中国玉米全要素生产率区域差异的影响研究

本文运用2002—2015年全国20个省市自治区玉米生产的面板数据,计量分析了玉米全要素生产率(TFP)的区域差异及影响因素.研究表明:中国玉米TFP增长率呈现倒"U"形;北方、黄淮海和西南地区玉米TFP增长率依次递减;政府政策、技术进步和收入结构对我国玉米TFP增长具有显著正向作用,而受灾率、人力资本和城市化具有显著负向作用.最后,结合地区差异和影响机制提出相应的对策,以提高玉米全要素生产率.     

服务业全要素生产率增长的实证分析——基于2005—2012年安徽的面板数据

基于DEA的Malmquist指数法,采用面板数据实证分析安徽服务业的全要素生产率变动情况。结果表明,2005—2012年间安徽服务业全要素生产率平均增长3.6%,技术进步是推动TFP增长的主要因素,而大多数行业的技术效率则是下降的;但不同行业的生产率增长存在差异,政府有必要对服务业不同行业发展采取不同的政策措施,以提高技术效率,并促进服务业技术进步和效率增长的融合。     

互联网发展水平对我国生产性服务业TFP的影响

生产性服务业作为服务业的重要组成部分,在推动我国产业结构转型升级、实现经济高质量发展方面发挥着重要的作用.基于2008-2017年省际面板数据研究发现:从整体来看,互联网发展水平的提高不仅直接对我国生产性服务业及其细分行业TFP具有直接正向作用,其中降低交易成本的中介效应最显著;从细分行业来看,互联网的发展对于我国交通运输、仓储和邮政业TFP的直接促进作用最为显著,在间接作用中只有交易成本具有部分中介效应.在信息传输、软件和信息技术服务业中,互联网主要通过降低交易成本和提升人力资本影响TFP,而在技术创新方面中介效应并不显著.基于研究结果从基础设施、人才建设、交易成本和技术创新四个方面提出了相应的政策建议.     

服务业环境全要素生产率变动测算及收敛性研究——基于超效率EBM-Malmquist模型和南北区域分析

为了测算中国30个省市1998—2018年环境约束下的服务业全要素生产率(TFP)变动情况，构建了带有非期望产出的超效EBM-Malmquist模型，并结合技术效率和技术进步分析服务业环境全要素效率变化的阶段性和区域性。研究表明(：1)服务业环境TFP增长在阶段性下降后呈现出上升的态势，技术进步呈现出阶段上升，技术效率呈现出阶段下降。这在一定程度上显示出国家生态文明建设在服务业上取得了一定的效果，同时也揭示了环境TFP增长的主要源泉是技术进步。技术效率的逐渐降低预示着通过提升技术效率推动服务业环境TFP增长还有较大的余地。(2)空间分布上，服务业环境TFP增长的变化及其分解在南方和北方存在一定的差异性，但环境TFP存在σ收敛与绝对β收敛，这表明中国30个省市的TFP增长在长期上看呈现出趋同性。     

中国物流业全要素生产率的影响因素及其收敛性分析

利用DEA-Malmquist指数方法测算我国30个省区1996-2010年物流业全要素生产率(TFP)的变动,并对物流业全要素生产率的影响因素与收敛性进行分析。研究结果表明:中国物流业TFP不断提高,技术进步是TFP增长的主要源泉,技术效率相反起到了阻碍作用;物流业增长中,要素投入比TFP的贡献更大。交通基础设施与信息化水平对物流业TFP具有显著的正向影响,区域经济一体化进程中的基础设施重复建设对物流业TFP造成了显著的负向影响。空间分布上,TFP增长及其分解存在区域差异性,全国范围内,TFP存在绝对收敛特征,东、中、西三大区域内部的俱乐部收敛性不显著,对外贸易、交通基础设施与信息化水平的区域协调和均衡发展对物流业TFP的均衡协调发展具有重要影响。     

信息化视角下生产性服务业集聚对制造业效率的影响研究

空间集聚和信息化是生产性服务业发展的重要特征.本文基于2003—2018年我国省级空间面板数据,探讨信息化视角下生产性服务业空间集聚对制造业效率的影响.研究发现,在省级层面,生产性服务业空间集聚对制造业效率提升具有负向影响;考虑信息化的作用时,在生产性服务业空间集聚的情况下,信息化水平越高,则越有助于制造业效率的提升.不同密集型制造业对生产性服务业空间集聚的要求并不相同,生产性服务业集聚对资本密集型制造业效率提升有负向影响,而对劳动密集型和技术密集型制造业效率提升有正向影响.此外,固定资产投资、经济发展水平等也会对制造业效率产生正向影响.研究认为,以制造业效率提升为导向的生产性服务业发展应当权衡空间集聚与信息化趋势.     

知识密集型服务业生产率异质性的影响研究

结合“新”新经济地理学,测度知识密集型服务业全要素生产率及其分解的异质性特征和趋势,并构建中国知识密集型服务产业及细分行业集聚程度对全要素生产率影响的面板数据固定效应模型,探索其支撑高质量发展的影响因素和影响效应。研究发现：(1)中国知识密集型服务业在高质量增长方面尚存在短板且呈现异质性,存在内部效率结构不均衡、技术进步不足、技术生产率低下、规模效益尚未形成、有效供给不足、全要素生产率整体较为滞后等问题。(2)知识密集型服务业依然存在粗放型、滞后性的特征,各行业间异质性较大呈现出非均衡现象,各行业均由于技术效率水平影响整体全要素生产率的提升。(3)知识密集型服务业集聚程度的上升对城市效率的提升具有显著的促进作用,但呈现出“倒U”型关系,需要引导各要素形成技术效应对全要素生产率的引领作用和结构效应对全要素生产率的支撑作用。     

衡阳市农业生产性服务业TFP测度与分解研究

文章以1995—2016年衡阳市以及湖南省其他13各地市数据为样本,运用DEA-Malmquist指数法测算衡阳市过去21年的农业生产性服务业的TFP值,并对其进行分解、比较和分析。结果表明:首先,衡阳市农业生产性服务业效率均处于适度增长的态势且高于湖南省平均水平;其次,衡阳市农业生产性服务业综合效率的提升,主要源自技术效率的改善,而非技术进步所致;最后从加大财政投入,改善技术效率和实施差异化政策等方面提出优化产业效率的路径。     

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。     

An Empirical Analysis on the Growth of Hebei Province's Total Factor Productivity in Services

采用基于DEA的Malmquist指数分析了河北服务业全要素生产率的增长状况,结果表明,1998- 2009年河北省服务业全要素生产率基本上处于负增长状态,其中,1998-2002年和2003- 2009年两个期间的平均增长率分别为-0.2％和-5.4％,主要原因在于技术效率的不断下降,另外,技术进步水平日趋下降也加剧了这一态势;同时河北省各市的服务业全要素生产率的增长情况也存在显著差异,主要原因是技术效率不同.     

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。     

中国服务业全要素生产率测度与空间差异分析——基于非参数Malmquist指数方法的研究

文章运用2005-2009年中国31个省、自治区、直辖市服务业面板数据,采用非参数Malmquist指数方法,对中国服务业全要素生产率的变动原因、空间差异与变动趋势进行了考察,并将全要素生产率进一步分解为技术效率和技术进步.研究结果表明,中国服务业整体仍表现为粗放型的增长方式,全要素生产率呈现负增长,但增长速度有所放缓;服务业发展水平的空间差异明显,东部地区服务业发展水平高于中西部地区,其中西北和东北地区服务业发展水平比较落后,且技术进步和技术效率对中国及各区域服务业的全要素生产率在时间和空间上有不同的影响.     

北京制造业全要素生产率持续增长的对策研究——基于DEA的Malmquist生产率实证分析

1997-2006年期间,北京市制造业的全要素生产率(TFP)年均增长率为10.2%,TFP的增长主要得益于技术进步,而技术效率则出现年均2.4%的衰退,对其产生负面影响。因此,要继续推动北京制造业生产率的增长,必须在保证技术进步、加大技术研发投入的同时,对技术效率进行优化和提高。不断提高企业的经营管理水平,有效组织和整合企业资源,加大制造业产业布局的调整力度,实现产业规模经济以及协同效应。     

资源环境约束下中国城市生产率研究

采用序列Malmquist-Luenberger指数法可以测度资源和环境约束下2002—2011年中国266个城市全要素生产率及其构成,并可对影响环境全要素生产率增长的因素进行实证分析。分析结果表明：我国城市环境全要素生产率增长显著高于传统全要素生产率,且主要来自技术进步;城市群城市的环境全要素生产率增长高于非城市群城市,东部城市的环境全要素生产率高于中西部城市;人力资本、工业专业化、城市密集度和客运能力变量与环境全要素生产率显著正相关,而货运能力、服务业专业化以及环境规制与环境全要素生产率显著负相关。     

中国物流业环境全要素生产率增长研究——基于MML生产率指数的实证分析

将能源消耗引入投入变量, 以碳排放为副产出, 运用基于松弛测度(SBM)的方向性距离函数, 构造共同边界—曼奎斯特—卢恩伯格(MML)生产率指数, 测度2003—2012年中国30个省份的物流业环境全要素生产率。研究表明:中国物流业的环境全要素生产率增长缓慢, 增长动力主要源于技术进步, 能源、劳动力、资本等生产要素的利用效率无明显改善, 物流业存在高能耗、高投入、增加值产出低、污染排放高的现象。中国东部、中部、西部地区存在明显的技术落差, 东部地区依靠技术进步处于潜在技术前沿, 西部地区形成了对东部地区的追赶效应, 但中部地区与技术前沿的落差逐渐拉大。认为, 大力提高生产要素的利用效率, 加快东部地区向中部、西部地区的技术转移与扩散, 应成为物流业发展的重点。     

高技术产业研发创新全要素生产率研究——基于价值链的视角

在价值链视角下,高技术产业研发创新活动可划分为技术开发和成果转化两个阶段.基于1996—2010年省际面板数据,采用Malmquist指数分析方法实证评价中国高技术产业研发活动两阶段全要素生产率,并考察每一阶段全要素生产率的变动原因、方向和趋势.在技术开发阶段全要素生产率上升趋势明显,年均增长高达21.8%,技术进步、纯技术效率和规模效率都有促进作用,但关键拉动因素还是技术进步;在成果转化阶段技术进步率降低而技术效率提升,结果导致全要素生产率的小幅下降,平均下降幅度为0.9%.提出提升中国高技术产业研发活动生产率的对策建议,包括制定优惠政策和激励措施、改变技术开发模式、鼓励发明创造、资助有市场前景产品等.     

生产性服务业的技术效率评估

基于DEA模型的C²R模型和Malmquist生产率指数,从行业角度和时间角度分别对生产性服务业的技术效率进行评估,并测算2010—2015年的以投入为导向的技术效率指数和以产出为导向的全要素生产率以及技术进步指数。指出从行业角度来看,以投入为导向时,金融业的技术效率指数最高;而以产出为导向时,则是租赁和商务服务业的Malmquist增长率和技术进步增长率最高。从时间角度来看,生产性服务业的Malmquist增长率和技术进步增长率均呈现先下降后上升的趋势。     

资源错配与中国能源行业全要素生产率

拓展了Hsieh and Klenow（2009）的理论模型,以1998-2007年中国能源行业微观数据为实证对象,测算了资源错配对能源行业及其分行业TFP的影响。结果发现：样本期内,资源错配对能源行业造成了TFP损失巨大,并呈现波动式递增趋势,而资本错配是造成这一现象的主要原因;资本错配对TFP的损失远远大于产出扭曲和劳动错配对TFP的损失;能源行业分行业资源错配差异显著,损失最大的分行业是石油开采业,其次为电力行业、煤炭行业、石油加工业。降低资源错配是提高能源行业TFP的有效路径,TFP增长潜力巨大;纠正资源错配的思路应以纠正资本错配为主,以纠正劳动和产出扭曲为辅;最后,针对能源行业各分行业应制定差异化的政策。