全要素生产率视角下的高技术产业效率提升——基于5大行业的面板数据实证分析

基于高技术产业2000-2008年的面板数据,采用非参数的Malmquist指数分析方法,对5大行业的全要素生产率、技术效率等的变化趋势进行研究,研究结果表明全要素生产率的提高主要是由于技术进步的贡献,行业间效率变化水平差异性较为明显,自主创新能力较弱。提出优化资源配置、完善自主创新体系等政策建议,以期提升我国高技术产业效率,落实国家自主创新战略。     

中国各省高技术产业全要素生产率研究

高技术产业的创新和增长是我国经济发展的动力和源泉,因此提高产业生产率至关重要.采用基于DEA的Malmquist指数分析方法,对我国除西藏外的30个省、市、自治区高技术产业1996-2010年的全要素生产率及其分解情况进行测度和分析研究的实证结果表明:我国高技术产业整体全要素生产率上升明显;呈现出时间上的波动趋势和区域上的差异性;不论我国的东部、西部、中部还是整体,技术进步而非技术效率是导致全要素生产率增长的主要原因.     

海南省农业全要素生产率及地区差异分析——基于DEA的Malmquist指数方法

应用DEA的Malmquia指数方法,对2000-2009年海南省及各市县农业全要素生产率进行测算和分解.结果表明,海南省的全要素生产率整体呈上升趋势,但增长速度缓慢,而各市县的全要素生产率差异较大.推动海南省及各县市农业生产率增长的主要原因是技术进步,技术效率则受纯技术效率和规模效率的共同影响,而海南省的规模效率普遍偏低,因此提高TFP增长率的途径应该是加快科技创新并提高投入要素的规模效益.     

河南省生产率进步及其因素分解——基于DEA-Malmquist指数的市级数据分析

运用DEA-Malmquist指数分析法对18个市2000-2009年间的全要素生产率进步及其因素分解分析的结果表明:河南各市全要素生产率增长十分强劲,年均达14.7%,且落后地区具有明显的追赶趋势,但近几年下滑趋势明显。进一步的实证分析说明,技术进步是推动全要素生产率增长的主要动力,而综合技术效率和纯技术效率的下降则是制约TFP提升的瓶颈因素。因此,要遏制全要素生产率的下滑势头,就必须大力推进科技进步、提升技术效率和规模效率。     

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.     

我国粮食主产省农业全要素生产率实证分析

农业产出增长要靠不断加强农业投人和提高农业全要素生产率来实现。农业生产资源的稀缺性,决定了农业产出的持续增长只能依靠不断提高全要素生产率。采用非参数法中的数据包络分析方法对我国粮食主产省的全要素生产率进行测算,使用Malmquist指数法将全要素生产率进一步分解为规模效率、纯技术效率和技术进步。研究发现：2000-2009年我国粮食主产省全要素生产率的变化不稳定;粮食主产省的技术都呈现出进步的趋势,但各自的技术效率却存在很大的差异,且导致技术效率变化的原因也各不相同。     

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。     

安徽省农业全要素生产率差异及收敛性分析

运用非参数DEA-Malmquist指数方法,对安徽省农业全要素生产率变化情况进行估算,同时对不同地区农业全要素生产率的收敛性进行分析.研究发现:安徽省农业全要素生产率整体表现为上升发展趋势,其增长的动力来源于农业技术进步的推动,而不是农业技术效率的提高.从不同地区看,大部分地级市的农业全要素生产率指数均大于1,皖中地区的农业全要素生产率指数最高,其次是皖北地区,而皖南地区的农业全要素生产率指数最低.不同地区的农业全要素生产率既不存在σ收敛,也不存在绝对β收敛和条件β收敛.     

中国上市汽车公司效率分析——基于DEA-Malmquist指数方法

采用DEA-Malmquist指数方法,对中国上市汽车公司2009-2012年间效率变动情况进行了分析。结果显示:中国上市汽车公司的全要素生产率变化指数小于1,但不断上升,全要素生产率下降速度趋缓;上市汽车公司综合技术效率年度间变动较小,较为稳定,规模效率的下降抵消了纯技术变化指数的增长对综合技术效率增长的促进作用;上市汽车公司技术进步指数和全要素生产率指数的变动一致,是引起全要素生产率变动的主要原因;上市汽车公司年度效率波动较大,各企业之间效率差异较小,不存在具有明显优势的企业,抵御外部冲击能力较小。     

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.     

我国欠发达地区粮食生产效率的实证研究——基于DEA和Malmquist指数法分析

采用DEA方法和Malmquist指数方法,利用我国欠发达地区1998—2009年度数据,实证分析我国欠发达地区粮食生产效率的变动情况及其过低的原因。结果表明,1998—2009年间,欠发达地区粮食的综合效率不高;欠发达地区粮食全要素生产率未达到有效前沿,技术进步较低,技术效率作用也不明显,各地区之间的全要素增长差异较大,并呈现出明显的阶段性变化特征。     

安徽城市节能降耗效率动态变化实证研究

文章利用数据包络分析法对安徽17个城市2000~2007年间能源利用效率进行了实证研究,并通过对Malmquist生产率指数的测算与分解,分析了安徽能源全要素生产率增长源泉、区域差异原因与跨期生产率动态变化趋势。研究表明:考察期内技术效率制约安徽能源全要素生产率提升,而技术进步是安徽能源全要素生产率增长的主要驱动力。     

我国物流产业生产力成长与技术效率变动探析

提升产业效率是产业调整振兴的重要手段。本文采用Malmquist生产力指数法,对1997—2007年我国物流业全要素生产率和技术效率的变动进行了量化分析。结果表明:物流产业技术进步速度缓慢,特别是技术效率负增长造成的产业效率下降是近年来我国物流业发展较快但却大而不强的根源。文章结合我国物流业发展的现状,指出基础设施网络的协同性不强、高端市场竞争不充分和低端的过度竞争、制造业物流服务水平不高、市场秩序不完善及分散的管理体制等问题是我国物流产业效率降低的主要原因,并提出了相应的政策建议。     

长三角地区汽车制造业发展效率演化研究

在全要素生产率（TFP）框架下运用DEA-Malmquist模型方法测度长三角地区41个城市汽车制造业发展的技术效率与规模效率,分析2013-2017年汽车制造业静态与动态发展效率的时空演变。研究发现:（1）长三角地区汽车制造业综合技术效率总体偏低,未能挖掘已有生产要素的潜力,处于规模不经济状态,纯技术效率对综合技术效率的影响大于规模效率;41个城市汽车制造业技术效率的空间演变测度可知综合效率数值小于0.600的城市共17个,产业发展潜力较大;非DEA有效城市普遍存在要素投入冗余、效益产出不足情形,调整投入产出要素比是长三角地区汽车制造业提升效率的主要路径。（2）长三角地区汽车制造业Malmquist效率指数测算表明综合效率与技术效率变化数值大于1,年均增长率为6.00%和4.00%,其中2017年达9.50%和9.60%,但规模效率以2.40%的速度降低影响全要素生产率提高;研究期内全要素生产率变化的城际差异显著,技术效率变化的城际差距逐渐增大,TFP变化的城际差距先减小后增大。     

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。     

节水灌溉设施的粮食生产增效机制

基于2000—2018年中国30个省份的平衡面板数据,综合运用DEA Malmquist指数法、面板工具变量法和面板门槛模型分析节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长的影响及作用机制。结果表明：节水灌溉设施通过技术进步和技术效率改进两条路径提升粮食全要素生产率,且技术进步效应大于技术效率改进效应;从区域与作物异质性来看,粮食主产区节水灌溉设施的增效效应大于非主产区,节水灌溉设施对小麦、玉米和水稻全要素生产率均有显著提升作用;节水灌溉设施对粮食全要素生产率的影响具有非线性特征,其正向影响随农村人力资本、人均种粮规模、人均GDP的提高而呈阶梯型上升。因此,因地制宜发展节水灌溉设施,与外部经济环境发展相协同,政策扶持与市场机制相结合,完善节水灌溉设施产权和管护机制,是实现节水灌溉设施高效与可持续发展的关键。