中国工业行业R&D创新全要素生产率增长:技术推进抑或效率驱动

利用非参数的Malmquist生产率指数方法对2004-2009年中国工业行业R&D创新全要素生产率(TFP)的变动进行测算,进一步分析了TFP变动的时序特征、动力源泉及行业差异.研究表明:2004-2009年中国工业行业R&D创新TFP整体上呈现技术进步与技术效率共同推进的“双驱动”增长模式,其动力主要来源于技术推进,效率驱动作用较小;工业行业R&D创新TFP增长存在显著的时序和行业差异,且资本密集型行业R&D创新TFP整体水平要高于劳动密集型行业,但中国工业行业R&D创新TFP增长的差异有进一步缩小的趋势.     

中国生物农业全要素生产率增长特征及行业差异

本文以上市公司为样本,采用考虑环境因素的三阶段DEA-Malmquist指数模型,实证分析了中国生物农业全要素生产率的真实增长特征及行业差异。研究发现,宏观经济的快速扩张、政府补贴的增加以及过于集中的股权结构,不利于全要素生产率的提升;剔除环境变量和随机误差的影响后,全要素生产率增长更为显著且主要由技术效率推动,技术水平呈现退步趋势;全要素生产率增长的样本差异分化明显,各子行业发展相对均衡,而子行业内部良莠不齐。为此,政府应优化外部环境、促进技术创新、强化分类指导,以便更为有效地提升生物农业全要素生产率。     

集聚、全要素生产率与产业增长

集聚经济会产生集聚效应或拥塞效应,存在规模经济和范围经济两种形式。本文以集聚效应和拥塞效应为切入点,结合C-D生产函数和Arrow设定的CES函数,通过在生产函数中引入集聚技术进步和集聚时间成本系数,得出集聚效应和拥塞效应会通过影响全要素生产率或劳动投入等作用于产业增长。据此,本文选取代表规模经济和范围经济的专业化集聚指数和多样化集聚指数,借助面板模型固定效应和系统GMM模型实证研究了集聚与产业增长的关系。结果表明：第一,专业化在产业集聚初期会推动集聚区产业增长,但是在集聚后期会由于拥塞效应的影响而发展受阻。多样化则具有某种“自治”能力,在期初,由于区位空间布局不合理、谈判、交易成本企高等原因,在集聚区成熟后会推动经济较快发展,二者具有互补性;第二,专业化和多样化均会通过发挥规模经济和范围经济提升产业全要素生产率,且均成“U”型,而稳健性部分的检验更突出了范围经济对全要素生产率的提拉效力;第三,专业化经济仍是目前我国产业集聚的主导路径,多样化经济在一些地方作用效率开始抬升。     

文化体制改革与文化产业全要素生产率增长

本文利用1998-2009年中国省际文化产业投入产出的面板数据,应用DEA-Malmquist方法测算了文化产业的全要素生产率增长,并对比在文化体制改革三阶段文化产业全要素生产率及其分解值的变动情况.研究发现:(1)中国文化产业全要素生产率的增长完全来自技术进步的贡献,而考察期文化产业的技术效率呈下降趋势;(2)在文化体制改革试点阶段,试点涉及较多地区和单位的东部地区全要素生产率呈增长趋势,而中西部地区全要素生产率下降;(3)文化体制改革推广后,无论是东部地区还是中西部地区文化产业全要素生产率增长较快,但东部与中西部文化产业全要素生产率仍然存在较大差距,这种差距主要来自于中西部文化产业纯技术效率较低.研究结果表明,深化文化体制改革的着力点在于提高文化产业技术效率.     

环境管制与中国农业全要素生产率增长研究

利用中国省际面板数据,将农业面源污染和碳排放作为"坏产出"指标纳入农业全要素生产率测算中,采用Malmquist-Luenberger指数分析2001—2010年考虑环境因素下中国30个省市区的农业全要素生产率及其分解成分,并探讨考虑环境因素下中国农业全要素生产率演变的影响因素。研究结果表明:考虑环境因素的中国农业全要素生产率呈增长趋势,但表现出较大的波动性,其动力主要来源于技术进步;从地区差异来看,考虑环境因素下中国农业全要素生产率呈现东、中、西部地区依次递减;农村经济发展水平、农业产业结构变动、农业基础设施投资对考虑环境因素下中国农业全要素生产率有显著影响,而环境管制影响则不显著。     

基于全要素生产率的四川经济增长方式研究

利用全要素生产率理论,研究四川经济增长方式。通过对四川省全要素生产率相关数据的分析表明,四川经济处于粗放增长阶段。为了实现四川省经济的可持续发展和人民生活质量的提高,必须加快转变四川省经济增长方式。     

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。     

中国农业全要素生产率增长及其时空分异

本文利用1978~2011年分省面板数据与Global Malmquist指数对种植业全要素生产率增长及其成分变动进行了分析,主要研究结论有:(1)农业全要素生产率增长显著且主要由技术进步推动,技术效率总体上呈退步趋势;(2)生产率增长的地区差异与省际分化明显,东部地区增长最快且多数东部省份增速较快,中部地区增长最慢且多数中西部省份增速较慢。主要研究启示有:(1)理论上,随着DEA测算技术的不断进步,对农业TFP的理解也不断深入;(2)实践中,必须切实地解决农业技术效率低下问题,以便更加有效地推动农业TFP的增长。     

服务贸易与中国服务业全要素生产率增长

采用JohaJlsen协整检验和格兰杰因果检验等计量方法,对中国1982-2006年服务贸易与中国服务业全要素生产率增长的关系进行了实证分析.结果表明,服务进出口与服务业全要素生产率的增长存在长期稳定的关系,服务出口对服务业全要素生产率的增长作出了重大的贡献.     

全要素生产率及其对农业经济增长的影响研究

采用非参数Malmquist指数法,研究2000--2014年期间江苏省整体及其13个地级市的农业全要素生产率及其分解技术进步指数和技术效率变化指数;在此基础上,引入技术进步和效率变化,构建农业生产函数模型,实证研究江苏省农业技术进步、效率变化、劳动力投入及其他投入要素对农业生产的影响,并进行苏南、苏中、苏北的区域差异分析.研究表明:江苏省全要素生产率是逐步提高的,其增长主要来源于农业技术进步,且农业技术进步与技术效率下降共存;农业技术效率变化对苏南、苏中和苏北3个区域的农业生产均有显著的正向促进作用,而技术进步主要对苏中和苏北有显著的促进作用.     

全要素生产率及其对农业经济增长的影响研究

论文采用非参数Malmquist指数法,研究新世纪2000-2014年期间江苏省整体及其13个地级市的农业全要素生产率及其分解技术进步指数和技术效率变化指数;在此基础上,引入技术进步和效率变化,构建农业生产函数模型,实证研究江苏省农业技术进步、效率变化、劳动力投入及其他投入要素对农业生产的影响,并进行苏南、苏中、苏北的区域差异分析。研究表明,江苏省全要素生产率是逐步提高的,其增长主要来源于农业技术进步,且农业技术进步与技术效率下降共存。农业技术效率变化对苏南、苏中和苏北三个区域农业生产均有显著的正向促进作用,而技术进步主要对苏中和苏北有显著的促进作用。     

资源环境约束下的中国农业全要素生产率增长研究

传统的农业全要素生产率测算方法很少统筹兼顾资源和环境约束,无法反映出我国农业经济增长的真实绩效.本文采用Malmquist-Luenberger指数将水资源和农业面源污染因素纳入传统的农业全要素生产率分析框架,测算分析了资源环境约束下中国1998-2009年30个省份的农业全要素生产率及其分解成分.研究结果表明:①是否考虑资源环境约束对农业全要素生产率的核算结果具有显著影响,并可能导致政策误判;②考虑资源环境约束的农业全要素生产率显著低于传统不考虑资源环境约束的测算结果,我国的农业经济呈现出以严重破坏生态环境和大量消耗资源为代价的粗放型增长;③资源环境约束下我国东部地区的农业全要素生产率高于中西部地区,中西部地区面临着农业增长与资源环境相协调的艰巨任务.     

全要素生产率国外研究文献综述

全要素生产率是经济增长领域中的一个重要概念,自二战以后,国际上生产率研究的重点从偏要素生产率转向全要素生产率,标志着现代生产率问题研究的开始,也将生产率的研究推上了一个新的高度。本论文在梳理国外已有研究工作的基础上,对全要素生产率相关概念、理论进行了详细的介绍。     

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.     

FDI、产业集聚与全要素生产率增长—基于制造业行业的实证分析

我国的FDI与产业集聚在空间上的耦合决定了将二者割裂开来研究其对制造业行业TFP增长的影响有失偏颇。本文运用DEA-Malmpuist指数法测算了2000-2009年我国制造业28个行业的全要素生产率(TFP),并将FDI、产业集聚与TFP放在一个统一的框架下分析FDI与产业集聚对制造业TFP及其分解指标的影响。研究发现,制造业TFP年均增长9.6%,其中80%以上是技术进步贡献的;行业间的技术进步差距较小,技术效率变化差异较大,而后者是TFP增长差异的主要其原因。回归结果显示,总体上,FDI存在技术溢出效应,产业集聚发挥了正的外部效应,二者的交互作用对按要素密集度分类的四类型行业TFP增长的影响具有显著差异。     

中国农业全要素生产率增长的空间溢出关联效应

本文依据1997—2013年全国30个省(市、区)的面板数据,基于一种全新的视角使用社会网络分析方法考察区域农业TFP空间溢出关联特征,得出以下结论:首先,从总体来看,中国区域农业TFP增长具有明显的空间关联性,地区之间"普遍联系"着,存在115个空间关联关系,且网络稳健性较强;其次,从地区角色来看,中国区域农业可以分为四个功能板块——"净溢出板块"、"双向溢出板块"、"主受益板块"和"经纪人板块";最后,从溢出的传递机制来看,农业TFP的空间溢出中存在双源头——"净溢出板块"和"双向溢出板块",二者主导了整个溢出过程,"经纪人板块"则在溢出过程中充当"桥梁"。     

碳排放约束、技术进步与全要素能源生产率增长

运用Malmquist Luenberger(ML)生产率指数方法测算并比较2001—2010年我国制造业在碳排放约束下全要素能源生产率水平及其分解.在无碳排放约束、碳排放约束下利用传统距离函数以及利用方向性距离函数3种情形下从全国、区域和省际3个角度来探究能源生产率水平并分解技术进步与效率改善,并且运用Tobit模型对影响全要素能源生产率的因素进行实证检验.研究发现：3个角度下全要素能源生产率年均都呈正增长,主要得益于技术进步;全国角度下ML指数呈W形波动,2005年和2009年是拐点;区域角度下发现效率改善对中西部全要素能源生产率促进作用越来越大;回归分析显示全要素能源效率、节能减排及外资流入的提高对全要素能源生产率的增长有正向作用.最后,提出相应的政策建议.     

外商直接投资质量与中国绿色全要素生产率增长

利用2003～2015年中国省际面板数据,采用改进熵权法和SBM模型分别测度了中国外商直接投资质量和绿色全要素生产率,运用sys-GMM两步法实证检验了外商直接投资质量对中国绿色全要素生产率的影响。结果显示,考察期内中国外商直接投资质量和绿色全要素生产率呈现明显的阶段性和区域性特征。总体而言,中国外商直接投资的质量显著促进了绿色全要素生产率的增长,但是这种影响存在明显的区域差异。外商直接投资通过增长效应、结构效应和技术效应三种机制对绿色全要素生产率产生影响,其中增长效应和技术效应为正,结构效应为负。     

技术创新、效率改善与商业银行全要素生产率差异化增长

采用非参数Malmquist DEA前沿分析方法对中国41家不同类型的商业银行2000—2018年间的全要素生产率进行实证研究。研究结果表明,中国不同类型商业银行全要素增长率不仅存在明显的差异性,而且导致这种差异化增长的决定因素也各不相同：技术创新对全国性股份制商业银行全要素生产率的快速增长贡献率最高;区域性商业银行则更多地受益于自身的效率改善;国有控股商业银行在技术创新和效率改善上都低于平均水平,因此增长率相对较低。研究结论对我国商业银行在新常态下增加技术投入、加强技术创新并改善经营效率,借助创新驱动实现可持续的中高速发展提供参考借鉴。     

高技木产业研发创新效率与全要素生产率增长

以2000-2008年中国大陆28个省份的面板数据为基础,应用超越对数随机前沿模型,实证测评了各地区高技术产业研发创新的相对效率与全要素生产率增长情况.研究显示,各地区高技术产业研发创新技术效率存在差异,且东部地区高于中、西部;研发创新的全要素生产率与技术进步均有所增长,多数地区高技术产业技术进步率高于全要素生产率增长率;技术进步是全要素生产率增长的主要动力,而技术效率在考察期内并未发生明显变化.