基于TFP的信息资源产业增长模型研究

本文在回顾内生增长模型和经济增长模型的基础上,通过全要素生产率研究,提取8种影响我国信息资源产业全要素生产率增长的内生要素和外生要素,并通过因子分析,提炼出我国信息资源产业全要素生产率增长的三类决定性因素.研究发现,信息知识程度和信息创新程度既共同直接影响,也通过内部投入要素间接影响信息资源产业产出增长;内部投入要素和外生性要素分别作用于产出增长.这不仅弥补了以前信息资源产业全要素生产率研究的不足之处,而且揭示了我国信息资源产业TFP增长的人力资本、专业化和技术溢出等内部因素以及制度变迁、市场化程度和产业政策等外部因素对我国信息资源产业TFP增长的影响.     

我国高技术产业全要素生产率分析--基于三阶段 Malmquist 指数方法

运用三阶段 Malmquist 指数方法对我国高技术产业2002-2010年的全要素生产率变化情况进行了研究。研究结果表明,环境变量和随机因素对我国高技术产业的全要素生产率有显著的影响,传统的 Malmquist 方法高估了我国高技术产业全要素生产率指数、技术进步指数及技术效率指数,运用三阶段 Malmquist 指数模型,剔除环境变量和随机因素之后,我国高技术产业在2002-2010年期间,全要素生产率呈现下降趋势,行业企业数和政府资助促进了高技术产业效率的增长,而 GDP 和科技机构数没有起到应有的促进作用。在此基础上,提出了相关的政策建议以促进高技术产业的进一步发展。     

中国资源生产率和全要素生产率研究

本文引入物质流分析方法构建资源生产率的指标体系和经济分析框架,考察1978～2008年间中国资源生产率、全要素生产率及其阶段性特征。实证分析的结果显示,1998年以来,中国经济增长对要素投入的依赖性仍在增强,而全要素生产率及其对经济增长的贡献率却呈下降趋势。本文在此基础上引入资源因素进一步探讨中国全要素生产率的阶段性特征,有助于从资源效率、资源投入与技术进步间的替代关系等多个方面增进对中国经济增长的理解。     

高技术产业R&D全要素生产率变化区域形态及影响因素分析

运用非参数DEA-Malmquist指数方法对我国26个省份2000-2013年间高技术产业R&D全要素生产率变动进行测度,并进一步采用EMD方法定量分析各省域高技术产业R&D全要素生产率变动趋势的差异性和一致性,然后运用相关分析探究其影响因素。结果表明:(1)我国高技术产业总体R&D全要素生产率呈现增长趋势,年均增长5.8%,其中12个省份R&D全要素生产率年均增长高于5.8%;(2)各地区高技术产业R&D全要素生产率变化长期形态呈现正弦形、弱倒U形和递减形等三种形态且其分布存在地理相依性,全国高技术产业总体R&D全要素生产率变化长期形态呈现正弦形态;(3)经济及产业基础、科技机构投入和经济外向性等基础性影响因素对地区高技术产业R&D全要素生产率及其变化的长期形态具     

中国工业全要素生产率的区域差异分析

本文利用1998-2007年省级面板数据,对中国工业全要素生产率的变动趋势以及影响因素进行了分析.研究结果显示,中国工业全要素生产率在2002年后呈增长态势,中部地区工业全要素生产率高于东部地区,东部地区高于西部地区.在影响工业全要素生产率的因素中,集聚经济效应对全要素生产率有正向影响,国有经济比重则对全要素生产率有负向影响.研发投入在全国层面和东部区域对工业全要素生产率具有正向影响,在中西部区域则对工业全要素生产率影响不显著.人力资本水平则对工业全要素生产率没有显著影响.     

改革开放后我国全要素生产率的变动与资本投入

运用索罗的经济增长因素分析法,通过实证检验1978年以来我国全要素生产率增长的变动,定量分析改革开放进程中资本、劳动要素投入和全要素生产率增长对经济增长的贡献,笔者发现,我国的经济增长仍属于要素投入型增长模式,全要素生产率增长对经济增长的贡献较低,近年还呈现下降趋势。今后,我们必须改变经济增长方式,按照科学发展观的要求,提高全要素生产率对经济增长的贡献率,实现效率型经济增长。     

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。     

我国服务业生产效率区域差异的实证研究——基于高速公路密度和改革力度的视角

采用DEA-Malmquist指数法,测算了2002—2011年间我国各省服务业的全要素生产率(TFP),发现服务业全要素生产率总体上呈波浪形上升,且存在较大的区域差异。进一步地,通过对高速公路密度和国内改革力度等因素对我国服务业全要素生产率影响进行研究,发现高速公路密度与我国服务业全要素生产率大体呈现显著负相关,与东部地区呈显著正相关,与中、西部呈显著负相关;国内改革力度对我国服务业全要素生产率总体呈现显著正相关。最后,本文提出提高我国服务业全要素生产率若干相关建议。     

长江经济带高技术产业生产率变迁及其收敛性研究

基于省际面板数据,采用3阶段DEA-Malmquist方法测算了2004-2013年长江经济带9省2市高技术产业的全要素生产率及其分解指标增长率。结果表明：随机误差和宏观经济环境、科技活动环境、产业内竞争程度等外部环境对生产率评估产生了显著影响。剔除这些影响,2004-2013年长江经济带高技术产业的全要素生产率呈明显波动变化趋势,但平均来看仍呈增长状态,其动力来源于技术进步,但技术效率衰退是亟待解决的问题。同时,高技术产业全要素生产率存在显著地区差异,收敛性检验表明,绝对收敛和条件收敛同时存在。     

资源环境约束下我国全要素生产率研究

从区域空间关联视角出发,将资源环境约束纳入全要素生产率分析框架中,测度了我国29个省级地区2001-2011年全要素生产率的变动及其区域非均衡性,并在此基础上构建空间计量模型对影响全要素生产率的因素进行了实证研究。研究发现,各省区普遍处于环境无效率状态,资源环境约束下我国全要素生产率总体呈现较为明显的"增长效应"及空间非均衡性,能源消费结构、要素禀赋等因素对全要素生产率有不同程度的影响。     

中国三次产业全要素生产率测算及比较分析

本文测算了1979—2007年中国三次产业历年全要素生产率(TFP)增长率,并对三次产业间全要素生产率变动质量进行比较分析,发现三次产业TFP存在差异。并通过资源再配置效率(TRE)模型测算历年来产业结构变动的效率,分析中国产业间要素流动对经济增长的影响。研究结果表明,现阶段中国服务业全要素生产率较高,资源配置效率趋势为正,应把服务业作为中国产业结构调整和经济增长方式转变的重点。     

我国行业间要素配置效率及其对全要素生产率的影响

本文基于WIOT2016和ADB—MRIOT构建了我国2000—2020年分行业的投入产出数据，在估算各行业资本和劳动投入的基础上，考察了我国整体和分行业的要素配置效率及其与全要素生产率之间的关系。研究发现，2000年以来我国整体要素配置效率呈现先下降后上升的“U”型趋势，农、林、牧、渔业的配置效率持续改善，而金融业的配置效率持续降低。资本配置效率下降是导致我国2000—2015年要素配置效率逐渐下降的主因，在供给侧结构性改革之后，我国要素配置效率明显上升但与发达国家及最优配置水平之间仍有一定距离。反事实分析表明，配置效率改善具有较大的生产率效应，我国要素配置效率在达到美国和加拿大要素配置效率水平时的全要素生产率水平可分别提升28.02%和25.23%,处于最优状况下可提升约37.3%。为优化我国资源配置效率及提升全要素生产率增长速度，应进一步发挥有为政府和有效市场在要素配置中的作用，促进各类人才在市场间自由合理流动，提升人力资本水平，继续深化供给侧结构性改革，降低资本要素在行业间的错配程度；着力推动制造业转型升级，加大对制造业企业研发的支持力度，扭转制造业行业技术进步增速普遍下滑的趋...     

效率增进、技术进步及高技术产业经济的动态增长——基于随机前沿模型

基于随机前沿模型(SFA),测算了1997—2008年我国30个省级地区高技术产业相对技术效率、全要素生产率增长率。研究表明,我国高技术产业技术效率总体水平不高;区域效率差异显著,东部地区相对技术效率明显高于中、西部地区;样本期间内高技术产业全要素生产率增长率波幅不大,增长趋势尚不明显;全要素生产率增长的根本动因在于技术效率,高技术产业仍不具有规模经济性。     

研发投入与企业全要素生产率——基于PSM和GPS的检验

文章基于2005-2007年全国工业企业微观数据,运用倾向得分匹配方法(PSM)考察了研发投入对企业全要素生产率的影响,发现与没有研发投入的企业相比,有研发投入的企业全要素生产率要高出16.5%左右,显著低于66.0%的OLS估计结果;在增加了更多的匹配变量之后,分年份、分行业、分所有制、分地区的检验结果也都表明研发投入对企业全要素生产率具有显著的促进作用。文章进一步运用广义倾向得分匹配方法(GPS)分析了研发投入强度对企业全要素生产率的影响,发现只有适度的研发投入强度(处于1%-7%之间)才能对企业TFP产生最大的促进作用,投入强度过低或过高都会弱化这一作用。     

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。     

服务业外商直接投资的生产率效应与行业差异

笔者在测算我国服务业细分行业全要素生产率的基础上,利用1998年~2002年和2004年~2009年2个报告期服务业细分行业的数据,研究了服务业外商直接投资(SFDI)对总体服务业全要素生产率的影响,并按照历年服务业各行业全要素生产率的平均增长状况,划分了全要素生产率相对上升的部门和全要素生产率相对下降的部门,分别研究了SFDI对这两类部门的影响。研究结果表明:SFDI带来了我国总体服务业全要素生产率的提高,并且SFDI对全要素生产率相对上升行业的效应要大于全要素生产率相对下降行业。     

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。     

中国商业银行全要素生产率及其影响因素的实证研究——基于DEA的Malmquist生产率指数法

利用2004—2009年我国15家商业银行的面板数据,运用基于DEA的Malmquist生产率指数法,测算了商业银行的Malmquist生产率指数及其分解指数。结果显示:我国商业银行的全要素生产率整体呈下降趋势,其中,技术进步指数的下降幅度较大,纯技术效率变化指数和规模效率变化指数略有升高。在此基础上,对影响我国商业银行全要素生产率的因素进行了分析。实证结果表明:进出口总额和货币供应量增长率对我国商业银行全要素生产率的提升有正向作用,国内生产总值和全社会固定资产投资有显著的负向作用。     

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。     

基于面板数据的制造业国际R&D溢出及生产率增长途径分析

为了检验产业自身科技水平对制造业国际R&D溢出效应及产业生产率提高途径的影响,根据1999—2004年产业R&D平均投入强度,将制造业划分为高、中、低技术产业,然后基于DEA对其全要素生产率变化、技术效率变化和技术进步变化指数进行测算,最后实证检验了国内本产业、国内其它产业、国外本产业R&D资本对上述3类产业全要素生产率变化、技术效率变化和技术进步变化的不同影响。结果表明:国外R&D资本对高技术企业存在显著的正向技术溢出效应,而对于中、低技术产业来说,本产业R&D资本是生产率提高的主要来源。根据上述分析结果,对我国的产业研发投入、国际贸易政策的制定提出了建议。