全要素生产率增长有利于提升我国能源效率吗？——基于35个工业行业面板数据的实证研究

本文通过SFA的方法计算了我国35个行业全要素生产率,并将其分解为规模效率、技术进步和技术效率,在此基础上将35个行业分为7类分别衡量了全要素生产率各组成部分对能源效率的影响,得出以下基本结论：1998～2008年我国工业行业全要素生产率的平均增长率为-0．7％,主要原因在于规模效率表现为负增长,而技术进步率和技术效率表现为正增长;从总体上来说,技术进步在能源效率提高过程中起到了主导作用;对于规模经济要求较高的行业规模效率对能源效率的影响较大,对于以技术竞争为主的行业技术进步对能源效率的影响较大;技术效率改进对于各行业能源效率提高都起到了积极作用;国有企业比重越高、企业规模越大、对外开放水平越高,行业的能源效率也就越高。     

混合所有制经济政策效应、效率测算及变动趋势——基于山东省面板数据的实证分析

加快发展混合所有制经济,是当前和今后一个时期深化国有企业改革的方向.文章采用DEA非参数Malmquist指数方法,利用山东省相关数据,测度并分析近年来混合所有制经济全要素生产率变化率及其分解指标的变动趋势.结果表明,从整体层面和分类型层面看,全要素生产率变化率在2008年以后总体为下降趋势,呈现“技术进步放缓,技术效益下降”的双重低端化发展趋势.通过整体层面的回归分析,实证检验了全要素生产率变化率及其分解的变动趋势;还同时发现了,政策变化、资产配置比例、融资方式、劳动力等因素,对混合所有制经济全要素生产率有着重要影响.     

进口贸易技术溢出的地区差异——基于中国省际面板数据的实证分析

本文采用国际R＆D溢出回归方法,利用中国省际面板数据实证分析了进口贸易渠道的R＆D溢出对各省全要素生产率增长和技术进步的影响。实证研究显示,整体来看,国际R＆D资本显著地促进了各省全要素生产率增长和技术进步;但是其影响存在明显的地区差异：促进了东部地区省份的全要素生产率增长和技术进步,对中西部地区省份却起了阻碍作用。实证研究还发现,国内其他省份R＆D资本对省份全要素生产率和技术进步的影响皆为负值。因此,加强各省之间的交流与合作,协调各省产业结构,调整中西部地区的贸易结构,加强与欧美等研发投入比重高的发达国家之间的双边贸易,成为当前促进全要素生产率增长和技术进步的必然选择。     

技术进步、技术效率与生产率增长：基于Malmquist指数的实证分析

本文利用1978～2006年的省际面板数据,用Malmquist指数方法测算全要素生产率及其组成部分,从技术进步和技术效率两个不同方面考察中国改革开放以来生产率的变化趋势。结果发现:1997年以来,全要素生产率增长速度减缓;技术进步是全要素生产率增长的主要原因,技术效率的改善程度明显低于技术进步的改善程度;1991年以后全要素生产率、技术进步及技术效率的波动较1991年以前小。     

长三角地区制造业全要素生产率变动分析——基于非参数Malmquist指数方法

本文运用Malmquist生产率指数方法对长三角地区10个制造业行业2005-2012年的要素生产率及其分解进行测算,并从行业、地区两方面对结果进行比较分析.结果表明,分析期内长三角地区制造业全要素生产率增长缓慢且波动较大,其增长主要来源于技术进步;制造业各行业全要素生产率增长水平差异显著,变化方向均与技术进步一致;两省一市中,上海制造业全要素生产率增长最快且波动幅度最大,江苏和浙江增长相对乏力.     

基于Malmquist指数的区域物流业技术进步与技术效率测度——安徽省2003—2010年的实证分析

以区域物流业固定资产投资和物流业从业人数作为资本和劳动力投入变量,以区域物流业增加值作为产出变量,构建安徽省(2003—2010)17个城市物流业面板数据,运用DEA-Malmquist方法,对安徽省区域物流业全要素生产率的增长来源、区域差异和变化差异进行实证研究。结果表明:安徽省物流业全要素生产率年平均增长率保持在20.6%的较高水平;皖江城市带TFP增长率较高,且其纯技术效率指数和规模效率指数普遍高于其他区域;与我国其他省市及中国整体物流业发展状况相似,安徽省各市物流业普遍存在规模无效率。最后,在此基础上提出安徽省区域物流业发展建议。     

资源价格变化对我国生产率的影响——基于省际面板数据的研究

本文在考察中国资源价格变化的基础上,分析了资源价格变化对全要素生产率的影响。资源价格变化对生产率的影响在理论上是不确定的。文章利用中国省际面板数据,在检验数据平稳性和变量间协整关系之后,使用完全修正的最小二乘估计方法,实证检验了资源价格变化对全要素生产率的影响。结果显示,资源价格上涨显著地阻碍了中国生产率的提高。本文分析了上述实证结论产生的原因,并提出了相应的政策建议。     

中国区域能源效率及其影响因素分析——基于DEA-Malmquist模型

采用1995—2015年中国28个省（市、自治区）的面板数据,基于DEA模型和Malmquist指数法,对中国各省（市、自治区）能源效率的测度和的研究结果显示：从整体上看,1995—2015年间各地区能源效率和全要素能源生产率呈上升趋势;各地区能源效率和全要素能源生产率存在差异,四川等地区的能源效率位于前沿面上,而青海等地区能源效率一直较低;大多数地区的技术效率较高,表明各地区在提高管理技术水平,引进先进技术设备和生产管理优化方面保持着较高水平。     

绿色全要素生产率测定的一种新方法——以河北省11个设区市工业为例

全要素生产率的高低是衡量一个生产系统投入产出效率的重要指标,传统全要素生产率反映了劳动和资本的产出效率,而绿色全要素生产率是考虑了能源和资源消费的投入产出效率。利用引入势效系数的方法来测定绿色全要素生产率,并对河北省11个设区市规模以上工业进行了实证分析。该方法测定的绿色全要素生产率可体现各单要素生产率在绿色生产率中的作用,既能体现资本和劳动力的节约,又考虑了能源和资源的消耗,符合绿色发展的理念。     

我国保险业运营效率问题研究

利用我国保险公司在1999~2003年期间的年度数据,运用数据包络分析方法(DEA)对我国保险业的技术效率、规模效率以及全要素生产率进行了测度和初步分析,得出如下结论:我国保险业的技术效率逐年有小幅下降的趋势;股份保险公司和国有保险公司的技术效率差距在统计意义上不显著,但全国性保险公司的经营效率明显高于区域性保险公司;我国保险公司基本上处于规模报酬递增或者不变区域;保险业的全要素增长率呈现逐年上升的趋势,年均增长在15.9%;前沿技术进步已成为我国保险业TFP增长的最主要动力,保险公司因前沿技术进步平均每年提高全要素生产率高达16.7个百分点;保险公司相对前沿的技术效率差距拉大,已出现阻碍TFP增长的趋势,这种技术效率的差距主要是受规模效率的影响。     

对外直接投资对全要素生产率的影响研究——基于中国省际面板数据的分析

基于中国25个省份的数据,应用面板数据变系数固定效应模型,研究了对外直接投资对全要素生产率的影响.经验分析结果表明,对外直接投资对全要素生产率的影响存在省际差异.研究还发现,对外开放度可以部分地解释这种省际差异,而人力资本和金融市场发展与省际差异不显著相关.     

浙江省高星级酒店效率测度——基于非参数DEA-Malmquist指数的实证分析

采用非参数DEA—Malmquist生产率指数法测算了2002—2011年浙江省高星级酒店全要素生产率,并将其分解为技术进步与技术效率。研究结果表明：技术进步是推动浙江省高星级酒店全要素生产率增长的主要源泉,而技术效率基本处于负增长状态;浙江省高星级酒店全要素生产率增长表现出显著的波动性,并存在市级差异;收敛检验结果表明,在整体样本时期内,浙江省高星级酒店全要素生产率存在绝对贝塔收敛。此外。文章又采用DEA—BCC模型,测算了2011年浙江省高星级酒店综合技术效率,并进行了投入产出改进分析。     

自主研发、服务贸易进口溢出对生产率影响的比较分析——基于跨国面板数据的实证分析

国内自主研发和进口贸易的技术溢出是一国获得技术进步的两个重要途径.运用1999～2009年的跨国面板数据,基于DEA的Maimquist指数方法将全要素生产率分解为技术进步和技术效率,对国内自主研发和进口服务贸易结构产生的技术溢出进行实证研究.研究发现,国内自主研发能显著提高全要素生产率和技术进步,是一国技术进步的主要动力和源泉;进口运输服务对全要素生产率的提升无显著作用,但能显著提高技术进步;进口旅游服务无益于技术进步的提高,但有助于全要素生产率和技术效率的提高;进口其他商业服务获得的国外R&D存量能显著提高全要素生产率、技术进步和技术效率.     

公共支出结构与全要素生产率增长——基于VAR模型的动态分析

基于1992—2014年的时间序列数据,运用VAR模型对公共支出结构的全要素生产率增长效应进行动态分析,结果表明:行政管理、医疗、教育支出对全要素生产率的提升有一定的负效应,社会保障支出呈现促进作用,科技支出、支农支出初始为正向影响,之后变为负向影响,支农支出、一般公共服务支出、教育支出、医疗支出占比对TFP增长率有较高的解释程度。     

中国政策性银行全要素生产率测度及影响因素研究——基于宏观与微观解构

在采用Malmquist指数法对我国三家政策性银行2000-2014年的全要素生产率进行全面、系统的测度,并对三家银行测得的各年度结果作了具体地比较研究分析,结论显示我国政策性银行整体上的生产率是偏低的,需要进一步提升经营效率和社会效益。其次,进一步通过宏观和微观二维视角,对政策性银行全要素生产率影响因素进行全面实证分析,发现影响每家银行全要素生产率的影响因素差异较大,对其要素的调整必须要采取一行一策、因行制宜的原则,并在此基础上提出可行性建议对策。     

技术进步偏向对就业增长的影响——基于中国1978—2013年数据的实证分析

利用1978—2013年的数据测算我国的全要素生产率增长和技术进步偏向,并基于新古典理论的分析框架,将就业增长分解为资本增长、全要素生产率增长（中性技术进步）和技术进步偏向三部分,分析表明：1979—1989年,我国技术进步的偏向不太明显,但在1990—2013年,我国技术进步明显偏向资本;资本投入对就业增长的贡献度远大于技术进步偏向和全要素生产率增长对就业的贡献度;因此,资本深化、技术进步偏向资本是我国就业增长严重滞后于经济增长的主要原因。为促进我国就业增长,应优先构建以促进就业增长为目标的宏观政策体系,大力发展与我国资源禀赋结构相匹配的劳动密集型技术,并加快中小企业的发展。     

出口商品结构与我国全要素生产率增长——基于我国省际面板数据的实证分析

在核算了1994～2007年我国各省全要素生产率的基础上,利用面板单位根检验、协整检验、完全修正最小二乘估计法,实证分析了出口商品结构与全要素生产率的关系。研究发现,我国的出口量增长不能促进全要素生产率增长,初级产品的出口弱化了全要素生产率增长,而工业制成品的出口推动了全要素生产率的增长;各地区的省市有所差异,说明出口商品结构对全要素生产率的影响具有区域性特点。     

数字文化产业投入产出效率的动态演进——基于DEA-Malmquist指数的实证分析

基于2015-2020年中国28个省份的数字文化产业相关数据,运用DEA-BCC模型和Malmquist指数,从动静两方面深入剖析中国数字文化产业的投入产出效率动态演进。结果显示：静态来看,我国数字文化产业效率整体仍存在很大的改进空间,呈现“东部>中部>西部>东北”的区域差异特征;动态来看,我国数字文化产业全要素生产率总体态势趋于上升,呈现“东部>中部>东北>西部”的区域差异特征,此外,将各省份数字文化产业全要素生产率划分为双驱动型、效率驱动型、效率制约型、技术制约型和双制约型5大类型,发现效率驱动型省份的占比最大。因此,我国各地区数字文化产业应联动发展,把握好数字文化产业技术效率的提升和技术进步的相互协同作用,提升数字文化产业投入产出效率。     

各省要素配置效率的影响因素分析——基于随机前沿模型

在随机前沿分析的基础上,测算了各省要素配置效率的变化率及其分解,并分析了它们的影响因素。研究表明：全国要素配置效率的变化率,一方面受资本配置效率变化率的强力支撑,使其在资本配置效率变化率的附近增减;另一方面,它又表现出与劳动配置效率变化率的同步关系。各省的要素配置效率、资本配置效率和劳动配置效率主要受其科技活动经费内部支出存量及其空间溢出的影响。     

垂直专业化与全要素生产率——基于工业行业的面板数据分析

本文使用2001～2007年中国工业行业的面板数据和高度细化的进口数据,考察垂直专业化对内资企业生产率的影响。在运用DEA—SBM模型估算中国全部企业、外资企业和内资企业的全要素生产率（TFP）指数的基础上,分析垂直专业化和全要素生产率指数的关系,我们发现中国并没有明显获得垂直专业化分工的技术溢出效应,而中国的技术升级却在很大程度上受制于跨国公司的生产和出口网络。