技术效率、技术进步与东亚经济增长——基于APEC视角的实证分析

本文运用当期DEA和序列DEA两种方法测度了1960—2004年APEC17个国家和地区的技术效率、技术进步及曼奎斯特生产率指数,并且对APEC经济增长的趋同效应进行了实证检验。本文的主要结论是:20世纪80年代,东亚地区全要素生产率平均增长超过了APEC其他地区,但是全要素生产率对于劳动生产率增长的贡献仍然低于发达国家;在整个样本期存在显著的趋同,资本积累是趋同最重要的源泉,而技术进步则使经济增长发散;序列DEA避免了技术的退步,是一种比当期DEA测度技术进步更好的方法。     

经济特区与非特区全要素生产率比较研究——基于DEA的实证分析

文章运用DEA方法测度了1980—2012年中国东部十个城市(省)的技术效率、技术进步及曼奎斯特生产率指数,以此为基础比较分析了以上地区中经济特区与非特区的生产率增长情况。研究表明:平均来说,经济特区比非特区具有更高的全要素增长率;经济特区与非特区的全要素生产率在2005年以后有趋同倾向;深圳特区中的全要素增长率最高,但对生产前沿面的追赶程度较小导致其技术效率相对较低。经济特区在深化改革时期应重视技术创新和优化产业结构来进一步提高其技术效率。     

绿色增长视角下不可再生能源效率测度模型的构建及实证分析

系统整合MFA方法、DEA方法和生态效率评价法,构建了绿色增长视角下的全要素不可再生能源效率测度模型。定义了全要素不可再生能源效率测度指标体系,其中投入指标包括不可再生能源、人力资源、资本资源、科技资源以及不可再生能源的隐藏流,产出指标包括经济价值和环境正影响。对1953—2012年中国的全要素不可再生能源效率以及不可再生能源的经济效率、环境效率和生态效率进行了测算和分析。研究结果表明:所构建的全要素不可再生能源效率测度模型不仅可用于测算全要素不可再生能源效率,而且可用于测算不可再生能源在开发和利用过程中的经济价值、环境影响和生态代价,是一个符合绿色增长理念的、较科学而全面的不可再生能源效率测度模型。     

环境责任对大型建筑企业绿色全要素生产率的影响研究

为了解环境责任与建筑企业绿色全要素生产率的关系,基于2020年福布斯全球上市公司2000强的大型建筑企业2009—2019年数据,采用基于SBM方向距离函数的GML指数方法测度了大型建筑企业绿色全要素生产率指数,并运用Tobit回归分析了环境责任对大型建筑企业绿色全要素生产率的影响。研究结果表明：(1)多数大型建筑企业绿色全要素生产率处于上升状态,且受技术进步与技术效率提升的双重驱动;(2)环境责任能够显著促进建筑企业绿色全要素生产率的提升;(3)独立董事比例、企业规模会抑制大型建筑企业绿色全要素生产率的增长,而经济运行的稳定性、营商环境及企业技术装备水平则能显著提高其绿色全要素生产率。这一研究为大型建筑企业加强环境责任建设,提高企业绿色全要素生产率提供了实践指导。     

污染密集型产业的绿色全要素生产率及影响因素——基于SBM方向性距离函数的实证分析

污染密集型产业与能源、环境密切相关,只有充分考虑能源环境因素才能正确度量污染密集型产业的全要素生产率。本文运用SBM方向性距离函数和Luenberger生产率指标,测度了2004—2008年中国工业部门中19个污染密集型产业,考虑了4种非期望产出的绿色全要素生产率,并对影响污染密集型产业绿色全要素生产率的因素进行了实证分析。研究结果发现:考虑了非期望产出的绿色全要素生产率明显低于不考虑非期望产出的全要素生产率;规模效率对绿色全要素生产率贡献明显大于技术进步和纯技术效率;污染密集型产业的规模结构和环境规制程度对绿色全要素生产率提高具有推动作用。     

中国八大综合经济区绿色全要素生产率增长测算与因素分解

随着绿色发展理念得到贯彻落实,科学测算与解析绿色全要素生产率增长对于经济高质量发展意义重大。为直接完整测度区域层面的绿色全要素生产率增长及其构成,本文构造聚合环境广义Luenberger-Hicks-Moorsteen生产率指标及分解子项,利用蒙特卡洛模拟检验该指标测算结果的有效性,发现其相对于聚合L指标更具优势。本文根据2003—2019年地级以上城市的投入产出指标数据,测算八大综合经济区的绿色全要素生产率增长及动力来源。结果表明,八大经济区绿色全要素生产率均实现增长,但增速呈现分化特征。八大综合经济区绿色全要素生产率增长在技术层面的动力主要源于技术进步与规模效率增长,在要素层面主要源于期望产出效率增长与非期望产出治理效率增长。技术进步和期望产出效率增长是八大经济区绿色全要素生产率增长差异的主要成因。本文结论对于有针对性地提升地区绿色全要素生产率具有启示意义。     

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。     

我国专利密集型产业绿色全要素生产率测度及收敛性研究

基于2007—2017年专利密集型产业面板数据,运用GML指数模型测度专利密集型产业8个行业的绿色全要素生产率,并对其进行收敛性分析。研究发现,专利密集型产业绿色全要素生产率整体水平较高,与传统全要素生产率相比,“波特假说”初步显现;总体上,专利密集型产业绿色全要素生产率呈上升趋势,技术进步贡献最大,不同行业的绿色全要素生产率增长水平和动态趋势不尽相同;整体行业、强专利密集型行业和弱专利密集型行业绿色全要素生产率内部差距仍然较大,整体行业与强专利密集型行业趋向共同稳态和自身稳态收敛,弱专利密集型行业仅趋向自身稳态收敛;行业集中度、行业规模对行业整体和弱专利密集型行业绿色全要素生产率具有正向作用,研发投入对强专利密集型行业绿色全要素生产率具有显著正向作用。     

地区发展不平衡对工业绿色全要素生产率的影响——基于三阶段DEA调整测度效率的新视角

将地区发展不平衡因素作为不可控变量,并将其纳入三阶段DEA调整模型,可测得不包含地区发展不平衡因素的工业绿色全要素生产率。对计算结果进行分析,结果表明,地区发展不平衡因素带来了地区工业的"追赶效应"和绿色技术进步,促进了工业经济绿色全要素生产率增长,但这种增长是以地区工业绿色全要素生产率差距扩大为代价。从长期发展来看,如果放任地区工业不平衡发展,并以此形成路径依赖,则地区工业绿色全要素生产率的差距会持续扩大。     

高技术产业R&D全要素生产率变化区域形态及影响因素分析

运用非参数DEA-Malmquist指数方法对我国26个省份2000-2013年间高技术产业R&D全要素生产率变动进行测度,并进一步采用EMD方法定量分析各省域高技术产业R&D全要素生产率变动趋势的差异性和一致性,然后运用相关分析探究其影响因素。结果表明:(1)我国高技术产业总体R&D全要素生产率呈现增长趋势,年均增长5.8%,其中12个省份R&D全要素生产率年均增长高于5.8%;(2)各地区高技术产业R&D全要素生产率变化长期形态呈现正弦形、弱倒U形和递减形等三种形态且其分布存在地理相依性,全国高技术产业总体R&D全要素生产率变化长期形态呈现正弦形态;(3)经济及产业基础、科技机构投入和经济外向性等基础性影响因素对地区高技术产业R&D全要素生产率及其变化的长期形态具