电力企业全要素生产率的回归分析

本文通过对电力企业全要素生产率理论特点分析，采用实证研究的方法对某公司九五计划的实际数据进行TFP指数分析和评价，指出了电力企业中推行全要素生产率为目标的管理方法是切实可行的。     

我国不同所有制工业企业全要素生产率比较研究——基于Malmquist指数的实证分析

使用Malmquist指数法对我国1997~2007年期间7种所有制工业企业全要素生产率进行了估算和拆分,结果发现,我国工业企业全要素生产率增长的主要源泉是来自于技术进步;外商投资工业企业的全要素生产率虽然曾经一直领先于内资企业,但是却处于不断下降的过程,很多地区内资企业生产率都已超过了外商和港澳台投资企业;目前内资企业中,私营企业和股份制企业的全要素生产率增长较快。     

我国地区全要素生产率与人力资本构成

考虑到人力资本组成部分的异质性,本文研究了全要素生产率(TFP)与人力资本构成的关系,并运用Dynamic Panel Data一阶差分GMM估计方法对1982—2004年我国28个省区市的面板数据进行了实证检验。实证结果表明,只有接受过高等教育的人力资本部分对TFP才有显著的促进作用。把人力资本分解为不同的组成部分有助于深化我们对TFP和人力资本的理解,还可以使我们对现有文献中人力资本与产出的一些争议提供解释。     

低油价下石油企业提高全要素生产率探讨

石油企业的资本效率和人力效率挖潜空间有限,通过技术进步、科技创新以及资源要素重整提高全要素生产率,进而实现石油企业有质量、有效益、可持续发展很有必要.针对石油企业的产业链特点,要提高其全要素生产率,可以考虑在资源重新优化配置和创新驱动两个层次分别采取不同的路径.     

基于Malmquist指数法的我国电子信息产业全要素生产率增长分析

本文运用Malmquist指数法测算了我国电子信息产业全要素生产率的变动趋势,并把全要素生产率的增长构成分解为技术进步和技术效率变化两个部分,结果显示：1996—2007年我国电子信息产业全要素生产率的平均增长率为I．5％,主要原因是技术进步水平的提高,但技术效率下降产生的负面影响也不可忽视,且在不同时期技术效率和技术进步对我国电子信息产业全要素生产率增长的贡献存在一定差异。     

R&D对我国高技术产业全要素生产率影响的定量分析

本文运用C-D生产函数,通过对高技术产业大中型企业全要素生产率的测算,讨论了影响TFP的主要因素.这些主要因素不仅包括本国的研究与发展投入,还包括国外的研究与发展投入,并估算了这些因素对TFP增长的作用.结论是,高技术产业大中型企业的TFP对产出增长起了主要作用,企业的研究与发展投入是促进TFP增长的主要因素.     

R＆D对我国高技术产业全要素生产率影响的定量分析

本文运用C—D生产函数，通过对高技术产业大中型企业全要素生产率的测算，讨论了影响唧的主要因素。这些主要因素不仅包括本国的研究与发展投入，还包括国外的研究与发展投入，并估算了这些因素对唧增长的作用。结论是，高技术产业大中型企业的TFP对产出增长起了主要作用，企业的研究与发展投入是促进TFP增长的主要因素。     

信息技术与上海全要素生产率关系研究

总结回顾了信息技术与生产率相关的研究,估算上海市资本存量并应用参数估计方法估算上海的劳动力和资产产出弹性,用劳动者报酬进行核实;根据估算的劳动力和资产产出弹性,使用增长核算方法计算出上海全要素生产率;在此基础,建立线性回归模型,分析信息技术与上海全要素生产率的关系,对结果进行分析并提出政策建议。     

绿色金融发展、绿色研发投入与企业全要素生产率提升

本文以2011～2020年中国A股上市公司为样本,对绿色金融发展、绿色研发投入以及企业全要素生产率提升的关系进行检验。研究结果表明：绿色金融发展对企业全要素生产率的提升具有显著的促进作用,这一效应对高技术企业比较明显。绿色金融发展有利于激发企业绿色研发投入的动力,且对高技术企业的激励作用更强。绿色金融发展能够通过绿色研发投入推进提高企业全要素生产率,且绿色研发投入在促进高技术企业全要素生产率提升中的传导作用相对更大。     

湖南省各市州全要素生产率增长率的实证研究

本文在超越对数生产函数的基础上,运用随机前沿分析模型对湖南省各市州1990～2008年的全要素生产率增长率进行了实证研究,并将湖南省划分为"3+5"城市群、湘南和湘西3个区块来进行分析.结果表明:湖南省3个地区的全要素生产率都有着不同程度的提高,其中"3+5"城市群增长最快,湘西地区增长最慢;从全要素生产率增长率的分解来看,技术进步是促进湖南省全要素生产率提高的主要因素,规模经济对全要素生产率增长的贡献其次,但技术效率的不断降低却给湖南省全要素生产率的增长带来了明显的负效应.     

全要素生产率在电力经济可持续发展中的应用研究

本文通过全要素生产率的含义、基本方程及电力企业计算全要素生产率的数学模型的研究，论述了经济增长取决于劳动投入、资本投入和科技进步这三大因素，全要素生产率是经济可持续发展的唯一要素，井进一步阐述了利用全要素生产率指数来衡量技术进步在电力经济增长中的作用。     

我国大中型工业快速增长的动因分析1995-2004

传统观点文都认为中国经济增长的动力是资本的堆集,但是本文采用Malmquist指数和DEA技术,研究中国28个省市地区大中型工业的动因,分析发现1995年-2004年:(1)大中型工业平均增长15.5%,其中全要素生产率增长拉动工业增长平均为9.2%,贡献丰约60%,而资本和劳动投入增长对产出增长的综合贡献从1996年的13.5%,下降到2004年的0.7%;(2)全要素生产率中技术进步和规模效率的改善对产出增长的贡献目渐突出,技术进步推动工业经济增长5.2%,规模效率改善推动工业增长3.3%.基于此,本文认为全要素生产率是我国区域经济快速增长的主动力.     

国外R&D溢出对我国制造业全要素生产率的影响研究

新贸易理论认为发达国家的R&D溢出对发展中国家的技术进步起到重要作用,而国家之间的贸易是R&D溢出的重要渠道,本文结合Jaffe的技术相似性理论认为,R&D溢出应包含两个过程:通过国际贸易产生的显性溢出和通过技术相似性产生的隐性溢出.使用以上理论构建了R&D溢出模型,并检验外国R&D溢出、我国的研发投入对我国制造业全要素生产率的影响,发现外国R&D溢出对我国的制造业生产率的当期影响不显著,但对以后年份生产率提高有较大作用.     

碳试点政策冲击下的地区工业全要素生产率增长分析

本文基于DEA-Malmquist指数方法测算了我国各省(区、市)2003～2022年的工业全要素生产率,通过双重差分法研究发现碳交易试点政策有助于促进碳试点地区工业全要素生产率增长,并发现在2013～2022年间,碳试点地区工业全要素生产率的增长主要来源于纯技术进步和纯技术效率提升,规模效率提升的贡献相对较低。具体的,在2013～2022年间,纯技术效率、纯技术进步和规模效率所作的平均贡献分别为56.8%、36.9%和6.3%。但是从变化趋势来看,近年来碳试点地区依赖于纯技术效率提升和纯技术进步实现工业全要素生产率增长的空间在不断缩小,规模效率提升所发挥的作用在稳步增强,在2019～2022年、2020～2022年以及2021～2022年3个样本期内,规模效率提升所作的平均贡献均超过了20%,未来碳试点地区工业全要素生产率增长将愈发依托规模效率改善的增长模式。     

国外R＆D溢出对我国制造业全要素生产率的影响研究

新贸易理论认为发达国家的R＆D溢出对发展中国家的技术进步起到重要作用，而国家之间的贸易是R＆D溢出的重要渠道，本文结合Jaffe的技术相似性理论认为，R＆D溢出应包含两个过程：通过国际贸易产生的显性溢出和通过技术相似性产生的隐性溢出。使用以上理论构建了R＆D溢出模型，并检验外国R＆D溢出、我国的研发投入对我国制造业全要素生产率的影响，发现外国R＆D溢出对我国的制造业生产率的当期影响不显著，但对以后年份生产率提高有较大作用。     

全要素生产率与地区经济增长差异——一个文献综述

区域经济增长及其差异原因的研究具有重要的宏观政策意义,然而目前文献尚不足以给出令人信服的答案.为了对以后研究指明方向,本文将国内外相关研究进行梳理,着重分析要素积累与全要素生产率造成地区差异的不同作用.在此基础上,指出国内研究在本土理论构建和前沿技术方法设计上与国外的差距,并提出今后研究的方向.     

基于DEA模型的全要素生产率分解——云南省与全国的比较

本文运用基于数据包络分析模型的曼奎斯特指数法,对云南省全要素生产率进行分解和分析,并且将云南省与全国作出比较,结合云南省的实际情况对90年代以来云南省全要素生产率水平增长缓慢的原因进行分析,在此基础上进一步提出几条促进云南省全要素生产率增长的对策建议.     

基于DEA模型的全要素碳生产率与影响因素研究

利用我国30个地区1995～2010年的GDP、资本、劳动力、能源和碳排放的数据,运用DEA-Malmquist全要素碳生产率模型,对我国30个地区、东中西三大区域以及全国的全要素碳生产率进行了测算并分解为技术效率指数和技术进步变化指数,最后运用面板数据模型对全要素碳生产率的影响因素进行分析,并提出了政策建议.