基于江西省2007～2016年地級(jí)市面板數(shù)據(jù),借鑒經(jīng)典要素錯(cuò)配模型,測(cè)度省內(nèi)11個(gè)地級(jí)市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素錯(cuò)配,實(shí)證檢驗(yàn)相關(guān)因素對(duì)要素錯(cuò)配的影響。結(jié)果表明:3類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素錯(cuò)配中,總體要素錯(cuò)配最大,其次是資本錯(cuò)配,勞動(dòng)力錯(cuò)配最小。從空間分布來看,各地市要素錯(cuò)配存在較大差異,勞動(dòng)力錯(cuò)配離散程度先減后增,資本錯(cuò)配和總體要素錯(cuò)配離散程度降低。時(shí)間上來看,各地市3類錯(cuò)配均經(jīng)歷了先增后減的變化過程,要素錯(cuò)配有所改善,部分地市在測(cè)度期內(nèi)要素錯(cuò)配波動(dòng)較大。影響因素的實(shí)證分析結(jié)果顯示:支農(nóng)財(cái)政、工業(yè)化水平、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占比、人均化肥投入有利于降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素錯(cuò)配,而人均耕地規(guī)模正向影響了要素錯(cuò)配,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模效應(yīng)未充分發(fā)揮。為提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的配置效率,應(yīng)著重改善資本錯(cuò)配,繼續(xù)完善支農(nóng)財(cái)政金融政策,提高其與區(qū)域資源稟賦的耦合度,鼓勵(lì)生產(chǎn)要素回流到農(nóng)業(yè)部門,優(yōu)化要素投入配比,充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營(yíng)的優(yōu)勢(shì),促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步和技術(shù)創(chuàng)新。 

【文章來源】：長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境. 2020,29(04)北大核心CSSCICSCD

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【部分圖文】：

2007～2016年江西省各地級(jí)市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動(dòng)力錯(cuò)配程度

圖2表明,相較于勞動(dòng)力錯(cuò)配,江西省各地市資本錯(cuò)配程度更高,但是變化相對(duì)平穩(wěn),經(jīng)歷了相對(duì)平緩的先增后減過程,到2016年,大部分地市資本錯(cuò)配略低于2007年,資本錯(cuò)配改善不明顯。分階段來看,2007～2013年,各地市資本錯(cuò)配程度均呈現(xiàn)小幅度增加態(tài)勢(shì),自2014年開始,錯(cuò)配程度均開始下降,尤其是新余市在2012年之后降幅最為顯著。從資本錯(cuò)配的變異系數(shù)來看,各地市的分化程度縮小,2007年變異系數(shù)為0.108,到2016年降為0.049,說明資本錯(cuò)配的地市差異顯著降低。橫向比較顯示,新余、景德鎮(zhèn)、上饒、鷹潭、萍鄉(xiāng)等地市的資本錯(cuò)配程度高于其他地市,而九江、撫州、宜春等地的資本錯(cuò)配相對(duì)較低。表3資本錯(cuò)配排名結(jié)果顯示,新余、萍鄉(xiāng)、南昌、贛州、撫州等地市錯(cuò)配程度相對(duì)改善,鷹潭、宜春、上饒、九江、吉安等地市錯(cuò)配程度相對(duì)增加。4.2.3 總體要素錯(cuò)配

圖3顯示,江西省農(nóng)業(yè)總體要素錯(cuò)配均值線先緩慢上升、后急劇下降,呈現(xiàn)出平緩的“凸”形態(tài)勢(shì),2007～2012年總體要素錯(cuò)配緩慢上升,2013年之后得到明顯改善,大部分地市的總體要素錯(cuò)配表現(xiàn)出相似的趨勢(shì)。其中,上饒、新余、萍鄉(xiāng)、吉安4個(gè)地市的總體要素錯(cuò)配程度波動(dòng)較大,不同階段的振幅均高于其他地市。從變異系數(shù)來看,總體錯(cuò)配的地市離散程度一直在縮小,2007年變異系數(shù)的值為0.165,2016年降低到0.086,說明各地市的農(nóng)業(yè)總體要素錯(cuò)配收斂趨勢(shì)明顯。表3總體要素錯(cuò)配的排名結(jié)果顯示,鷹潭、新余、上饒、景德鎮(zhèn)、贛州等地市錯(cuò)配程度相對(duì)改善,宜春、萍鄉(xiāng)、南昌、吉安等地市錯(cuò)配程度相對(duì)提高。表3 江西省各地級(jí)市錯(cuò)配程度排名(2007、2011、2016年)Tab.3 Civic ranking of three kinds of misallocations in Jiangxi in the years of 2007, 2011 and 2016 地市 年份 勞動(dòng)力錯(cuò)配 資本錯(cuò)配 總體要素錯(cuò)配 絕對(duì)值 排名 絕對(duì)值 排名 絕對(duì)值 排名 鷹潭市 2007 0.432 8 2.238 5 3.869 6 2011 0.402 10 2.574 2 4.524 6 2016 0.035 10 2.207 3 3.135 9 宜春市 2007 0.633 3 1.985 9 3.755 8 2011 0.594 5 2.220 9 4.152 10 2016 0.349 4 2.119 7 3.497 5 新余市 2007 0.579 4 2.646 1 5.118 1 2011 0.554 7 2.653 1 5.074 2 2016 0.314 6 2.175 4 3.536 4 上饒市 2007 0.558 5 2.321 3 4.294 2 2011 0.602 4 2.456 5 4.700 3 2016 0.258 7 2.245 1 3.566 3 萍鄉(xiāng)市 2007 0.176 10 2.239 4 3.414 10 2011 0.692 3 2.547 3 5.145 1 2016 0.102 9 2.165 5 3.170 8 南昌市 2007 0.717 1 2.083 8 4.112 3 2011 0.802 2 2.230 8 4.618 5 2016 0.567 1 2.060 9 3.776 1 九江市 2007 0.008 11 1.753 11 2.454 11 2011 0.246 11 1.942 11 3.038 11 2016 0.104 8 1.938 10 2.827 11 景德鎮(zhèn)市 2007 0.360 9 2.345 2 3.945 4 2011 0.525 9 2.517 4 4.667 4 2016 0.017 11 2.208 2 3.109 10 吉安市 2007 0.457 7 2.147 7 3.740 9 2011 0.576 6 2.270 7 4.219 9 2016 0.450 3 2.144 6 3.720 2 贛州市 2007 0.490 6 2.195 6 3.894 5 2011 0.535 8 2.309 6 4.221 8 2016 0.345 5 2.113 8 3.479 6 撫州市 2007 0.697 2 1.955 10 3.813 7 2011 0.849 1 2.015 10 4.235 7 2016 0.495 2 1.930 11 3.412 7 注:根據(jù)錯(cuò)配測(cè)算結(jié)果的絕對(duì)值進(jìn)行排名,排名位次值越大,錯(cuò)配程度越低.

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3237733