中国各地区生产效率与全要素生产率增长率分解(1990-2006)

本文选用超越对数函数的随机前沿模型,对1990-2006年的分省数据进行实证分析,以估算我国各地区的生产效率,并分解其全要素生产率增长率,实证结果表明:第一,东部地区生产效率最高,西部地区最低,1996-2000年各地区平均生产效率均出现了不同程度的下降,2003年之后生产效率出现上升趋势,且东部地区的增长幅度较大;第二,城市化率、各地区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对地区生产效率具有正面影响,而固定资产投资占国有经济投资比重以及政府对经济的干预程度与地区生产效率呈负相关关系;第三,就生产的不确定性而言,除人力资源水平能减少生产的不确定性之外,经济对外依存度、技术创新水平、基础设施水平、政府干预倾向都会增加生产的不确定性;第四,全要素生产率增长率在1992年之后出现了明显下降趋势,2000年之后,各地区全要素生产率增长均有显著的上升。全要素生产率的增长主要是由生产效率变化率决定,其次是技术进步率。

全要素生产率增长率的测算方法应用述评

全要素生产率及其增长率分别反映了经济增长效率的静态与动态水平,由于学界对全要素生产率增长源泉的认知仍然存在分歧,其中,在要素范畴的选择与度量指标上的不同,是影响全要素生产率增长率测算值差异的基本理论因素。全要素生产率增长率的测算方法总体上可以分为增长核算法和经济计量法两大类,在应用具体测算方法的实证研究中要充分考虑测算方法的约束条件、应用领域、研究目标和所测算经济体的经济增长模式,在此基础上,今后在核算资本存量水平时要分时期和地区测算出固定资本投资价格指数和资本折旧率,以便提高其测算结果的可靠性。

服务业全要素生产率增长率测算方法的比较研究

不同方法的采用,对服务业全要素生产率的测算结果会有显著影响。对索洛残差法、生产函数法以及随机前沿分析法等目前主流的测算方法进行比较与评价,探讨其各自的优点和不足,明确各类方法的适用条件与范围。意义在于要正确认识服务业全要素生产率的变化规律,对于特定时期的特定经济体,给出最合适的测算方法,估算出计算误差,并分析误差对计算结果的实际影响。不仅如此,对服务经济发展进行更深入的研究,我们需要区分使用不同的服务业全要素生产率增长率测算方法,有针对性地探讨生产效率提升、收入分配改善和服务水平提高的交互影响,及其对交易费用、公共服务可持续性以及物价稳定带来的长期影响。因此,比较研究服务业全要素生产率增长率的测算方法,有助于我们进行合理的预测,并为政府部门制定相应的经济政策提供可操作的建议。

民族八省区生产效率及全要素生产率增长率分解——基于随机前沿模型的实证研究

我国经济社会发展进入"新常态",民族地区的发展面临着动力减弱的压力,因此研究民族地区经济增长动力中阻碍可持续发展的影响因素以及提出治理方法对缩小东西差距,实现小康社会具有重要意义。采用随机前沿模型,对2002年到2014年间民族八省区生产效率进行实证分析,并对全要素生产率增长率进行具体分类,研究分析各个组成部分,结果表明:存在技术进步显著但生产效率低下的增长矛盾,外溢式技术进步没有真正转化为内生性技术进步;粗放型的生产方式导致企业经营效益低下,阻碍产业集聚化发展,难以形成规模经济;劳动力和资本在各产业各行业之间的配置不合理,导致资源配置效率低下。上述分析结果对民族地区制定经济社会扶持政策具有一定的启示作用,即在促进技术进步的同时,使有限的资源用于提高企业管理水平、人力资源、教育等方面,提高生产效率;结合本地资源和民族文化优势,细分特色产业流程,进行专业化分工,建立社会化服务体系并建立有效的投融资机制;加强户籍制度改革并营造公平竞争的市场氛围,鼓励资本的自由流动等。

融资结构对全要素生产率增长率影响的实证研究——以高技术产业为例

为适应和引领经济增长新常态,目前我国正在大力推进供给侧结构性改革,发挥市场主体作用。供给侧改革大背景下,融资结构是否适合现阶段产业发展?何种融资结构更有利于全要素生产率增长率的提升?本文以高技术产业为例,首先用索罗余值法对高技术产业生产率增长率进行测算,然后探讨直接融资、间接融资对全要素生产率增长率的影响。分析表明两种融资方式均通过资本产生正向作用,且直接融资贡献约为间接融资的5倍。因此,笔者认为在推动产业全要素生产率提升的进程中,应释放市场主体活力,提高直接融资比重。

微观企业全要素生产率及其增长率测算方法综述

企业作为产出活动的决策主体,科学测算其全要素生产率及增长率可以为我国经济发展由高速增长转为高质增长提供参考。学术界针对微观企业层面的全要素生产率及其增长率的测算方法众多,本文对这些方法进行综述,有助于研究者全面系统地理解测算方法,更好地进行实证分析,推动以企业微结构为基础的经济领域相关研究。本文有以下两点创新:(1)在对主流测算方法进行综述时,首次将各种方法依据其本质思想,区分为“余值”法和“前沿面”法两类来梳理;(2)全要素生产率与全要素生产率增长率具有不同的侧重点和政策作用,测算方法也不尽相同,目前研究中对两者有较为严重的混用,本文在综述时对两者及对应的测算方法加以区分。

全要素生产率增长率的同质化测度

由于要素投入在时间上的先后差别,决定了不同时期要素质量的差异。在生产函数中,把所有时间的要素投入不加区分地作为“同质”投入品是不合理的,其结果是测算TFP增长率时产生系统偏差。为了消除这种偏差,有必要对各个时期的要素投入品作同质化处理。

全要素生产率增长率与世界各国的储蓄率差异

本文应用新古典增长模型对世界各国储蓄率差异的原因进行了研究。我们建立了一个标准的新古典增长模型以模拟美国的储蓄率变动，结果表明，该模型可以准确拟合美国储蓄率变动的长期趋势。以此为基准模型，我们引入78个国家的数据，运用反事实实验来检验1960～2008年间TFP增长率对储蓄率的影响，结果发现，TFP增长率是解释世界各国储蓄率差异的最重要因素。而且这一结论不受是否发达国家和数据库来源不同的影响。因此，高储蓄率国家与低储蓄率国家之间经济失衡的根源是TFP增长率的差异，而这是不能通过汇率政策来消除的。要解决跨国储蓄率差异带来的全球经济失衡，发达国家需要进行技术创新，发展中国家需要进行产业结构升级。

中国区域全要素生产率的增长率分解和资源配置效率研究

文章使用以超越对数生产函数为基础的随机前沿模型,测算中国自改革开放以来的全要素生产率(TFP),将TFP增长率分解为前沿技术进步率、资源配置效率变化率、规模报酬收益率和技术效率变化率,重点考察各区域资源配置效率的变化情况及其对TFP增长率的影响。研究发现,改革开放以来TFP增长速度相对缓慢,各区域资源配置效率不断提高;在投入要素方面,资本要素配置不断优化,劳动要素存在明显的错配;在贡献度方面,虽然前沿技术进步率对TFP增长贡献最大,但资源配置效率的改善也对TFP增长贡献了很多;规模报酬收益率的持续下降对TFP的增长有很大的不利影响,而技术效率的变化对TFP的增长影响很小。

消费增长能否提升经济增长质量——基于全要素生产率的分析

需求因素可以通过市场机制的作用提高各产业部门之间的技术经济联系和制度的波及效应，进而提升全要素生产率和经济增长质量。对1980—2012年的中国TFP增长率进行实证分析发现：消费增长率对于全要素生产率增长率的作用高于投资增长率和其它要素增长率；居民消费增长率对于全要素生产率增长率的作用高于政府消费增长率；农村居民和城镇居民消费增长率对于全要素生产率增长率的作用具有趋同趋向。因此，政府应出台各种相关政策，以促进经济增长质量的提升，真正实现国民经济的持续健康发展。

全要素生产率与经济增长——基于江苏数据的实证分析

本文以现有文献为基础,考察了全要素生产率的测算方法及其在各领域的应用研究,通过对1978～2001年江苏经济统计数据的计量分析,测算了江苏经济的全要素生产率及其对经济增长的贡献,并对测算结果进行了分析,进而得出结论:较高的产出增长率总是伴随着较高的全要素生产率增长率。

我国全要素生产率对价格总水平的影响

随着资源价格改革的不断推进,许多学者担心改革会引发社会价格总水平的提高,从而引发成本推动型的通货膨胀。本文在对1979～2008年中国全要素生产率增长率估算的基础上,分别通过理论分析和实证分析来揭示全要素生产率对平抑成本推动型通货膨胀的重要作用,从而为资源价格改革的深入推进提供参考。

新时代中国经济高质量发展的潜在增长率变化的生产率解释及其短期预测

效率变革是中国经济高质量发展的特征之一。本文通过生产率测算研究潜在增长率变化。首先运用1990—2015年的省级面板数据测算了中国潜在经济增长率,测算结果为中国潜在经济增长率由13.49%下降至7.71%,证明了当前经济增速下降主要是受潜在增长率下降影响。其次对潜在经济增长率下降的原因从人力资本增长率、物质资本增长率、全要素生产率增长率三个方面进行比较分析。研究发现全要素生产率增长率下降是导致潜在经济增长率下降的主要原因。进一步将全要素生产率增长率分解为技术进步增长率、技术效率增长率和规模效率增长率三部分,其中技术进步增长率是提升全要素生产率的主要因素,而技术效率增长率和规模效率增长率是导致全要素生产率增长率下降的主要因素。最后预测2016—2020年间中国潜在经济增长率为6.32%。短期内我国经济增速还将持续放缓,经济高质量发展的动力为全要素生产率提升和劳动生产率提升。

中美大豆全要素生产率比较研究

文章对中美大豆全要素生产率增长率进行研究,对于促进我国大豆全要素生产率的提高有重要意义。文章运用索洛余值法,通过对中美大豆全要素生产率增长率的对比分析,试图找到中国大豆全要素生产率低下的原因。研究结果表明,中国大豆的全要素生产率增长率呈下降趋势,美国大豆的全要素生产率增长率呈波动状态,中美大豆全要素生产率差异巨大,中国必须通过大量的投资才能缩小这个差距。

国家高新技术产业园区全要素生产率分析

国家高新区是促进我国经济发展的重要指标。本文以2008-2015年52个国家级高新区的面板数据为基础,应用随机前沿生产函数模型、运用Frontier4.1计算全要素生产率增长率并且进行分解,发现全要素生产率增长率主要是由于技术进步和生产效率所引起的,而技术进步直接决定了全要素生产率增长率的趋势。

新时代中国经济高质量增长中长期动力:要素结构变迁

本文运用超越对数生产函数估算1978~2017年中国资本、劳动增长率、全要素生产率(TFP)增长率以及资本、劳动和全要素生产率(TFP)对中国经济增长的贡献,并与美国、英国、日本等发达国家经济发展中要素结构变迁规律进行对比。研究表明:(1)1978~1992年TFP增长率起伏波动且波动较为剧烈频繁,1992~2008年呈递减趋势,2008~2017年呈递增趋势,这种变化既是经济发展不同阶段的客观要求,也是经济长期持续发展的源泉;(2)新时代中国经济高质量增长中长期动力主要是提高TFP增长率对中国经济增长的贡献;(3)提高TFP增长率的主要方式是把握要素变迁阶段新的增长极逆势崛起、人力资本优势长期存在、创新基础越发夯实、新业态新模式不断涌现、改革向纵深处推进的新优势,注重知识的积累和科研人力资本的开发。

广东省经济开放对TFP增长率的影响——基于三重开放视角的实证分析

文章从省域经济的三重开放角度出发,以广东省1992年至2009年数据为例,构建了经济综合开放度评价指标体系,并运用熵值法计算各指标权重从而计算出历年各经济开放度。再建立VAR模型,运用脉冲响应函数研究了三重经济开放对广东省TFP增长率的影响。结果发现,国际开放度对TFP增长率的促进作用具有一定的时滞性;省际开放度对TFP增长率产生了较大的正向冲击效应,但持续时间较短;而省内开放度对TFP增长率的冲击产生先负后正的效应,持续时间较长。

江苏省生产效率与全要素生产率分解的空间格局演变分析

选用超越对数函数的随机前沿模型,估算1993—2009年江苏省各县市的生产效率,并分解其全要素生产率增长率。结果表明:①苏南地区生产效率最高,苏北地区生产效率最低;各地区平均生产效率均出现不同程度下降,苏南下降幅度最小,苏北下降幅度最大;苏南地区生产效率较为均衡,苏中、苏北地区内部差距逐渐增大。②城市化率、GDP中第二产业比重、出口与GDP之比对生产效率具有正面作用,而政府干预程度与生产效率呈负相关关系。③各地区全要素生产率增长率是逐步增加的,增长主要是由技术进步率贡献的。④通过对TFP增长率和产出增长率联合对比把各县市分为四种类型。全要素生产率从另一个侧面揭示区域经济增长及差异的形成过程。

环保投资效应分析——基于绿色全要素生产率视角

环保投资是推动绿色发展重要举措,其对绿色发展的影响主要体现在提升绿色全要素生产率增长率。因此以人均生态足迹代表自然资源投入,测算绿色全要素生产率增长率,从规模效率、绿色技术进步、配置效率三个方面分析环保投资对绿色全要素生产率增长率的影响。研究结果表明环保投资对绿色全要素生产率增长率具有多重效应,环保投资对技术进步率的影响存在人力资本水平的“门槛效应”,对资源配置效率具有正向促进作用,对规模效率具有负向效应。环保投资通过技术进步和提高地区配置效率,以抵消环保投资对规模效率的负向效应,以实现对绿色全要素生产率增长率的促进作用。

消费、投资与经济发展方式转变——基于全要素生产率视角

本文以TFP(全要素生产率)增长率作为经济发展方式转变的代理变量,采用时变参数模型研究了投资、消费以及消费各部分构成与TFP增长率之间的内在联系。研究结果表明:(1)全国TFP增长率均值为0.045,处于较低水平;(2)消费增长率对于TFP增长率的拉动作用要远强于投资增长率;(3)政府消费增长率对于TFP增长率的拉动作用整体上要远弱于居民消费增长率;(4)农村居民消费增长率对于TFP增长率的拉动作用要弱于城镇居民消费增长率,但其影响系数呈显著上升趋势。