中国全要素生产率的测算及其变动分析

文章构建了一个包括期望产出和非期望产出的生产可能性集,在方向性距离函数的基础上构造Malmquist-Luenberger生产率指数,结果表明,中国TFP平均增长率不高,各省的TFP增长存在异质性;中国TFP呈现先增长后下降的趋势,1992年之前技术效率提高是中国TFP提高的主要原因,1992年之后技术进步是中国TFP提高的主要原因;同时发现样本期间技术进步是东部地区TFP增长的主要原因,技术效率对该地区TFP的促进作用较小,而中西部地区结论与之相反,技术效率是两个地区TFP增长的主要原因.     

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.     

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。     

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.     

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。     

基于DEA-Malmquist指数方法的高新技术产业R&D绩效评价

文章采用非参数的DEA-Malmquist指数方法计算我国高新技术产业的技术效率指数、技术进步指数和TFP指数,分析我国高新技术产业R&D绩效。进一步以高技术产业的五类制造行业作为研究重点,建立面板数据定量分析不同行业的R&D绩效。结果表明:我国高新技术产业平均技术效率为0.864,存在13.6%的投入资源浪费;现阶段我国高新技术产业的制造业资源配置的提高快于技术进步的提高,R&D绩效总体增长主要受技术进步的影响。应推进科技管理体制改革,引进竞争机制;加大产业自主研发和创新,加快技术的转化;进一步合理配置资源。     

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。     

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.     

我国农业全要素生产率增长及收敛研究

文章采用随机前沿分析(SFA)方法,考虑了随机因素对我国农业生产活动的影响,具体测算了我国1980~2009年各地区的农业全要素生产率(TFP),结论表明农业技术进步是推动我国农业全要素生产率不断增长的主要动力。在此基础上,分析我国不同地区之间的农业TFP是否存在σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛,分析结果一致地表明我国地区间农业全要素生产率差距在不断扩大,并不存在σ收敛和β收敛。     

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。     

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。     

FDI、空间溢出与中国工业全要素生产率——基于空间杜宾模型的研究

采用1999-2013年省级面板数据,测算了中国工业TFP,并在此基础上构建空间杜宾模型,就FDI的空间溢出效应对工业TFP的影响进行研究。结果表明:FDI存在显著的空间溢出效应,FDI对工业TFP的影响既作用在区域内,也作用在区域间。FDI与本地区及相邻地区的TFP、技术进步显著正相关,且间接效应远大于直接效应;FDI与本地区技术效率改进显著正相关,与相邻地区技术效率改进负相关,且间接效应远小于直接效应。建议进一步加大FDI的引资力度,加强区域之间的交流与合作,实现资源共享,充分发挥FDI空间溢出效应。     

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。     

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。     

区域全要素生产率影响因素及效率收敛分析

文章对我国各省区Malmquist指数进行分解并对其影响因素进行了分析。人力资本的深化促进了全要素生产率和规模效率的增长,地区经济发展存在着Verdoorn定律。地区基础设施、城市化对技术进步无明显影响但是会促进技术效率的改进,而开放度则会促进技术进步但对技术效率无影响。农业占GRP的比重增加导致Malmquist指数提高,它会使技术效率增加但与技术进步存在负相关关系。除东北地区外,全国及各地区存在着技术效率的收敛。纯粹技术效率的收敛导致了技术效率的收敛性。     

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.     

中国地区R&D效率及其影响因素的随机前沿分析

文章以1999～2008年省级地区面板数据为基础,运用超越对数生产函数的随机前沿模型研究了我国地区R&D效率及影响因素.研究发现,我国R&D效率平均水平较低,但呈现稳步的增长趋势.各地区R&D效率存在明显的差异,东部高于中、西部,但有逐步缩小的趋势.从R&D资源投入角度看,我国R&D效率呈现出较为明显的资本驱动型.政府对科技活动的支持强度对R&D效率提高没有起到预期的效果;外资依存度和贸易依存度均对R&D效率具有促进作用,且贸易依存度的影响力度略高于外资依存度.工业化水平与R&D效率呈显著正相关,信息化水平对R&D效率也具有积极的促进作用.我国R＆D活动技术无效率程度有进一步加强的趋势.     

普通教育和职业教育对全要素生产率的影响——基于空间动态面板数据

构建空间动态面板模型,运用空间纠正系统GMM法研究了普通教育和职业教育对全要素生产率(TFP)的影响,研究发现,不同层次普通教育和职业教育与TFP均存在空间自相关,TFP存在空间溢出效应,相邻省域TFP有趋同之势;普通教育和职业教育均提高了TFP,职业教育作用略大,前者主要通过促进技术进步提高了TFP,后者主要通过改进技术效率提高了TFP,其中普通高等、中等教育对TFP的促进作用分别低于高等、中等职业教育,普通初等和初等职业教育均不利于TFP提高;分区域看,东部地区普通教育对TFP的促进作用大于职业教育,中西部地区与之相反,东、中、西部地区对TFP促进作用最大的分别是普通高等教育、高等职业教育、中等职业教育,三个地区普通初等和初等职业教育均不利于TFP提高。