资源价格变化对我国生产率的影响——基于省际面板数据的研究

本文在考察中国资源价格变化的基础上,分析了资源价格变化对全要素生产率的影响。资源价格变化对生产率的影响在理论上是不确定的。文章利用中国省际面板数据,在检验数据平稳性和变量间协整关系之后,使用完全修正的最小二乘估计方法,实证检验了资源价格变化对全要素生产率的影响。结果显示,资源价格上涨显著地阻碍了中国生产率的提高。本文分析了上述实证结论产生的原因,并提出了相应的政策建议。     

进口贸易与经济增长的研究综述

近年来国内外学者逐渐关注进口促进经济增长的问题，并在学术杂志上发表了相关研究文献。本文试图对进口与经济增长关系的研究进行简要的梳理和回顾，同时做出相应的评论，希望能对问题的深入探讨提供某种帮助。     

安徽与上海、江苏全要素生产率的比较分析

运用柯布-道格拉斯生产函数,通过计量经济学回归分析,对安徽、江苏、上海三省市全要素生产率加以计算,探讨这三个省市劳动、资本和技术进步对经济增长的贡献率的不同,从而找出安徽与发达地区在经济增长动力上的差距,并且针对问题进行原因分析,提出了安徽必须依靠技术、人力资本,提高全要素生产率,实现经济的发展。     

泉州全要素生产率的估算及分解

全要素生产率对经济增长的贡献率大小反映了一个地区的经济发达程度和可持续发展能力.从1992年--2007年,泉州市的TFP值总体呈现上升趋势.在影响泉州市全要素生产率的区域性因素中,外商直接投资、城市化水平以及经济集聚度与全要素生产率之间存在正相关的关系.     

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。     

商业银行竞争力实证研究——基于全要素生产率的视角

商业银行是否具有竞争力,可用全要素生产率(TFP)来测定,TFP是指资本、劳动及其它要素投入所带来的产出增长.本文从全要素生产率的角度,对江苏省近10年来主要商业银行生产率进行测算和比较,分析其变化趋势及影响因素,从而深入探析影响商业银行核心竞争力的本质所在,为新形势下区域商业银行提高生产率、增强竞争力提供新的发展思路.     

农地经营规模与效率研究综述

本文从农地经营规模与土地生产率、劳动生产率和全要素生产率之间的关系及其形成的原因等几个方面对国外相关研究进行了文献述评,并对国内理论界就农地规模化经营问题讨论的相关文献进行了梳理.在此基础上表明,农地规模经营与效率的关系往往因不同国家经济发展水平和国家发展政策的不同而存在差异.中国应该全面考察发展中国家农地规模经营低效率的原因和发达国家的成功经验,并结合现阶段工业化和城市化迅速发展的实际,审时度势地实行农地规模经营.     

中国纺织行业出口增长：一个微观视角

文章首先对中国纺织工业近七年来出口增长进行了定性和定量分析.在对相关指标计算的基础上,详细考察了中国纺织行业出口和行业全要素生产率、行业规模、行业赢利情况等的关系,结果表明我国纺织品出口尽管规模较大,但是效率并不高.然后,借用Bemard,Eaton,Jensen和Kortum(2003)所建立的模型,清晰地阐明了中国纺织企业扩大出口和企业效率之间的关系,指出我国纺织品出口的扩大关键在于企业自身效率的提高.最后,提出中国纺织行业的升级和出口竞争力的提高更多地应该注重企业加强自身建设,充分挖掘国内市场,努力提高创新能力.     

中国服务贸易进出口结构对全要素生产率影响的实证研究

国际服务贸易是以服务为交易对象.鉴于服务本身的特点,服务贸易与经济增长存在着千丝万缕的联系.而服务贸易的结构是影响服务贸易质量的重要方面,因而其对增长的源泉--全要素生产率的作用研究成为一项十分有意义的课题.本文首先就中国服务贸易的结构进行了细致解剖;然后在此基础上运用计量方法测算了中国服务贸易结构对全要素生产率的影响系数,从中发现结构影响这一机制的关键方面;最后就回归结果给出了经济含义并提出有价值的政策建议.     

全要素生产率测算方法解析

本文给出了全要素生产率(TFP)的定义,介绍了全要素生产率测算方法的分类情况,并揭示了各种分类之间的内在联系,最后详细介绍了各种全要素生产率计算方法及其分解原理,概括了应用这些方法应注意的问题.     

出口、利用外资与企业全要素生产率关系研究

运用企业层面的面板数据分析计算机制造全行业,以及各个子行业企业的出口、利用外资的状况和企业生产率的关系。研究发现,在全行业,利用外资以及利用外资的来源地对于企业的全要素生产率起着首要作用,企业是否出口起次要作用。具体来说,企业全要素生产率的排序为：出口的外资（不包括港澳台投资）企业＞不出口的外资（不包括港澳台投资）企业＞出口港澳台投资企业＞出口的内资企业＞不出口的内资企业。在各个子行业中,则发现了和全行业不同的情况。     

国有企业改革效果的评价标准选择

国有企业虽然经过二十多年的改革,但远没有达到大家希望看到的那种有效率的状态.如何评价国有企业改革效果,目前学术界存在不同的观点,并得出迥然不同的结果.本文认为他们的评价标准都存在着局限性,并在分析的基础上提出自己的观点.     

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。     

我国制造业要素密集度异质性产业间资源错配 与产业结构升级

制造业内部不同要素密集型产业间资源错配是阻碍我国制造业转型升级的重要因素之一,文章利用构建的测算模型并使用我国2006～2015年省级层面数据,测算结果表明:2006～2015年我国制造业不同要素密集型产业之间的资源错配引致制造业总体TFP年均损失3.25%,其中资本错配导致制造业总体TFP年均损失0.53%,劳动错配导致TFP年均损失为2.25%,即我国不同要素密集型产业间的资源错配主要由劳动错配导致。总体资源错配呈逐年下降趋势,但是资本错配在2012年之后逐年提高。劳动密集型产业存在39.69%的过度劳动投入,资本密集型产业存在44.44%的劳动力投入缺口和8.69%的资本投入过度,技术密集型产业存在一定程度的资本配置不足的问题。通过纠正不同要素密集型产业间资源错配,制造业的劳动密集型产业占比得以大幅度下降,资本密集型产业占比大幅度上升,制造业内部的产业结构得到进一步升级。     

人力资本与金融发展对全要素生产率的效用分析

人力资本、金融发展与经济增长的关系近年来已成为热点话题。通过DEA-Malmquist指数法核算全要素生产率的增长,并将金融发展分解为金融规模与金融效率,基于省际面板数据模型以探究人力资本、金融发展对全要素生产率的效用。实证结果表明,人力资本对生产率的提高有促进作用,但利用效率不高;金融规模迅速扩张而不注重金融效率的提高将不利于生产率的增长。     

中国全要素生产率的估计与分解——DEA-Malmquist方法适用性研究及应用

DEA-Malmquist方法能在样本数量不大时对全要素生产率(TFP)的增长进行分解.然而中国各省份间要素禀赋各异、经济发展水平差距较大,不能满足其“所有经济体面对同一技术前沿”的假设.通过估算DEA-Malmquist方法与索洛余值方法的偏差发现,该方法适用于中国省份TFP的估计.利用省份面板数据进行的实证研究表明,对DEA-Malmquist方法估计的省份结果取几何平均,可以得到与传统方法估计的全国TFP增长一致的结果;与传统方法相比,分解TFP得到的技术效率变化曲线更符合中国经济制度的变化历程.     

中国乳业的全要素生产率及影响因素分析——基于DEA-Tobit模型分析

借助中国乳品行业1999—2009年的省级面板数据,运用DEA-Tobit模型方法,实证分析了中国各地区乳业的全要素生产率及其影响因素。研究结果表明:中国乳业全要素生产率在1999—2009年的10年间实现了快速增长,年均增长率为9.6%。其中,技术进步7.9%,技术效率1.7%。企业规模、资本密集度和企业盈利能力对中国乳业全要素生产率的提升具有显著的正向影响。     

全要素生产率理论的解析

文章给出了全要素生产率(TFP)的定义,对全要素生产率理论的产生和发展进行了回顾,介绍了全要素生产率计算方法的分类情况,并揭示了各种分类之间的内在联系,最后详细介绍了各种全要素生产率计算方法及其分解原理,概括了应用这些方法应注意的问题。     

数字化转型对服务业企业全要素生产率影响研究

本文基于2008—2020年沪深A股服务业上市公司的数据,利用多元回归模型,实证检验了数字化转型对服务业企业全要素生产率的影响机理。研究发现：数字化转型与服务业企业全要素生产率之间呈U型关系,且这一影响效应在非国有企业、生产性服务业企业以及资本技术密集型服务业企业中表现更为明显。另外,对处于东部地区、人口规模较大的城市的服务业企业,数字化转型对全要素生产率具有更强的促进作用。进一步的研究表明,降低交易成本、扩大规模经济效应是数字化转型作用于服务业企业全要素生产率的重要途径。