建筑业全要素生产率的增长特征及其影响因素

综合采用基于数据包络分析(DEA)的Malmquist生产率指数分析、β收敛回归检验、灰色关联度分析等方法构建了对建筑业全要素生产率(TFP)增长指数进行综合测算并分析其收敛性及影响因素的框架,对1993—2012年中国建筑业全要素生产率的增长特征及其影响因素进行了分析.研究发现该时期建筑业TFP的年均增长率为4.6%,技术进步是TFP增长的主要源泉,技术效率则未有明显提升;TFP的变动具有明显的阶段性特征,其增长速度在2004—2007年处于最高水平,随后呈下降趋势;全国及东部、中部地区各省份之间TFP增长具有绝对β收敛,西部地区各省份之间的收敛性则不显著;经济环境、行业科技能力、行业市场结构等3类因素的变动与TFP增长存在关联,其中,外资建筑企业比例指数与TFP增长指数具有最高的灰色关联度.     

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。     

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.     

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.     

中国经济增长具有可持续性吗？——要素贡献度视角下的实证分析

中国经济增长的可持续性问题一直是经济研究的热点,尤其是中国经济进入新常态后,这一问题更加突出。本文通过测算中国经济增长的DEA-Malmquist全要素生产率指数,将其分解为技术效率变化、技术进步、纯技术效率变化、规模效率变化,从要素贡献度的视角研究中国经济增长的可持续性。研究表明,由资本拉动和劳动供给构成的经济增长,全要素生产率偏低,但不同区域全要素生产率指数偏低的原因并不相同。在供给侧改革下,中国政府应因地制宜地对三大经济区域采取不同策略提高全要素生产率,为中国经济增长提供持续动力。     

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。     

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。     

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．     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于Malmquist指数的中国集装箱港口的生产率分析

采用基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)的Malmquist指数方法,通过分析中国2003—2008年中国集装箱港口的全要素生产率的增长趋势及其构成变化,探讨中国集装箱港口全要素生产率变动的主要原因。生产率的测验结果表明,中国6大港口中青岛港的生产率增加48.4%,增幅最大。天津港的生产率增幅最低,其测验结果是生产率无变化。通过5年的生产率分析,可以知道6大港口的生产率总体上都呈现出增加的趋势,但各港口各年度的生产率变化仍表现出一定的波动性,这和效率变化以及技术进步变化有关。     

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.     

内蒙古县域全要素生产率增长及其收敛性研究——基于DEA-Malmquist指数的实证分析

运用DEA-Malmquist指数法对内蒙古县域全要素生产率(TFP)增长进行分析.结果显示,内蒙古县域TFP增长总体水平偏低,对经济增长的贡献率偏小且呈逐年下降趋势,县域经济属于粗放式增长;技术效率与技术进步变动呈反周期波动,是导致TFP低水平增长的主要原因;县域TFP增长表现出明显的个体差异,西部县域差距高于东部.收敛性检验表明,内蒙古县域TFP增长存在显著的条件β收敛,西部县域收敛速度慢于东部,说明内蒙古县域TFP增长将会收敛于各自的稳态水平,而绝对β收敛却是一个相当漫长的过程.