中国信息制造业全要素生产率变动、区域差异与影响因素研究

本文使用基于DEA的非参数Malmquist指数方法研究了1996—2005年中国各地区信息制造业的全要素生产率(TFP)的变动、区域差异以及影响因素。研究结果表明:中国各地区信息制造业的TFP的平均增长率为8.6%,其中技术进步是TFP增长的主要动力;东中西部地区之间TFP增长存在显著差异,且技术效率存在收敛趋势;人力资本、工业化、国有企业和外资企业比重是拉动TFP增长的显著因素,而企业平均规模和聚集效应则对其有负面影响。     

经济转型期间中国工业增长与全要素能源效率

经济转型期间中国工业部门取得了辉煌的增长业绩,在中国工业部门增长的背后是资源和能源的大量消耗。本文从中国工业部门增长的核心入手,剖析中国工业部门35个行业的全要素能源效率。通过构建考虑能源消耗的全要素生产力指数和全要素能源效率的分析框架,本文从四个方面考察了中国工业部门增长与全要素能源效率的关系;一是中国工业部门的生产力与技术变动同全要素能源效率表现之间的关系;二是全要素技术效率与全要素能源效率的比较;三是工业部门的人均增加值与全要素能源效率的U型曲线关系;四是工业部门结构变动与全要素能源效率的关系。     

行政垄断对所有制差异所致资源错配的影响

本文基于异质性企业垄断竞争模型,提出所有制差异所致资源错配程度的测算模型,并利用中国工业企业数据,测算了要素价格因所有制差异而导致的资源错配程度。结果表明,尽管中国所有制差异所致资源错配程度总体上呈下降趋势,但资源错配情况依然严重,1998—2007年所有制差异带来的制造业全要素生产率(TFP)损失每年都在200%以上,其中劳动要素错配带来的TFP损失约为100%,资本要素错配带来的TFP损失约为50%。本文分析还表明,所有制差异所致资源错配问题的根本原因并不在于所有制差异本身,而在于政府行政权力与国有企业垄断结合而形成的行政垄断。行政部门通过设置市场进入壁垒、管制市场价格获得垄断势力,以及通过支配国有银行占主导的金融体系为国有企业带来较低的融资成本,从而实现国有企业高利润以及员工高福利,进而导致资本要素和劳动要素的错配。     

碳排放约束下我国全要素生产率增长的测度与分解——基于SBM方向性距离函数和GML指数

本文运用SBM方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger(GML)指数将能源与二氧化碳纳入全要素生产率测度与分解框架中,测算了2001～2009年我国备省市的环境效率及环境全要素生产率变动状况,将环境全要素生产率变动分解为纯技术进步、纯技术效率变动、规模效率变动和技术规模变动等4个因素.研究结果表明:环境无效率普遍存在,且在省际间的分布差异较大;环境全要素生产率的增长和省际差异分别源于技术进步和规模效率,纯技术效率则出现不同程度地恶化.     

浅析国有企业的“效率悖论”

本文论述了我国国有企业从微观财务角度来看国有企业不断恶化,是非效率的,但全要素生产率(TFP)却一直处于正增长状态,是有效率的;从微观竞争和经济比重的变化来看是没有效率的,但从宏观经济影响来看却是有效率的;从生存竞争指标来看是非效率的,但从宏观社会经济资源配置来看却是有效率的。笔者对其产生原因,进行了理论和实证分析。     

碳试点政策冲击下的地区工业全要素生产率增长分析

本文基于DEA-Malmquist指数方法测算了我国各省(区、市)2003～2022年的工业全要素生产率,通过双重差分法研究发现碳交易试点政策有助于促进碳试点地区工业全要素生产率增长,并发现在2013～2022年间,碳试点地区工业全要素生产率的增长主要来源于纯技术进步和纯技术效率提升,规模效率提升的贡献相对较低。具体的,在2013～2022年间,纯技术效率、纯技术进步和规模效率所作的平均贡献分别为56.8%、36.9%和6.3%。但是从变化趋势来看,近年来碳试点地区依赖于纯技术效率提升和纯技术进步实现工业全要素生产率增长的空间在不断缩小,规模效率提升所发挥的作用在稳步增强,在2019～2022年、2020～2022年以及2021～2022年3个样本期内,规模效率提升所作的平均贡献均超过了20%,未来碳试点地区工业全要素生产率增长将愈发依托规模效率改善的增长模式。     

中国地区工业生产绩效：结构差异、制度冲击及动态表现

本文利用省级面板数据研究转型过程中中国地区工业生产绩效的动态表现。基于Kumbhakar（2000）的方法，我们将TFP增长分解为四个因素的变化。结果发现：（1）自1988年以来各地区工业部门的TFP增长率都出现了增长的趋势，其首要推动力在于技术进步率的不断提高；（2）与此同时，技术效率争要素配置效率出现了恶化，而规模效率则从恶化走向了改善。（3）上世纪90年代末的国企改革对各地区的工业生产绩效的构成造成了普遍的冲击，而民营化程度较高的东部地区受到的冲击最小。（4）通过分析绩效差异的源泉，我们进一步确认90年代末国企改革的制度性冲击促成了工业规模效率的提高，却导致了要素配置效率的短期下降，而劳动力教育水平和非国有经济比重的提高，则有助于促进工业技术进步、改善配置效率。伴随着制度变革的经济整体转型正从多个向度重构着中国地区工业化的版图。     

环境约束下地区全要素生产率增长的再估算:1998—2008

本文采用序列Malmquist-Luenberger(SML)指数法估算1998—2008年中国各省环境约束下的TFP增长率。研究发现:考虑环境约束之后,TFP增长对我国经济增长的贡献不足10%,这反映了我国经济粗放增长的现实,技术进步是我国TFP增长的源泉,技术效率呈下降态势;样本区间内TFP增长率呈上升趋势的地区包括北部沿海、东部沿海、长江中游和大西南地区,呈下降趋势的地区包括南部沿海、黄河中游、大西北和东北地区;2005年以来环境约束下的TFP增长率呈明显的上升趋势,表明我国近年出台的环境相关政策对于破解环境问题和转变增长方式产生了积极的效果。回归分析显示,人均收入水平与环境约束下的TFP增长率呈U型关系,经济开放度、工业结构中的大中企业比例对TFP增长有正向影响,能源强度、国有企业比例有负向影响。     

中国全要素能源效率评价与解构——基于“管理—环境”双重视角

本文应用DEA四阶段模型,将全要素能源效率(TFEE)解构为全要素能源管理效率(TFEME)和全要素能源环境效率(TFEEE),对2005—2009年中国省级区域的能源效率现状、成因与提升路径进行了实证分析。研究表明:我国全要素能源效率总体上仍处于较低水平,能源节约潜力大约为能耗现值的30%至40%;管理无效率和环境无效率是能源低效的共同成因;现阶段能源效率提升主要依赖于外生环境改善,内源性管理效率提升的动力不足;TFEE、TFEME和TFEEE均表现出明显的区域不平衡特征,东部领先、西部落后;产业结构、教育程度、开放程度和基础设施是区域全要素能源环境效率的关键影响因素;北京、天津、上海等应着重改善区域能源管理能力,江西和宁夏应重点优化外部环境,河北、山西、吉林等应从管理和环境两个层面双管齐下。     

低碳约束下物流产业全要素生产率的空间分异及时空演化

本文基于非参数DEA-Malmquist指数方法,对我国30个省2005～2014年低碳约束下物流业全要素生产率（TFP）进行测度,分析其结构及总体演化趋势,并运用探索性空间数据分析（ESDA）方法及时空跃迁测度法描述其在空间格局上的演化过程,最后运用证实性空间数据分析（CSDA）方法进行影响因素分析。研究表明：样本年内我国低碳物流全要素生产率的增长呈螺旋式缓慢上升,但各生产要素存在较大提升空间,进步缓慢的原因主要在于技术进步,能源结构等生产要素的利用效率无明显改善。从空间上看,各省低碳物流效率存在显著关联性特征,但其与能源投入水平未能一致,存在空间异质性。因此调整能源消费结构,实施差异化物流减排策略是当务之急。     

知识产权保护、FDI与研发创新全要素生产率——基于中国区域高技术产业的实证研究

运用DEA模型的Malmquist指数法对2000~2012年我国区域高技术产业研发创新全要素生产率(TFP)进行测算,并将知识产权保护、FDI与研发创新TFP纳入统一的框架下进行系统分析,考察知识产权保护、FDI对我国高技术产业研发创新TFP及其分解指数的影响。研究结果表明:我国高技术产业研发创新TFP年均增长6.3%,主要动力为技术进步;我国各区域的知识产权保护水平差异显著;回归结果显示:对于我国高技术产业研发创新TFP而言,知识产权保护有着显著的促进作用,FDI表现出显著的负溢出效应,二者的交互作用也存在显著正向影响。     

环境规制下技术创新驱动的生态补偿研究——以黑龙江省为例

以黑龙江13个地级市2005—2013年的数据资料为样本,运用基于方向性距离函数(DDF)的全局曼奎斯特-卢恩伯格(GML)生产率指数法计算全要素生产率(TFP),采用面板数据分析模型,探讨环境规制对技术创新的影响。研究结果表明,整体环境TFP指数下降,主要受到技术进步水平下降的影响,但存在区域差异化,环境规制对技术创新具有显著的激励作用。鉴于技术补偿的重要性,提出了进一步完善环境规制下技术创新驱动的黑龙江生态补偿机制的构建思路。     

中国机床工业的高速增长：技术进步及其贡献分析

1998年以来，中国机床工业的高速增长伴随着很高的全要素生产率（TFP）贡献率。但分析结果表明，估算的TFP高贡献率，在相当程度上源于要素利用率的提高而非技术进步。从技术进步的主要影响因素状况看，目前中国机床工业的技术创新、企业制度、规模经济、企业网络和产业外部支持系统等尚无法形成对产业技术进步的足够支持。     

中国机床工业的高速增长:技术进步及其贡献分析

1998年以来，中国机床工业的高速增长伴随着很高的全要素生产率（TFP）贡献率。但分析结果表明，估算的TFP高贡献率，在相当程度上源于要素利用率的提高而非技术进步。从技术进步的主要影响因素状况看，目前中国机床工业的技术创新、企业制度、规模经济、企业网络和产业外部支持系统等尚无法形成对产业技术进步的足够支持。     

提高TFP增长率,转变经济增长方式——基于中国制造业的实证分析

本文用中国制造业1998～2006年的面板数据,运用数据包络分析方法(DEA),估算了各个行业的Malmquist全要素生产率,并分解为技术进步和技术效率.研究结果表明,1998～2006年中国制造业全要素生产率的年平均增长率为2.8%,主要原因是技术进步水平的提高,低下的技术效率起了副作用,却是不可忽视的.转变经济增长方式,提高TFP增长率,应该首先提高技术效率.     

中国高新区收入差距、 全要素生产率及其收敛性研究

本文以2011～2017年88个国家高新区为研究对象，分别采用方差分解和收敛性检验方法实证考察了国家高新区全要素生产率（TFP）贡献及其收敛模式，并将其与收入的收敛模式进行了对比。研究发现：TFP而非资本投入是国家高新区收入差距的决定力量；TFP与收入的收敛性质呈现出高度相似的特点，总体、东中部国家高新区均存在σ－收敛和绝对β－收敛，总体、东部国家高新区TFP的绝对β－收敛速度高于收入的收敛速度；总体、东中西与东北部国家高新区均存在条件β－收敛，且TFP的条件收敛速度明显高于收入的收敛速度；此外，在四大区域中，只有东部与中部国家高新区存在俱乐部收敛现象。     

产业集聚、技术变化与全要素生产率--基于长三角20个制造行业的实证分析

本文通过非参数DEA－Malmquist指数法估算了2003～2012年间长三角20个制造业行业的全要素生产率（TFP）,并借鉴EG和MS的分类,将Malmquist指数分解为技术进步指数和技术效率指数,分析不同集聚程度行业对它们的影响及其变化趋势,在此基础上借用Arellano和Bond的动态面板模型,验证技术进步和技术效率指数在TFP增长过程中的贡献。实证结果表明：制造业集聚一定程度上促进了整体TFP的提高,但主要是通过促进技术进步（并非促进技术效率改进）进而产生影响。各细分行业TFP增长率存在较大差异,中低度集聚行业的TFP的增长率大于高度集聚行业,并且随着时间推移,高集聚度行业TFP增长率逐渐下降。而且,技术进步和技术创新将是长三角制造业TFP增长的重要推动力。     

规模、效率和技术

如何重新认识经济增长的来源,是目前发展中的一个关键问题。我们知道,经济增长率=劳动投入的贡献＋资本投入的贡献＋全要素生产率（TFP）。30年来,劳动投入对经济增长的贡献是显而易见的,劳动力所带来的竞争力帮助中国企业获得了世界分工的机会。最近10年来,资本投入的贡献也开始显现出来,借助于资本的力量,中国企业也具有了进入市场的机会。所谓全要素生产率是用来衡量生产效率的指标,它有三个来源：一是效率改善;二是技术进步;三是规模效应。可是长期以来,我们似乎只关注了规模这个要素,在效率和技术方面,我们却有着明显的差距。     

走资源节约型发展道路的制度支持

一、中国经济增长的绩效和可持续发展面临的挑战从经济增长机制看,中国25年来的GDP属于持续快速增长,平均大致在9.65%以上。中国经济增长的源泉是:要素投入(资本投入、劳动投入)和技术进步(全要素生产率TFP)。上世纪60～80年代,经济呈增长趋势,但TFP贡献要相对弱一些;改革开放后,因为理顺了经济增长的机制,要素对经济增长的相对重要性下降,而TFP贡献更大一些,80年代后超过50%。从能耗绩效看,从1985年开始,我国的单位能源强度即能耗逐年下降,到2001年有所上升,这与我们重化工发展势头过快有关系。改革开放的20年时间,中国达到了以能源消…     

基于DEA的中国能源生产率增长变动及影响因素研究

本文基于生产率和效率的内涵界定,探讨了能源生产率、能源效率及变化率的衡量指标,指出若要度量能源利用的动态变化情况,生产率增长指标比效率改进指标更为合适;同时全要素框架下测算能源生产率增长率(即全要素能源生产率增长率)应比单要素能源生产率增长率更能准确反映能源生产率变动情况。通过将这两个指标用于2000~2010年能源生产率增长情况,本文发现两者在反映能源生产率增长率的纵向变化趋势时基本一致,但在横向比较时有一定差别。本文还发现受经济周期和政策环境变动的影响,2000~2010年我国全要素能源生产率增长率的演化趋势可分为4个阶段。最后,利用计量模型考察全要素能源生产率增长率的影响因素,并对在"五年规划"纳入节能指标对能源生产率的影响进行定量评估。