R&D投入对高技术产业技术效率的影响研究——基于省际面板数据和SFA方法的实证分析

本文采用面板数据随机前沿模型,测算我国各省市高技术产业技术效率,并考察R&D投入对技术效率的影响程度.主要结论如下:我国高技术产业技术效率整体较低,东部地区高过中西部地区,存在明显的区域差异;在时间趋势上,东部地区高技术产业技术效率提升速度最快,中西部地区较缓慢且有反复;R&D人力投入和R&D经费投入会促进技术效率的提升,前者的作用更为显著.     

基于Malmquist方法的我国区域R&D投入效率比较研究

以1999~2008年中国31个地区的数据为基础,运用Malmquist生产率指数方法,对全国各地区R&D投入的效率进行了比较,分析了各地区的技术进步、技术效率和规模效率的变动情况。研究结果表明:我国部分地区的研发投入效率出现下滑,引起效率降低的主要原因是技术衰退。同时以河北省为例进行了进一步的分析。指出未来我国应该重点加强研发活动中的技术进步,并同时注意提高管理效率。     

基于DEA与Malmquist指数的区域高技术产业创新效率评价研究

科学地评价区域高技术产业创新效率, 对于促进高技术产业持续健康发展并带动区域经济增长具有重要影响。本文采用DEA模型及Malmquist指数分解法, 利用2009～2016年我国高技术产业省际研发面板数据, 测算了我国30个省级行政区域及三大地区（东、中、西部） 高技术产业创新过程中的技术效率、技术进步及全要素生产率增长情况, 并对区域高技术创新效率水平作了聚类分析。研究结果表明：2009 年后, 我国区域高技术产业技术创新效率总体显示出上升趋势, 但是波动较大; 从三大地区来看, 中部地区创新效率高于东、西部地区, 西部地区创新效率最低, 区域创新效率的主要限制因素是纯技术效率不高。本文结论可以为我国区域高技术产业创新活动提供相应启示。     

基于 Malmquist 模型的西部地区科技创新效率评价

本文利用 Malmquist 指数对我国30个省市区（除西藏）2005～2012年的科技创新效率进行了分析,并对西部地区科技创新效率进行深度评价。研究发现,西部地区科技创新效率在2005～2012年期间下降了0.7％,科技创新效率明显低于东部、东北部和中部,说明我国科技创新效率与区域分布状况明显相关;从西部地区及各西部各省市区来看,技术进步的下降是引发科技创新效率下降的主要因素。     

基于SFA的我国高科技上市公司技术效率及其影响的因素分析

本文运用随机前沿分析法对我国高科技上市公司的技术效率进行了测算,得出结论:我国高科技上市公司整体技术效率较低,但2003-2005技术效率趋于改善;显著影响其技术效率的因素有企业规模、股权集中度、高管薪酬、地区差异、流通股比例;企业上市时间长短、董事会规模、国有股比例、债权融资比例、董事长总经理兼任情况与企业技术效率关联不显著.     

基于DEA模型的全要素碳生产率与影响因素研究

利用我国30个地区1995～2010年的GDP、资本、劳动力、能源和碳排放的数据,运用DEA-Malmquist全要素碳生产率模型,对我国30个地区、东中西三大区域以及全国的全要素碳生产率进行了测算并分解为技术效率指数和技术进步变化指数,最后运用面板数据模型对全要素碳生产率的影响因素进行分析,并提出了政策建议.     

中国区域环境效率差异及演进规律研究——基于非期望产出的SBM模型的分析

本文比较了考虑非期望产出的DEA模型的优缺点,通过引入SBM模型测算1990～2006年我国各省区环境效率值,分析了我国区域环境效率差异及演进规律,环境变量的引入明显降低了中国区域的平均效率水平,中西部地区对环境变量的引入较东部地区更为敏感.政策含义表明,对发达地区实行较严格的环境规制政策,对落后地区可以考虑实行向发达地区购买排污权的方式,逐步解决落后地区经济效率的提升与环境保护相矛盾的两难局面.     

中国工业企业产品创新效率的综合评价与分析

本文采用DEA-SBM方法对我国工业企业产品创新效率进行了测评。研究表明,由于纯技术效率水平低下,目前我国各省市工业企业产品创新效率普遍较低。总体而言,东部地区工业企业产品创新呈现规模收益递减趋势,产品创新投入相对过剩;西部地区呈现规模收益递增趋势。技术效率和规模效应的区域差异并不明显,纯技术效率在不同地区间的差异显著。研究结论为我国区域工业企业产品创新提供政策启示。     

我国高技术产业研发创新效率研究——基于三阶段DEA方法

利用我国高技术产业分地区数据,应用三阶段DEA方法,对高技术产业研发创新效率进行了实证测评.主要的研究发现:我国高技术产业研发创新效率水平较低,且规模效率不高是制约其整体提升的主要原因;地区经济发展水平和劳动者素质是提高效率水平的有利因素,而地理位置和政府干预对研发创新效率提升产生显著的负向影响;按照纯技术效率和规模效率,将我国高技术产业研发创新模式分为4种类型,各省区可根据自身的效率特点,有针对性地进行改进和完善.     

碳试点政策冲击下的地区工业全要素生产率增长分析

本文基于DEA-Malmquist指数方法测算了我国各省(区、市)2003～2022年的工业全要素生产率,通过双重差分法研究发现碳交易试点政策有助于促进碳试点地区工业全要素生产率增长,并发现在2013～2022年间,碳试点地区工业全要素生产率的增长主要来源于纯技术进步和纯技术效率提升,规模效率提升的贡献相对较低。具体的,在2013～2022年间,纯技术效率、纯技术进步和规模效率所作的平均贡献分别为56.8%、36.9%和6.3%。但是从变化趋势来看,近年来碳试点地区依赖于纯技术效率提升和纯技术进步实现工业全要素生产率增长的空间在不断缩小,规模效率提升所发挥的作用在稳步增强,在2019～2022年、2020～2022年以及2021～2022年3个样本期内,规模效率提升所作的平均贡献均超过了20%,未来碳试点地区工业全要素生产率增长将愈发依托规模效率改善的增长模式。     

中国交通运输业能源利用效率动态测算——基于产出指标改进DEA模型的实证分析

文章以客运量和货运量为产出指标构建了新的DEA模型,测算了2005～2012年中国各省市交通运输业能源利用效率,并利用Malmquist指数对交通运输业能源利用效率进行动态分析.研究结果表明:样本期间,交通运输业能源利用技术效率不高,主要原因是其能源利用技术纯技术效率的低下;各地区能源利用效率的变化存在地区性差异,东部、中部和西部地区能源利用效率在样本期间都出现了一定程度的增长,主要源于技术进步,东北部地区能源利用效率在样本期间有所下降,是其能源利用纯技术效率和规模效率共同下降造成的.     

能源消费结构影响能源效率的面板分位回归研究

能源消费结构是能源效率的关键影响因素, 这种影响的大小和趋势可能会随能源效率水平的高低而有所不同, 但条件均值回归并不能反映这些信息。 本文通过数据包络分析对包含非期望产出的我国全要素能源效率进行测算, 使用熵值法衡量能源消费结构均衡度, 并为了正确估计能源消费结构的作用, 加入技术进步、 制度因素和政府影响力三个控制变量, 使用固定效应面板分位回归模型和我国 2000～2016 年省际面板数据进行实证分析。 研究发现, 我国能源消费结构均衡度对能源效率在不同分位点均有正向作用, 在能源效率水平较高或较低的地区, 这种正向影响相对较大; 将我国划分为东、 中、 西三大区域, 研究表明, 东部地区能源消费结构对能源效率的正向影响随分位点增加而变动较大, 中部地区这种正向影响则表现的更加平稳, 而在西部地区, 能源消费结构对能源效率则表现出相对平稳的负向影响。 因此, 我国应该根据区域特点制定合适政策, 通过调整能源消费结构来提高能源效率。     

中国制造业技术效率变化及其决定因素：1996～2005

运用随机前沿分析技术(SFA),本文从产业层面详细研究了1996～2005年期间我国制造业各行业的技术效率水平以及产权、市场竞争、规模等因素对技术效率提高的贡献.结果显示,期间我国制造业各行业技术效率逐年提高,并且表现出一致的变动趋势;市场竞争程度的提高、国有企业的产权改革以及研发活动等对技术效率的提高起到了显著的积极作用,而规模因素对技术效率提升的作用并不明显,行业进入壁垒不利于产业技术效率的提高.     

西部大开发二十年贵州省能源效率评价及影响路径研究

基于西部大开发二十年的战略基点,采用基于非期望产出超效率的SBM模型测度我国西部大开发过去二十年(2000—2020年)以来的能源效率,并以测算结果为基础,采用Tobit模型对贵州省能源效率的影响因素进行分析。结果表明:西部地区能源效率在2000年后呈现下降趋势并在2016年后呈现上升趋势。贵州省能源效率相较于西部地区较低。在影响因素中,经济发展水平、技术进步和环境规制对能源效率起正向作用;城镇化水平、能源消费和第二产业比重降低能源效率。     

我国区域旅游业的经营效率测度及提升的实证研究

运用Fried et al．（2002）所提出的三阶段DEA分析方法,调整环境变量与随机干扰等因素的影响,对2008年我国31个省区旅游业的经营效率进行了实证分析。结果表明：排除了环境因素的影响以后,我国各地区旅游业的经营效率差距很大,而且普遍偏低;我国大部分地区的旅游业处于规模报酬递增状态,需要适度扩大规模来提升规模效率;各地区旅游业的纯技术效率都比较高,都在0．84以上。     

基于 DEA 模型的中国省际经济发展效率研究

科学测度经济发展效率是衡量地区经济增长质量的重要手段。本文以省际面板数据为基础,采用窗口分析法以及 Malmquist 指数研究了中国2000～2009年各省份经济发展效率的区域差异与动态演进特征,并将经济发展效率分解为纯技术效率与规模效率,定位了制约我国省际经济发展效率提升的主要因素,将 Malmquist 生产率指数分解为纯技术效率变化、规模效率变化与技术进步,探讨了我国省际全要素生产率变化的来源。实证分析结果表明：无论从静态还是动态层面,考察期内我国各省份、三大区域经济发展效率呈现比较明显的区域差异性,全要素生产率的提升主要依靠技术进步来驱动。     

工业企业技术来源与技术创新效率——基于我国省际大中型工业企业的研究

大中型工业企业在我国经济发展中起主导作用,其技术创新能力不容忽视.本文采用DEA方法对我国1996～2008年省际大中型工业企业的技术创新效率进行了测算.首先将技术投入产出过程划分为两个阶段,针对不同的技术来源特点,设定不同的效率测算起点,并对各省份历年技术创新效率进行测算.研究表明,大中型工业企业技术成果生成效率波动不大,而技术成果转化效串有下降的趋势;技术成果生成效率较高的省份技术成果转化效率较低.     

基于随机前沿生产函数的我国石化产业技术效率研究

目前对石化产业的研究侧重于竞争力和创新能力方面,而对石化产业技术效率研究很少.本文采用随机前沿生产函数方法对1995～2007年我国石化产业的技术效率进行了测算,并对其变动趋势进行了分析和讨论.     

区域产业同构对产业效率的影响研究

本文构建包括产业规模比率、区位熵等在内的主要产业识别指标体系,以2003～2012年我国31个地区的工业主要产业为研究样本,统计出各产业在地区之间的同构程度,进而研究了区域产业同构对产业效率的影响。研究结果显示,总体上产业同构与产业率之间呈显著的负相关关系。而经过分类之后的实证结果表明,不同类型的产业,其地区同构程度与其综合技术效率和规模效率之间的关系是不一样的。     

金融技术效率的测度及影响因素分析--以我国30个省(区、市)2008~2020年的面板数据为例北大核心

本文通过广义似然比统计检验来确定随机前沿分析方法的生产函数,测算我国30个省(区、市)2008~2020年的金融技术效率,并分解为前沿技术进步(FTP)和前沿技术利用效率(TE),从普惠金融发展水平和高等教育水平等方面分析了金融技术效率的影响因素。研究发现:(1)我国金融技术效率的变化主要由前沿技术利用效率(TE)引起;(2)东、中、西部存在明显差异,东部地区前沿技术利用效率的均值最高,中部地区最低;(3)政府干预力度对前沿技术利用效率有明显的抑制作用,普惠金融的发展与前沿技术利用效率呈现正“U”型关系,而科技发展水平和高等教育水平对于前沿技术利用效率均有明显的正向促进作用。以上影响因素通过对金融前沿技术利用效率的作用,间接影响着我国金融行业的投入产出效率。