战略性新兴产业全要素生产率的测算及其收敛性分析

战略性新兴产业是典型的技术密集型产业,因此有必要通过全要素生产率等指标来研究技术进步在其发展中发挥的作用。利用2000—2013年省级和行业面板数据以及索罗残差法测算了其间我国战略性新兴产业全要素生产率的变化及其收敛性,并着重分析战略性新兴产业发展规划推出以来的5年间影响战略性新兴产业生产效率的主要因素。研究结果显示:我国战略性新兴产业全要素生产率有整体下降的发展趋势,但同时具有显著的收敛特征;而政府补贴、市场需求对生产效率的变化却起到了显著的负面影响。这说明我国产业政策亟需转变思路,作出调整,应重点培养产业核心竞争力。     

纳入土地要素的中国全要素生产率再估算及收敛性分析

虽然全要素生产率被视为狭义经济增长质量,但相关研究不仅长期忽略土地要素,而且研究视角多为数量、能源或环境等。为完整反映"质量"涵义,有必要将能源、环境和土地要素一并纳入到DEA-Malmquist模型。基于质量视角,本文测算了中国29个地区1996-2011年的质量Malmquist指数,并以此为基础分析了区域质量全要素生产率的时空差异和收敛性特征。研究表明:相对于传统视角,质量视角下的全要素生产率显著降低,技术进步是其上升的主因,但技术效率有所下降。技术效率差异导致了各地区经济增长效率的差距;只有中部地区存在σ收敛;各地区均存在绝对β收敛,除西部外的其它地区均存在条件β收敛。     

我国生产性服务业全要素生产率的异质性及收敛性分析

运用Malmquist生产率指数方法,从产业、时期和地区三个角度分析了2004~2011年我国生产性服务业全要素生产率的异质性,并对其趋势进行了收敛性检验。结果表明:我国生产性服务业的总体TFP年均下降1.9%;受技术进步效率的影响较大,呈收敛趋势,收敛速度为年均17.3%,2008年以后,收敛速度加快;各细分产业TFP的趋势和原因有所不同,产业间存在σ收敛,产业内都存在显著的绝对β收敛,批发和零售业的收敛速度最快;多数地区生产性服务业的效率不高,差异较大;生产性服务业及其细分产业、东部与西部地区生产性服务业的TFP随着时间推移,将向各自的稳态水平趋同。     

成渝地区双城经济圈工业绿色全要素生产率测度及空间分异研究

选取2008—2018年成渝地区双城经济圈所含16个城市的数据,基于DEA方法的Malmquist-Luenberger指数模型,在传统全要素生产率(TFP)基础上纳入工业生产中能源投入和环境污染产物变量指标,对成渝地区16个城市的工业绿色全要素生产率(GTFP)及其分解项进行测算,并讨论其不同时段下的空间溢出网络结构。结果显示：污染物排放阻碍地区工业GTFP提高,绿色技术进步对GTFP提升有显著促进作用,成渝地区整体绿色技术效率较低。从整体看,空间分布呈现出聚集性特征和空间关联性;从局部看,眉山、泸州、南充、绵阳等GTFP较高的城市表现出溢出效应,重庆的GTFP增速放缓的主要制约因素是绿色技术效率。最后,基于分析结果,从加强工业自主创新能力、优化产业结构以及优化调整环境规制政策等三个方面提出了政策建议。     

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。     

基于Malmquist指数的房地产开发企业全要素生产率变动及收敛性研究

采用基于DEA模型的Malmquist指数分析法测算了中国31个省区市1997-2008年房地产开发企业的全要素生产率(TFP)变动情况,并对全要素生产率增长的阶段性与区域性规律进行了技术效率与技术进步分析.结果表明,房地产开发企业TFP增长率在1997-2000年阶段最低,在2001-2004年最高.房地产开发企业TFP增长源泉中技术效率的“水平效应”明显,技术进步的“增长效应”相对有限.中部地区TFP增长率最高,西部地区次之,东部地区最低,并形成了东、中、西三大俱乐部收敛.     

我国西部地区高等教育产业全要素生产率增长及其收敛性分析

运用非参数Malrnquist指数法度量2002--2010年我国西部地区高等教育的全要素生产率．采用面板数据分析法对我国西部各省历年全要素生产率的收敛情况进行分析。研究表明．2002--2010年间我国西部地区高等教育产业全要素生产率呈现波动性上升趋势,年均增长率为0．8％,技术进步是影响高等教育全要素生产率增长的主要因素;有限的教育资源没有满足现有需求．说明西部地区高等教育的投入比例并没有达到现有的需求水平;西部地区各省、自治区和直辖市之间不存在绝对β收敛。     

我国服务业分地区及分行业生产率动态变化及收敛性分析

针对服务业在我国分地区以及分行业之间的TFP增长率变化进行分析和收敛性检验,在计算TFP规程中加入了劳动者教育水平等指标。研究结果表明:我国服务业总体TFP变迁特征是在样本期内呈现出先增后减的趋势,TFP的发展主要依赖的是技术进步,而技术效率上升幅度有限,样本期内生产与生活两种类型服务业TFP的增长都主要依赖于技术进步的提升,东部TFP增长率略高于中西部,而且技术效率对TFP增长的贡献高于其他地区,在地区及行业收敛性检验中发现在样本期内我国各省区总体存在着长期收敛趋势,而在地区及两类服务业的分行业之间则基本没有出现这一特征。     

高新技术企业全要素生产率研究——基于科技人才投入视角

高新技术企业是培育科技创新新动能、推动经济高质量发展的重要生力军,是我国实现科技自立自强的关键载体.利用柯布道格拉斯拓展函数对我国2014-2018年的高企数据进行全要素生产率及贡献率研究,研究结果表明:第一,高企对劳动力需求各有侧重,其中研发劳动力的边际影响力最小,其次是科技服务劳动力,其他劳动力边际影响最大;第二,...     

中国电信业全要素生产率空间差异及趋同分析

利用非参数的Malmquist生产率指数方法对2003-2008年中国电信业全要素生产率(TFP)的变动进行测算,进一步对TFP变动的时序特征及空间差异进行分析;并运用趋同理论,深入分析差异的演变规律和内在机制.研究表明:2003-2008年我国电信业TFP呈现增长态势,其动力来源于技术进步,技术效率对电信业TFP增长有一定抑制作用;电信业TFP增长存在显著的空间差异,中西部电信业发展明显落后于东部地区;中国电信业TFP不仅存在绝对趋同,而且形成东、中、西三大俱乐部趋同.     

丝绸之路经济带10省市全要素生产率的差异和收敛性分析

以丝绸之路经济带沿线10省市为研究对象,采用DEA-Malmquist法对各省份2001~2014年的全要素生产率进行测算比较,并分析了收敛性特征和影响因素。结果表明:10省市2001~2014年全要素生产率总体上为负增长,平均Malmquist指数为0.992,低于全国平均水平;与全国相比,10省市的优势在于规模效率变化,劣势在于技术变化;各省市全要素生产率存在显著差异,且受内外部环境的影响较大;10省市全要素生产率不存在σ收敛和绝对β收敛,但存在条件β收敛。最后,提出了增加人力资本投资、优化产业结构、构建安定和谐社会环境和注重质量效益等建议。     

中国物流业绿色全要素生产率的时空演化及动因分析

运用考虑非期望产出的Super-SBM与Malmquist指数模型,对2004~2014年中国物流业绿色全要素生产率进行了测度,并对时序动态特征以及区域差异进行了研究,在此基础上分析了绿色全要素生产率的演化阶段及动因。结果表明:非期望产出对真实生产率有显著影响,且考虑非期望产出的测算结果更符合实际;绿色全要素生产率的区域绝对差异呈现波动徘徊趋势,而相对差异呈现波动增加趋势;分解指数在沿海、沿江地区波动较大,内陆地区相对稳定;物流业绿色全要素生产率的演化经历了下降、波动、复苏三个阶段,各阶段发展动因不同,分别以物流需求驱动、政策驱动及市场技术驱动为主。     

中国海洋经济绿色全要素生产率测度及影响因素

本文利用熵值法构建了"资源与环境损耗指数",测算了资源环境双重因素下中国及沿海11地区的海洋经济绿色全要素生产率,基于面板数据Tobit模型考察了不同因素对海洋经济绿色全要素生产率的影响。结果表明:技术进步是中国海洋经济绿色全要素生产率增长的主要源泉,而技术效率和规模效率的作用并不明显;沿海地区海洋经济增长对资源依赖和环境污染的程度呈现出较大的差异性;海洋产业结构、专业技术水平、管理制度对经济绿色全要素生产率增长具有显著的正向影响,而工业规模具有显著的负向影响。     

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.     

中国开放式基金全要素生产率实证分析

运用基于DEA方法的Malmquist生产率指数法对我国开放式基金的全要素生产率进行实证分析。结果表明:开放式基金的全要素生产率总体上有较大下降,其中技术水平和纯技术效率同时出现下降,而规模效率略有提高;债券型基金在评价期间表现最优,年均全要素生产率保持增长,而股票型和混合型基金则不同程度地出现下降。     

物流企业全要素生产率的时空异质性——基于DEA—Malmquist指数的测算

利用DEA—Malmquist指数,对样本期内我国物流企业的全要素生产率进行实证测算,并分析我国物流企业全要素生产率的时空异质性特征。通过分析得出结论:从2007年到2013年,我国45家沪深上市物流企业的全要素生产率总体呈现下降趋势;技术进步指数具有上升与下降交替的特点;各要素对全要素生产率影响力存有差异;企业之间全要素指数差异较大,其中港口型物流企业比仓储运输型物流企业高且稳定。只有提升纯技术效率,设计合理的规模,加大科研投入,提高技术能力,创造自由、平等的竞争环境,才能提升物流企业的全要素生产率。     

全要素生产率视角下创业企业发展路径研究

近年来,我国创业企业发展迅速,但其发展路径学界尚未厘清。本研究选取182家创业板上市公司2012-2016年的面板数据与全球创业观察（GEM）报告,使用Luenberger指数法对创业企业全要素生产率（TFP）进行分解,深入剖析我国创业企业的发展路径。结果表明：第一,TFP于2015-2016年出现显著提升,但纯技术效率变化（技术转化）对TFP贡献明显降低;第二,TFP前期主要由纯技术效率变化和规模技术变化（规模效率）带动,近期逐渐转变为由纯技术变化（技术进步）带动;第三,规模技术效率（配置效率）对TFP贡献始终为负。可见国家创新创业政策落实已见成效,但企业技术利用能力与资源配置效率低,更应提倡精益创业、规范注册门槛、落实创业支持平台建设。     

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。     

制造业结构失衡与全要素生产率损失——基于我国工业企业数据的经验分析

从实际产出与最优配置条件下产出比较的角度出发构建失衡指数,并进一步将制造业结构失衡分解成行业内失衡和行业间失衡,利用中国工业企业数据库进行了测算分析.研究结果表明,我国制造业的确存在比较明显的结构失衡,我国制造业结构失衡与企业的规模有正相关关系,结构失衡能够解释全要素生产率变动的近25％～55％.最后,通过计量分析发现,户籍制度和国企制度安排是造成我国制造业结构失衡的主要原因.     

科技服务业集聚对工业全要素生产率提升的影响

基于2003—2019年中国省域面板数据,采用系统高斯混合模型（GMM）方法和中介效应模型检验科技服务业集聚对工业全要素生产率提升的影响及作用机制。实证结果表明,科技服务业集聚显著促进了工业全要素生产率提升;时间异质性检验表明,与2003—2014年相比,该促进作用在2015—2019年显著增强,符合我国加快科技服务业发展的政策预期;中介效应检验结果表明,全链条创新驱动、交易成本降低、工业结构优化升级是科技服务业集聚影响工业全要素生产率提升的重要中介途径。基于以上结论,从完善科技服务业体系以赋能工业高质量发展等角度提出对策建议。