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。     

中国文化产业全要素生产率行业异质性研究——基于DEA-Malmquist指数法的分析

本文基于DEA-Malmquist指数模型对2013-2017年间我国文化产业三大子行业的全要素生产率的变动情况进行了实证分析。研究发现:我国文化产业三大子行业的全要素生产率存在行业异质性,文化服务业的全要素生产率最高,其次是文化制造业,文化批发与零售业最低;三大行业全要素生产率增长的驱动因素有明显的异质性,文化制造业和文化服务业全要素生产率的改善主要依赖技术进步,文化批发和零售业则受到技术效率和技术进步的共同制约;文化产业的三大子行业表现出不同的区域差异,文化制造业、文化批发和零售业在中、西部地区的全要素生产率高于东部地区,文化服务业的全要素生产率则呈现明显的东、中、西梯度差异。     

中国各省份农业效率和全要素生产率增长——基于SBM方向性距离函数的实证分析

本文运用SBM方向性距离函数和Luenberger生产率指标测度了中国31个省份1995－2008年的农业效率和农业全要素生产率,并对影响农业效率和全要素生产率的因素进行了分析。研究结果发现：东部地区的农业无效率水平显著低于中西部地区,产出无效率、役畜投入无效率和播种面积无效率是中国农业无效率的主要来源。1995－2008年中国农业的全要素生产率增长率为5.58%,主要体现于技术进步和技术规模变化。东部地区的农业全要素生产率最高。农业从业人员教育水平的提高对中国农业效率和全要素生产率的提高起到推动作用,机械化的普及有利于中国农业全要素生产率的增长。     

全要素生产率、增长差异与区域经济收敛

本文根据经济增长理论,将全要素生产率分解为技术进步和技术效率,并对其收敛性进行分析。通过采用Malquist生产率指数对1978～2005年省区数据的实证分析表明,近30年来,中国全要素生产率有显著增长,动力主要来自于技术进步因素,技术效率改善并不明显。但是技术效率变动的差异却导致了区域间全要素生产率增长呈现出显著的发散趋势,而后者是造成20世纪90年代以来我国区域经济差距扩大的重要原因之一。     

基于TFP的青海省现代服务业技术进步贡献度评价研究

现代服务业已成为衡量一个国家或地区经济社会发展水平和质量的重要标准。现代服务业的核心标志是技术要素和技术创新。技术进步对现代服务业乃至经济发展具有重大推动作用。文章利用全要素生产率对青海省2005-2011年期间技术进步对现代服务业的贡献度进行了测算,结果表明：技术进步对青海省现代服务业发展的贡献度呈下降趋势。     

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。     

互联网发展是否提升了中国地区生产率?——基于动态空间面板模型的计量分析

本文以2002-2019年中国分地区数据作为研究样本,基于动态空间面板模型的计量分析,检验互联网发展水平对地区全要素生产率的影响。研究发现从全国整体来看,互联网对地区全要素生产率确实有着较为显著的促进作用。但在不同地区,互联网在促进全要素生产率上有着较大的地区异质性。另外通过对生产率指数进行分解,实证估计结果表明互联网在驱动地区生产率提升方面,主要依赖的是技术效率,而不是技术进步。就全国整体而言,互联网与技术效率提升具有显著的正相关关系,但与技术进步之间却没有通过显著性检验。     

数字经济对中国全要素生产率的影响机理:提升效应还是抑制效果？

数字经济是新时代引领中国经济高质量发展的关键抓手。然而现阶段数字经济普惠性发展尚未实现，掣肘着其对国内全要素生产率的提升力度。文章在理论分析的基础上，基于熵权TOPSIS法测算了2012-2018年中国数字经济发展水平指数，探讨了中国数字经济对全要素生产率的影响机理。研究发现：数字经济的发展显著提升了中国全要素生产率水平，但区域层面上，东部地区的数字经济发展明显领先于中西部地区，引领着中国全要素生产率快速增长。从全要素生产率的分解指标来看，数字经济推动了技术效率提升，但现阶段国内关键核心技术环节薄弱以及数字产业化带来的人才和资金的虹吸效应导致数字经济对技术进步产生了阻碍作用。此外，当前数字经济对不同产业的渗透度存在明显的不均衡性，筑高了创新资源的流动壁垒，影响产业间协调创新及合理化布局，进而抑制了对全要素生产率的提升力度。进一步的机制检验表明在创新环境的支持下，人才集聚及金融规模强化了数字经济对全要素生产率的提升力度。     

中国新能源上市公司全要素生产率动态变化实证研究

文章从投入产出角度,运用DEA-Malmquist指数法对中国新能源上市公司的全要素生产率动态变化及其分解进行了测算。研究表明2006－2011年间中国新能源上市公司的全要素生产率增长水平较低,平均增长率仅为1.5％。增长的源泉主要是技术进步,技术效率的下降在一定程度上抵消了技术进步带来的效果。最后从不同类型新能源公司视角出发,分析了不同类型新能源公司全要素生产率变化、技术效率变化、技术进步之间的差异性。     

基于DEA Malmquist指数法的生产性服务业增长效率研究——以河北省为例

为了反映生产性服务业增长效率,本文根据前沿生产函数模型,使用面板数据,采用DEA Malmquist指数法分析2004—2009年间河北省生产性服务业增长效率特征,将全要素生产率(TFP)增长分解为技术进步率和效率的改进两部分,并深入探讨内部主要行业增长效率特征。研究表明,河北省对技术的吸收利用能力较低,而技术的引进成为TFP增长的主要来源;从内部行业来看,传统行业中交通运输业发展较快,具有明显增长优势,而作为知识密集型的金融业发展滞后。通过研究找出河北省生产性服务业增长效率的影响因素,为各行业发展指明方向,为有关部门提供政策依据。     

电网企业技术进步与技术效率对生产率的影响测算

为了分析电网行业的生产率受技术进步和技术效率的影响程度,使用基于DEA的Malmquist生产率指数方法,以9家省电力公司为样本,对电网企业的技术和生产效率的动态变动情况进行了研究。结果表明,2005-2010年间样本电网企业的全要素生产率年平均增长率为3.2%,技术进步的贡献大于技术效率的贡献。技术效率指数表现不优是由于多数样本企业的实际规模与最佳规模之间的偏差较大。因此为了提高我国电网企业生产率,关键是提升效率特别是规模效率。     

Productivity Growth in Different Plant‐size Groups in the Malaysian Manufacturing Sector*

In the present study, we develop a stochastic frontier production model that allows for different groups of firms to have different patterns of technical efficiency over time. We apply our model to the Malaysian manufacturing sector to decompose total factor productivity growth into technical efficiency change and technical progress for different plant size groups (e.g. large and small) in seven industries during 2000–2004. Our empirical results indicate that technical efficiency has worsened across all industries and plant‐size groups. In contrast, we find evidence of substantial technical progress in all industries. In fact, technical progress has been larger than technical efficiency deterioration in most industries and plant‐size groups, leading to total factor productivity growth. Our analysis identifies the industries and plant‐size groups that lag the most in terms of productivity, and thus have the greatest scope for policies that facilitate productivity growth.     

基于DEA-Malmquist指数法的宁夏制造业全要素生产率分析研究

运用2009-2018年10个行业的面板数据,使用数据包络分析（DEA）和Malmquist指数法的合成模型对宁夏回族自治区制造业及其十个细分行业的综合效率和全要素生产率变化进行分析。运用软件DEAP2.1进行数据的动态分析,得出了宁夏制造业生产率指数按不同时期和不同行业的分解。结果表明：宁夏制造业生产率年均增长为1.1%,而技术效率和规模效率出现年均0.6%和1.4%的衰退,对生产率产生了负面影响。因此,为了保证宁夏制造业生产率的增长,本文结合Malmquist指数法的分析结果从政府层面、企业层面和产业层面三个方面提出了合理的建议。     

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。     

广东现代服务业全要素生产率研究

本文利用Malmquist指数法,对广东2000～2008年现代服务业全要素生产率进行了测算。结果显示,广东现代服务业的快速增长并非源于要素使用效率的提高,而是得益于要素投入的增长;但各经济区差异较大,珠三角和西翼经济区现代服务业TFP高于全省平均水平,且现代服务业加速增长的同时,增长方式向集约型方式转变;而东翼经济区和山区现代服务业TFP不升反降,经济增长仍然主要依靠要素投入的增长。     

基于DEA模型的工业行业全要素煤炭效率研究

运用DEA-BCC模型对我国工业行业的全要素煤炭效率进行测算,通过DEA-Malmquist指数对工业行业煤炭效率增长的原因进行分析,并使用聚类分析将全要素煤炭效率进行划分。结果表明：从2005年到2014年我国工业行业全要素煤炭效率不断提高,全要素煤炭生产率平均值为1.076,平均增长了7.6%,科技进步对其的贡献最大。不同的工业行业全要素煤炭生产率增长的原因是不一致的,因此要区别对待。同时全要素煤炭生产率低的行业多为耗能比较高、污染比较高的行业,全要素煤炭生产率高的行业多为耗能比较低、污染比较低的行业。     

Uncovering the Relationship between FDI, Human Capital and Technological Progress in Chinese High-technology Industries

Using a panel dataset for 28 sub-industries from 5 Chinese industries from 1995 to 2006, this paper examines the impact of human capital, R＆D expenditure and FD1 spillover on the productivity improvement of Chinese high-technology industries. The whole industry sample results suggest that human capital promotes total factor productivity, technical change and technical efficiency change, but that FDI lowers all of these factors in Chinese high-technology industry. When we distinguish between types of ownership structure in the industries, we find that human capital improves technical change but lowers technical efficiency change, whereas FDI only improves technical efficiency change in state-owned and state-controlled enterprises but reduces technical change in state-owned and state-controlled enterprises and joint ventures.