中国区域生产效率与经济发展差距研究

利用1998-2007年的省级面板数据,通过SFA模型利用超越对数函数估算了中国各省市区和三大区域历年的资本和劳动产出弹性、全要素生产率（TFP）水平及其效率变化,研究发现,东中西部的资本产出弹性大于劳动产出弹性。在此基础上对各省市区历年的全要素生产率水平进行了分析,结果表明,在1998-2007年间,东部的TFP增长率最高,中部地区高于西部地区。以上研究表明,TFP是造成区域社会经济发展差距扩大的主要因素之一。提高中西部全要素生产率生产效率和国家增加对中西部的投资可以缩小中国区域经济发展差异。     

我国区域科技创新效率、模式与收敛性分析

文章以2000～2007年我国大陆31个省级地区的面板数据为基础,应用非参数的Malmquist指数方法,实证测评了我国各地区的科技创新效率的增长状况.研究显示:我国科技创新效率呈现增长趋势,TFP年均增长率达到2.1%;技术进步是推动我国科技创新效率增长的最显著因素,技术效率对科技创新效率有负作用;各地区科技创新效率存在显著差异,且东部地区高于中西部地区;我国区域科技创新的TFP增长与技术进步均存在绝对收敛.     

环境管制与中国区域生产率增长

本文将环境因素纳入TFP测算框架,测算并比较分析了2000年以来我国三大区域在是否考虑环境因素两种情形下的TFP、生产效率与技术进步指数。结果发现：在控制SO2和COD排放时全国TFP增长率不到传统TFP增长率的1/3,并且TFP增长均完全源于前沿技术进步。环境管制下TFP增长由高到低依次为西、东、中部,而在未考虑环境时为西、东、中部。样本期间西部地区环境技术进步率一直快于传统技术进步率;东部地区则正好相反,但其在两种情形下皆为引领技术革新的主要区域;中部地区2001-2005年环境技术进步率快于传统技术进步率,但2005年后出现逆转。     

中国全要素生产率的测算及其变动分析

文章构建了一个包括期望产出和非期望产出的生产可能性集,在方向性距离函数的基础上构造Malmquist-Luenberger生产率指数,结果表明,中国TFP平均增长率不高,各省的TFP增长存在异质性;中国TFP呈现先增长后下降的趋势,1992年之前技术效率提高是中国TFP提高的主要原因,1992年之后技术进步是中国TFP提高的主要原因;同时发现样本期间技术进步是东部地区TFP增长的主要原因,技术效率对该地区TFP的促进作用较小,而中西部地区结论与之相反,技术效率是两个地区TFP增长的主要原因.     

基于省级层面数据的全要素生产率测算与技术选择:1991～2007

文章利用1991～2007年中国30个省(市、自治区)的数据资料计算了各省份的年度全要素生产率(TFP),按照区域平均后的结果显示东部和中部省份的TFP趋同,并高于西部省份.从内生技术选择的角度,我们将TFP分解为要素密集度和要素产出效率两大因素,对各区域TFP差异进行了对比分析,结果表明,三大区域以要素密集度衡量的技术选择类型趋同,但是东部和中部省份的技术效率远高于西部.     

中国区域生产效率与经济发展DEA-Malmquist指数分析

文章利用1978~2007年的省级面板数据,通过DEA模型估计了估算了中国各省和三大区域1978~2007年的TFP水平和Malmquist指数并对其进行了分解,并在此基础上研究了区域TFP的主要影响因素,研究发现中国区域效率差异是区域经济和社会发展差异产生的主要原因。在此基础上,文章认为要想缩小中国区域经济和社会发展差异,可行的办法就是提高生产效率,减少效率差异所产生的损失,建立更有效的经济制度和可持续发展的政策,突破路径依赖和锁定效应,建立以中期以制造业为核心并重心逐渐向服务业转移的长期经济发展体制,动态提高区域TFP以缩小区域之间TFP和经济差距,以达到共同发展建立和谐社会的目标。     

基于SFA我国区域全要素生产率差异的实证研究

本文利用SFA对我国区域全要素生产率进行实证研究之后认为：改革开放以来我国不同地区的全要素生产率均有明显上升,但欠发达地区的增长快于发达地区,说明TFP有一定的收敛性;而从TFP增长率的构成看,技术进步的贡献最大,规模经济贡献很小,生产效率的贡献甚至为负值,说明我国在以往的经济增长中,注重了技术进步,而忽略了地区生产效率的提高。     

中外体育用品业TFP的比较及其影响因素分析——基于体育用品上市企业数据

基于2008—2012年中外12家体育用品企业数据,运用DEA-Malmquist生产率指数方法,研究了体育用品业TFP的动态变动、国内外差异以及影响因素。研究结果表明：国内体育用品业TFP的平均增长率为8.2%,其中技术进步是TFP增长的主要推动力,而技术效率则对其产生了阻碍作用;中外体育用品业的TFP增长存在显著差异,且技术效率差异是主要原因;机器设备投资、研发投入、人力资本是拉动TFP增长的关键因素,企业平均规模和聚集效应则对其有显著正向影响,企业税负则与TFP有负相关关系。     

人力资本、要素价格与配置效率

要素相对价格左右着要素配置效率,是影响TFP的重要因素,本文将劳动要素细分为普通劳动与人力资本的基础上,运用随机前沿超越对数生产函数模型估计31个省市TFP变动,据以观察要素配置效率对TFP的影响,模拟要素价格在其中的作用。主要结论如下：(1)2003年以来要素配置效率呈负增长,是TFP增长率下降的最主要原因;(2)东部TFP增长率高于中西部且差距趋于扩大,与此相伴随的是东西部之间要素配置效率差异以更快的速度趋于扩大,进一步表明要素配置效率对TFP增长的制约;(3)要素价格是影响要素配置效率的直接原因,要素价格的扭曲在现阶段总体上表现为物质资本要素价格相对偏高;(4)分别模拟物质资本价格下降、人力资本和普通劳动价格上升,结果显示均改善了要素配置效率并相应地实现TFP增长,其中物质资本价格下降起着最显著的改善作用。为此,要重视市场环境建设并让市场在资源配置中起决定作用,从要素配置效率上推动TFP增长。     

普通教育和职业教育对全要素生产率的影响——基于空间动态面板数据

构建空间动态面板模型,运用空间纠正系统GMM法研究了普通教育和职业教育对全要素生产率(TFP)的影响,研究发现,不同层次普通教育和职业教育与TFP均存在空间自相关,TFP存在空间溢出效应,相邻省域TFP有趋同之势;普通教育和职业教育均提高了TFP,职业教育作用略大,前者主要通过促进技术进步提高了TFP,后者主要通过改进技术效率提高了TFP,其中普通高等、中等教育对TFP的促进作用分别低于高等、中等职业教育,普通初等和初等职业教育均不利于TFP提高;分区域看,东部地区普通教育对TFP的促进作用大于职业教育,中西部地区与之相反,东、中、西部地区对TFP促进作用最大的分别是普通高等教育、高等职业教育、中等职业教育,三个地区普通初等和初等职业教育均不利于TFP提高。     

数字普惠金融、区域创新与经济增长

数字普惠金融、区域创新是助推经济增长的核心力量。文章从省际面板数据中截取了2011—2019年的部分数据,对数字普惠金融、区域创新、经济增长三者之间的关系进行深入探究。研究结果表明:(1)数字普惠金融和区域创新能显著促进经济增长,在考虑内生性问题和分区域探讨的情况下,回归结果依然具备较强的稳健性;(2)数字普惠金融能进一步通过提高创新水平对经济增长产生影响;(3)随着普惠金融发展水平发生改变,创新水平对经济增长的影响呈非线性关系;(4)分区域来看,不同地区数字普惠金融都会对经济增长产生影响,但影响程度有所不同,由强到弱依次为西部、中部、东部;而创新水平对经济增长产生的影响则相反,影响程度由强到弱依次为东部、中部、西部。     

中国经济增长率的分解——基于要素分配参数的讨论

本文基于CES生产函数,无论要素分配参数是否为常数,均可推导出经济增长来源于中性技术进步、偏向性技术进步、资本和劳动的贡献度之和;TFP增长率在数值上等于中性技术进步和偏向性技术进步的贡献度之和.基于此,本文利用我国1978-2014年的数据进行实证分析,结果显示:我国资本-劳动之间呈互补关系.当分配参数为常数时,我国主要依靠要素投入实现经济增长,同时,偏向性技术进步是TFP增长减缓的一个主要原因;当分配参数不为常数时,经济增长主要体现在TFP增长上,尤其是偏向性技术进步.因此,在新常态下,要实现增长动力的转换,必须从投入驱动的经济增长转向创新驱动的经济增长,即通过技术进步实现生产效率的提高.     

教育不平等、人力资本与中国全要素生产率增长——来自省际面板数据的经验研究

测算了1988—2006年间中国29个省份教育不平等及全要素生产率（TFP）增长率等相关指标,运用面板数据模型考察教育不平等及人力资本各构成部分对TFP增长的影响。结果表明：全国样本的教育不平等对TFP增长具有显著的负向影响,人力资本各构成部分对TFP增长的影响存在差异,只有高等教育人力资本对TFP增长具有显著正影响,中等及小学教育人力资本对TFP增长不具有积极影响;分东、中、西部地区考察,教育不平等及人力资本各构成部分对TFP增长的影响表现出鲜明的区域差异。     

中国地区间经济差异的全要素生产率比较

改革开放近三十年来,中国经济取得了长期的稳定高速增长,很多研究认为中国经济增长在很大程度上依靠了全要素生产率(TFP)的贡献,例如,根据世界银行的估计,1978-1995年间TFP的增长对GDP增长的贡献平均每年高达43%,是中国经济在这一时期的最主要增长来源(W orld Bank,1997)。然而     

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。     

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.     

四川省区域经济增长趋同与分异研究

根据1978--2005年四川省各市州的人均GDP数据，以新古典增长理论为基础，对四川区域经济增长进行研究。结果表明：在整个时段上，四川区域经济增长经历了趋同一分异一趋同的过程；在1978--1990年期间，区域经济增长存在显著趋同且趋同速度较快，但在1990--2005年期间，区域经济增长分异的趋势较强。趋同的趋势不甚明显；通过引入控制变量和地区虚拟变量分析，说明在社会主义市场经济体制建立的过程中。四川区域经济增长存在条件收敛，五大经济区有“俱乐部”趋同的倾向。     

中国经济增长可持续性的再研究

针对一些学者们研究的自20世纪90年代中期以来中国TFP增长出现严重下滑从而对我国经济增长持续性持怀疑态度,与近几年来我国经济高速持续增长的矛盾,文章延续李宾,曾志雄(2009)的资本存量测算方法,运用Malmquist生产率指数法对我国1978～2007年期间TFP增长进行了再测算及分解。对TFP进行精确测算是研究我国经济可持续增长的关键,从TFP低速增长角度对我国经济增长可持续性的怀疑关键在于资本存量和TFP测算方法上的差异。     

我国物流业效率动态变化的Malmquist指数研究

文章以16家物流上市公司为样本,首先运用DEA方法测算了2002～2006年间每年的静态效率值,然后求出反映跨期动态效率变化的Malmquist生产率指数,分析效率变化情况及变化来源.结果表明:我国物流业TFP平均增长率为4.7%,技术进步与创新是生产率提升的主要原因.文章还提出了提升物流业生产率的建议.     

技能偏向型技术进步与中国制造业全要素生产率的提升

基于技能偏向型技术进步的定义，同时考虑“资本—技能互补”假说，根据非技能劳动、技能劳动和资本三要素双层嵌套型CES生产函数，构建出技术进步技能偏向性指数与要素配置技能偏向性指数，并推导出TFP增长率函数及其各分解效应。在理论层面揭示了技术进步技能偏向性、要素配置技能偏向性、要素效率增长率与投入增长率之间的协同效应对TFP增长率的影响机制，丰富了技能偏向型技术进步理论下对TFP增长率变动的机理认识。进一步，利用2000—2019年中国制造业相关数据分析发现，生产要素效率水平的提升是推动制造业TFP增长率提升的基本力量，而在未来同时提升技能劳动效率水平与投入规模，对于提升制造业TFP增长率，进而推动中国经济实现高质量发展将具有积极且关键的作用。