中国农业全要素生产率增长的时空变异:基于文献的再研究

为准确揭示中国农业全要素生产率的增长趋势,在整合国内外1982—2011年46项有关农业全要素生产率测算文献的基础上,总结出中国农业全要素生产率的时空变异特征。结果表明：时间趋势方面,1978—2008年期间,中国农业全要素生产率的年均增长率为3.17%,并且呈现出农业技术进步和农业技术效率损失并存的特点;空间格局方面,中国农业全要素生产率呈现出东部、中部、西部依次递减的趋势,三大区域农业全要素生产率的增长均主要源于农业技术进步。上述结论是基于一系列的不同作者采用不同的方法和数据对不同时期的中国农业全要素生产率进行测算的综合结果,能更为准确和客观地反映出中国农业全要素生产率的特征。     

我国建筑业内外资企业效率差异及其收敛趋势研究

本文以我国内外资建筑企业为研究对象,利用基于DEA模型的Malmquist指数方法,比较内外资建筑企业全要素生产率的变动趋势和区域差异,对内外资建筑企业全要素生产率的收敛和发散趋势进行了检验。结果证实,我国建筑业全要素生产率总体呈上升态势,无论是内资还是外资建筑企业均呈现出收敛趋势,但从东、中、西部的检验结果来看,仅西部地区建筑业全要素生产率的收敛趋势通过了验证。     

碳交易试点政策对中国工业碳全要素生产率的影响

碳交易政策作为市场激励型环境规制手段,以实现低成本控制碳排放为目标。为评估碳交易试点政策对中国工业碳全要素生产率的影响,基于2005—2019年中国30个省份工业投入产出面板数据,采用DDF-GML指数测算并分析各省份碳全要素生产率指数及其分解项,通过双重差分法构建处理组和对照组,评估碳交易试点政策对中国工业碳全要素生产率的影响效果,并进行稳健性检验,进一步探究碳交易试点政策对中国工业碳全要素生产率的影响机制。研究结果表明：（1）中国30个省份工业碳全要素生产率呈现上升趋势,低碳技术创新是各省份工业碳全要素生产率增长的主要动力来源。（2）碳交易试点政策能有效地促进试点省份工业碳全要素生产率增长。（3）低碳技术创新及市场化是碳交易试点政策推动中国工业碳全要素生产率增长的两条主要路径。     

生产者服务进口对我国制造业全要素生产率的影响分析

文章首先分析了生产者服务进口贸易促进工业企业全要素生产率的渠道,并利用理论模型进一步论证了进口的优质生产者服务的种类增加有利于促进工业企业全要素生产率的增长。在理论分析基础上,运用1998—2008年数据进行实证检验,发现我国生产者服务进口贸易对我国大中型工业企业的全要素生产率有显著促进作用,并且发现运输服务进口比新兴的生产者服务进口更能促进工业企业全要素生产率的增长。最后提出若干政策建议。     

中国工业绿色全要素生产率的时空演化特征及影响因素研究——以供给侧结构性改革为视角

通过在全要素框架下构建工业绿色全要素生产率评价指标体系,采用EBM模型测度了中国2000—2018年期间30个省份的工业绿色全要素生产率,并分析其时空演化特征和供给侧因素。研究结果表明：（1）中国工业绿色全要素生产率呈现出较强的区域差异性,整体上呈现出由东南向西北梯度下降的规律;（2）华中、西南地区的工业绿色全要素生产率呈“U”型趋势,而华南地区表现出倒“U”型趋势,其余四个地区则呈明显的下降趋势;（3）工业绿色全要素生产率具有显著的空间相关性,并且多数省份位于空间集聚区内,仅有少量省份分布在空间离群区内;（4）工业产业结构、工业产品结构、人力资本要素、科技创新要素、绿色能源要素对工业绿色全要素生产率提升具有明显促进作用,工业产权结构明显抑制了工业绿色全要素生产率的提升,而绿色资本要素的影响却不显著。     

中国工业全要素生产率的区域差异分析

本文利用1998-2007年省级面板数据,对中国工业全要素生产率的变动趋势以及影响因素进行了分析.研究结果显示,中国工业全要素生产率在2002年后呈增长态势,中部地区工业全要素生产率高于东部地区,东部地区高于西部地区.在影响工业全要素生产率的因素中,集聚经济效应对全要素生产率有正向影响,国有经济比重则对全要素生产率有负向影响.研发投入在全国层面和东部区域对工业全要素生产率具有正向影响,在中西部区域则对工业全要素生产率影响不显著.人力资本水平则对工业全要素生产率没有显著影响.     

环境约束下中国地区工业全要素生产率增长:2000-2012年

本文对一个非径向非角度的方向性距离函数进行了拓展,使其能兼顾投入过量松弛和投入不足松弛.通过该模型和Luenberger生产率指标,分析了中国20002012年环境约束下30个省市工业全要素生产率的增长,并对其收敛和影响因素进行了分析.研究发现:中国工业全要素生产率增速较低,增长粗放的特点依然非常明显;工业技术效率改善缓慢,技术进步是工业全要素生产率增长的主要源泉;各省市工业全要素生产率增长的差异扩大了;如果忽视环境约束,会导致工业全要素生产率增速的高估;人均收入水平、资本积累、对外开放程度和能源消费结构对工业全要素生产率的增长都有不同程度的影响.     

环境规制下全要素生产率逆转拐点的空间效应*——基于省际工业面板数据的验证

工业是污染排放和能源消耗的主体,环境全要素生产率受环境规制影响,进而对工业的可持续增长有一定制约。本文采用2001-2012年中国各省份（西藏除外）工业行业的面板数据,基于Malmquist Luenberger生产率指数,在考虑环境污染的情况下测算了我国各地区工业行业的环境全要素生产率,避免了全要素生产率高估的问题;并构建空间计量模型,考虑空间相关性和异质性的影响,在控制了资本劳动投入比、地区经济发展水平、企业规模、所有制结构、外资结构等变量因素影响的基础上,实证检验了环境规制与全要素生产率的关系。实证结果表明：东部、中部和西部三大区域环境规制的强度和工业行业的环境全要素生产率之间呈现“U”型关系。随着环境规制强度不断增强,全要素生产率先降后升,而且东部地区要早于中部、西部地区达到拐点。在达到拐点以后,东部地区的全要素生产率对环境规制变动的反应要强于中、西部地区,东部地区的边际全要素生产率更高。     

国际贸易、技术进步和中国工业行业的生产率增长

新贸易理论认为,国际贸易是技术进步的重要原因。本文采用DEA方法将中国32个工业行业的全要素生产率增长分解为技术效率和技术进步的增长,分别就出口和进口对生产率增长的影响作了实证分析。我们发现,在1998-2003年期间,工业行业的全要素生产率增长的原因主要是各行业的技术进步增长,而不是技术效率的提高;贸易开放度高的行业并不比贸易开放度低的行业具有更高的技术效率和规模效率;出口和生产率增长的关系不显著;但进口显著地促进了工业行业的全要素生产率增长和技术进步的增长。所以,调整中国的进、出口贸易模式显得很有必要。     

外商在华直接投资区域聚集非均衡性的实证研究

新贸易理论认为,国际贸易是技术进步的重要原因。本文采用DEA方法将中国32个工业行业的全要素生产率增长分解为技术效率和技术进步的增长,分别就出口和进口对生产率增长的影响作了实证分析。我们发现,在1998—2003年期间,工业行业的全要素生产率增长的原因主要是各行业的技术进步增长,而不是技术效率的提高;贸易开放度高的行业并不比贸易开放度低的行业具有更高的技术效率和规模效率;出口和生产率增长的关系不显著;但进口显著地促进了工业行业的全要素生产率增长和技术进步的增长。所以,调整中国的进、出口贸易模式显得很有必要。     

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。     

What is the long run growth rate of the East Asian Tigers?

New panel data estimates for the four East Asian Tigers show that the contribution of Total Factor Productivity (TFP) to growth is much higher than past estimates. An extended production function with learning by doing implies that TFP is about 3.5% and these countries will grow at this rate in the long-run.     

基础设施在中国农业全要素生产率中的作用

This paper uses the Malmquist index to examine the sources of Total Factor Productivity (TFP) in Chinese agriculture. The overall goal of this study is to create a framework for assessing the trend of China’s agricultural infrastructure and to measure its impact on Total Factor Productivity. The main methodological contribution is to provide more contributive measure of crop-specific technologies. Based on the province-level panel data set during 1988–2002, the primary finding is that infrastructure has positively and statistically significant association with the estimated coefficient on Total Factor Productivity for rice, wheat, maize, and bean. An erratum to this article is available at .     

自主研发、技术引进与我国工业行业生产率提升

利用面板动态最小二乘法估算我国工业分行业国内研发和通过进口贸易从14个OECD国家获得的技术溢出对全要素生产率的贡献。结果表明,国内研发投入对全要素生产率的贡献不管是系数还是显著性都明显高于通过进口获得的研发溢出对全要素生产率的贡献。进一步区分资本品行业与非资本品行业并进行回归,发现非资本品行业的溢出效应显著为正,而资本品行业的溢出效应显著为负。利用非资本品行业的估计结果及进口渗透率计算各行业的全要素生产率对14个贸易伙伴国的研发投入弹性。计算表明,对我国的技术溢出处于前5位的是美国、日本、德国、澳大利亚和加拿大,这一方面是因为这些国家的研发投入相对较大,另一方面是因为我国从这些国家的进口额也较大。     

考虑人力资本的中国生产性服务业的技术进步

本文运用考虑人力资本的随机前沿分析法,利用中国29省市1993—2004年的面板数据,测算了中国生产性服务业的全要素生产率增长。研究表明,中国生产性服务业TFP在1994—2004年间年均增长4.92%,其中技术进步率为3.21%,技术效率改善1.71%。技术进步对TFP增长起主要作用,技术效率变化对TFP增长起着补充作用。考虑人力资本后TFP增长和技术进步率下降,但技术效率、技术效率变化及资本和劳动的产出弹性均有所提高。区域TFP增长不均衡,但技术效率存在收敛性。     

On the effect of R&D in returns to experience

Using a recent macroeconomic database, we empirically estimate an ‘erosion effect’: we show that Total Factor Productivity (TFP) growth decreases returns to experience. The ‘erosion effect’ is typically stronger within the rich and the most experienced countries in the world. This article complements the scarce microeconomic literature on the issue and the theoretical macroeconomic literature recently coming to the conclusion that this effect has important implications for the interaction between human capital accumulation and TFP.     

TFP growth and its determinants: a model averaging approach

Total Factor Productivity (TFP) accounts for a sizable proportion of the income differences across countries. Two challenges remain to researchers aiming to explain these differences: on the one hand, TFP growth is hard to measure empirically; on the other hand, model uncertainty hampers consensus on its key determinants. This paper combines a non-parametric measure of TFP growth with Bayesian model averaging techniques in order to address both issues. Our empirical findings suggest that the most robust TFP growth determinants are time-invariant unobserved heterogeneity and trade openness. We also investigate the main determinants of two TFP components: efficiency change (i.e., catching up) and technological progress.     

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。     

The impact of labour reallocation and competitive pressure on TFP growth: firm‐level evidence from crisis and transition ridden Bulgaria

This article uses the experiment of a macro‐financial crisis and radical liberalization in Bulgaria to explore the impact of labour reallocation and competitive pressure on Total Factor Productivity (TFP) growth in the manufacturing sector. Our results indicate that labour reallocated from less efficient to more efficient firms in virtually all industries but the influence of other within industry characteristics on TFP growth was significantly higher than the impact of between industry characteristics. Furthermore, while increased competitive pressure had a positive impact on TFP growth among relative laggards in the respective industries, this impact was more than overwhelmed by the inability of industrial leaders to leapfrog their competitors. This result is inconsistent with evidence from developed industrialized economies, but similar to that of less developed countries marked by credit crunch and institutional failure. It has potentially important policy implications.     

Productivity,energy prices and the great moderation: A new link

We build upon recent research that attributes the moderation of output volatility since the 1980s to the reduced volatility of the Total Factor Productivity (TFP) by investigating the linkage between energy price fluctuations and the stochastic process for TFP. First, we estimate a joint stochastic process for the energy price and TFP and establish that until around 1982, energy prices negatively affected TFP. This spillover has since disappeared. Second, we show that within the framework of a Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) model, the disappearance of this energy-productivity spillover accounts for close to 68 percent of the moderation in output volatility.