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。     

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。     

环境与资源约束下城市全要素生产率的测算与分解 ——基于方向性距离函数和Global Malmquist Luenberger指数

为了在资源与环境约束下研究城市全要素生产率的结构与变化规律,对285个中国城市在2003—2014年间的绿色全要素生产率变化程度进行了测算、分解,其结果表明绿色全要素生产率以年均2.12%的速度增长,其中技术进步和技术效率提升的平均速度分别为1.74%与0.37%。绿色全要素生产率在累积增长率上小于传统全要素生产率,表明中国城市发展过程中的环境与资源代价过高;但也有部分城市能够实现经济增长与环境规制之间的有效协调。城市绿色全要素生产率的累积增长率存在中部东部西部的区域差异,技术进步在东部地区绿色全要素生产率增长过程中的贡献最高,而中、西部则相对较多地依赖技术效率改善。     

我国寿险公司经营效率及其效率持续性分析

运用超效率DEA方法和全要素生产率指数,选取2003~2008年我国25家具有代表性的寿险公司的数据样本,测算其技术效率、纯技术效率、规模效率以及全要素生产率的动态变化。结果显示,我国寿险公司经营效率的总体趋势稳步提升,但无论是纯技术效率还是规模效率水平都仍然偏低。在计算上述25家寿险公司的全要素生产率指数的基础上,构造了效率持续性指数,将25家寿险公司划分为四种类型,并分析了不同类型寿险公司动态效率变化的影响因素。     

湖北省农业全要素生产率及其变动的实证研究

运用Malmquist指数方法,考察2004年～2009年湖北省农业全要素生产率的变动趋势,通过Malmquist指数的分解,分析湖北省农业全要素生产率增长的内在动力.结果表明,湖北农业全要素生产率的增长主要是由技术进步推动的,规模效率和纯技术效率的共同作用使湖北农业资源配置效率对全要素生产率的增长作用不明显,因而提高农业生产的技术效率是湖北农业发展的主要方向.同时针对湖北省农业主产区的区域地理特征,提出应走农业规模化生产的道路以提高规模效率,最终促进湖北省农业全要素生产率的增长.     

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。     

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。     

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。     

新疆兵团全要素生产率的测算与分解——基于非参数Malmquist生产率指数法研究

全要素生产率是衡量经济增长方式的重要指标,本文采用非参数Malmquist生产率指数方法,对新疆兵团1978-2009年的全要素生产率增长、效率变化和技术进步率进行了估算和分解。结果表明：在此期间,兵团全要素生产率总体上呈现上升的趋势,技术收敛有着下降的趋势,并建议兵团采取一定的政策和措施来增加这种收敛性。     

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.     

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.     

吉林省房地产的经济效率研究

运用Malmquist指数计算了2000—2012年间吉林省房地产全要素生产率及其构成;运用BCC模型评价了2012年吉林省9市州房地产业发展的相对经济效率.结果表明:技术进步是促进吉林省房地产全要素生产率增长的主要原因,吉林省房地产业由粗放式的规模增长向依靠技术进步、管理和服务创新转变;2012年吉林省各市州房地产投入产出效率总体偏低,技术效率差异较大;部分市州数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)无效的原因为存在投入冗余,房地产发展仍处于"高投入,低效率"的粗放型发展模式.     

西部地区旅游产业发展效率

以西部地区12个省份为研究区域,运用DEA方法中的BCC模型、CCR模型和Malmquist指数模型,分析了2000-2010年各研究区域旅游业的技术效率、纯技术效率、规模效率、技术进步指数和全要素生产率,以综合研究旅游业的发展效率,并在此基础上对投入指标的冗余度、产出指标的不足率进行分析.结果表明:在研究时段内12个省份的全要素生产率指数均大于1,呈增长态势,这主要得益于技术进步指数的增长;除青海省外,其余11个省份的静态效率评价指标都保持在高水平,处于递减规模报酬生产阶段;投入指标中旅游业从业人员存在较大冗余,有17.33%的改进空间,各项产出指标的不足率相对较小.     

河南省新型城镇化动态效率评估

新型城镇化效率提升是新型城镇化高质量发展的关键内容之一。本文通过运用非期望产出SBM模型和Malmquist-Luenberger生产率指数模型,测算了2003—2016年河南省新型城镇化的全要素生产率及其分解情况,研究发现:河南省新型城镇化全要素生产率指数的增长主要源于技术进步,郑州大都市区效率变化指数和技术进步指数优于核心发展区和联动辐射区;技术优先型的地级市少于效率优先型的地级市。因此,优化资源配置、转变产业结构等方式是河南省提高新型城镇化效率的主要路径。     

鄱阳湖生态经济区战略性新兴产业环境技术效率测度研究

将 Global Malmquist-Luenberger 指数与方向性距离函数相结合,测算了2009-2012年鄱阳湖生态经济区十大战略性新兴产业的环境技术效率,并将环境全要素生产率的变动情况分解为技术进步指数和效率改进指数2个方面,最后运用面板 Tobit 模型对影响鄱阳湖生态经济区战略性新兴产业环境技术效率的因素进行分析。研究结果表明:鄱阳湖生态经济区十大战略性新兴产业环境技术水平总体偏低,各产业环境技术效率差异较大;环境全要素生产率的增长主要源于技术进步;外商直接投资、技术进步和固定资产投资对战略性新兴产业环境技术效率有显著正影响,产业产出和环境管制力度对战略性新兴产业环境技术效率有负影响。     

全要素生产率分析新方法:Fre-Primont指数

针对全要素生产率现有分析方法中存在的问题,基于全要素生产率的定义,引入Fre-Primont指数,并对其性质和分解进行了介绍.首先,以距离函数为加总函数构造出Fre-Primont指数,并证明该指数满足乘法完备性和传递性;其次,结合相关效率概念的经济学内涵,将Fre-Primont指数完全分解为技术进步、技术效率变化、规模效率变化与剩余混合效率变化的乘积;最后,利用该指数对我国29个省区2001年~2010年的全要素生产率进行了实证分析.     

全要素生产率分析新方法:F(a)re-Primont指数

针对全要素生产率现有分析方法中存在的问题,基于全要素生产率的定义,引入F(a)re-Primont 指数,并对其性质和分解进行了介绍.首先,以距离函数为加总函数构造出F(a)re-Primont指数,并证明该指数满足乘法完备性和传递性;其次,结合相关效率概念的经济学内涵,将F(a)re-Primont指数完全分解为技术进步、技术效率变化、规模效率变化与剩余混合效率变化的乘积;最后,利用该指数对我国29个省区2001年～2010年的全要素生产率进行了实证分析.     

中国渔业全要素生产率的动态实证分析(2003～2012)——基于Malmquist指数方法

利用Malmquist生产率指数模型,计算了我国2003~2012年的渔业全要素生产率(TFP)变化情况。结果表明,空间梯度上,在研究期间我国渔业经济的TFP的动态变化平均值为1.033,基本达到效率前沿面,其中,东部区域渔业经济全要素生产率要优于中西部地区;时间梯度上,TFP在研究期间呈"N"形态特征,TFP指数的变动和技术进步指数的变动呈现出相似的变动形态。研究对于提高我国渔业经济效益,优化渔业经济结构提供了重要的决策依据。     

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。     

西藏经济增长中的全要素生产率分析

全要素生产率的增长是反映经济增长效率的重要注解,对全要素生产率增长源泉的分解随着人们对经济增长的认识深化和经济计量分析工具的发展在不断深入。文章从经济增长源泉、全要素生产率分解和计量方法等层面对全要素生产率增长进行了理论分析,并以西藏经济总量和产业结构为例进行了实证研究,认为西藏经济维持长期持续增长的一个重要政策取向应该是进一步加强人力资源的积累。