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.     

基于环境修正的中韩制造业全要素生产率比较研究

文章利用中国和韩国制造业行业的投入产出数据,基于扩展生产函数和面板数据模型方法研究了各制造业行业的传统全要素生产率和环境全要素生产率。文章的研究发现:2001~2011年我国制造业行业全要素生产率整体平均增长速度较快,全要素生产率逐渐成为工业经济增长的主要来源,但我国全要素生产率对产出增长的贡献落后于韩国。比较传统全要素生产率和环境全要素生产率可以发现:中国所有行业在平均意义上前者大于后者,而韩国则平均前者小于后者。     

我国高技术产业生产效率及其时空演变特征研究——基于三阶段DEA-Malmquist模型

通过构造三阶段DEA-Malmquist模型,测算了我国高技术产业的全要素生产率,主要结论如下：①高技术产业全要素生产率的提升主要来源于技术进步;②环境因素对决策单元投入松弛变量具有显著的影响;③剔除环境因素和随机因素之后,东部省份的全要素生产率出现了不同程度的下降,西部省份的全要素生产率出现了不同程度的上升,而中部省份的全要素生产率变动并不明显。对此,提出了提升我国高技术产业技术效率的政策建议。     

江苏省各市绿色全要素生产率估算与可持续发展分析

选取江苏省各市2004-2013年的面板数据,运用基于非期望产出的DEA-Malmquist指数方法估算该区域绿色全要素生产率(GTFP),并探究其变动情况。引入绿色全要素生产率地区差异性指数（GRDI）,定量分析各市GTFP差异。结果表明：江苏省GTFP在样本期间内波动变化并在短期内达到一个峰值,且GTFP上升的主要原因是技术进步; GTFP普遍低于传统全要素生产率;根据GRDI指数得出各市GTFP差异的动态演进过程可以分为三个阶段。最后,给出实现经济可持续发展和提高GTFP的政策建议。     

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。     

提高全要素生产率的影响因素及对策研究

当前,我国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段,而经济发展阶段越高,经济增长越要依靠全要素生产率的提高.全要素生产率指经济增长中不能被土地、劳动、资本等有形要素投入增长解释的部分.一般来说,全要素生产率由生产效率和资源配置效率两部分组成,其影响因素主要有制度变革、结构优化和要素升级.为促进全要素生产率的提升,一方面可以通过制度改革重新组合生产要素实现配置效率的提高;另一方面也可以通过科技创新实现生产效率的提高.     

江西省全要素生产率测算与分析

文章采用索洛余值法和基于生产角度的Malmquist指数法测算江西省及11设区市全要素生产率。测算结果显示江西省全要素生产率表现出先上升后下降的特点,1989~1993年和2004~2008年是全要素生产率增长较高的两个时期,2000年后稳定3%左右。全要素生产率对经济增长的贡献也表现出阶段性的特点。1979~2000年对江西省经济增长的贡献约为30%~40%,2000年后对经济增长的贡献约为20%~30%。11设区市的测算结果显示新余市、南昌市全要素生产率最高,但各市均出现下降趋势。     

技术进步促进云南经济增长了吗？

基于索洛增长模型,测度了1978-2013年云南省全要素生产率及对经济增长的贡献率。研究发现,云南省全要素生产率波动较大,呈现先急剧上升后平稳下降的态势。技术进步对经济增长的贡献远远低于同期全国平均水平,经济增长仍处于依赖资本与资源投入推动的粗放型、外延扩大式增长。     

中国上市商业银行全要素生产率研究

本文运用非参数DEA模型的Malmquist生产率指数,对2004-2008年中国11家上市商业银行的全要素生产率及其分解进行了测度.结果显示,中国国有上市商业银行自从改革后全要素生产率整体呈现上升趋势.从国有上市商业银行全要素生产率的均值来看,其提高受规模效率变化的影响并不明显,但从单个国有上市商业银行看,中国工商银行和中国建设银行全要素生产率的下降,是由技术进步水平和规模效率的下降共同导致的.     

交通基础设施对全要素生产率的溢出效应研究

采用中国30个省市2000—2019年的多个指标数据,使用DEA-Malmquist方法计算中国各地区全要素生产率,然后利用空间计量经济模型解析了公路和铁路的建设对全要素生产率的溢出效应,并分不同时段、不同地区地深入描绘了其影响的差异与变化。研究结果表明：（1）2000—2019年,中国区域间全要素生产率整体上表现出了空间相关性。（2）不同交通运输方式对全要素生产率的影响存在差异,公路对区域全要素生产率的增高明显表现出直接的促进作用,而铁路主要则是通过其溢出效应来影响全要素生产率,其系数为1.196。（3）就分时段的估计结果来看,2001—2007年铁路基础设施对全要素生产率有着持续显著的正向影响,其总效应的值高达2.014,而08年之后,由于中国的交通基础设施建设进行了超前的发展,因此其影响力将对后续的中国区域经济增长及其全要素生产率的提高带来持续的贡献。（4）就分地区而言,密集的铁路网的建立已使中部地区的经济质量的提升从中获益,而对西部地区全要素生产率产生正向影响的主要是当地公路的修建。     

我国全要素生产率研究:1979～2004

文章采用非参数的DEA-Malmquist指数方法对我国全要素生产率进行了定量分析。1979～2004年,我国全要素生产率在大部分时间里都保持增长,平均增长率为1.8%,其中,技术水平提高产生的促进作用比技术效率更显著。分阶段来看,20世纪80年代中期以前,全要素生产率一直处在不断上升阶段,随后经历了一些起伏,这种状况延续到20世纪90年代中期,1995年以后,全要素生产率增长率渐趋稳定。     

基于索罗余值的三亚市旅游业效率变化与要素贡献测度

本文基于2001-2018年三亚市旅游业、经济发展数据,首先分析了经济发展与旅游业发展关系,然后通过索罗余值法对旅游业效率变化及要素投入贡献进行了测度,结果发现:旅游业拉动三亚经济增长效应高于其他沿海旅游城市;三亚市旅游业全要素生产率变化呈现无规则波动,旅游业增长主要依靠资本要素投入和劳动要素投入,资本要素投入是主要驱动力,技术进步对旅游业的贡献并不明显;技术进步对旅游业增长的贡献呈现出先下降后上升的趋势,2017年、2018年技术进步对旅游业增长的贡献明显。     

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。     

基于我国东部地区的服务业全要素生产率研究

采用非参数Malmquist指数方法实证分析了2001—2008年我国东部地区10个省份中国服务业全要素生产率的增长状况,并将其分解为技术效率和技术进步。通过研究发现我国东部地区服务业经济增长效率在这段时间是逐步提升的,技术进步是主要的推动力,而技术效率贡献微乎其微,要提高我国服务业全要素生产率水平,需要在注重技术进步的同时也要注重技术效率的提升。     

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。     

1990年～2011年江苏全要素生产率对经济增长贡献与对策建议

本文通过测算1990年～2011年江苏全要素生产率变动情况，找出江苏经济发展的主要动力及发展趋势，即2008年以来全要素生产率对江苏经济增长贡献呈下降趋势，针对当前形势，提出提高TFP对经济增长贡献的对策建议。     

财政分权、环境规制与绿色全要素生产率

理解财政分权体制下我国环境治理对全要素生产率的影响对于我国经济和环境协调发展起到了重要作用,使用我国285个地级市2008-2015年的数据建立财政分权、环境规制与绿色全要素生产率的中介效应模型,并采用两阶段最小二乘和空间滞后解释变量模型处理内生性。研究表明：财政分权引起地方竞争以牺牲环境为代价换取经济增长,导致环境治理不足而影响绿色全要素生产率,财政分权不利于绿色全要素生产率的提升。     

我国全要素生产率与创新驱动型增长

创新驱动型的经济增长方式已是我国经济发展的必然要求。文章用全要素生产率来衡量我国的科技创新程度,我国全要素生产率增长率的波动较大,尤其是2008年之后,增长率逐步下降,技术进步对于经济增长的贡献的相对比重在下降,这对于我国创新驱动型增长方式的推进是不利的,必须加大力度推进全要素生产率的提升,从而促进创新驱动型增长方式的实现。为此,提出以下的建议:推动"大众创业,万众创新",激发社会创新活力;建立健全知识产权保护体系,鼓励技术创新;构建有效的产学研结合平台,促进生产力提升。我国从要素和投资驱动向创新驱动的转变仍旧任重而道远。     

结构性减速视角下中国全要素生产率的实证研究

在中国经济增长速度下降的背景下,运用共同边界-两期权重修正罗素模型,对中国第二、三产业2004-2016年30个省份一位码分行业、典型省份广东省二位码细分行业全要素生产率进行实证分析。考虑到地区和行业的异质性,从多个层次、多个维度对中国第二、三产业全要素生产率进行对比分析,并检验"结构性减速"是否适用于当前中国经济。研究显示：第三产业全要素生产率增长均高于第二产业,这表明"结构性减速"是此轮中国经济增速下降的原因的看法并不成立。但在研究期间中国第二、三产业的全要素生产率均呈负增长,这说明中国经济增速下降的真正原因在于中国两大支柱性产业的全要素生产率对经济增长的贡献率下降。同时发现近年来各行业全要素生产率的增长率有上升趋势,这意味着中国经济正在从"中高速增长"向"高质量发展"转变。     

中国各地区生产效率与全要素生产率增长率分解(1990-2006)

本文选用超越对数函数的随机前沿模型,对1990-2006年的分省数据进行实证分析,以估算我国各地区的生产效率,并分解其全要素生产率增长率,实证结果表明:第一,东部地区生产效率最高,西部地区最低,1996-2000年各地区平均生产效率均出现了不同程度的下降,2003年之后生产效率出现上升趋势,且东部地区的增长幅度较大;第二,城市化率、各地区GDP中第二产业的比重、基础设施水平、人力资源水平和对外经济依存度对地区生产效率具有正面影响,而固定资产投资占国有经济投资比重以及政府对经济的干预程度与地区生产效率呈负相关关系;第三,就生产的不确定性而言,除人力资源水平能减少生产的不确定性之外,经济对外依存度、技术创新水平、基础设施水平、政府干预倾向都会增加生产的不确定性;第四,全要素生产率增长率在1992年之后出现了明显下降趋势,2000年之后,各地区全要素生产率增长均有显著的上升.全要素生产率的增长主要是由生产效率变化率决定,其次是技术进步率.