外贸依存度对全要素生产率影响的区域差异性——基于我国省际数据

借助DavidN-Weil的两部门配置模型分析了国际贸易引起区域全要素生产率增长的机理。采用1993—2007年中国的省区面板数据,通过实证研究了外贸依存度对全要素生产率的影响。结果表明：外贸依存度在全国层面或是在东、中、西部的区域层面都显著地促进了TFP的增长,但外贸依存度的贡献率在区域层面有所差异。我国中西部地区外贸依存度对全要素生产率的贡献率大于东部地区,而中部地区的外贸依存度对全要素生产率的贡献明显大于西部。为了消除这种区域差异性,需要更进一步地促进东部地区的产业升级。大力加强中西部地区的对外开放程度,并引导东部地区的部分产业合理转移至中西部地区。     

要素市场一体化对地区全要素生产率的影响

通过测算2011—2020年省级地区的资源错配方向发现，落后地区的资源配置过度，而发达地区处于资源配置不足的状态，因此要素市场一体化意在改善资源错配的现状，提高落后地区边际生产率，并发挥集聚效应促进先进地区全要素生产率的提高。由此，基于我国2008—2019年30个省份的省际面板数据构建计量模型验证该理论假说，结果表明，要素市场一体化在促进先进地区生产率提高的同时，也有助于通过要素的流出对落后地区产生促进作用。作用机制分析显示，促进技术进步与技术效率的提高是要素市场化提升全要素生产率的机制。     

财政农业科技投资对粮食全要素生产率作用的实证研究

通过全要素生产率指数法对1990—2012年间中国主要粮食作物的全要素生产率的变动进行测算,在此基础上,建立带有分布滞后效应的误差修正模型来对国家财政农业科技投入对粮食生产全要素生产率的作用进行实证分析。研究结果表明:全要素生产率对粮食产量的增长起到了重要的作用。影响粮食全要素生产率增长的主要因素有政府财政农业科研投资、政府财政农业科技推广投资和有效灌溉面积占播种面积的比重。有效灌溉面积因素对粮食生产全要素增长率增长的影响短期效应最明显;政府财政科技推广投资对粮食生产全要素增长率增长的影响也具有短期效应;长期来看,政府财政科研投资对粮食生产全要素生产率增长具有积极作用;科研投资的短期效果大于长期,效果的产生至少存在3年滞后期,并且促进粮食全要素生产率增长的作用可以持续多年。     

专利行政执法对全要素生产率的影响研究

本文采用2004—2017年中国省级面板数据,以外商直接投资、研发投入为中介变量,产业结构为调节变量,探索专利行政执法对全要素生产率的影响路径及作用机制.研究表明:第一,外商直接投资、研发投入分别在专利行政执法对全要素生产率的正向影响中起正向中介作用;第二,外商直接投资在专利行政执法对全要素生产率的影响中发挥的中介效应大于研发投入的中介效应;第三,产业结构正向调节专利行政执法和全要素生产率之间的正相关关系.最后提出相应的政策建议.     

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。     

垂直专业化分工抑制了我国的全要素生产率吗?——来自省级面板数据的证据

本文在省级面板数据的基础上,采用IV估计和GMM估计等方法,实证研究了垂直专业化分工对全要素生产率的影响,研究发现：（1）分工对全要素生产率的直接效应为负,其促进效应是靠与人力资本的交互作用来体现,而与资本存量的交互作用则可能通过“挤出效应”、资源错配等方式抑制了生产率的提升;（2）东部地区技术外溢水平最高,但人力资本回流会使技术外溢增长受限,进而抑制生产率的提升,西部地区则更可能出现“资源诅咒”,但人力资本的改善有助于解决该问题,中部地区技术外溢与“挤出效应”可能相互抵消,进而导致分工对生产率的影响并不显著;（3）东部地区较高的分工水平和快速的资本积累,通过“挤出效应”和资源错配加剧等途径,抑制了生产率的提升,而这点在中、西部地区并不显著。     

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。     

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.     

进口贸易如何促进经济增长——基于江西省全要素生产率的实证研究

本文利用1996-2005年的江西贸易统计数据,实证考察了1996-2005年间的进口对江西经济增长的促进作用,研究结果表明：进口对江西经济增长有着重要的推动作用。基于不同种类商品的进口增长率对全要素生产率的影响的分析视角,测度了进口贸易对经济增长的贡献,进口总体上通过提高全要素生产率促进了经济增长;初级产品的进口对全要素生产率的增长没有显著影响,但非食用原料和矿物燃料、润滑油及有关原料的进口有显著影响;工业制成品进口对全要素生产率的增长有显著影响。     

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。     

农业生产效率变动的DEA—Malmquist分析——以河南省为例

在分析2003--2010年河南省农业统计数据的基础上,采用DEA—Malmquist指数分析法对影响河南农业全要素生产率增长的内在动力进行分析,得出主要影响因素为技术变化率,技术进步缓慢使规模效率和纯技术效率对农业全要素生产率的增长作用不明显,据此提出加大农业科研政策支持力度、提高农业组织化及管理水平、推进农业机械化发展等改善河南省农业全要素生产率的途径．     

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。     

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。     

河南省农业全要素生产率变动及其影响因素分析——基于Malmquist指数法

改革开放以来,河南省农业发展取得巨大成就,但近期受各种因素影响增速有所减缓.因此有必要对河南省农业全要素生产率状况进行系统分析.通过测算河南省农业全要素生产率及其构成,进而分析其影响因素,发现河南省农业全要素生产率稳步增长,但受技术进步影响缓慢,增速逐渐趋缓;河南省各地区、各区域农业全要素生产率差异明显;工业化水平和对外开放程度对河南省农业全要素生产率的影响相对较强,农业科技支持力度的影响力相对较弱,农业资本投入的影响最弱.因而可以从提升工业化水平、扩大对外开放程度、加大财政支持3方面着手进行政策调整.     

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。     

北京市人工智能企业全要素生产率测度及差异性研究

人工智能的发展已成为衡量一个国家科技水平和经济智能化程度的重要标志。北京市作为国际科创中心，人工智能产业规模增长迅速，但仍处于发展初期，人工智能企业生产率的提升关系到人工智能产业的整体发展水平。本文运用DEA-Malmquist指数方法对2016-2018年114家北京市人工智能企业的全要素生产率进行测度，结果显示，北京市人工智能企业全要素生产率年均增长率为0.70%，技术效率是企业全要素生产效率提升的主要动力。此外，上市企业的全要素生产率水平高于非上市企业，且行业间差异明显，信息传输、计算机服务和软件业的全要素增长率最高，教育行业的全要素增长率最低。     

应急装备要素配置效率测度与产业转型升级

通过构建要素配置效率测度模型，基于技术创新视角探究2011—2020年我国各地区应急装备产业要素配置水平，并分析其如何推动应急产业发展升级.主要研究结论有：(1)样本期间内中国应急装备产业创新效率水平不断提高，而要素错配程度呈“U”型变化趋势.若资本和劳动要素错配得到改善，则分别可使效率提高83.43%和7.59%.(2)应急装备产业区域发展不均衡.创新要素配置效率较高的东部沿海、北部沿海地区，应急装备产业发展规模均处于前列.发展规模较小的新疆、青海等地，创新要素错配更严重.(3)应急装备产业资本和劳动要素错配程度的降低有利于产业转型升级，经济发展水平和政府干预负向影响应急装备产业转型升级，技术创新能力、市场化程度以及对外开放程度与产业转型升级显著正相关.     

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。     

民间资本对全要素生产率提高影响的定量分析

从推动经济增长的资本、劳动力、全要素生产率内生变量的动态特征出发,定量剖析民间投资、技改投资、研究与发展经费投入、产业结构升级四类因素对全要素生产率提高的不同影响程度,揭示民间资本对经济发展的巨大推动作用.     

地方高校科技创新全要素生产率变化趋势及其影响因素——基于分布滞后效应

基于分布滞后效应,运用DEA-Malmquist指数法分析2002—2011年我国27个省区地方高校科技创新全要素生产率的演化规律、收敛性及影响因素。结果表明:全国全要素生产率增长较缓慢,多数省区全要素生产率主要受技术进步变动影响,西部高于东中部地区;全国和中部地区绝对/3收敛和条件/3收敛效应显著,东西部地区仅条件/3收敛效应显著;高级职称人员和企事业单位经费投入对全国地方高校科技创新全要素生产率有显著促进作用。