企业所有权性质、环境规制与发明专利的研发效率

运用超越对数生产函数的随机前沿分析方法,测算了2001~2012年的分省面板数据发明专利的技术效率指数、技术变化指数和规模效率指数,进而计算广义Malmquist研发全要素生产率指数,并重点考察所有权结构和环境规制对研发各种效率的影响。研究结果表明:第一,研发要素的投入与产出呈现U型关系;第二,各省市研发的全要素生产率、研发技术效率和技术进步都增加了,而研发的规模效率则降低,研发技术效率的提升对广义Malmquist研发全要素生产率增长贡献更大一些,不过分地区的研发规模效率增长率,东部地区基本为正值,而中西部为负值;第三,在各省中国有产出比重越大,对研发的全要素生产率指数及分解是负面影响,而环境规制是越严格,越能提高专利生产研发的各个方面效率;另外所有权结构和环境规制的耦合项表明,环境规制一定的情况下又体现了国有产权比重的提高有利于提升研发效率。     

中国制造业产业集聚与全要素生产率增长 ——基于省际差异的研究

本文引入研发新产品销售收入为门槛变量,将制造业产业集聚度、外商直接投资、产业规模、基础设施建设、城镇化进程和全要素生产率纳入到回归模型中,分析各地区在研发新产品销售收入差别下,制造业产业集聚对全要素生产率的增长产生怎样的影响。研究表明,研发新产品销售收入带来的门槛效应存在于制造业产业集聚与全要素生产率之间,且二者呈现非线性的关系;随着研发新产品销售收入占比的增加,技术进步增长将对全要素生产率产生积极影响,当超过某一门槛值时,技术效率对全要素生产率的削弱将产生更大的影响,使得高阶段时的全要素生产率降低。     

甘肃全要素生产率增长率的估算及分解

分析各种因素(投入要素增长、技术进步和能力实现率改善)对经济增长的贡献,识别经济是投入型增长还是效率型增长,是制定长期可持续增长政策的重要依据。本文利用总量生产函数和HP滤波方法,对1978-2004年间甘肃产出与投入进行了计量分析,测算了甘肃省全要素生产率及趋势全要素生产率、潜在就业、潜在产出和能力实现率,并对全要素生产率进行了分解。     

中国专利产出绩效的空间计量经济分析

本文在规模报酬可变情况下,采用全要素生产率分析框架,从生产理论的角度,综合考虑了纯技术效率变化、规模效率变化、技术进步和技术效率变化,并利用知识生产函数构造了可考察动态变化的DEA-Malmquist专利产出绩效指数。然后运用2000-2008年我国30个省区的社会经济面板数据对专利产出绩效进行实证分析,并采用空间计量经济方法对其区域差异性和影响因素进行综合考察。研究结果显示,中国省域专利产出绩效在总体上呈上升趋势,其分布态势表现出了明显的空间自相关性,且其中"创新者"主要集中在中国东部沿海地区。在全国范围内,区域经济发展水平、产业结构、城市化水平对于专利产出绩效存在明显的推动作用;而在短期内,技术市场成交额和受大专以上教育(十万人)的人力资源产出指标对于绩效水平的提升缺乏显著贡献。     

上海高技术产业各行业效率变化研究——基于Malmquist TFP指数方法的实证分析

本文基于Malmquist全要素生产率指数,选取九个投入指标和五个产出指标,对上海市高技术产业的五个细分行业进行多投入、多产出的动态效率测度。计算结果表明:(1)医药制造业效率增长较慢,波动较小,效率的提高是资源配置效率和技术进步率共同提高的结果;(2)航空航天制造业效率高速增长,波动幅度较大,该行业还处于规模报酬递增的阶段,效率大幅提高的主要原因是技术进步率的大幅提高;(3)电子及通信设备制造业效率增长较为缓慢,波动幅度较小,该行业已经处于规模报酬递减阶段,效率的提高来自技术进步率的提高;(4)电子计算机及办公设备制造业效率高速增长,波动幅度较大,该行业处于规模报酬不变的阶段,效率的提高来自技术进步率的大幅提高;(5)医疗设备及仪器仪表制造业效率增长缓慢,波动幅度较小,该行业处于规模报酬不变的阶段,效率的提高来自技术进步率的缓慢提高。     

科技对经济增长贡献的效率及影响因素分析

运用DEA-Malmquist指数模型研究中国2001-2009年科技对经济增长贡献效率,结合面板回归对科技影响因素进行分析.2001-2009年中国全要素生产率指数为1.055,被喻为“双驱动”的技术进步和技术效率共同推动着科技创新;地区全要素生产率指数、技术进步指数呈较优发展态势,说明科技带动各地区经济迅速发展;单方差因素分析东、中、西部地区Malmquist指数统计结果表明,只有技术进步指数有显著性差异,其它指数均无显著性差异;各投入要素利用效率最高是科技,且东部比中、西部地区科技利用效率高.面板回归表明,每万人科学家与工程师人数对科技贡献最大,其次是研发经费强度,教育投入强度对科技贡献最小.     

技术来源与研发创新全要素生产率增长——基于中国区域大中型工业企业的实证研究

采用DEA模型的Malmquist指数法,测算了我国区域大中型工业企业的研发创新全要素生产率及其分解的技术效率和技术进步,分析了研发创新全要素生产率增长的时序演进及地区差异的基本特征,并运用面板数据模型对技术来源的四种渠道与研发创新全要素生产率增长的关系进行了检验.研究结果表明:2001-2010年间,中国大中型工业企业研发创新全要素生产率出现了一定的增长,主要动力为技术进步;企业的自主研发活动、国外技术引进及外商直接投资企业研发活动对研发创新全要素生产率有着显著的促进作用,而国内技术购买的促进作用并不显著;相比较而言,国外技术引进对研发创新全要素生产率的贡献最大.     

国际贸易、FDI与技术效率和技术进步

本文基于DEA的非参数方法测算了Malmquist生产率指数,并通过对其分解,计算出了东部、中部和西部地区的技术效率指数和技术进步指数,发现1987年以来,东部地区的全要素生产率增长主要是依赖技术进步,技术效率对全要素生产率增长的贡献较小,而中西部地区的全要素生产率增长主要是依赖技术效率的提高。然后从国际贸易和FDI的视角,利用省级动态面板数据实证研究发现主要是由于东部地区进出口贸易和FDI促进了技术效率和技术进步,对技术进步的影响系数大于对技术效率的影响系数,而中西部地区的进出口贸易和 FDI促进了技术效率,抑制了技术进步。     

城市产业结构与绿色全要素生产率—基于东北地区的实证分析

以东北地区34个地级及以上城市为样本,运用计量经济模型分析城市产业结构与绿色全要素生产率的关系及其影响机制.研究结果表明,城市产业结构合理化对绿色全要素生产率的作用主要通过生产技术效率提升和投入偏向型技术进步实现;城市产业结构高级化通过技术效率提升和产出偏向型技术进步对绿色全要素生产率产生影响;城市产业专业化集聚对绿色全要素生产率的影响主要通过提升技术效率和中性技术进步实现;城市产业多样化集聚对绿色全要素生产率的作用受到技术效率、产出偏向型技术进步和中性技术进步中介效应的影响.     

中国农村技术进步的实证分析

本文采用超越对数生产函数计算分析了中国农村经济的全要素综合生产率的变动状况和趋势。通过实证分析得出,全要素生产率在改革开放后逐步提高,而且该指标的提高速度,农村快于全国。1980-1995年中国农村经济增长中全要素生产率的贡献份额为41.2%。中国农村技术进步对新增产出的贡献份额是增长的趋势。中国农村技术进步对新增劳动生产率的贡献份额也是增长的趋势,且增长幅度大,速度快。但总体上中国农村全要素生产率仍然偏低。因此,应加强科技投入,促进技术进步,推进农村经济的稳定和持续增长。     

中国研发创新全要素生产率增长特征及空间差异分析

利用非参数的Malmquist生产率指数方法研究了1999-2008年中国研发创新全要素生产率(TFP)的变动及其分解,并针时TFP变动的时序特征及地区差异进行了比较分析.研究表明,中国研发创新TEP增长主要是由于技术效率推动的,技术进步改善的作用相对有限,研发创新技术进步与技术效率呈显著负相关,TFP并不是研发创新产出增长的主要源泉;东、中、西部地区之间研发创新TEP增长率也存在显著差异,且呈现东部、西部、中部依次递减的趋势.     

提高科技创新水平依靠技术效率还是规模效应? ——来自中国与OECD国家的测度研究

科技投入产出效率评价是衡量各国科技创新水平的主要手段。运用DEA与Malmquist指数相结合的分析方法,从静态和动态两方面对2003—2016年中国和OECD创新型国家的科技投入产出进行分析。结果表明,第一,中国全要素生产率呈现进步态势,但研发效率变化并非由技术研发引起,而是由于规模效应提升改善的。第二,典型的创新型国家大多表现为技术效率和规模效应同时提高科技创新水平。第三,未发现技术效率和规模效应的理想配比,需要本国根据自身发展的阶段及实际水平确定投入和产出的适当规模,注重科技创新中"量"与"质"的转化。     

基于Global-Malmquist-Luenberger指数的中国水资源全要素生产率增长评价

基于省际水足迹和灰色水足迹等的面板数据,本文利用带有“非期望”产出的数据包络分析方法,通过Global-Malmquist-Luenberger指数测度了1998年-2010年中国31个省、区、直辖市的水资源全要素生产率增长并分解为纯技术效率变化、技术进步和规模效率变化.研究发现:①不考虑非期望产出的水资源全要素生产率增长高于考虑非期望产出的水资源全要素生产率;②非期望产出情况下的水资源全要素生产率增长明显具有正的空间集聚现象,且非常显著;③中国31个省、区、直辖市水资源全要素生产率增长主要源于技术进步,纯技术效率和规模效率出现恶化,波动变化都很小.在此基础上对中国水资源利用效率健康发展提出了相应的政策建议.     

基于超效率DEA和Malmquist指数的研发创新评价国际比较

建立统一的投入产出指标体系,运用超效率DEA方法,对2005年不同国家的研发创新活动总效率和细分产出效率进行评价,并运用聚类分析方法对各国的创新类型进行划分,最后使用Malmquist指数对研发效率进步进行分解研究。研究结果表明,我国研发总体效率不高,特别是三方专利效率极低,与德日韩等发明型国家仍有较大差距。研发投入在提高我国高技术产品增加值及出口方面起到了积极作用。我国研发效率的提高有赖于技术进步程度的提升。     

工业企业研发创新效率与全要素生产率研究——基于绿色增长视角

基于绿色增长视角创新研发方向的约束,将能源消耗和环境污染纳入工业企业研发创新绩效评估框架中,运用方向性距离函数和Malmquist-Luenberger生产率指数测度2005—2011年我国30个省级区域的工业企业研发创新相对效率和全要素生产率变动。研究发现:考察期内工业企业研发效率偏低,均值为0.553;研发全要素生产率增长率为3.6%,由研发创新技术进步和技术效率改善等因素所致;将研发效率与研发全要素生产率指数相结合,按竞争力强弱和进步节奏快慢将30个省级区域分为4种类型。     

基于全要素生产率的股份制商业银行技术进步研究——以上海浦东发展银行为例

通过分析全要素生产率来研究股份制商业银行技术进步。使用柯布-道格拉斯生产函数,运用索洛经济增长模型,以所有者权益和员工人数作为投入变量,税前利润作为产出变量,以上海浦东发展银行为例,选择1999-2006年作为研究区间,计算全要素生产率。研究结果显示,技术进步对上海浦东发展银行产出的平均贡献率近40％。结合对其年报的分析,技术进步的主要原因是技术创新和产品推广。     

我国高新技术产业创新效率及其影响因素实证研究——基于面板数据随机前沿模型

应用随机前沿分析法测算2009—2013年中国高新技术产业创新效率。新产品研发支出和RD人员折合全时当量作为创新投入对创新产出具有明显的正向影响。在以新产品销售收入为创新产出的分析中,新产品研发支出贡献较大,市场结构和企业规模都对创新效率具有显著影响,产业利润对创新效率影响不显著。但在以专利数为创新产出的分析中,研究与开发人员折合全时当量贡献较大,市场结构、企业规模和产业利润对创新效率的影响都显著。     

考虑碳排放成本的中国农业绿色生产率变化

绿色发展将成为中国未来农业增长的重点内容,衡量农业绿色生产率有利于正确判断当前绿色发展的阶段特征。本文引入碳排放交易理论,将考虑了碳排放成本的农业绿色GDP作为产出,将农业生产中的氮磷流失作为一种要素投入,运用参数随机前沿函数模型(SFA)测算并分析了中国农业2000—2015年的省(市、区)绿色全要素生产率(GTFP)变化指数,并与传统全要素生产率(TFP)进行了比较分析。结果表明,研究期内中国农业GTFP年均下降0.14%,主要因2008/2009年前绿色技术的"退步"造成;从时间趋势和空间分布呈现明显的波动性特征以及地区之间的梯度性特征。此外,农业TFP变化指数优于GTFP变化指数,年均增长0.02%,主要得益于技术进步驱动,但传统技术效率处于年均下降状态。改变重产出的研发理念、加强农业绿色技术研发,进而提高传统投入要素的技术效率水平是中国未来提高农业绿色生产率的关键。     

国内研发投入对制造业全要素生产率的影响——基于中国省际面板数据的经验研究

使用Malmquist方法测算2003—2008年间中国制造业的全要素生产率及其分解的技术效率和技术进步,并对国内研发投入和制造业全要素生产率、技术效率和技术进步之间的关系进行实证检验。研究表明:国内研发投入的增长对技术效率的增长产生比较显著的正面影响;而国内研发投入的增长对制造业全要素生产率的增长和技术进步产生不显著的负面影响。     

西部地区全要素生产率与经济增长实证分析——基于DEA—Malmquist生产率指数方法

本文运用DEA-Malmquist生产率指数方法,测算了2000～2009年间西部地区全要素生产率的变化趋势．结果表明：西部大开发战略实施10年以来,全要素生产率的增长促进了西部地区的经济增长,而全要素生产率的增长主要得益于技术进步,技术效率和规模效率则起到了阻碍全要素生产率增长的作用。