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基于DEA-Malmquist模型的長江經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率研究

2022-09-08 01:31:30鐘妙苑
浙江農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年9期
關(guān)鍵詞:生產(chǎn)率經(jīng)濟(jì)帶重慶市

鐘妙苑

(長江大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,湖北 荊州 434023)

我國是糧食生產(chǎn)大國,同時(shí)也是糧食進(jìn)口大國,糧食安全一直是我國糧食產(chǎn)業(yè)發(fā)展所面臨的重要問題。近年來,我國農(nóng)業(yè)高速發(fā)展,糧食產(chǎn)量實(shí)現(xiàn)連續(xù)增長,到2019年我國糧食總產(chǎn)量為66 384.3萬t,其中長江經(jīng)濟(jì)帶糧食總產(chǎn)量為23 800.44萬t,占全國的35.85%。因此,研究長江經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率對于我國糧食生產(chǎn)和發(fā)展具有極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。

從已有的研究來看,有關(guān)糧食生產(chǎn)效率的研究主要集中在以下幾個(gè)方面:一是區(qū)域性差異研究,主要是不同區(qū)域間差異的研究,主要有全國[1]、各經(jīng)濟(jì)區(qū)域[2]、單個(gè)[3]或多個(gè)省份[4]、糧食主產(chǎn)區(qū)[5]等方面;二是影響因素的研究,從影響因素的角度考慮,主要有自然[6]、社會(huì)[7]和政策[8]等三大視角。自然條件又分為地形條件、土地條件、氣候條件和水文條件等[9]。社會(huì)條件主要分為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、社會(huì)發(fā)展水平和科技進(jìn)步水平等方面。首先是經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面,從已有的研究來看,經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響存在兩面性,一方面經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供充足的資金,另一方面,追求經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)忽視農(nóng)業(yè)的發(fā)展,致使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率降低[10];其次是社會(huì)發(fā)展水平方面,主要從人力資源、社會(huì)化服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平等方面進(jìn)行研究[11];最后是科技進(jìn)步水平方面,主要從科技進(jìn)步和科技成果轉(zhuǎn)化方面進(jìn)行研究[12]。政策條件主要有國內(nèi)政策條件和國際政治條件,國內(nèi)政策條件主要是指國內(nèi)有關(guān)農(nóng)業(yè)發(fā)展的政策對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響[13],國際政治條件主要是指國際政治環(huán)境和各國農(nóng)業(yè)政策對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響[14]。三是測算方法,主要有索洛余值法[15]、隨機(jī)前沿分析法[16]和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[17]。

從上述回顧可以看出,已有的研究已經(jīng)較為完善,但對長江經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率的研究存在不足。本文以長江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)為研究對象,運(yùn)用DEA-almquist指數(shù)模型對該經(jīng)濟(jì)帶2005—2019年的糧食全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算并進(jìn)行對比分析,明確長江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)變動(dòng)趨勢。

1 模型設(shè)定和變量選取

1.1 Malmquist指數(shù)模型

1994年,F(xiàn)are等[18]利用非參數(shù)檢驗(yàn)方法,將Malmquist指數(shù)劃分為技術(shù)效率變化和生產(chǎn)技術(shù)變化,使得Malmquist指數(shù)在動(dòng)態(tài)效率評(píng)價(jià)中得到了廣泛應(yīng)用。本文研究采用參考文獻(xiàn)[17—19]具體方法。

1.2 變量選取及數(shù)據(jù)來源

1.2.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)

參考魯慶堯[20]等的研究成果,利用長江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)2010—2019年糧食生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù)建立指標(biāo)體系。投入指標(biāo):土地投入—糧食播種面積;人力投入—農(nóng)林牧漁從業(yè)人員×(種植業(yè)產(chǎn)值/農(nóng)業(yè)產(chǎn)值)×(糧食種子面積/農(nóng)作物播種總面積);機(jī)械投入—農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力×(糧食種子面積/農(nóng)作物播種總面積);化肥投入—化肥施用量×(糧食種子面積/農(nóng)作物播種總面積)。產(chǎn)出指標(biāo):糧食產(chǎn)量。

1.2.2 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)均由長江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)《統(tǒng)計(jì)年鑒(2011—2020)》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒(2011—2020)》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒(2011—2020)》整理得來。

2 實(shí)證結(jié)果分析

2.1 分年度全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解

由表1可知,在樣本期間,長江經(jīng)濟(jì)帶整體糧食全要素生產(chǎn)率人均值為1.010,大于1,說明在樣本期間內(nèi),該經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率呈上升趨勢。從各區(qū)間段來看,全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1的區(qū)間有8個(gè),占整體的57.14%,說明在樣本期間內(nèi),該經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率增長的年份要多于降低的年份,這也使得該經(jīng)濟(jì)帶整體全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了上升。將全要素生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行分解可以得到技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率,樣本期間內(nèi),技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率均值分別為0.992和1.019,說明長江經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)進(jìn)步率呈上升態(tài)勢,年均上升1.9%,說明該經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步較大,且處在持續(xù)進(jìn)步中;技術(shù)效率表現(xiàn)出了下降態(tài)勢,說明該經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)轉(zhuǎn)換效率較低。從各區(qū)間段來看,技術(shù)效率大于1的有9個(gè),但均在1上徘徊,而小于1的則與1的距離較大,這也造成了該經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)效率均值小于1;技術(shù)進(jìn)步率大于1的有10個(gè),且數(shù)值均較大,因此,技術(shù)進(jìn)步率均值大于1。將技術(shù)效率進(jìn)一步分解可以得到純技術(shù)效率和規(guī)模效率,其中純技術(shù)效率的均值為1.000,說明在樣本期間內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶純技術(shù)效率總體沒有變化;規(guī)模效率均值為0.992,年均下降0.8%,下降幅度并不大,說明該經(jīng)濟(jì)帶對糧食生產(chǎn)的投入在規(guī)模上出現(xiàn)了降低。將技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行綜合分析發(fā)現(xiàn),純技術(shù)效率和規(guī)模效率的變化同步率較高,而技術(shù)效率和純技術(shù)效率和規(guī)模效率變化的同步率不高,在2009—2011年和2016—2018年還呈現(xiàn)出相反的變化,說明長江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)技術(shù)的轉(zhuǎn)化存在問題,技術(shù)轉(zhuǎn)化率不高。從上述分析可以看出,長江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)效率在整體上有所提升,但仍然存在著技術(shù)轉(zhuǎn)化效率不高的問題,說明糧食生產(chǎn)技術(shù)轉(zhuǎn)化渠道不暢,對于糧食生產(chǎn)的投入規(guī)模也有降低。

表1 長江經(jīng)濟(jì)帶分年度全要素生產(chǎn)率指數(shù)及分解

2.2 分地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)及分解

由表2可知,在樣本期間內(nèi),長江經(jīng)濟(jì)帶整體糧食全要素生產(chǎn)率均值為1.010。分區(qū)域來看,下游地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率最高,為1.017,年均上升1.7%;中游次之,為1.010,年均上升1%;上游最低,為1.004,年均上升0.4%。對全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步分解可以發(fā)現(xiàn),下游地區(qū)技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率分別為0.998和1.018,說明下游技術(shù)進(jìn)步率呈上升態(tài)勢,年均上升1.8%,技術(shù)效率變化不大,年均降低0.2%;將技術(shù)效率進(jìn)一步分解可以得到純技術(shù)效率和規(guī)模效率,其中純技術(shù)效率不變,而規(guī)模效率則稍有下降。中游地區(qū)技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率分別為0.991和1.019,說明中游技術(shù)進(jìn)步率呈上升態(tài)勢,年均上升1.9%,技術(shù)效率變化不大,年均降低0.9%;將技術(shù)效率進(jìn)一步分解可以得到純技術(shù)效率和規(guī)模效率,這2項(xiàng)均有下降,分別降低0.2%和0.7%,說明中游地區(qū)糧食生產(chǎn)在投入規(guī)模和投入管理上均有問題。上游地區(qū)技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率分別為0.985和1.019,說明上游技術(shù)進(jìn)步率呈上升態(tài)勢,年均上升1.9%,技術(shù)效率變化不大,年均降低1.5%;將技術(shù)效率進(jìn)一步分解可以得到純技術(shù)效率和規(guī)模效率,其中純技術(shù)效率稍有上升,年均上升0.1%,而規(guī)模效率則稍有下降,年均下降1.6%。從各省(市)來看,僅有重慶市的全要素生產(chǎn)率低于1,其余省(市)的全要素生產(chǎn)率均大于1。對全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步分解可以發(fā)現(xiàn),重慶市技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率分別為0.977和1.021,說明重慶市技術(shù)進(jìn)步率呈上升態(tài)勢,年均上升2.1%,技術(shù)效率則呈下降態(tài)勢,年均降低2.3%;將技術(shù)效率進(jìn)一步分解可以得到純技術(shù)效率和規(guī)模效率,純技術(shù)效率和規(guī)模效率均有下降,分別下降0.4%和1.9%,說明重慶市全要素生產(chǎn)率低的原因是糧食生產(chǎn)投入規(guī)模降低和投入管理的無效率。從各項(xiàng)指標(biāo)來看,各省(市)的技術(shù)進(jìn)步率均大于1。除浙江省外,下游各省(市)的技術(shù)效率和純技術(shù)效率均大于1,浙江省和安徽省規(guī)模效率小于1。中游和上游各省(市)中,技術(shù)效率和規(guī)模效率均小于1,中游的湖北省、上游的重慶市和貴州省的純技術(shù)效率小于1。說明大部分省(市)的問題都出在技術(shù)轉(zhuǎn)化不暢、投入規(guī)模和管理水平下降等方面。

表2 長江經(jīng)濟(jì)帶分地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)及分解

綜上所述,上游地區(qū)糧食生產(chǎn)效率提高的阻力主要來自重慶市,主要存在技術(shù)轉(zhuǎn)化不暢、投入規(guī)模和管理水平等問題。中游地區(qū)各省糧食生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率均有所提升,但存在著投入規(guī)模降低和管理水平下降的問題。下游地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率均有提高,但浙江省依然存在技術(shù)轉(zhuǎn)化不暢、投入規(guī)模和管理水平下降等問題,安徽省則存在著投入規(guī)模下降的問題。

2.3 各省(市)Malmquist指數(shù)及分解變化趨勢

圖1顯示,從全要素生產(chǎn)率來看,長江經(jīng)濟(jì)帶整體糧食全要素生產(chǎn)率在1上下浮動(dòng),且呈上升態(tài)勢,從各省(市)來看,大多數(shù)省(市)的變化趨勢較為平穩(wěn),但上海市、重慶市和貴州省的全要素生產(chǎn)率存在較大起伏。其中,重慶市在前期波動(dòng)較大,后期較為平穩(wěn),貴州省中期波動(dòng)較大,且貴州省2011年的全要素生產(chǎn)率最低。

圖1 長江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)Malmquist指數(shù)及分解變化趨勢

從技術(shù)效率來看,重慶市、貴州省和云南省技術(shù)效率的波動(dòng)較大,其余省(市)技術(shù)效率發(fā)展趨勢較為平緩。其中,重慶市在前期波動(dòng)較強(qiáng),且在2007年的技術(shù)效率達(dá)到最高;云南省僅在2010年技術(shù)效率有較大下降,而貴州省則在中期和后期的波動(dòng)均較大且在2011年技術(shù)效率最低。

從技術(shù)進(jìn)步率來看,僅有上海市技術(shù)進(jìn)步率有一定的波動(dòng),其余省(市)較為平緩,且大多年份技術(shù)進(jìn)步率大于1。

從純技術(shù)效率來看,重慶市、貴州省波動(dòng)依然很強(qiáng)。其中,重慶市在前期波動(dòng)較大,貴州省則在中期和后期波動(dòng)較大,且貴州省分別在2011年和2012年分別達(dá)到了最小值和最大值。

從規(guī)模效率來看,各省(市)規(guī)模效率變化較為平緩,僅有云南省在2018年的規(guī)模效率出現(xiàn)大幅降低。

3 小結(jié)和建議

3.1 小結(jié)

本文根據(jù)長江經(jīng)濟(jì)帶2005—2019年面板數(shù)據(jù),運(yùn)用Malmquist指數(shù)模型對該經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分析,得出以下結(jié)論:樣本期間內(nèi),長江經(jīng)濟(jì)帶整體糧食全要素生產(chǎn)率指數(shù)大于1,說明該經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率總體呈上升態(tài)勢,但仍然存在著技術(shù)轉(zhuǎn)化不暢、投入規(guī)模下降和管理水平降低等問題。從地區(qū)來看,除重慶市外,長江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)的全要素生產(chǎn)率均在上升,但除上海市和江蘇省外投入規(guī)模均未超過1,說明該帶各省(市)均存在糧食生產(chǎn)投入規(guī)模下降的問題;在11個(gè)省(市)中技術(shù)進(jìn)步率均大于1,說明該帶各省(市)糧食生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步率較高。

3.2 建議

3.2.1 加大糧食生產(chǎn)投入規(guī)模,保障糧食生產(chǎn)

從上述結(jié)論可以看出,長江經(jīng)濟(jì)帶糧食生產(chǎn)的主要問題是投入規(guī)模不足和投入管理下降等問題。因此,要提高長江經(jīng)濟(jì)帶糧食全要素生產(chǎn)率,就必須要加大糧食生產(chǎn)投入規(guī)模,以大規(guī)模投入保障糧食生產(chǎn);同時(shí),還要加強(qiáng)投入管理,優(yōu)化管理模式,防止出現(xiàn)浪費(fèi)。

3.2.2 加大教育和科技投入,促進(jìn)糧食生產(chǎn)

從上述結(jié)論可以看出,長江經(jīng)濟(jì)帶糧食還存在著技術(shù)轉(zhuǎn)化不暢等問題。因此,各省(市)應(yīng)當(dāng)加大教育和科技投入,積極引進(jìn)和培養(yǎng)農(nóng)業(yè)科技人才。首先要加大科技投入,用科技發(fā)展促進(jìn)糧食生產(chǎn);其次要加大教育的投入,提高勞動(dòng)力素質(zhì),保障糧食生產(chǎn)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化渠道的通暢;最后要積極引進(jìn)和培養(yǎng)各類人才,提高糧食全要素生產(chǎn)率。

3.2.3 推動(dòng)區(qū)域交流合作,促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展

長江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)應(yīng)當(dāng)根據(jù)各自的實(shí)際情況,給予政策上的支持,利用彼此之間的優(yōu)勢,補(bǔ)齊自身短板,促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。還應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身實(shí)際,因地制宜的發(fā)展相應(yīng)的糧食產(chǎn)業(yè),促進(jìn)糧食生產(chǎn),保障糧食安全。

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