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[期刊] 农村经济
[作者]
郑循刚 胡培
本文采用随机前沿生产函数分析方法,利用四川省农户农业生产的微观数据,研究了2005～2007年农户农业生产全要素生产率增长分解,将全要素生产率增长分解为:技术进步、技术效率的变化、规模经济性和资源配置效率4个部分。结果表明:2005～2007年四川省农户农业生产全要素生产率增长率平均为8.51%,对全要素生产率增长的影响主要是技术进步、资源配置效率和规模效率,技术进步是主要的推动力量,平均占103.06%,规模效率占19.23%,技术效率的变化呈缓慢下降趋势,平均占5.41%,资源配置的影响为负,平均占16.88%。因此认为,要提高农户农业生产技术效率水平,需要进一步推广农业新品种和新技术,调...
关键词：
农户 全要素生产率 随机前沿生产函数
[期刊] 软科学
[作者]
郑循刚
采用随机前沿生产函数分析方法研究了2000～2007年西部农业生产全要素生产率增长,将全要素生产率增长分解为:技术进步、技术效率的变化、规模经济性和资源配置效率4个部分。结果表明:2000～2007年西部农业生产全要素生产率增长率平均为5.74%,对全要素生产率增长的影响主要是技术进步、资源配置效率和规模效率,技术进步是主要的推动力量,平均占104%,规模效率占8%,技术效率的变化呈缓慢下降趋势,平均占0.87%,资源配置的影响为负,平均占-11.27%。要提高西部农业生产技术效率水平,需要进一步推广农业新品种和新技术,调整资源配置结构。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王斌
文章首先使用数据包络分析(DEA)模型对2012年四川21个地区的农业生产规模效率、规模状态、技术效率和综合效率情况进行了评价,然后使用空间Moran’s指数对各地区农业产出的空间相关性与一致性情况展开分析,结论显示四川各地农业生产相异程度高于相似程度,空间滞后模型估计结果认为包含收入型补贴在内的绝大多数要素对农业产出有显著影响,劳动力产出弹性不显著。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
曹明霞 高珊
本文以江苏省为例,运用DEA-Malmquist指数法和灰色关联分析模型,探究农业技术进步、技术效率及其全要素生产率的时空变化以及农业全要素生产率的主要影响因素。研究表明:农业全要素生产率持续增长,但其增长率呈下降趋势,农业技术不断进步而技术效率略显不足;经济发达地区的农业全要素生产率增长速度明显高于经济欠发达地区;农业科技进步贡献率是影响农业全要素生产率变化的最重要因素,资本的投入产出效率相较于土地和劳动力投入产出效率,对于农业全要素生产率的影响更大一些。
[期刊] 当代经济科学
[作者]
张建波 张丽
本文基于随机前沿分析方法对中国省域外资工业企业在2001-2007年期间的面板数据进行了模型估计及假设检验,并据此对中国外资工业企业全要素生产率增长进行了实证测算和具体分析。研究发现,样本期间内中国外资工业企业的全要素生产率始终呈现出快速增长的态势,其中技术进步是全要素生产率增长的最重要因素;全国及四大经济板块外资工业企业的全要素生产率增长率总体上均呈现出跌宕起伏的波动变化趋势,且各区域间外资工业企业全要素生产率增长具有明显的"马太效应"特征。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
陈恩 邝运明
从区域科技进步视角出发研究农业全要素生产率增长机制。利用广东省2006-2015年的面板数据,基于DEA-Malmquist生产率指数法对农业全要素生产率(TFP)进行测算和分解,从地市、珠三角、东西两翼、贫困山区四个区域层面探索区域科技进步对农业生产率的影响。结论表明:广东省农业生产率增长主要源泉是区域科技进步;广东农业TFP增长动因存在显著区域科技进步差异性;而区域科技差异性与产业科技创新能力有关。据此,从政策层面上提出推动广东农业进一步发展的策略建议。
[期刊] 中国农村经济
[作者]
王珏 宋文飞 韩先锋
本文运用Malmquist指数方法对中国各地区1992～2007年的农业全要素生产率进行了测算,并建立了空间计量模型对影响中国各地区农业全要素生产率的因素进行了实证分析。结果表明:地理因素、土地利用能力、工业化进程、对外开放和科技水平对中国农业全要素生产率增长具有显著影响,而电力利用水平、自然环境、需求因素对农业全要素生产率增长的影响并不显著。
[期刊] 经济科学
[作者]
李健 盘宇章
基于1998—2014年期间中国30个地区的平衡面板数据,本文采用DEA—Malmquist指数法对中国及各地区的全要素生产率增长率(TFP)进行测算以及对其进行分解研究,在此基础上构建动态面板模型,将金融发展和实体部门经济之间的增长差异与金融发展的交互项纳入到实证模型中,检验金融发展与TFP增长之间的非线性关系。研究结果表明:样本期间中国的全要素生产率呈现出正增长,年均增速为1.6%。中国的TFP增长动力源泉为技术进步(2.2%)而非技术效率的改善(-0.6%)。金融发展和TFP增长之间具有非线性关系,
[期刊] 经济科学
[作者]
李健 盘宇章
基于1998—2014年期间中国30个地区的平衡面板数据,本文采用DEA—Malmquist指数法对中国及各地区的全要素生产率增长率(TFP)进行测算以及对其进行分解研究,在此基础上构建动态面板模型,将金融发展和实体部门经济之间的增长差异与金融发展的交互项纳入到实证模型中,检验金融发展与TFP增长之间的非线性关系。研究结果表明:样本期间中国的全要素生产率呈现出正增长,年均增速为1.6%。中国的TFP增长动力源泉为技术进步(2.2%)而非技术效率的改善(-0.6%)。金融发展和TFP增长之间具有非线性关系,即金融发展对TFP增长的影响取决于金融发展和实体部门经济发展之间的增长差异。当金融发展增速超过实体部门经济增速的54.5%时,金融发展抑制TFP的增长;当金融发展增速与实体部门经济增速之间的差异低于54.5%时,金融发展会促进TFP的增长。
[期刊] 软科学
[作者]
冯海波 葛小南
测算了包含环境要素的Malmquist-Luenberger全要素生产率指数,并以其作为衡量经济增长质量的代理指标。运用扩展的柯布-道格拉斯生产函数,构建了R&D投入经济增长模型。采用1998～2017年中国大陆30个省际面板数据,研究了R&D投入对经济增长质量的影响。实证结果表明,R&D投入显著促进了经济增长质量,但R&D投入结构对提高经济增长质量具有异质性影响。基础研究对经济增长质量影响更为深远,试验发展影响更为直接有效,应用研究影响最小。R&D投入与经济增长质量存在显著的空间相关性,不仅能够提升本地区经济增长质量,对其他区域经济增长质量也具有促进作用,其中应用研究的空间溢出增长效应最大,基础研究次之,试验发展最小。
[期刊] 财经科学
[作者]
张卫东 赵士红 龙海霞 刘美茹
本文运用DEA-BCC模型,对四川省21个地市州的人力、资本、能源和产出四个投入产出变量的生产松弛变量进行估算,考察四川各地区生产是否处于生产有效前沿面上。利用SBM方向性距离函数测算出各个决策单元的生产无效率值,进而构建并分解Luenberger全要素生产率(TFP)指标,对四川省2006年至2012年间经济增长效率变化趋势与因素进行分析。结果表明:(1)在研究期内,成都、自贡、攀枝花等五个地区始终处于生产有效前沿面上;(2)四川省经济发展整体上以成都为中心,愈向周边扩散,生产无效率逐渐严重,而资本和产出是无效率的主要来源;(3)全要素生产率的分解结果显示四川省整体生产绩效的提高主要来源于技...
[期刊] 中国农村经济
[作者]
李桦 姚顺波 郭亚军
本文采用超越对数随机前沿生产函数模型,对陕西省吴起县和甘肃省华池县不同退耕规模农户农业全要素生产率及其影响因素进行实证分析。研究表明:小规模退耕农户农业全要素生产率的增长主要来自于农业技术效率改善,大规模退耕农户农业全要素生产率的增长主要来自于农业技术进步。进一步分析影响农业技术效率的因素发现:户主受教育程度、户主年龄、家庭成员农牧业劳动总时间、退耕规模对农户农业生产技术效率都具有正效应。
[期刊] 技术经济
[作者]
谢秋菊 吴秀敏
本文运用索洛余值法计算了1978—2007年四川省全要素生产率,对四川省的产出增长进行了分阶段分解和源泉核算。研究发现,四川省经济增长主要依靠要素投入。因此,要转变当前四川省的经济增长方式,就要进行科技创新和制度创新,同时加快农村劳动力转移和产业结构调整。
关键词：
全要素生产率 技术进步 经济增长 四川省
[期刊] 上海经济研究
[作者]
牛泽东 张倩肖 王文
本文采用超越对数的随机前沿生产函数和1998-2009年的省际面板数据,测算了中国各地区装备制造业的全要素生产率(TFP)增长率,并从技术进步、技术效率变化、规模效率变化、配置效率变化四个方面对中国装备制造业全要素生产率变化的特点进行了分析。经验结果表明,样本期间内,全国以及东、中、西部地区装备制造业的TFP都有所增长,其增速皆呈现出先增后减再增的趋势;TFP增长对全国装备制造业产出增长的贡献率相对较低,仅为0.117。对TFP增长的分解发现,技术进步已成为中国装备制造业TFP增长的主要源泉,配置效率和规模效率恶化则严重阻碍了中国装备制造业TFP水平的提高。分地区来看,中部地区的TFP增长率最...
[期刊] 经济问题探索
[作者]
史常亮 朱俊峰 揭昌亮
利用能够把个体效应与非效率项区别开来的固定效应ＳＦＡ模型，结合ＭＡｌＭｑｕｉＳｔ生产率指数对中国３１个省份１９９３－２０１３年的农业全要素生产率（ｔＦＰ）进行测算，并采用面板单位根法对中国农业ｔＦＰ增长的地区差异进行随机收敛检验。结果发现：中国农业生产存在明显的效率损失，平均技术效率偏低且处于不断恶化状态；样本期间中国农业ｔＦＰ增长呈现出先降后升的ｕ型趋势，年均增长率为１．７４％，农业技术进步是其增长的主要动力，但技术效率下降产生的负面影响也不可忽视；各省区农业ｔＦＰ增长存在比较大的地区差异，并且不存在随机收敛。
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