文化产业上市公司绩效评价——基于超效率DEA和Malmquist指数

运用超效率DEA模型和Malmquist指数法对30家文化产业上市公司进行了绩效评价。从DEA结果来看,30家文化产业上市公司只有8家上市公司达到DEA有效,上市公司整体绩效一般;从Malmquist全要素生产率(TFP)指数看,文化产业上市公司的全要素生产率指数2011~2012年窗口期间的增长率为-4.8%,技术进步率下降是造成TFP负增长的重要原因,因此应加大技术研发投入,重视技术进步。     

中国工业TFP的新产品动能变化研究

本文在运用全局曼奎斯特(Malmquist)生产率指数测算新产品全要素生产率及其分组技术效率和技术进步的基础上,首次对2001—2010年中国大中型工业行业TFP的新产品动能变化及其数量效应变化和效率效应变化进行研究。研究结果表明:中国工业新产品全要素生产率主要来自于技术进步,技术效率的作用很小;新产品全要素生产率低于TFP,中国工业TFP主要依靠老产品驱动;整体上中国工业TFP的新产品动能增长基本停滞;2008年后,TFP新产品动能的数量效应和效率效应双双提升,技术进步的新产品动能实现了较快增长,技术效率的新产品动能有所下降;企业规模、非国有企业占比对于TFP的新产品动能增长没有显著影响,FDI有抑制作用,出口和R&D投入则有促进作用。     

中国农业全要素生产率的变动趋势及区域差异——基于1978～2008年曼奎斯特指数分析

使用1978～2008年省域面板数据,运用非参数曼奎斯特(Malmquist)生产率指数模型测算了中国农业全要素生产率的变动指数,并分析了全要素生产率(TFP)的时空差异。结果表明:全国、三大地区及绝大多数省份农业TFP的增长主要属于技术进步型的增长;全国及三大地区农业TFP增长呈现出明显的波动特征;农业TFP增长呈现出显著的区域间和区域内省际间的不平衡;农业技术效率的下滑制约全国及三大地区农业TFP的增长,而农业技术效率下滑是纯技术效率损失和规模效率下降共同作用的结果。     

技术效率、全要素增长率与地区间经济增长差异——以内蒙古为例

本文以内蒙古为例,使用随机前沿模型,估算了不同地区的技术效率,并对全要素生产率(TFP)增长率进行分解。研究结果表明:(1)技术效率和TFP与一个地区的经济增长呈正向变动关系。(2)城市化率、第二产业占GDP比重、人力资本水平等提高技术效率,国有工业产值和财政支出占GDP比重降低了技术效率。(3)整体而言,各地区TFP增长主要依靠技术进步,技术效率和规模经济效率都显著不足。     

基于地理加权回归模型的省域工业全要素生产率分析

全要素生产率(TFP)是一个国家或地区经济增长质量和技术进步、管理效率提高的重要标志。运用空间统计的Moran指数以及空间计量经济学的地理加权回归(Geographical Weighted Regression)模型方法,基于2003年中国31个省、直辖市和自治区的工业企业统计数据,对省级区域工业全要素生产率进行了测算分析。全要素生产率实证测算分析结果发现,空间Moran指数可测算省域工业生产率的空间效应,地理加权回归模型也可将影响省域全要素生产率的来源分解成各省域的局部影响,空间计量经济学模型在计量检验和测算我国31个省域工业全要素生产率中具有较好效果。     

地区专业化与全要素生产率增长——基于中国农药制造业的实证研究

为探寻提高我国农药制造业的地区专业化与生产效率增长的关系,分别运用区位熵测算了我国农药制造业的专业化水平,运用DEA的Malmquist指数方法测算了农药制造业的全要素生产率增长状况,结果表明:专业化水平对农药常制造业生产率增长有显著的正向影响.地区专业化积极地促进了农药制造业生产率的增长,通过对技术进步和效率改善的回归来看,专业化主要通过效率改善来促进全要素生产率增长的.企业规模对全要素生产率的增长和技术效率的改善都有显著负面影响;对技术进步的变化也有负作用,但无统计上的显著性.资本密集度对TFP增长、技术效率改善均有显著正向影响.FDI对农药制造业的TFP增长、技术进步及技术效率改善等均无明显影响.产权结构显著地促进了地区的农药产业技术进步,但对TFP的增长、技术效率改善均无统计上的显著性.     

中国汽车产业全要素生产率及影响因素的实证分析

本文采用我国24个主要汽车生产省份2000—2008年的面板数据,使用DEA方法,对我国汽车产业全要素生产率进行分解、测算,发现在我国汽车工业全要素生产率TFP增长的年份中技术效率TE的增长贡献较大,而技术进步TP的增长贡献较小;并进一步选取变量建立半对数面板数据回归模型,发现人力资本对全要素生产率TFP、技术进步TP和技术效率TE的增长均有较大贡献,而FDI、R&D主要是通过对TE产生作用进而促进TFP的提升;政策并未对TP起到明显的促进作用,鼓励兼并重组主要是产生了规模经济效益。     

全要素生产率对中国地区经济增长与波动的影响

本文在重新估算1978～2011年中国30个省区市资本、劳动与实际产出数据的基础上,采用了非参数的Malmquist生产率指数法测算了各省区市各年度全要素生产率水平、各年度资本与劳动要素份额等变量及其变化情况,并测算了改革开放以来中国经济各阶段TFP增长及其子项目对实际经济增长的贡献、TFP增长率与潜在增长率及经济波动的相关性。研究发现,1979～2011年期间,对全要素生产率增长起主要作用的是技术进步。而技术效率的恶化对全要素生产率增长起着抑制作用,技术进步是各地区全要素生产率增长的主要支撑力量,中、西部相对东部地区的技术效率相对东部地区的持续恶化,是导致中、西部与东部的全要素生产率增长差距扩大的主要原因。随着资本对中国经济增长贡献的增大,许多地区的TFP增长率甚至绝对水平下降,特别是纯技术效率恶化,经济增长日益依靠不断扩大的资本投入。TFP增长的波动与GDP的波动高度相关。而TFP增长的长期趋势与资本增长率的长期趋互补,分别与GDP的长期趋势即潜在增长率保持一定程度的相关性。由于2008年以来,许多省份的潜在增长率开始下降,资本对经济增长的推动作用逐渐减弱,只有不断通过制度改革、技术研发等方式提升技术水平。优化资源配置,不断提升TFP增长水平,才能保持经济的长期持续增长。     

中国的工业生产力革命--用随机前沿生产模型对中国大中型工业企业全要素生产率增长的分解及分析

本文运用中国大中型工业企业 1 995— 2 0 0 2年期间的年度企业数据 ,系统地研究 3. 7个两位数工业行业的全要素生产率 (TFP)增长趋势 ,并用随机前沿生产模型 ,将生产率增长分解为前沿技术进步 (FTP)、相对前沿技术效率 (TE)的变化、配置效率 (AE)以及规模经济性 (SE)四大因素。主要结论 :(一 )TFP的行业加权年均增长率为 6. 8% ,并呈逐年上升的趋势 ;(二 )前沿技术进步已经成为TFP增长的最重要动力 ,企业因前沿技术进步平均每年提高全要素生产率高达 1 4个百分点 ;(三 )企业相对前沿的技术效率差距拉大 ,已经严重阻碍了TFP增长 ,导致TFP平均每年下降 7个百分点 ,这既是挑战 ,也是反映今后企业通过追赶先进技术提高生产力的潜力。 (四 )企业投入要素的配置效率对TFP增长几乎没有贡献 ,年均贡献仅为 0 . 0 2个百分点 ,而企业的规模经济性对TFP的贡献也仅为负 0 . 3 3个百分点 ,这与前沿技术进步和技术效率变化对TFP的影响相比都微不足道。分析表明 ,前沿技术进步一方面推动着生产力的快速增长 ,另一方面却加剧了企业间的技术效率差距 ,导致更激烈的市场竞争压力。世纪之交的中国最重要的工业企业正经历着一场以前沿技术进步及追赶先进企业为核心的生产力革命。     

中国农业绿色全要素生产率变化研究:1992-2010年

基于随机前沿生产函数分析方法,本文将农业生产中的氮磷流失作为一种要素投入测算了中国农业1992-2010年的绿色全要素生产率(GTFP)变化指数,并与传统的全要素生产率(TFP)进行了比较分析。结果表明,全国层面来看,研究期内我国农业GTFP年均增长与TFP基本相同;分解分析表明,我国农业GTFP和TFP的增长均主要依靠技术进步推动,技术效率的降低抵消了部分技术进步的效果,纳入环境要素后技术效率的下降趋势和技术进步的增长趋势都有所放缓。分区域来看,东部地区GTFP年均增幅高于其TFP,中部地区二者基本相等,西部地区前者年均增幅低于后者。     

产业集聚、企业规模与全要素生产率增长——基于长三角制造业行业面板数据的分析

本文首先从理论上分析了产业集聚、企业规模对TFP增长的影响;其次,运用非参数的Malmquist生产率指数方法,测算了1998—2007年我国长三角地区两省一市(江苏、浙江、上海)20个制造业行业的全要素生产率增长及其技术效率和技术进步的变化;最后,用面板数据的计量回归模型对长三角两省一市制造业行业全要素生产率的影响因素进行了实证检验。得出以下结论:长三角地区两省一市制造业行业全要素生产率的增长主要是由技术进步带来的,而技术效率变化指数表现出负增长;产业集聚和企业规模对上海、江苏和浙江制造业行业TFP增长的作用显著,且产业集聚的作用大于企业规模的作用。     

中国钢铁行业全要素生产效率实证分析

基于动态DEA的非参数Malmquist指数法,分析了1992～2007年中国28个省市钢铁行业全要素生产率以及七大经济区钢铁行业全要素生产率变动情况,并将全要素生产率的变动分解为技术进步、纯技术效率、规模效率三个指标,分析了这三个指标对中国钢铁行业全要素生产率的影响。结果显示,中国钢铁行业TFP的增长主要是由技术进步推动的,当技术进步促进TFP提升时,总会受到技术效率相对下降对TFP增长的抑制;七大经济区钢铁行业全要素生产率存在明显级差,低效经济区学习和追赶高效经济区的效应也应该发挥更大作用;钢铁产业各经济区产能应实现在高效率地区的相对集中,获取行业的规模经济;各经济区都应该注重钢铁行业管理水平的提高,突破钢铁行业能效提高的技术效率瓶颈。     

环境约束下地区全要素生产率增长及影响因素研究——基于马姆奎斯特生产率指数和环境库兹涅茨曲线分析

采用非参数马姆奎斯特(Malmquist)指数估算我国2000～2009年29个省、直辖市和自治区的全要素生产率(TFP),并分析了人均GDP、人口密度、教育水平、城镇化率对全要素生产率的影响。研究发现:在给定资源投入情况下,东部的生产率增加值大于中部、西部,同时污染排放还小于中部、西部;人均GDP与TFP呈倒U型曲线,即环境要素生产率与人均GDP之间存在环境库兹涅茨(EKC)曲线关系;教育水平与环境要素生产率正相关,城镇化率和人口密度与TFP负相关。     

金融发展与全要素生产率增长* ——基于中国省际面板数据的实证分析

本文以2000-2012年中国省际平衡面板数据为样本,从金融规模发展和金融效率发展两个维度衡量金融发展水平,实证检验金融发展与全要素生产率增长的联系以及中间渠道。研究结果发现,2000-2012年中国全要素生产率出现正增长且主要是由技术进步推动的;无论是从金融规模发展角度还是从金融效率发展角度去分析,都证实了金融发展显著地促进了全要素生产率的增长,金融效率发展的全要素生产率增长效应显著地高于金融发展规模的全要素生产率增长效应,且金融发展促进全要素生产率增长的中间渠道是技术进步效应而非技术效率增长效应;通过引入衡量金融发展缺陷程度指标（民间金融发展规模）,证实了中国金融发展体系效率低下。民间金融发展具有TFP增长效应,且民间金融发展TFP增长效应要显著地大于正规金融发展的TFP增长效应。     

我国水果生产全要素生产率研究——基于DEA-Malmquist指数法的分析

随着我国水果产业迅速发展,水果产业对农民增收发挥着越来越重要的作用,但同时受耕地规模狭小和劳动资源匮乏的限制,使得部分地区的生产效率并不高,文章试图从全要素生产率视角探究水果产业的发展状况,提出健康的可持续发展的建议。运用DEA-Malmquist指数法,结合各省份水果产业的产出及投入数据,对2011—2018年我国18个样本省份水果产业TFP进行测算,并对TFP进一步分解研究。实证结果显示:(1)我国整体水果生产呈现出了稳步增长的态势,全要素生产率整体水平较高;(2)规模效率(EC)和技术进步(TC)是影响全要素生产率的主要因素;(3)呈现出了显著的地区性差异,东部地区生产效率相对较低,西部地区的水果生产相较于中东部地区优势显著。     

湖南省城市土地利用全要素生产率时空演变及影响因素

运用DEA-Malmquist指数和Tobit模型分析2004—2014年湖南省地级市土地利用全要素生产率(TFP)时空演变及影响因素。结果表明:(1)从时间维度看,土地利用TFP年均上升4.86%,且是技术进步"单轨驱动"模式;(2)从空间维度看,湖南省地级市土地利用TFP除衡阳市年均下降5.1%之外,其余13个地级市均上升;(3)从影响因素看,城市规模和产业结构对城市土地利用TFP具有正向促进作用,资规模和人口密度具有负向促进作用,其它因素不显著影响。湖南省地级市土地利用TFP属于技术进步"单轨驱动"模式,政府应该在推动技术进步的同时,采取措施稳步提升土地利用的生产技术效率,最终实现技术进步和技术效率对湖南省地级市土地利用TFP的"双轨驱动"。     

贸易条件影响生产率吗?——基于中国制造业面板数据的实证研究

从总体上看,1998年～2009年间中国制造业贸易条件没有出现恶化趋势;中国全要素生产率(TFP)是增长的,但主要源于技术进步,而技术效率的提高则相对缓慢。实证研究显示:贸易条件与TFP之间存在着协整关系;贸易条件变动是TFP变动的格兰杰原因;贸易条件的改善能够提升TFP,但影响有限。     

中部地区全要素生产率估算及分解

全要素生产率是衡量经济增长质量的重要指标。选用Malmquist指数方法对中部地区全要素生产率进行计算和分解。全要素生产率计算和分析结果表明,1978-2007年,中部地区TFP平均增长率为1．45％,全要素生产率的增长主要源于技术进步,而规模效应和效率提升缓慢,经济增长质量有待提高。     

基于空间溢出效应的绿色金融与企业全要素生产率关系研究

本文以2009—2019年我国30个省市区(因数据缺失,不包括西藏地区和港澳台地区)为研究样本,综合利用空间杜宾模型和面板门槛模型考察绿色金融对企业全要素生产率(TFP)的空间效应,并分析其中的中介机制.主要结论如下:①绿色金融对企业TFP存在明显促进效应和空间溢出效应;②在影响机制方面,绿色金融与TFP之间的关系受到了产业结构调整、技术创新发展、区域经济发展水平和城镇化水平的中介影响,且存在明显的门槛效应.其中产业结构、技术创新的提升能够有效提升绿色金融对TFP的带动效应,而经济发展水平在两者间存在逐步弱化效应,城镇化水平则对两者间的影响呈"U"型.本文研究结论为推进企业绿色转型升级,提升全要素生产率战略目标,完善绿色金融体系提供了重要的方向性参考.     

全要素生产率是有效的资本资产定价因子吗?——基于中国股市的Fama-French因子模型检验

全要素生产率(TFP)是决定微观企业成长和宏观经济增长的重要指标,那么TFP是否为有效的资本资产定价因子.本文以1999-2018年A股上市公司为样本构造TFP因子,并在Fama-French因子模型中检验该命题.结果 表明:(1)TFP是一个有效的资本资产定价因子,该结论不受TFP测度方法的影响.(2)中国股市的市值...