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。     

中国绿色全要素生产率测算及分解:1985~2010

现有文献在我国全要素生产率方面已经得到了很多有价值的研究结论,但不可否认的是,单纯考虑中国经济增长而忽略了资源环境因素对经济质量的影响是片面的。与类似研究相比,本文在生产率测量框架体系中引入了资源环境因素,从而为我国经济增长质量的测度提供一个更为科学的方法。文章分别运用基于DEA的Malmquist生产率指数和基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger生产率指数对1985～2010年间中国绿色全要素生产率进行了测算及分解。研究发现,不考虑资源环境因素会高估全要素生产率,从而对我国经济增长质量做出较为乐观的判断;我国全要素生产率增长主要来源于技术进步;考察期内我国绿色全要素生产率呈现“先升后降再平稳”的时间趋势特征,且显示出较大的地区差异。     

制造业集聚和全要素生产率——基于制造业微观数据经验研究

运用1998-2007年中国工业企业微观数据计算了我国31个制造行业集聚指数（EG指数）,采用LP方法估计了企业的全要素生产率（TFP）,考察了制造业集聚与企业TFP的关系。研究发现,制造业集聚程度有逐年提高趋势‘集聚有助于企业全要素生产率的提高;集聚与生产率之间呈现“倒U型”演化关系。此外,由于中国制造业集聚程度仍然处于较低阶段,相对于低集聚度的行业而言,更高的集聚程度对企业生产率的贡献明显更高,这也为调整制造业产业集群发展政策提供了更多操作空间。     

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。     

经济新常态下制造业全要素生产率的区域比较研究——基于福建省2001—2015年的面板数据

基于福建省2001—2015年间制造业的面板数据,论文采用Cobb-Douglas生产函数模型测算了福建省各地区制造业的全要素生产率。结果显示,福建省制造业全要素生产率平均值为17.47%,劳动的平均贡献率为40.67%,资本的平均贡献率为36.90%,说明福建省制造业主要还是依靠要素投入为主,集约化程度偏低;从地区差异情况来看,虽然厦门、福州、泉州、漳州的全要素生产率要比龙岩、南平及宁德地区相对较高些,但劳动投入的贡献率依然偏高。     

环境规制对中国制造业全要素生产率的影响研究

采用非参数的DEA-Malmquist指数法测算了我国制造业28个行业2001—2013年期间的全要素生产率,并采取线性标准化方法构建环境规制的综合测量体系来量化环境规制强度。研究表明：我国制造业行业生产率总体上是有效率的,技术进步是影响全要素生产率提高的主要原因;环境规制促进了制造业总体全要素生产率的增长。从行业分类来看对重度污染行业具有显著的促进作用;对中度污染行业具有阻碍作用;而对于轻度污染行业的作用结果不显著。     

中国装备制造业全要素生产率动态变动实证分析

装备制造业的发展水平是一国制造业整体水平的重要标志。我国装备制造业尽管取得了长足的发展,但仍然缺乏自主创新能力、量大质弱、低端产品比重高。通过Malmquist指数方法研究,对我国装备制造业1995-2008年间的全要素生产率动态变动进行实证分析,结果显示我国装备制造业全要素生产率年均提高6.4%,主要原因是技术变化水平的提高,且在不同时期技术效率和技术进步对我国装备制造业全要素生产率增长的贡献存在一定差异。实证分析结果为未来我国先进装备制造业的发展提供了科学的参考。     

基于SFA方法的中国智能制造业全要素生产率研究

本文基于随机前沿分析(SFA)和Malmquist法对我国2010—2018年的智能制造业①上市公司的全要素生产率进行了测算和分解,以探寻智能制造业的发展现状及存在的问题,从而找到提升路径.结果表明:智能制造业目前还处于规模递减的状态,但是发展潜力很大.智能制造业的全要素生产率年均增长为?5％,主要归因于技术水平的落后,说明智能与制造业的融合并没有消除"信息技术生产率悖论"的存在.我国依然要加大对技术创新的投入并加强对高素质人才和管理人才的投入,推进要素的优化配置以及增加资本的投入从而促进制造业的高质量发展.     

制造业全要素生产率测算及影响因素研究

Hsieh和Klenow提出了一种测算全要素生产率与资源配置效率的模型,龚关和胡关亮对该模型进行了扩展。文章在龚关和胡关亮研究的基础上,突破了投入要素的产出弹性只与行业有关的假设,构建了一个新的异质产品的垄断竞争模型。然后结合企业的微观数据,测算了中国制造业的资本配置效率、劳动配置效率和全要素生产率。最后,根据Olley和Pakes的方法测算了制造业的技术进步水平,并从技术进步和资源配置的视角分析了中国制造业全要素生产率的影响因素。研究发现：2001-2007年制造业全要素生产率平均每年增长4.93%;由于资本配置效率和劳动配置效率的双重下降,2007年以后全要素生产率明显下降;就全要素生产率的地区差异看,中西部地区越来越高,而东部地区越来越低。     

转型期湖北省粮食绿色全要素生产率增长与分解——基于全国宏观横向比较的维度

采用1978-2010年省际粮食生产及其污染排放面板数据,利用环境污染因素的方向性距离函数模型和序列DEA方法,将湖北省粮食绿色全要素生产率增长分解为技术进步与技术效率变化。与未包含环境因素的传统粮食全要素生产率指标比较分析显示:湖北省粮食生产的TFP增长率有所提高;湖北省粮食生产中"两型农业"理念运行绩效表现良好,但未体现其粮食生产优势地位;湖北省粮食生产TFP增长表现为显著"技术推进"单驱动型,提升粮食增产潜力的有效途径在于技术进步与效率改善同步提升。     

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。     

中国生猪养殖业生产效率和全要素生产率增长——基于SBM方向性距离函数的实证分析

运用SBM方向性距离函数和Luenberger生产率指标对2004-2013年中国生猪养殖业生产效率和全要素生产率进行测算,并在此基础上就其影响因素做进一步研究.结果发现:中国生猪养殖业生产效率较高的省份多数集中在西部地区;青粗饲料投入无效率、劳动力投入无效率、其他物质费用投入无效率以及仔畜重量无效率皆是中国生猪养殖业生产无效率的主要来源;2004-2013年中国生猪养殖业全要素生产率的增长率为-12.98%,这主要是受到规模效率和技术进步率逐渐减少的制约;生猪精饲料费在总饲料费中的比例以及各地区经济发展水平对生猪养殖业生产效率和全要素生产率具有显著的正向作用.     

中国农业全要素生产率及其时空差异分析

基于1990-2010年省际面板数据,运用DEA-Malmquist方法测算和分析中国农业全要素生产率.测算结果表明:中国农业全要素生产率增长是技术进步和技术效率共同作用的结果,但是技术进步起主导作用;农业全要素生产率增长存在时空差异;全国、三大地区及绝大多数省份农业技术效率的波动主要源于纯技术效率的变动,与规模效率的关系不大.因此,为了加快经济发展方式转变,我国不仅要促进农业技术进步,而且在不同区域农业投入的重点领域应该各有侧重.     

加工贸易对中国制造业全要素生产率的影响

采用基于数据包络分析法的Malmquist指数分析法测算中国制造业整体及其分行业2003—2016年全要素生产率指数,并且对结果进行分析。同时对加工贸易影响制造业全要素生产率的理论基础进行阐述;以柯布-道格拉斯生产函数为基础构建模型,并借助Stata软件对我国加工贸易对制造业全要素生产率的影响进行实证研究。指出我国的加工贸易可以显著提高制造业全要素生产率;加工贸易促进制造业TFP提升的关键是加工贸易的进口对制造业的规模效率有显著促进作用;加工贸易从业人数对制造业技术效率的促进效果比对制造业技术进步的促进效果更明显。     

制造业服务化对绿色全要素生产率的影响——基于中国企业微观数据

基于中国上市制造企业数据,探讨了制造业服务化转型在平衡环境保护和经济效益中的作用。研究发现,制造业服务化的提升与绿色全要素生产率的增长密切相关;中介效应分析表明,该影响可以通过提高盈利能力和创新能力来解释;异质性检验表明,国有企业在这个过程中的影响不显著,而民营和外资企业的影响更为显著;在区域差异上,中西部地区的制造业服务化对绿色全要素生产率的影响大于东部地区。     

企业集团化对全要素生产率的影响——来自制造业上市公司的经验证据

基于2007—2017年A股制造业上市公司数据,系统地研究了企业集团化对全要素生产率的影响。研究发现：企业集团化显著提高了全要素生产率水平。在影响机制上,企业集团化一方面通过缓解融资约束为成员企业提供资金支持,提升企业投资效率与创新投入;另一方面通过内部知识共享推动成员企业的技术创新进而提高全要素生产率。进一步研究发现,国有企业集团化对全要素生产率产生显著的正向影响,而非国有企业集团化的估计结果并不显著。同时在金融发展水平低的地区,国有企业集团化更有效地发挥了内部融资功能。该研究试图从组织架构角度为探究制造业企业如何朝高质量发展提供借鉴意义。     

公司治理对农村商业银行全要素生产率的影响研究

构建GML指数测度25家农村商业银行2008-2014年的全要素生产率增长,在剖析公司治理对全要素生产率影响机理的基础上,利用面板模型对相关因素进行实证分析。研究发现：样本农村商业银行的全要素生产率总体明显提高,个体间的增速差异逐渐缩小;董事会规模、董事会会议频率和自有资本比率的提高对生产率的增长具有积极作用,但股权制衡度和市场份额的提高不利于生产率的增长;股权集中度、独立董事比例和监事会规模的影响不显著。     

中国农业全要素生产率影响因素分析

运用Malmquist指数法测算了1983--2006年间的农业全要素生产率,多数年份全要素生产率都大于1,我国农业正朝着可持续方向发展。对影响因素的分析表明,全要素生产率的财政支农弹性及出口弹性均为正值,即对全要素生产率的提高具有积极作用,但促进作用相对较小,城镇化的作用方向与预期的相反,主要因农村较高素质劳动力的外流及对剩余务农人员培训相对滞后所致。     

中国煤炭行业绿色全要素生产率研究

绿色全要素生产率（GTFP）是将能源消耗与环境污染同时纳入传统TFP核算框架的兼顾经济增长与环境保护的绿色发展指标。与传统全要素生产率（TFP）相比,其更能反映创新驱动的本质。科学测算煤炭行业GTFP能客观描述科技进步与创新、规模收益等对产出增长的驱动/阻碍情况,对煤炭行业实现高质量发展、助力实现“双碳”目标有重要意义。然而,现有煤炭行业GTFP测算较少将经济、能源与环境因素同时考虑在内,导致测算的GTFP与实际情况有一定的差距。将能源消费与“三废”排放同时纳入研究框架,首先应用DEA分析了2014—2018年中国不同区域所属25个省区市煤炭行业的平均综合技术效率,在此基础上,采用Global-Malmquist-Luenberger指数,测算出了2002—2018年的GTFP,并按区域与时间维度对GTFP进行分解,结果表明：我国煤炭行业平均综合技术效率水平较低,西部地区整体优于东部,东部优于中部,中部优于东北;促进我国煤炭行业GTFP改进的主要原因是技术进步,而不是技术效率,纯技术效率与规模效率是导致技术效率降低的主因,但前者的阻碍作用更大,纯技术增长是技术进步的源泉;分地区看,东部...