基于DEA的东部地区全要素能源效率变动的实证分析

本文基于DEA的非参数Malmquist指数法,测算并分解了2002—2007年我国东部地区10个省（市）的全要素生产率变动,基于数据包络方法测算出各省历年的全要素能源效率。实证表明：从2001年后我国东部地区的全要素生产率呈现出改善趋势,技术进步的作用逐步增强。然而,东部地区各省（市）全要素能源效率存在显著差异,能源效率的变化与全要素生产率的变化呈现出相似性,技术进步成为各省（市）能源效率差异的主要原因。     

基于投入要素生产效率变化的Malmquist指数分解方法

Fare R等提出的Malmquist指数将全要素生产率变化分解为技术效率变化指数和技术进步指数,而技术效率变化指数又可分解为纯技术效率指数和规模效率指数,但是这种分解并不能从投入要素的角度来寻找全要素生产率增长或降低的根源.文章提出了一种将全要素生产率变化分解为固定投入生产力变化与可变投入生产率变化的方法.特别地,如果只有资本和劳动两种投入要素,该方法可以将全要素生产率变化分解为资本投入生产力变化和劳动投入生产力变化,以实现各种投入要素对全要素生产率贡献能够单独测量的目的.     

中国工业企业的全要素生产率及其影响因素分析

文章以1997～2007年中国大陆29个省市大中型工业企业的面板数据为基础.运用DEA-Malmquist指数方法测算了其全要素生产率变动及其分解.进一步分析了全要素生产率、技术效率、技术进步的相关影响因素.在此基础上.提出了有效提高我国大中型工业企业全要素生产率、技术效率、技术进步的前瞻性建议.     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

我国农垦全要素生产率的测算:1999～2007

文章运用曼奎斯特指数测定了我国各省农垦1999～2007年的生产率.从全国范围看,农垦企业全要素生产率呈增长趋势,技术效率提升和技术进步呈现交替增长的趋势.各地垦区呈现不同的增长方式,省会以上大城市全要素生产率主要依靠技术进步推动,而四大地区主要依靠技术效率的改善.     

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.     

湖北省农业生产率增长、技术进步与效率变化研究

文章运用Malmquist指数方法,考察了2004-2009年湖北省农业全要素生产率的变动趋势,通过Malmquist指数的分解,分析了湖北省农业全要素生产率增长的内在动力.结果表明,湖北农业全要素生产率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共同作用使湖北农业资源配置效率对全要素生产率的增长作用不明显.通过分析,认为提高农业生产的技术效率是农业发展的主要方向,同时针对湖北省农业主产区的区域地理特征,提出了应走农业规模化生产的道路以提高规模效率,最终促进湖北省农业全要素生产率的增长.     

京津冀城市群工业绿色全要素生产率的时空特征、动态演进与趋势预测

京津冀城市群工业发展面临着资源短缺和环境污染的双重束缚,提高绿色全要素生产率成为破解京津冀工业高质量发展与生态环境之间矛盾的关键。文章基于2004—2019年京津冀城市群工业数据,采用改进后的RSBM-ML模型从空间和时间两个维度测算了京津冀工业绿色全要素生产率指数,并使用Kernel密度估计、传统和空间马尔科夫链模型对工业绿色全要素生产率的动态演进和趋势预测进行了分析。结果表明：京津冀城市群工业绿色全要素生产率指数呈现上升趋势,技术效率变化指数和技术进步变化指数均呈现递增的趋势;京津冀城市群工业绿色全要素生产率内部差异逐渐加大,出现右拖尾的特征,技术效率和技术进步差异增加,技术进步的贡献率明显高于技术效率;空间因素对京津冀城市群绿色全要素生产率具有显著影响,高水平邻域对于本地区的工业绿色全要素生产率具有拉动作用,而低水平邻域会阻碍本地区工业绿色全要素生产率上升。     

基于SE-Malmquist模型的农业生产率分析——以新疆为例

运用超效率模型计算Malmquist指数,测算出2004-2007年新疆农业全要素生产率不断提高,对Malmquist指数进行分解以分析其不断提高的原因.结果表明,新疆农业生产率的提高是由技术进步推动的结果,技术效率变化率没有发挥促进作用;各地区农业生产效率差距较大;农业生产效率与技术进步没有很好地结合.为进一步提高新疆农业生产率,需要充分挖掘现有技术潜力,做好现有技术的推广运用.     

营商环境、互联网政务与农业全要素生产率

文章采用2016—2020年我国省级面板数据，通过DEA-Mamlquist指数测算31个省份农业全要素生产率，利用联立方程组模型检验营商环境对农业全要素生产率的影响及作用机理，引入互联网政务作为调节变量，并分区域探讨其差异性。研究发现：营商环境与农业全要素生产率相互抑制，并制约了技术进步、技术效率的分解路径；引入互联网政务与营商环境的交互项发现，互联网政务能够起到优化营商环境、促进农业全要素生产率的作用；区域异质性显著，在东中部地区起到促进作用，而在西部地区起到抑制作用；法治环境建设能够促进农业全要素生产率提升，而农村区域的创新环境、基础设施以及商业环境建设未能达到预期效果。     

医疗卫生资源配置效率测度及时空演化分析

文章基于我国2013—2020年医疗卫生资源配置效率面板数据,运用DEA-Malmquist指数模型,对我国31个省份的医疗卫生资源配置效率进行综合测度,揭示其时序变化和空间差异特征,并通过分解全要素生产率进一步分析影响医疗卫生资源配置效率的因素。研究表明：2013—2020年我国医疗卫生资源效率总体有所提升,但总体未实现有效配置;从空间分布看,不同省份的医疗卫生资源效率存在差异,相较于西部地区,东部地区效率最高,其次为中部地区,医疗卫生资源配置不均衡。结合全要素生产率分析结果发现,主要是医疗设备和人才的不足制约了医疗卫生资源的效率提升;从全要素生产率的空间演化上看,东中部地区较为平稳,西部地区受政策、环境等影响,变动较大。建议强化医疗设备和人才队伍建设,提高医疗技术水平;加大西部地区医疗投入,优化东中部地区配置效率;加强区域间的交流协作,平衡区域差异。     

ICT投资、互联网普及和全要素生产率

本文使用DEA-Malmquist指数方法对2002-2012年我国分行业全要素生产率、技术效率与技术进步进行测算,并基于我国地区投入产出表构建了ICT资本投入强度。在此基础上,本文就ICT投资对生产率的影响进行了实证检验。研究发现,ICT投资对全要素生产率提升具有积极作用,并且主要通过ICT投资促进技术效率提升实现。面板门限回归模型的结果显示,只有达到一定互联网普及率时,ICT投资促进技术效率提升的作用才显现,并在高互联网普及率时进一步增强;但在高互联网普及率下,ICT 投资对技术进步存在抑制作用,在全要素生产率层面表现为ICT 投资的促进作用消失。因此,现实的ICT 投资应重视通过信息化管理提升行业资源的有效利用能力,以最大化技术效率对全要素生产率的贡献;应充分考虑不同行业和地区的互联网普及程度,以深度激发“连接经济”对于释放ICT效能的互补性作用;还应注意配套相应产业政策,以减轻互联网发展对技术进步的阻碍作用。     

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。     

我国蔬菜产业生产效率变动分析

文章运用DEA的Malmquist指数方法,探究1994~2007我国和各省份蔬菜生产率变动情况,并将其进一步分解为技术进步、技术效率、纯技术效率以及规模效率。主要研究结论:(1)我国蔬菜全要素生产率和技术进步年均增长率为负,主要受技术进步的影响;(2)我国蔬菜技术效率年均增长率为正,和规模效率发展趋势相同,资源配置较合理;(3)西南地区、华北地区和东北地区的全要素增长率高于全国水平,表明大部分的省份的生产规模较合理,资源达到了优化配置。     

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。