中国城市全要素生产率的动态实证分析:1990-2006——基于DEA模型的Malmquist指数方法

利用基于DEA模型的Malmquist指数方法,分析了中国196个主要城市在1990-2006年期间城市全要素生产率的动态变化.该研究发现,1990-2006年期间,城市全要素生产率增加了2.8%,主要来源是技术改进,技术效率变化起着拖累作用;选定期间内的全要素生产率变化呈现三个上升高峰和两个波谷特征,第二高峰期间为1996-1999年,全要素生产率改善值最大,两个下降波谷分别出现在1993-1995年与2002-2003年期间,最近城市全要素生产率变化重新走上上升趋势,这可能表明了未来几年的走势;重庆市是直辖市中全要素生产率唯一下降的,上海最高,北京次之,天津改善幅度最小;东部地区全要素生产率改善了4.6%,中部改善了2.2%,西部改善2.8%,而东北地区改善的最少,只有1.0%.本文通过实证分析认为,我国城市经济增长还处于投入增长阶段,利用效率整体较低.     

环境约束下中国区域工业技术效率与生产率及其影响因素实证研究

本文运用方向性距离函数和曼奎斯特-卢恩伯格指数方法测算了环境约束下中国1998--2007年各地区工业技术效率、全要素生产率指数和环境规制成本,并对影响技术效率和全要素生产率增长的因素进行了实证分析。结果显示：环境技术效率呈现东、中、西依次递减,并且技术效率越高的地区,环境管制成本越低;考虑环境因素后,中国各地区工业全要素生产率指数降低,主要是由技术进步推动;环境约束下工业全要素生产率东部最高,西部次之,中部最低;人均GRP、FDI、工业结构、能源结构、人口密度对技术效率和全要素生产率有不同程度的影响。     

甘肃省工业全要素生产率行业比较分析——基于DEA-Malmquist方法

文章以甘肃省工业36个分行业统计数据为基础,运用基于数据包络分析技术的Malmquist指数方法,测算和比较2000-2008年工业分行业全要素生产率,最后得出结论:技术进步是全要素生产率得以改善的主要动力;纯技术效率较低是造成甘肃工业全要素生产率偏低的主要原因.     

互联网发展是否提升了中国地区生产率?——基于动态空间面板模型的计量分析

本文以2002-2019年中国分地区数据作为研究样本,基于动态空间面板模型的计量分析,检验互联网发展水平对地区全要素生产率的影响。研究发现从全国整体来看,互联网对地区全要素生产率确实有着较为显著的促进作用。但在不同地区,互联网在促进全要素生产率上有着较大的地区异质性。另外通过对生产率指数进行分解,实证估计结果表明互联网在驱动地区生产率提升方面,主要依赖的是技术效率,而不是技术进步。就全国整体而言,互联网与技术效率提升具有显著的正相关关系,但与技术进步之间却没有通过显著性检验。     

辽宁省绿色全要素生产率的测度与影响因素分析

以辽宁省2010—2019年省级时间序列数据为基础，运用Super SBM-GML指数，测算辽宁省的绿色全要素生产率。结果表明，在样本研究期间辽宁省的绿色全要素生产率均处于上升态势，绿色技术进步是辽宁省绿色全要素生产率增长的动力核心，而绿色技术效率的推动作用较小。在辽宁省绿色全要素生产率发展的影响因素当中，经济发展水平发挥了重要驱动作用，而人力资本具有极大的阻碍效应。     

基于DEA-Malmquist指数的长江经济带物流业全要素生产率研究

利用DEA-malmquist指数模型,对2006～2016年间长江经济带物流业全要素生产率进行实证测算,从全要素生产率、技术效率、技术进步三方面分析长江经济带物流业发展状况,并对比分析各地区物流业全要素生产率的动态变化特征。结果显示:长江经济带物流业全要素生产率总体上有下降的趋势,物流业全要素生产率水平不高;各地区物流业全要素生产率整体上也表现为下降的趋势,地区之间存在一定的差异;长江经济带物流业全要素生产率的增长由主要依靠技术进步转变为技术效率驱动为主,且技术进步成为阻碍全要素生产率增长的重要因素。最后,提出提升长江经济带物流业全要素生产率的对策建议。     

中国各省份农业效率和全要素生产率增长——基于SBM方向性距离函数的实证分析

本文运用SBM方向性距离函数和Luenberger生产率指标测度了中国31个省份1995－2008年的农业效率和农业全要素生产率,并对影响农业效率和全要素生产率的因素进行了分析。研究结果发现：东部地区的农业无效率水平显著低于中西部地区,产出无效率、役畜投入无效率和播种面积无效率是中国农业无效率的主要来源。1995－2008年中国农业的全要素生产率增长率为5.58%,主要体现于技术进步和技术规模变化。东部地区的农业全要素生产率最高。农业从业人员教育水平的提高对中国农业效率和全要素生产率的提高起到推动作用,机械化的普及有利于中国农业全要素生产率的增长。     

环境效应、随机干扰与全要素生产率测度——装备制造业三阶段DEA分析

传统的前沿分析不能排除环境效应和随机误差对全要素生产率的影响,于是尝试运用更为科学的三阶段DEA模型,对2009年我国各省装备制造业全要素生产率进行实证分析。结论是:各省的全要素生产率确实受到教育发展因素、工业发展因素、金融支持因素、宏观经济因素等环境变量和随机因素的影响。在同质经营环境和经营运气的条件下,各省的技术效率并不低下,且区域间差异较小,但规模效率成为制约全要素生产率提升的瓶颈。     

环境效应、随机干扰与全要素生产率测度——装备制造业三阶段DEA分析

传统的前沿分析不能排除环境效应和随机误差对全要素生产率的影响,于是尝试运用更为科学的三阶段DEA模型,对2009年我国各省装备制造业全要素生产率进行实证分析。结论是:各省的全要素生产率确实受到教育发展因素、工业发展因素、金融支持因素、宏观经济因素等环境变量和随机因素的影响。在同质经营环境和经营运气的条件下,各省的技术效率并不低下,且区域间差异较小,但规模效率成为制约全要素生产率提升的瓶颈。     

海峡两岸通信产业经营效率比较研究——基于Metafrontier与DEA模型

本文以Metafrontier思想并结合数据包络分析DEA方法、Malmquist全要素生产率指数客观评价了海峡两岸通信产业在不同生产技术下的经营效率。实证结果表明:大陆组的技术水平落差比率明显低于台湾通信业组,表明大陆组普遍存在着管理效率较低;大陆组在全要素生产率表现呈现逐渐改善的态势,主要因素是纯技术效率进步所带来的贡献。而台湾通信业组则有逐步衰退迹象,其主要根源来自于技术效率及规模效率的下降。     

基于DEA-Malmquist指数法的宁夏制造业全要素生产率分析研究

运用2009-2018年10个行业的面板数据,使用数据包络分析（DEA）和Malmquist指数法的合成模型对宁夏回族自治区制造业及其十个细分行业的综合效率和全要素生产率变化进行分析。运用软件DEAP2.1进行数据的动态分析,得出了宁夏制造业生产率指数按不同时期和不同行业的分解。结果表明：宁夏制造业生产率年均增长为1.1%,而技术效率和规模效率出现年均0.6%和1.4%的衰退,对生产率产生了负面影响。因此,为了保证宁夏制造业生产率的增长,本文结合Malmquist指数法的分析结果从政府层面、企业层面和产业层面三个方面提出了合理的建议。     

基于DEA模型的工业行业全要素煤炭效率研究

运用DEA-BCC模型对我国工业行业的全要素煤炭效率进行测算,通过DEA-Malmquist指数对工业行业煤炭效率增长的原因进行分析,并使用聚类分析将全要素煤炭效率进行划分。结果表明：从2005年到2014年我国工业行业全要素煤炭效率不断提高,全要素煤炭生产率平均值为1.076,平均增长了7.6%,科技进步对其的贡献最大。不同的工业行业全要素煤炭生产率增长的原因是不一致的,因此要区别对待。同时全要素煤炭生产率低的行业多为耗能比较高、污染比较高的行业,全要素煤炭生产率高的行业多为耗能比较低、污染比较低的行业。     

光伏发电企业运营效率及影响因素研究——基于DEA-Malmquist-Tobit模型的分析

在“双碳”目标的引领下,科学评价光伏发电企业的运营效率及其影响因素,对促进光伏企业及产业的高质量发展有着重要意义。基于2014-2022年光伏发电上市公司的面板数据,运用DEA-Malmquist-Tobit模型测度了光伏企业的运营效率及其综合效率的动态变化,实证分析了运营效率的主要影响因素。结果表明：9年间光伏发电企业的全要素生产率呈1.8%增长率的小幅增长趋势,股权结构、每股收益等5个变量对光伏发电企业的运营效率有显著性影响。     

我国证券公司生产效率及效率持续性评价研究

文章运用SEDEA模型和基于DEA的Malmquist生产率指数,对2005-2010年我国22家证券公司的生产效率进行动态研究,并运用效率持续性指数进行聚类分析。结论表明：我国证券业整体生产效率水平不高,且多数证券公司效率持续性较弱;证券公司生产效率的提升主要来源于技术进步,规模对其并无显著影响;证券公司的生产效率过分依赖证券市场行情的情况稍有改善;创新类证券公司在创新评审结束后,生产效率反而低于非创新类证券公司。     

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。     

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。     

“营改增”、制造业服务化与全要素生产率提升——基于DI合成控制法的实证研究

文章使用上市公司2007-2016年制造业企业面板数据,运用DI合成控制法和中介效应模型,实证检验了"营改增"对制造业全要素生产率的直接影响及"营改增"通过制造业服务化对全要素生产率的间接影响。结果表明："营改增"政策主要通过直接作用提高制造业全要素生产率,经由制造业服务化来提高制造业全要素生产率的中介作用并不存在。文章的研究对"营改增"政策完善与制造业转型升级具有一定的启示。     

高技术产业知识供应链的运行效率研究

合理配置科技领域知识供应链的投入产出规模,可以推动国家经济与科技实力的进一步发展。基于DEA模型和Malmquist指数模型对中国大陆30个省份2015—2020年高技术产业知识供应链运行效率及变动态势展开实证研究。结果发现,中国高技术产业知识供应链整体运行效率良好,处于上升趋势,区域间影响因素略有不同,东部地区运行效率良好,中部地区和西部地区综合技术效率和技术进步变动对运行效率影响最大,技术水平存在东部>中部>西部的发展格局。     

Uncovering the Relationship between FDI, Human Capital and Technological Progress in Chinese High-technology Industries

Using a panel dataset for 28 sub-industries from 5 Chinese industries from 1995 to 2006, this paper examines the impact of human capital, R＆D expenditure and FD1 spillover on the productivity improvement of Chinese high-technology industries. The whole industry sample results suggest that human capital promotes total factor productivity, technical change and technical efficiency change, but that FDI lowers all of these factors in Chinese high-technology industry. When we distinguish between types of ownership structure in the industries, we find that human capital improves technical change but lowers technical efficiency change, whereas FDI only improves technical efficiency change in state-owned and state-controlled enterprises but reduces technical change in state-owned and state-controlled enterprises and joint ventures.     

河南省文化产业效率及其动态演化

使用超效率SBM模型和Malmquist指数模型,测算分析了2014-2015年河南省文化产业效率及其动态变动状况。研究发现：从静态效率来看,河南省文化产业效率为0.754,处于较低水平,且有下降趋势,其主要动因在于规模效率比较低。文化产业效率的区域差异明显,且驱动因素和投入产出松弛类型呈现出多元化。从动态效率来看,河南省文化产业全要素生产率年均增长5.2%,其增长的主导因素是效率变动指数的提高。为了进一步提高河南省文化产业效率,加快推动文化产业的跨越式发展,为此要整合文化资源,优化资源配置;推动文化产业技术进步,加强文化产业制度创新;充分利用高校和科研机构资源,培养高素质文化产业人才;采取差异化的文化产业发展策略,实现各地市文化产业的协调发展。