中国农业全要素生产率的变动趋势及区域差异——基于1978～2008年曼奎斯特指数分析

使用1978～2008年省域面板数据,运用非参数曼奎斯特(Malmquist)生产率指数模型测算了中国农业全要素生产率的变动指数,并分析了全要素生产率(TFP)的时空差异。结果表明:全国、三大地区及绝大多数省份农业TFP的增长主要属于技术进步型的增长;全国及三大地区农业TFP增长呈现出明显的波动特征;农业TFP增长呈现出显著的区域间和区域内省际间的不平衡;农业技术效率的下滑制约全国及三大地区农业TFP的增长,而农业技术效率下滑是纯技术效率损失和规模效率下降共同作用的结果。     

中国的工业生产力革命--用随机前沿生产模型对中国大中型工业企业全要素生产率增长的分解及分析

本文运用中国大中型工业企业 1 995— 2 0 0 2年期间的年度企业数据 ,系统地研究 3. 7个两位数工业行业的全要素生产率 (TFP)增长趋势 ,并用随机前沿生产模型 ,将生产率增长分解为前沿技术进步 (FTP)、相对前沿技术效率 (TE)的变化、配置效率 (AE)以及规模经济性 (SE)四大因素。主要结论 :(一 )TFP的行业加权年均增长率为 6. 8% ,并呈逐年上升的趋势 ;(二 )前沿技术进步已经成为TFP增长的最重要动力 ,企业因前沿技术进步平均每年提高全要素生产率高达 1 4个百分点 ;(三 )企业相对前沿的技术效率差距拉大 ,已经严重阻碍了TFP增长 ,导致TFP平均每年下降 7个百分点 ,这既是挑战 ,也是反映今后企业通过追赶先进技术提高生产力的潜力。 (四 )企业投入要素的配置效率对TFP增长几乎没有贡献 ,年均贡献仅为 0 . 0 2个百分点 ,而企业的规模经济性对TFP的贡献也仅为负 0 . 3 3个百分点 ,这与前沿技术进步和技术效率变化对TFP的影响相比都微不足道。分析表明 ,前沿技术进步一方面推动着生产力的快速增长 ,另一方面却加剧了企业间的技术效率差距 ,导致更激烈的市场竞争压力。世纪之交的中国最重要的工业企业正经历着一场以前沿技术进步及追赶先进企业为核心的生产力革命。     

我国茶产业全要素生产率增长及其分解--基于随机前沿生产函数的分析

文章利用超越对数的随机前沿生产函数,测算了1996-2007年我国茶产业的全要素生产率。研究表明：研究期间我国茶产业TFP平均增长0.70%,平均技术进步率为1.42%,平均技术效率为72.05%,但都呈逐步下降趋势; TFP增长的主要来自技术进步,但技术效率的变化和规模报酬率出现一定的退步,阻碍TFP的增长;各省份TFP增长有差异,其中四川省的TFP增长速度最快,而湖南省和陕西省的TFP成负增长;我国茶叶的劳动产出弹性逐年增大,而资本产出弹性逐渐变小,且我国茶叶生产一直处于规模报酬递减状态。     

中国战略性新兴产业的技术创新效率——基于DEA-Malmquist指数模型

采用基于DEA模型的Malmquist指数分解方法,将战略性新兴产业技术创新的TFP增长分解为技术进步、纯技术效率和知识创新效率的变化。利用2005—2012年中国省际面板数据,测算了中国28个省级行政区域以及三大地区(东、中、西)战略性新兴产业技术创新的Malmquist指数,分析其TFP的动态变化、TFP增长变化原因、省际和区域分异特征以及TFP增长动力来源的区域差异。研究结果表明:2009年以后,中国战略性新兴产业技术创新的TFP增速减慢并呈下降趋势,主要原因是技术进步速度快速下降,纯技术效率、知识创新效率逐渐成为影响战略性新兴产业技术创新的TFP增长率的主要因素;分地区来看,三大地区战略性新兴产业技术创新的TFP增速减慢且TFP增长率呈倒"U"型分布;TFP增长的动力来源存在区域差异,即东、西部地区主要依赖技术进步,但技术进步速度明显减慢,而中部地区主要依赖技术效率的增长,但增幅不大。     

中国省际高技术产业创新效率分析——基于DEA-Malmquist指数

文章采用BCC模型测算了2000—2008年中国28个省份的高技术产业的技术创新效率,并使用DEA-Malmqui st生产率指数测算了28个省份高技术产业的全要素生产率(TFP)的变动。研究表明:中国大部分省份高技术产业的技术效率不高,且省际间技术效率差异较大,主要由规模效率的差异所导致;东、中、西部地区高技术产业的技术创新效率呈现上升趋势;中国高技术产业的TFP有所上升,但是各地区TFP增长的源泉不同:东部地区主要依赖于技术进步,中部地区主要依赖于技术效率的增长,而技术退步是西部地区TFP负增长的主要原因。     

中国工业生产绩效:1998-2007——基于细分行业的推广随机前沿生产函数的分析

文章利用推广的随机前沿生产函数对我国1998-2007年36个细分行业的面板数据进行分析,估计了我国工业的技术效率和全要素生产率.分析结果表明,较高市场化程度的经济制度、较大的产业规模和较低的能源消耗均有利于生产效率的提高;我国工业生产效率是存在波动的,而且行业之间的差异十分明显;全要素生产率是在波动中增长的,2003年是其峰值;行业规模与生产效率表现出了开口向下的抛物线关系,而与全要素生产率却呈反方向变化;总体上,我国工业TFP增长主要源自技术进步和资源配置效率的改善,但各行业TFP增长的源泉差异巨大.     

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。     

创新主体对研发全要素生产率的影响实证研究

利用非参数的Malmquist生产率指数方法研究了1999-2008年我国研发全要素生产率(TFP)的变动及其分解,在对TFP变动的时序特征及地区差异进行比较分析的基础上,考察了公共和企业创新对研发TFP的影响。研究表明:我国研发TFP的增长主要是由技术效率推动的,技术进步改善的作用相对有限,研发技术进步与技术效率显著负相关,地区之间研发TFP增长率也存在显著差异;公共和企业研发对研发TFP的影响均为负,且企业研发对TFP增长的负面效应大于公共研发。     

中国商业银行业的全要素 生产率增长及其分解——基于24家银行面板数据的实证分析

本文收集了2003-2010年24家商业银行的非平衡面板数据,首先通过构建随机前沿生产模型,对中国银行业的技术效率进行测算,然后利用TFP分解模型对商业银行TFP增长的驱动因素及其演变过程进行了系统分析。研究发现,整体来说,中国银行业的全要素生产率在所有年份均实现了明显的增长。相对而言,国有大型商业银行在研究初期并没有显示出明显的优势,但随着时间的推移,其TFP增长率开始不断上升,并逐渐赶超中小型银行。通过对TFP增长率的分解计算,技术效率变化和要素配置效率变化对中国银行业TFP增长具有较强的拉动作用,技术进步的影响并不明显,而规模效率变化的负面作用最为显著。     

中国农业全要素生产率地区差异的变动与分解——基于F(a)re-Primont生产率指数的研究

利用中国省级地区面板数据,采用F(a)re-Primont生产率指数测度了中国农业全要素生产率(TFP),进而采用夏普理值不平等分解法对中国农业TFP地区差异进行了测度与分解.结果表明:中国农业TFP地区差异呈V型波动；从TFP构成分解看,中国农业TFP地区差异的57％来自农业剩余混合效率地区差异的贡献；从空间分解看,中国农业TFP地区差异的31％来自东部农业TFP地区差异的贡献,29％来自东、中、西部区域间农业TFP差异的贡献.     

技术进步、技术效率与安徽省城市全要素生产率：2002－2012年

根据安徽省16个地级以上城市的投入与产出数据,运用DEA-Malmquist指数法,文章对安徽省16个城市在2002-2012年间的全要素生产率的动态变化进行分析和评价。结果发现:(1)虽然城市TFP表现出普遍改善的良性发展,但技术效率呈现出绝对恶化的特征,效率改善的普遍不足已成为制约城市未来发展的重要因素;(2)无论是从城市还是区域角度看,技术进步已经成为TFP增长的主要推动力量;(3)从区域经济发展的长期特征特征看,皖南地区表现得比皖北地区更为成熟。     

中国服务业分行业生产率变迁及异质性考察

本文采用全国两次经济普查后的修订数据,引入"技术不会遗忘"假定,运用序列DEA-Malmquist生产率指数法测算了1990—2010年中国服务业细分行业的全要素生产率(TFP)、技术进步、纯技术效率与规模效率增长率。结果表明,中国服务业总体及细分行业的TFP均处于上升通道,在上世纪90年代,服务业TFP增长的主导因素是技术效率改进,进入21世纪后,则主要是技术进步提高,且技术效率改进已开始由以纯技术效率为主转向以规模效率为主,但服务业发展的粗放型特征仍然明显。同时,中国服务业TFP增长表现出了较大的行业异质性;与工业(制造业)行业对比,服务业TFP增长是滞后的。2010年与1991年相比,TFP及技术效率增长的行业间异质程度有所下降,而技术进步却有进一步拉大的迹象。可能的内在机制是现代信息技术对不同服务业企业资源配置的异质影响,以及中国服务业体制改革的渐进式道路。     

技术效率、全要素增长率与地区间经济增长差异——以内蒙古为例

本文以内蒙古为例,使用随机前沿模型,估算了不同地区的技术效率,并对全要素生产率(TFP)增长率进行分解。研究结果表明:(1)技术效率和TFP与一个地区的经济增长呈正向变动关系。(2)城市化率、第二产业占GDP比重、人力资本水平等提高技术效率,国有工业产值和财政支出占GDP比重降低了技术效率。(3)整体而言,各地区TFP增长主要依靠技术进步,技术效率和规模经济效率都显著不足。     

中国地区工业生产绩效:结构差异、制度冲击及动态表现

本文利用省级面板数据研究转型过程中中国地区工业生产绩效的动态表现。基于Kumbhakar(2000)的方法,我们将TFP增长分解为四个因素的变化。结果发现:(1)自1988年以来各地区工业部门的TFP增长率都出现了增长的趋势,其首要推动力在于技术进步率的不断提高;(2)与此同时,技术效率和要素配置效率出现了恶化,而规模效率则从恶化走向了改善。(3)上世纪90年代末的国企改革对各地区的工业生产绩效的构成造成了普遍的冲击,而民营化程度较高的东部地区受到的冲击最小。(4)通过分析绩效差异的源泉,我们进一步确认90年代末国企改革的制度性冲击促成了工业规模效率的提高,却导致了要素配置效率的短期下降,而劳动力教育水平和非国有经济比重的提高,则有助于促进工业技术进步、改善配置效率。伴随着制度变革的经济整体转型正从多个向度重构着中国地区工业化的版图。     

我国制造业技术进步、技术效率及区域差异——基于DEA方法的实证研究

利用Malmquist生产率指数方法,对我国29个省的制造业在1999--2005年间的全要素生产率（TFP）的变化进行了测算,把TFP的增长构成分解为技术进步和生产效率变化两个成分,并对其区域差异进行了分析,最后对省际制造业TFP进行了趋同分析。结果显示：我国制造业TFP的增长主要是由技术进步推动的,当技术进步促进TFP提升时,总会受到生产效率下降对TFP增长的抑制影响;区域间技术进步及技术效率存在较大差异,省级制造业TFP存在条件β收敛。     

人力资本与中国区域农业全要素生产率增长——基于DEA视角的实证分析

文章在考虑人力资本要素和技术非效率的前提下,使用非参数的DEA曼奎斯特生产率指数方法,对1988-2006年中国区域农业全要素生产率增长进行估计和测算,通过将其分解为技术进步、纯技术效率变化和规模效率变化三部分,来寻找农业TFP增长的源泉.实证表明,1988-2006年中国农业TFP增长较为显著,大致可以分为四个阶段,其对农业增长的贡献基本上是顺周期的,各个省区的TFP增长差异性则较为明显.从其内部构成来看,TFP增长主要由技术进步贡献,技术效率改善的作用则很有限.另外,是否考虑人力资本要素对农业增长的作用,会对TFP的估计产生较大影响.文章最终认为,应努力通过制度创新来消除农业技术扩散的各种制度性障碍,实现农业技术进步和技术效率增进共同推动农业TFP增长.     

河南省农业全要素生产率变动的实证分析

本文采用基于数据包络分析的Malmquist指数法,分析了河南省2000-2012年之间农业全要素生产率的变化,发现无论是河南省农业的整体发展,还是各地市的农业发展,综合技术效率对于TFP增加的作用不明显,技术进步才是农业TFP增长的主要动力,提出今后应加大财政补贴农业保险的力度,加快农业技术推广,进行土地规模集约化经营,以保持河南省农业生产率稳定持续快速增长.     

中国钢铁行业全要素生产效率实证分析

基于动态DEA的非参数Malmquist指数法,分析了1992～2007年中国28个省市钢铁行业全要素生产率以及七大经济区钢铁行业全要素生产率变动情况,并将全要素生产率的变动分解为技术进步、纯技术效率、规模效率三个指标,分析了这三个指标对中国钢铁行业全要素生产率的影响。结果显示,中国钢铁行业TFP的增长主要是由技术进步推动的,当技术进步促进TFP提升时,总会受到技术效率相对下降对TFP增长的抑制;七大经济区钢铁行业全要素生产率存在明显级差,低效经济区学习和追赶高效经济区的效应也应该发挥更大作用;钢铁产业各经济区产能应实现在高效率地区的相对集中,获取行业的规模经济;各经济区都应该注重钢铁行业管理水平的提高,突破钢铁行业能效提高的技术效率瓶颈。     

中国汽车产业全要素生产率及影响因素的实证分析

本文采用我国24个主要汽车生产省份2000—2008年的面板数据,使用DEA方法,对我国汽车产业全要素生产率进行分解、测算,发现在我国汽车工业全要素生产率TFP增长的年份中技术效率TE的增长贡献较大,而技术进步TP的增长贡献较小;并进一步选取变量建立半对数面板数据回归模型,发现人力资本对全要素生产率TFP、技术进步TP和技术效率TE的增长均有较大贡献,而FDI、R&D主要是通过对TE产生作用进而促进TFP的提升;政策并未对TP起到明显的促进作用,鼓励兼并重组主要是产生了规模经济效益。     

全要素生产率与区域工业的和谐快速发展——基于1995～2004年28个省市大中型工业的非参数生产前沿分析

文章采用Malmquist指数和DEA技术,研究中国28个省市地区大中型工业增长的动力以及地区间的发展差距,分析发现在1995~2004年期间:(1)整体而言,全要素生产率(TFP)增长已经成为中国大中型工业快速增长的核心动力,特别是技术进步和规模效率的改善对产出增长的贡献日渐突出,相反,要素投入对产出增长的贡献逐渐减弱;(2)地区之间发展的差距依然显著,但无论是人均产出还是增长速度,地区之间的差距在逐渐缩小;(3)随着中国工业经济的快速增长,TFP对缩小地区间工业发展差距的作用越显突出,资本要素的作用并不明显;(4)全要素生产率快速增长的四大因素:竞争、全球化和外商投资、民营化改革,以及经济扩张期。因此,文章认为全要素生产率增长,已成为区域经济和谐快速发展的中坚力量。