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。     

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。     

天津市工业行业TFP及对全要素能源效率的影响研究

针对在能源利用中全要素生产率对全要素能源效率提高的影响,基于DEA-Malmquist指数方法对天津市工业行业的全要素生产率指数和全要素能源效率等进行测算,并运用审查回归模型(Tobit)对影响全要素能源效率的各项影响因素进行分析.研究结果表明:政府决策影响、TFP指数、技术进步对全要素能源效率提高起到正向作用.     

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.     

影响服务业全要素生产率的知识经济因素分析

利用2000—2014年中国31省市面板数据,采用Malmquist指数法对服务业全要素生产率进行计算、分解,建立空间计量模型对影响服务业全要素生产率的知识因素进行分析。结果表明:我国31省市的服务业全要素生产率具有明显的空间相关性,信息化水平、现代化水平、对外开放程度、教育投入、研发资金投入等对中国服务业全要素生产率增长具有显著影响,而科研人力投入对服务业全要素生产率增长的影响短期内不显著。     

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。     

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。     

我国私营工业企业全要素生产率分解与评价

运用非参数Malmquist指数法对2005-2011年我国省际私营工业企业全要素生产率进行测算、分解和比较,分析结果显示：我国31个省市私营工业企业全要素生产率高速增长,主要依赖于技术进步;私营工业企业区域发展的不平衡性正在缩小;我国私营工业企业的规避风险能力较弱,消化风险能力较强,对风险的到来有早期预警作用;在此结论基础上探究了现象的成因并提出了相关的政策建议.     

基于DEA方法的电信企业运营效率研究

本文运用DEA方法结合Malmquist指数,分析了2007-2009年某省级电信企业的运营效率及变动。研究表明,该企业在研究期间整体运营效率不高;规模无效率是导致技术无效的主要原因;全要素生产率在三年间保持增长,但增幅缓慢;技术变动呈现负增长,成为全要素生产率增长的最大制约。     

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.     

供给侧改革背景下山东省全要素生产率测算及影响因素研究

基于供给侧结构性改革背景,选取了2007—2017年的时间序列数据,采用DEA-Malmquist指数法对山东省全要素生产率进行了测算和分析,并运用面板数据模型的个体固定效应模型对全要素生产率的影响因素进行了分析.结果表明,山东省教育支出占比、研发投入强度、研发人员数量占比、进出口总额占GDP的比重、外商直接投资占比、第三产业增加值占比和政府支出占比,与全要素生产率成正相关关系.     

北京高技术产业全要素生产率测算方法的研究

增长核算法、指数法、生产前沿面法是目前常用的测算全要素生产率的方法。本文主要简单介绍了三种测算方法的基本理论,并分析了三种方法的优缺点。基于本研究时间段较短以及增长核算法适用于长期性预测的特点,我们最终选取了增长核算法作为测算北京高技术产业全要素生产率的主要方法。     

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。     

财务柔性、产品市场竞争与企业全要素生产率关系研究

为研究企业财务柔性对企业全要素生产率的影响,以及产品市场竞争在财务柔性与企业全要素生产率之间的调节效应。选取2009—2019年中国证券市场A股中制造业上市公司财务数据进行实证研究,首先利用LP(Levinsohn-Petrin)法测算企业全要素生产率,其次采用双向固定效应模型进行回归分析,最后进一步按产权性质进行分组研究。结果表明:中国制造业企业财务柔性与全要素生产率呈倒U形关系,极值点为0.85;财务柔性与产品市场竞争的交互项系数为0.746,自变量财务柔性系数为0.204,由此得出产品市场竞争具有调节效应,能促进财务柔性与企业全要素生产率的正相关关系;产品市场竞争在国有企业中的调节效应更为显著。研究结果拓宽了财务柔性与企业全要素生产率关系的研究途径,有助于制造业上市企业根据自身及行业特性合理保持财务柔性储备,从而促进企业全要素生产率水平提高。     

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.     

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。     

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。     

全要素生产率度量研究及对江西工业生产率的测算

给出了全要素生产率的一种度量方法,并对全要素生产率的增长率进行分解,得出了若干结论.在此基础上,运用江西省1983～1997年独立核算工业企业的有关数据资料及TSP计量经济学软件得出了改进的CD生产函数模型,测算出了江西省独立核算工业企业全要素生产率的增长率及其构成     

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.     

环境规制对绿色全要素生产率的空间溢出效应研究

基于中国31个省区市1998-2018年的面板数据,采用SBM方向性距离函数和Malmquist-Luenberger指数测算各省的绿色全要素生产率,建立空间动态杜宾模型研究了环境规制对绿色全要素生产率的影响及溢出效应.结果 显示:绿色全要素生产率存在显著的惯性特征,环境规制对绿色全要素生产率的影响及空间溢出效应均显著...