效率增进与技术进步对绿色生产率增长的影响——来自中国36个两位数工业行业的实证

利用全局DEA及Malmquist-Luenberger指数,测度1998—2010年中国工业行业绿色TFP及其分解成份,结果发现:工业绿色TFP增长的动力主要来自技术进步,技术效率整体上拖累了工业绿色TFP增长;工业碳生产率不断提升,技术效率对工业碳生产率增长的促进作用强于技术进步的促进作用,且重工业的技术效率与技术进步对碳生产率增长的促进效应高于轻工业。因此,除了发挥技术进步对工业行业碳生产率增长的促进作用外,更需要重视提升技术效率对工业行业碳生产率增长的推动作用。     

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.     

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。     

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。     

基于非径向DEA模型的区域环境绩效评价研究

非期望产出是影响区域环境绩效的主要因素.运用非径向非期望产出DEA模型测度了2000-2007年中国各地区的环境绩效静态技术效率水平,并结合Malmquist生产率指数考察了各地区环境绩效跨期动态变化的趋势及相应的影响因素.结果表明:在整体上,中国大部分地区环境绩效静态技术效率水平均相对较低,其中环境绩效的技术效率水平是导致环境绩效下降的主要因素,而环境绩效技术进步则促进了环境绩效水平的提高.     

中国区域间生产效率差异和TFP增长率分解:1978-2007

文章使用数据包络分析方法,利用整理出来的面板数据,分时段分区域考察了1978~2007年间,中国30个省区市的生产效率水平,同时分析了TFP增长率及其组成。结论是:(1)1978~1990期间,我国的平均生产效率水平是上升的,但1990年代以后呈下降特点;且东部平均生产效率水平大于中、西部。(2)效率改进和技术进步均是我国TFP增长的重要来源,不过在不同的时段,二者地位不一。(3)东部的TFP增长率大于中、西部;但是各区域TFP增长的主要来源不同。     

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。     

中国生产性服务业TFP的时空差异与影响因素分析

在利用Malmquist指数法测算2005-2013年中国30个省份生产性服务业的全要素生产率(TFP)的基础上,采用核密度估计法分析了TFP的动态演变,并运用分位数回归方法对中国生产性服务业TFP的影响因素进行了实证分析。研究发现:在考察期内中国生产性服务业TFP总体呈下降态势,技术效率下降是其下降的主要原因;核密度曲线说明中国生产性服务业TFP省际差距扩大,技术效率和技术进步逐渐呈现两极分化的趋势;分位数回归结果表明,工业化水平和人力资本水平对生产性服务业TFP提升具有普遍的促进作用,而信息化水平、对外开放水平、制造业集中度对生产性服务业TFP提高的贡献大小均与地区生产性服务业TFP的水平有关。     

中国葡萄酒行业全要素生产率及其变动研究

文章运用非参数数据包络分析中的Malmquist指数分析方法对全国十个葡萄酒主产区1998~2009年间的面板数据进行实证分析,重点研究我国葡萄酒行业全要素生产率的变化情况以及技术进步、技术效率变化情况,并利用计量经济学方法对技术效率的收敛性进行了进一步的分析。研究表明,在研究年份中国葡萄酒行业的全要素生产率呈现出波动性增长趋势,TFP增长主要源自技术进步和技术效率提高,推进技术进步和提升行业技术效率是保证我国葡萄酒行业可持续发展、提高产业竞争力的主要途径。     

中国制造业技术变化实证研究

制造业的发展关系到第二产业及整个国民经济的发展,制造业的增长是中国工业经济增长的主导力量。本文使用DEA- Malmquist 指数法,测度了中国制造业中20个行业1997—2005 年的全要素生产率TFP 变化情况,并在此基础上把制造业分为非耐用消费品、中间投入品和资本品及耐用消费品三个部门,比较部门间技术变化的差异。研究结果表明：制造业的TFP平均增长率为3.76%,其中技术进步是 TFP 增长的主要原因;在三个部门中,非耐用消费品工业全要素生产率平均增长最快,资本品及耐用消费品工业整体表现最好,低水平的规模效率抑制了中间投入品工业部门技术效率的提高,从而阻碍了该部门全要素生产率增长。     

基于Malmquist指数的高技术制造业研发效率变动分析

文章运用Malmquist指数方法,考察了2001～2006年间高技术制造业研发效率的变动趋势,并通过Malmquist指数的分解,分析了我国高技术制造业研发效率增长的内在动力。结果表明,造成高技术制造业研发效率增长的主要原因是技术进步水平的提高而不是规模效率,且研发TFP和技术进步的变化率近年来呈现波动趋势,各行业研发TFP及其构成也存在差异,认为不断提升高技术制造业研发的技术水平是我国高技术制造业研发效率提高的主要发展方向。     

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。     

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.     

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.     

京津冀生态环境规制效率测度与驱动因素分析

文章构建非期望产出SBM模型,对2009—2018年京津冀地区生态环境规制效率进行测度,借助生态全要素生产率和分位数回归方法解析生态环境规制效率的内在因素和外部因素,研究发现：考察期内京津冀地区整体的生态环境规制效率在波动中有所上升,但上升幅度很小,仍有提升空间;技术进步和规模效率是影响内在增长潜力的主要因素;产业结构、对外开放程度和空间发展是驱动生态环境规制效率提升的外部因素。     

技术进步对中国流通业增长的测度与分析

文章运用Cobb-Douglas生产函数和索洛增长模型,对1992～2004年间中国流通业增长中的技术进步进行了测算。实证结果表明:我国流通业增长仍然是要素驱动型,而且是典型的资本拉动型,其技术贡献甚微、效率水平低、粗放型增长的痼疾非常突出。在此基础上,进一步分析了造成流通业中技术进步贡献率低的原因,并提出的相应的政策建议。     

中国绿色扶贫性增长测度及分析——兼论可持续性减贫

基于OECD绿色增长战略框架,重塑测度中国绿色扶贫性增长指标体系;利用包含多种非期望产出的非径向ZSG-DEA模型和Malmquist指数及其指数分解对1998—2016年中国绿色扶贫性增长进行科学合理的测度,并运用σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛对其进行趋势分析。结果发现:中国绿色扶贫性增长水平总体呈现逐年波动下降的趋势,其中两个重要源泉是纯技术进步和效率改进,前者呈现上升趋势,后者呈现下降趋势,且前者的上升幅度低于后者的下降幅度;各地区绿色扶贫性增长水平、纯技术进步以及效率改进存在明显差异,东部地区绿色扶贫性增长水平和效率改进水平最高,中部地区纯技术效率水平最高,而西部地区三个方面指标都最低。进一步分析显示,中国绿色扶贫性增长指数具有收敛性,即存在阶段式σ收敛以及显著的绝对β收敛和条件β收敛。     

中国高技术产业垂直专业化的生产率效应

本文选取中国高技术产业1995-2008年细分行业的面板数据,采用Malmquist生产率指数对TFP进行测算和分解。在考虑R&D投入、贸易开放度和产权结构的条件下,运用动态面板GMM方法,考察了垂直专业化对生产率增长的影响。研究显示,垂直专业化对我国高技术产业的TFP、技术进步和技术效率产生了显著的促进作用,而国有产权的过于集中不利于生产率增长;此外,R&D人力投入对技术效率产生负向的影响。