客观地看待商业银行发展的一般规律,可以认为,经过近10年的高增长之后,随着"宏观经济红利"效应的逐渐减弱和金融生态环境的转变,国内城商行在传统模式下的高增长态势很难长期持续。统计分析表明,样本城商行在经历2010—2011年的高速增长之后开始告别盈利高增长、"不良双降"、资本充足的良好发展态势。而Malmquist生产率指数的实证分析进一步表明,样本城商行的全要素生产率在经历2010—2011年的稳定增长后开始下降,技术效率及技术进步均出现不同程度的下降。

软件产业作为信息产业的重要组成部分,在新经济中扮演着核心产业的角色。本文利用2003～2009年上海市软件产业的面板数据,通过运用基于DEA距离的Malmquist指数法对上海市软件产业近年来全要素生产率变化及其构成要素进行测度和年际分析,同时,本文分中心城区、近郊区、远郊区三个地区分析了全要素生产率的地域差异。结果表明:上海市软件产业全要素生产率的整体表现较好。生产率的提高主要是依托管理水平提高,技术进步的作用相对微弱;从地域上来看,中心城区和远郊区的全要素生产率要明显好于近郊区,而带来这一差异的主要原因分别是管理水平和规模效益。最后,总结了上述实证研究结果并提出了相应的政策建议。

1998-2012年,我国中等职业教育经历了低谷期、大发展时期、转型期等不同的阶段,借助Malquist指数方法分析我国中等职业教育的全要素生产率指数(TFP)变化,可以发现,我国中等职业教育全要素生产率的增长主要由技术进步效率推动,资源配置效率对全要素生产率的作用有限。同时,规模效率和纯技术效率对资源配置效率作用并不明显。不断提高中等职业教育的技术进步水平和技术管理水平是其可持续发展的保证。

１９９８－２０１２年，我国中等职业教育经历了低谷期、大发展时期、转型期等不同的阶段，借助Ｍａｌｑｕｉｓｔ指数方法分析我国中等职业教育的全要素生产率指数（ｔＦＰ）变化，可以发现，我国中等职业教育全要素生产率的增长主要由技术进步效率推动，资源配置效率对全要素生产率的作用有限。同时，规模效率和纯技术效率对资源配置效率作用并不明显。不断提高中等职业教育的技术进步水平和技术管理水平是其可持续发展的保证。

利用1996-2010年省际面板数据,运用DEA-Malmquist指数法模型,分析了中国农业全要素生产率(TFP)增长的构成即农业技术效率提高(Ech)和农业技术进步(Tch),并解释了不同区域农业全要素生产率(TFP)及其分解值的趋同性。研究结果表明:(1)1996-2010年,中国农业全要素生产率(TFP)年均增长率为4.1%,其中农业技术进步(Tch)年均增长率为4.8%,农业技术效率(Ech)年均增长率为-0.7%;(2)农业技术效率对全国农业全要素增长率区域差异的解释度分别为58%,剩下的42%则由农业技术进步解释;(3)"九.五"到"十一.五"期间,中西部区域农业技术效率和农业技...

Based on the decomposing model of total factor productivity change(Malmquist Productivity Index),the paper analyses provincial productivity change during 1980～2003 years in China,and analyses convergence of provincial technical efficiency.The conclusion shows that the total factor productivity of each province generally shows stronger growth situation in China.The growth of TFP mainly stems from the function of the technological progress.The technical efficiency exist very remarkable convergence during 1980～1995 years in provinces of China,but after 1995,technical efficiency convergence presented the downward trend.Therefore,it is necessary for the government to take certain policy and measure to promote this kind of convergence trend.

本文首先对Malmquist指数法进行了回顾,对Malmquist指数各种分解的分歧和争论作了一个比较全面深入的介绍,并指出国内已有研究在指数分解方面存在的不足。在此基础上,对我国1979~2005年全要素生产率变动及其分解进行了分析。本文的主要结论是:改革开放以来,由于技术效率和生产技术的进步,我国全要素生产率得到了较大进步。但是1997年以后,由于技术效率下降,全要素生产率增长出现下降趋势。总体而言,由于地区之间技术差距的拉大,我国并没有出现全要素生产率的趋同效应。

选择2006～2015年中国内地30个省、直辖市、自治区面板数据,运用DEA-BCC模型、熵值法测算绿色全要素生产率,采用空间杜宾模型研究金融发展和环境规制对绿色全要素生产率的空间溢出效应。研究结果表明:(1)中国省域绿色全要素生产率存在显著的空间溢出效应,即本地区绿色全要素生产率的发展会促进周边地区绿色全要素生产率;(2)单一的金融发展和环境规制对绿色全要素生产率有一定的促进作用;(3)现阶段,"金融发展-环境规制"相结合的模式抑制了绿色全要素生产率。为此,应不断深化金融体制改革,优化金融发展成效;完善环境规制体系,合理进行污染治理投资;制定适宜环境规制政策,结合考虑金融发展。

本文以分析中国29个省、直辖市和自治区农业全要素生产率变化为基础,对农业全要素生产率增长差异的原因进行了探讨。首先,根据KS和T检验筛选投入产出指标;然后,利用非参数Malmquist指数方法计算出中国农业全要素生产率指数及其构成;最后利用面板两阶段最小二乘法分析了影响农业全要素生产率的诸多因素。研究结果表明,乡村从业人员对农业生产效率值的影响较为明显;技术进步是农业全要素生产率增长的主要原因,区域间农业全要素生产率的差异较大;财政支农的力度和农业在整体经济中的地位会显著影响农业全要素生产率的变动。

文章在分析林业利用外资情况的基础上,采用DEA-Malmquist指数法,基于2006~2015年中国28个省、直辖市及自治区的面板数据,测算林业全要素生产率(TFP),并将其分成技术进步和效率变化,建立回归模型,研究林业利用外资对林业全要素生产率的影响。结果表明:中国林业TFP在总体上平稳发展,个别地区出现上升;28个省(市、自治区)的年均TFP增长率约为16.7%,效率变化对林业全要素生产率增长的贡献更大。FDI对中国林业全要素生产率产生负向影响但不显著,FDI滞后一期对林业生产率产生显著的正向影响;受教育程度对林业全要素生产率有正向影响,但不显著;对外开放水平对林业生产率的影响是正向且不显著的;金融发展水平与林业全要素生产率负相关。最后根据现实解释回归模型结果,提出政策建议。

在农业大数据背景下,生产效率不仅反映农产品竞争力与资源配置效率,更是产业发展前景的重要指标。本文运用DEA-Malmquist指数法,结合中国棉花生产成本数据,对2004-2018年中国棉花生产率全要素变动和资源配置效率进行实证研究,研究表明TFP在2004-2013年间呈逐年下降趋势,在2013年我国实施棉花收储政策后开始上涨,在2015年达到最高点1.124,其后趋于稳定。技术效率(Efch)变化与规模效率指数(Sech)变化高度趋同,比较平稳。技术进步指数(Tech)与全要素生产率(TFP)变化高度趋同,全要素生产率(TFP)变化主要由技术进步指数(Tech)影响。基于上述理论与研究,提出了我国棉花生产适应农业大数据时代发展的对策建议。

首先利用非参数的DEA-Malmquist生产率指数方法对1995-2007年中国物流业全要素生产率(TFP)的变动进行测度,并对TFP指数进了分解。研究结果表明:(1)我国物流业生产率总体上处于增长趋势,并呈现先增长后下降再增长的特征;(2)技术进步是物流业生产率增长的关键因素,而技术效率是物流业生产率改善的瓶颈。

基于DEA-Malmquist生产率指数方法,实证测算2000—2009年间西部地区全要素生产率的变化趋势,研究结果表明:西部大开发战略实施十年来,全要素生产率的增长促进了西部地区的经济增长;全要素生产率的增长主要得益于技术进步;技术效率和规模效率则起到了阻碍全要素生产率增长的作用。

本文利用２０００—２０１５年沪深Ａ股市场２４家主营业务为火力发电上市公司的年度面板数据，利用ＭＡｌＭｑｕｉｓｔ指数方法，研究了该企业群组的全要素生产率及其增长率。研究结果表明，火电上市公司全要素生产率总体呈现比较明显的逐年递减趋势。构成全要素生产率来源的分解因素中，火电上市公司的技术进步呈现比较明显的负增长状态，是导致全要素生产率明显负增长的根本原因。同时，火电上市公司的综合技术效率总体上呈现逐年微弱递增趋势，纯技术效率则呈现微弱的逐年递减趋势。规模效率略微增长，但并不显著。

本文采用2002—2006年中国乳制品业的面板数据,通过非参数的Malmquist指数分析方法,对中国乳制品业全要素生产率(TFP)的变动情况进行了实证研究,并进一步将其分解为技术进步、纯技术效率和规模效率。结果表明,2002—2006年中国乳制品业TFP的年均增长率为11.4%,呈现出快速增长的特征,其中,技术进步为9.7%,技术效率为1.5%,技术进步构成中国乳制品业TFP增长的主要动力。分省份看,76.7%的省份乳制品业TFP增长的主要动力来自于技术进步;分不同企业规模和企业经济类型看,除集体企业外,乳制品企业TFP增长的主要动力均来自于技术进步。