全要素生产率提升与中国经济增长新动能成长

从供给侧维度看,新旧动能转换分为要素层、科技层、产业层、制度层"四维结构"。当下中国新旧动能转换的主要表现为:需求动能仍乏力;劳动力、资本要素供给约束凸显;产业结构优化动能亟待释放,全要素生产率增长具有潜力;市场化及制度供给改革需要深入。在供给侧结构性改革导向下,推进中国新动能加速成长,应通过创新驱动,深化改革开放,加速形成有利于新旧动能转换的全要素生产率提高、需求升级、产业结构优化及质量优先的现代经济体系。     

湖南省城市土地利用全要素生产率时空演变及影响因素

运用DEA-Malmquist指数和Tobit模型分析2004—2014年湖南省地级市土地利用全要素生产率(TFP)时空演变及影响因素。结果表明:(1)从时间维度看,土地利用TFP年均上升4.86%,且是技术进步"单轨驱动"模式;(2)从空间维度看,湖南省地级市土地利用TFP除衡阳市年均下降5.1%之外,其余13个地级市均上升;(3)从影响因素看,城市规模和产业结构对城市土地利用TFP具有正向促进作用,资规模和人口密度具有负向促进作用,其它因素不显著影响。湖南省地级市土地利用TFP属于技术进步"单轨驱动"模式,政府应该在推动技术进步的同时,采取措施稳步提升土地利用的生产技术效率,最终实现技术进步和技术效率对湖南省地级市土地利用TFP的"双轨驱动"。     

我国粮食主产区粮食生产与收入水平的协调度分析

利用地理集中度的分析方法,基于1978—2014年粮食主产区历史数据,构建CGR和CGI指数对我国粮食生产、地方财政收入农民收入协调度分析。结果表明,从总体情况看,1978—2014年的30多年里,无论"粮食—财政"协调度,还是"粮食—收入"协调度都有所好转;从空间分布看,CGR和CGI指数显示,全国粮食主产区"粮食—财政"协调度和"粮食—收入"协调度的地理分布有很大改变,东北作为新兴的粮食主产区,协调程度往往由非常协调转向不协调,东部和南部省份则呈现出相反的趋势;从时间趋势看,我国最大的粮食主产区省份情况越发不协调,无论CGR还是CGI指数均显示,黑龙江省、河南省等最大的产粮大省,都属于最不协调的地区,而与之对应的一些东部、南部沿海发达省份协调度有所改善。     

人口老龄化、农地流转与农业绿色全要素生产率

在中国农业绿色高质量发展进程中，乡村人口老龄化问题不可忽视。为深入研究人口老龄化对农业绿色全要素生产率的影响，本文基于2000—2020年的中国省级面板数据，首先利用超效率EBM模型测度各省份的农业绿色全要素生产率，然后运用固定效应模型研究人口老龄化对农业绿色全要素生产率的影响，最后参考中介效应模型研究农地流转在人口老龄化对农业绿色全要素生产率影响中的中介效应。研究发现：从样本期看，中国农业绿色全要素生产率的年均增长率超过5%,其中东部地区的均值显著高于中部和西部地区；从影响效果看，人口老龄化能够显著提升农业绿色全要素生产率，并存在明显的区域差异，西部地区和粮食主产区的作用较显著；从中介效应看，人口老龄化显著地促进农地流转，且农地流转的中介作用为44.9%。据此从鼓励采纳农业绿色技术、完善农业生产退出保障、壮大新型农业经营主体等方面提出政策建议，以期为新时代人们科学认识乡村人口老龄化以提升农业绿色全要素生产率提供参考。     

农业可持续发展能力评价与子系统协调度分析——以我国粮食主产区为例

从人口、社会、经济、环境以及资源等5个子系统选取21指标构建农业可持续发展指标体系,用熵值法、协调度方法分析我国粮食主产区2004—2015年农业可持续发展动态差异和协调度。结果表明:从时间维度看,2004—2015年我国粮食主产区农业可持续发展综合指数均值呈先波动下降再上升再下降的趋势,波动幅度较大,其综合指数均值为0.3983;从空间维度看,粮食主产区所在省域农业可持续发展综合指数均值由东部向西部递减,其中,华东地区综合指数均值最高,其次是东北地区,内蒙古及华中地区居中,西部的四川、华东的安徽、东北的吉林等三省综合指数均值最低;从农业各子系统可持续能力之间协调度看,2004—2015年粮食主产区各子系统可持续能力之间的协调度有所趋好,但整体发展水平有待进一步提高。     

我国粮食主产区粮食直补效率研究

本文从理论上梳理了粮食直补的传导机制,运用省级面板数据模型从整体上检验了粮食直补传导机制的有效性,并利用DEA方法和Malmquist生产率指数对2004～2008年粮食主产区的粮食直补效率进行实证分析.研究发现,主产区粮食直补效率不高的主要原因是技术无效率;粮食直补的Malmquist生产率年均增长3.6%,这主要源于技术进步及规模效率的提高而不是纯技术效率的改进.     

中国农业全要素生产率的再测算及影响因素 ——从传统迈向高质量发展

中国农业生产进入高质量发展阶段,传统依靠要素驱动农业发展的方式已无法完全满足新时代人们对农产品质量的需求.本文根据党的十九大报告提出的"绿色兴农""质量兴农"要求,利用清单分析法核算农业排污量,将环境污染看做非合意产出并纳入农业全要素生产率核算框架中.同时,考虑农产品质量提升对农业全要素生产率的影响,将非径向非角度方向性距离函数引入DEA模型,采用Malmquist-Luenberger生产率指数对高质量发展下农业全要素生产率增长率进行再测算,并进一步分析其主要影响因素.结果表明,与传统情景相比,高质量发展下农业全要素生产率增速有所下降;技术进步是驱动农业全要素生产率增长的源泉,技术效率对农业全要素生产率有抑制作用.城市化水平的推进、农业生产结构的优化、农业税负的减免、农业受灾状况的缓解和农业机械化水平的提升对农业全要素生产率有显著促进作用,但人力资本对农业全要素生产率的影响尚不显著.     

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

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"。     

我国粮食种植碳排放量变化趋势与驱动因素研究

以1990—2020年为考察期，对我国粮食种植碳排放量的变化趋势及内部结构进行剖析，采用LMDI模型将驱动因素分解为要素结构效应、消耗强度效应、粮食单产效应和播种面积效应。结果表明：对粮食主产区而言，粮食单产和消耗强度对碳排放量增长率的影响较大，播种面积次之，要素结构最小。粮食单产始终助推碳排放量增长；消耗强度和要素结构对碳排放量增长率的影响均是先助推、后抑制；而播种面积是先抑制、后助推碳排放量增长。对非粮食主产区而言，粮食单产和消耗强度对碳排放量增长率的影响较大，要素结构次之，播种面积最小。消耗强度始终助推碳排放量增长；粮食单产是先助推、后抑制碳排放量增长；播种面积和要素结构是先抑制、后助推、再抑制碳排放量增长。     

环境约束下的粮食主产区耕地利用效率时空演变特征

基于环境约束条件,采用非期望的超效率SBM模型和Malmquist-Luenberger生产指数,测算1994—2014年中国粮食主产区耕地利用效率,并对其跨期动态变化特征进行刻画,在此基础上利用泰尔指数寻找其区域差异的结构性原因。结果表明:(1)不考虑环境约束的耕地利用效率值高于考虑环境约束的效率值,环境约束对耕地利用效率具有明显影响;(2)1994—2014年间呈波动下降状态,其均值均在1以下,整体效率不高;(3)考虑环境约束的粮食主产区耕地利用效率值空间差异显著,由1994年"南北高、中部低"的特征转向2014年的点状分布特征;(4)耕地利用效率全要素生产率呈波动下降趋势,其中技术进步效率在耕地利用效率中起到决定性作用;(5)区域间差异是影响总体差异的主要因素,长江中下游地区区域内差异成为影响总体差异的主要因素。     

科技创新促进中国海洋经济高质量发展了吗——基于科技创新对海洋经济绿色全要素生产率影响的实证检验

推动海洋经济高质量发展是建设海洋强国的必然选择。采用2001—2016年沿海省市面板数据，测算我国沿海省市海洋经济绿色全要素生产率，从线性和非线性角度研究科技创新对海洋经济绿色全要素生产率的影响。结果表明：总体上看，近年来我国海洋经济绿色全要素生产率呈先大幅波动后趋向平稳的状态，年均增长率为2.85%，海洋经济绿色全要素生产率增长主要源于技术进步指数而非技术效率指数；科技创新对于海洋经济绿色全要素生产率具有显著促进作用，有助于海洋经济高质量发展；科技创新对海洋经济绿色全要素生产率的影响存在单一门槛效应，越过门槛之后，对于海洋经济绿色全要素生产率的提升作用会更加显著。在海洋经济同样步入新常态背景下，必须坚持从要素和投资驱动转向创新驱动的海洋经济高质量发展道路。     

环境约束条件下的中国粮食全要素生产率增长与分解——基于省域面板数据与序列Malmquist-Luenberger指数的观察

本文利用1978-2010年国内省域面板数据,在使用单元调查评估法计算各省份DMU粮食生产污染排放量的基础上,利用方向性距离函数和序列DEA技术,测度了中国粮食生产是否考虑环境因素两种情形下的全要素生产率指数,并进一步分解为技术效率变化和技术进步。研究结果表明,是否考虑环境污染成本对于测算结果有较大影响,这对于政策导向意义重大;两种情形下全要素生产率增长贡献有限,主要靠技术进步单独贡献,并同时存在技术进步与效率损失并存的现象,粮食增长成本与代价相对高昂;从经济增长、资源与环境的协调程度来看,国内东中西部地区差异明显,东部地区表现最优的同时,西部地区的粮食生产扮演了"双重恶化"与失衡的角色。     

基于水—能源—粮食纽带关系的能源绿色效率及区域差异研究

基于水—能源—粮食纽带关系建立多维投入—产出指标体系研究能源绿色效率,包括从静态方面构建MetaSBM-DDF模型测算能源绿色全要素生产率,从动态方面构建Luenberger模型测算能源绿色全要素生产率指数（GLTFP）,并分解其要素贡献和地区差异性。结果表明：产出要素的无效率是整体无效率的主要推动力,且期望产出要素的相对贡献呈下降趋势,非期望产出要素的相对贡献呈上升趋势。能源绿色全要素生产率的区域差异明显,东部沿海能源绿色全要素生产率代表最佳技术前沿,而东北地区、长江中游和西南地区是三大低值区。GLTFP年均增长率为4.5%,其中技术进步是GLTFP增长的核心动力且贡献度达121.06%,而技术效率对GLTFP增长有制约作用且贡献度年均下降0.9%,产出要素生产率变动是推动GLTFP增长的核心要素,且非期望产出要素、投入要素、期望产出要素对GLTFP增长的贡献率依次递减。     

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。     

省域环境全要素生产率时空差异及其影响因素

运用非径向、非角度的SBM方向性距离函数和Malmquist-Luenberger指数估算我国30个省域2001—2018年的环境全要素生产率,在此基础上从时间和空间两个维度分析其演变特征。结果表明:中国环境全要素生产率主要受到技术效率的拉动并在样本期内以0.8%的速度增长,技术进步没有改善。西部地区环境全要素生产率一直落后于东部和中部地区,2012年之前,东部地区环境全要素生产率位居前列,2012年之后,东部和中部地区环境全要素生产率交替领先其他地区。省域间环境全要素生产率差距不断缩小,截至2018年已有29个省域环境全要素生产率处于较高水平。进一步分析其影响因素发现:产业结构对环境全要素生产率存在负向影响,外商直接投资、财政分权,以及研发投入对环境全要素生产率有着显著的促进作用。     

创新质量对绿色全要素生产率影响的异质性研究——环境规制的动态门槛效应

运用SBM方向性距离函数测算中国内地30个省份2006-2016年的绿色全要素生产率,构建以环境规制为门槛变量的动态面板门槛模型,实证检验创新质量对绿色全要素生产率的非线性影响。结果发现:非期望产出约束下绿色全要素生产率整体较低,区域空间差异较大;创新质量对绿色全要素生产率的影响存在受环境规制作用的门槛效应。进一步分组研究表明,环境规制门槛效应和创新质量对绿色全要素生产率的影响均存在空间异质性,东部地区环境规制门槛值低于全国其它地区,但创新质量对绿色全要素生产率的正向促进作用最大。东部地区省份可以制定更为严格的环境规制措施,以充分发挥创新驱动效应;中西部地区则应积极探索除创新驱动外的其它因素,促进绿色全要素生产率提升。     

粮食收入性补贴对中国籼稻全要素生产率的影响——基于2002-2013年面板数据的实证

本文运用Fare-Primont-TFP指数测度分解了2002-2013年中国早籼稻、中籼稻、晚籼稻的全要素生产率水平值,并运用面板Tobit模型探究粮食收入性补贴等环境因素对籼稻全要素生产率的影响.2002-2013年间,中国籼稻各品种TFP水平都出现一定增长,不同籼稻品种间存在生产率的差异.进一步分解发现,籼稻可行技术TFP最大值出现了较为显著的增长,而综合效率则由于技术效率的下滑而有所衰退.粮食收入性补贴有效促进了3种籼稻全要素生产率的增长,但作用力度偏弱;未来补贴政策改革应着眼于补贴发放的精准高效,以实现粮食生产效率的进一步提高,从根本上实现国家粮食安全的持久保障.     

创新质量对绿色全要素生产率影响的异质性研究

运用SBM方向性距离函数测算中国内地30个省份2006-2016年的绿色全要素生产率,构建以环境规制为门槛变量的动态面板门槛模型,实证检验创新质量对绿色全要素生产率的非线性影响。结果发现：非期望产出约束下绿色全要素生产率整体较低,区域空间差异较大;创新质量对绿色全要素生产率的影响存在受环境规制作用的门槛效应。进一步分组研究表明,环境规制门槛效应和创新质量对绿色全要素生产率的影响均存在空间异质性,东部地区环境规制门槛值低于全国其它地区,但创新质量对绿色全要素生产率的正向促进作用最大。东部地区省份可以制定更为严格的环境规制措施,以充分发挥创新驱动效应;中西部地区则应积极探索除创新驱动外的其它因素,促进绿色全要素生产率提升。     

金融“脱实向虚”、金融结构与全要素生产率

基于2006-2016年间中国30个省市的面板数据,构建了动态面板模型,将金融发展、金融"脱实向虚"和金融结构因素引入模型中,采用差分GMM估计方法,检验了金融发展、金融结构与全要素生产率之间的关系,阐释变量之间的影响机制。研究结论显示:金融发展对全要素生产率的影响受到金融部门与实体经济部门增长差异的影响,金融发展对全要素生产率的影响显著为正,金融"脱实向虚"对全要素生产率的影响显著为负,考虑二者交互项的情况下,金融发展对全要素生产率的积极作用强于金融"脱实向虚"的消极作用,暂时掩盖了金融与实体经济非协调发展对全要素生产率的负向影响;金融结构对全要素生产率有促进作用,即资本市场比重的提升和发展有利于提高全要素生产率;金融发展更多的是通过技术进步影响全要素生产率,金融结构主要是通过技术效率影响全要素生产率,金融"脱实向虚"主要是通过技术进步影响全要素生产率。因此,金融与实体经济协调发展的基础上进一步推动金融发展,加快推进市场化改革基础上提升资本市场融资占比是促进全要素生产率增长的重要途径。     

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。