我国柑橘全要素生产率变化分析

引用本文

徐霄, 杨锦秀. 我国柑橘全要素生产率变化分析[J]. 浙江农业学报, 2018,30(3): 470-478.
XU Xiao, YANG Jinxiu. Change analysis of citrus total factor productivity in China[J]. ACTA AGRICULTURAE ZHEJIANGENSIS, 2018,30(3): 470-478.
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Doi: 10.3969/j.issn.1004-1524.2018.03.17
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我国柑橘全要素生产率变化分析

徐霄^a, 杨锦秀^b,^*

a.四川农业大学管理学院,四川成都 611130

b. 四川农业大学经济学院,四川成都 611130

*通信作者,杨锦秀, E-mail: yjx9108@163.com

作者简介:徐霄(1992—),女,重庆巫山人,硕士研究生,研究方向为农业经济理论与政策。E-mail:vgdfan@163.com

收稿日期: 2017-08-08

基金资助: 国家社会科学基金(14XMZ006);国家现代农业产业技术体系四川水果创新团队产业经济及相关政策(2014-2018)

摘要

采用DEA-Malmquist指数法对中国7个柑橘主产区2009—2015年的投入产出指标进行测度,探讨中国柑橘生产的全要素生产率变化趋势。结果表明,研究期内,技术进步是中国柑橘全要素生产率的主要影响因子,在技术进步的负向贡献下,柑橘生产的全要素生产率呈现出周期性波动下降趋势,且柑橘生产处于纯技术效率下降,但规模经济有效阶段。因此,在保持现有规模效率稳定增加的基础上,实现技术创新、优化物质装备水平、提高果园管理水平是改善柑橘全要素生产率的关键。

关键词: 柑橘产业; 全要素生产率; 技术效率; 技术进步

中图分类号:S-9 文献标志码:A 文章编号:1004-1524(2018)03-0470-09

Change analysis of citrus total factor productivity in China

XU Xiao^a, YANG Jinxiu^b,^*

a. College of Management, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China

b. College of Economics, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China

Abstract

This paper used the DEA-Malmquist index to measure the index of input and output of seven citrus regions in China within 2009-2015 aiming to discuss the change trend of total factor productivity of citrus production. The results showed that technical progress was the main factor of the total factor productivity of citrus in our country; under the negative contribution of technological progress, the total factor productivity of citrus production showed the trend of cyclical fluctuation; and the production of citrus was in the decline of pure technical efficiency, but the scale economy was effective. Therefore, it was crucial to achieve technical innovation, optimize material equipment level and improve orchard management level on the basis of stead increase of the existing scale efficiency.

Keyword: citrus industry; total factor productivity; technical efficiency; technical progress

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柑橘产业是我国南方农业产业的主导产业之一, 2000— 2015年, 柑橘产量从878.3万t上升至3 660.1万t, 增长幅度达316.72%, 柑橘种植面积从2000年的1 271.8× 10³ hm²增至2015年的2 513.0× 10³ hm², 增幅达97.59%^[1], 可见柑橘产业已成为我国农业结构调整、农业增效, 以及柑橘主产区农民增收的主要来源。在2003年启动的第一轮优势农产品区域布局规划对柑橘产业效果不明显的前提下, 2008年国家颁布《全国优势农产品区域布局规划(2008— 2015年)》《柑橘优势区域布局规划(2008— 2015年)》, 实行第二轮优势农产品区域布局规划, 提出全力打造优质、高产、高效的现代柑橘优势产业带, 从政策方面积极对柑橘产业进行扶持。要提高柑橘产业的核心竞争力, 促进柑橘产业的良性发展, 需重点关注其全要素生产率问题。在此背景下, 研究柑橘产业在第二轮优势农产品区域布局规划下的全要素生产率具有重要意义。

我国当前对于农业全要素生产率的研究主要集中在广义农业方面, 从不同行业类型^[2]、地域范畴^{[3, 4]}和时间尺度^{[5, 6]}进行分析。并随着广义农业全要素生产率研究的深入, 其研究视角也逐步拓展、延伸, 已发展到从农业科技存量、农业环境和气候变化等来研究对农业全要素生产率的影响^{[7, 8]}。此外, 全要素生产率在小农业研究方面, 主要集中在谷物(水稻、小麦和玉米)^{[9, 10]}、油料^[11]以及苹果^[12]等方面, 但对于具有相近市场价值地位的柑橘产业的全要素生产率的研究还很有限。当前, 对于我国柑橘生产效率的研究集中在如下两个方面:一是生产技术效率研究, 王志彬等^[13]运用数据包络分析法对2009年的柑橘生产技术效率进行实证分析, 得出我国柑橘生产技术效率低下且省份间的技术效率差异较大, 农药费以及其他物质费用的过度不合理投入是效率低下的主要原因; 张炳亮^[14]对1996— 2011的柑橘投入产出效率测算发现综合技术效率整体较高且波动大, 建议需进一步合理配置各项投入要素, 提高配置效率, 把重点从生产规模转移到经济效益上; 陈新建等^[15]基于随机前沿生产函数对2001— 2009年的柑橘生产技术效率进行测定, 研究显示平均生产技术效率呈上升趋势, 劳动力成本、自然灾害和病虫害防治成本上升是造成其波动的主要影响因素。二是全要素生产率研究, 熊巍等^[16]基于DEA-Malmquist指数对2005— 2010年湖北省、湖南省、广东省、福建省和全国平均水平柑橘产业的全要素生产率进行了测算和对比; 李道和等^[17]对我国2003— 2008年柑橘全要素生产率进行测算, 即第一轮优势农产品区域布局规划下的全要素生产率, 此期间技术进步是全要素生产率上升的明显因素。

上述有关柑橘全要素生产率的研究成果均为2011年以前的数据, 目前对第二轮优势农产品区域布局规划下柑橘全要素生产率的研究尚未见报道。因此, 本文使用DEA-Malmquist指数法对我国柑橘生产的全要素生产率进行测算。基于数据的可得性和连续性, 主要对我国柑橘生产的7个主产区的投入产出数据进行测定, 分析柑橘种植全要素生产率的变化情况, 揭示第二轮优势农产品规划期间柑橘产业的生产现状和存在的问题, 为政府政策制定提供决策依据。

1 研究方法及数据来源

1.1 研究方法

目前关于全要素生产率的研究方法主要包括参数方法和非参数方法, 其中, 非参数方法中主要是运用数据包络分析法DEA-Malmquist指数方法进行测算。Fare等^[18]基于DEA算法将Malmquist指数分解为技术进步指数(technical progress index, TECH)和技术效率指数(technical efficiency index, EFFCH), 表明全要素生产率(total factor productivity, TFP)的增长是技术进步和效率变化两者的综合体现, 并且效率变化又是纯技术效率和规模效率的综合体现。

本文将各省的柑、橘分别作为一个决策单元(decision making unit, DMU), 运用Malmquist指数来估计我国柑橘全要素生产率的变动情况。即用两个Malmquist指数的几何平均值来表示被评价决策单元(DMU)的Malmquist指数:

M(K², K¹)= $\begin{matrix} \sqrt{\frac{E^{1} (K^{2}) E^{2} (K^{2})}{E^{1} (K^{1}) E^{2} (K^{1})}} \end{matrix}$ =

$\begin{matrix} \sqrt{\frac{O K^{2}' / O K^{2}}{O K^{1}' / O K^{1}}} \end{matrix} \begin{matrix} \sqrt{\frac{O K^{2} ″ / O K^{2}}{O K^{1} ″ / O K^{1}}} \end{matrix}$ 。

从时期t到t+1, DEA-Malmquist指数表示为:

M(x^t+¹, y^t+¹, x^t, y^t)=

$\begin{matrix} \sqrt{\frac{E^{t} (x^{t + 1}, y^{t + 1}) E^{t + 1} (x^{t + 1}, y^{t + 1})}{E^{t} (x^{t}, y^{t}) E^{t + 1} (x^{t}, y^{t})}} \end{matrix}$ 。

在Malmquist的计算公式中, E^t (x^t, y^t)和E^t+¹ (x^t+¹, y^t+¹)分别是评价对象在两个时期的技术效率值, 两个时期的技术效率变化, 即技术效率指数为:

EFFCH= $\begin{matrix} \frac{E^{t + 1} (x^{t + 1}, y^{t + 1})}{E^{t} (x^{t}, y^{t})} \end{matrix}$ 。

前沿2和前沿1相比向前的移动情况可以由 $\begin{matrix} \frac{O K_{1}'}{O K_{1} ″} \end{matrix}$ = $\begin{matrix} \frac{E^{1} (x^{1}, y^{1})}{E^{2} (x^{1}, y^{1})} \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} \frac{O K_{2}'}{O K_{2} ″} \end{matrix}$ = $\begin{matrix} \frac{E^{1} (x^{2}, y^{2})}{E^{2} (x^{2}, y^{2})} \end{matrix}$ 反映, 比值大于1表示前沿前移, 即表示技术进步, 比值小于1则表示前沿后退, 其几何平均值为技术变化, 即技术进步指数为:

TECH= $\begin{matrix} \sqrt{\frac{E^{t} (x^{t}, y^{t}) E^{t} (x^{t + 1}, y^{t + 1})}{E^{t + 1} (x^{t}, y^{t}) E^{t + 1} (x^{t + 1}, y^{t + 1})}} \end{matrix}$ 。

Malmquist指数、技术效率指数和技术进步指数之间的关系式为M=EFFCH× TECH, 表示Malmquist指数可解析成技术效率指数和技术进步指数两个部分:

M= $\begin{matrix} \sqrt{\frac{E^{t} (x^{t + 1}, y^{t + 1}) E^{t + 1} (x^{t + 1}, y^{t + 1})}{E^{t} (x^{t}, y^{t}) E^{t + 1} (x^{t}, y^{t})}} \end{matrix}$ = $\begin{matrix} \frac{E^{t + 1} (x^{t + 1}, y^{t + 1})}{E^{t} (x^{t}, y^{t})} \end{matrix} \begin{matrix} \sqrt{\frac{E^{t} (x^{t}, y^{t}) E^{t} (x^{t + 1}, y^{t + 1})}{E^{t + 1} (x^{t}, y^{t}) E^{t + 1} (x^{t + 1}, y^{t + 1})}} \end{matrix}$ 。

此外, 全要素生产率指数可分为技术进步指数(TECH)、纯效率变化指数(pure technical efficiency index, PECH)和规模效率指数(scale efficiency index, SECH)三部分:

M=TFPch=TECH× EFFCH=TECH× PECH× SECH。

其中, 若M=TFPch> 1, 说明TFP全要素生产率提升; TECH> 1说明技术有所突破, 技术实现创新; PECH> 1, 说明管理改善使技术效率得到改进; SECH> 1, 说明改变投入可提高规模效率。反之, 生产效率恶化。

1.2 数据来源及描述

本文测算柑橘全要素生产率的投入产出数据来源于文献[19, 20, 21, 22, 23, 24, 25]。主要选用数据较完整的7个柑橘主产区7年来的投入产出资料, 包括福建、江西、湖北、湖南、广东和重庆的柑和橘数据, 以及广西柑的数据进行测算, 每年共计13个决策单元(DMU)。

本文选择1个产出指标和3个投入指标。产出要素选用每公顷柑橘生产的主产品产值, 投入指标选用物质与服务费用(包含农药、化肥等直接费用和固定资产折旧、销售费等间接费用)、人工成本(包含雇工费用和家庭用工折价)以及土地成本(包含流转地租金和自营地折租)。由于所选用的指标均包含价格因素, 故以2009年为基期, 分别采用水果生产者价格指数剔除主产品产值的价格变动影响; 运用农业生产资料价格指数剔除物质与服务费用的价格变动影响; 运用居民消费价格指数剔除土地成本和人工成本的价格影响。水果生产者价格指数、农业生产资料价格指数和农村居民消费价格指数的数据均来源于文献[1]。2009— 2015年7个省份柑橘生产的产出和投入指标的描述性统计见表1。

表1 2009— 2015年柑橘投入产出数据的描述性统计分析 Table 1 Descriptive statistics analysis of input-output data of citrus from 2009 to 2015

2 实证及结果分析

运用DEAP Version 2.1软件, 假设规模报酬可变(VRS), 基于投入导向的Malmquist指数法对柑橘全要素生产率进行测算。

2.1 全要素生产率变化呈下降趋势且地区差异明显

2.1.1 技术未实现创新制约了全要素生产率的增长

2009— 2015年我国柑橘全要素生产率整体呈下降趋势, 年均全要素生产率指数为0.988, 与有效值1相比, 年均下降1.2%(表2)。其中, 年均技术效率指数为1.011, 技术效率以年均1.1%的速度增长, 但技术进步指数仅为0.977, 技术进步年均下降2.3%。说明此期间全要素生产率的下降是由技术效率的正向贡献和技术进步的负向贡献共同实现的, 但是技术效率的增长难以抵消技术进步的衰退, 技术未实现创新, 最终引起全要素生产率的下降。从不同主产区的全要素生产率指数来看, 仅江西和湖北的全要素生产率指数小于1(表3), 全要素生产率表现出下降趋势, 且这两省的技术进步均未实现创新突破, 江西省技术进步年均下降7.6%, 湖北省技术进步年均下降了2.6%, 从主产区的角度而言, 技术进步衰退同样制约了两省的全要素生产率增长。技术创新决定技术进步, 技术未实现创新突破是我国柑橘生产在该期间全要素生产率下降的根本原因。

表2 2009— 2015年柑橘全要素生产率指数分解 Table 2 TFP and its decomposition of citrus from 2009 to 2015

表3 2009— 2015年柑橘主产区柑橘全要素生产率指数及构成 Table 3 TFP and its decomposition of citrus in main citrus producing areas from 2009 to 2015

2.1.2 主产区全要素生产率变化增速缓慢, 地域差异明显

我国7个柑橘主产区中有5个主产区2009— 2015年的全要素生产率变化呈增长趋势(TFPCH> 1)(表3)。具体而言, 湖南省的柑橘全要素生产率指数最高, 为1.106, 全要素生产率年均增长10.6%, 增长幅度较明显。其中, 重庆和广西的全要素生产率年均增长率相对较小, 仅为0.1%和0.5%。此外, 江西省和湖北省两个主产区的全要素生产率表现为下降趋势, 年均下降幅度分别达到了2.8%和12.8%, 其中湖北省的全要素生产率年均下降幅度大, 显著拉低了全国平均全要素生产率水平。这说明我国柑橘主产区的总体生产状态较为理想, 但是整体正向增长幅度并不显著, 不能抵消地域差异所产生的负效应, 导致全国柑橘生产的全要素生产率变化出现负增长(表2)。

2.2 技术进步呈衰退趋势, 仅外向度最高区域实现技术创新

2009— 2015年, 我国柑橘生产的年均技术进步下降了2.3%(表2), 对比不同主产区的技术进步指数, 可见位于浙-闽-粤柑橘优势区域的福建省和广东省的指数更高(表3), 福建省的技术进步指数为1.006, 处在生产前沿面上, 广东省的技术进步指数为0.997, 接近于有效值1, 其余各省均未达到最佳前沿面, 未实现技术突破。结果表明, 我国柑橘生产技术在这一阶段总体未实现创新突破。高品质的质量标准和科技投入可能是浙-闽-粤柑橘优势区域柑橘生产技术进步的主要动力, 因为该区域是我国柑橘产区中最为集中、外贸依存度最高的产区, 尤其注重柑橘的生产出口, 为提升国际竞争力, 需不断提高柑橘的品质, 因此注重科技的研发投入和先进技术的引用, 促进了该区域柑橘生产的技术创新。其中, 福建省在良种繁育、品种改良和栽培技术方面均有重要成就, 且其柑橘出口量居全国首位, 目前正致力于加强配套柑橘园现代化运输设施, 以减少人工成本, 降低生产成本, 提高经济效益。广东省是柑橘发源地之一, 政府重视柑橘的科技创新, 该省科技创新程度较高。

2.3 技术效率增长来源于规模效率的正向贡献

2.3.1 技术效率呈增长趋势, 规模效率的增长是根本

2009— 2015年, 我国柑橘生产的规模效率对技术效率表现为正向贡献(SECH=1.017), 而管理水平决定的纯技术效率对其有负向贡献(PECH=0.994), 在规模效率和纯技术效率共同作用下的技术效率年均增长1.1%(表2)。这表明我国柑橘生产者对现有技术的应用和熟练水平越来越高, 且规模效率的正向贡献极大地促进了技术效率的增长。从技术效率的分解来看, 规模效率年均增长1.7%, 表明目前柑橘生产整体处于规模经济, 扩大种植规模仍能促进生产率的增长; 纯技术效率指数小于1, 表明目前的生产经营管理水平未达到当期生产前沿面的生产管理水平, 柑橘生产的管理水平有待提高。从主产区看, 除湖北省以外, 其余6个柑橘主产区的技术效率呈上升状态, 且其中5个主产区技术效率的改进主要来自于规模效率的正向贡献, 江西和湖南的柑橘种植规模最大, 规模效率指数最高, 年均分别增长10.3%和10.2%, 而一半以上主产区的纯技术效率下降(表3)。可知, 全国柑橘产业处于生产规模有效阶段, 且普遍存在由生产要素投入增长带来的规模经济效益情况, 而柑橘生产管理水平较为滞后, 主产区普遍出现在增加投入扩大规模效率的同时, 忽视管理和技术应用的现象, 从而引起纯技术效率下降。

2.3.2 技术效率受气候、病虫害等因素的严重影响

全国柑橘生产的技术效率指数仅在2011年和2015年小于1, 下降幅度均较为显著(表2)。与2010年对比, 2011年的技术效率下降18.5%, 2015年与2014年比, 技术效率下降21.2%, 主要原因是柑橘生产具有抗自然灾害能力低下等农业弱质性特征, 若当年气候条件等外部环境恶劣, 在DEA分析中则会出现技术效率低的情况。据悉, 2011年柑橘生产受低温灾害的影响, 2015年受台风灾害和主产区肆虐的黄龙病影响, 一方面当年的柑橘产量下降, 另一方面人工成本、物质与服务费用的上升, 导致对柑橘各生产投入要素之间配置的比例不合理, 不能有效地发挥其规模优势, 促使技术效率下降, 最终引起全要素生产率的下降。这两年的技术创新虽好(2011年和2015年的技术进步指数均大于1), 但因为技术效率的大幅下降, 直接导致全要素生产率下降, 表明在柑橘生产中也不可以仅仅依赖农业技术上的突破, 还必须积极把握技术效率在柑橘生产中的作用。

2.4 技术效率指数与技术进步指数呈反向变动趋势

除2010年的技术进步指数和技术效率指数出现同向变动以外, 其余年份均表现出反向的变动趋势(表2), 出现这种波动趋势的主要原因与技术进步成果应用的滞后性相关。当2011年技术效率降低时, 为改变生产中的低效率状态, 积极采用新的柑橘种植技术, 实现技术创新, 促进当年的技术进步。新技术的应用即是技术效率的发挥存在滞后性, 当2012年技术效率比上一年上升时, 技术进步的后劲缺乏, 导致其作用开始衰退。2012— 2014年这个时期的技术水平逐渐内生化, 并出现相对停滞状态, 难以实现创新突破, 这个时期就出现技术进步低、技术效率水平高的情况。当2015年的现有技术成熟且普及度高的情况下, 柑橘生产者对柑橘相关技术的应用程度已经较高, 仅凭现有技术提升效率的空间有限, 技术效率则开始降低, 同时促进技术创新, 采用新的技术, 技术进步则开始上升。

2.5 全要素生产率与技术进步呈周期性波动变化, 技术进步是主导因素

Malmquist指数测算的全要素生产率是本年相对于上一年的变化率, 为了进一步反映我国柑橘全要素生产率的长时期演变趋势及其组成之间的关系, 将Malmquist指数及其构成换算成以2009年为基期的累积变化率(2009年TFP=1.000), 以下技术进步(technical progress, TP)、纯技术效率(pure technical efficliency, PTE)和规模效率(scale efficiency, SE)也均指累积变化率(图1)。

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	图1 全要素生产率及其构成的变化图Fig.1 TFP and its decomposition changes (2009-2015)

2.5.1 全要素生产率与技术进步呈现大小年波动变化趋势

我国柑橘种植的全要素生产率、技术效率和技术进步均呈现出明显的周期性波动变化趋势, 并且波动幅度较强(图1-A)。全要素生产率和技术进步的波动周期与柑橘实际生产中出现的大小年现象基本一致, 且整体呈明显的波动下降趋势。

2.5.2 技术进步对全要素生产率变化起主导作用

为进一步了解全要素生产率及其构成之间的关系, 对全国柑橘种植的全要素生产率及其构成进行相关性分析, 结果如表4所示。全要素生产率与技术进步的相关系数达0.627 7, 具有正向的高度相关关系, 表明在柑橘种植的过程中, 技术进步对全要素生产率的变化起着主导作用。要提高优势农产品柑橘的核心竞争力, 提高全要素生产率, 必须积极重视对柑橘生产的技术研发和技术创新, 优化品种结构。此外, 同样不可忽视规模效率等的作用, 必须对各生产要素进行有效、合理的配置, 使其不断接近生产前沿面的最优投入要素组合, 进一步提高柑橘种植的规模效率。

表4 2009— 2015年全要素生产率及其构成之间的相关性分析 Table 4 Analysis of correlation between TFP and its decomposition from 2009 to 2015

2.6 生产要素投入未实现最佳配置, 土地冗余严重

全要素生产率的提高, 不仅需加大科技研发, 还应注重技术效率水平的提高。在观察期内, 2011年和2015年是柑橘生产中自然灾害和病虫害最严重的两年, 且由表2可知, 2011年和2015年的技术效率指数小于1。要提高当年的技术效率, 需合理调整柑橘各生产要素的投入, 故选取2011年及2015年的截面数据, 利用DEA投入成本最小化模型进行实证, 以期在当年的产出水平下, 调整各项投入要素至最佳配置状态, 并通过对两年投入状况的对比, 掌握柑橘生产投入的变化情况和提高技术效率、实现最佳配置的投入产出量办法。

2.6.1 基于投入导向的生产要素冗余的改进方案

由表5可知, 在当年产出水平下, 2011年和2015年柑橘生产的各项投入要素都存在不同程度过量问题。改进方案为:2011年, 柑橘种植的物质与服务费用调整至11 879.736元· hm^-2, 人工成本至14 840.068元· hm^-2, 土地成本至1 777.577元· hm^-2, 仍然能达到当年51 216.113元· hm^-2的产值水平, 可节约物质与服务费用3 407.688元· hm^-2, 人工成本666.395元· hm^-2, 土地成本100.846元· hm^-2; 2015年, 柑橘种植的物质与服务费用调整至15 286.760元· hm^-2, 人工成本至20 904.939元· hm^-2, 土地成本至1 643.052元· hm^-2, 仍能达到当年52 305.286元· hm^-2的产值水平, 可节约物质与服务费用2 567.528元· hm^-2, 人工成本4 333.972元· hm^-2, 土地成本703.868元· hm^-2。

表5 2011和2015年柑橘种植投入要素调整值单位:元· hm^-2 Table 5 The adjustment value of the input elements of citrus planting in 2011 and 2015 Unit: Yuan· hm^-2

2.6.2 柑橘生产依靠增加劳动力投入为主, 土地冗余日益严重

从投入要素的原始值和目标值看, 柑橘生产的人工成本投入一直占最大比重, 且占比越来越大(表5)。表明随着柑橘种植规模的扩大, 劳动力投入越来越多, 从侧面表现出目前柑橘生产仍然是以增加劳动力投入为主的生产方式, 机械化、设施化水平较低, 需加大人工替代型技术的研发, 减少劳动力投入。

从投入要素的配置效果看, 2011年物质与服务费用存在严重的投入冗余, 调整幅度最大, 达22.29%(表5), 当年的化肥农药投入占物质与服务费用的70%左右, 表明当年的柑橘生产者素质较为低下, 柑橘生产仍是依靠增加化肥农药等生产资料来增加产出, 造成投入要素的大量浪费。2015年柑橘生产面临严重的台风和黄龙病的影响, 各项投入要素出现更严重的过量问题。其中, 调整幅度最大的是土地成本, 这与国家支持加快土地流转的政策有一定的关系, 在加快土地流转的过程中, 出现盲目扩张和过度扩张, 以及农村劳动力转移引起的撂荒现象, 增加了土地投入的冗余值。此外, 物质与服务费用浪费的现象明显降低, 这与国家对农药化肥等的使用及规范严格控制相关。

3 结论与政策建议

3.1 研究结论

通过对我国柑橘主产区2009— 2015年全要素生产率变化进行测定的结果表明:

(1)柑橘生产的全要素生产率年均下降1.2%, 技术未实现创新是约束其增长的关键因素。此外, 全要素生产率(累积变化率)呈明显的周期性波动下降趋势, 且与其构成之间的相关性结果显示, 在长时期的变动中, 技术进步对全要素生产率的提高起着主导作用。

(2)柑橘生产在现有技术下维持了较高的技术应用水平, 技术效率得到改进; 技术效率的改进主要来自于规模效率的提高, 柑橘生产处于规模经济状态; 纯技术效率下降, 柑橘生产管理水平有待提高。此外, 技术效率易受自然灾害、病虫害和管理技术的影响, 遭遇恶劣天气和病虫害时, 技术效率迅速下降, 制约了全要素生产率的增长。

(3)当前柑橘生产仍是以增加劳动力投入为主的生产方式; 土地成本冗余水平越来越高, 土地浪费现象严重, 柑橘生产的投入要素未达到最有效配置状态, 影响着柑橘生产的规模效率。

3.2 政策建议

(1)加大科技研发力度, 促进技术创新。积极研发劳动力替代技术, 减少柑橘生产的人工成本投入; 研发病虫害预防监测技术和防治技术, 降低黄龙病等的危害, 提升柑橘的环境抗逆性; 优化物质装备水平, 提高柑橘生产的机械化、设施化水平, 提高应对恶劣环境的能力。

(2)合理配置投入要素, 提高技术效率。明确柑橘生产劣势, 重视扶持相对滞后阶段的生产效率, 尤其需加大果农及时疏果、剪枝和施肥灌溉等果园管理技术的推广, 有规划地抓好有效调整柑橘生产小年的最佳时机, 合理提高纯技术效率水平; 完善土地流转市场, 积极引导农民进行适度的规模经营, 防止出现无效的规模扩张和资源浪费, 提高规模效率。

(3)柑橘主产区在稳定提高技术效率的前提下, 应注重主产区间的技术交流与合作, 尤其应向福建、广东省等技术水平高的区域学习, 促进技术创新。其中, 湖北省目前的重点应放在技术推广和提高管理水平上, 在技术效率改进的前提下进行技术创新。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

文献顺序

[1]	国家统计局. 中国农村统计年鉴: 2016[M]. 北京: 中国统计出版社, 2016. [本文引用:2]
[2]	李谷成, 冯中朝. 中国农业全要素生产率增长: 技术推进抑或效率驱动: 一项基于随机前沿生产函数的行业比较研究[J]. 农业技术经济, 2010(5): 4-14. LI G C, FENG Z C. Agricultural total factor productivity growth: Technological advance promoted or efficiency driven: A comparative study based on stochastic frontier production function[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2010(5): 4-14. (in Chinese with English abstract) [本文引用:1]
[3]	李桦, 姚顺波, 郭亚军. 不同退耕规模农户农业全要素生产率增长的实证分析: 基于黄土高原农户调查数据[J]. 中国农村经济, 2011(10): 36-43, 51. LI H, YAO S B, GUO Y J. Empirical analysis of agricultural total factor productivity growth of farmers with different scale of returning farmland -based on the survey data of farmers in Loess Plateau[J]. Chinese Rural Economy, 2011(10): 36-43, 51. (in Chinese) [本文引用:1]
[4]	郑循刚, 胡培. 四川省农户农业生产全要素生产率增长分解: 基于2005—2007年的面板数据分析[J]. 农村经济, 2010(6): 39-42. ZHENG X G, HU P. Decomposition of factor productivity growth of farmers' agricultural production in Sichuan province-panel data analysis based on2005-2007[J] . Rural Economy, 2010(6): 39-42. (in Chinese) [本文引用:1]
[5]	张乐, 曹静. 中国农业全要素生产率增长: 配置效率变化的引入: 基于随机前沿生产函数法的实证分析[J]. 中国农村经济, 2013 (3): 4-15. ZHANG L, CAO J. Total factor productivity growth of agriculture in China: the introduction of allocative efficiency change-empirical analysis based on stochastic frontier production function method[J]. Chinese Rural Economy, 2013(3): 4-15. (in Chinese) [本文引用:1]
[6]	高帆. 我国区域农业全要素生产率的演变趋势与影响因素: 基于省际面板数据的实证分析[J]. 数量经济技术经济研究, 2015(5): 3-19, 53. GAO F. Evolution trend and internal mechanism of regional agriculture total factor productivity in Chinese agriculture[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2015(5): 3-19, 53. (in Chinese with English abstract) [本文引用:1]
[7]	潘丹, 孔凡斌. 我国农业全要素生产率差异与收敛分析: 基于环境污染视角[J]. 江西社会科学, 2013(9): 43-47. PAN D, KONG F B. The difference and convergence of agricultural total factor productivity in China-based on the perspective of environmental pollution[J]. Jiangxi Social Sciences, 2013(9): 43-47. (in Chinese) [本文引用:1]
[8]	YOJI K, RYOJI K, TOSHICHIKA I, et al. Technological spillover in Japanese rice productivity under longterm climate change: Evidence from the spatial econometric model[J]. Paddy Water Environment, 2016(1): 131-144. [本文引用:1]
[9]	江松颖, 刘颖, 王嫚嫚. 我国谷物全要素生产率的动态演进及区域差异研究[J]. 农业技术经济, 2016(6): 13-20. JIANG S Y, LIU Y, WANG M M. The dynamic evolution and regional differences of total factor productivity of grain production in China[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2016(6): 13-20. (in Chinese) [本文引用:1]
[10]	朱满德, 李辛一, 程国强. 综合性收入补贴对中国玉米全要素生产率的影响分析: 基于省级面板数据的DEA-Tobit两阶段法[J]. 中国农村经济, 2015(11): 4-14, 53. ZHU M D, LI X Y, CHENG G Q. Effect of comprehensive income subsidy on total factor productivity of maize in China-two stage DEA-Tobit analysis based on the provincial panel data[J]. Chinese Rural Economy, 2015(11): 4-14, 53. (in Chinese) [本文引用:1]
[11]	陈静, 李谷成, 冯中朝, 等. 油料作物主产区全要素生产率与技术效率的随机前沿生产函数分析[J]. 农业技术经济, 2013 (7): 85-93. CHEN J, LI G C, FENG Z C, et al. Stochastic frontier production function analysis of total factor productivity and technical efficiency in major oil production region[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2013(7): 85-93. (in Chinese) [本文引用:1]
[12]	白秀广, 陈晓楠, 霍学喜. 气候变化对苹果主产区单产及全要素生产率增长的影响研究[J]. 农业技术经济, 2015(8): 98-111. BAI X G, CHEN X N, HUO X X. Effects of climate change on yield per unit area and the growing of total factor productivity in major apple production region[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2015(8): 98-111. (in Chinese) [本文引用:1]
[13]	王志彬, 汤荣丽. 我国柑橘生产技术效率实证分析[J]. 经济问题探索, 2011(12): 185-190. WANG Z B, TANG R L. Empirical analysis on technical efficiency of citrus production in China[J]. Inquiry Into Economic Issues, 2011(12): 185-190. (in Chinese) [本文引用:1]
[14]	张炳亮. 我国柑橘产业投入产出效率测算、趋势及改进[J]. 广东农业科学, 2014, 41(14): 219-223. ZHANG B L. Input and output efficiency of China's citrus industry: the measurement, trends and improvement[J]. Guangdong Agricultural Sciences, 2014, 41(14): 219-223. (in Chinese with English abstract) [本文引用:1]
[15]	陈新建, 曾继吾, 金燕, 等. 基于随机前沿生产函数的柑橘生产技术效率分析[J]. 浙江农业学报, 2011, 23(5): 1038-1043. CHEN X J, ZENG J W, JIN Y, et al. Analysis of the technical efficiency on citrus production-empirical study by stochastic frontier production function[J]. Acta Agriculturae Zhejiangensis, 2011, 23(5): 1038-1043. (in Chinese with English abstract) [本文引用:1]
[16]	熊巍, 祁春节. 湖北省柑橘产业生产效率的DEA分析[J]. 华中农业大学学报(社会科学版), 2012(5): 36-40. XIONG W, QI C J. DEA analysis on citrus production efficiency in Hubei Province[J]. Journal of Huazhong Agricultural University( Social Sciences Edition), 2012(5): 36-40. (in Chinese with English abstract) [本文引用:1]
[17]	李道和, 郭锦墉, 朱述斌. 中国柑橘产业的全要素生产率、技术进步与效率变化[J]. 江西农业大学学报(社会科学版), 2010, 9(1): 43-47. LI D H, GUO J Y, ZHU S B. On all-factor productivity, technological advances and efficiency in China's orange industry[J]. Journal of Jiangxi Agricultural University, 2010, 9(1): 43-47. (in Chinese with English abstract) [本文引用:1]
[18]	FARE R, GROSSKOPF S, NORRIS M, et al. Productivity growth, technical progress and efficiency change in industrialized countries: Reply[J]. American Economic Review, 1994, 87(5): 1040-1044. [本文引用:1]
[19]	国家发展和改革委员会价格司. 全国农产品成本收益资料汇编: 2010[M]. 北京: 中国统计出版社, 2010. [本文引用:1]
[20]	国家发展和改革委员会价格司. 全国农产品成本收益资料汇编: 2011[M]. 北京: 中国统计出版社, 2011. [本文引用:1]
[21]	国家发展和改革委员会价格司. 全国农产品成本收益资料汇编: 2012[M]. 北京: 中国统计出版社, 2012. [本文引用:1]
[22]	国家发展和改革委员会价格司. 全国农产品成本收益资料汇编: 2013[M]. 北京: 中国统计出版社, 2013. [本文引用:1]
[23]	国家发展和改革委员会价格司. 全国农产品成本收益资料汇编: 2014[M]. 北京: 中国统计出版社, 2014. [本文引用:1]
[24]	国家发展和改革委员会价格司. 全国农产品成本收益资料汇编: 2015[M]. 北京: 中国统计出版社, 2015. [本文引用:1]
[25]	国家发展和改革委员会价格司. 全国农产品成本收益资料汇编: 2016[M]. 北京: 中国统计出版社, 2016. [本文引用:1]

2016

0.0

... 59%^[1],可见柑橘产业已成为我国农业结构调整、农业增效,以及柑橘主产区农民增收的主要来源 ...

... 水果生产者价格指数、农业生产资料价格指数和农村居民消费价格指数的数据均来源于文献[1] ...

2010

0.0

李谷成, 冯中朝. 中国农业全要素生产率增长: 技术推进抑或效率驱动: 一项基于随机前沿生产函数的行业比较研究[J]. 农业技术经济, 2010(5): 4-14.

LI G

, FENG Z

. Agricultural total factor productivity growth: Technological advance promoted or efficiency driven: A comparative study based on stochastic frontier production function[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2010(5): 4-14. (in Chinese with English abstract)

本文利用省级层面农业行业面板数据和随机前沿生产函数模型,系统研究了改革开放以来农业内部各行业的全要素生产率增长与行业差异,重点将生产率增长分解为技术进步和技术效率变化两部分,正确识别出各行业生产率增长的不同贡献来源,为全面认识中国农业TFP增长提供深刻的行业基础。实证表明:改革开放以来农业各行业TFP增长较大;整体上具有较强的技术推进特征,但行业差异较大;这在20世纪80年代表现并不明显,当时只是不同行业间表现出了较为典型的不同增长模式;普遍大规模的技术进步和效率损失主要发生在20世纪90年代以来,农业生产率增长开始由技术推进主导;总体上各行业生产率增长基本都由技术推进或效率驱动单独贡献,没有出现"双驱动"模式。由于技术推进和效率驱动蕴含着不同的政策含义,因此需要根据不同的行业特征采取针对性的经济政策。

... 我国当前对于农业全要素生产率的研究主要集中在广义农业方面,从不同行业类型^[2]、地域范畴^[3,4]和时间尺度^[5,6]进行分析 ...

2011

0.0

李桦, 姚顺波, 郭亚军. 不同退耕规模农户农业全要素生产率增长的实证分析: 基于黄土高原农户调查数据[J]. 中国农村经济, 2011(10): 36-43, 51.

, YAO S

, GUO Y

. Empirical analysis of agricultural total factor productivity growth of farmers with different scale of returning farmland -based on the survey data of farmers in Loess Plateau[J]. Chinese Rural Economy, 2011(10): 36-43, 51. (in Chinese)

... 我国当前对于农业全要素生产率的研究主要集中在广义农业方面,从不同行业类型^[2]、地域范畴^[3,4]和时间尺度^[5,6]进行分析 ...

2010

0.0

郑循刚, 胡培. 四川省农户农业生产全要素生产率增长分解: 基于2005—2007年的面板数据分析[J]. 农村经济, 2010(6): 39-42.

ZHENG X

, HU P. Decomposition of factor productivity growth of farmers' agricultural production in Sichuan province-panel data analysis based on2005-2007[J] . Rural Economy, 2010(6): 39-42. (in Chinese)

本文采用随机前沿生产函数分析方法,利用四川省农户农业生产的微观数据,研究了2005～2007年农户农业生产全要素生产率增长分解,将全要素生产率增长分解为:技术进步、技术效率的变化、规模经济性和资源配置效率4个部分.结果表明:2005～2007年四川省农户农业生产全要素生产率增长率平均为8.51%,对全要素生产率增长的影响主要是技术进步、资源配置效率和规模效率,技术进步是主要的推动力量,平均占103.06%,规模效率占19.23%,技术效率的变化呈缓慢下降趋势,平均占5.41%,资源配置的影响为负,平均占16.88%.因此认为,要提高农户农业生产技术效率水平,需要进一步推广农业新品种和新技术,调整资源配置结构.

... 我国当前对于农业全要素生产率的研究主要集中在广义农业方面,从不同行业类型^[2]、地域范畴^[3,4]和时间尺度^[5,6]进行分析 ...

2013

0.0

张乐, 曹静. 中国农业全要素生产率增长: 配置效率变化的引入: 基于随机前沿生产函数法的实证分析[J]. 中国农村经济, 2013 (3): 4-15.

ZHANG

, CAO

. Total factor productivity growth of agriculture in China: the introduction of allocative efficiency change-empirical analysis based on stochastic frontier production function method[J]. Chinese Rural Economy, 2013(3): 4-15. (in Chinese)

... 我国当前对于农业全要素生产率的研究主要集中在广义农业方面,从不同行业类型^[2]、地域范畴^[3,4]和时间尺度^[5,6]进行分析 ...

2015

0.0

高帆. 我国区域农业全要素生产率的演变趋势与影响因素: 基于省际面板数据的实证分析[J]. 数量经济技术经济研究, 2015(5): 3-19, 53.

GAO

. Evolution trend and internal mechanism of regional agriculture total factor productivity in Chinese agriculture[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2015(5): 3-19, 53. (in Chinese with English abstract)

利用DEA-Malmquist指数法分析1992~2012年我国31个省份农业TFP的演变趋势及影响因素。研究显示,我国农业TFP的年均增长率为3.1%,对第一产业GDP年均增长率的贡献度为79.210%;技术进步是引致我国及各省份农业TFP变动的主要因素,东部、中部和西部的农业TFP依次下降,1993年以来各省份的农业TFP不存在σ收敛;人力资本含量、灌溉面积占比、工资性收入占比和农业财政支出占比对农业TFP有正面影响,而农业产值占比、粮食播种面积占比具有约束作用,这些因素的趋势性变化引致了区域农业TFP的发散格局。

... 我国当前对于农业全要素生产率的研究主要集中在广义农业方面,从不同行业类型^[2]、地域范畴^[3,4]和时间尺度^[5,6]进行分析 ...

2013

0.0

潘丹, 孔凡斌. 我国农业全要素生产率差异与收敛分析: 基于环境污染视角[J]. 江西社会科学, 2013(9): 43-47.

PAN

, KONG F

. The difference and convergence of agricultural total factor productivity in China-based on the perspective of environmental pollution[J]. Jiangxi Social Sciences, 2013(9): 43-47. (in Chinese)

传统农业全要素生产率测度忽视环境污染要素,不能准确衡量地区农业发展的差异.考虑环境污染因素后,我国的农业全要素生产率显著下降,因此,忽视环境污染因素的传统全要素生产率评价方式对我国的农业增长存在生产率高估.各地区考虑环境污染因素后的农业全要素生产率不存在绝对收敛和随机收敛,农业全要素生产率的地区差异不会无条件的自动消失.然而,农业全要素生产率呈现出显著的条件收敛性,这意味着通过适当的政策性措施,地区间农业全要素生产率差距可以逐渐缩小.

... 并随着广义农业全要素生产率研究的深入,其研究视角也逐步拓展、延伸,已发展到从农业科技存量、农业环境和气候变化等来研究对农业全要素生产率的影响^[7,8] ...

2016

0.0

2016

0.0

江松颖, 刘颖, 王嫚嫚. 我国谷物全要素生产率的动态演进及区域差异研究[J]. 农业技术经济, 2016(6): 13-20.

JIANG S

, LIU

, WANG M

. The dynamic evolution and regional differences of total factor productivity of grain production in China[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2016(6): 13-20. (in Chinese)

... 此外,全要素生产率在小农业研究方面,主要集中在谷物(水稻、小麦和玉米)^[9,10]、油料^[11]以及苹果^[12]等方面,但对于具有相近市场价值地位的柑橘产业的全要素生产率的研究还很有限 ...

2015

0.0

朱满德, 李辛一, 程国强. 综合性收入补贴对中国玉米全要素生产率的影响分析: 基于省级面板数据的DEA-Tobit两阶段法[J]. 中国农村经济, 2015(11): 4-14, 53.

ZHU M

, LI X

, CHENG G

. Effect of comprehensive income subsidy on total factor productivity of maize in China-two stage DEA-Tobit analysis based on the provincial panel data[J]. Chinese Rural Economy, 2015(11): 4-14, 53. (in Chinese)

本文运用DEA-Tobit两阶段法,在测度2004~2008年中国玉米全要素生产率的基础上,进一步探究了粮食综合性收入补贴对玉米全要素生产率的影响。研究表明:2004~2008年期间,中国玉米全要素生产率有所提高,这主要是教术进步作用的结果;西部地区玉米全要素生产率提升极为显著,东部和东北地区玉米全要素生产率改善则较为缓慢;综合性收入补贴对提高玉米全要素生产率具有正向影响,农村劳动力人均受教育年限和耕地有效灌溉率也有正向影响,年平均气温和年日照时数则有负向影响,劳均玉米种植面积和亩均耕地农机动力的影响并不显著。从政策操作的角度看,综合性收入补贴与粮食生产有脱钩的趋势;但从实际效果来看,它仍有助于提高粮食全要素生产率,也没有引起市场扭曲和效率损失,因此是一种可选用的补贴方案。

2013

0.0

陈静, 李谷成, 冯中朝, 等. 油料作物主产区全要素生产率与技术效率的随机前沿生产函数分析[J]. 农业技术经济, 2013 (7): 85-93.

CHEN

, LI G

, FENG Z

, et al. Stochastic frontier production function analysis of total factor productivity and technical efficiency in major oil production region[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2013(7): 85-93. (in Chinese)

摘　要：本文运用基于随机前沿生产函数的全要素生产率（TFP）核算与分解模型,实证分析1999年以来中国油料作物主产区的TFP增长及其构成成分,对其技术效率背后的影响因素进行估计。实证表明,三种油料作物中油菜TFP增长最快,但波动都较剧烈,其中又认大豆最典型,花生TFP增长相对平稳。从TFP增长的构成成分来看,大豆和花生TFP增长主要来源于技术效率改善,油菜TFP增长则主要来源于前沿技术进步。受灾率、油料作物种植比例和油料作物主产省份所处区位特征等因素对油料作物生产技术效率的提升产生了重要影响。

2015

0.0

白秀广, 陈晓楠, 霍学喜. 气候变化对苹果主产区单产及全要素生产率增长的影响研究[J]. 农业技术经济, 2015(8): 98-111.

BAI X

, CHEN X

, HUO X

. Effects of climate change on yield per unit area and the growing of total factor productivity in major apple production region[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2015(8): 98-111. (in Chinese)

本文运用超越对数随机前沿生产函数分析了1992—2012年气候变化对中国两大苹果主产区单产和全要素生产率的影响。研究表明:气温升高和降水量减少均有利于苹果单产增加,日照时数主要通过与地区的交互影响苹果单产,日照时数增加对黄土高原区苹果单产有正向影响,对环渤海地区有负向影响。气温、降水量和日照时数对全要素生产率的贡献在不同地区表现不同,在环渤海地区贡献分别为-81.7%、-16.73%和23.22%,而在黄土高原区分别为7.51%、-24.29%和-79.65%。最后,苹果单产增长的来源与地区有关,环渤海地区主要依赖于投入要素的增长,而黄土高原区主要依赖于全要素生产率的增长,技术进步对单产和全要素生产率的增长贡献最大,且技术进步是劳动力节约型、化肥节约型和物质消耗型,技术效率损失最为严重,规模效率对全要素生产率的贡献为正。

2011

0.0

王志彬, 汤荣丽. 我国柑橘生产技术效率实证分析[J]. 经济问题探索, 2011(12): 185-190.

WANG Z

, TANG R

. Empirical analysis on technical efficiency of citrus production in China[J]. Inquiry Into Economic Issues, 2011(12): 185-190. (in Chinese)

采用我国柑橘主产省(区、市)生产成本与收益数据,对我国柑橘生产技术效率分品种(柑、橘)、分地区测算和分析。研究表明,影响我国柑橘生产技术效率低下的主要因素是农药费和其他物质费用的过度投入,冗余率高达31.2%和37.1%,化肥、劳动力也出现细微的冗余;另外,不同省份间柑橘生产技术效率差异较大。最后就无效率省(区、市)柑橘生产技术效率低下的原因及调整方案进行着重探讨并提出合理性建议。

... 当前,对于我国柑橘生产效率的研究集中在如下两个方面:一是生产技术效率研究,王志彬等^[13]运用数据包络分析法对2009年的柑橘生产技术效率进行实证分析,得出我国柑橘生产技术效率低下且省份间的技术效率差异较大,农药费以及其他物质费用的过度不合理投入是效率低下的主要原因 ...

2014

0.0

张炳亮. 我国柑橘产业投入产出效率测算、趋势及改进[J]. 广东农业科学, 2014, 41(14): 219-223.

ZHANG B

. Input and output efficiency of China's citrus industry: the measurement, trends and improvement[J]. Guangdong Agricultural Sciences, 2014, 41(14): 219-223. (in Chinese with English abstract)

为了更为深入地认识我国柑橘产业发展水平,选用DEA模型方法, 对1996-2011年间我国柑橘产业投入产出效率进行了测算与分析.结果显示:1996-2011年间,我国柑橘产业投入产出的综合技术效率整体较高且波动较大,变动趋势以2002年为界大致分为两个阶段,呈先降后升趋势;部分年份投入产出效率非DEA有效的原因普遍为投入产出结构和规模皆不合理,体制机制改革对我国柑橘产业投入产出效率有较大影响;主产品产量和直接生产费用是对我国柑橘产业投入产出效率影响较大的因素.基于此,提出减小柑橘生产投入或产出因素的市场波动,抑制生产规模的盲目扩张,重视经济效益特别是橘农收益以及合理有效地配置各项投入要素等相应的改进建议.

... 张炳亮^[14]对1996#cod#x02014 ...

2011

0.0

陈新建, 曾继吾, 金燕, 等. 基于随机前沿生产函数的柑橘生产技术效率分析[J]. 浙江农业学报, 2011, 23(5): 1038-1043.

CHEN X

, ZENG J

, JIN

, et al. Analysis of the technical efficiency on citrus production-empirical study by stochastic frontier production function[J]. Acta Agriculturae Zhejiangensis, 2011, 23(5): 1038-1043. (in Chinese with English abstract)

利用2001—2009年我国南方五大柑橘主产省份的成本收益面板数据,对柑橘生产技术效率及其影响因素建立随机前沿生产函数模型,对我国柑橘生产的技术效率进行了测算和分析。结果表明,各柑橘主产省份柑橘生产技术效率随时间波动较大且地区差异明显,平均生产技术效率呈上升趋势;从样本地区看,湖南、广东、浙江等地的柑橘生产技术效率高于其他地区;劳动力成本提高、自然灾害的发生和病虫害防治成本上升等因素,是柑橘生产技术效率波动的主要影响因素。

... 陈新建等^[15]基于随机前沿生产函数对2001#cod#x02014 ...

2012

0.0

熊巍, 祁春节. 湖北省柑橘产业生产效率的DEA分析[J]. 华中农业大学学报(社会科学版), 2012(5): 36-40.

XIONG

, QI C

. DEA analysis on citrus production efficiency in Hubei Province[J]. Journal of Huazhong Agricultural University( Social Sciences Edition), 2012(5): 36-40. (in Chinese with English abstract)

This paper uses DEA method and production cost and benefit data of citrus from 2005 to 2010 to analyze the citrus production efficiency between Hubei and other three main producing areas as well as national average level . The result shows that the TFP in four main areas of Hubei, Hunan, Guangdong and Fujian provinces have demonstrated obvious periodic fluctuation. TFP of citrus reticulata in Hubei province depends on efficiency variation and technical advances, while TFP of tangerine in Hubei depends on efficiency variation. The efficiency variation of citrus reticulata and tangerine in Hubei is determined by scale efficiency variation, and the efficiency variation of citrus reticulata and tangerine in the whole country depends on scale efficiency and pure technical efficiency together.

采用数据包络分析法及我国2005―2010年柑橘生产成本和收益数据，对湖北省柑橘生产效率与其他三大主产区及全国平均生产效率进行了分析。结果表明，湖北、湖南、广东、福建四大主产区柑和桔全要素生产率呈现出明显的周期性波动；湖北省柑生产的全要素生产率变化主要源于综合技术效率变动和技术进步的共同作用，湖北省桔生产的全要素生产率变化主要源于综合技术效率的变动；湖北省柑和桔生产的规模效率变动决定了综合技术效率的变动，全国柑和桔生产的规模效率和纯技术效率变动共同影响了综合技术效率的变动。

... 二是全要素生产率研究,熊巍等^[16]基于DEA-Malmquist指数对2005#cod#x02014 ...

2010

0.0

李道和, 郭锦墉, 朱述斌. 中国柑橘产业的全要素生产率、技术进步与效率变化[J]. 江西农业大学学报(社会科学版), 2010, 9(1): 43-47.

LI D

, GUO J

, ZHU S

. On all-factor productivity, technological advances and efficiency in China's orange industry[J]. Journal of Jiangxi Agricultural University, 2010, 9(1): 43-47. (in Chinese with English abstract)

摘　要：运用非参数的Malmqusit指数法,选择我国《农产品成本收益资料汇编》中柑和橘的生产成本与收益的数据样本,使用1个产出指标和3个投入指标测算中国柑、橘的全要素生产率的变化。结果表明,2003-2008年期间,中国柑、橘全要素生产率均出现一定的增长,其中,技术进步的波动是明显因素,而效率变化指数则相对稳定。从柑和橘的主要生产地区来看,测算的主要省份中,绝大部分地区柑和橘的全要素生产率波动都比较大从构成上看,多数省区呈现出技术进步与农业效率损失并存的局面。

... 李道和等^[17]对我国2003#cod#x02014 ...

1994

0.0

... Fare等^[18]基于DEA算法将Malmquist指数分解为技术进步指数(technical progress index,TECH)和技术效率指数(technical efficiency index,EFFCH),表明全要素生产率(total factor productivity,TFP)的增长是技术进步和效率变化两者的综合体现,并且效率变化又是纯技术效率和规模效率的综合体现 ...

2010

0.0