生产率增长与要素再配置效应_中国的经验研究[1]

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创新要素市场化配置研究综述

随着新一轮科学技术革命的出现，技术不断发生变革，也与经济社会不断深度融合。

各国进入空间结构优化和经济结构调整的战略机遇期，创新已成为国民经济发展和竞争力的关键因素。

2016年5月，中共中央、国务院印发了《国家创新驱动发展战略纲要》，强调创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，是国家总体发展的核心。

党的十八届三中全会明确指出，市场在资源配置中将起决定性作用，同时也要更好地发挥政府的作用。

党的十九大明确指出，要素的市场化配置是经济体制改革的两个关键点之一。

2020年3月，《中共中央国务院关于建立更加完善的要素市场分配制度和机制的意见》（以下简称《意见》）发布，它明确了要素市场体系的建设方向和重点改革任务。

中央政府此时发布关于要素市场分配制度和机制改革的重要公告，目的是打破要素市场的流动壁垒，提高要素市场中资源配置的效率，从而激发经济的内生增长动力。

在改革市场化分配制度和创新因素机制的过程中，科技创新成果转化的问题引起国家各部门的关注。

创新要素———尤其是人才和资本要素，具有直接或间接地促进科技进步以及整个经济社会发展的重要地位，因此完善创新要素市场化配置体制机制，使市场在资源分配中发挥决定性作用，更好地发挥政府的作用，建立完善、公平、开放、透明的市场规则，破除阻碍人才、资本自由流动的体制机制障碍，扩大创新要素市场化配置范围，优化配置结构，实现创新要素价格市场决定、流动自主有序、配置高效公平，有利于提高科技资源的配置效率，推动区域产业结构升级，发挥资源优势，从而形成有竞争力的产业结构，降低交易成本，带来充分的劳动力和产品市场，释放巨大的市场活力，促进技术创新，促进区域经济发展。

一、关于创新理论和经济增长理论的研究20世纪初，熊彼特从经济学角度首次系统地提出了创新的概念。

他认为，所谓创新，就是建立一种新的生产函数，也就是说，把一种从来没有过的关于生产要素和生产条件的新组合引入生产体系。

他还进一步将创新分为了五种情况：新物品的提出；新生产方法的提出；新市场的开发；新原料或半成品来源的发现；新产业组织的形成。

中国肉鸡生产的成本收益与效率研究

中国肉鸡生产的成本收益与效率研究一、本文概述随着全球食品市场的日益繁荣和消费者需求的多样化，肉鸡产业在中国经济中的地位日益凸显。

作为世界上最大的肉鸡生产国之一，中国肉鸡产业在满足国内市场需求、促进农业经济增长、提供就业机会等方面发挥着重要作用。

然而，随着国际市场竞争的加剧、饲料成本的上涨以及环保政策的收紧，中国肉鸡生产面临着前所未有的挑战。

因此，深入研究中国肉鸡生产的成本收益与效率问题，对于提升产业竞争力、优化资源配置、实现可持续发展具有重要意义。

本文旨在全面分析中国肉鸡生产的成本收益与效率，通过对历史数据的梳理和实证分析，揭示中国肉鸡生产的发展现状、存在的问题以及未来的发展趋势。

文章首先对中国肉鸡生产的成本构成进行详细解析，包括饲料成本、劳动力成本、固定资产折旧等，并探讨各成本因素对生产效益的影响。

文章将运用经济学原理和计量分析方法，评估中国肉鸡生产的收益状况，分析价格波动、市场需求等因素对收益的影响。

文章将对中国肉鸡生产的效率进行综合评价，通过对比分析不同地区、不同规模养殖场的生产效率，提出提升效率的有效途径和政策建议。

通过本文的研究，我们期望能够为政府决策部门、肉鸡养殖企业和相关研究机构提供有价值的参考信息，为推动中国肉鸡产业的健康发展贡献力量。

二、文献综述随着全球化和市场经济的深入发展，肉鸡生产作为畜牧业的重要组成部分，在中国经济中占据了举足轻重的地位。

近年来，国内外学者针对中国肉鸡生产的成本收益与效率问题进行了广泛而深入的研究，为理解肉鸡产业的运行规律提供了重要的理论支持。

在成本方面，研究主要集中在饲料成本、劳动力成本、养殖技术和管理成本等方面。

其中，饲料成本是肉鸡生产中最大的成本项，其波动直接影响到生产者的经济效益。

一些研究指出，饲料价格的上涨会导致肉鸡生产成本增加，进而影响生产者的生产积极性。

同时，劳动力成本也是中国肉鸡生产中的重要成本组成部分，随着人口老龄化和劳动力市场的变化，劳动力成本呈现出不断上升的趋势。

中国的技术进步方向与技术选择——基于要素替代弹性分析的经验研究

速增长］。
与发达国家诱致性技术变迁不同，中国“ 强制性技术变迁 ” 是依赖国家主导下的要素价格非市场
化来实现的。苗文龙等¨ 发现１９５３～２００３年我国经济增长的主要推动力仍然是投资扩张并且投资效率下降，将其归因于技术选择偏向于资本密集型而未能充分利用转轨经济中产生的剩余劳动力；张军¨ 纠指出，地方政府干预信贷市场的体制性扭曲使得乡镇企业高速扩张、加速资本深化，选择了资本替代劳动的技术，偏离了劳动密集型比较优势。甚至有城市政府通过产业发展政策，枉顾地区要素禀赋结构基础而直接 “ 培育” 现代产业。史晋川等利用工业行业数据讨论了国有和非国有经济部门资本和劳动两要素的价格扭曲程度。正是我国特有的二元经济结构下的体制差异使得劳动力市场存在多重市场分割，同时，政府和国有垄断部门以低于市场甚至零成本获得廉价和充足的资本，导致资本被过度使用，两方面同时作用加大了资本、劳动价格的扭曲程度¨ 。要素价格扭曲造成的资源使用结构扭曲影响着企业的要素使用方式和技术选择机制，制约着我国宏观经济的稳定发展。因而，企业技术选择不仅取决于要素效率水平提升的相对速度（技术进步偏向性），还取决于要素成本最小化决定的要素投入组合经济性，要素替代弹性分析正是从成本最小化和产出收益最大化的有机统一为目标配置资源以实现利润最大化来揭示企业的生产决策过程的。如果技术进步是资本增强型且资本／劳动呈互补关系，技术进步将更偏向于提高劳动的边际产量，导致生产中投入更多的劳动；如果资本／劳动呈替代关系，技术进步提高资本的边际产量更多，生产中会使用更多的资本。资本／劳动替代弹性值越大，资本和劳动在生产中的相似程度越高，根据资本／劳动相对价格的微小变化，企业就越易于对资本／劳动投入比做出相应的较大调整，以便更多地使用相对价格较低的要素。较高的值意味着不仅可以改变而且能以类似于技术进步的方式拓展生产可能性集合。

人工智能与全要素生产率--证伪“生产率悖论”的中国证据

人工智能与全要素生产率证伪“生产率悖论”的中国证据刘亮胡国良内容提要人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，对中国经济高质量发展至关重要。

然而，人工智能对于生产率的影响非常复杂，对于究竟是否存在所谓的“生产率悖论”尚无一致见解。

基于中国制造业数据的实证研究结果显示，人工智能显著促进了全要素生产率的提升，证伪了“生产率悖论”；进一步的异质性分析发现,人工智能对中高技术行业的生产率提升效应更强。

但是，由于“拥挤效应”以及应用潜力被低估，人工智能对制造业全要素生产率提升的边际效应在降低！人工智能主要通过提高技术效率来促进全要素生产率的提升，其对于技术进步的促进作用并不显著。

为此，应推动人工智能技术在中国制造业的应用，完善人工智能相关政策，加强智能化基础设施建设，培养人工智能技术人才。

关键词人工智能全要素生产率生产率悖论工业机器人引言人工智能已经成为目前最有前途的技术之一。

据推算，到2030年，人工智能将推动全球GDP年均增长1.2%，超过了蒸汽机、信息和通信技术扩散引致的0.3%、0.6%的年均增长效应。

①习近平总书记强调，人工智能是全球新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题，要在经济发展质量变革、效率变革、动力变革中发挥人工智能作用，提高全要素生产率。

因此，如何准确把握人工智能的技术特性与优势，实现全要素生产率的提升，成为学界与政策制定部门关注的重大课题。

近年来，随着大数据、云计算、深度学习等技术的突破发展，人工智能开始呈现爆发式发展的态势，关于人工智能对经济社会发展各方面的影响的研究文献大量涌现。

不过，正如Solow所言:“计算机无处不在，唯独在生产率统计数据上难见其踪影。

”②近年来，人工智能在感知与认知方面取得了突飞猛进的发展,人工智能图像识别的误差率已经由2010年的30%降低到2016年的5%以下，语音识别的误差率也由2016年的&5%下降到2017年的5.5%。

FDI、环境规制对绿色全要素生产率的影响研究

FDI、环境规制对绿色全要素生产率的影响研究一、研究背景和意义随着全球经济的快速发展，各国政府纷纷将发展绿色经济作为实现可持续发展的重要途径。

绿色全要素生产率(Green Total Factor Productivity, GFPT)作为一种衡量经济增长与环境保护之间平衡关系的有效指标，已经成为国际上研究经济发展与环境问题的重要领域。

在这个背景下，外国直接投资(Foreign Direct Investment, FDI)作为一种重要的国际资本流动形式，对各国经济的发展和环境规制产生了深远的影响。

FDI是指跨国公司通过在国外设立子公司、合资企业或购买股权等方式进行的投资活动。

FDI的流入对于接受国的经济结构优化、技术进步和就业创造具有积极作用。

FDI的流入也可能导致资源错配、环境污染和社会不公平等问题。

研究FDI对绿色全要素生产率的影响，有助于更好地理解FDI与环境规制之间的关系，为制定有效的政策提供理论依据。

环境规制是指政府为了保护生态环境、实现可持续发展而采取的一系列政策措施。

环境规制的实施对于提高绿色全要素生产率具有重要意义，环境规制可以引导企业采用清洁生产技术，提高资源利用效率，降低生产过程中的环境污染；另一方面，环境规制可以促使企业进行技术创新和管理创新，从而提高绿色全要素生产率。

研究FDI与环境规制之间的关系，有助于揭示二者之间的相互作用机制，为促进绿色经济发展提供政策建议。

本研究旨在探讨FDI、环境规制对绿色全要素生产率的影响，以期为实现经济与环境的协调发展提供理论支持和实践指导。

A. FD一、中国经济的作用和发展趋势自改革开放以来，中国经济取得了举世瞩目的成就。

在过去的几十年里，中国成功地将数亿人口从贫困中解救出来，成为世界第二大经济体。

中国的经济增长主要依赖于出口导向型产业的发展，特别是制造业。

随着全球经济环境的变化和国内资源环境的约束，中国政府意识到需要转变经济发展模式，实现可持续发展。

经济增长理论与中国经验述评

年人均Ｇ ’ 是１２Ｄｔ则８０年的１５倍；公元后的ｌ０００
收稿日期：２０ —１０１０—２０
作者简介：周培奇ｆ９６）１８一，男，安徽滁卅人，北京大学经济学院财政学硕一，宅要研究方向为财政学、公共经济学。ｉ｛：
衰落的过程。增长理论给中国、印度这样的～直背负人口压力的发展中大吲希望，因为人【增长是经＝＝＝『济增长的重要来源。提高人口素质、推进技术创新则成为有实际意义的国策导向，因为技术进步是增
经济增长理论与中国经验述评
周培奇
（京大学经济学院，北京１０７）北０８１
摘要：经济增长理论围绕着解释增长，分析发展的方向而不断演变。新古典经济增长理论经历
了２０世纪５０年代的兴起之后便逐步衰落，并在２０世纪８０年代末以新的形式逐渐复兴。文章梳理了增长理论的演化，并讨论了作为当今经济增长理论热点的内生经济增长理论的理论内涵，并对中国学者解释中国经济增长之谜中涉及的财政支出、财政分权等问题的进行分析，最后给出一
些关于经济增长分析的看法。关键词：内生经济增长理论；中国经验；财政支出；经济增长

中国区域经济增长收敛性研究

中国区域经济增长收敛性研究一、本文概述本文旨在探讨中国区域经济增长的收敛性问题，即各地区经济增长速度是否趋于一致，以及影响这种收敛性的主要因素。

通过对中国区域经济增长数据的实证分析，本文期望为理解中国经济发展模式、优化区域发展策略以及推动区域经济均衡发展提供有益的参考。

具体而言，本文首先对中国区域经济增长的现状进行描述，分析各地区经济增长的速度、趋势及差异性。

在此基础上，运用收敛性检验方法，对中国区域经济增长的收敛性进行实证分析，以揭示各地区经济增长是否趋于收敛，以及收敛的速度和程度。

接着，本文将从多个维度探讨影响中国区域经济增长收敛性的因素。

这些因素包括但不限于地区资源禀赋、产业结构、政策扶持、科技创新、对外开放程度等。

通过对这些因素进行深入研究，本文期望揭示它们对中国区域经济增长收敛性的具体影响机制和路径。

基于实证分析的结果，本文将为促进中国区域经济增长收敛性提出相应的政策建议。

这些建议旨在优化区域发展策略，推动各地区经济协调发展，实现中国经济的整体繁荣和可持续发展。

总体而言，本文的研究具有重要的理论价值和现实意义，不仅有助于深化对中国区域经济增长收敛性的认识，也为推动中国区域经济均衡发展提供了有益的参考和借鉴。

二、经济增长收敛性的理论基础经济增长收敛性理论是研究不同经济体之间或同一经济体内部经济增速差异随时间推移而趋于减少的现象。

这一理论起源于新古典增长理论，特别是在Solow（1956）和Swan（1956）的研究基础上发展起来的。

根据新古典增长模型，经济体的长期增长率主要取决于技术进步、资本积累和劳动力增长。

技术进步是经济增长的主要动力，而资本积累和劳动力增长对经济增长的贡献是暂时的。

新古典增长理论预测了经济增长的趋同现象。

趋同是指，在没有技术进步的情况下，不同经济体的人均收入水平会随着时间的推移而趋于一致。

这种趋同主要分为两种类型：绝对趋同和条件趋同。

绝对趋同是指，不论经济体的初始条件如何，其人均收入水平最终都会收敛到一个共同的稳态水平。

知识溢出、人力资本构成与全要素生产率——基于我国省际面板数据的研究

力资本和实际技术与潜在技术之间的差距。沿着这个方向，ｉｒＦｙｒ２０）Ａｙ和ｅｒ（０２ …以及ＢｎａｉＳｉａｅｅｈｂｂ和ｐ－ｅｇｌ０５等都发现人力资本对ＴＰ产生了显著的ｅ（２０）Ｆ
收稿日期：０９—１２０２—２２
作用为负，其原因在于人力资本配置的非效率；研究还发现，只有中等教育程度的人力资本才是国际技术转移的吸收者。此外，分组检验没有发现技术外溢和人力资本对全要素生产率的影响存在门槛效应。
关键词：知识溢出；力资本；人全要素生产率；门槛效应中图分类号：０１２Ｆ６．文献标识码：Ａ文章编号：６１５３２１）２— ０ｏ一６１７ — ９４（００００６０
认为，创新是促进生产率增长的重要因素，近年来的研发模型更加强调一国研发努力对本国生产率的促进作用，Ｇｏｓａ而ｒｓｎ和Ｈｌａ（９１则揭示了知识的跨ｍｅｍｎ１９）ｐ国传播促进生产率增长的作用和机制。ＣｅＨｌ— ｏ和ｅｐｍｎ１９）和Ｍａｓｎ２０）等的经验研究都发现ａ（９５ｄｅ（０７以贸易为渠道的跨国技术转移显著地促进了ＴＰ的增Ｆ长。然而，也有学者对进口渠道的技术溢出表示怀疑。例如，ｅｅ（９８采用和Ｃｅ和Ｈｌａ（９５同样Ｋｌｒ１９）ｌｏｅｍｎ１９）ｐ的模型发现，在某些条件下随机产生的双边贸易份额甚至会产生比Ｃｅ和Ｈｌａ１９）显著的结ｏｅｍｎ（９５更ｐ果。Ｋｏｅａ（９９对ＣｅＨｌｍｎ１９）Ｌａｔｌ１９）ｏ和ｅａ（９５ＯＳ估ｐ计的偏差纠正以后，发现进口知识的估计系数不再显

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中国的经验研究3

姚战琪内容提要:本文使用跨产业面板数据,对1985—2007年中国经济总体和工业部门的生产率增长和要素再配置效应进行了比较、分析和评估,并剖析了影响要素再配置效应的主要因素。本文分析和论证了:(1)无论使用数据包络分析法,还是随机前沿生产函数法,

都得出相似的结果,即全要素生产率增长率经历了改革后到1993年的剧烈波动,在1993—2007年期间出现下降趋势。(2)要素再配置效应作为生产率增长的一个来源,在改革后的表现差强人意,在经济总体6部门和工业部门都表现为要素再配置的贡献效应较低。劳动要素的结构变化伴随着经济6部门的劳动生产率增长,但工业的劳动生产率的总配置效应为负值。(3)工业部门和经济总体的资本生产率再配置效应均为负数。(4)由于部门内部要素配置的不合理和要素在部门间配置的扭曲造成要素总配置效应较小,表明中国要素配置对生产率的贡献效应仍有较大的空间,说明继续完善市场机制,纠正资源配置扭曲任务的艰巨性和长期性。关键词:全要素生产率　再配置效应　数据包络分析　随机前沿生产函数

3　姚战琪,中国社会科学院财政与贸易经济研究所,邮政编码:100836,电子信箱:yzhanqi@yahoo.com。感谢夏杰长研究员、朱恒鹏研究员和李勇坚博士给予作者的热情无私的帮助,感谢匿名审稿人的宝贵建议。文责自负。

一、引言和文献综述自Syrquin(1986)等学者强调生产要素再配置对TFP和GDP增长具有重要贡献以来,一些学者从理论和实证两个方面开始研究结构变动与生产率增长之间的关系。Dowrick和Gemmel(1991)认为,劳动力从农业部门向工业部门和服务部门的再配置对经济增长具有重要意义,他们的研究结果显示,在1960—1973年,劳动再配置效应能解释中等收入国家和高收入国家之间人均收入差异的四分之一。Poirson

(2000)构建了一个二元经济模型,阐述了影响发展中国家部门结构变化和经济

二元化的因素,研究了发展中国家受益于部门间要素转移的程度,认为劳动再配置效应在投资率较高的国家比投资率低的国家表现更显著,以及经济二元程度越高,劳动再配置效应也越大。一些早期关注中国生产率增长的文献也将研究重点投向劳动要素的流动和再配置对增长的贡献。例如,Woo(1998)的研究表明,1979—1993年中国官方公布的经济增长率达913%,其中劳动要素在部门之间的再配置效应贡献了111个百分点,仅次于劳动投入对经济增长贡献的113个百分点。Ozyurt(2007)研究了1952—2005年期间中国工业生产率的表现,并基于Cobb2Douglas生产函数对TFP增长率进行了分解,认为研究期间TFP增长率对经济增长贡献显著,快速进行的工业化吸收了大量劳动力,极大地促进了生产率的增长。Maddison(1998)、Wu(2004)等许多学者从不同研究视角肯定了劳动要素再配置对中国生产率增长的积极贡献。虽然不乏关于中国改革后TFP增长的测算和估计的研究成果(如Chow(2002)、郑京海等(2008)的研究)。但是,围绕在改革的后期,要素结

031

构变化和要素在部门间的再配置能在多大程度上促进生产率和经济持续增长方面的研究相当缺乏,很少有研究深入分析改革后要素再配置与部门生产率增长的长期关系。在部门间收益率存在显著差异的条件下,要素结构调整和资源再配置是解释经济增长和生产率增长的主要因素之一。但一些研究发现,结构变迁对中国经济增长的推动作用正在减弱,而技术进步对增长的推动作用在逐渐增大(刘伟、张辉,2008)。一些研究部门结构变动与生产率增长的研究也认为,中国制造业的生产率增长主要来自于部门内生产率增长,结构变动对生产率增长的作用较弱(李小平、卢现祥,2007)。尽管如此,我们认为,要素结构变动和资源再配置对中国生产率增长的推动作用仍不容忽视,尤其是中国正在经历产业结构调整和转变经济增长方式,以及1993年以来在全要素生产率增长速度逐渐趋缓的条件下,继续加大市场化改革步伐,制定政策和措施减少影响要素再配置的限制性因素,释放促进生产率增长的巨大市场潜能以增加要素配置对生产率增长的贡献就显得尤为重要。本文通过分析经济总体和工业全行业生产率增长的总体趋势,计算生产率增长的要素再配置效应,深入分析影响要素非效率配置的主要因素。与现有文献相比,本文的主要贡献体现为以下两个方面:第一,与大多数研究采用单纯时间序列或跨省区面板数据的分析方法不同,本文基于跨产业部门的面板数据模型计算经济总体和工业部门的全要素生产率,并以此为基础测算中国经济的要素再配置效应,该结果具有可靠性和适用性。过去测算全要素生产率的研究成果主要使用跨省区面板数据分析方法,由于省区数据来源的可靠性的限制和各省区发展差异较大导致理论假定不符合经济实践,而跨产业部门的面板数据分析能够很好地克服这些缺限,因此本文使用跨产业的面板数据较为合理。第二,运用参数方法的随机前沿生产模型和非参数的数据包络分析(DEA法)等多种方法,分别计算中国工业和经济总体的全要素生产率增长率,从而较为准确地把握中国改革后生产率增长的总体趋势。本文结构如下:第一部分回顾相关研究进展;第二部分构造数据序列;第三部分利用面板模型并使用数据包络分析法和随机前沿生产函数法计算中国经济总体和工业的TFP增长率,并对两种方法的结果进行比较和校正;第四部分利用估算的生产率测算中国要素配置效应;最后为结论和政策含义。

二、数据序列构造本文使用经济总体6大部门和工业部门的两个面板数据分别进行估计。经济总体包括1990—2007年的六大部门:“农、林、牧、渔业”、“工业”、“建筑业”、“交通运输仓储和邮电通信业”、“批发零售贸易和餐饮业”、“其他服务业”。在1985—1997年,工业采取统计年鉴上经过调整且统计口径一致的34个分行业进行分析;①在1998—2007年,由于“其他制造业”的数据不连续,工业包括33个分部门。产出数据指标。六大部门的GDP取自各年《中国统计年鉴》,实际值通过用GDP缩减指数对名义产出缩减得到。②工业部门增加值来自《中国工业经济统计年鉴》,根据工业品出厂价格指数将工业各部门的名义增加值换算为实际产出。对1992年前缺失工业增加值的问题,按照陈勇、李小平(2006)的做法将1992年前的工业净产出换算为工业增加值。资本数据指标。在本研究中,资本存量指固定资本,不包括存货。我们使用学术界普遍应用的

131

2009年第11期①②本文所有价值指标(产出和资本)不变价均以1990年为基期。为了保持数据口径一致,将食品加工业和食品制造业依然合并为食品制造业(1993年前,统计年鉴按旧分类标准提供的

固定资产永续盘存法计算固定资本。在各种方法中,根据投入产出表的相关数据计算中国资本存量的精确度较高。关于基准资本存量的选择,我们根据薛俊波等(2007)的方法,根据各年投入产出表计算的各产业平均折旧率,结合1990年投入产出表(最早年份的投入产出表)中各产业的折旧额,将计算的1990年不变价的资本存量作为基准资本存量,然后利用资本盘存法的计算公式进行迭代换算,从而得到1990—2007年6大经济部门的固定资本存量值。我们借鉴李小平(2007)的做法计算工业不变价的固定资本存量。劳动数据指标。使用全部从业人员作为经济6部门劳动投入的代理变量,使用2005年以后出版的且经过国家统计局调整的就业数据。工业劳动数据来自各年《中国工业经济统计年鉴》和《中国工业能源交通50年统计资料汇编1949—1999》。年鉴提供了1985—1997年的年末职工人数和1998—2007年的全部从业人员数。根据劳动指标的官方定义,职工人员的统计口径要小于全部从业人员。另外,在1998年,国家统计局调整了工业企业的分类标准。在1998年以前,年鉴上的统计对象是独立核算工业企业,而在1998年以后的统计对象是全部国有及规模以上非国有企业。为了减少劳动数据在1998年前后指标口径的不一致和1998年后工业企业统计对象改变带来的影响,在分析时我们将工业的研究期限分为1985—1997和1998—2007年两个时段。

三、生产率增长的测算(一)数据包络分析法测算全要素生产率增长率

11全要素生产率的数据包络分析法目前,研究者普遍应用的非参数的数据包络分析法是由Fare等(Fare,etal,1994)构建的基于DEA的Malmquist指数。从第t期到第t+1期度量全要素生产率增长的Malmquist指数表示为:

m0(yt+1,xt+1,yt,xt

)=dt0(xt+1,yt+1)dt0(xt,yt)×dt+10(xt+1,yt+1)dt+10(xt,yt)1Π2(1)

(xt+1,yt+1)和(xt,yt)分别表示

t+1时期和t时期的投入和产出向量;d

t0和dt+1

0分别表示以t时

期技术T(t)为参照情况下时期t和时期t+1的距离函数。Malmquist生产率指数实际上是第t期及第t+1期的生产率指数的几何平均数。该指数大于1时,表明从t时期到t+1时期全要素生产率是增长的。Malmquist生产率指数的优点在于不需要相关的价格信息,因而在要素价格等信息缺失的情况下计算TFP尤为重要,同时适用于多个决策单元的跨时期的样本分析。在生产技术的不变规模报酬假定下,Malmquist指数可分解为技术效率变化指数(即决策单元的效率值,表示与有效生产前沿面的距离)和技术进步指数(表示有效生产前沿面的外移),其分解过程如下:

M0(yt+1,xt+1;yt,xt

)=dt0(xt,yt)dt+10(xt+1,yt+1)×dt+10(xt+1,yt+1)dt0(xt+1,yt+1)×dt+10(xt,yt)dt0(xt,yt)1Π2(2)