数字经济、产业结构升级与全要素生产率

文章在分析数字经济发展对全要素生产率影响机理的基础上,基于2010—2019年我国省际面板数据,应用中介效应模型考察数字经济发展对全要素生产率增长的促进效应。结果表明,总体上数字经济可有效通过产业结构升级促进全要素生产率的增长。分区域看,数字经济对我国东部、中西部省份的产业结构升级均起到显著促进作用,但在产业结构升级和全要素生产率的优化方面,东部地区数字经济发展的作用明显高于中西部地区。     

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。     

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。     

服务业全要素生产率及影响因素分析

文章首先利用1998～2009年面板数据,采用数据包络分析的非参数Malmquist方法,分析了秦皇岛市服务业全要素生产率增长的特点.然后基于四种理论假设,选取10个指标运用灰色关联方法对全要素生产率的影响因素进行分析,发现其中9个指标的关联度较高,说明经济发展水平和富裕程度、聚集经济、产出规模对秦皇岛市服务业的全要素生产率有显著影响.     

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.     

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。     

人力资本对绿色全要素生产率的影响

文章基于2005—2019年中国省级面板数据，采用SBM-Malmquist指数法测算了绿色全要素生产率，构建FGLS模型分析了人力资本对绿色全要素生产率的影响并探究了自然资源禀赋的调节效应。研究发现，我国绿色全要素生产率变化总体呈上升趋势，且技术进步贡献率较大；人力资本对绿色全要素生产率提升具有显著的驱动作用，相比低、中水平的人力资本，高水平人力资本对绿色全要素生产率的促进作用更强；丰富的自然资源禀赋会弱化人力资本对绿色全要素生产率的正向影响。     

自主创新、FDI技术溢出与全要素生产率互动关系研究

文章基于1978～2008年的时间序列数据,利用VAR模型研究了自主创新、外商直接投资与全要素生产率的互动关系,结果表明自主创新对我国全要素生产率的提高至关重要,随着时间的推移,人力资本水平对自主创新能力的促进作用和外商直接投资技术溢出的吸收作用日趋明显。     

我国省际旅行社全要素生产率波动的测算

运用Malmquist生产率指数对我国省际旅行社行业2001～2010年全要素生产率变化情况进行测算、评价,并通过固定效应模型对影响旅行社运营效率的因素予以识别,结果表明:省际旅行社行业全要素生产率呈现整体下滑的趋势,技术退步是其主要原因;国内旅游市场的成长有利于我国旅行社全要素生产率的提高,而人才资源则是影响全要素生产率提高最重要的因素.     

中央环保督察与地区绿色全要素生产率——基于事件研究法的分析

开展中央生态环境保护督察是近年来我国环保领域的重大改革举措，绿色全要素生产率是反映地区经济活动绩效与环境成本的重要指标。文章基于事件研究法，对中央第一轮环保督察行动前后我国市级面板数据进行动态效应分析，结果显示：整体上第一轮中央环保督察的短期环境成本效应大于节能减排效应，综合效应为负；第一轮中央环保督察对不同产业结构地区的绿色全要素生产率影响存在明显差异，处于产业升级路径两头的地区综合效应为负，处于产业升级路径中游的地区绿色全要素生产率综合效应为正；不同批次接受中央环保督察的地区，其绿色全要素生产率所受影响无显著差异，被督察地区不存在政策模仿效应。     

信息化对高技术产业全要素生产率的影响分析——基于面板门限回归模型的实证研究

在知识生产函数模型框架下,选取2001—2014年中国28个省份高技术产业的面板数据,采用面板门限回归模型实证分析了信息化对高技术产业全要素生产率的影响。研究发现:信息化水平对高技术产业全要素生产率具有显著影响,且受到市场化程度的制约而存在双重门限效应;随着市场化程度的提高,信息化水平对高技术产业全要素生产率的影响程度进一步增强;人均研发资本投入、出口交货值和政府研发投入对高技术产业全要素生产率有显著的正向促进作用,技术引进有正向影响但不显著。     

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Malmquist指数的中国生产率分析

文章利用1978～2005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。     

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.     

京津冀城市群工业绿色全要素生产率的时空特征、动态演进与趋势预测

京津冀城市群工业发展面临着资源短缺和环境污染的双重束缚,提高绿色全要素生产率成为破解京津冀工业高质量发展与生态环境之间矛盾的关键。文章基于2004—2019年京津冀城市群工业数据,采用改进后的RSBM-ML模型从空间和时间两个维度测算了京津冀工业绿色全要素生产率指数,并使用Kernel密度估计、传统和空间马尔科夫链模型对工业绿色全要素生产率的动态演进和趋势预测进行了分析。结果表明：京津冀城市群工业绿色全要素生产率指数呈现上升趋势,技术效率变化指数和技术进步变化指数均呈现递增的趋势;京津冀城市群工业绿色全要素生产率内部差异逐渐加大,出现右拖尾的特征,技术效率和技术进步差异增加,技术进步的贡献率明显高于技术效率;空间因素对京津冀城市群绿色全要素生产率具有显著影响,高水平邻域对于本地区的工业绿色全要素生产率具有拉动作用,而低水平邻域会阻碍本地区工业绿色全要素生产率上升。     

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。     

我国区域金融业全要素生产率的追赶效应与增长效应分析

文章采用Malmquist指数对2001～2010年我国金融业全要素生产率进行测算和分析,并利用三阶段DEA (数据包络分析)针对2010年我国金融业效率进行了测算和分析.分析结果表明我国金融业发展呈现出显著的区域性特征,2001～2010年期间金融业全要素生产率处于增长阶段,全要素生产率的改善受技术效率的提升和技术进步的共同影响,技术效率的提升受纯技术效率和规模效率的影响,且规模效率是主要影响因素.各地区金融业效率存在较大差异,金融效率的区域特征明显,且绝大部分省市金融效率远远低于技术前沿面.     

绿色技术进步对中国经济增长影响的实证分析

文章采用1998-2015年省际面板数据,在全局DEA框架下SBM模型基础上分解GML指数得到绿色技术进步指数,运用可行性广义最小二乘回归方法关于绿色技术进步对中国经济增长影响进行实证分析.研究表明:绿色技术进步和我国东部和中部经济增长呈现正相关关系,对我国西部地区经济增长无显著影响;居民最终消费支出、就业率、产业结构和全社会固定资产投资与我国经济增长呈现严格正相关关系;城镇化对我国西部经济增长有正向影响,对我国东中部有负相关影响.     

我国地区文化产业全要素生产率增长状况研究

文章利用2004年与2008年文化产业国家标准统计数据,借助RD分解的Malmquist指数模型,采用Bootstrap-Malmquist指数方法,实证分析了我国文化产业全要素生产率增长及其分解状况,研究发现:我国文化产业全要素生产率总增长率达39.30％,在整个文化产业发展过程中发挥了重要作用;文化产业全要素生产率的进步主要得益于技术进步,而不是纯效率和规模效率的改善;我国文化产业全要素生产率存在明显的区域差异,即中部地区增速最快,西部地区次之,东部地区最慢.     

中国省际经济差距来源分析

在利用索洛模型对中国省区1985—2009年经济增长进行分解的基础上,结合空间标准差指标并采用基于VAR模型的脉冲响应函数分析了中国省际经济差距状况及来源。研究发现:总的来看,中国省区劳均产出与要素投入均呈现空间σ趋异倾向,而全要素生产率则在呈现空间σ收敛后趋于稳定。进一步利用VAR模型及脉冲响应函数分析发现,在较长时期内,要素投入总体上扩大了中国省际经济差距,而全要素生产率则有助于缩小省际经济差距,这主要是由要素投入的经济拉动滞后效应和技术的扩散效应所致。