我国物流业全要素生产率的动态演化—基于DEA的Malmquist指数的实证分析

首先利用非参数的DEA-Malmquist生产率指数方法对1995-2007年中国物流业全要素生产率(TFP)的变动进行测度,并对TFP指数进了分解.研究结果表明:(1)我国物流业生产率总体上处于增长趋势,并呈现先增长后下降再增长的特征;(2)技术进步是物流业生产率增长的关键因素,而技术效率是物流业生产率改善的瓶颈.     

物流业全要素生产率研究综述

物流业作为我国经济的重要组成部分和新的利润增长点,随着我国物流实践和理论研究的深入,近年来物流业全要素生产率测度问题引起学者的广泛关注。文章从物流业全要素生产率的研究对象和计算方法、投入产出指标、影响因素和发展趋势以及资源环境约束下的物流业全要素生产率等方面综述了现有研究文献,分析了现有研究中存在的问题,展望了物流业全要素生产率今后的研究方向。     

中国区域工业创新全要素生产率的实证分析——基于DEA的修正Malmquist指数方法

文章以非参数DEA的修正Malmquist指数方法测算了2003年～2010年我国区域工业创新的全要素生产率指数并对其进行了分解.实证结果表明,造成近年来我国区域工业创新全要素生产率提高的主要原因在于其创新前沿水平的提高超过了创新效率的下降;无论从省际层面还是从东、中、西三大区域层面,我国工业创新全要素生产率水平都存在明显差异,然而随着时间推移,区域之间的差异有逐渐缩少的趋势.     

浅析我国物流业全要素生产率

采用曼奎斯特指数法,对1997～2007年我国物流业全要素生产率和技术效率的发展情况进行了数据分析。其结果显示:我国物流业全要素生产率(TFP)增长主要得益于技术进步,由于技术进步增长不快,且技术效率负增长对技术进步的削减作用较大,因此我国物流业全要素生产率增长较为缓慢。通过各指数进行相关分析和回归分析得出一些更进一步的结论,为预测全要素生产率对技术进步指数、技术效率变化指数、规模效率指数等的变化提供了参考依据。     

中国商业银行全要素生产率的影响因素研究——基于DEA模型的Malmquist指数分析

本文基于1999～2006年中国15家商业银行的面板数据,运用非参数DEA模型的Malmquist生产率指数,测算了商业银行的全要素生产率,结果显示中国商业银行全要素生产率整体呈现下降趋势.在此基础上构建了影响我国商业银行全要素生产率的微观和宏观模型,检验了各影响因素对全要素生产率的影响方向和程度,实证结果表明资产市场份额、GDP增长率、全社会固定资产投资增长率对商业银行全要素生产率有显著正向作用,资产费用率、消费者价格指数和全部国有及规模以上非国有工业企业销售收入利润增长率对商业银行全要素生产率有显著负向作用,产权结构的多元化有利于商业银行全要素生产率的提高.     

基于全要素生产率的我国物流业与制造业联动研究

运用2004-2011年的面板数据,结合数据包络分析和灰色关联分析方法,对我国八大经济区物流业与制造业全要素生产率变动及两者的关联度进行了比较分析。结果表明,除东部沿海和南部沿海经济区外,其他地区物流业全要素生产率明显低于制造业;技术进步是影响物流业全要素生产率的重要因素;东部、南部和北部沿海经济区物流业与制造业联动水平较高,西南、长江中游和黄河中下游经济区次之,东北和大西北两业联动水平最差。     

中国制造业省际全要素生产率变动分析——基于非参数Malmquist指数方法

在构建1987~2005年中国28个省区市制造业面板数据的基础上,本文基于非参数Malmquist指数方法构造区域制造业生产前沿,考察制造业省际全要素生产率的增长来源、差异与变化趋势。研究表明,分析期内制造业的生产要素结构经历了一个资本相对密集化的过程;制造业省际全要素生产率的增长来源于技术进步,技术效率变化表现为负作用;全要素生产率在1988~1990年和1994~1997年两个时间段出现了负增长,1987~2002年全要素生产率总体上没有增长。     

江西省服务业全要素生产率的Malmquist指数方法估算

基于全要素生产率变化(Malmquist生产力指数)的分解模型,本文分析了2004～2010年江西省服务业生产率的变化。结论表明,江西省的全要素生产率较强的增长性,主要源于技术效率的改进,因此政府有必要采取相应政策和措施,促进这种融合的趋势。     

长江经济带物流业的全要素生产率差异性分析

将碳排放引入到全要素生产率指标体系,基于DEA-Malmquist方法对长江经济带11省市2007~2016年的全要素生产率测算,并从时间、空间两个维度对全要素生产率的演化进行分析。研究表明:长江经济带全要素生产率处于逐步上升的趋势,主要依靠技术进步拉动全要素生产率的提高;长江经济带11个省市全要素生产率总体呈上升趋势,但是存在地区发展不均衡,技术进步和规模效率是影响全要素生产率提高的主要因素。     

文化产业全要素生产率动态演化——以江西省为例

利用2000-2015年江西11个设区市文化产业投入产出的面板数据,应用DEA-Malmquist指数方法 ,对江西文化产业全要素生产率的动态演化进行了实证研究。结果显示:江西文化产业全要素生产率变化具有波动性,但整体呈增长态势,其中技术进步是增长的主要源泉,而技术效率在整个考察期间的增长总体维持在较低水平;此外,江西各设区市文化产业全要素生产率及其分解值的改善幅度并不均衡,具有明显的地区差异特征。据此,应继续深化文化体制改革,通过加大金融对江西文化产业发展的支持力度,并在人才引进、土地供给和税收等方面给予文化企业以政策优惠;同时立足本地,大力培育和打造特色文化品牌,努力缩小江西各设区市文化产业之间的差距,以进一步提高江西文化产业全要素生产率。     

山西煤炭工业全要素生产率变动实证研究

山西煤炭工业在全国煤炭工业中占有重要地位,文中应用基于DEA的非参数Malmquist指数法,对2001～2008年中国27省区煤炭工业的全要素生产率进行了测算,并将其分解为技术进步指数和技术效率指数,重点研究了山西煤炭工业的全要素生产率的变动趋势及原因,结果表明:山西煤炭工业的全要素生产率平均增长了5.7%,主要原因在于技术效率水平的提高,而技术进步水平有所下降;进一步分解,在技术效率的提高中,基本上是规模效率在起作用,而纯技术效率没有得到改善。接着对山西煤炭工业的技术进步、纯技术效率、规模效率作了详尽的分析,最后给出提高全要素生产率的建议。     

中国保险业全要素生产率增长分解与分析

研究1999年至2003年我国保险业全要素生产率增长趋势,并将其分解为前沿技术进步、纯技术效率的变化、规模效率的变化三大因素。研究发现,保险业的全要素增长率呈现逐年上升的趋势;前沿技术进步已成为我国保险业全要素生产率增长的最主要动力;保险公司相对前沿的技术效率差距拉大,已出现阻碍全要素生产率增长的趋势,但这种技术效率的差距不是因纯技术效率的差异影响而是受规模效率的影响。     

物流系统的进化分析

结合系统论和进化论的原理，总结出物流系统进化的依据和规律，论述了物流系统的组成要素及其联系、并对物流系统进化的阶段进行了详细分析。     

中国城市绿色全要素生产率的时空演进与空间溢出效应分析

本文采用全局曼奎斯特-卢恩伯格(GML)指数测算2003—2017年中国285个城市的绿色全要素生产率(GTFP),分析了城市GTFP的时空演进,检验了城市GTFP的空间相关性,并用空间杜宾模型估计城市GTFP的空间溢出效应。研究结果表明：中国城市GTFP呈现增长趋势,总体呈现“南(偏西)-北(偏东)”格局,城市GTFP标准差椭圆整体向西北方向发生了偏移,技术进步在提升中国城市GTFP方面发挥着主要作用;城市GTFP存在正向的空间溢出效应,表现出“近朱者赤,近墨者黑”的特征。外商直接投资和产业结构促进邻近城市GTFP的提升,产生了显著的正向空间溢出效应;研发投入和环境规制抑制邻近城市GTFP的增长,产生了显著的负向空间溢出,分别存在“竞相到底效应”和“污染泄漏效应”。     

中国银行业全要素生产率测度:基于Malmquist-Luenberger指数研究

本文构建了投入产出导向型的Malmquist-Luenberger生产率指数,分析了中国银行业全要素生产率跨期动态变化,并将其分解为技术效率变化指数和技术变化指数。为了减少计算偏差,我们引入了不良贷款和资本要素。分析表明,2000~2005年中国银行业全要素生产率的平均增长率为4.8%,其主要来源于技术进步的作用,国有商业银行效率低于股份制商业银行,但国有商业银行生产率改进明显比股份制商业银行强。同时我们发现,如果不考虑不良贷款,则会高估中国银行业生产率增长。     

本土物流企业竞争力构成要素及其演化分析——基于供应链型物流企业的分析视角

首先回顾了我国物流企业竞争力发展路径的研究现状,分析物流企业竞争力的三大构成要素(能力、资源和动态机制),并将物流企业发展分成起步期、成长期、成熟期、再生期四个阶段,在此基础上开展问卷调研,对数据进行了统计分析。然后,对供应链型物流企业竞争力的构成要素进行了分析,探讨了企业在不同发展阶段能力、资源和匹配机制的重要性排序,进而提出了物流企业竞争力各个要素在不同阶段的演化模式。最后,以深圳怡亚通物流公司为例进行了案例分析。     

我国物流业发展影响因素的实证研究——基于灰色关联分析模型

采用灰色关联分析模型实证研究了制造业发展水平、城镇化程度、基础设施状况、网络零售市场交易规模对我国物流业发展的影响.结果表明,制造业发展水平、城镇化程度、基础设施状况、网络零售市场交易规模对物流业发展均有较强的关联性,其中制造业发展水平为影响物流业发展的最优因素,基础设施状况次之,城镇化程度、网络零售市场交易规模分列其后.最后根据实证结果,提出了相应的政策建议,为我国发展与优化物流业提供了决策参考依据.     

现代物流业支撑中心城市发展的动因分析

中心城市的发展需要现代物流业的支撑,它能够提升中心城市的综合竞争力。我国近几年物流业的迅猛发展,也说明了这种客观发展规律和市场需求。依托中心城市得天独厚的优势,以中心城市为核心推进专业化、社会化物流,是发展物流产业、创造物流需求和培育物流市场的重要路径。