我国建筑业全要素生产率分析

运用DEA模型对我国建筑业1997—2009年间的全要素生产率进行评价,分析TFP变迁的原因及其过程,结果表明技术进步是促进TFP增长的主要因素,建筑业正由粗放型增长方式向集约型增长方式转变。我国建筑业的起点比较低,就现阶段情况而言,技术效率和技术水平都有待提高,进而才能实现建筑业产业结构升级。     

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。     

劳动力成本上升、要素替代与农业全要素生产率

随着中国城市化和工业化的推进,农业劳动力大量转移,为经济持续增长提供了重要动力。然而,劳动力成本上升对农业全要素生产率可能造成负面影响,尤其是对于机械难以替代劳动力的地区和作物,其负面影响更大。本文基于1993-2015年中国2463个县的非平衡面板数据进行实证研究,结果表明：劳动力成本上升对中国农业全要素生产率有显著的负面影响。为了刻画要素替代,特别是机械替代劳动力的作用,本文探究不同坡度和不同作物的影响。研究发现,一方面,耕地中坡耕地比例高的地区,机械更难替代劳动力,劳动力成本上升对农业全要素生产率的负面影响更大。另一方面,与粮食作物相比,经济作物生产中机械更难替代劳动力,因此劳动力成本上升将导致种植结构的趋粮化,考虑到经济作物相对高效,这会导致总体农业全要素生产率的下降。     

生产网络、产业结构与全要素生产率

本文从生产网络的角度出发,利用产品部门之间的投入产出关系,构建内生生产网络模型,研究产业结构变迁对全要素生产率的影响机制。得到的主要结论有：(1)产业结构变迁会伴随着生产网络中产品部门的变化,部门的变化通过投入产出关系影响其下游部门的投入组合,从而使其生产成本降低,最终使部门的全要素生产率增加;(2)利用我国2007、2012、2017年的投入产出表数据构建生产网络,通过对比各年的网络指标,发现我国高度中心性和中介性的部门类别都发生了明显转变,都是由第二产业向第三产业转变,说明我国部门之间的投入组合变化较大;(3)通过实证分析得出我国部门投入组合变化对全要素生产率增长率的变化呈正相关,即产业结构变迁能够使全要素生产率上升。     

金融发展、人力资本与全要素生产率

影响经济增长的直接因素是全要素生产率、物质资本与劳动力,金融发展、人力资本等其他因素都是通过这三者间接作用于经济增长。在经济模型中分离了影响经济增长的直接因素和间接因素,在全要素生产率增长方程中兼顾了金融发展和人力资本的作用,有利于从理论上阐述金融发展、人力资本作用于经济增长的传导机制。在此基础上,根据我国31个省份1997—2013年的面板数据进行回归。结果表明:对于一国经济持续增长而言,提高全要素生产率比增加物质资本投资更为关键;相比于人力资本,金融发展对提高全要素生产率进而促进经济增长的效应更显著;相比于技术创新,技术模仿在当前阶段更有经济效率。     

全要素生产率与经济增长

技术进步与经济增长之间有着密切的关系,分析改开放以来我国经济增长速度与全要素增长率的关系,可以看出技术进步率即全要素增长率(TFP)与经济增长率有大致相同的趋势.依据我国TFP增长和经济增长的特点,本文认为要实现中国经济持续增长必须依靠科技进步.     

环境规制、引致R&D与全要素生产率

采用2000-2011中国省级单位面板数据,分析了环境规制对技术创新、由环境规制引致的技术创新对全要素生产率及环境规制对全要素生产率的影响.结果显示:环境规制提升了中国技术创新水平,"波特假说"在中国成立.较之"废气"、"固废",工业"废水"治理投资对中国技术创新推动最大;较之由环境规制直接引致的R&D投入对全要素生产率的影响,由非环境规制引致的R&D对全要素生产率的影响更大;滞后两期的环境规制对全要素生产率的推动作用小于滞后一期,"波特假说"在中国具有时间约束性.     

税收分权、资源错配与全要素生产率

对税收分权、资源错配与全要素生产率的关系进行理论梳理和实证检验,将税收分权分为增值税分成和企业所得税分成检验不同税种影响的差异。结果表明：随着官员考核压力的增大,税收分权会通过加剧对资本和劳动力等资源的错配,抑制技术进步,阻碍全要素生产率的提高,且资本错配这条路径的中介效应和受到的调节效应更加显著。受官员考核压力的调节,增值税分成和企业所得税分成均会加剧对资本和劳动力的错配,导致全要素生产率降低。相比较而言,企业所得税分成对全要素生产率的负向影响更大,增值税分成受官员考核压力的调节作用更大。     

科研投入、人力资本与农业全要素生产率

采用中国1997—2012年的省际面板数据,在运用永续盘存法测算出农业科技存量,同时考虑农村劳动力流动对农村人力资本影响的基础上,采用固定效应模型实证检验了农业科研投入和农业人力资本对农业全要素生产率的影响。研究发现,农业科研投入能够显著促进农业全要素生产率的提高,而农业人力资本对农业全要素生产率的促进作用并不显著。另外,城市化进程和农业贸易条件对农业全要素生产率具有显著的促进作用,而农业外商直接投资、农业结构调整和受灾率显著降低了农业全要素生产率。     

营商环境、技术创新与全要素生产率CSSCI

本文基于2005—2019年42个国家的面板数据,采用固定效应模型实证分析了营商环境与全要素生产率的关系。研究结果表明,营商环境的优化能显著提升一国的全要素生产率。通过使用工具变量法回归、更换解释变量等稳健性检验进一步验证了营商环境对全要素生产率的促进作用。其内在机制为,营商环境的优化降低了各项成本,使资源流入到研发部门,促进了技术创新,进而提高了全要素生产率。异质性分析结果表明,发达国家营商环境对全要素生产率的促进作用大于发展中国家;在营商环境的不同环节中,“跨境贸易”“纳税”等5个指标都具有显著的促进作用。研究结果为中国通过优化营商环境来提升全要素生产率以实现经济高质量发展提供实证支撑。     

我国物流业全要素生产率的测度研究

作为国民经济运行的动脉之一,物流业对社会生产的规模、产业结构的变化发挥着重要作用,其发展水平的高低直接影响着一国的经济增长和经济竞争力。选用物流业的从业人数、固定资本投入为自变量,物流业的增加值为因变量,选用超越对数前沿生产函数模型,对我国物流业的全要素生产率进行计算,以此来确定我国物流经济的发展水平,并从中分析我国物流业经济增长的来源。结果表明,9年中我国物流业全要素生产率增长了近一倍,全要素生产率的增长主要来自于技术进步的贡献。     

我国证券业全要素生产率的影响因素

中国证券业发展迅速但受到诸多因素制约,利用Malmquist指数模型分析得出,中国76家证券公司2006-2010年全要素生产率水平较低且呈下降趋势,在此基础上构建了影响中国证券业全要素生产率的宏微观因素的面板数据模型,实证结果发现:GDP、股市成交额、市场份额、员工薪酬、经纪业务收入占比及哑变量"公司类型为综合类证券公司"对全要素生产率有显著的正向影响;CPI、固定资产规模及自有资本规模有显著负向影响;成本收益率及资产负债率的影响不显著。     

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。     

数字经济、结构红利与绿色全要素生产率

本文利用2011-2019年222个地级及以上城市样本数据分析数字经济发展对城市绿色全要素生产率的影响,并着重探究结构红利在其中的作用机理。研究发现：数字经济发展对促进城市绿色全要素生产率提升发挥着重要作用;数字经济会通过释放产业结构红利和人力资本结构红利来提升城市绿色全要素生产率;相比中西部城市,数字经济发展对东部城市绿色全要素生产率提升具有更显著影响;在城市特质差异上,数字经济发展在非资源型城市、人口规模较小城市、一二三线城市和欠发达地区表现出对绿色全要素生产率更强的促进作用。研究结论对推动数字经济繁荣,释放经济结构红利,进而促进社会绿色发展具有重要意义。     

市场化程度、资源错配与企业全要素生产率

在有效识别市场化程度与企业全要素生产率之间因果关系的基础上,揭示了"市场化程度——资源错配改善——企业全要素生产率提升"的传导机制,并实证检验了市场化程度对于企业全要素生产率的影响。研究表明:市场化程度对企业全要素生产率的影响呈现倒U型特征,市场化程度对地区资源错配的影响呈现U型特征,且这种影响存在所有制属性和地区异质性。进一步研究表明,资源错配对企业全要素生产率影响的传导机制既来自其对企业所有制行为变化的影响,也来自于其对企业规模扩展的影响,表现为资源错配程度越低,提高了国有企业的退出概率,降低了非国有企业的进入门槛以及生产率越高的企业越容易获得生产资源。     

劳动力配置扭曲与全要素生产率

要素配置扭曲被认为是抑制中国全要素生产率增长的重要因素之一,但其中背后的机制还缺乏足够深入的研究。包含农业部门与非农业部门的两部门模型可就劳动力配置对全要素生产率的抑制作用及其作用机制进行研究。模型的分析结构表明,劳动力在农业部门和非农业部门间的配置扭曲会抑制劳动力从农业部门向非农业部门流动,并阻碍经济从农业向非农业的转型,同时通过这一作用机制也抑制了全要素生产率增长。为了检验这一机制,基于1985—2015年的中国省际面板数据,使用中介效应检验方法进行了实证研究。实证研究结果表明,农业部门与非农业部门间的劳动力配置扭曲确实抑制了经济由农业向非农业转型,并通过这一中介抑制了全要素生产率增长,在考虑了变量的度量方式和解释变量的内生性之后,该研究结论依然是成立。     

全要素生产率与企业的发展

论文系统地介绍了全要素生产率的含义及其研究意义,建立了煤炭企业全要素生产率评价模型,首次分析了全要素生产率与各效率效益指标之间的内在联系,据此指出了煤炭企业的经营战略,并结合实例进行了测算与分析。     

数字乡村建设、资源要素错配与农业绿色全要素生产率

数字乡村建设与农业绿色发展深度融合是推动农业高质量发展的新动力引擎。本文选取2011—2021年中国31个省级面板数据,构建数字乡村建设和农业绿色全要素生产率的评价体系,多维度分析数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响及作用机制。研究发现,数字乡村建设既可以直接促进农业绿色全要素生产率提升,也可以通过带动绿色技术进步而促进农业绿色全要素生产率提升,还可以通过降低土地资源错配、资本资源错配、劳动力资源错配程度而间接促进农业绿色全要素生产率。数字乡村建设对农业绿色全要素生产率的影响异质性明显,东部地区、南方、粮食主产区的数字乡村建设的正向推动作用较强。