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.     

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。     

我国寿险业全要素生产率研究——DEA和Malmquist模型分析

近年来中国保险市场环境的逐步改善,使我国寿险业也得到了快速发展,寿险业的整体发展效率情况是整个行业可持续快速发展的关键。为此,采用DEA和Malmquist模型对我国2007年至2012年间全行业符合测算标准的28家寿险公司168个样本进行效率测度,结果表明近年来我国寿险公司综合效率和规模效率水平提升较快,但技术效率水平还有待提高。     

重庆市主要制造业全要素生产率动态比较分析

基于数据包络模型(DEA)平台,运用Malmquist指数法,对2000-2010年重庆市11个主要制造业的全要素生产率、技术效率、技术进步等指数进行计算,结果表明:技术进步是各产业制造业全要素增长率增长提升的根本推动力,而医药、化学化工等若干制造业的技术效率阻碍了各行业生产效率的提高.目前,重庆制造业还普遍存在投资结构失衡、投资规模增长过快、企业规模偏小、竞争过于激烈等问题,这些问题影响了重庆制造业技术及生产水平的提高,为促进重庆经济可持续发展,应加强注意产业整合和产业集聚,在控制投资过快增长的同时加大科研经费的投入,以生产效率的提高带动重庆制造业乃至整个社会经济的发展.     

黄河三角洲地区港口全要素生产率的动态实证分析

以黄河三角洲区域内莱州港、东营港、潍坊港和滨州港作为研究对象,基于DEA（data envelopment analysis）模型和Malmquist生产率模型,选取该区域港口2010年—2017年投入产出数据对其动态效率进行测度。结果表明：样本期间黄三角地区主要港口总体技术效率呈现增长态势;从动态效率角度,黄三角地区四大港口整体Malmquist生产率年均增长率为正,呈上升态势;不同港口全要素生产率存在较大差距;影响黄三角港口全要素生产率的主要驱动因素不仅是技术进步变动,还包含规模效率的变动。     

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。     

黄河三角洲地区港口全要素生产率的动态实证分析

以黄河三角洲区域内莱州港、东营港、潍坊港和滨州港作为研究对象，基于DEA（data envelopment analysis）模型和Malmquist生产率模型，选取该区域港口2010年—2017年投入产出数据对其动态效率进行测度。结果表明：样本期间黄三角地区主要港口总体技术效率呈现增长态势；从动态效率角度，黄三角地区四大港口整体Malmquist生产率年均增长率为正，呈上升态势；不同港口全要素生产率存在较大差距；影响黄三角港口全要素生产率的主要驱动因素不仅是技术进步变动，还包含规模效率的变动。     

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。     

基于DEA方法的我国省际绿色全要素生产率评估--不同模型选择的差异性探析

基于对我国省际绿色全要素生产率的实证研究,发现使用不同的DEA模型会显著地影响省际绿色全要素生产率的时空分布特征,不同效率测度指标的选择对于结果的影响远远小于不同的生产前沿面假设。进一步分析发现,SBM模型更符合绿色全要素生产率的现实含义。基于SBM模型的研究结果表明,我国绿色全要素生产率表现出从东部沿海地区到西部地区递减的趋势,虽然2005—2013年期间在整体上有所改善,然而省际之间的绿色全要素生产率差异却越来越大。     

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。     

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。     

浙江省绿色全要素生产率估算——基于DEA-Malmquist指数方法

运用规模收益固定的DEA-Malmquist指数分析法,基于2006—2015年浙江省11个地级市的面板数据,估算浙江省各市的全要素生产率及绿色全要素生产率,并据此分析其时空演变特征以及各市的地区性差异。结果表明:浙江省内的绿色全要素生产率地区差异并不十分明显,而在2006—2015年期间绿色全要素生产率呈现下降的趋势,但是从传统全要素生产率及其分解来看,环保投入及规制带来的影响仍然是正向的。结论是要进一步促进浙江省经济的可持续发展,需通过提高绿色技术进步率和优化产业结构,进而提高绿色全要素生产率,兼顾经济增长的效率和环境问题。     

中国创新类证券公司全要素生产率变动分析

运用2006～2008年创新类券商年报的面板数据,采用非参数Malmquist指数方法,实证分析了我国创新类证券公司增长过程中全要素生产率的变动状况,并将其进一步分解为技术效率和技术进步.研究结果表明,2006～2008年我国创新类证券公司全要素生产率的平均增长率为19％,主要原因是技术进步水平的提高,但同时存在着纯技...     

环境能源约束下的中国石化产业全要素生产率Malmquist指数分析

在环境和能源因素约束的视角下,运用Malmquist指数法对中国石化产业的全要素生产率进行测算,探讨了中国石化产业全要素生产率,结果表明,在考虑了环境和能源因素后,2001-2010年我国石化产业全要素生产率的平均增长率为10.2％,主要原因是技术进步水平的提高;如不考虑能源和环境因素,石化产业的全要素生产率呈下降趋势,属于能源消耗和污染物排放较大的行业.     

我国私营工业企业全要素生产率分解与评价

运用非参数Malmquist指数法对2005-2011年我国省际私营工业企业全要素生产率进行测算、分解和比较,分析结果显示：我国31个省市私营工业企业全要素生产率高速增长,主要依赖于技术进步;私营工业企业区域发展的不平衡性正在缩小;我国私营工业企业的规避风险能力较弱,消化风险能力较强,对风险的到来有早期预警作用;在此结论基础上探究了现象的成因并提出了相关的政策建议.     

我国国有与民营能源上市公司全要素生产率对比研究 ——基于DEA-Malmquist指数法

以2012年为基年对2012—2018年我国国有和民营能源上市公司的数据剔除通货膨胀,在此基础上运用DEA模型和Malmquist指数分解法对国有和民营公司的全要素生产率进行对比研究。结果表明:研究期内民营能源上市公司的技术效率高于国有,主要原因是民营公司的纯技术效率高于国有。民营公司的制度和管理水平、技术水平、资源配置效率较高,且公司间差距较小,而国有公司相反。研究期内国有和民营能源上市公司全要素生产率都得到增加,民营能源公司增加的幅度大于国有,主要原因是民营公司规模水平恶化程度比国有公司小。国有能源上市公司全要素生产率的变化公司间差异小,而民营公司间差异大。在此基础上提出提高国有与民营能源上市公司全要素生产率的建议。     

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.     

进口贸易如何促进经济增长——基于江西省全要素生产率的实证研究

本文利用1996-2005年的江西贸易统计数据,实证考察了1996-2005年间的进口对江西经济增长的促进作用,研究结果表明：进口对江西经济增长有着重要的推动作用。基于不同种类商品的进口增长率对全要素生产率的影响的分析视角,测度了进口贸易对经济增长的贡献,进口总体上通过提高全要素生产率促进了经济增长;初级产品的进口对全要素生产率的增长没有显著影响,但非食用原料和矿物燃料、润滑油及有关原料的进口有显著影响;工业制成品进口对全要素生产率的增长有显著影响。     

基于DEA-Malmquist指数的我国区域全要素能源效率分析

运用DEA与Malmquist指数相结合的方法,以能源、劳动力、资本作为投入指标,以GDP作为产出指标,测算了2000-2011年间我国全要素能源效率变动及其构成情况.结果表明:我国东、中、西部地区全要素能源效率整体上在提高,且主要源于技术进步的推动,而技术效率的作用有待加强.在实证分析的基础上,提出了推进能源技术研发、深化能源体制改革、优化能源结构、调整产业结构等四点有助于提高我国能源效率水平的建议.     

全要素生产率分析新方法:F(a)re-Primont指数

针对全要素生产率现有分析方法中存在的问题,基于全要素生产率的定义,引入F(a)re-Primont 指数,并对其性质和分解进行了介绍.首先,以距离函数为加总函数构造出F(a)re-Primont指数,并证明该指数满足乘法完备性和传递性;其次,结合相关效率概念的经济学内涵,将F(a)re-Primont指数完全分解为技术进步、技术效率变化、规模效率变化与剩余混合效率变化的乘积;最后,利用该指数对我国29个省区2001年～2010年的全要素生产率进行了实证分析.