知识产权保护对中国技术进步的贡献研究北大核心CSSCI

在利用中国的执法强度修正Ginart等构建的指标体系的基础上,测算了1985~2009年中国实际的知识产权保护强度,同时,基于永续盘存法测算了我国自主R＆D投资和技术引进产生的技术知识存量,将其代入构建的技术进步计量模型中,实证分析了知识产权保护通过国际贸易和R＆D活动促进中国技术进步的作用效果。研究表明：知识产权保护强度显著促进了我国的全要素生产率,其全要素生产率的弹性系数介于0.114~0.190之间;进一步的研究发现,知识产权保护强度与国际贸易开放度、技术知识存量的交互系数显著正相关,这表明,知识产权保护通过国际贸易和R＆D活动显著促进了我国的技术进步。     

知识产权保护的经济效果——基于开放经济体国家的面板数据

加强知识产权保护能够激励RD投入,而RD投入能够增加技术知识存量。引入技术知识存量作为技术创新的代理变量,利用15个OECD成员国1980～2003年间的面板数据,采用固定效应回归模型,检验了开放经济体国家知识产权保护的经济效果。研究结果表明,在开放经济体国家,加强知识产权保护能够促进经济增长,且技术知识存量越大,加大知识产权保护力度对经济增长的促进作用越显著。     

产业集聚对中国绿色全要素生产率的影响

本文采用2002～2016年中国30个省市的面板数据,建立SYS-GMM动态面板模型,实证检验了产业集聚对绿色全要素生产率的影响。研究表明:生产性服务业集聚和制造业集聚均会显著促进绿色全要素生产率提升,并且生产性服务业集聚的促进作用更大。生产性服务业集聚主要通过提高绿色技术效率和绿色技术进步来提升绿色全要素生产率,而制造业集聚主要通过促进绿色技术效率来提升绿色全要素生产率。分地区的研究表明,生产性服务业集聚对东部绿色全要素生产率的促进作用小于中西部;制造业集聚促进东部绿色全要素生产率的提升,而对中西部绿色全要素生产率的影响不显著。经济发展水平、能源结构、外商直接投资显著抑制了绿色全要素生产率提升,城市化水平和人力资本水平对绿色全要素生产率有显著促进作用。     

区域农业全要素生产率测算及其收敛分析

利用1985~2007年省际面板数据,基于DEA的非参数Malmquist指数法对农业全要素生产率进行测算和分解,并在此基础上对其进行收敛分析。测算结果表明,总体而言,1985~2007年我国农业全要素生产率呈现增长态势,其动力来源于农业技术进步;收敛分析结果表明,我国农业全要素生产率同时存在绝对β收敛和条件β收敛。     

中国建筑业大型承包商的全要素生产率测算——基于随机前沿生产函数的实证分析

在全要素生产率增长分解和随机前沿生产函数模型的基础上,对我国深沪两市建筑业板块上市大型承包商2003~2007年的全要素生产率增长情况进行了测算,并对不同类型大型承包商的全要素生产率增长进行了比较分析。分析的结果表明:①我国上市大型承包商的全要素生产率总体上保持了较高的增长率,但是却呈现逐年下降的趋势;②大型承包商全要素生产率增长的主要动力来自于技术进步,规模经济性则起到了相反的作用;③承包商规模越大,则其全要素生产率增长率越低。承包商的多元化经营程度越高,则其全要素生产率增长率相对越低。     

中国大型建筑承包商全要素生产率的变迁:1996~2005年实证分析

合理评价大型建筑承包商群体发展状况对于如何促进其与建筑业的持续健康发展至关重要.采用基于DEA的Malmquist生产率指数对大型建筑承包商全要素生产率进行了评价,发现1996～2001年全要素生产率年度平均增长率为5.9%,2002～2005年达到了7.4%,表明我国的大型建筑承包商群体的发展质量取得了长足的进步;1996～2001年,全要素生产率增长主要由技术效率促进,技术进步起负作用,而2002～2005年,全要素生产率增长是二者共同作用的结果,总体而言技术效率的贡献稍大于技术进步的贡献;最后对技术效率和技术进步变迁进行了分析,并指出和解释了其变迁的原因.     

生产性服务业集聚对中国绿色全要素生产率的影响

本文基于非期望产出的SBM方向性距离函数与Malmquist-Luenberger生产率指数测度了283个地级市2007～2015年的绿色全要素生产率,就生产性服务业集聚对绿色全要素生产率的影响效应进行了实证研究。结果显示:绿色全要素生产率空间显著正相关,生产性服务业专业化集聚和多样化集聚显著提高了绿色全要素生产率,专业化集聚对绿色全要素生产率有负溢出而多样化集聚对绿色全要素生产率的溢出效应不显著。分区域而言,东部地区生产性服务业集聚对绿色全要素生产率的促进作用大于中西部,重点环保城市多样化集聚能有效提高绿色全要素生产率,而非重点环保城市表现为专业化、多样化集聚促进绿色全要素生产率。对绿色全要素生产率分解发现,生产性服务业专业化集聚和多样化集聚都促进了技术效率改善,对技术进步没有显著影响。     

中国全要素能源效率变动的实证研究

应用基于DEA的非参数Malmquist指数法,分解了1993--2005年我国28个省区的全要素生产率变动,在此基础上构造全要素能源效率指标,并利用面板数据回归模型分析了Malmquist各分解要素对能源效率的影响作用。研究表明：我国总体及区域内的全要素能源效率自2001年后出现了退化现象,区域间能源效率的差异性较为显著;能源效率与全要素生产率的变动具有相似性,一定程度上验证了能源效率的提高依赖于全要素生产率改善的分析结论;技术效率比技术进步更有助于能源效率的改善,这可能与技术进步带来的回弹效应有关。     

生产要素、FDI、环境消耗与中国经济增长源泉——基于Biennial Malmquist生产率指数的分解

论文将资本存量区分为国内资本存量和国外资本存量,基于Biennial Malmquist生产率指数对考虑环境消耗的中国1998—2011年间的经济增长源泉进行分解.测算结果显示,整体来看,全要素生产率、劳动投入、国内资本、国外资本以及环境消耗对经济增长的贡献率分别为4.33%、3.67%、48.1%、18%和25.9%.分地区统计发现,东部地区全要素生产率对经济增长的贡献率显著大于中西部地区,中部地区的经济增长对资本的依赖性最大,西部地区经济增长对国外资本的依赖性最大.当前中国经济增长对资本依赖度较大且存在地区差异,全要素生产率对经济增长的贡献率有限,经济在快速增长的同时,对环境产生了巨大消耗,这种经济增长模式是不可持续的,转变经济增长方式是必然选择.     

中国能源强度的影响因素分析——基于协整检验和因素分解

中国能源强度自改革开放以来一直呈下降趋势,但在2002～2005年却反常上升。本文从产业结构、技术进步、对外开放程度三个方面分别选择了第三产业比重、RD技术知识存量、GDP与GNP之差三个变量,用协整分析方法对中国能源强度和三个变量之间的长期均衡关系进行研究,得出中国能源强度的协整分析模型和误差修正模型并进行脉冲响应函数分析和方差分解。在此基础上本文进一步将1985～2006年中国能源强度变化分解为受产业结构影响的结构份额和受技术进步和对外开放程度等因素影响的效率份额。为有效完成"十一五"单位GDP能耗降低20%目标,本文建议要努力提高第三产业比重以及通过研发、推广节能技术和扩大净要素流入引进先进技术和管理来持续提高我国能源利用效率。     

成本视角下全要素能源生产率评价与解构

本文依据中国"低成本"竞争模式,基于"要素价格"和"多产出"的双约束,构建一种新型的全要素能源生产率指数,并沿着"要素价格-成本权衡-区域能源效率变化"的逻辑链条,从成本视角对全要素能源生产率指数解构,探寻中国区域能源效率的时空分布特征以及根本动因,研究表明:1)要素价格扭曲的"低成本"策略通过技术效率和要素配置效率影响全要素能源生产率的变动,且后者逐渐成为影响我国区域全要素能源生产率指数变动的关键因素.2)就全国而言,能源利用效率和能源配置效率在节能减排政策实施前后有显著的跳跃性增长,说明市场化进程加快、节能减排政策实施能显著提高我国整体能源利用效率和配置效率.3)东部地区能源利用效率表现较好,但因要素市场扭曲程度较高,能源配置效率相对较低;中西部地区技术水平较低,但要素市场扭曲程度相对较小,短期内市场化改革决定的要素配置效率对区域全要素能源生产率提升更重要。     

要素空间集聚、制度质量对全要素生产率的影响研究

要素空间集聚影响空间资源配置效率,制度质量影响要素积累效率,两者的综合作用影响全要素生产率.本文通过量化人力资本、物质资本、劳动力和创新要素集聚,构建要素空间集聚指标,运用中国1997-2016年的省域面板数据,采用空间动态面板数据(SDPD)模型实证检验了要素空间集聚、制度质量对全要素生产率的影响.研究表明:要素空间集聚对全要素生产率增长的作用表现出阈值效应,东、中、西和东北部地区的集聚中心分别是广东、湖北、四川以及辽宁;要素空间集聚和制度质量对全要素生产率增长产生正向作用,两者存在互补的影响关系.研究还发现:东中西和东北地区的要素空间集聚、制度质量对全要素生产率的影响存在明显差异,经济高速增长阶段的要素空间集聚、制度质量对全要素生产率的影响效应最显著.     

我国技术进步对经济增长贡献的定量研究

本文对索洛的新古典经济增长模型进行了修正,对综合要素生产率进行了深化分解。基于广义技术进步系统的分布延迟特性,建立了有关的数学模型,并对我国的技术进步进行了测算。近年来我国经济增长中技术进步的贡献约为 16％。     

电子商务企业全要素生产率变化及影响因素分析

本文运用DEA Malmquist生产率指数模型,从效率变化、规模变化和技术变化的动态视角,探讨了电子商务企业的全要素生产率变化及其影响因素.研究结果显示,电子商务企业生产率增长经常伴随着技术进步、效率提升和规模扩张,这表明电子商务企业全要素生产率的变化源于以上三种要素的组合,但技术变化在驱动全要素生产率变化中起着更为关键的作用.从电子商务商业模式的角度来说,B2C电子商务模式比B2B电子商务模式和在线旅游OTA业务有更高的技术创新能力和全要素生产率水平;在线旅游OTA业务虽然实现了技术效率的改进和规模的扩张,但技术能力下滑导致其全要素生产率水平下滑;B2B电子商务模式全要素生产率水平下降的原因则在于效率、技术和规模的同步下滑.这些发现启示企业管理者应该正确处理技术、规模和效率之间的关系,同时应针对不同的商业模式采取不同的全要素生产率提升策略.     

异质性生产技术下中国区域物流产业全要素生产率

考虑地区生产技术异质性前提下,将能源和碳排放纳入全要素生产率框架,利用共同前沿MalmquistLuenberger生产率指数考察中国区域物流产业全要素生产率,并结合"技术差距比率"衡量三大区域物流生产技术与全国潜在最优水平的差距,最后运用核密度估计和面板模型分析物流全要素生产率的动态演进及影响因素。结果表明:我国物流技术效率总体偏低,东部实现全国最优生产技术,中西部差距较大,传统测度低估中西部物流技术发展潜力;全要素生产率提高依赖纯技术进步,而非纯技术效率及规模效率变化;动态分析显示,区域和省际物流生产率水平分化明显,中西部表现出明显的"双峰"状态;政府支出、FDI、交通设施、研发、产业结构、市场需求、能源结构七个因素的研究发现,各因素对物流全要素生产率的影响均不相同,应当实施差异化的策略。     

1990～2007年中国矿产资源型城市全要素生产率的动态实证分析

运用基于DEA的Malmquist指数法研究了1990～2007年我国50个地级以上资源型城市全要素生产率的变动状况,并将其分解为技术效率和技术进步,发现在此期间,我国资源型城市的全要素生产率略有增长,平均增长率为0.8%,其增长主要得益于技术效率的提高。在此基础上,论文对不同区域、不同类别的矿产资源城市进行了比较,发现其全要素生产率由于技术水平的不同而存在明显差异。     

中国区域创新生产率变动的实证分析——基于Malmquist生产率指数

应用Malmquist生产率指数法对我国区域创新生产率变动情况进行了实证分析。主要结论有：总体来说．1999-2005年间我国区域创新全要素生产率呈现出增长的态势,且动力来源主要是技术进步;东、中、西部全要素生产率变动存在差异,变化原因也各不相同;全国范围内技术效率存在收敛趋势,后进区域的追赶效应明显。     

环境约束下的中国城市增长效率实证研究

将环境污染纳入效率测算框架,运用SBM模型和Luenberger生产率指标综合测度了环境约束下2004~2010年中国110个环保部重点监测城市的经济增长效率、变动趋势及规模特征,并对环境生产率按投入产出因素进行了多重分解。研究发现:2004~2010年样本城市环境技术无效率均值0.347,能源过度使用和污染排放过多是环境技术无效率主要来源;2004~2010年样本城市在环境约束下的生产率年均增长3.8%,生产率增长主要来源于技术进步而非效率改善,大城市环境生产率统计上要高于中小城市;分析期间内污染治理和产出增长促进了环境生产率的改善,而环境技术效率改善趋缓特别是中小城市产出效率下降拖累了生产率增长。     

江苏制造业TFP增长、技术进步及效率变动分析——基于SFA和DEA方法的比较

运用超越对数函数的随机前沿分析(SFA)模型和基于Malmquist指数法的数据包络分析(DEA)模型测算了1998～2004年期间江苏制造业28个部门的全要素生产率的增长率、效率变化以及技术进步,并比较了2种方法的计算结果.研究发现,2种方法计算所得TFP变动趋势相同;无论按照SFA模型还是DEA方法测算,技术进步都是江苏制造业TFP增长的主要来源;2种方法计算所得制造业各部门TFP增长率排序显著相关,效率变动排序呈现一定相关程度,而技术进步的排序呈现一定程度负相关;SFA模型所计算出来的TFP增长率、效率变化和技术进步都要高于DEA方法计算所得结果.     

中国区域物流产业效率——基于三阶段DEA模型的Malmquist-luenberger指数方法

利用Malmquist-luenberger(ML)生产率指数方法测算了包含非期望产出在内的1997～2009年我国30个省级地区的物流产业效率,并借助三阶段DEA模型分析物流外部营运环境条件对我国物流产业效率变化的影响。结论显示:(1)我国物流业的ML生产率指数年均增长-0.45%,而传统的Malmquist生产率指数为1.02%,忽视非期望产出使得物流业全要素生产率估计过高,物流业普遍存在技术不环保。(2)剔除外部环境因素和随机影响因素后,物流业的技术进步率出现较大幅度的下降,技术效率则出现一定程度的上升,物流产业效率受到外部环境因素的影响显著。(3)我国物流业大多数地区的外部营运环境水平较低,优化外部环境,有助于物流产业效率的提升。