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农业全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）作为衡量农业高质量发展的核心指标，是评价农业技术进步与资源配置效率的关键变量。本文基于2000—2022年中国31个省（区、市）面板数据，构建涵盖“劳动、土地、资本”三要素投入与农业产出的多变量分析框架，运用DEA-Malmquist指数法测度省际农业TFP水平与演化趋势，结合面板回归模型与空间杜宾模型（SDM），系统分析农业TFP的影响因素与空间溢出效应。研究结果表明：（1）全国农业TFP整体呈稳步增长态势，年均增速约为1.8%，技术进步是TFP提升的主要驱动力；（2）东部地区TFP水平明显高于中西部，且区域发展差距有所扩大；（3）农机化率、农村教育水平与农业科技投入显著提升TFP，而资源环境压力与耕地碎片化对TFP产生抑制作用；（4）农业TFP存在显著空间溢出效应，区域间农业技术、制度与信息的扩散对周边地区形成积极影响。本文建议：强化农技推广与科技创新协同机制，优化农业资源配置效率，推动区域间农业发展一体化与制度创新，以持续提升我国农业TFP水平与农业高质量发展能力。
关键词 农业全要素生产率；Malmquist指数；面板数据；省际差异；空间计量模型
第1章 导论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 农业TFP的战略地位与现实挑战
1.1.2 测度农业高质量发展的理论价值
1.2 国内外文献综述
1.2.1 农业TFP测度方法与动态趋势
1.2.2 农业TFP影响因素与区域差异研究
1.2.3 空间外部性与农业效率研究述评
1.3 研究思路、内容与方法
1.4 研究创新与论文结构安排
第2章 理论基础与分析框架
2.1 农业TFP的基本理论与衡量方式
2.2 技术进步、规模报酬与配置效率分析
2.3 农业TFP的空间传导与溢出机制
2.4 研究假设与分析框架构建
2.5 本章小结
第3章 指标体系与数据说明
3.1 农业TFP测度的投入—产出变量构建
3.1.1 投入要素：农业劳动、耕地、农业资本存量
3.1.2 产出指标：农业总产值、粮食产量等
3.2 影响因素指标设定
3.2.1 农机总动力、农业科研投入、教育年限
3.2.2 耕地碎片化、农业信贷、财政支农等
3.3 数据来源与预处理
3.3.1 统一口径调整与缺失值填补
3.3.2 变量平稳性与单位根检验
3.4 本章小结
第4章 农业TFP的Malmquist指数测度分析
4.1 DEA-Malmquist指数模型原理
4.2 全国与分区域农业TFP年际变动趋势
4.3 技术进步与效率变动分解
4.4 省际农业TFP比较分析
4.5 TFP演变的阶段特征与政策背景关联
4.6 本章小结
第5章 农业TFP的面板回归分析
5.1 回归模型设定与变量说明
5.1.1 固定效应与随机效应模型比较
5.1.2 系统GMM动态估计方法
5.2 农业TFP影响因素回归结果分析
5.3 异质性检验：东中西部对比
5.4 稳健性检验与内生性处理
5.5 本章小结
第6章 农业TFP的空间溢出效应分析
6.1 空间权重矩阵构建方法
6.1.1 地理距离权重
6.1.2 经济邻近权重
6.2 空间自相关分析（Moran’s I）
6.3 空间杜宾模型（SDM）设定与估计
6.4 直接效应、间接效应与总效应分解
6.5 农业TFP区域联动路径分析
6.6 本章小结
第7章 典型省份TFP发展路径与经验比较
7.1 江苏省：科技推动与要素优化典范
7.2 四川省：财政投入与制度改革拉动
7.3 黑龙江省：产粮区的耕地集约与装备升级
7.4 经验归纳与区域分类路径建议
7.5 本章小结
第8章 政策建议与发展路径
8.1 加快农业科技创新与转化机制建设
8.2 健全农业投入结构与制度激励体系
8.3 促进土地、技术、人才要素合理流动
8.4 推动农业TFP空间联动与区域一体化发展
8.5 建立农业TFP绩效考核与监测评价体系
8.6 本章小结
第9章 研究结论与展望
9.1 主要研究结论
9.2 理论贡献与实践启示
9.3 研究不足与未来研究方向
参考文献
附录
A. Malmquist指数计算流程说明
B. 变量定义与数据来源表
C. 回归与空间模型估计结果汇总
