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。     

基于Malmquist指数的信托行业全要素生产率测度及收敛性研究

近年来,我国信托业的快速发展不仅体现在管理资产规模的快速扩张上,也体现在经营效率的提升方面。本文基于Malmquist模型,使用2007—2013年51家信托公司经营数据测度了信托业全要素生产率及其收敛性。实证研究表明,样本数据期内我国信托业全要素生产率平均增速为4.6%,主要受到技术效率增长推动,技术进步增速表现不佳。信托业全要素生产率增速的区域特征非常显著,中部地区明显高于西部和东部地区。同时,通过σ检验和绝对β收敛检验发现,我国信托业全要素生产率增速具有显著的收敛性,各地区差距呈现缩小态势,不过行业调整和转型发展可能会打破这种收敛态势。     

不良贷款约束下的中国上市商业银行效率和全要素生产率研究——基于SBM方向性距离函数的实证分析

本文运用SBM方向性距离函数和Luenberger生产率指标测度了2003～2009年中国11家上市商业银行不良贷款约束下的效率和全要素生产率增长,并对影响效率和全要素生产率的宏观因素进行了实证分析。研究结果发现:股份制商业银行的效率优于大型商业银行,非利息收入和不良贷款是银行无效率的主要来源;中国银行业的全要素生产率是增长的,股份制商业银行的全要素生产率高于大型商业银行,主要体现在规模效率变化和技术规模变化;外资银行的进入和M_2的供给增长对中国银行业的发展起到推动作用。     

我国主要商业银行全要素生产率测算及其收敛性分析

本文通过对我国11家主要商业银行2004-2009年全要素生产率的测算,分析了其全要素生产率的变化趋势以及各银行全要素生产率差异的收敛性。实证结果表明：同时,11家银行的整体全要素生产率有提高的趋势,其中,效率变化对全要素生产率进步的贡献有限,全要素生产率的提高主要通过技术进步实现;从长期看,各行全要素生产率的差异逐渐缩小,呈现出收敛趋势,显示出全要素生产率的趋同,与我国银行业的同质化特征相符。但从短期来看,各年度全要素生产率差异呈现收敛与发散交替变化的特征,反映了环境变化对银行效率的影响及各银行对环境的应变能力。     

我国主要商业银行全要素生产率测算及其收敛性分析

本文通过对我国11家主要商业银行2004-2009年全要素生产率的测算,分析了其全要素生产率的变化趋势以及各银行全要素生产率差异的收敛性.实证结果表明:从长期来看,11家银行的整体全要素生产率有提高的趋势,其中,效率变化对全要素生产率进步的贡献有限,全要素生产率的提高主要通过技术进步实现;从长期看,各行全要素生产率的差异逐渐缩小,呈现出收敛趋势,显示出全要素生产率的趋同,与我国银行业的同质化特征相符.但从短期来看,各年度全要素生产率差异呈现收敛与发散交替变化的特征,反映了环境变化对银行效率的影响及各银行对环境的应变能力.     

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。     

数字普惠金融与绿色全要素生产率——基于系统GMM的实证检验北大核心

数字普惠金融对我国绿色低碳的经济发展模式具有重要意义。本文基于2011—2019年省级面板数据,利用SBM—GML模型测度绿色全要素生产率,使用系统GMM模型探究数字普惠金融对绿色全要素生产率的影响方式。研究发现:2011—2019年,技术效率提升拉动我国绿色全要素生产率持续增加;数字普惠金融通过提升技术效率显著促进绿色全要素生产率增长;异质性分析表明,金融服务覆盖广度的扩大显著提升了绿色全要素生产率。本文建议采用政策鼓励和资金引导的方式提高技术效率对绿色低碳经济的促进作用,大力发展绿色普惠金融,提高绿色普惠金融与区域协调发展能力。     

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。     

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。     

扭曲因子、进口中间品价格与全要素生产率——基于非竞争型投入产出网络结构一般均衡模型事后核算方法

基于BF(2020)模型框架,本文构建了嵌入间接税、成本加成和进口中间投入品的非竞争型投入产出网络结构一般均衡模型,并提出了一种扭曲—调整的索洛余值的事后核算和结构分解新方法,进一步利用中国投入产出表数据、WIOD数据库等编制了与模型匹配的社会核算矩阵,实证测算分析了1997—2017年中国全要素生产率及其结构变化。研究表明:(1) 资本和全要素生产率是中国经济增长的主要源泉,且两者存在明显此消彼长的“跷跷板”特征,劳动的贡献相对较小且贡献率呈下降趋势。(2)纯技术效率变化一直是全要素生产率变化主要贡献部分,但总体上呈下降趋势。2007年是其分水岭,受技术模仿后发优势逐步式微的影响,技术进步速度下滑,但2012年后受创新驱动发展战略的影响,纯技术效率逐步提升。(3)扭曲因子配置效率变化对全要素生产率变化的贡献由正转负,进口中间品贸易条件变化对全要素生产率变化的贡献率由负转正。在建立社会主义市场经济体制和加入WTO大背景下,资源配置效率变化促进了全要素生产率。但2007—2012年,受国际金融危机影响,扭曲因子配置效率出现短期恶化并拉低了全要素生产率。     

利率市场化背景下商业银行资源配置效率及全要素生产率研究 ——基于成本效率及成本Malmquist模型的实证分析

随着利率市场化进程步入快车道,商业银行需要不断寻找资源要素配置整合的最佳方案以实现全要素生产率的持续增长。本文引入投入要素价格构建成本效率、配置效率框架下全要素生产率Malmquist指数模型,研究了35家上市银行2016-2018年成本效率与配置效率框架下的全要素生产率。研究发现,商业银行成本效率低的原因主要在于技术效率与配置效率的变化;资源配置的技术退步造成了资源配置全要素生产率下降,而配置全要素生产率下降又是成本全要素生产率水平下降的主要原因。同时按照成本效率与成本全要素生产率两个维度将样本银行分为4种类型,并根据划入类型的不同提出差异化的管理措施。     

我国商业银行的效率现状及生产率变动分析

本文运用数据包络分析方法和Malmquist指数对我国28家三类商业银行2000～2004年的技术效率、纯技术效率和规模效率以及全要素生产率变动进行了测算。结果发现,三类商业性银行的效率存在差异:国有商业银行的规模效率最低,并且呈规模报酬递减;股份制商业银行效率略高于国有商业银行;城市商业银行效率由相对最低转为相对最高。总体上看,银行业全要素生产率呈上升趋势,技术效率呈下降趋势,规模效率无明显变化。本文的主要结论是:规模是影响国有商业银行和股份制商业银行效率差异的主要因素,银行全要素生产率的变动受信息技术发展的推动以及宏观环境的影响。     

区块链技术与农业保险融合发展通道及机制研究

随着利率市场化进程步入快车道,商业银行需要不断寻找资源要素配置整合的最佳方案以实现全要素生产率的持续增长。本文引入投入要素价格构建成本效率、配置效率框架下全要素生产率Malmquist指数模型,研究了35家上市银行2016-2018年成本效率与配置效率框架下的全要素生产率。研究发现,商业银行成本效率低的原因主要在于技术效率与配置效率的变化;资源配置的技术退步造成了资源配置全要素生产率下降,而配置全要素生产率下降又是成本全要素生产率水平下降的主要原因。同时按照成本效率与成本全要素生产率两个维度将样本银行分为4种类型,并根据划入类型的不同提出差异化的管理措施。     

1996-2010年广东省生产性服务业增长效率分析——基于Malmquist指数法研究

本文借助Malmquist指数法对广东省生产性服务业全要素生产率及其分解指标进行测算,得出广东省生产性服务业1996-2010年间全要素生产率(TFP)增长主要由其技术进步(TP)贡献,技术效率(TE)反成为全要素增长的阻滞力,同时技术效率差异为其与经济发展相近区域生产性服务业全要素生产率差异产生的直接原因。     

1996-2010年广东省生产性服务业增长效率分析——基于Malmquist指数法研究

本文借助Malmquist指数法对广东省生产性服务业全要素生产率及其分解指标进行测算,得出广东省生产性服务业1996-2010年间全要素生产率(TFP)增长主要由其技术进步(TP)贡献,技术效率(TE)反成为全要素增长的阻滞力,同时技术效率差异为其与经济发展相近区域生产性服务业全要素生产率差异产生的直接原因。     

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。     

金融发展影响绿色全要素生产率的路径--效率通道和技术通道北大核心CSSCI

本文基于2011-2019年30个省(市)的面板数据,采用面板向量自回归(PVAR)模型研究金融发展驱动绿色全要素生产率增长的具体路径:是“效率通道”还是“技术通道”。研究结果显示,金融发展对东部地区的绿色全要素生产率存在抑制效应,通过“技术通道”影响绿色全要素生产率;金融发展对中西部地区的绿色全要素生产率存在促进效应,同时通过“效率通道”和“技术通道”影响绿色全要素生产率,但“效率通道”更显著。     

农业视角下的甘肃省生态安全研究

论文尝试通过农业视角对甘肃省生态安全做出初步的探讨,考虑环境因素并且运用了方向性距离函数测算了2000—2011年甘肃省14个市州的农业环境技术效率,采用了ML生产率指数及其分解项对14个市州的农业全要素生产率变化做出了相应的分析。结果发现环境约束对农业全要素生产率的影响很大;农业技术进步是推动甘肃省各市州的农业全要素生产率增长的主要源泉;甘肃省大部分地区的技术效率在所研究的年份中处于退步的状态。在此结论基础上,对如何在农业可持续发展下保障甘肃省生态安全提出了相关的建议。     

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。     

我国金融支持科技创新的效率评价——基于超效率DEA与Malmquist指数方法

本文基于超效率DEA模型,分析了我国30个省、自治区和直辖市2006—2012年的金融投入和科技产出数据,对其效率均值进行排名;并通过Malmquist指数分析方法对我国科技金融的全要素生产率及技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率指数的变化趋势以及区域差异进行实证分析。研究表明:我国金融支持科技创新的效率呈现U形走势,主要是依靠东部地区带动,而西部地区效率值差异明显;2006—2012年全要素科技金融效率呈现上升趋势,上升了2.6%,引起效率提升的主要原因是技术进步;通过区域分析发现,三大区域的效率均呈现上升趋势,中西部地区的效率增长高于东部地区,技术效率的变化是导致区域差异的主要原因。