高校人文社科研究全要素生产率评价及分析

采用基于DEA的Malmquist分析方法,对我国30个省份高校2004—2010年人文社科研究全要素生产率及其分解情况进行分析,得到以下结论：高校人文社科研究全要素生产率呈下降趋势,主要原因是技术进步率和规模效率同时下降,只有纯技术效率轻微上涨但影响微弱;全要素生产率和技术进步率的变动趋势高度一致,两者具有同步性;省份对比看,不同省份高校人文社科研究全要素生产率及其分解指标差异显著.区域对比看,东部地区高校人文社科全要素生产率高于西部和中部地区.     

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。     

基于数据包络分析的我国农业生产效率区域差异分析

基于数据包络分析方法探讨全国农业生产效率及其变动情况,并利用空间自相关方法对变动情况的空间集聚特征进行分析,结果表明:(1)台湾各年份农业技术的综合效率、纯技术效率及规模效率均达到最优状态,远高于大陆各省份的均值。(2)全国各省份农业全要素生产率指数都大于1,呈增长态势且东部地区的增长速度高于西部地区,西部地区高于中部地区。(3)根据各省份农业全要素生产率及其分解值的变化特点,全国省份可划分为四类问题省份。(4)全国各省份农业全要素生产率增长差异的空间集聚特征明显,且集聚趋势逐渐增强。     

产业集聚对生产性服务业效率的影响——理论与实证分析

构建数理模型揭示了产业集聚对生产性服务业效率的理论关系,通过面板数据模型实证分析了产业集聚对我国生产性服务业的全要素生产率及其分解效率的影响,并分地区进行了进一步检验。结果表明:我国生产性服务业存在显著的集聚经济效应,多样化集聚是促进生产性服务业效率增进的主要动力,显著促进了我国生产性服务业的全要素生产率、技术进步效率和纯技术效率的提高。专业化集聚对我国生产性服务业的纯技术效率具有显著的积极影响。分地区看,全国、东部和中部地区的生产性服务业的全要素生产率受到多样化集聚和人力资本显著的推动作用。西部地区的生产性服务业的全要素生产率的增进是多样化集聚和专业化集聚共同作用的结果。     

中国交通运输业碳排放全要素生产率研究——基于Global Malmquist-Luenberger指数

运用Global Malmquist-Luenberger指数评价2009-2016年全国30个省级行政区交通运输业碳排放全要素生产率的变化情况,基于泰尔指数和变异系数分析其区域差异及形成原因,并结合GML指数的分解指数探讨影响全要素生产率变化的因素.结果 表明,研究期间中部与西部地区交通运输业碳排放全要素生产率呈现下降趋势,并导致全国全要素生产率总体水平降低;全国全要素生产率变化的区域差异主要来源于四大经济区域内部差异,且西部和东北地区内部差异的贡献率较大;虽然影响全要素生产率变化的主要因素存在差异,但各地区全要素生产率的进步均受到技术发展的限制.     

数字金融赋能城市全要素生产率——来自283个城市的经验研究

选取2011-2016年283个城市的数据,深入分析数字金融与城市全要素生产率之间的关系.研究发现,数字金融所包含的3个维度均能对城市全要素生产率有着显著的促进作用;数字金融能够在西部地区和低收入地区更好的发挥其优势作用,带动城市全要素生产率显著提升;数字金融的使用深度对东部、中部地区城市全要素生产率的影响呈现出不同的特征,而对西部地区的影响并不显著.     

智能化对中国制造业全要素生产率的影响研究

基于2003-2015年中国省级面板数据,使用DEA-Malmquist模型测算了中国制造业全要素生产率的变动,并实证检验了智能化对于全要素生产率的影响。Malmquist测算结果表明：中国制造业全要素生产率在研究期内年均增长8.2%,且技术进步贡献了主要的全要素生产率的增长;制造业全要素生产率的增长存在明显的区域异质性,西部地区增长最快,其次是东部地区和中部地区。实证结果表明：智能化显著促进了全要素生产率的增长,且智能化是通过促进技术进步增长的方式实现对全要素生产率的促进作用,智能化对制造业技术效率没有明显的促进作用;智能化显著促进了中西部地区制造业全要素生产率的增长,且对西部地区促进作用更大,但对东部地区没有显著的促进作用。     

中部地区全要素生产率增长及省际差异——基于DEA的实证分析

运用DEA方法测度中部地区1978-2007年间的曼奎斯特生产率指数,用以表示全要素生产率.通过把全要素生产率分解为技术效率、技术进步等不同部分,比较分析中部地区及各省份全要素生产率增长的状况.结果表明,过去30年间中部六省全要素生产率的增长率为正,全要素生产率增长的主要原因是技术进步率的提高,技术效率的改善对全要素生产率增长的影响并不明显,而且不同省份全要素生产率的增长存在差异.     

我国煤炭行业的技术效率、技术进步与生产率增长

运用2001-2006年煤炭行业面板数据(panel data),采用非参数Malmquist指数方法,实证分析了中国煤炭行业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:中国煤炭行业16家上市公司技术效率有逐年好转趋势但总体效率水平仍然较低,普遍存在比较严重的投入拥挤问题,集约式生产应该是煤炭产业的重点发展趋势;2001-2006年中国煤炭行业全要素生产率的平均增长率为6.2%,主要原因是技术效率水平的提高,且在不同时期技术效率和技术进步对煤炭行业全要素生产率增长的贡献存在一定差异,同时东部、中部和西部地区之间和地区内部煤炭行业全要素生产率的增长率也存在较显著差异.     

多渠道国际技术溢出效应的区域差异性研究

文章采用2004年-2015年全国30个省、市自治区的数据（西藏除外）,结合空间计量的方法研究了国际R&D溢出对中国经济增长及全要素生产率的影响。从全国整体看,自主创新、对外投资以及出口贸易均能显著促进地区经济增长,但仅有进口贸易能显著提高全要素生产率;东部地区自主创新、对外投资、进出口贸易均能显著促进地区经济增长,而进出口贸易则对东部地区全要素生产率具有积极影响;中部地区自主创新和对外投资会促进该地区经济增长,而外商投资、对外投资以及进口贸易则能提升中部地区全要素生产率;对于西部地区,自主创新和进口贸易能显著促进地区经济增长,同时进口贸易还能显著提高西部地区全要素生产率。基于上述研究结论,提出我国各区域应采取不同的对外经济策略。     

基于DEA-Malmquist模型的中国沿海地区旅游产业效率时空演化、影响因素与形成机理

“十二五”期间国家提出大力发展海洋经济,加快发展滨海旅游业,明确“坚持把经济结构战略性调整作为加快转变经济发展方式的主攻方向”的战略部署。本文运用DEA数据包络分析方法对1999-2012年沿海11省市区旅游产业效率进行测度,揭示其时序变化与空间差异特征,运用Malmquist生产率指数方法分析该时间段沿海地区旅游产业全要素生产率的时空演化特征,进而运用面板数据模型对其旅游产业效率的影响因素和形成机理进行分析。研究发现：1999-2012年,沿海地区旅游产业综合效率整体上呈螺旋状上升态势,其中长三角地区呈现出领先优势,环渤海地区和泛珠三角地区不相上下,呈平稳变化态势;沿海地区旅游产业全要素生产率整体上保持快速的增长,年均增长率为8.6%,其中技术进步是引起全要素生产率增长的主要原因;城市化水平对旅游产业效率的影响呈显著正效应,推动技术进步、优化产业结构以及提升城市化水平是提高沿海地区旅游产业效率的重要途径。     

基于超效率DEA的城市知识资本利用效率评价

在界定城市知识资本内涵、结构的基础上,构建城市知识资本利用效率评价指标体系,并运用超效率DEA法对样本城市知识资本的利用效率进行评价分析。研究结果表明,东部地区城市较中西部地区城市具有明显的知识资本利用效率优势,其中尤以深圳的知识资本利用效率最佳。此外,珠三角地区城市的知识资本利用效率普遍较高,反映了知识经济时代城市间合作所产生的"多赢"效应。     

基于数据包络分析的中国主要城市旅游效率评价

追求更高的资源利用效率是城市旅游发展的目标,城市旅游效率评价是城市进行旅游发展资源投入的依据。利用数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,以下简称DEA),以2005年中国58个主要城市为对象,对这些城市旅游效率的统计特征、分组特征、阶段特征和分解效率对总效率的贡献进行了评价。结果显示:该时期大多数城市的旅游处于无效率状态,且总体水平较低,平均值仅为0.44;从旅游发展的阶段上看,处于经济发达地区的城市更容易进入旅游发展的规模收益递减阶段;规模效率对总效率的影响和制约程度最强,其次是技术效率和利用效率。从我国城市旅游发展的阶段特征出发,对上述特征形成的原因进行了解释,认为现阶段中国区域经济发展的不平衡性是导致旅游效率总体水平偏低的根本原因,并对研究结果的政策含义进行了讨论。     

网络权力、知识溢出对中国城市绿色经济效率的影响

随着城市间网络联系的快速发展,城市绿色经济效率将越来越多地受到城市网络资源支配能力和合作伙伴经济绩效的影响。本文基于数据包络分析（DEA）的窗口模型测度城市绿色经济效率,并利用2019年中国上市公司500强企业网络数据构建城市网络,在此基础上研究了网络权力、知识溢出对中国城市绿色经济效率的影响。结果表明：①网络权力和建立在网络基础上的知识溢出已经成为影响中国城市绿色发展的重要因素,更高的网络资源支配能力、更高的合作伙伴经济绩效意味着更高的绿色经济效率。②网络权力和知识溢出对中国城市绿色经济效率提升具有递增的边际影响,表明多样化的中间产品和非竞争性的知识资源所带来的收益明显高于网络链接的交易成本,意味着中国城市网络嵌入对生产率的影响还处于倒U型曲线关系中收益递增的发展阶段。③网络权力和知识溢出能够显著改善核心地位城市、东部地区城市和较大规模城市的绿色经济效率,但是对边缘地位城市、中西部地区城市和较小规模城市绿色经济效率的影响不显著,这意味着中国城市绿色经济效率的发展差距在多个维度上趋于扩大。未来中国政府应加快城市网络建设,并促进资源和知识的有序流动,为城市绿色经济效率的提升提供支撑,同时高度关注网络外部影响的异质性特征,促进不同类型城市绿色经济的协调发展。     

中国旅游全要素生产率及其分解研究

为更为有效测算旅游全要素生产率,弥补传统效率测算方法的局限,本文将超效率数据包络构造思路引入到双前沿面下的DEA-Malmquist指数计算之中,构建了基于双前沿面的超效率数据包络分析模型,并补充规模报酬可变的条件约束,构建出更具可信性的基于双前沿面的中国旅游全要素生产率测度及分解模型,进而对2000—2015年中国30个省（直辖市、自治区）旅行社、星级酒店与旅游景区三种类型企业的全要素生产率进行比较与分析,结论显示：三类旅游企业的全要素生产率整体呈现增长趋势,但其演化态势与增长的决定因素亦存在较大差异;同类旅游企业全要素生产率增长的决定因素存在区域异质性;同区域旅游企业全要素生产率增长的决定因素存在行业异质性。其可能的原因是现代信息技术对旅游企业资源配置的影响存在行业差异,制度供给对旅游细分行业发展的影响存在差异,以及三类旅游企业自身发展过程中演化形成不同的行业特质。     

中国西部地区旅游环境效率时空分异及影响因素

旅游环境效率表征绿色发展水平,直接关系到旅游业与生态环境两大系统的协调发展.基于中国西部地区2009-2018年的面板数据,综合运用非期望产出的Super-SBM模型、探索性空间数据分析、趋势面分析等方法阐释西部地区旅游环境效率的时空分异特征,并结合地理探测器方法揭示旅游环境效率时空分异的影响因素.研究表明:①西部地区...     

基于ETFP的黄河流域工业高质量发展水平时空分异研究

工业高质量发展是黄河流域生态保护与高质量发展战略的重要组成部分。为研究近10年黄河流域工业高质量发展水平的时空分异,本文采用ETFP（生态全要素生产率）作为衡量标准,通过超效率DEA及Malmquist指数模型,测算并分析2006—2016年黄河流域主要地市及城市群的工业发展水平,研究发现：①黄河流域工业发展质量水平参差不齐,总体表现为东部>西部>中部,尤其是山东半岛城市群远高于其他区域;②各地市工业ETFP的近邻效应显著,呈现出聚集分布的特征;③研究期内黄河流域的工业ETFP以年均7.5%的速度递增,分区域来看西部的增长速度较快,后发优势充分体现,东部和中部增速则较缓慢。尤其是,中部地区始终处于较低的发展水平,急需调整产业发展策略,提高技术效率,才能整体推进黄河流域工业的高质量发展。     

中国入境游客旅游目的地选择特征及变化

入境游客旅游目的地的选择及变化对我国各地区入境旅游市场的开拓及政策制定有重要影响。利用游客集中度、市场集中度等方法分析了1996-2010年我国主要入境旅游客源市场游客的旅游目的地选择及变动,采用亲景度理论分析了入境游客对各类城市和区域的旅游目的地选择偏好,并阐明了入境游客旅游目的地选择对各市场竞争态的影响。结果发现:主要入境游客类型对各类城市和区域旅游目的地选择偏好及变化差异较大,近程客源市场游客的目的地选择偏好程度呈现明显的距离衰减规律,远程客源市场则不明显;日韩为代表等传统客源市场与东南亚、俄罗斯为代表的新兴客源市场游客对城市类型的选择性及变动存在较大的差异;中国主要入境客源市场游客的旅游目的地选择呈现高度的地理和市场集中性,但集中程度逐步下降;入境游客的旅游目的地选择偏好与旅游目的地的客源市场竞争态状况存在着较强的正相关性,入境游客对旅游目的地的选择偏好是影响旅游目的地市场竞争态的主要原因。最后,根据入境游客旅游目的地选择的变化及所引发的竞争态势变动提出相应的入境旅游市场开拓建议。     

中国海水养殖产业绿色全要素生产率分解及影响因素分析

采用2008-2017年中国沿海10个省份的数据,通过SBM-GML模型对海水养殖绿色全要素生产率进行测度,从纯技术效率变化、规模技术效率变化、纯技术变化和规模技术变化4个方面进行分解,并通过FGLS模型系统地研究其影响因素.结果 表明,我国海水养殖业绿色全要素生产率呈上升趋势,主要由纯技术变化驱动,规模技术效率变化和...