全要素生产率测定方法综述_邱阳
文章编号:1000-582X(2002)11-0038-04
全要素生产率测定方法综述X
邱阳,杨俊,廖冰
(重庆大学工商管理学院,重庆400044)
摘要:生产率分析是探求增长源泉的主要工具,同时也是确定增长质量的主要方法。自二战以后,国际上生产率研究的重点从偏要素生产率转向全要素生产率,标志着现代生产率问题研究的开始。笔者回顾了全要素生产率研究的国内外现状,对研究的状况进行了简要评述,提出了对我国全要素生产率研究的几点启示。
关键词:全要素;生产率;综述
中图分类号:F404文献标识码:A
1国外研究现状
总量生产函数的概念起源于经济学家道格拉斯(P#Douglas)和其助手的著作中,生产率在经济增长中作用的定量研究由此开始。1942年,第一届诺贝尔经济学获奖得者之一,荷兰经济学家丁伯根跨出了超出道格拉斯使用过概念的关键一步,他在资本和劳动投入函数中添加了一个时间趋势,表示/效率0的水平。丁伯根的著作一直到50年代中期并没有引起人们的注意,然而斯蒂格勒首次提出了全要素生产率问题,成为美国经济研究局的一项主要研究计划的起点,该计划包括了诸如阿布拉莫维茨和法布里肯特等经济度量先驱者,达到顶峰的划时代专题著作是肯德里克于1961年出版的5美国生产率趋势6。
把道格拉斯、丁伯根的贡献和肯德里克(1956)编制的国民生产账户融为一体,成为了1957年美国经济学家罗伯特#索洛(R#Solow)在5经济学与统计学评论6上发表了5技术进步与总量生产函数6一文,论文统一了生产的经济理论、拟合生产函数的计量经济方法,第一次将技术进步因素纳入经济增长模型。在定量研究中,索洛将人均产出增长扣除资本集约程度增长后的未被解释部分归为技术进步的结果,称其为技术进步率,这些未被解释的部分后来被称为/增长余值0(或/索洛余值0),也即为全要素生产率的增长率。在此基础上,美国经济学家丹尼森(E#Denison)发展了/余值0的测算方法,主要是把投入要素进行了更加详细的分类,然后利用权数合成总投入指数。由索洛和丹尼森等发展起来的这种方法直到今天仍然占有十分重要的地位。
进入80年代以后,在生产率理论与测算方法研究中成就突出的是美国著名经济学家乔根森,他采用超越对数生产函数的形式在部门和总量两个层次上进行了生产率的度量。他系统阐明了以资本服务的租赁价格为基础的新古典投资理论,通过包含在新增投资中的新技术,解释了生产率的变动。
传统的生产函数法假定生产在技术上是充分有效的,从而将产出增长率扣除要素投入增长率之后的TFP增长率全部归结为技术进步的结果。1977年, Aigner,Lovell,Schmidt和Meeusen,van den Broeck分别独立提出了随机前沿生产函数,之后逐渐发展起来的随机前沿生产函数法则允许技术无效的存在,并将TFP的变化分解为生产可能性边界的移动和技术效率的变化,这种方法比传统的生产函数法更接近于生产和经济增长的实际情况,能够将影响TFP的因素从TFP的变化率中分离出来,从而更加深入地研究经济增长的根源。利用随机前沿生产函数法,Schmidt (1980,1986)、Kumbhakar(1988,1990)、Bauer(1990)、Kalirajan(1993)、Battese和C oelli(1988,1992,1995)等对技术效率对TFP和产出的影响做了大量的实证研究,也使这一方法日渐充实和完善。
非参数的生产率指数法是当前国际上生产率研究领域的新方法。1978年美国著名运筹学家Acharnes、
2002年11月重庆大学学报Nov.2002第25卷第11期Journal of Chongqing University Vol.25No.11
X收稿日期:2002-07-06
作者简介:邱阳,女(1976-),湖北宜昌人,重庆大学硕士,研究方向:经济增长,金融经济。
W.W.Cooper首先提出了数据包络分析(Data Envelopment Analusis,简称DE A)方法。数据包络分析法是按照多种投入和多种产出的观察值,对同类心型单位进行有效性评价的一种新方法。它也是处理一类多目标决策问题的、理论上完备的方法;更是经济研究中,根据线性规划的对偶理论来估计多投入)))多产出的有效生产前沿面的有力工具。[1-3]有效生产前沿面实际上是生产函数的一种推广。在有效性评价方面,除了DE A方法之外,还有其他的一些方法。但这些方法往往仅限于单输出的情况,所以DE A方法能处理多产出问题,常被作为非参数问题研究的一个优点。DE A方法的应用范围正在不断扩展,DEA方法和模型以及对DE A方法的理解也在不断地发展和深入,新的模型在不断地发展和完善。
近年来,出现大量研究亚洲国家生产率的文献, Leung(1997)计算了新加坡制造业TFP的增长[3],M. Renuka and P.Kalirajan(1999)在赞同Leung的大部分研究结果的同时,探讨了其分析和解释方法的局限性,并指出随机前沿生产函数法是研究TFPG的替代方法[4]。Harry Bloch和Sam Hak Kan Tang(1999)着重比较了技术变化率和TFPG的差异,用一个描述成本结构和新加坡制造业产业平衡条件的内生模型估算了技术变化率,又用传统的生产率帐户法计算了TFPG[5]。Renuka Mahadevan(2000)运用随机前沿函数模型计算了新加坡1975-1994年28个制造产业的技术效率,此外用一个分析模型考察了这些产业技术无效的原因以制定相应政策[6]。Ubiana Chamarbagwala等(2000)考察了亚洲七国经济国外和国内机器装配对制造业生产率的相对贡献,C obb-Douglas生产函数被用于检验国外机器是否比国内机器更多产。研究建立在一个整合的横截面时间序列模型上,包括香港、新加坡、朝鲜、马来西亚、印尼、菲律宾和印度七国(1975-1990)[7]。结果表明一国的发展阶段、劳动力水平及体现在资本中的技术都将决定内外资对生产率的影响。Marcel P. Timmer(2000)研究了结构变化在解释亚洲四国制造业部门1963-1993间总量生产率增长中的作用。传统的变化共享分析被用于衡量劳动和资本投入变化的影响。这个结果并不支持结构红利假说,此假说认为在工业发展阶段,要素投入变成更多的分支。这一发现是巨大的,它证实了生产率提高是普遍的,并不依赖于与全球技术前沿的距离[8]。
R&D与TFP的关系也是近年来国外研究的热点问题。Jeffery I.Bernstern和Xiaoyi Yan(1996)研究了加拿大和日本R&D溢出与生产率增长,结果表明国内溢出对生产率的贡献大于国际溢出的贡献[9]。Gary Madden(2001)研究了亚洲和OEC D国际R&D溢出,建立一个将TFP与国内和国外R&D活动联系起来的经验模型[10]。Vincezo Atella(2001)利用意大利经济的数据论证了R&D对TFP的作用取决于3个方面,一是生产函数的定义,二是用于估计索洛余值的假设数目,三是经验分析中所用数据的整合水平[11]。
大量文献包含了TFP研究的其它领域。Jan Fagerberg(2000)利用1973-1990年39个国家和24个产业的样本研究了专业化和和结构变化对生产率增长的冲击,得出了结构变化并不导致生产率的必然变化,但那些致力于提高朝阳产业(如电子)技术含量的国家将比其它国家具有更高的生产率[12]。Ginanis Karagiannis(2000)建立了用利润函数直接估计的参数测量和分解TFP变化的框架[13]。Teame Ghirmay(2001)分析了19个发展中国家出口同经济增长的关系,表明出口对发展过程产生偶然作用是对效率和积累共同作用的结果[14]。John K.Mullen(2001)研究了美国制造业长期技术变化和多要素生产率的增长,分析产生了行业特定相关参数,以此来捕捉1949-1991年间产出和成本函数中时间序列变化的效应[15]。Kankana Mukherjee(2001)运用DEA方法测算了美国大型商业银行的生产率增长,并将技术变化、技术效率变化以及规模变化对生产率增长的贡献分离开来[16]。
2国内研究现状
中国对于生产率的研究起始于50年代,但在一个较长的时期内,我国的生产率研究主要局限于劳动生产率。50年代末,开始注意技术进步对生产发展的重大作用,提出了技术革命和技术革新的任务。60年代,中国经济学界在总结/大跃进0的经验教训时,将提高投资效果和提高劳动生产率都列为提高经济效果的重要途径,在这方面做了有益的探索。改革开放之后,通过引进和学习国外的研究成果,国内也逐步加强了对中国生产率和经济增长的研究。
史清琪(1985)首先开展了度量我国技术进步的研究,王积业等同志探讨了一些地区和行业的技术进步和经济增长问题[17]。谢千里、罗斯基、郑玉歆(1988)通过建立自1952-1985年国有工业投资品的价格指数,首次对度量资本存量的固定资产进行了平减,并剔除了投入的非生产性部分,使得用于计算的数据更加合理和一致[18]。陈宽(1988)和谢千里、罗斯基、郑玉歆(1992,1995)等对我国的工业生产率进行了大量的研究工作,得出了大致相似的结论,即改革开放之后我
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第25卷第11期邱阳等:全要素生产率测定方法综述
国的工业生产率对经济增长发挥了重大作用,贡献率比改革开放之前大大提高。中国社会科学院的李京文等经济学者(1993)与美国的乔根森和日本的黑田昌裕等人合作主编的5生产率与中美日经济增长研究6中选取了比较先进的乔根森方法,分析比较了中美日三国生产率与经济增长的关系[19]。该书首次对我国的生产率与经济增长问题进行了全面系统的分析,定量研究了1953-1990年间资本、劳动和生产率对经济增长的贡献。该书分析了影响中国经济增长的经济和非经济因素,对我国政府制定经济增长政策提出了重要的政策建议。但在生产率分析的方法论上,作者依然采用的是增量余值法。
郑玉歆(1995)利用随机前沿生产函数法测算企业的技术效率、配置效率、技术进步以及生产率的变化情况,并按不同的城市、部门和企业的所有制形式的分类进行了分析,与采用索洛余值法相比,在研究方法上是一大进步[20]。与此同时,李宏(1996)尝试着将生产函数模型与数据包络分析(DE A)方法相结合估计出前沿生产函数,并由此来分析决策单元的相对技术效率与规模效率[21]。张国初(1996)介绍了利用前沿生产函数把TFP的变化率进行分离的方法,其中包括了一项技术效率的变化率。但他们的分析和研究还没有涉及到对技术效率水平影响因素的探讨[22]。
亚洲金融危机的爆发引起人们对保罗#克鲁格曼1994年对东亚以要素投入为主的经济增长方式所给予的批评的注意,我国的一些经济学者开始总结东南亚长期高速增长的经验和陷于危机的教训,如郑玉歆(1998,1999)则从生产率测算方法的不同说明了东南亚国家的TFP存在被低估的可能,并且强调了经济增长方式转变的/阶段性0规律及其对处于经济腾飞初期的中国的重要意义[23]。
刘小玄和郑京海(1998)采用随机前沿生产函数法分析了1985-1994年期间769家抽样国有企业技术效率水平的主要决定因素。结果表明,在改革过程中,国有企业生产率增长的决定因素除了技术进步之外,最主要的因素是产权、人力资本和市场竞争[24]。但是,他们的研究重点,仅限于对技术效率水平决定因素的分析,而缺乏对经济增长因素和TFP变动趋势及其构成因素的定量研究。孔翔(1999)利用具有超越对生产函数形式的随机前沿生产函数模型估算了1990-1994年建材、化工、机械、纺织4个行业的技术变化率和TFP变化率,并且研究了奖金制度、区域、管理机制改革措施和时间等因素对技术效率水平的影响[25]。刘伟和李绍荣(2001)考察了所有制结构变化对于微观意义上的生产效率提升的作用以及这种作用的特点。得出了所有制的变化,对于中国经济增长具有特别的解释能力,这种解释能力不仅一般化地体现在增长的数量方面,而且体现在增长的质量及效率方面[26]。
3简短评述
全要素生产率理论的研究从最初的余值法发展到的随机前沿生产函数法,以DE A为代表的非参数方法使TFP研究进入一个新的阶段。目前国外已将TFP的研究不断细化,我国在这方面做了一些有益的尝试,可已有的研究都是针对全国少数几个行业或特定所有制性质的国有企业,采用的方法大多是随机前沿生产函数法,研究状况同国外相比还有一定的差距。综合国内外TFP研究的现状,笔者认为我国TFP有如下几个方面可进行进一步的研究:对单个地区的TFP进行研究;各个地区TFP发展状况的横向比较;分行业对TFP 进行测定,以消除行业特性不同的影响;DE A与随机前沿生产函数法的运用比较,哪种方法更适合我国的经济发展状况等。应该看到,越来越多的学者开始关注TFP,要进一步弄清楚影响TFP的因素和机制,还有待于经济理论和实证方法上的更深入的研究。
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Summary of Methods of Total -factor Productivity .s Measurement
QIU Yang ,YANG Jun ,LIAO Bing
(College of B usiness Administration,Chongqing University,Chongqing 400044,C hina)
Abstract :Productivity analysis is the main instrument exploring the source of gro wth,and the important means to determine the growth quality.From the World War II,the focus of productivity research in the world changed from partia-l factor productivity to tota -l fac tor productivity,and this is the be ginning of modern produc tivity research.On the basis of revie wing the total-factor productivity research in China and abroad,the research status is briefly discussed,and some suggestions are given to our research.
Key words :tota-l factor;productivity;re vie ws
(责任编辑 刘道芬)
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第25卷第11期 邱 阳等: 全要素生产率测定方法综述
全要素生产率的概念界定和内涵
1.全要素生产率的概念界定和内涵（金融发展对中国全要素生产率增长的影响：作用机制 与实证分析，周杰琦） 目前学界对于全要素生产率概念的界定仍未达成共识，全要素生产率是个内涵和外延模 糊的概念（郑玉歆，1999）。全要素生产率概念的界定对于本文后续理论分析以及实证研究都尤为重要。荷兰学者Tibergen（1942）将时间因素引入到柯布一道格拉斯生产函数中，开创性提出全要素生产率的概念。全要素生产率引起学界的广泛关注最早起源于Solow（1957）开创性的研究工作，其目前已成为分析经济增长源泉以及评价经济增长质量的重要指标。按照Solow 经济增长理论，全要素生产率是指，各种生产投入要素(如资本、劳动投入、 能源、自然资源等)贡献之外的、由技术进步、技术效率、管理创新、社会经济制度等因素所导致的产出增加。在此意义上，全要素生产率也称为Solow 剩余。全要素生产率变动被解释为生产函数的整体移动，而要素投入变化则指要素投入沿着生产函数本身的移动。在新古典经济增长理论中，全要素生产率被解释是外生的技术进步，因此，技术进步独立于经济体的其他任何变量而产生。有的学者认为，Solow 剩余“测量了我们在经济增长源泉中无法全部解释和分析的因素”，它不仅包含：依赖创新推动的技术进步、通过模仿学习获得的技术进步以及技术效率提升，还包含了一系列未知的复杂因素，如数据测量误差、模型变量遗漏、模型设定偏误、经济周期波动的干扰等。然而，Jorgerson 和Griliches(1967)却认为，Solow剩余不过是投入要素不恰当测量所造成的结果，如果投入要素被正确测量，Solow 剩余则不复存在。由上可见，即便从索洛剩余的角度来界定全要素生产率，学术界对全要素生产率的内涵和外延也未能形成一致的认识。这种局面容易导致有关全要素生产率的研究出现混乱，甚至妨碍该研究领域的深入向前发展。 以中国情况为例，目前，由于概念定义、数据处理以及研究方法的不同，国内外研究对 中国全要素生产率平均增长率的测算结果存在较大分歧，比如，Young(2003)测算的结果为1.4%，Chow (2002) 测算的结果为2.68%，郭庆旺等(2005)测算的结果为0.891%。不过，绝大多数研究都认为，全要素生产率增长率对经济增长的贡献率相对较低，表明中国经济是典型的粗放型增长，因此，提高全要素生产率对经济增长的贡献率是中国未来经济发展的一个重要战略选择。为了使本文后续对全要素生产率的估计结果与其它研究更具可比性、允许采用多种方法估测全要素生产率、以及后面的实证结果能够得到清楚的解释，在本文研究中，笔者对全要素生产率的概念及其内涵做出更为全面而广泛的解释。笔者分析的全要素生产率是指：刨除了资本、劳动、土地、能源、原材料等要素投入的贡献和作用之外，其它所有可以促进经济增长的因素的有机综合体。本文所指的全要素生产率不仅包括Solow 经济增长理论假定的非体现的、能提高生产效率的技术进步（如创新的管理和组织方法、研究开发投入、创新活动、政策法律等），还包含了与资本质量提高、劳动者素质改进紧密联系的体现式的技术进步（如投资先进的现代化设备、教育进步所引起的劳动者素质提高）。按照体现型技术的理论，技术进步可以体现在要素投入质量上的改进。就资本投入而言，体现型的技术进步意味着，资本设备在设计、质量和功效方面的改善。对劳动投入而言，体现型的技术进步意味着，劳动者教育水平的提高及知识技能的改进。此外，随机因素和数据测量误差也包括在全要素生产率当中。 从全要素生产率增长来源的类别来看，全要素生产率的变动可以进一步分解为技术进步变化率、技术效率变动率、资源配置效率、规模效率变化等等。技术进步变化率不能完全表示全要素生产率的变动，从经济学意义来看，技术进步主要是指新的知识和技能、新生产工艺、新采用的设备或改进的旧设备、研究开发以及新组织管理框架等在经济生产活动中得到广泛应用，进而引起人们劳动生产率、经济活动水平的提高。技术效率变动率也不能完全代表全要素生产率的变动。技术效率刻画了生产中现有技术的使用状况，Farrell(1957)首先提出了技术效率的估测方法，Farrell(1957)的技术效率是指在给出一定要素投入下，某企业的实际
关于索洛残差法计算全要素生产率的再思考
关于索洛残差法计算全要素生产率的再思考 摘要：本文认为索洛提出的残差法在计算全要素生产率在理论上虽然具有可行性，但是在具体操作中存在科学性的问题。笔者对中国1952-2004部分省市的面板数据，利用索洛残差法计算了全要素生产率，对结果进行了分析和平稳性检验并论证了该方法计算的结果不具可信度，并对其可能的原因进行了分析。 关键词：全要素生产率（TFP）索洛残差经济增长 一、对索洛残差法和中国全要素生产率的思考 易纲、樊纲、李岩指出，索洛的主要的理论缺陷来源于以资本存量代替资本服务。这样难以对资本进行准确的估算，另外在实际中资本往往有一部分处于闲置状态，而新旧资本的使用效率也不一样，因此会高估全要素生产率。笔者却认为不仅如此，运用索洛残差法估算全要素生率的可行性值得商榷，因为该方法实质是求残差，而具体使用时又往往是通过计量的方法获得资本和劳动的产出弹性，这里面本身已经存在一个计量的随机误差项，如此计算出来的全要素生产率缺乏准确性，如果回归样本数过小，其计算数值根本不具有代表性。 克鲁格曼认为，如果用全要素生产率来衡量技术进步的话，亚洲各国的技术进步几乎为零。而近年来的实证研究也越来越多倾向于中国的全要素生产率过低，我国的经济几乎完全依赖资本的投入。笔者当然同意这种现状的存在的确可以部分解释计量全要素生产率结果过低。本文将采用索洛残差的一般方法，根据面板数据，来试图构建一个关于经济增长的大样本回归，以此测算我国及各省各区域的全要素生产率，通过分析实证结果证明索洛方法的应用性值得商榷。 二、模型和测算 笔者采用索洛模型 在数据上，笔者采集了1952-2004年的GDP，L，K。由于我们更多地关注1978年之后的生产函数形式，从1952起至1978，每隔3年取一次数据，在回归时将他们与1978年之后的数据视为连续数据，这样就相当于加大了1978年之后
全要素说生产率
编辑本段全要素生产率的概念 全要素生产率 全要素生产率（Total Factor Productivity）又称为“索罗余值”，最早是由美国经济学家罗伯特.索罗（Robert M.Solow）提出，是衡量单位总投入的总产量的生产率指标。即总产量与全部要素投入量之比。全要素生产率的增长率常常被视为科技进步的指标。全要素生产率的来源包括技术进步、组织创新、专业化和生产创新等。产出增长率超出要素投入增长率的部分为全要素生产率（TFP，也称总和要素生产率）增长率。 编辑本段概述 经济学角度 全要素生产率 全要素生产率一般的含义为资源（包括人力、物力、财力）开发利用的效率。从经济增长的角度来说，生产率与资本、劳动等要素投入都贡献于经济的增长。从效率角度考察，生产率等同于一定时间内国民经济中产出与各种资源要素总投入的比值。从本质上讲，它反映的则是个国家（地区）为了摆脱贫困、落后和发展经济在一定时期里表现出来的能力和努力程度，是技术进步对经济发展作用的综合反映。全要素生产率是用来衡量生产效率的指标，它有三个来源：一是效率的改善；二是技术进步；三是规模效应。在计算上它是除去劳动、资本、土地等要素投入之后的“余值”，由于“余值”还包括没有识别带来增长的因素和概念上的差异以及度量上的误差，它只能相对衡量效益改善技术进步的程度。
50年代，诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·M·索洛(Robert Merton Solow)提出了具有规模报酬不变特性的总量生产函数和增长方程，形成了现在通常所说的生产率（全要素生产率）含义，并把它归结为是由技术进步而产生的。 宏观经济学 全要素生产率是宏观经济学的重要概念，也是分析经济增长源泉的重要工具，尤其是政府制定长期可持续增长政策的重要依据。首先，估算全要素生产率有助于进行经济增长源泉分析，即分析各种因素(投入要素增长、技术进步和能力实现等) 对经济增长的贡献，识别经济是投入型增长还是效率型增长,确定经济增长的可持续性。其次，估算全要素生产率是制定和评价长期可持续增长政策的基础。具体来说,通过全要素生产率增长对经济增长贡献与要素投入贡献的比较，就可以确定经济政策是应以增加总需求为主还是应以调整经济结构、促进技术进步为主。 生产率增长率 全要素生产率 不过，目前学术界关于全要素生产率内涵的界定还有分歧。本文的全要素生产率是指各要素(如资本和劳动等) 投入之外的技术进步和能力实现等 导致的产出增加，是剔除要素投入贡献后所得到的残差，最早由索洛(Solow ,1957) 提出,故也称为索洛残差。在中国,近年来有些学者已开始研究全要素生产率问题，尤其在克鲁格曼(1999) 提出“东亚无奇迹”的论点后，这一问题更引起国内学者的普遍关注。一些学者估算了中国不同时期的全要素生产率增长率,如舒元(1993) 曾利用生产函数法估算中国1952 —1990 年间全要素生产率增长率，得到的结论是，全要素生产率增长率为0102 %，对产出增长的贡献率为013 %。王小鲁(2000) 同样利用生产函数法估算中国1953—1999 年间全要素生产率增长率，得到的结论是，1953 —1978 年间全要素生产率增长率为-0117% ,1979—1999 年间全要素生产率增长率为1146%，对经济增长的贡献率为1419 %。还有一些学者对全要
如何用DEAP进行全要素生产率分析
一、软件的具体操作 1.建一个文件夹，里面必须有四个文件(Dblank；deap；deap.000；123.dta)前三个文件在一般下载的DEAP Version 2.1中都有，直接复制过来就可以，第四个文件是一个数据文件，一般先在excel中先输入，再复制到一个记事本下就可以，注意在记事本下的数据只有数据，不包括决策单元的名称和投入、产出的名称，并且一定要先放产出，后是投入。例子具体见123电子表格和123记事本。 2.对命令Dblank文件进行修改,修改后保存为12 3.ins文件 3.打开deap软件,运行123.ins 4,回车后自动会有123.out 注意事项：(1) 123.dta；Dblank；123.ins都用记事本打开； (2)数据文件名和命令文件名一定要一样，如例子中都用123 (3)文件夹中一定要包括deap.000文件，如果没有这个文件，打开deap软件，就会出现一闪就没有了的情况。 二，结果的分析 在文件夹中打开123.out，看如下： 1) firm crste vrste scale 1 0.687 1.000 0.687 drs 2 0.814 1.000 0.814 drs 3 0.319 0.709 0.450 drs 4 1.000 1.000 1.000 - 5 1.000 1.000 1.000 - 6 0.336 0.425 0.791 drs 7 0.642 0.648 0.991 irs 8 0.379 0.381 0.994 irs 9 0.702 0.750 0.936 irs 10 1.000 1.000 1.000 - 11 0.304 0.461 0.659 irs 12 0.352 1.000 0.352 irs 13 1.000 1.000 1.000 - 14 0.594 0.929 0.639 irs 15 0.402 1.000 0.402 irs mean 0.635 0.820 0.781 firm：代表例子中的15的样本 crste：技术效率，也叫综合效率 vrste：纯技术效率 scale：规模效率(drs：规模报酬递减；-：规模报酬不变；irs：规模报酬递增) crste=vrste×scale 2)
索罗余值法测算全要素生产率的文献综述
第46卷 第8期 2019年8月 天 津 科 技 TIANJIN SCIENCE & TECHNOLOGY V ol.46 No.8Aug. 2019 基金项目：天津市重点招标项目“2017年天津市全要素生产率测算研究”(18ZLZDZF00210)。 收稿日期：2019-07-18 科学与社会 索罗余值法测算全要素生产率的文献综述 孟 媛，张 弛 (天津市科技统计与发展研究中心 天津300051) 摘 要：国内外全要素生产率的测算方法很多，例如索罗余值法、随机前沿法、数据包络法等，其中应用较为普遍的是索罗余值法。通过简要梳理索罗余值法的推导过程，归纳较为普遍的关于该理论的基本假设(即规模效益不变和希克斯中性)的质疑，以及阐述全要素生产率与技术进步的关系，说明全要素生产率衡量技术进步是不完全准确的。关键词：全要素生产率 索罗余值法 技术进步 中图分类号：F204；F224 文献标志码：A 文章编号：1006-8945(2019)08-0094-02 Literature Review on Measurement of Total Factor Productivity by Solow Residual Method MENG Yuan ，ZHANG Chi (Tianjin Science and Technology Statistic Center ，Tianjin 300051，China ) Abstract ：There are many measurement methods of total factor productivity at home and abroad, such as the Solow residual method, stochastic frontier method, data enveloping method and so on. The Solow residual method is widely used. The gen-eral doubts about its basic assumptions (namely, constant scale benefit and Hicks neutral) are summarized by briefly combing the derivation process of the Solow residual method. The relationship between total factor productivity and technical progress is discussed, indicating that the measurement of technical progress by total factor productivity is not completely accurate. Key words ：total factor productivity ；Solow residual method ；technical progress 十九大指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，并提出要提高全要素生产率。关于全要素生产率，国内外学者进行了较多研究，测算方法不一，包括索罗余值法、随机前沿法、数据包络法等，其中索罗余值法的应用范围较为广泛。本文通过文献综述，简要介绍索罗余值法测算全要素生产率的过程，根据其适用的前提条件探讨测算的局限性，进而阐述全要素生产率与技术进步的关系。 1 索罗余值法简介 索罗[1]并不是第一个将生产函数与生产率联系起来的人，早在1942年Tinbergen 就探索过两者之间的关系，但是索罗的开创性贡献在于他在生产函数和指数方法之间建立了较为简洁且实用的理论联系。 索罗余值法是基于柯布-道格拉斯生产函数(即CD 生产函数)得到的，以规模效益不变和希克斯中 性(Hicks neutral )为基本假设前提。规模效益不变指 的是在既定的技术水平下，要素价格不变时，产出增加的比例等于所有投入要素增加的比例。希克斯中性指的是投入要素资本和劳动的边际产出的比率不变。CD 生产函数为： (,)t t t t Q A F K L = (1) 式中：Q t 指的是产出，K t 指的是资本投入，L t 指的是劳动投入，希克斯A t 指的是在资本和劳动投入水平不变时产出增加的部分，即全要素生产率，经常被用以衡量“技术进步”。 上述公式(1)变形，可以得到相对希克斯效率A t /A 0，即Q t /Q 0作分子，生产函数中要素积累的部分F (K t ，L t )/F (K 0，L 0)作分母。但是由于各投入要素的计量单位不同，这样并不能直接得到希克斯效率。 索罗运用非参数指数法，将上述公式变形得到： t t t t t t t t t t t t Q K K L L A Q Q Q K Q K L Q L A ??=++?? (2)
【最新2019】中国“全要素生产率”或降为2.7%word版本 (1页)
【最新2019】中国“全要素生产率”或降为2.7%word版本 本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ == 中国“全要素生产率”或降为2.7% 中国社会科学院副院长蔡昉10日表示，中国的全要素生产率正在呈现持续下滑态势，并将在“十三五”时期进一步降为2.7%。 图片源自网络 请看相关报道： China should take actions to cope with its falling total factor productivity ( TFP ), a senior expert with a government think tank said Sunday . 1月10日，政府智囊团的一位资深专家表示，中国应采取措施应对全要素生产率下滑态势。 全要素生产率（ total factor productivity ， TFP ），也称总和要素生产率，是各种要素投入水平既定的条件下，所达到的额外生产效率，是分析经济增长源泉的重要因素。经济增长、人均收入和财富水平提高最终要依赖全要素生产率的提高。 中国社会科学院副院长蔡昉在第七届中国经济前瞻论坛上说，在人口红利 （ demographic dividend ）消失以后，中国经济增长要寻找新动力。目前，我国全要素生产率增速呈现下行趋势，他预测全要素生产率“十三五”时期会下降到2.7%。 他指出，要通过四方面措施进行调整：改革户籍制度（ reform household registration system ）；大力推进教育改革，把义务教育扩大到更大范围（ expand compulsory education to more people ），提高劳动力的质量（ increase the quality of labor force ）；解决各个领域的产能过剩（ overcapacity ）问题，进一步降低杠杆率（ leverage ratios ）；创造好的制度条件、政策环境，让企业能够自由进入，并让那些不再有生产力提高潜力和没有竞争力的企业退出（ create a policy environment where promising enterprises can easily enter the market and non - competitive ones are forced to exit ）。
经济发展论文：全要素生产率研究方法述评
经济发展论文： 全要素生产率研究方法述评 摘要:全要素生产率作为反映经济增长质量的重要指标,近年来引起了国内外学者的广泛关注。目前测算全要素生产率的方法大致分为两类:参数方法和非参数方法,它们的区别在于是否需要假设具体的生产函数形式。文章以上述分类方法为基础,对全要素生产率的研究方法进行了详细论述,并总结了不同方法在测算中的优势和不足,同时对相关研究文献进行了简要评述。最后,对我国全要素生产率的研究方向进行了探讨。 关键词:全要素生产率;索洛余值法;随机前沿生产函数法;数据包括分析法 一、引言 全要素生产率(TFP)是宏观经济学的重要概念,也是分析经济增长源泉的重要工具,尤其是政府制定长期可持续增长政策的重要依据。首先,估算全要素生产率有助于进行经济增长源泉分析,即分析各种因素(投入要素增长、技术进步和能力实现等)对经济增长的贡献,识别经济是投入型增长还是效率型增长,确定经济增长的可持续性。其次,估算全要素生产率是制定和评价长期可持续增长政策的基础。具体来说,通过全要素生产率增长对经济增长贡献与要素投入贡献的比较,就可以确定经济政策是应以增加总需求为主还是应以调整经济结构、促进技术进步为主。改革开放以来,国内外学者对中国的全要素生产率进行了深入研究,产生了大量的研究文献,但这些文献对TFP的估算结果存在较大差异,引发了许多争论,究其原因主要有两点:一是数据来源和处理方法不同,二是测算方法不同。测算TFP的方法多种多样,每种方法都有其优缺点和适用对象,究竟哪种方法更为恰当,哪一个研究的结果更为准确,哪种方法或哪种研究思路对于改革以来中国经济增长的分析更为适用?为此,有必要对既有的TFP研究方法进行梳理和总结,并指出其中存在的缺陷和不足,以利于研究者对TFP有一个较为客观的认识和了解,进而进行科学的计算。 目前测算TFP的方法大致分为两类:参数方法和非参数方法,它们的区别在于是否需要假设具体的生产函数形式。参数方法主要有索洛余值法、拓展的索洛余值法、随机前沿生产函数(SFA)法等,非参数方法主要有指数法、数据包络分析(DEA)法等,本文以上述分类方法为基础,对相关文献进行评述。 二、参数方法 1. 索洛余值法。索洛余值法最早由索洛(Solow,1957)提出,基本思路是估算出总量生产函数后,采用产出增长率扣除各投入要素增长率后的余值来测算全要素生产率增长,故也称生产函数法。在规模收益不变和希克斯中性技术假设下,全要素生产率增长就等于技术进步率。 由于模型简单,合乎经济原理,因此国内外很多学者利用这种方法对我国全要素生产率进行测算。如邹至庄(1993,2002)、张军(2002)、郭庆旺等(2005)、涂正革等(2006)等,尽管研究结果存在分歧,但绝大多数研究认为中国改革开放以前的经济增长是低效率的,TFP增长十分缓慢,而改革开放以后经济增长质量比改革开放以前有了较大的改善;国企的全要素生产率低于集体企业等。 在利用索洛余值法测度TFP时,存在着如下缺陷和不足: (1)该方法中TFP通过方程的“剩余”计算出来,不能直接求解,这种通过“剩余”得到的计算结果,包括了整个方程的计算误差,由此得到的结果的精确性有待提高。Jorgenson & Grilliches(1967)认为全要素生产率实际是一种计算误差,引起这种误差应归因于两个原因:
全要素生产率
全要素生产率是指“生产活动在一定时间内的效率”。是衡量单位总投入的总产量的生产率指标。即总产量与全部要素投入量之比。全要素生产率的增长率常常被视为科技进步的指标。全要素生产率的来源包括技术进步、组织创新、专业化和生产创新等。产出增长率超出要素投入增长率的部分为全要素生产率（TFP，也称总和要素生产率）增长率。 全要素生产率（Total Factor Productivity）又称为“索罗余值”，最早是由美国经济学家罗伯特.索罗（Robert M.Solow）提出，是衡量单位总投入的总产量的生产率指标。即总产量与全部要素投入量之比。全要素生产率的增长率常常被视为科技进步的指标。全要素生产率的来源包括技术进步、组织创新、专业化和生产创新等。产出增长率超出要素投入增长率的部分为全要素生产率（TFP，也称总和要素生产率）增长率。 经济学角度全要素生产率一般的含义为资源（包括人力、物力、财力）开发利用的效率。从经济增长的角度来说，生产率与资本、劳动等要素投入都贡献于经济的增长。从效率角度考察，生产率等同于一定时间内国民经济中产出与各种资源要素总投入的比值。从本质上讲，它反映的则是个国家（地区）为了摆脱贫困、落后和发展经济在一定时期里表现出来的能力和努力程度，是技术进步对经济发展作用的综合反映。全要素生产率是用来衡量生产效率的指标，它有三个来源：一是效率的改善；二是技术进步；三是规模效应。在计算上它是除去劳动、资本、土地等要素投入之后的“余值”，由于“余值”还包括没有识别带来增长的因素和概念上的差异以及度量上的误差，它只能相对衡量效益改善技术进步的程度。 50年代，诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·M·索洛(Robert Merton Solow)提出了具有规模报酬不变特性的总量生产函数和增长方程，形成了现在通常所说的生产率（全要素生产率）含义，并把它归结为是由技术进步而产生的。 宏观经济学 全要素生产率是宏观经济学的重要概念，也是分析经济增长源泉的重要工具，尤其是政府制定长期可持续增长政策的重要依据。首先，估算全要素生产率有助于进行经济增长源泉分析，即分析各种因素(投入要素增长、技术进步和能力实现等) 对经济增长的贡献，识别经济是投入型增长还是效率型增长,确定经济增长的可持续性。其次，估算全要素生产率是制定和评价长期可持续增长政策的基础。具体来说,通过全要素生产率增长对经济增长贡献与要素投入贡献的比较，就可以确定经济政策是应以增加总需求为主还是应以调整经济结构、促进技术进步为主。 生产率增长率 不过，目前学术界关于全要素生产率内涵的界定还有分歧。本文的全要素生产率是指各要素(如资本和劳动等) 投入之外的技术进步和能力实现等导致的产出增加，是剔除要素投入贡献后所得到的残差，最早由索洛(Solow ,1957) 提出,故也称为索洛残差。在中国,近年来有些学者已开始研究全要素生产率问题，尤其在克鲁格曼(1999) 提出“东亚无奇迹”的论点后，这一问题更引起国内学者的普遍关注。一些学者估算了中国不同时期的全要素生产率增长率,如舒元(1993) 曾利用生产函数法估算中国1952 —1990 年间全要素生产率增长率，得到的结论是，全要素生产率增长率为0102 %，对产出增长的贡献率为013 %。王小鲁(2000) 同样利用生产函数法估算中国1953—1999 年间全要素生产率增长率，得到的结论是，1953 —1978 年间全要素生产率增长率为-0117% ,1979—1999 年间全要素生产率增长率为1146%，对经济增长的贡献率为1419 %。还有一些学者对全要素生产率与经济增长进行了理论思考，如郑玉歆(1999) 对全要素生产率测度和经济增长方式转变的阶段性规律进行了详细讨论，但未给出中国全要素生产率的具体估算。易纲、樊纲和李岩(2003) 提出中国经济存在效率提升的四点证据，指出新兴经济在测算全要素生产率上面临的困难，并给出新兴经济全要素生产率的测算模型，但他们也未给出具体估算。本文在析比较全要素生产率四种
中国全要素生产率的变化
中国全要素生产率的变化：2000-2008 江春1 吴磊2滕芸 3 内容摘要：本文使用序列DEA和当期DEA方法测算了中国2000至2008年的 Malmquist生产率指数，并在规模报酬固定的假设下将其分解为技术效率变化指数 和技术变化指数。结果显示自2000年以来全国及各省份的全要素生产率均发生下 降，近年来中国的经济增长几乎完全依赖于要素投入的增加。全要素生产率持续降 低是同期资本产出比率迅速上升造成的，这反映出中国经济增长过于依赖投资、收 入分配不合理，同时也反映出金融体系的不健全。 关键词：全要素生产率；DEA；资本产出比 一、引言 改革开放三十多年来，中国的经济增长迅猛，取得了世所瞩目的成就。但与此同时，资源消耗巨大、要素配置效率差、产品附加值低、产业结构不合理等诸多问题始终让人们疑虑中国经济增长的持续性。中国经济增长的质量究竟如何，经济增长到底是来源于要素的投入还是来源于效率的提高？全要素生产率（TFP），作为衡量经济增长质量的重要指标，越来越受到经济学者的广泛重视，提高全要素生产率也被视为中国未来经济增长的决定因素（胡鞍钢，2003）[1]。 Chow（1993）[2]开启了对中国经济增长来源的研究，他认为中国在改革开放前TFP基本稳定，经济增长的主要动力是资本积累，而改革开放后TFP以每年2.7%的速度增长。颜鹏飞和王兵（2004）[3]将中国改革开放以来的经济发展划分为两个阶段，测算得到第一个阶段——1978-1991年间，中国TFP年均增长为-0.17%；第二阶段1992-2001年间则为0.79%。Y oung（2003）[4]采用自行调整后的数据测算1978年至1998年间中国的TFP增长率为1.4%等等。但是目前这类研究对中国TFP增长率的估计存在较大分歧，即便针对同一时期的研究，不同学者 作者简介：江春（1960—），男，武汉大学经济与管理学院金融系（武汉，430072），教授。研究方向：宏观金融 理论与金融发展理论。 吴磊（1980—），男，武汉大学经济与管理学院金融系（武汉，430072），博士生。研究方向：金融发 展理论。 滕芸（1982—），女，武汉大学经济与管理学院金融系（武汉，430072），博士生。研究方向：金融发 展理论。
全要素生产率
第一步：选取测度方法 采用传统的索洛残差法对中国1978年-2013年的全要素生产率（TFP ）进行测度。 设总量生产函数为C —D 生产函数： βαλt t t t L K Ae Y = 其中，Yt 为实际产出，Lt 为劳动投入，Kt 为资本存量，α、β分别为平均资本产出份额和平均劳动力产出份额。 为求出α、β，在规模收益不变的假设下（α＋β=1）对方程两边取对数 )ln()ln()ln()ln(t t t L K t A Y βαλ+++= （1） 整理得： )/ln()ln()/ln(t t t t L K t A L Y αλ++= （2） 在规模收益不变和中性技术假设下，全要素生产率的增长率为： L L K K Y Y A A /)1(///?--?-?=?αα （3） 根据方程（2）估计出α后，代入方程（3）即可求出全要素生产率的增长率。 第二步：样本数据及变量的选取 计算全要素生产率所需的真实产出的数据可以通过从国家统计局的官网上获得与生产函数设定中变量 L 相对应的现实数据，国外文献通常使用工作小时数，但我国统计年鉴中没有提供这个指标，故选取历年的就业人员数。另外，注意到指标给出的是年底数，为与 GDP 流量的含义相一致，将前后两年的就业人员数进行算术平均，获得年中的就业数。但资本存量序列需要在统计资料的数据基础上进行估算。经查阅文献可知，现在多采用被OECD 国家所广泛使用的永续盘存法对资本存量进行核算，所以，此处也采用此方法进行资本存量的核算。 其基本公式是： 1)1(/--+=t t t t K P I K δ （4） 其中，I t 是t 期以当期价格计价的投资额，P t 是t 期的价格指数，δ是折旧率。 对K 0 的估算采用国际常用方法：)/(00δ+=g I K 其中，g 是样本期真实投资的年平均增长率，δ为综合折旧率，一般定于5%。 历年投资流量指标的选取：综合经典文献和数据的可获得性两方面因素，此处采用1978-2013年全社会的固定资本形成总额为投资流量指标。我们只有截止于2004年的固定资本形成总额指数。这样，我们便无法直接把我国2005—2013年间的用当年价格给出的固定资本形成总额折算成以2000年价格表示的数据。
基于企业进入退出的“中国全要素生产率之谜”解释
基于企业进入退出的“中国全要素生产率之谜”解释 摘要：本文通过LP法回归出制造业TFP，对“中国全要素生产率之谜”进行了验证，并构造了企业进入退出的动态模型，在通过特征事实对参数估计之后，通过模拟2008年企业进入的冲击，拟合出了稳态情况下行业面对大规模企业进入时的TFP变动情况，并与事实进行了比较。 关键词：全要素生产率企业的进入与退出模型 一、问题的提出：中国全要素生产率之谜 中国全要素生产率之谜，即指在2008年之后，企业的研究与试验发展投入（R&D）不断扩大，而学者们通过不同的估算方式测度出来的中国TFP（全要素生产率）却在不断下滑。根据统计局数据，在2008年，除了工业企业的全要素生产率下降之外，企业的数量迎来了一个激增的过程。除2004年因为第一次工业普查完善了统计核算的精确度而导致进入数量剧增之外，正常年份企业纯进入数大致在2―3万，然而在2008年，企业纯进入数量达到了惊人的10万家左右。 联系到中国在该年的四万亿救市计划，笔者认为可能是该政策刺激了大批低于行业平均TFP的低效率企业进入行业，因此拉低了行业的平均值。为了验证这一猜想，则需考察企业的进入退出对全要素生产率的影响。 二、企业进入退出与全要素生产率
企业的进入退出又叫企业更替，是产业经济学中的一个重要概念，反映了市场的基本特征之一。企业的进出对于TFP的影响在近年来受到了国内外学者的重视。由于数据的可得性，国内外学者往往测算工业企业，尤其是制造业的进入退出对TFP的影响。如周黎安等（2006）采用1995―2003年中关村科技园区制造业企业层面的微观数据，认为园区的TFP变动可划分为企业自身生产率增长和企业进入退出的动态过程这两个部分。毛其淋等（2013）通过1998―2006年中国工业企业微观数据测算了TFP，并将企业进出理解为替代关系，运用Baldwin&Gu（2003）发展的BG分解法测算了企业的纯进入效应，并认为进入效应对于全要素生产率的发展存在较为显著的效果。 综上，笔者提出猜想，新进企业由于TFP较低，因此其进入效应会对行业TFP造成负面影响，但在未来因为学习效应新进入企业会逐渐抬高行业TFP；而退出企业因为TFP较低被淘汰，其退出效应会对行业TFP造成正面影响。2008年以来企业数量激增，可能因新进入企业数量过多且低效率企业比重增大而导致2008年企业进入效应增大，且对长期造成了影响，以至于TFP呈现了负增长。笔者将通过微观数据验证以上猜想，并构建模型，进行数字检验。 三、数据的处理与基本特征事实 （一）数据处理 本文采用的样本是1998―2007年中国工业经过产业筛选后的制造业规模以上企业微观数据库。原数据库包含近200万观测值，经过数据清理，约有160万观测值，收录从1998年的10万家企业到2007
全要素生产率概述
全要素生产率的内涵、定义与测算方法 全要素生产率（Total Factor Productivity ,简称TFP）是指所有生产要素的生产率, 所谓的“全要素生产率”是指“生产活动在某一特定时间内的效率”，是总产量与全部要素投入量之比，是用来衡量单位总投入的总产量的生产率指标是针对全部投入要素进行测算, 而不是只涉及部分要素。它在一个更广的范围内考察生产率的情况, 是总产出与综合投入要素之比, 研究的是在一个经济系统中, 所有投入要素加权综合后形成综合投入的产出效率, 故又称“ 综合要素生产率”。相对于传统的单要素生产率, 全要素生产率能够更为全面地考虑投入要素, 从而能够更加真实客观地衡量全部要素投入量的节约, 反映一个经济系统的宏观综合经济效益,是分析经济增长源泉的重要工具。总而言之, 通过分析各种因素对经济增长的贡献, 可以识别经济增长的类型是投入型还是效率型; 通过比较单要素投入和全要素生产率增长对经济增长的贡献, 可以确定经济政策的控制方向是应该增加总需求, 还是对经济结构进行调整。 参数方法 1.索洛余值法 索洛于1957年发表了著名的文章“技术变化和总量生产函数”。在该文章中,索洛首次将技术进步因素纳入经济增长模型,从总产出增长中扣除资本和劳动力对产出的贡献,所得到的“余值”就是技术进步对产出的贡献。在希克斯中性和规模报酬不变的假设下,技术进步率就等于全要素生产率的增长率。 2.增长核算法 增长核算法, 是在经济学家索洛提出的索洛余值法的基础上形成和发展的, 后来经过丹尼森和乔根森的发扬而成为一种成熟的全要素生产率的计算方法。其计算的基本思路是: 寻找一个合适的生产函数形式, 利用样本数据进行回归, 估算出总量生产函数的具体参数, 得到具体的生产函数, 进而测算TFP 及其增长。 3.随机参数前沿生产函数方法 非参数方法 1.指数法 测算TFP的指数法是一种统计学方法,由Kendric和Denison开创,后经Jorgensen、Griliches等人发展而成熟。TFP指数是指一个生产单元在一定时期内总产出和总投入之比,用公式可表示 为: / / t s st t s Y Y TPF X X ，其中s代表基期, t代表报告期, X表示投入, Y表示产出 从TFP指数的定义可以看出, TFP增长是科技进步、技术效率和规模效率等提高的综合体现。而且,对 TFP指数的度量,必须转化为对总投入和总产出指数的计算,而现实中的生产单元,大都是多投入多产出的,这就必须使用综合指数来度量。经常使用的指数从早期的Laspeyres指数、passche指数、Fisher指数到Tornqvist 指数。 1967年, Kendric和Denison的论文“生产率变化的解释”是生产率理论发展的一个里程碑。他们在索洛增长模型的基础上,遵循新古典生产理论,引入超越对数生产函数的形式。Diewert证明,超越对数生产函数对应的是离散的Tornqvist指数,也就是说, Torn2qvist指数实际上是精确的指数;而且,超越对数生产函数被认为是对其他函数形式的很好的二阶近似。所以, Tornqvist指数是度量TFP的合理选择。 2.数据包络分析(DEA) 3.Malmquist指数法 Malmquist指数法也是指数法中的一种, 但是由于计算Malmquist指数首先要构筑生产前沿面,得到距离函数,因此一般也可将此方法归入生产前沿面法中。计算距离函数既可通过DEA,也可通过随机前沿生产函数来完成,但目前主要是通过DEA来完成,所以该方法也被称为基于DEA的Malmquist指数法。
关于全要素生产率的认识
作者简介：李婷姝（1988—），女，贵州大学经济学院2011级西方经济学专业硕士研究生。 摘要：在经济高速增长的今天，我们不仅关注经济增长的速度，更关注经济增长的质量和效率，而全要素生产率作为测量经济增长质量和效率的最为流行的指标，在测算过程中，存在着一些不足。本文在借鉴相应学者关于全要生产率研究的基础上，总结了全要素生产率的不足，并提出了相应改进方法。 关键词：全要素生产率；经济增长；测算方法 时至今日，我们关于经济发展的认识，已不再局限于过去单纯依托经济发展的规模与数量作为衡量经济增长成果的标准的状况，而逐渐关注经济增长的效率、质量等。我们不仅希望经济能够在数量上增长，更希望通过经济增长能够提高民众的福利，改善民众的生活。自从改革开放以来，中国的经济取得了突飞猛进的发展。但是随着我国经济几十年的飞速增长，随之而来的却是越来越多的问题的产生。为此，我们不禁反思，经济增长真的只是从gdp增长总量数据就可以判断经济增长的效率与质量吗？对于衡量经济增长质量与效率的迫切需要，客观上也促进了利用全要素生产率，即tfp（total factor productivity）衡量与评价经济增长质量与效率的发展，如今，利用tfp衡量经济增长已成为国内最为流行的一种测算方法之一。 1. tfp内涵 自索洛提出了规模报酬不变的生产函数以及由此推导出来的增长方程，通过将产出增长率中超出资本与劳动力生产要素投入增长率的扣除（索洛余值）形成了全要素生产率的概念，并将全要素生产率来源定义为由技术进步引起的产出增长。由索洛余值的求解可以看出，全要素生产率除了包括技术进步引起的产出增长，还包括没有识别的经济增长因素以及由此产生的误差。 它的一般含义是指一定时间内生产活动的开发利用的效率，等同于一定时间内各种生产要素与总产量之间的比值，可以衡量一个国家在一定时间经济增长的质量与效率，也是关于技术进步对经济发展作用的综合反映，但是因为tfp还包括未识别的经济增长因素以及测量误差，因此，tfp对技术进步的衡量只是一种近似测量。tfp的来源除了包括技术进步，还包括效率提升与规模效应，比如组织创新、专业化以及生产创新等。但是，在索洛模型中，假定技术进步是外生变量，并没有考虑知识进步以及人力资本提升对于经济增长的溢出效应，在没有考虑技术进步的外部性情况下，因为边际产量递减规律，最终技术进步带来的产出效应会为零。这显然与现实生活中，通过改进技术水平，从而带来边际产量递增的现象不符，这也使全要素生产率的解释能力与借鉴意义大打折扣，即全要素成产率成为“黑箱”。[1] 2. tfp测算方法的缺陷 tfp的测算方法虽然简单可行，但是其中也存在着一些问题，这些问题影响着tfp作为衡量一国经济增长质量与效率指标的有效性与代表性。 2.1 用于测算tfp的要素投入数据为存量数据 在对tfp进行测算时，必须考虑要素投入与产出之间的关系。而根据新古典生产理论，一定时期的投入带来一定时期的产出，换言之，我们所要考虑的要素投入只是某段时期的投入量，即该段时期的流量数据，而不是某一时点上的存量数据。但是，从目前关于资本的指标统计口径来看，我们将资本分为固定资本和流动资本。用固定资本的存量数据代替资本的流量数据，其中隐含了固定资本某一时点上的存量与其在此段时期内的资本流量成正比的关系，但是，在现实生活中，这种假设显然是不一定成立的。综上所述，因为，用于衡量相应变量的指标，尤其是资本，在统计口径以上存在局限，造成计算结果投入与产出的不一致，从而使tfp的测量值偏离真实结果。 2.2 tfp自身的“黑箱”使其内涵含混，需要进一步分解
中国全要素生产率为何明显下降
一、历史经验：ＴＦＰ是决定经济增长的关键 国内外的各种研究表明，改革开放以来，中国的经济增长率之所以高于改革前，关键在于全要素生产率（ＴＦＰ）大幅度提高。根据分析，１９７８－１９９５年期间中国经济增长来源主要有四个方面：１、劳动力保持较高增长（为２．６％）；２、资本存量出现了较高增长（为９．３％），但低于１９５２－１９７８年期间的增长率（１１．５％）；３、人力资本（按１５岁以上就业人口平均受教育年限计算）增长率为２．２％；４、全要素生产率由改革前（１９５２－１９７８年）的－１．９％提高到３．３－４．６％（按不同的资本或劳动权重计算），对经济增长率的贡献在３３－４７％之间。上述计算结果与国际上的主要研究结论比较接近。 这就解释了为什么改革时期中国会出现经济高增长，并不是由于资本增长明显上升，反而是有所下降（减少了２．２个百分点），主要是由于全要素生产率增长率由负变正作出重要贡献，相对改革前提高了５．２－６．５个百分点。 二、近年来增长模式变化：ＴＦＰ明显下降 然而这一经济高增长和全要素生产率高增长并没有能够持续下去，在１９９５年之后中国经济增长来源发生重大变化。迄今为止还没有国内外学者对此予以分析和关注，主要原因是在分析中国经济增长来源时，无论是选择１９７８－１９９５年期间，还是选择１９７８－１９９９年期间，都暗含了一个重要假设，认为改革开放之后中国经济增长模式基本不变或变化不大，都是作为一个长期增长方程来讨论。我们认为，这一假设对１９７８－１９９５年期间是适用的，但是对１９９５年以后的情形就不适用了。 首先在１９９５－２００１年期间经济增长率（８．２％）低于长期潜在增长率（９．３％－９．５％）。其次增长来源发生重要变化：一是就业增长率明显下降，仅为１．２％，出现经济高增长、就业低增长的情形，中国经济吸纳就业能力下降；二是资本存量高增长（为１１．８％），比１９７８－１９９５年高２．５个百分点，也略高于１９５２－１９７８年期间的增长率（为１１．５％），结果资本生产率（等于经济增长率减去资本存量增长率）由正（为０．５％）变负（为－３．６％），下降了４．１个百分点，表现为资本深化过程，劳动人均资本增长率高达１０．６％，是全世界各国最快的资本深化过程，几乎比１９７８－１９９５年期间高出４个百分点，出现资本替代劳动、资本排斥劳动情形；三是人力资本高增长为２．８％，由于这一时期扩大了高中和高等学校招生数，２００３年中国高等学校在校生已经居世界首位；四是全要素生产率明显下降，为０．３－２．３％之间（按资本与劳动不同的权重计算），大幅度下降了２－３个百分点。这表明，１９９５－２００１年时期中国经济增长主要来源于资本投入，劳动投入低下，无论是资本生产率还是全要素生产率都明显下降。 值得关注的是２００３年中国经济形势，ＧＤＰ增长为９．１％，已经接近长期增长潜力（为９．３－９．５％之间）；全国投资增长率为２６．７％，大大高于１９７９－２００１年期间的平均增长率（为１０．９％），这表明，已经出现明显的投资过热；估计当年资本存量增长率为１５．８％（考虑了折旧因素），对经济增长的贡献大约在６．３－９．５％（这取决于资本和劳动的权重）；全要素生产率增长率降为１．１％到－１．１％之间，估计这一年全要素生产率贡献可能是负值，并与计划经济情形相似。这表明，２００３年尽管经济增