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。     

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.     

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.     

湖南省各市州全要素生产率增长率的实证研究

本文在超越对数生产函数的基础上,运用随机前沿分析模型对湖南省各市州1990～2008年的全要素生产率增长率进行了实证研究,并将湖南省划分为"3+5"城市群、湘南和湘西3个区块来进行分析.结果表明:湖南省3个地区的全要素生产率都有着不同程度的提高,其中"3+5"城市群增长最快,湘西地区增长最慢;从全要素生产率增长率的分解来看,技术进步是促进湖南省全要素生产率提高的主要因素,规模经济对全要素生产率增长的贡献其次,但技术效率的不断降低却给湖南省全要素生产率的增长带来了明显的负效应.     

改革开放以来产业结构演进与生产率增长研究——对中国1978～2007年“结构红利假说”的检验

要素转移推动着产业结构演进,进而影响生产率的增长。本文在估计三次产业资本存量的基础上,分析了我国1978—1992年、1992—2001年及2001—2007年三个阶段生产要素构成的变化和产业结构演进以及要素生产率水平和增长率的差异,并利用偏离一份额法分析了产业结构的生产率增长效应。本文发现劳动力和资本的结构变动度在加快,而产业结构的变化则较为平滑;生产率的增长主要来自于产业内部,尤其是第二产业内部;劳动力要素的产业间流动具有"结构红利"现象,资本的产业间转移却并不满足结构红利假说。反而存在"结构负利"。劳动力和资本两种要素的所有这些特点都呈现出阶段性特征。     

西部地区能源开发、环境质量与区域经济协同发展研究

本文首先依据西部地区1990～2010年的能源产量和工业SO2排放量数据,将西部地区分成能源富集区和能源贫乏区以及高SO2排放区和低SO2排放区,初步分析了各分区内经济发展质量差异;然后通过构建西部分省区随机影响变截距模型,对能源和环境约束下的西部地区全要素生产率增长率进行了估算,并以此为基础进行了西部地区要素贡献率分解核算.研究结果表明:西部地区经济增长方式正在向集约型增长转变,全要素生产率代表的技术进步对经济增长的推动作用逐步增强;但是资本和能源对西部地区能源富集省份经济发展仍起着至关重要作用,西部地区的经济增长仍没有完全摆脱资本推动型的增长路径;而劳动对西部地区经济增长的贡献份额则为负,已经成为经济增长的阻碍.此外,不同能源开发程度和环境质量特征的省区对西部整个地区全要素生产率和增长率的要素贡献率仍存在较大差距.     

经济转型期间中国工业增长与全要素能源效率

经济转型期间中国工业部门取得了辉煌的增长业绩,在中国工业部门增长的背后是资源和能源的大量消耗。本文从中国工业部门增长的核心入手,剖析中国工业部门35个行业的全要素能源效率。通过构建考虑能源消耗的全要素生产力指数和全要素能源效率的分析框架,本文从四个方面考察了中国工业部门增长与全要素能源效率的关系;一是中国工业部门的生产力与技术变动同全要素能源效率表现之间的关系;二是全要素技术效率与全要素能源效率的比较;三是工业部门的人均增加值与全要素能源效率的U型曲线关系;四是工业部门结构变动与全要素能源效率的关系。     

中国西部地区省际全要素能源效率研究——基于超效率DEA模型和Malmquist指数

本文基于超效率DEA模型,测算出2000~2011年中国西部11个省考虑环境效应的全要素能源效率,并运用Malmquist指数法将全要素能源效率指数分解为技术进步指数和技术效率指数,最后利用Tobit模型对全要素能源效率影响因素进行了分析。结果表明:西部各省能源效率差距较大,其中,内蒙古、重庆和青海的能源效率较高,广西、贵州、云南和甘肃的能源效率比较低;样本期间,西部地区平均全要素能源效率下降了0.4%,技术进步是能源效率变动的主要因素;第二产业和第三产业发展对西部地区能源效率提升有促进作用,能源价格、煤炭消费以及区际产业转移的上升对西部地区能源效率提升有抑制作用。     

中国全要素能源效率及区域差异研究——基于BCC 和Malmquist 模型

中国各区域间能源经济发展不平衡。本文选用劳动力、资本存量、能源作为投入指标,各省实际GDP和环境污染物作为期望产出和非期望产出, 利用DEA - BCC 模型和 BCC - Malmquist 指数对中国全要素能源效率进行测算, 并对我国四大区域全要素能源效率进行对比分析。结果表明, 考虑非期望产出的能源效率普遍低于不考虑非期望产出的能源效率, 其测算结果更加准确; 中国能源全要素生产率变化在整体上呈现递减趋势, 相较于规模效率, 技术效率对全要素生产率变化影响更加明显; 能源效率在空间变动形式上呈现较大差异, 由高到低依次为： 东部沿海地区、东北地区、中部地区、西部地区。为提高中国整体能源效率, 各区域必须根据其发展状况制定契合能源供给侧结构性改革的政策。     

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.