。黄河中下游市域生态效率的Moran’s I值呈现“先减后增再减”趋势，空间依赖性先减弱后增加再减弱。     

高技术产业全要素生产率的差距及影响因素研究

运用DEA-Malmquist指数,测度了1996—2010年中国大陆30个省市高技术产业全要素生产率的变化和差距,并对其影响因素进行了分析。研究表明:技术进步在各地区差异明显,但各地区全要素生产率的增长具有趋同的趋势。相比东部地区,中西部地区技术效率对全要素生产率的推动作用更为明显。从全要素生产率的影响因素来看,科技活动人员、对外开放水平对全要素生产率的影响为正,市场化程度对全要素生产率的影响为负,研发强度、政府管理水平对全要素生产率的影响并不显著。     

东中西部地区经济增长的要素投入作用比较

运用经济增长理论,以新经济增长模型为基础,对我国东中西部各地区1978～1998年劳动、资本、技术的增长率及对GDP的贡献进行分析,比较东中西部地区在要素投入增长、全要素生产率增长对经济增长贡献方面的差异。结果表明:我国现阶段的经济增长主要还是靠要素投入来拉动;但经济发达的江苏、浙江、广东、上海和北京这些省市的固定资产投资已经趋于饱和,其投资的边际产出已经很低,造成其资本利用效率低下,应着重进行技术创新,提高全要素生产率的贡献。而西部地区的省市应该是资金首先投向的地方。由于先阶段一个地区的经济增长率主要由其资本增长率决定,因此,西部开发要把重点放在提高各省市的资本生产率,即要提高其资金的使用效率,进而提高整个地区的综合生产率。     

西北地区农业碳排放效率及影响因素研究

作为农业大国，农业农村是我国实现碳达峰、碳中和目标的重要碳减排领域，农业碳排放影响着生态文明建设和经济可持续、高质量发展。基于西北5省份2011—2019年农业碳排放测算数据，分析西北地区农业碳排放现状及特征，并运用SBM-Undesirable模型、LMDI模型评估农业碳排放效率和影响因素。结果表明：2011—2019年西北5省份农业碳排放总量呈现先上升后下降趋势；化肥、地膜、牛、羊造成的碳排放量占比达到86%,是西北地区农业碳排放的主要来源；各省份农业碳排放结构不同，碳减排侧重点也有所差异；碳排放效率地区差异明显，青海、宁夏两省份的农业碳排放效率高于其他3省份，均值达到0.95左右；农业生产效率、产业结构和乡村人口对西北地区农业碳排放具有抑制作用，而农业经济水平是导致西北地区农业碳排放量增加的最主要因素。最后提出创新发展低耗能农业机械，培育低碳、高产农作物品种，加强农膜补贴等建议。     

基于DEA-Malmquist指数的经济全要素生产率增长及其区域优势分析

自西部大开发战略实施以来，中国西部地区的经济发展取得了历史性成就，但与东部地区相比仍然存在一定差距。有效分析西部地区经济增长的区域相对优势，对其发展战略的制定具有重要意义。全要素生产率增长是经济增长的核心，是衡量地区经济增长质量的重要指标。从全要素生产率增长的角度出发，借鉴广义DEA的理论框架，构建了一种基于多种参考集进行评价的DEA-Malmquist指数模型。采用该模型测算基于东部和西部两种生产环境的西部地区全要素生产率增长指数及其分解指数，从纯技术效率变化差异、技术变化差异和规模效率变化差异三种视角进一步分析了西部地区全要素生产率增长的区域相对优势。结果表明，提出的模型不仅可以给出西部地区基于西部生产环境的全要素生产率增长状况，还可以给出西部地区基于东部生产环境的全要素生产率增长状况，进而能够实现西部地区全要素生产率增长的区域相对优势分析。     

湖北省农业全要素生产率及其变动的实证研究

运用Malmquist指数方法,考察2004年～2009年湖北省农业全要素生产率的变动趋势,通过Malmquist指数的分解,分析湖北省农业全要素生产率增长的内在动力.结果表明,湖北农业全要素生产率的增长主要是由技术进步推动的,规模效率和纯技术效率的共同作用使湖北农业资源配置效率对全要素生产率的增长作用不明显,因而提高农业生产的技术效率是湖北农业发展的主要方向.同时针对湖北省农业主产区的区域地理特征,提出应走农业规模化生产的道路以提高规模效率,最终促进湖北省农业全要素生产率的增长.     

环境规制、政府研发投入与全要素生产率——基于省级面板数据的分析

使用空间计量模型对我国除西藏外的30个省区市和东、中、西部各区域环境规制强度、政府研发投入对地区全要素生产率的影响进行了理论与实证分析,研究表明环境规制对地区生产率提升存在显著抑制作用,环境规制政策影响企业在创新方面的投资,约束地区生产率的提升;政府研发资金投入有利于提高企业研发积极性与市场竞争力,提升地区生产效率;东部地区政府研发投入对生产率的影响程度较小,中部地区环境规制强度对生产率的影响最大.     

地方高校科技创新全要素生产率变化趋势及其影响因素——基于分布滞后效应

基于分布滞后效应,运用DEA-Malmquist指数法分析2002—2011年我国27个省区地方高校科技创新全要素生产率的演化规律、收敛性及影响因素。结果表明:全国全要素生产率增长较缓慢,多数省区全要素生产率主要受技术进步变动影响,西部高于东中部地区;全国和中部地区绝对/3收敛和条件/3收敛效应显著,东西部地区仅条件/3收敛效应显著;高级职称人员和企事业单位经费投入对全国地方高校科技创新全要素生产率有显著促进作用。     

环境规制、政府研发投入与全要素生产率 ——基于省级面板数据的分析

使用空间计量模型对我国除西藏外的30个省区市和东、中、西部各区域环境规制强度、政府研发投入对地区全要素生产率的影响进行了理论与实证分析,研究表明环境规制对地区生产率提升存在显著抑制作用,环境规制政策影响企业在创新方面的投资,约束地区生产率的提升;政府研发资金投入有利于提高企业研发积极性与市场竞争力,提升地区生产效率;东部地区政府研发投入对生产率的影响程度较小,中部地区环境规制强度对生产率的影响最大.     

我国西部地区数字出版产业生产效率评价及提升路径研究

随着现代电子信息技术的飞速发展,全球出版业正经历由传统出版向数字出版的重大变革。由于竞争不充分,目前我国西部地区数字出版产品的创新水平还不高,多元化竞争态势还未形成,在迅速发展的同时始终伴随着高投入、低效率等不容忽视的问题,严重制约着数字出版业的可持续发展。文章运用DEA方法对我国西部地区数字出版产业的生产效率进行评价,结果表明西部地区数字出版产业存在效率损失,产业技术有效性偏低等问题。利用随机前沿生产函数模型将全要素生产率增长率分解为技术效率与技术进步率两部分,并对技术效率和技术进步率进行深入分析,结果表明技术效率的长期恶化是制约西部地区数字出版产业全要素生产率提升,进而导致生产效率低下的主要原因。在此基础上提出了提升我国西部地区数字出版产业生产效率的可行路径。     

基于Malmquist指数的陕西省农业全要素生产效率分析

为提升陕西省农业生产力水平,采用DEA-Malmquist方法构建评价模型,以陕西省2013—2018年间的面板数据为基础,对陕西省全要素生产效率指数进行了分析。研究结果表明:研究期间陕西省农业全要素生产率指数呈逐年上升趋势,农业生产规模效率指数整体呈下降趋势,技术进步是陕西省农业生产力提升的第一驱动力,各行政市的全要素生产效率的影响因素存在较大的差异。为提高陕西省的农业生产力,应采取优化农业投入规模、加大农业科技投入、调整农业结构、兴修水利等针对性对策。     

基于三阶段DEA-Malmquist模型的乡村振兴下的农业保险支农效率

采用三阶段DEA-Malmquist模型,通过测度农业保险支农的TFP及其构成,对我国2008—2017年31个地区在乡村振兴背景下的农业保险支农效率进行测度与区域差异分析,并采用SFA模型剔除环境变量和随机误差.分析结果表明:(1)对投入指标进行调整前,总体全要素生产率变动下降,表明在农业保险支农过程中,未充分发挥已有农业保险要素投入的潜力,且该下降主要源于技术进步的阻碍.从地区来看,各省全要素生产率变动下降的省份达30个,农业保险支农发展的潜力较大.(2)剔除环境变量与随机误差后,全要素生产率变化和技术进步有所增加,增长达到28.0%和14.3%,表明在农业保险支农过程中更加注重技术的提高.但是,技术效率变化下降了8.47%,影响了TFP的提高.各省Malmquist生产率指数除吉林、黑龙江、广东、新疆外均有改进,且其改进得益于技术进步的改进.区域间技术进步存在显著差异,但纯技术效率变化和规模效率变化差异在缩小.     

乡村振兴背景下农业龙头企业技术创新效率研究——基于六盘水21家样本企业的实证分析

基于DEA模型结合Malmquist指数方法，利用2018—2020年期间六盘水市农业三大产业猕猴桃、刺梨、茶叶中的21家省级以上农业龙头企业的农业投入与产出数据，对21家企业的综合技术效率、纯技术效率、规模效率及全要素生产率进行解析，探究影响六盘水市农业三大产业技术创新效率的因素。结果表明：六盘水市21家农业龙头企业的技术创新效率较低，主要受限于纯技术效率；技术进步率显著影响着全要素生产率，三大产业均属于技术推动创新绩效型。因此，为有效提高产业技术创新效率，必须以重塑创新格局提升技术进步率。