中国服务业全要素生产率增长及空间差异分析

全球服务业产出在整个经济活动中逐渐占据主导,国际服务业竞争也越来越激烈,服务业已成为经济研究的热点.本文采用非参数DEA方法对中国服务业全要素生产率的增长状况进行分析,并分解为技术效率增长与技术进步增长.研究表明:1991～2005年中国服务业的增长主要是得益于技术进步水平的提高,15年间中国服务业全要素生产率平均增长率为0.4%,技术进步增长为3.2%,技术效率增长为-2.7%;同时中、东、西部地区服务业全要素生产率的增长存在空间上的明显差异,而且技术进步与技术效率时中、东、西部地区服务业全要素生产率增长有不同的影响.     

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。     

企业数字化转型对全要素生产率的影响探析——基于上市公司的实证检验

以2013—2021年沪深A股上市公司为研究样本进行实证检验。发现企业数字化转型可以通过化解融资约束、优化内部控制、降低真实盈余管理水平来促进全要素生产率的提高;异质性检验表明,企业数字化转型对全要素生产率的促进作用在非国有企业以及东部地区企业中更为明显。旨在提高企业数字化转型的积极性、引导政府进一步关注数字经济技术。     

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。     

高质量发展背景下金融支持西藏全要素生产率提升研究

提高全要素生产率是经济高质量发展的动力源泉,以此为基础,利用“索洛余值”法对西藏全要素生产率进行测算,研究得出西藏经济的增长主要依靠资本要素的驱动,尚未形成全要素生产率为驱动的经济增长方式。通过西藏2000-2019年的时间序列数据对金融支持西藏全要素生产率的提升进行实证分析,进一步得出金融的发展可以促进西藏全要素生产率的提升,其主要路径为：降低金融杠杆率、加大支持重大基础设施建设、产业融合、“一带一路”建设等。     

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.     

数字经济对农业全要素生产率的驱动影响

在构建数字经济综合测度指标体系的基础上,采用熵权法赋权,综合测算了2015-2019年内地31个省份的农业数字经济发展水平;选择投入导向型和规模报酬不变的生产函数,利用DEA-Malmquist指数模型测算中国农业全要素生产率;引入地区经济发展水平、自然灾害等控制变量,利用双向固定效应模型分析数字经济发展水平与农业全要素生产率之间的关系,并对所构建的模型进行了内生性检验、稳健性检验。结果表明,数字经济发展对农业全要素生产率有显著的提升作用。     

教育投资对农业全要素生产率增长影响的实证分析

应用数据包络分析方法,使用2001-2008年我国30个省（直辖市）的农业面板数据测度我国农业全要素生产率增长,同时考查了教育投资资本存量的差异对各省份农业全要素生产率增长及其构成的影响,并对影响的显著性进行了假设检验.不考虑各省份之间农业教育投资资本存量的差异会导致低估规模效率、技术效率以及纯技术效率的改善对农业全要素生产率增长的贡献,同时也会高估技术进步的贡献.     

出口企业与全要素生产率——国有企业为何具有优势？

以地级市四位数行业工业企业数据为样本,使用OP方法估计TFP,实证研究国有及非国有出口企业的全要素生产率差异。研究发现:出口企业通过"学习效应",提升企业全要素生产率;而国有企业因有更多的技术积淀,其产业地位特殊,有更强的国际贸易实力,TFP水平提升受到出口影响更大;规模较大及具有更多产品出口的企业实力较强,更易获得"出口学习效应",其TFP水平受到的影响更大。     

中国全要素生产率的测算及分析

文章采用索洛余值法测算1978-2020年中国的全要素生产率增长率,并对全要素生产率增长率的变动特征进行分析。研究发现,改革开放以来,中国全要素生产率增长率的波动趋势趋于平稳;1978-2019年全要素生产率的平均增长率为2.44%,其对经济增长的平均贡献率为26.25%。     

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。     

融资约束对企业全要素生产率的影响研究

基于2010—2019年A股上市公司样本数据,对融资约束与企业全要素生产率之间的关系及多元化经营战略的中介效应进行探讨。研究表明,融资约束对企业全要素生产率呈显著负向影响。另外,融资约束对企业全要素生产率的作用在不同产权、不同金融生态环境及不同市场化进程中存在异质性。进一步分析发现,多元化经营战略对企业全要素生产率呈现倒U型关系,同时在融资约束影响企业全要素生产率中发挥中介效应。     

农村劳动力流动背景下生产技术转型对农业全要素生产率的影响研究

提高农业全要素生产率是保持农业持续发展、稳定粮食供给的关键因素.基于省级面板数据,通过分析农村劳动力流动背景下农业生产技术转型特征,采用超越对数随机前沿生产函数估计农业生产前沿技术、农业技术效率、农业规模效益和农业全要素生产率等变化,分析农业全要素生产率变化特征及区域差异,据此从农业要素市场发展与要素配置、粮食综合生产能力和农业发展方式转型等角度提出相应建议.     

产业数字化、虚拟集聚与全要素生产率

新冠疫情以来,线上虚拟集聚成为数字经济时代下产业组织新趋势。本研究探讨产业数字化虚拟集聚程度是否影响以及如何影响全要素生产率的问题。基于2015-2020年中国30个省的面板数据,采用熵值法对产业数字化虚拟集聚水平进行测度,通过中介和调节效应模型研究产业数字化虚拟集聚对全要素生产率的作用机制和影响路径。研究发现：(1)产业数字化虚拟集聚对全要素生产率存在显著的提升作用;(2)产业数字化虚拟集聚通过推动技术进步和改善技术效率的内在机制推动全要素生产率的增长;(3)产业数字化虚拟集聚通过数字服务的“市场规模效应”“劳动力涵养地效应”与“隐性知识显性化效应”来推动全要素生产率提升。因此,加快产业数字化虚拟集聚进程,加强数字技术改造和人才培育,促进产业结构数字化升级,将使全要素生产率得到有效提升。     

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。     

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。     

中国保险业全要素生产率变动的Malmquist指数分析

保险业全要素生产率变动的分析对研究我国保险业发展状况有着重要的意义,文章在介绍了malmquist指数分析的基础上,对我国保险市场上的21家代表性保险公司在2005～2009年的全要素生产率变动进行了malmquist指数分析,并得出了相应的结论.     

数字经济视域下城市绿色全要素生产率发展研究

文章基于地级以上城市数据,实证检验了数字经济发展对城市绿色全要素生产率的影响。研究显示：数字经济发展对城市绿色全要素生产率具有显著促进作用;中介效应检验发现数字经济发展对城市产业结构高度化具有显著正向影响,但对城市产业结构合理化的影响不显著;数字经济发展是通过推动产业结构高级化而非产业结构合理化促进城市GTFP。     

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。