中国农业生产效率变动驱动因素,这篇农业生产论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
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摘 要：
运用DEA-Malmquist生产率指数法,对1978-2011年省级农业TFP进行了数量测算和系统分解,并细致考察了其时序演变差异、地理空间分布和分组增速效率等特征.测算发现：农业TFP增长源泉主要是由技术进步率和技术效率双轮驱动的,但技术效率的驱动作用有限.农业TFP和技术进步率指数呈顺周期变化,和技术效率指数有逆周期波动阶段.农业TFP效率变动具有比较严重的地理空间上的非均衡性.省际间各指数差异显著,农业技术效率指数全国各区域普遍不高,中西部地区的农业前沿技术进步率比较糟糕,但各直辖市主要效率指数增长效应显著.农业TFP及其分解指数“发散效应”明显,“收敛效应”和“外溢效应”趋势不显著.除了要素输入,经营模式创新更显重要,“双轮驱动”应成为未来中国农业经济增长方式转变和可持续发展的路径.
关键词：数据包络分析;农业全要素生产率;技术进步率;技术效率
中图分类号：F3233,F3201文献标志码：A文章编号：
10085831（2015）04003710
一、问题及研究述评
舒尔茨[1]曾提出：改造传统农业的关键是引进新的现代农业生产要素,从而使农业成为经济增长的源泉,即传统农业向现代农业转变的一个必备条件就是利用新的有利的技术供给,但遗憾的是舒尔茨并未说清什么样的技术要素可以纳入新的有利的技术要素,以及如此的技术要素是被如何创造出来的[2].对于一个拥有13亿人口的发展中农业大国,中国农业可持续性增长不仅解决“谁来养活中国人”的问题,更关系到经济、社会的稳定和和谐,是实现“中国梦”的基础战略产业.Johnson[3]就曾指出：像中国这样的发展中国家,农业生产率的提高是国民财富增长的核心.持续性的农业生产率的增长,既为农业劳动力的重新配置提供了出路,也为非农产业发展提供了大量的农业剩余和增长红利[4].
党的十八届三中全会提出“向农业输入现代生产要素和经营模式”.促进农业生产资源的配置效率和集约高效利用,探寻中国农业全要素生产率（Total Factor Productivity,TFP,以下简称农业TFP）增长的动力源泉和变迁路径,对于建立现代农业,实现农业的可持续发展具有重要的政策意义和学术价值,所以有必要精细刻画中国农业TFP的增长性质及其变动趋势,以便对农业输入现代生产要素和经营模式进行均衡匹配.
全要素生产率（TFP）和单要素生产率（*P）相比较而言,TFP衡量和测度的范围更加广泛,不
仅包括技术进步、技术效率改善、要素配置和利用质量提高等方面,还涵盖了组织创新、规模经济、专业化分工、技术创新能力、资源利用效率、成本控制力和竞争力等内容[5].Solow[6]将TFP的增长等同于技术进步,并成为核算增长的经典方法,但却忽略了技术效率的变化.近年来,越来越多的学者[7-10]对TFP的分解表现出浓厚的兴趣.Grilliches[11]指出农业总要素生产力对美国农业生产增长具有重要价值.Hayami等[12]论证了农业技术对日本发展的重要地位.Rosegrant和Evenson[13]认为农业新品种和农业推广在印度农业总要素生产力扮演重要角色.中国农业TFP的研究一致受到学者的持续关注,并已经取得了诸多具有价值的前期研究成果 樊胜根较早基于农业总产出和总投入角度,使用Tornqvist-Theil指数测算出总要素在改革时期保持较高增长,必须增加农业投资克服制度革新影响效应的递减.
.梳理相关研究主要集中在以下几个视域.
（一）柯布-道格拉斯生产函数法（Cobb-Douglas Production Function）
林毅夫[2]评价了（1978-1984;1984-1987）农村改革对农业增长的相对贡献;朱希刚[14],顾焕章和王培志[15]分别对“七五”期间农业技术进步对农业经济增长的贡献份额进行了定量测算.张元红[16]实证考察了各种要素投入增长及其对农业增长的贡献,指出生产要素投入和技术进步等是引致农业增长的主要推动力.李雪松[17]在扩展的农业生产函数框架下,结合中国式分权的制度分析,对地方政府财政支农、农村金融发展和生产要素投入对农业经济增长绩效变动进行了动态追踪研究.
（二）非参数的曼奎斯特生产率指数法（Malmquist Productivity Index）
主要基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）模型,借助Malmquist生产率指数对农业TFP进行测算分析.孟令杰[18]对农业产出的技术效率进行了动态测量.顾海和孟令杰[19]指出农业TFP增长呈现U型分布（1980-1995）,技术进步推动和技术效率下滑并存.李周和于法稳[20]单独对西部县域农业生产效率进行了DEA评价.陈卫平[21]研究表明,1990-2003年期间中国农业TFP年均增长2.59%,大多数省区农业技术进步和农业效率损失并存.李静和孟令杰[4]利用非参数的HMB生产率指数方法（扩展的Malmquist生产率指数）发现中国农业TFP增长主要是由技术进步推动的,技术效率下降恶化了TFP增长,而规模效应和混合效应影响较弱.李谷成[5]的研究表明转型期农业TFP增长较为显著,主要由前沿技术进步贡献,省际增长差异较大,并具有明显的阶段性变化特征,其后续研究指出农村主要经济制度变迁是影响农业全要素生产绩效的重要变量[22].
（三）随机前沿生产函数分析（Stochastic Frontier Analysis,*A）
李谷成[23]实证表明：改革开放后农业各行业TFP显著增长,但基本都是技术推进或效率驱动单独贡献,未出现“双驱动”良性模式.王奇等[24]测算了中国农业绿色全要素生产率（GTFP,1992-2010）变化指数,指出农业GTFP和TFP增长主要是依靠技术进步推动,纳入环境要素后技术效率下降和技术进步增长趋势都有所放缓.在概览已有研究的基础上,本文的研究拓展和创新体现在以下三个方面： 首先是从研究维度看,以往研究大多只是关注农业TFP的时空演化特征,缺乏基于地理空间外溢效应和分组效率差异的动态比较,本研究聚焦农业TFP增长的时空演化特征、地理空间分布和分组增速效率等特征性事实,全方位探寻农业TFP变迁的技术路径和农业可持续增长的动力源泉.其次是运用DEA-Malmquist 指数法,将研究样本的生产决策单元（截面数据）进一步扩充,时序数列期间增加为1978-2011年,因Malmquist指数法是一个比较规范的,在应用中被证明是对生产率拆分的较有效方法[25],本研究不单纯关注农业TFP,而是对农业TFP进行系统估算和指数分解,全面测度和评价农业TFP、农业技术进步（TECH）、农业技术效率（EFFCH）、纯技术效率（PECH）和规模效率（SECH）指数.最后是在研究的政策应用价值上,在对农业TFP进行系统测算和实证解释的基础上,结合党的十八大、十八届三中全会和 农村工作会议等精神,将研究发现和政策应用有机结合,促进农业现代生产要素和经营模式之间进行均衡匹配.
结论：关于本文可作为相关专业农业生产论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文农业生产中存在的问题论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
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