中部地区全要素生产率估算及分解

全要素生产率是衡量经济增长质量的重要指标。选用Malmquist指数方法对中部地区全要素生产率进行计算和分解。全要素生产率计算和分析结果表明,1978-2007年,中部地区TFP平均增长率为1．45％,全要素生产率的增长主要源于技术进步,而规模效应和效率提升缓慢,经济增长质量有待提高。     

技术进步与中国经济增长质量分析(1978～2007)

利用中国1978~2007年的数据,运用增长核算方法分析了中国经济增长的源泉,着重从技术进步和全要素生产率变动角度分析了中国经济增长的质量。研究发现,中国经济增长主要来自要素投入增长;技术进步对中国经济增长的促进作用较小;全要素生产率年均增长率是2.57%,并在2000年以后增幅有所回落。     

“全要素生产率”(TFP)新解:加入新的非竞争性要素后

“全要素生产率”(TFP)是一个源自经济增长数理模型的概念,其内涵本就随基于模型对经济增长本质探索阶段的演变而变迁。经济增长理论强调土地、资本、劳动力三大竞争性要素,以及技术、制度两大非竞争性要素。而随着数据正式被列入第三个非竞争性要素,经济增长的全要素生产率内涵进一步发生了新的变迁。本文在此两条线索的基础上,沿经济增长数理模型发展脉络:首先,试梳理并阐述了不同模型发展阶段全要素生产率之内涵及其所联结的时代意义;其次,在将数据新生产要素纳入研究体系后,还可继续探索含技术、制度和数据三项非竞争性要素的全要素生产率新内涵,并进一步探索提出数据要素内生模型的可能路径。全文基于全要素生产率新解相关认知,观察新要素特性,揭示经济增长均衡动态变化并最终达成宏观经济新平衡的路径,试对我国当下经济实践建议一二。     

中国全要素生产率的估算:1979—2004

本文在分析比较了全要素生产率四种估算方法的基础上,估算出我国1979—2004年间的全要素生产率增长率,并对我国全要素生产率增长和经济增长源泉做了简要分析。分析表明(1)1993年以前,我国的全要素生产率增长率总体呈现出涨跌互现的波动情形且波动较为剧烈频繁,1993年以来,则呈现出逐年下降趋势,直到2000年才得以缓解,此后全要素生产率增长率总体呈现出逐年攀升势头;(2)1979—2004年间我国全要素生产率增长率及其对经济增长的贡献率较低,表明我国经济增长主要依赖于要素投入增长,是一种较为典型的投入型增长方式;(3)我国全要素生产率增长率较低的原因在于技术进步率偏低、生产能力没有得到充分利用、技术效率低下和资源配置不尽合理。     

县域全要素生产率提升中存在结构红利吗?——基于中国1869个县域的面板数据分析

全要素生产率提升是中国县域经济增长的源泉,而产业结构调整是县域全要素生产率提升的可能路径。本文基于中国1869个县域的数据,采用Meta-Malmquist指数法测度县域的全要素生产率,并运用空间SARAR模型分析产业结构升级对县域全要素生产率的影响。研究发现:技术进步对县域全要素生产率的贡献大于技术效率对县域全要素生产率的贡献;县域产业结构之间存在着显著的空间溢出效应;产业结构高级化水平提高抑制了县域全要素生产率提升;产业结构合理化水平提高能够促进县域全要素生产率提升。     

环境规制对中国制造业绿色全要素生产率的影响分析

运用DEA-Malmquist指数法对2001—2011年中国制造业28个分行业的绿色全要素生产率进行了核算,并进一步验证了环境规制与制造业绿色全要素生产率之间的关系。研究结果表明:技术进步是驱动中国制造业效率提升的核心力量,且环境技术效率普遍较低;环境规制是绿色全要素生产率增长的成因,目前中国环境规制强度是恰当的,实现了经济和环境效益的"双赢",验证了"波特假说"在中国的存在性。     

四川省全要素生产率的测算及分析

本文运用索洛余值法计算了1978—2007年四川省全要素生产率,对四川省的产出增长进行了分阶段分解和源泉核算。研究发现,四川省经济增长主要依靠要素投入。因此,要转变当前四川省的经济增长方式,就要进行科技创新和制度创新,同时加快农村劳动力转移和产业结构调整。     

中国农业全要素生产率的变化及其影响因素分析——基于1991—2008年Malmquist指数方法

本文以分析中国29个省、直辖市和自治区农业全要素生产率变化为基础,对农业全要素生产率增长差异的原因进行了探讨。首先,根据KS和T检验筛选投入产出指标;然后,利用非参数Malmquist指数方法计算出中国农业全要素生产率指数及其构成;最后利用面板两阶段最小二乘法分析了影响农业全要素生产率的诸多因素。研究结果表明,乡村从业人员对农业生产效率值的影响较为明显;技术进步是农业全要素生产率增长的主要原因,区域间农业全要素生产率的差异较大;财政支农的力度和农业在整体经济中的地位会显著影响农业全要素生产率的变动。     

福建全要素生产率对经济增长贡献分析

研究全要素生产率对经济增长的贡献是经济研究的重要课题.本文详细测算了福建省历年资本存量,同时在传统生产函数模型的基础上,构建可变弹生产函数模型对资本和劳动的产出弹性进行动态估计,并运用“索洛余值法”对福建1978-2013年期间要素投入和全要素生产率对经济增长的贡献进行实证研究.研究发现,1979-2013年期间福建全要素生产率的提高对经济增长的贡献平均约33.5％,但整体看,是偏低的.特别是2008年以来,全要素生产率的贡献出现下滑,近6年平均仅约22.5％.未来要极大重视全要素生产率在经济增长中所起的作用,加快转变经济增长方式,把推动发展的立足点转到提高全要素生产率上来,走内涵式增长的道路.     

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。     

基于内生经济增长模型的生产性服务业对制造业效率影响的研究

我国现有生产性服务业是否有效地为制造业提供产品和服务。借助新古典增长模型,将为制造业服务的生产性服务业作为投入变量引入制造业的内生经济增长模型,运用动态最优化的方法推导出投入各种生产性服务业的制造业的全要素生产率与制造业的增长率呈正比。最后用Malmquist指数法,对投入不同行业的生产性服务业对制造业的全要素生产率影响进行测算,发现目前我国只有"金融业"和"租赁和商务服务业"这两个生产性服务业投入对制造业全要素生产率有所提高,而其他生产性服务业对制造业效率的提升效果不佳。     

江西省总量生产函数与全要素生产率估算:1952-2007

根据索洛余值法和C-D生产函数,建立了江西省总量生产函数模型,并利用江西省1952-2007年相关指标数据进行了测算。研究发现,江西省总量生产函数是一个规模报酬递减的生产函数,江西省经济增长模式为投资驱动型的粗放型经济增长模式,代表技术进步的全要素生产率对江西省经济增长的贡献率长期在20%左右。因此,要提高江西省的全要素生产率贡献率,必须把技术进步放在江西经济社会发展的优先战略地位。     

开放条件下中国国民收入 增长核算及效率研究

本文通过指数核算方法研究了20世纪80年代以来中国国民收入增长的源泉,并对金砖国家的情况进行了比较。研究发现新世纪以来贸易条件的持续恶化导致中国国民收入年均增速降低约1个百分点,资本积累和全要素生产率是推动中国国民收入增长的最主要动力。而从金砖国家整体来看,多数国家国民收入增长主要依靠要素投入,持续增长潜力不足。     

全要素生产率、国际直接投资与经济增长的关联性研究——基于我国经济的实证分析

利用协整理论、方差分解和自回归滑动平均模型,研究了国际直接投资、全要素生产率与经济增长相互作用的规律。研究结果表明,国际直接投资(FDI)、全要素生产率(TFP)和经济增长存在长期协整关系,我国的经济增长是由要素、投资和全要素生产率共同推动的。此外,通过自回归滑动平均模型(AR-MA)发现,FDI对经济增长的边际效率最大,据此提出实现经济可持续增长的建议。     

全要素生产率及其在农业领域的研究进展

全要素生产率在农业经济领域得到了广泛应用,成为观察中国农业增长模式和结构的重要分析工具。本文在对全要素生产率及其增长进行概念性阐释的基础上,重点对目前应用较为广泛的核算方法及其进展进行归纳、比较和述评,讨论了这一分析工具仍然存在的一些问题和技术性争议,进而从全要素生产率及其增长因素两个方面,对中国农业全要素生产率的研究进展进行综述性总结。     

城市化、创新与全要素生产率增长——基于省际面板数据的经验研究

本文首先采用Malmquist指数方法测算我国29个省份1991-2007年间全要素生产率增长情况,研究城市化、创新与全要素生产率之间的协整关系,并基于面板误差修正模型考察短期波动的影响。得出结论:(1)城市化、创新与全要素生产率具有长期均衡关系,城市化和创新对全要素生产率增长具有长期的正向影响,城市化通过创新中介效应显著地驱动全要素生产率增长,这种影响在沿海和内陆之间存在差异;(2)城市化对全要素生产率具有积极的短期影响,且滞后一期影响强度大于当期,而创新对全要素生产率并不产生短期正向影响。     

基于DEA及Malmquist指数模型的江西省绿色发展效率测度与评价

运用熵值法、DEA模型和Malmquist指数模型测算了江西省绿色发展效率以及全要素生产率变化指数,并进行分析。研究结果显示:江西省环境成本总体呈下降趋势,工业发展领先地区的环境成本相对较高,这些城市还存在着粗放型发展,影响经济增长质量;当前江西省绿色发展效率水平偏低,资源配置能力有待提升,尚未充分利用技术和规模效应;南昌、九江、赣州、上饶等地区在绿色发展方面需要提高技术管理创新与规模化发展水平,而鹰潭、抚州、景德镇等地区绿色发展效率较高,基本实现生态与经济的协调发展;江西省全要素生产率逐年提高,其增长率波动下降,技术进步是全要素生产率增长的主要原因,技术利用效率及规模效益贡献不足。     

我国农药制造业生产率增长的实证分析——基于DEA的Malmquist指数法

为探寻提高我国农药制造业生产效率的途径,运用DEA的Malmquist指数方法,从整体趋势和各省区角度定量考察了我国农药制造业增长过程中全要素生产率的增长状况,结果表明:从全国的平均时间序列数据来看,我国农药制造业全要素生产率是在波动中增长,全要素生产率的增长主要是技术进步的贡献,而制约技术效率改善的主要原因是规模效率的下降.所研究的全国二十八个地区,生产率基本上都得到了不同程度的增长,只有云南地区有所下降.就全国而言,农药增长的主要推动力量来自于农药生产率的提高.从动态演变来看,农药全要素生产率增长在农药增长中的作用日渐增强.     

基于地理加权回归模型的省域工业全要素生产率分析

全要素生产率(TFP)是一个国家或地区经济增长质量和技术进步、管理效率提高的重要标志。运用空间统计的Moran指数以及空间计量经济学的地理加权回归(Geographical Weighted Regression)模型方法,基于2003年中国31个省、直辖市和自治区的工业企业统计数据,对省级区域工业全要素生产率进行了测算分析。全要素生产率实证测算分析结果发现,空间Moran指数可测算省域工业生产率的空间效应,地理加权回归模型也可将影响省域全要素生产率的来源分解成各省域的局部影响,空间计量经济学模型在计量检验和测算我国31个省域工业全要素生产率中具有较好效果。     

全要素生产率测度方法评析

生产率发展水平的分析和测算,一直是各国和各行业关注的热点,它涉及到一个国家、一个地区或一个企业如何合理利用资源、优化产业布局、推进技术进步和加强现代化管理等方面的问题。关于生产率的研究也从最初的单要素生产率发展到全要素生产率,尤其是全要素生产率可以作为衡量经济可持续增长的一个重要指标。文章对全要素生产率研究的国内外现状进行了回顾,对全要素生产率的测度方法进行简要评述。并对我国全要素生产率研究提出几点启示。