Analysis of the Contribution of Total Factor Productivity to Agricultural Yield in Anhui Province

By analyzing data concerning agricultural development from 1981 to 2010 in Anhui Province,the total factor productivity and growth rate of agriculture from 1981 to 2010 are estimated empirically.By dividing years from 1981 to 2010 into several subintervals,this paper evaluates and analyzes initial stage of reform and opening up,soft landing stage,the stage of financial crisis,the stage of subprime mortgage crisis and the impact of all factors on total factor growth rate of agriculture.Then it analyzes the contribution of growth of total factor productivity to total yield of agricultural economy.The research finds that the growth of total factor productivity in Anhui Province is significant to agricultural development.

Growth in Total Factor Productivity of Shandong Province for Environmental Constraints

This paper analyzed the total factor productivity of Shandong Province and its impact on the local economic environment through Malmquist-Luenberger productivity index. The results of the paper were included as follows. Without consideration of the environmental constraints, Index M of the total factor productivity of Shandong Province from high to low was Heze, Jinan, Qingdao, Weihai, Dongying, Zaozhuang, Jining, Tai'an, Dezhou, Liaocheng, Yantai, Zibo, Weifang, Linyi, Binzhou, Rizhao, Laiwu, among which Index M of Linyi, Binzhou, Rizhao, Laiwuwere were less than 1; taking the environmental constraints into account, Index ML of the total factor productivity of Shandong Province was reduced, from high to low was Jinan, Qingdao, Weihai, Yantai, Heze, Liaocheng, Tai'an, Weifang, Jining, Linyi, Zibo, Dongying, Zaozhuang, Rizhao, Laiwu, Binzhou, Dezhou, among which Index ML of 9 cities behind Jining were less than 1. In terms of the development mode, Jinan, Qingdao, Tai'an, Weihai, Jining and Heze were resource-conserving and environment-friendly cities; Dongying and Zaozhuang were resourceconserving and environment-polluted cities; Liaocheng, Linyi, Weifang and Yantai were resource-wasted and environment-friendly cities; Binzhou, Dezhou, Laiwu, Rizhao and Zibo were resource-wasted and environment-pol uted cities.

Total Factor Productivity and Influence Factors of Economic Environment in the Yellow River Delta

The paper analyzed total factor productivity of Binzhou City, and key factors that influence its economic growth and effluent discharge. The results showed that(i) production efficiency of the city during 2005–2013 kept stable, mean of Malmquist-Luenberger index was 1.044,9 without considering effluent discharge, and the average annual increase rate was 4.49%, and that was 1.020,4 considering effluent discharge, the average annual increase rate was 2.04%, and the increase rate reduced by 2.45%.(ii) GDP growth showed significant negative correlation and positive correlation with capital input and energy input, but insignificant negative correlation and positive correlation with labor force input and technological progress.(iii) Effluent discharge showed insignificant negative correlation and positive correlation with capital input and energy input, but significant negative correlation and positive correlation with labor force input and technological progress.

An Empirical Study on the Influence of Agricultural Public Infrastructure on Total Factor Productivity of China’s Grain Production

A critical method of ensuring grain production is to increase the total factor productivity(TFP),and the key measure to increase the TFP of grain production lies in the construction of agricultural public infrastructure.For this topic,existing literature lacks systematic and empirical analysis.Therefore,research on the influence of agricultural public infrastructure on the TFP of China’s grain production has relatively strong policy implications and theoretical value.For this study,we collected panel data for grain inputs and outputs as well as for agricultural public infrastructure in China’s provinces(autonomous regions/municipalities)from 1990 to 2017,and adopted the stochastic frontier function(SFF)approach to measure the TFP of provincial-level grain production.Through this empirical study,we analyzed the influence of agricultural public infrastructures,such as irrigation,roads,and electric power facilities on the TFP of China’s agriculture.We found that such facilities have a positive influence on the TFP of grain production.Specifically,when the input for irrigation facilities is increased by 1 percent,the TFP of grain production will rise by 5.74 percent.Based on this finding,policy recommendations are proposed for enhancing grain TFP through agricultural public infrastructure construction.

Do ICTs Boost Agricultural Productivity?

Based on panel data from the Rural Fixed Point Survey of the Ministry of Agriculture over the period 2004-2016 and supplementary survey data on information and communications technology(ICT)applications in the countryside,this paper employs the difference in differences(DID)method to analyze the effects of ICT applications on rural households’agricultural total factor productivity(TFP)with mobile phone signal,internet and 3G mobile network connections as indicators,and decomposes and evaluates the constituent factors.Our findings reveal a positive effect of ICTs on rural households’TFP,which primarily stemmed from rising agricultural technical efficiency.However,ICTs exerted no significant effect on agricultural technical progress during this paper’s data period due to limited rural human capital.These findings are consistent with robustness test results based on counterfactual and matching methods.

Productivity Growth in China's Agriculture During 1985-2010

This paper made an empirical analysis of China＇s agricultural growth path and influential factors using the province-level panel data of agricultural inputs and outputs during 1985-2010.The findings indicate that the increase in agricultural inputs and TFP contributed 40.6 and 55.2% to the agricultural output growth,respectively;China＇s agriculture had jumped out of the pattern which output growth was mainly driven by increasing input.Of the total inputs,chemical fertilizer had the most important contribution to the output growth,followed by mechanical inputs.The contribution of land and labor was negative.China＇s agricultural output growth belonged to the type of induced technology innovation.China＇s agricultural TFP growth had characteristics of fluctuations over time and unbalanced between regions,but the gap between the eastern,the middle,and the western regions has been narrowed.

数字乡村建设、资源要素错配与农业绿色全要素生产率

数字乡村建设与农业绿色发展深度融合是推动农业高质量发展的新动力引擎。本文选取2011-2021年中国31个省级面板数据,构建数字乡村建设和农业绿色全要素生产率的评价体系,多维度分析数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响及作用机制。研究发现,数字乡村建设既可以直接促进农业绿色全要素生产率提升,也可以通过带动绿色技术进步而促进农业绿色全要素生产率提升,还可以通过降低土地资源错配、资本资源错配、劳动力资源错配程度而间接促进农业绿色全要素生产率。数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响异质性明显,东部地区、南方、粮食主产区的数字乡村建设的正向推动作用较强。

Main Reasons Causing Chinese Agricultural Crisis in 1959-1961： Quantitative Test on Yifu Lin＇s Hypothesis

The traditional explanation was found to be inconsistent with the empirical evidence that mainly caused the agricultural crisis in 1959-1961, so Yifu Lin tried to explain this catastrophe through using Game Theory based on ＂one-shot game＂. This paper tested the hypothesis through quantitative test. The results showed that system factors mainly resulted in low productivity, and the natural disaster should not be ignored.

数字普惠金融如何赋能乡村产业振兴

厘清数字普惠金融发展赋能乡村产业振兴的作用机制,有助于缓解农村金融资源配置效率不高、金融基础设施不完善和金融服务体系薄弱与日益增长的乡村产业发展需求之间的矛盾。现有文献对数字普惠金融与农村经济现代化做了较为丰富的研究,但是鲜有将其与乡村产业振兴联系起来进行理论与实证的研究。本文从乡村产业生产、乡村产业延伸、乡村产业功能和乡村产业支撑四个维度构建我国乡村产业振兴水平评价指标体系,并多维度实证检验了数字普惠金融对乡村产业振兴的影响。主要有三点发现:一是数字普惠金融发展对乡村产业振兴水平和乡村产业振兴速度均具有显著的正向促进作用;二是数字普惠金融发展覆盖广度、使用深度和数字化程度对乡村产业振兴的边际效应呈现明显差异;三是数字普惠金融不仅可以直接缓解经营主体约束和激活市场活力促进乡村产业振兴,还可以通过农业科技创新、乡村产业融合和农业全要素生产率间接影响乡村产业振兴。

全要素生产率视角下数字经济对农业碳排放影响——来自中国农业的经验证据

数字经济在蓬勃发展的同时表现出碳减排效应。理论上,数字经济可以通过提升农业全要素生产率,从而赋能农业碳减排。实际操作中,利用熵值法测度了2014—2020年中国30个省份农业农村数字经济发展指标,利用中介模型分析农业全要素生产率在数字经济影响农业碳排放的过程中的中介效应。在此基础上进行计量分析结果表明:中国农业数字经济蓬勃发展的同时呈现出区域发展不均衡态势,东部的农村数字经济发展水平高于中西部。数字经济能够显著降低农业碳排放强度,但是这种减排效应具有明显的区域差异,西部地区减排效果明显优于东部和中部地区。数字经济在降低农业碳排放强度的过程中,农业全要素生产率发挥了部分中介效应,中介效应占比为31.1%。这一结论在进行一系列的稳健性检验后仍然成立。

农产品贸易促进了中国农业绿色发展吗?——基于农业绿色全要素生产率视角

农业绿色全要素生产率的提高有助于农业绿色化转型与可持续性发展。基于2006—2020年中国30个省份数据,选择SBM-ML指数法,利用MaxDEA软件测算农业绿色全要素生产率,使用系统GMM模型与动态面板门槛模型实证检验农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响。研究发现:农产品贸易能够有效提升农业绿色全要素生产率并且其影响效应存在区域异质性,在东部地区较为显著;农产品贸易对农业绿色全要素生产率的影响存在地区经济发展水平的门槛效应,地区经济发展水平越高,农产品贸易对农业绿色化发展的正向溢出作用越明显。因此,各省份要推动农产品贸易的持续健康发展,政府应当依照地区贸易发展状况与经济发展水平因地制宜地制定有关农产品贸易政策,充分发挥农产品贸易的正向溢出作用,促进农业绿色发展。

税收营商环境优化与企业全要素生产率——来自税务系统“放管服”改革的经验证据

优化税收营商环境不仅是提高企业生产效率和推动企业转型升级的重要战略举措,而且对实现经济高质量发展具有十分重要的现实意义。本文基于2013—2020年A股上市公司数据,并借助税务系统“放管服”改革试点这一准自然实验,构建多期双重差分模型,实证考察了税收营商环境优化对企业全要素生产率的影响。研究表明,税务系统“放管服”改革对企业全要素生产率具有显著的正向影响,且该结论经过一系列稳健性检验依然成立。机制检验结果显示,税收营商环境优化主要是通过降低交易成本水平、提升资源配置效率以及鼓励技术创新来提高企业全要素生产率。异质性分析表明,对于中西部地区企业、非国有企业、环境不确定性高企业和成熟期企业,税收营商环境优化对企业全要素生产率的促进作用相对更加突出。随后的进一步分析表明,税收营商环境优化在提升企业全要素生产率的同时显著促进了企业经营规模扩大和产业链扩张。本文以上研究结论不仅能使我们更好地认识税收营商环境优化的经济效应,更是为培育有利于激发市场主体活力及推动企业提质增效的税收营商环境提供了经验证据与有益启示。

农地流转提升了农业绿色全要素生产率吗?

在2006-2021年中国30个省份的面板数据基础上,本文通过SBM-GML超效率模型测算中国各省份农业绿色全要素生产率。采用双向固定效应模型和工具变量模型等方法,实证分析农地流转和农业绿色TFP之间的内在联系,并分析其影响路径机制。研究发现,中国农业绿色全要素生产率能够持续增长的主要原因在于技术进步。而农地流转能够推动农业绿色全要素生产率增长则是得益于技术效率改进。从异质性分析来看,农地流转对农业绿色全要素生产率增长的促进作用最显著的是东部地区和非粮食主产区,但在西部地区却正好相反。因此,中国应当加快推进农地流转工作进展,促进农业生产和经营管理模式变革,加快研发、推广和应用农业绿色生产技术,构建区域协作互助机制促进地区交流,进而促进农业绿色全要素生产率的提高。

营商环境对经济高质量发展的影响

营商环境是企业生存发展的土壤,打造良好的营商环境是建设现代化经济体系、促进经济高质量发展的重要基础。运用动态面板数据模型,采用两步系统GMM估计方法,实证分析营商环境对经济高质量发展的影响。结果表明营商环境和经济高质量发展存在显著正相关关系。优化政务环境,有利于实现政府与市场的有效结合,提高市场资源配置效率,提升经济发展质量;优化市场环境,有利于推动我国开放型经济体制的建设与完善;优化法治环境,有利于保护市场主体合法权益,实现公平竞争,提高经济发展的质量与速度。

数智经济推动共同富裕的机制与效应研究

共同富裕是社会主义的本质要求,数字化、智能化是引领共同富裕的重要驱动力。本文从数字化和智能化两个维度出发构建了数智经济发展水平的指标体系,并利用2012~2022年我国省际面板数据,实证分析了数智经济推动共同富裕的作用路径与影响效应。研究发现:数智经济通过提高农业全要素生产率推动共同富裕。在区域经济发达程度较低时,数智经济的发展可能会妨碍共同富裕目标的实现,但这种抑制效果将进一步削弱,直到区域经济发展达到一定水平,数智经济发展才有助于促进共同富裕。同时,数智经济发展还存在明显的空间溢出效应,可以提高邻近地区的共同富裕程度。因此,各地区应加快数智经济发展进度,使数智经济的建设更有效地服务于共同富裕目标。

生产性服务数智化对农业绿色全要素生产率的影响——兼论政府环境规制的调节作用

为推进农业农村现代化,亟需以生产性服务业数智化为契机,对传统农业生产方式进行全方位改造,提高农业综合生产能力。在理论阐述农业生产性服务数智化影响农业绿色全要素生产率(AGTFP)的内在机制基础上,构建包含金融服务、科技信息服务和商贸流通服务三部分的农业生产性服务数智化综合评价指标体系,并通过回归模型对2014—2020年我国29个省(区、市)的面板数据进行实证检验。结果表明:生产性服务数智化改造对AGTFP水平的提升具有显著的促进作用。具体来讲,金融服务和商贸流通服务的数智化改造对AGTFP的影响呈现当期有效的特征,而科技信息服务数智化改造在较长的时间内仍可以保持对AGTFP的显著促进效应;农业生产性服务数智化促进作用存在明显的区域异质性,从强到弱依次为粮食主产区、粮食产销平衡区、粮食主销区;政府环境治理能够强化农业生产性服务数智化对AGTFP的影响。基于此,应大力推进现代信息技术对传统农业生产方式的改造,构建以科技信息服务为基础,金融服务、商贸流通服务为引领,拉动农业绿色全要素生产率提升的长效增长机制。

农村数字化能提高农业全要素生产率吗?

近年来,数字技术广泛渗透到农村生产和生活的各个领域,农村数字化趋势日益明显。应用数字技术提升农业全要素生产率被视为转变我国农业增长方式、实现农业高质量发展的重要途径。然而,农村数字化能否提高我国农业全要素生产率?农村数字化如何影响农业全要素生产率?基于对2013-2019年我国30个省份农村数字化水平和农业全要素生产率的测算,实证检验了农村数字化对农业全要素生产率、农业技术进步、农业技术效率的影响。研究表明,农村数字化对我国农业全要素生产率存在显著正向影响,这种影响在粮食产销平衡区、粮食主产区、粮食主销区依次减弱。农村数字化促进了农业技术效率的提升,但对农业技术进步的影响不显著。为了充分发挥数字技术在农业高质量发展中的作用,我国应多方面加快农村数字基础设施建设,尤其是加强农业设施和农机装备的数字化改造,促进区域农村数字化的平衡发展。

我国生态环境治理对经济高质量发展影响的实证研究

生态环境治理能力现代化是生态环境与经济实现协调发展的保障。论文深入研究了我国生态环境治理对经济高质量发展的影响,通过构建生态环境治理指标体系,以绿色全要素生产率作为经济高质量发展的代理指标,以生态环境质量改善和生态环境治理保障作为中介变量进行实证。研究发现,生态环境治理能够促进经济高质量发展,但具有区域异质性。生态环境质量改善和生态环境治理保障具有中介作用。最后建议各地区加大绿色生态环境治理建设、因地制宜开展生态环境治理工作、各部门注重生态环境质量改善和完善生态环境治理保障。

基于改进明瑟工资方程的河南省农业全要素生产率测算

【目的】探究河南省农业人力资本存量和物质资本存量的变化趋势,并以此为基础测算农业全要素生产率,分析促进河南省农业经济增长的主要因素。【方法】考虑到年龄对人力资本的影响,把年龄因素纳入到明瑟工资方程中,提出并利用改进明瑟工资方程估算了农业人力资本存量,结合永续盘存法估算了农业物质资本存量。在此基础上采用C-D生产函数模型测算出河南省农业全要素生产率。【结果】由于每年农业固定投资总额增幅较大,物质资本存量也在逐年增加。而由于农业从业人员转出较快,农业人力资本存量逐渐降低。在弹性系数作用下,物质资本存量与人力资本存量的乘积虽然在增长,但其增速低于农业产值的增速,进而农业全要素生产率呈现出上升趋势。【结论】继续强化农业物质资本的投入,提升农业从业人员的素质,以人力资本与物质资本组合的优化促进农业全要素生产率的提升,进而加快河南省农业强省战略的推进。

农业发展影响农民减贫增收的作用机制——基于收入结构的实证分解与检验

在工业化、城镇化的进程中,中国农业发展是否影响、如何影响农民减贫增收的问题,在理论和实证上仍存在较多分歧。基于此,该研究采用1994—2021年中国省级面板数据,并与2010—2020年CFPS微观数据相匹配,通过构建两部门理论模型,分析农业发展给农民带来的增收效应与减贫效应,进一步检验农业发展影响农民减贫增收的具体机制及异质性。研究发现:①农业发展不仅直接影响农民务农收入与非农收入,还通过农业生产效应、生活成本效应和非农就业效应的中介传导途径作用于务农收入与非农收入,降低了农村居民贫困发生率和贫困深度,但对贫困强度影响不显著。②总体上,农业发展提升务农收入的作用占比为54.94%,提升非农收入的作用占比为45.06%。③农民减贫成效的23.36%源自农业发展提升务农收入所致,76.64%源自农业发展溢出作用实现的非农收入提升;但在粮食主产区内,农业发展通过提升务农收入对农民减贫成效的贡献超过40%。该研究为中国实现脱贫攻坚与乡村振兴有序衔接提供了理论和实证支撑。