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中国全要素农田水利效率及其空间分布格局被引量：4: 2017年; 选取我国31个省、自治区、直辖市1998—2015年的面板数据,运用数据包络分析方法测算农田水利全要素生产率。在此基础上,构建中国31省市的经济-距离空间权重矩阵,分析农田水利全要素生产率的空间相关性。研究结果表明:农田水利全要素生产率的年度波动明显,区域发展不平衡;农田水利全要素生产率的分布从高到低依次为东部地区、东北地区、西部地区、中部地区;规模效率普遍呈递减趋势,规模不经济是影响我国农田水利全要素生产率提升的主要阻力;从空间分布格局来看,农田水利全要素生产率高和低的地区都出现相对聚集的现象,而各省市具体地区的空间聚集特征强度差异较大。提出我国应注重农田水利规模效率的提升,扩大中西部地区农田水利投资规模以减少区域差异的建议。; 汪琦宋敏张凤泽; 关键词：农田水利全要素生产率数据包络分析

中国全要素农田水利效率的地区差异和门槛效应研究被引量：4: 2017年; 农田水利作为我国农业基础设施投资的重要组成部分,对农业经济增长及农民增收具有重要影响。基于DEA在全要素生产的框架,构建全面衡量我国农田水利效率的指标--全要素农田水利效率,选取2001—2015年省级面板数据,运用DEA-Malmquist方法测算31个省的全要素农田水利效率,并对不同区域农田水利效率进行对比分析。研究结果表明我国全要素农田水利效率存在明显地区差异,东北地区效率最高、超过农业大省聚集的华东和华中地区;全要素农田水利效率与区域经济发展水平存在不完全匹配现象,主要与农田水利效率及影响因素之间的非线性关系有关。基于农田水利效率省际差异,采用门槛回归模型检验影响全要素农田水利效率的门槛特征,研究结果显示:农村经济发展水平对农田水利全要素生产率存在显著的收敛门槛效应、机械动力投入对农田水利全要素生产率存在明显的加速门槛效应。; 宋敏汪琦吉晓雨; 关键词：农田水利全要素生产率门槛效应 DEA-MALMQUIST

金融发展、技术进步与全要素能源效率——基于中介效应的实证研究被引量：5: 2020年; 选取2000—2016年我国30个省市区的样本数据作为研究对象,采用非期望产出的DEA模型对我国全要素能源效率进行综合测算,通过构建面板数据模型和中介效应模型,实证检验技术进步在金融发展对全要素能源效率产生作用的过程中的中介效应。研究显示,我国金融发展水平和能源效率总体呈现增长的趋势,但区域间存在较大的差距,东部地区显著高于中、西部;从纵向来看金融发展与能源效率具有相同的变化规律,从横向区域对比来看,金融发展水平最高的东部地区也是全要素能源效率最高的地区;技术进步在金融发展对全要素能源效率的作用过程中存在显著的中介效应。; 宋敏马艳霞汪琦; 关键词：金融发展技术进步全要素能源效率中介效应

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汪琦