1996～2007年辽宁省14个市农业生产效率分析与比较

采用Malmquist指数法对辽宁省“九五”以来1996～2007年14个市的农业生产效率进行分析,结果表明,辽宁农业全要素生产率波动特征与辽宁农业的发展阶段特征大致吻合;辽宁农业全要素生产率处于不断增长态势,农业技术效率趋于稳定,而技术进步是促进辽宁农业全要素生产率增长的主要因素,应加大对农业科技的投入;忽视可持续发展是“九五”时期和“十五”初期辽宁农业全要素生产率下降的根本原因,因此应加强农业生产技术的应用,增强辽宁农业发展的可持续性。     

旅行社技术效率和全要素生产率变化研究——基于2001～2010年省际面板数据

运用数据包络分析法和Malmquist生产率指数对我国旅行社行业2001～2010年的省际技术效率及全要素生产率变化情况进行测算、评价,结果表明:我国旅行社行业省际技术效率较低,主要原因在于纯技术效率损失严重,省际技术效率水平的区域分布呈现东部最高、西部次之、中部最低的特征;旅行社行业省际全要素生产率呈现整体下滑趋势,技术退步是其主要原因,具体到各个地区,西部旅行社因为技术效率有较大幅度的提高,全要素生产率有所改善,东部、中部的旅行社因为技术效率提高幅度较小,全要素生产率降低.     

中国西部地区环境全要素生产率增长研究

运用基于产出距离函数的随机前沿分析方法,对第一轮西部大开发期间中国西部地区的环境全要素生产率增长进行了研究。结果表明,该时期西部地区的技术进步水平逐年提升,但环境全要素生产率出现下降,技术效率、规模效应和投入价格效应是制约环境全要素生产率增长的主要因素。西部地区不同省份的环境全要素生产率存在显著差异,重庆、四川和贵州的环境全要素生产率实现正增长,而其技术效率下降较少是主要原因。     

服务业全要素生产率增长的实证分析——基于2005—2012年安徽的面板数据

基于DEA的Malmquist指数法,采用面板数据实证分析安徽服务业的全要素生产率变动情况。结果表明,2005—2012年间安徽服务业全要素生产率平均增长3.6%,技术进步是推动TFP增长的主要因素,而大多数行业的技术效率则是下降的;但不同行业的生产率增长存在差异,政府有必要对服务业不同行业发展采取不同的政策措施,以提高技术效率,并促进服务业技术进步和效率增长的融合。     

数字创新如何影响全要素生产率

本文从要素配置效率和人力资本积累视角构建数字创新影响全要素生产率的作用机制，将全样本微观层面ICT专利申请授权量数据汇总到省级层面衡量数字创新，利用数据包络分析法测算全要素生产率，探讨数字创新对全要素生产率的影响效应。研究发现：数字创新能够显著提升全要素生产率，并推动技术进步和提升规模效率。在计算机类数字创新、沿海地区、南方地区等情形下，数字创新对全要素生产率的推动作用更显著。在2008年之后，数字创新对技术进步具有显著的推动作用，而对规模效率具有显著的抑制作用。数字创新将通过提高要素配置效率和加速人力资本积累渠道提高全要素生产率。数字创新对技术进步的推动作用存在显著的溢出效应。     

城镇化与粮食生产效率

基于DEA-Malmquist方法测算中国31省份的粮食生产综合技术效率和全要素生产率,并用面板结构工作文件分析影响粮食生产技术效率的因素。研究结果表明：中国粮食生产综合技术效率较低,技术利用水平不高,处于规模报酬递减阶段,纯技术效率仍有较大的提升空间;全要素生产率呈下降趋势,多数省份全要素生产率指数较低,且表现出东部地区全要素生产率高于中西部地区的现象,应加大粮食生产技术的支持力度;城镇化的实施能促进中东部地区粮食生产技术效率的提高,但对西部地区却产生负向影响。     

河南省生产率进步及其因素分解——基于DEA-Malmquist指数的市级数据分析

运用DEA-Malmquist指数分析法对18个市2000-2009年间的全要素生产率进步及其因素分解分析的结果表明:河南各市全要素生产率增长十分强劲,年均达14.7%,且落后地区具有明显的追赶趋势,但近几年下滑趋势明显。进一步的实证分析说明,技术进步是推动全要素生产率增长的主要动力,而综合技术效率和纯技术效率的下降则是制约TFP提升的瓶颈因素。因此,要遏制全要素生产率的下滑势头,就必须大力推进科技进步、提升技术效率和规模效率。     

中国上市汽车公司效率分析——基于DEA-Malmquist指数方法

采用DEA-Malmquist指数方法,对中国上市汽车公司2009-2012年间效率变动情况进行了分析。结果显示:中国上市汽车公司的全要素生产率变化指数小于1,但不断上升,全要素生产率下降速度趋缓;上市汽车公司综合技术效率年度间变动较小,较为稳定,规模效率的下降抵消了纯技术变化指数的增长对综合技术效率增长的促进作用;上市汽车公司技术进步指数和全要素生产率指数的变动一致,是引起全要素生产率变动的主要原因;上市汽车公司年度效率波动较大,各企业之间效率差异较小,不存在具有明显优势的企业,抵御外部冲击能力较小。     

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。     

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。     

环境税改革与资源型企业全要素生产率——基于《环境保护税法》实施的准自然实验

环境规制政策对企业技术创新与生产效率的影响是环境经济学界关注的重点问题,2018年的环境税改革在我国环境政策史上意义深远。基于2015—2020年A股上市企业数据,采用双重差分模型研究了环境税改革对资源型企业全要素生产率的影响及作用机理。研究发现,环境税改革显著促进了资源型企业全要素生产率提升,其内在机理为,环境税改革能激励技术创新、遏制机会主义行为以及促进生产要素流动,进而推动资源型企业全要素生产率的提升。动态效应分析发现,环境税改革对全要素生产率提升的作用效果先上升后下降,而对技术创新的激励效果逐年上升。异质性分析发现,环境税改革对民营企业的作用效果比国有企业更显著,对成熟期企业的作用效果比成长期和衰退期企业更显著。因此,建议政府强化环境税征管的执行力度,有序释放环境监管的长期信号并深化生产要素的市场化改革。     

中国制造业升级的创新驱动效应——基于中国省级面板数据的实证检验

基于对中国制造业升级现状和制造业创新效率的分析,从技术创新、产品创新和制度创新3种形式创新出发,考察中国制造业升级的创新驱动效应的内在机理,并利用2001—2015年中国30个省份的面板数据估算了不同形式创新对中国制造业升级的影响。基于全国层面和区域层面的实证研究均得出,企业层面的技术创新与产品创新对中国制造业升级有显著的正向驱动效应,政府层面的制度创新不仅直接推动了中国制造业升级,而且还通过促进企业技术创新、产品创新的间接效应驱动了制造业升级;经济发展水平和高等教育水平的提升均能驱动制造业升级,而投资增长对制造业升级并无显著作用。     

陷入“惩戒牢笼”:失信惩戒是否抑制了企业创新?——来自废水国控重点监测企业的证据

失信惩戒对企业污染违规治理已初见成效,然而对企业技术创新的影响却鲜有关注。以京津冀、长三角、珠三角地区的废水国控重点监测企业为研究对象,基于制度基础观理论提出失信惩戒对企业技术创新的"惩戒牢笼"假说,并通过使用地区腐败作为工具变量的截面数据模型的两阶段最小二乘（2SLS）回归发现:（1）失信惩戒与企业创新之间具有显著的负向因果关系,受"惩戒牢笼"所捕获的企业其研发创新活动受到了显著的抑制,惩戒强度越强,企业的技术创新产出越低;（2）国有企业正向调节失信惩戒与企业创新的负向因果关系,且主效应为正,这在于国有企业的"合法性"基因使其具有更强的惩戒免疫力,高压惩戒反而提升了其创新意愿,其研发创新与惩戒强度正相关。稳健性检验证实了研究结论的可靠性。     

绿色技术创新的影响因素分析——基于中国专利的实证研究

在探讨中国绿色技术创新现状的基础上,利用2003-2009年中国省际面板数据实证研究了中国绿色技术创新的影响因素。研究表明,与命令一控制型规制相比,市场激励型规制对绿色技术创新有着更显著的促进作用;经济发展水平方面,地区经济发展规模的扩大有助于促进绿色技术创新水平的提高,而工业比重表现出一定的负向影响。R＆D的投入与绿色技术创新水平有着显著的正向关系,外商直接投资的作用不明显。     

税收激励与企业创新——来自“营改增”的经验证据

作为我国金融供给侧改革的重要举措,营改增显著降低了企业税负,但能否有效激励企业创新尚存在争议。基于2012—2017年A股上市公司数据,采用双重差分模型,研究发现“营改增”虽然有助于刺激企业增加研发投入,但专利产出并未同步增加,导致企业创新效率下降。影响机制分析表明,部分研发投入转化为创新产出和营业利润能力较差的企业也盲目增加研发投入,从而降低了创新效率。此外,研究还发现“营改增”对企业创新投入和创新效率的影响仅具有短期刺激作用。进一步地,在民营企业和融资约束较严重的企业中,“营改增”对企业创新效率下降的影响更显著。因此,政府要关注税收激励对企业创新效率的影响,建立鼓励企业创新的长效机制。     

金融深化与区域创新效率——基于跨国面板数据的分析

创新是引领发展的第一动力,是牵动经济社会发展全局的"牛鼻子",区域创新效率用创新的投入产出比衡量了一个地区的综合创新绩效,其影响因素存在多个方面。金融深化是衡量金融发展水平的重要指标。为研究各国金融深化与区域创新效率之间相互影响及其内在作用机制,作者首先借鉴多投入与多产出的DEA方法测算了80个国家的区域创新效率,然后使用Tobit模型对2011—2018年80个跨国面板数据进行实证分析。研究发现:金融深化与区域创新效率之间存在显著的"U"型曲线关系,即随着金融深化的提升,其对区域创新效率的影响将从"抑制"效应向"促进"效应转变。这是因为金融深化较低时,风险贷款和信用贷款发展滞后、风险投资渠道不完善以及金融结构和金融市场不健全导致多层次、立体化企业融资融券功能落后,从而抑制企业的创新效率。而金融深化较高时,风险投资渠道逐步完善、企业融资成本低、金融市场和金融结构完善,从而促进企业创新效率。研究还发现,各国经济水平的不同也会导致各国金融深化和区域创新效率有显著差异。作者将国家按照经济发展水平分为发达组和欠发达组,分组研究发现,金融深化对区域创新效率具有选择效应,即金融深化对欠发达国家创新效率具有"U"型曲线特征,而在发达组则不存在这种效应。原因在于:发达国家经济发展水平较高,金融结构和金融市场完善,风险投资渠道畅通无阻,金融深化提升区域创效率的影响不再呈现"抑制"效应。而在欠发达国家,经济发展水平较低,金融结构和金融市场发展水平正处于发展和完善的阶段。对于完善的金融市场和金融结构的部分,金融深化对区域创新效率的影响是"促进"效应,而对于不完善的部分,金融深化对区域创新效率的影响是"抑制"效应。为检验研究结果的稳健性,作者运用了滞后项检验、替代变量检验两种检验方法,检验结果具有稳健性,即随着金融深化的提升,其对区域创新效率的影响将从"抑制"效应向"促进"效应转变。因此,政府部门应该正确认识金融深化对区域创新效率的作用,完善创新体系,加强金融监管,防范化解金融风险,兼顾长期利益和短期利益,发挥金融深化对区域创新和经济增长的促进作用,推动金融体系更好适应新时代创新需求,以此来促进区域创新效率的提升。文章的研究结论对利用金融深化提高创新效率的发展中国家有启示和借鉴意义。     

对循环经济下传统税收原则的再思考

循环经济是中国当前落实科学发展观的重要举措和经济持续、健康、快速发展的现实选择。作为宏观经济调控的重要杠杆——税收在循环经济的发展中大有可为,本文在全面认识传统的税收效率与税收公平原则的基础上探索其新形势下的理论新义和实践,以期促进循环经济的真正建立和快速发展。     

网络结构、创新基础设施与区域创新绩效——基于网络DEA乘法模型的分析

利用滞后1期的两阶段网络DEA乘法模型,采用我国30个省份5年的科技统计数据对我国区域创新网络系统效率进行了测度,同时将创新网络结构变量作为影响区域创新网络系统技术效率的解释变量展开研究,使用DEA-Tobit模型考察分析了创新网络结构与创新基础设施两方面对区域创新效率的影响效应。结果表明:我国各省区域两阶段知识创新整体效率均较低,整体效率较低主要是由于第二阶段的知识转化技术效率低下造成的;网络结构中网络开放性和网络规模对于区域创新效率具有一定作用,网络密度与网络结构洞的影响效应不明显;创新环境对区域创新绩效则具有重要影响作用。目前,企业在我国区域产学研创新活动中起到了主导作用,高校与研究院所的作用则远远不足。为提升我国区域创新绩效,我国各区域应在充分发挥企业在产学研协同创新中心作用的同时,大力提升高校和科研院所的知识转化率,发挥高校与科研机构的知识溢出效应;也应注重提高地区信息基础设施水平,加强区域创新基础设施的建设;并注意R&D经费的使用效率。     

协同创新模式下高校创新能力动态评价方法研究

随着协同创新被提升到国家战略地位,参与协同创新的高校日渐增多。高校创新活动显现出新的特点,传统的评价体系已不能恰当评价当前高校的创新能力。分析协同创新提升高校创新水平的作用机理,结合这一原理建立一套多维度、新视角的评价指标体系。通过建立动态与静态相结合的评价模型来评价高校创新能力,不仅可以帮助高校、政府和社会各界了解高校创新水平、明确创新能力变化趋势,而且可以检验协同创新提升高校创新能力的效果,为进一步推动协同创新提供理论基础。     

国防科技协同创新体系的系统分析

随着中国经济的迅猛发展,军民融合发展已经上升为国家战略。完善军民结合、寓军于民的国防科技协同创新体系已经成为中国军民融合深度发展的重要目标之一。基于军民融合深度发展的现实要求,界定国防科技协同创新体系的内涵。针对发展战略目标,从顶层设计角度对国防科技协同创新体系进行系统分析,力图打破军队科研体系、国防科技工业科研生产体系和民用经济创新体系界限,梳理国防科技协同创新的过程,协调各类相关主体,优化配置各领域的创新资源,满足军队需求,并促进国家科技领域的创新发展。国防科技协同创新体系由创新体制、创新机制和创新法制构成,体制、机制、法制的创新融合有利于国防科技工业科研生产体系与军队科研体系、民用经济创新体系的协同发展,有利于发挥政府在国防科技协同创新体系中的主导地位,有利于提高市场配置创新资源及创新成果的效率,推动国防科技协同创新的深度发展。