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碳排放约束下农业全要素生产率测算与收敛性检验

刘德娟 周琼

刘德娟, 周琼. 碳排放约束下农业全要素生产率测算与收敛性检验[J]. 福建农业学报, 2017, 32(1): 99-106. doi: 10.19303/j.issn.1008-0384.2017.01.020
引用本文: 刘德娟, 周琼. 碳排放约束下农业全要素生产率测算与收敛性检验[J]. 福建农业学报, 2017, 32(1): 99-106. doi: 10.19303/j.issn.1008-0384.2017.01.020
LIU De-juan, ZHOU Qiong. Measurement and Convergence of Agricultural Total Factor Productivity Under the Carbon Emissions Constraints[J]. Fujian Journal of Agricultural Sciences, 2017, 32(1): 99-106. doi: 10.19303/j.issn.1008-0384.2017.01.020
Citation: LIU De-juan, ZHOU Qiong. Measurement and Convergence of Agricultural Total Factor Productivity Under the Carbon Emissions Constraints[J]. Fujian Journal of Agricultural Sciences, 2017, 32(1): 99-106. doi: 10.19303/j.issn.1008-0384.2017.01.020

碳排放约束下农业全要素生产率测算与收敛性检验

doi: 10.19303/j.issn.1008-0384.2017.01.020
基金项目: 

福建省自然科学基金 2015J01284

福建省农业科学院科技创新团队PI项 2016PI-42

详细信息
    作者简介:

    刘德娟 (1976-), 女, 博士, 副研究员, 研究方向:农业经营管理、日本农业 (E-mail:liudejuan508@163.com)

  • 中图分类号: F303

Measurement and Convergence of Agricultural Total Factor Productivity Under the Carbon Emissions Constraints

  • 摘要: 从农业增长与二氧化碳排放2个方面考虑,对1995-2014年中国省际种植业运用GML(Global Malmquist-Luenberger)指数测算碳排放约束下农业全要素生产率的增长,并与传统的Malmquist指数进行比较,同时对其收敛性进行检验。结果表明:碳排放约束下农业全要素生产率增长主要由技术进步推动或技术进步与技术效率的双重贡献。碳排放约束下农业全要素生产率的省际差异和区域差异明显。河北、辽宁、黑龙江和湖南4省的农业相对属于低碳农业。从地区差异来看,增速较快的地区是华中、华北和华东地区,西北和东北居中,华南和西南增速相对较慢。整体上来看各省之间存在技术扩散,呈现σ收敛但收敛趋势并不稳定;全国、华北、东北、华东、华中和华南地区,存在绝对β收敛,而在西南和西北地区并不存在绝对β收敛;对于全国及7个地区,均存在条件β收敛,即朝着各自稳定的状态发展。
  • 图  1  1996-2014年碳排放约束下ETFP的σ值

    Figure  1.  σ value of agricultural ETFP under carbon emissions constraint during 1996 to 2014

    表  1  中国农业全要素生产率与分解 (1996-2014)

    Table  1.   Agricultural TFP and its components in China (1996-2014)

    年份GML指数M指数
    技术效率技术进步全要素生产率技术效率技术进步全要素生产率
    19960.99571.08641.08170.99701.08041.0772
    19970.99470.98240.97721.00250.99690.9994
    19980.97221.01650.98820.97091.04241.0121
    19990.99590.98400.98001.00240.99400.9964
    20000.98460.96380.94890.98410.98920.9735
    “九五”平均0.98861.00660.99520.99141.02061.0117
    20010.99471.02401.01860.99301.04111.0338
    20021.01600.97490.99051.01101.01401.0251
    20030.99790.98180.97970.96331.05301.0143
    20041.07371.06151.13971.05271.08561.1428
    20050.97741.04541.02180.98761.05111.0380
    "十五”平均1.01191.01751.03011.00151.04901.0508
    20060.98941.07351.06210.98651.07871.0641
    20071.02061.09551.11800.97701.13271.1067
    20081.03461.06391.10081.07641.01191.0893
    20090.99221.05951.05120.97271.10311.0730
    20101.00041.16781.16831.01031.17381.1859
    “十一五”平均1.00741.09201.10011.00461.10001.1038
    20110.99251.12631.11791.00421.11891.1236
    20121.00561.08481.09091.02111.07491.0976
    20131.00331.08451.08810.99471.10641.1005
    20140.98821.06051.04800.99551.06291.0581
    “十二五”平均0.99741.08901.08621.00391.09081.0950
    平均值1.00161.04931.05111.00021.06371.0638
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    表  2  各地区农业全要素生产率及其分解 (1996-2014)

    Table  2.   Agricultural TFP and its components of regions (1996-2014)

    地区GML指数M指数
    技术
    效率
    技术
    进步
    全要素
    生产率
    技术
    效率
    技术
    进步
    全要素
    生产率
    北京1.02561.07401.10161.02561.08301.1107
    天津1.00001.04041.04041.00001.05271.0527
    河北1.01591.05711.07391.00861.05921.0684
    山西1.00401.05461.05891.00111.06201.0631
    内蒙古0.98601.05441.03960.98701.06001.0461
    辽宁0.99891.06231.06110.99891.05971.0585
    吉林0.98551.04231.02720.98211.05341.0346
    黑龙江1.00001.04931.04930.99101.04461.0352
    上海1.00001.06451.06451.00001.07511.0751
    江苏1.00091.05111.05211.00311.06641.0697
    浙江1.00101.05501.05611.00101.06651.0676
    安徽0.97911.04911.02720.97341.06081.0326
    福建1.00301.04901.05211.00301.08141.0846
    江西0.97551.04641.02080.96971.07061.0381
    山东1.01141.06511.07721.01141.06721.0793
    河南0.99371.05331.04670.99421.07391.0677
    湖北1.00001.05171.05170.98971.06331.0523
    湖南1.05281.06001.11601.04261.06131.1065
    广东1.00001.04591.04590.99771.06301.0606
    广西1.00071.04101.04181.00081.06431.0652
    海南1.00001.01201.01201.00001.06331.0633
    贵州1.00001.02731.02731.00001.05561.0556
    云南0.99121.04841.03920.99121.06561.0562
    西藏1.00001.00001.00000.99241.02121.0135
    陕西1.00761.04611.05411.00931.08681.0969
    甘肃0.99571.04971.04510.99571.05061.0461
    青海1.00311.04281.04601.01831.05891.0783
    宁夏0.99511.07111.06580.99511.08121.0759
    新疆1.00001.03251.03251.00001.04681.0468
    四川1.01561.04481.06111.01401.06251.0774
    华北1.00631.05611.06291.00451.06341.0682
    东北0.99481.05131.04590.99071.05261.0428
    华东0.99581.05431.05000.99451.06971.0639
    华中1.01551.05501.07151.00881.06621.0755
    华南1.00021.03301.03320.99951.06351.0630
    西南1.00171.03011.03190.99941.05121.0507
    西北1.00031.04841.04871.00371.06491.0688
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    表  3  碳排放约束下农业全要素生产率绝对收敛检验 (OLS回归)

    Table  3.   Absolute convergence of agricultural TFP under carbon emissions constraints (OLS regression)

    地区常数ln (TFPi,t)F统计量 R2
    全国0.005*(10.724)-0.078*(-8.295)68.808*0.711
    华北0.006*(6.932)-0.111*(-5.685)32.321**0.915
    东北0.008**(15.060)-0.092***(-8.303)68.939***0.985
    华东0.004*(6.330)-0.079*(-6.616)43.777*0.897
    华中0.004**(20.875)-0.065***(-6.948)48.280***0.980
    华南0.003**(20.141)-0.054**(-18.540)343.733***0.997
    西南0.007(2.390)-0.091 (-2.068)4.2800.682
    西北0.004(3.785)-0.0660(1.645)2.7070.474
    注:*、**、***分别表示在1%、5%和10%水平显著;括号中数字为t统计量,表 4同。
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    表  4  碳排放约束下农业全要素生产率条件收敛检验

    Table  4.   Conditional convergence of agricultural TFP under carbon emissions constraint (Fixed-effect model)

    地区常数项ln (TFPi,t)F统计量调整后R2
    全国0.055*(9.792)-1.151*(-12.550)6.773*0.568
    华北0.084*(3.631)-1.200*(-4.633)2.918**0.418
    东北0.050*(4.792)-0.742***(-2.347)16.422*0.885
    华东0.038*(3.768)-0.511**(-2.758)2.962**0.388
    华中0.130*(3.714)-1.494*(-4.632)4.130**0.610
    华南0.029(1.502)-0.916**(-2.678)2.863***0.482
    西南0.043**(3.081)-1.602*(-6.767)8.101*0.749
    西北0.078*(5.543)-1.312*(-5.123)14.074*0.831
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-10-25
  • 修回日期:  2016-11-29
  • 刊出日期:  2017-01-01

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