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技术异质性下中国农业碳全要素生产率时空演变及提升路径研究
1
作者
尹朝静
林思敏
《四川农业大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期943-950,978,共9页
【目的】提升农业碳全要素生产率(CTFP)对实现“双碳”目标具有重要意义。【方法】基于2005—2022年30个省(区、市)的面板数据,在测算省际农业碳汇量的基础上,构建DDF-MGML生产率指数模型对中国农业CTFP进行测算,并考察其时空演变特征...
【目的】提升农业碳全要素生产率(CTFP)对实现“双碳”目标具有重要意义。【方法】基于2005—2022年30个省(区、市)的面板数据,在测算省际农业碳汇量的基础上,构建DDF-MGML生产率指数模型对中国农业CTFP进行测算,并考察其时空演变特征及提升路径。【结果】①中国农业CTFP年均增长1.69%,技术进步是其主要驱动力,技术差距比率和技术效率的贡献有限。②农业CTFP增长具有明显的空间非均衡性,呈现“东高—中次—西低”的特征。③中国农业CTFP提升路径包括追赶效应、技术创新效应和技术领导者效应3种。【结论】提升中国农业CTFP,应着力缩小地区间技术差距,制定差异化提升策略,强化区域间交流与合作。
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关键词
农业碳全要素
生产率
mgml生产率指数
时空演变
提升路径
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题名
技术异质性下中国农业碳全要素生产率时空演变及提升路径研究
1
作者
尹朝静
林思敏
机构
西南大学经济管理学院
出处
《四川农业大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期943-950,978,共9页
基金
国家自然科学基金(71903162)
西南大学研究阐释党的二十大精神专项项目(SWU2209081)。
文摘
【目的】提升农业碳全要素生产率(CTFP)对实现“双碳”目标具有重要意义。【方法】基于2005—2022年30个省(区、市)的面板数据,在测算省际农业碳汇量的基础上,构建DDF-MGML生产率指数模型对中国农业CTFP进行测算,并考察其时空演变特征及提升路径。【结果】①中国农业CTFP年均增长1.69%,技术进步是其主要驱动力,技术差距比率和技术效率的贡献有限。②农业CTFP增长具有明显的空间非均衡性,呈现“东高—中次—西低”的特征。③中国农业CTFP提升路径包括追赶效应、技术创新效应和技术领导者效应3种。【结论】提升中国农业CTFP,应着力缩小地区间技术差距,制定差异化提升策略,强化区域间交流与合作。
关键词
农业碳全要素
生产率
mgml生产率指数
时空演变
提升路径
Keywords
agricultural carbon total factor productivity
mgml
productivity index
spatial and temporal evolution
enhancement paths
分类号
F323 [经济管理—产业经济]
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作者
出处
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1
技术异质性下中国农业碳全要素生产率时空演变及提升路径研究
尹朝静
林思敏
《四川农业大学学报》
CSCD
北大核心
2024
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