全要素生产率测度
TFP与DEA全要素生产率测度的数据包络分析方法
TFP与DEA 全要素生产率测度的数据包络分析方法TFP与DEA全要素生产率测度的数据包络分析方法刘喜华青岛大学经济学院二OO七年九月十日第一章 DEA及其经济意义DEA方法又称数据包络分析法(Data Envelopment Analysis)，它是由著名运筹学家A.Charnes和，有关的理论研究不断深入，应用领域日益广泛。
DEA方法之所以发展这么快，关键在于它具有明显的经济意义，因此DEA成为管理科学、系统工程、决策分析和评价技术等领域一种重要的分析工具和手段。
下文将从DEA的基础理论入手，详细的阐述DEA的经济意义，及DEA的最新发展情况。
1.1 DEA简介DEA方法的基本思想是建立一个数学规划模型，对各个决策单元做出相应的评价。
一个决策单元(Decision Making Unit，简记DMU)在某种程度上是一种约定，它可以是学校、医院、法院、空军基地，也可以是银行或企业，其特点是：每个DMU都可以看作是相同的实体，亦即在某一视角下，各DMU具有相同的输入和输出。
通过对输入输出数据的综合分析，DEA可以得出每个DMU综合效率的数量指标，据此将各DMU定级排序，确定有效的(即相对效率最高的)DMU，并指出其他DMU非有效的原因和程度，给主管部门提供管理信息。
DEA还能判断各DMU 的投入规模是否恰当，并给出了各DMU调整投入规模的正确方向和程度，应扩大还是缩小？改变多少为好？作为一种效率评价方法，DEA方法能够对处于同一系统内的各个评价单元的有效性进行评价，它主要是根据被评价系统的投入产出指标，建立相应的评价模型，从而得到每个评价单元的效率评价值。
DEA方法具有下面优点：1．客观性，DEA方法主要是通过数据和数学规划模型进行评估，因此与AHP 等方法相比，显得更加客观，它能在某种程度上规避评价者的主管意识，从而得到更为客观的结论。
但这种客观性也不是绝对的，虽然数据和数学模型都不会体现评价者的主管意识，然而评估者能够通过改变评价指标来影响评价结果，也就是说，用DEA方法时，评价指标的选取能体现评估者的偏好。
全要素生产率测算方法综述
全要素生产率测算方法综述作者：王玉来源：《商情》2019年第46期【摘要】建国70年，我国经济发展得到了世界认可，多年来我国一直保持着较高的经济增长速度，但是高速经济增长的背后是巨大的能源消耗与严重的环境污染，经济发展质量有待提升。
当前，我国已经又“高速度”转向“高质量”发展阶段，习总书记强调“必须坚持质量第一、效益优先，以供给侧结构性改革为主线，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”，我们就需要关注全要素生产率。
本文旨在厘清全要素生产率测算方法，探讨全要素生产率的发展方向，为其后续相关研究提供文献支撑。
【关键词】全要素增长;生产率;經济增长全要素生产率（TFP），又称综合要素生产率，由美国统计学家肯德里克首先提出，相对于单要素生产率而言，是指无法用投入要素（如资本和劳动力等）解释的其他所有因素导致的产出增长部分，一般是在估计总量生产函数后，采用产出增长率扣除各要素投入增长率的产出增长的余值来衡量。
在进行生产效率和经济增长质量的分析时全要素生产率是其中的关键一环。
一、全要素生产率测算方法目前，国内有较多的文献对测算进行了详细的研究。
最初，在测算TFP时假设没有无效率的存在采用非生产前沿分析，主要包括索洛参差法和对偶法。
放松了无效率的假设后，生产前沿分析得到发展，根据是否需要事先定义生产函数，生产前沿分析又可以分为参数方法和非参数方法。
参数方法又可以分为随机生产函数法和确定前沿函数法（SFA为代表），两者的不同是误差项的定义差异造成的。
下面本文将对上文提及的四种主要测量方法进行介绍。
（一）索洛残值法最早测算全要素生产率的是索洛，他用一个“余值”来表示全要素生产率，该方法被命名为索洛残差法，该方法开始于他在1957年开创性地引入的一个古典生产函数Q=F（K，L，t），同时他假定该函数是希克斯（Hicks）中性且规模报酬不变的。
索洛残差法是在古典函数的基础上将经济增长中的劳动和资本两个生产要素投入导致的经济增长抵扣掉以后的剩余的经济增长部分作为技术进步。
全要素生产率与技术进步的测度
全要素生产率与技术进步的测度随着社会不断发展，经济领域的竞争愈发激烈。
如何制定正确的发展策略、提高产出、降低成本，已成为企业和国家不得不面对的问题。
全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）作为经济领域中的重要概念，成为了回答这些问题的有效途径之一。
本文将从全要素生产率和技术进步两方面对其进行探讨。
一、全要素生产率的概念和测度方法全要素生产率是指在一定时间段内，各种生产要素（包括劳动力、资本、土地、能源等）综合利用效率的提高程度。
多数情况下，全要素生产率的上升都是由于生产力水平的提高、技术进步和组织管理等多个方面的综合性改善而来。
全要素生产率的计算可以根据以下公式进行：TFP = Y / (A*L^α*K^(1-α))其中，Y是产出、A是生产率、L是劳动投入、K是资本投入、α是产出弹性。
在计算全要素生产率时，常采用的是索洛技术（Solow Residual）方法和马尔科夫链方法。
索洛技术方法是由罗伯特·索洛于1957年首先提出的，基于国民经济生产函数的构建，将输入、输出变量加入以得出全要素生产率的计算式。
该方法的不足之处主要有两个：一是只考虑了数量关系，而未能充分反映质量因素，使结果缺乏说服力；二是未能对指标权重的确定进行合理处理。
因此，索洛技术方法常常被指出存在不足之处。
马尔科夫链方法是一种常用的计算全要素生产率的方法。
该方法通过运用生产函数，将生产成果与生产要素数量构成相互联系，从而判断生产效率的变化。
该方法可以更加准确地反映生产变化的情况，但也需要注意方法的局限性。
总之，全要素生产率的测度是一个较为复杂而又重要的问题。
通过精确计算全要素生产率可为企业提供非常实用的指导，帮助企业在经济竞争中保持优势。
二、技术进步的概念和测度方法技术进步是相对于传统生产方式而言的新生产技术和生产方式的出现和应用。
其主要作用是提高生产效率、推动生产方式升级，推动产业扩容和形态变化。
中国制造业绿色全要素生产率测度及其影响因素分析
高技术制造业和装备制造业的绿色全 要素生产率较高，传统制造业如纺织
业、化学工业等则较低。
区域差异
东部地区制造业绿色全要素生产率较 高，中部地区次之，西部地区最低。
影响因素
技术创新、产业结构、能源消费结构 、国际贸易等因素对制造业绿色全要 素生产率有显著影响。
政策建议
促进技术创新
加大对科技创新的投入，鼓励企业进行技术研发和引进， 提高制造业的技术水平，从而提高绿色全要素生产率。
07
研究不足与展望
研究不足之处
数据和方法的局限
性
目前的研究多基于传统的生产率 测度方法，未考虑环境因素和资 源利用效率，难以准确衡量绿色 全要素生产率。
缺乏系统研究
关于绿色全要素生产率的影响因 素，现有研究多从单一角度（如 技术创新、产业结构等）进行探 讨，缺乏系统性的理论框架和分 析方法。
区域差异的忽视
04
中国制造业绿色全要素生产率 测度结果
测度过程与结果概述
测度方法
01
采用DEA-Malmquist方法，利用投入产出数据对全要素生产率
进行测算。
数据来源
02
来源于中国制造业企业数据集及官方统计数据。
测度结果概述
03
经过测算，发现中国制造业绿色全要素生产率整体呈上升趋势
，但各行业和地区间存在差异。
现有研究的不足
随着全球制造业的不断发展，对绿色 、低碳、可持续发展的需求越来越强 烈。
尽管已有一些研究涉及中国制造业的 生产率测度，但很少有研究关注绿色 全要素生产率及其影响因素。
中国制造业的规模与地位
中国作为全球制造业的大国，面临着 资源短缺、环境污染等问题，因此提 高绿色全要素生产率对于中国制造业 的可持续发展至关重要。
中国生产性服务业全要素生产率测度——基于非参数Malmquist指数方法的研究
Ｔｏ ａ ｃ ｏ ｏ ｃ ｉ ｉｙ Ｍ ｅ ｓ ｅ ｅ ｆＣｈｉ ｔ ｌＦａ ｔ ｒ Ｐｒ ｄｕ ｔｖ ｔ ａ ｕｒ ｍ ｎｔｏ ｎａ’ ｏ ｕｃ ｒ Ｓ ｒ ｉｅ： Ｓ Ｐｒ ｄ ｅ ｅ ｖ ｃ
Ｂａ ｅ ｎ ａ ｍｑｕ ｓ ｎｄ ｘ ｓｄｏ Ｍ ｌ ｉｔＩ ｅ
Ｙ Ａ ｉ ｊｎ ＬＵ Ｈ ｏ Ｂ Ｉ ａ Ｕ Ｎ Ｙ ～ ｕ ，Ｉ ａ ，Ａ ｎ Ｎ
（ ｅａｔｅｔｆＥ ｏｏ ｉ ， ａｉｎＵ ｉ ｒｔ Ｔｃｎ ｌ ｙ Ｄ ｌ ｎ１６ ２ Ｃ ｉ ） Ｄ ｐ ｒ ｎ ｃｎ ｍｃ Ｄ ｌ ｎｖ ｓｙｏ ｅｈ ｏ ， ａｉ １０４， ｈｎ ｍ ｏ ｓ ａ ｅｉ ｆ ｏ ｇ ａ ａ
一
、
引言
增长的质量 ， 而全要素生产 率的计算是用来 衡量
经济增长质 量 的主要方 法。近几 年， 国内外 学者
当要素 投人积累到一定程度 时， 全要素生产 率的高低将决定经济增长的快慢 。中国经 济在 经历了多年的持续快速发展之后 ， 有关经 济增长
通过选择不同层面的数据 ， 运用不 同模型 ， 中国 对 的全要 素生产率 进行 了测 算。比如 ， ｏ ｎｚ ｉ、 Ｂｒ ｓｅ ｅ ｔｎ
数 方法考察 了中国生产性服务业全要 素生产 率的变化原 因、 区差异与 变动趋势 。研 究表 明 ， 地 中国生产 性服务 业仍表现 为粗放 型增长方式 ； 全要素 生产 率呈现 负增长 ， 下降的速度 在逐年放缓 ； 但 分析期 内导致生产性服务业
全要 素生产 率下降的原 因不 同， 前期 为技 术进 步 ， 后期为技 术效率 ； 东部地 区全要 素生产率下降的速度要远低 于
软科学研究成果与动态 中国生产性服务业全要素生产率测度
中 国生产性服务业全要 素生产 率测度
全要素生产率分析
全要素生产率分析全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量经济体在固定输入（生产要素）下所能产生的产出水平的综合指标。
它是衡量经济效率的重要指标，可以揭示一个国家或产业的生产能力以及提高经济效益的潜力。
本文将从理论和实践两个方面对全要素生产率进行分析。
一、全要素生产率的概念和计算方法全要素生产率是指在固定输入（资本、劳动、土地等生产要素）的情况下，通过改进技术和提高管理效率，使得产出水平超过输入水平的生产能力。
全要素生产率与单个生产要素的效率增长不同，它体现了多个生产要素协同作用的综合效果。
全要素生产率的计算方法一般采用索罗（Solow）残差法。
即将经济增长的影响因素中与生产要素增长无关的部分，作为全要素生产率的测度指标。
计算公式如下：TFP = ln(Y) - a ln(K) - b ln(L)其中，TFP代表全要素生产率，Y代表产出总量，K代表资本存量，L代表劳动力数量，a和b分别为资本和劳动的产出弹性系数。
二、全要素生产率的影响因素全要素生产率的提高受多方面因素的影响，包括技术进步、人力资本、制度环境等。
以下是其中几个重要的影响因素：1. 技术进步：技术进步是提高全要素生产率的最主要因素之一。
通过科技创新和技术应用的进步，能够提高企业的生产效率和竞争力，从而推动全要素生产率的提高。
2. 人力资本：人力资本的提高有助于提升全要素生产率。
培养高素质的劳动力，提高其技能水平和知识储备，能够提高生产效率，并推动全要素生产率的提高。
3. 制度环境：良好的制度环境能够激发经济主体的活力和创造力，促进资源优化配置和创新能力的释放，从而提高全要素生产率的水平。
三、全要素生产率的意义和价值全要素生产率的提高对一个国家或产业的发展具有重要的意义和价值。
以下是几个方面的价值：1. 提高经济效率：全要素生产率的提高意味着同样的输入能够产生更多的产出，体现出资源利用的有效性和经济效率的提升。
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。
tfm指标 -回复
tfm指标-回复什么是TFM指标以及它的意义和应用范围？TFM指标（Total Factor Productivity Measurement）全要素生产率测度是一个用来衡量一个经济系统的整体效率的指标。
它是根据生产要素的输入和产出的比率来计算的。
TFM指标在经济学中被广泛使用，可以用于评估一个国家、行业或企业的经济效益，并提供评估和改进经济系统的一个方法。
本文将详细介绍TFM指标的概念、计算方法、意义以及应用范围。
TFM指标的计算方法是通过将一个经济系统的产出除以其生产要素的总输入，即：TFM = (产出/输入)生产要素通常包括劳动力、资本和自然资源。
它们是经济系统的基本要素，对经济生产的效率和产出起着至关重要的作用。
通过计算TFM指标，我们可以了解一个经济系统如何利用生产要素来生产产出，并衡量其经济效率。
TFM指标的意义在于，它可以帮助我们评估一个国家、行业或企业的经济效益。
通过比较不同经济系统的TFM指标，我们可以了解它们之间的差异和改进的空间。
如果一个国家、行业或企业的TFM指标高，这意味着它在相同生产要素输入条件下能够获得更高的产出，具有更高的经济效率。
反之，如果一个经济系统的TFM指标低，可能需要改善生产要素的利用或提高效率，以提高经济效益。
TFM指标的应用范围广泛。
在国家层面，政府可以使用TFM指标来评估国家经济的整体效益，发现经济增长的潜力和改进的空间，以制定相关政策来提高国家的经济效率。
在行业层面，企业可以使用TFM指标来评估自身的经济效益，并与其他竞争对手进行比较，以找到改进的机会和优化经营策略。
在企业层面，管理者可以使用TFM指标来评估生产部门的效率，并找到提高生产效率和减少资源浪费的方法。
除了评估经济效益外，TFM指标还可以用于跟踪和预测经济发展趋势。
通过定期计算TFM指标，并与历史数据进行比较，我们可以发现经济系统的改进和变化趋势，并进行趋势预测和分析。
这对于投资决策和经济预测有着重要的意义。
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▲数据包络分析（DEA)
优点：仅通过线性规划方法，不需要任何具体函数形 式而得到生产前沿面。 缺点： （1）把观测值到前沿面的偏差都当作无效率的结果， 完全忽略了测度误差和其他噪声； （2）重要的投入产出遗漏会引起结果的偏移； （3）效率得分仅仅是样本量相对于最好厂商的得分。
▲基于DEA的Malmquist指数法
0.97
1.22 1.07 1.09
0.73
1.19 1.04 0.91
1.04
0.85 0.82 0.98
1.18
1.19 1.26 1.12
0.77
0.92 0.94 1.39
0.92
0.87 0.88 0.96
1.48
1.06 1.25 0.96
浙江
安徽 山东 河南 湖南 广东 海南 四川 云南
非参数方法
非参数法不需要设定具体的函数形式，从而 避免了因生产函数不当而带来的误差。
▲指数法
优点：最简单的方法，比较适宜于微观经济分析。 缺点： （1）不能导出对TFP贡献份额的确切估计； （2）Laspeyres, Passche, Fisher, Tornqvist指数不能 提供更多的技术进步和技术效率等方面的信息； （3）指数法本质上属于非参数法、确定性方法，没有 考虑随机因素对TFP的影响。
1.44
1.43 1.45 1.43
0.85
0.89 0.83 0.89
1.38
1.51 1.37 1.52
平均
1.33
1.09
1.09
1.42
1.34
1.03
1.36
0.90
1.37
综合效率改善指数(TE)
省份 北京 天津
1996~1 997年
1.15 0.94
1997~1 998年
1.35 1.01
1998~1 999年
0.84 1.24
1999~2 000年
0.99 0.89
2000~2 001年
0.65 0.90
2001~20 2002~2 02年 003年
0.87 0.91 1.01 1.89
2003~2 004年
0.98 0.66
河北
辽宁 黑龙江 上海
1.45
1.00 1.23 1.11
1.05
0.86 0.95 1.44 0.86 0.42 1.08 0.29 0.94
1.01
1.08 1.15 1.05 1.93 1.17 0.95 1.39 1.05
1.09
1.11 1.14 1.07 1.18 1.70 0.90 0.84 0.98 0.89 0.87 0.94 1.16
1999~2 000年
1.35
1.27 1.46 1.24 1.45 1.36 1.44 1.27 1.25 1.39 1.21 1.26 1.48 1.19 1.86
2000~2 001年
0.84
1.24 1.60 1.62 1.72 1.40 1.56 1.25 1.53 1.26 1.36 1.59 1.51 1.59 1.14
1.36
1.24 1.36 1.40 1.37 1.35 1.39 1.35 1.36
0.90
1.05 1.04 1.06 1.05 0.97 1.14 1.03 0.97
1.43
1.08 1.44 1.45 1.44 1.45 1.28 1.46 1.43
0.89
0.99 0.85 0.83 0.85 0.85 0.83 0.88 0.89
全要素生产率指数(TFP) 省份
北京
天津 河北 辽宁 黑龙江 上海 浙江 安徽 山东 河南 湖南 广东 海南 四川 云南
1996~1 997年
1.42
1.43 2.05 1.40 1.85 1.30 1.44 1.15 1.23 2.07 1.00 0.53 1.55 0.41 1.22
1997~1 998年
陕西
新疆 平均
1.02
0.53 0.96
0.62
1.90 1.06
1.27
1.47 1.09
0.99
0.88 0.95
0.84
0.99 1.03
1.22
1.53 1.01
1.00
1.04 0.97
1.50
1.11 1.18
案例分析：
（1）综合效率指数(TE)：我国邮电部门的综合效率指数没有 太大的改变。 （2）技术进步指数(TP)：技术进步指数的变化趋势基本上与 全要素生产率指数的变化趋势一致；又由于效率指数的变 化不明显，这就说明全要素生产率的变动主要是由技术进 步带来的。
技术变化指数(TP) 省份
北京 天津 河北 辽宁
1996~ 1997 年
1.23 1.53 1.41 1.41
1997~1 998年
0.82 1.23 1.18 1.23
1998~ 1999年
0.95 1.10 1.04 1.21
1999~ 2000年
1.37 1.43 1.41 1.45
2000~2 001年
1.15
0.89 1.12 0.93 0.98 1.17 1.10 1.17 0.92
0.93
1.15 1.83 0.93 1.00 1.03 0.86 0.87 1.05
0.85
0.82 0.85 0.93 0.96 0.78 1.05 0.87 0.86
1.32
1.30 1.15 1.34 1.20 1.32 0.95 1.29 1.19
（3）全要素生产率指数(TFP)：我国邮政业发展的全要素生产 率指数没有太大的变化，说明技术进步对于我国邮电业发 展的推动作用还没有充分发挥出来，技术进步将成为我国 邮政部门发展的新动力。
1.50
1.99 1.35 1.33 1.37 1.43 1.38 1.34 1.48
四川
云南 陕西 新疆
1.39
1.30 1.12 1.26
1.01
1.09 0.96 1.11
1.07
0.97 0.89 1.05
1.27
1.61 1.09 1.36
1.36
1.23 1.25 1.36
1.04
0.89 1.24 1.03
2001~2 002年
1.00
0.96 0.67 0.95 0.85 1.46 0.97 1.22 0.88 0.90 1.14 1.06 0.83 0.91 0.93
2002~2 003年
1.04
2.12 1.32 1.19 1.26 1.03 1.23 1.18 1.23 1.35 1.22 1.14 1.50 1.28 1.23
1.11
1.25 1.14 1.50 1.34 0.98 1.20 1.12 1.39 1.31 0.99 0.88 1.23 1.40 1.14
1998~1 999年
0.79
1.36 0.76 1.44 1.14 0.99 1.29 1.31 1.37 1.27 1.33 1.82 0.94 0.90 0.72
0.29 1.38 1.35 1.37
2001~2 002年
1.16 1.06 0.87 1.03
2002~2 003年
1.03 1.12 1.44 1.38
2003~2 004年
1.01 1.07 0.86 0.96
2004~2 005年
1.13 1.33 1.40 1.50
黑龙江
上海 浙江 安徽 山东 河南 湖南 广东 海南
★索洛残差法 优点：简单易行，适用于时间序列。 缺点： （1）如果现实不符合假设，技术进步率 等同于TFP的增长率； （2）技术进步贡献率的高估； （3）只能计算TFP的增长率，而无法直 接计算TFP。 就不能
★生产函数法和随机前沿生产函数法
优点： （1）能进一步将TFP分解，并能较好地处理测度误 差； （2）随机前沿模型既可以用于横截面数据，也可以 用于面板数据，自由度较大。 缺点：假设条件太多，使应用受到较大的限制。
陕西
新疆 平均
1.14
0.66 1.29
0.59
1.00 1.15
1.13
1.54 1.18
1.08
1.20 1.34
1.05
1.34 1.39
1.51
1.59 1.05
1.44
1.49 1.31
1.25
1.00 1.04
1.21
1.26 1.26
对这些省份在此期间的全要素生产率指数(TFP) 情况进行分解，从而得到这些省份的技术变化指 数(TP)和综合效率改善指数(TE)。 TFP=TP×TE
1.45
1.16 1.37 1.30 1.30 1.44 1.17 1.25 1.44
1.25
0.90 1.19 1.04 1.21 1.25 1.06 0.75 1.29
1.09
1.09 1.18 1.18 1.19 1.19 1.13 1.07 1.05
1.45
1.39 1.46 1.33 1.35 1.45 1.23 1.42 1.70
全要素生产率测度方法 应用步骤及示例
全要素生产率(TFP)测度应用步骤
第一步：测度方法选择
参数方法 索洛残差法、生产函数法和随机前沿生产函数法 非参数方法 指数法和数据包络分析
参数方法
参数法需要设定具体的生产函数形式，因此必须 满足一系列假设条件。如果现实不满足假设条件 ，测算结果就会有较大误差。 但参数法也有很多优点，每种方法各不相同。
第三步：计算结果并进行实证分析
测算各行业的效率值，揭示影响其全要素生产率 的主要因素，使其在以后的经营活动中，能更加 重视这些因素，最终提高自身全要素生产率。