中国全要素碳生产率的分布动态、地区差异与收敛性研究

在推进绿色低碳发展和区域协调发展背景下,本文分析了中国绿色低碳发展的不平衡问题。通过构建全要素碳生产率评价指标体系,采用全局超效率SBM模型测算2006—2020年中国283个地级市的全要素碳生产率,运用Kernel密度估计和Dagum基尼系数方法考察全要素碳生产率的分布动态、地区差异和差异来源,使用σ收敛模型和β收敛模型检验全要素碳生产率的收敛性特征。研究发现：(1)中国全要素碳生产率整体上呈波动上升趋势,但是地区差异明显,呈现东部地区>全国>中部地区>西部地区的分布特征,并且这种差异呈扩大的趋势;(2)总体差异主要来源于地区间差异,其贡献率整体上随着时间的推移呈波动下降的趋势;(3)全国及三大区域全要素碳生产率不存在显著的σ收敛特征,但是均表现出典型的β收敛特征,全要素碳生产率最高的东部地区收敛速度最慢,全要素碳生产率最低的西部地区收敛速度最快;(4)产业结构、财政支出水平等是影响全要素碳生产率收敛速度的重要因素。本文最后从清晰认识推动中国绿色低碳协调发展的重要性、重视中国绿色低碳发展水平的地区差异问题、重视绿色低碳协调发展工程的实施路径问题三个方面提出了具体的政...     

中国城市群高新技术企业全要素生产率的空间差异与动态演进

为了准确揭示中国城市群高新技术企业全要素生产率的空间差异与时间演进特征,文章在对现有相关文献进行述评的基础上,利用超越对数随机前沿生产函数、Theil指数、Kernel密度估计、空间 Markov 链估计等方法开展实证分析。研究发现：①9 个城市群高新技术企业全要素生产率整体呈增长态势,呈现明显的区域差异特征,整体差异、区域内及区域间差异均呈扩大态势,区域内差异是造成整体差异的根本原因;②其全要素生产率增长的分布曲线中心右移,呈向右拖尾态势,曲线区间宽度明显扩大,主峰峰值显著降低,但极化现象各异;③在考虑空间关联效应下,19 个城市群高新技术企业全要素生产率转移特征呈现出明显的空间关联性,不同邻近水平环境下,其转移概率矩阵呈现出不同的时空动态演进特征。研究结论对于缩小企业全要素生产率增长的区域差异与促进区域协同创新发展具有重要理论和实践意义     

中国智能制造业绿色全要素生产率增长的时空演变

文章借助Malmquist指数,测算2011—2020年中国智能制造业绿色全要素生产率,通过核密度与马尔可夫链模型分析其增长时空演变规律。结果表明：中国智能制造业绿色全要素生产率呈逐年递增态势,核心驱动力为技术进步;各代表年份智能制造业绿色全要素生产率核密度曲线均呈右偏,且曲线波峰高度持续走低;中国智能制造业绿色全要素生产率分布状态难以发生跨状态转移。据此,研究提出培育“绿碳”优势智能制造业集群、加强智能制造业“绿碳”技术竞争力、打造智能制造业“绿色品牌”领军企业等针对性建议。     

中国区域全要素生产率增长差异论述

随着我国改革开放的不断深入,我国在国际世界中的竞争实力不断得到加强,国民收入不断得到提高。在我国经济发展的实践中,支撑我国经济飞速发展的基础是全要素的生产率增长。然而,我国区域全要素生产率的增长是存在明显区域性差异的,这也就导致了区域性经济发展的差异性。本文将从探析我国区域全要素生产率增长现状出发,分析增长率差异存在的原因,进而为均衡我国区域全要素生产率增长提高合理性建议。     

绿色全要素生产率的区域差异与动态演化

文章基于2001-2017年中国大陆30个省份的面板数据,综合运用SBM-DEA模型、dagum基尼系数和马尔科夫链等多种方法,对中国绿色全要素生产率的区域差异与动态演化进行了分析.研究发现:中国绿色全要素生产率整体呈波动上升趋势,存在显著的非均衡特征且随着时间的推移明显加剧;区域间差异与超变密度差异是绿色全要素生产率差异的主要来源;中国区域绿色全要素生产率各种状态间的流动性较高.最后,研究从推进区域一体化战略,加强落后地区的基础设施建设及提高企业的信息化能力等方面提出缩小绿色全要素生产率差异的政策建议.     

省域环境全要素生产率时空差异及其影响因素

运用非径向、非角度的SBM方向性距离函数和Malmquist-Luenberger指数估算我国30个省域2001—2018年的环境全要素生产率,在此基础上从时间和空间两个维度分析其演变特征。结果表明:中国环境全要素生产率主要受到技术效率的拉动并在样本期内以0.8%的速度增长,技术进步没有改善。西部地区环境全要素生产率一直落后于东部和中部地区,2012年之前,东部地区环境全要素生产率位居前列,2012年之后,东部和中部地区环境全要素生产率交替领先其他地区。省域间环境全要素生产率差距不断缩小,截至2018年已有29个省域环境全要素生产率处于较高水平。进一步分析其影响因素发现:产业结构对环境全要素生产率存在负向影响,外商直接投资、财政分权,以及研发投入对环境全要素生产率有着显著的促进作用。     

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。     

中国省域环境规制与全要素生产率的实证分析

运用DEA-Tobit两步法估算和解释1992～2008年中国区域环境规制与全要素生产率之间关系.实证结果发现:第一,总体来说,中国全要素生产率是上升的,主要依靠技术进步的推动,并且TFP指数存在时序和区域特征.第二,环境规制对全要素生产率增长具有一定积极作用,支持“波特假说”.第三,环境规制对TFP影响系数的时间虚拟变量不显著,但区域特征显著,其表现为:东部地区环境规制较为严格且TFP较高,这可能与工业化所处的阶段、中央与地方政府环境规制博弈、FDI技术外溢效有密切关系.     

经济发展中的全要素生产率悖论

因为发展中国家具有引进技术的后发优势,而技术设备的引进表现在资本存量的增加上,而不是表现在研发的增加上,所以当发展中国家采用传统的全要素生产率核算公式时会低估发展中国家的TFP增长率,这就是经济发展中的TFP悖论。本文发展了一个正式模型来调和这一悖论,模型分析表明,传统方法的低估会随着发展中国家用于引进技术的资本量的增加而增大,随着发展中国家对引进技术的消化吸收能力的增加而增大。     

低碳约束下中国全要素生产率的时空演变——基于Sequential Malmquist-Luenberger生产率指数分解方法

在全要素框架下运用基于连续前沿的Malmquist-Luenberger生产率增长指数方法,估算了1987—2009年中国28个省(自治区、直辖市)的低碳全要素生产率、技术进步和效率改善,对中国低碳全要素生产率的总体发展、区域差异进行实证分析。然后,利用核密度估计,对累积相对低碳全要素生产率增长、累积相对技术进步和累积相对效率改善做分布动态演进分析。结果表明:考察期内中国整体的低碳全要素生产率趋于上升,但上升幅度逐渐减小;东、中、西三大区域的低碳全要素生产率存在显著差异,呈东高西低的增长格局;东、中部地区的低碳全要素生产率提升是技术进步和效率改善共同推进的结果;西部地区的低碳全要素生产率提升仅靠技术进步驱动,效率改善存在退步迹象;省际间的低碳全要素生产率呈一定程度的"俱乐部收敛"特征,技术进步有明显的"追赶效应"。     

我国物流业全要素生产率及其影响因素分析

运用索洛残值法测算了1997—2010年我国31个省(自治区、直辖市)的物流业TFP,构建空间计量模型,对物流业TFP的影响因素进行实证分析。研究结果表明:我国各省的物流业TFP具有明显的空间相关性和空间异质性;地理环境因素对物流业TFP的影响显著,地理位置相邻地区的物流业TFP具有趋同现象;基础设施和工业化进程对物流业TPF的提高有显著的正向影响,而市场需求条件和市场化水平的促进作用不显著。     

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。     

我国全要素生产率变化解构及区域收敛性分析

笔者利用Malmquist生产力指数将1991年~2007年间中国29个省(自治区、直辖市)的全要素增长率按照构成分解为技术变动和技术效率变动,并对区域技术效率的收敛性进行了分析。结果表明:(1)以1997年为界限,东部、中部和西部三大区域的全要素生产率和技术变动均呈现先升后降的趋势,而技术效率在整个研究期间都是逐步降低的。(2)技术变动解释了全要素增长率区域差异的75%,技术效率变动则解释了剩余的25%。1997年之前的全要素生产率及其构成因素的变化有利于缩小地区生产差距,1997年之后则成为区域差距扩大的重要原因之一。(3)29个省份之间以及三大区域内部各省份之间的技术效率随时间变化均呈现出明显的发散趋势。     

Trade Openness,Structural Change and Total Factor Productivity

The impact of trade openness on growth of total factor productivity (TFP) is investigated. Given the differences in tradability of goods across sectors as well as the ongoing structural change, we examine whether trade openness has had a differential impact on TFP growth of the three main sectors of an economy. While the positive impact of openness on TFP growth for the aggregate economy is confirmed, openness has had no appreciable impact on the growth of TFP in the agricultural and industrial sectors. We find that the positive effect of openness on TFP growth for the economy as a whole was mostly due to the positive relationship between the two variables for the services sector. Further, we conclude that the lack of a general consensus in past studies could be due to their neglect of structural change and temporal factors when analyzing the trade-TFP nexus.     

人力资本、技术差距与全要素生产率

在运用改进方法对我国省级人力资本存量和全要素生产率进行了再测算的基础上,引入地区技术差距变量,实证研究了1996—2016年间我国省级人力资本存量、地区技术差距对全要素生产率的影响。结果发现人力资本、地区技术差距对全要素生产率、技术效率改进、技术进步的作用,存在相互制约、互相促进的一个过程,这是对已有文献研究结论的一个补充。     

全要素生产率与中国经济增长关系研究——基于VAR模型视角

运用TFP的变动来对经济增长潜力展开分析,是国内外经济学界的常见研究思路。从新古典模型出发,对改革开放以来的中国TFP进行估算分解,并构建TFP、GDP增长、资本增长和劳动力增长之间的VAR模型。实证研究认为,目前中国已进入跨越式发展时期,应大力发展资本市场,促进资本要素的有效流动,促进产业结构优化,将提高劳动力受教育水平作为重要发展战略,注重进行技术基础的革新,提高经济增长质量,促进经济发展方式向集约型发展方式转变。     

四川省全要素生产率的测算及分析

本文运用索洛余值法计算了1978—2007年四川省全要素生产率,对四川省的产出增长进行了分阶段分解和源泉核算。研究发现,四川省经济增长主要依靠要素投入。因此,要转变当前四川省的经济增长方式,就要进行科技创新和制度创新,同时加快农村劳动力转移和产业结构调整。     

金融摩擦、资本误配与全要素生产率

金融摩擦会导致企业间的资本误配,进而降低全要素生产率。本文基于Midrigan&Xu(2014)的分析框架,结合我国1998-2007年制造业企业微观数据,对由金融摩擦引起的生产效率损失分行业进行了估算。结果显示,资本误配造成了我国制造业18%-33%左右的生产效率损失,且在2003年后,随着外部融资环境的恶化,效率损失大幅增加。进一步研究发现,金融摩擦通过扭曲企业的进入和退出机制,进而加剧资本误配,抑制行业生产效率的改进。