城镇化与全要素生产率提升关系实证研究

在对城镇化、经济增长、全要素生产率以及它们彼此的关系进行文献梳理和理论研究的基础上,采用数据包络分析方法对我国1999-2013年31个省区市的全要素生产率进行了测算;运用2013年31个省区市代表城镇化水平的数据,对1999-2013年全要素生产率的平均值进行了相关和回归分析。结果显示:城镇化水平与全要素生产率呈现高度的正相关关系,城镇化水平每增加1%,可推动全要素生产率提升0.06%以上,说明城镇化的进程对全要素生产率的提升有很大的促进作用。因此,要深刻认识城镇化对我国经济社会发展的重要作用,通过大力推动城镇化来提升全要素生产率水平,促进我国经济健康、持续、稳定发展。     

中国保险业全要素生产率增长分解与分析

研究1999年至2003年我国保险业全要素生产率增长趋势,并将其分解为前沿技术进步、纯技术效率的变化、规模效率的变化三大因素。研究发现,保险业的全要素增长率呈现逐年上升的趋势;前沿技术进步已成为我国保险业全要素生产率增长的最主要动力;保险公司相对前沿的技术效率差距拉大,已出现阻碍全要素生产率增长的趋势,但这种技术效率的差距不是因纯技术效率的差异影响而是受规模效率的影响。     

方法、数据与全要素生产率测算差异

研究目标：检验不同方法之间TFP测算结果的“一致性”和“稳健性”,探讨测算方法和数据选取问题。研究方法：以中国2004~2012年总量分行业面板数据为例,从多个角度比较TFP测算结果,以及通过统计检验选取适用测算方法。研究发现：第一,研究的问题不同,测算方法之间“一致性”的检验结论不同;第二,在选择测算方法时,进行相关统计量检验是必要的,这有助于鉴别模型设定是否合理,缩小可选模型范围;第三,测算方法的选择,要符合数据本身的特征,基于宏观分行业面板数据,DEA是更为适用的TFP测算方法,而劳动力投入应选取全社会从业人员指标。研究创新：多种测算方法和统计检验的应用。研究价值：本文尝试构建如何选择TFP测算方法的一般框架。     

基于C-D生产函数的江西省11个地级市全要素生产率估算

本文基于C-D生产函数,利用面板单位根和协整分析方法构建了面板数据模型,对1996-2009年江西省11个地级市全要素生产率进行估算,并在此基础上分析了江西省11个地级市全要素生产率的增长率及对产出的贡献率。     

中国制造业企业相对效率和全要素生产率增长研究——基于1999～2005年行业数据的实证分析

本文采用数据包络分析方法(DEA)分别对制造业各个行业中内资企业、外资企业1999~2005年期间的相对效率、全要素生产率(以Malmquist指数衡量)及其构成情况进行了实证研究。结果表明,内资企业和外资企业在制造业各行业中的相对效率具有显著差异,内资企业相对效率较高的行业集中在劳动密集型行业及垄断程度较高的一些行业,而外资企业相对效率较高的行业集中在资本及技术密集型行业;两类企业在各个行业中的全要素生产率都呈现出上升趋势,但增长速度及其动力存在差异。基于实证结果及分析,本文对我国制造业的发展提出了政策建议。     

基于SBM-GML与面板门槛效应的碳排放强度与绿色全要素生产率的关系研究

如何实现工业绿色高质量发展已成为经济社会发展的迫切要求,提升绿色全要素生产率与经济高质量发展高度相关。本文基于SBM-GML模型和面板门槛回归模型,测算2005-2020年中国省市的绿色全要素生产率,并从区域和企业层面分析工业绿色全要素生产率的发展动态及其影响因素,以期对省市和企业发展提供理论借鉴。     

经济增长、全要素生产率与GDP核算误差

全要素生产率是技术进步的一个替代性指标.从全要素生产率及其变化的角度,反观GDP及其增长率是否真实或可信这一逻辑是否成立,依赖于技术进步的性质.如果技术进步是一个相对稳定而且缓慢的演化过程,那么,作为技术进步替代性指标的全要素生产率,在正常情况下,即在没有面临重大自然灾害或天赐良机的情况下,就不会在短期内发生急剧的变化;如果没有非正常情况发生而全要素生产率却发生了急剧变化,一般而言,是产出测量或投入测量出现了问题.但如果恰好面临技术革命或根本性制度变迁时期,则全要素生产率会发生漂移性变化,即从这一时刻起全要素生产率会发生永久性水平的变化.本文利用DEA模型实证性地研究了中国X省经济增长、全要素生产率与GDP核算误差之间的关系,并对相关现象进行了理论分析.     

全要素生产率研究方法述评

全要素生产率作为反映经济增长质量的重要指标,近年来引起了国内外学者的广泛关注。目前测算全要素生产率的方法大致分为两类：参数方法和非参数方法,它们的区别在于是否需要假设具体的生产函数形式。文章以上述分类方法为基础,对全要素生产率的研究方法进行了详细论述,并总结了不同方法在测算中的优势和不足,同时对相关研究文献进行了简要评述。最后,对我国全要素生产率的研究方向进行了探讨。     

全要素生产率与区域经济发展不平衡 ——基于资本存量再测算的视角

本文分别从生产函数与资本折旧率选择的角度对全要素生产率进行了理论分析与实际测算,以全国和三大区域为研究对象,讨论经济发展质量与区域经济发展不平衡之间的影响效应。研究发现：第一,中国区域经济发展不平衡与全要素生产率之间存在弱线性反向、强非线性的变动关系,全要素生产率的提升虽能有效缓解区域有效发展不平衡,但这种关系存在一定的阈值效应。第二,二者的影响效应呈现出地域差异性和动态演变性：2012年之前,东部地区经济发展不平衡程度具有逐年递减的态势,中、西部地区存在波动增加的趋势;2012年之后,东部地区经济发展不平衡程度趋于平缓,而中、西部地区呈现逐年递减的态势。总体而言,东部地区经济发展不平衡程度低于中、西部地区,而区域间经济发展质量的差异是引起该现象产生的主要原因。     

全要素生产率增长率的同质化测度

由于要素投入在时间上的先后差别,决定了不同时期要素质量的差异。在生产函数中,把所有时间的要素投入不加区分地作为“同质”投入品是不合理的,其结果是测算TFP增长率时产生系统偏差。为了消除这种偏差,有必要对各个时期的要素投入品作同质化处理。     

物流业全要素生产率研究综述

物流业作为我国经济的重要组成部分和新的利润增长点,随着我国物流实践和理论研究的深入,近年来物流业全要素生产率测度问题引起学者的广泛关注。文章从物流业全要素生产率的研究对象和计算方法、投入产出指标、影响因素和发展趋势以及资源环境约束下的物流业全要素生产率等方面综述了现有研究文献,分析了现有研究中存在的问题,展望了物流业全要素生产率今后的研究方向。     

中国高技术产业的全要素生产率及产业比较

基于2001～2007年中国5个高技术产业的细分行业的面板数据,运用Malmquist指数构建一个三投入三产出的模型,分别测算了高技术产业及其细分行业的全要素生产率。结果显示,5个细分行业全要素生产率的增长率差异较大,而且整个高技术产业的全要素生产率的增长率不稳定,主要原因是技术进步因素发生波动。     

中国全要素生产率变动的再测算:1978～2007年

中国经济在2003～2007年间年增长率都超过10%,这与前期文献对中国增长后劲乏力的悲观预测似不一致.本文使用并延展Holz(2006)的资本存量序列,通过要素收入份额可变的增长核算法,重新测算了我国改革开放以来的TFP增长率.研究发现,世纪之交前后的TFP增长率并不像其他文献所报告的那样接近于零甚至为负值,其原因在于前期的文献采用了不合适的投资流量指标,高估了资本存量的增长率,进而低估了TFP增长率.这一结果将有助于理解中国经济增长的可持续性.     

中国商业银行全要素生产率的影响因素研究——基于DEA模型的Malmquist指数分析

本文基于1999～2006年中国15家商业银行的面板数据,运用非参数DEA模型的Malmquist生产率指数,测算了商业银行的全要素生产率,结果显示中国商业银行全要素生产率整体呈现下降趋势.在此基础上构建了影响我国商业银行全要素生产率的微观和宏观模型,检验了各影响因素对全要素生产率的影响方向和程度,实证结果表明资产市场份额、GDP增长率、全社会固定资产投资增长率对商业银行全要素生产率有显著正向作用,资产费用率、消费者价格指数和全部国有及规模以上非国有工业企业销售收入利润增长率对商业银行全要素生产率有显著负向作用,产权结构的多元化有利于商业银行全要素生产率的提高.     

企业数字化转型对全要素生产率的影响研究

企业数字转型已成为常态,全要素生产率作为衡量企业转型升级效果与发展质量的重要指标,企业数字化转型与全要素生产率的关系引起了学者广泛关注。本文在内生增长理论、动态能力理论、资源“三角形”理论的基础上,对国内外企业数字化转型影响TFP研究的相关研究进行梳理,重点关注企业数字化转型影响TFP的机理。     

中国制造业省际全要素生产率变动分析——基于非参数Malmquist指数方法

在构建1987~2005年中国28个省区市制造业面板数据的基础上,本文基于非参数Malmquist指数方法构造区域制造业生产前沿,考察制造业省际全要素生产率的增长来源、差异与变化趋势。研究表明,分析期内制造业的生产要素结构经历了一个资本相对密集化的过程;制造业省际全要素生产率的增长来源于技术进步,技术效率变化表现为负作用;全要素生产率在1988~1990年和1994~1997年两个时间段出现了负增长,1987~2002年全要素生产率总体上没有增长。     

前沿生产函数,要素使用效率和全要素生产率

本文叙述内容分为两部分。第一部分将利用前沿生产函数把全要素生产率的变化率进行分离,其中包括一项技术效率的变化率;第二部分将结合数学推导解释全要素生产率及其变化率。