行业R&D强度视角下中国进口贸易的技术溢出效应

本文利用1995~2010年间占中国进口贸易份额较大的13个发达国家和13个发展中国家的R&D数据和行业贸易数据,并用DEA法分析了中国进口贸易带来的各行业全要素生产率的变化。文章在得到发达国家R&D资本通过进口贸易促进了我国行业全要素生产率增长和技术进步这一基本结论的基础上发现,发展中国家对我国全要素生产率增长和技术进步有正向技术溢出效应,但发达国家和发展中国家对我国行业技术效率都有负向溢出效应,且中国在与发展中国家贸易时,高R&D强度行业的溢出效应明显高于低R&D强度行业。这说明,我国应该在继续扩大与发达国家和发展中国家贸易的同时,更要重视自己国家内部对进口产品所附带高新技术的消化吸收及二次创新,重视自身R&D投入水平的提高,优化资金投入结构和使用效率,促使技术效率提高。     

黑龙江省绿色全要素生产率增长研究

文章应用基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger(ML)指数测算了黑龙江全省及各地市的绿色全要素生产率指数,发现其呈现出波动和不平衡的特征,效率改善对绿色全要素生产率增长的贡献大于技术进步。劳动生产率、经济开放度、科技水平、金融支撑能力对黑龙江省绿色全要素生产率增长的促进作用较强,工业比重增加却不利于其增长。根据全省及各地市绿色全要素生产率的增长特征及其影响因素,给出了提升黑龙江省绿色全要素生产率的对策建议。     

环境约束下中国区域工业技术效率与生产率及其影响因素实证研究

本文运用方向性距离函数和曼奎斯特-卢恩伯格指数方法测算了环境约束下中国1998--2007年各地区工业技术效率、全要素生产率指数和环境规制成本,并对影响技术效率和全要素生产率增长的因素进行了实证分析。结果显示：环境技术效率呈现东、中、西依次递减,并且技术效率越高的地区,环境管制成本越低;考虑环境因素后,中国各地区工业全要素生产率指数降低,主要是由技术进步推动;环境约束下工业全要素生产率东部最高,西部次之,中部最低;人均GRP、FDI、工业结构、能源结构、人口密度对技术效率和全要素生产率有不同程度的影响。     

基于DEA-Malmquist指数的长江经济带物流业全要素生产率研究

利用DEA-malmquist指数模型,对2006～2016年间长江经济带物流业全要素生产率进行实证测算,从全要素生产率、技术效率、技术进步三方面分析长江经济带物流业发展状况,并对比分析各地区物流业全要素生产率的动态变化特征。结果显示:长江经济带物流业全要素生产率总体上有下降的趋势,物流业全要素生产率水平不高;各地区物流业全要素生产率整体上也表现为下降的趋势,地区之间存在一定的差异;长江经济带物流业全要素生产率的增长由主要依靠技术进步转变为技术效率驱动为主,且技术进步成为阻碍全要素生产率增长的重要因素。最后,提出提升长江经济带物流业全要素生产率的对策建议。     

西部民族地区贸易开放度对全要素生产率的影响——基于面板数据的DEA和协整检验

本文采用数据包络分析方法先测算了西部民族十省区1981—2010年间的Malmquist全要素生产率指数,并将之分解为技术进步率指数和技术效率指数,然后实证分析贸易开放度对全要素生产率和技术进步率的影响。基于误差修正的面板协整检验显示贸易开放度与二者之间存在显著的协整关系,面板动态最小二乘估计给出了贸易开放度对二者促进作用的一致估计。实证结果表明西部民族地区贸易开放度对体现式技术进步的促进作用大于对非体现式技术进步的作用。     

国外对华反倾销对中国出口企业生产率的影响:以美国对华反倾销为例

本文利用2002~2009年的企业数据,使用动态面板广义矩估计方法以美国对华反倾销为例研究了国外对华反倾销对中国出口企业生产率的影响。本文利用数据包络分析方法(DEA)将全要素生产率分解为技术进步与技术效率两大指标。回归结果显示,国外对华反倾销调查对中国出口企业全要素生产率有显著提升作用,但是技术进步与技术效率指标却分别呈现出显著性下降与显著性上升的不同趋势,出现了相互抵消现象,即反倾销对企业全要素生产率这一正向影响主要通过技术效率的提升实现。并且这一影响只在反倾销调查实施当年显著,在随后的几年中影响均不显著,即反倾销对中国出口企业生产率的影响只存在短期效应。     

民族地区旅游生态效率的时空演变以及影响因素分析

将基于非期望产出的超效率SBM模型与Malmquist指数相结合,对民族地区2004-2016年的旅游生态效率进行测算,发现：①2004-2015年民族地区的旅游生态效率随着规模效率变化,而2016年受纯技术效率影响明显;②民族地区的旅游生态效率呈现出差异性,全要素生产率与生产技术进步同增同减,除新疆、西藏以外其他区域呈上升态势;③技术的创新与进步对于全要素生产率的提升具有关键作用,规模效率会牵制全要素生产率,综合技术效率与纯技术效率的提升依赖于技术的改进;④地区经济发展水平、对外开放程度、信息化水平、地区产业结构与旅游生态效率呈正相关关系,而交通条件、服务业发展水平、环保措施与旅游生态效率呈负相关关系。     

全要素生产率、增长差异与区域经济收敛

本文根据经济增长理论,将全要素生产率分解为技术进步和技术效率,并对其收敛性进行分析。通过采用Malquist生产率指数对1978～2005年省区数据的实证分析表明,近30年来,中国全要素生产率有显著增长,动力主要来自于技术进步因素,技术效率改善并不明显。但是技术效率变动的差异却导致了区域间全要素生产率增长呈现出显著的发散趋势,而后者是造成20世纪90年代以来我国区域经济差距扩大的重要原因之一。     

技术进步、规模效应与银行效率变化

本文采用MalmquistTFP指数法,对国内主要商业银行1995—2008年全要素生产率（TFP）进行测算和分解,考察国内银行业改革发展过程中技术进步、规模效应与银行效率变化之间的关系。经验结果显示,1996—2002年期间国内商业银行垒要素生产率呈现衰退状况,其中技术变动指数和规模效率变动指数总体下降,可能在于这段时期内宏观经济环境及调控政策的变动。2003—2008年期间全要素生产率呈现总体好转,主要来源于技术进步及规模效率改善,国有银行股份制改造、加入WTO开放银行业等一系列制度变革举措产生了重要的促进作用;股份制银行的金要素生产率变化指数总体高于国有银行,主要得益于其技术进步的作用。国有银行的规模效率变化指数相对较高,因而在技术效率改进方面表现更佳,充分体现其规模优势。     

江苏渔业全要素生产率:基于MalmquistTFP指数的分解

生产率变化是评价产业绩效的一个重要指标,政策制定者需要了解生产率的变动趋势以便出台更为有效的渔业发展政策。本文将DEA方法和MalmquistTFP指数方法相结合,利用渔业生产的省级面板数据,对江苏渔业全要素生产率的变化进行测算,并将全要素生产率的变化分解为技术效率、技术进步和规模效率三种成分。分析表明,近年来江苏渔业的全要素生产率取得了明显的增长;全要素生产率的增长主要得益于技术效率的提高,技术进步和规模效率所起的作用极为有限。     

我国区域环境全要素生产率增长的测度与分解——基于Global Malmquist-Luenberger指数

本文运用方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger(GML)指数测算了2000-2009年我国各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,并与当期Malmquist-Luenberger指数及未考虑非期望产出时Malmquist指数得到的结果进行了对比分析。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及省际差异都主要源于技术进步和技术规模变动,纯技术效率和规模效率则出现不同程度地恶化;如不考虑非期望产出,全要素能源效率的增长显著地低于环境全要素生产率的增长;当期生产技术下的环境全要素生产率普遍低于全局生产技术下的测算结果,并具有统计显著性。     

我国区域环境全要素生产率增长的测度与分解——基于Global Malmquist-Luenberger指数北大核心CSSCISSCI

本文运用方向性距离函数和Global Malmquist-Luenberger(GML)指数测算了2000-2009年我国各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,并与当期Malmquist-Luenberger指数及未考虑非期望产出时Malmquist指数得到的结果进行了对比分析。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及省际差异都主要源于技术进步和技术规模变动,纯技术效率和规模效率则出现不同程度地恶化;如不考虑非期望产出,全要素能源效率的增长显著地低于环境全要素生产率的增长;当期生产技术下的环境全要素生产率普遍低于全局生产技术下的测算结果,并具有统计显著性。     

基于技能偏向性技术进步的经济增长动能分解

在传统Solow增长核算框架基础上引入异质性劳动投入以及技能偏向性技术进步,从而将经济增长分解为固定资本投入增长、劳动投入增长、技能结构深化、技能偏向性技术进步、中性技术进步及效率改进等五种动能。研究发现：第一,中国经济增长主要由固定资本投入以及全要素生产率增长共同驱动,其中资本投入对经济增长年均贡献率为61.64%,全要素生产率增长的年均贡献率则为35.66%,中国区别于其他中低收入国家的发展奇迹背后正是较快的全要素生产率增长;第二,即使对于高收入国家而言,资本投入仍然是主要的经济增长动能;第三,技能结构深化以及技能偏向性技术进步是全要素生产率的主要来源,二者对中国经济增长的年均贡献率分别为32.04%和21.27%;第四,资源配置效率变化是引起全要素生产率波动的主要因素,资源配置效率下降是导致2008年后中国以及大部分高收入国家全要素生产率增速放缓的主要原因。     

上海市三次产业技术进步水平测算及对就业影响的实证分析:1978-2011

技术进步对就业既有直接的破坏机制,又有间接的补偿机制,最终影响并不确定。本文构造上海市1978-2011年期间三次产业投入-产出的面板数据,运用基于数据包络分析的Malmquist指数方法,测算了上海市及三次产业的全要素生产率变化,并将全要素生产率分解为技术变化和技术效率来衡量技术进步水平。发现上海全要素生产率总体是上升的,技术变化(狭义技术进步)上升较快,而技术效率只有微弱的上升,第三产业的技术效率出现负增长。通过估计Driscoll-Kraay标准误调整的固定效应面板数据模型,发现上海技术进步对就业总体上是抑制的,狭义技术进步对就业的负效应比全要素生产率更大。     

中国省份经济的全要素生产率分析

本文首先利用非参数DEA-Malmquist指数方法估算出中国各省份1979～2003年间的全要素生产率增长、效率变化和技术进步率,从而对中国省份经济做全要素生产率分析,然后利用核密度估计对中国省份经济的相对劳动生产率、相对全要素生产率、相对效率和相对技术进步做分布动态演进分析。分析表明,中国省份经济增长差异较大且有逐步增大的倾向,主要由全要素生产率增长尤其是技术进步率差异较大且逐步增大所致。     

中国新能源上市公司全要素生产率动态变化实证研究

文章从投入产出角度,运用DEA-Malmquist指数法对中国新能源上市公司的全要素生产率动态变化及其分解进行了测算。研究表明2006－2011年间中国新能源上市公司的全要素生产率增长水平较低,平均增长率仅为1.5％。增长的源泉主要是技术进步,技术效率的下降在一定程度上抵消了技术进步带来的效果。最后从不同类型新能源公司视角出发,分析了不同类型新能源公司全要素生产率变化、技术效率变化、技术进步之间的差异性。     

东北地区装备制造业全要素生产率及其影响因素——基于DEA-Tobit两阶段法

采用DEA-malmquist指数方法测算了东北地区装备制造业2005—2020年全要素生产率及其分解效率,并利用混合面板Tobit模型对其影响因素进行了实证检验。研究发现：东北地区装备制造业全要素生产率依靠技术进步的“单轨驱动”,总体达到DEA有效,技术效率抑制了其增长速度;东北地区装备制造业发展存在行业异质性和区域异质性;增加研发投入、提高市场化水平和地区经济发展水平能够提升全要素生产率;随着产业集聚程度的提高、政府财政支出的增多,全要素生产率反而下降;产业规模、城镇化水平与全要素生产率并无直接关联。     

我国西部城市全要素生产率及影响因素分析

基于1999—2019年的面板数据,运用Malmquist指数法对西部地区88个地级及以上城市全要素生产率进行了估算及分解。研究结果表明,西部大开发战略实施以来西部城市全要素生产率得到了有效提升,其中技术进步是全要素生产率提升的主要原因,而技术效率未得到有效改善且制约了全要素生产率的增长。从城市的效率分布特征来看,多数城市经济发展并非只是投入型增长,仍然存在地区间全要素生产率改善程度不均衡的情况。此外,经济增长与基础设施建设对全要素生产率增长具有显著正向影响,而政府行为、资本深化程度对其产生了负向影响。研究认为,西部城市应加快转变经济增长方式,推动产业转型升级,提升自主创新能力,加大基础设施建设力度,促进生产要素有效流动及资源合理配置。     

服务业全要素生产率测度及其省际差异

运用2005～2009年中国31省份服务业面板数据,采用非参数Malmquist指数方法,对中国服务业全要素生产率的变动原因、空间差异与变动趋势进行考察,并将全要素生产率进一步分解为技术效率和技术进步。研究结果表明,中国服务业整体仍表现为粗放型的增长方式,全要素生产率呈现负增长,但增长速度有所放缓;服务业发展水平的空间差异明显,东部地区服务业发展水平高于中西部地区,其中西部和东北地区服务业发展水平较落后,且技术进步和技术效率对中国及各区域服务业的全要素生产率在时间和空间上有不同的影响。     

基于Malmquist指数的创新型省份科技创新效率的变动研究

采用Malmquist指数计算全要素生产的变化率,对2005-2011年全国30个创新型省份科技创新效率的动态变化进行研究。研究表明,各创新型省份的科技创新效率总的是呈现上升趋势的。其中,技术进步的贡献上升是全要素生产率提高的内在动力和原因,而技术效率影响了全要素生产率的提高和科技创新效率的提升。因此,要提高创新型省份的科技创新效率必须进一步改善技术效率。