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。     

环境管制成本与环境全要素生产率研究

本文利用1998～2010年中国工业36个两位码行业投入产出数据,利用方向性距离函数方法和Malmquist-Luenberger指数方法研究了环境管制成本和环境全要素生产率。研究发现,中国工业行业的环境管制成本较高,履行排放承诺,中国经济付出较大的代价;比较环境全要素生产率和传统全要素生产率发现,所有行业平均意义上前者小于后者,但两者的假设检验不显著;环境全要素生产率本身是上升的,环境全要素生产率的增长主要来自于技术进步的提高;在环境全要素生产率的收敛分析中,发现存在着绝对收敛趋势。     

环境约束下浙江省全要素生产率差异性及收敛性分析

文章通过Malmquist指数将环境因素纳入到全要素生产率的分析框架中,测算环境约束下浙江省2002年至2009年9个地区全要素生产率及其成分,并对其收敛性进行检验。结果显示,研究区间内浙江省生产率水平略有增长,但各地区增长类型和原因各不相同,并且随着时间的推移,浙江省各地区全要素生产率差距会扩大。     

我国区域环境全要素生产率增长的测度与分解——基于Global Malmquist-Luenberger指数

本文运用方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger(GML)指数测算了2000-2009年我国各省市的环境效率及环境全要素生产率变动状况,将环境全要素生产率变动分解为纯技术进步、纯技术效率变动、规模效率变动和技术规模变动等4个因素,并与当期Malmquist-Luenberger指数及未考虑非期望产出时Malmquist指数得到的结果进行了对比分析。研究结果表明:环境无效率普遍存在,且在省际间的分布差异较大;环境全要素生产率的增长及省际差异都主要源于技术进步和技术规模变动,纯技术效率和规模效率则出现不同程度地恶化;如不考虑非期望产出,全要素能源效率的增长显著地低于环境全要素生产率的增长;当期生产技术下的环境全要素生产率普遍低于全局生产技术下的测算结果,并具有统计显著性。     

我国区域环境全要素生产率增长的测度与分解——基于Global Malmquist-Luenberger指数北大核心CSSCISSCI

本文运用方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger(GML)指数测算了2000-2009年我国各省市的环境效率及环境全要素生产率变动状况,将环境全要素生产率变动分解为纯技术进步、纯技术效率变动、规模效率变动和技术规模变动等4个因素,并与当期Malmquist-Luenberger指数及未考虑非期望产出时Malmquist指数得到的结果进行了对比分析。研究结果表明:环境无效率普遍存在,且在省际间的分布差异较大;环境全要素生产率的增长及省际差异都主要源于技术进步和技术规模变动,纯技术效率和规模效率则出现不同程度地恶化;如不考虑非期望产出,全要素能源效率的增长显著地低于环境全要素生产率的增长;当期生产技术下的环境全要素生产率普遍低于全局生产技术下的测算结果,并具有统计显著性。     

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。     

发达地区城市工业用地效率评价及影响因素研究——以浙江省绍兴市为例北大核心CSSCI

文章以浙江绍兴市6个县(市、区)工业用地为研究对象,采用数据包络分析(DEA)法和Malmquist指数模型,测度各地工业用地效率、工业全要素生产率及其时空特征,并构建回归模型研究工业用地效率的主要影响因素及其可能的作用机制。研究发现:工业用地的区位特征明显区别于住宅、商服等行业,用地效率与工业用地管控、产业转型、投资结构、科技创新等紧密关联;地方政府供地和投资政策与工业全要素生产率变化存在着较强关联性,工业全要素生产率提高主要依靠技术进步;经济发达地区城市工业用地效率的主要影响因素是工业研发投入、工业企业规模、工业土地持有成本和工业行业集聚度。在此基础上,从实施技术驱动发展模式、改革土地出让方式、促进企业适度规模经营、推进产业有效集聚等方面提出了政策建议。     

上海工业六大重点行业效率研究——基于DEA和Malmquist指数法的实证分析

对上海工业六大重点行业投入产出效率进行了探讨,使用DEA和Malmquist指数法,从静态和动态两个角度切入,研究了投入产出效率和全要素生产率。研究发现,静态来看,上海工业行业规模效率不高,技术创新能力缺失;动态来看,全要素生产率的提高归因于技术进步,而技术效率在下降,规模效率不足是主要影响因素。研究认为,提高上海工业效率的科学路径可以从“优化投入资源配置,优化产业结构,加强技术创新,提高全要素生产率”等几个方面展开。     

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.     

黑龙江省绿色全要素生产率增长研究

文章应用基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger(ML)指数测算了黑龙江全省及各地市的绿色全要素生产率指数,发现其呈现出波动和不平衡的特征,效率改善对绿色全要素生产率增长的贡献大于技术进步。劳动生产率、经济开放度、科技水平、金融支撑能力对黑龙江省绿色全要素生产率增长的促进作用较强,工业比重增加却不利于其增长。根据全省及各地市绿色全要素生产率的增长特征及其影响因素,给出了提升黑龙江省绿色全要素生产率的对策建议。     

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。     

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。     

环境约束下长江流域主要城市全要素生产率研究

文章采用方向性距离函数和Malmquist-Luenberger生产率指数,对我国长江流域2003-2012年24个城市考虑环境因素和不考虑环境因素两种情形下的全要素生产率进行了测度。研究结果表明,考虑非期望产出时,技术无效率是长江流域主要城市的普遍现象,各城市之间投入产出效率差异大,但这种差异在逐渐缩小;长江流域城市全要素生产率不断增长,技术进步是其增长的主要源泉;多数城市技术效率明显恶化,成为阻碍长江流域城市绿色全要素生产率提高的主要原因;长江上游城市全要素生产率明显高于中下游城市;当考虑环境因素时,长江上、中游城市TFP增长幅度明显降低,下游城市开始出现"波特双赢"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。     

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。     

我国东、中、西部地区经济增长差异的因素分析:1952～2005年

本文采用Solow的增长核算方法,对1952～2005年间我国东、中、西部地区经济增长差异的因素进行测算和分析。分析结果表明:①我国地区经济增长主要来自于资本积累,全要素生产率增长对经济增长的贡献不大,劳动投入的贡献非常小;②资本投入增长速度差异是地区增长差异的主要决定因素,促进区域协调发展,需要国家给予中、西部地区更多投资倾斜政策,同时中西部地区自身应注重基础设施,人才环境等投资环境的培育和完善以吸引外来投资;③地区增长差异在一定程度上表现为生产率增长差异,加快西部地区技术进步和效率改善速度,提高其全要素生产率是缩小我国地区增长差异、继续推进西部大开发战略的有效途径之一。     

Marketization,environmental regulation,and eco-friendly productivity: A Malmquist–Luenberger index for pollution emissions of large Chinese firms

Marketization requires individuals and firms to increase energy efficiency and improve environmental quality, and various levels of governments interested in environmental protection have adopted tough environmental regulations. This paper develops data envelopment analysis (DEA) to measure unified efficiency at the firm level by introducing energy utilization and pollution emissions. A Malmquist–Luenberger efficiency model with undesirable output follows radial measurement by directional distance function type. We analyze green productive efficiency in relation to polluting emissions using a large dynamic panel dataset of 229,491 Chinese manufacturing firms from 1998 to 2012. We identify that marketization and environmental regulation both significantly facilitate green productivity. Further, our findings imply that both marketization and regulatory effects weakened from the tenth to the twelfth Five-Year Plans. Regarding effects across ownership type, green total factor productivity (TFP) growth of state-owned enterprises is significantly affected by regulation but not marketization. Private and foreign-owned firms are both significantly affected by marketization and regulation. Regionally, green TFP growth is positively associated with marketization and regulation in central China. East China’s green TFP growth is motivated by marketization, and West China’s green TFP growth is strongly driven by regulation.     

金融发展、对外贸易与全要素生产率：来自中国省域的证据

文章将金融发展、对外贸易与全要素生产率整合在一个统一的分析框架中,考察了开放经济下金融发展在促进贸易规模扩大、贸易结构优化,并进而促进全要素生产率增长中的内在机理。实证结果表明,金融发展不仅能够促进贸易规模的扩大,而且还能促使贸易结构优化。但是从具体的金融指标来看,只有中长期贷款余额的增加和以存贷比表示的金融发展效率的提升才能产生贸易规模和贸易结构效应,而贷款总量的增加并不能产生这种效应。并基于这一结论,用金融发展对贸易影响的回归拟和值来考察全要生产率增长的情况,证明了金融发展通过对外贸易对全要素生产率增长的促进作用的存在性,但这种效应只有东部地区才有,中西部地区有由于金融发展水平的滞后而不存在这种效应。另外这种效应的发挥主要也是通过技术进步渠道来实现的,其对技术效率的改善作用不明显。同时在实证检验中还发现,金融发展通过对外贸易影响全要素生产率增长要受到各个地区人力资本水平的影响,即存在“人力资本门槛”效应。     

食品企业规模竞争力与全要素生产率增长：基于产业集聚视角

利用中国31个省市2004-2010年食品业三个子行业面板数据,在产业集聚视角下对企业规模竞争力与全要素生产率增长进行了实证研究。结果发现:企业规模竞争力对食品业全要素生产率增长有促进效应,影响途径主要通过对效率改善的正面作用,技术进步效应表现出行业差异性。产业集聚有显著的效率改善效应,技术进步效应以及综合TFP效应存在行业差异。进一步研究产业集聚对企业规模竞争力生产率效应间接作用发现:产业集聚一方面更有利于中小企业效率改善,另一方面更有利于大企业获得技术进步提高。     

环境约束下地区工业生产率增长的异质性研究

采用SML指数法测算1998—2008年全国各地区环境约束下的工业TFP指数,进而采用PSTR模型探索工业TFP变化及地区差异的原因。实证分析表明,TFP增长已成为我国工业增长的重要驱动力,技术进步是工业TFP增长的源泉,相对效率的改善十分微弱,而近年来我国的环保努力和国际金融危机分别对工业TFP增长率形成了正向和反向的冲击。PSTR回归分析显示各地区环境约束下的工业TFP增长具有明确的异质性,多个解释变量对工业TFP增长的影响在模型的高、低体制下具有显著的差异。