我国交通运输业全要素生产率变动分析

目前 ,国内在测算运输业的全要素生产率状况方面所采用的研究方法 ,往往存在需要假定生产成本最小化以及生产率变化因素不能分解的问题 .为此 ,运用交通运输业 1990～ 2 0 0 0年的数据 ,把扩展的Malmquist DEA(曼奎斯特 -数据包络分析 )方法引入交通运输业 ,来测量交通运输业生产率变化总量以及影响因素 ,解决了常用研究方法的弊端 .研究表明 ,对于不同的运输方式 ,其生产率的变化量不尽相同 ,各种影响因素的作用也存在较大差异     

基于定向技术距离函数的收益Malmquist指数

在分析基于收益的DEA模型和成本Malmquist指数以后，定义了收益Malmquist指数以及进一步提出基于定向技术距离函数的收益Malmquist指数，并进一步将其分解成技术效率变化、分配效率变化、技术进步以厦价格因素四个因子，从而完善了Malmquist指数模型体系。最后用线性规划给出了相应的求解方法。     

基于定向技术距离函数的投入产出型Malmquist 指数

指出了传统Malmquist指数所存在的两个局限并对其进行了修正.修正后的Malmquist指数不仅考虑以非径向的定向技术距离函数取代径向的投入/产出距离函数,而且考虑了规模收益,从而使得Malmquist指数测量更准确,同时还测度了影响生产力进步的两个因素:技术进步和技术效率.     

我国钢铁企业低碳经济效率及其影响因素研究

将资源、能源与环境要素纳入钢铁企业效率评价体系,利用DEA模型与Malmquist生产率指数,对我国16家钢铁上市公司2007-2011年的低碳经济效率及其变化趋势进行了实证研究,结果显示:我国钢铁企业低碳经济技术效率普遍较低,主要源于纯技术效率和规模效率的双重影响;其全要素生产率呈下降趋势,其中技术进步指数有微弱的阻碍作用,技术效率衰退则是主要原因.通过对钢铁企业低碳经济效率影响因素分析表明:能源结构、产品结构与钢铁企业低碳经济效率之间存在显著的负相关关系;技术进步、环保投入与政府规制对钢铁企业低碳经济效率有正向影响,但并不显著.     

人工智能促进服务业生产率了吗

近年来，我国服务业占比呈现持续上涨态势，但服务业的高成本低效率问题仍然存在，随着人工智能和服务业的融合，服务业的全要素生产率是否提高有待进一步验证。我们运用DEA-Malmquist生产率指数验证了“鲍莫尔病”的确存在；加入人工智能因素后的服务业全要素生产率的确提高了，但是进一步的分解发现，全要素生产率的提高主要源于要素配置效率的改善和规模报酬递增效应，并非由于技术进步，人工智能作为技术进步的主要标志在提高服务业全要素生产率中的作用仍然有限，这是由于人工智能作用的滞后性所致。     

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.     

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.     

科技创新与矿业经济高质量发展研究——基于矿产资源产业差异视角

提高科技创新能力是实现我国矿业经济高质量发展的关键.该研究选取煤炭开采与洗选业、石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、非金属矿采选业这五大主要矿产资源产业作为研究对象,构建2011年—2019年面板数据,基于两阶段DEA-BCC模型和Malmquist 指数模型对研究期内我国主要的矿产资源产业的科技创新效率进行综合评价和效率优化分析.研究结果表明,石油和天然气开采业及黑色金属矿采选业的科技成果产出效率远远高于科技成果转化效率,我国矿产资源产业发展不均衡问题较为突出,矿产资源采选业各行业发展水平不高,I类产业分布缺乏;矿产资源产业全要素生产率的降低主要是由于技术效率带来的“拖累效应”,全要素生产率变动存在显著的时序差异和“偏科”现象;矿产资源产业存在投入冗余与产出不足的现象,需要对其投入进行合理配置以实现高效产出.应从压减过剩产能、提升产业技术创新能力和营造良好产业技术创新氛围等方面促进矿产资源产业的高质量发展.     

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。