安徽粮食全要素生产率时空演变及收敛性分析
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摘要
文章基于2003-2017年安徽16个地级市粮食生产的面板数据,运用DEAMalmquist指数法对安徽粮食全要素生产率(TFP)进行测度,分析了粮食TFP的时空差异,并利用变异系数和空间误差模型检验了安徽省的粮食TFP的收敛性。结果显示:考察期间,安徽省TFP年均增长2.8%,且主要依靠技术进步的"单轨驱动";就空间来看,所有地级市均处于TFP进步状态,但地区间差异明显。安徽省及各区域均存在α收敛,但波动较为明显;将地区间的关联性考虑进β收敛中,安徽省TFP存在绝对收敛的趋势,收敛速度仅为0.1723%,半生命周期4.0226年。即粮食TFP落后的地级市需4.0226年时间可以追上发达的地级市。针对未来的粮食产业发展,应加强地区交流,以强带弱;促进皖北、中等先进地区改造升级,形成空间辐射效应。
引文
[1]马林静,王雅鹏,吴娟.中国粮食生产技术效率的空间非均衡与收敛性分析[J].农业技术经济,2015,(04):4-12.
[2]曾雅婷,李宾,吕亚荣.中国粮食生产技术效率区域差异及其影响因素——基于超越对数形式随机前沿生产函数的测度[J].湖南农业大学学报(社会科学版),2018,19(06):13-21,36.
[3]张海霞,韩佩珺.农业全要素生产率测度及收敛性分析——基于Hicks-Moorsteen指数[J].农村经济,2018,(06):55-61.
[4]范丽霞.中国粮食全要素生产率的分布动态与趋势演进——基于1978-2012年省级面板数据的实证[J].农村经济,2017,(03):49-54.
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[7]尚丽.基于DEA模型的陕西省粮食生产效率评价及影响因素研究[J].东北农业科学,2018,43(05):47-54.
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[9]卓乐,曾福生.农村基础设施对粮食全要素生产率的影响[J].农业技术经济,2018,(11):92-101.
[10]陆泉志,陆桂军,范稚莲,等.广西粮食全要素生产率时空差异及收敛性分析[J].南方农业学报,2018,49(09):1887-1893.
[11]史常亮,朱俊峰,揭昌亮.中国农业全要素生产率增长地区差异及收敛性分析——基于固定效应SFA模型和面板单位根方法[J].经济问题探索,2016,(04):134-141.
[12]韩海彬,赵丽芬.环境约束下中国农业全要素生产率增长及收敛分析[J].中国人口·资源与环境,2013,23(03):70-76.
[13]高帅,王征兵.粮食全要素生产率增长及收敛分析——以陕西省32个产粮大县为例[J].中国科技论坛,2012,(10):138-143.
[14]傅东平,王鑫.农业生产效率、收敛性与气候变化——以广西为例[J].生态经济,2017,33(05):155-159.
[15]潘文卿.中国区域经济差异与收敛[J].中国社会科学,2010,(01):72-84,222-223.
[16]Raghbendra Jha,Puneet Chitkara,Santanu Gupta.Productivity,Technical and Allocative Efficiency and Farm Size in WheatFarming in India:A DEA Approach[J]. Applied Economics Letters,2000,7(1):1-5.
(1)安徽省从地理位置上分别以长江、淮河为分界线,把16个地级市分为皖南,皖中、皖北三个区域。
[2]曾雅婷,李宾,吕亚荣.中国粮食生产技术效率区域差异及其影响因素——基于超越对数形式随机前沿生产函数的测度[J].湖南农业大学学报(社会科学版),2018,19(06):13-21,36.
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[10]陆泉志,陆桂军,范稚莲,等.广西粮食全要素生产率时空差异及收敛性分析[J].南方农业学报,2018,49(09):1887-1893.
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[15]潘文卿.中国区域经济差异与收敛[J].中国社会科学,2010,(01):72-84,222-223.
[16]Raghbendra Jha,Puneet Chitkara,Santanu Gupta.Productivity,Technical and Allocative Efficiency and Farm Size in WheatFarming in India:A DEA Approach[J]. Applied Economics Letters,2000,7(1):1-5.
(1)安徽省从地理位置上分别以长江、淮河为分界线,把16个地级市分为皖南,皖中、皖北三个区域。