技术进步、技术效率与中国纺织服装业全要素生产率变化

以2000至2012年间的省级面板数据,利用DEA-Malmquist指数方法对中国纺织服装业的全要素生产率进行实证分析.研究表明,中国纺织服装业的全要素生产率年均增长9.5％,技术进步年均增长8.4％,是全要素生产率增长的主要源泉.而且中国全要素生产率的增长率呈现出一定的省际差异和区域差异,西部年均增长最大,中部次之,东部增长最小,这可能表明纺织服装业可以通过向中西部转移来提升竞争力.     

基于DEA-Malmquist指数的经济全要素生产率增长及其区域优势分析

自西部大开发战略实施以来，中国西部地区的经济发展取得了历史性成就，但与东部地区相比仍然存在一定差距。有效分析西部地区经济增长的区域相对优势，对其发展战略的制定具有重要意义。全要素生产率增长是经济增长的核心，是衡量地区经济增长质量的重要指标。从全要素生产率增长的角度出发，借鉴广义DEA的理论框架，构建了一种基于多种参考集进行评价的DEA-Malmquist指数模型。采用该模型测算基于东部和西部两种生产环境的西部地区全要素生产率增长指数及其分解指数，从纯技术效率变化差异、技术变化差异和规模效率变化差异三种视角进一步分析了西部地区全要素生产率增长的区域相对优势。结果表明，提出的模型不仅可以给出西部地区基于西部生产环境的全要素生产率增长状况，还可以给出西部地区基于东部生产环境的全要素生产率增长状况，进而能够实现西部地区全要素生产率增长的区域相对优势分析。     

城市创新效率的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数测算及差异分析

采用Malmquist指数方法对我国城市创新效率进行评价．研究表明：2003---2006年我国城市创新全要素生产率增长了9．7％。从城市创新全要素增长的渠道来看,主要通过技术效率的提高完成,不同城市之间表现出较大的差异性。进一步分析发现,我国东部城市与西部城市在创新全要素增长上不存在显著性差异,表现了普涨趋势。但是,在创新技术效率方面,东部与中、西部城市之间存在显著性差异。     

西部地区环境全要素生产率测算及其影响因素分析

运用方向性距离函数和Luenberger指数测算西部地区2000—2014年环境全要素生产率,并对影响全要素生产率的因素进行实证分析。研究表明:广西和陕西两省环境全要素生产率变动指数增长最快,主要是由技术进步、规模效率和技术规模三重贡献的推动;西部环境全要素生产率增长呈现下降趋势,其增长主要来源于技术进步推动;经济发展水平、产业结构、能源消费结构、对外开放、市场化、技术水平、环境规制强度和环境治理能力对西部环境全要素生产率具有不同的影响。     

建筑业全要素生产率的增长特征及其影响因素

综合采用基于数据包络分析(DEA)的Malmquist生产率指数分析、β收敛回归检验、灰色关联度分析等方法构建了对建筑业全要素生产率(TFP)增长指数进行综合测算并分析其收敛性及影响因素的框架,对1993—2012年中国建筑业全要素生产率的增长特征及其影响因素进行了分析.研究发现该时期建筑业TFP的年均增长率为4.6%,技术进步是TFP增长的主要源泉,技术效率则未有明显提升;TFP的变动具有明显的阶段性特征,其增长速度在2004—2007年处于最高水平,随后呈下降趋势;全国及东部、中部地区各省份之间TFP增长具有绝对β收敛,西部地区各省份之间的收敛性则不显著;经济环境、行业科技能力、行业市场结构等3类因素的变动与TFP增长存在关联,其中,外资建筑企业比例指数与TFP增长指数具有最高的灰色关联度.     

广东绿色效率的空间关联与收敛趋势——基于数据包络分析与空间计量模型的实证研究

基于全要素生产率对广东省绿色效率进行动态评价，结果显示，2003—2019年期间广东省21个样本城市实现了平均幅度为13%的绿色效率累积增长，珠三角城市的绿色效率进步领先于省内其他地区样本城市，整体呈现“核心—边缘”型空间极化格局。广东省绿色效率存在显著的正向空间自相关关系，大多数样本城市的绿色效率存在“高—高聚集”或“低—低聚集”关系。广东省绿色效率存在显著的收敛趋势，在收敛分析中必须考虑到各样本城市的客观条件差异。同时，基于空间滞后模型的β收敛分析结果表明，各城市间的空间溢出效应加快了绿色效率的收敛，阻碍了绿色效率的进步。     

中国海洋渔业生产效率及其区域差异研究

使用1988—2016年中国海洋渔业省级平衡面板数据,运用SSBM-Global Malmquist指数对海洋渔业生产效率进行测算及分解,并对其进行收敛性检验。研究表明,中国海洋渔业全要素生产率对海洋渔业年均增长率的贡献不高;海洋渔业生产力的发展主要通过综合效率的提高,技术进步的作用不明显;综合效率变化主要取决于纯技术效率变化;中国海洋渔业全要素生产率存在着明显的区域差异;海洋渔业全要素生产率增长的收敛性具有阶段性和区域性,各地区都朝着各自的一个稳态增长水平趋近。     

中国研究型大学科研全要素生产率动态评价——基于DEA-Malmquist指数的实证分析

利用DEA-Malmquist指数方法测算并分析"十一五"期间中国研究型大学自然科学学科科研全要素生产率,主要发现:研究型大学科研全要素生产率的改进主要源于技术进步,规模效率和纯技术效率改善的贡献不明显,尤其是规模效率甚至在一定程度上起拖累作用。分区域比较,受制于技术进步滞后,西部地区大学科研全要素生产率改进状况明显落后;得益于管理制度优化所带来的纯技术效率提升,东部地区,尤其是沪苏浙地区全要素生产率改进突出;得益于规模合理设置所带来的规模效率提升,中部地区全要素生产率不断改进。分学校层级比较,尽管"985工程"大学获得了更大的科研投入力度,但全要素生产率及各效率维度改进状况均落后于非"985工程"大学。因此,未来高水平研究型大学建设需高度重视效率问题。     

高技术产业全要素生产率的差距及影响因素研究

运用DEA-Malmquist指数,测度了1996—2010年中国大陆30个省市高技术产业全要素生产率的变化和差距,并对其影响因素进行了分析。研究表明:技术进步在各地区差异明显,但各地区全要素生产率的增长具有趋同的趋势。相比东部地区,中西部地区技术效率对全要素生产率的推动作用更为明显。从全要素生产率的影响因素来看,科技活动人员、对外开放水平对全要素生产率的影响为正,市场化程度对全要素生产率的影响为负,研发强度、政府管理水平对全要素生产率的影响并不显著。     

环境规制对工业绿色全要素生产率的影响——短期偿债能力的中介效应

以2003—2015年我国37个工业行业为研究对象, 基于系统矩估计SYS-GMM方法, 以流动比率为企业短期偿债能力的表征指标, 定量分析其在环境规制影响绿色全要素生产率(GTFP)过程中的中介效应。结果表明, 我国工业全行业GTFP年均增长率为6.8%, 增长的主要驱动力是技术进步。环境规制对规模以上工业GTFP的影响呈先促进后抑制的趋势。企业短期偿债能力在其中起到部分中介作用, 环境规制增强导致企业流动比率降低, GTFP提升, 但规制过强时企业短期偿债能力大幅下降, 带来财务风险, 导致GTFP降低。研究结果加深了对环境规制影响对绿色全要素生产率机制的认识, 对政府和企业制定环境和发展对策具有重要意义。     

浙江省绿色全要素生产率估算——基于DEA-Malmquist指数方法

运用规模收益固定的DEA-Malmquist指数分析法,基于2006—2015年浙江省11个地级市的面板数据,估算浙江省各市的全要素生产率及绿色全要素生产率,并据此分析其时空演变特征以及各市的地区性差异。结果表明:浙江省内的绿色全要素生产率地区差异并不十分明显,而在2006—2015年期间绿色全要素生产率呈现下降的趋势,但是从传统全要素生产率及其分解来看,环保投入及规制带来的影响仍然是正向的。结论是要进一步促进浙江省经济的可持续发展,需通过提高绿色技术进步率和优化产业结构,进而提高绿色全要素生产率,兼顾经济增长的效率和环境问题。     

技术进步、技术效率与陕西省农业全要素生产率增长

利用带有"非期望"产出的SBM模型和Global-Malmquist-Luenberger指数测度了2000~2016年陕西省10个市的农业全要素生产率增长指数,并将其分解为技术效率、规模效率和纯技术效率。研究发现:技术进步在陕西省全局农业全要素生产率增长过程中发挥重要作用。鉴于此,从科技创新视角为提高陕西省农业全要素生产率提出政策建议。     

数字化、碳减排成本与城市低碳高质量发展

利用2011—2020年上市公司和地级市匹配数据,探讨了数字化影响碳减排成本的机制、效果及其带来的城市低碳全要素生产率变化。结果表明,数字化通过碳减排成本对城市低碳全要素生产率的影响呈现“先抑制、后促进”特征。机制研究发现,数字化对碳减排成本的影响,因能源需求结构、要素技术效率、绿色技术创新的共同作用而具有非线性。数字化初期,能源需求激增、要素技术效率下降抵消了绿色技术创新的正效应,碳减排成本上升;数字化中后期,随着能源需求结构优化、要素技术效率提升,碳减排成本下降。异质性分析显示,相较于国有和高能耗企业,非国有企业、低耗能企业数字化转型较早降低了碳减排成本,提高了城市低碳全要素生产率;资源依赖度低、经济发达、规模较大、数字化与绿色技术创新耦合协调度较高的城市,数字化对碳减排成本的抑制作用更强,城市低碳全要素生产率也因此得到大幅提升。     

全要素生产率区域差异研究

本文运用超越对数生产函数模型,对1979—2016年全国及东、中、西部地区的GDP、资本存量和劳动力数量数据进行分析,将全国和东、中、西部地区的全要素生产率(TFP)增长率,与全国GDP增长率进行比对,结果表明:劳动力依然是拉动我国经济增长的重要因素;全国GDP增长率与全要素生产率增长率(TFPG)的变化趋势基本一致,但TFPG有较为明显的区域差异,其中,东部地区偏高,西部偏低。因此,全面提升中部,特别是西部地区的TFP,对我国经济的持续增长至关重要。     

中国经济增长具有可持续性吗？——要素贡献度视角下的实证分析

中国经济增长的可持续性问题一直是经济研究的热点,尤其是中国经济进入新常态后,这一问题更加突出。本文通过测算中国经济增长的DEA-Malmquist全要素生产率指数,将其分解为技术效率变化、技术进步、纯技术效率变化、规模效率变化,从要素贡献度的视角研究中国经济增长的可持续性。研究表明,由资本拉动和劳动供给构成的经济增长,全要素生产率偏低,但不同区域全要素生产率指数偏低的原因并不相同。在供给侧改革下,中国政府应因地制宜地对三大经济区域采取不同策略提高全要素生产率,为中国经济增长提供持续动力。     

基于DEA方法的我国省际绿色全要素生产率评估--不同模型选择的差异性探析

基于对我国省际绿色全要素生产率的实证研究,发现使用不同的DEA模型会显著地影响省际绿色全要素生产率的时空分布特征,不同效率测度指标的选择对于结果的影响远远小于不同的生产前沿面假设。进一步分析发现,SBM模型更符合绿色全要素生产率的现实含义。基于SBM模型的研究结果表明,我国绿色全要素生产率表现出从东部沿海地区到西部地区递减的趋势,虽然2005—2013年期间在整体上有所改善,然而省际之间的绿色全要素生产率差异却越来越大。     

中国创新类证券公司全要素生产率变动分析

运用2006～2008年创新类券商年报的面板数据,采用非参数Malmquist指数方法,实证分析了我国创新类证券公司增长过程中全要素生产率的变动状况,并将其进一步分解为技术效率和技术进步.研究结果表明,2006～2008年我国创新类证券公司全要素生产率的平均增长率为19％,主要原因是技术进步水平的提高,但同时存在着纯技...     

东中西部地区经济增长的要素投入作用比较

运用经济增长理论,以新经济增长模型为基础,对我国东中西部各地区1978～1998年劳动、资本、技术的增长率及对GDP的贡献进行分析,比较东中西部地区在要素投入增长、全要素生产率增长对经济增长贡献方面的差异。结果表明:我国现阶段的经济增长主要还是靠要素投入来拉动;但经济发达的江苏、浙江、广东、上海和北京这些省市的固定资产投资已经趋于饱和,其投资的边际产出已经很低,造成其资本利用效率低下,应着重进行技术创新,提高全要素生产率的贡献。而西部地区的省市应该是资金首先投向的地方。由于先阶段一个地区的经济增长率主要由其资本增长率决定,因此,西部开发要把重点放在提高各省市的资本生产率,即要提高其资金的使用效率,进而提高整个地区的综合生产率。     

基于DEA-Malmquist的工业绿色全要素生产率测算及分析——以湖北省为例

采用DEA 模型的Malmquist 指数方法测度了2000—2013年湖北省工业绿色全要素生产率.结果表明:湖北省工业绿色全要素生产率处于缓慢增长状态,其增长率约为6.7%,且主要是工业绿色技术进步推动.然后选取2000—2013 年的统计数据,基于VAR 模型运用广义脉冲响应函数和方差分解分析了湖北省工业绿色TFP的主要影响因素.结果表明:城市化率对工业绿色TFP增长短期具有显著作用,长期趋于稳定; 产业结构及科研创新对于工业绿色TFP增长短期促进作用较弱,但从长期来看2者是工业绿色发展和转型的重要驱动力.     

内蒙古县域全要素生产率增长及其收敛性研究——基于DEA-Malmquist指数的实证分析

运用DEA-Malmquist指数法对内蒙古县域全要素生产率(TFP)增长进行分析.结果显示,内蒙古县域TFP增长总体水平偏低,对经济增长的贡献率偏小且呈逐年下降趋势,县域经济属于粗放式增长;技术效率与技术进步变动呈反周期波动,是导致TFP低水平增长的主要原因;县域TFP增长表现出明显的个体差异,西部县域差距高于东部.收敛性检验表明,内蒙古县域TFP增长存在显著的条件β收敛,西部县域收敛速度慢于东部,说明内蒙古县域TFP增长将会收敛于各自的稳态水平,而绝对β收敛却是一个相当漫长的过程.