1952-2008年中国各省资本存量(基于永续盘存法)
我国农业资本存量估算
我国农业资本存量估算作者：杨伦来源：《时代金融》2019年第05期摘要：利用永续盘存法，本文对1990～2015年省际层面农业资本存量进行重新估计。
基于估计结果，通过分析全国四大区域的资本存量额和资本产出比来比较各地区农业资本的差距，并得到相关结论与政策建议。
一、文献综述对于我国资本存量的估计，已有的研究多集中于全国或各省市区、整体或分行业资本存量的估计。
张军（2004）等对1952～2000年中国省际物质资本存量进行估算。
单豪杰（2008）利用永续盘存法对1952～2006年全国资本存量进行估计。
徐杰等（2010）利用投入產出表对1986～2007年中国资本存量进行估计。
陈昌兵采用极大似然法估计出了1978～2012年的中国资本存量。
贾润崧等（2014）利用经济计量的方法计出不同省份的资本折旧率，进而估算了1952～2012年的省际资本存量。
田友春系统地估算了1990～2014年中国分行业的资本存量。
相对于全国或省际、整体或者二三产业资本存量估算的文献来说，农业资本存量估算的文章相对较少。
吴方卫（1999）采用永续盘存法对我国农业资本存量进行估计。
王金田等（2007）对1978～2005年全国及各省份农业资本存量进行估算。
罗浩轩（2013）对1980～2011年全国农业资本存量进行估算。
李谷成等（2014）对1978～2011年省际层面农业资本存量进行估计。
当前，我国农业经济结构性矛盾凸显。
许多相关问题的研究，例如农业资本深化特点、农业全要素生产率的估算、结构转变效率的问题，都要建立在对农业资本存量估计的基础上。
目前，从省际层面估计农业资本存量的文献很少，本文的研究有助于弥补这一空缺。
二、省际农业资本存量的估计（一）永续盘存法Goldsmith所开创的永续盘存法在测算资本存量中倍国内外学者所普遍使用，Hall & Jones （1996，1999）、张军（2003、2004）、金戈（2012，2016）、李谷成（2014）采用永续盘存法测算了各行业资本存量，本文也将沿用这种方法对中国省际层面的农业资本存量进行估计，其计算公式为：（公式1）其中，与分别表示当期和上一期期末的资本存量，表示当期投资额，表示经济折旧率。
中国资本存量K的再估算1952～2006年
中国资本存量K的再估算:1952~2006年¹单豪杰([新]南洋理工大学经济增长中心、南京大学经济学院)=摘要>本文通过比较现有资本存量的研究文献吸取了有益的内容,同时扬弃了部分不合理的估算假定和前后不一致的推算方法,重新构建了资本存量估算中的四个核心指标,尤其是对基期资本存量和折旧率的确定进行了细致的推算。
本文还根据国家统计局最近基于经济普查和年度修正的最新数据资料,利用永续盘存法估算了1952~2006年全国和省际的资本存量,从而为后续的许多相关研究提供了更为准确的基础数据。
关键词资本存量永续盘存法折旧率投资价格指数中图分类号F221文献标识码AReestimating the Capital Stock of China:1952~2006Abstr act:T his paper absorbs some useful contents and abandons some unrea2 sonable estimation assumptions and inconsistent methods through comparative anal2 ysis on the existing liter ature on the capital stock estimation in China1We recon2 struct four core indicators of the capital stock estimation,especially we pr ovidesome detailed calculations for the base2year capital stock and the depreciationrate1Accor ding to the latest data based on r ecent economic census and annual ad2 justments from the N ational Bureau of Statistics,we estimate the national and pr o2 vincial2level capital stock between1952and2006by perpetual inventor y method,inorder to provide more accurate basic data for many following r elative studies1 Key wor ds:Capital Stock;Perpetual Inventory Method;Depreciation Rate;Deflator for Capital Goods¹此项研究得到了国家社科基金重大招标项目(07&ZD009)和南京大学研究生科研创新基金(2006CW01)的资助,此项研究也是教育部哲学社会科学创新基地/南京大学经济转型和发展研究中心0子课题/经济增长与结构转型研究0项目的阶段性成果。
制造业转型升级与经济高质量发展——基于全要素能源效率的研究
制造业转型升级与经济高质量发展——基于全要素能源效率的研究许光清邓旭陈晓玉［提要］全要素能源效率较高的行业逐步替代全要素能源效率较低的行业是制造业新旧动能转换的表现形式，也是促进经济髙质量发展的核心。
将非期望产出纳入考虑，本文构建SBM模型研究2009—2016年制造业各行业的全要素能源效率，基于GML指数计算及各项分解值的变动可以看出：（1）考虑了环境非期望产出的全要素能源效率较高的行业是新型制造业，这些新型制造业具备了带动和替代其他传统制造业的新动能；（2）基于GML指数的计算表明，大多数行业的技术进步和技术效率在上升，而与规模有关的技术规模和规模效率在下降；（3）将SBM模型与GML指数结合分析，发现全要素能源效率及其累计变动具有较高的一致性，处在 线性趋势线上方的行业主要是新型制造业，其全要素能源效率的累计变动值更大，其有潜力在数年之后进一步提高全要素能源效率。
这进一步验证了我国制造业已经实现了部分的新旧动能转换，且后续会有更多的转换发生。
［关键词］SBM模型；GML指数；全要素能源效率；制造业转型升级党的十九大提出当前我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，要推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，提高全要素生产率。
经济高质量发展首先是有效率的发展，该效率是指综合考虑了各投入要素的产出效率，即全要素生产率。
传统全要素生产率的研究通常只考虑资本、劳动要素而忽略能源要素，通常只考虑经济产出，而不考虑环境排放等非期望产出。
实际上，当前我国能源问题凸显，具体表现为经济发展过多依赖于能源投入、能源利用效率比较低下以及能源开发利用导致的生态环境问题严重。
能源效率已经成为制约我国经济高质量发展的最大瓶颈之一，考虑了多种投入要素和非期望产出的全要素能源效率也成为衡量经济高质量发展的重要指标。
其次，经济高质量发展是结构优化的发展，结构优化意味着要素倾向于往效率更高的行业或者地区流动，要素的配置效率提高。
中国区域间生产效率差异和TFP增长率分解（统计与决策）资料要点
中国区域间生产效率差异和TFP增长率分解：1978-2007李国璋1，周彩云2，江金荣3（兰州大学经济学院,甘肃兰州 73000 ）【摘要】本文使用数据包络分析方法，利用整理出来的面板数据，分时段分区域考察了1978-2007年间，中国30个省区市的生产效率水平，同时分析了TFP 增长率及其组成。
本文的结论是：（1）1978-1990期间，我国的平均生产效率水平是上升的，但1990年代以后呈下降特点；且东部平均生产效率水平大于中、西部。
（2）效率改进和技术进步均是我国TFP增长的重要来源，不过在不同的时段，二者地位不一。
（3）东部的TFP增长率大于中、西部；但是各区域TFP 增长的主要来源不同。
【关键词】生产效率;全要素生产率;技术进步;区域经济差距;追赶效应一引言改革开放以来，我国经历了一系列的制度变革，在从计划经济往市场经济过度的过程中，我国的经济发展取得了举世瞩目的“东方奇迹”。
从1978年到2007年间，我国国内生产总值增长了14倍（1978年不变价），年平均经济增长率达到9.8%，但是经济增长方式的粗放以及区域经济差距的扩大却成为我国经济增长过程中不能回避的问题。
尤其是区域经济差距自90年代以来扩大非常明显（王小鲁、樊纲，2004），并越来越成为政府和学者关注的重要问题，而与之伴生的则是探讨区域经济增长差异成果的大量涌现。
其中，有学者从诸如投入要素、经济结构、资源禀赋、地理位置、政策和制度以及历史文化因素等方面来解释区域差距的现状和成因（张吉鹏、吴桂英，2004）；而全要素生产率增长作为经济增长的核心自然也成为分析区域经济差距的重要途径，有的学者甚至认为全要素生产率差异才是我国地区差距的主要决定因素（彭国华，2005；李静，2006；郭庆旺等，2005）。
总体说来，我国学者对区域全要素生产率的探索和研究是相当多的，大量关于区域TFP增长率的研究集中于对其的测算与分解上，且在此基础上引入人力资本、制度变迁等影响因素分析，以加深对区域TFP增长（包含效率改进与技术进步）差异的认识，并由此进一步加深对地区差距的认识。
中国省际物质资本存量估计：1952～2010
实际上早 在 １ ９ ９ ０年代 初期 ，我 国就 已经 开 始 了对 物质 资 本存 量 的估 计 （ 张 军 扩 ，１ ９ ９ １ ；贺
菊煌 ，１ ９ ９ ２ ；Ｃ ｈ ｏ ｕ ，１ ９ ９ ３ ） ，此后 此类 研究 文献不 断 涌现 ，逐 渐成 为学 界 的一 个 研 究热 点 。进 入
方 法 、估算 指标 和基 础数 据等方 面 的差异 造成 的 ，因此 本文 对我 国省 际物质 资本 存量 的估计 仍然 要 从这 些方 面 的改进 和完 善入 手 ，以期得 到更 加理 想 的估计 结果 ，为 后续 的 区域 经济 分析 和研究
奠 定一 个好 的基 础 。
一
、
物质 资本存 量的估计方法
［ 关 键词 ］省际物质资本存量 永续盘存法 固定资产折旧
［ 中图分类 号 ］Ｆ ０ ６ １ ． ５［ 文 献标识 码 ］Ａ ［ 文章编 号 ］１ ０ ０ ０ — １ １ ４ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ）０ ２ — ０ ０ ４ ６ — １ ０
物 质资本 存量不 但是 宏观经 济分析 也是 区域 经济分 析 中的一个 重要变 量 ，尤 其在 利用生 产 函 数 进行估 计并 考察 区域全 要素生 产率 、资本 和劳 动力等 生产要 素贡 献率等 重要指 标变 化情况 中是 不可或 缺 的关 键变量 。但 是 ，地 区物 质资 本存量 数据在 我 国官方公 布 的各 种统计 资料 中均 没有直
质量较 高的基础数 据 ，另一 个是在 落实估计指标时尽 可能地倚 重客观 事实依据 ，以避免或者减 少人 为
主 观 设 定 的 偏 差 ，以此 为基 础 得 出的 估 计 结 果 应 该 与 我 国各 地 区物 质 资 本 存 量 的 客 观 实 际 更 加 接 近 。 最 后 ，论 文 对 估 计 结 果进 行 了分 析 ，得 出 了四 点 基 本 结 论 。
中国内地各省区1952—2009年实物资本存量估算
中国内地各省区1952—2009年实物资本存量估算【摘要】中国内地各省区的实物资本存量估算及相关研究一直是我国经济学界的研究热点。
本文利用永续存盘法对中国内地各省区1952—2009年的实物资本存量进行估算。
通过对比分析已有的研究文献，利用现有的资料与统计数据对永续存盘法估算每年实物资本存量所用到的几个指标：每年的投资流量、每年实物资本存量的折旧、每年投资流量的价格指数以及初始年份实物资本存量进行了详细的筛选与界定，并且对缺失的数据进行了研究与处理。
【关键词】初始年份实物资本存量固定资本形成总额折旧固定资本形成总额价格指数各省区实物资本存量一、引言实物资本是生产产品的工具之一，经济学把生产工具——延伸人的劳动能力或者人类工作的实物称为实物资本（之所以叫实物资本是为了与人力资本相互区别）。
实物资本不仅包括工厂里的机器，而且包括我们工作的建筑场所、道路港口等基础设施，运输商品和原材料的交通工具，甚至包括教学中所用到的计算机。
完成任何工作几乎都用得到实物资本，而对于大多数工作而言，劳动者在工作中用到的资本越多或者越好，那么其产出也会越多。
实物资本存量的估算对于描述生产的技术状况、估算资本产出比以及全要素生产率都是十分必要的，其差异对不同地区的生产能力以及经济增长都会产生影响。
因此，估计我国内地不同省份之间的实物资本存量具有重要意义，它可以帮助我们对不同省份的经济问题进行有效分析。
本文主要以国家层面公布的统计数据为主，地方数据为辅。
数据的来源主要是根据国家统计局已经正式出版的《中国国内生产总值核算历史资料1952—1995》、《中国国内生产总值核算历史资料1996—2002》、《中国国内生产总值核算历史资料1952—2004》、《新中国统计资料55年汇编》、《新中国统计资料60年汇编》、《中国统计年鉴（1981—2010）》以及个别年份的各省、自治区、直辖市统计年鉴。
二、实物资本存量的估算方法及中国内地已有的估算在实物资本存量核算领域，属于经济合作发展组织（简称OECD）内的国家处于国际领先水平。
icor等统计指标(中经网)---永续盘存法计算各省资本存量.xls
304.25 184.93 513.89 176.23 132.04 523.70 237.64 386.94 407.67 912.22 439.31 291.34 352.47 209.89 1118.12 554.11 525.50 407.76 1126.64 187.11 64.69 121.11 464.72 90.47 217.33 11.37 185.18 101.24 32.27 33.43 172.84
ICOR=I/∆GDP ,I为固定资本形成总额，GDP为支出法GDP，均来自国统
771.89ຫໍສະໝຸດ 19953020.85 2040.89 4815.32 1778.27 3221.32 3961.22 3107.83 4238.26 6266.64 6888.18 3709.63 3099.32 2688.34 5306.23 7841.35 2327.55 4365.64 4987.96 5975.83 1555.00 1136.18
211.89 135.77 328.31 134.64 99.31 374.13 152.38 270.87 302.77 612.08 302.16 231.22 223.86 126.06 694.68 392.06 270.27 259.62 785.31 122.54 44.52 110.43 288.86 67.55 157.16 5.13 131.17 75.23 22.53 23.63 117.52
海南
2.00
279.00 1275.0
内蒙古
9.00
950.00 2461.0
广西
20.00
912.00 3405.0
重庆
977.28 4597.4
省际全要素生产率的测算与分解
省际全要素生产率的测算与分解作者：陈秋明苟娟来源：《现代商贸工业》2010年第06期摘要:采用基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)的非参数指数法测算了各省市区的全要素生产率(Total factor productivity,),技术进步率TECHCH以及技术效率变化EFFCH。
除了江西省的平均增长率小于1外,其他省市的均为正增长,东部地区较中西部提升较快;我国各省全要素生产率的增长主要来源于技术进步,而技术效率的恶化阻碍了生产率的增长。
关键词:FDI;技术溢出;TFP;技术进步率;技术效率中图分类号:F22 文献标识码:A 文章编号:1672-3198(2010)06-0311-021957年美国经济学家罗伯特•索洛(R.Solow)在《经济学与统计学评论》上发表了《技术进步与总量生产函数》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”(或“索洛余值”),也即为全要素生产率的增长率。
基于DEA方法的Malmquist全要素生产率指数法测算全要素生产率(Total factor productivity,TFP),可以避免计算索洛剩余时遇到的强假设条件,既不要求生产处于有效率的路径之上,也无需得知要素投入对经济增长贡献的实际份额,还可以分解为几个有意义的指数的乘积,从而能得到更为细致的动态分析结果。
具体说来,Malmquist全要素生产率指数能被分解为两个部分,一部分是技术进步,另外一部分是技术效率的改善,以便更好地了解全要素生产率的构成。
MI=dt0(x t+1,y t+1)dt0(xt,yt)×dt+10(x t+1,y t+1)dt+10(xt,yt)12=dt+10(x t+1,y t+1)dt0(xt,yt)×dt0(x t+1,y t+1)dt+10(x t+1,y t+1)×dt0(xt,yt)dt+10(xt,yt)12=EFFCH×TECHCH=TFPCH即:全要素生产率变化(TFPCH)可分解为技术效率变化(EFFCH)和技术进步变化(TECHCH),EFFCH是基于可变规模收益的效率变化指数,TECHCH表明了技术的进步和创新。