我国上市商业银行全要素生产率的实证分析:2004～2013

本文选择我国16家上市商业银行作为分析对象,收集整理了其2004~2013年间10年的投入产出数据,运用与Malmquist指数相结合的DEA模型来测算其全要素生产率,再对全要素生产率进行科学精确的数学分解,得到反映全要素生产率变化原因的两个重要指数:技术指数和技术效率指数。通过对DEA输出结果的观察与分析可以得到以下结论:(1)2004~2013年间商业银行的全要素生产率整体呈下降趋势,主要原因是技术上的失败,而技术效率略有上涨;(2)16家商业银行中建设、工商、农业和光大银行全要素生产率的回落趋势较为明显,南京和宁波银行的上升趋势较为显著;(3)10年间商业银行的全要素生产率变动呈现明显的转折:2005~2006年处于降低阶段,2007~2008年处于平稳阶段,2009~2011年处于增长阶段,2012~2013年处于下降阶段,其中2011年增长最为明显,而2012年下降最为明显。     

逆势扩张的城商行:规模增长还是效率提升?——来自上市城商行的DEA-Malmquist检验

选择我国12家具有代表性的上市城商行为样本,利用2008—2015年间披露的年报经营数据,借助DEA-Malmquist模型方法测算了其全要素生产率指数及分解指数变化,并分析了技术进步指数和技术效率指数等的变化情况及含义。计量结果显示,其间样本城商行的全要素生产率变化指数整体呈现微弱增长,技术进步指数增长相对较为显著,技术效率指数、纯技术效率指数及规模效率指数增长不明显,显示出城商行在过去的发展中实现了较好的金融产品和技术的模仿与创新,而相应的制度规范和管理效率还有待提升。     

基于DEA-Malmquist方法的信托公司效率分析

本文选取我国54家信托公司,运用DEA和基于DEA的Malmquist生产率指数,对我国信托业2010~2013年的技术效率和全要素生产率进行测度分析。研究结果表明,四年间我国信托公司技术效率均值为0.776,技术效率呈稳步上升趋势;信托业全要素生产率均值为1.073,全要素生产率的提高来源于技术效率变化和技术进步的共同影响,但对大部分公司来说,技术效率进步的影响要大于技术进步,是生产率变化的主要原因。     

我国信托业经营效率实证研究:2007-2010

通过对我国信托业49家信托公司2007~2010年经营效率的分析、研究发现,我国信托业各年度的技术效率普遍较低,4年均值仅为0.585,这主要是由纯技术效率和规模效率不高导致的;运用Malmquist指数对全要素生产率的分析表明,近年来我国信托业全要素生产率呈逐年上升趋势,年均增长率达9.9%;从其构成看,全要素生产率的增长主要源于技术效率的变化,技术进步变化值虽然逐年有所增长,但是整体出现技术退步。     

中国信托公司全要素生产率测度及其影响因素研究

本文利用Malmuiqst生产率指数测算了国内37家信托公司2004-2009年的全要素生产率,结果显示中国信托公司全要素生产率平均增长率为54.4%,全要素生产率的增长主要来自于技术变化(40.7%),技术效率变化的贡献较小(9.8%)。在此基础上构建了影响我国信托公司全要素生产率的面板模型,检验结果表明费用率和资本充足率等因素是降低信托公司全要素生产率的变量,公司规模、资产收益率和市场份额则是提高信托公司全要素生产率的变量。通过系统GMM(System Generalized Method of Moments,SYS-GMM)估计方法对模型的稳健性进行了分析,发现面板模型和系统GMM方法估计结果较为一致。     

中国证券公司全要素生产率研究——基于MML生产率指数的实证分析

运用Metafrontier-Mamlqusit-Luenberger生产率指数(MML指数)测度了2006～2010年中国88家证券公司的全要素生产率及其分解成分,并对影响全要素生产率的环境因素进行了实证分析。结果表明,在技术落差比率方面,创新类证券公司走势较为平稳,规范类证券公司呈上升的趋势,其它类证券公司则呈现倒V型;总体上,中国证券公司的全要素生产率是下降的,只有规范类证券公司MML指数大于1,技术退步是导致中国证券公司全要素生产率下降的主要因素,而纯技术追赶则有拉高中国证券公司全要素生产率的态势;规范类和其他类证券公司的纯技术追赶值明显大于1;股价指数和资产结构对证券公司全要素生产率的提高有促进作用,国际金融危机则对证券公司的全要素生产率有显著的负作用,其他因素对全要素生产率的影响则不显著。     

中部地区R&D效率及全要素生产率研究——基于地市级数据的实证

本文结合DEA方法与Malmquist指数研究中部地区R&D效率及其全要素生产率,以江西省为例,通过研究2011~2015年11个地级市数据发现:R&D效率整体水平较低,且各地级市之间效率水平参差不齐;R&D全要素生产率实现了快速发展,分解后发现,技术进步是R&D全要素生产率提高的根本原因,而技术效率一定程度上限制了R&D全要素生产率的增长。基于效率评价结果利用Tobit回归模型分析R&D效率的影响因素,得出政府资助、外商直接投资、开放程度、经济增长、人力资本对R&D效率都具有统计显著性。     

金融集聚、人力资本与绿色全要素生产率

本文运用SBM-GML指数法对2005-2019年中国30个省份的绿色全要素生产率进行测算,使用区位熵衡量金融集聚程度、向量夹角法计算人力资本,然后建立PVAR模型分析金融集聚、人力资本与绿色全要素生产率三者之间的长期动态关系。结果显示:2005-2019年我国绿色全要素生产率总体呈上升态势,技术进步贡献率较大;金融集聚和人力资本均对绿色全要素生产率有着正向的影响;而人力资本对金融集聚有着显著的长期促进作用。     

小额贷款公司全要素生产率的分解及其收敛性分析

本文运用2011～2014年中国229家小额贷款公司的面板数据,采用DEAGlobalMalmquist指数法测度了小额贷款公司的全要素生产率,并在此基础上对小额贷款公司全要素生产率进行了分解和收敛性分析。研究发现:小额贷款公司的全要素生产率小幅增长,但增长率不稳定;纯技术效率提升是引起小额贷款公司全要素生产率增长的主要原因;成立越早的小额贷款公司其全要素生产率的增速越低,小额贷款公司的技术效率面临"增长瓶颈";各地区小额贷款公司的全要素生产率均有不同程度提升,技术效率越低的地区其小额贷款公司全要素生产率的平均增速越高;小额贷款公司的全要素生产率具有β收敛和俱乐部收敛的特征,表明小额贷款公司全要素生产率的差异在不断缩小。     

数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响及空间溢出效应

数字普惠金融正在逐渐改善我国农村地区面临的融资困境,为解决"三农"问题提供了新方向。本文在分析数字普惠金融对农业绿色全要素生产率影响机理的基础上,基于2011—2018年30个省份的面板数据,测算了农业绿色全要素生产率指数,并基于空间杜宾模型研究了数字普惠金融对农业绿色全要素生产率的影响。研究结果表明:中国农业绿色全要素生产率不断提高,且存在显著的空间相关性,其增长主要由技术进步推动,东部地区农业绿色全要素生产率增长最快,西部地区次之,中部地区出现负增长;数字普惠金融通过提升技术效率和促进技术进步对农业绿色全要素生产率产生了正向影响,但对周边地区产生了负向的溢出效应;对数字普惠金融的分维度回归结果表明,数字金融覆盖广度和数字化程度对农业绿色全要素生产率具有提升作用。