我国欠发达地区粮食生产效率的实证研究——基于DEA和Malmquist指数法分析

采用DEA方法和Malmquist指数方法,利用我国欠发达地区1998—2009年度数据,实证分析我国欠发达地区粮食生产效率的变动情况及其过低的原因。结果表明,1998—2009年间,欠发达地区粮食的综合效率不高;欠发达地区粮食全要素生产率未达到有效前沿,技术进步较低,技术效率作用也不明显,各地区之间的全要素增长差异较大,并呈现出明显的阶段性变化特征。     

中国上市汽车公司效率分析——基于DEA-Malmquist指数方法

采用DEA-Malmquist指数方法,对中国上市汽车公司2009-2012年间效率变动情况进行了分析。结果显示:中国上市汽车公司的全要素生产率变化指数小于1,但不断上升,全要素生产率下降速度趋缓;上市汽车公司综合技术效率年度间变动较小,较为稳定,规模效率的下降抵消了纯技术变化指数的增长对综合技术效率增长的促进作用;上市汽车公司技术进步指数和全要素生产率指数的变动一致,是引起全要素生产率变动的主要原因;上市汽车公司年度效率波动较大,各企业之间效率差异较小,不存在具有明显优势的企业,抵御外部冲击能力较小。     

中国工业行业全要素生产率增长的实证分析

本文采用非参数Maliquist指数方法实证分析了我国工业行业全要素生产率的增长状况,并将其分解为技术进步和技术效率。研究表明,1998—2007年我国工业行业全要素生产率的平均增长率为9．9％：行业间全要素生产率和技术进步变化显著,技术效率变化不大;技术进步是推动我国工业行业全要素生产率增长的最显著因素。     

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。     

物流业技术效率及全要素生产率研究现状

物流业的技术效率及全要素生产效率研究近年来成为热点。数据包络分析以及随机前沿函数模型等物流业技术效率与全要素生产率测度的方法与传统计量方法相比具有很大优势,但现有研究方法中缺乏不同方法计算结果的对比,缺乏对影响物流技术效率的环境因素的分析,及对物流技术进步与技术效率演变趋势的探讨等研究的不足。未来应该采用考虑环境因素的全要素生产率分析方法来研究中国省际物流业技术效率及全要素生产率差距问题,这将是一个具有重大理论意义和实际意义的课题。     

城市碳全要素生产率的时空差异及其溢出效应——基于中国283个地级市的实证研究

提升城市碳全要素生产率是有序推动经济绿色低碳转型和积极落实碳达峰碳中和目标的关键所在。基于两期非径向方向距离函数与卢恩伯格生产率指数,对2003—2020年中国283个地级市的碳全要素生产率进行更为合理的测度与分解,并结合共同前沿理论建立生产率差距变化指数,探究城市群间碳全要素生产率增速时空差异的来源,同时分析城市集聚效应对碳全要素生产率空间溢出的影响。研究发现：中国城市碳全要素生产率虽然取得一定增长,但仍处于较低水平,产出效率有待提升,技术进步是提高碳全要素生产率的主要动力。根据生产率差距变化指数将城市群碳全要素生产率划分为正主峰型、负主峰型与反复波动型。碳全要素生产率在空间上具有正向溢出效应,城市集聚效应对本地和邻地碳全要素生产率都呈现先下降后上升的变化趋势。据此,提出应兼顾要素投入集约和产出结构优化,绿色发展应分类分区精准施策以及加强空间治理观念,建立推动经济增长低碳化的区域协同机制。     

中国省域技术进步的节能偏向研究 ——基于随机前沿函数的实证分析

技术进步对不同投入要素的偏向性将带来不同的经济增长模式,偏向节能的技术进步是我国建设生态文明、促进经济可持续发展的重要支撑。采用随机前沿模型,在估算绿色全要素生产率的基础上,构建资本、劳动、能源消费的技术进步偏向指数,探讨1997—2015年我国省域技术进步是否存在节能偏向。研究发现：我国绿色全要素生产率总体上呈现增长趋势,东部区域的绿色全要素生产率年均增速高于中部和西部区域;在考虑资本、劳动和能源三种投入要素的前提下,我国省域技术进步整体上偏向于节约劳动力,技术进步的节能偏向并不显著;从时间趋势看,劳动-能源、资本-能源的技术偏向指数整体上都有所缩小,表明随着时间的推移,我国省域技术进步已经呈现出节能趋势。     

中国柑橘产业的全要素生产率、技术进步与效率变化

运用非参数的Malmqusit指数法,选择我国《农产品成本收益资料汇编》中柑和橘的生产成本与收益的数据样本,使用1个产出指标和3个投入指标测算中国柑、橘的全要素生产率的变化。结果表明,2003-2008年期间,中国柑、橘全要素生产率均出现一定的增长,其中,技术进步的波动是明显因素,而效率变化指数则相对稳定。从柑和橘的主要生产地区来看,测算的主要省份中,绝大部分地区柑和橘的全要素生产率波动都比较大 从构成上看,多数省区呈现出技术进步与农业效率损失并存的局面。     

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。     

中国农业生产效率变动的驱动因素研究

运用DEA-Malmquist生产率指数法,对1978-2011年省级农业TFP进行了数量测算与系统分解,并细致考察了其时序演变差异、地理空间分布与分组增速效率等特征.测算发现:农业TFP增长源泉主要是由技术进步率与技术效率双轮驱动的,但技术效率的驱动作用有限.农业TFP与技术进步率指数呈顺周期变化,与技术效率指数有逆周期波动阶段.农业TFP效率变动具有比较严重的地理空间上的非均衡性.省际间各指数差异显著,农业技术效率指数全国各区域普遍不高,中西部地区的农业前沿技术进步率比较糟糕,但各直辖市主要效率指数增长效应显著.农业TFP及其分解指数“发散效应”明显,“收敛效应”与“外溢效应”趋势不显著.除了要素输入,经营模式创新更显重要,“双轮驱动”应成为未来中国农业经济增长方式转变与可持续发展的路径.     

辽宁省装备制造业效率分析

运用2001—2014年27个省市的面板数据,使用DEA模型中的BCC模型和Malmquist指数法对辽宁省装备制造业及其细分行业的综合效率和全要素生产率(TFP)变化进行分析。结果表明:辽宁省装备制造业更多依靠规模和数量取胜,而非产业发展质量; 近几年来辽宁省的要素使用效率有一定的提升,对劳动投入的利用水平低于资金投入; 辽宁省装备制造业全要素生产率的变动主要是由技术进步引起的,技术效率的变动起的作用相对较小,但近几年全要素生产率的下降则主要是由技术效率变动的下降引起的,而这种下降主要是由于纯技术效率的下降引起的。     

我国制造业技术效率的测算与变动研究

运用基于数据包络分析(DEA)的Malmquist指数分析方法对2003—2011年我国制造业的全要素生产率(TFP)进行测算,从而得出我国制造业技术效率与技术进步的现状及发展趋势。结果表明,从2003—2011年期间,制造业各行业的全要素生产率平均年增长率为8%,技术进步的年均增长率为4.9%,技术效率的年均增长率为2.9%,由此看来,9年来在影响30个制造行业的全要素生产率的增长因素中,技术进步和技术效率同时起到作用,技术进步的效果稍加显著。     

安徽城市节能降耗效率动态变化实证研究

文章利用数据包络分析法对安徽17个城市2000~2007年间能源利用效率进行了实证研究,并通过对Malmquist生产率指数的测算与分解,分析了安徽能源全要素生产率增长源泉、区域差异原因与跨期生产率动态变化趋势。研究表明:考察期内技术效率制约安徽能源全要素生产率提升,而技术进步是安徽能源全要素生产率增长的主要驱动力。     

河南省生产率进步及其因素分解——基于DEA-Malmquist指数的市级数据分析

运用DEA-Malmquist指数分析法对18个市2000-2009年间的全要素生产率进步及其因素分解分析的结果表明:河南各市全要素生产率增长十分强劲,年均达14.7%,且落后地区具有明显的追赶趋势,但近几年下滑趋势明显。进一步的实证分析说明,技术进步是推动全要素生产率增长的主要动力,而综合技术效率和纯技术效率的下降则是制约TFP提升的瓶颈因素。因此,要遏制全要素生产率的下滑势头,就必须大力推进科技进步、提升技术效率和规模效率。     

全要素生产率单要素生产率与经济增长

对衡量经济增长质量的重要指标全要素生产率进行了研究。指出全要素生产率概念的价值在于它能够通过一个简单的一维数据说明经济增长的效率,但当经济增长中出现结构性问题时,全要素生产率概念无法对现实经济问题给出有价值的指引。认为在这种情况下,有必要回到单要素生产率,通过研究单要素生产率的变动规律说明经济增长方式的变化。     

基于DEA-Malmquist方法的装备制造业自主创新能力评价

装备制造业是国民经济的重要支柱产业,影响和决定一国制造业的基础和核心竞争力。十九大以来,我国制造业的重要发展方向就是不断创新、加强与国际接轨力度。基于2006—2015年我国装备制造业的面板数据,构建DEA Malmquist模型测度各类装备制造业在各年份的自主创新能力,以为装备制造业自主创新能力的综合评价提供一条新途径。研究结果表明：我国装备制造业技术创新整体呈上升趋势,每年以8%的比率增长;从TFP指数分解来看,2012—2013年、2013—2014年这两个时间段的TFP指数呈不稳定增长态势,先快速增长之后快速下降;对7类装备制造业子产业的创新能力测度发现,除交通运输设备制造业的创新效率指数M小于1外,其余产业均保持良好的发展态势,大多数子产业的 PTEC与 SEC值都等于1或趋向于1,纯技术效率变化以及规模效率的变化对装备制造业子产业创新能力的促进作用并不明显。