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.     

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。     

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.     

我国保险业全要素生产率及其增长分析

文章研究了1998~2003年我国保险业全要素生产率(TFP)增长趋势,并将其分解为前沿技术进步(FS)、纯技术效率(PTE)的变化、规模效率(SE)的变化三大因素。研究发现:保险业的全要素增长率(TFP)呈现逐年上升的趋势,年均增长在15.9%;前沿技术进步已成为我国保险业TFP增长的最主要动力,保险公司因前沿技术进步平均每年提高全要素生产率高达16.7个百分点;保险公司相对前沿的技术效率(TE)差距拉大,已出现阻碍TFP增长的趋势,这种技术效率的差距不是由于纯技术效率的差异影响而主要是受规模效率的影响。     

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。     

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。     

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。     

FDI对新型服务业技术溢出渠道的实证研究——以河南省为例

利用Malmquist指数方法测算河南新型服务业全要素生产率(TFP),并将其分解成技术进步指数与技术效率指数,利用脉冲响应函数和格兰杰检验分别动态模拟FDI对技术进步与技术效率两种渠道的影响程度,以及FDI与两者的因果关系,结果表明:FDI对河南新型服务业生产率的溢出效应主要是通过对技术效率的提升表征出来的,对技术进步的促进作用并不明显.     

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。     

贸易结构、人力资本与全要素生产率--基于非参数Malmquist指数与VEC方法

文章运用VEC方法实证检验了贸易结构、人力资本与全要素生产率增长之间的关系。实证结果显示：我国的全要素生产率增长和技术进步显著,而技术效率只有微小的提升。贸易结构与技术溢出效果正相关,高技术品的净进口量越大,贸易的TFP增长效应越显著,但溢出效果与人力资本结构和人力资本水平密切相关。贸易技术溢出对TFP水平的提升作用主要是促进技术进步所导致的,对技术效率影响微弱。实证结果还表明：贸易结构升级与生产率提升之间的良性循环并未形成。     

基于Malmquist指数的高等教育生产率变动分析

文章运用Malmquist指数方法,考察了1997——2005年间高等教育全要素生产率TFP的变动趋势,并通过Malmquist指数的分解,分析了我国高等教育TFP增长的内在动力。结果表明,高校扩招以来,我国高等教育TFP的增长主要是由技术进步推动的,规模效率和纯技术效率的相互作用,使高等教育资源配置效率对高等教育TFP的增长作用不明显。通过分析,本文认为走"内涵式"发展道路,不断提高高等教育管理技术水平将是我国高等教育发展战略的未来的发展方向。     

农田灌溉设施的全要素生产率增长效应

基于中国15个小麦主产省2000—2017年面板数据,采用SFA-Malmquist指数法和面板工具变量法探讨了农田灌溉设施的小麦全要素生产率增长效应及作用机制,结果表明:2000—2017年间,小麦全要素生产率年均提升1.66%,技术进步率和效率提升率年均增长1.21%和0.38%,总体表现为技术诱导型的增长模式;农田灌溉规模的扩张可以在保障小麦生产效率提升的同时推动技术进步,实现小麦全要素生产率增长的双重驱动;农田灌溉质量的提升表现出正向的技术进步效应,但对技术效率却产生了微弱负向影响,且全要素生产率增长效应不显著。因此,在保持灌溉规模扩张对小麦全要素生产率驱动作用的同时,挖掘灌溉质量提升带来的全要素生产率增长潜能,将会是实现小麦稳产增产的关键。     

辽宁省装备制造业效率分析

运用2001—2014年27个省市的面板数据,使用DEA模型中的BCC模型和Malmquist指数法对辽宁省装备制造业及其细分行业的综合效率和全要素生产率(TFP)变化进行分析。结果表明:辽宁省装备制造业更多依靠规模和数量取胜,而非产业发展质量; 近几年来辽宁省的要素使用效率有一定的提升,对劳动投入的利用水平低于资金投入; 辽宁省装备制造业全要素生产率的变动主要是由技术进步引起的,技术效率的变动起的作用相对较小,但近几年全要素生产率的下降则主要是由技术效率变动的下降引起的,而这种下降主要是由于纯技术效率的下降引起的。     

农村金融发展效率的区域异质性对农业绿色TFP的影响研究

运用方向性距离函数和GML指数测算各省（市农业绿色全要素生产率（TFP,在此基础上采用系统矩估计方法就农村金融发展效率的区域异质性对农业绿色TFP增长的影响及其传导路径进行了实证检验。研究发现：农村金融发展效率通过促进农业绿色技术进步推动农业绿色TFP增长,东、中、西部各地区农村金融发展效率对农业绿色TFP增长和农业绿色技术进步作用效应依次递减;东部和中部地区的农村金融发展效率均未对农业绿色技术效率增长产生显著影响,而西部地区的农村金融发展效率对农业绿色技术效率有抑制作用。     

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。     

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。     

皖江城市带承接产业转移服务体系效率的实证分析

针对皖江城市带产业转移过程中,现代服务业对产业承接配套问题的日益凸显,基于Malmquist指数方法对皖江城市带承接产业转移配套服务体系的效率进行实证分析,表明皖江城市带承接产业转移的配套服务体系的发展对技术进步的依赖程度较大,而技术效率在不同阶段对其全要素生产率增长的影响与技术进步存在不同程度的差异。接着对皖江城市带现代服务业进行Malmquist指数分析,发现现代服务业的全要素生产率受技术进步的影响最大。合肥、马鞍山、铜陵、芜湖的技术进步水平较高,皖江城市带其余城市的技术进步水平较低。     

我国电力行业全要素生产率变动的规制改革效应评价

随着自然垄断行业的规制改革不断推进,对规制改革效果的评价日显重要,其对行业效率的影响是一个重要方面。采用Trnqvist指数测算了我国电力行业在1993~2008年间的全要素生产率（TFP）变动,发现在考察期间内我国电力行业的TFP整体上呈现出不断上升的趋势,尤其是2002年的规制改革实施后TFP的上升更为明显。随后通过建立回归模型对全要素生产率的影响因素进行了检验,结果显示出第二产业的发展、技术进步和电力行业规制改革对全要素生产率提升均有明显的推动效果,由此判断,我国电力行业2002年的这次规制改革产生了良好的生产率提升效应,也为今后电力行业的规制改革指明了基本的方向。