Agricultural total factor productivity and influencing factors in Guangdong Province: Based on triple perspectives of carbon source, carbon sink and surface pollution
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摘要:目的
基于农业生产过程中的碳源、碳汇及农业面源污染三重视角，测算广东省农业全要素生产率，科学把握广东省农业高质量发展基础，助推乡村振兴。
方法利用DEA-Malmquist模型对2006—2021年广东省农业全要素生产率进行有效测度并分析其时空差异；运用面板回归模型探究其影响因素。
结果2006—2021年广东省农业全要素生产率虽年际间存在一定波动，但总体上升，年均增速为1.7%；广东省21个地市农业全要素生产率差异明显，其中以珠海最高、达到1.070，潮州最低、仅为0.988；在区域上呈现“珠三角地区>粤西地区>粤东地区>粤北山区”的格局。技术进步是广东省农业全要素生产率增长的关键。城镇化水平、农业产业结构是影响广东省农业全要素生产率的主要因素。
结论为提高广东省农业全要素生产率，建议加大农业科技投入，强化绿色农业科技推广应用，优化财政资金支持机制，大力培育、发展高效立体生态农业，走绿色农业发展道路。
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关键词:
- 农业全要素生产率 /
- DEA-Malmquist模型 /
- 面板回归模型 /
- 广东省
Abstract:ObjectiveBased on the triple perspectives of carbon source, carbon sink and non-point source pollution in the process of agricultural production, to measure the agricultural total factor productivity of Guangdong Province, scientifically grasp the basis of high-quality development of agriculture in Guangdong Province, and promote rural revitalization.
MethodThe DEA-Malmquist model was used to effectively measure agricultural total factor productivity in Guangdong Province from 2006 to 2021 and analyze its spatio-temporal differences, meanwhile the panel regression model was used to explore the influencing factors.
ResultFrom 2006 to 2021, the agricultural total factor productivity of Guangdong Province was in an overall growth trend, with an average annual growth rate of 1.7%, although there were some inter-year fluctuations. The difference of agricultural total factor productivity in 21 prefecture-level cities in Guangdong Province was obvious, among which the highest was 1.070 in Zhuhai and the lowest was only 0.988 in Chaozhou. The region difference was presented in “Pearl River Delta region > Western Guangdong region > East Guangdong region > Northern Guangdong mountainous region” pattern. Technological progress was the key to the growth of agricultural total factor productivity in Guangdong Province. The urbanization level and agricultural industrial structure were the main factors affecting the agricultural total factor productivity in Guangdong Province.
ConclusionIn order to improve the agricultural total factor productivity in Guangdong Province, it is suggested to increase the investment in agricultural science and technology, strengthen the popularization and application of green agricultural science and technology, optimize the financial support mechanism, vigorously cultivate and develop efficient three-dimensional ecological agriculture, and take the road of green agricultural development.
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表 1 2006—2021年广东省农业全要素生产率变化
Table 1 Agricultural total factor productivity change in Guangdong Province from 2006 to 2021
年份
Year技术效
率变动
Technical
efficiency
change技术进步率变动
Technological
progress
rate change全要素
生产率
Total
factor
productivity2006—2007 1.000 1.010 1.010 2007—2008 1.000 1.027 1.027 2008—2009 1.000 1.020 1.020 2009—2010 0.997 1.009 1.005 2010—2011 0.999 1.056 1.055 2011—2012 0.996 1.054 1.049 2012—2013 1.001 0.988 0.989 2013—2014 1.000 1.002 1.002 2014—2015 1.001 1.003 1.004 2015—2016 1.006 0.997 1.003 2016—2017 0.997 1.003 1.000 2017—2018 1.000 1.007 1.008 2018—2019 0.999 1.015 1.014 2019—2020 1.003 1.052 1.055 2020—2021 0.996 1.022 1.019 均值 Mean value 1.000 1.017 1.017 
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表 2 2006—2021年广东省各地市平均农业全要素生产率
Table 2 Mean agricultural total factor productivity of prefecture-level cities in Guangdong Province from 2006 to 2021
组别
Group地市
Prefecture-level city区域
Region技术效率变动
Technical efficiency
change技术进步率变动
Technological progress
rate change全要素生产率
Total factor
productivity排序
Sort高速增长组
High growth group珠海 珠三角 1.000 1.070 1.070 1 佛山 1.000 1.069 1.069 2 快速增长组
Fast growth group中山 0.999 1.044 1.043 3 深圳 1.000 1.038 1.038 4 汕头 粤东 1.000 1.036 1.036 5 东莞 珠三角 1.000 1.025 1.025 6 湛江 粤西 1.000 1.024 1.024 7 阳江 1.000 1.016 1.016 8 广州 珠三角 0.999 1.016 1.015 9 汕尾 粤东 0.999 1.013 1.012 10 低速增长组
Low growth group茂名 粤西 1.000 1.008 1.008 11 梅州 粤北 0.999 1.007 1.006 12 肇庆 珠三角 0.999 1.007 1.006 13 江门 1.000 1.005 1.005 14 清远 粤北 1.000 1.005 1.005 15 揭阳 粤东 1.000 1.005 1.005 16 河源 粤北 1.000 1.003 1.003 17 惠州 珠三角 0.999 1.003 1.002 18 下降组
Descending group云浮 粤北 1.000 0.997 0.997 19 韶关 0.999 0.995 0.994 20 潮州 粤东 1.000 0.988 0.988 21 均值 Mean value 1.000 1.017 1.017
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表 3 广东省农业全要素生产率影响因素实证分析结果
Table 3 Empirical analysis results of influencing factors of agricultural total factor productivity in Guangdong Province
变量
Variable系数
Coefficient标准差
Standard deviationt P 常数项(C)
Constant term0.989 693 0.041 041 24.114 560 0.000 0 农业机械化水平(X1)
Agricultural mechanization level−0.002 875 0.012 872 −0.223 353 0.823 4 农业经济发展水平(X2)
Agricultural economic development level0.000 001 0.000 002 0.416 362 0.677 4 城镇化水平(X3)
Urbanization level0.000 962 0.000 384 2.505 022 0.012 8 农业产业结构(X4)
Agricultural industrial structure−0.000 742 0.000 375 −1.979 669 0.048 6 财政支农水平(X5)
Financial support level for agriculture0.000 362 0.001 103 0.327 838 0.743 3
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