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.     

环境规制对全要素能源效率的影响——基于超效率SBM模型的再检验

选取2001—2017年中国省际面板数据,运用超效率SBM模型测算了能源全要素生产率,通过面板Tobit模型检验了环境规制对全要素能源生产率的影响。研究表明:全要素能源效率表现出先降低后上升的趋势,在上升期,技术进步在其中发挥着至关重要的作用;环境规制与全要素能源效率之间呈现倒U型关系;各地区环境规制与全要素能源效率之间的关系具有明显的差异性,因此,在制定相关环境规制措施时应该因地制宜,各地区之间不能盲目跟风。     

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。     

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。     

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．     

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。     

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。     

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。     

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。     

长三角城市旅游专业化水平对旅游全要素生产率的影响效应

综合采用DEA-Malmquist指数模型、GIS空间分析及GMM动态面板回归等方法探讨了长三角地区城市旅游专业化水平对旅游全要素生产率的影响效应.结果表明:2001—2017年,长三角地区城市旅游专业化水平由低值集聚的"倒山"字型向"南高北低"空间格局推进,旅游全要素生产率由负向增长的"入"字型分布格局提升至正向促进的"均衡"状态;动态面板回归结果显示旅游专业化水平对旅游全要素生产率表现为明显倒"U"型曲线关系,且倒"U"型曲线拐点为4.89;经济发展水平、交通发展水平、信息化水平和产业结构对旅游全要素生产率具有显著正向影响,而旅游资源禀赋、市场化程度及城镇化水平抑制旅游全要素生产率的提升.     

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。     

基于DEA-Malmquist的工业绿色全要素生产率测算及分析——以湖北省为例

采用DEA 模型的Malmquist 指数方法测度了2000—2013年湖北省工业绿色全要素生产率.结果表明:湖北省工业绿色全要素生产率处于缓慢增长状态,其增长率约为6.7%,且主要是工业绿色技术进步推动.然后选取2000—2013 年的统计数据,基于VAR 模型运用广义脉冲响应函数和方差分解分析了湖北省工业绿色TFP的主要影响因素.结果表明:城市化率对工业绿色TFP增长短期具有显著作用,长期趋于稳定; 产业结构及科研创新对于工业绿色TFP增长短期促进作用较弱,但从长期来看2者是工业绿色发展和转型的重要驱动力.     

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。     

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.     

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。     

终极所有权与公司全要素生产率关系

以2003～2007年中国制造业上市公司的面板数据为基础,计算相应的终极所有权与公司全要素生产率,建立固定效应模型研究终极所有权与公司全要素生产率的关系.回归结果显示,终极所有权与全要素生产率之间存在显著的3次曲线关系,随着终极所有权的上升,两者关系发生两次明显变化.当终极所有权低于0.30,对全要素生产率有正向促进作用,两者正相关;当终极所有权处于[0.30,0.75]区间时,对全要素生产率则是负向阻碍作用,两者负相关;当终极所有权超过0.75,两者又转变为正向关系.研究结果表明,终极所有权具有显著的治理效应,能影响公司的全要素生产率.     

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.     

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.     

供给侧改革背景下高新技术产业发展影响因素及对策研究

推进我国经济的供给侧改革是适应我国现实发展的应有之义,从供给、需求视角分析供给侧改革背景下高新技术产业发展的影响因素差异.供给视角下,劳动力要素、政策要素、技术要素和资本要素是影响高新技术产业发展的重要因素,其中劳动力和政策要素是主要影响因素;需求视角下,社会经济发展水平和市场要素是影响高新技术产业发展的主要因素;综合视角下建立改进的柯布道格拉斯函数,得出需求和供给两方面均对高新技术产业有正向影响,供给侧弹性系数大于需求侧弹性系数,说明高新技术产业调整的重点应该放在供给侧一方,劳动力要素、政策要素和技术要素是改革的重点,需求侧市场要素和社会经济发展水平因素对高新技术产业发展的影响也不可忽视.