我国农业劳动生产率地区差异动态演进的决定因素——基于随机前沿模型的分解研究

被引:27
作者
余康
郭萍
章立
机构
[1] 浙江农林大学经济管理学院
关键词
随机前沿模型; 夏普理值不平等分解; 全要素生产率;
D O I
10.19523/j.jjkx.2011.02.004
中图分类号
F224 [经济数学方法]; F323.5 [农业商品生产、农业劳动生产率];
学科分类号
0701 ; 070104 ; 020205 ; 1203 ; 0202 ;
摘要
本文利用1988-2008年29个省级地区面板数据,基于随机前沿生产函数模型,运用夏普理值(Shapley value)分解法,旨在测度各因素对我国农业劳动生产率地区差异演进的影响。结果发现,劳均物质资本、农村劳动力规模和劳均土地因素对我国农业劳动生产率地区差异的贡献逐渐减小,平均贡献分别为33.8%、17.1%和11.1%。而技术效率和技术进步的贡献逐渐增大,平均贡献分别为27.4%和6.4%。农村劳动力结构的贡献比较稳定,平均贡献仅为4.3%。
引用
收藏
页码:42 / 53
页数:12
相关论文
共 23 条
[11]  
农村改革三十年[M]. 中国农业出版社 , 宋洪远, 2008
[12]   Decomposition of agricultural labor productivity growth and its regional disparity in China [J].
Xin, Xiangfei ;
Qin, Fu .
CHINA AGRICULTURAL ECONOMIC REVIEW, 2011, 3 (01) :92-100
[13]  
Accounting for income inequality in rural China: a regression-based approach[J] . Guanghua Wan.Journal of Comparative Economics . 2004 (2)
[14]  
Productivity growth, technological progress, and efficiency change in chinese agriculture after rural economic reforms: A DEA approach[J] . Weining Mao,Won W. Koo.China Economic Review . 1997 (2)
[15]  
Estimators and hypothesis tests for a stochastic frontier function: A Monte Carlo analysis[J] . Tim Coelli.Journal of Productivity Analysis . 1995 (3)
[16]  
A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data[J] . G. E. Battese,T. J. Coelli.Empirical Economics . 1995 (2)
[17]  
Frontier production functions, technical efficiency and panel data: With application to paddy farmers in India[J] . G. E. Battese,T. J. Coelli.Journal of Productivity Analysis . 1992 (1)
[18]   RURAL REFORMS AND AGRICULTURAL GROWTH IN CHINA [J].
LIN, JYF .
AMERICAN ECONOMIC REVIEW, 1992, 82 (01) :34-51
[19]   中国农业生产率的变动与分解分析:1978~2004年——基于非参数的HMB生产率指数的实证研究 [J].
李静 ;
孟令杰 .
数量经济技术经济研究, 2006, (05) :11-19
[20]   中国农业生产率增长、技术进步与效率变化:1990~2003年 [J].
陈卫平 .
中国农村观察, 2006, (01) :18-23+38+80