全要素生产率文献综述
地区间生产效率与全要素生产率增长率分解
地区间生产效率与全要素生产率增长率分解一、本文概述本文旨在探讨地区间生产效率与全要素生产率增长率的分解问题。
全要素生产率（TFP）是衡量一个国家或地区经济增长质量的重要指标，它反映了除物质资本和劳动力投入以外的其他因素对经济增长的贡献。
本文首先将对全要素生产率的概念进行界定，并阐述其在经济增长理论中的重要性。
接着，本文将分析地区间生产效率差异的原因。
生产效率的差异可能源于不同地区的技术水平、资源配置效率、制度创新等多个方面。
本文将通过实证研究方法，对这些因素进行量化分析，以揭示它们对地区间生产效率的影响程度。
在此基础上，本文将进一步探讨全要素生产率增长率的分解问题。
全要素生产率增长率的分解有助于我们更深入地理解经济增长的动力和结构。
本文将从技术进步、资源配置效率改善和规模效率提升等方面入手，对全要素生产率增长率进行分解，并分析各分解项对经济增长的贡献程度。
本文将根据分析结果提出政策建议。
通过优化资源配置、推动技术创新、加强制度创新等措施，提升地区间生产效率，促进全要素生产率增长，从而实现经济的高质量发展。
本文的研究对于制定区域经济发展战略、推动经济转型升级具有重要的理论和实践意义。
二、文献综述在经济学领域，地区间生产效率与全要素生产率增长率的分解问题一直是研究的热点。
生产效率的提升对于地区经济的持续增长具有重要影响，而全要素生产率增长率的分解则有助于我们更深入地理解经济增长的动力和源泉。
因此，本文将从地区间生产效率的差异、全要素生产率增长率的内涵与测量方法，以及生产效率提升与全要素生产率增长的影响因素三个方面进行文献综述。
关于地区间生产效率的差异，已有研究主要关注了资源禀赋、产业结构、技术创新、人力资本等因素对生产效率的影响。
资源禀赋的差异可能导致地区间生产效率的不平衡，而产业结构的优化和技术创新则被认为是提升生产效率的重要途径。
人力资本作为知识和技术的重要载体，其对生产效率的影响也日益受到关注。
关于农业全要素生产率的文献综述
关于农业全要素生产率的文献综述学生：寻小枚 0108指导老师：李杨国外研究现状一、农业全要素定义的研究农业全要素生产率这一概念最早是在20世纪60年代由美国经济学家QT．Baonon、M．R．Cooper 和A．R．Brodell等人提出，它是一个综合测算农业经济效率的理论和统计指标。
直到20 世纪50 年代中期，乔治·施蒂格勒才对全要素生产率进行明确定义。
琼·肯德里克指出之所有要衡量全部投入量的使用效率或衡量生产率的变化是因为投入要素结构的变化也会对生产率的变化有所影响，而产量和某一特定投入劳动量或资本之比只能叫做部分生产率，并不能完全表达生产率的变化。
二、农业全要素生产率测算方法研究Tim J. Coelli和 D. S. Prasada Rao（2005）采用数据包络的分析方法，研究了占世界人口和农业产量的主要部分的93个发达国家和发展中国家的农业产出和生产率水平。
发现在全球性的框架内研究农业全要素生产率是收敛的，但在某些情况下可能发散。
文章还考虑到基于DEA的Malmquist生产力指数的影子价格和价格股，检查了他们的发展趋势和存在的合理性[1]。
Tim Coelli、Sanzidur Rahman和Colin Thirtle(2003)用随机生产边界模型来分析孟加拉国从1960-1991年16个地区的农业全要素生产率、技术效率变化和技术变革。
研究表明，技术遵循U型变化，技术效率下降和技术进步缓慢的综合效应就是农业全要素生产率每年0.23%的速度下降。
农业全要素生产率的变化依赖于绿色技术革命和农业科研投入[2]。
三、农业全要素生产率应用的研究随后Grilliches 和Alston 将全要素生产率概念广泛应用到农业领域，1992 年Jorgenson 和Gollop 对美国私人非农经济部门与第二次世界大战后农业的生产率进行了比较，分析得出全要素生产率的增长对农业经济增长的贡献达到82％[3]。
企业全要素生产率影响因素的文献综述
企业全要素生产率影响因素的文献综述企业作为微观主体，其全要素生产率的发展如何，将会影响经济的发展。
然而影响企业全要素生产率的因素有很多。
在已有的文献研究中有涉及到税收、基础设施、融资约束、进出口贸易、政策体制、腐败、经济制度、文化、市场化以及进入退出行业等各个方面，但主要有以下几方面的影响因素。
首先，是税收环境的影响。
税收对经济增长影响的相关研究可追溯到古典经济学的奠基人亚当•斯密，其在《国富论》中指出，税收通过征税降低投资者的预期收益率及居民的可支配收入，收入的减少对于投资和资本的积累都是阻碍因素从而影响经济增长。
罗秦认为税负轻重直接影响企业净利润，从而改变投资流向，一国税收管理与服务的水平亦直接影响企业纳税成本的高低。
何轩通过对我国30个省份的税收、创新活动及企业生产活动的数据分析表明高税率将抑制企业生产性活动水平，经济发达省的制度质量和生产性创业活动报酬都相对较高，有利于激发生产性活动，因而创新水平高、资源配置合理、企业生产率增长速度也相对较快，经济发展呈现良性循环。
宋丽颖通过CEG模拟得到企业税负变动将会直接影响企业要素效率且呈负相关关系，许可和王瑛也得到了类似结论。
在一些理论中，将税收设定为人们享用公共产品和劳务相应付出的代价，政府作为公共经济活动的中心，处理好“税收”这一“对价”，是企业发展良好运行所必要的外部条件。
其次，基础设施投资的影响。
基础设施投资不仅能影响宏观经济增长，也能在微观层面影响企业的生产成本及其要素投入结构，如发达的交通运输网络能降低运输成本和生产折旧。
张光南利用中国制造业面板数据，研究发现：基础设施空间溢出能显著降低本地制造业的生产平均成本和边际成本，提高企业竞争力。
交通基础设施作为基础设施的重要组成部分，其对生产率的影响主要通过降低运输成本、促进信息共享、加快人力资源流动等途径产生。
以及张志和周浩基于微观数据说明中国公路、铁路、政府规模、城市化水平和进出口贸易（经济开放度）对全要素生产率都存在显著的正向溢出效应。
全要素生产率文献综述
全要素生产率文献综述作者：李茂生来源：《商情》2017年第24期（中央民族大学经济学院，北京100081）【摘要】全要素生产率是经济学中的重要概念，主要用于衡量技术进步、效率改善、制度创新等因素对经济增长的影响。
本文从全要素生产率的概念、测量方法和实证研究等三个方面，对国内外学者对全要素生产率的研究行了梳理，以期对全要素生产率的研究提供借鉴。
【关键词】全要素生产率；研究；综述一、全要素生产率的概念索洛（1956）提出的经济增长模型解决了哈罗德—多玛模型中的“刀刃”问题，但索洛发现，经济增长中仍然有很大比重不能被传统的要素增长率解释。
索洛（1957）在经济增长模型中引入技术进步函数A，并提出全要素生产率的概念，用于解释经济增长中不能被解释的部分。
全要素增长率不包含资本、劳动和土地等有形生产要素的增长率，而是指技术进步、效率改进、制度创新等因素带来的经济增长。
从全要素生产率的概念来看，全要素与资本和劳动的生产率共同解释了经济增长率，三者之间存在明显的数量关系，这对于实证研究具有重要意义。
二、全要素生产率的测量方法（一）索洛余值法索洛余值法是索洛最早提出的关于全要素生产率的测量方法。
索洛提出的经济增长模型采用的是柯布道格拉斯函数形式，在计算过程中，将总产出的增长率扣除生产要素的增长率之后的部分即为全要素生产率。
虽然通过索洛余值法可以较为便捷地计算出全要素生产率，但是索洛余值法也存在一些缺陷。
首先，索洛余值法依赖于苛刻的前提假设，导致测算结果存在较大偏差，如社会只有一个生产部门、厂商只生产一种产品、市场是完全竞争的、厂商规模报酬不变等。
其次，索洛余值法虽然可以计算全要素生产率，但是并未给出全要素生产率的具体来源，这对经济决策提供的价值十分有限。
（二）丹尼森对生产投入要素的分解丹尼森（1962）运用和发展了索洛余值法。
丹尼森把经济增长的影响因素进行了详细分解，并对分解后各项因素进行单独测量。
丹尼森的测量结果表明，分解之后美国全要素增长率测量结果低于索洛测量的结果，这间接证明索洛余值法存在误差。
《畜牧业生产全要素生产率分析》范文
《畜牧业生产全要素生产率分析》篇一一、引言畜牧业作为我国农业经济的重要组成部分，其生产效率直接关系到国家农业的持续发展和人民生活水平的提高。
全要素生产率（TFP）作为衡量生产效率的重要指标，能够全面反映畜牧业生产过程中的技术进步、资源配置以及管理效率等因素。
本文旨在深入分析畜牧业生产全要素生产率的现状及影响因素，探讨提高全要素生产率的途径和措施。
二、畜牧业生产全要素生产率的定义及重要性全要素生产率是指在一个生产过程中，除了物质资本和劳动力等要素投入外，其他所有影响产出的因素的综合作用。
在畜牧业中，全要素生产率反映了技术进步、资源配置、管理效率、政策环境等多方面因素的综合作用。
提高全要素生产率对于提升畜牧业整体生产效率、节约资源、保护环境具有重要意义。
三、畜牧业生产全要素生产率的现状分析（一）技术进步随着科技的不断进步，畜牧业在良种选育、饲料配方、疫病防控、智能化养殖等方面取得了显著成果。
然而，相较于发达国家，我国畜牧业的技术进步仍存在一定差距，技术更新换代的速度需要进一步加快。
（二）资源配置在资源配置方面，随着市场机制的完善和农业政策的支持，畜牧业资源配置逐步优化。
然而，仍然存在区域性资源分配不均、部分地区养殖结构不合理等问题。
（三）管理效率随着现代企业管理理念的引入，畜牧业管理效率得到了一定程度的提升。
然而，部分养殖户和管理者仍存在管理理念落后、管理水平不高等问题，制约了全要素生产率的提高。
四、影响畜牧业生产全要素生产率的因素分析（一）政策环境政策环境对畜牧业全要素生产率具有重要影响。
政策支持能够促进技术进步、优化资源配置、提高管理效率。
反之，政策的不稳定或缺乏支持将制约畜牧业的持续发展。
（二）科技投入科技投入是提高畜牧业全要素生产率的关键因素。
增加科技投入，推动技术创新和成果转化，能够显著提升畜牧业的整体生产效率。
（三）人才队伍人才队伍是畜牧业发展的核心力量。
培养和引进高素质的畜牧业人才，提高从业者的素质和管理水平，对于提升全要素生产率具有重要意义。
全要素生产率文献综述
全要素生产率文献综述作者：岳彩东程静来源：《经济研究导刊》2013年第09期摘要：随着经济的发展及对经济增长质量的要求，对全要素生产率的研究也不断增多。
首先介绍了生产率及全要素生产率的概念，然后介绍全要素生产率的测算方法，之后说明其在国内外的研究历史及现状。
最后作总结及未来研究展望。
关键词：生产率；全要素生产率；技术效率中图分类号：F0 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）09-0009-02一、生产率及全要素生产率的概念（一）生产率的概念生产率是指由原材料变成产品的过程中的效率表现，是每单位投入的产出，即产出与投入的比率。
生产率的公式为：生产的产品及服务的总量/所消耗的资源总数。
生产率的提高是由于资本或者劳动力效率的提升。
对于生产率在经济增长中所发挥作用的研究，始于P·Douglas 及其助手在20世纪30年代提出的总量生产函数的概念。
之后，Tinbergen（1942）对Douglas 提出的概念作了进一步的发展，于资本和劳动投入函数中增加了时间趋势项，用它来表示生产效率的大小。
（二）全要素生产率的含义全要素生产率指的是由索洛提出的，去除劳动力和资本两大要素投入外其他所有生产要素投入带来的产出增长率。
这一概念是索洛于1957年提出的，在其《技术变化与总合生产函数》中提出了带有技术进步的内生增长模型。
全要素生产率的概念亦被称为“索洛余量”或“索洛残差”。
全要素生产率也是衡量经济增长的重要因素。
从经济增长的角度看，经济增长可以归结于生产率与资本、劳动等要素的投入的结果。
从效率角度看，生产率等于一定时间范围内，国民经济中的产出与各种资源要素投入的比值。
而从本质上看，它反映的是一个国家或地区为发展经济在一定时期内表现出的能力和努力程度。
全要素生产率对于生产效率的衡量有三个来源：其一，效率的改善；其二，技术进步；其三，规模效应。
全要素生产率的增长是作为一个余量计算出来的，是作为考虑了可以衡量的增长决定因素后剩下的产出增长量。
全要素生产率国外研究文献综述
全要素生产率国外研究文献综述全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量一个国家、区域或企业生产效率的重要指标之一。
其代表了单位输入产生的产出量，同时反映了技术进步、资源配置效率以及劳动生产率等多个因素对生产效率的综合影响。
全要素生产率的持续提升是经济增长的重要基础，因此对于该指标的研究具有重要意义。
本文以国外相关文献为依据，从理论与实证两方面综述了全要素生产率的研究。
一、理论方面1. 全要素生产率的测量方法衡量全要素生产率的方法包括索洛和森德伦等测度方法。
索洛测度法是一种从生产要素角度出发，通过实物和货币统计数据计算生产要素的产出弹性系数来计算全要素生产率的方法；森德伦测度法是一种从生产函数的角度来挖掘全要素生产率的方法，依靠数据分析技巧来推算全要素生产率的增加量。
目前，国际上主流的方法是森德伦测度法。
2. 影响全要素生产率的因素及途径影响全要素生产率的因素较多，其中包括：技术进步、企业组织结构、创新能力、劳动生产率、生产要素配置效率等。
途径主要包括：扩大规模、技术进步、劳动分工和学习等。
3. 全要素生产率的来源全要素生产率增加的源泉包括：科技进步、制度改革和市场竞争等。
科技进步对全要素生产率的贡献最大，其次是市场竞争和制度改革。
二、实证方面1. 全要素生产率的特点全要素生产率的特点包括：存在一定的波动性和季节性；既受到内生因素的影响，也受到外生因素的影响；存在区域间和产业间的差异。
2. 全要素生产率的影响因素经济学家通过实证研究确认了影响全要素生产率的因素，包括：技术进步、外部经济因素、政策改革、资本补充、人力资本和机会成本等。
3. 全要素生产率的案例研究全要素生产率的案例研究在实证研究中占据了重要地位，通过案例研究来探讨全要素生产率与其他经济指标之间的关系，例如全要素生产率和企业绩效、全要素生产率与城市规模等。
全要素生产率是反映一个国家或地区经济发展水平的重要指标之一，对于其测量方法、影响因素及其来源等方面的研究，在实证研究中也取得了显著的进展，研究成果可为国家和企业制定政策和提高竞争力提供重要的参考数据。
全要素生产率国外研究文献综述
全要素生产率国外研究文献综述全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）被认为是衡量经济增长中技术进步和生产要素配置变化对经济增长的贡献的重要指标。
近年来，全要素生产率的研究成为了经济学领域的热门话题，吸引了众多学者的关注。
本文将综述国外学者对全要素生产率的研究进展和相关理论。
全要素生产率的定义与计算全要素生产率是针对全部要素（包括劳动、资本、土地等）利用效率的综合度量。
它的计算方法是将生产各要素的物质投入与产出进行比较，得出一个效率值，再进行加权平均。
将所有时间段内的同行业企业的投入与产出关系进行处理，得到全部规模生产企业的总平均投入和总平均产出，即全要素生产率。
全要素生产率的研究进展1.全要素生产率的测量和计算全要素生产率的测量和计算一直是全要素生产率研究中的重要问题。
关于全要素生产率的测量和计算方法，国外学者进行了大量的研究。
在计算全要素生产率的过程中，学者们不断探索新的方法，力求达到更加准确的计算结果。
在计算全要素生产率的过程中，不同企业、不同行业之间面临的技术、结构、环境等差异是一个重要的因素。
为此，学者们在计算全要素生产率时采取了各种调整方法。
如何精准衡量全要素生产率仍然是学者们需要不断研究和改进的方向。
2.人力资本与全要素生产率一些学者认为，人力资本在全要素生产率中的作用相对较大。
人力资本可以提高劳动生产率，因此对全要素生产率的提高也有极大的促进作用。
经济学家们使用大量实证研究数据证明了人力资本与全要素生产率之间的正相关性。
这使得人力发展成为了全要素生产率的重要组成部分之一。
3.科技进步与全要素生产率科技进步是指新的和改进的技术应用于生产过程中，依据于全要素生产率的前提之一。
在过去的几十年里，科学技术的进步以及新技术的广泛普及对于提高全要素生产率的作用越发显著。
国外许多学者探讨了科技进步与全要素生产率之间的关系，研究结果表明，科技进步对全要素生产率的提高持续作用的程度是很高的。
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全要素生产率文献综述1.中国农业全要素生产率中国农业全要素生产率增长的实证分析：1978～2007年——基于随机前沿分析（SFA)方法（全炯振，2009）使用1978～2007年的省级面板数据，运用非参数Malmquist生产率指数模型和参数随机前沿函数模型结合起来的SFA-Malmquist生产率指数模型，测算了中国各省份及东部、中部、西部地区的农业全要素生产率（TFP）变化指数。
本文主要结论是：1978～2007 年期间，中国农业全要素生产率年均增长率为0.7%，主要来自于技术进步，而不是农业技术效率的改善，技术进步与技术效率水平的变化严重背离。
中国农业全要素生产率增长呈现出明显的波动性（阶段性），中国农业全要素生产率的增长基本上按照由东部到中部再到西部的顺序呈现出递减的趋势。
提高农业技术效率水平是中国未来提高农业全要素生产率的潜在动力。
全要素生产率是用来衡量生产效率的指标，有三个来源：一是效率的改善，二是技术进步，三是规模效应。
在计算上，它是除去劳动力、资本、土地等物质要素投入贡献之后的“余值”，在这个“余值”中还包括没有识别（或者根本无法识别）的一些引起产量变化因素的作用，所以，只能相对衡量效率改善、技术进步和规模效应的程度。
Malmquist指数是用来测度全要素生产率变化的专门指数，并在规模报酬不变（CRS）的假设下，把全要素生产率分解为技术变化（TECH）和技术效率变化（EFFCH），在规模报酬可变（VRS）的假设下，进一步把技术效率变化分解为纯技术效率变化（PECH）和规模效率变化（SECH）。
中国农业全要素生产率的重新考察——对基础数据的修正和两种方法的比较（赵文、程杰，2011）本文使用索罗余值法和Törnqvist-Theil 指数法，在修正投入和产出数据的基础上，重新考察了1952～2009 年中国农业全要素生产率。
研究表明，1985～2009 年中国农业全要素生产率年均增长1.2%～1.7%，并没有高速增长的特征。
总体来看，中国农业增长主要是由投入驱动的，技术进步的贡献较小，这种农业发展方式难以持续。
中国地区农业全要素生产率及其影响因素的空间计量分析——基于1992～2007 年省域空间面板数据（王珏等，2010）运用Malmquist 指数方法对中国各地区1992～2007 年的农业全要素生产率进行了测算，并建立了空间计量模型对影响中国各地区农业全要素生产率的因素进行了实证分析。
结果表明：地理因素、土地利用能力、工业化进程、对外开放和科技水平对中国农业全要素生产率增长具有显著影响，而电力利用水平、自然环境、需求因素对农业全要素生产率增长的影响并不显著。
从总体上看，中国各地区农业全要素生产率变化整体上呈东、中、西依次递减的趋势。
具体来讲，东部地区农业全要素生产率平均增长1.4%，远远高于中部地区的-3.3%和西部地区的-6.0%。
中国农业全要素生产率的增长基本上是由技术进步带来的，而各地区技术效率则存在着普遍的下降趋势。
全国技术进步年均增长率为2.0%，而技术效率水平仅为0.956，处于倒退状态。
三篇文章测算的全要素生产率差距较大，数据基本都是用农林牧渔业总产值作为产出指标；在要素投入方面，投入指标为各地区机械总动力、化肥施用量、农村劳动力就业人数、农作物总播种面积等。
第三篇文章分析了农业全要素生产率的影响因素指标，比如地理因素、土地利用能力、工业化进程、对外开放和科技水平等。
2.中国大豆全要素生产率中国大豆生产全要素生产率及其变化（司伟、王济民，2011），文章采用12 个大豆生产省（区）25 年的数据，借助随机前沿生产函数模型，分析了中国大豆生产全要素生产率、技术效率和技术进步的变动趋势及其空间分布特征。
结果表明，1983~2007年来，中国大豆生产全要素生产率年均增长 1.5%，呈下降趋势；技术效率年均下降0.5%；技术进步率年均约为2%，且没有呈现随时间变化而增长的趋势。
并指出，中国开放大豆市场对国内大豆生产发展的负面影响正逐步显现。
除非有重大的技术突破，在现有条件下，提升东北大豆产区全要素生产率可能的途径是生产经营制度创新。
3.中国牛奶全要素生产率中国牛奶生产的全要素生产率分析（马恒运等，2011），文章以国有及集体和个体奶牛场牛奶生产的随机投入距离函数，分析中国牛奶全要素生产率的增长及来源。
总体上讲，中国牛奶生产全要素生产率的增长是比较温和的，国有及集体和个体奶牛场全要素生产率的年均增长率分别为0.25%和 2.33%，主要来自于技术进步。
国有及集体奶牛场的技术效率明显下降，而个体奶牛场的技术效率略有增长。
中国牛奶生产的技术效率水平大约为80%～90%。
推广新技术仍然是中国今后牛奶生产的优先政策。
4.中国东北地区水稻生产效率中国东北地区水稻生产效率的实证分析——以吉林省水稻生产为例（张越杰等，2007），文章主要利用吉林省8 个县（市）1994～2005 年水稻生产投入产出的面板数据，采用非参数HMB 指数方法对水稻生产的效率变动进行分解分析，获取各指数的时序变动趋势特征和空间分布特征，并运用数据包络分析（DEA）法对HMB 指数及其分解的各指数的变动原因做出进一步探讨。
结果表明，吉林省水稻生产全要素生产率（TFP）主要由于技术进步水平低、规模无效率的作用而呈现下降趋势，可以通过提高技术进步水平、扩大生产规模等手段来改善生产效率水平。
5.中国棉花生产技术进步率中国棉花生产技术进步率的测算与分析——基于随机前沿分析方法（田伟等，2010），文章利用1995～2008年中国13个棉花主产区的投入与产出面板数据，通过建立随机前沿生产函数模型，对中国棉花生产的技术进步率进行了测算和分析。
研究主要结论是，中国棉花生产的技术进步显著，年均增长率达到了1.2%，但是，其增长趋势已经明显放缓。
各个产区技术进步程度存在一定差异；各个产区的棉花生产总体技术效率水平较高，但是呈现一定的波动趋势。
6.中国玉米加工业中国玉米加工业生产率增长、技术进步与效率变化——以4个玉米主产省为例（杨兴龙、王凯，2008），文章采用基于DEA的Malmquist生产率指数分析方法，运用玉米加工业的省际面板数据，分析中国玉米加工业增长过程中全要素生产率（TFP）的变动状况，并将其分解为技术进步和技术效率，进而分解为技术进步、纯技术效率和规模效率。
结果表明，1998～2005年，中国玉米加工业中淀粉及其制品制造业、饲料加工业、酒精制造业和白酒制造业的TFP年均增长率分别为22%、13.3%、23.7%和7.7%，这充分说明，近年来中国玉米加工业发展迅速；玉米加工业各子行业的技术进步和技术效率的年均增长率均为正值，但技术效率增长缓慢，技术进步构成推进TFP增长的主要因素。
7.中国蔬菜批发蔬菜批发主体技术效率分析——基于北京市场的调查（寇荣、谭向勇，2008），文章利用蔬菜批发主体的调查数据，采用随机前沿生产函数方法，分析了蔬菜批发主体的技术效率及其相关影响因素。
研究结果表明，流动资金和经营人数对蔬菜批发主体产出的增加有积极作用。
改善蔬菜批发主体的社会资本、人力资本和经营行为，可以在一定程度上提高蔬菜批发主体的技术效率，从而提高蔬菜批发主体的产出。
其中，蔬菜批发主体微观层面的一些影响因素，包括固定客户占商户总客户的比例、商户主要决策者从事蔬菜批发业务的时间、商户主要决策者在从事蔬菜批发业务之前的职业是否做其他生意，对技术效率有着显著的正向影响。
本研究还发现，在现有蔬菜流通的宏观和微观条件下，通过提高蔬菜批发主体的技术效率来提高蔬菜批发主体的整体产出和蔬菜的整体流通效率还是很有局限性的。
从长远来看，只有通过各个层面的相关制度创新、流通模式创新、交易方式创新、流通相关技术创新和流通主体的自身创新等多方面的创新来不断提高技术边界，才是更有效、更持续地提高蔬菜整体流通产出和流通效率的根本途径。
8.中国农产品加工业中国农产品加工业技术效率、技术进步与生产率增长（赵燃等，2008），文章运用1999～2005年中国农产品加工业12个行业的面板数据，采用基于非参数数据包络分析的Malmquist 生产率指数方法，分析了中国农产品加工业发展过程中全要素生产率的变动状况，将其进一步分解为技术效率和技术进步，对企业平均规模、资本密集度以及资产负债率同生产率增长的关系进行了实证检验。
本文的主要结论是：中国农产品加工业全要素生产率增长率较高，并且全要素生产率的增长主要源自技术进步，而非效率变化；国有及国有控股企业的全要素生产率、技术变化、规模效率等指标值大于“三资”企业；另外，国有及国有控股企业的企业规模对全要素生产率有较显著的正影响，而资本密集度对全要素生产率有显著的负影响。
9.中国乡镇企业效率增进、技术创新与中国乡镇企业的发展（李平等，2008），文章运用数据包络分析法（DEA）测度了1996～2006年中国乡镇企业全要素生产率（TFP）的变化，并将其分解为技术创新效率、管理效率和规模效率的变化三部分。
结果表明，考察期内中国乡镇企业TFP持续下跌的主要原因是技术创新效率低下；而管理效率和规模效率均有所改善，在一定程度上抑制了乡镇企业TFP的下降。
通过面板数据模型分析发现，阻碍中国乡镇企业技术创新效率提升的主要原因是人力资本水平低下和产业组织结构不合理。
10.中国食品工业中国食品工业技术效率和技术进步——基于各省份主要农产品产量的视角（靖飞、俞立平，2009），文章运用基于非参数数据包络分析（DEA）结合曼奎斯特（Malmquist）生产率指数的方法，从主要农产品产量的视角，分析了2004～2007年中国各省份食品工业的全要素生产率变动情况和2007年的技术效率、规模效率状况及其进一步改进的方向。
研究表明：中国各省份食品工业全要素生产率增长率比较高，其增长主要来源于技术进步；中国食品工业纯技术效率在东部和中西部地区之间差距明显；未达到纯技术效率完全有效的省份，水产品加工利用效率最高，其次是奶类、肉类，而粮食、蔬菜和水果等农产品的加工利用效率还需要进一步改进和提高。
11.中国蚕茧生产中国蚕茧生产效率的实证分析（蓝广芊、吴大洋，2009），本文以1980～2005年中国的蚕业生产数据为基础，以桑园面积、劳动力总投入、物质总投入为自变量，运用C-D函数构建蚕茧生产函数，并测算中国蚕茧生产的科技进步贡献率，得出的结果是：中国蚕茧生产的科技进步贡献率为67.99%；桑园面积、劳动力总投入、物质总投入对蚕茧的生产弹性分别为0.0667、0.5456、0.1686。
本文以2001～2005年的蚕业生产数据为基础，运用确定性随机前沿模型，测算中国主要蚕茧生产区域的蚕茧生产效率，得到的结果是：中国蚕茧生产效率平均只有0.67，蚕桑生产存在着较大的生产无效性。