浅析我国物流业全要素生产率

采用曼奎斯特指数法,对1997～2007年我国物流业全要素生产率和技术效率的发展情况进行了数据分析。其结果显示:我国物流业全要素生产率(TFP)增长主要得益于技术进步,由于技术进步增长不快,且技术效率负增长对技术进步的削减作用较大,因此我国物流业全要素生产率增长较为缓慢。通过各指数进行相关分析和回归分析得出一些更进一步的结论,为预测全要素生产率对技术进步指数、技术效率变化指数、规模效率指数等的变化提供了参考依据。     

中国物流业技术进步与技术效率研究

在构建1999～2006年中国30个省区市物流业面板数据的基础上,应用Malmquist-DEA方法,对中国物流业全要素生产率(TFP)的增长来源、差异与变化趋势进行了实证分析.结果表明,考察期内中国各地区物流业全要素生产率呈增长态势,技术进步是全要素生产率增长的主要动力,技术效率的恶化阻碍了生产率的增长;各地区存在严重的投入拥挤和资源浪费现象;东、中、西部区域之间全要素生产率增长存在差异,原因各不相同;东部全要素生产率平均增长最快,西部技术进步增长明显,相对而言,低水平的技术进步与技术效率使得中部地区全要素生产率平均增长最慢.σ检验表明,技术效率在三大区域之间和区域内部有发散的趋势.目前应注重物流业的规划、管理及区域间的协调发展.     

山西煤炭工业全要素生产率变动实证研究

山西煤炭工业在全国煤炭工业中占有重要地位,文中应用基于DEA的非参数Malmquist指数法,对2001～2008年中国27省区煤炭工业的全要素生产率进行了测算,并将其分解为技术进步指数和技术效率指数,重点研究了山西煤炭工业的全要素生产率的变动趋势及原因,结果表明:山西煤炭工业的全要素生产率平均增长了5.7%,主要原因在于技术效率水平的提高,而技术进步水平有所下降;进一步分解,在技术效率的提高中,基本上是规模效率在起作用,而纯技术效率没有得到改善。接着对山西煤炭工业的技术进步、纯技术效率、规模效率作了详尽的分析,最后给出提高全要素生产率的建议。     

我国长三角地区经济增长因素的实证分析

本文采用随机前沿模型对1990～2006年长三角地区的生产效率进行估算并分解其全要素生产率增长率,结果表明:①长三角地区的生产效率远高于全国平均水平;②城市化率、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都会增加生产效率,而固定资产投资中国有经济投资比重以及政府对经济的干预程度,对生产效率有负面影响;③1992年长三角地区的全要素生产率增长率呈现出明显下降趋势,1998年之后有显著上升;④全要素生产率增长率主要是由技术进步率决定的,规模效应的贡献几乎为零.     

基于全要素生产率的我国物流业与制造业联动研究

运用2004-2011年的面板数据,结合数据包络分析和灰色关联分析方法,对我国八大经济区物流业与制造业全要素生产率变动及两者的关联度进行了比较分析。结果表明,除东部沿海和南部沿海经济区外,其他地区物流业全要素生产率明显低于制造业;技术进步是影响物流业全要素生产率的重要因素;东部、南部和北部沿海经济区物流业与制造业联动水平较高,西南、长江中游和黄河中下游经济区次之,东北和大西北两业联动水平最差。     

基于SBM和Malmquist指数的我国物流业能源效率评价

基于2003-2017年我国30个省(市、区)的面板数据,通过SBM模型和Malmquist指数,从静态和动态两个视角分析我国物流业能源效率。研究发现,就静态角度而言,我国物流业能源总体效率为0.62,还处于较低的水平,各地区之间差异明显,在观测期内东部沿海地区一直处于全国领先水平,西南地区效率最低。从动态角度来看,我国Malmquist指数均值为0.988,说明物流能源全要素生产率下降了1.2%,下降的原因是技术效率与技术进步共同作用的结果;全国八大区域中除北部沿海、东部沿海和南部沿海的Malmquist指数呈上升趋势外,其余地区均呈现不同程度的下降,技术进步是导致区域差异的主要原因。为此,提出优化物流产业结构、提高物流技术水平、因地制宜出台相关物流政策等措施,可进一步提升我国物流业能源效率。     

基于DEA的中国旅游饭店业的效率分析

近些年,我国的旅游饭店业得到迅速成长。本文采用非参数DEA方法对中国旅游饭店业全要素生产率的增长状况进行分析,并分解为技术效率增长与技术进步增长,并进一步探讨了各地区饭店业全要素生产率的增长特征。结果显示:2004～2008年间,中国旅游饭店业TFP平均增长了6.3%。同时东中西部地区旅游饭店业全要素生产率增长存在显著差异,且影响全要素生产率增长的来源也不相同,中西部地区TFP增长快于东部地区,东部地区较多地依赖于技术进步的提高,而中西部则更多地依赖于技术效率尤其是规模效率的提高。     

我国物流业全要素生产率的动态演化——基于DEA的Malmquist指数的实证分析

首先利用非参数的DEA-Malmquist生产率指数方法对1995-2007年中国物流业全要素生产率(TFP)的变动进行测度,并对TFP指数进了分解。研究结果表明:(1)我国物流业生产率总体上处于增长趋势,并呈现先增长后下降再增长的特征;(2)技术进步是物流业生产率增长的关键因素,而技术效率是物流业生产率改善的瓶颈。     

基于产业效率的我国制造业与物流业联动研究——以八大经济区为例

物流业与制造业的协调发展是区域经济增长和产业价值链提升的必然要求。它们之间的协调发展不仅是总量的同步增长,更是效率的适应与协同提升。采用数据包络分析方法对我国八大经济区的物流业与制造业的综合效率和全要素生产率进行测算,发现物流创新不足导致我国物流业效率明显落后于制造业;从效率角度对八大经济区两业灰色关联度进行测量与比较分析,发现各省市区两业联动水平和区域整体两业联动水平存在显著的不一致。因此,加快地区产业结构调整,实现区域一体化对于物流业与制造业协调发展具有重要意义。     

中国服务业全要素生产率增长及其收敛分析

本文使用非参数的Malmquist指数方法测算了中国28个省区市1978～2007年服务业全要素生产率(TFP)变动情况,并从技术效率和技术进步两个方面对中国服务业全要素生产率变化的阶段性和区域性特点进行了分析。结果表明,改革开放以来,中国服务业TFP不断提高,但增长幅度呈阶段性下降态势。随着服务业资本深化过程的推进,服务业增长的要素推动作用相当明显,而TFP的增长贡献则逐渐降低,而且,在TFP的变化中,技术进步的增长效应明显,但技术效率的水平效应相对有限。在空间分布上,TFP增长及其分解存在东部、中部和西部的区域性差异,但收敛检验表明,各省区市的TFP增长呈现出长期的收敛趋势。     

我国物流业全要素生产率的动态演化—基于DEA的Malmquist指数的实证分析

首先利用非参数的DEA-Malmquist生产率指数方法对1995-2007年中国物流业全要素生产率(TFP)的变动进行测度,并对TFP指数进了分解.研究结果表明:(1)我国物流业生产率总体上处于增长趋势,并呈现先增长后下降再增长的特征;(2)技术进步是物流业生产率增长的关键因素,而技术效率是物流业生产率改善的瓶颈.     

数字经济赋能中国制造业全要素生产率的效应测度及路径分析

推进数字经济与制造业深度融合、提升数字经济赋能制造业全要素生产率,已成为推动中国制造业高质量发展的重要路径。本文利用2003—2020年中国制造业省级面板数据,通过构建随机前沿全赋能效应模型,运用反事实分析方法,分析数字经济对中国制造业全要素生产率的赋能效应及作用路径。研究结果表明：数字经济对制造业全要素生产率具有明显的赋能效应,这种效应主要通过技术进步、技术效率和规模效率三条路径实现,其中,通过技术进步赋能制造业全要素生产率为主要作用路径。异质性检验结果表明,在合理化、高级化程度较低的地区,数字经济对制造业全要素生产率的赋能效应较大,而赋能技术效率的效应相对较小;在市场化水平较高的地区,数字经济与制造业深度融合,着力发挥数字经济对技术进步赋能作用,使得数字经济深度赋能制造业全要素生产率的效果更为明显;数字经济对南方地区制造业全要素生产率的赋能效应更为显著。为进一步提升数字经济赋能中国制造业全要素生产率,促进制造业高质量发展,应大力推进数字经济与制造业融合。     

中国全要素生产率分析:Malmquist指数法评述与应用

本文首先对Malmquist指数法进行了回顾,对Malmquist指数各种分解的分歧和争论作了一个比较全面深入的介绍,并指出国内已有研究在指数分解方面存在的不足。在此基础上,对我国1979~2005年全要素生产率变动及其分解进行了分析。本文的主要结论是:改革开放以来,由于技术效率和生产技术的进步,我国全要素生产率得到了较大进步。但是1997年以后,由于技术效率下降,全要素生产率增长出现下降趋势。总体而言,由于地区之间技术差距的拉大,我国并没有出现全要素生产率的趋同效应。     

效率增进、技术进步与全要素生产率增长——制造业内外资企业生产率比较

运用随机前沿生产函数和1999～2006年产业面板数据,本文研究了制造业内外资企业全要素生产率和技术效率的动态变化特征。实证结果表明,内外资企业全要素生产率均不断提高,由于内资企业增速更快,二者之间的差距开始缩小。进一步的分解表明,前沿技术进步已成为全要素生产率增长的核心动力,1999～2006年前沿技术进步对内外资企业生产率增长的贡献平均约为80%和90%。     

中国地区研发创新的相对效率与全要素生产率增长分解

以1998～2006年中国大陆30个省级地区的面板数据为基础,应用超越对数随机前沿模型,实证测评了各地区研发创新的相对效率与全要素生产率增长情况.研究显示一段时间内全国整体研发创新技术效率较低,尚有较大的提升空间;各地区研发创新技术效率存在差异,且东部地区高于中、西部;研发创新的全要素生产率与技术进步均有所增长,但增幅减缓;技术进步是全要素生产率增长的主要动力,而技术效率在考察期内并未发生明显变化;全要素生产率增长与技术进步均不存在绝对收敛,但存在条件收敛.     

东北三省城市经济增长动力实证分析

基于2000—2014年东北三省34个地级及以上城市的平衡面板数据,本文利用DEA模型的Malmquist指数方法对城市全要素生产率增长率进行测算并分析其地区差异性,并采用SFA方法对研究结论进行稳健性分析。实证结果表明：（1）2000—2014年东北三省城市总体的全要素生产率出现了正增长,但随时间的推移呈现出了震动式的下降趋势。在样本考察期间,东北三省城市总体全要素生产率年均增长率为2.3%,由技术效率改善（2.1%）和技术进步（0.2%）共同推动,且技术效率改善做出了主要贡献。（2）东北各省的城市总体全要素生产率均有显著的正增长,吉林省城市全要素生产率增长是由技术进步和技术效率改善双驱动,辽宁省城市的全要素生产率增长是由技术效率改善推动的,而黑龙江省城市全要素生产率增长则是由技术进步推动的。（3）东北三省城市经济增长质量相对较低,改善空间巨大。技术进步和技术效率同时出现正向变动的城市占据样本量的32.4%,还不及全部样本的三分之一。     

北京城市增长效率变化轨迹

基于北京市2004-2011年间城市社会经济面板数据,运用数据包络分析模型和非参数的马奎斯特指数法,分析了北京市的全要素生产率变动情况及北京市16个区县经济增长效率的差异。研究表明:北京城市增长的全要素生产率主要依靠技术进步推动,城市技术效率水平一般,各区县内部差异明显,规模效应的抑制是制约技术效率提高的主要因素;北京城市技术效率和生产率变化呈现弱衰退的趋势,主要原因是规模效率的下降,且各区县间的技术效率和生产率变化也存在着差异。     

中国高质量发展阶段下的产业结构变迁与经济增长研究——基于结构-效率-速度的逻辑框架

本文以结构-效率-速度为逻辑框架，在分析 “服务业成本病”与“结构性减速”形成机制的基础上，通过成本 曼奎斯特模型与传统径向曼奎斯特模型相结合的非参数方法测算产业的全要素生产率、规模效率、配置效率及技术进步和价格效应的增长率。研究表明：（1）“服务业成本病”和“结构性减速”实质上一脉相承，以“服务业成本病”现象来反驳经济增长进入“结构性减速”阶段是自相矛盾的；（2）中国各产业的技术进步增长对其全要素生产率增长起决定性作用，各产业的技术进步增长减缓使得其全要素生产率增长下降，从而导致中国经济增速下滑；（3）在全要素生产率层面上，服务业并非是“技术停滞”部门，但服务业内部部门的全要素生产率增长存在较大异质性，生活性服务业的全要素生产率增长较快，而生产性服务业和公共服务业的全要素生产率增长缓慢；（4）中国各产业的配置效率增长总体上比较缓慢，进一步着力深化市场化改革和供给侧结构性改革势在必行。     

服务贸易进口是否带来国外R&D溢出效应

本文运用90个国家1998~2007年的面板数据研究不同要素密集型服务贸易进口的国外R&D溢出效应,研究发现,只有高强度的国内R&D投入才能显著促进全要素生产率、技术效率提升以及技术进步,不断完善的知识产权保护制度有助于强化这种作用;劳动密集型、资本密集型服务贸易进口无助于进口国全要素生产率、技术效率提升和技术进步,不断完善的知识产权保护制度也难以改变这种状况;技术与知识密集型服务贸易进口通过国外R&D溢出效应显著促进了全要素生产率、技术效率提升以及技术进步。     

基于DEA-Malmquist的高技术产业研发效率变动分析

本文选取2002²011年十年的行业面板数据,运用DEA-Malmquist指数法对我国高技术产业各行业的研发效率变动情况进行实证分析。结论显示:从年份来看,整个高技术产业全要素生产率(TFP)总体呈现增长趋势,年均增长率达到4.7%,TFP和TC(技术进步指数)变化曲线高度相似;技术进步是促进高技术产业全要素生产率增长的主要源泉;从行业来看,不同行业近10年的TFP、TC值均大于1,不同行业的综合技术效率(EC)和技术进步对全要素生产率增长的贡献不同。