要素市场扭曲下农业绿色全要素生产率测度及效应研究

基于非径向非角度的SBM方向性距离函数构建Malmquist生产率指数,考虑碳排放和农业面源污染等非期望产出,测算中国28个省份1997—2018年农业绿色全要素生产率,最后采用空间杜宾模型探讨要素市场扭曲下农业绿色全要素生产率空间影响。研究结果表明:考虑碳排放和农业面源污染等非期望产出的农业绿色全要素生产率更符合中国农业高质量绿色发展的实际水平;中国农业全要素生产率提升多数源于农业技术进步,较少出现农业技术进步和技术效率双轮助推的情形;农业绿色全要素生产率呈现增长趋势,但增速较缓慢,且不同地域存在显著差异;要素市场扭曲抑制了农业绿色全要素生产率提升,具有空间溢出效应。     

低碳经济下中国区域全要素生产率的收敛性研究

发展低碳经济是中国应对日益严峻的能源紧张和气候变化的必然选择。考虑各区域在能源约束和碳排放下的全要素生产率显得日益重要。根据低碳经济的要求和特征应用Malmquist生产率指数法对我国29个省份及东中西三大地区低碳全要素生产率变动情况进行了实证分析。研究表明,考虑低碳因素后中国的全要素生产率增长率得到增加;低碳全要素生产率的变动由技术进步率的变化主导,低碳技术效率变化对低碳全要素生产率的影响有限;西部地区不存在绝对收敛,东部地区和中部地区存在较明显的“俱乐部收敛”,我国总体及东中西三大地区都存在明显的条件收敛趋势。     

基于DEA-Malmquist模型的浙江省区域创新效率评价

利用DEA-BCC模型、Malmquist指数以及聚类分析法对浙江省11个地级市2011—2020年的区域创新效率进行测算分析。研究结果表明：（1）浙江省近几年的综合技术效率呈上升趋势,但上升幅度较小,主要原因是规模效率不高限制了综合技术效率的进一步提升。且各效率值不高,说明浙江省区域创新能力依旧存在着较大提升空间。（2）从时间上看,浙江省全要素生产率呈正向增长,究其原因主要是技术效率变动和技术进步变动都正向增长所导致的结果;从地区上看,大部分城市的全要素生产率呈正向增长,宁波市和湖州市全要素生产率负向增长。（3）经济基础薄弱城市的区域创新效率可能比经济基础发达城市高。     

碳交易试点政策对中国工业碳全要素生产率的影响

碳交易政策作为市场激励型环境规制手段,以实现低成本控制碳排放为目标。为评估碳交易试点政策对中国工业碳全要素生产率的影响,基于2005—2019年中国30个省份工业投入产出面板数据,采用DDF-GML指数测算并分析各省份碳全要素生产率指数及其分解项,通过双重差分法构建处理组和对照组,评估碳交易试点政策对中国工业碳全要素生产率的影响效果,并进行稳健性检验,进一步探究碳交易试点政策对中国工业碳全要素生产率的影响机制。研究结果表明：（1）中国30个省份工业碳全要素生产率呈现上升趋势,低碳技术创新是各省份工业碳全要素生产率增长的主要动力来源。（2）碳交易试点政策能有效地促进试点省份工业碳全要素生产率增长。（3）低碳技术创新及市场化是碳交易试点政策推动中国工业碳全要素生产率增长的两条主要路径。     

金融发展对制造业全要素生产率增长的驱动研究——基于江苏省数据的实证分析

本文基于江苏省的数据,实证研究了金融发展对制造业全要素生产率（TFP）的驱动。基于Malmquist指数测度了制造业全要素生产率,发现得益于技术效率（EC）和技术进步（TP）的增长,1998～2009年制造业全要素生产率以年均8%的速率增长。通过对全要素生产率与金融发展进行协整分析和Granger因果检验,发现两者间存在协整关系,且滞后1到3阶时,金融发展是全要素生产率的Granger原因,反之则不成立,基于实证结果提出了相应的政策建议。     

中国农业全要素生产率的变动趋势及区域差异——基于1978～2008年曼奎斯特指数分析

使用1978～2008年省域面板数据,运用非参数曼奎斯特(Malmquist)生产率指数模型测算了中国农业全要素生产率的变动指数,并分析了全要素生产率(TFP)的时空差异。结果表明:全国、三大地区及绝大多数省份农业TFP的增长主要属于技术进步型的增长;全国及三大地区农业TFP增长呈现出明显的波动特征;农业TFP增长呈现出显著的区域间和区域内省际间的不平衡;农业技术效率的下滑制约全国及三大地区农业TFP的增长,而农业技术效率下滑是纯技术效率损失和规模效率下降共同作用的结果。     

中国农业生产效率分析:1995～2005

文章利用Malmquist生产率指数方法,对中国31个省份1995年至2005年的农业生产全要素生产率的变化作了测算。结果显示,中国农业生产的全要素生产率是不断增长的,但是增长率是逐渐变缓的;从变动构成看,TFP增长主要是由于技术的变动,而不是效率改善导致。     

基于Malmquist指数法的西部地区TFP分解研究

利用西部地区1992-2009年的面板数据,基于Malmquist指数法,考察了西部大开发战略实施前后各地区全要素生产率的变化。结果表明：大开发战略的实施使得西部地区全要素生产率的增长总体上由负值（-0.8%）转为正值（7%）,全要素生产率对经济增长的贡献由-8.8%提高到14.3%,对东部地区的追赶效应明显,但仍存在较大差距。     

中部地区全要素生产率估算及分解

全要素生产率是衡量经济增长质量的重要指标。选用Malmquist指数方法对中部地区全要素生产率进行计算和分解。全要素生产率计算和分析结果表明,1978-2007年,中部地区TFP平均增长率为1．45％,全要素生产率的增长主要源于技术进步,而规模效应和效率提升缓慢,经济增长质量有待提高。     

黑龙江省全要素能源效率分析

本文运用基于DEA的非参数Malmquist生产率指数法,测算并分解了1978—2008年黑龙江省全要素生产率,并运用规模收益可变的BC2模型测算出其全要素能源效率。研究表明:黑龙江省全要素能源效率水平偏低,平均值仅为0.1909,但呈迅速上升的态势;全要素生产率呈恶化的态势,通过对Malmquist指数分解,可看出这种恶化主要是因为其技术效率出现退化。基于这些结论,本文从降低能源消耗和利用可再生能源两个方面提出了提升黑龙江省能源效率的建议。     

中国农业全要素生产率的变化及其影响因素分析——基于1991—2008年Malmquist指数方法

本文以分析中国29个省、直辖市和自治区农业全要素生产率变化为基础,对农业全要素生产率增长差异的原因进行了探讨。首先,根据KS和T检验筛选投入产出指标;然后,利用非参数Malmquist指数方法计算出中国农业全要素生产率指数及其构成;最后利用面板两阶段最小二乘法分析了影响农业全要素生产率的诸多因素。研究结果表明,乡村从业人员对农业生产效率值的影响较为明显;技术进步是农业全要素生产率增长的主要原因,区域间农业全要素生产率的差异较大;财政支农的力度和农业在整体经济中的地位会显著影响农业全要素生产率的变动。     

基于DEA及Malmquist指数模型的江西省绿色发展效率测度与评价

运用熵值法、DEA模型和Malmquist指数模型测算了江西省绿色发展效率以及全要素生产率变化指数,并进行分析。研究结果显示:江西省环境成本总体呈下降趋势,工业发展领先地区的环境成本相对较高,这些城市还存在着粗放型发展,影响经济增长质量;当前江西省绿色发展效率水平偏低,资源配置能力有待提升,尚未充分利用技术和规模效应;南昌、九江、赣州、上饶等地区在绿色发展方面需要提高技术管理创新与规模化发展水平,而鹰潭、抚州、景德镇等地区绿色发展效率较高,基本实现生态与经济的协调发展;江西省全要素生产率逐年提高,其增长率波动下降,技术进步是全要素生产率增长的主要原因,技术利用效率及规模效益贡献不足。     

我国高技术产业全要素生产率分析--基于三阶段 Malmquist 指数方法

运用三阶段 Malmquist 指数方法对我国高技术产业2002-2010年的全要素生产率变化情况进行了研究。研究结果表明,环境变量和随机因素对我国高技术产业的全要素生产率有显著的影响,传统的 Malmquist 方法高估了我国高技术产业全要素生产率指数、技术进步指数及技术效率指数,运用三阶段 Malmquist 指数模型,剔除环境变量和随机因素之后,我国高技术产业在2002-2010年期间,全要素生产率呈现下降趋势,行业企业数和政府资助促进了高技术产业效率的增长,而 GDP 和科技机构数没有起到应有的促进作用。在此基础上,提出了相关的政策建议以促进高技术产业的进一步发展。     

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。     

国家开发银行改制前后效率评价——基于DEA方法和Malmquist指数的实证分析

通过利用2005—2009年数据,选取7家银行作为参照,对国家开发银行在改制期内的效率问题做出评价。首先,运用DEA方法中的VRS模型静态分析了国家开发银行改制后第一年（2009年）的技术效率,结果显示,国家开发银行在改制后处于有效效率状态。然后,运用Malmquist指数动态分析得出了国家开发银行2006—2009年全要素生产率下降的结论。经过对Malmquist指数的分解可以看出,国家开发银行的全要素生产率的下降是由技术进步的负效应造成的。     

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。     

中国全要素生产率的变化:2000-2008

本文使用序列DEA和当期DEA方法测算了中国2000-2008年的Malmquist生产率指数,并在规模报酬固定的假设下将其分解为技术效率变化指数和技术变化指教.结果显示自2000年以来全国及各省份的全要素生产率均发生下降,近年来中国的经济增长几乎完全依赖于要素投入的增加.全要素生产率持续降低是同期资本产出比率迅速上升造成的,这反映出中国经济增长过于依赖投资、收入分配不合理,同时也反映出金融体系的不健全.     

新疆旅游产业全要素生产率的时空演变

根据旅游发展状况、旅游资源禀赋、区位优势等因素,结合专家打分法将新疆15个地州分为首府圈旅游区、北疆旅游区、南疆旅游区、东疆旅游区4个旅游区。运用Malmquist指数模型测算了2004—2013年全疆及四个旅游区的全要素生产率、技术进步和技术效率。结果显示:10年间全疆旅游产业全要素生产率的平均值为1.061,其中技术进步年平均值为1.065,技术效率年平均值为0.996,10年间全疆的旅游全要素生产率增长主要归功于技术进步,技术效率对生产率的增长作用并不明显。10年间全疆的旅游产业纯技术效率(0.9992)高于规模效率(0.9969),即纯技术效率对于旅游产业的技术效率影响较大。文章最后在分析结果的基础上提出了不同的旅游区可以实行不同的旅游发展政策、提升旅游产业技术效率、促进旅游产业技术进步等建议。     

FDI和产业集聚对TFP增长影响的实证检验——基于上海制造业行业的数据

运用非参数的Malmquist生产率指数方法,测算了1998—2007年上海20个制造业行业的全要素生产率指数及其技术效率和技术进步的变化指数;用基于面板数据的计量回归模型对上海市制造业行业全要素生产率的影响因素进行了实证检验。得出以下结论:上海制造业行业全要素生产率的增长主要是由技术进步带来的,技术效率变化指数表现出负增长;外商直接投资对上海制造业企业没有明显的外溢效应,产业集聚对上海制造业行业的全要素生产率增长有显著的促进作用,出口贸易具有显著的阻碍作用,国有产权比重具有显著的反向作用。