地方化经济与海岸带城市发展——基于DEA与GMM估计的实证检验

结合Malmquist指数与数据包络分析方法,利用1990-2007年城市统计数据,对我国50个海岸带城市的全要素生产率进行测量的结果表明,我国主要海岸带城市的全要素生产率并不平稳,海岸带城市快速的经济增长并不表现为技术效率的变动。在此基础上,利用测算得到的海岸带城市的全要素生产率TFP及其分解,作为劳动生产率的代理变量,采用广义矩估计方法,考察城市化经济、地方化经济与劳动生产率对海岸带城市产出的影响。研究表明,海岸带城市化经济对地区经济增长具有接近1.7%的带动,地方化经济对地区经济增长的带动则达到了30%,说明产业专业化和产业多样化所形成的经济组织地方集聚的经济效应非常巨大,而劳动生产率对海岸带城市产出的影响不显著。     

产业协同集聚对城市绿色经济发展的影响研究--基于长三角城市群的实证分析

论文系统测算研究了长三角城市群26个城市制造业与生产性服务业协同集聚水平与绿色全要素生产率(GTFP)的变化趋势,并实证分析了产业协同集聚对绿色全要素生产率的影响效果。结果显示:长三角地区绿色发展水平整体呈上升趋势,东部城市产业协同集聚程度相对较高,中心城市的辐射效应明显;产业协同集聚对城市绿色全要素生产率呈正向促进作用,且存在行业异质性,金融服务业、科研服务业与制造业协同集聚能明显促进城市绿色经济发展;现阶段产业协同集聚主要通过绿色技术进步来促进绿色全要素生产率的提升,依赖绿色技术效率来提高绿色全要素生产率的作用效果不明显。根据研究结果提出了相关建议。     

东北地区制造业全要素生产率增长率分解研究

无论是从时间序列上还是从行业上来看,东北地区制造业技术进步都呈现明显上升趋势,它是推动全要素生产率提高的主要动力。轻工业的全要素生产率增长率明显高于重工业,而重工业或优势产业的发展却过分地依赖资源,没有形成技术优势。我国应有效地调和经济新常态下东北老工业基地面临的深层次矛盾,完善区域创新体系,促进东北地区产业集聚和产业分散协调发展,进一步推动东北地区的市场化改革,清除全要素生产率增长的障碍。     

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。     

高技术产业转移的定量测度及效应分析

基于2009—2018年中国内地30个省市高技术产业面板数据，从定量角度分析高技术产业相对转移规模和转移特征，并运用静态面板模型和动态面板模型检验产业转移能否提升高技术产业全要素生产率，以及通过何种路径作用于全要素生产率提升。研究表明，高技术产业总体呈现从东部向中西部转移的趋势，并在局部地区存在梯度转移特征，不同子行业转移和集聚趋势存在显著差异；产业转移能显著提升承接地高技术产业全要素生产率，但产业转移对全要素生产率的作用路径存在行业异质性，各行业产业转入对纯技术效率的正向影响显著，说明产业转移主要通过纯技术效率促进承接地产业全要素生产率提升。     

我国专利密集型产业绿色全要素生产率测度及收敛性研究

基于2007—2017年专利密集型产业面板数据，运用GML指数模型测度专利密集型产业8个行业的绿色全要素生产率，并对其进行收敛性分析。研究发现，专利密集型产业绿色全要素生产率整体水平较高，与传统全要素生产率相比，“波特假说”初步显现；总体上，专利密集型产业绿色全要素生产率呈上升趋势，技术进步贡献最大，不同行业的绿色全要素生产率增长水平和动态趋势不尽相同；整体行业、强专利密集型行业和弱专利密集型行业绿色全要素生产率内部差距仍然较大，整体行业与强专利密集型行业趋向共同稳态和自身稳态收敛，弱专利密集型行业仅趋向自身稳态收敛；行业集中度、行业规模对行业整体和弱专利密集型行业绿色全要素生产率具有正向作用，研发投入对强专利密集型行业绿色全要素生产率具有显著正向作用。     

矿业权重叠对我国煤炭产业全要素生产率的非线性影响

本文通过超越对数生产函数模型,对我国2004~2014年煤炭产业全要素生产率进行测度,并采用门槛效应模型估计了矿业权重叠对煤炭采掘业全要素生产率的非线性影响。通过实证研究,得出如下结论:样本期内,我国煤炭产业全要素生产率出现了先增后降的变动趋势,并且地区差异显著;矿业权重叠与煤炭产业全要素生产率增长之间存在非线性关系,煤炭资源税征收比重和煤炭产业集聚水平是影响这一非线性关系的重要门槛变量;煤炭产业的投资集聚与从业人数集聚,促进了煤炭产业的全要素生产率增长,但企业数集聚对煤炭产业全要素生产率增长形成了阻滞效应,煤炭产业存在不规模经济现象;能耗比重的下降(能源消费效率提升)并未带来煤炭产业全要素生产率的增长,我国面临着较大的能源生产方式变革的压力。     

集聚经济、基础设施与制造业全要素生产率:来自中国207个地级市的证据

随着我国经济高质量发展战略的实施,经济发展的基础设施有了很大改进。地区基础设施改进会从外部性上促进企业内部和企业之间的有效连接,降低物流成本和交易成本,提高产业全要素生产率。在基础设施变化条件下,我国分地区集聚经济对全要素生产率提升的影响差异需作分类研究,以便深入讨论产业经济高质量发展问题。使用PSTR模型,引入非期望产出的GML指数,以及有关计算产业集聚和相关多样化的指标,实证研究不同地区制造业集聚经济随着基础设施变化影响全要素生产率的机制。结果显示:产业集聚与相关多样性均对全要素生产率产生非线性影响,并基本为正;集聚经济对GML指数的正向作用小于传统的全要素生产率;集聚经济与全要素生产率的非线性关系在不同地区表现出不同的特征,东部地区出现过度集聚现象;人力资本、研发投入和外商投资均随着基础设施增加对全要素生产率产生更强的正向作用,东部地区政府干预促进当地生产水平,中西部地区政府干预作用随着基础设施增加而降低。     

工业结构变化与结构效应分析——以宁夏为例

工业化过程中,资源要素在产业之间重新配置导致的工业结构变动是总体增长的一个重要因子。因此按照要素密集度界定产业类型,并对工业结构效应进行研究更加具有意义。笔者以宁夏1997年～2008年工业行业数据为分析基础,对工业劳动生产率、资本生产率和全要素生产率增长进行分解发现生产效率的提升主要来自于产业内增长效应,结构转移效应虽然也起着一定的作用,但其贡献并不显著,甚至呈现出逐渐降低的趋势。值得注意的是,不同分解效应对不同产业类型生产率增长的贡献各异,不同产业类型对总体生产率增长的贡献也有着显著差异。劳动密集型产业及资本密集程度较高的产业类型对整个工业劳动生产率和资本生产率的增长起着主要作用,全要素生产率增长则主要来自于劳动密集型产业和资本技术密集型产业。     

产业集聚对中国企业全要素生产率的影响——基于广东省制造业的实证研究

根据广东省制造业的相关数据,运用空间集聚指数法和Malmquist生产率指数法测算出该省产业集聚指标和全要素生产率增长率. 通过对计量模型的回归分析,得出广东省制造业产业集聚对行业全要素生产率具有比较明显的促进作用,因此,各地区和相关企业应该重视产业集聚对生产率的提高作用,利用产业集聚的外部经济来促进区域经济和企业自身的发展.     

中国国防工业全要素生产率测算与分析

利用2004—2020年中国11大军工集团财务报表数据，从企业微观角度出发，运用LP方法计算国防工业全要素生产率并分析其变化趋势。结果表明，样本期内，我国国防工业全要素生产率总体呈波动上升趋势，其增长率高于制造业整体水平但低于高技术产业增速，说明国防工业技术进步比较明显，但进步速率还不够高；各细分军工行业全要素生产率存在较大差异，电子工业和船舶工业全要素生产率均值比其它军工行业高。收敛性分析表明，国防工业中，全要素生产率较低企业对较高企业具有追赶效应。建议军工行业必须转变增长方式，向集约型发展方式转变，提高发展质量；加大研发投入力度，重点扶持技术发展相对缓慢的行业，促进军工行业协调发展；贯彻军民融合发展战略，促进先进民用技术转军用。     

产业集聚、企业规模与全要素生产率增长——基于长三角制造业行业面板数据的分析

本文首先从理论上分析了产业集聚、企业规模对TFP增长的影响;其次,运用非参数的Malmquist生产率指数方法,测算了1998—2007年我国长三角地区两省一市(江苏、浙江、上海)20个制造业行业的全要素生产率增长及其技术效率和技术进步的变化;最后,用面板数据的计量回归模型对长三角两省一市制造业行业全要素生产率的影响因素进行了实证检验。得出以下结论:长三角地区两省一市制造业行业全要素生产率的增长主要是由技术进步带来的,而技术效率变化指数表现出负增长;产业集聚和企业规模对上海、江苏和浙江制造业行业TFP增长的作用显著,且产业集聚的作用大于企业规模的作用。     

海归技术溢出、产业集聚与技术进步——中国制造业行业数据的实证检验

从理论层面梳理了海归技术溢出、产业集聚与东道国技术进步之间的关系;通过构建产业集聚的HHI指数,运用面板数据模型分别考察了海归技术溢出对中国产业集聚影响及海归技术溢出与产业集聚的互动对中国产业层面全要素生产率的影响。实证结果表明,海归技术溢出对中国产业地理集聚具有积极影响,海归技术溢出与产业集聚的互动促进了各行业的全要素生产率提升,且该效应在不同集聚度行业和不同技术层次行业差异显著,其在高技术行业和高集聚度行业中的效应最为显著。     

产业集聚、企业规模与农产品加工业全要素生产率——来自江苏的证据

本文基于2000～2008年江苏农产品加工业12个细分行业的数据,测算12个细分行业的Malmquist生产率指数,并在此基础上运用面板数据模型分析产业集聚和企业规模对农产品加工业全要素生产率的影响,结果发现:产业集聚对全要素生产率增长有显著正向影响,而企业规模对全要素生产率增长有显著负向影响。因此,必须积极培育农产品加工产业集群,同时注意优化农产品加工企业的规模结构。     

FDI和产业集聚对TFP增长影响的实证检验——基于上海制造业行业的数据

运用非参数的Malmquist生产率指数方法,测算了1998—2007年上海20个制造业行业的全要素生产率指数及其技术效率和技术进步的变化指数;用基于面板数据的计量回归模型对上海市制造业行业全要素生产率的影响因素进行了实证检验。得出以下结论:上海制造业行业全要素生产率的增长主要是由技术进步带来的,技术效率变化指数表现出负增长;外商直接投资对上海制造业企业没有明显的外溢效应,产业集聚对上海制造业行业的全要素生产率增长有显著的促进作用,出口贸易具有显著的阻碍作用,国有产权比重具有显著的反向作用。     

向西开放背景下优势产业绩效及影响因素研究

提高向西开放优势产业绩效是促进新疆产业结构转型升级及全面提升向西开放水平的关键。采用超效率DEA模型和面板数据模型,研究了向西开放背景下新疆优势产业的绩效水平及影响因素。结果表明：新疆向西开放优势产业全要素生产率虽逐年上升,但整体水平还有待改善,优势产业之间全要素生产率水平差异较大且部分产业全要素生产率仍处于非有效状态。市场化程度、科技创新水平、企业规模、固定资产投资和对外开放程度等因素对新疆向西开放优势产业绩效均具有一定程度的影响,且不同因素对现有和潜在优势产业绩效的影响存在显著差异。     

向西开放背景下优势产业绩效及影响因素研究——以新疆为例

提高向西开放优势产业绩效是促进新疆产业结构转型升级及全面提升向西开放水平的关键。采用超效率DEA模型和面板数据模型,研究了向西开放背景下新疆优势产业的绩效水平及影响因素。结果表明:新疆向西开放优势产业全要素生产率虽逐年上升,但整体水平还有待改善,优势产业之间全要素生产率水平差异较大且部分产业全要素生产率仍处于非有效状态。市场化程度、科技创新水平、企业规模、固定资产投资和对外开放程度等因素对新疆向西开放优势产业绩效均具有一定程度的影响,且不同因素对现有和潜在优势产业绩效的影响存在显著差异。     

中美两国制造业全要素生产率比较研究

本报告了根据Ｊｏｒｇｅｎｓｏｎ方法所做的中国与美国的制造业分行业的全要素生产率的国际比较，以及中国制造业１９８５－１９９４年间全要素生产率的增长率。比较发现，就资本生产率和全要素生产率来说，中美之间的差距相对比较小，而就劳动生产率的差距来说，中美之间的差距相当大。美国制造业劳动生产率大约是中国制造业劳动生产率的１７．６７倍，但是美国制造业的全要素生产率大约是中国制造业全要素生产率的５倍。而中国制造业全要素生产率在１９８６——１９９４年间的平均增长实际有０．６７％的减退。     

传统优势产业界定标准的理论研究

优势产业包括传统优势产业与现代优势产业。传统优势产业是指以资源、劳动等原始要素为支撑,在长期的产业转型和产业结构调整中,由于自身具有较强的比较优势和竞争优势能够保留下来并且持续快速发展的产业,它是比较优势和竞争优势的综合体现。传统优势产业对合理配置资源和促进区域经济持续快速健康发展有重要作用,可以通过产业竞争力、产业集聚度、区位商和资金利税率偏离度等指标界定传统优势产业,以发展和完善传统优势产业理论的研究,为中国产业结构的调整以及产业政策的制定提供理论依据与指导。     

生产性服务业集聚与绿色全要素生产率增长 —基于地区与行业差异的视角

采用2000-2014年30个省区的面板数据,构建了动态面板数据模型,运用系统广义矩估计方法,研究了生产性服务业集聚对于绿色全要素生产率增长的影响。得到的主要结论是：第一,绿色全要素生产率增长具有较强的滞后效应,受到前期绿色全要素生产率增长的显著影响。第二,生产性服务业集聚具有促进绿色全要素生产率增长的作用,人力资本、研发投入、基础设施、对外开放也对绿色全要素生产率增长起到正向的促进作用。第三,生产性服务业集聚对绿色全要素生产率增长的影响具有非线性特征,符合“威廉姆森假说”;生产性服务业集聚对于绿色全要素生产率增长的促进作用存在明显的地区差异,生产性服务业集聚对于绿色全要素生产率增长的促进作用仅在中部地区显著。第四,生产性服务业集聚对于绿色全要素生产率增长的促进作用存在明显的行业差异,促进效应最为显著的是交通运输、仓储和邮政业,以及金融业;其次是信息传输、软件和信息技术服务业,科学研究和技术服务业。