中国林业全要素生产率测算

随机前沿生产函数法在林业生产领域的引入,有助于全要素生产率的准确测算.文章基于1999-2014年我国30个省份的面板数据,采用参数估计将林业随机前沿生产函数分解为技术变化、技术效率变化、规模效率变化和配置效率变化.结果显示:我国林业全要素生产率年均增长5.06％,增长速度整体呈递减趋势;技术进步是林业TFP增长的主要促进因素;规模效率一定程度上阻碍了全要素生产率的增长.配置效率和技术效率贡献度有限.进一步研究发现,林业全要素生产率地区差异显著.     

我国经济增长中要素贡献的实证研究

要素投入是经济增长主要动因,但要素投入的结构、类型不同,对经济增长的贡献度也不同。文章利用1980～2010年的经济数据,在对中国经济增长的相关研究中引入了C-D生产函数模型,主要解决了其要素贡献以及地区结构问题,研究的主要内容是资本、劳动投入、金融发展水平及全要素生产率等因素在我国经济增长的贡献作用。     

中国经济增长率的分解——基于要素分配参数的讨论

本文基于CES生产函数,无论要素分配参数是否为常数,均可推导出经济增长来源于中性技术进步、偏向性技术进步、资本和劳动的贡献度之和;TFP增长率在数值上等于中性技术进步和偏向性技术进步的贡献度之和.基于此,本文利用我国1978-2014年的数据进行实证分析,结果显示:我国资本-劳动之间呈互补关系.当分配参数为常数时,我国主要依靠要素投入实现经济增长,同时,偏向性技术进步是TFP增长减缓的一个主要原因;当分配参数不为常数时,经济增长主要体现在TFP增长上,尤其是偏向性技术进步.因此,在新常态下,要实现增长动力的转换,必须从投入驱动的经济增长转向创新驱动的经济增长,即通过技术进步实现生产效率的提高.     

基于Solow模型指数的中国经济投入与产出效率分析

宏观经济研究的重要问题是经济体投入与产出之间的关系问题,美国经济学家Solow提出的Solow模型是一个常用的分析模型。由于该模型中全要素生产率准确测度较难,其结果导致对同一经济体的Solow模型拟合结果有较大的不同。本文通过实证研究中国1990-2008年的面板数据,借助非参数DEA-Malmquist指数法估算全要素生产率的变动情况,研究结果显示,中国经济投入产出效率在东西部地区有着很大的差异,劳动要素投入的增量与经济增长增加量关系不大,而资本投入的增量与经济增长的增量呈正相关。通过研究提出相应的政策建议来改善这种投入与产出关系。     

中国全要素生产率的估算:1979～2006

文章基于超越对数函数,利用主成分分析与协整分析相结合的计量分析方法分析了我国1979～2006年全要素生产率(TFP)增长率及资本、劳动投入、TFP对经济增长的贡献率.     

中国经济增长方式转变特征测度——基于贝叶斯时变参数状态空间模型

忽略经济增长模型的合适性及时变特征可能导致中国经济增长方式测度严重背离现实。根据Solow与Lucas的两类经济增长模型,序贯性构建了6个时变参数经济增长函数。通过贝叶斯推断与MCMC抽样获得刻画经济增长方式转变的时变特征,应用模型选择与比较得到相应结论:规模报酬时变的人力资本外部性模型要优于其它5个模型,人力资本要素对经济增长具有溢出效应,提高了经济增长的内源性效率;物质资本弹性、人力资本弹性及溢出效应具有较强上升趋势,对中国经济可持续性发展发挥良好支撑作用;尚未达到递增阶段的规模报酬以及收敛性波动的全要素生产率(TFP)增长率都需审慎解决。     

“供给侧改革”视阈下影响中国经济增长的动力因素分析

文章以“供给侧改革”为切入点,选取2000-2015年全国29个省(市、自治区)的面板数据,以新古典生产函数为基本模型,用资本投入、劳动投入和全要素生产率作为推动经济增长的动力因素,通过面板单位根检验、Granger因果检验和个体固定效应模型得到各要素对经济增长的弹性系数.并根据各要素的增长率和各要素对经济增长的贡献率,得出我国推动经济增长最主要的动力因素是资本投入,其次是全要素生产率.     

基于对偶法的中国全要素生产率核算

 对偶法是基于生产要素价格核算全要素生产率（简称TFP），无需设定生产函数形式和生产要素存量数据，核算结果在理论上与Solow残差法的相等，Barro等（2003）在最新版的《经济增长》教科书中予以介绍。国内文献主要采用Solow残差法核算中国TFP，该方法需要生产要素存量数据，尽管国内文献致力于探索模拟我国资本存量，但难免无法从根本上提高TFP 的核算质量。基于此，本文首次采用对偶法重新核算我国TFP，结果发现，采用对偶法核算我国TFP可行、可信；在1979－2004年间，TFP增长率为2.5%，对中国经济增长的贡献约为1/4。     

偏向性技术进步视角下全要素生产率增长的跨国收敛性及影响因素研究

偏向性技术进步代表技术进步的一般形态，然而，鲜有文献从偏向性技术进步视角分析全要素生产率（TFP）演变的特征及其来源。本文基于标准化要素增强型CES生产函数，使用跨国层面的数据系统考察了偏向性技术进步视角下TFP增长的收敛性及其影响因素。研究发现，第一，国家间技术进步表现出明显的要素偏向，不同类型国家间偏向性技术进步情境下，TFP增长大致以1999年为界，其平均离散程度呈现先缩小后扩大趋势。第二，不同类型国家皆表现出明显的绝对β收敛，发达国家在整个样本期间始终保持条件β收敛态势，资本偏向性技术进步国家的TFP增长经历了先发散后向自身稳态水平靠近的演变阶段，而劳动偏向性技术进步国家的TFP演变趋势与之相反，这与长期依赖资本投入驱动产生的负面效应日益凸显有关。与同比增长率法相比，本文使用几何平均增长率法计算的TFP增长率降低了生产率波动对收敛检验结果的影响，其条件β收敛检验模型结果更为可靠。第三，教育水平提升、产业结构转变、要素禀赋结构优化、经济自由度提升等都有利于促进偏向性技术进步视角下TFP增长，而政府规模过度扩张引起生产率损失，该结论在考虑内生性、因变量选择性偏差和删除样本离群值后亦...     

国际产业转移、空间溢出与全要素生产率

文章应用索洛余值法,基于2000—2018年的面板数据测度了京津冀地区的全要素生产率(TFP),并构建反距离权重矩阵的空间滞后模型(SLM)与空间误差模型(SEM),运用空间回归模型偏微分方法对国际产业转移的空间技术溢出效应进行解析。实证结果表明:京津冀地区全要素生产率存在负向空间溢出效应,全要素生产率较高的地区对邻近地区有负向影响;国际产业转移与本地区全要素生产率呈负相关关系,其对相邻地区的空间溢出效应尚未形成;从直接效应看,研发投入、人力资本、基础设施与经济密度指标均对本地区全要素生产率产生正向影响,产业结构对本地区全要素生产率的影响为负;从间接效应看,仅人力资本指标对邻近地区全要素生产率呈显著负向影响。     

中国制造业劳动生产率增长来自全要素生产率变动还是要素积累效应——基于状态空间随机前沿面板模型的计量分析

基于超越对数生产函数构建具备时变截距项和时变斜率参数的随机趋势模型,采用卡尔曼滤波和卡尔曼平滑算法估计模型参数,并运用制造业劳动生产率增长分解方法分析制造业劳动生产率增长来源,识别全要要生产率变动、资本和中间投入要素积累效应对制造业劳动生产率增长的贡献。结果表明:资本投入和中间投入的一阶斜率参数具有显著的时变特征,且中间投入的一阶斜率参数远高于资本投入,各省中间投入要素积累效应对制造业劳动生产率增长的贡献远高于资本投入要素积累效应和全要素生产率变动,全要素生产率变动对制造业劳动生产率增长的相对重要性强于资本要素积累效应;由于资本和中间投入一阶系数显著时变上升,资本和中间投入的技术进步偏离成为全要素生产率变动的重要来源,且对制造业劳动生产率增长具有显著的正向影响。     

基于SFA我国区域全要素生产率差异的实证研究

本文利用SFA对我国区域全要素生产率进行实证研究之后认为：改革开放以来我国不同地区的全要素生产率均有明显上升，但欠发达地区的增长快于发达地区，说明TFP有一定的收敛性；而从TFP增长率的构成看，技术进步的贡献最大，规模经济贡献很小，生产效率的贡献甚至为负值，说明我国在以往的经济增长中，注重了技术进步，而忽略了地区生产效率的提高。     

改革开放以来江苏经济增长的动力演化

文章基于修正后的Solow模型对1979～2007年江苏全要素生产率(TFP)进行测算,进而比较分析江苏资本、劳动及TFP增长时经济增长的贡献.     

全要素生产率会影响成本函数估计吗

不同于传统的成本函数实证研究,本文关注的是企业间异质的全要素生产率对成本函数估计的影响。为此,本文首次从CES生产函数推导出一个包含全要素生产率的完整的成本函数模型,并以中国大型重化工企业的2003-2007年样本进行回归,同时使用传统模型与SFA模型回归,以进行方法论上的比较分析。结果表明,全要素生产率确实对成本函数估计产生了重要影响,改良前的传统模型可能出现“遗漏变量”问题,使似不相关回归产生内生性问题。三种方法的回归结果表明：非国有企业的规模经济效应是显著的,但国有企业的规模经济检验结果却不稳健——不同方法的测度结果不一致。因此,政府在制定规制、扶持与补贴等政策前,规模经济的测度应该尽量考虑到企业异质性,并使用多种检验方法,以保证政策干预的有效性。     

中国棉花技术进步效率差异分析

运用非线性参数Malmquist指数方法,研究1990～2010年间中国棉花全要素生产率的时序演进和空间分布的基本特征.研究结果表明,近21年间中国棉花全要素生产率增长具有阶段性波动特征,并且近年来增速趋于减缓.从构成要素看,技术进步是中国棉花TFP增长的动力源泉,以年均0.8％的增速推动中国棉花TFP增长;然而技术效率往往与TFP增长反向变动,以年均0.9％的下降速度制约中国棉花TFP增长.同时,中国棉花全要素生产率的增长存在区域不均衡现象.棉花TFP增长速度由三大棉花区域齐头并进,逐步向黄河流域、长江流域和新疆棉区逐个转换演进.新疆已经成为我国棉花TFP增长最高的区域,棉花技术进步、技术效率都远高于其它两个棉花种植区域.     

中国制造业技术变化实证研究

制造业的发展关系到第二产业及整个国民经济的发展,制造业的增长是中国工业经济增长的主导力量。本文使用DEA- Malmquist 指数法,测度了中国制造业中20个行业1997—2005 年的全要素生产率TFP 变化情况,并在此基础上把制造业分为非耐用消费品、中间投入品和资本品及耐用消费品三个部门,比较部门间技术变化的差异。研究结果表明：制造业的TFP平均增长率为3.76%,其中技术进步是 TFP 增长的主要原因;在三个部门中,非耐用消费品工业全要素生产率平均增长最快,资本品及耐用消费品工业整体表现最好,低水平的规模效率抑制了中间投入品工业部门技术效率的提高,从而阻碍了该部门全要素生产率增长。     

黄河流域地级市经济绿色增长效率的测度

对黄河流域地级市经济绿色增长效率的测度及其收敛性分析是准确判断和评价黄河流域内不同地区经济绿色发展绩效的重要依据,对此,文章在梳理相关研究的基础上,采用DEA方法中非径向方向距离函数的线性规划模型,构建绿色全要素生产率指数作为衡量指标,测度2006—2019年黄河流域地级市层面的经济绿色增长效率;随后,在测度结果的基础上对黄河流域内不同地区和城市群的绿色增长效率进行收敛性分析。结果发现:从地域维度来看,黄河流域内下游地区的绿色增长效率要普遍高于上游地区;从时间维度来看,黄河流域的绿色增长效率在2014年前后发生了较大的变化,2014年之前变化不大,2014年后则进入了迅速提升的阶段;黄河流域的经济绿色增长效率呈现收敛态势。     

产品创新、贸易创新对我国TFP的影响分析

当代经济增长理论中劳动生产率通常使用全要素生产率表示(TFP).劳动生产率解释了生产函数中不能由资本和劳动决定的产量,也就是生产技术对产量的影响.大多数经济学家认为TFP的变化受到创新和技术进步的影响.文章引入贸易创新变量,认为创新可以降低交易成本,减少交易成本能促进劳动分工的专业化,对一国的全要素生产率有促进作用.     

中国省际经济差距来源分析

在利用索洛模型对中国省区1985—2009年经济增长进行分解的基础上,结合空间标准差指标并采用基于VAR模型的脉冲响应函数分析了中国省际经济差距状况及来源。研究发现:总的来看,中国省区劳均产出与要素投入均呈现空间σ趋异倾向,而全要素生产率则在呈现空间σ收敛后趋于稳定。进一步利用VAR模型及脉冲响应函数分析发现,在较长时期内,要素投入总体上扩大了中国省际经济差距,而全要素生产率则有助于缩小省际经济差距,这主要是由要素投入的经济拉动滞后效应和技术的扩散效应所致。     

我国三次产业TFP测度与经济增长分析

文章利用基于DEA的非参数Malmquist指数方法测算了中国三次产业的的全要素生产率,对三次产业的TFP进行了协整回归检验,建立误差修正模型,从实证上定量研究了技术进步与经济增长之间的关系。