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1.
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基于DEA模型的全要素碳生产率与影响因素研究
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张丽峰《工业技术经济》,2013年第3期
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利用我国30个地区1995～2010年的GDP、资本、劳动力、能源和碳排放的数据,运用DEA-Malmquist全要素碳生产率模型,对我国30个地区、东中西三大区域以及全国的全要素碳生产率进行了测算并分解为技术效率指数和技术进步变化指数,最后运用面板数据模型对全要素碳生产率的影响因素进行分析,并提出了政策建议.
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2.
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低碳约束下中国全要素生产率的时空演变——基于Sequential Malmquist-Luenberger生产率指数分解方法 被引次数：1
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程云鹤 齐晓安 汪克亮 杨力《技术经济》,2012年第9期
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在全要素框架下运用基于连续前沿的Malmquist-Luenberger生产率增长指数方法,估算了1987—2009年中国28个省(自治区、直辖市)的低碳全要素生产率、技术进步和效率改善,对中国低碳全要素生产率的总体发展、区域差异进行实证分析。然后,利用核密度估计,对累积相对低碳全要素生产率增长、累积相对技术进步和累积相对效率改善做分布动态演进分析。结果表明:考察期内中国整体的低碳全要素生产率趋于上升,但上升幅度逐渐减小;东、中、西三大区域的低碳全要素生产率存在显著差异,呈东高西低的增长格局;东、中部地区的低碳全要素生产率提升是技术进步和效率改善共同推进的结果;西部地区的低碳全要素生产率提升仅靠技术进步驱动,效率改善存在退步迹象;省际间的低碳全要素生产率呈一定程度的"俱乐部收敛"特征,技术进步有明显的"追赶效应"。
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3.
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中国医药制造产业全要素生产率测算——基于非参数Malmquist指数的研究
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吴肖丽《现代商贸工业》,2014年第5期
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利用2000-2010年我国28个省市的面板数据,运用非参数Malmquist指数法对我国医药制造业全要素生产率的变动进行测算,并划分为中、东、西部进行了区域对比分析。研究表明:(1)我国医药制造业的发展在区域上存在一定差异,东部地区技术效率优于中、西部,西部地区技术进步提升较快,而中部地区的规模收益好于东、西部;(2)医药制造业的三个指数均小于1,技术发展仍属于较低水平;(3)年度分析方面,规模效率指数呈现降低趋势。
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4.
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中国西部地区省际全要素能源效率研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数
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关爱萍 师军 张强《工业技术经济》,2014年第2期
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本文基于超效率DEA模型,测算出2000~2011年中国西部11个省考虑环境效应的全要素能源效率,并运用Malmquist指数法将全要素能源效率指数分解为技术进步指数和技术效率指数,最后利用Tobit模型对全要素能源效率影响因素进行了分析。结果表明:西部各省能源效率差距较大,其中,内蒙古、重庆和青海的能源效率较高,广西、贵州、云南和甘肃的能源效率比较低;样本期间,西部地区平均全要素能源效率下降了0.4%,技术进步是能源效率变动的主要因素;第二产业和第三产业发展对西部地区能源效率提升有促进作用,能源价格、煤炭消费以及区际产业转移的上升对西部地区能源效率提升有抑制作用。
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5.
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低碳经济下中国区域全要素生产率的收敛性研究 被引次数：2
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江涛涛 郑宝华《经济问题》,2011年第12期
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发展低碳经济是中国应对日益严峻的能源紧张和气候变化的必然选择。考虑各区域在能源约束和碳排放下的全要素生产率显得日益重要。根据低碳经济的要求和特征应用Malmquist生产率指数法对我国29个省份及东中西三大地区低碳全要素生产率变动情况进行了实证分析。研究表明，考虑低碳因素后中国的全要素生产率增长率得到增加；低碳全要素生产率的变动由技术进步率的变化主导，低碳技术效率变化对低碳全要素生产率的影响有限；西部地区不存在绝对收敛，东部地区和中部地区存在较明显的“俱乐部收敛”，我国总体及东中西三大地区都存在明显的条件收敛趋势。
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6.
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基于DEA与Malmquist指数的区域高技术产业创新效率评价研究
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李培哲 菅利荣 刘勇《工业技术经济》,2019年第38卷第1期
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科学地评价区域高技术产业创新效率， 对于促进高技术产业持续健康发展并带动区域经济增长具有重要影响。本文采用DEA模型及Malmquist指数分解法， 利用2009～2016年我国高技术产业省际研发面板数据， 测算了我国30个省级行政区域及三大地区（东、中、西部） 高技术产业创新过程中的技术效率、技术进步及全要素生产率增长情况， 并对区域高技术创新效率水平作了聚类分析。研究结果表明：2009 年后， 我国区域高技术产业技术创新效率总体显示出上升趋势， 但是波动较大； 从三大地区来看， 中部地区创新效率高于东、西部地区， 西部地区创新效率最低， 区域创新效率的主要限制因素是纯技术效率不高。本文结论可以为我国区域高技术产业创新活动提供相应启示。
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7.
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中国低碳经济发展绩效评价及影响因素
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《经济地理》,2017年第3期
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通过构建低碳经济发展绩效评价指标体系,采用DEA模型和Malmquist全要素生产率指数对2000—2014年我国31个省级区域的低碳经济发展绩效进行静态和动态评价,在此基础上借助Tobit回归模型分析低碳经济发展绩效的影响因素,结果表明:①2000—2014年我国低碳经济静态绩效发展水平不高但省际差异显著,纯技术效率得分是造成低碳经济发展绩效静态差异的主要原因;②低碳经济发展绩效不同类型区之间的集聚态势减弱,各类型区向着相互掺杂的态势发展并在空间格局上初显出“大杂居、小聚集”的分布特征;③2000—2010年中国低碳经济发展动态绩效增长明显,2010—2014年则呈现出不同程度的下降趋势,十余年间中国低碳经济动态绩效变化实现了主要由纯技术效率和规模效率推动向技术进步推动的转变;④我国东、中、西三大经济地带低碳经济发展绩效动态变化差异较大,掣肘低碳经济发展动态绩效变化的因素随研究时段、地区的变化而变化;⑤建成区绿化覆盖率和碳排放总量始终是影响我国低碳经济发展绩效的主要原因,其它因素也影响着低碳经济发展绩效的变化。
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8.
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中国出口农产品碳排放绩效变化、地区差异及影响因素
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瞿艳平 戴育琴 李莉《财经论丛》,2017年第7期
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本文利用Malmquist-Luenberger的DEA模型构建碳排放约束下出口绩效指数,并将其分解为技术效率和技术进步指数,对中国28个省2001~2013年农产品出口贸易隐含碳排放绩效进行评估,并就影响因素展开分析.研究结果表明,我国出口农产品隐含碳排放绩效起伏变化较明显,上升幅度不大;全国范围内地区出口农产品隐含碳排放绩效差异较大,东部沿海经济发达省区农产品出口隐含碳排放绩效值高,而中西部地区受地形和农业科技水平的限制,农产品出口隐含碳排放绩效值较低;出口开放度、要素禀赋结构对隐含碳排放绩效的影响为正,经济发展水平、能源消耗强度和出口企业规模的影响为负.
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9.
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中国低碳经济下区域全要素生产率研究
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郑宝华 演克武 朱佳翔《经济问题探索》,2012年第1期
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文章根据低碳经济的要求和特征应用Malmquist生产率指数法对我国各区域低碳全要素生产率变动情况进行了实证分析,并做了低碳全要素生产率的收敛性研究.研究表明考虑低碳因素后,中国的全要素生产率增长率得到增加；低碳全要素生产率的变动由技术进步率的变化主导,低碳技术效率变化对低碳全要素生产率的影响有限；西部地区不存在绝对收敛,东部地区和中部地区存在较明显的“俱乐部收敛”,我国总体及东中西三大地区都存在明显的条件收敛趋势.各个地区都存在并将收敛于各自的稳态水平.
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10.
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我国水果生产全要素生产率研究——基于DEA-Malmquist指数法的分析
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《生产力研究》,2021年第1期
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随着我国水果产业迅速发展,水果产业对农民增收发挥着越来越重要的作用,但同时受耕地规模狭小和劳动资源匮乏的限制,使得部分地区的生产效率并不高,文章试图从全要素生产率视角探究水果产业的发展状况,提出健康的可持续发展的建议。运用DEA-Malmquist指数法,结合各省份水果产业的产出及投入数据,对2011—2018年我国18个样本省份水果产业TFP进行测算,并对TFP进一步分解研究。实证结果显示:(1)我国整体水果生产呈现出了稳步增长的态势,全要素生产率整体水平较高;(2)规模效率(EC)和技术进步(TC)是影响全要素生产率的主要因素;(3)呈现出了显著的地区性差异,东部地区生产效率相对较低,西部地区的水果生产相较于中东部地区优势显著。
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11.
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排污权交易提升经济绩效了吗?--基于2003-2012年中国省际环境全要素生产率的比较
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刘承智 杨籽昂 潘爱玲《财经问题研究》,2016年第6期
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本文基于DEA-Malmquist生产率指数，将SO2和COD排放作为环境投入要素，测算2003—2012年中国各省份环境全要素生产率及其分解值；以2007年推行排污权交易试点为时间节点，对试点省份和非试点省份SO2和COD排放量和排放强度、环境全要素生产率及其分解值进行比较研究。研究发现：中国减排成效并不显著，但排污权交易试点不仅在试点省份起到了较好的直接减排效果，而且也提升了试点省份的经济绩效，尤其在东部地区和西部地区作用较为明显。具体表现为通过纯技术效率的相对改善，遏制了试点省份环境全要素生产率的持续下降。中国应继续深入推进排污权交易试点工作，通过排污权交易的制度完善和机制创新，使其不仅促进效率改善，更在技术进步层面起到积极推进作用。
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12.
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我国制造业全要素生产率区域差异及其原因研究——基于制造业2003─2011年面板数据的实证分析
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《企业活力》,2014年第1期
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我国制造业的全要素生产率变动存在区域性差异。基于DEA分解的Malmquist指数法分解结果表明,东部地区制造业TFP增长主要由技术进步推动,而中西部地区则表现为技术效率的提升。就影响因素而言,FDI以及汇率波动对东部地区制造业TFP变动的影响显著。基础设施建设水平则对西部地区制造业TFP提升有着重要作用。此外,市场化进程也对中西部地区全要素生产率的提升产生影响。
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13.
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中国国有企业效率研究——基于全要素生产率增长及分解因素的分析 被引次数：9
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马荣《上海经济研究》,2011年第2期
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本文实证研究的结果发现,中国现阶段分行业国有企业的全要素生产率显著地高于外资企业和行业平均,这与先前文献所得到的国有企业效率低下的结论完全相反,对固有观念提出了挑战并为国有企业的效率及改革成就提供了证明。通过采用数据包络分析的Malmquist指数方法,对2003~2008年行业加总的国有企业实证核算了全要素生产率和分解,并与外资企业和行业平均进行比较,结果发现国有企业的全要素生产率具有绝对优势,但主要依赖于技术进步的贡献;国有企业的低效率主要体现在技术效率和规模效率较低。故而政策上应该进一步深化改革,完善国有企业的内部管理和激励,进一步提高技术效率。
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14.
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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
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董丽霞《当代经济研究》,2010年第12期
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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。
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15.
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我国制造业进出口贸易与生产率增长研究——基于2002～2007年行业面板数据的分析
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胡小娟 刘姣《山西财经大学学报》,2010年第6期
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采用基于DEA的Malmquist指数方法对2002～2007年我国制造业全要素生产率、技术效率与技术进步进行了分析,在此基础上利用28个行业面板数据,从总体和行业分组两个层面考察了进口和出口对制造行业全要素生产率及其分解变量的影响。结果发现,在2002～2007年期间,我国制造业全要素生产率的增长主要依赖于技术进步水平的提升,而非技术效率的增长。从制造业总体回归来看,进口对全要素生产率和技术进步增长有显著的正向作用,出口则阻碍了全要素生产率和技术进步的增长;进出口对技术效率的影响都为正,其中进口对技术效率的影响不显著,而出口的影响显著。行业分组回归表明,进出口贸易对不同行业生产率增长的影响程度不一样。
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16.
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基于Malmquist指数的水利投资效率分析
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王闪 袁汝华《水利经济》,2014年第32卷第3期
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运用基于DEA的Malmquist指数方法对我国31个地区“十一五”时期水利投资效率的变化趋势进行分析。研究结果表明：2006-2010年我国水利投资全要素生产率的平均值为1.152，从整体上看呈现逐年递增的趋势。对全要素生产率进行了分解，发现技术效率偏低为0.844，技术进步表现良好为1.568，纯技术效率变化不大，规模效率偏低为0.846。说明全要素生产率的增长主要来自技术进步的提高，水利投资技术效率偏低主要是由于较低的规模效率造成，应适当扩大水利工程建设的规模。从区域的角度来看，西部地区的水利投资效率优于东部和中部地区。
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17.
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碳排放约束下农业全要素能源效率增长及收敛分析——基于Malmquist-Luenberger指数分解
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冉启英 王倍倍 周辉《生态经济(学术版)》,2018年第2期
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采用2000—2014年30个省份的面板数据,运用基于SBM的方向性距离函数的Malmquist-Luenberger指数,对碳排放约束下我国及东部、中部、西部各区域的农业全要素能源效率进行测算和分解,并对其收敛性进行检验。研究发现:(1)2000—2014年全国及三大区域的碳排放约束下农业全要素能源效率年均增长率分别为1.15%、1.91%、0.43%和0.98%,相比无碳排放约束下的效率均出现了不同程度的下降,表明农业非期望产出的过度排放对农业能源利用造成了一定的效率损失;(2)考察期内,碳排放约束下中国各地区农业全要素能源效率均取得了不同程度的增长,但该增长主要由农业技术进步推动,农业技术效率却出现了不同程度的恶化;(3)碳排放约束下,全国以及东部、中部、西部地区的农业全要素能源效率既存在绝对β收敛,也存在条件β收敛,说明不同地区在朝着各自稳定水平发展的过程中出现了落后地区的追赶效应。
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18.
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FDI、国际贸易的技术效应与我国省际碳排放绩效 被引次数：1
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罗良文 李珊珊《国际贸易问题》,2013年第8期
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本文基于DEA非参数方法测算了我国各地区1995-2010年的Malmquist-Luenberger全要素碳排放绩效指数,并对其进行分解,估算出了东部、中部和西部地区考虑非期望产出的技术进步和技术效率变化指数,进而运用动态面板数据模型构建了FDI、国际贸易技术效应对技术进步和技术效率影响的动态计量方程。研究结果显示:分区域来看,东部地区的FDI促进了技术进步,抑制了技术效率的改进,中部地区的FDI促进了技术进步和技术效率的改进,而西部地区的FDI技术效应不显著;三大区域的进口贸易均抑制了技术进步,对技术效率改进的影响不显著;东部地区的出口贸易促进了技术进步和技术效率的改进,中部地区的出口贸易对技术进步有明显的促进作用,而西部地区的出口贸易对技术进步和技术效率的改进均无明显作用。
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基于DEA的实证分析评价中国农业全要素生产率
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汪慧玲 庞娟《市场论坛》,2015年第6期
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文章使用DEA方法对中国大陆31个省级行政区划10年（2001-2010）的农业全要素生产率（Total Factor Produc-tivity，TFP）及其构成采用曼奎斯特生产率指数（Malmquist Productivity Index，MPI）进行测评，并将Malmquist指数分解成四个部分，即：技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率。文章的结论是：在时间上，我国农业TFP的V型周期性波动趋势明显，并且根据分解后的Malmquist生产率指数发现了推动我国农业TFP提升的最主要因素———技术进步。在地域上，我国农业全要素生产率在区域上仍存在差别，主要表现在东部地区增长率最高，中部和西部地区相等，但是差别已经在逐渐缩小。中国农业要实现从粗放型向集约型转变，就要同时提高技术进步增长率和技术效率增长率，实现农业资源的有效配置，走农业可持续发展道路。
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20.
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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
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易明 彭甲超《科技进步与对策》,2018年第1期
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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。
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