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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%。
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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 ）。
全要素生产率计算lp公式及解析
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全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是一个重要的经济概念，用来衡量一个经济体所创造的全部产品和服务的价值与生产要素使用的效率。在经济学领域中，TFP的计算方法通常采用线性规划（LP）模型。本文将介绍TFP的计算方法以及如何利用LP模型来计算TFP。
中国的全要素生产率与国际比较研究
中国的全要素生产率与国际比较研究
全要素生产率是衡量经济增长的重要指标之一。在全要素生产率的计算中，不仅仅考虑了劳动力和资本的贡献，还考虑了其他因素，例如技术进步、科学创新、管理水平和资源利用效率等等。因此，全要素生产率能够更全面地反映一个国家经济增长的质量和效率。
近年来，中国的全要素生产率一直是国内外学者关注的热点。在国际上，中国的全要素生产率与其它国家相比还有一定的差距。但是，在过去几十年的时间里，中国的全要素生产率发生了非常大的变化，逐渐走向了国际化水平。
首先，我们来看看中国全要素生产率的发展历程。20世纪80年代初期，中国的全要素生产率基本处于低水平。中国经济的主要特点是产业结构单一、技术水平落后、生产效率低下和资源利用效率不高等等问题。由于缺乏技术、资金和市场等方面的支持，中国的全要素生产率难以得到提高。
但是，在改革开放的大背景下，中国经济逐渐得到了改善和发展。经过20多年的发展和积累，中国的全要素生产率逐渐提高，发展速度也逐渐加快。2010年，中国的全要素生产率超过了世界平均水平。
然而，在与其它经济体的比较中，中国的全要素生产率仍然有所差距。特别是与发达国家的比较，差距更加明显。这主要是因为一些制约全要素生产率提高的因素仍然存在，例如产业结构过于单一、劳动力市场不灵活、科技创新水平有所不足等等。
为提高全要素生产率，中国政府提出了一系列的政策和措施。例如调整经济结构、提高科技创新能力、加大对中小企业的支持等等。此外，中国政府还积极扩大对外开放，采取了一系列措施促进产业升级和创新发展，通过与国际上其他国家和地区的合作促进全要素生产率的提高。 然而，在未来，中国的全要素生产率面临着一些困难和挑战。例如经济增长速度放缓、人口老龄化、资源环保压力等等。在此背景下，中国需要继续采取一系列政策和措施，着力解决上述问题，为全要素生产率的提高提供更加坚实的基础和保障。
最后，在进行全要素生产率比较时，我们还需要注意到不同国家和地区的差异性。例如，发展中国家与发达国家在产业结构、科技水平、文化传统和经济基础等方面存在很大的差异。因此，在进行全要素生产率比较时，需要考虑到这些不同的因素，以便更加准确地进行比较和分析。
全要素生产率分析对中国经济增长的启示
全要素生产率分析对中国经济增长的启示
全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是经济学中一个重要的概念，它是度量一个国家或地区生产力提高的关键指标。TFP的增长是经济发展的重要动力。 随着中国经济的高速增长，如何提高全要素生产率已成为中国经济发展的重要课题。本文将从TFP的概念、TFP和经济增长的关系以及中国经济中的TFP问题三个方面来探讨全要素生产率分析对中国经济增长的启示。
一、全要素生产率的概念
全要素生产率是在给定的生产要素（劳动力、资本、技术等）的投入下，所能产生的实际产出量。全要素生产率可以理解为“经济增长的技术进步部分”，它是通过提高生产效率实现经济增长的关键因素，是衡量一个国家或地区经济增长的核心指标。
全要素生产率的提高也是一个国家或地区竞争力和可持续性发展的重要基础。全要素生产率高的国家常常拥有较高的技术水平和较强的创新能力，具有更高的国际竞争力和更强的可持续性发展能力。与此相反，全要素生产率低的国家往往面临着技术落后、环境污染和资源浪费等问题，发展前景不容乐观。
二、TFP和经济增长的关系
全要素生产率（TFP）是经济学中一个重要的指标，同时也是研究经济增长的的重要因素。经济增长除了依靠不断提高生产资本和劳动力的投入，还需要通过技术进步和效率提升来实现更高质量和可持续性的增长。
全要素生产率的提高，意味着生产效率的提升，能够在生产要素不变的情况下增加商品和服务的生产，从而促进经济增长。如果一个经济体的人力、资本等生产要素都已经达到一定的限度，提高生产率将成为实现经济增长的重要手段。 此外，全要素生产率的提高，还能够促进创新能力的提高。当企业和个人的生产效率提高时，将刺激更多的投入到研究和开发中，从而提高创新能力和技术水平，带动更高质量的经济增长。
三、中国经济中的TFP问题
随着中国经济的高速发展，生产资本和劳动力投入已经达到一定的限度，全要素生产率的提高已成为实现更高质量和可持续性经济增长的核心问题。
我国全要素生产率与创新驱动型增长
中国集体经济CHINACOLLECTIVEECONOMY摘要：创新驱动型的经济增长方式已是我国经济发展的必然要求。文章用全要素生产率来衡量我国的科技创新程度，我国全要素生产率增长率的波动较大，尤其是2008年之后，增长率逐步下降，技术进步对于经济增长的贡献的相对比重在下降，这对于我国创新驱动型增长方式的推进是不利的，必须加大力度推进全要素生产率的提升，从而促进创新驱动型增长方式的实现。为此，提出以下的建议：推动“大众创业，万众创新”，激发社会创新活力；建立健全知识产权保护体系，鼓励技术创新；构建有效的产学研结合平台，促进生产力提升。我国从要素和投资驱动向创新驱动的转变仍旧任重而道远。关键词：全要素生产率；经济增长；创新驱动；新常态一、引言当前我国经济发展进入新常态，在新常态下，经济具有三个特征，第一是由高速增长转为中高速增长；第二是经济结构不断优化升级；第三是从要素和投资驱动转变为创新驱动，其分别是关于经济增速、经济结构和增长方式的转变，现在我们重点关注第三方面，也就是增长方式的转变。改革开放以来，我国经济发展主要依靠要素和投资驱动，伴随着要素和投资对经济驱动能力的下降，现在提出的创新驱动是一种进步。创新驱动中的创新包括三方面内容，一是产品与服务的创新，也就是在产品的功能、生产产品的工艺、产品质量等方面进行的创新，这种创新往往能为我们带来新的产品和服务；二是商业模式的创新，可能一个企业并没有为社会提供新的产品与服务，而只是提供了新的商业模式，比如一种新的消费体验，近些年最大的商业模式的创新就是“互联网+”对传统商业模式的改造，摩拜单车就是典型的代表，当然产品与服务创新也往往与商业模式创新相伴随；三是技术的创新，在生产技术、服务技术上得以提升，从而提供更好的产品与服务。创新驱动的最核心部分就是技术创新，一般来说，我们用全要素生产率来衡量一个社会或国家的技术创新程度，在以下的部分中，我们就将计算我国全要素生产率的变动，以此来观测我国技术进步对于经济增长的贡献，并为我国的创新驱动型增长提出建议。二、我国的全要素生产率在计算我国的全要素生产率时，我们采用生产函数求索洛余量的方式，假设我国经济的生产函数满足如下形式：Yt=AtKαtLβt（1）其中Yt表示社会总产出，At表示经济中的技术因素，Kt表示社会资本数量，Lt表示劳动力投入，α和β为指数参数。对以上公式两边同时取对数，可得：lnYt=lnAt+α*lnKt+β*lnLt（2）首先用数据对以上（2）式进行拟合，得到和的拟合值，在此基础上计算全要素生产率At的增长率。（一）数据的选取对于Yt，我们选择1952～2015年的GDP数据，并用GDP平减指数将其转变为基年为1952年的不变价GDP，即实际GDP。对于Kt，其表示社会的固定资本存量，我国并没有相关的统计数据，因而必须进行推算，在这里我们沿用张军、章元（2003）的方法进行估算，并将其1990年之后的上海市固定资产投资价格指数转变为全国的固定资产投资价格指数，其生产性积累的增长率继续沿用全社会固定资产投资的增长率，然后将固定资产存量转变为基年为1952年的不变价数额。对于Lt，我们使用全国就业人口总数进行表示。（二）估计结果根据以上数据，我们对α和β进行估计，其结果如下：α＝0.6869，β＝0.5545（三）计算全要素生产率增长率（1）式两边同时对时间t求导，然后同时除以Yt，可得：g（Yt）＝g（At）+α*g（Kt）-β*g（Lt）（3）其中g（·）表示增长率，根据（3）式可得全要素生产率的增长率公示：g（At）＝g（Yt）-α*g（Kt）-β*g（Lt）（4）（四）结果根据以上（4）式，我们计算出1953～2015年我国全要素生产率的增长率，如图1所示。我国全要素生产率与创新驱动型增长■袁新海92017年13期（5月）图11953～2015年我国全要素生产率变动从图1可以看出，我国全要素生产率增长率的波动较大，尤其是2008年之后，出现了连年的负增长，说明我国技术进步对于经济增长贡献的相对比重在下降，这对于我国创新驱动型增长方式的推进是不利的，必须加大力度推进全要素生产率的提升，从而促进创新驱动型增长方式的实现。三、推动创新驱动型增长的建议从以上全要素生产率的分析来看，我国从要素和投资驱动向创新驱动的转变仍旧任重而道远，为了促进我国创新驱动型增长方式的实现，我们提出以下的建议：（一）推动“大众创业，万众创新”，激发社会创新活力2014年李克强总理在夏季达沃斯论坛中提到“大众创业，万众创新”，之后在2015年政府工作报告中再次提及，逐渐地在全社会形成创新创业的热潮，创新创业已经成为当前社会的一种流行趋势。目前很多高校开设了创新创业类的课程以及创业孵化中心，这种方式一方面加强了大家将科技转化为产品的意识，提升人们对科技、创新和市场的认知；另一方面也确实在逐步培养一批企业，待其在孵化器中成熟之后，将其投入市场中，也会为社会提供新的产品和就业岗位。此外，很多地方政府制定了创新创业的激励措施，允许并保护技术入股，从而促进科研人员的积极性。但是我们在鼓励创新创业的时候也不能盲目，要注意区分真正的创新创业，避免形成泡沫。（二）建立健全知识产权保护体系，鼓励技术创新技术创新具有很强的正外部性，一个企业的技术创新会激励其他企业进行技术创新，并且其相互间的交流以及人才流动也会进一步增加技术进步的可能性，所以一方面要对技术创新活动进行适当的补贴，以补偿其给社会带来的正外部性；另一方面要想方设法保护产权，给技术创新企业在一定期限内的垄断权，通过垄断高价来获得更高的收益，从而使其研发的预期收益大于其预期成本，这样企业才会有研发的动力。要做到对产权的保护，就要制定相关的法律法规条文，并且严格执法。目前我国的知识产权保护体系尚不健全，存在盗版、“山寨”等现象，这是对知识产权的漠视，势必会对创新形成不利的影响，所以当务之急就是要加大知识产权保护的执法力度，并且随着技术的发展，不断与时俱进，更新知识产权保护的相关制度规范。（三）构建有效的产学研结合平台，促进生产力提升产学研结合是指产业、学校和科研机构的融合，一项技术通过学校或科研机构研发出来，要与企业合作，对其进行产业化，通过市场实现技术研发的价值，只有如此才能激励科研人员源源不断地创新，也才能不断提高社会产品和服务的技术含量，提升产业层次。知识社会环境下的创新形态正推动科技创新从“产学研”向“政产学研”，再向“政用产学研”协同发展的转变。产业化的重点，是服务于科研与学术，重在应用，结合实际需求，不断引领和推动技术进步。创新是一个民族进步的灵魂，是一个国家兴旺发达的不竭动力。国家应该从发展战略上高度重视，并采取有力措施来推动。但同时也要有清晰的认识，建立创新驱动型经济增长模式，实现国家经济的可持续增长，任重而道远。参考文献：[1]李学林，阮傲.新常态下创新驱动型经济增长模式研究[J].商业经济研究,2016(15).[2]李先柏.C-D生产函数、成本、要素用量及参数估计[J].北京理工大学学报(社会科学版),2008(12).[3]张军，章元.对中国资本存量K的再估计[J].经济研究,2003(07).[4]王艳丽,刘传哲.全要素生产率对中国经济增长的贡献：1952~2002[J].北京理工大学学报(社会科学版),2006(10).[5]李宾.我国资本存量估算的比较分析[J].数量经济技术经济研究,2011(12).（作者单位：北京师范大学附属实验中学
中国全要素生产率的估算_1979_2024_郭庆旺
中国全要素生产率的估算_1979_2024_郭庆旺
1979年至2004年的中国全要素生产率的估算是一个非常重要的课题。在这段时期，中国经历了经济开放和现代化进程的关键时期，全要素生产率的估算可以为我们提供对这一阶段经济发展的深入了解。
全要素生产率（TFP）是一个衡量经济效率的指标，它旨在衡量资本、劳动力和其他要素在经济生产中的贡献程度。通过分析TFP的变化，可以揭示经济效率的提高和经济增长的潜力。
为了估算1979年至2004年期间中国的全要素生产率，可以使用生产函数方法。生产函数描述了产出和要素投入的关系。通过回归分析快速的增长，中国在这个时期内实现了高速经济增长，其中一部分可以归因于全要素生产率的提高。
由于全要素生产率是一个综合指标，需要考虑多个因素的影响。这些因素包括技术进步、劳动力素质改善、资本积累和市场化程度的提高等。通过引入这些因素，可以对全要素生产率的变化进行解释。
在估算全要素生产率时，需要收集大量的宏观经济数据和产出数据。这些数据可以用来计算各个要素的投入量，并结合产出数据来估计全要素生产率。同时，还需要考虑到不同产业间的区别和不同地区间的差异。
研究表明，在这个时期内，中国的全要素生产率出现了明显的提高。此前，中国经历了长时间的计划经济体制，效率低下，技术水平相对较低。然而，开放后，中国引入了国际先进技术和管理模式，并加强了对市场机制的运用，这些举措推动了全要素生产率的提升。 根据估算结果，中国的全要素生产率在这段时期内以一个较高的速度增长。这一增长的主要推动力来自技术进步和资本积累。此外，劳动力素质和市场化程度的提高也对全要素生产率的改善起到了积极的作用。
总体而言，1979年至2004年的中国全要素生产率的估算表明，中国在这一时期实现了较高速度的经济增长，其原因主要包括技术进步、资本积累、劳动力素质改善和市场化程度提高等因素的影响。这一时期的估算结果提供了对中国经济开放时期经济发展的深入了解，为我们研究中国经济增长的原因和推动力提供了重要的参考。
中国全要素生产率的测度与解释：1979-2013年
管理纵横ｆ Ｓｗｅｅｐｉｎｇ ｏｖｅＦ ｔｈｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ
中国全要素生产率的测度与解释：１ ９７９－２０ １ ３年
纪红燕 西北师范大学 甘肃兰州 ７３００７０
摘要：文章运用索洛残值法对我国自改革开放以来的全要素生产率增长率进行测算，在考量我国改革开放后几十
年的经济增长特征的基础上，应用西方经济学、新制度经济学的思想框架，设置理论假设，以期达到从技术进步 （技术引进、自主创新及其交互影响）、制度变迁以及经济惯性角度解释我国全要素生产率变动原因的目的。
关键词：全要素生产率；技术进步；制度变迁；经济惯性；
一 引言
自从索洛１９５７年首次将技术进步因素纳入经济增长模型，将人 均产出增长扣除人均资本增长后未被解释的部分称为技术进步增长
率，后来的经济学者将其称为全要素生产率增长率或“索洛余型”
以来，经过不断发展和完善，全要素生产率已经成为研究经济增长
源泉问题最为重要的工具之一。克鲁格曼在对２０世纪６Ｏ年代以来东
亚新兴工业化国家的经济高速增长的原因进行研究后发现，东亚国
家经济的快速增长主要依赖于快速积累的资本存量和充裕的人口红
利，而不是依靠技术进步的推动，并且这种仅依靠投资驱动的高速
经济增长是不可持续的。克鲁格曼１９９４年“东亚无奇迹”的论说以
及１９９７年东南亚经济危机的爆发，掀起了国内学者对全要素生产率
和经济可持续增长的研究热潮。 国内学者在研究全要素生产率时，对研究对象的选取大致可分
为两类：对区域经济全要素生产率的估算和对生产部门全要素生产
率的估算。对区域经济全要素生产率估算代表性的研究有张军和施
少华、樊纲和王小鲁、郭庆旺和贾俊雪等。这些研究通过估算中国
整体经济的全要素生产率和省际区域的全要素生产率，来分析经济
增长的源泉，判断中国整体和区域的经济增长是否具有可持续性。
还有一些研究是针对某一生产部门或者行业的全要素生产率估算，
分析生产部门或者行业的技术进步情况。不可否认，这些研究对宏
全要素生产率论文
一 全要素生产率的概念解析经济增长是国家的基本经济目标之一，对经济增长的源泉或因素的探索与研究一直是经济学界的热点。现代西方经济学界一般认为促进经济增长的因素可以分为三项：劳动力数量的增长、固定资本存量的增长及全要素生产率的增长。这三项可以衡量各个地区的经济运行状况。从长期来看，由于劳动、资本生产要素投入都受到边际收益递减规律的制约，而全要素生产率却具有边际收益递增的特点，所以，全要素生产率的增长是支持经济可持续增长的唯一源泉。全要素生产率已逐渐成为分析经济增长方式的重要工具，也是政府制定长期可持续增长政策的重要依据，估算全要素生产率有助于进行经济增长源泉分析，即分析各种要素对经济增长的贡献，确定经济增长的可持续性。生产率是指要素资源(包括人力、物力、财力资源)的开发利用效率，即生产过程中投入要素转变为实际产出的效率，是产出除以投入。根据研究，对生产所投入要素选择的不同，生产率通常又可分为单要素生产率(SFP)和全要素生产率(TFP)。单要素生产率反映的是产出量与单一生产要素之间的效率关系，是在生产率研究过程中，将产出量和某一个特定的生产要素投入量(如劳动量或资本量)相比所得的比值。常见的单要素生产率有劳动生产率、资金产值率等，它是传统的社会经济统计研究中关于生产率研究的唯一指标。但是，应当注意到，单要素生产率只能衡量一段时间内某一个特定要素投入量的节约，而不能表示生产效率的全部变化。事实上，生产过程往往需要劳动和资本两种生产要素的同时投入。按照经济增长的相关理论，当我们用劳动来代替资本，并产出同样数量的产品时，资本产出率会因为资本投入的减少而提高，劳动产出率则会由于劳动投入的增加而降低。由此看来，单要素生产率并不能很好地反映生产率的全部变动。①全要素生产率是指所有生产要素的生产率，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。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，②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。二 全要素生产率测算方法的分类许多经济学家对全要素生产率进行了深入研究, 提出了许多测算方法, 不同学者从不同角度对这些方法进行了归类。主要有以下三种分类。第一种, 是根据是否需要设置生产函数, 并对生产函数进行参数估计, 可以分为参数方法和非参数方法。③其中, 参数方法从生产函数出发,需要明确生产函数的形式, 并进行计量回归, 最后通过对生产余值的相关计算来获取全要素生产率的变化率。生产函数是参数方法的关键和首要问题, 其好坏会决定最终的评价结果。而非参数方法则绕开了生产函数, 不需要明确生产函数的形式, 不进行计量回归, 直接从投入和产出的角度来考虑全要素生产率的变化率。它采用多投入多产出的模型, 从不同的角度来分析生产的效率状况。第二种, 根据测算原理和角度的不同, 全要素生产率的计算方法可以分为增长核算法、生产前沿面法和指数法。增长核算法, 是指通过适当的函数形式表示出经济体的投入产出关系, 并根据要素投入、生产率增长与产出增长之间的数量关系来推算出TFP增长率。其计算的基本思路是: 寻找一个合适的生产函数形式( 常用的有:柯布-道格拉斯生产函数、超越对数生产函数以及CES 生产函数等总量生产函数形式) , 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, 将产出增长率扣除各种投入要素增长率后的残差, 作为TFP的增长。按传统的增长核算法, 在假定生产在技术上是充分有效的条件下, 可以得出全要素增长率等于产出增长率与全部投入要素增长率加权和之差。而生产前沿面法, 在允许有技术无效的存在的条件下, 从另外一个角度理解和测算生产率。生产前沿面法是指以具有投入或产出最优性质的生产函数来构造生产前沿面, 通过生产过程的实际值( 投入或产出) 与最优值( 最小成本或最大产出) 的比较来得出TFP的方法。④根据构造生产前沿面方法的不同, 生产前沿面法又可分为参数型模型法和非参数型模型法。“指数”是指一个生产单元( 企业、行业、国家或地区) 在一定时期内生产的总产出和总投入之比。它常被用作衡量一个行业或地区经济运行状况的综合性指标, 而TFP的增长则是科技进步、效率( 技术效率、规模效率等) 提高的综合体现。目前, 研究不同时期决策单元的全要素生产率的变化一般采用生产率指数理论与方法, 生产率指数有多种形式, 其中目前被广泛使用的典型的生产率指数是曼奎斯特指数（Malmquist Index）。该指数是在Malmqnist数量指数与距离函数的基础上定义的, 它被用来描述不需要说明具体行为标准( 例如成本最小化和利润最大化) 的多个输入变量和多个输出标量生产技术。接下来，我将采用第二种方法，把全要素生产率的计算方法分为三大类：增长核算法、指数法和生产前沿面法，并把生产前沿面法进一步分为参数型模型法和非参数型模型法。三 全要素生产率的三种不同计算方法（一）增长核算法所谓增长核算法, 是指通过适当的函数形式表示出经济体的投入产出关系, 并根据要素投入, 生产率增长与产出增长之间的数量关系来推算出TFP。其计算的基本思路是: 寻找一个合适的生产函数形式(柯布-道格拉斯生产函数等总量生产函数形式) , 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, 将产出增长率扣除各种投入要素增长率后的残差, 作为TFP 的增长。⑤设总量生产函数为柯布-道格拉斯生产函数：Yt=AeλtKαtLβt （1）其中，Yt为实际产出，Lt为劳动产出，Kt为资本产出，α、β分别为平均资本产出份额和平均劳动产出份额。为估计出平均资本产出份额α和平均劳动力产出份额β，对方程(1)两边同时取自然对数有：In（Y）=In（A）+λt+αIn（Kt）+βIn（Lt） （2）在规模收益不变的约束条件α+β=1下有：In(Yt/Lt)=In(A)+λt+αIn(Kt/Lt) (3)估计出平均资本产出份额α和平均劳动力产出份额β后，带入下面方程可以得到全要素生产率增长率：ΔA/A=ΔY/Y-αΔL/L-(1-α)ΔK/K (4)索洛残差法避开了生产函数具体形式的讨论，而关注函数的相关性质，使得基于这一模型的技术进步度量方法具有广泛的适用性；加之索洛残差法计算方法简便、直观，该模型实用性也很强。但索洛残差法也存在明显的缺陷。在索洛模型中，技术进步的贡献只是产出增长扣除劳动力和资本贡献份额之后的“余值”，该“余值”反映了任何导致生产函数变动的因素。但是实际上，并非劳动和资本两种投人以外任何导致产出增加的因素都是技术进步,方法中用来计算生产率贡献的“余值”不仅包含了狭义的技术进步, 还包括了诸如市场环境的改善、自然灾害的减少、劳动质量的提高等其它因素的影响, 直接导致技术进步贡献力的高估, 这正是索洛余值法的根本缺陷。由于索洛残差所包含的因素过于宽泛，所以不能真实反映现实的技术进步贡献，特别是对于中国这样一个转型经济更是如此。（二）指数法指数是分析各种经济变量变化最常用的方法, 计算TFP同样也不例外。TFP 指数是指一个生产单元( 企业、行业、国家或地区) , 在一定时期内生产的总产出和总投入之比。它常用作衡量一个行业或地区经济运行状况的综合性指标, 而TFP的增长则是科技进步、效率( 技术效率、规模效率等) 提高的综合体现。假设考察生产单元基期(S)和报告期(T) , X 表示投入, Y 表示产出, 则TFP指数则可表示为:TFPst=（yt/ys）/（xt/xs）由此看出, 对生产率增长的度量, 必须转化为对总投入和总产出增长的度量。由于实际中的生产单元, 大都是以多种要素投入来生产多种产品, 而且各种投入和产出变化的速度、乃至变化方向都可能存在较大差异, 因而对总投入指数和总产出指数的计算, 并不像单一投入产出时那样简便易行, 而必须使用综合指数来度量这种复杂变化。而在TFP指数的计算中, 主要采用Tornqvist指数。Tornqvist 数量指是个体数量指数的加权几何平均值,而权重则是基期和报告期价值额的简单算术平均值, 即:QstT=Πi=1(qit/qis)(ωisωit/2) (1)这里ωis=pisqis/Σi=1pisqis,是第i 物品在基期s 的价值份额,ωit=pitqit/Σi=1pitqit是第i 物品在报告期t 的价值份额。Tornqvist指数一般写成它的对数形式:InQstT =Σi=1(ωisωit/2)×（Inqit-Inqis） (2)这种对数变换形式为实际计算提供了方便。对数形式下的Tornqvist指数, 是对数形式的个体数量指数的加权平均值。由于第i种物品数量对数的变化,Inqit-Inqis= In(qit/qis)≈qit/qis-1 (3)代表了第i物品数量变化的百分率。因此对数形式的Tornqvist指数表现的是总体数量的增长率。Tornqvist数量指数(2),是在度量总投入和总产生数量变化时,最常用的指数公式;而(3)则用于实际计算。同样,Tornqvist指数的计算也可依靠计算机来实现, 可以利用的软件主要有SHAZAM 经济计量软件包, EXCEL、LOTUS、TFPIP 也都可以计算T ornqvist 指数。综合以上分析,可以看出指数方法具有以下两点优势:1.对于任意两个时期(企业、行业、国家或地区) , 只要有它们的投入产出物品的数量及相应的价格(或是价值份额) , 利用指数方法就可计算它们之间的生产率变化, 较为简单也易于理解。2.在生产函数已知的前提下,TFP指数可以分解为技术效率、技术进步和规模效率的乘积。假设生产单元在基期和报告期的技术效率不为1, 则yt=λtft（xt）, 0＜λt＜1,ft(xt)为生产单元ε（t）阶齐次生产函数。将yt代入公式中,得:TFPst=（yt/ys）/(xt/xs)=（λt/λs）×（ft（xt）/xt）/（fs（xs）/xs）, 假设基期和报告期的投入水平存在一定的数量关系, 即xt = axs, 则TFPst=（λt/λs）×（ft（axs）/axs）/（fs（xs）/xs）=（λt/λs）×aε（t）-1×（ft（xs）/ fs（xs））。公式右边的λt/λs为技术效率, ft（xs）/ fs（xs）部分为技术进步, 而中间部分aε（t）-1为规模效率。在应用指数方法时, 还有两方面问题需要注意: 一是指数方法本质上属于确定性方法, 没有考虑随机因素对TFP的影响;二是由于国内的一些客观原因,生产资料和产成品价格的历史数据不完全,这会影响到TFP的最终结果。（三）生产前沿面法对经济生产有效性进行评价具有非常重要的意义。要了解生产行为无效的根源和程度，以提出相应的改进对策和目标，就必须要对无效的生产决策单元（Decision Making Unit，DMU）的生产有效性进行评价。生产前沿面分析是生产有效性评价的重要工具。它的研究思路是：根据已知的一组投入产出观察值，构造出投入产出一切可能组合的外部边界，使得所有投入产出观测点都落在这个边界的下方并且与其尽可能接近。生产前沿面法允许技术无效的存在, 引进了技术无效率因子, 一个生产单位与生产前沿面的距离即为技术无效率。可以用一个例子说明生产前沿面对于效率的测算与分解原理。假设某生产企业, 以两项投入( x1 和x2 ) 得到单一产出( y ) 。图1 中SS’ 表示企业在技术完全有效率状况下的单位等产量曲线, 代表生产前沿面; 点P 是企业真实的生产点; 线段QP 表示在不减少产出的前提下所有的投入可以成比例缩减的数量, 也就是企业技术非有效性的程度。因此, 我们可以用百分比TE = OQ/OP= 1-QP/OP 表示企业的技术效率( 其取值分为在0 和1 之间) : 如果值等于1, 则表示这个企业是完全技术有效率的, 如图中的点Q 就是技术有效。技术有效的所有点就构成了生产前沿面, 即SS’上的点。假设投入要素x1和x2的单位价格分别为Px1和Px2,则企业的预算线为图中直线AA’。预算线AA’和单位等产量曲线(生产前沿面) SS’的切点M是企业的最优生产点,其不仅具有技术上的有效性也具有资源配置上的有效性, 假设M 点的投入分别为x1M 和x2M 。和M点相比起, Q 点虽然也是技术有效的点, 但是分配上却无效率。假设Q 点的单位产出的投入分别为x1Q 和x2Q ,则可以通过增加x2要素投入, 减少x1的要素投入, 使得在单位产出不变的情况, 减少总成本投入。这一过程可以一直进行到Q点移到M点为止,从而达到分配上的最优。我们可以用Q点和M点的总成本之间的差额表示两点之间的分配无效性的程度。定义百分比AE = ( Px1×x 1Q + Px2×x2Q) / (Px1×x1M + Px2×x2M) 表示分配效率( Allocative efficiency, AE ) , 由于R 点和M 点处于同一条成本预算线上, 因此这两点的总成本相等, 因此进一步得到AE = ( Px1×x 1Q + Px2×x2Q) / (Px1×x1M + Px2×x2M) = OR/ OQ。再定义经济效率( Eco nomic efficiency,EE ) 为最优生产点M 总成本与真实生产点P 总成本之间的比值, 则EE = OR/ OP, 可以容易得出EE = TE×AE 。图1中定义的这些效率方法是假定完全技术有效企业的生产函数已知。实际
中国全要素生产率的测算及影响因素分析
中国全要素生产率的测算及影响因素分析
摘要
全要素生产率不仅是衡量经济效率的重要指标，也是衡量经济增
长潜力的重要指标。改革开放以来，中国经济保持着高速增长态势，
然而今年的政府工作报告却指出，２０１２年国内生产总值预期增长目
标是７．５％，这是我国国内生产总值预期增长目标八年来首次低于８％。
温家宝说：“这一调整，其主要目的就是要真正使经济增长转移到依
靠科技进步和提高劳动者素质上来，真正实现高质量的增长，真正有
利于经济结构调整和发展方式的转变。我们调低速度主要是为了结构
调整。”所以在这种经济形势和政策形势下对它的研究分析就显得尤
为重要。
本文首先对各位学者在测度全要素生产率时采用的方法进行了
汇总，并对几种经常被采用的方法进行了简单的介绍，随后本文选择
通过索罗剩余值法对中国的全要素生产率进行测度，并得出了中国的
全要素生产率处于增速逐渐平稳的稳步增长状态的结论。
紧接着，本文在得出的全要素生产率数值的基础上，利用多元线
性回归分析法对全要素生产率进行了影响因素分析。在选取影响全要
素生产率的因素指标时，由于本文的侧重点是研究技术进步和产业结
构对全要素生产率的作用，所以在影响全要素生产率的众多因素中，
我们有目的性地选择了技术进步和产业结构这两个一级指标，进而把
技术进步分为自主创新和技术引进两个二级指标，产业结构分为第二
产业占国内生产总值的比重、第三产业占国内生产总值的比重两个二
级指标。最终通过实证分析我们得出了结论：技术进步对全要素生产
率的拉动作用远远小于产业结构升级对全要素生产率的推动作用。最后，在实证分析的基础上，本文首先对影响全要素生产率的各
个要素在发展过程中存在的问题作了分析和总结，并指出了导致问题
发生的可能的原因，最后提出了全面提高我国全要素生产率增长的相
关政策建议。
关键词：全要素生产率；自主创新；技术引进；产业结构
ⅡＩ㈣科
一…
ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮＡＮＤＩＮＦＬＵＥＮＣＥＦＡＣＴＯＲＳＡＮＡＬＹＳＩＳ
ＯＦＦＡＣＴＯＲＰＲＯＤＵＣＴＩＶｌＴＹＩＮＣＨＩＮＡ
我国全要素生产率估算及影响因素分析
我国全要素生产率估算及影响因素分析
以参数方法中的生产函数法对我国1996-2015年的数据进行分析，找出我国经济增长的影响因素，并针对这些影响因素提出政策建议。结果表明国外技术引进、技术自主创新和制度变迁仍然是影响我国全要素生产率的主要因素，其中，制度因素是影响我国全要素生产率的最主要因素。
标签：全要素生产率；估算；影响因素
0 引言
全要素生产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。它的研究有利于进行经济增长的源泉分析，是宏观经济学中反映经济增长的重要指标，近年来受到经济学者的广泛关注。测算全要素生产率的方法大致分为参数方法和非参数方法两类。
1 我国全要素生产率的估算
1.1 模型设定
我们利用生产函数法具体估算我国1996-2015年的全要素增长率，相关数据主要来源于《中国统计年鉴》。根据生产函数法的基本方程Y=AKαLβ，假设α+β=1，求得A。在求全要素生产率之前需要先求得α，对于资本产出份额α，虽然计算劳动者报酬占GDP的比重可以得到劳动者产出份额，但是中国统计年鉴中并无按照收入法核算的GDP，因此我们采用对各省的收入法计算数据进行加总计算取平均数得到。经过计算估计得到的劳动产出份额β大约为0.45。经查文献，我们计算的结果与现有文献的估算结果大致相同，故本文采用α=0.55，β=0.45。
1.2 数据来源与指标选取
1.2.1 产出数据Y
本文采取的是我国国内生产总值GDP作为产出的数据，由于各年的价格不同，价格波动会对GDP产生影响，所以以1996年不变价格将历年GDP换算为以基期价格计算的数据。
1.2.2 劳动投入L
劳动投入采用了各年从业人数的数量来度量。严格来说，这一指标并不十分准确，因为劳动投入还与劳动力的质量和利用效率有关，仅仅通过从业人数度量不能完全反应劳动力对经济增长的贡献，但是根据数据的可获得性及公式的复杂程度考虑，只能采用从业人数作为劳动投入的衡量指标。
中国全要素生产率的测算与分析
南开大学硕士学位论文中国全要素生产率的测算与分析姓名：***申请学位级别：硕士专业：概率论与数理统计指导教师：***
2000.3.1致谢
衷心感谢南开大学张润楚教授、中国人民大学赵彦云教授和中科院张永光研究员给予我的无私教诲和热情帮助。
真诚感谢南开大学的老师两年多来的关心和教育，感谢研究生班上老师和同
学们对我的支持与帮助。感谢国家统计局教育中心的提供的难得机会与热情帮助。
感谢国家统计局国民经济核算司的领导和同事给予的支持与帮助。摘要
全要素生产率研究是当代经济学研究领域的重要组成部分。把全要素生产率研究的最新理论和方法应用于分析中国经济增长的源泉、动力和增长方式，具
有十分重要的现实意义。本文的重点在于运用最新、最细、最具权威的统计数据，
对中国全要素生产率进行测算。
与中外学者相比，本文对中国全要素生产率的测算有以下五点不同：
一是把“索洛余值”明确为“全要素生产率的增长率”，从而区别于部分学者使用的“科技进步贡献率”概念；
二是采用要素收入份额法确定中国生产函数中的参数ａ与Ｂ，避免了经验
法确定的主观随意性；
第三，测算结果显示．中国全要素生产率的提高速度是显著的，处于中外ｒ学者测算数区间的上限。侈数学者测算改革开放以来中国全要素生产率的提高对
经济增长的贡献率在３０—４０％之间，本文的测算结果为４２．５９％。改革前后，中国全要素生产率对经济增长的贡献率由．１７９％迅速提高至４２５９％，表明中国经济增长方式正逐步发生变化：ｒ一
第四，把中国全要素生产率细分为三次产业层次测算，发现在１９５３～１９９８
年，第二产业全要素生产率对经济增长的贡献率最高（３０８％），第一产业次之（１２％），第三产业最低（１．５％）：
第五，把改革开放以来的２０年再细分成若干五年计划时期对比，发现经济体制改革和市场化对中国全要素生产率的变化具有重大影响。
最后，根据对中国全要素生产率的测算与分析，提出了若干政策建议。
关键字：中国全耍素生
测算与分析政策建议Ａｂｓｔｒａｃｔ