产业外部性对全要素生产率及其分解的实证研究

本文构建关于MAR外部性、Jacobs外部性与Porter外部性与全要素生产率的空间计量模型,实证检验了以2004年为基期的2005~2015年中国省域制造业的产业外部性对于全要素生产率的影响,同时将产业细分为劳动密集型、资源密集型以及技术密集型进行探讨研究 。通过构建空间计量模型,发现雅各布斯外部性与波特外部性对于制造业整体以及3个细分产业的全要素生产率的影响非常显著,都对全要素生产率的增长具有促进作用。针对生产率分解后的技术进步与技术效率的实证证明,产业多样化可以促进制造业技术效率改善而对技术进步具有抑制作用,市场竞争可以促进制造业技术进步,与波特外部性不谋而合。提高产业专业化以及保持产业的区域垄断更能促进劳动密集型产业技术进步,支持了MAR外部性的观点。劳动密集型产业技术效率的变动则主要是通过区域的竞争来影响;资源密集型产业的技术进步与技术效率只有波特外部性在发挥正向效应;技术密集型产业的技术进步需要保持产业的专业化,而提高产业的多样化与有效的市场竞争更利于技术效率的改善。     

不同渠道的技术溢出与中国制造业绿色生产率

本文基于中国制造业20个子行业2005~2019年的投入产出数据,利用超效率SBM模型,对中国制造业总体绿色全要素生产率(GTFP)和不同技术密集度的制造业绿色全要素生产率进行了考察。结果表明,2005~2019年中国制造业总体绿色全要素生产率先下降后缓慢上升。同时,本文通过对不同渠道下的技术溢出对中国制造业绿色生产率的影响进行了实证检验。结果表明,不同渠道的技术溢出对制造业总体及不同技术密集度的制造业绿色全要素生产率的影响方向基本一致,具体表现为贸易溢出的影响不显著,FDI溢出抑制绿色生产率的提高,ODI溢出对绿色生产率有较强促进作用,但每种渠道技术溢出对不同技术密集度的制造业在影响程度上存在差异。本文认为,中国制造业绿色全要素生产率未来存在较大的提升空间,加大对外投资是提升中国制造业绿色全要素生产率的最有效渠道。     

要素投入、技术效率与技术进步——基于江、浙、沪外资工业企业的实证分析

本文运用江、浙、沪外资工业企业2003～2007年的省际面板数据,采用基于DEA理论的非参数Malmquist指数方法,实证分析了全要素生产率的变动过程,并将其进一步分解为技术效率的变化和技术进步。研究表明：（1）2003-2007年,江、浙、沪外资工业企业全要素生产率以年均6．4％的速度增长,主要由技术进步的增长支撑;（2）各省市全要素生产率的变化不均衡,浙江省的变化相比其他两省较低。     

提高TFP增长率,转变经济增长方式——基于中国制造业的实证分析

本文用中国制造业1998～2006年的面板数据,运用数据包络分析方法(DEA),估算了各个行业的Malmquist全要素生产率,并分解为技术进步和技术效率.研究结果表明,1998～2006年中国制造业全要素生产率的年平均增长率为2.8%,主要原因是技术进步水平的提高,低下的技术效率起了副作用,却是不可忽视的.转变经济增长方式,提高TFP增长率,应该首先提高技术效率.     

我国先进装备制造业全要素生产率及影响因素分析——基于产业组织视角

本文基于先进装备制造业上市公司2006～2015年的数据,使用DEA-Malmquist方法计算了我国先进装备制造业的全要素生产率,结果表明,考察期内我国先进装备制造业的全要素生产率在震荡中有所提升,东部地区先进装备制造业的全要素生产率提升幅度大于西部。以此为基础,基于产业组织的角度分析了先进装备制造业全要素生产率的影响因素,研究发现,人力资本水平、R&D经费投入、宏观经济形势、社会固定资产投资情况、对外贸易依存度以及科技劳动力对全要素生产率产生正向显著影响。最后针对本文结论提出相关建议。     

FDI对中国制造业技术溢出的渠道研究

利用Malmquist指数方法测算我国制造业全要素生产率（TFP），并将其分解成技术进步指标与技术效率指标，利用脉冲反应函数和Geweke分解检验分别动态模拟FDI对技术进步与技术效率两种渠道的影响程度，以及FDI与两者的因果关系，研究表明：FDI对制造业生产率的溢出机制主要是通过对技术效率的提升表征出来的，对技术进步的促进作用并不明显。     

碳试点政策冲击下的地区工业全要素生产率增长分析

本文基于DEA-Malmquist指数方法测算了我国各省(区、市)2003～2022年的工业全要素生产率,通过双重差分法研究发现碳交易试点政策有助于促进碳试点地区工业全要素生产率增长,并发现在2013～2022年间,碳试点地区工业全要素生产率的增长主要来源于纯技术进步和纯技术效率提升,规模效率提升的贡献相对较低。具体的,在2013～2022年间,纯技术效率、纯技术进步和规模效率所作的平均贡献分别为56.8%、36.9%和6.3%。但是从变化趋势来看,近年来碳试点地区依赖于纯技术效率提升和纯技术进步实现工业全要素生产率增长的空间在不断缩小,规模效率提升所发挥的作用在稳步增强,在2019～2022年、2020～2022年以及2021～2022年3个样本期内,规模效率提升所作的平均贡献均超过了20%,未来碳试点地区工业全要素生产率增长将愈发依托规模效率改善的增长模式。     

中国工业企业创新全要素生产率评价——基于双前沿面网络 DEA-Malmquist 指数模型

本文将工业企业创新活动划分为两个阶段--研发阶段和生产阶段,建立了基于双前沿面的网络 DEA-Malmquist 指数全要素生产率评价模型,对 2013~2014 年,2014~2015 年中国 35 个工业细分行业的创新全要素生产率进行了评价。评价结果表明：在两个期间内,研发阶段全要素生产率的增长主要依赖于技术进步增长,生产阶段全要素生产率的增长主要是由技术效率变化和技术进步二者共同决定的。从系统整体来看,中国绝大部分工业细分行业全要素生产率变化呈现正增长趋势。     

外商直接投资与TFP增长——以长三角制造行业为例的研究

不同于以往研究,本文运用非参数的Malmquist生产率指数方法,测算了长三角1998～2007年20个制造行业的全要素生产率指数及其技术效率和技术进步的变化,将外商直接投资分为港澳台商投资和外商投资,用面板数据的计量回归模型检验了其对长三角制造行业TFP增长的影响,从而得出以下结论：长三角制造行业全要素生产率的增长主要是由技术进步带来的,而技术效率变化指数表现出负的增长;港澳台商投资和外商投资对上海、江苏和浙江制造业企业没有明显的外溢效应,甚至存在挤出效应。     

节能减排约束下中国制造业行业的效率和生产率的研究

本文运用SBM方向性距离函数和卢恩伯格生产率指标,对在资源和环境约束下我国26个制造业行业1999～2008年的效率和生产率及其构成进行了实证研究.结果表明:能源的过多使用以及SO2和COD的过度排放是环境无效率的主要来源;环境无效率水平最高的是原材料工业,环境效率水平最高的是机械设备制造业;环境全要素生产率的平均增长率低于市场全要素生产率的平均增长率,说明了环境管理的无效率;纯技术进步是中国制造业行业环境全要素生产率增长的主要推动力.     

数字化转型对制造业全要素生产率提升的影响——来自上市公司的微观证据北大核心

本文通过收集2009~2020年A股制造业上市公司相关数据,选用双重差分模型和PSMDID方法研究制造业企业数字化转型与否对全要素生产率的提升效果,并进一步剖析以企业创新能力为传导路径的影响机制。结果表明,企业实施数字化转型能够通过提高企业创新能力进而显著提升全要素生产率,相较于未转型企业,生产率提升效力在57.0%左右;数字经济发展水平相对较低、经济发展相对较弱的西部地区企业受到数字化转型所带来的生产率提升效应相对更强,同时资本密集型行业企业和民营企业也能够获得更大的生产率提升效应。本文对于鼓励民营企业创新转型、融合数字化产业化改革,激发数字经济潜力以助推经济高质量转型发展具有一定借鉴意义。     

考虑价格因素的中国全要素生产率计算及其影响因素分析 ——基于Global Cost Malmquist和Tobit模型的实证研究

本文将价格因素引入模型中,基于Global Cost Malmquist指数模型估算全要素生产率,基于全要素生产率分解进一步分析我国的资源错配状况及其来源,并采用Tobit模型对全要素生产率尤其是价格效应的影响因素进行实证分析,研究结果表明:现阶段我国全要素生产率增长存在高估问题,技术进步对我国全要素生产率的正向促进作用日趋显著,由价格扭曲导致的资源错配是现阶段抑制我国全要素生产率进一步提高的主要因素,同时技术进步和价格扭曲加剧了地区全要素生产率差异;对外直接投资、出口贸易和金融发展提高了全要素生产率增长,改善了资源错配,而市场分割和工业占比则起到抑制作用;东部和西部地区的对外直接投资、中部地区的出口贸易以及西部地区的金融发展水平会显著改善地区价格扭曲程度。基于以上研究,提出加快资源配置市场化改革、培育开放的市场化动力、激发金融市场活力、优化产业结构等政策启示。     

物流业产业升级对劳动力就业的影响研究

本文以64家物流上市公司2008～2017年的面板数据为研究对象, 采用稳健标准差修正后的固定效应模型实证分析了物流业产业升级对就业的影响。实证结果显示, 物流企业产出水平的提升对就业具有显著的正向影响, 以全要素生产率为衡量的物流业技术进步对就业具有显著的负向影响, 二者的交叉项对就业产生了显著的负向影响。对全要素生产率进行分解后的回归结果表明, 物流业产业升级对就业的负向影响主要来自于物流业技术进步过程中技术效率的提升。     

基于Malmquist指数法的我国电子信息产业全要素生产率增长分析

本文运用Malmquist指数法测算了我国电子信息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解为技术进步和技术效率变化两个部分,结果显示：1996—2007年我国电子信息产业全要素生产率的平均增长率为I．5％,主要原因是技术进步水平的提高,但技术效率下降产生的负面影响也不可忽视,且在不同时期技术效率和技术进步对我国电子信息产业全要素生产率增长的贡献存在一定差异。     

低碳视角下中国省域电力绿色全要素生产率增长路径研究

本文运用SBM方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger指数,将资源环境因素纳入到全要素生产率测度与分解框架中,测算了低碳视角下我国30个省份2003—2018年火电行业的环境效率和绿色全要素生产率,将绿色全要素生产率分解为技术效率变动和技术进步两个因素,并与未考虑非期望产出时的GML指数进行了对比分析。研究结果表明:我国火电行业的环境无效率值为10.71%,劳动投入无效率以及二氧化碳过度排放是环境无效率的主要来源,其中东部地区各省份火电行业的环境效率最高。中国火电行业绿色全要素生产率的年增长率为1.99%,高于不考虑非期望产出时的年增长率,技术进步是绿色全要素生产率增长的主要动力,三大地区火电行业的绿色全要素生产率均为正增长,而中部地区的绿色全要素生产率增速最大。     

资源型产业集聚的动态溢出效应研究

本文基于2006～2013年中国31个省市自治区的面板数据,运用两阶段系统广义矩方法,实证分 析了资源型产业集聚的动态溢出效应。结果表明：（１）资源型产业集聚对资源型产业全要 素生产率的影响是动态的,当期资源型产业集聚显著促进了资源型产业全要素生产率的提高 ,但滞后一期的资源型产业集聚会抑制其全要素生产率的增长。资源型产业集聚的“集聚效 应”和“拥塞效应”会在不同时期达到不同均衡状态。（２）资源型产业集聚与人均GDP的 交叉相乘项阻碍了资源型产业全要素生产率的提升,表明资源型产业集聚对全要素生产率影 响的积极效应受到经济发展水平的影响,验证了资源型产业“威廉姆森假说”在中国的存在 性。（３）随着经济发展水平的提升,资源型产业集聚对于技术进步的积极作用逐步显现, 而对于技术效率改进的积极意义则逐步减弱。总体而言,资源型产业集聚对于技术效率变化 的影响主导了对于技术进步所产生的影响。（４）非资源型制造业集聚、物质资本投入促进 了资源型产业全要素生产率、技术进步及技术效率的提升,政府干预程度对三者的影响显著 为负,人力资本投入对资源型产业全要素生产率增长、技术效率改进的积极作用不明显,但 显著促进了资源型产业的技术进步。     

基于DEA-Tobit的装备制造业上市公司经营绩效研究——来自2005～2010年装备制造业的经验数据分析

本文以2005～2010年中国装备制造业上市公司为研究主体,以其经营绩效为研究对象,利用主成分法和因子分析对指标进行筛选并剔除,构建装备制造业上市公司绩效指标体系.运用DEAMalmquist指数法对经营绩效进行评价并得出装备制造业全要素生产率的提高主要得力于技术进步,而技术效率也是影响全要素生产率的因素的结论.通过Tobit回归找出其他因素对经营绩效的影响程度.实证表明,装备制造业整体绩效并不理想,要想使装备制造业健康持续发展就需同时兼顾技术效率、技术进步的提高,同时重视公司内部的管理与决策能力,实现规模经济.     

产业集聚、技术变化与全要素生产率--基于长三角20个制造行业的实证分析

本文通过非参数DEA－Malmquist指数法估算了2003～2012年间长三角20个制造业行业的全要素生产率（TFP）,并借鉴EG和MS的分类,将Malmquist指数分解为技术进步指数和技术效率指数,分析不同集聚程度行业对它们的影响及其变化趋势,在此基础上借用Arellano和Bond的动态面板模型,验证技术进步和技术效率指数在TFP增长过程中的贡献。实证结果表明：制造业集聚一定程度上促进了整体TFP的提高,但主要是通过促进技术进步（并非促进技术效率改进）进而产生影响。各细分行业TFP增长率存在较大差异,中低度集聚行业的TFP的增长率大于高度集聚行业,并且随着时间推移,高集聚度行业TFP增长率逐渐下降。而且,技术进步和技术创新将是长三角制造业TFP增长的重要推动力。     

中国信息制造业全要素生产率变动、区域差异与影响因素研究

本文使用基于DEA的非参数Malmquist指数方法研究了1996—2005年中国各地区信息制造业的全要素生产率(TFP)的变动、区域差异以及影响因素。研究结果表明:中国各地区信息制造业的TFP的平均增长率为8.6%,其中技术进步是TFP增长的主要动力;东中西部地区之间TFP增长存在显著差异,且技术效率存在收敛趋势;人力资本、工业化、国有企业和外资企业比重是拉动TFP增长的显著因素,而企业平均规模和聚集效应则对其有负面影响。     

本土市场规模与中国制造业全要素生产率

本文使用2001—2010年中国制造业分行业数据,实证分析了本土市场规模与全要素生产率之间的关系。估计结果显示,以"市场促创新"的假说整体上是成立的。本土市场规模每增加1%,将会促进生产率指数增长0.021%、效率改进指数增长0.023%、技术进步指数增长0.018%。分行业研究显示,本土市场规模对全要素生产率的影响在不同行业存在一定的差异。本土市场规模作用的发挥更依赖于行业的技术密集程度和资本密集程度,而对行业的劳动密集程度则并不敏感。从作用机制来看,本土市场规模对生产率增长和技术进步的正向作用主要通过资本密度、研发密度与人力资本等途径传递;对效率改进的正向影响主要通过资本密度、研发密度、人力资本以及对外开放度等途径传递。在所有的作用途径中,人力资本的影响最大。这些作用机制可以进一步归纳为"集聚效应"和"竞争效应"。