高新技术产业技术创新的全要素生产率及其分解

使用DEA-Malmquist方法与Bootstrap方法相结合,对2000-2010年间我国省际高新技术产业技术创新的全要素生产率变动进行了测算,并给出了效率估计值的显著性水平,保证了研究结论的准确性和稳健性.研究结果显示,2000-2010年间我国高新技术产业技术创新的全要素生产率处于不断波动中,技术创新效率的改进并不理想;从三大区域和各省市的情况来看,高新技术产业技术创新的TFP变动方向存在显著差异.     

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。     

两种时变参数方法估算全要素生产率研究

本文详细介绍了两种时变参数方法估算全要素生产率,相对于传统方法而言,时变参数方法可能更符合实际情况.两种方法中,卡尔曼滤波方法由于对参数初值的依赖性较小,相对较为方便,尤其对于存在不可观测的参数时,具有较大的优越性。多层递阶方法较多的依赖于初值的选择,但是对于某些问题,其残差较卡尔曼滤波小,因此两种方法结合运用,效果较好.     

完全图圈分解的一种新方法

本文给出完全图圈分解的一种新方法，设Ｋｎ（ｎ≥３）是一个ｎ阶完全图，我们得到下列结果：（１）若ｎ为奇数，Ｇ是ｎ阶群，并且｛ｏ（ｘ）│∈Ｇ，ｏ（ｘ）≥３｝＝｛ａ１，…，ａｔ｝，则Ｋｎ＝ｍ１Ｃａ１＋…＋ｍｔＣａｔ。（２）若ｎ为偶数，Ｇ是ｎ阶群，Ｔ＝｛ｘ│ｘ∈Ｇ，ｏ（ｘ）＝２｝＝｛ｘ０，ｘ１，ｙ１，…，ｘｓ，ｙｓ｝，ｏ（ｘｉｙｉ）＝ｂｉ，ｉ＝１，…，ｓ及｛ｏ（ｘ）│ｘ∈Ｇ，ｏ（ｘ）≥｝＝｛ａ１，…，ａｔ     

全要素生产率对中国经济增长方式的实证研究

运用计量经济学中的状态空间模型,对改革开放以来中国全要素生产率增长的变动情况进行研究,并且比较分析了资本、劳动的要素投入和全要素生产率对经济增长的贡献.此外,还分别对东、中、西部各地区的全要素生产率的增长变化进行了分阶段比较研究.作者发现,资本投入的增长仍然是推动中国经济增长的主要动力;劳动投入的增长对经济增长的贡献较为稳定,但水平相对较低;全要素生产率的增长对经济增长的贡献随时间变化明显;各地区全要素生产率的增长在不同阶段有着截然不同的表现.     

求矩阵奇异值分解的一种新方法

旨在给出求矩阵奇异值分解的一种新方法.改进和克服了以往方法的缺陷和不足.     

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.     

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.     

中国工业绿色全要素生产率特征要素及多元提升路径研究——基于fsQCA方法

本文以中国30个省、自治区、直辖市为案例样本,运用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法,探讨影响中国区域工业绿色全要素生产率的多重并发性特征要素,并对提升工业绿色全要素生产率的前因组合路径进行比较分析。研究发现:市场型环境规制和信息化程度是提高工业绿色全要素生产率的关键因素;要素结构和行政型环境规制对工业绿色全要素生产率的提升无明显影响;经济发达地区可以加大工业企业研发投入以提高工业绿色全要素生产率,而经济欠发达地区可以加强排污费征收力度以实现工业绿色全要素生产率提升。     

方差分析平方和分解分析方法的一种新形式——数理统计方差分析教学的一种新方法

给出了不同于其他教材的平方和分解形式,它可以更为直观地证明和得到方差分析所需检验统计量的分布.     

长江经济带产业结构升级与绿色全要素生产率研究

长江经济带产业结构升级有助于绿色全要素生产率的提升。本文选取长江经济带9省2市2008~2019年样本数据,运用非期望产出的SBM方向性距离函数以及Malmqusit指数,考察产业结构升级及其与能源效率交互对绿色全要素生产率的影响力度,从检验性回归系数看,产业结构升级对提升绿色全要素生产率的作用在上游和下游表现的较显著,而中游不显著。因此,应从因地制宜的产业发展政策出发,积极培育“政企社”合作机制,提升绿色全要素生产率。     

新疆农业全要素生产率的空间分异及动态演进

利用新疆84个县域2009-2018年农业投入与产出数据,基于HicksMoorsteen指数测算农业全要素生产率的增长水平,通过Dagum基尼系数分解法与扩展的分布动态学模型,揭示新疆农业全要素生产率增长的区域差异及分布动态演进规律.研究发现:新疆农业全要素生产率指数整体偏低,空间分异程度呈现先扩大后缩小的趋势,超变密度是农业全要素生产率增长分异的主要来源,农业全要素生产率增长具有β收敛特征.     

中国建筑业绿色全要素生产率分析——基于30个省份的面板数据

我国作为世界上做大的建筑市场,建筑业在为我国GDP做出贡献的同时,也对我国经济增长的绿色质量造成了一定影响.从绿色全要素生产率角度研究全国及省份的绿色发展,运用DEAP2.1对绿色全要素生产率进行分解分析,主要研究结论:1)地区之间绿色全要素生产率存在差异;2)从全国来看,绿色全要素生产率变化值呈波动下降趋势,其变化与技术进步趋同;3)西部地区绿色全要素生产率的变化值大于1,东部和中部地区小于1.     

基于面板数据的世界主要国家全要素生产率的计算

TFP是有关科技与经济增长之间关系研究领域的一个经久不衰的话题,但针对不同国家的TFP的比较研究较少.收集了美、日、中、俄等19个国家1999-2006年的国内生产总值、固定资产投资额、劳动力数、专利数、R&D人员数、R&D经费投入等数据,采用经典的生产函数模型,用面板数据计量方法,从单位根检验、协整关系和面板模型的选择等方面进行严格的推导,计算了各国的TFP值,然后将TFP值与专利数、R&D人员数、R&D经费投入等变量之间进行了相关分析,得到了一系列富有启示意义的结论.     

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.     

东亚对外开放与全要素生产率:只是线性关系吗?

为研究东亚对外开放对全要素生产率的影响,分别使用出口占比,进口占比和FDI三项指标测度对外开放程度,并采用普通面板模型和空间面板模型进行回归分析以保障结果的稳健性.结果表明:进口占比,FDI对TFP呈倒"U"型非线性影响,而出口占比的增加使得TFP下降,这就解释了为什么东亚地区虽然开放程度较高但是全要素生产率不高甚至会出现负增长;空间溢出效应有利于东亚地区全要素生产率增长,因此加强东亚地区区域间的联系,是增加全要素生产率一个有效途径.     

全要素生产率和产业结构对能源利用影响的实证分析

本文利用能源消耗模型进行实证分析,结果表明决定能源利用效率的关键因素和长期因素是全要素生产率,全要素生产率的不断提高导致了我国经济快速发展而单位GDP能源消耗不断降低的特殊现象.产业结构对能源消耗有显著的短期影响,当第一产业比例下降或第二产业比例上升时,能源消耗增加。市场化程度、对外开放程度对能源消耗的作用体现在全要素生产率中.2000年后能源消耗重新抬头并不否定全要素生产率的作用,而是缺乏节能意识的负面影响抵消并逆转了全要素生产率的正面作用.     

碳排放对绿色全要素生产率的影响与地区异质效应

采用DEA-Malmquist方法测度绿色全要素生产率,构建1998-2017年中国省际面板数据模型,考察碳排放对绿色全要素生产率的影响,并进一步分析其地区异质效应.结果表明：碳排放与绿色全要素生产率之间存在显著的倒U型关系,即具有先促进后抑制的作用;碳排放对绿色全要素生产率的影响存在显著的地区异质性,其中,在东部和中部地区呈现出显著的促进作用,而对西部地区则存在显著的倒U型关系.     

全要素生产率如何影响我国制造业企业的区位选址决策

新经济地理理论以及新近发展的“‘新’新经济地理理论”认为,高生产率企业通过集聚效应和选择效应存在于规模较大的市场,本文在后者理论框架下考察中国企业区位选址这一被忽视的问题。运用中国1999~2007年297个地级及以上城市100多万家企业的微观数据,采用倾向得分匹配方法克服样本选择性偏误,本文发现:相比低生产率企业组,高生产率企业选址于更大规模的城市。而且,这种选址倾向在不同区域和企业所有制上具有差异表现:相比传统中、西部地区,东部地区高生产率企业选址于大城市的倾向更为明显;相比集体企业,港澳台、外商及私营企业的这种倾向性更为显著,且估计结果显示国有企业选址不受全要素生产率水平的影响。以上发现为我国制造业企业区位选址决策的制定提供了新的思路。