中国行业间全要素生产率的溢出效应与增长源泉——基于10大行业的经验研究北大核心CSSCISSCI

传统经济增长核算方法忽视了行业间的相互影响,实际上行业与行业之间往往彼此关联,甚至相互依存。鉴于此,文章基于行业间TFP溢出效应的视角,利用1995-2015年中国10大部门数据,测度其全要素生产率、资本与劳动投入对经济增长的贡献度;以及行业间全要素生产率的溢出效应。研究发现:10大行业TFP增长率增速最快的为采矿业,最慢的为房地产行业;我国经济总体而言是基于要素驱动,TFP贡献不足;行业间确实存在TFP溢出效应,其中制造业溢出比例最大,批发零售业最小。     

安徽省全要素生产率的测算与经济解释——基于时变产出份额改进的索洛残差法

文章运用状态空间模型推导出C-D生产函数的时变要素产出份额,并以此改进索洛残差法计算安徽省1992-2012年的TFP增长率,实证分析结果发现,安徽省TFP增长率变动趋势与全省宏观经济运行高度吻合,其变化滞后于长三角地区大约2年时间,但近年来变化时差逐步趋同。计量结果显示:安徽省1992-2012年平均TFP增长率为1.13%,相对较高;TFP增长率是GDP增长率的Granger原因,反之则不成立;安徽省经济增长属于资本投入型,技术进步对经济增长的平均贡献率仅为7%,缺乏效率。最后得出促成技术进步的内生增长动力、提升人力资本的潜在增长动力、保证资本等实体要素的基础支撑力是未来安徽省经济持续稳定发展的根本保证。     

我国经济增长方式的实证分析——一个柯布·道格拉斯生产函数角度的研究

近年来我国经济取得了较快的发展,取得了显著的成果。根据经济学理论,促进经济增长的三要素为劳动力、资本和科技进步。本文利用柯布一道格拉斯生产函数对我国经济增长的模式和原因进行了实证分析。我国经济增长主要依靠资本投入增加和人力资本效率的提高。同时资本利用效率低下,技术影响力弱,劳动和资本影响力严重不平衡。中国想在未来保持较快的增长率必须促进经济增长方式由粗放型向集约型转变。     

广东现代服务业全要素生产率研究

本文利用Malmquist指数法,对广东2000～2008年现代服务业全要素生产率进行了测算。结果显示,广东现代服务业的快速增长并非源于要素使用效率的提高,而是得益于要素投入的增长;但各经济区差异较大,珠三角和西翼经济区现代服务业TFP高于全省平均水平,且现代服务业加速增长的同时,增长方式向集约型方式转变;而东翼经济区和山区现代服务业TFP不升反降,经济增长仍然主要依靠要素投入的增长。     

中国经济全要素生产率变动:1952-1998

本文通过对1952-1998年中国经济统计数据的回归分析,计算了中国经济的全要素生产率及其增长率。作者发现,在改革前,中国经济的TFP波动很大,1978年的TFP水平与1952年相比,不仅没有增长,反而有所退步。但是在改革后,中国经济的TFP有了明显的提高。     

转变经济增长方式与扩大就业

实现经济增长方式由粗放型向集约型的转变。随着知识经济时代的到来更显紧迫。而当前我国又面临着严重的失业问题,扩大就业又是面临的现实问题。如何处理好转变经济增长方式与扩大就业的关系,关系到我国发展与稳定的重大问题。 一、转变经济增长方式对就业的影响 一国的经济增长率=要素投入增长率+要素生产率的增长率。主要以要素投入来促进经济增长的方式,称之为粗放型经济增长方式,主要以要素生产率的提高来促进经济增长的     

“双二元结构”下要素有效流转的产权市场路径选择

在经济新常态的当下,告别了过往“投入型”增长模式,中国经济的可持续增长将会转入立足于全要素生产率（TFP）增加的“效率型”增长新阶段。换言之,伴随以劳动力短缺和工资持续提高为特征的“刘易斯拐点”的到来、人口红利逐步消失,全要素生产率的增长对未来中国发展显得至关重要。     

减少错配，促进广东经济发展方式转变

经济增长理论以及跨国经济增长的实证研究都认为，各个国家经济增长率和收入水平差异很大程度上源于全要素生产率（TFP）的差异。而全要素生产率的提高最主要来源于两个方面，一方面是企业由研发投入或技术引进带来的微观生产技术的进步，另一方面则是改善资源配置（即生产要素由生产率低的企业、部门或地区流向生产率高的企业、部门或地区）带来的效率提高。尤其是后者，有很大改进空间。     

中国装备制造业全要素生产率增长的分解:1998-2009——基于省际面板数据的研究

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增长率最高,东部次之,西部最低,这主要是由于西部地区装备制造业要素配置效率的下降最为严重,东部地区规模效率的下降最为严重。     

中国粮食生产的技术效率与全要素生产率增长：1978-2008

本文利用1978—2008年间我国30个省市区的面板数据,对改革开放以来我国粮食生产进行了随机前沿分析。以此为基础,对我国粮食生产技术效率进行了影响因素分析,并对粮食生产全要素生产率增长进行分解和趋势分析。结果表明,农业基础设施建设和制度因素是影响我国粮食生产技术效率的关键因素;我国粮食产量增长主要是由投入要素的增长拉动,31年间全要素生产率的平均增长率为1．17％,TFP对我国粮食产量的贡献很小,其原因在于技术进步与技术效率变化呈现相反趋势。2004年以来,技术效率提高的速度持续下降,技术进步逐渐成为TFP增长的主要动力。     

如何实现滨海新区有效率的增长——基于TFP分解框架的实证分析

既有研究发现在滨海新区的超高速增长中,全要素增长率(TFP)起到了重要作用,但令人忧心的是2008年来滨海新区出现了明显的下降趋势。打破TFP黑箱,对其进一步进行分解研究变得十分必要。本文利用1994-2011年全国29个省市、自治区和滨海新区的投入-产出数据,运用随机前沿面分析与Malmquist指数结合的方法分解全要素生产率(TFP)。研究结果表明:技术进步是滨海新区TFP增长的主动力,但技术创新能力差已成为制约TFP增长的主要因素,技术效率恶化,而规模效率变化不稳定。     

江苏省零售业全要素生产率实证分析——基于DEA-Malmquist指数方法

本文使用DEA-Malmquist指数方法,利用江苏省2005-2009年零售业数据,对限额以上的零售业全要素生产率(TFP)进行测算与分析.结果表明,总体上江苏省零售业TFP增长率呈波动上升趋势,平均增长率为2.3%,对产值增长的贡献平均达到20.56%,这主要来源于技术进步;同时,江苏省三大经济区域TFP增长率增长中各具特色,总体苏南最高而苏北最低,时间序列上呈现趋同增长态势.     

全球价值链嵌入能否提升中国工业的低碳全要素生产率?

中国的全球分工参与对本国的经济与环境都产生了巨大的影响。文章基于2000～2015年中国33个工业行业的面板数据,采用投入产出模型和动态EBM-Malmquist指数分别测算了33个行业的全球价值链(GVC)嵌入程度和低碳全要素生产率(TFP),然后采用固定效应模型回归分析了GVC嵌入对中国工业低碳TFP的内在传导机制及其影响因素。结果表明:中国工业低碳全要素生产率整体呈现增长趋势,而全球价值链嵌入程度整体略有下降;全球价值链嵌入显著促进了中国工业低碳全要素生产率的增长,其内在传导路径为规模效率、环境改善效率与技术进步,而非技术效率;产业结构调整、环境规制及外商直接投资促进了低碳TFP增长,而能源结构、所有制结构对低碳TFP增长表现为阻碍作用,研发投入对低碳TFP未产生显著影响。     

中国经济的高增长能否持续:基于企业生产率动态变化的分析

经济持续增长的基础是生产效率的提高。本文运用增长核算法(growth accounting)系统地研究了中国大中型工业企业1995—2002年37个两位数工业行业的全要素生产率(TFP)的增长趋势。研究发现:(1)1996～2002年工业增加值增长率平均为11.5％,而 TFP 的行业加权年均增长率为6.8%,且呈逐年上升的趋势,全要素生产率的增长逐渐成为经济增长的主要源泉,显示大中型工业的增长可以持续;(2)全要素生产率的提高与资本深化分不开,工业产出高速增长的同时,伴随着资本增长放缓及从业人数的绝对减少;(3)从行业分布来看,开放程度高、竞争程度高的行业的全要素生产率增长快,而高垄断、开放程度低的行业生产率增长慢,甚至出现下降的局面。     

高新技术产业各行业全要素生产率及其贡献率的比较研究

本文应用C-D生产函数和索洛经济增长模型测算的北京高新技术产业不同行业的全要素生产率(TFP)及其贡献率的结果表明:五大行业的TFP及其增长率并不均衡,其中TFP最高的是新能源,最低的是生物医药行业;增长率最快和最慢的行业则反之;而由技术进步贡献率指标反映的经济增长方式显示电子信息和新材料两个行业依然是粗放型增长.不同行业应依据不同的技术发展状态采取不同的策略,从而全面提高新技术产业的经济增长质量.     

中国地区发展差异的再检验:要素积累抑或TFP

早期的增长核算文献认为地区收入差距是包括物质资本积累或人力资本在内的投入要素的差异造成的,而目前以 Hall 和 Jones(1999)等为代表的研究认为,投入要素的差距不可能是一个国家(地区)之所以穷的根本原因,而只能由全要素生产率(TFP)的巨大差距来解释。本文借鉴较新的增长核算办法估计中国省份的 TFP,并计算了要素投入差异和 TFP 差异对地区差距的贡献度。测算结果证明 TFP 的差距也是解释中国地区差距最主要的根源。     

中国工业的全要素生产率:1952-2005

本文利用柯布-道格拉斯(C-D)模型和加总的年度数据对1952-2005年中国工业的生产率表现进行了估算,分别从理论和方法上对C-D函数进行改进以回应学界之前对它的批评:首先,相应的经济假定使我们放松了新古典增长理论框架下一些严格的限制条件,例如竞争性市场行为、固定规模效应和希克斯中性技术进步;其次,本文中的TFP增长率还针对经济周期进行了调整;同时,本文还对大多数相关文献中存在的自相关问题进行了处理.文章的主要发现包括:(1)资本积累是1952-2005年中国工业经济快速发展的主要原因;(2)改革开放之后,全要素生产率对于经济增长有十分显著的作用;(3)20世纪80年代后期,随着中国日益融入世界经济体系的进程不断加快,TFP又开始大幅增长.     

劳动力市场变化与经济增长新源泉

中国经济增长正处于向高收入迈进的关键时期。从国际经验看,要成功跨越中等收入陷阱,必须转变经济增长方式,使全要素生产率(TFP)在经济增长中发挥更重要的作用。近年来,中国劳动力市场出现了明显的变化,表现为劳动力的短缺和普通工人工资的上涨,这意味着新古典机制将在经济增长中发挥更重要的作用。而对近年来经济增长源泉的分析表明,不仅TFP对经济增长的贡献趋于下降,劳动力再配置在TFP的构成中也逐渐减少。通过改革提高经济效率的要求更加紧迫。     

中国区域物流产业技术进步及其影响因素研究

本文应用SFA模型评价我国区域物流业整体技术效率和全要素生产率,得出以下结论:我国物流产业TFP增长呈现震荡上升的趋势,其中东部地区TFP增长率相对较高,物流产业全要素生产率增长出现了一定的收敛趋势。引起全要素生产率增长率变化的主要因素是技术进步率和技术效率变化率。区域的经济发展水平、区域的市场化程度以及港口物流有助于提高我国区域物流的全要素生产率。     

江苏省工业行业全要素生产率分析:2002～2008年——基于DEA-Malmquist方法

以江苏省65个市县工业经济统计数据,采用数据包络分析基础上的曼奎斯特指数方法(DEA-Malmquist)测算2002～2008年工业行业全要素生产率。研究发现:总体上江苏省工业行业TFP增长率呈波动上升趋势,平均增长率为9.2%,对工业增加值增长的贡献平均达到27.9%,这主要来源于技术进步;同时,江苏省三大经济区域TFP增长率增长中各具特色,总体苏中最高而苏北最低,时间序列上呈现趋同态势。