中国旅游业全要素生产率的估算

提高全要素生产率的同时降低旅游能耗对实现我国旅游经济的可持续增长具有重要意义.文章在Cobb-Douglas生产函数的基础上加入能源消耗要素,采用Solow余值法对1995-2015年中国旅游业的全要素生产率进行测算,并分析了各生产要素对旅游业产出的贡献程度以及全要素生产率与旅游经济增长之间的变动关系.结果表明:中国旅游业全要素生产率较低且波动性大,中国旅游经济属于要素驱动型的外延式增长模式;资本的增长要与高生产率匹配才能带动旅游经济的高增长;旅游业发展过程中能源的制约性日益突出.     

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.     

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。     

我国全要素生产率的动态变迁(1978～2007)

文章在考虑劳动异质性的基础上,通过讨论全要素生产率估算中存在的分歧,比较了各种处理对测算结果的影响,发现是否采用剔除方式处理全社会固定资产投资,对结果的影响较大,但要素产出弹性对不同剔除方式以及劳动异质性并不敏感.测算结果表明我国全要素生产率的增长中,来自技术进步、创新和要素优化配置的贡献仍然很小.     

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.     

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。     

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。     

国际产业转移、空间溢出与全要素生产率

文章应用索洛余值法,基于2000—2018年的面板数据测度了京津冀地区的全要素生产率(TFP),并构建反距离权重矩阵的空间滞后模型(SLM)与空间误差模型(SEM),运用空间回归模型偏微分方法对国际产业转移的空间技术溢出效应进行解析。实证结果表明:京津冀地区全要素生产率存在负向空间溢出效应,全要素生产率较高的地区对邻近地区有负向影响;国际产业转移与本地区全要素生产率呈负相关关系,其对相邻地区的空间溢出效应尚未形成;从直接效应看,研发投入、人力资本、基础设施与经济密度指标均对本地区全要素生产率产生正向影响,产业结构对本地区全要素生产率的影响为负;从间接效应看,仅人力资本指标对邻近地区全要素生产率呈显著负向影响。     

我国省际绿色全要素生产率的空间计量分析

随着国际经济形势和经济理论的发展,绿色全要素生产率更能科学的反映当前环境资源刚性约束下的区域经济发展质量.文章首先利用DEA-Malmquist指数方法估算出2003-2012年间我国省际绿色全要素生产率,之后利用空间面板计量方法侧重研究了表征技术进步的自主创新和技术引进,反映技术效率的经济发展水平及产业结构对我国省际绿色全要素生产率的影响.结果表明:本地区的产业结构和自主创新对省际GT-FP有显著的正向影响作用,而技术引进和经济发展水平对其影响作用却不显著,甚至于相邻地区的技术引进对省际GTFP有显著的消极影响作用.     

技术进步偏向、要素配置偏向与我国TFP的增长

本文在要素增强型CES生产函数的假定下,分析了技术进步偏向、要素投入偏向与我国全要素生产率增长之间的关系。结果表明：在1978-2012年期间,我国全要素生产率平均每年增加约2.10%,技术进步总体上呈现偏向资本的趋势,要素配置总体上也同样呈现出偏向资本的趋势,两者的方向基本一致。技术进步偏向对全要素生产率增长的影响由期初的促进转变为抑制,要素配置偏向对全要素生产率增长的影响在2004年以前为正值,2004年以后变为负值,即抑制了全要素生产率的增长,但是技术进步偏向与要素投入偏向两者对全要素生产率增长的交互效应却由抑制逐渐转变为促进,表明我国技术进步与要素配置慢慢由不匹配转为匹配,我国的技术进步正朝着适宜的方向发展。     

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。     

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。     

我国服务业碳排放全要素生产率增长的地区差异、动态演进及影响因素研究

本文以服务业为研究对象，采用共同前沿、Dagum基尼系数和Kernel密度估计方法探讨了碳排放约束下我国服务业全要素生产率增长的地区差异、动态演进和影响因素等问题。研究发现，我国服务业碳排放全要素生产率增长存在显著的地区差异特征，总体差距的主要来源是超变密度，其次是地区内差异，地区间差异的贡献率最低。我国服务业碳排放全要素生产率增长存在不同极化特征和“俱乐部收敛”趋势。服务业碳排放全要素生产率增长支持“环境库兹涅茨曲线”假说，外商直接投资对服务业碳排放全要素生产率增长的作用表现为正向不显著，能源消费结构对服务业碳排放全要素生产率增长的影响显著为负，行业结构的转型升级显著促进了服务业碳排放全要素生产率的提高。本文的研究对于识别不同区域之间服务业碳排放全要素生产率的增长差异，实现服务业绿色高质量发展具有一定的现实意义。     

“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.     

中国林业全要素生产率测算

随机前沿生产函数法在林业生产领域的引入,有助于全要素生产率的准确测算.文章基于1999-2014年我国30个省份的面板数据,采用参数估计将林业随机前沿生产函数分解为技术变化、技术效率变化、规模效率变化和配置效率变化.结果显示:我国林业全要素生产率年均增长5.06％,增长速度整体呈递减趋势;技术进步是林业TFP增长的主要促进因素;规模效率一定程度上阻碍了全要素生产率的增长.配置效率和技术效率贡献度有限.进一步研究发现,林业全要素生产率地区差异显著.     

农村剩余劳动力定量分析的一个模型

随着人口的高额增长和社会生产力的发展,农村剩余劳动力现象日益突出,农村剩余劳动力及其转移问题成为学术界关注的焦点之一,本文探索一种科学、有效的农村剩余劳动力分析模型为正确估算农村剩余劳动力数量提供参考     

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、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。     

中国再生资源产业全要素生产率估算分析”

选取2005—2012年中国21个省市再生资源产业面板数据,利用基于非参数的Malmquist指数方法,对再生资源产业的全要素生产率进行了估算。研究结果表明:再生资源产业地区平均的全要素生产率年均增长7.3%,其中技术效率年均增长4.2%,技术进步年均增长为3.0%。再生资源产业全要素生产率具有较为明显的地区差异,总体上中部全要素生产率的增长速度最快,东部次之,西部最慢,其主要原因在于地区间技术效率增长率的不同。因此,提升再生资源产业全要素生产率,促进产业快速健康发展,具有现实必要性和紧迫性。     

中国全要素生产率重估——ACF模型中弹性估计改进和实证

索洛余额法、随机前沿生产函数法以及数据包络分析方法都没有解决函数的内生性和模型参数的时变性问题，ACF方法克服了这些局限性，对全要素生产率的测度更加准确。本文推导了参数的内生性和时变性问题，基于ACF模型提出了我国的时变参数估计方法，并对我国1990－2017年28个省份的全要素生产率进行重估。研究结果表明，ACF方法对全要素生产率的测度更加准确。从全国来看，资本投入增长对经济增长的贡献度最大，TFP增长对我国经济增长的贡献度正在逐渐下降，劳动投入对经济增长的贡献度相对较弱且波动大。分地区来看，各地区的TFP平均水平有所回落，近年来东北地区的TFP增长率水平最低，2012－2017年均为负值。同时，东北地区的劳动力流失情况较为严重。