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人力资本对农业全要素生产率增长的影响分析_纯技术效率论文导读:：本文应用DEA分析方法，使用2001-2008年我国30个省(直辖市)的农业面板数据测度我国农业TFP增长，同时考查了人力资本存量的差异对各省份农业TFP及其构成的影响，并对影响的显著性进行了假设检验。
不考虑各省份之间农业劳动力人力资本的差异会导致低估规模效率、技术效率以及纯技术效率的改善对农业TFP增长的贡献，同时也会高估技术进步对农业TFP增长的贡献。
论文关键词：规模效率，技术效率，纯技术效率一、引言与文献综述传统的关于农业全要素生产率(TFP)的研究主要采取的是Solow（1957）余值法，即从农产出增长中扣除资本和劳动对产出增长的贡献，从而得到全要素生产率[1]。
但这种方法却存在三个方面的缺陷：一是没有考虑到技术无效率（TechnicalInefficiency）的情形；二是设定了农业生产的具体函数形式；三是Solow余值法不能将TFP增长进一步细化，从而使得TFP成了一个庞杂的概念。
受Debreu(1951)和Koopmans(1951)启发[2] [3]，Farrell(1957)首次将农业生产效率分解为技术效率和配置效率两部分[4]纯技术效率，Boles(1966) [5]，Bressler(1966) [6]，Seitz(1966)和Sitorus(1966)将Farrell 的现代线性规划方法应用到农业增长研究中[7] [8]，最终启发了以Charmes，Cooper和Rhodes(1978)为代表人物的数据包络分析（DEA）的研究[9]。
运用DEA方法测量农业TFP增长较之随机前沿分析(SFA)方法有两方面的优点：其一是不需要设定具体的农业生产函数；其二是无需设定技术无效率项(Aigner，1968)的分布函数[10]论文格式范文。
本文采用DEA方法，使用2001-2008年我国30个省(直辖市)的农业面板数据测度我国农业TFP增长，同时考虑不同省份之间劳动力异质的情形，笔者考查了人力资本存量的差异对各省份农业TFP及其构成的影响，并对影响的显著性进行了假设检验。
文章编号：1003-7853（2021）04-0006-05基金项目：国家社会科学基金项目（18CGL026）甘肃省耕地利用效率及其影响因素分析何亚妮，谢保鹏*（甘肃农业大学管理学院，甘肃兰州730070）摘要：为促进甘肃省耕地资源配置效率，运用DEA-Tobit两步法从土地、劳动力、技术投入方面对1996-2018年甘肃省耕地利用效率及其影响因素进行分析。
结果表明，（1）甘肃省耕地利用效率综合效率、纯技术效率、规模效率都呈现上升趋势；（2）1996-2017年都为规模报酬递增，但有些年份出现投入冗余产出不足的情况；（3）有效灌溉率、成灾面积占播种面积率、农民人均纯收入都与甘肃省耕地利用效率显著相关。
关键词：耕地利用效率；DEA-Tobit两步法；影响因素中图分类号：F301.2文献标识码：AAnalysis of Cultivated Land Use Efficiency and Its Influencing Factors in Gansu ProvinceHE Yani,XIE Baopeng*(School of Management,Gansu Agricultural University,Gansu Lanzhou730070,China) Abstract:To promote the efficiency of arable land resource allocation in Gansu Province,the two step DEA-Tobit model was used to analyze the cultivated land use efficiency in Gansu Province from the aspects of land,labor force and technical input during 1996-2018,and the influencing factors of cultivated land use efficiency were also analyzed.The results showed that,(1)the comprehensive efficiency,pure technical efficiency and scale efficiency of cultivated land utilization in gansu province all showed an upward trend;(2)from1996to2017,returns to scale are increasing,but in some years,input redundancy and output are insufficient;(3)effective irrigation rate,disaster-prone area ratio in planting area,and per capita net income of farmers were all significantly correlated with cultivated land utilization efficiency in Gansu Province.Key words:cultivated land use efficiency;DEA-Tobit two-step method;influencing factors0引言耕地对于保证粮食产出、提高农民收入、促进生活稳定具有重要作用，我国的粮食生产经历了严重短缺到现在基本满足需求的阶段，随着城镇化发展和人口总量增加，耕地矛盾加剧，粮食生产能力在未来一定是国家经济发展和维持社会稳定的重要保障，耕地在粮食生产方面具有不可替代的作用，因此有必要关注我国的耕地利用效率问题。
中国农业绿色全要素生产率的空间分异及其驱动因素1. 本文概述本文旨在探讨中国农业绿色全要素生产率的空间分异及其驱动因素。
绿色全要素生产率（GTFP）是评估农业可持续发展水平的重要指标，它不仅考虑了传统农业生产率中的资本、劳动等要素，还纳入了资源利用效率和环境影响的考量。
研究中国农业GTFP的空间分异及其驱动因素，对于促进农业绿色转型、实现农业可持续发展具有重要的理论和实践意义。
本文将对中国农业GTFP的空间分异进行描述性分析，通过收集全国范围内的农业相关数据，运用空间统计方法揭示GTFP在不同地区的分布特征和差异。
在此基础上，进一步探讨造成这种空间分异的原因和驱动因素。
这些驱动因素可能包括自然资源条件、经济发展水平、技术进步、政策制度等多个方面。
本文将运用计量经济学方法，构建GTFP影响因素的计量模型，对各个驱动因素进行定量分析和检验。
通过实证分析，我们可以明确各因素对GTFP的影响程度和方向，从而找出促进农业绿色发展的关键因子和优先领域。
本文还将结合中国农业发展的实际情况，提出针对性的政策建议。
例如，针对GTFP较低的地区，可以加强技术创新和人才培养，提高农业生产效率针对资源环境压力较大的地区，可以推广生态农业和循环农业模式，促进农业绿色发展。
这些政策建议旨在为中国农业的绿色转型和可持续发展提供有益参考。
本文将从空间分异的角度，全面分析中国农业绿色全要素生产率的影响因素及其驱动机制，为农业绿色发展和可持续发展提供理论支持和政策建议。
2. 研究方法与数据来源本研究旨在深入探究中国农业绿色全要素生产率的空间分异及其驱动因素。
为实现这一目标，我们采用了空间计量经济学的方法，结合地理信息系统（GIS）技术，对中国农业绿色全要素生产率进行空间分异分析。
同时，通过构建计量经济模型，我们识别并量化了影响绿色全要素生产率的关键驱动因素。
在数据来源方面，我们主要采用了国家统计局、农业部以及各省、市、自治区的农业统计数据。
基于SBM-GML指数的农业绿色全要素生产率及影响因素分
析
袁世一
【期刊名称】《现代农业》
【年(卷),期】2024(49)1
【摘要】研究使用全局SBM-GML指数对中国31个省份2011—2019年的农业绿色效率值和绿色全要素生产率进行测算和分解,并运用Tobit模型对影响因素进行了分析。
研究结果表明,我国农业的绿色全要素生产效率增长较为缓慢,其中技术效率是推动增长的关键因素,技术进步一定程度上起到了制约作用。
从全国31个省份整体来看,2019年有14个省份实现农业绿色有效,河南、江西和广东的农业绿色全要素生产率增长率位列全国前三。
经济发展水平、产业结构和财政支出对农业绿色全要素生产率提高具有正面影响,人力资本结构、环境规制则具有负面影响;自然灾害对全国、中部和西部的农业绿色全要素生产率提高产生负效应,对东部则产生正效应。
【总页数】8页(P46-53)
【作者】袁世一
【作者单位】中国农业科学院农业信息研究所
【正文语种】中文
【中图分类】F323.22
【相关文献】
1.我国农业全要素生产率的区域差异及影响因素r——基于DEA-Malmquist指数省际面板数据的实证分析
2.基于DEA-Malmquist指数的中国农业全要素生产率时空差异及影响因素分析
3.山东省制造业绿色全要素生产率的测量及其影响因素分析——基于DEA-Malmqiust指数方法模型的实证分析
4.粮食主产区农业绿色发展的影响因素、质量测度与动力分析——基于绿色全要素生产率视角
5.黄河流域农业绿色全要素生产率实证分析:基于SBM-GML指数模型
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农业发展的全要素生产率研究近年来，随着全球人口的增加和现代农业技术的不断发展，农业生产的效率在不断提高。
然而，农业发展的全要素生产率的研究却远未得到充分关注。
本文将从不同角度探讨农业发展的全要素生产率，并分析其意义和影响因素。
1. 全要素生产率的概念全要素生产率是指农业生产中，除劳动力和土地这两个要素外，还考虑其他生产要素（如资本、技术）的贡献程度。
它反映了农业生产中技术进步和资源利用的效率。
全要素生产率的研究对于促进农业持续发展和粮食安全具有重要意义。
2. 全要素生产率的意义全要素生产率的提高可以带来诸多好处。
首先，它有助于提高农业生产效益，促进农民收入的增加。
其次，它可推动农业产业升级，提高农产品质量和食品安全水平。
此外，全要素生产率的增长还能减少资源的浪费，降低生产对环境的负面影响。
3. 影响全要素生产率的因素（1）技术创新：农业技术的不断进步是提高全要素生产率的关键因素。
例如，推广先进耕作技术和新型农药农肥，可以提高农业资源利用效率。
（2）资本投入：充足的资金投入是农业发展的基础。
适当增加农业的资本输入，可以改善农业设备和基础设施，提升农产品质量。
（3）市场环境：健全的市场体系对于农业发展至关重要。
稳定的市场价格和完善的市场机制有助于提高农民的积极性和参与度。
（4）教育和培训：提升农民的知识水平和技能，培养农业科技人才，是提高全要素生产率的重要手段。
4. 全要素生产率与农业可持续发展全要素生产率的提高和农业的可持续发展密不可分。
通过促进资源的有效利用和降低生产的环境影响，全要素生产率的提高有助于实现农业的可持续发展。
农业的可持续发展又反过来促进了全要素生产率的提高，形成良性循环。
5. 全要素生产率的国际比较在国际上，不同国家的农业发展水平和全要素生产率差距较大。
发达国家通常具有较高的全要素生产率，其农业发展已经趋于成熟。
然而，一些发展中国家和农业大国仍面临全要素生产率提升的挑战。
因此，可以借鉴发达国家的经验，并针对本国实际情况制定相应政策，以提高农业的全要素生产率。
