互联网的发展是否提高了物流业全要素生产率？

在我国物流业规模迅速扩大但其生产率偏低的情况下,为揭示互联网提高物流业全要素生产率的作用路径,本研究利用2007～2017年省际面板数据和固定效应模型分析了互联网发展对物流业全要素生产率的影响.分析结果表明:在样本期间内,互联网正向推动物流业技术效率的变化,而对物流业技术进步不显著,总体上,互联网发展正向推动物流业全要素生产率;物流业全要素生产率属于技术效率驱动型,进一步分析表明,纯技术效率是技术效率的主要驱动因素,证明索洛的论证并不符合我国的实际国情.基于此,本研究提出了加强互联网基础设施建设,深入推动"互联网+物流"的战略实施,引进及创新物流技术的建议.     

技术进步与中国经济增长方式的转变——基于全要素生产率的研究

从全要素生产率的角度,克服通常数据的不准确性,运用科学的数据推断技术进行实证研究,得出我国经济增长总体上还是资本驱动型的结论。因此,要促进我国经济继续长期稳定的增长,必须依靠全要素生产率的提高,转变经济增长方式,实现由资本驱动型增长向创新驱动型增长转变。     

科技创新促进湖北工业高质量发展效率评价研究

中国经济步入"新常态",科技创新对工业高质量发展具有重要意义。基于柯布-道格拉斯生产函数,计算2011-2017年全国各地区全社会和科技创新两个工业全要素生产率,分析科技创新对我国及湖北工业全要素生产率的作用;采用DEA-Malmquist模型分析湖北工业各行业科技创新效率及其变化;认为湖北应提升工业科技创新效率、实现高质量发展。     

制造业数字化对全要素生产率的影响机制与效应分析

研究从数字化技术投入、数字化生产应用和数字化创新效益3个维度对我国30个省份(除西藏外)制造业数字化水平进行测度,并在厘清制造业数字化对全要素生产率的作用机理基础上,构建了2009—2019年面板模型,实证检验了制造业数字化对全要素生产率的影响效应。研究发现：我国制造业数字化水平呈现波动上升的变化趋势,且存在较大的地区差距和异质性,制造业数字化生产应用能力逐渐加强,但数字化技术投入与创新动力不足;制造业数字化能显著促进全要素生产率提升,且制造业数字化创新效益是经济高质量发展的主要驱动力;制造业数字化能够通过技术进步、技术效率提升和规模效率改善提高全要素生产率,且对技术效率的影响效应最大。     

基于跨国面板数据分析信息网络对全要素生产率的影响

基于2015—2019年全球68个国家的面板数据,运用经典线性回归模型和空间面板杜宾模型,实证分析信息网络对全要素生产率的影响,并构建中介效应模型,检验技术进步和组织变革的作用机制。结果表明：信息网络对全要素生产率提升具有显著促进作用,使用工具变量法减缓内生性问题后,回归结果仍然稳健;资本水平、经济自由度和创新水平是全要素生产率的积极影响因素,汇率水平的提升抑制了全要素生产率的提高;全要素生产率呈显著的空间自相关性,纳入空间因素的计量分析表明,一个国家信息网络发展水平是提高全要素生产率的基础条件,而地理邻近国家之间的信息网络发展水平居于次要地位;信息网络主要通过技术进步和组织变革2个中介机制促进全要素生产率的提高。     

石油类本科高校科技创新效率分析

运用DEA-BCC模型和DEA-Malmquist指数模型分析方法,对2007-2016年我国石油类本科高校的科技创新效率进行测度评价。结果表明:静态来看,2016年我国石油类本科高校科技创新综合效率、规模效率和纯技术效率均没有能够达到DEA有效,且各石油高校存在显著的差异性。石油高校科技创新资源配置规模与结构是提升科技创新综合效率的重要要素。从动态来看,大部分石油本科高校科技创新效率全要素生产率具有明显下降趋势,科技创新技术进步指数和技术效率变化指数两者较低是导致石油本科高校科技创新全要素生产率有所下降的重要原因。提升我国石油本科高校的科技创新效率应该逐步完善高校科研管理机制,培育高端技术科研人才;瞄准能源领域科技前沿,深化高校科技创新供给;加强产学研合作,推进科技创新成果市场转化。     

中国区域全要素生产率的影响因素分析

基于状态空间模型的卡尔曼滤波算法,运用Eviews 6.0软件测算出1979-2004年我国各省域的全要素生产率(TFP)的增长率,构建面板数据模型来实证研究国际进出口、外商直接投资(FDI)、人力资本和产业结构等因素对我国全要素生产率的动态影响状况.面板协整检验和误差修正结果表明:从长期来看,人力资本、产业结构、进口以及FDI对全要素生产率的增长都具有不同程度的正向作用,出口的影响并不显著;而从短期看,人力资本水平与产业结构则是促进TFP增长的主要因素.     

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。     

中国信托业效率测度及动态变化的实证研究

为了检验银监会实施信托"新政"和金融危机对中国信托业效率的影响,运用数据包络分析方法(DEA)重点分析了我国37家信托公司2008年经营的相对效率,结果显示我国信托公司技术效率普遍较低,均值仅为0.507,主要受累于纯技术效率和规模效率的低下.同时,构建了投入产出导向型的Malmuiqst生产率指数对中国信托业2004-2008年全要素生产率的动态变化进行分析,结果表明中国信托业全要素生产率有了较为可观的改善,全要素生产率的增长主要来自于技术变化,技术效率变化的贡献较小.     

江苏港口发展对工业效率的溢出效应研究

选取江苏省13个地级市的数据,首先运用DEA模型测出各市的工业全要素生产率,随后运用空间杜宾模型,分析2005—2015年各地级市港口货物吞吐量对工业全要素生产率的影响.结果表明,邻接矩阵和经济距离矩阵对应的空间模型通过了显著性检验,而地理距离矩阵对应模型未通过检验.其中,邻接矩阵模型下的直接效应为0.2,间接效应为0.3,即某地区港口货物吞吐量增加1%,本地区和周边地区工业全要素生产率分别提升0.2%和0.3%;经济距离矩阵对应的结果分别为0.06和0.25.其余控制变量对工业全要素生产率的影响也不容忽视.     

高技术产业创新全要素生产率变动研究

利用我国高技术产业分行业面板数据为研究样本,应用Malmquist生产率指数,实证考察了高技术产业研发创新生产的全要素生产率变动及其影响因素。主要的研究发现有：我国高技术产业研发创新全要素生产率整体呈现下降的趋势,且技术退步是其下降的主要原因;企业规模对研发创新全要素生产率变动有显著的正向影响,而市场竞争和国有产权有显著的负向影响。     

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。     

铁路运输业全要素生产率的计算模型

改革的目的是提高生产率,我国铁路运输业全要素生产率变化的度量工作成为定性描述该行业的指标,同时也成为检验该行业改革绩效的方法,本文依据运费率变化的情况建立了一个模型,能够较完善的度量该行业全要素生产率的变化情况。     

规模、所有制与中国医药制造业全要素生产率

使用中国工业企业数据库的微观数据,将全要素生产率的平均增长率加入到生产函数中,对医药制造业全要素生产率的平均增长率进行了直接估计。通过将所有企业分为大型、中型、小型三大类,发现从总体上来看,规模越大的企业全要素生产率平均增长率越高。在控制住规模变量后,大型、中型国有医药制造业企业的全要素生产率平均增长率较高,而且高于外资企业。应鼓励大中型国有医药制造业企业继续做大做强,同时引导外资、私营企业良性发展,发挥多种所有制经济的优势,以此来促进我国医药制造业的健康发展。     

数字经济助推康养产业高质量发展路径研究

国民健康仍是新时代社会和经济发展的重要基础保障,在老龄化现象日益凸显的今天,康养产业作为新兴服务产业在数字经济环境中拥有广阔发展空间。数字经济作为驱动我国传统经济转型升级、实现经济高质量发展的重要驱动要素,将为康养产业实现产业转型升级发展提供新渠道。本研究以产业业态创新、全要素生产率增长和产业模式变革为切入点,立足于消费市场、数字市场和产业政策综合环境基础,确立“市场环境培育+数字技术牵引”的康养产业高质量发展路径,以期为康养产业数字化高质量发展提供有效途径。     

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...     

全球价值链背景下离岸外包对全要素生产率及工资的影响

利用中国工业企业数据、海关数据以及WIOD数据,使用倾向得分匹配和双重差分法研究了不同时期离岸外包对企业工资的影响,并构建了面板模型检验其影响的传导途径,以充实离岸外包在全球价值链视角下对生产效率和工资的实证检验结果.结果表明,在经济稳定期,离岸外包对企业工资水平有提升效应,但不利于企业全要素生产率的进一步提高;在经济动荡期,则更有利于企业全要素生产率的提高,而不利于企业工资的改善.整体而言,离岸外包主要通过生产效率效应、规模经济效应以及管理强化效应影响工资水平,其中生产效率效应最显著,而规模经济效应和管理强化效应的作用相对较小;生产效率效应对于技术密集型和劳动密集型企业的工资影响更大,而资本密集型企业的工资则受管理强化效应的影响更多.在离岸外包过程中通过技术进步改善要素的报酬率成为工资变化的内在原因,离岸外包更加有利于发展中国家技术要素的报酬增长和技术密集型企业的规模扩张.     

环境能源约束下的中国石化产业全要素生产率Malmquist指数分析

在环境和能源因素约束的视角下,运用Malmquist指数法对中国石化产业的全要素生产率进行测算,探讨了中国石化产业全要素生产率,结果表明,在考虑了环境和能源因素后,2001-2010年我国石化产业全要素生产率的平均增长率为10.2％,主要原因是技术进步水平的提高;如不考虑能源和环境因素,石化产业的全要素生产率呈下降趋势,属于能源消耗和污染物排放较大的行业.     

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。     

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。