资源型城市全要素生产率及其影响因素研究——基于财政收支的视角

本文运用随机前沿分析法(SFA)对2006-2014年中国109个资源型城市的全要素生产率进行测算,并运用DEA-Malmquist指数法进行分解分析.发现资源型城市普遍存在全要素生产率下降的情况,而技术退步是主要原因.在此基础上,本文构建面板模型,实证检验了财政收支对资源型城市全要素生产率变动的影响.发现财政科技教育类支出所占比重、地方财政收支规模能够促进全要素生产率提升,财政分权则具有不利作用.此外,第三产业比重提升亦能有效提升资源型城市全要素生产率.     

矿业权重叠对我国煤炭产业全要素生产率的非线性影响

本文通过超越对数生产函数模型,对我国2004~2014年煤炭产业全要素生产率进行测度,并采用门槛效应模型估计了矿业权重叠对煤炭采掘业全要素生产率的非线性影响。通过实证研究,得出如下结论:样本期内,我国煤炭产业全要素生产率出现了先增后降的变动趋势,并且地区差异显著;矿业权重叠与煤炭产业全要素生产率增长之间存在非线性关系,煤炭资源税征收比重和煤炭产业集聚水平是影响这一非线性关系的重要门槛变量;煤炭产业的投资集聚与从业人数集聚,促进了煤炭产业的全要素生产率增长,但企业数集聚对煤炭产业全要素生产率增长形成了阻滞效应,煤炭产业存在不规模经济现象;能耗比重的下降(能源消费效率提升)并未带来煤炭产业全要素生产率的增长,我国面临着较大的能源生产方式变革的压力。     

地方化经济与海岸带城市发展——基于DEA与GMM估计的实证检验

结合Malmquist指数与数据包络分析方法,利用1990-2007年城市统计数据,对我国50个海岸带城市的全要素生产率进行测量的结果表明,我国主要海岸带城市的全要素生产率并不平稳,海岸带城市快速的经济增长并不表现为技术效率的变动。在此基础上,利用测算得到的海岸带城市的全要素生产率TFP及其分解,作为劳动生产率的代理变量,采用广义矩估计方法,考察城市化经济、地方化经济与劳动生产率对海岸带城市产出的影响。研究表明,海岸带城市化经济对地区经济增长具有接近1.7%的带动,地方化经济对地区经济增长的带动则达到了30%,说明产业专业化和产业多样化所形成的经济组织地方集聚的经济效应非常巨大,而劳动生产率对海岸带城市产出的影响不显著。     

全要素生产率、要素投入对长三角经济增长影响研究——基于2000—2014年数据的实证分析

文章运用DEA-Malmquist指数方法,测算2000-2014年长三角16市全要素生产率变化、效率变化、技术进步。结果表明:长三角16市的整体全要素生产率变动为负,只有少数几个城市如上海、南京的全要素生产率变动为正。基于此文章采用新C-D函数、建立面板数据对长三角16市资本投入、全要素生产率对经济增长影响进行分析。研究结果表明,对长三角经济发展主要驱动力仍然是资本投入,且近几年全要素生产率对经济增长的影响作用愈发小,文章基于此提出相关的建议。     

环境规制与城市绿色全要素生产率增长的理论分析与中国经验

构建环境规制与城市绿色全要素生产率的逻辑框架,系统阐释两者之间的影响效应,同时基于混合距离函数的EBM—GML指数测算并分解2012—2019年我国城市GML(生产率指数),利用动态面板模型实证测试环境规制对城市GML的影响效应.结果表明:短期内初始较弱的环境规制会阻碍城市绿色全要素生产率,而长期则会促进城市绿色全要素生产率,形成了环境规制的动态绿色全要素生产率效应;环境规制对城市绿色全要素生产率的影响趋势呈倒"U"型,且严格的环境规制可能导致绿色悖论效应;QR-PD模型进一步显示,不同分位点和区域上环境规制与其他控制变量对城市绿色全要素生产率的影响具有显著异质性.因此,有的放矢地制定差异化的环境规制政策可激励地区经济高质量发展.     

软件服务外包对我国IT业生产率的影响

本文利用我国12个服务外包基地城市2002-2009年有关数据资料,测算了各城市该行业的Malmquist指数,分析了各城市全要素生产率的变化趋势.研究结果表明,计算机服务与软件业全要素生产率的增长、技术效率和技术进步有明显提高.     

智慧城市建设对全要素生产率的影响——基于准自然实验

基于2005—2015年中国171个地级市的面板数据,运用双重差分法考察了智慧城市建设对城市全要素生产率的影响及其机制。实证结果表明:智慧城市建设显著提高了城市的全要素生产率,相比非试点城市,智慧城市建设可使城市的全要素生产率平均提升2~4个百分点;智慧城市建设通过推动技术创新、促进产业结构升级、提高经济集聚水平三个机制促进城市全要素生产率分别提高了0.33%、2.32%和0.81%;智慧城市建设需要人、财、物三方面的支持。     

中国农业全要素生产率的变化及其影响因素分析——基于1991—2008年Malmquist指数方法

本文以分析中国29个省、直辖市和自治区农业全要素生产率变化为基础,对农业全要素生产率增长差异的原因进行了探讨。首先,根据KS和T检验筛选投入产出指标;然后,利用非参数Malmquist指数方法计算出中国农业全要素生产率指数及其构成;最后利用面板两阶段最小二乘法分析了影响农业全要素生产率的诸多因素。研究结果表明,乡村从业人员对农业生产效率值的影响较为明显;技术进步是农业全要素生产率增长的主要原因,区域间农业全要素生产率的差异较大;财政支农的力度和农业在整体经济中的地位会显著影响农业全要素生产率的变动。     

基于Malmquist指数法的新疆城市效率评价

利用Malmquist指数法对2006~2011年新疆21个城市的全要素生产率变动情况进行分析,发现新疆城市全要素生产率呈下降趋势,这主要是由于规模效率的下降导致的,且城市效率的变动原因也表现出明显的区域差异。同时,利用DEA模型计算了新疆城市投入要素的非集约度,发现新疆大部分城市投入要素的非集约程度还很高,资源利用和配置效率还很低,在现有技术条件下还有较大的提升空间。     

资源约束、环境规制背景下中国煤炭资源型地区全要素生产率分析

针对传统全要素生产率测度方法没有考虑二氧化碳排放问题,提出了资源约束、环境规制下的全要素生产率指数。通过与传统全要素生产率比较,表明资源约束、环境规制下的全要素生产率指数与中国碳减排目标相吻合。经过进一步对资源约束、环境规制下的全要素生产率指数的分解,结果显示:技术进步是推动资源约束、环境规制下全要素生产率提高的主要因素。     

金融科技能提升城市包容性绿色全要素生产率吗?

包容性绿色全要素生产率强调绿色发展、社会公平与经济增长协调并进,是判断城市经济发展质量的重要依据。本文以2011—2019年中国284个地级及以上城市的数据为样本,实证检验了金融科技对城市包容性绿色全要素生产率的影响及作用机制。研究发现,金融科技对城市包容性绿色全要素生产率具有明显的促进作用,主要表现在技术进步指数显著提升,这一结论在经过一系列内生性处理和稳健性检验后依然成立。机制分析显示,金融科技能够通过促进绿色创新、增加环保投资以及激发创业活力提升城市包容性绿色全要素生产率。异质性分析表明,金融科技对包容性绿色全要素生产率的提升作用在人力资本水平、金融发展水平和基础设施水平较高的城市中更为明显。本文的研究为加快实现经济绿色发展和包容性增长的“双重红利”提供了重要的经验证据。     

我国工业行业技术分解测度与技术溢出渠道分析

首先构建了行业内研发、行业间研发和进出口贸易所带来的技术溢出对技术进步、技术效率及全要素生产率影响的计量模型,然后使用数据包络分析法(DEA)计算了我国工业行业效率指数、技术进步指数和表示全要素生产率的Malquist指数,最后使用我国工业行业数据对计量模型进行了估计。结果表明,国内本行业研发和国内其他行业研发提升本行业技术进步指数的同时降低了行业效率指数,行业内研发对全要素生产率的贡献为正,而行业间研发对全要素生产率的贡献不显著,进口和出口对生产效率的提高无显著作用,对技术进步产生了正向的溢出,进口对全要素生产率的贡献为正,而出口对全要素生产率的贡献不显著。     

基于DEA的malmquist指数在城市基础设施投资效率评价中的应用

通过对全要素生产率下不同方法的介绍和比较,深入系统地介绍了拟采用的全要素生产率下Malmquist指数的计算和分解方法,并以河北省11个城市为主要对象研究,在对其"八五"～"十五"年间各项城市基础设施投资的深入分析的基础上,进行了Malmquist-DEA投资效率的实证计算和分析。     

基于地理加权回归模型的省域工业全要素生产率分析

全要素生产率(TFP)是一个国家或地区经济增长质量和技术进步、管理效率提高的重要标志。运用空间统计的Moran指数以及空间计量经济学的地理加权回归(Geographical Weighted Regression)模型方法,基于2003年中国31个省、直辖市和自治区的工业企业统计数据,对省级区域工业全要素生产率进行了测算分析。全要素生产率实证测算分析结果发现,空间Moran指数可测算省域工业生产率的空间效应,地理加权回归模型也可将影响省域全要素生产率的来源分解成各省域的局部影响,空间计量经济学模型在计量检验和测算我国31个省域工业全要素生产率中具有较好效果。     

高铁开通与企业全要素生产率——基于中国工业企业库数据的研究

匹配2007-2013年271个城市、高铁和工业企业数据,考察了高铁开通对中国工业企业全要素生产率的影响。研究发现:高铁开通显著提升了中国工业企业的全要素生产率;异质性检验结果显示,高铁开通对中心城市及其周围1小时高铁城市圈城市的非国有企业全要素生产率的提升作用最为明显,对地处偏远和小城市的企业的影响为负。城市创新、生产性服务业集聚以及企业创新是高铁开通促进企业全要素生产率提升的主要途径。     

金融发展支持科技创新的效率研究——基于Malmquist指数的海西样本

基于DEA模型的Malmquist指数方法,文章测度了2004—2010年海西18个市金融发展支持技术创新的全要素生产率变化指数(M指数)、技术效率变化指数和技术进步指数。研究发现:海西金融体系支持科技创新的全要素生产率逐年提高,但是技术进步对全要素生产率提高的贡献要大于技术效率改善做出的贡献,技术创新仍需要回归到技术进步的本质;科技创新的技术效率变化呈现"周期性"特征。同时,海西各市全要素生产率的增长率也存在显著的差异,各地区技术效率程度的不一致是造成全要素生产率差异的主要原因。     

承接服务外包对中国全要素生产率的异质性影响——基于在岸与离岸的对比分析

为探究承接离岸和在岸服务外包对全要素生产率的差异化影响效果,本文利用2011-2018年中国服务外包示范城市的面板数据,分别采用DEA-Malmquist和索洛余值法测算了全要素生产率,并引入面板校正标准误(PCSE)进行最小二乘法(LS)回归.研究结果表明,承接在岸服务外包和离岸服务外包都对全要素生产率水平的提升产生了积极影响,并且承接离岸服务外包对全要素生产率的影响程度显著高于承接在岸服务外包.进一步检验发现,东部城市承接离岸服务外包对全要素生产率的提升产生了显著的促进作用,而中西部城市承接离岸服务外包对全要素生产率的提升产生了消极影响;此外中西部城市承接在岸服.务外包对全要素生产率的提升效应高于东部城市.     

中国区域全要素生产率与决定因素:1996-2003

Malmquist指数分析表明,在1996-2003年期间,各省市区的全要素生产率平均增加了3.8%,而东部地区的全要素生产率增加了7.6%,中西部地区增加了3.8%。Malmquist指数还表明,全要素生产率改善的主要来源是技术变化,并不是效率的变化,因而,1996-2003年期间的各省市区的要素平均利用效率并不是很高。全要素生产率的决定因素分析设立6个假设,利用Malmquist指数与8个变量,进行回归分析。为了提高回归分析结果的客观性,运用了4种回归分析方法,即OLS、SWR、2SLS、GMM。回归分析结果表明,工业总产值的规模、专业技术人员对从业人员中的比重和财政自立度是1996-2003年期间中国各区域全要素生产率的差异的主要解释变量。     

FDI和产业集聚对TFP增长影响的实证检验——基于上海制造业行业的数据

运用非参数的Malmquist生产率指数方法,测算了1998—2007年上海20个制造业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指数;用基于面板数据的计量回归模型对上海市制造业行业全要素生产率的影响因素进行了实证检验。得出以下结论:上海制造业行业全要素生产率的增长主要是由技术进步带来的,技术效率变化指数表现出负增长;外商直接投资对上海制造业企业没有明显的外溢效应,产业集聚对上海制造业行业的全要素生产率增长有显著的促进作用,出口贸易具有显著的阻碍作用,国有产权比重具有显著的反向作用。     

经济波动对全要素生产率增长的影响研究

该文基于DEA分析方法,分解出了全球66个国家与地区的效率改进指数、技术进步指数和全要素生产率指数,并采用引入工具变量的固定效应模型分析方法,研究了经济波动对不同经济发展水平国家的效率改进、技术进步和全要素生产率的影响。结果表明:总体来看,发达国家和发展中国家的经济波动对效率改进和全要素生产率影响具有同质性,均呈现出顺周期的特征,即经济繁荣有利于效率改进和全要素生产率的提高。针对技术进步,发达国家呈现出逆周期性的特征,而发展中国家并不显著。