能源环境约束下的中国区域工业研发创新全要素生产率:2001～2011年

本文考虑了研发创新过程中的能源环境约束,构建能处理非期望产出Malmquist-Luenberger指数模型对中国30个省级区域及八大经济区2001 ～ 2011年间工业企业研发创新的全要素生产率及其分解指数进行测算,并分析其时序演进和空间分布的基本特征.研究发现:当考虑了研发创新过程中的能源环境约束后,中国工业企业研发创新全要素生产率指数(ML指数)与传统研发创新全要素生产率指数(M指数)比较,有一定程度的下降;技术进步是工业企业研发创新全要素生产率增长的源泉,技术效率呈下降态势;考察期内研发创新全要素增长率呈上升趋势的地区包括南部沿海、东部沿海、北部沿海、大西北地区;呈下降趋势的地区包括东北地区、长江中游、大西南、黄河中游.     

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。     

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.     

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。     

全要素生产率与地区经济增长差异——一个文献综述

区域经济增长及其差异原因的研究具有重要的宏观政策意义,然而目前文献尚不足以给出令人信服的答案.为了对以后研究指明方向,本文将国内外相关研究进行梳理,着重分析要素积累与全要素生产率造成地区差异的不同作用.在此基础上,指出国内研究在本土理论构建和前沿技术方法设计上与国外的差距,并提出今后研究的方向.     

基于Malmquist指数法的我国电子信息产业全要素生产率增长分析

本文运用Malmquist指数法测算了我国电子信息产业全要素生产率的变动趋势,并把全要素生产率的增长构成分解为技术进步和技术效率变化两个部分,结果显示：1996—2007年我国电子信息产业全要素生产率的平均增长率为I．5％,主要原因是技术进步水平的提高,但技术效率下降产生的负面影响也不可忽视,且在不同时期技术效率和技术进步对我国电子信息产业全要素生产率增长的贡献存在一定差异。     

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。     

资源依赖视角下环境规制对绿色全要素生产率的影响分析

提高绿色全要素生产率是资源依赖型地区实现高质量发展的核心任务,环境规制对自然资源依赖度和绿色全要素生产率之间的关系具有重要调节作用.基于2005-2019年全国省级面板数据,分析自然资源依赖、环境规制与绿色全要素生产率之间的关系,检验环境规制能否有效破解“资源诅咒”困境.结果 表明:就全国而言,“资源诅咒”现象客观存在...     

碳排放约束下京津冀都市圈全要素能源效率研究

基于环境DEA技术和方向距离函数,运用投入导向的规模报酬不变的DEA模型,测算了碳排放约束下京津冀都市圈2005～2009年的全要素能源效率,并运用ML生产率指数动态分析了全要素能源效率增长变动及其成分.结果表明:碳排放约束下京津冀都市圈的全要素能源效率及其增长均高于未考虑碳排放约束下的情形;技术进步是碳排放约束下京津冀都市圈全要素能源效率增长变动的主导力量;各城市间能源效率及变动趋势存在一定差异;为因地制宜的制定差异化节能减排政策提供了决策支持.     

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。     

基于DEA模型的全要素碳生产率与影响因素研究

利用我国30个地区1995～2010年的GDP、资本、劳动力、能源和碳排放的数据,运用DEA-Malmquist全要素碳生产率模型,对我国30个地区、东中西三大区域以及全国的全要素碳生产率进行了测算并分解为技术效率指数和技术进步变化指数,最后运用面板数据模型对全要素碳生产率的影响因素进行分析,并提出了政策建议.     

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"。     

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。     

低油价下石油企业提高全要素生产率探讨

石油企业的资本效率和人力效率挖潜空间有限,通过技术进步、科技创新以及资源要素重整提高全要素生产率,进而实现石油企业有质量、有效益、可持续发展很有必要.针对石油企业的产业链特点,要提高其全要素生产率,可以考虑在资源重新优化配置和创新驱动两个层次分别采取不同的路径.     

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.     

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。     

我国不同所有制工业企业全要素生产率比较研究——基于Malmquist指数的实证分析

使用Malmquist指数法对我国1997~2007年期间7种所有制工业企业全要素生产率进行了估算和拆分,结果发现,我国工业企业全要素生产率增长的主要源泉是来自于技术进步;外商投资工业企业的全要素生产率虽然曾经一直领先于内资企业,但是却处于不断下降的过程,很多地区内资企业生产率都已超过了外商和港澳台投资企业;目前内资企业中,私营企业和股份制企业的全要素生产率增长较快。     

内生视角下环境规制、产业集聚与城市绿色全要素生产率 ——以长江经济带城市为例

本文运用基于 SBM方向距离函数的 GML指数对 2003～2017 年长江经济带 108个城市的绿色全要素生产率进行测度, 然后通过 PVAR模型对 “环境规制-产业集聚-绿色全要素生产率” 之间是 否存在长期均衡关系和动态效应进行实证检验。 研究结果显示： 2003～2017 年长江经济带城市总体绿色全 要素生产率变动幅度较大, 呈现波动上升的良好态势。GMM 模型估计结果与脉冲效应函数表明, 环境规制、 产业集聚对绿色全要素生产率的影响均具有时变效应, 但作用方向正好相反。 方差分解结果表明, 环境规制、 产业集聚是解释绿色全要素生产率预测方差的重要变量, 然而绿色全要素生产率对环境规制、 产业集聚的预测方差贡献度相对较小。 因此, 为实现经济高质量发展, 政府应因地制宜, 设计合理的环境政策、 积极推进产业集聚, 同时要注重提高产业集聚质量。     

中国制造业最优环境规制强度的选择——基于绿色全要素生产率的视角

按照污染排放强度,本文将中国28个制造业部门分为重度污染产业、中度污染产业和轻度污染产业三大类,在测算1999—2009年三大产业部门环境规制强度和绿色全要素生产率的基础上,利用面板数据模型对环境规制与绿色全要素生产率的关系进行检验,力图从促进生产率的角度找出不同产业最优环境规制强度的拐点。研究结果表明:重度污染产业当前环境规制强度相对合理,能够促进产业绿色全要素生产率提高、技术创新和效率改进;中度污染产业环境规制强度较弱,环境规制与绿色全要素生产率、技术创新和技术效率的关系呈"U"型,相对于生产率和技术创新而言技术效率可以更早地突破"U"型拐点;轻度污染产业环境规制强度与三者的关系也呈"U"型,相对于生产率和技术效率而言,技术创新能够更早突破"U"型拐点。在制定适当的环境规制强度同时,政府应推进环境规制政策从控制型向激励型转变,诱导企业进行技术创新,实现环境和经济发展的双赢。     

利用全要素生产率分析我国工业企业的发展

本文通过搜集数据、建立模型、进行回归分析，得到了工业企业的经济模型和较为准确的α和β的值，进而得到了工业企业的全要素生产率，并与全员劳动生产率进行比较，通过二者的比较，显示了中国工业的发展由粗放型向集约型转变时期经济增长的良好势头。