我国经济全要素生产率增长效应分析

本文采用1978年至2008年宏观数据构建结构向量自回归（SVAR）模型,分别从产出增长率、资本存量增长率、人力资本增长率三个冲击视角,对我国经济全要素生产率增长效应进行实证分析,并提出相关建议。     

数字普惠金融对农业全要素生产率的影响分析

我国是农业大国,即使在工业化建设已取得新成果的今天,农业仍然在我国经济发展中扮演着不可替代的角色,为农民群体增收提供了稳定的渠道。虽然国家对农业发展予以了高度重视,但在实践过程中仍存在农业发展不先进、不精细等问题。文章从农业发展的实际情况入手,从研究背景、研究过程、研究结论方面,阐述数字普惠金融对农业全要素生产率的影响,对促进乡村数字普惠金融发展提出针对性策略。     

基于Meta分析的中国农业全要素生产率研究

目的 应用Meta分析方法,针对国内外中国农业全要素生产率测算研究的文献,探究其测算结果的一致性,以期为中国农业全要素生产率（TFP）的测算及其结果提供更为全面、客观、系统的认识与理解。方法 文章首先对中英文数据库中已发表的有关中国农业全要素生产率的文献进行检索筛选,再对纳入文献进行农业全要素生产率增长率的区域、方法、投入产出指标和年份区间的梳理,进而基于Meta分析定量化地分析各研究中农业全要素生产率增长率测算结果之间的异质性,并进行敏感性检验。结果 （1）中国农业TFP增长率测算总体异质性较低（I²=10%）,剔除单独省份或地区作为研究区域的文献后,Meta分析结果异质性增大（I²=18%）;（2）投入指标方面,劳动力投入指标使用第一产业就业人数时的测算结果异质性较高（I²=61%）,而使用农林牧渔业从业人数时,测算结果同质性显著（s=0）;（3）测算方法方面,使用DEA方法测算所得结果间同质性显著（I²=0）;（4）测算时段方面,各时段内农业TFP增长率测算结果呈现高度异质性,1992—1997年、1998—2003年、2004—2008年、2009—2015年各时段下I²结果分别为 94%、89%、68%、87%。结论 （1）1979—2015年我国农业全要素生产率年均增长2%是较为准确的测算结果,且单独省份的研究能够一定程度上填补以全国为研究区的文献间的异质性;（2）投入产出指标的遴选对农业TFP增长率测算结果有一定影响;（3）测算方法是农业TFP增长率异质性的主要来源;（4）农业TFP增长率测算中相关指标所选不变基期对长时间跨度测算结果影响不大,但对具体时段内的农业TFP测算结果影响显著。     

我国农业经济增长因素实证分析（1988-2003）：要素投入与全要素生产率

本文运用经济增长因素分析法，从要素投入和全要素生产率的角度对1988—2003年间农业经济增长因素进行实证研究。除考虑已有文献普遍采用的中性技术进步Cobb—Douglas生产函数外，还考虑了有偏技术进步的CD函数，进而分析各投入要素对农业经济增长的影响及其变化趋势。研究表明：1988～2003年农业GDP的增长54．37％的份额是依靠投入的扩张获得，剩余45．63％是全要素生产率TFP的贡献份额。物质费用投入对农业经济增长的贡献率较高，并且对农业的作用仍在增加，劳动力、土地对农业生产的作用在下降。     

土地资源空间错配的绿色全要素生产率损失效应与作用机制

研究目的：刻画、分析土地资源空间错配对绿色全要素生产率的影响及其作用机制，指出缓解土地资源空间错配促进绿色全要素生产率提升的路径。研究方法：面板中介效应模型。研究结果：（1）土地资源空间错配的绿色全要素生产率损失效应显著存在，土地供给相对短缺城市的损失效应明显大于土地供给相对过剩城市。（2）结构效应、技术效应、规模效应三个维度的作用机制都显著成立。（3）对于全部城市，结构效应、技术效应相当，规模效应相对次要；对于土地供给相对过剩城市，结构效应更为重要；对于土地供给相对短缺城市，技术效应更为重要。研究结论：减缓土地资源空间错配程度，并分别针对性地避免制造业低端锁定效应、创新能力削弱效应在中西部、东部城市的负面作用，有利于提升绿色全要素生产率。     

基于全要素生产率的辽宁省农业经济发展方式转变分析

本文采用全要素生产率的分析方法对辽宁省1991-2006年农业发展进行了定量测度,并对全要素生产率增长和经济发展源泉做了简要分析.探讨了资本、劳动力和广义的技术进步对经济发展的贡献,发现辽宁省农业经济发展还属于劳动力推动型的发展,而资本的贡献率较低.所以,未来加大资本使用效率应该是辽宁省农业经济发展转变的主要方向.另外,技术创新也是转变经济发展方式的核心内容.     

我国玉米生产技术效率与全要素生产率研究述评

玉米作为我国重要的粮食作物,研究其技术效率与全要素生产率对于保障我国粮食安全有着重要意义。本研究首先对技术效率与全要素生产率的相关概念、研究方法进行概述,其次对国内相关研究成果进行归纳、梳理和评述;最后提出了四点有待注意与研究的地方。     

绿色技术创新视角下数字经济对城市绿色全要素生产率的影响研究

绿色是可持续发展的底色。在建设数字中国的背景下,基于数字基础设施和数字金融的数字经济是否对城市绿色全要素生产率起到了促进作用？其影响效果和路径值得进一步探讨。文章从绿色技术创新视角出发,基于2011—2019年280个地级市的面板数据,测算了城市绿色全要素生产率,使用固定效应模型、门槛模型和中介效应模型,实证检验了绿色技术创新视角下数字经济对城市绿色全要素生产率的影响。研究发现：（1）数字经济和绿色技术创新均能够提升城市绿色全要素生产率,在使用工具变量与双重差分DID后,结论依旧成立。（2）绿色技术创新存在单一门槛值,高水平绿色技术创新驱动显著增强了数字经济对绿色全要素生产率的促进作用。（3）绿色技术创新作为数字经济提升绿色全要素生产率的重要路径,存在中介效应,且高强度绿色技术创新对绿色全要素生产率的中介效应更优。（4）区分城市规模来看,数字经济通过绿色技术创新的中介效应仅促进了大型、中型、小型城市的绿色全要素生产率提升。因此,推动城市绿色全要素生产率需要全方位提升数字经济发展规模,构建绿色创新研发体系,根据城市特点合理规划我国城市绿色转型升级路径。     

资源错配与农业全要素生产率：损失和原因

如果资源的流动受到限制,无法从效率较低的一方转移到效率较高的一方,那么不仅会导致资源错配,而且还会造成全要素生产率(TFP)损失。本文构建包含四要素(劳动、土地、机械和化肥)三层嵌套(“地级市—省级—全国”)的理论模型,采用1996—2019年中国城市平衡面板数据,分别测度省域和全国加总层面的TFP损失,通过分解和比较不同要素错配的损失大小,明确中国农业TFP损失的主要诱因。结果表明,资源错配对总体TFP造成了持续性损失,年均损失为27%,其中组内错配损失为9.03%,组间错配损失为18.31%,表明中国农业TFP损失主要是因为各省间的资源无法有效配置。从损失的因素分解来看,无论是组内错配还是组间错配,劳动和土地错配是造成中国农业TFP损失最重要的两种因素,其中两种要素的组间错配损失分别为9.30%和8.14%。因此,加快土地流转集中和农村劳动力有序转移是解决资源错配,促进农业高质量发展的有效途径。     

研发投入、混合股权与全要素生产率

本文以2008-2018年上市企业为研究对象,采用面板数据固定效应模型研究研发投入对于企业全要素生产率的影响,并从混合股权这一层次研究对研发投入与全要素生产率的调节作用。研究发现,研发投入促进企业全要素生产率、混合股权负向调节研发投入与企业全要素生产率之间的关系。     

数字乡村、网络溢出和农业绿色全要素生产率

目的 探索数字乡村发展对农业绿色全要素生产率的影响及作用机制,为实现农业高质量发展提供新的经验依据。方法 文章基于2014—2020年中国31个省（市、自治区,不含港澳台）面板数据,分别利用信息熵指数法和数据包络分析法对数字乡村发展水平和农业绿色全要素生产率进行测度,运用修正的引力模型和社会网络分析法识别数字乡村发展水平的网络关联特征,在此基础上通过所识别的非对称空间网络权重,构建时空双固定的空间杜宾模型探讨数字乡村发展对农业绿色全要素生产率的网络溢出效应。结果 （1）数字乡村发展水平较高的省份主要分布在长三角、京津冀及珠三角地区,分省数字乡村发展水平在样本期内均呈不同程度的上升趋势,但省份间差异明显。（2）省际之间数字乡村发展水平的联系,已超越地缘意义上的相近,呈现为复杂、多线程的空间网络结构,网络溢出效应较为明显。（3）基于空间关联网络,数字乡村存在显著的空间自相关性,能显著提高当地农业绿色全要素生产率,但对相关联省份具有负向溢出效应。结论 各地应将数字乡村作为推动农业高质量发展的重要抓手,适度有序推进自身的数字乡村发展进程;与此同时,重视数字乡村的协调发展,减少因区域发展不平衡而产生的空间负外部性,根据各省域数字乡村发展的空间关联规律,制定差异化的数字乡村发展政策。     

贸易自由化、国际技术外溢与全要素生产率实证分析

根据厦门贸易自由化实际情况,运用索洛残差法测算厦门全要素生产率,以之为被解释变量,根据FFG方法基本原理建立计量经济模型,以厦门研发经费、国外的技术外溢量、货物贸易依存度、服务贸易依存度,以及实际利用外资等指标为解释变量进行回归分析,揭示在贸易自由化条件下厦门产业技术进步的主要影响因素,并基于计量分析结果提出促进厦门全要素生产率增长的政策建议。     

我国水产养殖业技术效率和全要素生产率研究

本文采用2006—2012年我国29个省份水产养殖业相关投入产出数据,运用数据包络分析结合Malmquist指数,对我国水产养殖业综合技术效率和全要素生产率及其分解的技术进步、技术效率、纯技术效率、规模效率进行测算。结果表明,我国水产养殖业综合技术效率不高,纯技术效率和规模效率都相对偏低;全国水产养殖业全要素生产率增长有所下降,其中,由技术创新所决定的技术进步呈现下降趋势,规模效率得到一定改进,由技术推广所决定的纯技术效率有所下降;全国有近2/3省份的全要素生产率呈上升趋势,1/3省份全要素生产率呈下降趋势,其中,全要素生产率提高主要归因于技术进步和技术效率的共同改进,全要素生产率下降主要是由技术退步引起。结合研究结论提出,应加大对我国水产养殖科技的投入力度,加强水产技术推广体系建设,创新渔业经营机制等相关政策建议。     

要素累积、全要素生产率与中国农业增长地区差异

本文在对改革开放以来中国农业的增长以及地区差异进行统计分析的基础上,提出一个待验证的假说:农业产出的省级地区差异主要来自于全要素生产率的差异.为验证该假说,本文使用随机前沿生产函数方法测算了各地区不同年份的要素弹性,据此将农业产出来源分为投入要素的累积和全要素生产率两个方面,并进一步采用方差分解的办法,考察了样本期间内农业产出的地区差异的来源.     

土地资源错配的全要素生产率损失效应与形成机制

研究目的：测度土地资源错配的全要素生产率损失效应,分析土地资源错配的形成机制。研究方法：扩展的HK模型、面板计量模型。研究结果：（1）全国层面上,资源错配的全要素生产率损失效应平均值为19.03%且呈上升趋势。区域层面上,损失效应大小排序为西部、东部、东北、中部。（2）全国层面上,资源错配导致全要素生产率损失的主要症结在于土地资源错配。区域层面上,东部、中部地区的主要症结在于土地资源错配,西部、东北地区的主要症结在于资本错配。（3）全国层面上,机制障碍、数量结构均为土地资源错配的重要成因。区域层面上,土地资源错配的成因具有一定差异。研究结论：着力推动财税与政绩考核制度改革,调整基于地区、城市双重偏向的土地供给政策,有利于从机制障碍、数量结构两个维度化解土地资源错配,促进全要素生产率的提升。     

高管薪酬激励、创新投入与全要素生产率

本文以沪深A股上市公司为样本，实证检验高管薪酬激励与企业全要素生产率之间的关系，探究创新投入在二者之间的中介作用，并提出对策建议。     

成渝地区双城经济圈全要素生产率分析

基于DEA-Malmquist指数法,对成渝地区双城经济圈1999～2018年全要素生产率及其分解进行测算.结果显示:成渝地区2012～2016年TFP指数呈现连续下降趋势,其余除个别年份外,总体保持增长趋势,TECH指数波动较大,PECH指数和SECH指数变化趋势较为平缓.城市层面上,成都市增长了4.5％,资阳市下降...     

生产性服务业对农业全要素生产率的影响研究基于中介效应的影响路径分析

目的 在农业高质量发展的背景下,探讨农业生产性服务业发展对农业全要素生产率的切实影响及其作用机制。方法 文章基于DEA-Malmquist指数测算了2001—2019年全国农业全要素生产率增长变动情况,探究农业生产性服务业发展对农业全要素生产率的影响贡献,并通过中介效应模型对其影响路径进行实证检验。结果 农业生产性服务业发展水平与农业全要素生产率间呈现“倒U型”关系,生产性服务业发展对生产效率的促进作用部分通过农业生产专业化分工程度的提高以及经营规模的扩大得以实现;不同阶段、不同发展水平的生产性服务业对农业全要素生产率的促进作用和影响路径存在差异,生产性服务业发展初期主要通过促进农业生产分工和专业化水平提升来推动生产效率增长,后续则表现为规模效应和专业化效应的共同影响。结论 农业生产性服务业发展有助于提升农业全要素生产率,未来应持续推进农业生产性服务体系建设,引导农业生产性服务业适度发展,助力农业现代化转型。