数字普惠金融能提升农业全要素生产率吗?

选取2011—2019年中国30个省区市的面板数据,对数字普惠金融和农业全要素生产率的关系进行理论分析与实证检验。研究表明：数字普惠金融能够显著提升农业全要素生产率,农业技术进步和农业技术效率是数字普惠金融作用于农业全要素生产率的两条重要渠道;数字普惠金融对农业全要素生产率提升效果存在结构性特征及区域异质性;数字普惠金融在提升本省农业全要素生产率的同时抑制了邻近省份农业全要素生产率增长;数字普惠金融对农业全要素生产率的影响存在农村人力资本水平的单一门槛,受农村人力资本水平的制约。     

中国行业间全要素生产率的增长与比较

本文运用DEA－Malmquist方法测算了我国11个行业的全要素生产率,并将其分解成纯技术进步和技术效率的变动。研究表明,我国总体上的全要素生产率的增长由技术进步为主转变为技术效率的提高为主。行业间的全要素生产率增长有较大的差别,服务业的全要素生产率明显低于农业和第二产业。     

中国生产性服务业TFP变动分解

运用非参数Malmquist生产率指数方法,对中国东、中、西部地区的全要素生产率(TFP)进行测算,并将其分解为技术进步和技术效率.研究表明,中国生产性服务业全要素生产率在1994年-2004年间年均增长6.5%,其中技术进步率为4.9%,技术效率改善了1.5%.技术进步对TFP增长起主要作用,是支持全要素生产率增长的源动力;技术效率则对TFP增长起着补充作用.东、中、西部地区的全要素生产率及增长很不平衡,全要素生产率对生产性服务业的作用还有待提高.     

人力资本、R&D与生产率增长——基于中国省级数据的实证分析

利用1998~2007年中国地区面板数据,在测算各地区全要素生产率增长、技术进步及技术效率变化的基础上,对人力资本、R&D与生产率增长之间的相关关系进行了实证考察。研究结果表明,在考察期内,中国全要素生产率有所提高,技术进步是其增长的动力来源;人力资本与R&D促进了中国全要素生产率的提升,这种提升主要是通过技术进步来实现的,对技术效率反而产生了显著的负面影响。     

湖南服务业全要素生产率变动的实证研究

本文使用基于DEA的非参数Malmquist指数方法研究了1996-2005年湖南服务业中的9个行业的全要素生产率的变动状况,并将其分解为技术效率和技术进步.结果表明,在这期间,湖南服务业全要素生产率的平均增长率为5.8%,其增长的主要动力是技术效率的提高;服务业大部分行业的全要素生产率水平都有一定程度的提高,但是增长、降低交替,而非持续增长;10年间除了1998年几乎所有各行业的生产率水平都在下降,而其他年份则各有改善.     

中国物流业静态效率测算与TFP动态变化研究

利用2000-2007年中国30个行政区域物流业的相关数据,运用数据包络分析法(DEA)对我国现阶段物流业全要素生产率及其构成要素的动态作用关系进行研究,通过对Malmquist生产率指数的测算与分解,分析了中国物流业全要素生产率(TFP)增长源泉、区域差异原因与跨期生产率动态变化趋势.研究表明:考察期内中国各地区物流业全要素生产率呈增长态势,西部地区全要素生产率平均增速最快,各区域物流业纯技术效率与规模技术效率均呈上升趋势,技术效率成为物流业全要素生产率增长的主要驱动力.研究结论可以为我国物流业规划及各地区物流业生产率的提升提供政策参考.     

中国农业生产率增长变化趋势研究：1980-2006

本文从Malmquist指数及结构分解的农业全要素生产率的变化分析认为,我国农业全要素生产率（TFP）的增长主要源于技术进步,生产效率的下降对全要素生产率的增长造成了逆向作用。从地区间农业全要素生产率的波动来看,东部地区明显高于中、西部地区的增长速度,这种差距还有进一步扩大的可能。文章对此提出了基本的解决建议。     

技术进步、技术效率与生产率增长：基于Malmquist指数的实证分析

本文利用1978～2006年的省际面板数据,用Malmquist指数方法测算全要素生产率及其组成部分,从技术进步和技术效率两个不同方面考察中国改革开放以来生产率的变化趋势。结果发现:1997年以来,全要素生产率增长速度减缓;技术进步是全要素生产率增长的主要原因,技术效率的改善程度明显低于技术进步的改善程度;1991年以后全要素生产率、技术进步及技术效率的波动较1991年以前小。     

市场化进程、金融摩擦与全要素生产率——基于动态一般均衡模型的分析

新常态下,以长周期为视角的全要素生产率增长是一国转变经济增长方式、实现长期经济增长的根本条件,而市场化进程及金融摩擦对全要素生产率会产生显著影响.构建动态一般均衡模型并使用数据模拟方法,分析我国全要素生产率增长过程中的经济特征发现:市场化过程促进了全要素生产率水平的提高,其贡献率超过30％;私营企业全要素生产率的提高主要得益于金融摩擦的存在,融资约束由于限制了某些低才能经商者的进入而提高了民营企业的全要素生产率水平;金融摩擦的存在降低了全要素生产率增长的稳定性;市场化进程所释放的改革红利会随着金融市场的发展而降低,改革红利将无法长期持续.     

工业机器人、全要素生产率与制造业增长

基于中国制造业以及CRIA工业机器人省际面板数据,通过构建中介效用模型,实证检验全要素生产率在工业机器人与制造业增长之间的中介传导作用。工业机器人对制造业增长的影响可分为直接效应和全要素生产率中介传导效应,其中:工业机器人对制造业增长的直接效应解释了总效应的82.45%,而全要素生产率作为中介效应仅解释了总效应的17.55%。进一步研究发现:工业机器人促进制造业增长的全要素生产率中介效应主要是通过技术进步传导,而非技术效率。     

广西工业全要素生产率变动:1978-2010

通过对1978—2010年广西工业投入产出数据的回归分析,估算了广西工业全要素生产率的增长率。研究发现,改革开放以来,广西工业全要素生产率总体而言显著上升,1979—2010年间的平均TFP增长率大约为6.98%,全要素生产率的提高贡献了工业总产出增长的大约38.6%。同时,1979—2010年间广西工业全要素生产率波动频繁,易受宏观经济形势和区域经济政策的影响,存在较强的不稳定性。     

农业发展模式的转变与农业TFP增长

农业生产关系的核心是农地制度。建国以来,我国农地制度安排有过两次重大的调整,特别是家庭联产承包责任制的实行,对国民经济的发展产生了深远的影响。近年来,我国国民经济发展进入结构调整阶段,农业发展模式的转变是大势所趋,有利于推动生产力的进一步发展。农业全要素生产率的增长是衡量农业生产力发展的重要指标,加大农业技术投入有利于提高农业全要素生产率的增长。     

农业FDI提升了中国农业全要素生产率吗——基于面板数据随机前沿函数模型的分析

本文基于Bottese and Coelli（1995）提出的随机前沿生产函数模型,构建了农业FDI影响下的面板数据随机前沿函数模型,根据1994—2010年的省际面板数据,实证分析了农业FDI对中国农业全要素生产率的影响。研究表明,农业FDI对中国农业技术效率和农业技术进步均具有显著的正向影响,从而在总体上促进了中国农业全要素生产率的增长;农业资源利用、农业劳动力投入质量、农业资本投入和政府对农业的支持对中国农业技术效率均具有显著的正向影响,农业劳动力投入数量和自然灾害则对中国农业技术效率均具有显著的负向影响;中国农业在总体上出现了技术进步与技术效率下降并存的局面。最后,根据研究结论提出了相应的政策启示。     

FDI的技术溢出与农业生产率——基于中部省份的实证研究

本文运用2003-2009年中部七省(吉林除外)的面板数据,定量考察了外商直接投资技术溢出对我国中部农业生产率的影响.研究表明,FDI的技术溢出有助于促进农业技术进步和全要素生产率的提高;通过进口贸易途径的国际技术溢出对中部农业技术进步、技术效率的影响均不显著;“出口中学”有利于农业技术进步和全要素生产率的提高.     

全要素生产率分解下的我国制造业异质性与成长能力研究

利用2003-2016年我国制造业28个分行业的面板数据,通过建立超越对数生产函数时变技术效率随机前沿模型,测算了我国制造业各分行业的全要素生产率（TFP）及其分解,并分析了各分行业TFP发展存在的异质性及其对成长能力的影响作用。结果表明,我国制造业各分行业在技术效率、技术进步、技术效率改进、规模效率改进、配置效率改进以及TFP指数方面表现出很大的差异性,制造业异质性对成长能力具有显著的正向促进作用。     

我国高技术产业地区效率差异与全要素生产率增长率分解——基于三投入随机前沿生产函数分析

本文采用三投入超越对数形式的随机前沿面板模型,考察了中国各省市1995年以来高技术产业的生产效率和全要素生产率增长率变迁,我们得出以下基本结论:(1)东部、中部的高技术产业生产率高于西部,且东部和中部的生产效率有明显的上升趋势,而西部地区处于相对平稳状态。(2)市场化程度、创新能力投入与企业规模对高技术产业生产效率有正影响,而政府的政策支持的影响具有不确定性。(3)高技术产业TFP平均值为10.42%,且呈现震荡略有下降的特点,技术进步率的普遍下降严重阻碍了TFP的增长势头。(4)影响全要素生产率的增长率变化的主要因素是技术进步率和生产效率变化率。(5)东部地区的平均技术进步速度低于中西部,而东部地区生产效率的变化率则明显高于西部地区。文章据此提出了发展我国高技术产业的政策措施。     

论土地财政的逻辑——基于城市扩张对全要素生产率的溢出效应

从软预算约束的角度对地方政府的土地财政行为进行分析,使用我国1999～2009年的面板数据,运用数据包络分析方法对城市全要素生产率的增长进行了实证研究。结果表明,全国29个省市的TFP都呈现出上涨的趋势,几乎所有的全要素生产率的增长都归功于技术进步,每个省或多或少都存在产出效率低下问题,并用一阶差分GMM估计方法验证了建成区面积对我国经济增长有着显著的溢出效应。     

考虑环境约束的中国省际全要素生产率再估算

基于已有研究不考虑环境污染或者仅以单一污染物作为环境污染的代理变量估计全要素生产率的不足,本文采用环境污染综合评价法将五种主要污染物合成为环境污染综合指数,基于SBM模型处理非期望产出的合理性和优点,测算了1996～2009年我国各省市区考虑环境约束的全要素生产率。研究发现,考虑环境约束的中国省域全要素生产效率低下,这反映了我国经济粗放增长的现实;八大经济区环境约束下的TFP差异显著,样本考察期内,南部沿海的环境TFP最高,大西北居第二,北部沿海居第三,后面依次为东部沿海、长江中游、东北综合、黄河中游和大西南综合经济区;各区域环境TFP都呈逐年上升的趋势,表明近年来我国实行的环境管制政策措施对转变经济发展方式起到了积极作用;分省看,广东、海南、青海一直处于效率前沿面上,其余省份均远离前沿面。回归结果显示,第三产业增加值所占比重、大中型工业企业所占比重、研发强度、政府环境保护力度及企业环境管制能力都对提高环境TFP具有显著的正向促进作用;工业化水平、煤炭消费所占比重则对环境TFP的提高起阻碍作用。     

我国三次产业全要素生产率测算及其变动原因分解

在我国产业结构转型升级的背景下,利用DEA-Malmquist指数和SVAR模型对我国三次产业全要素生产率(TFP)及变动原因进行研究。结果表明,第一产业TFP整体呈下降趋势,第二、第三产业TFP呈上升趋势,且第三产业转型效率高于第一、第二产业;技术进步是提高我国TFP的主要因素,效率提高对TFP的贡献较弱;各类冲击对第三产业TFP的影响路径不同于第一、第二产业,需求冲击对三次产业TFP的提高起到了积极作用。因此,加大对第一产业的科技扶持力度,提高效率,取消对部分行业的政策保护色彩以及扩大内需,对提高我国产业结构转型效率具有重要意义。     

西北地区全要素生产率增长及其比较分析——基于三次产业的研究

运用Malmquist指数法测算了2000--2010年西北地区三次产业的全要素生产率及其贡献度,研究了三次产业间要素流动对全要素生产率的影响。研究表明：西北地区三次产业的全要素生产率存在阶段波动性,TFP的增长是经济增长的重要推动力量,而西北地区的资源再配置效率为正,但自2006年以来呈现下降趋势。西北地区经济增长和产业结构调整的重点应该放在第三产业．