中国城市绿色全要素生产率测度研究

基于考虑"能源消耗"与"环境污染"的超效率SBM模型,采用全局参比的Globe-Malmquist-Luenberger(GML)指数测算中国283个城市的绿色全要素生产率(GTFP)。研究发现:(1)城市绿色全要素生产率、技术效率和技术进步分别以年均3.5%、1.2%和2.3%的速度增长,GTFP的增长动力主要来源于技术进步,而作为"绿色软技术"的技术效率贡献相对不足;(2)三大区域绿色全要素生产率平均增幅东部>中部>西部,技术进步差异是GTFP区域差距形成的主要原因,不同时期区域发展战略和环境政策在城市绿色转型中的作用存在异质性;(3)超大及特大城市、行政等级较高的城市绿色全要素生产率增长具有领先优势,且研究期内不同层级城市GTFP差距呈现先缩小后扩大的趋势。     

中国经济增长的因素分析——基于DEA-Malmquist方法的省际数据比较研究

运用数据包络分析的Malmquist生产率指数分析方法对我国1999年到2008年间30个省份的全要素生产率变动进行分解分析,结果表明,全国平均的技术进步在升高,而技术效率和全要素生产率却在下降。具体到东、中、西三大部区域经济的比较而言,东北地区的技术效率和全要素生产率最高且呈上升趋势,而技术进步对经济增长的贡献却呈下降趋势;中部和西部地区技术进步对经济增长的贡献为正,但中西部的技术效率在下降。这表明东部地区更多的是依靠长期积累的管理生产经验来推动经济增长,而中西部地区却越来越多地依靠技术进步来推动经济增长。     

我国煤炭行业全要素生产率变动的实证研究

应用基于DEA的非参数Malmquist指数法对2001—2008年我国27个省(直辖市、自治区)煤炭行业的全要素生产率进行计算,并将其分解为技术进步指数和技术效率指数,对变动原因进行分析。研究结果表明:我国煤炭行业的整体技术效率水平较低,但发展趋势良好;2001—2008年期间全国煤炭行业全要素生产率平均增长率为0.6%,增长主要来自于技术效率的提高,而技术进步的贡献较小;东部、中部、西部地区煤炭行业的全要素生产率变动及其原因存在较明显的差异。最后,给出提高我国煤炭行业生产率的建议。     

考虑人力资本的中国生产性服务业TFP分解

本文运用考虑人力资本的非参数Malmquist生产率指数方法,利用中国29省市生产性服务业1993年～2004年间的面板数据,测算了中国东、中、西部地区的全要素生产率,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6．20％,其中技术进步率为5．90％,技术效率改善了0．30％。技术进步对TFP增长起主要作用,技术效率则起补充作用。东、中、西部地区的全要素生产率及增长不平衡,全要素生产率对生产性服务业的作用还有待提高。     

技术效率、技术进步与中国农业生产率增长

本文运用DEA-Malmquist生产率指数分析方法,对转型期中国农业全要素生产率增长的时间演变和省区空间分布进行实证分析,将其分解为技术进步、纯技术效率变化和规模效率变化三部分。结论表明,转型期农业全要素生产率增长较为显著,各省区之间的全要素生产率增长差异较大,并呈现出明显的阶段性变化特征,这一全要素生产率增长主要由农业前沿技术进步贡献,技术效率状况改善的贡献很有限。此外,农村经济制度变迁和地区经济发展程度也是影响农业全要素生产率增长的重要因素。     

中国服务业全要素生产率增长的实证分析

本文采用非参数Malmquist指数方法实证分析了中国服务业全要素生产率的增长状况,并将其分解为技术效率和技术进步。结果表明,1990-2003年中国服务业全要素生产率的平均增长率为0.12%,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,不同时期技术效率和技术进步对中国服务业全要素生产率增长的贡献存在一定差异;同时,东中西部地区之间和地区内部服务业全要素生产率的增长率也存在显著差异,主要原因是技术进步水平不同。     

我国农药制造业生产率增长的实证分析——基于DEA的Malmquist指数法

为探寻提高我国农药制造业生产效率的途径,运用DEA的Malmquist指数方法,从整体趋势和各省区角度定量考察了我国农药制造业增长过程中全要素生产率的增长状况,结果表明:从全国的平均时间序列数据来看,我国农药制造业全要素生产率是在波动中增长,全要素生产率的增长主要是技术进步的贡献,而制约技术效率改善的主要原因是规模效率的下降.所研究的全国二十八个地区,生产率基本上都得到了不同程度的增长,只有云南地区有所下降.就全国而言,农药增长的主要推动力量来自于农药生产率的提高.从动态演变来看,农药全要素生产率增长在农药增长中的作用日渐增强.     

基于水—能源—粮食纽带关系的能源绿色效率及区域差异研究

基于水—能源—粮食纽带关系建立多维投入—产出指标体系研究能源绿色效率,包括从静态方面构建MetaSBM-DDF模型测算能源绿色全要素生产率,从动态方面构建Luenberger模型测算能源绿色全要素生产率指数（GLTFP）,并分解其要素贡献和地区差异性。结果表明：产出要素的无效率是整体无效率的主要推动力,且期望产出要素的相对贡献呈下降趋势,非期望产出要素的相对贡献呈上升趋势。能源绿色全要素生产率的区域差异明显,东部沿海能源绿色全要素生产率代表最佳技术前沿,而东北地区、长江中游和西南地区是三大低值区。GLTFP年均增长率为4.5%,其中技术进步是GLTFP增长的核心动力且贡献度达121.06%,而技术效率对GLTFP增长有制约作用且贡献度年均下降0.9%,产出要素生产率变动是推动GLTFP增长的核心要素,且非期望产出要素、投入要素、期望产出要素对GLTFP增长的贡献率依次递减。     

中国汽车产业全要素生产率及影响因素的实证分析

本文采用我国24个主要汽车生产省份2000—2008年的面板数据,使用DEA方法,对我国汽车产业全要素生产率进行分解、测算,发现在我国汽车工业全要素生产率TFP增长的年份中技术效率TE的增长贡献较大,而技术进步TP的增长贡献较小;并进一步选取变量建立半对数面板数据回归模型,发现人力资本对全要素生产率TFP、技术进步TP和技术效率TE的增长均有较大贡献,而FDI、R&D主要是通过对TE产生作用进而促进TFP的提升;政策并未对TP起到明显的促进作用,鼓励兼并重组主要是产生了规模经济效益。     

广义技术进步改善能源效率研究

基于DEA的Malmquist指数法,先对全国29个省域(1986～2009年)的全要素能源效率进行测算,然后通过ARDL方法实证分析广义技术进步对能源效率的改善作用。结果表明全国总体上的能源效率存在波动性(均值为2.3%),各地区水平差异较大;长期中技术效率和技术进步对不同区域能源效率的改善效果和机制各不相同,其1%的变动会对全国总体分别带来0.46%和0.95%的影响。     

我国工业行业全要素生产率变动分析

基于2006—2009年我国工业行业的面板数据,采用非参数Malmquist指数分析法,对我国工业的全要素生产率变动情况进行了实证研究,并将其分解为技术进步、纯技术效率和规模效率。结果表明:2006—2009年我国工业全要素生产率年均增长率仅为4.3%,技术进步年均增长率为1.6%,技术效率年均增长率为2.7%,技术进步已失去其推动全要素生产率增长的主导性优势地位;我国工业发展需注重同时提高技术效率和技术进步水平,否则全要素生产率增长会受到限制。     

环境约束条件下的中国粮食全要素生产率增长与分解——基于省域面板数据与序列Malmquist-Luenberger指数的观察

本文利用1978-2010年国内省域面板数据,在使用单元调查评估法计算各省份DMU粮食生产污染排放量的基础上,利用方向性距离函数和序列DEA技术,测度了中国粮食生产是否考虑环境因素两种情形下的全要素生产率指数,并进一步分解为技术效率变化和技术进步。研究结果表明,是否考虑环境污染成本对于测算结果有较大影响,这对于政策导向意义重大;两种情形下全要素生产率增长贡献有限,主要靠技术进步单独贡献,并同时存在技术进步与效率损失并存的现象,粮食增长成本与代价相对高昂;从经济增长、资源与环境的协调程度来看,国内东中西部地区差异明显,东部地区表现最优的同时,西部地区的粮食生产扮演了"双重恶化"与失衡的角色。     

西部农村金融发展对农业全要素生产率影响的实证研究

文章通过DEA-Malmquist指数方法,测算"西部大开发"政策实施以来西部地区农业全要素生产率的变化及其构成,在此基础上通过利用西部1 1个省的动态面板数据,运用GMM方法分析了农村金融发展对农业全要素生产率的影响。结果表明:西部农村金融发展对农业TFP的提高起到了促进的作用,其主要得益于技术进步的推动,而效率变化的推动作用并不明显。     

山西省制造业全要素生产率变动的实证研究——基于DEA-Malmquist指数分析方法

为探明制造业发展过程中高投入、低产出,高能耗、低效率的缘由,文章基于山西省制造业29个细分行业2001—2008年的面板数据,运用非参数数据包络分析的DEA-Malmquist生产率指数法,对山西省制造业的全要素生产率、技术进步和技术效率进行了实证测算,并进一步将技术效率分解为纯技术效率和规模效率。结果表明:2001—2008年期间,山西省制造业总体及各细分行业的全要素生产率整体处于增长趋势,主要动力来源于技术进步,技术效率的贡献较小,甚至会"拖累"全要素生产率增长。     

技术进步、技术效率与我国经济增长的实证分析

经济增长要向集约型方向发展,就得使技术进步成为经济增长的主导力量。而影响技术进步对经济增长贡献的不只是技术的发展水平,还包括技术的使用效率。只有高的技术效率,才能使提高的技术水平、增长的要素投入转变为现实生产力,从而促进国家经济的飞速增长。利用隐性变量法和HP滤波方法,测算了我国1979-2007年的技术进步率和技术效率,实证分析结果显示:我国技术效率的提高率较低,而且技术效率的提高率同经济增长率具有相同的变化趋势。     

陕西省区域经济全要素生产率变动研究

本文采用DEA-Malmquist指数测算陕西省各地市1990～2007年经济增长的全要素生产事(TFP)及其组成部分.研究表明,陕西省TFP平均增长率为6.7%,技术进步是主要的贡献因子,2001年之后全省TFP变化与技术进步变化趋势相同.各地市TFP年均增长率差异显著,由高到底依次是铜川、渭南、西安、宝鸡、咸阳、汉中、安康、延安、榆林、商洛.各个地市纯技术效率与技术效率变化趋势一致;技术效率没有得到改善的地市,其规模效率是技术效率变化的主要贡献因子.     

中国的工业生产力革命--用随机前沿生产模型对中国大中型工业企业全要素生产率增长的分解及分析

本文运用中国大中型工业企业 1 995— 2 0 0 2年期间的年度企业数据 ,系统地研究 3. 7个两位数工业行业的全要素生产率 (TFP)增长趋势 ,并用随机前沿生产模型 ,将生产率增长分解为前沿技术进步 (FTP)、相对前沿技术效率 (TE)的变化、配置效率 (AE)以及规模经济性 (SE)四大因素。主要结论 :(一 )TFP的行业加权年均增长率为 6. 8% ,并呈逐年上升的趋势 ;(二 )前沿技术进步已经成为TFP增长的最重要动力 ,企业因前沿技术进步平均每年提高全要素生产率高达 1 4个百分点 ;(三 )企业相对前沿的技术效率差距拉大 ,已经严重阻碍了TFP增长 ,导致TFP平均每年下降 7个百分点 ,这既是挑战 ,也是反映今后企业通过追赶先进技术提高生产力的潜力。 (四 )企业投入要素的配置效率对TFP增长几乎没有贡献 ,年均贡献仅为 0 . 0 2个百分点 ,而企业的规模经济性对TFP的贡献也仅为负 0 . 3 3个百分点 ,这与前沿技术进步和技术效率变化对TFP的影响相比都微不足道。分析表明 ,前沿技术进步一方面推动着生产力的快速增长 ,另一方面却加剧了企业间的技术效率差距 ,导致更激烈的市场竞争压力。世纪之交的中国最重要的工业企业正经历着一场以前沿技术进步及追赶先进企业为核心的生产力革命。     

中国非可再生能源生产效率评价:基于数据包络分析方法的实证研究

能源效率对中国经济发展产生了越来越显著的制约作用。近年来,中国非可再生能源的生产效率总体上呈现不断提高的趋势。但是,在国家整体非可再生能源生产效率得到提高的同时,部分省区的非可再生能源生产利用还存在规模不经济问题,其原因在于这些省区非可再生能源生产的技术效率不足。要从根本上提高中国非可再生能源的生产效率,我们需要继续完善国家的能源节约机制,大力推广利用先进的生产和节能技术,结合非可再生能源生产利用的区域特征,合理选择区域能源投入,加强非可再生能源生产效率的管理,提高技术进步对非可再生能源全要素生产力的贡献率。     

陕西省区域经济全要素生产率变动研究

本文采用DEA-Malmquist指数测算陕西省各地市1990～2007年经济增长的全要素生产率（TEP）及其组成部分。研究表明,陕西省卫平平均增长率为67％,技术进步是主要的贡献因子,2001年之后全省TEP变化与技术进步变化趋势相同。各地市TEP年均增长率差异显著,由高到底依次是铜川、渭南、西安、宝鸡、咸阳、汉中、安康、延安、榆林、商洛。各个地市纯技术效率与技术效率变化趋势一致;技术效率没有得到改善的地市,其规模效率是技术效率变化的主要贡献因子。     

中国战略性新兴产业生产绩效——基于细分行业的随机前沿生产函数的分析

文章运用随机前沿超越对数生产函数和2007-2011年战略性新兴产业各行业的面板数据,研究了我国战略性新兴产业各行业的前沿技术进步率、技术效率以及全要素生产率的特征。实证结果表明:五年间,我国战略性新兴产业的全要素生产率增长快速,为我国经济的平稳较快发展作出了重要贡献;前沿技术进步率基本一直呈现正增长,成为推动我国战略性新兴产业全要素生产率增长的主要动力;技术效率一直呈现正增长但增长幅度较小。因此,提高技术进步将是促进我国战略性新兴产业全要素生产率增长的关键所在,同时提高战略性新兴产业整体的技术效率水平不容忽视。