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。     

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。     

长三角地区战略性新兴产业TFP增长差异及高端化发展路径研究

采用DEA-Malmquist生产率指数,从影响因素、时间序列以及增长方式等维度对2007—2015年长三角地区战略性新兴产业上市公司全要素生产率变化及其分解项进行研究,并利用σ收敛和绝对β收敛方程对不同类型企业进行收敛性检验。结果表明：长三角战略性新兴产业全要素生产率不断下降,主要源于技术效率降低,产业总体呈现出纯技术效率和规模效率双低的低端化发展倾向;从产业高端化的两个维度,将长三角战略性新兴产业上市公司分为3种不同类型——高效增长型、粗放增长型、悲惨增长型,不同类型企业增长方式差异显著,即应采取适合自身的高端化发展路径;长三角战略性新兴产业上市公司全要素生产率及其分解项收敛性显著,企业差距将不断缩小且最终趋于相同的稳态水平。     

人力资本与中国区域农业全要素生产率增长——基于DEA视角的实证分析

文章在考虑人力资本要素和技术非效率的前提下,使用非参数的DEA曼奎斯特生产率指数方法,对1988-2006年中国区域农业全要素生产率增长进行估计和测算,通过将其分解为技术进步、纯技术效率变化和规模效率变化三部分,来寻找农业TFP增长的源泉.实证表明,1988-2006年中国农业TFP增长较为显著,大致可以分为四个阶段,其对农业增长的贡献基本上是顺周期的,各个省区的TFP增长差异性则较为明显.从其内部构成来看,TFP增长主要由技术进步贡献,技术效率改善的作用则很有限.另外,是否考虑人力资本要素对农业增长的作用,会对TFP的估计产生较大影响.文章最终认为,应努力通过制度创新来消除农业技术扩散的各种制度性障碍,实现农业技术进步和技术效率增进共同推动农业TFP增长.     

长三角地区战略性新兴产业斣斊斝增长差异及高端化发展路径研究

采用DEA-Malmquist生产率指数,从影响因素、时间序列以及增长方式等维度对2007—2015年长三角地区战略性新兴产业上市公司全要素生产率变化及其分解项进行研究,并利用σ收敛和绝对β收敛方程对不同类型企业进行收敛性检验。结果表明：长三角战略性新兴产业全要素生产率不断下降,主要源于技术效率降低,产业总体呈现出纯技术效率和规模效率双低的低端化发展倾向;从产业高端化的两个维度,将长三角战略性新兴产业上市公司分为3种不同类型——高效增长型、粗放增长型、悲惨增长型,不同类型企业增长方式差异显著,即应采取适合自身的高端化发展路径;长三角战略性新兴产业上市公司全要素生产率及其分解项收敛性显著,企业差距将不断缩小且最终趋于相同的稳态水平。     

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。     

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。     

中国的工业生产力革命--用随机前沿生产模型对中国大中型工业企业全要素生产率增长的分解及分析

本文运用中国大中型工业企业 1 995— 2 0 0 2年期间的年度企业数据 ,系统地研究 3. 7个两位数工业行业的全要素生产率 (TFP)增长趋势 ,并用随机前沿生产模型 ,将生产率增长分解为前沿技术进步 (FTP)、相对前沿技术效率 (TE)的变化、配置效率 (AE)以及规模经济性 (SE)四大因素。主要结论 :(一 )TFP的行业加权年均增长率为 6. 8% ,并呈逐年上升的趋势 ;(二 )前沿技术进步已经成为TFP增长的最重要动力 ,企业因前沿技术进步平均每年提高全要素生产率高达 1 4个百分点 ;(三 )企业相对前沿的技术效率差距拉大 ,已经严重阻碍了TFP增长 ,导致TFP平均每年下降 7个百分点 ,这既是挑战 ,也是反映今后企业通过追赶先进技术提高生产力的潜力。 (四 )企业投入要素的配置效率对TFP增长几乎没有贡献 ,年均贡献仅为 0 . 0 2个百分点 ,而企业的规模经济性对TFP的贡献也仅为负 0 . 3 3个百分点 ,这与前沿技术进步和技术效率变化对TFP的影响相比都微不足道。分析表明 ,前沿技术进步一方面推动着生产力的快速增长 ,另一方面却加剧了企业间的技术效率差距 ,导致更激烈的市场竞争压力。世纪之交的中国最重要的工业企业正经历着一场以前沿技术进步及追赶先进企业为核心的生产力革命。     

中国工业TFP的新产品动能变化研究

本文在运用全局曼奎斯特(Malmquist)生产率指数测算新产品全要素生产率及其分组技术效率和技术进步的基础上,首次对2001—2010年中国大中型工业行业TFP的新产品动能变化及其数量效应变化和效率效应变化进行研究。研究结果表明:中国工业新产品全要素生产率主要来自于技术进步,技术效率的作用很小;新产品全要素生产率低于TFP,中国工业TFP主要依靠老产品驱动;整体上中国工业TFP的新产品动能增长基本停滞;2008年后,TFP新产品动能的数量效应和效率效应双双提升,技术进步的新产品动能实现了较快增长,技术效率的新产品动能有所下降;企业规模、非国有企业占比对于TFP的新产品动能增长没有显著影响,FDI有抑制作用,出口和R&D投入则有促进作用。     

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。     

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。     

陕西省区域经济全要素生产率变动研究

本文采用DEA-Malmquist指数测算陕西省各地市1990～2007年经济增长的全要素生产事(TFP)及其组成部分.研究表明,陕西省TFP平均增长率为6.7%,技术进步是主要的贡献因子,2001年之后全省TFP变化与技术进步变化趋势相同.各地市TFP年均增长率差异显著,由高到底依次是铜川、渭南、西安、宝鸡、咸阳、汉中、安康、延安、榆林、商洛.各个地市纯技术效率与技术效率变化趋势一致;技术效率没有得到改善的地市,其规模效率是技术效率变化的主要贡献因子.     

中国战略性新兴产业空间格局演变与优化

运用2004、2009和2014年3个时间截面所有沪深上市公司中具有战略性新兴产业概念的相关数据,对中国战略性新兴产业空间格局的时空演变进行了分析和研究。结果表明:从全国层面来看,中国战略性新兴产业发展规模不断扩大的同时,发展效益也在较快增长,但增长速度有所变缓。从产业层面来看,节能环保产业发展规模最大,且发展效益最好,而新材料产业发展规模还较小,新一代新兴技术产业发展势头强劲。从区域层面来看,中国战略性新兴产业扩张的主战场是华北地区,同时华北地区与华东地区发展效益最好;而西北地区是中国战略性新兴产业发展的短板,且发展效益欠佳。在战略性新兴产业空间布局方面:全局Moran’s I指数显示,战略性新兴产业资产总额分布存在显著的空间依赖,具有地理上的聚集特征。局部LISA指数显示,整体上东部地区战略性新兴产业聚集程度高于中部和西部地区。同时处于高—高聚集区的省(市、区)在逐步减少,处于低—低聚集区的省(市、区)在逐步显现。     

区域创新能力与战略性新兴产业高端化关系研究

战略性新兴产业发展一直是政府、实务界和学术界关注的重要问题。运用DEA的Malmquist指数方法对2006-2015年我国战略性新兴产业128家上市公司的全要素生产率变化及其分解指数进行了测量,并运用多元回归模型检验了区域创新能力提升以及政策实施对战略性新兴产业全要素生产率变化率及其分解指数的影响。结果发现：战略性新兴产业全要素生产率变化率和技术进步率大幅上升,说明我国战略性新兴产业正逐步走向重技术创新的高端化发展;区域创新能力提升有助于战略性新兴产业向高端化方向发展,特别是2009年相关政策的实施进一步诱发了区域创新能力对战略性新兴产业全要素生产率变化率、技术进步率和纯技术效率的影响。     

金融发展与全要素生产率增长* ——基于中国省际面板数据的实证分析

本文以2000-2012年中国省际平衡面板数据为样本,从金融规模发展和金融效率发展两个维度衡量金融发展水平,实证检验金融发展与全要素生产率增长的联系以及中间渠道。研究结果发现,2000-2012年中国全要素生产率出现正增长且主要是由技术进步推动的;无论是从金融规模发展角度还是从金融效率发展角度去分析,都证实了金融发展显著地促进了全要素生产率的增长,金融效率发展的全要素生产率增长效应显著地高于金融发展规模的全要素生产率增长效应,且金融发展促进全要素生产率增长的中间渠道是技术进步效应而非技术效率增长效应;通过引入衡量金融发展缺陷程度指标（民间金融发展规模）,证实了中国金融发展体系效率低下。民间金融发展具有TFP增长效应,且民间金融发展TFP增长效应要显著地大于正规金融发展的TFP增长效应。     

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。     

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.     

考虑人力资本的中国生产性服务业的技术进步

本文运用考虑人力资本的随机前沿分析法,利用中国29省市1993—2004年的面板数据,测算了中国生产性服务业的全要素生产率增长。研究表明,中国生产性服务业TFP在1994—2004年间年均增长4.92%,其中技术进步率为3.21%,技术效率改善1.71%。技术进步对TFP增长起主要作用,技术效率变化对TFP增长起着补充作用。考虑人力资本后TFP增长和技术进步率下降,但技术效率、技术效率变化及资本和劳动的产出弹性均有所提高。区域TFP增长不均衡,但技术效率存在收敛性。     

基于Malmquist指数的白酒类上市公司效率分析

Malmquist指数是专门用来衡量全要素生产力（TFP）变动情况的指标,本文运用Malmquist指数分析方法对我国白酒类上市公司2003—2007年经营绩效的变动情况进行了综合评价,测算并对比了12家上市公司五年间全要素生产力（TFP）水平的变动情况,并对技术、纯技术效率以及规模效率的变动指标进行了对比分析,针对白酒行业各公司存在的问题,提出一些政策建议。