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.     

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。     

黑龙江省全要素生产率的测算及分析

通过利用黑龙江省改革开放以来的宏观数据,对黑龙江省经济增长的源泉做了定量分析,探讨了资本要素、劳动力要素和广义的技术进步对经济增长的贡献。结果发现,1988年之前,黑龙江省资本贡献率和TFP贡献率波动很大;1988年之后趋于平稳,且资本贡献率平稳下滑,而TFP贡献率平稳上升。劳动力要素贡献率一直很平稳,近30年间并未有大的变化,这正说明黑龙江省正在由资本推动型增长方式向技术推动型增长方式转变。     

江苏省全要素生产率与经济增长的实证分析

本文采用C-D生产函数,对江苏省1985-2009年全要素生产率增长率进行估算,对江苏省全要素生产率增长和经济增长源泉做简要分析,由此对江苏省经济发展提出相关建议.     

张家港市全要素生产率的计算及分析

文章通过对张家港市 1 991年至 2 0 0 2年的年全要素生产率的计算 ,得出全要素生产率的提高对经济增长起着重要作用 ,但在相当长的一段时期内 ,劳动力、资本和全要素生产率的增长将共同对经济增长构成贡献。     

中美两国制造业全要素生产率比较研究

本文报告了根据 Jorgenson 方法所做的中国与美国的制造业分行业的全要素生产率的国际比较,以及中国制造业1985—1994年间全要素生产率的增长率。比较发现,就资本生产率和全要素生产率来说,中美之间的差距相对比较小,而就劳动生产率的差距来说,中美之间的差距相当大。美国制造业劳动生产率大约是中国制造业劳动生产率的17.67倍,但是美国制造业的全要素生产率大约是中国制造业全要素生产率的5倍。而中国制造业全要素生产率在1986—1994年间的平均增长实际有0.67%的减退。     

全要素生产率研究现状综述

对经济增长问题的分析,探求经济增长的源泉是经济学研究的一个主要目标。全要素生产率是能够反映投入产出对经济增长作用大小的综合指标。本文通过回顾国内外研究的现状,并对全要素生产率给出了相关的评价,以期能够正确反映在该领域已经取得的研究成果和有待进一步解决的问题。     

中国经济增长如何转向全要素生产率驱动型

改革开放后我国的经济有了飞速的发展,取得了举世瞩目的成就,GDP和人均GDP都有大幅度的提高。然而,从上世纪90年代开始,高投资、重工业化发展已成为我国经济发展的一大趋势,全国各地把重点投资方向瞄准了重工业项目,希望通过重工业项目促进经济的发展。综合各方面的因素并结合相关经济增长理论进行分析,这种发展模式非常不利于中国经济的健康、又好又快的发展。因此,要促进我国经济持续健康发展,就必须全力提高我国技术水平和生产效率,转变经济增长方式,从而实现由资本驱动型增长向创新驱动型增长转变。     

中美两国制造业全要素生产率比较研究

本报告了根据Ｊｏｒｇｅｎｓｏｎ方法所做的中国与美国的制造业分行业的全要素生产率的国际比较，以及中国制造业１９８５－１９９４年间全要素生产率的增长率。比较发现，就资本生产率和全要素生产率来说，中美之间的差距相对比较小，而就劳动生产率的差距来说，中美之间的差距相当大。美国制造业劳动生产率大约是中国制造业劳动生产率的１７．６７倍，但是美国制造业的全要素生产率大约是中国制造业全要素生产率的５倍。而中国制造业全要素生产率在１９８６——１９９４年间的平均增长实际有０．６７％的减退。     

我国全要素生产率测度差异的原因分析——基于DEA的方法

近十余年来,许多学者对我国的金要素生产率水平进行了测度.但是,不同学者给出的全要素生产率水平差异非常大,并且对于全要素生产率的变化是技术变化还是效率变化导致的结论也大相径庭.本文利用不同方法度量的资本存量数据和劳动力数据,采用基于Malmquist指数的数据包络分析方法测算了我国的生产率,得出的结论是不同学者结论的差别主要是资本存量数据的估算差异引起的,并进一步讨论了TFP的可靠性及相关问题.     

对外贸易、全要素生产率与中国经济增长--基于LA-VAR模型的实证分析

本文运用LA-VAR模型,利用格兰杰因果检验和广义脉冲响应函数,在4变量系统内考察了中国对外贸易、全要素生产率与经济增长之间的关系,结论表明在1978-2003年的样本期间内,中国对外贸易与经济增长之间不存在Granger因果关系,但是进出口之间、出口和全要素生产率之间,以及全要素生产率与经济增长之间均存在正向的相互影响,借助这三个正反馈过程的传递,中国对外贸易与经济增长之间具有相互促进作用.本文认为应该深刻理解和把握对外贸易对我国宏观经济运行的全方位影响和冲击,及其背后的作用机制,实现从贸易大国向贸易强国的转变.     

改革开放后我国全要素生产率的变动与资本投入

运用索罗的经济增长因素分析法,通过实证检验1978年以来我国全要素生产率增长的变动,定量分析改革开放进程中资本、劳动要素投入和全要素生产率增长对经济增长的贡献,笔者发现,我国的经济增长仍属于要素投入型增长模式,全要素生产率增长对经济增长的贡献较低,近年还呈现下降趋势。今后,我们必须改变经济增长方式,按照科学发展观的要求,提高全要素生产率对经济增长的贡献率,实现效率型经济增长。     

全国及各省区市全要素生产率的计算和分析

本文在对索洛经济增长核算模型进行分析的基础上，运用政府统计部门国民经济核算的新成果，对全国及各省区市全要素生产率进行了测算，并得出以下结论：（1）经济结构的显著变动是TFP提高的重要原因；（2）我国的经济增长是属于资本和技术双推动型的；（3）资本深化速度的差异是东中西部TFP水平差异的重要原因。     

人力资本与区域全要素生产率分析

本文采用Malmquist指数分析了我国30个省级行政区1996—2003年的全要素生产率(TFP)增长,并将其分解为技术进步指数和效率变化指数。为了减少计算偏差,我们在使用承认无效率项存在的生产前沿技术的同时,引入了人力资本要素。本文的分析结果表明我国的人力资本水平增长迅速,30个省区的经济增长效率差距逐年扩大。同时我们发现在引入人力资本要素后,1996—2003年区域全要素生产率的增长得益于技术进步;如果不考虑人力资本存量,则低估了同期的效率提高程度,而高估了期间的技术进步指数。     

基于对偶法的省际全要素生产率增长核算

目前国内关于全要素生产率增长率估计的文献中,采用对偶法进行测算的还比较少见.从理论上来说,对偶法与索洛残差法得到的结果相等,但对偶法的优点在于不需要估计资本存量.本文从估算方法、选取等方面对已有文献进行改进,以期能够测算TFP的增长率.然后,本文以相关数据估算各省全要素生产率增长率,对各省经济增长质量进行一个简单的判断.     

关于中国经济增长与全要素生产率的理论思考

针对中国的经济增长仅仅依赖于投入驱动的观点 ,本文首先介绍了经济增长的相关理论 ,随后提出了四点中国经济存在效率提升的证据。接着在回顾测算全要素生产率的方法的基础上 ,本文提出新兴经济在测算全要素生产率上要与发达国家不同 ,并指出了具体方法     

全要素生产率的历史回顾

经济研究的一个主要目标就是理解经济的增长,经济学家已经就经济增长给出了很多模型和理论。其中核算全要素生产率TFP是衡量要素投入对经济增长贡献的一个主要手段。然而今天常用的全要素生产率起源于对国民收入的核算,并由此形成了单位投入产出指数形式的计算方法,随着研究的深入和处理数据的需要指数法不断地得到完善。而通常用于经济增长核算的是全要素生产率模型法,它只能计算全要素生产率的增长率,却不能直接计算全要素生产率。全要素生产率的模型法作为一种方便的计算方法得到了广泛的应用,并伴随着经济增长理论的发展而不断完善。     

全要素生产率、要素投入对长三角经济增长影响研究——基于2000—2014年数据的实证分析

文章运用DEA-Malmquist指数方法,测算2000-2014年长三角16市全要素生产率变化、效率变化、技术进步。结果表明:长三角16市的整体全要素生产率变动为负,只有少数几个城市如上海、南京的全要素生产率变动为正。基于此文章采用新C-D函数、建立面板数据对长三角16市资本投入、全要素生产率对经济增长影响进行分析。研究结果表明,对长三角经济发展主要驱动力仍然是资本投入,且近几年全要素生产率对经济增长的影响作用愈发小,文章基于此提出相关的建议。     

制度变迁与全要素生产率——基于2000—2008年省际面板数据的实证分析

利用2000—2008年我国30个省(自治区、直辖市)的面板数据,基于Malmquis指数对全要素生产率进行分解;构建制度替代指标,在控制了基础设施投入、人力资本投入、科技投入三个变量后,运用普通最小二乘法所得的结果仍显示制度变迁对全要素生产率的贡献显著。