基于SFA-Malmquist模型的区域软件与信息技术服务业全要素生产率测算与分析

软件与信息技术服务业是推动制造业迈向高质量发展的重要支撑.如何构建计量模型并测算软件与信息技术服务业的生产率,是准确把握其发展规律并识别其影响机制的基本前提.以我国28个省份的软件与信息技术服务业的面板数据,基于Translog生产函数,构建随机生产前沿方法(SFA)与Malmquist指数相结合的全要素生产率测量模型,比较分析了我国软件与信息技术服务业全要素生产率及其分解效率,并建立Tobit回归模型实证检验信息技术对软件与信息技术服务业生产率的影响及城市化的调节效应.研究表明,资本投入显著正向影响软件与信息技术服务业的产出,人力资本投入对软件与信息技术服务业的产出具有负向影响;软件与信息技术服务业技术效率呈下降趋势,全要素生产率在统计期内平均增长了5.1%且区域增长差异明显;信息技术促进了全要素生产率,城市化负向调节信息技术与全要素生产率之间的关系.因此,应提高软件与信息技术服务业的人力资本质量,提高运作过程中的技术效率,重视城市化对全要素生产率的影响.     

中国普惠金融体系的效率评价——基于三阶段DEA-Malmquist指数模型

普惠金融的发展可以有效的解决经济社会对金融服务的更高需求和金融供给不平衡不充分之间的矛盾,提升广大人民群众和各类市场主体对金融服务的获得感.采用三阶段DEA模型和Malmquist指数模型相结合的方法,来对中国其中31个省市在2015-2019年的普惠金融效率进行静态和动态分析,从而寻求提高中国普惠金融效率的有效途径.研究表明:1)随机误差因素与外部环境因素的影响会导致中国各省市的普惠金融效率值偏低,其中政府的干预度过大和较差的投资环境都会对中国普惠金融效率产生抑制作用.2)中国东部、中部、西部三大区域的普惠金融效率差异显著,呈现出“中部>东部>西部”的格局.3)从全要素生产率指数来看,中国普惠金融效率处于略微下降的趋势,技术和创新成为制约中国普惠金融效率的主要因素.因此,加大区域金融投入力度,坚持市场主导,优化投资环境,促进数字普惠金融发展是提高中国普金融效率的重要途经.     

转型期中国工业全要素生产率与效率——基于细分行业的随机前沿模型分析

本文利用1996-2007年我国工业36个细分行业的面板数据,通过建立随机前沿模型,测算了转型期我国工业及其细分行业的全要素生产率,以及其分解要素的波动情况。实证研究表明,1996-2007年我国TFP平均为4.76%,并呈逐步上升趋势;TFP提高的主要原因是技术进步,平均来说,TFP增长的85.50%来源于技术进步的贡献;因为技术效率的提高使TFP平均每年提高了0.94个百分点;资源配置效率的提高对TFP的贡献年平均0.52个百分点,并有较大的波动;而因为规模总报酬递减的影响,TFP每年反而下降了0.78个百分点。通过经济增长来源分析,我国工业经济增长由主要靠资本驱动逐渐向靠技术创新驱动转变,转型期经济增长方式已表现为集约型。     

动态视角下我国3E全要素生产率的区域差异研究

基于含有动态效应的全局Malmquist-Luenberger指数和方向性SBM方法,本文以中国30个省份1998~2011年的数据为样本,研究了资本动态效应下3E全要素生产率增长趋势,以及增长模式的省份差异,并引入Bootstrap-DEA方法计算了全要素生产率变化估计值及其置信区间,通过Bootstrap纠偏提高了测度的准确性。我们发现:(1)1998~2011年我国3E全要素生产率呈增长趋势,但增长率却一直维持在1%以下,其原因是3E前沿面追赶效应和移动效应呈现出的互补状态;(2)传统技术进步是当期投入产出质量水平的提升程度,而资本动态效应是资本跨期作用引起的前沿面移动效应,表示资本的滞后效应导致的技术进步,导致资本动态效应滞后于传统技术进步增长率。     

中国汽车产业内外资企业生产效率研究

文章利用教据包络分析法(DEA)结合Malquist指数分解对中国汽车产业内资企业和外资企业1998年～2005年的生产效率的变化进行了实证分析.研究结果表明,内外资企业的技术效率存在明显差距;Malquist生产率指数构成表明,中国汽车产业的全要素生产率总体呈现正增长的趋势,主要源自技术进步的拉动;内资企业近年来技术进步明显,成为拉动生产率增长的主要动力,外资企业对我国汽车产业全要素生产率的改善以及推动产业技术进步起到了积极的推动作用.     

我国各地区全要素生产率的测定与比较分析

全要素生产率是衡量经济效益的一项重要指标.本文利用生产要素的影子价格作为权重,提出一种计算全要素生产率的方法.用该方法计算了全国各省（直辖市）的全要素生产率,并对计算结果进行了比较分析.     

基于网络malmquist-luenberger指数的钢铁企业绿色全要素生产率研究——以河北省钢铁企业为例

将网络DDF方法拓展到传统malmquist-luenberger指数中,构建了网络malmquist-luenberger生产率指数模型,从铁前和铁后工序两阶段视角测算了能源和环境约束下钢铁企业绿色全要素生产率(GTFP)增长,并重点分析了河北钢铁大省的绿色全要素生产率变化.结果表明:样本期间内,河北省钢铁企业整体、铁前和铁后工序阶段年均GTFP呈下降趋势,且大于中、西部和全国钢铁企业GTFP均值,小于东部钢铁企业GTFP均值;铁前和铁后工序阶段技术进步指数负增长是整体GTFP下降的根本原因.因此,加强绿色技术创新与研发,推动绿色技术进步成为促进河北省钢铁产业发展的关键.     

考虑地区技术差距的区域物流业生产率指数的研究——基于共同前沿Malmquist指数方法

本文充分考虑了区域物流业存在技术差距的实际,将共同前沿方法与Malmquist指数方法相结合,对1995-2009年东部十省市物流业的生产率指数进行了测度.结果显示,环渤海大多数地区的物流业的技术效率更接近共同技术前沿。除浙江外,其余省市的物流业生产率指数有不同幅度的增加,主要来自于技术效率的改善.规模效率的提高不显著,而技术进步率的下降阻碍了东部十省市物流业生产率的改进。十省市物流业的技术效率都存在对共同技术前沿的追赶现象,即各地区与共同前沿之间的差距在缩小,其中效率追赶普遍存在,只有八个省市存在规模追赶,而潜在技术进步全部有退化的表现.对MMPI结果的检验发现,十省市物流业共同前沿生产率指数可以分为五层(按大小顺序),河北为第一层,山东、北京和辽宁是第二层,福建第三层,上海和天津第四层,而江、浙、粤三省位居最后.     

中国煤炭资源利用全要素生产率的区域差异研究

首先基于考虑环境因素的Malmquist-luenberger(ML)指数测算了2011-2014年中国其中30个省份煤炭利用全要素生产率(TFP)的变化情况,并应用Tobit模型分析了影响煤炭利用全要素生产率的因素.研究表明,中国总体煤炭利用TFP增长率呈现递增趋势,但各个省份煤炭利用TFP增长率存在较大差异,忽视环境因素高估了煤炭利用TFP的增长率,技术进步是推动煤炭TFP增长的主要因素.另外,环境规制、产业结构与煤炭利用TFP显著负相关;研发投入、人均GDP、对外直接投资(FDI)与煤炭利用TFP显著正相关.     

中国饲料业上市公司综合技术效率和全要素生产率分析

为了研究饲料业上市公司的综合技术效率和全要素生产率,运用数据包络分析法中的BCC模型和Malmquist指数法对12家饲料业上市公司2011-2016年的数据进行了测算,并从静态和动态两方面对其进行了分析.结果表明:只有5家上市公司实现了DEA有效,整体情况一般;从Malmquist指数法来看,在技术进步指标带领下,全要素生产率均值大于1,说明各公司经营管理效率不断上升.根据研究结论,并提出了饲料类上市公司在和种植业、养殖业协调发展的同时,应该提高农业创新力和公司经营管理效率,加快科技成果转化,领会新发展理念,加快新旧动能转换等建议.     

我国物联网产业发展与全要素生产率增长——基于面板误差修正模型的实证分析

物联网产业是我国战略性新兴产业.利用我国2006—2011年的省际面板数据,建立面板误差修正模型实证分析了我国物联网产业对全要素生产率的短期和长期影响效应.研究发现:我国物联网产业发展是全要素生产率增长的Granger原因,物联网产业发展对全要素生产率具有促进效应,并且这种促进效应短期较弱而长期较强,体现出逐步释放的特征.最后对我国物联网产业未来发展提出建议.     

中国地区全要素生产率的Bayesian分析

本文利用全国28个省市自治区的相关数据,以索洛增长方程为基础,采用Bayesian SUR模型以及Gibbs-Importance抽样算法,估算了其资本产出弹性,并在此基础上计算了各地区全要素生产率及其增长率。研究结果表明,科技发展战略对全要素生产率的提高具有显著正效应;随着产业结构调整,资本产出弹性和全要素生产率的关系从正相关逐渐变为负相关,并且由此所表明的地区分工协作特征正逐步显现;内陆地区的地缘经济特征制约了其全要素生产率的进一步提高。     

基于DEA-Malmquist的中国财产保险公司经营效率实证研究

应用数据包络分析的CCR模型、BCC模型以及DEA-Malmquist指数分别从静态和动态两个角度对2006～2010年中国财产保险公司的技术效率、纯技术效率、规模效率、技术效率变动指数和技术进步指数进行了实证研究。结果表明:大多数公司技术效率无效,存在投入的浪费;一部分公司的技术效率无效是由于规模效率无效造成的;中资保险公司规模经济效应不明显;2006～2010年中资保险公司的效率略有下降,但下降幅度低于外资公司;多数公司整体效率没有较大提高甚至退步的原因主要在于技术水平较低。     

基于DEA-Malmquist模型的西北地区能源空间转运格局效率及其变化分析

西北地区有着丰富的能源资源,对其能源空间转运格局进行效率评价及全要素生产率时空演变分析,对推动整个地区的发展有着重要意义.运用DEA中的BCC模型,对2016年西北地区的铁路和公路货运效率进行研究.利用Malmquist指数方法及ArcGIS软件,进一步分析2010-2016年西北地区铁路、公路货运全要素生产率的时空演变和地区差异.研究表明:1)2016年西北地区铁路货运效率总体水平较高,公路中等;存在地区差异性,东部整体高于西部;规模效率决定其有效性.2) 2010-2016年铁路和公路的Malmquist指数整体较稳定,技术进步变化对该指数影响最大.从时空演变来看,2010-2016西北地区铁路货运的Malmquist指数先升后降,地区差异先减小后增大;公路货运的Malmquist指数先降后升,地区差异先减小后增大最后又减小.     

考虑非合意产出的全要素能源效率研究

本文运用1995-2008年中国省域面板数据,选择基于DEA前沿面方法的Malmquist指数模型,测算了不同非合意产出组合的全要素能源效率(TFEE),并对TFEE构成进行分解,检验TFEE收敛性。研究发现,考虑环境因素的不同产出组合的TFEE具有显著差异性;中国1995 2008年TFEE呈现U型演变特征;TFEE的提高主要来源于技术进步的贡献;区域TFEE差异大,节能潜力大;TFEE具有周期性波动演化的复杂特征。     

基于省际面板数据的全要素生产率的计算:1995-2006

本文采集并处理了1995年到2006年间全国30余个各省、直辖市和自治区的产出、资本投入和劳动力投入的数据,经过单位根检验、协整分析和模型选择,利用面板回归模型,计算了各地区的TFP及其在不同时期的增长率。研究表明,1995年-2006年间东部省份的TFP水平要高于中西部地区,但TFP水平较高的省份的TFP增长率速度并不一定高,尤其是部分东部省份的TFP的增长率出现了下降,而部分西部地区的TFP的平均增长率发展势头较好。     

金融可得性对绿色全要素生产率的影响

收集中国31个省市自治区(暂不包括港澳台数据,下同)2007-2017年的面板数据,采用面板向量自回归模型研究金融可得性对绿色全要素生产率的影响.研究结果显示,金融可得性与绿色全要素生产率之间存在单向因果关系,且金融可得性对绿色全要素生产率具有显著正向影响.