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.     

不良贷款约束下中国商业银行全要素生产率增长研究

文章运用SBM方向性距离函数和序列Malmquist-Luenberger生产率指数测度了我国11家上市商业银行不良贷款约束下的全要素生产率的增长,并将其分解为纯技术效率变动、规模效率变动和技术进步。结果表明:商业银行的全要素生产率呈现上升趋势,纯技术效率呈现恶化趋势,技术水平和规模效率都在不断提高;国有商业银行的全要素增长率、规模效率变动、纯技术效率落后于股份制商业银行的效率,但国有商业银行的技术进步程度高于股份制商业银行;商业银行全要素生产率的增长及水平差异都主要源于技术进步;受金融危机的影响,我国上市商业银行全要素增长率呈现先上升后下降再回升的变动趋势。     

我国农业绿色全要素生产率及其时空演变

文章将非合意产出农业碳排放纳入农业绿色全要素生产率测度框架,基于SBM-ML指数法测算2004—2020年30个省份的农业绿色全要素生产率及其分解指数。在此基础上,利用泰尔指数法和核密度估计法对各省份的农业绿色全要素生产率进行时空演进态势分析。研究发现：（1）我国农业绿色全要素生产率总体呈上升态势,并存在绿色技术进步和绿色技术效率提升双重驱动的现象。（2）我国农业绿色全要素生产率的增长存在区域异质性。从三大地区划分视角来看,中部和西部地区的年均增长率持平,东部地区次之;从八大经济区视角来看,长江中游综合经济区的年均增长率最快,东北综合经济区的年均增长率最慢。（3）通过泰尔指数可以看出,各地区农业绿色全要素生产率的差异主要来源于组内差异,三大地区的组内差异贡献率高于八大经济区的组内差异贡献率;核密度估计曲线整体有右移倾向,说明农业绿色全要素生产率总体呈上升态势,其地区差距大致经历先缩小后增大的演进过程。     

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。     

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.     

中国省际全要素能源效率变动分解——基于环境约束条件下的研究

将二氧化碳排放作为非期望产出,基于Malmquist-Luenberger生产率指数,测算了2001-2009年资源环境约束下中国各省份的全要素能源效率,并将其分解为技术进步、纯技术效率变动和规模效率变动因子。研究结果表明,纯技术效率和规模效率的恶化是中国全要素能源效率下降的主要源泉;省际全要素能源效率增长率在省际间的分布差异较大,且主要源于技术进步的省际差异;在技术进步的推动下,全要素能源效率增长率呈现"先上升再下降"的变化趋势。     

我国生猪养殖业绿色全要素生产率测度与分解

提升绿色全要素生产率是生猪养殖业实现高质量发展的一条重要路径,为助力生猪养殖业高质量发展,文章基于2004—2020年我国省级层面的生猪养殖业投入、产出数据,采用内生方向性产出距离函数测度了生猪养殖业绿色全要素生产率的变化,并使用新的方法对生猪养殖业绿色全要素生产率变化进行分解。结果显示：（1）2004—2020年,我国生猪养殖业绿色全要素生产率总体呈现增长态势,年均增长速度为3.2%。（2）生猪养殖业绿色全要素生产率增长来源于效率改善和技术进步,其中,技术进步是主要动力。（3）生猪养殖业的效率改善主要来源于发展效率改善,而技术进步主要来源于绿色技术进步。（4）发展动能和绿色动能均能促进生猪养殖业绿色全要素生产率增长,但绿色动能是主要因素。     

京津冀和长三角地区制造业生产效率的比较研究——基于Malmquist-DEA模型的全要素生产率分析

全要素生产率是衡量产业生产效率最有效的经济指标,为此采用Malmquist-DEA法对京津冀地区和长三角地区制造业及其三大类别行业在2006—2016年期间的全要素生产率变化情况进行分析。结果显示:京津冀地区在制造业三大类别领域的全要素生产率年均增长率皆高于长三角地区,但整体波动变化情况也较长三角地区更为明显;京津冀地区制造业技术进步增长率、技术效率增长率以及全要素生产率对制造业产出增长的贡献率同样都高于长三角地区;六省市中,天津和上海的制造业全要素生产率的增长率高于所在地区整体水平,上海和北京制造业是效率型增长,江苏、浙江和河北制造业是投入型增长,天津则介于两者之间;上海和河北在制造业各类别中的全要素生产率增长呈不同水平的相对均衡,而制约北京、天津、江苏和浙江制造业全要素生产率增长的短板领域各有差异。     

基于Malmquist指数的油田效率测度分析

文章运用基于DEA模型的Malmquist方法研究了2000～2010年期间的我国部分油田生产效率改善指数、技术进步效率指数和全要素生产率指数的变化。结果表明,油田生产的全要素生产率呈现负增长,主要是由技术进步的下滑带来的;政策和油价也对全要素生产率有影响。通过分析,认为提高油田生产的技术效率是油田管理和发展的主要方向,同时应注意提高规模效率,促进油田生产全要素生产率的增长。     

黄河流域农业全要素生产率测度与时空演变特征分析

文章基于DEA-Malmquist评价模型和空间相关性分析方法,对2013—2020年黄河流域9个省份的农业全要素生产率进行测度分析,揭示其时空演变特征。结果发现：该区域农业全要素生产率整体偏低,低于全国平均水平,但其增长速度高于全国平均水平,从而与全国的差距逐渐缩小,其中,技术进步发挥了主要驱动作用;不同省份之间全要素生产率差距较大,纯技术效率呈两极分化态势,规模效率的分化也在扩大。除青海以外,其他省份都存在纯技术效率或规模效率的不足。因此,为了全流域内农业的高质量发展,一方面,各省份应立足自身农业的现状,有针对性地补足短板;另一方面,省份之间应优势互补,促进农业资源的优化配置。     

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。     

偏向性技术进步的测算与分析

 本文构建了一套系统测算要素偏向性技术进步的方法,不仅可以计算出每年资本增强型和劳动增强型技术进步各自的速率和技术进步的整体偏向性,而且还深化了全要素生产率的分析。使用这一方法对我国1991-2011年经济增长过程中技术进步偏向性的测算表明,这一时期我国劳动的生产效率逐年提升,而资本的生产效率却在1995年以后逐年下降,技术进步表现为资本使用和劳动节约型;相对于经济增长率,我国1995年以后大部分年份的全要素生产率的增长率都很低,凸现了我国技术创新的能力不足、经济增长主要依靠要素投入推动的特征。     

改革开放以来中国农业全要素生产率的动态演进及收敛性分析

基于1978—2016年中国31个省份的面板数据,运用经典非参数DEA-Malmquist指数测算中国整体及各地区农业全要素生产率的基础数据,并对农业全要素生产率的动态变化特征、空间分布及收敛性进行比较分析与检验。研究结果表明:1979—2016年间中国农业全要素生产率经历了从波动增长到平稳增长的转变,年均增长率为3.4%,农业全要素生产率的增长主要得益于农业技术进步。中国农业全要素生产率还呈现出明显的空间差异,且表现出东部、东北、中部、西部依次递减的趋势。通过收敛性检验的数据结果发现不仅在全国整体而且在四大地区内均存在明显的σ收敛和β收敛。     

全要素生产率与江苏经济增长的实证分析

文章运用DEA-Malmquist指数方法测算出1978～2008年江苏省13个省辖市的全要素生产率及其成分技术进步、技术效率指数,并按时问趋势和区域分析了其变动情况.分析表明,江苏省整体上虽然技术效率没有改善,但是1978～2008年在技术进步带动下,全要素生产率处于正增长态势,2001～2008年由于技术进步率出现负增长,全要素生产率指数也出现了负值;从区域层次上看,苏南、苏中、苏北的年均增长率分别为5.2%、1.2%、-0.04,经济增长动力来源呈现明显的差异化.     

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.     

中国对外贸易空间溢出效应的测度

采用Malmquist指数法将中国301个地区的全要素生产率分解为技术进步率、技术效率和规模效率。修正以往对空间溢出效应的参数释义,基于空间Durbin模型的检验显示：中国对外贸易在区域内和区域间的溢出仅提升了所在区域和毗邻区域的技术效率、规模效率和全要素生产率,无助于技术进步率提升;外贸空间辐射能力有限,仅提升一阶邻域的技术效率、规模效率和全要素生产率。     

中国全要素生产率增长率的效应识别及收敛性检验

文章利用包含两类增强型技术进步的生产函数将全要素生产率增长率分解为要素投入结构变化效应、技术进步偏向变化效应、资本增强型技术进步变化效应和劳动增强型技术进步变化效应。在此基础上,利用1978—2020年相关数据进行实证检验。研究发现：各要素之间呈互补关系,技术进步大致偏向资本,全要素生产率增长率明显下降。进一步研究发现,在分解效应上,全国技术进步偏向变化效应与全要素生产率增长率的走势大致一致,但劳动增强型技术进步变化效应对全要素生产率增长率的影响最大;在收敛性上,全国及东、中、西部地区全要素生产率增长率不存在σ收敛,但存在显著的绝对β收敛和条件β收敛。     

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.     

城市规模与城市经济绿色增长关系的实证检验

文章首先借助DDF及ML生产率指数测度了2007—2017年我国267个地级及以上城市的绿色全要素生产率及其分解项。结果表明，研究期内全国及各地区城市的绿色全要素生产率均实现了不同程度的提升，且技术进步的促进作用要优于技术效率，并成为决定当前城市绿色增长的主导因素。其次，通过面板门槛模型对城市规模与绿色全要素生产率的关系进行实证检验。研究发现，人口规模对绿色全要素生产率的影响存在双重门槛效应，总体上可划分为前期抑制、中期积极促进、后期小幅促进三个阶段，门槛值分别为88.7万和300.1万。最后，运用系统GMM方法检验城市规模对技术效率和技术进步的内在影响路径。结果表明，随着城市规模的扩大，对技术效率的促进作用持续减弱，直至不再显著；而对技术进步的促进作用则主要发生在大城市，且促进效应逐渐减弱。