资源环境约束下的城市经济效率测度与差异研究——基于中部与长江经济带14市的比较

将资源和环境因素同时纳入效率研究框架中,运用SBM模型以及Malmquist指数方法测度了2006—2013年14个城市的经济效率、全要素生产率（TFP）,并将全要素生产率变动分解为技术效率和技术进步,实现了TFP增长的动态分解。研究结果表明,大多数城市存在效率改进空间;当考虑资源环境约束时,城市绿色TFP较低,技术进步是推动绿色TFP增长的主要源泉,而技术效率的作用并不明显。在生产效率的核算中,如果忽略资源环境因素的刚性约束,有可能导致经济增长效率被高估,由此得出的政策建议会带有一定的误导性。     

河南省服务业全要素生产率的测算与分析

本文利用序列DEA-Malmquist指数法,对河南省2004-2011年的分行业服务业全要素生产率(TFP)进行了测算和分解.结果显示,在2004-2011年期间,河南省服务业的全要素生产率呈现负增长,这主要是由河南省服务业的相对技术效率是负增长所导致的.传统服务业的TFP稍高于现代服务业,但二者的TFP都小于1,二者均面临着进一步优化升级、提高生产效率的任务.     

我国食品业全要素生产率增长及区域差异分析

本文基于DEA的Malmquist TFP指数方法,对我国31个省市2003-2010年食品业三个子行业全要素生产率增长进行测算,并将其分解为技术效率改善和技术进步。结果表明:三个食品子行业TFP增长主要源于技术进步,效率改善贡献较小;食品制造和饮料制造全要素生产率增长明显快于农副食品业。接着本文分析了三个子行业市场份额增长超过全国平均水平省市的TFP增长情况,找出存在粗放型增长倾向的具体省市。     

中国装备制造业全要素生产率增长的分解:1998-2009——基于省际面板数据的研究

本文采用超越对数的随机前沿生产函数和1998-2009年的省际面板数据,测算了中国各地区装备制造业的全要素生产率(TFP)增长率,并从技术进步、技术效率变化、规模效率变化、配置效率变化四个方面对中国装备制造业全要素生产率变化的特点进行了分析。经验结果表明,样本期间内,全国以及东、中、西部地区装备制造业的TFP都有所增长,其增速皆呈现出先增后减再增的趋势;TFP增长对全国装备制造业产出增长的贡献率相对较低,仅为0.117。对TFP增长的分解发现,技术进步已成为中国装备制造业TFP增长的主要源泉,配置效率和规模效率恶化则严重阻碍了中国装备制造业TFP水平的提高。分地区来看,中部地区的TFP增长率最高,东部次之,西部最低,这主要是由于西部地区装备制造业要素配置效率的下降最为严重,东部地区规模效率的下降最为严重。     

技术效率、技术进步与食品业区域专业化生产

基于2004-2010年省际面板数据,运用DEA-Malmquist指数法测算了我国食品业三个子行业的TFP及其分解指标,并实证研究了效率改善、技术进步以及资源禀赋对于食品业区域专业化生产的影响。研究结果显示,食品业三个子行业都实现了集约型增长,全要素生产率增长主要依靠技术进步贡献,农副食品业TFP增长明显落后于食品制造业和饮料制造业。东北部和西部的TFP增长要优于东部和中部。TFP增长对于食品业区域专业化生产有正面促进作用,效率改善作用强于技术进步作用,农业资源和劳动力成本等资源禀赋因素也是食品业专业化生产区域形成的重要影响因素。     

新兴发展中国家中TFP指标的适用性分析——基于模型的证明

全要素生产率(TFP)指标是衡量经济增长效率最常用的指标,本文回顾了关于全要素生产率(TFP)的相关争论。我们认为,基于完善市场经济条件下得到的TFP指标很难用来评价后发国家的经济增长质量。进一步,我们用技术进口模型和古诺竞争模型证明了在非均衡条件下,TFP指标可能低估了新兴发展中国家技术进步,而建立在投资基础上的经济增长策略是发展中国家不可逾越的一个阶段。     

1993-2005年广东农业生产率的变动与分解——基于Malmquist生产率指数的实证分析

本文使用非参数的Malmquist生产率指数方法,对广东省1993—2005年间农业全要素生产率（TFP）的变动趋势进行了考察,并把TFP的增长构成分解为技术进步、纯技术效率变化、规模效率变化三个部分。结果表明：13年间广东全省农业TFP的增长主要是由技术进步推动的,纯技术效率和规模效率的下降对TFP的增长造成了不利影响;农业TFP增长的地区水平差异显著,而且增长的结构也有所不同。最后是相应的政策建议。     

我国总量生产函数的贝叶斯估计——基于动态随机一般均衡的视角

本文把生产要素利用率的微观行为引入企业生产,在动态随机一般均衡的框架下,利用贝叶斯方法估计了我国的总量生产函数,并研究了1978-2007年间的全要素生产率(TFP).结果表明:第一,在规模报酬不变假设下,劳动的产出弹性约为0.55,高于传统文献中的估计值;第二,通过将TFP分解为长期增长和短期波动两部分,我们发现:(1)资本积累和TFP是1978-2007年中国经济增长的主要动因,两者地位相同,总共解释了平均增长的87%;(2)忽略要素利用率的内生行为,会导致传统定义的TFP明显高估中性技术冲击对于经济波动的贡献.     

中国粮食生产的技术效率与全要素生产率增长：1978-2008

本文利用1978—2008年间我国30个省市区的面板数据,对改革开放以来我国粮食生产进行了随机前沿分析。以此为基础,对我国粮食生产技术效率进行了影响因素分析,并对粮食生产全要素生产率增长进行分解和趋势分析。结果表明,农业基础设施建设和制度因素是影响我国粮食生产技术效率的关键因素;我国粮食产量增长主要是由投入要素的增长拉动,31年间全要素生产率的平均增长率为1．17％,TFP对我国粮食产量的贡献很小,其原因在于技术进步与技术效率变化呈现相反趋势。2004年以来,技术效率提高的速度持续下降,技术进步逐渐成为TFP增长的主要动力。     

基于Malmquist指数的装备制造业创新效率及影响因素分析

在保持装备制造业经济总量不断增长的同时,如何有效的提高行业效率,已成为制造业发展中迫切需要解决的战略性问题。本文将装备制造业创新效率及其影响因素纳入一个完整的理论-实证分析框架,运用Malmquist指数法对我国装备制造业全要素生产率增长状况进行了测算,并把全要素生产率(TFP)的增长构成分解为技术进步和技术效率变化两个部分,并对影响因素采用面板模型进行GLS回归。研究结果发现,2000—2010年我国装备制造业年平均增长率为11%,从分行业的角度来看,平均增长最快的是通用设备制造业。通过省级面板数据对我国装备制造业创新效率的影响因素进行分析,回归结果显示,对TFP影响程度最大的因素是技术水平和人力资本存量。TFP影响系数最显著的地区为沿海地区,其次为中部地区、东北地区和西部地区。行业技术水平、地区经济发展水平以及行业开放程度的回归系数为正,人力资本存量的回归系数为负。最后,对提高装备制造业创新效率提出政策性建议。     

中国铁路运输业全要素生产率的演进:1953年～2006年

本文利用索洛余值法和HP滤波分别测算了中国铁路运输业1953年～2006年间的全要素生产率(TFP)和技术进步率,在此基础上简要分析了全要素生产率变动的趋势及原因.分析表明:(1)1998年以前,TFP增长率涨跌交替且波动较为剧烈频繁,1998年以来则呈现逐年下降趋势;(2)改革开放以来的产出增长在一定程度上体现了技术水平的提升;(3)制度因素、结构变动、资本深化和技术进步可以作为TFP增长率变动的一种解释,但技术进步率在一定程度上不利于TFP的增长;(4)产出增长的可持续性堪忧,缓解供需矛盾的主要手段在于技术进步,当前推行的投融资机制改革需要在确保产业资本配置效率的基础上进行.     

高职思政课“EMS”实践教学模式的构建——以海南外国语职业学院为例

本文利用DEA方法对我国低碳企业2003-2009年的经营效率进行了总体分析和评价,并运用Malmquist生产率指数对其效率变动进行了测算。结果显示,我国低碳企业技术效率较为低下,纯技术效率低下是其主要原因;全要素生产率（TFP）呈现缓慢的增长趋势,技术效率水平提高是引致TFP增长的主要原因,而技术进步对TFP有负面效应;企业间的效率水平及其动态增长存在显著的差异。     

北京市现代服务业行业效率变化研究——基于DEA-Malmquist指数

基于时序DEA-Malmquist指数分析,通过测算北京市2004-2013年现代服务业细分行业的全要素生产率(TFP)及技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率指数,评价分析北京市现代服务业的效率变化。结果表明,北京市现代服务业TFP增速变缓,技术效率与技术进步交替变化,二者增长率变化方向相反;TFP对服务业增长贡献率较低,不同行业综合效率FTP变化及主导因素存在差异。     

全球价值链嵌入能否提升中国工业的低碳全要素生产率?

中国的全球分工参与对本国的经济与环境都产生了巨大的影响。文章基于2000～2015年中国33个工业行业的面板数据,采用投入产出模型和动态EBM-Malmquist指数分别测算了33个行业的全球价值链(GVC)嵌入程度和低碳全要素生产率(TFP),然后采用固定效应模型回归分析了GVC嵌入对中国工业低碳TFP的内在传导机制及其影响因素。结果表明:中国工业低碳全要素生产率整体呈现增长趋势,而全球价值链嵌入程度整体略有下降;全球价值链嵌入显著促进了中国工业低碳全要素生产率的增长,其内在传导路径为规模效率、环境改善效率与技术进步,而非技术效率;产业结构调整、环境规制及外商直接投资促进了低碳TFP增长,而能源结构、所有制结构对低碳TFP增长表现为阻碍作用,研发投入对低碳TFP未产生显著影响。     

我国服务贸易进口的技术效应分析

文章基于DEA的Malmquist指数方法将全要素生产率（TFP）分解为技术进步（TP）和技术效率（TE）,按照要素密集度把服务贸易划分为劳动密集型、资本密集型、技术与知识密集型服务贸易三类,研究了三种要素密集型的服务贸易进口分别对全要素生产率、技术进步和技术效率的影响,结果发现,劳动密集型服务贸易进口对TFP、TP和TE均无显著影响,资本密集型服务贸易进口对TFP有显著影响,但对TP和TE没有显著影响,技术与知识密集型服务贸易进口对TFP、TP和TE均有显著影响。最后,文章在此研究结论的基础上提出了相应的政策建议。     

基于DEA Malmquist指数法的生产性服务业增长效率研究——以河北省为例

为了反映生产性服务业增长效率,本文根据前沿生产函数模型,使用面板数据,采用DEA Malmquist指数法分析2004—2009年间河北省生产性服务业增长效率特征,将全要素生产率(TFP)增长分解为技术进步率和效率的改进两部分,并深入探讨内部主要行业增长效率特征。研究表明,河北省对技术的吸收利用能力较低,而技术的引进成为TFP增长的主要来源;从内部行业来看,传统行业中交通运输业发展较快,具有明显增长优势,而作为知识密集型的金融业发展滞后。通过研究找出河北省生产性服务业增长效率的影响因素,为各行业发展指明方向,为有关部门提供政策依据。     

日本制造业“路在何方”——基于全要素生产率分析的启示

制造业是日本经济的支柱产业,具有强大的国际竞争力。但是近年来"日本制造"问题频出,日本制造业的国际竞争力在逐渐下降。主要原因之一便是全要素生产率的衰退。基于DEA的Malmquist指数法是衡量全要素生产率(TFP)的有效方法,将其应用到2002～2006年日本制造业的15个主要部门中,来衡量日本制造业TFP的变化。把TFP分解为技术效率指数和技术进步指数,来探讨TFP变化的原因,并为日本制造业的发展提供了对策、建议。     

中国全要素生产率变动趋势的研究

全要素生产率(TFP)是衡量一个经济体效率的重要指标。本文基于C-D生产函数测算了改革开放1978-2009年期间的中国全要素生产率,并对其变动的趋势的原因进行了研究。     

中国经济的高增长能否持续:基于企业生产率动态变化的分析

经济持续增长的基础是生产效率的提高。本文运用增长核算法(growth accounting)系统地研究了中国大中型工业企业1995—2002年37个两位数工业行业的全要素生产率(TFP)的增长趋势。研究发现:(1)1996～2002年工业增加值增长率平均为11.5％,而 TFP 的行业加权年均增长率为6.8%,且呈逐年上升的趋势,全要素生产率的增长逐渐成为经济增长的主要源泉,显示大中型工业的增长可以持续;(2)全要素生产率的提高与资本深化分不开,工业产出高速增长的同时,伴随着资本增长放缓及从业人数的绝对减少;(3)从行业分布来看,开放程度高、竞争程度高的行业的全要素生产率增长快,而高垄断、开放程度低的行业生产率增长慢,甚至出现下降的局面。     

中国区域物流产业技术进步及其影响因素研究

本文应用SFA模型评价我国区域物流业整体技术效率和全要素生产率,得出以下结论:我国物流产业TFP增长呈现震荡上升的趋势,其中东部地区TFP增长率相对较高,物流产业全要素生产率增长出现了一定的收敛趋势。引起全要素生产率增长率变化的主要因素是技术进步率和技术效率变化率。区域的经济发展水平、区域的市场化程度以及港口物流有助于提高我国区域物流的全要素生产率。