出口贸易、FDI与中国农产品加工业全要素生产率——基于行业面板数据的实证分析

通过利用中国农产品加工业12个子行业的面板数据,首先运用DEA的Malmquist方法测算了中国农产品加工业全要素生产率及其分解,之后重点考察了包括出口贸易和外商直接投资在内的各因素对全要素生产率的影响。研究结果发现:在2001-2011年期间,中国农产品加工业全要素生产率整体处于上升趋势,支持了中国农产品加工业全要素生产率平均增长率上升的动力主要来自于技术进步;出口贸易的发展对农产品加工业全要素生产率和技术效率的提高作用并不明显;外商直接投资所带来的技术溢出对于提高中国农产品加工业的全要素生产率有较好的促进作用。根据研究结论,文章得到的政策启示是:提升农产品加工业出口贸易对全要素生产率的正向作用;强化外商直接投资所带来的技术溢出效应;提高农产品加工业人力资本水平;改善农产品加工业RD投入结构和市场环境;改进农产品加工业的规模经济效应。     

我国农药制造业生产率增长的实证分析——基于DEA的Malmquist指数法

为探寻提高我国农药制造业生产效率的途径,运用DEA的Malmquist指数方法,从整体趋势和各省区角度定量考察了我国农药制造业增长过程中全要素生产率的增长状况,结果表明:从全国的平均时间序列数据来看,我国农药制造业全要素生产率是在波动中增长,全要素生产率的增长主要是技术进步的贡献,而制约技术效率改善的主要原因是规模效率的下降.所研究的全国二十八个地区,生产率基本上都得到了不同程度的增长,只有云南地区有所下降.就全国而言,农药增长的主要推动力量来自于农药生产率的提高.从动态演变来看,农药全要素生产率增长在农药增长中的作用日渐增强.     

中国钢铁行业全要素生产效率实证分析

基于动态DEA的非参数Malmquist指数法,分析了1992～2007年中国28个省市钢铁行业全要素生产率以及七大经济区钢铁行业全要素生产率变动情况,并将全要素生产率的变动分解为技术进步、纯技术效率、规模效率三个指标,分析了这三个指标对中国钢铁行业全要素生产率的影响。结果显示,中国钢铁行业TFP的增长主要是由技术进步推动的,当技术进步促进TFP提升时,总会受到技术效率相对下降对TFP增长的抑制;七大经济区钢铁行业全要素生产率存在明显级差,低效经济区学习和追赶高效经济区的效应也应该发挥更大作用;钢铁产业各经济区产能应实现在高效率地区的相对集中,获取行业的规模经济;各经济区都应该注重钢铁行业管理水平的提高,突破钢铁行业能效提高的技术效率瓶颈。     

产业集聚、企业规模与农产品加工业全要素生产率——来自江苏的证据

本文基于2000～2008年江苏农产品加工业12个细分行业的数据,测算12个细分行业的Malmquist生产率指数,并在此基础上运用面板数据模型分析产业集聚和企业规模对农产品加工业全要素生产率的影响,结果发现:产业集聚对全要素生产率增长有显著正向影响,而企业规模对全要素生产率增长有显著负向影响。因此,必须积极培育农产品加工产业集群,同时注意优化农产品加工企业的规模结构。     

长江经济带物流业效率增长影响因素

首先基于非期望产出的Super-SBM模型和Malmquist指数模型,全面测度长江经济带2007—2016年物流行业增长效率,并在此基础上运用面板Tobit模型,实证研究其物流业效率增长的影响因素。结果显示:①长江经济带2007—2016年物流效率呈现波动上升后缓慢下降态势,其中下游地区物流效率高于中、上游地区;物流全要素生产率、技术变动和效率变动总体呈现下降趋势,技术变动是影响全要素生产率变动的核心因素。②影响物流效率增长的因素存在区域差距。市场一体化指数、产业集聚、政府干预以及对外开放对整个长江经济带的物流效率及变动产生重要影响。在上游地区,影响物流效率增长的因素主要为产业集聚、经济密度和交通密度;中游地区的市场一体化指数、产业集聚、政府干预、经济密度、对外开放以及交通密度均是影响物流效率增长的重要因素,而对于下游地区,市场一体化指数、政府干预、经济密度和交通密度与物流效率增长关系密切。最后,针对研究结果,给出提高物流效率的政策建议,包括推进市场一体化建设,优化区域产业布局,扩大对外开放水平及打造立体式交通运输网络体系。     

基于DEA的中国能源产业生产效率及生产率变动分析

本文基于DEA,对1997—2007年间我国29个主要能源生产省份的能源生产效率及生产率变动进行了实证分析。结果表明,我国能源产业生产效率的地区差异显著、平均水平较低,相对来说常规能源的生产效率发挥比较充分;总体看来,生产率增长主要是技术进步的结果,规模效率的贡献较少;大多数省份的生产率水平有一定程度的提高,但引起各地变化的原因却不尽相同。     

湖北省资本投入效率核算及技术水平影响分析

采用DEA Malmquist方法分析了湖北省12个市州2001-2010年综合技术效率和全要素生产率（TFP）变化情况,并对湖北省整体结果进行分析。研究结果表明：2001-2010年,湖北省整体全要素生产率不断下降,很大程度上是由技术水平变动引起的。12个地区中,资本投入综合技术效率波动上升,城市圈外城市的综合技术效率、纯技术效率和规模效率都相对高于城市圈内城市。各地区效率得分存在较大差异。逐步提高纯技术效率、实现资本投入规模最优化,是提高地区综合技术效率的主要途径。     

中国工业生产绩效:1998-2007——基于细分行业的推广随机前沿生产函数的分析

文章利用推广的随机前沿生产函数对我国1998-2007年36个细分行业的面板数据进行分析,估计了我国工业的技术效率和全要素生产率.分析结果表明,较高市场化程度的经济制度、较大的产业规模和较低的能源消耗均有利于生产效率的提高;我国工业生产效率是存在波动的,而且行业之间的差异十分明显;全要素生产率是在波动中增长的,2003年是其峰值;行业规模与生产效率表现出了开口向下的抛物线关系,而与全要素生产率却呈反方向变化;总体上,我国工业TFP增长主要源自技术进步和资源配置效率的改善,但各行业TFP增长的源泉差异巨大.     

我国煤炭行业全要素生产率变动的实证研究

应用基于DEA的非参数Malmquist指数法对2001—2008年我国27个省(直辖市、自治区)煤炭行业的全要素生产率进行计算,并将其分解为技术进步指数和技术效率指数,对变动原因进行分析。研究结果表明:我国煤炭行业的整体技术效率水平较低,但发展趋势良好;2001—2008年期间全国煤炭行业全要素生产率平均增长率为0.6%,增长主要来自于技术效率的提高,而技术进步的贡献较小;东部、中部、西部地区煤炭行业的全要素生产率变动及其原因存在较明显的差异。最后,给出提高我国煤炭行业生产率的建议。     

我国农产品加工业的空间结构调整与产业转移

文章利用区位基尼系数对2002—2012年我国农产品加工业的地理集中程度及其变动趋势进行实证分析。结果显示:2002—2008年,农产品加工业地理集中程度相对较高;2008年至今,农产品加工业地理集中程度相对较低,呈现出自东向西转移的趋势,导致各地区的专业化水平显著下降。因此,中西部地区承接产业转移过程中,必须重视区域分工和产业布局,通过特色化和集群化来提升产业竞争力。     

地区专业化与全要素生产率增长——基于中国农药制造业的实证研究

为探寻提高我国农药制造业的地区专业化与生产效率增长的关系,分别运用区位熵测算了我国农药制造业的专业化水平,运用DEA的Malmquist指数方法测算了农药制造业的全要素生产率增长状况,结果表明:专业化水平对农药常制造业生产率增长有显著的正向影响.地区专业化积极地促进了农药制造业生产率的增长,通过对技术进步和效率改善的回归来看,专业化主要通过效率改善来促进全要素生产率增长的.企业规模对全要素生产率的增长和技术效率的改善都有显著负面影响;对技术进步的变化也有负作用,但无统计上的显著性.资本密集度对TFP增长、技术效率改善均有显著正向影响.FDI对农药制造业的TFP增长、技术进步及技术效率改善等均无明显影响.产权结构显著地促进了地区的农药产业技术进步,但对TFP的增长、技术效率改善均无统计上的显著性.     

我国农副食品加工业的产业集聚——基于17个四位数行业数据的实证分析

采用衡量空间集聚程度的EG指数,并结合产业集中度指数,测算了2003—2009年我国农副食品加工业的17个细分行业的集聚程度,并从产业集聚程度的变动趋势、产业集聚特征、原料主产区的空间分布等方面进行分析。结果表明:在考察期间,我国农副食品加工业的行业集聚程度呈下降态势,行业集中程度主要受原料产地的影响;不同细分行业的集中程度存在较大差异,这是由自然环境和地理位置不同造成的。     

中国经济增长的因素分析——基于DEA-Malmquist方法的省际数据比较研究

运用数据包络分析的Malmquist生产率指数分析方法对我国1999年到2008年间30个省份的全要素生产率变动进行分解分析,结果表明,全国平均的技术进步在升高,而技术效率和全要素生产率却在下降。具体到东、中、西三大部区域经济的比较而言,东北地区的技术效率和全要素生产率最高且呈上升趋势,而技术进步对经济增长的贡献却呈下降趋势;中部和西部地区技术进步对经济增长的贡献为正,但中西部的技术效率在下降。这表明东部地区更多的是依靠长期积累的管理生产经验来推动经济增长,而中西部地区却越来越多地依靠技术进步来推动经济增长。     

总需求、国际贸易与我国省际生产率变化——基于省际面板数据的研究

全要素生产率的提高是促进经济持续增长的重要原因,对生产率的研究,主要是从供给方面展开的,本文试图从需求角度研究全要素生产率变动的原因。理论上看,总需求通过影响技术创新、技术选择、规模经济效益和要素的使用效率等途径引起生产率的变化,国际贸易则通过促进分工深化、产生技术溢出等促进生产率的提高。然后,本文采用数据包络分析方法测算了中国省际全要素生产率变化,并将其分解为技术效率的变化和技术进步。结果发现中国改革开放以来全要素生产率增长主要是技术进步的结果,技术效率的作用很小。在测算和分解的基础上,利用省际面板数据,就总需求和国际贸易对生产率增长的影响作了实证分析,发现最终消费和资本形成对技术进步和全要素生产率的提高作用显著,出口对生产率增长的作用不显著,进口显著地促进了省际全要素生产率增长和技术进步。     

对中国、美国、欧洲原铝产业2000-2006年期间全要素生产率分析

文章运用基于Malmquist生产率指数的DEA分析方法,对2000-2006年期间中国、美国和欧洲原铝产业投入量和产出量面板数据进行对比分析。分析表明：2000-2006年期间中国、美国和欧洲原铝产业Malmquist生产率指数呈现不同程度的增长,但增长原因有所不同,中国原铝产业生产率的增长对技术效率依赖度较大,美国原铝产业生产率的改善主要得益于技术变化的进步,欧洲则是因为技术效率和技术进步的共同贡献。     

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。     

中国省际高技术产业创新效率分析——基于DEA-Malmquist指数

文章采用BCC模型测算了2000—2008年中国28个省份的高技术产业的技术创新效率,并使用DEA-Malmqui st生产率指数测算了28个省份高技术产业的全要素生产率(TFP)的变动。研究表明:中国大部分省份高技术产业的技术效率不高,且省际间技术效率差异较大,主要由规模效率的差异所导致;东、中、西部地区高技术产业的技术创新效率呈现上升趋势;中国高技术产业的TFP有所上升,但是各地区TFP增长的源泉不同:东部地区主要依赖于技术进步,中部地区主要依赖于技术效率的增长,而技术退步是西部地区TFP负增长的主要原因。     

安徽省农村公共物品供给效率动态分析:基于Malmuquist指数

本文运用DEA模型和Malnquist指数,对安徽省2008年—2014年16个城市的农村公共物品供给的效率进行测度.结果显示,安徽省各城市村公共物品供给的全要素生产率呈增长趋势,农村公共物品供给的综合技术效率变动和纯技术效率变动、规模效率变动较为一致,公共物品的全要素生产率其变动主要受到技术进步变动的影响.在实证分析基础上,从供给侧结构性改革的视角下,提出相关政策建议.     

中国农业全要素生产率的变动趋势及区域差异——基于1978～2008年曼奎斯特指数分析

使用1978～2008年省域面板数据,运用非参数曼奎斯特(Malmquist)生产率指数模型测算了中国农业全要素生产率的变动指数,并分析了全要素生产率(TFP)的时空差异。结果表明:全国、三大地区及绝大多数省份农业TFP的增长主要属于技术进步型的增长;全国及三大地区农业TFP增长呈现出明显的波动特征;农业TFP增长呈现出显著的区域间和区域内省际间的不平衡;农业技术效率的下滑制约全国及三大地区农业TFP的增长,而农业技术效率下滑是纯技术效率损失和规模效率下降共同作用的结果。     

中国经济发展的投入产出效率研究

从投入产出角度,运用超效率三阶段DEA模型与Malmquist模型相结合的分析方法,修正了环境因素与随机因素的影响,从静态与动态的时间角度对2008_2012年我国30个省（市、自治区）经济发展效率进行分析。结果表明：从静态层面看,我国各省经济发展效率不容乐观,综合效率值较低,大约2/3省的经济发展都处于低效状态;经济发展效率受环境影响较大,剔除环境因素的影响后,各省综合效率均显著下降;三大区域中,东部地区经济发展效率仍处于领先地位,西部地区次之,中部地区最低,但整体来看区域间经济发展效率差异逐渐减小。从动态层面看,通过Malmquist模型分析,考察期间全要素效率和综合技术效率M值逐年下降,技术进步效率逐渐增长,且全要素效率下降的主要原因是纯技术效率下降。因此,各地区应该充分发挥优势,加快技术创新,提高规模效率,进一步提升发展水平。