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.     

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.     

高技术产业R&D全要素生产率变动分析-基于DEA模型的Malmquist指数方法

运用2000年至2009年高技术产业相关面板数据,构建了基于DEA模型的Malmquist生产率指数及其分解指数即技术进步指数和综合效率改善指数,并由此对高技术产业R&D的生产率发展状况进行实证分析.结果发现:高技术产业的各行业发展并不均衡,部分行业生产率发展波动较大.而另一部分则相对稳定.整体来看,高技术产业的生产率各指数表现较稳定,同时发现2000- 2004年推动全要素生产率发展的主要动力是综合管理水平的提高,而2005-2009年的主要动力是技术进步.从全要素生产率的平均增长率来看,主要支撑动力是来源于技术进步指数.     

基于DEA方法的海南省高技术产业效益评价研究

选取2006—2012年期间全国不同省市高技术产业的相关投入和产出指标和数据,运用DEA方法对海南高技术产业效率和重点行业全要素生产率进行对比研究。结果表明:海南省高技术产业的生产效率为DEA无效,且存在投入冗余和产出不足;医药制造业生产效率低下的主要原因是相对于其他省市的高速增长,海南省高技术产业的技术效率处于小幅增长甚至下降的趋势。提升海南高技术产业生产效率的对策建议:加强对资源的整合和管理。     

高技术产业出口对全要素生产率影响的实证研究

文章以1998~2007年的相关数据为样本,实证分析了出口对全要素生产率的影响。实证结果表明,中国高技术产业出口一方面通过出口企业的生产率优势带动了产业全要素生产率,另一方面也通过非出口企业获得的外部经济效应提升了全要素生产率。但是出口企业相对于非出口企业的生产率优势并不明显,且主要集中在新产品出口,非新产品出口并没有比其他经济部门使用更先进的技术,而对高技术产业全要素生产率产生了一定的负面影响。同时,还考察了融合科技人力资本和金融支持这两个技术吸收指标下出口对高技术产业全要素生产率的影响。结果显示,科技人力资本增强了出口企业对产业全要素生产率的促进作用,金融部门对高技术产业的扶持并没有起到促进吸收出口渠道的技术溢出的作用。     

数字经济发展与地区全要素生产率提升 ——基于中国省际面板数据的实证检验

为探究数字经济发展对地区全要素生产率提升的作用与路径,选取中国2010—2019年省级面板数据,分别运用熵值法和DEA方法对数字经济指数及地区全要素生产率进行测算,并结合双向固定效应模型、SUR回归以及中介效应模型对数字经济与地区全要素生产率之间关系进行实证分析。研究认为,数字经济对技术推动型的地区全要素生产率提升作用显著,数字产业化、产业数字化分别通过增进技术进步和提升技术效率提升了地区全要素生产率,数字产业化可以通过产业数字化提升地区全要素生产率。研究表明,培育地区全要素生产率增长新动能,应加快构建服务数字化转型、融合创新的新型基础设施建设体系,促进数字经济和技术创新深度融合; 加强自主创新数字技术和全球范围内的技术共享,促进中国技术进步以及省际全要素生产率的提高; 加快传统产业数字化转型,构建数字化经营决策以及生产体系; 加强数字信息保护和数字环境治理,建立健全产业数字化的信息安全体系。     

基于DEA-Malmquist模型的我国旅游产业效率特征及其演进模式研究

基于2000—2015年我国30省(市、自治区)的旅游产业发展数据,运用非参数DEA-Malmquist模型测算中国省际旅游产业综合技术效率、全要素生产率,分析中国旅游产业效率特征、全要素生产率时空变化特征以及各地区旅游产业效率演进模式。研究结果表明:我国旅游产业综合技术效率均值为0.562,旅游产业经营没有处在有效生产前沿面上;旅游产业全要素生产率年均增长4.2%,技术进步是旅游产业全要素生产率增长的主要驱动力;综合技术效率和全要素生产率均存在显著的时空差异性,但收敛趋势明显。依据综合技术效率大小和全要素生产率变动特征可将30省划分为4种类型,按照各地在四分位图中对应点的运动规律将其旅游产业效率演进模式归结为往复式、渐进式和突变式三种。各地可据此采取相宜对策以不断提高旅游产业效率,如增强旅游产业技术创新能力、引导旅游产业投资结构和投资方向的转变等。     

知识密集型服务业生产率异质性的影响研究

结合“新”新经济地理学,测度知识密集型服务业全要素生产率及其分解的异质性特征和趋势,并构建中国知识密集型服务产业及细分行业集聚程度对全要素生产率影响的面板数据固定效应模型,探索其支撑高质量发展的影响因素和影响效应。研究发现：(1)中国知识密集型服务业在高质量增长方面尚存在短板且呈现异质性,存在内部效率结构不均衡、技术进步不足、技术生产率低下、规模效益尚未形成、有效供给不足、全要素生产率整体较为滞后等问题。(2)知识密集型服务业依然存在粗放型、滞后性的特征,各行业间异质性较大呈现出非均衡现象,各行业均由于技术效率水平影响整体全要素生产率的提升。(3)知识密集型服务业集聚程度的上升对城市效率的提升具有显著的促进作用,但呈现出“倒U”型关系,需要引导各要素形成技术效应对全要素生产率的引领作用和结构效应对全要素生产率的支撑作用。     

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。     

旅行社技术效率和全要素生产率变化研究——基于2001～2010年省际面板数据

运用数据包络分析法和Malmquist生产率指数对我国旅行社行业2001～2010年的省际技术效率及全要素生产率变化情况进行测算、评价,结果表明:我国旅行社行业省际技术效率较低,主要原因在于纯技术效率损失严重,省际技术效率水平的区域分布呈现东部最高、西部次之、中部最低的特征;旅行社行业省际全要素生产率呈现整体下滑趋势,技术退步是其主要原因,具体到各个地区,西部旅行社因为技术效率有较大幅度的提高,全要素生产率有所改善,东部、中部的旅行社因为技术效率提高幅度较小,全要素生产率降低.     

中国高耗煤产业投入产出效率及技术水平研究

以电力、钢铁、石油、建材、采煤、化工等六大高耗煤产业1995—2010年的面板数据,利用Malmquist指数法实证测算这些产业的全要素生产率指数及其分解要素。结果发现,样本期内六大高耗煤产业全要素生产率增长明显,且高于同期整个工业的水平。就产业比较而言,钢铁产业全要素生产率增长最快,而建材、采煤和石油产业增长最慢。从时间趋势看,六大高耗煤产业全要素生产率呈波浪形变化趋势,但2004年之后逐渐趋于稳定。此外,六大高耗煤产业全要素生产率增长主要由技术进步引起,效率贡献有限,且样本期内规模效率的年均退化率为1%。     

全要素生产率,技术效率,技术进步之间的关系及测算

本文研究了全要素生产率、技术进步、技术效率之间的关系。在乔根森测量全要素生产率的方法中,证明了体现在投入要素中的技术进步可以通过投入要素的数量指数和质量指数反映出来,而未体现的技术进步就是全要素生产率的增长率;根据全要素生产率和技术效率的定义及内涵,证明了一个样本点的全要素生产率的变化,可以分解为该样本点技术效率的变化和样本内前沿面上的经济单位的未体现的技术进步,而同一时间上样本点同前沿面点的全要素生产率的差距就是技术效率的差距;讨论了技术效率、全要素生产率同国际竞争力之间的关系。     

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。     

安徽省工业全要素生产率分行业视角测算

运用DEA-Malmquist指数法,选取37个工业细分行业的生产要素作为投入量,细分行业的工业增加值作为产出量,测算2001～2011年安徽省37个工业细分行业的全要素生产率,以探究安徽省工业发展的潜力以及制约因素。分析结果表明：安徽省工业行业整体全要素增长率是增长的,但2010年和2011年下降;大部分细分行业的全要素增长率超过1,基本面良好,主要推动力是技术效率的提高和技术进步;高能耗、劳动密集型、增长缓慢的行业全要素增长率低于1,说明这些行业有进行产业升级的必要;轻工业、能源开发行业和高新技术行业的工业增加值较快,全要素生产率增长以及技术进步率较快。     

中国省际旅游产业结构优化对旅游全要素生产率的影响

基于2004—2018年中国30个省份(西藏及港澳台地区除外)的面板数据,采用DEA-Malmquist指数测度旅游全要素生产率,并进一步采用固定效应模型、工具变量法和系统广义矩估计等方法实证分析旅游产业结构优化对旅游全要素生产率及其分解指数的影响。研究发现：旅游全要素生产率整体呈现出波动增长的趋势,技术进步是旅游全要素生产率增长的主要驱动力;旅游产业结构优化对旅游全要素生产率具有显著的倒U型非线性影响,其中旅游产业结构高级化对旅游全要素生产率具有显著的倒U型非线性影响,而旅游产业结构合理化对旅游全要素生产率的U型非线性影响则不显著;旅游产业结构优化对技术进步具有显著的倒U型非线性影响,对技术效率和规模效率则具有显著的U型非线性影响,对纯技术效率具有显著的正向影响。据此提出,应进一步优化资源配置以发挥规模效应,立足区位优势以强化辐射效应,完善区域产业链以推进产业融合等,以期推进旅游业高质量发展。     

高新技术开发区全要素生产率指数研究--与高新技术产业和大型工业企业的比较分析

各地大型工业企业、高新技术产业和高新技术开发区作为国民经济的重要基础,对国民经济的健康可持续发展起着举足轻重作用.对于各地大型工业企业、高新技术产业和高新技术开发区生产率的研究具有重要的理论价值和现实意义.本文在相关文献研究的基础上,运用 MALMQUIST 指数模型对1998-2009年各地大型工业企业、高新技术产业和高新技术开发区进行了技术效率、技术变化率、纯技术率、规模效率和全要素生产率的时间序列评价和综合评价;结果显示大中型工业企业、高新技术产业和高新技术开发区的技术效率、技术变化率、纯技术率、规模效率和全要素生产率平均值分别为1.011、0.842、1.011、1.000和0.852.     

外资对湖北制造业技术进步的影响

运用要素份额法计算出各要素投入的产出弹性以及全要素生产率对产出增长的贡献,并通过检验外资与全要素生产率的相关性,衡量了外资对湖北省制造业技术进步的影响。结果发现,近年来外资对湖北省制造业无论是高科技产业还是一般传统产业的技术进步都没有明显的推动作用。湖北省制造业的技术进步主要依靠自主创新来推动。     

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。     

物流业技术效率及全要素生产率研究现状

物流业的技术效率及全要素生产效率研究近年来成为热点。数据包络分析以及随机前沿函数模型等物流业技术效率与全要素生产率测度的方法与传统计量方法相比具有很大优势,但现有研究方法中缺乏不同方法计算结果的对比,缺乏对影响物流技术效率的环境因素的分析,及对物流技术进步与技术效率演变趋势的探讨等研究的不足。未来应该采用考虑环境因素的全要素生产率分析方法来研究中国省际物流业技术效率及全要素生产率差距问题,这将是一个具有重大理论意义和实际意义的课题。     

产业融合对全要素生产率影响的空间效应研究——基于先进制造业与现代服务业融合的视角

为了评估产业融合对全要素生产率的影响，在构建先进制造业与现代服务业融合指标体系的基础上，测算产业融合水平，运用随机前沿法计算全要素生产率，通过面板半参数空间滞后模型研究产业融合水平对全要素生产率的影响。研究发现，中国产业融合水平整体呈上升趋势，然而区域间的发展差距逐渐扩大，产业融合发展不均衡现象依然存在；全要素生产率整体呈先下降后上升的发展态势。分解来看，规模效率贡献稳定上升，技术进步率的贡献相对较弱；产业融合水平对全要素生产率的影响存在显著的空间效应，某地区的全要素生产率受到周边地区的影响，并且这种影响存在非线性效应，产业融合对全要素生产率当融合水平低于0.360时呈现抑制效应，当融合水平等于或高于0.360时呈现促进效应，随着经济的发展，呈现促进效应的地区将逐渐增加。