中国工业企业创新全要素生产率评价——基于双前沿面网络 DEA-Malmquist 指数模型

本文将工业企业创新活动划分为两个阶段--研发阶段和生产阶段,建立了基于双前沿面的网络 DEA-Malmquist 指数全要素生产率评价模型,对 2013~2014 年,2014~2015 年中国 35 个工业细分行业的创新全要素生产率进行了评价。评价结果表明：在两个期间内,研发阶段全要素生产率的增长主要依赖于技术进步增长,生产阶段全要素生产率的增长主要是由技术效率变化和技术进步二者共同决定的。从系统整体来看,中国绝大部分工业细分行业全要素生产率变化呈现正增长趋势。     

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。     

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。     

低碳视角下中国省域电力绿色全要素生产率增长路径研究

本文运用SBM方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger指数,将资源环境因素纳入到全要素生产率测度与分解框架中,测算了低碳视角下我国30个省份2003—2018年火电行业的环境效率和绿色全要素生产率,将绿色全要素生产率分解为技术效率变动和技术进步两个因素,并与未考虑非期望产出时的GML指数进行了对比分析。研究结果表明:我国火电行业的环境无效率值为10.71%,劳动投入无效率以及二氧化碳过度排放是环境无效率的主要来源,其中东部地区各省份火电行业的环境效率最高。中国火电行业绿色全要素生产率的年增长率为1.99%,高于不考虑非期望产出时的年增长率,技术进步是绿色全要素生产率增长的主要动力,三大地区火电行业的绿色全要素生产率均为正增长,而中部地区的绿色全要素生产率增速最大。     

产业集聚、技术变化与全要素生产率--基于长三角20个制造行业的实证分析

本文通过非参数DEA－Malmquist指数法估算了2003～2012年间长三角20个制造业行业的全要素生产率（TFP）,并借鉴EG和MS的分类,将Malmquist指数分解为技术进步指数和技术效率指数,分析不同集聚程度行业对它们的影响及其变化趋势,在此基础上借用Arellano和Bond的动态面板模型,验证技术进步和技术效率指数在TFP增长过程中的贡献。实证结果表明：制造业集聚一定程度上促进了整体TFP的提高,但主要是通过促进技术进步（并非促进技术效率改进）进而产生影响。各细分行业TFP增长率存在较大差异,中低度集聚行业的TFP的增长率大于高度集聚行业,并且随着时间推移,高集聚度行业TFP增长率逐渐下降。而且,技术进步和技术创新将是长三角制造业TFP增长的重要推动力。     

本土市场规模与中国制造业全要素生产率

本文使用2001—2010年中国制造业分行业数据,实证分析了本土市场规模与全要素生产率之间的关系。估计结果显示,以"市场促创新"的假说整体上是成立的。本土市场规模每增加1%,将会促进生产率指数增长0.021%、效率改进指数增长0.023%、技术进步指数增长0.018%。分行业研究显示,本土市场规模对全要素生产率的影响在不同行业存在一定的差异。本土市场规模作用的发挥更依赖于行业的技术密集程度和资本密集程度,而对行业的劳动密集程度则并不敏感。从作用机制来看,本土市场规模对生产率增长和技术进步的正向作用主要通过资本密度、研发密度与人力资本等途径传递;对效率改进的正向影响主要通过资本密度、研发密度、人力资本以及对外开放度等途径传递。在所有的作用途径中,人力资本的影响最大。这些作用机制可以进一步归纳为"集聚效应"和"竞争效应"。     

考虑价格因素的中国全要素生产率计算及其影响因素分析 ——基于Global Cost Malmquist和Tobit模型的实证研究

本文将价格因素引入模型中,基于Global Cost Malmquist指数模型估算全要素生产率,基于全要素生产率分解进一步分析我国的资源错配状况及其来源,并采用Tobit模型对全要素生产率尤其是价格效应的影响因素进行实证分析,研究结果表明:现阶段我国全要素生产率增长存在高估问题,技术进步对我国全要素生产率的正向促进作用日趋显著,由价格扭曲导致的资源错配是现阶段抑制我国全要素生产率进一步提高的主要因素,同时技术进步和价格扭曲加剧了地区全要素生产率差异;对外直接投资、出口贸易和金融发展提高了全要素生产率增长,改善了资源错配,而市场分割和工业占比则起到抑制作用;东部和西部地区的对外直接投资、中部地区的出口贸易以及西部地区的金融发展水平会显著改善地区价格扭曲程度。基于以上研究,提出加快资源配置市场化改革、培育开放的市场化动力、激发金融市场活力、优化产业结构等政策启示。     

要素投入、技术效率与技术进步——基于江、浙、沪外资工业企业的实证分析

本文运用江、浙、沪外资工业企业2003～2007年的省际面板数据,采用基于DEA理论的非参数Malmquist指数方法,实证分析了全要素生产率的变动过程,并将其进一步分解为技术效率的变化和技术进步。研究表明：（1）2003-2007年,江、浙、沪外资工业企业全要素生产率以年均6．4％的速度增长,主要由技术进步的增长支撑;（2）各省市全要素生产率的变化不均衡,浙江省的变化相比其他两省较低。     

中国对外直接投资逆向技术溢出效应研究——基于Malmquist指数和我国行业面板数据的实证研究

本文利用2004～2011年我国行业的面板数据,用非参数的Malmquist指数的方法测算中国八大行业的全要素生产率,通过GMM方法分析我国对外直接投资传导的国际研发存量和我国的研发存量以及两者的交互项对这8个行业的全要素生产率的影响,以便了解对外直接投资的逆向技术溢出效应。实证结果表明：现阶段国内各相关行业通过对外直接投资途径传导的国外逆向技术有一定的溢出效应,但对技术进步的影响并不显著;只有在国内研发和其他方面的投入跨越一定的门槛值后,才能使我国对外直接投资产生逆向技术溢出效应。      

中国对外直接投资逆向技术溢出效应研究——基于Malmquist指数和我国行业面板数据的实证研究

本文利用2004～ 2011年我国行业的面板数据,用非参数的Malmquist指数的方法测算中国八大行业的全要素生产率,通过GMM方法分析我国对外直接投资传导的国际研发存量和我国的研发存量以及两者的交互项对这8个行业的全要素生产率的影响,以便了解对外直接投资的逆向技术溢出效应.实证结果表明:现阶段国内各相关行业通过对外直接投资途径传导的国外逆向技术有一定的溢出效应,但对技术进步的影响并不显著;只有在国内研发和其他方面的投入跨越一定的门槛值后,才能使我国对外直接投资产生逆向技术溢出效应.     

碳排放约束下我国全要素生产率增长的测度与分解——基于SBM方向性距离函数和GML指数

本文运用SBM方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger(GML)指数将能源与二氧化碳纳入全要素生产率测度与分解框架中,测算了2001～2009年我国备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.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和省际差异分别源于技术进步和规模效率,纯技术效率则出现不同程度地恶化.     

我国制造业上市公司技术效率与技术进步实证研究

本文运用非参数的Malmqusit生产率指数法研究了2001—2005年期间中国制造业上市公司全要素生产率的水平及其变迁情况,并对其子行业和地区分布特征进行了探讨。同时对那些影响制造业上市公司生产率的主要因素进行了剖析。实证研究表明,中国制造业上市公司全要素生产率年平均增长1．9％,相对比较低,呈现出波动性特征。制造业上市公司全要素生产率的增长主要是由技术进步和效率改善共同引致的;开放程度比较高的行业,生产率也比较高,而高度垄断以及开放度低的行业如石油加工及炼焦业的生产率就比较低。东、中、西部地区制造业上市公司全要素生产率存在差异,东部最高,中部和西部次之,年均增长率分别为2．7％、1．7％、0．4％。股权集中度、企业盈利能力和企业年龄与制造业上市公司技术效率以及生产率的提升显著正相关,而股权制衡度、控股股东的性质与制造业上市佘司技术效率以及生产率的提升并不显著;企业年龄与上市公司技术进步没有必然的关系,而企业规模对对制造业上市公司技术进步有显著影响。     

基于 DEA 模型的中国省际经济发展效率研究

科学测度经济发展效率是衡量地区经济增长质量的重要手段。本文以省际面板数据为基础,采用窗口分析法以及 Malmquist 指数研究了中国2000～2009年各省份经济发展效率的区域差异与动态演进特征,并将经济发展效率分解为纯技术效率与规模效率,定位了制约我国省际经济发展效率提升的主要因素,将 Malmquist 生产率指数分解为纯技术效率变化、规模效率变化与技术进步,探讨了我国省际全要素生产率变化的来源。实证分析结果表明：无论从静态还是动态层面,考察期内我国各省份、三大区域经济发展效率呈现比较明显的区域差异性,全要素生产率的提升主要依靠技术进步来驱动。     

资源型产业集聚的动态溢出效应研究

本文基于2006～2013年中国31个省市自治区的面板数据,运用两阶段系统广义矩方法,实证分 析了资源型产业集聚的动态溢出效应。结果表明：（１）资源型产业集聚对资源型产业全要 素生产率的影响是动态的,当期资源型产业集聚显著促进了资源型产业全要素生产率的提高 ,但滞后一期的资源型产业集聚会抑制其全要素生产率的增长。资源型产业集聚的“集聚效 应”和“拥塞效应”会在不同时期达到不同均衡状态。（２）资源型产业集聚与人均GDP的 交叉相乘项阻碍了资源型产业全要素生产率的提升,表明资源型产业集聚对全要素生产率影 响的积极效应受到经济发展水平的影响,验证了资源型产业“威廉姆森假说”在中国的存在 性。（３）随着经济发展水平的提升,资源型产业集聚对于技术进步的积极作用逐步显现, 而对于技术效率改进的积极意义则逐步减弱。总体而言,资源型产业集聚对于技术效率变化 的影响主导了对于技术进步所产生的影响。（４）非资源型制造业集聚、物质资本投入促进 了资源型产业全要素生产率、技术进步及技术效率的提升,政府干预程度对三者的影响显著 为负,人力资本投入对资源型产业全要素生产率增长、技术效率改进的积极作用不明显,但 显著促进了资源型产业的技术进步。     

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。     

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.     

提高TFP增长率,转变经济增长方式——基于中国制造业的实证分析

本文用中国制造业1998～2006年的面板数据,运用数据包络分析方法(DEA),估算了各个行业的Malmquist全要素生产率,并分解为技术进步和技术效率.研究结果表明,1998～2006年中国制造业全要素生产率的年平均增长率为2.8%,主要原因是技术进步水平的提高,低下的技术效率起了副作用,却是不可忽视的.转变经济增长方式,提高TFP增长率,应该首先提高技术效率.     

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。     

我国工业污染治理动态效率研究

全要素生产率是动态效率的一种度量。以我国30个省市的工业污染治理投入产出的统计数据为实例,运用基于DEA模型的Malmquist指数方法,测算了2000～2009年中国省际的工业污染治理全要素生产率的变化。结果显示:2000～2009年期间我国工业污染治理全要素生产率增加7.1%,主要来源于技术进步的贡献;省际间的全要素生产率的变动存在较大区域差异,河北省工业污染治理全要素生产率改善最多,而青海省下降最多;工业污染治理全要素生产率的变化和技术变化随时间都呈现U型曲线规律。最后基于实证分析的结果,给出了提升我国工业污染治理效率的政策建议。     

节能减排约束下中国制造业行业的效率和生产率的研究

本文运用SBM方向性距离函数和卢恩伯格生产率指标,对在资源和环境约束下我国26个制造业行业1999～2008年的效率和生产率及其构成进行了实证研究.结果表明:能源的过多使用以及SO2和COD的过度排放是环境无效率的主要来源;环境无效率水平最高的是原材料工业,环境效率水平最高的是机械设备制造业;环境全要素生产率的平均增长率低于市场全要素生产率的平均增长率,说明了环境管理的无效率;纯技术进步是中国制造业行业环境全要素生产率增长的主要推动力.