基于全要素生产率对海西经济区增长方式的研究

运用状态空间模型,对海西经济区1991至2008年间的全要素生产率TFP变动情况进行研究,分析了劳动、资本和全要素生产率对海西经济增长的贡献。此外,还对海西经济区各省份区域的全要素生产率进行了比较分析。研究发现,资本投入仍然是海西经济增长的主要动力,全要素生产率相比之下较为逊色;海西各个省份的全要素生产率变化有一定的共性,但也分别有自己的特点。     

海西经济增长的短板效应——基于TFP分析产业结构变动对GDP的制约

采用Malmquist TFP指数,基于海西经济区19个市(除抚州市)1994-2008年的面板数据,实证考察了各市全要素生产率变动及其成因。在样本考察期间,海西平均全要素生产率达到效率前沿面。1994-1999年间,主要是技术效率的提高促进了全要素生产率的增长;而在2000-2008年间,主要是技术进步的提升使得全要素生产率出现了正的增长。虽然总体上看全要素生产率达到了效率前沿面,但是从Tobit模型回归结果看,产业结构的调整、外资对于全要素生产率的影响并不显著,总体经济并没有向着真正的集约型增长方式发展。人力资本还未达到促进技术进步的阀值。进出口、科学事业支出对于全要素生产率的影响比较明显。     

中国装备制造业全要素生产率动态变动实证分析

装备制造业的发展水平是一国制造业整体水平的重要标志。我国装备制造业尽管取得了长足的发展,但仍然缺乏自主创新能力、量大质弱、低端产品比重高。通过Malmquist指数方法研究．对我国装备制造业1995—2008年间的全要素生产率动态变动进行实证分析．结果显示我国装备制造业全要素生产率年均提高6．4％。主要原因是技术变化水平的提高,且在不同时期技术效率和技术进步对我国装备制造业全要素生产率增长的贡献存在一定差异。实证分析结果为未来我国先进装备制造业的发展提供了科学的参考。     

物流业全要素生产率及影响因素的实证研究

利用2007年至2015年的省际面板数据,采用基于DEA的Malmquist指数模型,测度了中国物流业全要素生产率及其分解效率。实证分析表明,技术效率的提高是推进全要素生产率的主要动力,而技术进步对全要素生产率的促进作用有限。我国物流业没有充分发挥新技术、新设备带来的使用效率,导致投入资源的利用率较低。可以通过改变人才的供给结构、对物流企业进行流程再造来提高新技术、新设备的使用效率。然后基于三种理论假设,选取9个指标运用灰色关联方法对物流业全要素生产率的影响因素进行分析,发现7个指标与其关联度都较高。第一产业与第二产业的发展水平、居民生活水平提高以及物流业发展规模和财政投入等对物流业全要素生产率的提高都具有显著影响。     

我国粮食主要产地农业全要素生产率实证研究——基于DEA的Malmquist指数分析

粮食生产效率评价是国家调整农业政策的重要依据。文章基于数据包络分析法中的Malmquist指数分析,以2009—2018年13个主要产粮省份的产出和投入的面板数据为对象,对其产粮效率进行评价。结果表明：这13个省份全要素生产率的变化呈现波动性,主要原因来自于技术进步;粮食生产的技术效率变化主要由纯技术效率的变动引起;截至2018年,吉林等5省份的全要素生产率增长率为负。在此基础上,文章提出加大科技投入和加强政府引导等政策建议,以期通过提高粮食生产的全要素生产率增加粮食产量。     

中国渔业全要素生产率的动态实证分析（2003～2012）——基于Malmquist指数方法

利用Malmquist生产率指数模型,计算了我国2003-2012年的渔业全要素生产率（TFP）变化情况。结果表明,空间梯度上,在研究期间我国渔业经济的TFP的动态变化平均值为1.033,基本达到效率前沿面,其中,东部区域渔业经济全要素生产率要优于中西部地区;时间梯度上,TFP在研究期间呈＂N＂形态特征,TFP指数的变动和技术进步指数的变动呈现出相似的变动形态。研究对于提高我国渔业经济效益,优化渔业经济结构提供了重要的决策依据。     

基于Malmquist指数法的我国高新技术产业全要素生产率增长分析

本文基于我国高新技术产业2002-2011年期间的省际数据,运用Malmquist指数法测算我国高新技术产业全要素生产率的变动趋势,并把全要素生产率的增长构成分为技术进步和技术效率变化两个部分.结果显示:2002-2011年我国高新技术产业全要素生产率指数为0.863.主要原因是技术进步水平的影响,技术进步的提高与下降与全要素生产率呈正相关,直接影响着全要素生产率的增长.     

我国中等职业教育全要素生产率演变与影响因素研究——基于31个省份面板数据的实证分析

通过Malmquist指数测算分析了31个省份2003-2013年中等职业教育全要素生产率的变动,发现整体上全要素生产率年均增长3.2%,技术进步是主导因素,西部、中部、东部和东北地区全要素生产率依次下降。进一步的面板模型回归显示,人才培养质量、产业结构和区域经济实力对全要素生产率有促进作用,经费投入、教育结构、人口变迁、硬件设备和师资力量对全要素生产率有约束作用。     

中国烟草产业全要素生产率及其变动的实证研究

文章通过对比各全要素生产率测算方法,采用C—D生产函数法,建立适合中国烟草产业的全要素生产率测算模型,对1983—2005年中国烟草产业全要素生产率及其变动作实证分析,并得出结论：目前烟草产业在政府规制条件下,全要素生产率贡献率低下,难以提高产品质量,满足消费者健康需求,以及适应市场化取向改革的要求,应努力改变现状,从而为提高中国烟草产业适应市场的能力和竞争力提供政策依据。     

中国高科技产业全要素生产率实证分析

本文采用DEA—Malmquist指数方法,对1996—2007年间的中国高科技产业的全要素生产率进行了详细测算,并将其分解为技术进步、纯技术效率变化和规模效率变化三部分。研究表明,进入21世纪后我国高科技产业的全要素生产率水平不断提高,但各行业之间差距较大,并且我国高科技产业生产率水平的提高主要依赖技术进步。     

梅州对接融入“海西经济区”的战略思考

海峡西岸经济区是当前我国经济区域规划发展中又一个重要的发展区域,其独特区位优势、产业辐射集聚效应正成为海峡两岸中国人经济崛起的福地,作为经济欠发达地区的梅州应该借助这一有利时机,充分发挥自身的优势条件,克服劣势因素,积极地对接融入到海西经济区当中,来实现梅州跳跃式战略发展。     

海峡西岸经济区城市化制度体系的构建研究

当前海峡西岸经济区正处于加快城市化进程的机遇期,但传统体制下的各种制度不同程度地制约着城市化进程。文章主要从区划调整、城建融资渠道、土地管理、户籍社保等方面探讨原有制度的改革和创新,以期构筑出符合海西经济社会发展实际的城市化制度体系。     

我国区域经济增长中全要素生产率的实证分析——基于DEA-Malmquist指数法

运用DEA-Malmquist指数法对我国31个省市2000-2015年全要素生产率进行了估算,并对全要素生产率的影响因素进行了分析。研究结果表明:在这16年间,我国全要素生产率处于上升态势,原因在于我国技术进步率的提升;分区域来看,东部地区和东北地区全要素生产率是得到改善的,西部和中部下降的原因在于技术效率、纯技术效率和规模效率的下降;从全要素生产率的影响因素上看,技术引进、自主创新能力、对外开放水平和政府因素对全要素生产率的影响为正,基础设施建设和制度因素对全要素生产率的影响为负,产业结构对全要素生产率的影响在统计学上不显著。     

中国工业行业全要素生产率增长的决定因素:1996-2007

已有大量文献应用随机前沿分析(SFA)或数据包络分析(DEA)方法对中国工业全要素生产率(TFP)变动进行计算及增长率分解,却未达成共识。基于DEA方法对MalmquistTFP指数进行测算和两层分解的最新进展,对中国1996-2007年的各细分工业行业生产率变动进行测算的结果表明:近12年来,中国各细分工业行业全要素生产率年均增长6.7%,并主要得益于技术前沿的快速进步(11%),但受阻于各行业规模效率下降明显(年均-3.5%),同时纯技术效率年均变动不大(-0.2%)。对行业截面的对比分析可以发现,中国机械电子类行业全要素生产率上升较快,而纺织业等传统优势行业和化工业等资本技术密集型行业的生产率变动低于全行业均值,属于中国工业技术进步的薄弱环节。     

中国钢铁业上市公司的生产力和生产效率——基于DEA-TOBIT两步法的实证研究

钢铁工业是国民经济发展的重要基础产业,是一国经济社会发展水平、综合实力的重要标志。大而不强、多而不优既是中国钢铁业产品结构的弊病,也是钢铁企业成长中的问题。对2002-2005年中国28家钢铁业上市公司进行的实证研究表明:第一,中国主要钢铁企业综合技术效率基本表现出一个下降的趋势;第二,东部地区钢铁企业效率最高,其次是东北地区,中部次之,西部再次之;第三,中国钢铁工业普遍存在比较严重的投入拥挤问题,集约式生产应该是未来钢铁产业的重点发展趋向;第四,中国钢铁企业的生产力改善主要是由技术进步来实现的,技术效率还有很大的改善空间。未来我国钢铁企业提高生产力的主要方向是加强创新体系建设,夯实钢铁工业发展的基础;做好企业集团战略,提高产业集中度;加快组织创新和管理创新,特别是通过建立学习型组织和有效的知识共享机制促进企业组织资本、技术资本和社会资本的创造积累和有效利用,以提高企业的经营管理能力。     

全要素生产率对新疆经济增长贡献的实证分析

采用定伯根改进的C—D生产函数模型,估算出1979-2007年新疆资本和劳动投入的产出弹性系数分别为0.512 55、0.487 45。进而利用索洛余值法得全要素生产率、资本投入和劳动投入对新疆经济增长的平均贡献率分别为60.32%、31.14%、8.54%。     

福建经济全要素生产率的估算及经济增长源泉分析：1979—2006

基于索洛余值法估算出福建省1979—2006年间全要素生产率增长率,并就此对福建经济增长贡献做简要分析。分析表明：（1）全要素生产率增长对福建经济增长的贡献率在经过80年代高位水平波动后,进入90年代呈现微增趋势;（2）1999年之后,全要素生产率经济贡献趋弱。充分表明福建经济增长呈现的资本驱动特征,是一种较为典型的资本投入型经济增长。     

江苏全要素生产率分析

采用全要素生产率的分析方法对江苏省经济增长源泉进行了定量分析,探讨了资本因素、劳动力因素和广义的技术进步对增长的贡献,发现资本对江苏经济增长起着重要作用,转变经济增长方式的核心是制度创新和技术创新。     

中国省际全要素生产率动态行为的经验研究

基于面板数据的SUR模型,估计了28个省1978—2005年的全要素生产率。发现除吉林和黑龙江两省外,全国26个省市自治区的全要素生产率变化存在着有区别的确定性趋势因素。另外,利用马尔可夫链分析了全要素生产率增长率的动态行为,研究发现全要素生产率增长率的长期演化中总体上存在回归趋同的态势。