未来中国经济增长的关键——综合生产率的提高

中国经济增长依靠的是要素高投入所致,这种增长方式不会持久。因此,要从提高综合生产率这一角度来探寻经济增长的新途径,并且提出实现综合生产率得以提高的主要措施。     

数字经济对全要素生产率的影响研究——来自国家级大数据综合试验区的证据

基于国家级大数据综合试验区的准自然实验，运用2014—2019年280个地级市的面板数据，采用多期双重差分法实证检验数字经济对全要素生产率的影响。研究结果表明：数字经济显著提升了全要素生产率，这一结论在经过多种稳健性检验后仍然成立；中介效应检验表明，数字经济通过提高资源配置效率和促进技术创新来提升全要素生产率；异质性分析表明，数字经济对低资源禀赋城市、低数字经济发展水平城市以及智慧城市的全要素生产率具有促进作用，抑制高资源禀赋、高数字经济城市的全要素生产率，而对非智慧城市的作用则不明显。因此，应基于大数据综合试验区深度挖掘数字经济的直接作用与间接作用，同时采取差异化发展战略，培育壮大全要素生产率增长新动能。     

研究经济增长率的几个公式

党的十四届五中全会提出,要“积极推进经济增长方式转变,把提高经济效益作为经济工作的中心”。最近,在研究经济增长方式转变的论文中,有些是从分析经济增长率、生产率增长率和投入增长率的关系入手,提出评价经济增长方式转变的指标体系,进而对经济增长方式进行评价的。但是,在分析经济增长率、生产率增长率和生产要素增长率三者的关系时,有些学者提出了一些不同的公式,这些公式中,有的本身有错误,不能使用;有的是近     

中国生产率变化与经济增长源泉：1978~2010

本文利用中国1979~2010总量和省级面板数据,运用纯要素生产率法和Solow余值法分别测算了中国总体和省级生产率变化及其对经济增长的贡献率。研究发现,改革开放以来,中国生产率变化趋势出现了涨跌互现的波动情形,生产率提高促进了中国经济较快发展,但资本投入仍然是中国经济增长的首要来源,东、中、西部经济差距主要是由资本投入贡献不同造成的。2000~2010年中国生产率增长呈现下降趋势,出现高资本投入、低生产率和高增长的现象。     

中国高质量发展阶段下的产业结构变迁与经济增长研究——基于结构-效率-速度的逻辑框架

本文以结构-效率-速度为逻辑框架，在分析 “服务业成本病”与“结构性减速”形成机制的基础上，通过成本 曼奎斯特模型与传统径向曼奎斯特模型相结合的非参数方法测算产业的全要素生产率、规模效率、配置效率及技术进步和价格效应的增长率。研究表明：（1）“服务业成本病”和“结构性减速”实质上一脉相承，以“服务业成本病”现象来反驳经济增长进入“结构性减速”阶段是自相矛盾的；（2）中国各产业的技术进步增长对其全要素生产率增长起决定性作用，各产业的技术进步增长减缓使得其全要素生产率增长下降，从而导致中国经济增速下滑；（3）在全要素生产率层面上，服务业并非是“技术停滞”部门，但服务业内部部门的全要素生产率增长存在较大异质性，生活性服务业的全要素生产率增长较快，而生产性服务业和公共服务业的全要素生产率增长缓慢；（4）中国各产业的配置效率增长总体上比较缓慢，进一步着力深化市场化改革和供给侧结构性改革势在必行。     

中国保险业全要素生产率增长分解与分析

研究1999年至2003年我国保险业全要素生产率增长趋势，并将其分解为前沿技术进步、纯技术效率的变化、规模效率的变化三大因素。研究发现，保险业的全要素增长率呈现逐年上升的趋势；前沿技术进步已成为我国保险业全要素生产率增长的最主要动力；保险公司相对前沿的技术效率差距拉大，已出现阻碍全要素生产率增长的趋势，但这种技术效率的差距不是因纯技术效率的差异影响而是受规模效率的影响。     

生产率增长率与技术进步增长率探讨

用经济增长数学模型(特别是新古典经济增长模型)来研究经济增长率同影响因素之间的关系,是最近十年来我国科学技术界、经济学界、企业界的一个很热门的课题,焦点是利用这个模型来度量技术进步对我国经济增长的贡献。由于技术进步并不是一个确切的经济学名词,本文从数学表达式的结构,引进生产率增长率以替代技术进步增长率,并提供测算方法和分析的应用。     

新疆经济增长的全要素生产率的实证研究

本文根据C-D生产函数和索罗余值法,建立了新疆的总量生产函数模型,并利用新疆1991～2010年相关指标数据进行了测算。研究发现,新疆总量生产函数是一个规模报酬递减的生产函数,新疆的经济增长模式为粗放型经济增长模式,代表技术进步的全要素生产率对新疆经济增长的贡献率平均保持在57.13%左右,但其与发达国家的80%～90%还是有一定的差距的。因此,要保持新疆经济长期持续增长,还需要大力提高新疆全要素生产率的增长率。     

中国经济增长的动力转换与政策选择

研究目标：探究经济增长动因结构及转换趋势。研究方法：基于中国1980～2014年三次产业的时间序列数据,构造结构指数生产函数,采取指数分析与对数分析相结合的方法进行实证研究。研究发现：2008年以来全要素生产率贡献缩减是经济增长大幅减速的最主要因素;要素规模增长率下降与产出弹性缩减的双重挤压导致资本和劳动力规模贡献下滑;资本和劳动生产率增长双减速是造成全要素生产率大幅下降的主导因素;全要素生产率增长动力从以产业要素生产率的提升为主转向以产业之间要素配置结构的优化为主。研究创新：从三次产业的要素规模和效率进行考察,三个层次层层推进,为经济增长动力及其变迁轨迹分析创造更加广阔的拓展空间。研究价值：揭示了中国经济增长变迁的动因结构以及最新转换趋势,为旨在推动国民经济又快又好发展的政策设计提供了新的科学决策参考。     

新常态下中国经济长期增长与短期波动的动态解析

以强可持续为视角，基于柯布道格拉斯生产函数，将金融结构、产业结构、政府干预和对外开放程度通过全要素生产率纳入经济增长核算框架，并结合物质资本、人力资本、能源消耗和环境损耗，对中国1981—2014年间经济的长期增长与短期波动进行动态解析。研究发现，金融结构与经济增长呈“U”型关系，产业结构和对外开放与经济增长呈倒“U”型关系；物质资本和能源消耗依旧是中国经济增长的重要推动力，而人力资本和全要素生产率贡献较小，环境损耗不利于经济增长；虽然全要素生产率对经济增长的贡献较小，但却是经济波动的重要来源。     

我国长三角地区经济增长因素的实证分析

本文采用随机前沿模型对1990～2006年长三角地区的生产效率进行估算并分解其全要素生产率增长率,结果表明:①长三角地区的生产效率远高于全国平均水平;②城市化率、地区GDP中第二产业的比重、基础设施水平、人力资源水平和对外经济依存度都会增加生产效率,而固定资产投资中国有经济投资比重以及政府对经济的干预程度,对生产效率有负面影响;③1992年长三角地区的全要素生产率增长率呈现出明显下降趋势,1998年之后有显著上升;④全要素生产率增长率主要是由技术进步率决定的,规模效应的贡献几乎为零.     

北京地区三大产业全要素生产率的估算

文章根据索罗余值模型，测算出北京地区1985年~2010年的全要素生产率，并分析了相邻两年和五个子周期的全要素生产率的增长率。研究结果显示：（1）从北京地区看，其全要素生产率呈现逐渐逐年攀升的趋势，增长速度比较平稳。（2）从三大产业看，各产业的全要素生产率呈现波动增长情形，第一产业的波动较大。从全周期看，第二产业的全要素生产率增长最快，第三产业次之。从“七五”到“十一五”期间，第一产业的增长率呈现下降趋势，第二产业呈现上升趋势，第三产业呈现涨跌互现的情况。     

自主R＆D、技术引进和生产率增长——对中国分行业大中型工业企业的实证研究

本文运用DEA思想将中国32个分行业大中型工业企业的生产率增长进行分解，并在此基础上，对自主R＆D、国外技术引进的产出和生产率回报率进行了实证研究。我们发现尽管高R＆D投资行业具有更高的生产率增长，但R＆D投资并不是造成增长的原因；如果各R＆D投资的产出回报率为负值，R＆D投资强度太大和预算软约束等则是主要的原因。同时，研究还发现国外技术引进只对技术进步有促进作用，自主R＆D和国内技术购买的生产率回报率较差。     

中国经济高增长模式的质量与动态效率判断

改革开放30年来,中国经济保持了30年的强劲增长速度,年均增长率达到9.8%。中国经济高增长模式的质量和效率到底如何呢?为了准确分析中国的高增长模式,本文另辟蹊径,通过对配置效率和资本生产率公式的分解,从投资效率和资源配置效率、国民收入分配、支出分配四个维度,分别考察了资本生产效率和体现经济增长质量的三个指标间关系及具体在中国的表现情况如何,试图能够更加全面地看待高增长模式在中国的运行效率和效果。     

东北三省城市经济增长动力实证分析

基于2000—2014年东北三省34个地级及以上城市的平衡面板数据,本文利用DEA模型的Malmquist指数方法对城市全要素生产率增长率进行测算并分析其地区差异性,并采用SFA方法对研究结论进行稳健性分析。实证结果表明：（1）2000—2014年东北三省城市总体的全要素生产率出现了正增长,但随时间的推移呈现出了震动式的下降趋势。在样本考察期间,东北三省城市总体全要素生产率年均增长率为2.3%,由技术效率改善（2.1%）和技术进步（0.2%）共同推动,且技术效率改善做出了主要贡献。（2）东北各省的城市总体全要素生产率均有显著的正增长,吉林省城市全要素生产率增长是由技术进步和技术效率改善双驱动,辽宁省城市的全要素生产率增长是由技术效率改善推动的,而黑龙江省城市全要素生产率增长则是由技术进步推动的。（3）东北三省城市经济增长质量相对较低,改善空间巨大。技术进步和技术效率同时出现正向变动的城市占据样本量的32.4%,还不及全部样本的三分之一。     

长三角地区服务业全要素生产率的测算（2003年-2011年）--基于Malmquist指数法

院文章基于Malmquist 指数法,测算了长三角地区服务业全要素生产率（TFP）指数.研究结果表明（1）2003-2011年长三角地区服务业TFP 指数年均值为0.997,其中上海市服务业TFP 指数为1.023;（2）长三角地区服务业增长态势趋缓,服务业增长率与TFP 指数变动呈高度正相关;（3）技术进步是提高服务业全要素生产率的主要因素.长三角地区产业结构逐渐向服务经济转型,应依靠技术进步,鼓励创新,提高服务业生产率,促进服务业的长期健康发展.     

物化性技术进步与我国工业生产率增长

物化于设备资本中的技术进步是影响生产率增长的重要变量。本文对Solow的时期性增长模型进行了扩展，并据此分析了物化性技术进步在我国工业劳动生产率增长和全要素生产率（TFP）增长中的作用。研究认为，要保持我国工业的持续性增长，必须改进资本投资结构，注重效率资本的积累，加大对物化有最新技术的设备投入，这样既可以提高生产率，也可以缓解资源供给限制给经济增长带来的压力。     

我国城市的生产率增长、效率改进与技术进步

基于Malmquist指数分析方法,本文测度了我国城市的生产率增长、效率改进与技术进步。研究发现,自20世纪90年代末期以来,我国城市生产率的增长率持续下降,并连续多年出现负值,导致生产率水平下降,而这主要是由技术水平下降所致,但城市效率水平同期却有了较为明显的改进。地级市的平均Malmquist指数及效率改进指数,要高于省会及副省级以上城市,在一定程度上出现了向后者的趋同;西部城市的生产率增长率与东部城市存在较大差异,生产率水平的差距有扩大的趋势。     

生产率增长的需求和供应分析方法研究

本文根据John Cornwall Wendy Cornwall和Sundrum等的生产率增长需求和供应分析模型，对我国正在变化的生产率增长进行了初步的考察。通过对我国各地区生产率的增长分析发现，强劲的总需求会刺激投资和技术变化并导致一个广泛前沿上的新技术采纳，进而更加有利于经济的快速增长。     

中国的生产率与效率：1952-2000——基于时间序列的DEA分析

本文介绍了一个时间序列DEA模型，并运用时间序列DEA模型对中国1952-2000年生产率和效率的波动进行了实证分析。我们的主要结论有，在整个样本期内技术进步的平均增长率为正；总体效率和各种要素的效率在改革开放前增长率均为负，而改革开放后均为正值；特定要素强度指数在改革开放前除了劳动投入外增长率均为负，而改革开放后均为正值。