1993-2005年广东农业生产率的变动与分解——基于Malmquist生产率指数的实证分析

本文使用非参数的Malmquist生产率指数方法,对广东省1993—2005年间农业全要素生产率（TFP）的变动趋势进行了考察,并把TFP的增长构成分解为技术进步、纯技术效率变化、规模效率变化三个部分。结果表明：13年间广东全省农业TFP的增长主要是由技术进步推动的,纯技术效率和规模效率的下降对TFP的增长造成了不利影响;农业TFP增长的地区水平差异显著,而且增长的结构也有所不同。最后是相应的政策建议。     

高质量发展下江苏省农业全要素生产率收敛性分析

基于非参数Malmquist指数法对江苏省13个地级市2000年以来农业全要素生产率的测算,及对此进行的收敛性分析表明:江苏实现了较为明显的农业全要素生产率进步,且主要源于技术进步的推动;江苏省内地区间农业全要素生产率存在明显差异,但低效率地区的追赶效应明显。江苏省为确保农业高质量发展,需进一步扩大农业科技创新应用范围,促进地区间共享发展经验和科技进步成果。     

江苏省零售业全要素生产率实证分析——基于DEA-Malmquist指数方法

本文使用DEA-Malmquist指数方法,利用江苏省2005-2009年零售业数据,对限额以上的零售业全要素生产率(TFP)进行测算与分析.结果表明,总体上江苏省零售业TFP增长率呈波动上升趋势,平均增长率为2.3%,对产值增长的贡献平均达到20.56%,这主要来源于技术进步;同时,江苏省三大经济区域TFP增长率增长中各具特色,总体苏南最高而苏北最低,时间序列上呈现趋同增长态势.     

中国装备制造业全要素生产率增长的分解:1998-2009——基于省际面板数据的研究

本文采用超越对数的随机前沿生产函数和1998-2009年的省际面板数据,测算了中国各地区装备制造业的全要素生产率(TFP)增长率,并从技术进步、技术效率变化、规模效率变化、配置效率变化四个方面对中国装备制造业全要素生产率变化的特点进行了分析。经验结果表明,样本期间内,全国以及东、中、西部地区装备制造业的TFP都有所增长,其增速皆呈现出先增后减再增的趋势;TFP增长对全国装备制造业产出增长的贡献率相对较低,仅为0.117。对TFP增长的分解发现,技术进步已成为中国装备制造业TFP增长的主要源泉,配置效率和规模效率恶化则严重阻碍了中国装备制造业TFP水平的提高。分地区来看,中部地区的TFP增长率最高,东部次之,西部最低,这主要是由于西部地区装备制造业要素配置效率的下降最为严重,东部地区规模效率的下降最为严重。     

江苏省工业行业全要素生产率分析:2002～2008年——基于DEA-Malmquist方法

以江苏省65个市县工业经济统计数据,采用数据包络分析基础上的曼奎斯特指数方法(DEA-Malmquist)测算2002～2008年工业行业全要素生产率。研究发现:总体上江苏省工业行业TFP增长率呈波动上升趋势,平均增长率为9.2%,对工业增加值增长的贡献平均达到27.9%,这主要来源于技术进步;同时,江苏省三大经济区域TFP增长率增长中各具特色,总体苏中最高而苏北最低,时间序列上呈现趋同态势。     

技术效率、技术进步与食品业区域专业化生产

基于2004-2010年省际面板数据,运用DEA-Malmquist指数法测算了我国食品业三个子行业的TFP及其分解指标,并实证研究了效率改善、技术进步以及资源禀赋对于食品业区域专业化生产的影响。研究结果显示,食品业三个子行业都实现了集约型增长,全要素生产率增长主要依靠技术进步贡献,农副食品业TFP增长明显落后于食品制造业和饮料制造业。东北部和西部的TFP增长要优于东部和中部。TFP增长对于食品业区域专业化生产有正面促进作用,效率改善作用强于技术进步作用,农业资源和劳动力成本等资源禀赋因素也是食品业专业化生产区域形成的重要影响因素。     

江苏省县域经济TFP增长率的分解与估算：2000～2016

采用了超越对数生产函数的随机前沿模型测算了江苏省54县区市2000～2016年的全要素生产率增长率并对其结构要素进行分解。研究表明:用两步法探索随机前沿的模型参数,发现增加出口比重、第二产占比、城市化比率和财政支出比率等环节变量后,模型解释力有明显提升62%。出口比重和城市化率对生产效率提升具有明显正向促进作用,二产占比和财政支出占比与生产效率却呈负相关关系。技术进步贡献最大,TFP增长率的变化主要源自于技术进步的推动,对TFP增长率的平均贡献在82%以上,总体上带动TFP呈现缓慢上升趋势。     

环境约束下地区工业生产率增长的异质性研究

采用SML指数法测算1998—2008年全国各地区环境约束下的工业TFP指数,进而采用PSTR模型探索工业TFP变化及地区差异的原因。实证分析表明,TFP增长已成为我国工业增长的重要驱动力,技术进步是工业TFP增长的源泉,相对效率的改善十分微弱,而近年来我国的环保努力和国际金融危机分别对工业TFP增长率形成了正向和反向的冲击。PSTR回归分析显示各地区环境约束下的工业TFP增长具有明确的异质性,多个解释变量对工业TFP增长的影响在模型的高、低体制下具有显著的差异。     

服务型制造业全要素生产率的异质性与收敛性分析

运用Malmquist生产率指数法,从行业、时期和地区三个角度分析了2000—2016年我国服务型制造业全要素生产率(TFP)的异质性,并对其变化趋势进行了收敛性检验。结果表明,我国服务型制造业总体TFP呈增长趋势,2008年之前高速增长,2008年之后呈明显放缓趋势;TFP增长的主要动力源自技术进步,技术效率上升幅度有限;TFP增长在细分行业和地区间呈明显异质性;行业间存在收敛,行业内均存在显著的绝对收敛,仪器仪表及文化办公用机械制造业收敛速度最快;东、中、西各地区TFP增长存在显著的收敛和绝对收敛现象,中西部收敛速度快于东部,呈现"俱乐部收敛"趋势。     

江苏省经济增长因素分析--基于对江苏省全要素生产率的计算和分析

经济增长因素研究是一个国家和地区经济发展的重要课题。本文采用全要素生产率的分析方法对江苏省经济增长源泉进行了定量分析,探讨了资本因素、劳动力因素和广义的技术进步对经济增长的贡献,发现全要素生产率对江苏经济增长起着重要作用,江苏经济增长属于资本和技术双推动型     

中国区域生产效率与西部经济发展研究

文章利用1998—2008年的省级面板数据,通过SFA模型估计了估算了中国各省和三大区域1998—2008年的TFP水平及其效率变化和技术进步指数,研究发现要素投入差异是我国地区差距的主要决定因素之一。在此基础上,文章认为西部在TFP方面要想和东部地区缩小差距在短期相当困难,西部能够缩小和东部地区经济差距的最优路径就是使自身经济更开放,突破路径依赖和锁定效应,建立以中期以制造业为核心并重心逐渐向服务业转移的长期经济发展体制,动态提高区域TFP以缩小与东部地区的TFP和经济差距,以达到共同发展建立和谐社会的目标。     

中国铁路运输业生产率指数研究

在构建1998年一2007年中国铁路运输业七个区域路网面板数据的基础上,利用DEA和Malmquist生产率指数方法,考察了中国铁路运输业全要素生产率（TFP）的整体及其组分的变动趋势,并对其影响因素进行相关分析。研究表明：考察期内TFP的变化呈现出先降后升,波动较大,增长趋势放缓的特点;TFP的增长来源子技术进步,而非技术效率,技术效率的变化表现为微弱的负作用;大部分地区路网规模和密度偏小,导致规模效率偏低,从而影响TFP的提高。     

江苏旅游业发展效率及对策研究——基于超效率DEA和Malmquist指数分析

文章利用超效率DEA模型和Malmqulst指数模型分别测算了江苏13市2001-2012年旅游业发展的静态效率与动态效率。结果显示:江苏旅游业静态效率保持先降后升的态势,从2001年的0.848下降到2006年的0.611,后又上升到2012年的0.824,12年间效率均值为0.726。各市旅游业效率存在显著的地区差异,且呈现逐步扩大的趋势。江苏旅游业动态效率(TFP)年均变化值-0.6%,增长主要来源于技术进步而不是规模效率的作用。在以上研究的基础上,提出提升江苏旅游业效率的对策,为旅游业持续、高效、健康发展提供理论参考。     

安徽省全要素生产率的测算与经济解释——基于时变产出份额改进的索洛残差法

文章运用状态空间模型推导出C-D生产函数的时变要素产出份额,并以此改进索洛残差法计算安徽省1992-2012年的TFP增长率,实证分析结果发现,安徽省TFP增长率变动趋势与全省宏观经济运行高度吻合,其变化滞后于长三角地区大约2年时间,但近年来变化时差逐步趋同。计量结果显示:安徽省1992-2012年平均TFP增长率为1.13%,相对较高;TFP增长率是GDP增长率的Granger原因,反之则不成立;安徽省经济增长属于资本投入型,技术进步对经济增长的平均贡献率仅为7%,缺乏效率。最后得出促成技术进步的内生增长动力、提升人力资本的潜在增长动力、保证资本等实体要素的基础支撑力是未来安徽省经济持续稳定发展的根本保证。     

北京市现代服务业行业效率变化研究——基于DEA-Malmquist指数

基于时序DEA-Malmquist指数分析,通过测算北京市2004-2013年现代服务业细分行业的全要素生产率(TFP)及技术效率、技术进步、纯技术效率和规模效率指数,评价分析北京市现代服务业的效率变化。结果表明,北京市现代服务业TFP增速变缓,技术效率与技术进步交替变化,二者增长率变化方向相反;TFP对服务业增长贡献率较低,不同行业综合效率FTP变化及主导因素存在差异。     

中国区域物流产业技术进步及其影响因素研究

本文应用SFA模型评价我国区域物流业整体技术效率和全要素生产率,得出以下结论:我国物流产业TFP增长呈现震荡上升的趋势,其中东部地区TFP增长率相对较高,物流产业全要素生产率增长出现了一定的收敛趋势。引起全要素生产率增长率变化的主要因素是技术进步率和技术效率变化率。区域的经济发展水平、区域的市场化程度以及港口物流有助于提高我国区域物流的全要素生产率。     

资源配置、全要素生产率与农业经济增长愿景

对2004~2010年我国不同地区农业的资源配置扭曲情况的分析表明:由于"二元经济"的影响,我国农业的资本和劳动存在着明显的跨部门配置扭曲。如能有效消除此类扭曲,我国农业TFP能提高6%~36%。各地区的资源再配置效应对农业TFP增长率有着显著影响,并且各地区的资源再配置效应存在明显差异。对全国各个地区而言,土地资源再配置效应都是影响农业资源再配置效应的主要因素,资本和劳动再配置效应则相对较弱。由此可见,促进城乡资本和劳动力市场一体化以及进一步完善农村土地流转市场是现阶段降低农业资源配置扭曲、促进农业TFP增长的主要途径。     

中国铁路运输业全要素生产率的演进:1953年～2006年

本文利用索洛余值法和HP滤波分别测算了中国铁路运输业1953年～2006年间的全要素生产率(TFP)和技术进步率,在此基础上简要分析了全要素生产率变动的趋势及原因.分析表明:(1)1998年以前,TFP增长率涨跌交替且波动较为剧烈频繁,1998年以来则呈现逐年下降趋势;(2)改革开放以来的产出增长在一定程度上体现了技术水平的提升;(3)制度因素、结构变动、资本深化和技术进步可以作为TFP增长率变动的一种解释,但技术进步率在一定程度上不利于TFP的增长;(4)产出增长的可持续性堪忧,缓解供需矛盾的主要手段在于技术进步,当前推行的投融资机制改革需要在确保产业资本配置效率的基础上进行.     

中国粮食生产的技术效率与全要素生产率增长：1978-2008

本文利用1978—2008年间我国30个省市区的面板数据,对改革开放以来我国粮食生产进行了随机前沿分析。以此为基础,对我国粮食生产技术效率进行了影响因素分析,并对粮食生产全要素生产率增长进行分解和趋势分析。结果表明,农业基础设施建设和制度因素是影响我国粮食生产技术效率的关键因素;我国粮食产量增长主要是由投入要素的增长拉动,31年间全要素生产率的平均增长率为1．17％,TFP对我国粮食产量的贡献很小,其原因在于技术进步与技术效率变化呈现相反趋势。2004年以来,技术效率提高的速度持续下降,技术进步逐渐成为TFP增长的主要动力。     

我国食品业全要素生产率增长及区域差异分析

本文基于DEA的Malmquist TFP指数方法,对我国31个省市2003-2010年食品业三个子行业全要素生产率增长进行测算,并将其分解为技术效率改善和技术进步。结果表明:三个食品子行业TFP增长主要源于技术进步,效率改善贡献较小;食品制造和饮料制造全要素生产率增长明显快于农副食品业。接着本文分析了三个子行业市场份额增长超过全国平均水平省市的TFP增长情况,找出存在粗放型增长倾向的具体省市。