中国农业全要素生产率及其时空差异分析

基于1990-2010年省际面板数据,运用DEA-Malmquist方法测算和分析中国农业全要素生产率.测算结果表明:中国农业全要素生产率增长是技术进步和技术效率共同作用的结果,但是技术进步起主导作用;农业全要素生产率增长存在时空差异;全国、三大地区及绝大多数省份农业技术效率的波动主要源于纯技术效率的变动,与规模效率的关系不大.因此,为了加快经济发展方式转变,我国不仅要促进农业技术进步,而且在不同区域农业投入的重点领域应该各有侧重.     

中国西部城市群全要素生产率研究:2001—2010

基于DEA模型的Malmquist指数方法,分析了中国西部7个主要城市群在2001-2010年期间城市群全要素生产率的动态变化.研究发现:2001-2010年期间,西部城市群全要素生产率改善上升了3.4％,主要来源是技术改进;选定期间的全要素生产率改善不稳定,最近出现了持续的下降趋势;西北城市群全要素生产率改善了5.3％,西南改善了2.1％.通过实证分析得出我国西部城市群经济增长还处于投入增长阶段,利用效率整体偏低.     

基于Malmquist指数的高等教育生产率变动分析

文章运用Malmquist指数方法,考察了1997——2005年间高等教育全要素生产率TFP的变动趋势,并通过Malmquist指数的分解,分析了我国高等教育TFP增长的内在动力。结果表明,高校扩招以来,我国高等教育TFP的增长主要是由技术进步推动的,规模效率和纯技术效率的相互作用,使高等教育资源配置效率对高等教育TFP的增长作用不明显。通过分析,本文认为走"内涵式"发展道路,不断提高高等教育管理技术水平将是我国高等教育发展战略的未来的发展方向。     

黄河流域绿色全要素生产率及影响因素研究

为全面衡量黄河流域经济增长与生态环境保护程度,本文通过构建评价指标体系并利用Malmquist指数测算并分解了黄河流域各省（区）的绿色全要素生产率,发现2003—2020年的绿色全要素生产率总体呈上升趋势,技术进步对绿色全要素生产率有拉动作用,而规模因素则相反。进一步研究发现,绿色全要素生产率在该地区出现σ趋同趋势,城镇化水平、金融化水平和研发投入对其具有正向影响,知识产权保护、服务业发展水平和能源结构具有负向影响。基于上述结论,本文从提高技术效率、完善要素市场化配置、促进城镇化水平和改善能源结构等方面对黄河流域实现高质量发展提出建议。     

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。     

中国农业全要素生产率影响因素分析

运用Malmquist指数法测算了1983--2006年间的农业全要素生产率,多数年份全要素生产率都大于1,我国农业正朝着可持续方向发展。对影响因素的分析表明,全要素生产率的财政支农弹性及出口弹性均为正值,即对全要素生产率的提高具有积极作用,但促进作用相对较小,城镇化的作用方向与预期的相反,主要因农村较高素质劳动力的外流及对剩余务农人员培训相对滞后所致。     

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。     

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。     

中国工业全要素生产率地区差异分析——基于支撑面板数据计量模型的研究

以全要素生产率为研究对象,以其在中国各区域工业发展差异中的作用为研究起点,基于数据包络分析的Malmquist生产率指数方法,使用相关的Panel Data计量经济学方法对1978-2006年间中国工业全要素生产率区域差异成因进行了应用研究.     

低碳视角下粮食主产区农业全要素生产率比较——基于中国13省2002-2011年数据的分析

运用Malmquist生产率指数（M指数）和Malmquist-Luenberger生产率指数（ME指数）对中国13个粮食主产区2002-2011年的农业全要素生产率（TFP）进行测算和比较分析,结果显示：13个粮食主产区研究期内ML指数与M指数的变化趋势大体一致;但与考虑碳排放情况的ML指数相比,M指数高估了农业TFP的增长速度,夸大了技术进步和技术效率对农业TFP的贡献作用;由ML指数及其分解可知,中国目前粮食主产区的农业生产方式仍然简单粗放;从技术“创新者”身份来看,产粮大省山东省、处于东部较发达地区的江苏省和位于东北粮食生产基地的辽宁、内蒙古、黑龙江、吉林等省份在实现碳排放约束条件下的农业技术创新方面发挥了重要作用,直接推动着农业环境技术的进步与创新,但中部一些省份,如湖南、湖北、江西、安徽的表现则不理想。     

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。     

制造业集聚和全要素生产率——基于制造业微观数据经验研究

运用1998-2007年中国工业企业微观数据计算了我国31个制造行业集聚指数（EG指数）,采用LP方法估计了企业的全要素生产率（TFP）,考察了制造业集聚与企业TFP的关系。研究发现,制造业集聚程度有逐年提高趋势‘集聚有助于企业全要素生产率的提高;集聚与生产率之间呈现“倒U型”演化关系。此外,由于中国制造业集聚程度仍然处于较低阶段,相对于低集聚度的行业而言,更高的集聚程度对企业生产率的贡献明显更高,这也为调整制造业产业集群发展政策提供了更多操作空间。     

中国农业生产率的动态分析

文章运用Malmquist指数法分析了2000—2005年间中国各省农业生产部门的数据,测量了农业部门的全要素生产率的变动情况,并分析了影响其变化的因素。研究表明,近五年来中国农业的TFP指数呈上升趋势,技术进步是促进其增长的主要因素。     

西部地区信息产业全要素生产率的测度与评价——基于非参数Malmquist指数的研究

利用2005年-2011年西部地区信息产业的面板数据,运用基于DEA的Malmquist指数分析了西部地区信息产业的生产率水平及其构成要素。研究发现:西部地区信息产业的技术进步是有效的,但技术效率和全要素生产率是无效的;西部地区信息产业的生产率各指数的变动存在明显的区域差异,主要问题在于生产管理水平相对较弱。因此应建立科学的技术引进制度,提高劳动素质,培养和招揽优秀的管理人才,提高资源利用效率。     

不良贷款率对银行业影响的统计关系检验

在5%的显著性水平下,不良贷款率对资本利润率、净利差、资本充足率有单向格兰杰因果关系;而存贷比、流动性比率对不良贷款率有单向格兰杰因果关系;拨备覆盖率与不良贷款率在不同滞后期格兰杰因果关系不同。当不良贷款率上升时,商业银行不应通过承担更高的风险选择高贷款利率的贷款项目以实现其经营绩效;在系统性风险可控的前提下,监管部门和中央银行实施逆周期调整,可适当有选择性地提高容忍度,允许部分商业银行或业务条线调整对资本的计提标准,降低其顺周期性;商业银行应注重盈利性、流动性、安全性之间的平衡,理性对待不良贷款率上升。     

我国物流产业生产力成长与技术效率变动探析

提升产业效率是产业调整振兴的重要手段。本文采用Malmquist生产力指数法,对1997—2007年我国物流业全要素生产率和技术效率的变动进行了量化分析。结果表明:物流产业技术进步速度缓慢,特别是技术效率负增长造成的产业效率下降是近年来我国物流业发展较快但却大而不强的根源。文章结合我国物流业发展的现状,指出基础设施网络的协同性不强、高端市场竞争不充分和低端的过度竞争、制造业物流服务水平不高、市场秩序不完善及分散的管理体制等问题是我国物流产业效率降低的主要原因,并提出了相应的政策建议。     

陕西省耕地全要素生产率分析

利用1990～2011年陕西省相关数据,采用非参数的DEA-Malmquist指数法测算了陕西省耕地全要素生产率的变化情况,并对其构成进行分解,研究结果表明：从整体来看,全省耕地全要素生产率增长较快,但增长幅度逐期递减;从增长结构来看,耕地全要素生产率的增长主要来自于技术进步的增长,而非技术效率的增长;从增长差异角度来看,地区差异较为显著,而且各个地区的增长结构也不完全相同。最后,根据研究结论提出了相关政策建议。     

中国全要素农田水利效率的地区差异和门槛效应研究

农田水利作为我国农业基础设施投资的重要组成部分,对农业经济增长及农民增收具有重要影响。基于DEA在全要素生产的框架,构建全面衡量我国农田水利效率的指标——全要素农田水利效率,选取2001—2015年省级面板数据,运用DEA Malmquist方法测算31个省的全要素农田水利效率,并对不同区域农田水利效率进行对比分析。研究结果表明我国全要素农田水利效率存在明显地区差异,东北地区效率最高、超过农业大省聚集的华东和华中地区;全要素农田水利效率与区域经济发展水平存在不完全匹配现象,主要与农田水利效率及影响因素之间的非线性关系有关。基于农田水利效率省际差异,采用门槛回归模型检验影响全要素农田水利效率的门槛特征,研究结果显示：农村经济发展水平对农田水利全要素生产率存在显著的收敛门槛效应、机械动力投入对农田水利全要素生产率存在明显的加速门槛效应。