生产性服务业规模对制造业效率的影响研究——分地区分行业的视角

基于2007—2016年全国29个省份面板数据,以生产性服务业发展规模为主要解释变量,本文分析生产性服务业发展规模对制造业效率的影响。实证结果表明,生产性服务业发展规模对制造业效率有明显的积极影响;分地区分析,影响程度排序为:西部东部中部;分行业分析,交通运输、仓储邮政业和金融业发展对制造业效率具有显著的积极影响。根据分析提出对策,全国要营造有利的政策环境;东部要注重制造业增加值的提升;中部应促进制造业外包;西部应重点发展区位影响小的生产性服务业。     

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.     

“互联网+”对中国制造业高质量发展的影响分析

为探索“互联网+”与中国制造业高质量发展之间的互动关系,该文利用2012—2020年中国30个省区市及11个制造业子行业面板数据多维考察了“互联网+”对制造业高质量发展作用关系.研究结果表明:中国“互联网+”与制造业高质量发展整体逐步提升,区际发展差距缩小,东北地区发展缓慢,中西部地区发展较快; 资本与技术密集型产业对“互联网+”敏感程度显著高于劳动密集型产业; 在“互联网+”对制造业高质量影响过程中,创新活动成为重要的媒介; “互联网+”对制造业高质量发展影响呈现显著非线性关系,且对不同类型产业影响呈现差异性.“互联网+”对制造业发展影响具有门槛效应,且其对劳动密集型产业影响呈现“先抑制后促进”特征,而对资本与技术密集型产业呈现“先促进后抑制再促进”特征.     

中国制造业技术引进与创新增长:促进还是抑制——基于超越对数随机前沿模型实证考察

【目的】为了论证中国制造业技术引进与创新增长之间的关系:促进还是抑制? 【方法】基于2004—2014年中国30个省(直辖市、自治区)的制造业面板数据,应用柯布-道格拉斯(C-D)生产函数形式的随机前沿模型进行研究,但鉴于随机前沿法存在的缺陷,将选择恰当的生产函数形式和适当的技术无效模型形式,引入劳动与资本的交叉项和二次项,并运用相关理论进行严格的检验;【结果】构建了超越对数随机前沿模型,实证考察了国内技术购买和国外技术引进这两种技术引进来源对中国制造业技术进步效率的影响。【结论】研究发现,就全国整体而言,国内技术购买与国外技术引进对制造业技术进步效率具有显著的正向促进效应,但这种效应在东部地区、中部地区和西部地区呈现出显著差异,国内、外技术引进对制造业创新效率的促进效应,西部地区最为显著、东部地区为正但不显著、中部地区显著为负。政府 R&D投入、外商直接投资无论是全国层面还是区域层面对制造业技术进步效率都有正向促进作用。
     

中国农业科技利用效率和地区差异 ——基于随机前沿模型的实证研究

基于1997—2005年中国大陆29个省的面板数据,运用随机前沿生产函数研究了地区农业生产绩效的动态表现与地区差距。结果显示:东部地区农业技术效率显著高于中西部,但整体在1997—2005年间农业技术效率有所下降,农业技术效率区域差异是农业经济地区差距形成的最重要原因。在农业制度环境中,农村市场化程度、劳动力素质对农业技术效率呈现显著正效应,而农村金融发展却对技术效率呈现明显的阻滞作用。     

基于DEA和Malmquist指数的中国环保绩效测度及其时空变化

将资金、资本、人力和技术投入作为环保输入要素,以生态环境治理绩效、经济和社会效益、技术作用产出和环保管理系统自身成长作为关键输出项,构建环保效率测度体系,并利用DEA模型和Malmquist指数方法对中国31个地区的环保效率及其时空变化进行探索.结果发现:1)新世纪以来,中国环保效率普遍较高,但在波动中缓慢下降,且除技术效率外地区间差距较大;2)总体上环保效率空间分异显著,综合效率和规模效率东部低于中西部,技术效率西部>东部>中部;3)基于Malmquist指数的环保效率变化研究反映,2001-2006年和2001-2009年各效率变化指数的变化趋势相似,环保效率及其分解均呈下降趋势,技术和生产率变化则呈上升态势,但2006-2009年反之;4)环保效率变化的空间分异特征为2001-2006年和2001-2009年效率变化指数均呈下降态势,但东部强于中西部,技术和生产率显著上升,且中部进步最为明显,东部最慢,2006-2009年反之;5)环保规模效率及其时空变化是影响环保综合效率时空变化及分布模式的主要因素.总之,提高中国环保效率的关键在于提升环保规模效率,全面、大规模地追加环保投资,优先壮大环保发展规模,并引导环保设施集聚配套和共享共建,是提高环保规模效率和综合效率及促使环保健康持续发展的重要措施.     

基于DEA交叉评价的中国省际能源效率研究

从传统DEA模型出发,考虑环境污染产出,基于2005-2010年中国省际面板数据,引入不同的交叉评价模型对中国各省份的能源效率进行了研究.研究结果表明,中国能源效率整体水平偏低,各省份能源效率存在显著差异,大体呈现出东部省份能源效率高,西部省份能源效率低的格局.此外,“十一五”规划期间我国能源效率大体呈上升趋势,但东西部地区能源效率差距有扩大的趋势.     

高技术产业集聚对绿色经济效率的影响及空间溢出效应研究

选取2009—2019年我国30个省区市的面板数据，运用环境污染条件约束下的超效率SBM模型与空间杜宾模型，探究高技术产业集聚对地区绿色经济效率的影响。研究表明：高技术产业集聚与绿色经济效率均有显著的空间相关性，在空间分布上东部地区多呈现出高高集聚（H H）现象，中西部地区多呈现出低低集聚（L L）现象；高技术产业集聚对提高本地区绿色经济效率产生显著促进作用，但抑制了临近地区绿色经济效率的提升,且对本地区经济效率的促进作用显著小于对临近地区经济效率的抑制作用，高技术产业集聚对总体绿色经济效率产生负向作用。     

基于数据空间计量分析的FDI进入与区域创新效率研究

利用我国30个省份地区的面板数据，利用空间计量的方法实证检验了FDI的进入对我国创新效率的影响.主要的结论有：FDI的进入对创新效率具有显著的正面影响，对外贸易水平、产权结构、地区经济发展水平也显著地促进了效率的提升，而企业规模对创新效率的改善起到了抑制作用，本地吸收能力的提高有助于发挥FDI对创新效率的促进作用.该文为创新型国家建设起到一定的指导作用.     

基于省级面板数据的中国人力资本投资产出效率研究$

基于2005年~2010年省级面板数据,运用DEA方法对中国人力资本投资产出效率进行研究,结果发现,中国人力资本投资产出效率平均增长率较低,各省的人力资本投资产出效率增长差异颇大.就区域而言,中部地区人力资本投资产出效率最高,东部地区、西部地区次之,东北地区最低,进一步对人力资本投资产出效率指数进行分解发现技术进步对上述区域的人力资本投资产出效率均有促进作用,而规模效率的降低导致技术效率不利于人力资本投资产出效率增长.     

我国能源效率的地区差异及影响因素——基于异质性随机前沿边界模型的实证分析

在异质性随机边界模型的分析框架下,基于我国大陆27个省、市、自治区1985—2012年的面板数据,对各省份能源利用的技术效率进行测算,并对能源效率地区差异、影响因素进行分析。结果表明:我国的能源利用的技术效率整体水平不高,效率损失约为30%,但随着时间的推移呈现出技术效率逐渐上升的趋势;技术效率区域差距明显,东部区域最高,中部和西部区域的技术效率水平相近。制定差异化产业结构、能源结构、产权结构和对外开放等目标,有利于技术效率水平的提高和缩小地区间的效率差距。     

我国战略性新兴产业的效率评价——基于超效率DEA与面板Logit模型

从超效率DEA得到的效率值来分析,东部地区的综合效率均值高于东北地区、中部地区和西部地区,展现了我国战略性新兴产业发展地区不均衡的特点.通过面板Logit模型分析外部影响因素,政府扶持在西部地区所产生的作用最大,能够极大增加西部战略性新兴产业效率值提高的可能性; 金融发展水平、对外开放与交通基础设施在东部地区对战略性新兴产业的促进作用效果最佳; 工业化水平对中部地区战略性新兴产业的促进作用最明显.     

我国涉农中小企业融资效率及其影响因素研究

运用三阶段SE-SBM模型对我国产学研协同创新效率值进行测算.结果 表明,地区发展和政府资助对产学研协同创新效率值有显著负向影响,对外开放则有利于提高协同创新效率值.对比调整前,调整之后全国产学研协同创新效率下降,技术效率和规模效率指数上升,技术进步和纯技术效率指数下降.2012-2019年,我国产学研协同创新效率平均值为0.647,总体呈增长态势但增速较低.中部和西部地区效率值上升,东部地区效率值有所下降.全要素生产率平均每年上升5.2％,其分解指标中只有纯技术效率不足.各地区产学研协同创新效率存在显著空间正相关性,呈高水平同质化集聚.     

基于DSDM的数字金融对中国区域创新效率影响效应研究

为研究数字金融的创新支持作用,采用动态空间杜宾模型(DSDM),基于2011—2018年中国30个省(自治区、直辖市)的面板数据,实证分析中国数字金融对区域创新效率的影响。研究结果表明,数字金融对本省创新效率产生显著的正向影响,对邻近省域产生显著的负向空间溢出效应。通过区域异质性分析发现,数字金融对中西部地区创新效率影响显著,东部地区不显著。建议积极推进金融体系数字化发展,制定区域差异化创新效率提升策略,促进数字金融与区域创新协调发展。     

技术创新效率对我国高技术产业出口竞争力的影响研究

基于2005—2016年我国28个省(市、自治区)面板数据,利用动态网络DEA模型,测算出我国高技术产业在技术研发阶段、市场转化阶段及综合技术创新效率,并构建我国高技术产业出口竞争力指标评价体系,利用主成分分析法测算出其综合得分,分别针对全国层面和不同区域层面,实证检验技术创新效率对高技术产业出口竞争力的影响.得出结论:①在全国层面,不同阶段技术创新效率对高技术产业出口竞争力均为正向影响,在技术研发阶段影响最为显著;②在不同区域层面,东部和西部地区在技术研发阶段和综合阶段技术创新效率对高技术产业出口竞争力均为正向影响,东部地区最显著,在中部地区,技术创新效率对高技术产业出口竞争力的影响均不显著.     

农村金融发展对农业科技进步的影响研究 ——基于省级动态面板数据的GMM估计

基于DEA-Malmquist指数对农业科技进步水平进行有效测算,在此基础上,通过省级动态面板数据的GMM估计方法分析农村金融发展规模、结构、效率对农业科技进步的动态影响与区域差异。发现农村金融发展对农业科技进步的影响程度存在着区域差异。东部地区农村金融规模、效率对农业科技进步的促进效应大于中西部地区;而东中西部地区农村金融结构对农业科技进步的影响均不显著。发挥农村金融支持作用的落脚点应是完善农村金融体系、缩小区域不平衡发展、促进农村保险业繁荣、更加重视金融发展"质"的提高,从而提高其服务农业实体经济的作用。     

区域金融集聚与企业创新效率:基于动态面板数据模型的实证分析

基于我国区域金融差异化发展的视角,深入探究了区域金融集聚对企业创新效率的影响机理,并利用动态面板数据模型,选取了1997—2014年30个省(市、区)的相关数据对不同区域的影响程度进行实证研究.结果表明:金融集聚对企业创新效率具有显著的正向效应,但不同区域的影响程度却存在着显著差异,东部地区远大于中、西部地区,中部地区略高于西部地区.     

中国制造业技术引进与创新增长:促进还是抑制——基于超越对数随机前沿模型实证考察

【目的】为了论证中国制造业技术引进与创新增长之间的关系:促进还是抑制?【方法】基于2004—2014年中国30个省(直辖市、自治区)的制造业面板数据,应用柯布-道格拉斯(C-D)生产函数形式的随机前沿模型进行研究,但鉴于随机前沿法存在的缺陷,将选择恰当的生产函数形式和适当的技术无效模型形式,引入劳动与资本的交叉项和二次项,并运用相关理论进行严格的检验;【结果】构建了超越对数随机前沿模型,实证考察了国内技术购买和国外技术引进这两种技术引进来源对中国制造业技术进步效率的影响。【结论】研究发现,就全国整体而言,国内技术购买与国外技术引进对制造业技术进步效率具有显著的正向促进效应,但这种效应在东部地区、中部地区和西部地区呈现出显著差异,国内、外技术引进对制造业创新效率的促进效应,西部地区最为显著、东部地区为正但不显著、中部地区显著为负。政府RD投入、外商直接投资无论是全国层面还是区域层面对制造业技术进步效率都有正向促进作用。     

数字经济背景下高校创新效率测评及影响因素分析

以2015—2019年我国30个省市高校为研究对象,利用SBM-Malmquist模型对各省市高校创新效率进行综合测算.结果表明,全国高校创新效率整体水平显著提升,受技术效率变化影响较大, 2019年首次突破1达到有效状态;地区分布上呈西部地区>东北地区>东部地区>全国>中部地区的特征.全要素增长率方面,全国及各地区相较于2015—2016年增长速度都有所放缓;年均增长率呈现东部地区>全国>东北地区>中部地区,西部地区则表现为负增长.进一步利用面板Tobit模型对影响高校创新效率的因素进行回归,发现R&D经费投入强度、高校基础研究人均经费、理工农医类高校R&D人员占比、城镇化水平都对高校创新效率有显著影响,但影响方向、力度存在差异;通过对各因素内在作用机理进行解析,发现我国高校创新发展中存在一些问题,并提出相关建议.     

中国住宿业能源效率及其变化——基于DEA模型和Malmquist指数

以省级行政区为单元,利用数据包络分析法(DEA)和Malmquist指数测度2005-2011年中国住宿业能源效率及变化情况,结果表明:(1)我国住宿业能源效率水平一般,只有少数省份达到能源效率、纯技术效率和规模效率有效.按区域分类特征显示,东部地区能源效率、纯技术效率高于中西部地区,呈现出与中国东中西区域经济格局相似的特征.规模效率则中部地区高于东部地区和西部地区.纯技术效率对能源效率的影响大于规模效率.(2)2005-2011年,中国住宿业全要素能源效率整体上是逐步提高的,2008-2011年的提高幅度和速度均快于2005-2008年.技术进步的幅度和速度均高于技术效率提高的幅度和速度,技术进步是全要素能源效率提高的关键.从区域能源效率及分解的变动特征看,东中西三大区域住宿业全要素能源效率变化和技术变化的幅度和速度差异都呈逐步扩大的态势,三大区域的技术效率变动及其分解呈波动性变化的特征.