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。     

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...     

基于DEMATEL-ANP模型的绿色金融发展评价研究

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为负.此外,环境规制对绿色全要素生产率的影响存在显著的区域异质性.最后,根据实证研究的结果得出了相关的政策启示.     

贸易自由化、环境规制与创新效率 ——基于2003—2013年省级面板数据分析

贸易自由化和环境规制分别对创新的影响已受学者的关注,但是两者共同作用下对创新,尤其是创新效率的研究不足。在创新动力和投入依旧受限的情况下,效率的提高是促进生产率增长的重要途径,运用超对数随机前沿模型,利用2003—2013年省级面板数据,试图分析贸易自由化和环境规制对创新效率的影响。研究结果显示,贸易自由化水平、环境规制水平与创新效率之间均呈现显著的倒“U”型特征,即贸易自由化水平和环境规制强度的提高均有利于充分发挥技术扩散效应和创新补偿作用,从而提升创新效率,但同时这一作用也存在“度”的限制;其次,环境规制正向调节贸易自由化对创新效率的非线性影响,贸易自由化亦正向调节环境规制与创新效率的倒“U”型关系。     

科技进步与能源效率、环境保护 ——基于中国省际面板数据的实证研究

首先应用基于DEA的非参数Malmquist指数法,在考虑人力资本存量的前提下。分解了1996--2008年中国全要素生产率的变动,其次选取能源效率、环境保护代表性指标,用面板数据回归模型分析了各省全要素生产率及其分解项对能源效率和环境保护的影响。结果表明,13年间中国科技水平提升迅速,主要是由技术进步拉动,科技进步对能源效率和环境保护有显著的促进作用,技术进步推动了环境保护,提高了能源利用效率;纯效率变化和规模效率变化对能源效率和环境保护的影响作用不明显或呈负效应;FDI的引进降低了能源效率。加剧了废物排放和废气排放;发展第三产业是提高能源效率和保护环境的重要举措。     

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。     

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。     

产业结构、能源要素效率与经济增长关系的实证分析——基于PVAR模型

利用松弛变量超效率模型测算了非期望产出约束下的全要素能源效率,并构建产业结构合理化、产业结构高级化、全要素能源效率与经济增长间的面板向量自回归模型,结合脉冲响应函数揭示了各变量间的交互作用。研究表明:产业结构合理化、产业结构高级化、全要素能源效率及经济增长均存在自我提升增强机制,且长期作用更为明显。产业结构合理化与产业结构高级化对经济增长作用相反,程度不同,提升产业结构合理化是经济增长的关键途径。全要素能源效率与经济增长具有对称性。产业结构合理化与产业结构高级化具有非对称性特点。     

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。     

低碳约束下中、蒙、俄3国能源效率评价

 作为“一带一路”沿线主要国家，中、蒙、俄3国共同组成中蒙俄经济走廊带。以中、蒙、俄能源效率为主要研究内容，利用2000-2014年3国能源和环境数据，考察3国能源利用和环境状况，运用结合窗口模型的超效率DEA（data envelopment analysis）模型测算包含碳排放约束的三国全要素能源效率，并回归分析其影响因素。能源效率研究结果表明，中国的能源消耗和CO₂排放量均大于俄罗斯和蒙古国；中、蒙两国能源消费与CO₂排放关系密切；2004-2009年俄罗斯的单要素和全要素能源效率均高于中国和蒙古国，而2010-2014年中国的单要素和全要素能源效率均高于俄罗斯和蒙古国。造成能效差异的主要原因为：经济发展、能源贸易增加对能源效率的提高有积极作用，煤炭等高耗能能源的投入及工业在产业中占比的增加对能源效率产生负向影响。     

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。     

环境规制、政府研发投入与全要素生产率——基于省级面板数据的分析

使用空间计量模型对我国除西藏外的30个省区市和东、中、西部各区域环境规制强度、政府研发投入对地区全要素生产率的影响进行了理论与实证分析,研究表明环境规制对地区生产率提升存在显著抑制作用,环境规制政策影响企业在创新方面的投资,约束地区生产率的提升;政府研发资金投入有利于提高企业研发积极性与市场竞争力,提升地区生产效率;东部地区政府研发投入对生产率的影响程度较小,中部地区环境规制强度对生产率的影响最大.     

环境规制、政府研发投入与全要素生产率 ——基于省级面板数据的分析

使用空间计量模型对我国除西藏外的30个省区市和东、中、西部各区域环境规制强度、政府研发投入对地区全要素生产率的影响进行了理论与实证分析,研究表明环境规制对地区生产率提升存在显著抑制作用,环境规制政策影响企业在创新方面的投资,约束地区生产率的提升;政府研发资金投入有利于提高企业研发积极性与市场竞争力,提升地区生产效率;东部地区政府研发投入对生产率的影响程度较小,中部地区环境规制强度对生产率的影响最大.     

基于Malmquist指数的陕西省农业全要素生产效率分析

为提升陕西省农业生产力水平,采用DEA-Malmquist方法构建评价模型,以陕西省2013—2018年间的面板数据为基础,对陕西省全要素生产效率指数进行了分析。研究结果表明:研究期间陕西省农业全要素生产率指数呈逐年上升趋势,农业生产规模效率指数整体呈下降趋势,技术进步是陕西省农业生产力提升的第一驱动力,各行政市的全要素生产效率的影响因素存在较大的差异。为提高陕西省的农业生产力,应采取优化农业投入规模、加大农业科技投入、调整农业结构、兴修水利等针对性对策。     

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。     

中国中部六省能源效率影响因素研究

文章选取了山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南1998～2010年13年的面板数据,结合环境经济学理论,以能源效率为核心,利用非期望产出下的全要素能源效率数据包络分析模型（DEA）,测算了中部六省13年的能源效率.基于此,借助于tobit模型着重研究了影响能源效率的五大因素：产业结构、对外开放度、技术进步、政府影响力及能源价格,结果显示除能源价格外,其他四个因素对能源效率均有显著的影响作用。     

装备制造业技术创新效率评估 ——以辽宁为例

技术创新效率是装备制造业提升核心竞争力的关键。利用2009—2014年辽宁装备制造业7个行业的规模以上工业企业的面板数据,运用非参数Malmquist生产率指数方法,测算了各行业在2009—2014年技术创新效率的变化情况。结果表明:由于技术退步,辽宁装备制造业整体的创新效率年均下降4%;从各行业的角度来看,只有金属制品业的全要素生产率指数大于1,其余6个行业的全要素生产率指数均小于1。结合研究结论,提出提升辽宁装备制造业创新效率的对策建议。     

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.