我国全要素生产率的测算及R＆D溢出对其影响分析

运用索洛残差法估算1979—2004年的全要素生产率，并对我国全要素生产率增长和经济增长源泉做了简要分析；从新增长理论的一个分支——内生创新论出发，分析贸易影响一国创新率及全要素生产率变化的理论机制，运用内生创新论的Coe＆Helpman的贸易的技术溢出模型对国内和国外溢出的R＆D对我国全要素生产率增长的贡献进行实证分析。在理论分析和实证研究的基础上，提出了相关的政策建议。     

广西工业全要素生产率变动:1978-2010

通过对1978—2010年广西工业投入产出数据的回归分析,估算了广西工业全要素生产率的增长率。研究发现,改革开放以来,广西工业全要素生产率总体而言显著上升,1979—2010年间的平均TFP增长率大约为6.98%,全要素生产率的提高贡献了工业总产出增长的大约38.6%。同时,1979—2010年间广西工业全要素生产率波动频繁,易受宏观经济形势和区域经济政策的影响,存在较强的不稳定性。     

西部地区经济增长的全要素生产率测算及影响因素研究——以宁夏为例

目的/意义对西部地区经济增长的全要素生产率进行测算,并找出其影响因素,对于寻找西部地区经济增长的新动能,提高西部地区经济发展质量,缩小西部地区与东中部地区经济发展差距非常重要。 方法/过程选择索洛残差法,运用Johansen的MLE误差修正模型(VECM)对1978—2015年宁夏经济统计数据进行计量分析,估算宁夏经济增长的全要素生产率,并分析全要素生产率的影响因素。 结果/结论研究结果显示:宁夏经济正在由粗放型向集约型转变;政府财政支出对全要素生产率的作用呈负相关;宁夏的企业研发投资少,创新能力不足;二、三产业对全要素生产率的拉动作用较大。     

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.     

中国工业行业全要素生产率测算——基于链式指数法

笔者利用链式指数法,对中国工业行业全要素生产率进行测算,并分解为纯技术进步和成本全要素增长率,实证测算结果表明,1984～2010年TFP平均增长率为3．96％;平均纯技术进步为3．83％,是全要素生产率增长的主要动力;平均成本全要素增长率为0．12％。从宏观整体上看,我国工业企业属于全要素成长型。大多数国有垄断型行业属于全要素效率型行业,而大多数竞争性行业、新兴行业属于成长型行业。     

海洋经济全要素生产率测算的研究进展

近年来,关于海洋经济全要素生产率测算与分析的研究较多,但尚未有文献对研究进展进行系统的综述。从海洋经济全要素生产率内涵及投入产出指标、测算分析以及海洋经济绿色全要素生产率的测算分析等方面进行文献梳理,系统总结了关于海洋经济全要素生产率测算的研究进展。通过梳理发现：已有研究多从资本、劳动、资源、技术等方面选择投入指标,将海洋生产总值作为产出指标,构建投入产出指标体系采用DEA-Malmquist指数法进行测算,实证分析多从海洋产业层面细化分析,后续研究可以结合新型生产要素及国家生态文明建设目标完善指标体系,并从各五年规划时期进行时空特征分析。     

基于全要素生产率视角的深圳经济运行质量实证研究

通过构建总量生产函数模型,对深圳市1979－2010年的全要素生产率进行了测算,并对这一期间深圳经济运行质量进行实证分析.结果表明：深圳经济全要素生产率呈逐年递增的趋势,但其对深圳经济增长的平均贡献率只有19.70％,要素投入对深圳经济增长的平均贡献率则高达79.18％,深圳经济的运行质量不佳,仍处于粗放型发展阶段.经济的快速发展是以大量的要素投入为代价的,技术进步因素所起的作用较小.     

工业机器人、全要素生产率与制造业增长

基于中国制造业以及CRIA工业机器人省际面板数据,通过构建中介效用模型,实证检验全要素生产率在工业机器人与制造业增长之间的中介传导作用。工业机器人对制造业增长的影响可分为直接效应和全要素生产率中介传导效应,其中:工业机器人对制造业增长的直接效应解释了总效应的82.45%,而全要素生产率作为中介效应仅解释了总效应的17.55%。进一步研究发现:工业机器人促进制造业增长的全要素生产率中介效应主要是通过技术进步传导,而非技术效率。     

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。     

利用全要素生产率分析我国工业企业的发展

本文通过搜集数据、建立模型、进行回归分析 ,得到了工业企业的经济模型和较为准确的α和 β的值 ,进而得到了工业企业的全要素生产率 ,并与全员劳动生产率进行比较。通过二者的比较 ,显示了中国工业的发展由粗放型向集约型转变时期经济增长的良好势头     

桂林市城区及所辖12县域农业全要素生产率测算

利用1997—2007年的面板数据,基于非参数数据包络分析(DEA)测算桂林市城区及所辖12个县域农业全要素生产率,并对其进行分解,结果显示,在考察期间农业全要素生产率保持稳定的增长,平均年增长率为1.6%,而引起全要素生产率增长的主要因素是技术进步,其贡献值达到3.1%。桂林市城区及所辖12个县域农业全要素生产率提高属于技术诱导型的增长模式。提高农业技术效率水平是桂林市未来提高农业全要素生产率的潜在动力。     

对外直接投资对我国全要素生产率的影响——基于扩展索洛模型的实证分析

基于扩展索洛模型就对外直接投资(以下简称FDI)与全要素生产率的关系进行实证分析的实证结果表明,FDI对我国全要素生产率存在正的影响,而且这种影响是显著的。FDI通过其技术转移、促进进出口、促进企业和行业内经济体制向符合市场原则转化等作用对全要素生产率产生积极的影响。     

泛长三角城市群工业全要素生产率研究——基于2004—2013年城市面板数据的实证分析

采用DEA-Malmquist指数方法,文章对2004—2013年泛长三角城市群23个代表性城市的工业全要素生产率进行计算及分解,考察各个城市全要素生产率的整体变化情况,以及分解后的技术效率和规模效率的变化趋势以及全要素生产率的年度变化特征。研究发现长三角城市群整体全要素生产率、纯技术效率、规模效率均呈现下降趋势;年度数值也呈现波动且整体下降的趋势;各城市的全要素生产率差异较为明显。政府部门需要继续深化体制改革,优化资源配置和产业结构并积极引进国内外先进生产技术。     

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.     

城市商业银行全要素生产率实证研究

基于DEA和Malmquist指数法,对2006²012年5家城市商业银行的全要素生产率的实证分析表明,影响城市商业银行全要素生产率的投入,是科技创新、人力资本投资、风险管理、公司治理及技术进步。     

绿色全要素生产率测定的一种新方法——以河北省11个设区市工业为例

全要素生产率的高低是衡量一个生产系统投入产出效率的重要指标,传统全要素生产率反映了劳动和资本的产出效率,而绿色全要素生产率是考虑了能源和资源消费的投入产出效率。利用引入势效系数的方法来测定绿色全要素生产率,并对河北省11个设区市规模以上工业进行了实证分析。该方法测定的绿色全要素生产率可体现各单要素生产率在绿色生产率中的作用,既能体现资本和劳动力的节约,又考虑了能源和资源的消耗,符合绿色发展的理念。