数字经济发展对零售业规模效益的影响机制——基于全要素增长率与贸易成本的中介效应

零售业是国民经济的重要组成部分,而数字经济的兴起已经对零售业产生深刻影响。同时全要素增长率涉及到服务效率、技术创新、员工素质等多个因素,而贸易成本直接影响零售业的成本结构和供应链效率。因此,本文将实证探究数字经济发展对零售业规模效益的影响机制,并引入全要素增长率与贸易成本作为中介变量加以考虑,旨在促进零售业规模效益的稳步提升。

技术进步与要素增长的贡献的测度问题探讨

本文根据生产函数理论的应用前提,针对我国的实际,分析了应用传统生产函数的估计方法以测度技术进步及要素投入增长对产出的贡献时所存在的问题及其影响,并对测度方法的改进作出了展望。

“一带一路”政府审计全要素增长实证分析

政府审计是"一带一路"建设发展的重要保障。基于2006—2015年间我国"一带一路"沿线省份审计机关面板数据,运用DEA-Malmquist指数方法,测度了政府审计的全要素生产率,并对其构成指标进行了实证分析。研究结果表明,政府审计全要素增长率在研究期内保持年均3.1%的增长速度,年际变化波动较大,区域间差异明显,总体呈现"西北—东南区域增长、东北—西南区域下降"态势;同时发现审计技术进步是全要素增长的主要动力,技术效率变动与技术进步相背离,制约了全要素增长。实现审计效率持续提升,更好地服务于"一带一路"建设,需要进一步强化审计技术的运用与创新,加强和改进审计机关内部管理及制度建设。

数字经济背景下增长要素扩展驱动我国经济增长模式的转型

新一轮科技和产业革命的浪潮下,数字经济成为新时代我国经济发展的新趋势。数字经济的发展带来了我国经济发展在技术、产业、业态、模式以及产品等多个层面的创新发展,推动了我国经济增长要素在内容、形式以及时空等三个层面的扩展,促进了我国经济增长模式呈现出从要素驱动转向创新驱动、规模经济和范围经济双向发展、从粗放型增长转向集约型增长以及注重协调发展等转型特点。数字经济背景下,增长要素拓展推动我国经济高质量发展要把握增长要素的拓展方向,顺应增长方式的转型趋势,积极培育新主体,提高创新能力,强化创新驱动,加快推进新型数字化基础设施建设。

基于DEA-Malmquist指数的经济全要素生产率增长及其区域优势分析

自西部大开发战略实施以来,中国西部地区的经济发展取得了历史性成就,但与东部地区相比仍然存在一定差距。有效分析西部地区经济增长的区域相对优势,对其发展战略的制定具有重要意义。全要素生产率增长是经济增长的核心,是衡量地区经济增长质量的重要指标。从全要素生产率增长的角度出发,借鉴广义DEA的理论框架,构建了一种基于多种参考集进行评价的DEA-Malmquist指数模型。采用该模型测算基于东部和西部两种生产环境的西部地区全要素生产率增长指数及其分解指数,从纯技术效率变化差异、技术变化差异和规模效率变化差异三种视角进一步分析了西部地区全要素生产率增长的区域相对优势。结果表明,提出的模型不仅可以给出西部地区基于西部生产环境的全要素生产率增长状况,还可以给出西部地区基于东部生产环境的全要素生产率增长状况,进而能够实现西部地区全要素生产率增长的区域相对优势分析。

我国省际全要素生产率的对比分析研究

传统的按照索洛方法计算的广义技术进步率并不是本来意义上的全要素生产率。因此,本文重新构建全要素生产率的测度框架。一是明确定义全要素生产率,即一定时期内,按照现有的技术条件和产业结构比例,每投入一个单位的全部生产要素所能够带来的最终产出。二是利用有关统计数据估算省级层面有效资本存量,并分别构建各省份合适的计量模型估计其在不同发展阶段的要素产出弹性系数,进而测度各省份全要素生产率以及因全要素生产率变动所带来的经济增长率(简称全要素经济增长率)。实证分析结果表明,一般情况下,经济越发达省份的全要素生产率也越高,但是经济发达省份的全要素经济增长率并不一定高于经济欠发达省份。该结果不仅与常识相符,而且也合理解释了各省份生产效率与技术进步之间的联系与区别,验证了本文所提出的测度框架及方法的可行性。

中国物流业绿色全要素生产率增长的收敛性分析

基于2003—2019年中国30个省份的面板数据,采用超效率EBM(Epsilon-based measure)模型和global Malmquist-Luenberger(GML)指数对中国物流业绿色全要素生产率增长指数进行测算,同时系统地通过σ收敛、绝对β收敛、条件β收敛、俱乐部收敛和随机收敛对其收敛特征进行探究。研究发现,中国物流业绿色全要素生产率变化指数总体呈上升趋势,绿色技术进步指数是引起其变化的主要来源。中部地区物流业绿色全要素生产率增长指数的均值最高,其次为东部地区。收敛结果表明:中国物流业绿色全要素生产率增长都存在显著的绝对β收敛、条件β收敛、俱乐部收敛和随机收敛的演化特征,但不存在明显的σ收敛特征。此外,东部地区的收敛速度最快。基础设施建设是中国物流业绿色全要素生产率增长的重要驱动因素。

创新驱动的经济增长--高新区全要素生产率增长的分解

国家高新区是我国探索向创新驱动发展道路的先行区和示范区。本文从创新驱动经济增长机制和方式入手,考察高新区以创新的产品、产业和要素所实现的高效经济增长。以2002-2010年52个国家高新区的面板数据为基础,应用超越对数的随机前沿生产函数模型,通过对全要素生产率(TFP)增长的测算和分解,实证检验高新区是否实现创新驱动型增长。研究显示,高新区的TFP增长率明显高于其所在省区水平,且TFP的增长主要是由技术进步贡献的,技术进步对高新区经济增长的贡献率为26.81%。高新区的TFP增长在区域之间具有收敛效应,在西部高新区技术效率的改进显著推动经济增长。

全要素生产率单要素生产率与经济增长

对衡量经济增长质量的重要指标全要素生产率进行了研究。指出全要素生产率概念的价值在于它能够通过一个简单的一维数据说明经济增长的效率，但当经济增长中出现结构性问题时，全要素生产率概念无法对现实经济问题给出有价值的指引。认为在这种情况下，有必要回到单要素生产率，通过研究单要素生产率的变动规律说明经济增长方式的变化。

全要素生产率、增加值率评价经济增长质量的效果比较——基于“五大发展理念”视角

文章从"五大发展理念"视角,比较了增加值率(VAR)、全要素生产率(TFP)评价经济增长质量的效果。以1995年-2011年34个国家数据为研究样本,发现现有的单指标评价法,无论是VAR,还是TFP,均不能全面反映经济增长质量的效果。现有的单指标评价法在实际操作上具有一定的差异性,具体表现在:一是在创新发展上,TFP效果更优;二是在绿色发展上,VAR表现更佳;三是在协调发展上,两者旗鼓相当;四是在开放发展和共享发展上,两者效果均不太理想。

中国石油全要素生产率增长率的计算

C-D生产函数与索洛余值法都是测度经济增长因素的模型,但是由于在参数估计和设定方面存在的局限,不仅"要尽可能创造比较充分的满足模型的应用条件",而且还要"对模型预测的误差要有比较充分的估计",所以这些年来许多经济学家都在研究、探求新的测度方法和模型。自然资源也是创造和增长人类社会财富的重要因素,为突出自然资源等要素参与财富创造的过程,引出了"全要素"的概念,提出了"全要素生产率增长率"的计算方法。对油田企业来讲,作者分析指出,储量探明程度较低、油气储量综合替换率稳定接近1时,可以将自然资源要素归入全要素生产率增长率(TFP)的范畴;探明程度较高、油气产量显著递减时,应该恢复自然资源显著递减的影响。文章初步计算出了中国石油规模效率变化率对于经济增长的贡献,向分离"管理的贡献"迈出了关键的一步。

湖北省制造业全要素生产率增长率分解研究——以湖北省25个制造业行业为例

本文以湖北省制造业中25个行业作为研究对象,利用DEA-Malmquist指数分析法,对湖北省制造业在1999—2013年的全要素生产率进行分解,将全要素增长率分解为技术进步和技术效率进步两方面,对技术效率指数进一步分解为纯技术效率和规模效率指数。数据表明:湖北省制造业技术效率表现优于综合技术效率,全要素生产率的增长主要依靠技术进步效率拉动,技术效率进步对全要素生产率水平的提高所起到的作用较小。湖北地区应有效地适应新常态下的经济形式,完善本地区创新体制,把握"中国制造2025"的良好契机,优化本地区产业结构,提高企业管理水平,进一步清除阻碍全要素生产率水平提高的障碍,实现湖北省制造业的腾飞。

我国农业发展研究:增长方式与要素分解——兼论农业就业与对策

源于对农业"增产不增收"以及"农业就业"问题的思考,选取1978—2013年研究时段,通过索洛残差法(SR)、隐性变量法(LV)以及潜在产出法(PO)对我国农业生产进行全要素增长率(TFP)以及规模报酬、要素贡献度做简要分析。分析表明:第一,我国农业生产全要素生产率增长率呈现波动式发展,增长趋向低水平稳态上升下降格局交错趋同、涨跌并存;第二,阶段性显著且成"v"形,与农业增长态势和要素投入之间存在较强的关联性;第三,农业生产的全要素生产率增长中,技术贡献率较为突出,技术改善贡献为负,要素投入效应较小。

中国全要素增长率仍有空间

近来。经济历史学家Angus Maddison估计，中国的实际增长率应该比官方数据低2％。原因是中国在20世纪80年代早期低报了GDP，在20世纪八九十年代低报了通货膨胀率。但是，即使考虑了这一下调，中国的经济增长也十分惊人，比日本和韩国经济在过去半个世纪中增长最快时还要快。

文化体制改革与文化产业全要素生产率增长

本文利用1998-2009年中国省际文化产业投入产出的面板数据,应用DEA-Malmquist方法测算了文化产业的全要素生产率增长,并对比在文化体制改革三阶段文化产业全要素生产率及其分解值的变动情况。研究发现:(1)中国文化产业全要素生产率的增长完全来自技术进步的贡献,而考察期文化产业的技术效率呈下降趋势;(2)在文化体制改革试点阶段,试点涉及较多地区和单位的东部地区全要素生产率呈增长趋势,而中西部地区全要素生产率下降;(3)文化体制改革推广后,无论是东部地区还是中西部地区文化产业全要素生产率增长较快,但东部与中西部文化产业全要素生产率仍然存在较大差距,这种差距主要来自于中西部文化产业纯技术效率较低。研究结果表明,深化文化体制改革的着力点在于提高文化产业技术效率。

高技术产业区域知识溢出、协同创新与全要素生产率增长

在经典知识创新函数的基础上加入地理因素,根据新经济地理学的"中心-外围"理论设置空间权重矩阵,构建空间面板数据模型研究知识溢出和协同创新对全要素生产率增长、技术效率提升与技术进步的影响。结果发现:研发存量对全要素生产率增长的贡献总体显著,但研发要素的边际收益递减、研发存量较低也导致了部分地区"研发生产率悖论"现象的出现。大多数地区知识溢出效应对全要素生产率增长的贡献并不显著,在中心与外围省份之间,高技术产业中技术差距的过大和过小都不利于知识的溢出。东部各区域内中心与外围省份之间可以实现优势互补、资源共享,进而实现区域内技术进步的协同创新;中部地区和西部地区高技术产业则由于研发资源匮乏、"政产学研"的合作机制不健全等原因,并没有形成良性的协同创新机制。

经济增长的要素投入效应及其区域差异研究

文章基于1997～2007年中国30个省市自治区的面板数据,从静态和动态两个维度研究要素投入效应及其区域差异。结果表明:静态条件下物质资本以及人力资本投入对经济增长的影响较大,技术进步影响不显著;动态条件下市场成熟度、人文、制度等无法量化的因素对当期经济增长作用较大,从长期看能提高要素投入产出水平,资本弹性下降,技术进步影响更为显著,我国经济增长主要依靠资本投入的说法并不能成立。从区域差异来看,不同要素投入对东、中、西部地区的经济增长效应呈现明显的区域差异。

中国制造业区域集聚与全要素生产率增长

集聚与经济增长是近年学术研究的一个重要问题。本文利用两位数水平的中国制造业行业数据,运用基于DEA的Malmquist生产率指数,实证考察了制造业区域集聚与全要素生产率增长之间的关系。无论是数据层面的分析还是经验层面的检验均表明,制造业区域集聚的全要素生产率提高效应明显可鉴。在此基础上的效应发挥机理与路径的研究表明,制造业区域集聚主要通过技术进步而非技术效率改善来促进生产率的增长。

经济增长要素中的高等教育投资

高等教育投资作为生产性投资的观点已经被社会承认.通过对1990～2000年我国对教育及高等教育的投资,利用生产函数表示的教育与经济增长的关系模型,进行回归分析.通过分析,得出影响我国经济增长的各因素中,资本仍然起着主要作用,高等教育对经济增长的贡献很小,这与我国在2000年以前对高等教育的投资过少密切相关,说明我国增加对高等教育的投资与高等教育大扩招的必然性.