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。     

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。     

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。     

陕西省耕地全要素生产率分析

利用1990～2011年陕西省相关数据,采用非参数的DEA-Malmquist指数法测算了陕西省耕地全要素生产率的变化情况,并对其构成进行分解,研究结果表明：从整体来看,全省耕地全要素生产率增长较快,但增长幅度逐期递减;从增长结构来看,耕地全要素生产率的增长主要来自于技术进步的增长,而非技术效率的增长;从增长差异角度来看,地区差异较为显著,而且各个地区的增长结构也不完全相同。最后,根据研究结论提出了相关政策建议。     

农业污染视角下的安徽省农业绿色效率评价研究

基于非期望产出超效率SBM模型和GML指数,将农业碳排放和农业面源污染同时作为非期望产出变量,从静态效率和动态效率两个方面分别测算了2010—2019年安徽省16个地级市的农业绿色生产效率与绿色全要素生产率及其分解。在静态效率方面,2010—2019年安徽省农业绿色生产效率年均值为0.946,整体水平未达到有效状态,呈现微“M”型波动上升趋势;在区域差异上,呈“皖南高皖北低”的渐进趋势。在动态效率方面,2010—2019年安徽省农业绿色全要素生产率整体呈稳步增长趋势,其中,绿色技术进步和绿色技术效率二者共同推动了安徽省农业绿色全要素生产率的增长,但绿色技术进步的贡献率明显高于绿色技术效率;不同区域和不同地级市的绿色全要素生产率的影响因素存在显著差异。因此,建议通过加快农业科技创新成果转换率,拓展绿色技术效率的改进空间;制定并实施环境规制政策,提高农业污染治理效果;形成安徽省区域差异化发展战略,缩小农业绿色发展区域差异3个方面来提升安徽省农业绿色全要素生产率。     

基于Malmquist指数的我国航空公司业全要素生产率分析

运用Malmquist生产率指数方法,对我国5个主要航空公司2002-2006年期间的全要素生产率的变化作了测算。结果显示,2002-2006年中国航空公司业的全要素生产率的平均增长率为1.2%,生产效率总体上有所提高,并且这种增长增长同时受到综合效率改善与技术进步的影响。中国航空公司业全要素生产率水平的提高,除继续强调综合效率的重要性之外,也要进一步加强对技术进步的重视,单独依靠一个方面,全要素生产率的增长将是有限的。     

我国工业生产率增长影响因素研究

一国工业生产率增长的程度、来源和影响因素是贯穿宏观经济计划和宏观管理政策制订的核心问题。本课题利用第二次全国经济普查资料,以增长理论和增长核算为基础,把工业生产率增长因素分为要素扩张和要素效率提高两大类,系统考查影响工业行业全要素生产率(TFP)的因素,各因素作用的机制及效力,并提出对应的政策建议。研究主要沿着经济整体、省际和行业3个层面,运用面板数据,测度贸易的技术溢出、FDI的技术溢出、国内R&D以及对外开放度、人力资本条件等因素对工业技术进步和技术效率的影响。     

产业集聚与全要素生产率增长——基于重庆制造行业面板数据的实证分析

文章基于DEA的Malmquist指数法对2000-2011年重庆市27个制造业的全要素产率进行测算,并实证检验重庆市制造业产业集聚对全要素生产率增长的影响以及研发投入、外资直接投资和产业性质在其中的调节效应.研究结果表明:2000-2011年间,重庆制造业全要素生产率年均增长16.7％;重庆制造产业集聚促进了全要素生产率的增长;研发投入正向调节产业集聚与全要素生产率增长关系;外商直接投资负向调节产业集聚与全要素生产率增长关系;资本和技术密集型产业集聚对全要素生产率增长有显著的正向影响,资源和劳动密集型产业集聚对全要素生产率增长无显著的影响.     

中国农产品加工业发展方式转变绩效评估——基于2001-2010年的面板数据分析

农产品加工业发展方式转变的绩效可以通过全要素生产率的变化进行评估。结合非参数DEA方法和Malmquist指数方法,运用2001-2010年中国农产品加工业及12个行业的面板数据,分析了10年来中国农产品加工业发展过程中全要素生产率的变动情况。研究发现,除个别年份和行业外,中国农产品加工业及各行业的全要素生产率的增长率为正,10年间平均增长了7.7%,增长的动力来自技术进步。由于固定资产和从业人员投入过多,农产品加工业的发展依然是外延式增长方式,提出要从加工标准化、技术改造、资源整合、集聚化等方面实现农产品加工业的内涵式增长。     

湖南省绿色全要素生产率的地区差异及影响因素研究

基于绿色发展视角,将能耗和碳排放纳入分析框架,运用随机前沿生产函数对湖南省2010-2015年绿色全要素生产率进行测算及分解,通过对绿色全要素生产率的收敛性研究,分析湖南省绿色全要素生产率的动态演化趋势。研究结果显示,2010-2015年湖南省绿色全要素生产率呈“先减后增”时间趋势特征,年均增长率为4.45%,其增长的主要来源于技术进步,技术进步年均增长率达到2.54%;湖南省14个市（州）的绿色全要素生产率呈现出较大的地区差异,长沙以6.71%的增长率排在首位,但排在末位的湘西自治州则低至2.00%。目前湖南省各市（州）绿色全要素生产率的差距没有逐渐缩小的趋势,不存在落后地区向发达地区追赶的特征,但随着时间推移会收敛到各自的稳态水平。     

重庆市生产性服务业细分行业全要素生产率异质性及其影响因素研究

采用DEA-Malmquist指数法,测算1998—2002年和2005—2014年重庆市生产性服务业及各细分行业全要素生产率(TFP)的增长变动情况,完成对生产性服务业细分行业间TFP异质性及其影响因素的分析.结果表明:研究期内重庆市生产性服务业呈粗放型增长,TFP总体表现为负增长,但增速逐渐减缓.TFP的两个主要构成要素技术效率和技术进步在2002年之前和2005年之后对TFP的影响存在差异,1998—2002年,技术效率对TFP起显著推动作用,技术进步的负向作用明显;2005—2014年,技术效率牵制了TFP的增长,技术进步对TFP的正向作用微弱.同时,生产性服务业细分行业的TFP和技术效率均表现出较大的行业异质性,技术进步的行业异质性最小;人力资本、创新投入和对外开放度对细分行业TFP异质性具有显著的负向促进作用,而政府规模的正向影响显著,工业化程度和信息化水平与TFP异质性无明显相关性.     

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.     

河北省服务业全要素生产率增长的实证分析

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。     

自主创新、技术溢出和市场化程度与全要素生产率——基于中国省际面板数据的实证分析

在CH-LP技术溢出分析框架下使用固定效应模型、Driscoll-Kraay方法、工具变量法、差分广义矩估计和分段估计等方法同时分析了自主研发和4种开放渠道产生的技术溢出以及市场化程度对中国全要素生产率的影响.基于2004—2014年中国省级面板数据的实证研究表明:自主研发对全要素生产率的促进作用远大于其他各种开放渠道产生的技术溢出对全要素生产率的影响.在各种开放渠道产生技术溢出对全要素生产率的影响中,外商直接投资、中国对外直接投资和进口渠道产生的技术溢出提高了全要素生产率;出口渠道产生的技术溢出降低了中国的全要素生产率.以国有规模工业企业增加值占规模工业企业增加值的比重作为反映中国市场化程度的指标时发现:在国有企业占经济比重较低时,国有企业占比的上升有助于全要素生产率的提高;而当国有企业占经济比重较高时,继续提高国有企业的比重反而降低了全要素生产率.     

新时代中国经济高质量发展的潜在增长率变化的生产率解释及其短期预测

效率变革是中国经济高质量发展的特征之一。本文通过生产率测算研究潜在增长率变化。首先运用1990—2015年的省级面板数据测算了中国潜在经济增长率,测算结果为中国潜在经济增长率由13.49%下降至7.71%,证明了当前经济增速下降主要是受潜在增长率下降影响。其次对潜在经济增长率下降的原因从人力资本增长率、物质资本增长率、全要素生产率增长率三个方面进行比较分析。研究发现全要素生产率增长率下降是导致潜在经济增长率下降的主要原因。进一步将全要素生产率增长率分解为技术进步增长率、技术效率增长率和规模效率增长率三部分,其中技术进步增长率是提升全要素生产率的主要因素,而技术效率增长率和规模效率增长率是导致全要素生产率增长率下降的主要因素。最后预测2016—2020年间中国潜在经济增长率为6.32%。短期内我国经济增速还将持续放缓,经济高质量发展的动力为全要素生产率提升和劳动生产率提升。     

我国知识产权密集型产业全要素生产率测算研究

本文基于前期关于知识产权密集型产业分类和主要指标核算的研究成果,利用经济普查资料和投入产出资料进一步测算知识产权密集型产业的增加值、固定资产形成总额和就业人数等指标。在具备了一定的数据基础之后,采用资本服务物量指数和劳动服务物量指数分别衡量资本投入和劳动投入,并基于经济合作与发展组织提出的指数法测算得到知识产权密集型产业,以及专利、版权和商标密集型这三类知识产权密集型产业的全要素生产率增长率,以及对经济的贡献率。研究结果发现,近10余年来我国知识产权密集型产业全要素生产率增长率变化呈现周期性波动;知识产权密集型产业中专利密集型产业主要依靠技术进步驱动经济增长;版权密集型产业和商标密集型产业主要依靠资本和劳动力等要素驱动经济增长。     

技术进步方向及其对全要素生产率的作用效应检验

当前我国已进入中等收入阶段,能否借助于技术进步成功跨越中等收入陷阱尤为关键。然而,理论前沿普遍关注技术进步对生产率增长的贡献,而忽视技术进步正非对称影响要素生产率改变要素结构和全要素生产率。现以中等收入阶段工业行业为依托,估计全要素生产率和技术进步方向及偏向性技术进步对全要素生产率的影响。结果表明:技术进步正朝不断偏向于资本方向发展,中等收入阶段技术进步偏向性不断强化,资本密集型要素配置结构与技术进步方向相适配共同提升全要素生产率,其中要素配置结构、技术模仿和行政管制会通过技术进步方向作用影响全要素生产率。为此,一国在引进新技术或进行技术创新时应重视技术与要素结构的匹配性,并为其提供相匹配的要素条件保证技术引进发挥效率。     

基于随机前沿分析的中国农业全要素生产率增长的实证分析

基于1997—2014年的省际面板数据,建立超越对数随机前沿函数模型进行农业全要素生产率的实证分析,根据对农业全要素生产率的测算分解,得出如下结论:农业全要素生产率增长存在波动,其增长年均值为8.59%;技术进步变化率是其主要推动因素,而要素配置效率变化率和规模效率变化率对农业全要素生产率的贡献仍较小。此外,农业全要素生产率增长存在明显的地区差异,从变异系数来看,华南地区农业TFP增长率波动对全国农业TFP增长率影响较大;分区域来看,华东地区的农业全要素生产率增长受规模效率变化率波动影响最大,华南地区农业TFP受配置效率变化率波动影响最大,以上两方面构成农业全要素生产率增长地区差异的主要原因。最后,笔者根据研究结论提出相应的政策建议。     

环境约束下的中国制造业全要素生产率及其影响因素研究——基于经济转型期的经验研究

基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger生产率指数法估算了考虑环境因素的中国2001-2009年制造业31个两位数行业的全要素生产率指标,并比较了不考虑环境因素影响情形下的全要素生产率增长情况;运用Tobit模型研究了环境约束下全要素生产率的影响因素。结果显示:考虑环境因素的中国制造业全要素生产率各项指标都呈现出增长趋势;相比较不考虑环境因素而言,在正确考虑环境管制的情形下,中国制造业全要素生产率会得到提高,而且对生产率的增长作出主要贡献的还是技术进步而非生产效率的提高;资本深化、行业规模、研发投入和环境污染等因素对中国制造业轻、重工业的全要素生产率均有不同程度的影响。     

中国城市TFP增长与潜在增长率

利用1990～2018年间中国264个地级及以上城市的投入和产出数据,本文通过非参数DEA　Malmquist生产率指数法分析了中国城市全要素生产率增长及其分解项技术进步、技术效率、纯技术效率、规模效率等的变化及其对经济增长的贡献率,并探讨了资本和劳动对经济增长的贡献率,进一步采用HP滤波法研究了全要素生产率增长趋势、投入要素增长趋势及其波动对经济潜在增长率的影响,得出结论并提出如下政策建议：1)优化投入要素和资源的合理配置,通过技术研发、人力资本、制度变革等多种方面来提升全要素生产率增长及其对经济增长的贡献率;2）提高各地区固定资本存量的有效使用效率; 3) 提高劳动的有效参与率。