京津冀和长三角地区制造业生产效率的比较研究——基于Malmquist-DEA模型的全要素生产率分析

全要素生产率是衡量产业生产效率最有效的经济指标,为此采用Malmquist-DEA法对京津冀地区和长三角地区制造业及其三大类别行业在2006—2016年期间的全要素生产率变化情况进行分析。结果显示:京津冀地区在制造业三大类别领域的全要素生产率年均增长率皆高于长三角地区,但整体波动变化情况也较长三角地区更为明显;京津冀地区制造业技术进步增长率、技术效率增长率以及全要素生产率对制造业产出增长的贡献率同样都高于长三角地区;六省市中,天津和上海的制造业全要素生产率的增长率高于所在地区整体水平,上海和北京制造业是效率型增长,江苏、浙江和河北制造业是投入型增长,天津则介于两者之间;上海和河北在制造业各类别中的全要素生产率增长呈不同水平的相对均衡,而制约北京、天津、江苏和浙江制造业全要素生产率增长的短板领域各有差异。     

中国制造业全要素生产率测算与区域趋同检验

文章选用2003—2019年的省际面板数据,分别运用Malmquist指数和柯布-道格拉斯函数对中国六大区域制造业全要素生产率的变动值和数值进行了测算,并对全要素生产率变动及其分解进行分析,同时,运用趋同理论对全要素生产率进行了σ趋同、β趋同和条件趋同检验。结果表明:技术进步促进了全要素生产率的增长;六大区域制造业全要素生产率呈现区域间趋同,东北地区、长三角、长江经济带和南部沿海四个地区存在区域内σ趋同和β趋同,黄河流域存在区域内β趋同,京津冀并没有趋同趋势。对外开放、知识产权保护、科学研究、房地产投资对区域趋同具有负向影响,经济增长和政府购买则会产生正向影响。     

我国服务业碳排放全要素生产率增长的地区差异、动态演进及影响因素研究

本文以服务业为研究对象，采用共同前沿、Dagum基尼系数和Kernel密度估计方法探讨了碳排放约束下我国服务业全要素生产率增长的地区差异、动态演进和影响因素等问题。研究发现，我国服务业碳排放全要素生产率增长存在显著的地区差异特征，总体差距的主要来源是超变密度，其次是地区内差异，地区间差异的贡献率最低。我国服务业碳排放全要素生产率增长存在不同极化特征和“俱乐部收敛”趋势。服务业碳排放全要素生产率增长支持“环境库兹涅茨曲线”假说，外商直接投资对服务业碳排放全要素生产率增长的作用表现为正向不显著，能源消费结构对服务业碳排放全要素生产率增长的影响显著为负，行业结构的转型升级显著促进了服务业碳排放全要素生产率的提高。本文的研究对于识别不同区域之间服务业碳排放全要素生产率的增长差异，实现服务业绿色高质量发展具有一定的现实意义。     

高铁开通促进了农业全要素生产率增长吗?——来自长三角地区准自然实验的经验证据

本研究将高铁开通作为一项"准自然实验",基于2005-2017年长三角地区25个地级及以上城市的面板数据,采用倍差法并借助匹配倍差法和安慰剂测试等稳健性检验工具,对高铁开通的农业全要素生产率增长效应进行实证检验。研究发现:高铁开通在短期和长期都对沿线城市农业全要素生产率增长具有显著的促进作用;将农业全要素生产率分解为技术进步和技术效率后发现,高铁开通对农业全要素生产率的增长效应主要表征为对农业技术进步的推动而非对农业技术效率的改善;高铁开通有助于强化城镇化对农业全要素生产率增长的促进作用以及产业结构对农业全要素生产率增长的反哺作用。在我国高铁建设纵深推进和"乡村振兴战略"全面实施的背景下,应将高铁建设纳入推进乡村振兴战略和促进农业高质量发展的有效手段和政策工具,借助高铁开通的杠杆效应进一步发挥好城镇化、产业结构升级对农业全要素生产率的带动作用。     

县域金融与绿色全要素生产率增长——来自长江经济带上游流域证据

推动长江经济带绿色发展,挖掘绿色发展的金融动力具有重要意义。用综合指数衡量金融发展程度,用非径向方向距离函数测算绿色全要素生产率,以生态问题突出、金融欠发达的长江经济带上游乌江流域40个县域为样本,估计县域金融对绿色全要素生产率的影响。研究发现:县域金融不发达,但是整体水平处于上升态势,绿色全要素生产率年均增长0.6%,上游地区高于中下游地区;全样本下,县域金融通过绿色技术进步效应,推动了绿色全要素生产率增长;中下游地区县域金融推动了绿色全要素生产率进步,上游地区县域金融则抑制了绿色全要素生产率增长;2008年之后县域金融对绿色全要素生产率的影响增大。     

中国再生资源产业全要素生产率估算分析”

选取2005—2012年中国21个省市再生资源产业面板数据,利用基于非参数的Malmquist指数方法,对再生资源产业的全要素生产率进行了估算。研究结果表明:再生资源产业地区平均的全要素生产率年均增长7.3%,其中技术效率年均增长4.2%,技术进步年均增长为3.0%。再生资源产业全要素生产率具有较为明显的地区差异,总体上中部全要素生产率的增长速度最快,东部次之,西部最慢,其主要原因在于地区间技术效率增长率的不同。因此,提升再生资源产业全要素生产率,促进产业快速健康发展,具有现实必要性和紧迫性。     

数字经济、产业结构升级与全要素生产率

文章在分析数字经济发展对全要素生产率影响机理的基础上,基于2010—2019年我国省际面板数据,应用中介效应模型考察数字经济发展对全要素生产率增长的促进效应。结果表明,总体上数字经济可有效通过产业结构升级促进全要素生产率的增长。分区域看,数字经济对我国东部、中西部省份的产业结构升级均起到显著促进作用,但在产业结构升级和全要素生产率的优化方面,东部地区数字经济发展的作用明显高于中西部地区。     

全要素生产率、资本积累与地区差异的实证检验

文章采用增长核算和方差分解方法,分析了1995年前后各地区经济增长的动力及其增长差异对地区差异的解释力。结果表明,尽管物质资本积累和全要素生产率增长是经济增长的主要源泉,但全要素生产率增长差异是造成地区差异的主要原因,它对产出增长差异的贡献份额也不断提高,而物质资本积累对产出增长差异的贡献份额趋于下降。因此,提高落后地区的生产率是缩小地区差异的关键。     

数字经济、空间效应与全要素生产率

当前,数字经济蓬勃发展,已成为经济增长的新动能。本文从数字产业化与产业数字化 两个维度,采用主成分分析法构建了数字经济发展水平的指标体系,并利用2004-2017年我国省际面板 数据,在克服内生性问题的基础上,实证分析了数字经济发展对全要素生产率的影响。研究发现,数字 经济发展显著促进了全要素生产率的提升。但较之高生产率地区和东部地区,数字经济发展对低生产率地区和中西部地区全要素生产率的提升作用更大。就机制而言,人力资本投资与产业结构升级是数 字经济影响全要素生产率的两个渠道。进一步的空间计量分析表明,数字经济发展不仅会提升本地区 的全要素生产率,还存在显著的空间溢出效应,有助于提升邻近地区的全要素生产率。本文的研究为评估数字经济发展的影响效果提供了数据支撑和分析视角,也为探寻全要素生产率的提升路径提供了政策参考。     

我国地区文化产业全要素生产率增长状况研究

文章利用2004年与2008年文化产业国家标准统计数据,借助RD分解的Malmquist指数模型,采用Bootstrap-Malmquist指数方法,实证分析了我国文化产业全要素生产率增长及其分解状况,研究发现:我国文化产业全要素生产率总增长率达39.30％,在整个文化产业发展过程中发挥了重要作用;文化产业全要素生产率的进步主要得益于技术进步,而不是纯效率和规模效率的改善;我国文化产业全要素生产率存在明显的区域差异,即中部地区增速最快,西部地区次之,东部地区最慢.     

陕西省耕地全要素生产率的区域差异及其收敛性分析

目前,学术界对于耕地生产效率的研究主要侧重于从空间维度对研究区域在同一目标时期内的效率进行分析。鉴此,在采用Malmquist指数法从时间维度对陕西省主要区域耕地跨时期的效率变化进行分析的同时,从σ收敛、绝对β收敛、条件β收敛三方面分别对其收敛性进行分析。通过对陕西省1990—2011年期间耕地全要素生产率的区域差异及其收敛性实证分析发现:从耕地全要素生产率增长的差异角度看,全要素生产率增长的地区差异较为显著,且地区全要素生产率的增长结构也不完全相同;从收敛性角度看,陕西省耕地全要素生产率不仅存在σ收敛,且存在绝对β收敛和条件β收敛,各地区之间耕地全要素生产率水平随着时间的推移将趋于稳定在同一水平。研究结论显示:陕西省耕地全要素生产率在1990——2011年期间具有较大的波动性,省内各地区间存在较大差异,耕地全要素生产率既存在σ收敛,同时也存在绝对β收敛和条件β收敛。建议陕西省通过加强农田基础设施建设和农业科技推广以及改造陕南坡耕地等措施,以保持耕地全要素生产率的持续增长。     

我国农垦全要素生产率的测算:1999～2007

文章运用曼奎斯特指数测定了我国各省农垦1999～2007年的生产率.从全国范围看,农垦企业全要素生产率呈增长趋势,技术效率提升和技术进步呈现交替增长的趋势.各地垦区呈现不同的增长方式,省会以上大城市全要素生产率主要依靠技术进步推动,而四大地区主要依靠技术效率的改善.     

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.     

考虑环境约束的中国区域全要素生产率增长——基于Hicks-Moorsteen指数方法

在考虑环境约束的基础上,运用Hicks-Moorsteen指数方法和省级面板数据,考察中国区域全要素生产率的增长情况。结果表明:环境约束对中国区域全要素生产率增长具有显著影响;2000-2008年中国全要素生产率的平均增长率为1.69%,三大区域全要素生产率平均增长率由高到低,依次为东部地区、西部地区和中部地区;八大综合经济区全要素生产率平均增长率由高到低依次为南部沿海、北部沿海、大西北、东北、长江中游、东部沿海、黄河中游和大西南;应加大对环境污染问题的重视和治理力度,在考虑区域差异的基础上,通过有针对性的制度安排和政策设计,强化对政府和企业的双重激励机制建设。     

改革开放以来中国农业全要素生产率的动态演进及收敛性分析

基于1978—2016年中国31个省份的面板数据,运用经典非参数DEA-Malmquist指数测算中国整体及各地区农业全要素生产率的基础数据,并对农业全要素生产率的动态变化特征、空间分布及收敛性进行比较分析与检验。研究结果表明:1979—2016年间中国农业全要素生产率经历了从波动增长到平稳增长的转变,年均增长率为3.4%,农业全要素生产率的增长主要得益于农业技术进步。中国农业全要素生产率还呈现出明显的空间差异,且表现出东部、东北、中部、西部依次递减的趋势。通过收敛性检验的数据结果发现不仅在全国整体而且在四大地区内均存在明显的σ收敛和β收敛。     

中国工业绿色全要素生产率及其影响因素——基于ML生产率指数及动态面板模型的实证研究

本文运用方向性距离函数及ML指数测算了资源环境约束下的工业绿色全要素生产率,然后通过SYS-GMM动态面板模型研究工业绿色全要素生产率的影响因素,结果显示:①2004-2013年,中国工业绿色全要素生产率的增长出现倒退且不具收敛特征,工业绿色全要素生产率明显低于传统全要素生产率,尽管如此,仍有一半左右的工业行业在绿色技术进步的推动下实现了全要素生产率的提升.②较高的技术水平、合理的产权结构能显著提高绿色全要素生产率,而资本深化、不合理的能源结构阻碍了绿色全要素生产率的增长.③环境规制对绿色全要素生产率的影响尚未越过“波特拐点”,外商投资能提升技术进步但对绿色全要素生产率的促进作用还未发挥,绿色全要素生产率与企业规模并无直接关联.     

数字经济、产业链创新与绿色全要素生产率

绿色全要素生产率作为兼顾绿色生态与经济发展的指标,是衡量地区经济增长质量的关键。文章基于2011—2021年中国285个地级及以上城市的数据,采用空间杜宾模型与中介效应模型,探讨了数字经济、产业链创新与绿色全要素生产率的关系。研究结果显示：数字经济对绿色全要素生产率具有显著正向影响,且该作用存在正向空间溢出效应;数字经济可以通过促进产业链创新间接推动绿色全要素生产率提升;数字经济对绿色全要素生产率的影响存在城市区位、规模、级别异质性,其中对东部地区城市、大城市和中心城市的影响更显著;数字经济子维度对绿色全要素生产率的影响存在差异,主要表现为数字金融的直接效应更大、互联网发展的间接效应更明显。     

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。     

技术进步偏向、要素配置偏向与我国TFP的增长

本文在要素增强型CES生产函数的假定下,分析了技术进步偏向、要素投入偏向与我国全要素生产率增长之间的关系。结果表明：在1978-2012年期间,我国全要素生产率平均每年增加约2.10%,技术进步总体上呈现偏向资本的趋势,要素配置总体上也同样呈现出偏向资本的趋势,两者的方向基本一致。技术进步偏向对全要素生产率增长的影响由期初的促进转变为抑制,要素配置偏向对全要素生产率增长的影响在2004年以前为正值,2004年以后变为负值,即抑制了全要素生产率的增长,但是技术进步偏向与要素投入偏向两者对全要素生产率增长的交互效应却由抑制逐渐转变为促进,表明我国技术进步与要素配置慢慢由不匹配转为匹配,我国的技术进步正朝着适宜的方向发展。     

中国旅游业全要素生产率的估算

提高全要素生产率的同时降低旅游能耗对实现我国旅游经济的可持续增长具有重要意义.文章在Cobb-Douglas生产函数的基础上加入能源消耗要素,采用Solow余值法对1995-2015年中国旅游业的全要素生产率进行测算,并分析了各生产要素对旅游业产出的贡献程度以及全要素生产率与旅游经济增长之间的变动关系.结果表明:中国旅游业全要素生产率较低且波动性大,中国旅游经济属于要素驱动型的外延式增长模式;资本的增长要与高生产率匹配才能带动旅游经济的高增长;旅游业发展过程中能源的制约性日益突出.