试论区域经济效率与全要素生产率的影响因素及其机制

经济发展是当前全球发展的主旋律,在经济发展当中,区域经济效率、全要素生产率等,都是十分重要的指标,对于经济的发展具有重要的作用。在区域经济效率和全要素生产率中,具有很多不同的影响因素和影响机制。对其相关影响因素及其机制进行研究,具有重要的意义和作用。基于此,本文对区域经济效率与全要素生产率的影响因素及其机制进行了研究。     

基于DEA的中国经济增长资源利用效率探讨

采用DEA模型和Malmquist(曼奎斯特)生产率指数对中国1978年～2011年资源投入产出效率及全要素生产率增长构成进行分析,同时将中国资源投入产出效率与一些主要国家资源投入产出效率进行比较,结果显示,中国资源投入产出纯技术效率和规模效率有效,技术进步变化引起了全要素生产率整体提高.相对美国、日本、巴西等6个国家,中国全要素生产效率水平居中,但技术变化指数和纯技术效率指数均小于1,存在投资效率下滑态势.     

城市绿色全要素生产率的重新测算及经济解释——基于规模效应和产业选择的视角

在重构投入产出数据的基础上,对2004—2018年城市绿色全要素生产率变化进行重新测算,从规模效应和产业选择视角对城市绿色全要素生产率的时空特征和增长机制进行经济解释。研究发现：我国城市绿色全要素生产率增长在此期间的发展可分为两个阶段,绿色全要素生产率增速震荡下滑阶段、绿色全要素生产率增速明显上升阶段,相应的绿色全要素生产率增长模式呈现出由总规模效应主导到进入转型期的特点。绿色全要素生产率增长的空间异质性表现出“东部>西部>中部”的特点,各区域的绿色全要素生产率增长模式和工业化进程对此提供了充分的解释;绿色全要素生产率增长机制的实证研究,进一步证实了城市规模是城市绿色全要素生产率增长的重要诱因,但效应渐趋减弱;东部最大程度上从产业结构演进和工业化进程中获益。除此之外,教育资源和研发经费越充足越有助于城市绿色全要素生产率增长,且其作用在新常态以来越发重要。高质量发展阶段改善城市绿色全要素生产率,可从规模视角构建大中小城市协调发展格局,科学确定各级城市规模;实施差异化的区域产业发展路径,中部和东部城市应更注重组织或制度创新以及技术变革,西部城市应将绿色生产技术与工业化发展结合起...     

资源外包对汽车行业全要素生产率影响研究

资源外包简单来说,是将某一资源交由独立的第三方完成,目的是实现企业资源效率的最大化,资源外包目前受到了企业的广泛关注和运用。以1994-2011年的时间序列数据为基础,通过采用DEAP软件对全要素生产率进行DEA-Malmquist指数测算,再将全要素生产率与我国汽车行业的资源外包率进行回归分析,以检验我国汽车行业资源外包的生产率效应,结果证明资源外包程度对汽车行业的全要素生产率有明显的提升作用,并对我国汽车行业的发展提出一些建议。     

金融错配对中国制造业全要素生产率影响研究

先将要素价格扭曲系数引入分析框架,构建要素错配对全要素生产率影响的理论模型,然后基于中国工业企业数据库的微观数据,采用OP法分别估算出中国制造业29个子行业的全要素生产率和金融错配系数,再通过1999—2013年制造业行业面板数据检验金融错配对中国制造业全要素生产率的影响。研究结果表明:金融错配对制造业全要素生产率具有显著的抑制作用,且这种抑制效应具有一定的时滞性;在所有制结构方面,国有企业金融错配对全要素生产率的抑制作用更强;分行业研究显示,金融错配对全要素生产率的边际影响在资本密集型行业最为显著。因此,亟待推进要素市场化改革,以减弱金融扭曲,改善资源配置效率,从而促进中国制造业全要素生产率的提升,实现内生可持续性经济增长。     

从要素边际产出弹性差异看我国地区经济发展不均衡——索洛增长模型框架下的量化研究

改革开放以来,我国经济一直保持着高速增长,经济总量和综合国力大幅提升.本文以索洛增长模型为基础,通过索洛增长速度方程,从数据计量的角度测算出全国各省级行政区划(港澳台除外)的资本边际产出弹性系数、劳动边际产出弹性系数、全要素生产率增长率及全要素生产率,并通过比较分析得出我国地区经济发展不均衡的实证结果,最后对相关问题提出政策建议.     

基于Malmquist指数的中国环境全要素生产率变动的实证研究

采用基于可变规模报酬的非径向malmquist指数对2003-2013年中国30个省份的环境全要素生产率进行测度,测度结果发现考虑环境约束的环境全要素生产率要优于传统的全要素生产率,技术进步是经济增长的源泉,而如何促进效率进步成为未来经济发展的关键。     

基于财务报表的投入产出分析——一种非参数方法

本文利用财务报表中的"投入产出"数据对沪深两市40家高新技术上市公司的全要素生产率进行估算,我们采用了Malmquist-DEA非参数估计方法,对公司的全要素生产率进行技术分解和计算,因此避免了传统生产函数的缺陷。根据估算结果我们发现,技术效率的进步是各个高新技术公司全要素生产率提高的主要来源,而生产效率的进步则对全要素生产率提高的贡献不明显。     

污染排放、全要素生产率增长与环境规制效果评价

本文分别计算了1989至2008期间中国30个省际地区的曼奎斯特-伦伯格（ ML）与传统曼奎斯特（ M）全要素生产率指数,实证研究表明如果考虑环境因素约束,传统忽视污染排放的M全要素生产率增长被高估;与大多数发展中国家一样,中国经济M全要素生产率被高估的主要原因与环境规制水平直接相关;通过三阶段 DEA 产出调整、 ML全要素生产率模拟和检验后,发现中国环境规制的实施总体上是极其宽松的,而严格的环境规制实施有利于中国经济ML全要素生产率的增长,正是由于环境规制实施不严才导致中国经济ML全要素生产率对环境因素约束非常敏感。     

中国工业绿色全要素生产率的空间差异——基于超效率DEA视窗模型的分析

绿色全要素生产率是评价工业生产效率与绿色化程度的主要测评指标,通过超效率DEA视窗模型考察了中国30个省市2011-2015年的工业绿色全要素生产率,并分析其空间差异。研究结果表明:沿海及南部各省份的绿色全要素生产率普遍较高;中部各省份的绿色全要素生产率有望提高;西部及北部各省份的绿色全要素生产率普遍偏低,其生产效率与绿色化程度亟待提高。     

我国粮食全要素生产率测算研究——基于投入产出的Malmquist-DEA分析

在大数据背景下,农业生产效率不仅反映农产品竞争力与资源配置的效率,更是产业发展前景的重要指标。基于DEA的非参数生产率指数方法,对1978-2021年我国粮食生产投入产出数据进行了分析,研究表明：我国粮食技术效率变化与规模效率指数变化高度趋同;技术进步指数与全要素生产率变化高度趋同,全要素生产率变化主要受技术进步指数影响。基于上述研究,提出相关建议：加快粮食产供销制度改革,提升政策效果;提高粮食生产技术水平,提升粮食生产效率;改进粮食生产模式,实现资源优化配置。     

大数据发展对制造业企业全要素生产率的影响机理研究北大核心CSSCI

本文以2014—2018年中国制造业企业上市公司数据为样本,在构建大数据发展影响制造业企业全要素生产率理论框架的基础上,实证检验了大数据发展对制造业企业全要素生产率的影响机理。研究发现:(1)大数据发展对制造业企业全要素生产率具有显著正向影响,提高大数据发展水平有利于提升制造业企业全要素生产率。(2)内在机理表明,企业创新、要素配置与数据赋能的中介效应显著,大数据发展可以通过促进企业创新、优化资本与劳动要素配置效率,以及数据赋能来提升制造业企业全要素生产率。(3)异质效应表明,大数据发展对民营企业和小企业全要素生产率的作用效果要大于国有企业和大企业。     

土地资源错配对中国农户"加总"全要素生产率的影响研究

采用2004—2015年全国农村固定观察点九省农户的面板数据，在纠正了以往研究中关于全国农村固定观察点数据使用偏误的基础上，将土地要素边际产出价值的离散程度作为衡量土地资源错配程度的指标，分析了两种不同情景下的农户土地资源得到有效配置对“加总”全要素生产率的影响，并对不同参数校准的方式进行稳健性检验。研究结论表明：第一，全要素生产率水平离散程度越高的农户面临的要素扭曲程度越高；第二，当前中国农户土地要素存在着资源错配，消除土地要素的资源配置扭曲可以实现农户“加总”全要素生产率提升7.5%～38.4%;第三，种植土地密集型农作物以及经营规模大于5亩均能够对农户“加总”全要素生产率产生额外增加。未来调整农业种植结构、实现农户经营能力与经营规模的动态匹配是消除农户土地资源错配的重要途径。     

兵团农业全要素生产率与金融发展互动关系研究

提高农业全要素生产率对新疆兵团发展尤其是农业发展具有重要意义。基于农村金融发展对农业全要素发展作用机理视角,选取新疆兵团2001-2015年的有关数据,利用DEA-Malmquist的指数法测算农业全要素生产率,并进一步采用VAR模型对农业全要素生产率与金融支持的动态关系进行研究。结果说明:新疆兵团农业全要素生产率和金融支持之间存在长期稳定均衡关系;农业金融和农业全要素之间存在单向的互动关系;脉冲响应和方差分解均表明农业全要素和农业金融之间存在较弱的互动关系。提出完善农村金融体系,提升农村金融供给水平,完善农村金融的市场监管,提高金融效率。以提高兵团农村金融的发展。     

环境约束下长三角经济效率及全要素生产率增长——基于Luenberger指数的实证分析

本文首先运用方向性距离函数对长三角的环境效率进行测度,发现导致环境无效率的主要原因是污染物排放。在此基础上,用Luenberger生产率指数测度了长三角的全要素生产率增长,结果显示长三角环境全要素生产率增长最快的城市为无锡、绍兴和南通,样本城市全要素生产率指数在无约束条件下均低于在资源环境约束下测算出的值,主要原因是生产效率的提升。     

农村金融发展对中国农业全要素生产率的影响:是技术进步还是技术效率——基于省级动态面板数据的GMM估计

通过DEA Malmquist指数方法测算农业全要素生产率及其构成,在此基础上通过省级动态面板数据的GMM方法分析农村金融发展对农业全要素生产率及其构成的影响与区域差异。结果表明:农村金融发展对农业全要素生产率具有正向促进作用;农村金融发展促进全要素生产率增长主要是农业技术进步效应,而不是农业技术效率效应;农村金融发展对农业全要素生产率的影响存在区域差异,并且东部、中西部地区农村金融发展的农业全要素生产率的增长效应同样来自农业技术进步效应的驱动。完善中国农村金融体系的落脚点应是促进农村金融区域平衡发展,不断提高其服务农业实体经济增长的作用。     

政府效率竞争与企业全要素生产率——基于《中国工业企业数据库》1998-2007年数据的分析

在分析政府效率竞争影响企业全要素生产率的机理基础上,结合1998-2007年的《中国工业企业数据库》数据,构建评价政府效率的多维度体系,利用数据包络方法量化中国省际政府的政府效率,实证检验政府效率竞争对企业全要素生产率的影响。研究发现:政府效率和企业全要素生产率间存在显著的U型关系,即政府效率竞争在初期通过"治理成本效应"抑制了企业全要素生产率的提升,政府效率的改善又会通过"市场配置效应"促进了企业全要素生产率的进步;政府效率竞争对企业全要素生产率的影响在区别企业所有制属性、技术水平和所在地区后呈现出显著差异性。因此,在推进国家治理体系与治理能力现代化的大背景下,政府应继续致力于优化财政支出结构、提高政府效率,促进国内企业竞争力的提升。     

物流业集聚、空间溢出效应与农业绿色全要素生产率——基于省域数据的实证分析

基于我国31个省（自治区、直辖市）2016—2020年面板数据,探析物流业集聚对我国农业绿色全要素生产率的影响机制,利用区位熵法和DEA-Malmquist模型对物流业集聚水平和农业绿色全要素生产率进行测算;根据探索性空间数据分析方法对二者进行空间相关性检验,揭示其空间演化特征;通过空间杜宾模型分析物流业集聚对农业绿色全要素生产率的空间溢出效应。研究表明：在样本考察期内,我国物流业集聚水平不高,地区间存在显著空间正相关性;农业绿色全要素生产率平稳增长,全局空间相关性较弱,地区之间存在显著局部空间相关性且呈现出随时间变化加强的趋势;从区域层面来看,我国物流业集聚水平与农业绿色全要素生产率增幅并不完全符合;物流业集聚对当地农业绿色全要素生产率具有明显促进作用,对邻近地区具有正向空间溢出效应;城镇化率、财政支农水平、农业机械化程度对农业绿色全要素生产率具有正向影响,而工业化水平、开放程度、自然灾害对农业绿色全要素生产率具有抑制作用。为此,结合我国实际情况,应从构建物流集聚高地、促进物流省际交流等方面发挥物流业集聚及空间溢出效应,提升农业技术效率,促进两业协同、绿色、健康发展。     

我国2005～2010年不同所有制工业企业效率的度量和比较

采用生产率理论中的DEA-Malmquist指数方法对我国按注册登记的7种所有制工业企业2005~2010年的数据进行分析,测度结果发现样本期间企业的全要素生产率差异微小,且国有企业效率稍高于其他企业,所有制并未构成影响企业效率的主要因素。通过对全要素生产率的拆分发现,生产率变动受外部宏观经济形势的影响较大,表现为在2008~2009年金融危机爆发期间私营企业和外资企业技术变化指数的剧烈波动。国有企业效率的稳步增长与私营企业效率的波动印证了企业生产率的增长与外部融资支持密切正相关。     

江苏省各市服务业TFP增长率测算及分析

文章基于半参数 DEA-Malmquist 生产指数对江苏省各市服务业全要素生产率进行了测度。 分析了江苏省各市于2010~2018 年期间服务业全要素生产率的发展情况。 通过研究分析发现,在 2010~2018 年间江苏省各市的服务业 TFP 均处于增长状态,导致服务业 TFP 增长的主要原因为技术进步,而技术效率在 2013 年后则抑制了全要素生产率的增长。 基于此,文章对江苏省服务业的后续发展提出了相关对比和建议。