长江经济带粮食生态全要素生产率的时空特征

在资源环境约束趋紧、确保粮食安全底线多重压力下,厘清长江经济带粮食生态全要素生产率对深入推进长江大保护至关重要。基于2011—2020年长江经济带110个地级市数据,对粮食生产环节的碳排放、面源污染和生态价值进行测算,构建非期望产出框架下的投入产出体系,运用超效率Slacks-Based Measure模型和全局Malmquist-Luenberger指数考察长江经济带粮食生态全要素生产率的时空动态特征。研究发现:1)2012—2020年间长江经济带粮食生态全要素生产率总体呈增长态势,年均增长0.98%,且其增长主要源于技术进步而非技术效率提升所致。2)从时空特征看,2012—2020年长江经济带各地级市的粮食生态全要素生产率改善趋势明显,粮食综合技术效率变化的空间格局变化趋势无明显规律。3)在研究期内上游地区的粮食生态全要素生产率平均最高,然后依次是中游地区、下游地区。3个区域的粮食生态全要素生产率都处于递增状态。因此,在建设农业强国的征程中,要高度重视农业技术进步并不断提升粮食生产技术效率,以此来稳定提升长江经济带粮食生态全要素生产率,同时要根据区域禀赋差异设计针对性提升策略。

数字普惠金融在农户间的收入分配效应研究--基于再中心化影响函数的证据

在数字经济快速发展的背景下,为实现共同富裕,探讨数字普惠金融的收入分配效应具有重要意义。本文基于北京大学数字普惠金融指数和中国家庭追踪调查2014—2018年数据,运用再中心化影响函数(RIF)回归方法,分析了数字普惠金融对农户收入差距的影响。研究发现:数字普惠金融有利于缓解农户收入差距,且这一结论在经过一系列稳健性检验后仍然成立。异质性分析表明:数字普惠金融对西部地区农户收入差距的缓解效应要强于东中部地区;对贫困县农户收入差距的缓解效应要强于非贫困县;对50岁以下、高学历和自雇型就业群体收入差距的缓解效应要强于50岁及以上、较低学历和受雇型就业群体。进一步地,运用夏普利值分解法发现:数字普惠金融能够解释近五成的农户整体收入差距;相对于非贫困县而言,数字普惠金融对贫困县农户内部收入差距的贡献更大。

数字化赋能:互联网使用对农户生产效率的影响研究

本文基于2014-2018年中国家庭追踪调查(CFPS)的数据,实证研究了互联网使用对农户生产效率的影响。研究发现,互联网使用能够显著地促进农户生产效率。一般而言,使用互联网的农户生产效率比不使用互联网的农户高10.66%,这些正向影响在纠正了内生性问题后依然存在。异质性分析表明,互联网使用对小规模农户与中等规模农户以及精英农户生产效率具有更强促进作用。机制分析表明,网络以互联网为媒介的社会交往和信息获取是影响农户生产效率的重要途径。