空间视角下要素市场扭曲与高技术产业TFP增长——基于电子及通信设备制造业的实证检验

以中国电子及通信设备制造业为例,首先测算资本要素、劳动力要素和研发劳动力要素价格扭曲程度,进而构建空间面板模型检验不同要素价格扭曲对全要素生产率(TFP)的影响并比较其地区差异。结果发现:①资源错配导致的要素价格扭曲程度客观存在,东部资本要素和研发人员要素价格扭曲程度远远高于中西部地区,中西部劳动力要素价格扭曲程度高于东部。②中国电子及通信设备制造业的TFP增长存在显著的空间溢出效应,各类要素市场扭曲对该行业TFP增长呈现显著的抑制作用,抑制作用最大的是劳动力要素市场的扭曲。③不同地区要素市场扭曲对该行业TFP增长的影响差异明显。其中,资本要素扭曲对三大区域TFP增长均呈现显著的抑制作用,劳动力要素仅对东部地区TFP的抑制作用具有统计显著性,研发劳动力要素扭曲能提升东部和中部该行业的TFP,而抑制西部地区该行业的TFP。     

全要素生产率对中国地区经济增长与波动的影响

本文在重新估算1978～2011年中国30个省区市资本、劳动与实际产出数据的基础上,采用了非参数的Malmquist生产率指数法测算了各省区市各年度全要素生产率水平、各年度资本与劳动要素份额等变量及其变化情况,并测算了改革开放以来中国经济各阶段TFP增长及其子项目对实际经济增长的贡献、TFP增长率与潜在增长率及经济波动的相关性。研究发现,1979～2011年期间,对全要素生产率增长起主要作用的是技术进步。而技术效率的恶化对全要素生产率增长起着抑制作用,技术进步是各地区全要素生产率增长的主要支撑力量,中、西部相对东部地区的技术效率相对东部地区的持续恶化,是导致中、西部与东部的全要素生产率增长差距扩大的主要原因。随着资本对中国经济增长贡献的增大,许多地区的TFP增长率甚至绝对水平下降,特别是纯技术效率恶化,经济增长日益依靠不断扩大的资本投入。TFP增长的波动与GDP的波动高度相关。而TFP增长的长期趋势与资本增长率的长期趋互补,分别与GDP的长期趋势即潜在增长率保持一定程度的相关性。由于2008年以来,许多省份的潜在增长率开始下降,资本对经济增长的推动作用逐渐减弱,只有不断通过制度改革、技术研发等方式提升技术水平。优化资源配置,不断提升TFP增长水平,才能保持经济的长期持续增长。     

要素错配与中国工业增长

采用一个测度要素错配对总生产率效应的核算框架,使用中国工业1994～2011年两位数行业的数据,在行业层面上研究了要素错配对产出、生产率的影响。结果显示,行业间的生产率增长和要素配置扭曲程度均存在很大差异,2009～2011年要素错配引起的产出缺口约为29％,通过优化要素配置提升中国工业增长效率的潜力很大。分行业来看,资源垄断性行业存在严重的资本和劳动错配;劳动配置效应比较大的行业主要是劳动力不足的技术密集型行业和劳动力过剩的劳动密集型行业。分要素来看,资本错配程度更高,资本投入和资本配置效应对产出增长的作用更大。     

资源错配的行业根源及其对全要素生产率的影响

基于涵括全部行业的中国经济行业生产率数据库,Jorgenson增长核算模型被运用于测算中国全要素生产率(TFP)的增长率,资本和劳动投入的重新配置效应被纳入核算框架以考察其对TFP的影响.随后,资本和劳动重新配置效应被分解为要素投入增长率与服务价格两项以探索其行业来源及其成因.测度结果显示,1978-2018年,中国TFP年均增长率为0.90％,其中0.32％来自资本和劳动重新配置的净效应,后者贡献了 36％的中国TFP增长率.将资本和劳动重新配置效应分解至行业层面,结果显示,中国资本市场存在错配现象主要是因为大量资本流入回报率较低的服务业部门,劳动配置效率较高的主要原因是大部分劳动从回报率较低的农业部门流入回报率较高的工业和服务业部门.     

中国农业绿色全要素生产率变化研究:1992-2010年

基于随机前沿生产函数分析方法,本文将农业生产中的氮磷流失作为一种要素投入测算了中国农业1992-2010年的绿色全要素生产率(GTFP)变化指数,并与传统的全要素生产率(TFP)进行了比较分析。结果表明,全国层面来看,研究期内我国农业GTFP年均增长与TFP基本相同;分解分析表明,我国农业GTFP和TFP的增长均主要依靠技术进步推动,技术效率的降低抵消了部分技术进步的效果,纳入环境要素后技术效率的下降趋势和技术进步的增长趋势都有所放缓。分区域来看,东部地区GTFP年均增幅高于其TFP,中部地区二者基本相等,西部地区前者年均增幅低于后者。     

公共教育投入对全要素生产率的影响文献综述

生产率（TFP）在当代经济学中是一个很重要的概念,它一般从一个国家或地区的经济增长角度考察,反映一个国家或地区一定时期内投入的资本、劳动等生产要素对经济增长的贡献程度。全要素生产率作为一项重要的总量经济生产绩效指标,可以反映经济的总体状况。本文的文献综述将首先从全要素生产率的角度对相关的研究结果进行总结,然后对入力资本的相关研究进行述评,最后总结有关公共教育投入与全要素生产率直接的关系的文献和研究结果。     

TFP增长对中国城市经济增长与波动的影响——基于264个地级及地级以上城市数据

本文利用1990～2011年中国264个地级及地级以上城市投入产出数据,分析了全要素生产率（TFP）增长及相关要素对经济增长的贡献,并分区域分析全要素生产率及要素增长及波动对经济增长的影响,得出如下结论并提出政策建议：（1）264个地级及地级以上城市1990～2011年全要素生产率增长近些年呈下降趋势,需要采取措施提高全要素生产率水平,提高全要素生产率增长对经济增长的贡献率。（2）尤其要提高东部TFP增长水平。东部地区GDP增长率和TFP增长高度正相关（尤其是第三阶段）,说明东部地区提高TFP增长对GDP潜在增长率有促进作用。（3）提高中、西部固定资本存量水平。中、西部地区GDP增长率-9固定资本存量的增长率有正相关性．说明中、西部地区仍然可以通过提高固定资本存量的方式提高GDP潜在增长率。（4）提高劳动增长率。全国GDP增长率趋势值与劳动增长率趋势值高度正相关,提高劳动增长率也可以提高潜在增长率。     

中国要素产出弹性估计

要素产出弹性是分析经济增长的绩效、特征与可持续性等问题的重要参数。我国改革开放以来要素产出弹性估计结果是:1978-2004年,资本的产出弹性平均为0.56,劳动的产出弹性平均为0.44,并且资本的产出弹性呈不断下降趋势,而劳动产出弹性呈不断上升趋势;东部地区的资本产出弹性高于中部地区,中部地区又高于西部地区;全要素生产率年均增长率在3.7%~3.9%之间。     

中国农业全要素生产率地区差异的变动与分解——基于F(a)re-Primont生产率指数的研究

利用中国省级地区面板数据,采用F(a)re-Primont生产率指数测度了中国农业全要素生产率(TFP),进而采用夏普理值不平等分解法对中国农业TFP地区差异进行了测度与分解.结果表明:中国农业TFP地区差异呈V型波动；从TFP构成分解看,中国农业TFP地区差异的57％来自农业剩余混合效率地区差异的贡献；从空间分解看,中国农业TFP地区差异的31％来自东部农业TFP地区差异的贡献,29％来自东、中、西部区域间农业TFP差异的贡献.     

农机购置补贴如何影响农业全要素生产率？

提高全要素生产率（TFP）是促进中国农业高质量发展,建设中国式现代化农业强国的重要手段,那么与此契合的农机购置补贴政策如何影响农业TFP？目前对于这方面的研究较少。文章基于全国农村固定观察点2007-2017年农户数据,运用面板随机前沿模型进行了实证分析。研究发现：（1）农机购置补贴对农业TFP具有显著正向影响,而对农业TFP增长率没有明显作用；（2）补贴效果在规模农户、平原地区及土地细碎化程度较轻的地区中更为显著；（3）机制检验表明,农机购置补贴增加了农户的农机社会化服务可得性和规模,扩大了政策受益面,起到了提质增效的作用,但会受到交易费用的制约；（4）进一步对TFP增长率进行分解后发现,农机购置补贴对配置效率和规模效率的提升不足是导致其对农业TFP增长率影响不显著的重要原因。文章结论为如何提高农业补贴效果以实现农业高质量发展和建设中国式现代化农业强国提供了重要的理论依据。     

国有产权、人力资本错配和全要素生产率损失

本文在H-K要素错配测算框架的基础上,将人力资本生产要素引入企业生产函数,并突破了原有模型规模报酬不变的约束条件,对1998-2013年间中国135个工业行业的人力资本错配程度及其TFP损失进行了测算,结果发现:(1)在生产函数中引入人力资本生产要素后,我国90%以上的工业行业呈现规模报酬递减特征;(2)整体来看,我国要素错配程度分别在2002年和2008年增大后逐渐下降,呈现出两个"波峰"的波动趋势。与资本和劳动力错配相比较,人力资本错配的程度较高,且主要集中于重化工业、重工制造业等不符合我国比较优势和具有行政垄断特征的行业。进一步的研究结果还发现,国有产权是产生人力资本错配的重要原因,且在行业间表现出明显的异质性作用。     

Factor market distortions across time,space and sectors in China

In this paper, we measure TFP losses in China?s non-agricultural economy associated with labour and capital misallocation across provinces and sectors between 1985 and 2007. We also decompose the overall loss into factor market distortions within provinces (between state and non-state sectors) and distortions between provinces (within sectors). Over the entire period, misallocation lowers aggregate non-agricultural TFP by an average of twenty percent. However, after initially declining, these losses increased appreciably beginning in the mid-1990s. This reversal can be attributed almost exclusively to increasing misallocation of capital between state and non-state sectors within provinces, while losses from between province misallocation remained fairly constant. We argue that the recent increase in capital market distortions is related to government policies that encourage investments in the state sector at the expense of investments in the more productive non-state sector.     

资源配置与中国非农部门全要素生产率* ——基于制造业和服务业之间资源错配的分析

近年来,经济学家与政策制定者之间逐渐达成共识：有限的资源未能得到优化配置是阻碍发展中经济体生产率水平提升的重要原因。本文以1993-2011年中国制造业和服务业分行业数据为研究样本,从经验层面上系统分析了制造业和服务业之间的资源错配对中国非农部门TFP的影响。本文研究发现：（1）相对于中国制造业TFP的持续改善,服务业的TFP则长期徘徊在低位,二者之间的资源错配程度在进入21世纪后明显加重,造成非农部门TFP近40%的损失;（2）21世纪以来,制造业和服务业间的资源错配绝大部分来源于装备制造业与生产性服务业之间的错配;（3）装备制造业和生产性服务业之间的资本错配普遍高于劳动力错配。本文的引申含义是,现阶段的产业政策目标主要应定位于促进制造业和服务业二者之间的协调发展。     

中国劳动力错配对TFP的影响分析

文章利用一个资源错配对TFP影响的核算框架和中国改革开放30年的宏观经济、产业相关数据,估算了当前中国农业部门就业比重过大对全要素生产率产生的影响。结果显示,改革以来,劳动力错配对TFP有着明显的负效应,以不同的指标计算,在-2%到-18%之间,并呈逐渐扩大趋势。这种负的效应随着发展和改革的历程有明显的波动趋势;把总效应分解为工资差异效应和部门份额效应以后,显示中国当前的劳动力错配对TFP产生的负效应主要是由于部门间的工资差异所致。     

How important are dual economy effects for aggregate productivity?

This paper brings together development accounting techniques and the dual economy model to address the role that factor markets have in creating variation in aggregate total factor productivity (TFP). Development accounting research has shown that much of the variation in income across countries can be attributed to differences in TFP. The dual economy model suggests that aggregate productivity is depressed by having too many factors allocated to low productivity work in agriculture. Data show large differences in marginal products of similar factors within many developing countries, offering prima facie evidence of this misallocation. Using a simple two-sector decomposition of the economy, this article estimates the role of these misallocations in accounting for the cross-country income distribution. A key contribution is the ability to bring sector-specific data on human and physical capital stocks to the analysis. Variation across countries in the degree of misallocation is shown to account for 30–40% of the variation in income per capita, and up to 80% of the variation in aggregate TFP.     

Tax collection,the informal sector,and productivity

An important determinant of informality in a country is its tax enforcement capacity, which some authors argue further distorts the decisions of firms and creates inefficiency. In this paper, I assess the quantitative effect of incomplete tax enforcement on aggregate output and productivity using a dynamic general equilibrium framework. I calibrate the model using data for Mexico, where the informal sector is large. I then investigate the effects of improving enforcement. I find that under complete enforcement, Mexico's labor productivity and output would be 19% higher under perfect competition and 34% higher under monopolistic competition. The source of this gain is the removal of the distortions induced by incomplete enforcement of taxes. These distortions affect the economy in three ways: by reducing the capital–labor ratios of informal establishments; by allowing low-productive entrepreneurs to enter; and by misallocating resources towards low-productive establishments. As a result, TFP and capital accumulation are reduced, and hence output. I decompose the gains following the guidelines of five leading papers in the literature of resource misallocation across plants. I isolate the effects of pure factor misallocation, distorted occupational choices, capital accumulation, and complementarities. I also study marginal improvements in enforcement and find that there is an inverted-U relationship between the size of the informal sector and output. This reflects the fact that improving enforcement entails a tradeoff: more taxes vs. fewer distortions.     

中国农村家庭脆弱性的测量与分解

在理论层面上,本文在效用理论基础上对脆弱性进行了定义并对其分解以反映消费的不平等性和波动性。在实证分析层面上,本文使用CFPS(Chinese Family Panel Studies)数据对中国农村家庭脆弱性进行量化与分解。量化结果表明多数农村家庭是脆弱的;分解结果发现相对于村间不平等,村内不平等是脆弱性的主要组成部分。家庭脆弱性及五个分解部分对家庭特征集合变量的OLS回归结果表明:增加农村家庭收入是降低其脆弱性最有效的手段;提高劳动力平均受教育水平能够有效降低家庭脆弱性,但大学教育支出会显著提高家庭的脆弱性水平,这较好地解释了目前出现的农村籍高中生弃考大学这一现象;新型农村合作医疗和社会保险能有效降低农村家庭脆弱性;社会资本、更大的家庭规模和更高的劳动力占比有利于降低家庭脆弱性,这能较好地解释中国农村家庭频繁的送礼活动以及倾向于组建大家庭的现象。     

从全要素生产率增长看经济增长方式的变化

中国全要素生产率增长的变化主要经历了三个阶段.20世纪80年代的波动增长期,90年代的稳定发展期和2000年以后的下降恢复期.就各要素对经济增长的贡献来说,资本投入的贡献是推动中国经济增长的主要动力,平均占到46.90%;劳动投入的贡献较为稳定,但水平相对较低,只有17.36%;全要素生产率的贡献平均维持在35.75%的水平.因此,从整体来看,中国经济增长的方式仍然没有摆脱效率较低的粗放型增长,但其趋势是向着集约型增长发展.     

中国东、中、西部地区城乡收入差距比较分析

中国东、中、西部地区城乡收入差距呈扩大趋势,其主要原因有:地理特征不同,区域非均衡发展,非农产业发展不均衡,人力资本、生育率差异.缩小东、中、西部地区间城乡收入差距的对策有:协调区域发展,中、西部要发挥比较优势;加快中部崛起;继续推进西部大开发;中、西部要加强非农产业的发展;降低农村生育率,提高农村人口素质.     

中国增长动力切换、时空演变与“双门槛”测度——来自省际层面的经验证据

我国经济正处于增速换挡的增长动力切换关键时期,逐步迈向高质量发展阶段。本文基于2000—2022年中国省际层面的面板数据,聚焦研究中国经济增长动力切换问题,探讨了经济增长动力切换的时空演变与“双门槛”效应。结果表明：(1)生产性劳动、研发性劳动、生产投入以及研发投入显著地促进了我国经济增长;(2)中国增长动力切换经历了“生产性劳动与生产投入”、“研发性劳动与生产投入”以及“研发性劳动与研发投入”三个阶段;(3)中国经济增长动力时空演变存在区域异质性和时段异质性,不同区域和时段的经济增长动力存在显著差异;(4)中国经济增长动力切换具有外部制约条件,存在“双门槛”效应。同时,采用主实验加入控制变量前后对比、双边缩尾、排除新冠肺炎疫情影响和倾向得分匹配等方法进行稳健性检验,发现实证结果具有稳健性。本研究有助于理解经济增长动力切换的机制、路径与制约条件,为制定相应的政策和战略提供参考依据。