中国工业行业全要素生产率增长的实证分析

本文采用非参数Maliquist指数方法实证分析了我国工业行业全要素生产率的增长状况,并将其分解为技术进步和技术效率。研究表明,1998—2007年我国工业行业全要素生产率的平均增长率为9．9％：行业间全要素生产率和技术进步变化显著,技术效率变化不大;技术进步是推动我国工业行业全要素生产率增长的最显著因素。     

北京制造业全要素生产率持续增长的对策研究——基于DEA的Malmquist生产率实证分析

1997-2006年期间,北京市制造业的全要素生产率(TFP)年均增长率为10.2%,TFP的增长主要得益于技术进步,而技术效率则出现年均2.4%的衰退,对其产生负面影响。因此,要继续推动北京制造业生产率的增长,必须在保证技术进步、加大技术研发投入的同时,对技术效率进行优化和提高。不断提高企业的经营管理水平,有效组织和整合企业资源,加大制造业产业布局的调整力度,实现产业规模经济以及协同效应。     

我国保险业全要素生产率及其增长分析

文章研究了1998~2003年我国保险业全要素生产率(TFP)增长趋势,并将其分解为前沿技术进步(FS)、纯技术效率(PTE)的变化、规模效率(SE)的变化三大因素。研究发现:保险业的全要素增长率(TFP)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(TE)差距拉大,已出现阻碍TFP增长的趋势,这种技术效率的差距不是由于纯技术效率的差异影响而主要是受规模效率的影响。     

中国大规模生猪养殖全要素生产率变化及其收敛性研究

运用DEA和Malmquist指数方法,测算2009—2013年中国29个省(直辖市、自治区)大规模生猪养殖生产效率,利用β收敛方法探究大规模生猪养殖生产效率的变动趋势。研究发现:整个样本期间中国大规模生猪养殖的全要素生产率表现出增长的趋势,年均增长率为0.5%,技术进步是全要素生产率增长的主要动力。随着时间的推移,中国大规模生猪养殖全要素生产率呈现出缩小的趋势,存在着绝对β收敛和条件β收敛。     

新时代中国经济高质量发展的潜在增长率变化的生产率解释及其短期预测

效率变革是中国经济高质量发展的特征之一。本文通过生产率测算研究潜在增长率变化。首先运用1990—2015年的省级面板数据测算了中国潜在经济增长率,测算结果为中国潜在经济增长率由13.49%下降至7.71%,证明了当前经济增速下降主要是受潜在增长率下降影响。其次对潜在经济增长率下降的原因从人力资本增长率、物质资本增长率、全要素生产率增长率三个方面进行比较分析。研究发现全要素生产率增长率下降是导致潜在经济增长率下降的主要原因。进一步将全要素生产率增长率分解为技术进步增长率、技术效率增长率和规模效率增长率三部分,其中技术进步增长率是提升全要素生产率的主要因素,而技术效率增长率和规模效率增长率是导致全要素生产率增长率下降的主要因素。最后预测2016—2020年间中国潜在经济增长率为6.32%。短期内我国经济增速还将持续放缓,经济高质量发展的动力为全要素生产率提升和劳动生产率提升。     

中国肥料制造业全要素生产率的动态分析

运用非参数DEA—Malmquist指数方法估算中国各地区肥料制造业1998—2005年期间的全要素生产率增长、技术效率变化和技术进步情况,从而对中国各地区肥料制造业做全要素生产率分析。结果显示:在1998—2001年期间,全国和东部地区技术效率的改进对全要素生产率的变化贡献较大,而在后期技术进步则成为全要素生产率变化的主要动力;西部与东部地区情形相似,只不过技术进步成为全要素生产率变化的主要动力在2003年以后才表现出来;对于中部地区,可以说全要素生产率的提高一直主要依靠技术进步。     

农田灌溉设施的全要素生产率增长效应

基于中国15个小麦主产省2000—2017年面板数据,采用SFA-Malmquist指数法和面板工具变量法探讨了农田灌溉设施的小麦全要素生产率增长效应及作用机制,结果表明:2000—2017年间,小麦全要素生产率年均提升1.66%,技术进步率和效率提升率年均增长1.21%和0.38%,总体表现为技术诱导型的增长模式;农田灌溉规模的扩张可以在保障小麦生产效率提升的同时推动技术进步,实现小麦全要素生产率增长的双重驱动;农田灌溉质量的提升表现出正向的技术进步效应,但对技术效率却产生了微弱负向影响,且全要素生产率增长效应不显著。因此,在保持灌溉规模扩张对小麦全要素生产率驱动作用的同时,挖掘灌溉质量提升带来的全要素生产率增长潜能,将会是实现小麦稳产增产的关键。     

华东地区农业全要素生产率增长的实证分析——基于随机前沿生产函数模型

基于随机前沿生产函数模型,利用华东地区六省1978—2015年的面板数据,分析华东农业全要素生产率增长及分解部分的变化趋势。结果表明：1978—2015年,华东地区农业全要素生产率年均增长率为4.59%,依次呈现出递减、递增、平稳的变化趋势;农业技术进步是全要素生产率增长的主要动力;技术效率是华东农业全要素生产率增长的主要阻碍因素,呈逐年下降的趋势;规模效率对农业增长阻碍作用不明显;要素配置效率对经济增长有促进作用即存在结构红利,但不显著。据此提出加大农业技术创新投入,提高农业产出效率;加快农业固定资产投资体制改革,盘活存量、优化增量;优化资源配置,提高农业供给体系的质量和效率等建议。     

安徽省工业全要素生产率分行业视角测算

运用DEA-Malmquist指数法,选取37个工业细分行业的生产要素作为投入量,细分行业的工业增加值作为产出量,测算2001～2011年安徽省37个工业细分行业的全要素生产率,以探究安徽省工业发展的潜力以及制约因素。分析结果表明：安徽省工业行业整体全要素增长率是增长的,但2010年和2011年下降;大部分细分行业的全要素增长率超过1,基本面良好,主要推动力是技术效率的提高和技术进步;高能耗、劳动密集型、增长缓慢的行业全要素增长率低于1,说明这些行业有进行产业升级的必要;轻工业、能源开发行业和高新技术行业的工业增加值较快,全要素生产率增长以及技术进步率较快。     

制造业全要素生产率测算及影响因素研究

Hsieh和Klenow提出了一种测算全要素生产率与资源配置效率的模型,龚关和胡关亮对该模型进行了扩展。文章在龚关和胡关亮研究的基础上,突破了投入要素的产出弹性只与行业有关的假设,构建了一个新的异质产品的垄断竞争模型。然后结合企业的微观数据,测算了中国制造业的资本配置效率、劳动配置效率和全要素生产率。最后,根据Olley和Pakes的方法测算了制造业的技术进步水平,并从技术进步和资源配置的视角分析了中国制造业全要素生产率的影响因素。研究发现：2001-2007年制造业全要素生产率平均每年增长4.93%;由于资本配置效率和劳动配置效率的双重下降,2007年以后全要素生产率明显下降;就全要素生产率的地区差异看,中西部地区越来越高,而东部地区越来越低。     

要素配置结构、技术进步偏向性与工业全要素生产率的增长——基于长江经济带与黄河流域的对比分析

在要素增强型CES生产函数的假定下，基于2003—2018年长江经济带与黄河流域的工业数据，构建动态面板比较长江经济带与黄河流域工业经济的特点，分析要素配置结构、技术进步与全要素生产率增长之间的关系。结果表明：要素配置结构方向与技术进步偏向性相适宜时，对全要素生产率的增长起到不同程度的促进作用，要素配置结构的贡献度相对较低；2003—2018年长江经济带与黄河流域的全要素生产率整体上增长幅度较为缓慢，且长江经济带全要素生产率年均增速比黄河流域高出0.94%；技术进步偏向与要素配置结构并非阻碍黄河流域经济增长的主要因素。     

辽宁省装备制造业效率分析

运用2001—2014年27个省市的面板数据,使用DEA模型中的BCC模型和Malmquist指数法对辽宁省装备制造业及其细分行业的综合效率和全要素生产率(TFP)变化进行分析。结果表明:辽宁省装备制造业更多依靠规模和数量取胜,而非产业发展质量; 近几年来辽宁省的要素使用效率有一定的提升,对劳动投入的利用水平低于资金投入; 辽宁省装备制造业全要素生产率的变动主要是由技术进步引起的,技术效率的变动起的作用相对较小,但近几年全要素生产率的下降则主要是由技术效率变动的下降引起的,而这种下降主要是由于纯技术效率的下降引起的。     

中国装备制造业全要素生产率动态变动实证分析

装备制造业的发展水平是一国制造业整体水平的重要标志。我国装备制造业尽管取得了长足的发展,但仍然缺乏自主创新能力、量大质弱、低端产品比重高。通过Malmquist指数方法研究,对我国装备制造业1995-2008年间的全要素生产率动态变动进行实证分析,结果显示我国装备制造业全要素生产率年均提高6.4%,主要原因是技术变化水平的提高,且在不同时期技术效率和技术进步对我国装备制造业全要素生产率增长的贡献存在一定差异。实证分析结果为未来我国先进装备制造业的发展提供了科学的参考。     

基于Malmquist指数的我国航空公司业全要素生产率分析

运用Malmquist生产率指数方法,对我国5个主要航空公司2002-2006年期间的全要素生产率的变化作了测算。结果显示,2002-2006年中国航空公司业的全要素生产率的平均增长率为1.2%,生产效率总体上有所提高,并且这种增长增长同时受到综合效率改善与技术进步的影响。中国航空公司业全要素生产率水平的提高,除继续强调综合效率的重要性之外,也要进一步加强对技术进步的重视,单独依靠一个方面,全要素生产率的增长将是有限的。     

河北省服务业全要素生产率增长的实证分析

采用基于DEA的Malmquist指数分析了河北服务业全要素生产率的增长状况,结果表明,1998-2009年河北省服务业全要素生产率基本上处于负增长状态,其中,1998-2002年和2003-2009年两个期间的平均增长率分别为-0.2%和-5.4%,主要原因在于技术效率的不断下降,另外,技术进步水平日趋下降也加剧了这一态势;同时河北省各市的服务业全要素生产率的增长情况也存在显著差异,主要原因是技术效率不同。     

皖江城市带全要素生产率增长及收敛性分析

使用1991-2008年皖江城市带10个城市的数据,运用数据包络分析的方法测算了曼奎斯特生产率指数,分析了各城市的全要素生产率(TFP)增长趋势,并对经济增长趋同进行了定量分析.得出结论为:90年代以来皖江城市带TFP年均增长率为9.5%,比全省平均水平高0.3个百分点.全要素生产率的结构分析表明技术效率是皖江城市带T...     

基于随机前沿分析的全要素生产率分解

基于我国2003-2012年省际面板数据,本文采用改进的随机前沿模型与索洛残差法测算出我国技术效率和全要素生产率增长,同时分解了全要素生产率的增长,并简要分析了我国经济增长的源泉。研究发现:(1)近十年来,无论是整体还是各地区,全要素生产率增长均呈现涨跌互现的波动情形且波动较为剧烈。(2)我国经济增长主要依赖要素投入增长,其贡献率高达85.17%,而全要素生产率增长对经济增长的贡献为14.83%,作用不容忽视。(3)技术进步率较低、技术效率低下、资源配置不合理、规模经济效应不显著都是导致我国全要素生产率增长较低的重要原因。此外,在应对"突发"事件时,物质资本深化对经济增长的促进作用显得尤为重要。     

湖南省绿色全要素生产率的地区差异及影响因素研究

基于绿色发展视角,将能耗和碳排放纳入分析框架,运用随机前沿生产函数对湖南省2010-2015年绿色全要素生产率进行测算及分解,通过对绿色全要素生产率的收敛性研究,分析湖南省绿色全要素生产率的动态演化趋势。研究结果显示,2010-2015年湖南省绿色全要素生产率呈“先减后增”时间趋势特征,年均增长率为4.45%,其增长的主要来源于技术进步,技术进步年均增长率达到2.54%;湖南省14个市（州）的绿色全要素生产率呈现出较大的地区差异,长沙以6.71%的增长率排在首位,但排在末位的湘西自治州则低至2.00%。目前湖南省各市（州）绿色全要素生产率的差距没有逐渐缩小的趋势,不存在落后地区向发达地区追赶的特征,但随着时间推移会收敛到各自的稳态水平。     

全要素生产率,技术效率,技术进步之间的关系及测算

本文研究了全要素生产率、技术进步、技术效率之间的关系。在乔根森测量全要素生产率的方法中,证明了体现在投入要素中的技术进步可以通过投入要素的数量指数和质量指数反映出来,而未体现的技术进步就是全要素生产率的增长率;根据全要素生产率和技术效率的定义及内涵,证明了一个样本点的全要素生产率的变化,可以分解为该样本点技术效率的变化和样本内前沿面上的经济单位的未体现的技术进步,而同一时间上样本点同前沿面点的全要素生产率的差距就是技术效率的差距;讨论了技术效率、全要素生产率同国际竞争力之间的关系。