全要素生产率与中国经济增长关系研究——基于VAR模型视角

运用TFP的变动来对经济增长潜力展开分析,是国内外经济学界的常见研究思路。从新古典模型出发,对改革开放以来的中国TFP进行估算分解,并构建TFP、GDP增长、资本增长和劳动力增长之间的VAR模型。实证研究认为,目前中国已进入跨越式发展时期,应大力发展资本市场,促进资本要素的有效流动,促进产业结构优化,将提高劳动力受教育水平作为重要发展战略,注重进行技术基础的革新,提高经济增长质量,促进经济发展方式向集约型发展方式转变。     

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。     

人力资本、技术差距与全要素生产率

在运用改进方法对我国省级人力资本存量和全要素生产率进行了再测算的基础上,引入地区技术差距变量,实证研究了1996—2016年间我国省级人力资本存量、地区技术差距对全要素生产率的影响。结果发现人力资本、地区技术差距对全要素生产率、技术效率改进、技术进步的作用,存在相互制约、互相促进的一个过程,这是对已有文献研究结论的一个补充。     

数字经济、人力资本结构高级化与企业全要素生产率

将数字经济、人力资本结构高级化与企业全要素生产率纳入统一的分析框架,从理论层面分析数字经济、人力资本结构高级化对企业全要素生产率的影响作用,并利用2011—2021年我国上市公司微观数据进行实证分析。研究发现,数字经济与人力资本结构高级化对企业全要素生产率均有明显的促进作用。进一步的研究表明,数字经济与人力资本结构高级化主要通过技术创新渠道影响企业全要素生产率。研究结果为我国政府制定提升企业全要素生产率的有效政策以推动经济高质量发展提供了启示。     

中国全要素生产率与经济可持续增长研究

中国全要素贡献率在1992年达到最高点之后逐步回落的现象，引发了学术界对中国经济可持续增长的广泛争论。本文通过测算全要素生产率后发现，资本投入对中国经济增长的贡献最大。相对于发达国家而言，中国全要素的贡献率较低且波动大。本文认为，制度变迁和经济结构的改善也是中国经济增长的重要动力源，而技术进步只是全要素生产率的一部分。真正引发1992年之后全要素生产率下降的原因在于之前中国经济改革的效益递减和实质性改革的停滞不前。因而，维持中国经济可持续增长的关键在于改革的深层次推进。此外，工业化和城市化仍是维持现阶段持续增长的有效手段。     

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     

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.     

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.     

人力资本不平等与全要素生产率增长关系

本文基于1990-2007年间我国29个省份数据,运用较为前沿的面板协整技术,实证检验了人力资本不平等与全要素生产率增长之间的长期稳定关系。研究表明:(1)近些年来,中国的教育扩张有效地促进了人力资本积累和人力资本不平等程度的改善;(2)人力资本不平等对全要素生产率增长具有显著的负向影响。因此,在强调人力资本积累、加大教育投入的同时,应关注教育资源分配的公平性,减少人力资本不平等,以促进全要素生产率的进一步增长。     

Foreign Human Capital and Total Factor Productivity: A Sectoral Approach

We analyze the role of migrants in productivity growth in the three largest European countries—France, Germany and the United Kingdom—in the years 1994–2007, using Total Factor Productivity. Unlike previous research, which mainly employs a regional approach, our analysis is at the sectoral level: this allows to distinguish the real contribution of migrants to productivity from possible inter-sectoral complementarities, which might also foster growth. We control for the share of migrants and the different components of human-capital, such as education, age and diversity, and adopt instrumental variables strategies to address the possible endogeneity of migration. The results show that migrants contribute to the productivity of the sectors in which they are employed, but with important differences: highly-educated migrants show a larger positive effect in high-tech sectors, and to a lesser extent in services sector. The diversity of countries of origin contributes to productivity growth only in the services sectors.     

Economic Reform and Total Factor Productivity Growth in Indian Manufacturing Industries

A stochastic frontier production function model is applied to Indian manufacturing industries, to decompose the sources of total factor productivity growth into technical progress, technical efficiency, scale efficiency, and allocative efficiency. Empirical results based on data from 2000 to 2006 suggest that increased investment needs time to deliver increased productivity and efficiency, because new technology combined with fresh investment requires higher numbers of skilled workers, better managerial practices and an advanced input mix, all of which generally take time to develop. Thus, the Indian economy must boost technical efficiency by providing skilled workers and high quality managers to further economic reform.     

R&D资本、异质型人力资本与全要素生产率——基于空间相关性和区域异质性的实证分析

鉴于2000—2016年省级R&D资本和异质型人力资本存在显著的空间相关性以及区域异质性特征,采用不同空间权重矩阵建立空间杜宾面板回归模型,实证分析地区R&D资本和异质型人力资本影响全要素生产率的空间特征。研究发现:从空间相关性来看,R&D资本和中级人力资本对本省市和相邻省市的全要素生产率和技术进步均产生显著的正向促进作用,说明两者引致的空间溢出效应要强于空间竞争效应;高级人力资本对本省市的全要素生产率和技术进步均产生显著的正向促进作用,而对相邻省市均产生显著的负面影响,即其引致的空间竞争效应显著强于空间溢出效应。从区域异质性来看,R&D资本和高级人力资本分别对东部地区的全要素生产率产生显著的正向促进作用;中级人力资本在东部和中西部地区均对技术进步产生显著的消极影响。     

全要素生产率视角下东北三省经济增长问题研究

东北地区经济增长问题是当前学界讨论的热点。从全要素生产率视角分析发现,近年来东北三省全要素生产率不断下降,经济增长更多是依靠加大投资实现的。因此,推进经济转型、提高经济运行效率是东北三省经济进一步发展的必由之路。必须以人为核心推动改革,千方百计稳增长,加大结构调整力度,全方位推进创新。     

全要素生产率提升与中国经济增长新动能成长

从供给侧维度看,新旧动能转换分为要素层、科技层、产业层、制度层"四维结构"。当下中国新旧动能转换的主要表现为:需求动能仍乏力;劳动力、资本要素供给约束凸显;产业结构优化动能亟待释放,全要素生产率增长具有潜力;市场化及制度供给改革需要深入。在供给侧结构性改革导向下,推进中国新动能加速成长,应通过创新驱动,深化改革开放,加速形成有利于新旧动能转换的全要素生产率提高、需求升级、产业结构优化及质量优先的现代经济体系。