中国区域物流产业技术进步及其影响因素研究

本文应用SFA模型评价我国区域物流业整体技术效率和全要素生产率,得出以下结论:我国物流产业TFP增长呈现震荡上升的趋势,其中东部地区TFP增长率相对较高,物流产业全要素生产率增长出现了一定的收敛趋势。引起全要素生产率增长率变化的主要因素是技术进步率和技术效率变化率。区域的经济发展水平、区域的市场化程度以及港口物流有助于提高我国区域物流的全要素生产率。     

中国文化产业全要素生产率行业异质性研究——基于DEA-Malmquist指数法的分析

本文基于DEA-Malmquist指数模型对2013-2017年间我国文化产业三大子行业的全要素生产率的变动情况进行了实证分析。研究发现:我国文化产业三大子行业的全要素生产率存在行业异质性,文化服务业的全要素生产率最高,其次是文化制造业,文化批发与零售业最低;三大行业全要素生产率增长的驱动因素有明显的异质性,文化制造业和文化服务业全要素生产率的改善主要依赖技术进步,文化批发和零售业则受到技术效率和技术进步的共同制约;文化产业的三大子行业表现出不同的区域差异,文化制造业、文化批发和零售业在中、西部地区的全要素生产率高于东部地区,文化服务业的全要素生产率则呈现明显的东、中、西梯度差异。     

中国区域生产效率与西部经济发展研究

文章利用1998—2008年的省级面板数据,通过SFA模型估计了估算了中国各省和三大区域1998—2008年的TFP水平及其效率变化和技术进步指数,研究发现要素投入差异是我国地区差距的主要决定因素之一。在此基础上,文章认为西部在TFP方面要想和东部地区缩小差距在短期相当困难,西部能够缩小和东部地区经济差距的最优路径就是使自身经济更开放,突破路径依赖和锁定效应,建立以中期以制造业为核心并重心逐渐向服务业转移的长期经济发展体制,动态提高区域TFP以缩小与东部地区的TFP和经济差距,以达到共同发展建立和谐社会的目标。     

全要素生产率、增长差异与区域经济收敛

本文根据经济增长理论,将全要素生产率分解为技术进步和技术效率,并对其收敛性进行分析。通过采用Malquist生产率指数对1978～2005年省区数据的实证分析表明,近30年来,中国全要素生产率有显著增长,动力主要来自于技术进步因素,技术效率改善并不明显。但是技术效率变动的差异却导致了区域间全要素生产率增长呈现出显著的发散趋势,而后者是造成20世纪90年代以来我国区域经济差距扩大的重要原因之一。     

我国区域环境全要素生产率增长的测度与分解——基于Global Malmquist-Luenberger指数

本文运用方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger(GML)指数测算了2000-2009年我国各省市的环境效率及环境全要素生产率变动状况,将环境全要素生产率变动分解为纯技术进步、纯技术效率变动、规模效率变动和技术规模变动等4个因素,并与当期Malmquist-Luenberger指数及未考虑非期望产出时Malmquist指数得到的结果进行了对比分析。研究结果表明:环境无效率普遍存在,且在省际间的分布差异较大;环境全要素生产率的增长及省际差异都主要源于技术进步和技术规模变动,纯技术效率和规模效率则出现不同程度地恶化;如不考虑非期望产出,全要素能源效率的增长显著地低于环境全要素生产率的增长;当期生产技术下的环境全要素生产率普遍低于全局生产技术下的测算结果,并具有统计显著性。     

我国区域环境全要素生产率增长的测度与分解——基于Global Malmquist-Luenberger指数北大核心CSSCISSCI

本文运用方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger(GML)指数测算了2000-2009年我国各省市的环境效率及环境全要素生产率变动状况,将环境全要素生产率变动分解为纯技术进步、纯技术效率变动、规模效率变动和技术规模变动等4个因素,并与当期Malmquist-Luenberger指数及未考虑非期望产出时Malmquist指数得到的结果进行了对比分析。研究结果表明:环境无效率普遍存在,且在省际间的分布差异较大;环境全要素生产率的增长及省际差异都主要源于技术进步和技术规模变动,纯技术效率和规模效率则出现不同程度地恶化;如不考虑非期望产出,全要素能源效率的增长显著地低于环境全要素生产率的增长;当期生产技术下的环境全要素生产率普遍低于全局生产技术下的测算结果,并具有统计显著性。     

数字经济对中国全要素生产率的影响机理:提升效应还是抑制效果？

数字经济是新时代引领中国经济高质量发展的关键抓手。然而现阶段数字经济普惠性发展尚未实现，掣肘着其对国内全要素生产率的提升力度。文章在理论分析的基础上，基于熵权TOPSIS法测算了2012-2018年中国数字经济发展水平指数，探讨了中国数字经济对全要素生产率的影响机理。研究发现：数字经济的发展显著提升了中国全要素生产率水平，但区域层面上，东部地区的数字经济发展明显领先于中西部地区，引领着中国全要素生产率快速增长。从全要素生产率的分解指标来看，数字经济推动了技术效率提升，但现阶段国内关键核心技术环节薄弱以及数字产业化带来的人才和资金的虹吸效应导致数字经济对技术进步产生了阻碍作用。此外，当前数字经济对不同产业的渗透度存在明显的不均衡性，筑高了创新资源的流动壁垒，影响产业间协调创新及合理化布局，进而抑制了对全要素生产率的提升力度。进一步的机制检验表明在创新环境的支持下，人才集聚及金融规模强化了数字经济对全要素生产率的提升力度。     

中国战略性新兴企业全要素生产率研究

本文基于2009—2019年31省市1019家战略性新兴企业数据，利用全局参比的DEA-Malmquist指数法测算了我国战略性新兴企业全要素生产率。研究发现：我国战略性新兴企业全要素生产率增长率较高，增长动力主要来自技术进步，然后才是纯技术效率和规模效率的增进；战略性新兴企业全要素生产率增长率总体上存在东部大于西部大于中部的特征，但结合分解项看西部和中部地区正不断追赶；战略性新兴企业全要素生产率增长率在不同行业间差距明显，最高的为新材料，最低的为生物和新能源汽车。文后根据研究结论提出了相应政策建议。     

服务业全要素生产率测度及其省际差异

运用2005～2009年中国31省份服务业面板数据,采用非参数Malmquist指数方法,对中国服务业全要素生产率的变动原因、空间差异与变动趋势进行考察,并将全要素生产率进一步分解为技术效率和技术进步。研究结果表明,中国服务业整体仍表现为粗放型的增长方式,全要素生产率呈现负增长,但增长速度有所放缓;服务业发展水平的空间差异明显,东部地区服务业发展水平高于中西部地区,其中西部和东北地区服务业发展水平较落后,且技术进步和技术效率对中国及各区域服务业的全要素生产率在时间和空间上有不同的影响。     

异质性企业全要素生产率与要素配置效率——基于1999～2007年中国制造业企业微观数据的实证分析

文章基于1998~2007年中国全部国有及规模以上制造业企业微观数据,使用OP法估算了企业全要素生产率TFP。通过对企业全要素生产率分布特点的深入研究,分析我国制造业要素配置效率的状况:2001年入世后,中国进入了全面快速的贸易自由化阶段,短期通过企业的退出和进入机制促进了要素在制造业行业内、企业间快速自由流动,要素配置效率提高,由此促进生产率提高。但是长期来看,贸易自由化没有促进要素配置效率的明显提高,有些行业甚至出现倒退。国有企业的生产率最低,主要原因在于国有企业要素配置效率最低,民营企业生产率居中,要素配置效率却是最高的,再次证实了民营经济是我国最为活跃的经济主体。出口企业比非出口企业有更高效的要素配置效率,因而生产率高于非出口企业,这跟Melitz(2003)的理论预期是一致的,不存在"生产率悖论"的现象。从东中西区域看,东部地区企业生产率均值最高,要素配置效率也最高,但区域之间的差距正在缩小。     

异质性企业全要素生产率与要素配置效率——基于1999～2007年中国制造业企业微观数据的实证分析北大核心CSSCISSCI

文章基于1998～2007年中国全部国有及规模以上制造业企业微观数据,使用OP法估算了企业全要素生产率TFP。通过对企业全要素生产率分布特点的深入研究,分析我国制造业要素配置效率的状况：2001年入世后,中国进入了全面快速的贸易自由化阶段,短期通过企业的退出和进入机制促进了要素在制造业行业内、企业间快速自由流动,要素配置效率提高,由此促进生产率提高。但是长期来看,贸易自由化没有促进要素配置效率的明显提高,有些行业甚至出现倒退。国有企业的生产率最低,主要原因在于国有企业要素配置效率最低,民营企业生产率居中,要素配置效率却是最高的,再次证实了民营经济是我国最为活跃的经济主体。出口企业比非出口企业有更高效的要素配置效率,因而生产率高于非出口企业,这跟Melitz（2003）的理论预期是一致的,不存在“生产率悖论”的现象。从东中西区域看,东部地区企业生产率均值最高,要素配置效率也最高,但区域之间的差距正在缩小。     

东北地区装备制造业全要素生产率及其影响因素——基于DEA-Tobit两阶段法

采用DEA-malmquist指数方法测算了东北地区装备制造业2005—2020年全要素生产率及其分解效率,并利用混合面板Tobit模型对其影响因素进行了实证检验。研究发现：东北地区装备制造业全要素生产率依靠技术进步的“单轨驱动”,总体达到DEA有效,技术效率抑制了其增长速度;东北地区装备制造业发展存在行业异质性和区域异质性;增加研发投入、提高市场化水平和地区经济发展水平能够提升全要素生产率;随着产业集聚程度的提高、政府财政支出的增多,全要素生产率反而下降;产业规模、城镇化水平与全要素生产率并无直接关联。     

FDI知识溢出效应对中国能源强度的区域性影响

本文运用DEA方法测算出我国东、中、西部三大区域的全要素生产率,并分解为纯技术效率、技术变化和规模效率,以此作为技术进步的代表量,分析各个区域外商直接投资的知识溢出效应及其对当地能源强度的影响。得出的研究结论为:第一、东部地区外商直接投资的知识溢出效应体现在纯技术效率上,中部地区体现在纯技术效率和技术变化上,西部地区体现在技术变化上。第二,东部地区FDI的知识溢出对本地区能源强度的影响不显著,中部地区FDI的知识溢出提高了本地区的能源强度,西部地区FDI的知识溢出能够显著降低能源强度。本文的政策含义是:东、中部地区应该提高引进外资的技术和能耗门槛,提高外商直接投资的知识溢出效应;西部地区要进一步完善市场经济体制,创造良好的市场氛围,吸引更多更好的FDI,并注重眼前利益和长远利益的平衡。     

FDI知识溢出效应对中国能源强度的区域牲影响

本文运用DEA方法测算出我国东、中、西部三大区域的全要素生产率,并分解为纯技术效率、技术变化和规模效率,以此作为技术进步的代表量,分析各个区域外商直接投资的知识溢出效应及其对当地能源强度的影响。得出的研究结论为：第一、东部地区外商直接投资的知识溢出效应体现在纯技术效率上,中部地区体现在纯技术效率和技术变化上,西部地区体现在技术变化上。第二,东部地区FDI的知识溢出对本地区能源强度的影响不显著,中部地区FDI的知识溢出提高了本地区的能源强度,西部地区FDI的知识溢出能够显著降低能源强度。本文的政策含义是：东、中部地区应该提高引进外资的技术和能耗门槛,提高外商直接投资的知识溢出效应;西部地区要进一步完善市场经济体制,创造良好的市场氛围,吸引更多更好的FDI,并注重眼前利益和长远利益的平衡。     

数字经济发展水平测度及其对全要素生产率的影响效应

从数字基础设施、数字产业、数字融合三个维度构建数字经济发展水平的测度指标体系,基于2015—2018年我国30个省(区、市)的面板数据,通过计量模型研究数字经济对全要素生产率的影响效应,并引入技术进步作为两者的中介变量。研究结果表明:数字经济发展指数、数字基础设施分指数、数字产业分指数、数字融合分指数对区域全要素生产率均有显著的正向影响,影响系数分别为0.554、0.314、0.250、0.477,其中技术进步发挥的中介效应为31.32%。分区域来看,东部地区数字经济对提升全要素生产率具有更高的边际贡献率,该优势集中体现在东部地区具有更加完善的数字基础设施;分维度来看,在区域异质性对全要素生产率的影响效应中,数字基础设施分指数的影响系数最大,数字融合分指数的影响系数最小,表明东部地区与非东部地区之间存在较明显的“数字接入鸿沟”。为更好发挥数字经济对全要素生产率的提升作用,应重视数字底层技术创新,大力发展数字经济产业,缩小区域间“数字经济鸿沟”,完善政府数字治理与服务体系。     

环境约束下中国区域工业技术效率与生产率及其影响因素实证研究

本文运用方向性距离函数和曼奎斯特-卢恩伯格指数方法测算了环境约束下中国1998--2007年各地区工业技术效率、全要素生产率指数和环境规制成本,并对影响技术效率和全要素生产率增长的因素进行了实证分析。结果显示：环境技术效率呈现东、中、西依次递减,并且技术效率越高的地区,环境管制成本越低;考虑环境因素后,中国各地区工业全要素生产率指数降低,主要是由技术进步推动;环境约束下工业全要素生产率东部最高,西部次之,中部最低;人均GRP、FDI、工业结构、能源结构、人口密度对技术效率和全要素生产率有不同程度的影响。     

数字技术对区域经济差距的影响——基于空间溢出的检验

数字技术是区域经济增长动力转换的重要推动力量，深入探索数字技术对区域经济差距的影响对实现区域协调发展具有重要意义。文章基于我国区域创新效率水平和数字技术差距视角，探索数字技术对区域经济差距的影响和空间溢出效应，结果表明：数字技术对区域经济协调发展存在创新效率的门槛效应，创新效率水平跨越门槛值，数字技术发展显著缩小各省份经济差距；数字技术空间溢出效应表明，在创新效率高的区域内，数字技术发挥的空间溢出效应能缩小数字基础设施水平相近和地理相邻的各省份经济差距；在创新效率低的区域内，数字技术空间溢出扩大了各省份经济差距。     

多重目标约束下我国能源效率变动分解、区域差异与影响因素研究

基于全要素能源效率框架,利用非参数卢恩伯格生产率指标,实证测算了多重目标约束下2000-2009年我国29个省份的全要素能源效率变动指数（TFEECI）及其分解成分,并借助面板数据回归模型检验其影响因素。研究结果表明：样拳期内我国全要素能源效率主要因能源技术进步而提高．平均改善率为1．09％,累计改进8．37％;三大地区的全要素能源效率存在显著差异的变化特征,整体上显示出“东部-中部-西部”的发展格局;全国范围内,外资利用、经济发展、市场化水平的提高、产业结构以及能源消费结构优化均有利于能源效率的提升,但是各因素影响机制存在区域异质性.     

中国各省份农业效率和全要素生产率增长——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生产率指标测度了中国31个省份1995－2008年的农业效率和农业全要素生产率,并对影响农业效率和全要素生产率的因素进行了分析。研究结果发现：东部地区的农业无效率水平显著低于中西部地区,产出无效率、役畜投入无效率和播种面积无效率是中国农业无效率的主要来源。1995－2008年中国农业的全要素生产率增长率为5.58%,主要体现于技术进步和技术规模变化。东部地区的农业全要素生产率最高。农业从业人员教育水平的提高对中国农业效率和全要素生产率的提高起到推动作用,机械化的普及有利于中国农业全要素生产率的增长。     

中国装备制造业全要素生产率增长的分解:1998-2009——基于省际面板数据的研究

本文采用超越对数的随机前沿生产函数和1998-2009年的省际面板数据,测算了中国各地区装备制造业的全要素生产率(TFP)增长率,并从技术进步、技术效率变化、规模效率变化、配置效率变化四个方面对中国装备制造业全要素生产率变化的特点进行了分析。经验结果表明,样本期间内,全国以及东、中、西部地区装备制造业的TFP都有所增长,其增速皆呈现出先增后减再增的趋势;TFP增长对全国装备制造业产出增长的贡献率相对较低,仅为0.117。对TFP增长的分解发现,技术进步已成为中国装备制造业TFP增长的主要源泉,配置效率和规模效率恶化则严重阻碍了中国装备制造业TFP水平的提高。分地区来看,中部地区的TFP增长率最高,东部次之,西部最低,这主要是由于西部地区装备制造业要素配置效率的下降最为严重,东部地区规模效率的下降最为严重。