中国物流业静态效率测算与TFP动态变化研究

利用2000-2007年中国30个行政区域物流业的相关数据,运用数据包络分析法(DEA)对我国现阶段物流业全要素生产率及其构成要素的动态作用关系进行研究,通过对Malmquist生产率指数的测算与分解,分析了中国物流业全要素生产率(TFP)增长源泉、区域差异原因与跨期生产率动态变化趋势.研究表明:考察期内中国各地区物流业全要素生产率呈增长态势,西部地区全要素生产率平均增速最快,各区域物流业纯技术效率与规模技术效率均呈上升趋势,技术效率成为物流业全要素生产率增长的主要驱动力.研究结论可以为我国物流业规划及各地区物流业生产率的提升提供政策参考.     

人口规模、创新投入与全要素生产率——基于京津冀13个地级市的实证分析

摘要：运用SBM-ML方法测算城市全要素生产率,构建动态面板模型,以探究京津冀地区人口规模、创新投入与城市全要素生产率之间的关系。结果显示：京津冀地区全要素生产率小幅上涨,技术效率和技术进步拉动作用明显。常住人口规模对提升城市全要素生产率的促进作用不明显;人才集聚对城市全要素生产率的提升具有显著的正向效应;政府创新投入与城市技术进步指数呈非线性的倒U型关系,表明政府短期投资能促进城市科技创新,长期投资会对城市发展产生挤出效应。     

江苏服务业全要素生产率变动特征研究

基于非参数DEA-Malmquist方法,对江苏省和我国部分省市服务业全要素生产率进行测度,为了进一步研究江苏省内部服务业发展的趋势,分析比较了2008—2012年间的江苏省内各市服务业全要素生产率的变化。研究发现:(1)2003—2012期间,样本地区整体服务业全要素生产率呈现出下降趋势,而江苏省服务业全要素生产率平均增长率为3.4%,其服务业全要素生产率进步来源于技术进步的提高;(2)2008—2012期间,江苏省各市的全要素生产率增长率为负,主要是由于技术进步变动抑制了全要素生产率提高,技术效率变动则为正,分解技术效率发现纯技术效率、规模效率都促进了技术效率的提高。基于以上分析,提出促进服务业发展的相关对策建议。     

中国生产性服务业TFP变动分解

运用非参数Malmquist生产率指数方法,对中国东、中、西部地区的全要素生产率(TFP)进行测算,并将其分解为技术进步和技术效率.研究表明,中国生产性服务业全要素生产率在1994年-2004年间年均增长6.5%,其中技术进步率为4.9%,技术效率改善了1.5%.技术进步对TFP增长起主要作用,是支持全要素生产率增长的源动力;技术效率则对TFP增长起着补充作用.东、中、西部地区的全要素生产率及增长很不平衡,全要素生产率对生产性服务业的作用还有待提高.     

长三角城市群工业全要素能源效率变动分解及影响因素--基于随机前沿生产函数的经验研究

工业部门能源效率的提高是整个长三角城市群能效提升的关键。文章采用随机前沿分析方法并基于超越对数生产函数,首次对2001—2009年长三角城市群14个代表性城市的工业全要素能源效率增长率进行了测算及分解,并进一步基于面板数据模型对工业全要素能源效率增长的影响因素进行了经验考察。研究结果表明：长三角城市群工业全要素能源效率一直呈现增长趋势,工业技术效率整体上呈现下降趋势,技术进步率则保持稳定增长,但大多数城市呈现出规模经济下降状态;企业规模、对外开放、政府干预、外商直接投资和煤炭消费比重对工业全要素能源效率增长表现出显著的抑制作用,而偏向于劳动密集型的要素投入结构则有利于工业全要素能源效率的提升。     

中国工业行业全要素生产率测算——基于链式指数法

笔者利用链式指数法,对中国工业行业全要素生产率进行测算,并分解为纯技术进步和成本全要素增长率,实证测算结果表明,1984～2010年TFP平均增长率为3．96％;平均纯技术进步为3．83％,是全要素生产率增长的主要动力;平均成本全要素增长率为0．12％。从宏观整体上看,我国工业企业属于全要素成长型。大多数国有垄断型行业属于全要素效率型行业,而大多数竞争性行业、新兴行业属于成长型行业。     

江西省教育支出效率的影响因素分析——基于11个设区市的面板数据

运用江西省11个市区2000—2012年间教育投入和产出数据,在测算出江西省教育支出全要素生产率、技术效率和技术进步基础上,分析教育支出效率的影响因素。研究发现:人均GDP对教育支出全要素生产率有显著负的影响,政府规模对教育支出全要素生产率有显著正的影响;人均GDP对教育支出技术效率有显著正的影响;人均GDP对教育支出技术进步有显著负的影响,政府规模对教育支出技术进步有显著正的影响。     

收入不平等约束下地区全要素生产率增长再估算

基于已有文献在研究全要素生产率时仅考虑资源环境约束而忽略社会环境约束的现状,论文考虑收入不平等约束,利用方向性距离函数测算中国27个省(区、市)1997年—2012年的环境技术效率值与Malmquist-Luenberger(ML)指数及其分解。为了与不考虑收入不平等约束的情况进行比较,同时测算了Malmquist(M)指数及其分解。发现收入不平等约束普遍存在,并且中西部地区比东部地区更为严重。若不考虑收入不平等约束,则会高估地区全要素生产率增长。2007年是全要素生产率增长的转折点,其后效率进步替代技术进步成为经济持续增长的主要动力;但短期看来效果不佳,全要素生产率有退步的风险。     

全要素生产率增长有利于提升我国能源效率吗？——基于35个工业行业面板数据的实证研究

本文通过SFA的方法计算了我国35个行业全要素生产率,并将其分解为规模效率、技术进步和技术效率,在此基础上将35个行业分为7类分别衡量了全要素生产率各组成部分对能源效率的影响,得出以下基本结论：1998～2008年我国工业行业全要素生产率的平均增长率为-0．7％,主要原因在于规模效率表现为负增长,而技术进步率和技术效率表现为正增长;从总体上来说,技术进步在能源效率提高过程中起到了主导作用;对于规模经济要求较高的行业规模效率对能源效率的影响较大,对于以技术竞争为主的行业技术进步对能源效率的影响较大;技术效率改进对于各行业能源效率提高都起到了积极作用;国有企业比重越高、企业规模越大、对外开放水平越高,行业的能源效率也就越高。     

技术进步、技术效率与江苏省制造业生产率增长——基于DEA的实证分析

本文运用非参数的曼奎斯特生产率指数方法,测算了江苏省2003—2009年间制造业全要素生产率的时序演进和空间分布的基本特征。结果表明,十年间,江苏制造业行业全要素生产率呈现不断增长趋势,年均增长率4.3%,其中制造业技术进步年均增长率2%,技术效率增进年均增长率为2.3%。制造业行业全要素生产率呈现不断增长趋势,主要原因得益于技术进步水平和技术效率的提高,而纯技术效率和规模效率则增长缓慢。因此,加快行业技术进步,提高纯技术效率和规模效率增进指数必将成为提升我省制造业行业全要素生产率的战略选择。     

基于ＤＥＡ－Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数的西部地区全要素生产率实证分析

基于ＤＥＡ－Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ生产率指数方法,实证测算２０００-２００９年间西部地区全要素生产率的变化趋势,研究结果表明：西部大开发战略实施十年来,全要素生产率的增长促进了西部地区的经济增长;全要素生产率的增长主要得益于技术进步;技术效率和规模效率则起到了阻碍全要素生产率增长的作用。     

我国高技术产业地区效率差异与全要素生产率增长率分解——基于三投入随机前沿生产函数分析

本文采用三投入超越对数形式的随机前沿面板模型,考察了中国各省市1995年以来高技术产业的生产效率和全要素生产率增长率变迁,我们得出以下基本结论:(1)东部、中部的高技术产业生产率高于西部,且东部和中部的生产效率有明显的上升趋势,而西部地区处于相对平稳状态。(2)市场化程度、创新能力投入与企业规模对高技术产业生产效率有正影响,而政府的政策支持的影响具有不确定性。(3)高技术产业TFP平均值为10.42%,且呈现震荡略有下降的特点,技术进步率的普遍下降严重阻碍了TFP的增长势头。(4)影响全要素生产率的增长率变化的主要因素是技术进步率和生产效率变化率。(5)东部地区的平均技术进步速度低于中西部,而东部地区生产效率的变化率则明显高于西部地区。文章据此提出了发展我国高技术产业的政策措施。     

泛长三角城市群工业全要素生产率研究——基于2004—2013年城市面板数据的实证分析

采用DEA-Malmquist指数方法,文章对2004—2013年泛长三角城市群23个代表性城市的工业全要素生产率进行计算及分解,考察各个城市全要素生产率的整体变化情况,以及分解后的技术效率和规模效率的变化趋势以及全要素生产率的年度变化特征。研究发现长三角城市群整体全要素生产率、纯技术效率、规模效率均呈现下降趋势;年度数值也呈现波动且整体下降的趋势;各城市的全要素生产率差异较为明显。政府部门需要继续深化体制改革,优化资源配置和产业结构并积极引进国内外先进生产技术。     

我国大陆沿海地区高技术产业创新效率评价分析——基于11个省市的实证研究

采用基于DEA的BC2模型测算2008—2012年中国大陆沿海地区11个省市区域的高技术产业的研发创新效率,并使用DEA-Malmquist指数测算11个省市区域高技术产业全要素生产率(TFP)的变动。研究表明除少数欠发达省份外,大部分省份呈现出规模报酬递减的特征;广东、江苏、上海等经济发达地区纯技术效率相对较高;2008年国际金融危机一定程度上影响了我国大陆沿海地区高技术产业的全要素生产率;技术进步对TFP的促进作用不明显。     

研发补贴与企业全要素生产率

利用2003-2018年沪深A股上市公司数据,采用随机前沿分析方法(SFA)估算并分解上市公司全要素生产率(TFP),考察研发补贴对企业整体TFP及构成TFP的前沿技术进步、技术效率、规模效率与配置效率四个组成部分的影响.研究发现,研发补贴没有显著促进整体TFP增长;从TFP的内在结构看,研发补贴显著促进前沿技术进步,显著抑制配置效率提升,没有显著影响技术效率和规模效率.进一步按企业所有权性质、融资约束、行业特征、知识产权保护水平分组分析,发现研发补贴显著促进非国有企业、受融资约束程度较高企业、非高技术行业企业、处于激烈竞争市场中的企业以及知识产权保护程度较低地区企业的前沿技术进步;显著降低受融资约束程度较低企业、非高技术行业企业、市场竞争程度较低企业的配置效率.论文的研究结论对完善研发补贴政策、提高企业全要素生产率水平有一定启示.     

环境规制、技术效率和全要素生产率增长

本文运用径向非角度方向性距离函数方法测度了2000～2009年之间我国30个省份的工业部门的环境技术效率值和环境全要素生产率变化值,同时把环境全要素生产率分解为技术进步、效率改变和规模效应,并对影响环境全要素生产率变化的因素进行了实证分析。研究发现:总体而言,东部地区的环境技术效率值和环境全要素生产率高于中西部地区,技术进步是环境全要素生产率增长的主要原因,环境规制、教育水平、产业结构、市场结构、外商直接投资对我国全要素生产率增长起正向作用,而资源禀赋、能源结构、一阶滞后项则起反向作用,所有制结构和环境全要素生产率的关系不显著。     

中国苹果生产效率的实证研究

本文运用基于DEA的Malmquist生产率指数法,结合8个省的相关统计数据,从投入产出角度对2009年~2015年苹果生产主产区的全要素生产率进行测算和分析。结果表明,我国苹果生产成本和每亩产值基本呈现不断上升的态势,投入产出率及成本收益率较高;全要素生产率呈波动性上升趋势,主要得益于技术进步水平的提高,但受纯技术效率的影响,技术效率较低。辽宁省全要素生产率指数最高,完全依靠技术进步的提高而获得,陕西省全要素生产率指数最低,主要受技术效率的影响;辽宁、甘肃和宁夏3个省区规模效率达到最优状态,其他省区处于规模报酬递减阶段。     

基于DEA-Malmquist模型的我国旅游饭店业效率评价研究

采用DEA-Malmquist生产率指数法对我国31个省(市、自治区)旅游饭店业投入产出效率进行了实证分析,研究发现:2004-2011年间我国旅游饭店业全要素生产率总体上有所恶化,其中规模效率的增长是我国旅游饭店业全要素生产率增长的主要影响因素,而技术进步效率在一定程度上起到了限制作用;东部地区旅游饭店业技术较为先进,但是纯技术效率和规模效应则相对较低;中部地区平均全要素生产率值要小于东部地区,但是效率变化指数、纯技术效率变化指数与规模效率变化指数平均值均高于东部地区;西部地区平均全要素生产率落后于全国平均值,但其规模效率指数对旅游饭店业发展所起的贡献作用相对较大;全国旅游饭店业发展中的技术进步指数有利于促进全要素生产率的提高,而效率变化指数、纯技术效率变化指数和规模效率变化指数总体上起到削弱作用。     

湖南省各市州的科技创新效率分析 ——基于DEA-Malmquist指数

本文利用湖南省14个地市(州)2011—2018年的科技创新投入产出数据,运用DEA与Malmquist指数方法,测算了湖南省各地市(州)科技创新的综合效率、全要素生产率及其分解效率.结果表明:(1)2011—2018年间,湖南省整体的科技创新效率处于上升的趋势中,但各效率值较低,依旧存在着较大的发展空间;(2)各影响因素中,纯技术效率是阻碍湖南省各地区科技创新投入产出效率提高的主要原因;(3)地区比较方面,常德、张家界和永州科技创新的全要素生产率较低,湘西州、岳阳和株洲对应的全要素生产率则较高.最后,本文提出以下政策建议:加大各地区的科技创新投入,突破创新瓶颈;优化创新资源的配置,提高创新投入的利用效率;增强市场活力,激发提升企业的创新动力与能力.     

中国全要素生产率增长的地区差异及阶段划分——基于偏向型技术进步对1978—2013年的测算和分解

基于时变弹性生产函数,当规模报酬不变时,资本产出弹性等于资本收入份额,劳动产出弹性等于劳动收入份额,并将全要素生产率分解为偏向型技术进步和中性技术进步,采用1978—2013年我国东、中、西部的数据进行实证分析。结果表明：1979—2013年各地区全要素生产率在大部分年份呈下降趋势,全要素生产率增长总体上还是以中性技术进步模式为主;1997年前各地区技术进步表现为劳动偏向型,而1997年后表现为资本偏向型;1997年后资本偏向性技术进步对东部地区全要素生产率增长具有促进作用,而对中、西部地区全要素生产率增长具有抑制作用。技术进步偏向直接影响到我国各地区全要素生产率的增长,提高劳动产出弹性、降低资本产出弹性有助于减缓中、西部地区全要素生产率增长速度的下滑,进而促进各地区经济向集约型发展模式转变。