CO2排放与能源消费约束下中国全要素生产率研究

传统的全要素生产率没有考虑非期望产出CO2增加的约束问题。文章估算出中国1978~2008年存在能源消费和CO2排放约束下的全要素生产率。结果表明:中国经济快速增长的动力是高能耗和高投入,其代价是CO2的高排放;绿色全要素生产率较低意味着技术进步对经济增长的促进作用不大;CO2作为环境成本的代理变量对经济增长的负向影响较为显著。     

基于价值链视角的中国区域R&D活动全要素生产率变动分析

基于价值链视角,将R&D活动分解为上游的"科技研发"和下游的"经济转化"两个阶段,并通过构建相应的网络SBM模型的Malmquist指数方法,对中国区域R&D活动的全要素生产率、技术进步、技术效率等进行全面的动态分析。实证结果表明:1.考察期内,中国R&D活动的全要素生产率、技术进步、技术效率均保持较快的增长态势;2.技术进步的年均增长率显著高于技术效率,是R&D活动全要素生产率增长的主要动力来源;3.全要素生产率与技术进步之间存在较高的正相关,而技术进步与技术效率之间几乎完全背离,呈现出显著的负相关;4.相对于科技研发阶段,经济转化阶段全要素生产率的快速提升才是R&D活动发展的主要因素;5.全要素生产率、技术进步、技术效率的地区差异有所降低,均存在显著的"收敛"趋势。     

数字经济、产业链创新与绿色全要素生产率

绿色全要素生产率作为兼顾绿色生态与经济发展的指标,是衡量地区经济增长质量的关键。文章基于2011—2021年中国285个地级及以上城市的数据,采用空间杜宾模型与中介效应模型,探讨了数字经济、产业链创新与绿色全要素生产率的关系。研究结果显示：数字经济对绿色全要素生产率具有显著正向影响,且该作用存在正向空间溢出效应;数字经济可以通过促进产业链创新间接推动绿色全要素生产率提升;数字经济对绿色全要素生产率的影响存在城市区位、规模、级别异质性,其中对东部地区城市、大城市和中心城市的影响更显著;数字经济子维度对绿色全要素生产率的影响存在差异,主要表现为数字金融的直接效应更大、互联网发展的间接效应更明显。     

中国省际能源全要素生产率变化与收敛性的实证分析

文章选取2000-2012年中国29个省市自治区数据作为研究样本,采用Global Malmquist生产率指数方法测算考虑资源投入与能源消耗的中国各省能源全要素生产率及其指数变化.结果显示:中国省际平均能源全要素生产率呈现稳步上涨趋势,其中从2005年开始,上涨速度加快;能源全要素生产率增长主要源于技术进步,技术效率增长率则呈下降趋势;能源全要素生产率呈现东部＞中部＞西部的阶梯型分布,北京增长最快,而湖北是能源生产率下降幅度最大的省份;省际能源全要素生产率存在收敛趋势.     

基于Levinsohn-Petrin非参数方法修正的索洛余值:1980-2006

OLS估计的索洛余值并没有考虑到生产要素投入与全要素生产率的相关性。文章从Cobb-Douglas方程残差中分离出具有非观测性和特异性的全要素生产率,以Levinsohn-Petrin非参数方法对中国16省1980～2006年间的索洛余值进行修正。结果表明基于OLS估计的Cobb-Douglas方程,高估了劳动力对产出的贡献份额,低估了资本和全要素生产率对产出的贡献份额;1980～2006年间中国全要素生产率对经济增长的贡献有非常明显的波动。     

考虑环境约束的中国区域全要素生产率增长——基于Hicks-Moorsteen指数方法

在考虑环境约束的基础上,运用Hicks-Moorsteen指数方法和省级面板数据,考察中国区域全要素生产率的增长情况。结果表明:环境约束对中国区域全要素生产率增长具有显著影响;2000-2008年中国全要素生产率的平均增长率为1.69%,三大区域全要素生产率平均增长率由高到低,依次为东部地区、西部地区和中部地区;八大综合经济区全要素生产率平均增长率由高到低依次为南部沿海、北部沿海、大西北、东北、长江中游、东部沿海、黄河中游和大西南;应加大对环境污染问题的重视和治理力度,在考虑区域差异的基础上,通过有针对性的制度安排和政策设计,强化对政府和企业的双重激励机制建设。     

基于绿色增长核算方法的中国省际经济差距来源分析

通过构建绿色经济增长核算模型,测算中国省区经济增长的源泉,并利用虚拟增长分布法和状态空间模型分析要素投入和绿色全要素生产率及构成对中国省际经济差距的影响。研究认为:绿色技术效率对中国省际经济差距影响最大,其次为资本深化和绿色技术进步的作用,而人力资本对中国省际经济差距的影响最小;围绕加快绿色技术进步和提升绿色技术效率,提出改善绿色全要素生产率以缩小中国省际经济差距的对策建议。     

中国工业绿色全要素生产率及其影响因素——基于ML生产率指数及动态面板模型的实证研究

本文运用方向性距离函数及ML指数测算了资源环境约束下的工业绿色全要素生产率,然后通过SYS-GMM动态面板模型研究工业绿色全要素生产率的影响因素,结果显示:①2004-2013年,中国工业绿色全要素生产率的增长出现倒退且不具收敛特征,工业绿色全要素生产率明显低于传统全要素生产率,尽管如此,仍有一半左右的工业行业在绿色技术进步的推动下实现了全要素生产率的提升.②较高的技术水平、合理的产权结构能显著提高绿色全要素生产率,而资本深化、不合理的能源结构阻碍了绿色全要素生产率的增长.③环境规制对绿色全要素生产率的影响尚未越过“波特拐点”,外商投资能提升技术进步但对绿色全要素生产率的促进作用还未发挥,绿色全要素生产率与企业规模并无直接关联.     

纳入能源环境因素的中国全要素生产率再估算

能源环境约束下的经济增长问题直接推动了全要素生产率的深层次研究.本文基于1995-2010年省际面板数据,利用全局曼奎斯特-卢恩伯格指数法对中国全要素生产率进行再估算,并对其影响因素和收敛性特征进行实证分析.结果发现:纳入能源环境因素的全要素生产率年均增长幅度十分有限,东中西地区呈现递减特征,且增长来源各异;规模因素、管理因素、科技因素、涉外因素等对TFP变化存在正向影响,结构因素存在负向影响;TFP核密度分布呈现双峰特征,与线性回归东部、西部两大地带俱乐部收敛现象互为验证.     

全要素生产率对我国区域经济增长的贡献估算

全要素生产率是衡量经济增长方式的重要指标,采用索洛余值法对1978~2009年新疆生产建设兵团要素投入及全要素生产率对经济增长的贡献进行测算,发现资本和技术是兵团经济最主要的增长源,兵团劳动投入对经济增长相对滞后.建议兵团在优化产业结构的同时也要优化就业结构和投资结构,提升全要素贡献率,从而促进兵团经济待续、健康发展。     

FDI对中国全要素生产率增长影响研究的实证分析

文章使用1985～2008年省级面板数据,采用基于非参数的Malmquist指数方法估算了中国全要素生产率的增长情况,并将其分解为技术进步和技术效率;在此基础上,构建计量经济模型具体考察FDI对中国全要素生产率增长的影响.     

关于旅游产出乘数效应测算方法的探讨

旅游消费属于国民经济增长要素之一的消费领域,它对于拉动经济增长具有不可替代的作用.然而旅游业对国民经济的连锁带动作用到底有多大,仅用旅游收入、旅游创汇、旅游业增加值占国民生产总值的比率等指标来说明是不够深入和全面的.为了客观评价旅游业对国民经济的联动效应,采用一定的科学方法测算旅游乘数效应是必要的.本文就针对旅游产出乘数效应的测算方法作探讨.     

“一带一路”战略对沿线国家全要素生产率的影响分析

文章在“一带一路”战略背景下,以Malmquist全要素生产率指数为基础,采用超越对数生产函数,建立了随机前沿面板模型(SFA)测算了各国的全要素生产率,并建立了个体时间固定效应面板模型,研究了中国对外直接投资以及进出口对各国全要素生产率的影响.研究结果显示:出口贸易对数值对本国全要素生产率的影响系数是-0.0076,对其增长具有显著的较小的负向效应,而中国对各国的直接投资以及进口贸易对数值对本国全要素生产率的影响系数分别为0.0004和0.0088,对其增长有显著的正影响,但进口总额对数值的系数大于中国对外直接投资对数值的系数;“一带一路”的实施没有让中国对外直接投资对各国TFP的影响发生巨大变化.     

农村剩余劳动力转移对全要素生产率的影响研究

在我国,农村剩余劳动力的转移一直陪伴着国家工业化、现代化的过程.根据经典的二元经济理论,劳动力的转移对国家的经济增长和全要素生产率的增长有着重要的影响.文章运用随机前沿生产函数法以及改进的比较劳动生产率法分别对我国各地区的全要素生产率增长水平及农村剩余劳动力进行估算,利用估算的数据建立面板回归模型从实证角度分析农村剩余劳动力转移对全要素生产率增长的影响,并据此提出政策建议.     

中国棉花技术进步效率差异分析

运用非线性参数Malmquist指数方法,研究1990～2010年间中国棉花全要素生产率的时序演进和空间分布的基本特征.研究结果表明,近21年间中国棉花全要素生产率增长具有阶段性波动特征,并且近年来增速趋于减缓.从构成要素看,技术进步是中国棉花TFP增长的动力源泉,以年均0.8％的增速推动中国棉花TFP增长;然而技术效率往往与TFP增长反向变动,以年均0.9％的下降速度制约中国棉花TFP增长.同时,中国棉花全要素生产率的增长存在区域不均衡现象.棉花TFP增长速度由三大棉花区域齐头并进,逐步向黄河流域、长江流域和新疆棉区逐个转换演进.新疆已经成为我国棉花TFP增长最高的区域,棉花技术进步、技术效率都远高于其它两个棉花种植区域.     

数字经济、空间效应与全要素生产率

当前,数字经济蓬勃发展,已成为经济增长的新动能。本文从数字产业化与产业数字化 两个维度,采用主成分分析法构建了数字经济发展水平的指标体系,并利用2004-2017年我国省际面板 数据,在克服内生性问题的基础上,实证分析了数字经济发展对全要素生产率的影响。研究发现,数字 经济发展显著促进了全要素生产率的提升。但较之高生产率地区和东部地区,数字经济发展对低生产率地区和中西部地区全要素生产率的提升作用更大。就机制而言,人力资本投资与产业结构升级是数 字经济影响全要素生产率的两个渠道。进一步的空间计量分析表明,数字经济发展不仅会提升本地区 的全要素生产率,还存在显著的空间溢出效应,有助于提升邻近地区的全要素生产率。本文的研究为评估数字经济发展的影响效果提供了数据支撑和分析视角,也为探寻全要素生产率的提升路径提供了政策参考。     

服务贸易进口下的知识产权保护最适强度研究

本文从知识产权保护视角出发,阐述了服务贸易进口影响全要素生产率(TFP)增长的传导机制,运用中国和OECD国家的数据研究了服务贸易进口对TFP增长的影响,并且计算出TFP增长所需要的知识产权保护最适强度.结果表明:①劳动密集型、资本密集型服务贸易进口无助于促进全要素生产率增长,技术与知识密集型服务贸易进口则显著地促进了全要素生产率增长,即使考虑了知识产权保护因素,这一结果依然不变;②中国当前的知识产权保护实际强度低于国内R&D投入、技术与知识密集型服务贸易进口所需要的最适强度,但OECD国家已经超过了最适强度;③中国国内R&D投入所需要的最适强度低于技术与知识密集型服务贸易进口所需要的最适强度.     

甘肃产业结构变迁对劳动生产率的贡献分析

在新古典经济学的视角下,一个国家的长期经济增长可以归结为两个方面:一是要素投入的增加,二是要素生产率,即劳动生产率或全要素生产率的提高。单纯依靠要素投入扩张的经济增长以粗放式地消耗要素和资源为代价,从长期来看是不可持续的,只有提高全要素生产率才能保证经济增长的可持续性。论文借鉴文[1,2,3]将产业结构变迁从要素生产率(劳动生产率和全要素生产率)中分解出来,对产业结构变迁对经济增长的推动作用进行分析。论文试图通过研究甘肃产业结构变迁对劳动生产率的贡献分析,为我省产业结构变迁提供相关的建议。     

“供给侧改革”视阈下影响中国经济增长的动力因素分析

文章以“供给侧改革”为切入点,选取2000-2015年全国29个省(市、自治区)的面板数据,以新古典生产函数为基本模型,用资本投入、劳动投入和全要素生产率作为推动经济增长的动力因素,通过面板单位根检验、Granger因果检验和个体固定效应模型得到各要素对经济增长的弹性系数.并根据各要素的增长率和各要素对经济增长的贡献率,得出我国推动经济增长最主要的动力因素是资本投入,其次是全要素生产率.     

中国制造业全要素生产率测算与区域趋同检验

文章选用2003—2019年的省际面板数据,分别运用Malmquist指数和柯布-道格拉斯函数对中国六大区域制造业全要素生产率的变动值和数值进行了测算,并对全要素生产率变动及其分解进行分析,同时,运用趋同理论对全要素生产率进行了σ趋同、β趋同和条件趋同检验。结果表明:技术进步促进了全要素生产率的增长;六大区域制造业全要素生产率呈现区域间趋同,东北地区、长三角、长江经济带和南部沿海四个地区存在区域内σ趋同和β趋同,黄河流域存在区域内β趋同,京津冀并没有趋同趋势。对外开放、知识产权保护、科学研究、房地产投资对区域趋同具有负向影响,经济增长和政府购买则会产生正向影响。