基于非参数HMB指数法的区域创新效率变动分析

利用1998～2007年间省际面板数据,基于非参数HMB指数法对科技创新效率进行了测算和分解,并在此基础上对其进行了收敛分析。测算结果表明,1998～2007年间我国科技创新效率呈现出增长的态势,其动力来源于技术进步和规模效率;收敛分析结果表明,我国科技创新效率同时存在绝对β收敛和条件β收敛。

中国人参生产效率研究——基于HMB指数的评价

本研究利用1998—2005年中国人参生产投入产出面板数据（Panel Data），采用非参数HMB指数方法和数据包络分析（DEA）法对人参生产效率进行分析。结果表明：中国人参生产全要素生产率（TFP）变动主要受规模效率改善的影响；各样本区的全要素生产率存在一定差异，除规模效率差异的原因外，还有技术进步和技术效率方面的差异；混合效率的作用不显著；人参生产中的非效率是由于投入冗余、产出不足以及成本收益率低等原因导致的。因此，今后为进一步提高人参生产率，可以通过促进技术进步，提高投入产出比例等手段来实现。

基于非参数HMB指数法的河南省粮食生产效率变动分析

基于河南省17个市2003—2013年粮食生产投入产出面板数据,运用非参数HMB生产率指数法,分析了河南省粮食生产的全要素效率。结果发现,大部分地区的技术效率水平呈现衰退或下降的趋势;技术进步对粮食TFP的提高贡献最大,但是粮食总产量的增加仍然是过多地依赖各种投入要素的增加;规模效率对农业生产具有积极的影响,但需要进一步增强。

基于HMB指数的我国医药制造业研发全要素生产率分析

该文使用HMB生产率指数方法,考察了2009—2014年间我国31个省市自治区医药制造业研发全要素生产率(TFP)的变动情况。结果表明,我国医药制造业的研发效率总体上是上升的,技术进步与投入产出混合效应的提升是研发效率提高的主要动力,技术效率尤其是规模效率则存在一定程度的退步。

中国苹果主产区全要素生产效率研究——基于HMB指数的分析

本文利用中国10个苹果主产省份2001—2009年苹果生产投入产出的面板数据,运用非参数HMB指数方法对苹果生产的全要素生产效率变动进行分解分析,明确各指数的时序变动趋势特征和空间分布特征,并采用数据包络分析法(DEA)对苹果生产的HMB指数及其分解的各指数的变动原因做出进一步探讨。结果表明,中国苹果生产全要素生产率(TFP)HMB指数在此期间出现波动且呈总体小幅增长的趋势;技术进步效率指数的影响最大,但对于全要素生产率的促进作用在减弱;规模效率低是影响全要素生产率增长的主要原因。可以通过提高技术进步水平、扩大生产规模等手段来改善苹果生产效率水平。

中国医药制造业研发效率研究——基于HMB生产率指数的经验证据

本文运用非参数的HMB生产率指数方法考察了1997-2008年间中国医药制造业研发全要素生产率(TFP)的变动趋势,并把TFP的增长分解为技术进步、技术效率变化、规模效应和投入产出混合效应四项。结果表明:样本期内,我国医药制造业研发效率总体上呈现出轻微衰退,具有波动较大、区域增长不平衡的特点;全国范围内以及东部地区内部,HMB指数及各分解项均呈现显著的收敛趋势,但是中西部地区内部,收敛趋势不容乐观。

中国农业全要素生产率变动趋势、驱动力及收敛性——基于非参数HMB生产率指数和2003-2019年省级面板数据分析

基于2003—2019年中国农业省级面板数据,采用非参数HMB生产率指数测度了2005/2004—2018/2017年农业全要素生产率变动并分析了其主要驱动力及区域差异,利用经典收敛回归模型对农业全要素生产率的收敛性进行检验并揭示条件收敛的影响因素。研究表明:规模效率是农业全要素生产率的主要推动力量,技术效率对农业全要素生产率贡献甚微,农业技术进步率和混合效率是农业全要素生产率的短板;农业全要素生产率存在显著地区差异;市场化指数、人口城镇化有利于农业全要素生产率的收敛,有效灌溉有利于技术进步率之外的其他效率收敛,而农业产业结构和人均GDP则阻碍了农业全要素生产率的收敛。

黑龙江省玉米生产效率研究

运用非参数的HMB指数方法,利用1991～2005年黑龙江省玉米生产的投入产出的面板数据(Panel data),对玉米生产的全要素生产率进行实证分析。结果表明,黑龙江省玉米生产率的增长过程比较明显,呈先升后降的趋势,技术进步和混合效率的增长是促进全要素生产率增长的主要原因,规模效率的变化对玉米生产率的增长起了阻碍作用。

黑龙江省大豆生产效率研究

运用非参数的HMB指数方法,利用1991—2005年黑龙江省大豆生产投入产出的面板数据(Panel Da-ta),对大豆生产的全要素生产率进行实证分析。结果表明,黑龙江省大豆生产的全要素生产率(TFP)变动具有周期性变化的特点,技术进步和混合效率的增长是促进全要素生产率增长的主要原因,而规模无效率是全要素生产率增长的主要阻碍因素。因此,今后为促进大豆全要素生产率增长应采取继续促进技术进步、提高要素使用效率、加大技术推广力度等措施。

吉林省农户养猪生产效率分析

利用吉林省1989—2005年农户饲养生猪投入产出的面板数据,采用非参数HMB指数方法对生猪生产效率进行分解分析,获取各指数的时序变动趋势和空间分布特征。结果表明:吉林省农户饲养生猪的全要素生产率主要由于规模效率的提高和技术进步而呈递增趋势,各市(县)生猪生产的全要素生产率与其技术进步的变动趋势一致,可以通过扩大生产规模、提高技术进步水平和技术应用的有效性来提高生产效率。

中国东北地区玉米生产效率的实证研究——以吉林省为例

以吉林省为例,利用1991—2005年玉米生产投入产出面板数据(PanelData),采用非参数的Trnqvist指数方法、HMB指数方法和数据包络分析(DEA)方法对吉林省玉米生产效率进行实证分析。结果表明:吉林省玉米生产的全要素生产率(TFP)变动呈"V字型"的变化特征,这种变化主要受规模效率、技术效率与技术进步变动的影响;玉米生产中一些决策单元的无效率主要归于投入冗余和产出不足以及规模收益递减等方面原因。要促进玉米生产率的增长,需通过增加玉米产出、减少冗余的投入要素、适当缩小要素投入规模、积极推进技术进步、努力提高玉米生产的技术效率等措施来实现。

中国肉牛生产效率研究——基于全国8个肉牛主产省区的分析

通过中国8个肉牛主产省区1991～2009年肉牛生产的投入产出数据,采用非参数的HMB指数法对肉牛生产效率进行分析,并将HMB指数进行分解。结果表明,中国肉牛生产效率的提高主要受到技术进步的影响,可以通过提高技术水平和给予肉牛产业扶植政策来提高肉牛生产效率。

中国农业生产率的变动与分解分析:1978～2004年——基于非参数的HMB生产率指数的实证研究

本文使用非参数的HMB生产率指数方法,考察了中国农村改革以来农业全要素生产率(TFP)的变动趋势,并把TFP的增长构成分解为技术进步、技术效率变化、规模效应和投入产出混合效应四个部分。结果表明,改革开放以来我国农业TFP的增长主要是由技术进步推动的,技术效率的下降对TFP的增长造成了不利影响,而规模效应和混合效应影响较弱。文章还指出中国农业的育种能力和生物技术的发展是农业技术进步的决定力量。

基于参数和非参数方法的玉米生产效率研究——以吉林省为例

本文以中国玉米主产区吉林省为例,基于非参数HMB指数方法和参数K-L随机前沿生产函数方法,采用1991—2005年投入产出的面板数据(PanelData),对玉米生产的全要素生产率进行实证分析。结果表明,主产区的玉米全要素生产率(TFP)变动具有周期性的变化特点,每一周期技术进步、技术效率、规模效率和混合效率对玉米全要素生产率变动的作用不同;分区综合结果显示,黄金边缘区玉米生产率的增长幅度最高,黄金玉米主产区玉米生产率的增长幅度次之,非主产区玉米生产率的增长幅度最低。今后为促进主产区玉米全要素生产率增长应采取促进技术进步、挖掘主产区潜力等措施。

中国东北地区水稻生产效率的实证分析——以吉林省水稻生产为例

本文主要利用吉林省8个县(市)1994～2005年水稻生产投入产出的面板数据,采用非参数HMB指数方法对水稻生产的效率变动进行分解分析,获取各指数的时序变动趋势特征和空间分布特征,并运用数据包络分析(DEA)法对HMB指数及其分解的各指数的变动原因做出进一步探讨。结果表明,吉林省水稻生产全要素生产率(TFP)主要由于技术进步水平低、规模无效率的作用而呈现下降趋势,可以通过提高技术进步水平、扩大生产规模等手段来改善生产效率水平。