不良贷款约束下我国上市商业银行全要素生产率时序演变及其驱动因素研究——基于非期望产出的Malmquist-luenberger和Tobit模型

基于我国上市商业银行2007~2013年面板数据,构建包括不良贷款约束条件下我国上市商业银行投入产出指标体系,采用基于非期望产出的M-L生产率指数方法对我国上市商业银行全要素生产率跨期动态变化进行实证测度,并应用Tobit回归分析方法对影响我国上市商业银行全要素生产率的因素进行实证分析,实证结果显示:我国上市商业银行全要素生产率平均增长率为2.4%,上市城市商业银行全要素生产率高于股份制上市商业银行,而股份制商业银行高于国有商业银行,其主要来源与规模效率提升;此外,银行规模和存贷比对商业银行技术效率提升产生显著的正向驱动影响;而银行集中度对其产生显著的负向驱动影响;资产收益率和所有权结构对其影响不显著。     

基于灰色Malmquist-DEA的中国粮食生产效率分析

选取全国各省粮食生产指标面板数据,对数据进行灰色拟合处理,采用数据包络分析(DEA)法,测算各区域的粮食生产效率,得到投入产出体系的要素冗余值;同时测算了各区域的全要素生产率,并对Malmquist指数进行分解,分析各区域的效率变化和技术变化趋势.结果显示:东、西部地区粮食生产投入要素大量冗余,要素配置效率不高,中部地区要素利用率较高,要素配置趋于合理;效率变化对全要素生产率的作用不明显,而技术进步是全要素生产率增长的关键驱动因素.     

基于Panel Data的中国农业发展因素的实证分析

本文利用1998-2004年我国29个省的面板数据,将农业生产的投入要素区分为物质性投入要素和非物质性投入要素,分别建立了中性技术和非中性技术条件下的C-D生产函数和扩展的C-D生产函数模型,对影响我国农业发展的因素进行了实证分析,并依据分析结果,对促进我国农业发展提出了政策建议.     

环境约束下中国地区物流业全要素生产率重估及收敛性研究

利用基于方向距离函数的Malmquist-Luenberger(ML)生产率指数方法对环境约束下中国1997-2009年30个省级地区物流业全要素生产率增长及其成分进行了重新估算,并通过技术创新者研究,分析了推动生产可能性边界外移的地区.研究发现:忽视非期望产出的传统Malmquist指数方法会低估物流业技术效率水平、高估物流业技术进步指数和全要素生产率指数.环境约束下我国物流业ML生产率指数年均增长率呈现下降趋势,下降的原因一方面是由于技术效率偏低阻碍了生产率的增长,另一方面是我国物流业技术进步的动力不足所致,物流环境技术创新主要集中于东部和西部地区个别省份,中部地区技术创新水平较低.收敛性检验表明,研究样本期内,全国以及三大地区物流业全要素生产率均存在显著的收敛趋势.     

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.     

FDI影响我国经济增长的实证研究

通过对我国FDI主要特点和发展趋势进行分析,以内生经济增长理论为基础,从生产函数的基本模型出发,构建我国全要素生产率的测度模型,运用协整检验和格兰杰因果检验的分析方法,探究FDI与全要素生产率的关系,揭示FDI对我国经济增长的影响机理,最后利用我国1985-2007年经济发展数据进行实证研究。研究结果表明:FDI的大量进入,对我国经济增长具有一定的促进作用,但这种作用具有时滞性,是一种长期的趋势。     

基于DEA四阶段的我国工业绿色全要素能源效率测度

为了构建同时包含经济因素和绿色因素的绿色全要素能源效率指标,运用DEA四阶段方法对绿色全要素能源效率进行评价,同时区分内部管理因素和外部环境因素对绿色全要素能源效率的影响程度.实证结果表明:我国总体的能源效率有上升的趋势,在2001-2007年,管理因素起促进作用,2008-2014年的增长由环境条件推动;我国区域和省域间的效率值差异较大,需要分别从内部管理和外部环境两方面进行提升.     

中国产业各要素完全消耗效率变动分析

本文提出对各产业各要素的完全消耗量核算思路,并进行实证核算,分析全要素能源效率及变动趋势。研究显示我国经济近几年全要素效率持续提高,但增长方式有明显变化,技术进步开始起着主导作用,规模效应、纯技术效应成为经济效应提升的阻碍。石油相关类产业、机械制造相关产业等效率提升较明显,而农业、食品、木材、皮革等产业效率有一定下降。产业发展的思路要兼顾产业中间产品的消耗,转变粗放式发展方式,以提升技术进步为中心。     

基于DEA-Malmquist方法的智慧旅游城市旅游业效率评价研究

旅游业是国民经济中战略性支柱产业,为分析智慧旅游城市中旅游业效率问题,基于DEA-Malmquist方法选取我国16个智慧旅游试点城市2011-2015年的旅游业面板数据,对智慧旅游城市旅游业效率进行静态和动态的实证分析.分析结果表明:综合技术效率在旅游业发展过程中表现不稳定,受规模效率和纯技术效率影响较大,综合效率和规模效率变化呈现出较大的一致性,肯定了政策规划的积极作用.总体全要素生产率和技术进步率呈现无效率,提出技术进步仍是智慧旅游城市旅游业发展的关键.     

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.     

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。     

国内外投资对制造业技术进步影响的行业分化特征

本文首先采用1996年-2008年中国制造业分行业数据,选择随机前沿生产函数模型测度了制造业各行业的全要素生产率变化率,通过调整得到技术进步率,在此基础上,利用2001年-2007年国内外投资的数据基于面板数据模型,研究了制造业各行业国内外投资对技术进步影响的问题,旨在揭示改革开放以来尤其是经济发展较快的最近几年制造业技术进步的源泉,并进一步探讨技术进步来源不同的两类行业的行业分化特征。实证结果表明,制造业绝大多数行业的技术进步来源于国内投资或外商投资,个别行业甚至同时受国内外投资的双重影响,当行业特征表现为市场竞争程度高且外商投资对国内投资比重偏高时,技术进步更倾向来源于国内投资,反之则更倾向来源于外商投资。     

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。     

Consistency of returns-to-scale characterizations of production frontiers with respect to model specification

Returns-to-scale (RTS) characterizations and the underlying notion of scale elasticity are important characteristics of production frontiers, in both parametric and nonparametric methodologies of efficiency and productivity analysis. In practical applications of these methodologies, the model of technology is often experimented with and modified before it is finalized, which involves, for example, a change of the data set, incorporation, exclusion or aggregation of inputs and outputs, or experimentation with the production assumptions, or axioms, on which the model is based. While it is well-known how such modifications of technology affect the efficiency scores, their effect on the RTS characterization of the production frontier has not been sufficiently explored in the literature. In this paper we obtain several general results that clarify this issue.     

中国乡镇企业增长的随机前沿生产函数分析

论文在运用中国1990-2005年间省际平衡面板数据的基础上,采用考虑非效率项的非中性技术进步随机前沿生产函数模型,分析了影响我国各省区乡镇企业增长的规模报酬、技术效率和技术进步因素。主要得出结论如下:在乡镇企业的发展过程中,资本产出弹性不断接近甚至有超过劳动产出弹性的趋势,呈现出一定的"资本深化"过程;整个规模报酬略大于1,这表明适当扩大乡镇企业经营规模存在着一定的规模经济效应;而整体平均技术效率水平逐年递增,技术进步率则逐年下降。在这些实证工作的基础上,论文还得出一些政策建议,希冀能够对实现我国乡镇企业的可持续发展有所裨益。     

Investigating and comparing the dynamic patterns of the business value of information technology over time

The long-debated issue of the business value of information technology (IT) to the firm (country) has received a great deal of attention in the literature. But the studies have rarely examined the dynamic patterns of the IT value as measured by the firm’s productive efficiency over time. The objective of this paper is to apply the three-factor constant elasticity of substitution (CES) time-varying stochastic production frontier models and use the same data set as used in several previous studies to investigate the dynamic patterns of IT value over time in connection with the issues of inputs substitution and complement and the productivity paradox. This paper adopts two analytical skills, collective and individual, to analyze the empirical results. Collectively, we find that the dynamic patterns of IT value are closely related to the substitution and complement of three inputs and the IT productivity paradox. Individually, we identify five common dynamic patterns of the IT value measured by productive efficiency and interpret their implications for the productivity paradox as summarized in a two by two matrix of practical applications and strategies. This matrix accounts for four different scenarios of the relationship between the average productive efficiency and the IT productivity paradox, illustrates some practical applications by the analytical results, and provides some business insights and managerial strategies for IT decision makers and PO/IS managers. This represents a new contribution to the understanding of the dynamic influence of IT investments upon the value of IT over time.     

On the inconsistency of the Malmquist–Luenberger index

Apart from the well-known weaknesses of the standard Malmquist productivity index related to infeasibility and not accounting for slacks, already addressed in the literature, we identify a new and significant drawback of the Malmquist–Luenberger index decomposition that questions its validity as an empirical tool for environmental productivity measurement associated with the production of bad outputs. In particular, we show that the usual interpretation of the technical change component in terms of production frontier shifts can be inconsistent with its numerical value, thereby resulting in an erroneous interpretation of this component that passes on to the index itself. We illustrate this issue with a simple numerical example. Finally, we propose a solution for this inconsistency issue based on incorporating a new postulate for the technology related to the production of bad outputs.     

The influence curve approach in data envelopment analysis

The behavior of efficiency in the stochastic DEA model is examined here in terms of the influence curve approach which quantifies the influence of observed data on the empirical fit of the production frontier. Data influence is analyzed here through robustness. Two types of robustness and sensitivity issues are analyzed here in terms of (a) a new class of minimax measures, and (b) a set nonlinear efficiency measures and it is shown through empirical applications that in suitable cases these measures outperform the conventional ones.This is a revised version of an invited paper presented at the 13th International Symposium on Mathematical Programming held in tokyo, Japan, 29 August 2 September 1988. Sincere thanks are due to Professors A. Charnes and J. Sojka for their valuable comments and suggestions. Thanks are also due to the Guest Editor S. Shinoda and the two anonymous referees for their comments.