基于DEA-Malmquist模型的高新技术产业发展效率的时空测度与省际差异研究

运用DEA-Malmquist方法,在TFP分析框架下,通过测度高新技术产业发展的技术效率与TFP,分析1996—2010年间其产业发展的时空演变与效率变化特征,并对改善产业投入产出要素进行了定量调整。研究表明:1高新技术产业的技术效率:时序变化上,总体效率偏低,未能挖掘已有生产要素投入的潜力,处于规模不经济状态,应加大技术要素的投入;空间格局演变上,各省区技术效率值小于0.5的省份达到12个,占到全国的38.7%,产业高效发展的潜力挖掘空间较大;且技术效率无效省份普遍存在要素投入冗余、效益产出不足情况,各省区可根据自身情况对高新技术产业发展中的投入、产出要素做出定量调整。2高新技术产业Malmquist效率指数:平均技术进步变化和纯技术效率变化大于1,年均增长达9.6%和2.7%,表明激烈的市场竞争使企业注重先进技术要素的投入;但规模效率年均增长率为-0.3%,影响了TFP的提高;各省的Malmquist生产率指数除桂、渝外均得到改进,且TFP上升得益于进步率的提升,规模效率变化的影响有限。地区间技术效率差异显著,技术效率变化和TFP变化的差异却不断减小。     

我国制造业技术进步、技术效率及区域差异——基于DEA方法的实证研究

利用Malmquist生产率指数方法,对我国29个省的制造业在1999--2005年间的全要素生产率（TFP）的变化进行了测算,把TFP的增长构成分解为技术进步和生产效率变化两个成分,并对其区域差异进行了分析,最后对省际制造业TFP进行了趋同分析。结果显示：我国制造业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,总会受到生产效率下降对TFP增长的抑制影响;区域间技术进步及技术效率存在较大差异,省级制造业TFP存在条件β收敛。     

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。     

中国战略性新兴产业的技术创新效率——基于DEA-Malmquist指数模型

采用基于DEA模型的Malmquist指数分解方法,将战略性新兴产业技术创新的TFP增长分解为技术进步、纯技术效率和知识创新效率的变化。利用2005—2012年中国省际面板数据,测算了中国28个省级行政区域以及三大地区(东、中、西)战略性新兴产业技术创新的Malmquist指数,分析其TFP的动态变化、TFP增长变化原因、省际和区域分异特征以及TFP增长动力来源的区域差异。研究结果表明:2009年以后,中国战略性新兴产业技术创新的TFP增速减慢并呈下降趋势,主要原因是技术进步速度快速下降,纯技术效率、知识创新效率逐渐成为影响战略性新兴产业技术创新的TFP增长率的主要因素;分地区来看,三大地区战略性新兴产业技术创新的TFP增速减慢且TFP增长率呈倒"U"型分布;TFP增长的动力来源存在区域差异,即东、西部地区主要依赖技术进步,但技术进步速度明显减慢,而中部地区主要依赖技术效率的增长,但增幅不大。     

我国高技术产业技术创新效率的测度及动态演化分析——基于因子分析定权法的分析

对高技术产业技术创新活动的创新效率进行测度,不仅有利于改善高技术产业技术创新活动的绩效,同时也对促进我国产业结构优化升级、转变我国经济发展方式有着重要影响。运用因子分析定权法对我国高技术产业5个行业在1996-2008年间的技术创新效率进行了测算。根据测算结果,基于横向视角,比较了在不同年份中5个行业技术创新效率的差异性;基于纵向视角,描绘了各个行业在1996-2008年间技术创新效率的动态演化状况。     

我国高新技术产业专利创新效率演变规律及空间差异研究——基于全要素生产率的测算与分解

运用DEA-Malmquist指数方法对我国1998 -2015年高新技术产业专利全要素生产率进行了测算和分解。结果显示：①总体上看,高新技术产业专利平均全要素生产率呈现上升趋势,主要来自综合技术效率（TEC）的影响;②从各省情况看,Malmquist生产指数空间存在差异,但时间上变化不大;③从东、中、西三大区域层面看,东部和西部Malmquist生产指数都大于1,而中部地区小于1;④基于高技术产业专利创新效率对不同区域进行划分,结果显示高-高型、高-低型、低-高型以及低-低型4种类型省域在地理空间上分布并不规律,但综合技术效率基本呈现西高东低的现象。     

我国高新技术产业专利创新效率演变规律及空间差异研究

运用DEA-Malmquist指数方法对我国1998 -2015年高新技术产业专利全要素生产率进行了测算和分解。结果显示：①总体上看,高新技术产业专利平均全要素生产率呈现上升趋势,主要来自综合技术效率（TEC）的影响;②从各省情况看,Malmquist生产指数空间存在差异,但时间上变化不大;③从东、中、西三大区域层面看,东部和西部Malmquist生产指数都大于1,而中部地区小于1;④基于高技术产业专利创新效率对不同区域进行划分,结果显示高-高型、高-低型、低-高型以及低-低型4种类型省域在地理空间上分布并不规律,但综合技术效率基本呈现西高东低的现象。     

产业集聚与中国高新技术产品出口复杂度关系研究

笔者在Metilz模型的基础上建立了产业集聚对高新技术产品出口复杂度的促进作用机制的理论模型,利用2005年～ 2011年间我国25个省、市、区相关数据就产业集聚对高新技术产品出口复杂度的作用影响进行了实证研究,结果表明:产业集聚对高新技术产品出口复杂度的作用影响显著;不同区域的产业集聚水平差异导致了区域出口复杂度存在明显的差异;提高产业集聚水平是促进一个国家出口商品技术含量提升的重要途径.     

环境约束下中国旅游业动态效率的测算与分析——基于三阶段Malmquist指数模型的实证分析

将三阶段DEA与Malmquist指数相结合,利用2007—2010年中国31个省级区域的面板数据,对全国、各省级区域、三大地区旅游业的TFP及其分解指数进行了测算与分析。研究结果表明:在剔除了环境变量和随机误差的影响后,中国旅游业的TFP及其分解效率发生了明显变化;居民收入水平、交通便利程度、居民出游偏好和地理区位因素都对中国旅游业的发展效率产生显著影响;在剔除环境变量和随机误差的影响后,2007—2010年期间中国旅游业的TFP呈逐步提升趋势,技术进步是推动旅游业TFP增长的主要动力,技术效率则起抑制作用——这主要源于规模效率水平的下降。     

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.     

中国服务业分行业生产率变迁及异质性考察

本文采用全国两次经济普查后的修订数据,引入"技术不会遗忘"假定,运用序列DEA-Malmquist生产率指数法测算了1990—2010年中国服务业细分行业的全要素生产率(TFP)、技术进步、纯技术效率与规模效率增长率。结果表明,中国服务业总体及细分行业的TFP均处于上升通道,在上世纪90年代,服务业TFP增长的主导因素是技术效率改进,进入21世纪后,则主要是技术进步提高,且技术效率改进已开始由以纯技术效率为主转向以规模效率为主,但服务业发展的粗放型特征仍然明显。同时,中国服务业TFP增长表现出了较大的行业异质性;与工业(制造业)行业对比,服务业TFP增长是滞后的。2010年与1991年相比,TFP及技术效率增长的行业间异质程度有所下降,而技术进步却有进一步拉大的迹象。可能的内在机制是现代信息技术对不同服务业企业资源配置的异质影响,以及中国服务业体制改革的渐进式道路。     

中国制造业空间集聚对全要素生产率的影响机理研究——基于双门限回归模型的实证分析

文章根据中国2000-2008年20个制造行业的面板数据,建立了以产业空间集聚水平为门限变量的双门限回归模型,以考察产业空间集聚对全要素生产率的影响机理。研究发现,产业空间集聚主要促进体现型技术进步,对技术效率的影响较弱;产业空间集聚的影响存在门限效应,其影响力随集聚水平的提高而逐步减弱,集聚规模存在最佳边界;产业空间集聚对全要素生产率及技术进步的影响在不同门限区间的行业技术梯度特征较明显,资源性和中低技术行业的集聚水平较低但集聚效应较高。     

Information and Communications Technology as a General-Purpose Technology: Evidence from US Industry Data

Abstract. Many people point to information and communications technology (ICT) as the key for understanding the acceleration in productivity in the United States since the mid-1990s. Stories of ICT as a 'general-purpose technology' suggest that measured total factor productivity (TFP) should rise in ICT-using sectors (reflecting either unobserved accumulation of intangible organizational capital; spillovers; or both), but with a long lag. Contemporaneously, however, investments in ICT may be associated with lower TFP as resources are diverted to reorganization and learning. We find that US industry results are consistent with general-purpose technology (GPT) stories: the acceleration after the mid-1990s was broad-based – located primarily in ICT-using industries rather than ICT-producing industries. Furthermore, industry TFP accelerations in the 2000s are positively correlated with (appropriately weighted) industry ICT capital growth in the 1990s. Indeed, as GPT stories would suggest, after controlling for past ICT investment, industry TFP accelerations are negatively correlated with increases in ICT usage in the 2000s.     

所有权结构改革对工业行业 全要素生产率的影响 ——基于放松进入规制的视角

本文运用DEA-Malmquist指数法测算和分解了我国30个工业行业的全要素生产率,并分析了所有权结构对全要素生产率的影响。研究结论表明：（1）我国工业行业全要素生产率呈现增长趋势,技术进步明显,但对技术研发成果的吸收转化能力不足;（2）行业所有权结构与全要素生产率之间存在显著负相关关系;（3）行业的市场竞争度增强同样有助于促进全要素生产率的提高,因此可以说明以放松规制为导向的产权结构改革和市场结构改革同时进行、互相促进的关系。     

中国生猪养殖生产效率的实证分析——基于DEA-Malmquist指数法

运用DEA-Malmquist指数法,分别测算2005—2010年中国东北、东部、中部和西部地区不同规模生猪养殖的全要素生产率变化及其分解项。研究结果显示:近年来中国不同规模生猪养殖的全要素生产率均呈一定程度的小额负向增长,技术退步是其下降的根源;在国家生猪生产扶持政策的引导下,2008年中国生猪养殖的全要素生产率出现显著上升;不同地区生猪养殖的全要素生产率变化存在明显差异,即东部地区有所提高,西部地区呈下降趋势。最后提出,加快生猪生产的科技进步、加大政府的扶持力度是提高生猪养殖的生产效率的关键措施。     

中国战略性新兴产业生产绩效——基于细分行业的随机前沿生产函数的分析

文章运用随机前沿超越对数生产函数和2007-2011年战略性新兴产业各行业的面板数据,研究了我国战略性新兴产业各行业的前沿技术进步率、技术效率以及全要素生产率的特征。实证结果表明:五年间,我国战略性新兴产业的全要素生产率增长快速,为我国经济的平稳较快发展作出了重要贡献;前沿技术进步率基本一直呈现正增长,成为推动我国战略性新兴产业全要素生产率增长的主要动力;技术效率一直呈现正增长但增长幅度较小。因此,提高技术进步将是促进我国战略性新兴产业全要素生产率增长的关键所在,同时提高战略性新兴产业整体的技术效率水平不容忽视。     

国产化政策与全要素生产率——来自汽车零部件制造业的证据

产业政策是否有效已成为当下学术界的热点话题.文章聚焦2005年中国汽车工业国产化政策,并结合同时期的税收减免政策,利用2002-2007年中国汽车零部件和整车制造业的微观数据,实证分析其对企业全要素生产率的影响.研究发现:(1)整车厂商对零部件厂商的纵向技术溢出效应是国产化政策提升零部件企业全要素生产率的主要机制,但市场规模的扩张和短期内市场垄断程度的上升也使零部件企业产生了技术改进的惰性;(2)国产化政策对企业生产率的影响在不同所有制企业之间存在差异:内资企业、非国有企业更多地从整车厂商的技术溢出中获益,外资企业则更多地从市场规模的扩大中获益,国有企业生产率受该政策影响不显著;(3)国产化政策与同一时期税收减免政策之间的关系存在两面性.国产化政策下,受税收减免的FDI向本土零部件企业发生了更多的技术转移,受税收减免的企业本身却缺乏效率改进的动力.上述结论带给新一轮中国工业改革的启示是:国产化政策在一定范围内仍然是有效的,特别是对高端装备制造业等战略新兴产业,政策导向有利于为新产业主体建设打下基础;但是产业政策同样不应被过度使用,制定政策应该重视政策工具在不同阶段的有机组合,取长补短,使各产业政策形成合力进而保证企业效率的提升.     

How barriers to international trade affect TFP

We ask how barriers to international trade affect TFP when there are monopoly rights in the import-competing industries. Holmes and Schmitz [1995. Resistance to new technology and trade between areas. Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review 19, 2–17] show that without barriers to trade TFP in these industries is as large as possible. We study the general case of finite barriers to trade. We find that binding quotas lead to the use of inefficient technology in the import-competing industries. In addition, finite quotas or tariffs imply that the import-competing industries produce larger than efficient quantities, if they produce at all. For both of these reasons, barriers to international trade reduce TFP.     

Why is TFP growth sectorally concentrated?

Research shows that total factor productivity (TFP) growth is weak in European countries. This is inter alia attributed to the fact that substantial TFP growth is limited to a few industries. Because TFP growth is typically understood as technological progress, it is concluded that technology diffusion between sectors in Europe is hampered. We use EU KLEMS data sets to decompose sectoral TFP for nine European countries by means of a Malmquist approach in order to identify potential sources besides technical progress. Applying Harberger diagrams, we describe the sectoral distribution of TFP growth, efficiency gains and losses, economies of scale and technological progress. The analysis reveals that technological progress is quite evenly distributed across sectors in most European countries. The wide scattering of TFP growth is explained by deviating efficiency developments and the unused economies of scale. We conclude that the technology transfer between sectors in most European countries seems to work. Therefore, Europe in general does not need a new technology policy, but a further integration of the markets and a reduction of national market entry barriers. This requires further unification of pan-European standards in fields like trade and crafts codes or consumer protection policies.