中国工业企业的创新绩效及影响因素研究——基于DEA-Tobit两步法的实证分析

本文以1997～2007年中国大陆29个省市大中型工业企业的面板数据为基础,运用DEA方法测算了全要素生产率变动及其分解,同时测算了各个地区技术效率的规模效应、投入与产出的冗余与松弛状况,进一步分析了影响全要素生产率及其分解的相关因素。研究发现:样本期内全要素生产率、技术进步有正的上升趋势,技术效率有下降趋势;我国大中型工业企业技术效率地区差异显著;研发人员、研发投入强度、政府资金支持、银行资金支持、技术转移、企业规模、市场竞争度对全要素生产率、技术效率、技术进步有不同程度和方向的影响。在此基础上,文章提出了有效提高我国大中型工业企业创新绩效的前瞻性政策建议。     

高杠杆率会抑制全要素生产率吗?

基于杠杆率对全要素生产率的影响机理,使用Fare Primont指数法测度各省份全要素生产率及其分解指标,针对2003—2017年国内30个省份的面板数据,并结合空间计量模型可分析杠杆率对全要素生产率影响的空间溢出效应。研究结论表明,杠杆率和全要素生产率均存在较强的空间自相关性;全要素生产率以2008年为转折点,总体呈现出先升后降的趋势;东部地区全要素生产率最高,西部地区次之,中部地区较低;全国在2008年之前为去杠杆趋势,2008年之后总体呈加杠杆趋势;东部地区杠杆率偏高,西部地区次之,中部地区较低。总体上,高杠杆率会通过降低技术效率和剩余混合效率的路径来抑制全要素生产率,但存在区域异质性：高杠杆率会显著抑制中部地区和西部地区的全要素生产率,而对东部地区全要素生产率没有明显影响。此外,经济开放、信息化水平和政府科研扶持能显著提升全要素生产率,经济开放和政府科研扶持对全要素生产率有负向的空间溢出效应,人力资本对全要素生产率有正向的空间溢出效应。因此,应重点降低中、西部地区杠杆率,稳定东部地区杠杆率,并持续推进区域经济开放和政府科研扶持等外部环境优化措施。     

泉州全要素生产率的估算及分解

全要素生产率对经济增长的贡献率大小反映了一个地区的经济发达程度和可持续发展能力.从1992年--2007年,泉州市的TFP值总体呈现上升趋势.在影响泉州市全要素生产率的区域性因素中,外商直接投资、城市化水平以及经济集聚度与全要素生产率之间存在正相关的关系.     

产业结构变迁对劳动生产率增长的贡献及其区域差异——基于Shift-share模型的实证分析

自国家实施东部率先发展、西部大开发、中部崛起、东北振兴的区域发展战略以来,各地区的产业结构、要素配置效率呈现出不同的发展态势。本文利用1997—2008年各省区的面板数据,运用Shift-share模型将技术进步和产业结构变迁从要素生产率中分解出来,度量产业结构变迁对劳动生产率增长的贡献。研究发现：近10年中我国劳动生产率的提高主要得益于产业内技术效率的提高,但结构变迁对劳动生产率提高的贡献也不可忽视;西部的产业结构调整是有效的,而东北三省的产业结构调整并不理想;各区域内部劳动力的配置效率呈现分化的趋势。研究表明劳动力要素配置对生产率增长的贡献还有很大的提升空间,产业结构的调整仍是一个长期而艰巨的任务。     

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。     

绿色全要素生产率测定的一种新方法——以河北省11个设区市工业为例

全要素生产率的高低是衡量一个生产系统投入产出效率的重要指标,传统全要素生产率反映了劳动和资本的产出效率,而绿色全要素生产率是考虑了能源和资源消费的投入产出效率。利用引入势效系数的方法来测定绿色全要素生产率,并对河北省11个设区市规模以上工业进行了实证分析。该方法测定的绿色全要素生产率可体现各单要素生产率在绿色生产率中的作用,既能体现资本和劳动力的节约,又考虑了能源和资源的消耗,符合绿色发展的理念。     

混合所有制经济政策效应、效率测算及变动趋势——基于山东省面板数据的实证分析

加快发展混合所有制经济,是当前和今后一个时期深化国有企业改革的方向.文章采用DEA非参数Malmquist指数方法,利用山东省相关数据,测度并分析近年来混合所有制经济全要素生产率变化率及其分解指标的变动趋势.结果表明,从整体层面和分类型层面看,全要素生产率变化率在2008年以后总体为下降趋势,呈现“技术进步放缓,技术效益下降”的双重低端化发展趋势.通过整体层面的回归分析,实证检验了全要素生产率变化率及其分解的变动趋势;还同时发现了,政策变化、资产配置比例、融资方式、劳动力等因素,对混合所有制经济全要素生产率有着重要影响.     

泛长三角城市群工业全要素生产率研究——基于2004—2013年城市面板数据的实证分析

采用DEA-Malmquist指数方法,文章对2004—2013年泛长三角城市群23个代表性城市的工业全要素生产率进行计算及分解,考察各个城市全要素生产率的整体变化情况,以及分解后的技术效率和规模效率的变化趋势以及全要素生产率的年度变化特征。研究发现长三角城市群整体全要素生产率、纯技术效率、规模效率均呈现下降趋势;年度数值也呈现波动且整体下降的趋势;各城市的全要素生产率差异较为明显。政府部门需要继续深化体制改革,优化资源配置和产业结构并积极引进国内外先进生产技术。     

我国人均GDP的theil不平等指数分解与产出差距分析

利用theil指数详细分解我国1978~2008年的人均GDP,发现人均GDP不平等指数在波动中上升。人均GDP不平等指数主要来源于劳动生产率不平等指数,其次来源于非劳动生产率不平等指数。劳动生产率不平等指数中的产业间不平等指数在波动中上升,已经成为不平等的主要因素,而产业内的不平等指数在缓慢缩小。我国的就业率不平等指数是非劳动生产率不平等指数中的主要因素,各地劳动生产率与国家平均劳动生产率的差距、各地的私人投资与国家平均私人投资的差距、各地的全要素生产率与全国平均全要素生产率的差距三者之间有正相关关系。公共基础投资是一个抑制收入差距扩大的变量。加快中西部第二、三产业潜在的先进技术向现实生产力的转化,完善中西部劳动力市场,增加公共投资,可以缩小东西部地区的人均GDP差距。     

我国地区工业综合竞争力水平的评估

本文采用因子分析法,对中国各地区工业综合竞争力水平进行了评估.通过对中国三大区域的比较发现,生产率因子和增加值率因子是决定地区竞争力水平的最重要原因;我国工业发展的东西部差距呈进一步扩大的趋势,而生产率发展不平衡是最主要的因素.     

中国高新技术产业效率差异实证研究——基于DEA-Malmquist分析

高新技术产业的创新是经济发展的动力和源泉,提高产业生产率至关重要。采用基于DEA-Malmquist指数分析方法,分析中国高新技术产业2009年—2013年的全要素生产率及其变动来源。高新技术产业整体生产率不断上升,但呈现波动趋势。从地区层面来看,西部地区产业整体全要素生产率提升最快,中部地区次之,东部地区提升幅度最少。从行业层面来看,高新技术产业的资源配置效率整体上呈上升趋势,医疗设备及仪器仪表设备制造业的DEA-Malmquist指数小于平均值,表明该行业的资源配置效率整体提升速度较慢。不论哪个角度来看,造成我国高新技术产业生产效率增长的主因来自于技术进步提高而不是技术效率。因此,需要大力提升高新技术产业自主创新水平,学习先进的管理经验,打破区域限制,优化资源配置,促进企业规模最佳。     

我国地区工业综合竞争力水平的评估

本文采用因子分析法，对中国各地区工业综合竞争力水平进行了评估。通过对中国三大区域的比较发现，生产率因子和增加值率因子是决定地区竞争力水平的最重要原因；我国工业发展的东西部差距呈进一步扩大的趋势，而生产率发展不平衡是最主要的因素。     

人口老龄化对制造业企业全要素生产率的影响——基于沪深A股制造业上市公司的实证分析

人口老龄化带来的劳动力供给结构变化不利于制造业企业全要素生产率提升,但会促使企业转变发展方式,并通过对其他因素的影响促进制造业企业全要素生产率提升。因此,人口老龄化与制造业企业全要素生产率的关系是多种效应综合作用的结果,是非线性的,并有异质性表现。以2000—2019年沪深A股上市制造业企业为样本的分析表明：人口老龄化与制造业企业全要素生产率呈现“倒U型”非线性关系;现阶段中国的人口老龄化对制造业企业全要素生产率具有显著的正向影响,这种促进效应在中部地区最为显著,东部地区次之,而在西部地区不显著;人口老龄化会通过提高劳动力成本、促进人力资本积累和增加R&D投入等路径促进制造业企业全要素生产率提升。应优化和完善人口、教育及劳动政策,积极发掘和创造人口红利,以弱化人口老龄化对劳动力供给结构的消极影响;加快转变发展方式,从依赖人口红利的要素驱动转向利用技术红利的创新驱动,进一步促进企业全要素生产率提升。     

所有制结构对中国城市绿色全要素生产率的影响研究——基于DEA-Tobit模型

论文用DEA方法测算了2005年—2015年中国内地30个省、市、自治区的绿色全要素生产率,并将不同地区的绿色全要素生产率进行了对比分析,然后,通过Tobit模型重点分析了所有制结构对绿色全要素生产率的影响。研究结果表明:各个地区绿色全要素生产率差异较大,但普遍呈上升趋势,东部地区的绿色全要素生产率及其增长率明显高于中、西部地区;除了西部地区,所有制结构对绿色全要素生产率均具有显著的正向效应。即国有企业占比越高,绿色全要素生产率增长越快。东部地区所有制结构对绿色全要素生产率的促进作用明显高于全国水平。     

供给侧视角下中国生产性服务业集聚对城市全要素生产率的影响

利用2005—2014年中国285个城市的面板数据,可以从供给侧视角以生产性服务业自身集聚及其与三大产业的协同集聚作为其对国民经济的供给规模和供给结构,用空间动态面板杜宾模型探察生产性服务业对城市全要素生产率的影响。结果显示,生产性服务业集聚对全要素生产率具有显著的空间影响,两者之间呈现复杂的非线性关系。就供给规模而言,全国层面生产性服务业集聚与全要素生产率之间为倒U型关系,尚未达到最佳集聚程度;高端生产性服务业主要集聚在区域性中心城市,是推动全要素生产率提高的主力军;低端生产性服务业主要集聚在中部地区,对中部地区全要素生产率的提高具有阻碍作用,而对西部地区具有积极影响。就供给结构而言,生产性服务业与其他服务业的协同集聚对全要素生产率的影响最大,与第一产业的协同集聚的影响最小,而与第二产业的协同集聚对全要素生产率尚未发挥出足够影响。     

“一带一路”沿线省份旅游绿色全要素生产率区域差异及影响因素

选取2006—2019年“一带一路”沿线17个省份的面板数据,综合运用方向性距离函数与GML指数模型、Dagum基尼系数、面板Tobit回归模型对“一带一路”沿线省份旅游绿色全要素生产率进行测度,并对不同经济区旅游绿色全要素生产率的时空演变趋势、区域差异根源以及影响因素进行深入研究。结果表明：“一带一路”沿线17省份旅游绿色全要素生产率整体呈现“缓慢增长—间断性降低—快速增长”的发展趋势;旅游业绿色生产率总体区域差异表现出波浪式递减特征,区域间差异是旅游绿色全要素生产率存在差异的主要因素;区域经济发展水平、交通便捷程度、旅游产业结构、对外开放程度对“一带一路”旅游业绿色全要素生产率有显著正向作用,科技创新水平尚未发挥出正向作用。     

地区间要素配置效率与中国生产率增长

采用转换份额分析方法和随机前沿方法,分析了1978~2010年省际要素配置效率对劳动生产率和全要素生产率的贡献,并利用要素边际产出探讨了要素配置效率低下的原因。研究发现:全要素生产率增长主要来源于技术进步,要素配置效率对生产率的贡献较小,但对全要素生产率的变化趋势具有重要影响;劳动配置效率的贡献要高于资本配置效率,其原因是劳动与资本配置机制存在差异;我国地区间的要素边际产出差异依然巨大,要素配置效率较低。因此,改善要素配置机制,消除要素流动障碍,是提高要素配置效率的主要途径。     

江苏服务业全要素生产率变动特征研究

基于非参数DEA-Malmquist方法,对江苏省和我国部分省市服务业全要素生产率进行测度,为了进一步研究江苏省内部服务业发展的趋势,分析比较了2008—2012年间的江苏省内各市服务业全要素生产率的变化。研究发现:(1)2003—2012期间,样本地区整体服务业全要素生产率呈现出下降趋势,而江苏省服务业全要素生产率平均增长率为3.4%,其服务业全要素生产率进步来源于技术进步的提高;(2)2008—2012期间,江苏省各市的全要素生产率增长率为负,主要是由于技术进步变动抑制了全要素生产率提高,技术效率变动则为正,分解技术效率发现纯技术效率、规模效率都促进了技术效率的提高。基于以上分析,提出促进服务业发展的相关对策建议。     

区域社会保障支出效率研究

在对各省社会保障支出水平和待遇水平进行分析的基础上,借助DEA模型对2015年各省(市、自治区)社会保障的综合技术效率分解并进行静态分析,然后用Malmquist指数法对各省(市、自治区)社会保障效率在2009~2015年7年间的变化情况进行动态分析。研究结果表明:我国社会保障效率水平不理想,只有13个省份达到DEA有效。各地之间综合技术效率有较大的差异,且不同地区间效率值也不同,东部地区高于中西部地区,同一区域内部之间效率也存在差异。2009~2015年,全要素生产率由增长转为衰退,整体上各地全要素生产效率增长存在较为明显的差异;多数地方的综合技术效率有增长趋势,纯技术效率变化指数呈现下降,大部分省份都有较好的规模效率。最后,根据分析结果提出了对策建议。     

我国制造业上市公司技术效率与技术进步实证研究

本文运用非参数的Malmqusit生产率指数法研究了2001-2005年期间中国制造业上市公司全要素生产率的水平及其变迁情况,并对其子行业和地区分布特征进行了探讨,同时对那些影响制造业上市公司生产率的主要因素进行了剖析.实证研究表明,中国制造业上市公司全要素生产率年平均增长1.9%,相对比较低,呈现出波动性特征.制造业上市公司全要素生产率的增长主要是由技术进步和效率改善共同引致的;开放程度比较高的行业,生产率也比较高,而高度垄断以及开放度低的行业如石油加工及炼焦业的生产率就比较低.东、中、西部地区制造业上市公司全要素生产率存在差异,东部最高,中部和西部次之,年均增长率分别为2.7%、1.7%、0.4%.股权集中度、企业盈利能力和企业年龄与制造业上市公司技术效率以及生产率的提升显著正相关,而股权制衡度、控股股东的性质与制造业上市公司技术效率以及生产率的提升并不显著;企业年龄与上市公司技术进步没有必然的关系,而企业规模对对制造业上市公司技术进步有显著影响.