全要素生产率的测度及经济增长方式的_阶段性_规律_由东亚经济增长方式的争论谈起

1.全要素生产率的概念界定和内涵（金融发展对中国全要素生产率增长的影响：作用机制与实证分析，周杰琦）目前学界对于全要素生产率概念的界定仍未达成共识，全要素生产率是个内涵和外延模糊的概念（郑玉歆，1999）。

全要素生产率概念的界定对于本文后续理论分析以及实证研究都尤为重要。

荷兰学者Tibergen（1942）将时间因素引入到柯布一道格拉斯生产函数中，开创性提出全要素生产率的概念。

全要素生产率引起学界的广泛关注最早起源于Solow（1957）开创性的研究工作，其目前已成为分析经济增长源泉以及评价经济增长质量的重要指标。

按照Solow 经济增长理论，全要素生产率是指，各种生产投入要素(如资本、劳动投入、能源、自然资源等)贡献之外的、由技术进步、技术效率、管理创新、社会经济制度等因素所导致的产出增加。

在此意义上，全要素生产率也称为Solow 剩余。

全要素生产率变动被解释为生产函数的整体移动，而要素投入变化则指要素投入沿着生产函数本身的移动。

在新古典经济增长理论中，全要素生产率被解释是外生的技术进步，因此，技术进步独立于经济体的其他任何变量而产生。

有的学者认为，Solow 剩余“测量了我们在经济增长源泉中无法全部解释和分析的因素”，它不仅包含：依赖创新推动的技术进步、通过模仿学习获得的技术进步以及技术效率提升，还包含了一系列未知的复杂因素，如数据测量误差、模型变量遗漏、模型设定偏误、经济周期波动的干扰等。

然而，Jorgerson 和Griliches(1967)却认为，Solow剩余不过是投入要素不恰当测量所造成的结果，如果投入要素被正确测量，Solow 剩余则不复存在。

由上可见，即便从索洛剩余的角度来界定全要素生产率，学术界对全要素生产率的内涵和外延也未能形成一致的认识。

这种局面容易导致有关全要素生产率的研究出现混乱，甚至妨碍该研究领域的深入向前发展。

以中国情况为例，目前，由于概念定义、数据处理以及研究方法的不同，国内外研究对中国全要素生产率平均增长率的测算结果存在较大分歧，比如，Young(2003)测算的结果为1.4%，Chow (2002) 测算的结果为2.68%，郭庆旺等(2005)测算的结果为0.891%。

全要素生产率的内涵、定义与测算方法全要素生产率（Total Factor Productivity ,简称TFP）是指所有生产要素的生产率, 所谓的“全要素生产率”是指“生产活动在某一特定时间内的效率”，是总产量与全部要素投入量之比，是用来衡量单位总投入的总产量的生产率指标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, 故又称“ 综合要素生产率”。

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,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。

参数方法1.索洛余值法索洛于1957年发表了著名的文章“技术变化和总量生产函数”。

在该文章中,索洛首次将技术进步因素纳入经济增长模型,从总产出增长中扣除资本和劳动力对产出的贡献,所得到的“余值”就是技术进步对产出的贡献。

在希克斯中性和规模报酬不变的假设下,技术进步率就等于全要素生产率的增长率。

2.增长核算法增长核算法, 是在经济学家索洛提出的索洛余值法的基础上形成和发展的, 后来经过丹尼森和乔根森的发扬而成为一种成熟的全要素生产率的计算方法。

其计算的基本思路是: 寻找一个合适的生产函数形式, 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, 进而测算TFP 及其增长。

3.随机参数前沿生产函数方法非参数方法1.指数法测算TFP的指数法是一种统计学方法,由Kendric和Denison开创,后经Jorgensen、Griliches等人发展而成熟。

全要素生产率的测算方法及公式全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量一个经济体在使用全部生产要素（劳动力、资本、技术等）进行生产时，所获得的产出与投入之间的效率关系。

它是指对全部生产要素的综合利用程度，衡量经济体在总体上对资源的综合利用效果。

计算全要素生产率需要考虑到产出、劳动和资本这三个要素，同时，由于技术进步对生产过程的影响，也需要考虑技术因素。

以下是TFP的几种常见的计算方法及公式：1. 准则式法（Index number method）准则式法是衡量不同时期间生产要素的变动程度，通过比较各个时期生产要素的投入与产出的变化来计算TFP。

这种方法的公式可以表示为：TFP=（产出指数）/（劳动力指数x资本指数x技术进步指数）2. 产出剩余法（Output residual method）产出剩余法是通过分析产出与生产要素之间的关系，计算未能通过投入生产要素解释的产出增长率，来衡量技术进步对产出的贡献。

这种方法的公式可以表示为：TFP=ΔY-αΔK-βΔL其中，TFP代表全要素生产率的增长率；ΔY代表产出的增长率；ΔK 代表资本投入的增长率；ΔL代表劳动投入的增长率；α与β分别是资本和劳动的产出弹性系数。

3. 混合生产函数法（Cobb-Douglas production function）混合生产函数法是基于Cobb-Douglas生产函数的框架，通过分析产出、劳动和资本之间的关系，来计算TFP。

这种方法的公式可以表示为：Y=A*f(L,K)其中，Y代表产出；L代表劳动力；K代表资本；A代表技术进步。

4. 修正的Cobb-Douglas生产函数法（Malmquist指数）修正的Cobb-Douglas生产函数法通过计算不同时间点两个生产函数之间的距离，来衡量技术进步对TFP的影响。

这种方法的公式可以表示为：Malmquist指数 = 距离指数 x 效率指数其中，距离指数代表两个生产函数之间的技术进步指数；效率指数代表同一时间点内的生产效率。

中国全要素生产率的测度与影响因素分析全要素生产率是衡量一国经济效率的重要指标。

它反映了一国资本、劳动力和其他生产要素的综合利用效率，同时也表明了技术创新、资源配置和机制效率等诸多方面的水平。

对于中国这样的发展中经济体来说，测度和分析全要素生产率的影响因素尤为重要。

一、测度中国全要素生产率全要素生产率（TFP）的测度是一个相对复杂的过程。

在测度过程中，首先需要将国民经济分为不同的行业，并对每个行业的产出、劳动力等生产要素进行统计。

然后，需要通过计算总值指数和单产指数来确定全要素生产率。

而计算全要素生产率时，还需要对不同行业的生产要素进行权重分配。

以中国为例，根据《中国统计年鉴》，中国制造业的全要素生产率在2018年达到了114.5，较2017年上升了1.2%。

此外，在2018年，中国服务业的全要素生产率也同比增长了5.9%。

二、影响中国全要素生产率的因素1. 资本投入资本的投入是推动全要素生产率增长的重要因素之一。

经济体投资资本设备、研发新技术、扩大产业规模，可以带来更多的生产要素和新知识的产生，从而改善经济的创新和生产能力。

在中国，资本投入始终是政府的经济发展重点，近年来，在促进创新和发展中的资本投入上花费了大量资金，资本存量进一步得到积累和提高，也推动了全要素生产率的增长。

2. 技术进步技术进步是全要素生产率增长的另一个重要因素。

技术进步带来了生产效率的提高和企业竞争力的增强。

随着科技的不断突破，新技术的不断引入，中国制造业和服务业的生产效率也在不断提高。

例如，随着物联网、大数据、人工智能等先进技术的应用，中国的制造业正在向更高效率、更灵活地生产方式迈进。

3. 教育水平和人力资源人力资本是经济高效运转必要的必要条件，人力资本越丰富，建立经济发展的新力量就越强大。

教育水平是提高人力资源生产力的重要指标。

随着中国教育普及率的提高和人力素质的提高，人力资源的生产力也不断提高，这进一步提高了全要素生产率。

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。

我国全要素生产率的分解及变动趋势内容摘要：本文利用数据包络方法，对2002-2010年以来我国不同区域的全要素生产率进行了测算，采用了Malmquist指数的方法对我国经济的TFP进行了进一步的分解，以此探讨我国经济增长的动力。

实证结果显示，我国全国总体及东部、中部、西部分地区在此阶段TFP增长有限，对GDP贡献不够；Malmquist 指数的结果也显示了我国各地区的TFP增长中由技术进步指数带动的和由效率改进带动的效应程度大体相同，我国经济要想实现可持续发展还必须进一步提升技术进步的作用。

关键词：TFP增长率Malmquist指数DEA方法区域差异Solow在研究美国的经济增长时发现，在人均收入增长中由要素投入量增加带来的是很少的，而真正能够推动经济长期持续增长的因素应该是全要素生产率（TFP）。

全要素生产率即综合反映经济发展过程中投入产出效果的指标。

因此，我国经济增长中TFP所占的比重或者发挥的贡献成为学者们研究与关注的重点。

文献回顾目前关于TFP的研究成果比较丰富，主要集中在以下几个层面：第一方面是运用线性回归的方式，根据索洛理论，采取物资资本、劳动力投入、人力资本等指标作为解释变量，来试图分析各个投入变量及TFP的贡献。

该方法必须事先设定生产函数形式，而且要求满足苛刻的假设前提。

Nehru和Dhare Shwar、Collins和Bosworth分别使用了包含很多国家的样本资料进行了测度。

第二方面是放在了全要素生产率的增长率的分解中，试图分析我国TFP增长中技术进步效率和生产效率变化的情况，采用的方法较前有很大区别。

其主要思路是将估计的前沿生产函数的变化来度量技术进步的变化；用测度到的观察点到前沿面的距离来度量生产效率的改进。

采用此方法的关键是前沿生产面的估计。

目前主要有SFA方法和DEA方法。

SFA方法同样需要设定生产函数的具体形式，而且处理误差时还需要一定的分别假设；而DEA方法时通过线性规划来得到前沿函数，不需要对生产函数的具体形式进行假设，对误差的处理是将其作为无效率的结果。

DOI:10.13546/ki.t j y j c.2020.22.020 (----------—-------------------经济实证中国服务业全要素生产率的测度李晓慧，刘满成(淮阴工学院商学院，江苏淮安223001)摘要：基于2004—2017年服务业细分行业数据，运用Malmquist指数法对中国服务业全要素生产率进行测算分解，并对服务业T F P影响因素进行实证分析。

结果表明：中国服务业T F P呈持续上升趋势，但服务业TFP 增长主要源自技术进步，技术效率水平低下成为制约中国服务业发展的关键因素。

同时,服务业内部各行业全 要素生产率具有明显的异质性，而且生产性服务业和公共服务业TFP增长高于消费服务业。

从影响因素看，起 点因素、资本密集度等是促进服务业全要素生产率增长的重要因素。

关键词：服务业；全要素生产率;影响因素中图分类号:F224.9 文献标识码:A文章编号：1002-6487(2020)22-0091-04〇引言服务业是国民经济的重要组成部分。

近年来互联网 信息技术的广泛应用,推动了服务业领域取得一系列新进 展和新突破，新兴服务行业和业态不断涌现，服务业在优 化产业结构和推动经济增长中发挥着越来越重要的作用。

尽管中国服务业的发展已经取得显著成效，但就目前 而言，仍然存在着总量水平偏低、内部结构失衡、效率和生 产率低下等问题，如何推动服务业优质高效发展成为目前 和今后一段时期需要解决的重要现实问题。

在中国服务业 发展过程中，服务业内部各行业的增长和产出效率还存在 较明显的差异,行业增长的非均衡性是影响服务业持续健 康发展的重要因素。

因此，在新的时代发展背景下，如何真 实衡量中国服务业的发展效率，分析服务业内部各行业生 产率的差异,找出驱动服务业高质量发展的因素，具有重要 的现实意义。

现有研究对认识和理解中国服务业发展效率的特征和趋势，对于更好地促进中国服务业的发展具有 重要意义，也为本文提供了有益的借鉴1M21。

全要素生产率的概念全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是一个重要的经济指标，它衡量了一个经济体在特定输入要素下所产生的产出水平。

它可以看作是除了劳动力和资本之外，其他生产要素（如技术水平、管理水平、产业结构等）对产出增长的贡献程度的综合体现。

全要素生产率的概念对于我们深入理解经济增长和发展的机制、优化生产要素配置以及提高经济效益具有重要意义。

本文将从简单到复杂，由浅入深地探讨全要素生产率的概念及其影响因素，以帮助我们更好地理解这一经济指标。

1. 什么是全要素生产率？全要素生产率反映了企业、行业或整个经济体生产效率的变化，它衡量了产出相对于全部输入（包括劳动力、资本和其他生产要素）的增长情况。

全要素生产率的计算通常采用柯布-道格拉斯生产函数（Cobb-Douglas production function），即Y=A×F(K, L)，其中Y 表示产出，A表示全要素生产率，K表示资本，L表示劳动力。

全要素生产率的增长意味着相同的输入要素下产出水平的提高，反之则表示效率的下降。

2. 全要素生产率的影响因素全要素生产率的变化受到多个因素的影响，其中包括技术进步、资本和劳动力的效率改进、市场竞争、创新能力等。

2.1 技术进步技术进步是全要素生产率提高的重要因素之一。

随着科技的不断进步，新技术的应用能够使生产过程更加高效、节约资源，从而提升产出水平。

科技创新、研发投入和知识产权保护都对技术进步和全要素生产率的提高起到关键作用。

2.2 资本和劳动力的效率改进在生产过程中，提高资本和劳动力的效率也是提高全要素生产率的重要途径。

通过投资于现代化设备、培训提高员工素质以及提高劳动力参与度，企业可以达到更高水平的效率，从而提高生产效率和产出水平。

2.3 市场竞争市场竞争是提高全要素生产率的一种有效机制。

竞争能够促使企业提高效率，降低成本，改善产品质量，从而提高全要素生产率。