农业生产效率变动的DEA—Malmquist分析——以河南省为例

在分析2003--2010年河南省农业统计数据的基础上,采用DEA—Malmquist指数分析法对影响河南农业全要素生产率增长的内在动力进行分析,得出主要影响因素为技术变化率,技术进步缓慢使规模效率和纯技术效率对农业全要素生产率的增长作用不明显,据此提出加大农业科研政策支持力度、提高农业组织化及管理水平、推进农业机械化发展等改善河南省农业全要素生产率的途径．     

河南省粮食生产全要素生产率变化及趋势分析

为深入分析实施粮食丰产科技工程以来河南粮食生产效率变化,采用数据包络分析(DEA)结合Malmquist指数分析法,测算了河南省粮食生产全要素生产率变化。实证结果显示,对河南省粮食生产全要素生产率贡献较大的是粮食生产技术进步变化,而制约粮食生产全要素生产率提升的因素是河南省综合技术效率不高,纯技术效率未得到提升,河南省粮食生产中加大技术推动应用和优化种植规模仍具有较大潜力。因此,加快河南省粮食生产科技创新,提升粮食生产技术效率是提高河南省粮食生产效率,实现粮食生产可持续发展的关键途径。     

新型城镇化背景下山东农业全要素生产率评价研究

推进新型城镇化的建设能够加快发展现代农业.基于新型城镇化的背景,采用BCC模型和Malmquist指数法,以农业总产值为产出指标,农作物播种面积、农业人口占总人口比重、农业机械总动力、农用化肥施用量和农村用电量为投入指标构建评价模型,从横向与纵向两个方面对2006—2014年山东省17个地市的农业效率进行测算和全面分析.研究发现,技术进步对山东省农业全要素生产率的贡献最大,但同时也离不开技术效率的支持,山东省各市普遍存在着投入冗余与产出不足的现象.基于研究结果与山东省的实际情况,提出在新型城镇化背景下提高山东省农业全要素生产率的对策,如发展农业科技、加快农业技术的推广、优化资源配置、加大农业基础设施建设等.     

天津市工业行业TFP及对全要素能源效率的影响研究

针对在能源利用中全要素生产率对全要素能源效率提高的影响,基于DEA-Malmquist指数方法对天津市工业行业的全要素生产率指数和全要素能源效率等进行测算,并运用审查回归模型(Tobit)对影响全要素能源效率的各项影响因素进行分析.研究结果表明:政府决策影响、TFP指数、技术进步对全要素能源效率提高起到正向作用.     

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.     

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。     

技术进步、技术效率与陕西省农业全要素生产率增长

利用带有"非期望"产出的SBM模型和Global-Malmquist-Luenberger指数测度了2000~2016年陕西省10个市的农业全要素生产率增长指数,并将其分解为技术效率、规模效率和纯技术效率。研究发现:技术进步在陕西省全局农业全要素生产率增长过程中发挥重要作用。鉴于此,从科技创新视角为提高陕西省农业全要素生产率提出政策建议。     

浙江省绿色全要素生产率估算——基于DEA-Malmquist指数方法

运用规模收益固定的DEA-Malmquist指数分析法,基于2006—2015年浙江省11个地级市的面板数据,估算浙江省各市的全要素生产率及绿色全要素生产率,并据此分析其时空演变特征以及各市的地区性差异。结果表明:浙江省内的绿色全要素生产率地区差异并不十分明显,而在2006—2015年期间绿色全要素生产率呈现下降的趋势,但是从传统全要素生产率及其分解来看,环保投入及规制带来的影响仍然是正向的。结论是要进一步促进浙江省经济的可持续发展,需通过提高绿色技术进步率和优化产业结构,进而提高绿色全要素生产率,兼顾经济增长的效率和环境问题。     

中国研究型大学科研全要素生产率动态评价——基于DEA-Malmquist指数的实证分析

利用DEA-Malmquist指数方法测算并分析"十一五"期间中国研究型大学自然科学学科科研全要素生产率,主要发现:研究型大学科研全要素生产率的改进主要源于技术进步,规模效率和纯技术效率改善的贡献不明显,尤其是规模效率甚至在一定程度上起拖累作用。分区域比较,受制于技术进步滞后,西部地区大学科研全要素生产率改进状况明显落后;得益于管理制度优化所带来的纯技术效率提升,东部地区,尤其是沪苏浙地区全要素生产率改进突出;得益于规模合理设置所带来的规模效率提升,中部地区全要素生产率不断改进。分学校层级比较,尽管"985工程"大学获得了更大的科研投入力度,但全要素生产率及各效率维度改进状况均落后于非"985工程"大学。因此,未来高水平研究型大学建设需高度重视效率问题。     

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。