全要素生产率的研究及其应用

全要素生产率的研究及其应用华中电力企协副会长沈录孙一、全要素生产纪研究工作的进展情况１９８６年下半年，根据国家科委科学技术发展研究中心与美国东西方研究中心签订的《关于加强合作的谅解备忘录》，美国东西方研究中心会同日本电力中央研究所与我国国家科委及水电...     

煤炭行业绿色全要素生产率测度及其分解研究

我国煤炭行业正处于转型发展的关键时期,对其GTFP进行科学测箅并以测算结果为依据,能够判断出规模效益、科技创新等是否有利于促进或抑制煤炭行业的产出增长,这项工作对行业"双碳"目标的实现及其高质量发展具有重要的意义.将研究区域确定为我国的15个省(区),通过调查得出这些地区在2010-2019年间的煤炭行业平均综合技术效...     

环境规制、能源要素价格与绿色全要素生产率

以能源要素价格作为中介,研究环境规制对于企业绿色全要素生产率的影响机理以及中介作用。基于中国30个省份(西藏、港澳台除外)的面板数据,运用计量方法进行研究。研究结果表明:政府环境规制政策对于我国企业绿色全要素生产率的提升具有显著的正向促进作用。不同环境规制工具产生影响不同,财政节能环保支出影响效果比污染惩处影响效果好。能源要素价格作为中介,环境规制政策通过能源要素价格的传导作用有所不同,增加财政节能环保支出会降低能源要素价格,而能源要素价格会随着污染惩处的加大而上升。能源要素价格的上升会显著提升企业的绿色全要素生产率。     

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。     

本土市场规模与中国制造业全要素生产率

本文使用2001—2010年中国制造业分行业数据,实证分析了本土市场规模与全要素生产率之间的关系。估计结果显示,以"市场促创新"的假说整体上是成立的。本土市场规模每增加1%,将会促进生产率指数增长0.021%、效率改进指数增长0.023%、技术进步指数增长0.018%。分行业研究显示,本土市场规模对全要素生产率的影响在不同行业存在一定的差异。本土市场规模作用的发挥更依赖于行业的技术密集程度和资本密集程度,而对行业的劳动密集程度则并不敏感。从作用机制来看,本土市场规模对生产率增长和技术进步的正向作用主要通过资本密度、研发密度与人力资本等途径传递;对效率改进的正向影响主要通过资本密度、研发密度、人力资本以及对外开放度等途径传递。在所有的作用途径中,人力资本的影响最大。这些作用机制可以进一步归纳为"集聚效应"和"竞争效应"。     

产业外部性对全要素生产率及其分解的实证研究

本文构建关于MAR外部性、Jacobs外部性与Porter外部性与全要素生产率的空间计量模型,实证检验了以2004年为基期的2005~2015年中国省域制造业的产业外部性对于全要素生产率的影响,同时将产业细分为劳动密集型、资源密集型以及技术密集型进行探讨研究 。通过构建空间计量模型,发现雅各布斯外部性与波特外部性对于制造业整体以及3个细分产业的全要素生产率的影响非常显著,都对全要素生产率的增长具有促进作用。针对生产率分解后的技术进步与技术效率的实证证明,产业多样化可以促进制造业技术效率改善而对技术进步具有抑制作用,市场竞争可以促进制造业技术进步,与波特外部性不谋而合。提高产业专业化以及保持产业的区域垄断更能促进劳动密集型产业技术进步,支持了MAR外部性的观点。劳动密集型产业技术效率的变动则主要是通过区域的竞争来影响;资源密集型产业的技术进步与技术效率只有波特外部性在发挥正向效应;技术密集型产业的技术进步需要保持产业的专业化,而提高产业的多样化与有效的市场竞争更利于技术效率的改善。     

人工智能对全要素生产率的影响研究

人工智能作为新一代信息技术,成为提升全要素生产率的新动能。本文基于省级行政区的面板数据,采用空间自相关模型(SAR),实证检验人工智能对全要素生产率的影响效果。研究发现：(1)人工智能发展能够显著提升全要素生产率水平,但影响程度存在地区异质性,其对东部地区的促进效应明显高于中、西部地区;(2)人工智能对全要素生产率具有显著正向空间溢出效应,这种正向空间溢出会显著提升相邻地区全要素生产率;(3)机制识别发现,人力资本和产业结构升级是人工智能促进全要素生产率提升的重要机制。本文研究结论有助于更好地理解全要素生产率空间策略的外在驱动力,对实现产业转型升级和经济增长至关重要。     

全要素生产率构成与中国地区经济差距演进的核密度分析

本文利用随机前沿生产函数模型测算了中国28个省区1985~2007年的全要素生产率,并将其分解为技术进步、技术效率及规模经济性,同时利用核密度估计刻画了中国地区差距的演进机制。研究结果表明,全要素生产率对中国地区差距的影响要大于要素投入,在全要素生产率的组成部分中,技术效率是导致地区经济差距扩大的最主要原因,其次是技术进步的影响,而规模经济性对地区差距的影响非常有限。最后本文给出了相关对策建议。     

信息技术与上海全要素生产率关系研究

总结回顾了信息技术与生产率相关的研究,估算上海市资本存量并应用参数估计方法估算上海的劳动力和资产产出弹性,用劳动者报酬进行核实;根据估算的劳动力和资产产出弹性,使用增长核算方法计算出上海全要素生产率;在此基础,建立线性回归模型,分析信息技术与上海全要素生产率的关系,对结果进行分析并提出政策建议。     

全球价值链参与度对中国制造业全要素生产率及其变化率的影响

本文利用OECD数据库同中国制造业进行匹配数据,并通过DEA-Malmquist指数测算了中国制造业的全要素生产率,研究了2001～2021年全球价值链参与度对中国制造业行业TFP及其变化率的影响。研究表明,全球价值链参与度对制造业TFP具有正向促进作用,对制造业TFP变化率的影响则呈现出“U型”关系。就异质性而言,在知识技术密集型行业中全球价值链参与度的提升对制造业TFP及其变化率具有显著的作用,而在资源劳动密集型行业中作用并不明显,金融危机前GVC参与度对TFP促进作用更加明显。进一步检验表明,全球价值链参与度会通过提高外资利用度来促进制造业TFP;TFP提升主要依靠技术进步的贡献。基于研究结论,提出了利用全球价值链国际参与度变动促进中国制造行业TFP提升的政策建议。     

新旧常态下中国全要素生产率演化趋势的比较研究

本文采用索洛余值法、 对偶核算法、 随机有效前沿模型和数据包络分析模型4 种常用测度技术, 测算和研究了 2002～2017 年TFP 演化趋势, 得到主要研究结论： （1）TFP 增长降速换挡表现为由旧常态的高速增长到新常态经济增速中高速增长; （2）TFP 区域差异特征表现为东部地区优势明显;（3）TFP 增长的主导角色更迭表现为由旧常态的技术进步主导逐步到新常态的技术效率主导; （4）TFP 的要素资源错配表现为新常态阶段资源错配态势加剧。 为推进新时代经济高质量发展, 本文认为： （1）稳增长以实现具有换档性特征的新时代背景下经济增长质量保持强盛性和有效性; （2） 拓潜力以实现具有开放性特征的新时代背景下经济增长质量保持开放性和包容性; （3） 增效率以实现具有叠加性特征的新时代背景下经济增长质量保持有效性和协调性; （4） 优配置以实现具有风险性特征的新时代背景下经济增长质量保持有效性和协调性。     

煤炭产业集聚、技术创新与绿色全要素生产率

在“双碳”目标和煤炭经济实现高质量发展的背景下,探究产业集聚、科技进步与创新等对煤炭产业绿色全要素生产率的影响情况具有重要意义。针对煤炭产业集聚特性,采用固定效应模型和中介效应模型,将煤炭产业集聚、技术创新和绿色全要素生产率（GTFP）纳入同一个研究框架,在分析煤炭产业集聚对绿色全要素生产率的影响机理基础上,利用2010—2020年我国27个省份的面板数据进行实证检验,并进一步对自主创新、外部引进、政府支持等3种技术创新模式的中介效应进行深入研究。研究发现：煤炭产业集聚与绿色全要素生产率之间存在显著的倒U型关系;技术创新在煤炭产业集聚与GTFP的非线性关系中存在中介效应;不同的创新模式对不同集聚程度区域产生的影响各不相同。其中,自主创新对低集聚区的中介作用最为显著;外部技术引进对高集聚区的中介作用最为显著;政府支持则对中集聚区的中介作用最为显著,但对高集聚区产生的影响并不明显。上述研究结论对煤炭产业集聚下如何提升绿色全要素生产率具有借鉴意义。     

大型煤炭基地全要素生产率影响因素研究

"十三五"规划将煤炭能源供给侧结构性改革提升主线。为促进煤炭产业以"安全、高效、绿色、智慧"为标准的高质量发展,提升其全要素生产率成为当下迫切需求。根据WIND咨询金融数据库中煤炭产业上市公司数据,运用DEA-Malmquist指数法测算煤炭全要素生产率变化率及其分解效率。结果表明,煤炭产业整体的全要素生产率变化率呈下降趋势。较低的规模效率是造成全要素生产率下降的主要原因,上中下游企业全要素生产率呈波动变化趋势。进而采用OLS模型对全要素生产率及其影响因素进行回归分析。实证结果表明,企业规模扩大不利于促进煤炭产业全要素生产率的提升,研发投入对企业效率产生显著抑制作用,政府扶持对企业效率产生正面影响。     

电力企业全要素生产率的回归分析

本文通过对电力企业全要素生产率理论特点分析，采用实证研究的方法对某公司九五计划的实际数据进行TFP指数分析和评价，指出了电力企业中推行全要素生产率为目标的管理方法是切实可行的。     

长江经济带高耗能产业集聚及其对全要素生产率的影响研究

本文利用 P.Haggett 建立的产业集聚区位熵长江经济带六类高耗能产业 2006～2017 年的集聚状态进行评估并分析其动态变化趋势, 以全要素生产率衡量高耗能产业发展效率, 运用广义最小二乘法实证探究长江经济带高耗能产业集聚对全要素生产率的影响。 结果表明： 长江经济带高耗能产业整体集聚程度均衡, 区位熵指数总体维持在 0.85; 六类细分行业集聚水平差异明显, 石油加工业在长江经济带集聚水平表现最弱, 化工业集聚水平最强; 高耗能产业动态集聚在长江区域间呈现下游向上游梯度转移, 下游整体呈现下降趋势, 中游呈现上升趋势, 上游变化不明显; 高耗能产业集聚对全要素生产率的提升具有显著促进作用, 且主要依靠促进技术进步来提升全要素生产率; 从作用途径来看, 高耗能产业集聚对全要素生产率的积极作用主要通过人力资本水平和政府干预途径传递, 高耗能产业依赖起到负向影响。     

环境规制、绿色技术创新与制造业绿色全要素生产率

本文基于我国30个省(区、市)2011～2021年的面板数据,运用EBM-GML模型测算出制造业绿色全要素生产率,将环境规制、绿色技术创新和制造业绿色全要素生产率纳入同一个分析框架中,建立PVAR向量自回归模型,并在此基础上运用GMM系统方法、格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解方法,对三者之间的内在关系进行了深入的分析和实证研究。研究结果表明：环境规制对绿色技术创新具有促进作用,对制造业绿色全要素生产率在短期内具有抑制作用,在长期内具有促进作用;绿色技术创新对环境规制具有抑制作用,对制造业绿色全要素生产率具有促进作用;制造业绿色全要素生产率对环境规制在短期内具有促进作用,长期内具有抑制作用,而对绿色技术创新均具有促进作用。最后基于以上研究结果提出相应政策建议。     

湖南省各市州全要素生产率增长率的实证研究

本文在超越对数生产函数的基础上,运用随机前沿分析模型对湖南省各市州1990～2008年的全要素生产率增长率进行了实证研究,并将湖南省划分为"3+5"城市群、湘南和湘西3个区块来进行分析.结果表明:湖南省3个地区的全要素生产率都有着不同程度的提高,其中"3+5"城市群增长最快,湘西地区增长最慢;从全要素生产率增长率的分解来看,技术进步是促进湖南省全要素生产率提高的主要因素,规模经济对全要素生产率增长的贡献其次,但技术效率的不断降低却给湖南省全要素生产率的增长带来了明显的负效应.     

全要素生产率在电力经济可持续发展中的应用研究

本文通过全要素生产率的含义、基本方程及电力企业计算全要素生产率的数学模型的研究，论述了经济增长取决于劳动投入、资本投入和科技进步这三大因素，全要素生产率是经济可持续发展的唯一要素，井进一步阐述了利用全要素生产率指数来衡量技术进步在电力经济增长中的作用。     

我国地区全要素生产率与人力资本构成

考虑到人力资本组成部分的异质性,本文研究了全要素生产率(TFP)与人力资本构成的关系,并运用Dynamic Panel Data一阶差分GMM估计方法对1982—2004年我国28个省区市的面板数据进行了实证检验。实证结果表明,只有接受过高等教育的人力资本部分对TFP才有显著的促进作用。把人力资本分解为不同的组成部分有助于深化我们对TFP和人力资本的理解,还可以使我们对现有文献中人力资本与产出的一些争议提供解释。