正文

农业全要素生产率，是在农业生产活动中，剔除土地、劳动力、资本等传统投入要素的增长贡献后，由技术进步、管理优化、制度创新等因素驱动实现的产出增长部分。它堪称农业发展的 “导航仪” 与 “晴雨表”，其数据能为农业生产经营、政策制定及资源优化配置提供精准且可靠的决策依据。

基于此，我们选取劳动力投入、土地投入、农业机械投入、化肥投入、农药投入等七个指标作为投入要素，以农业总产值作为期望产出，运用超效率SBM模型、Malmquist-DEA模型，对全国31个省份2005 - 2023年间的农业全要素生产率展开测算分享。

一、数据介绍

• 数据名称：2005 - 2023年31个省份的农业全要素生产率数据
• 数据年份：2005 - 2023年
• 数据范围：31个省份
• 数据格式：面板数据，excel
• 数据来源：xx社区用户
  

二、数据指标[td]

省份	id	year
农业从业人员	农作物总播种面积	农业机械总动力
农用化肥投入	农药使用量	农用塑料薄膜使用量
农业有效灌溉面积	2005年为基准的农业总产值	农业全要素生产率1
2011年为基准的农业总产值	农业全要素生产率2	2012年为基准的农业总产值
农业全要素生产率3	全要素生产率变化	技术效率变化
技术变革	纯技术效率变化	规模效率变化

三、计算方式

• 投入产出指标
• 超效率SBM模型
• Malmquist-DEA模型
  

四、参考文献

[1] 曾绍伦, 杨慧丽, 张頔. 考虑数据要素投入的省域制造业全要素生产率及其影响因素研究. 统计与决策, 2024, 40(23):103 - 108.[2] 程开明, 刘书成. 城市经济密度与全要素生产率——兼论城市规模的调节效应. 中国人口科学, 2022, (06):39 - 54 + 126.[3] 张熠, 焦飞飞, 王先甲. 中国半导体产业技术创新效率评价研究——来自A股上市公司的经验证据. 科研管理, 2024, 45(09):11 - 20.[4] 刘秉镰, 李清彬. 中国城市全要素生产率的动态实证分析:1990—2006——基于 DEA 模型的Malmquist 指数方法. 南开经济研究, 2009, (03):139 - 152.

五、数据概览

• 2005 - 2023年31个省份的农业全要素生产率数据-超效率SBM模型
• 2005 - 2023年31个省份的农业全要素生产率数据-Malmquist-DEA模型