技术效率、资本深化与地区差异——基于随机前沿模型的中国地区收敛分析

本文提出了基于随机前沿生产函数的地区增长差异分析框架,将各地区劳均产出差距分解为劳均资本差异、经济规模差异和全要素生产率差异三个部分。利用改革时期的省级数据,本文发现尽管要素投入仍然是中国经济增长的主要源泉,但全要素生产率是造成地区差异的重要原因,在地区劳均产出差异中的贡献份额不断提高,将成为今后中国地区增长差异的主要决定力量。而且,1990年以来中国地区全要素生产率呈现出绝对发散趋势,严重的技术扩散壁垒加剧了体制转轨过程中的“马太效应”,短期内地区差距不会随经济发展而缩小,政府需要通过适当的政策对地区发展进行调节,尤其要促进地区间技术扩散,使各地区更好地分享技术创新和体制创新的成果。     

经济开放与中国地区城乡收入差距——基于中国省级动态面板数据的研究

本文基于劳动、资本和全要素生产率,利用2001～2011年的省际面板数据研究经济开放对我国地区间城乡收入差距的影响,结果表明对外贸易和外商直接投资在不考虑劳动力流动的条件下对城乡收入差距有显著影响,人力资本、资本和全要素生产率在进出口中对收入差距影响不同,S-S理论在中国具有一定的适用性.     

区域经济和谐发展的全要素生产率研究——基于对1995-2004年28个省市大中型工业企业的非参数生产前沿分析

地区间的发展差距随着工业经济的快速增长而收敛,地区间人均产出的变异系数从1995年的0.4,下降到2004年的0.33,地区间增长速度的变异系数从1996年的3.01,下降到2004年的0.73;全要素生产率(TFP)增长对缩小地区间工业经济发展差距的作用越显突出,对地区工业增长的贡献超过60%,地区间全要素生产率的变异系数从1996年的1.16,下降到2004年的0.665;要素投入贡献的地区差异非常巨大,而且变化不定,通过要素投入缩小地区间差异的效应逐渐减弱;地区间的技术效率差距不断缩小,地区大中型工业的平均技术效率从1995年的51.6%,增长到2004年的76.5%。全要素生产率,特别是技术进步和规模效率的提高,已成为区域经济和谐发展的中坚力量。中国工业起飞阶段的增长特征更符合内生性经济增长理论:技术进步是区域工业经济收敛的源泉。     

全要素生产率是否已经成为中国地区经济差距的决定力量?

提高全要素生产率是推动经济高质量发展的关键,而创新驱动与新旧动能转换将加剧全要素生产率的空间不平衡,给区域协调发展带来新的压力.文章首次尝试将关系数据分析范式应用于地区经济差距研究,采用2001?2015年中国分省数据,利用二次指派程序实证考察全要素生产率与中国地区经济差距之间的关系.基于全样本、分时期和逐年的实证研究表明,全要素生产率对中国地区经济差距存在正向影响,但其影响强度远低于资本积累和城市化.在地区经济差距的诸多影响因素中,资本积累和城市化始终扮演主要角色.尽管全要素生产率对地区经济差距的影响强度呈现上升态势,但在短期内很难超越资本积累和城市化而成为中国地区经济差距的决定力量.因此,区域协调发展战略的实施需要更加注重发挥资本要素的空间均衡配置和城市化的空间均衡发展对于缩小地区经济差距的关键作用.同时在深化供给侧结构性改革进程中,应该更加积极地推动新动能的空间均衡发展,从而促使全要素生产率成为新时期区域经济协调发展的新动力.     

比较优势和“资源诅咒”悖论与资源富集地区经济增长路径选择——基于对中国地区间经济增长差异原因的扩展分析

中国地区经济增长差距的原因可主要归结为,由于自然地理条件、人口集聚规模、制度因素的地区差异,导致各地区在劳动力、资本、技术等生产要素集聚及要素配置方面出现差剐,"资源诅咒"并非是导致地区经济差距的原因.因此,具备自然资源比较优势的地区应该充分利用自身的资源禀赋,不断推动自然资本优势向物质资本、人力资本优势的转化,通过将资源租金用于教育、基础设施建设和推动城镇化进程,缩小地区间地理区住、人口集聚规模的差异,实现地区经济增长的渐进收敛.     

中国工业全要素生产率的区域差异分析

本文利用1998-2007年省级面板数据,对中国工业全要素生产率的变动趋势以及影响因素进行了分析.研究结果显示,中国工业全要素生产率在2002年后呈增长态势,中部地区工业全要素生产率高于东部地区,东部地区高于西部地区.在影响工业全要素生产率的因素中,集聚经济效应对全要素生产率有正向影响,国有经济比重则对全要素生产率有负向影响.研发投入在全国层面和东部区域对工业全要素生产率具有正向影响,在中西部区域则对工业全要素生产率影响不显著.人力资本水平则对工业全要素生产率没有显著影响.     

我国三大区域科技差异解析——基于回归分解方法

区域间科技发展不平衡已成为影响区域经济协调发展的重要因素,结合1997-2007年面板数据,运用回归分解方法对我国东、中、西部三大区域的科技差异进行分解,量化了相关决定因素对空间科技差异的贡献。研究结果表明:造成东部地区与中部地区科技水平差距的主要原因是地区间禀赋差异,而造成东部地区与西部地区科技水平差距的因素则由地区间禀赋差异和投入要素的边际影响共同决定;通过市场化调整促进区域科技协调发展,对中部地区的效果较为明显,对西部地区则效果次之。     

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。     

资源约束、技术效率与地区差异——基于中国省际数据的随机前沿模型分析

中国东中西部地区处于不同的发展阶段,对不同要素投入的需求明显不同。东部地区发展水平较高,人力资本对经济增长的作用较大,资本的作用逐渐减低,资源约束的影响较小;而中西部地区较低的发展阶段决定了劳动力和资源要素投入对增长的推动作用较为显著,尤其是西部地区,人力资本水平较低,资本投入有限,资源投入是推动经济增长的主要力量。进一步地,对不同地区资源约束下的随机前沿模型分析表明,技术效率是造成地区差异的主导原因,而人力资本较低也在一定程度上限制了西部地区技术的发展和创新能力的形成,从而阻碍了提高资源使用效率的技术发展,使得西部地区资源约束对增长的影响较大。     

数据要素:倍增效应与人均产出影响——基于数据要素流动环境的视角

本文使用2012-2018年中国30个省(直辖市)的面板数据,通过构建"数据要素流动环境指数"和绿色全要素生产率,并以NPP/VIIRS夜间灯光数据为工具变量,从理论和实证两个维度论证了数据要素的倍增效应和数据要素对人均产出的影响.研究发现,数据要素对其他要素生产率的提升存在"倍增效应",其表现形式为数据要素通过与其他要素(主要是劳动力和资本)的非线性协同作用,促使全要素生产率实现几何增长;数据要素对人均产出带来正向的促进作用,且该作用不因区位的差异而消失;通过促进全要素生产率实现人均产出增长是数据要素影响人均产出的传导机制.本文的政策启示是,各地应该加大重视数据作为生产要素的关键作用和抢抓"新基建"机遇,通过大力推动经济社会数字化转型来加速释放"数字红利",最终实现区位劣势地区的跨越式发展和中国经济的高质量发展.     

我国省际收入差异的成因:要素积累还是生产率

本文借鉴增长核算方法估算了1987-2004年我国各省区的全要素生产率,并对各省区的劳均GDP进行了水平分解和不同形式的方差分解.研究结果显示,虽然物质资本和人力资本等投入要素的积累差异是导致我国各省区经济发展差距的主要原因,但是,全要素生产率在省际之间的巨大差异是造成我国各省区经济发展差距的更为重要原因.     

基于规模报酬可变的要素集聚与区域生产率增长比较研究

笔者研究了我国地区要素集聚以及由此导致的地区间全要素生产率的差异.通过计算各省就业密度和就业集中度指数发现,在我国的确存在地区劳动力集聚的情况.通过计算各地区的劳均资本存量的绝对差距指数和相对差距指数以及运用马尔可夫转换矩阵的分析,发现我国资本存量在省际间具有明显的两极化趋势.根据面板数据模型估算的结果发现不同地区要素集聚的规模弹性效应差异很大,并且中、西部地区的规模弹性效应对全要素生产率增长的贡献高于东部地区,表明东部地区已经出现要素集聚过度的特征.     

效率体现式技术进步对经济增长的贡献分析

要素生产率提升是技术进步的效用结果和完整体现。本文引入效率体现式技术进步概念,以资本生产率与劳动生产率的综合指数来体现总体技术进步水平,构建经济增长中资本规模、劳动力规模和总体技术进步三因素贡献的分解模型,并利用中国1980-2010年的时间序列数据,对期间的技术进步贡献及其结构进行了实证分析。本文研究结果表明,经济增长的动力主要源于资本规模增长,劳动力投入规模贡献不大,技术进步贡献不小。技术进步贡献主要源于生产技术质量和生产技术效率,产业间劳动力构成和其他管理技术进步贡献微小。     

中国农村地区收入差距解释:1997～2005

1997～2005年我国农村地区收入差距以2000年为转折点,经历了先下降后上升的变化过程。要素分解分析表明,1997～2000年地区收入差距的下降完全归因于分配效应;2001～2005年地区收入差距的上升主要归因于结构效应。样本分解分析表明,东中西部地区间的差距和东部地区内部的差距是形成农村地区差距的主要原因。费景汉-兰尼斯分解分析表明,工资性收入、地理位置、教育、物质资本和人均占有耕地面积共解释了地区收入差距的80%以上。     

中国旅游业全要素生产率增长的实证研究

中国旅游业自1978年以来持续经历了30多年的高速增长,其增长因素已经不再局限于单纯的资本和劳动力,技术进步也成为一个重要的内生变量.本文利用基于产出的非参数Malmquist指数法,对2000 - 2009年中国大陆(内地)地区30个省、直辖市和自治区旅游业全要素生产率增长状况进行了实证研究,认为:(1)剔除2003年“非典”疫情的极端影响,在2000 - 2009年间,技术进步是推动中国旅游业全要素生产率提高的主要力量；(2)虽然东部、中部和西部地区国民经济总体发展存在较大差异,但是旅游业全要素生产率增长并不存在显著差异；(3)东部旅游业市场化水平大幅提高,已经进入到产业结构升级转型的重要阶段；(4)中部地区旅游业全要素生产率的构成原因较为复杂,表明该地区旅游业发展水平较不均衡；(5)西部地区旅游业发展迅速,但是技术进步速度明显慢于东部地区,说明西部旅游产业结构亟待升级.     

我国资本配置效率的区域差异分析及其成因分解

在对经济增长中资本要素作用有关研究成果总结和批判的基础上,文章利用相关计量方法对我国地区资本配置效率差距进行静态和动态的实证研究,并利用面板数据回归模型对地区配置效率的差异进行因素分解,分析结果显示,地区资本配置效率的差异不具有收敛的特征,造成地区差距扩大的原因主要是地区市场化、政府干预水平、对外开放程度存在非均衡.     

技术进步、结构变迁与中国铁路运输业生产率增长——基于Hicks-Moorsteen生产率指数的实证分析

利用具有完全可乘性的非参数Hi cks-Moorst een生产率指数,对中国铁路运输业在1 997-201 0年期间的全要素生产率进行测算和分解,并对区域铁路运输业生产率进行绝对收敛检验。研究发现,平稳快速的技术进步是样本期间内中国铁路运输业全要素生产率快速增长的主要原因,而投入产出混合效率的下降则是各时段某些地区综合效率下降的重要因素;全国及三大地区的铁路运输业生产率在统计上均存在着显著的绝对收敛。此外,还应用面板计量模型实证检验了结构变迁、资本深化和引致需求等诸多因素对于铁路运输业全要素生产率、技术进步以及效率变动的相关影响。研究发现,产业经济结构和铁路运输内部结构分别与铁路运输业生产率之间存在显著的正相关和负相关关系;资本深化程度则呈现出显著的负向影响;各种引致需求因素和铁路路网密度均呈现出显著的正向影响;国有铁路所占比例与公路设施等替代竞争因素则均呈现出不同程度的负相关影响。     

区域差距与中国环境全要素生产率

本文将COD和S02去除量作为产出,通过Malmquist指数测度1992-2009年中国28个省市的环境全要素生产率,并从不同角度分析区域经济差距对它的影响.我们发现,人均GRP和环境全要素生产率之间具有倒“U”型曲线关系,区域差距缩小带来生产率增长差距的缩小.工业化程度提高导致生产率增长率下降,而外贸依存度和人口密度对其有显著正向影响,中国没有完全走出粗放增长模式.另外,横向经济区划对于区域经济差距和生态环境问题的解决有一定启发意义.     

中国区域绿色全要素生产率增长差异及收敛分析

文章利用熵值法拟合环境污染综合指数,将其作为经济的非理想产出纳入非参数DEA-Malmquist指数模型,测度了1995-2008年中国29个省份的绿色Malmquist指数,并在此基础上分析了我国的绿色Malmquist指数、绿色技术效率和绿色技术进步率对区域经济增长差距的影响及其时间演化趋势。研究表明:样本期内,我国的环境污染日益严重;考虑环境污染因素后,中国的全要素生产率增长率显著下调,技术进步率的差异是地区经济增长差距的主要原因;我国的绿色Malmquist指数整体上不存在绝对收敛趋势,只有东部地区呈现较典型的俱乐部收敛特征;在控制投资率、从业人员增长率与环境治理力度后,各地区均表现出条件收敛趋势。     

我国全要素生产率测度差异的原因分析——基于DEA的方法

近十余年来,许多学者对我国的金要素生产率水平进行了测度.但是,不同学者给出的全要素生产率水平差异非常大,并且对于全要素生产率的变化是技术变化还是效率变化导致的结论也大相径庭.本文利用不同方法度量的资本存量数据和劳动力数据,采用基于Malmquist指数的数据包络分析方法测算了我国的生产率,得出的结论是不同学者结论的差别主要是资本存量数据的估算差异引起的,并进一步讨论了TFP的可靠性及相关问题.