河南省粮食生产全要素生产率变化及趋势分析

为深入分析实施粮食丰产科技工程以来河南粮食生产效率变化,采用数据包络分析(DEA)结合Malmquist指数分析法,测算了河南省粮食生产全要素生产率变化。实证结果显示,对河南省粮食生产全要素生产率贡献较大的是粮食生产技术进步变化,而制约粮食生产全要素生产率提升的因素是河南省综合技术效率不高,纯技术效率未得到提升,河南省粮食生产中加大技术推动应用和优化种植规模仍具有较大潜力。因此,加快河南省粮食生产科技创新,提升粮食生产技术效率是提高河南省粮食生产效率,实现粮食生产可持续发展的关键途径。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

乡村振兴背景下农业龙头企业技术创新效率研究——基于六盘水21家样本企业的实证分析

基于DEA模型结合Malmquist指数方法，利用2018—2020年期间六盘水市农业三大产业猕猴桃、刺梨、茶叶中的21家省级以上农业龙头企业的农业投入与产出数据，对21家企业的综合技术效率、纯技术效率、规模效率及全要素生产率进行解析，探究影响六盘水市农业三大产业技术创新效率的因素。结果表明：六盘水市21家农业龙头企业的技术创新效率较低，主要受限于纯技术效率；技术进步率显著影响着全要素生产率，三大产业均属于技术推动创新绩效型。因此，为有效提高产业技术创新效率，必须以重塑创新格局提升技术进步率。     

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.     

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.     

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...     

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。     

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。     

中国制造业全要素生产率的变动与分解

运用数据包络分析中的Malmquist指数法,测算了我国制造业的全要素生产率(TFP)增长率。结果表明,制造业TFP实现了年均8.8%的高速增长。对TFP的进一步分解发现,其增长主要来源于技术进步的推动作用,而技术效率则以年均1.4%的速率抵消技术进步的贡献。通过对行业TFP的分解得出了更有意义的结论,总体上,国有或垄断程度高的行业在技术进步方面表现突出,但其技术效率的退化程度令人吃惊;竞争较为激烈,同时拥有一定技术门槛的行业技术效率改善明显,但技术进步表现不佳;进入门槛越低,竞争越激烈的行业,技术进步表现越差。     

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。     

基于三阶段DEA-Malmquist模型的乡村振兴下的农业保险支农效率

采用三阶段DEA-Malmquist模型,通过测度农业保险支农的TFP及其构成,对我国2008—2017年31个地区在乡村振兴背景下的农业保险支农效率进行测度与区域差异分析,并采用SFA模型剔除环境变量和随机误差.分析结果表明:(1)对投入指标进行调整前,总体全要素生产率变动下降,表明在农业保险支农过程中,未充分发挥已有农业保险要素投入的潜力,且该下降主要源于技术进步的阻碍.从地区来看,各省全要素生产率变动下降的省份达30个,农业保险支农发展的潜力较大.(2)剔除环境变量与随机误差后,全要素生产率变化和技术进步有所增加,增长达到28.0%和14.3%,表明在农业保险支农过程中更加注重技术的提高.但是,技术效率变化下降了8.47%,影响了TFP的提高.各省Malmquist生产率指数除吉林、黑龙江、广东、新疆外均有改进,且其改进得益于技术进步的改进.区域间技术进步存在显著差异,但纯技术效率变化和规模效率变化差异在缩小.     

重庆市主要制造业全要素生产率动态比较分析

基于数据包络模型(DEA)平台,运用Malmquist指数法,对2000-2010年重庆市11个主要制造业的全要素生产率、技术效率、技术进步等指数进行计算,结果表明:技术进步是各产业制造业全要素增长率增长提升的根本推动力,而医药、化学化工等若干制造业的技术效率阻碍了各行业生产效率的提高.目前,重庆制造业还普遍存在投资结构失衡、投资规模增长过快、企业规模偏小、竞争过于激烈等问题,这些问题影响了重庆制造业技术及生产水平的提高,为促进重庆经济可持续发展,应加强注意产业整合和产业集聚,在控制投资过快增长的同时加大科研经费的投入,以生产效率的提高带动重庆制造业乃至整个社会经济的发展.     

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。     

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.     

中小型高技术企业R&D效率的评价与分析 ——基于三阶段DEA模型

运用2005—2014年高技术企业的面板数据,基于三阶段DEA模型对中国中小型企业的投入产出效率进行评价,并与大型企业进行了对比分析。在此基础上,运用DEA-Malmquist生产率指数对中国不同规模类型高技术企业RD的全要素生产率及其分解指数的变化趋势进行了分析。结果表明:样本期间高技术企业总体的全要素生产率有一定幅度的提升,且主要得益于技术进步,但小型企业的全要素生产率增长幅度远远小于大中型企业。最后,根据实证结果得出了相关的结论和政策建议。