中国全要素生产率和估算和分析

中国全要素生产率估算与分析概述全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP）是衡量一个经济体整体生产效率的指标，也被视为衡量经济增长潜力的重要标志之一。

本文将对中国的全要素生产率进行估算与分析，探讨其对经济发展的影响。

什么是全要素生产率全要素生产率是指以生产要素（劳动力、资本等）的投入来推动产出增长的效率水平，即有效利用生产要素实现产出的能力。

全要素生产率的提高意味着经济在相同投入下创造了更多的产出，从而实现了经济增长。

全要素生产率的估算方法全要素生产率的估算通常通过计算生产函数的总因子生产率来实现。

总因子生产率是全要素生产率的一种计算方法，通过比较产出增长和生产要素（如劳动力、资本）的投入增长之间的差异来计算。

常见的估算方法1.柯布-道格拉斯生产函数法：假设生产函数呈现线性或凸函数形式，通过计算边际产出和边际投入之比来估算全要素生产率。

2.索洛增长模型：通过分析投入要素的组成和变化，以及技术进步对产出的影响，来估算全要素生产率。

3.生产函数前沿分析法：利用生产函数前沿技术和效率分析方法，测量总体和部门的全要素生产率。

中国全要素生产率的现状中国是世界上最大的发展中国家，全要素生产率对其经济发展具有重要意义。

根据统计数据，中国的全要素生产率在过去几十年中有所增长，但增速缓慢。

影响中国全要素生产率的因素1.技术进步：技术进步是促进全要素生产率提高的主要因素之一。

中国在技术创新方面取得了一定的成就，但仍面临着与发达国家的差距。

2.劳动力质量：劳动力质量对全要素生产率的提高具有重要影响。

中国的教育水平逐渐提高，但仍存在一些问题，如教育结构不合理和劳动力技能不足等。

3.资本投资：充分利用资本投资是提高全要素生产率的重要手段。

中国在基础设施建设和人力资本投资方面取得了进展，但与其他国家相比仍有差距。

4.制度环境：制度环境对全要素生产率的改善至关重要。

中国政府在近年来进行了一系列改革，以改善市场环境和促进创新，但仍面临挑战。

中国全要素生产率的测算及变动分析作者：杨绍明来源：《财讯》2018年第21期采用索罗残差法，计算出平均资本产出弹性。

据此计算我国全要素生产率（TFP）增长率。

结果显示：我国1952年至2016年间TFP增长率剧烈波动，分解增长率后发现，资本仍是增长的主要动力。

索罗残差法资本产出弹性全要素生产率问题提出全要素生产率（Total FactorProductivity，TFP）是长期支撑经济体增长的重要因素，对其的测度具有较强的理论与现实意义。

易纲等（2003）对证明我国经济增长中存在效率提升。

郭庆旺和贾俊雪（2005）采用三种模型计算了我国TFP增长率，结果都表明经济的波动与TFP 增长率密切相关。

牛龙（2013）认为这近三十年间，我国经济增长的8.7%来源于劳动增加，49.4%来源于资本增加，41.8%来源于技术进步。

罗良文和梁圣蓉（2016）发现我国经济增长主要来源于资本投入，技术进步的贡献只占到百分之十几。

已有文献的结论并不一致。

理论准备以Cobb-Douglas生产函数为基础的模型推导过程，主要分为两步：（1）计算资本与劳动的产出弹性。

Yt=AtKtaLt（1-a）（2.1）Yt、Al、Kt、Lt为第t年产出、资本存量、劳动力数量；a为资本产出弹性整理并化简公式（2.1）：数据处理本文以1952年至2016年为研究区间。

总产出 Yt为GDP，用CPI换算成以1952年价格；劳动Lt为全国就业人员；资本Kt为我国的资本存量，但此数据需要进行测算。

采用永续盘存法（Kt=（1-8）Kt-1+lt/Pt，It、Pt为第t年固定资产投资、固定资产价格指数；δ为固定资产折旧率）测算资本存量。

It采用固定资本形成总额数据。

Pt采用借鉴张军（2004）介绍的方法构的造固定资本形成总额指数。

基期资本存量Ko采用单豪杰（2008）测算的结果342亿元（1952年价）。

δ采用陈昌兵（2014）计算的结果5.65%。

中国全要素生产率估算与分析根据最新的统计数据，中国的全要素生产率一直处于较快增长的状态。

在过去几十年里，中国经济实现了快速增长，并且不断提高了生产率水平。

这主要得益于中国不断推进经济改革，加大对技术创新的投入，改善了生产要素的配置和利用效率。

通过对中国全要素生产率的估算与分析，我们可以发现一些特点和趋势。

首先，在产业结构升级和技术创新的推动下，中国的全要素生产率持续提升。

在传统产业向现代产业转型的过程中，劳动力的素质和技能不断提高，技术水平逐步提升，资本投入和利用效率逐渐改善，这些都对全要素生产率的增长起到了支撑作用。

其次，中国的全要素生产率在不同地区和行业之间存在较大的差异。

东部沿海地区的全要素生产率水平相对较高，而中西部地区的全要素生产率则相对较低。

在行业方面，高科技产业和服务业的全要素生产率明显高于传统制造业和农业。

这表明中国地区之间和行业之间的发展不平衡问题依然存在，需要进一步加强政策引导和扶持。

综上所述，中国的全要素生产率在不断增长，但仍面临着不平衡的地区和行业发展状况。

未来，中国需要加大对技术创新的投入，促进产业结构升级和转型升级，加强对全要素生产率的测算和分析，以实现经济高质量发展和可持续增长。

中国全要素生产率（TFP）的估算与分析是我们了解中国经济的发展与竞争力的重要途径。

全要素生产率是衡量经济效率和创新能力的一个关键指标，它是指在市场运作的条件下，多种生产要素共同参与生产，经济体系产出的增长除了由劳动力和资本进步外，还包括了一种由全要素生产率技术变动所引起的增长。

简而言之，全要素生产率代表了除了劳动力和资本外，其他要素（如技术、管理等）对经济增长的贡献。

中国经济的快速发展在过去几十年里取得了巨大成功，同时也在全要素生产率上取得了显著成绩。

按照最新的统计数据，中国的全要素生产率一直在持续增长。

这种增长主要是由于中国政府在长期经济改革方面的成功举措，以及在技术创新和知识产权保护方面的努力。

一、引言随着我国经济进入新阶段，绿色发展在国家发展战略中的地位日益凸显。

十九大报告明确指出我国经济已转向高质量发展阶段，绿色发展是核心内容之一。

绿色发展的实质就是更多地将生产投入转化为绿色产出，尽可能规避减少污染物的产生，重点在于不断提升和改善绿色生产发展水平和效率。

因此，良好地测度分析绿色发展效率是定位开展绿色发展工作的前提条件，同时也对我国统筹经济环境协调发展、制定生态环保政策具有重要指导意义。

二、文献综述绿色全要素生产率（GTFP）由Chung最早在常规经济增长分析框架下嵌入污染物排放衡量非期望产出部分而延伸产生。

区别于全要素生产率（TFP），GTFP在TFP测度基础上引入衡量能源投入、污染物产出等诸多因素进一步构建形成更为复杂、全面的指标加以衡量。

当前我国对GTFP测度研究的文献相对丰富，主要差异集中在测度办法及指标选取两个方面。

刘晓洁等（2018）采用混合距离的EBM模型测算发现中国各省份GTFP呈上升趋势，东、中、西区域呈现α和β收敛；朱金鹤等（2019）采用DEA方法测算四种中国各省份的GTFP，发现GTFP均呈现上升态势，主要动因为绿色技术进步指数；李占风等（2019）采用CRS乘数模型，测算并分解城市GTFP；朱广印等（2020）采用非期望产出综合指标基于超效率SBM模型测度中国各省份GTFP，结果呈现上升趋势，出现持续技术效率优化现象；孟望生等（2020）采用二氧化硫、烟尘、废水为非期望产出基于NDDF方法测度GTFP，发现我国各省区GTFP有所提高，区域间差异化加大；孙亚男等（2020）采用三阶段SP-DEA测算分析GTFP，研究发现中国GTFP呈现整体上升，且具有“区块链”特征的俱乐部收敛。

综合上述研究，本文以资本、劳动和能源三方面选取投入指标，选取国内生产总值（GDP）和常见的“三废”为产出指标，采用非径向、非角度SBM距离函数下的ML指数法对2003~ 2017年中国省域绿色全要素生产率进行测度分解，通过全国整体、省域和区域三个层面分析变动特点。

中国城市环境全要素生产率的估算摘要：本文运用基于DEA的Malmquist-Luenberger指数方法测度了中国230个地级以上城市在2003-2010年环境约束下城市全要素生产率的变化及分解，并与不考虑环境约束的情况进行对比分析，意在更加客观合理的评价我国城市经济发展绩效，为城市化的进一步发展服务。

关键词：环境全要素生产率；DEA；HaImquist-Luenberger指数一、引言城市是各种要素空间集中的产物，是经济增长的核心地带，经济发展与城市发展是往往是同步进行的。

改革开放30多年来，我国经济飞速发展，城镇化率已经从1978年的17.92%提高到了2010年的49.68%。

在经济高速发展过程中也付出了巨大的资源和环境代价，根据《中国环境经济核算研究报告2008》，2008年的生态环境退化成本达到12745.7亿元，占当年GDP的3.9%；环境治理成本达到5043.1亿元，占当年GDP的1.54%。

在2004到2008的5年间，环境退化成本增长了74.8%；虚拟治理成本增长了75.4%。

国家在《“十二五”节能减排综合性工作方案》的总体要求中也提到，要深入贯彻落实科学发展观，形成加快转变经济发展方式的倒逼机制，加快建设资源节约型、环境友好型社会。

生产率的提高为过去20世纪生活水平的大幅提高做出了巨大的贡献，经济学家提出了全要素生产率的概念，将投入产出一起纳入经济绩效考核的框架中，TFP增长是现代经济增长的核心问题之一，受到国内外学术界的广泛关注和研究。

目前我国的城市化进程正处于高速发展的阶段，研究城市的发展必然要考虑城市经济效率问题。

金相郁（2006）、俞立平等（2006）、姚先国等（2007）、李培（2007）、刘秉镰、李清彬（2009）、邵军、徐康宁（2010）等就目前我国城市全要素生产率的变化做了大量的研究，上述研究均采用基于DEA的Malmquist指数，从不同的角度对全要素生产率进行了分析，但是它们的一个共同的缺点就是没有考虑到环境污染对经济增长所带来的负面影响。

中国全要素生产率估算与分析中国的全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是指在一个给定的生产过程中，单位产出所需的全部要素投入（劳动、资本和技术）与实际产出之间的比率。

它是衡量一个国家或地区经济增长和生产效率的重要指标。

中国的全要素生产率估算与分析可以从以下几个方面进行。

首先，中国的全要素生产率水平。

根据统计数据显示，中国的全要素生产率呈现出逐年提高的趋势。

这是由于中国在过去几十年中不断进行的经济和创新，以及技术进步的不断推动。

中国的全要素生产率水平已经取得了一定的突破，但仍然相对较低，与发达国家相比仍有较大差距。

其次，中国的全要素生产率增长速度。

在过去几十年的经济中，中国的全要素生产率增速较快。

这是由于中国不断开放，引进和应用先进的生产技术和管理经验，提高了生产效率。

然而，随着经济发展进入新常态，中国的全要素生产率增长速度已经放缓，需要进一步深化，加大创新力度，推动全要素生产率的提高。

再次，中国全要素生产率的影响因素。

中国全要素生产率的提高受到多种因素的影响，包括人力资本、技术创新、经济体制、市场竞争等。

中国在人力资本方面还存在不足，包括教育水平的提高、职业培训的加强等。

同时，中国在技术创新方面也需要加大投入，培育创新型企业和创新型人才，推动技术进步和全要素生产率的提高。

最后，中国全要素生产率提高的政策建议。

为了提高中国的全要素生产率，可以采取一系列政策措施。

首先，加强教育和职业培训，提高人力资本的质量和数量。

其次，加大对科技创新的支持，鼓励企业增加技术投入，促进技术进步。

同时，通过深化经济体制，减少市场垄断，增加市场竞争，提高资源配置效率。

此外，还可以通过减少行政审批、降低企业税负等举措，为企业创新提供更好的环境。

综上所述，中国的全要素生产率是衡量一个国家经济增长和生产效率的重要指标。

中国的全要素生产率水平不断提高，但仍然相对较低，需要进一步深化，加大创新力度，推动全要素生产率的提高。

我国全要素生产率估算及影响因素研究全要素生产率，又称为全要素生产率效率或全要素生产率指数，是反映生产要素利用效果的综合指标。

而全要素生产率的估算及其影响因素的研究，则是经济学领域的一项重要研究。

我国的全要素生产率估算及影响因素研究始于上世纪80年代，随着中国经济的快速发展和国内经济学研究的逐步深入，这一领域也日趋成熟和完善。

下面将从估算方法、影响因素等方面进行简要分析。

一、估算方法要素输入有两种：资本输入和劳动输入。

要素产出也有两种：产出量和劳动生产率。

那么，对于全要素生产率的估算，通常采用以下公式：TFP=（技术进步因素）*（总要素产出量）/(总要素投入量)其中，技术进步因素是通过计算总要素生产率的增长率所得到的，因此全要素生产率的估算可以看作是计算总要素生产率的增长率所得到的。

而总要素生产率的计算上通常采用了三种方法：重平均法、边际分析法和概率统计方法。

不同的方法有不同的优点和缺点，对于研究者来说，需要根据实际情况来选择合适的方法。

二、影响因素全要素生产率受众多因素的影响，包括技术水平、市场开放度、国际贸易、政府政策等。

下面分别从几个方面进行详细分析。

1、技术水平影响技术进步不仅是影响全要素生产率的重要因素之一，也是经济发展的核心驱动力。

我国近几年来积极推动科技创新和技术升级，增强了产业的自主创新能力和科技水平，促进了全要素生产率的提升。

2、市场开放度影响市场开放度是指国家对外部经济与贸易的开放程度，它与全要素生产率的关系十分密切。

开放贸易可以扩大市场规模，提高资源配置的效率和国内产业的竞争力，有利于全要素生产率的提高。

3、国际贸易影响国际贸易中的资源配置和技术转移是推动全要素生产率提高的重要因素。

通过国际贸易，我国可以获取到国际市场上的贸易优势，借鉴其他国家的先进技术和管理经验，有助于提高自身的生产效率和竞争力。

4、政府政策影响政府政策在改进全要素生产率方面起到了很大的作用。

政府通过出台相关政策，加强资源配置和技术创新的支持和引导，优化企业经营环境和人才培养，有助于提高全要素生产率。

我国全要素生产率估算及影响因素分析作者：杨营营来源：《现代商贸工业》2017年第36期摘要：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。

关键词：全要素生产率；估算；影响因素中图分类号：F2文献标识码：Adoi：10.19311/ki.1672-3198.2017.36.0060 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。

全国及区域全要素生产率变动分析全国及区域全要素生产率变动分析摘要：一直以来，C-D生产函数模型及在此基础上产生的索洛残差法在估算TFP及其增长率时得到广泛应用，笔者从模型的设定、数据的获取、参数估计等方面对该方法进行了系统分析、探讨和修正，在此基础上估算了全国及31个省1978年～2010年间的TFP及其增长率。

结果表明：中国的TFP增长率总体上处于较高水平。

分阶段看，2001年～2010年和1978年～1984年的TFP增长率明显较高。

分区域看，东部的TFP及其增长率都明显高于中部和西部。

各省区的TFP 与经济发展水平、TFP增长率与经济增长速度都有很强的正相关性。

关键词：全要素生产率；增长率；生产函数；弹性作者简介：叶宗裕（1962-），男，浙江江山人，浙江师范大学经济与管理学院教授，应用数学硕士，主要从事经济统计，计量经济模型及应用研究。

中图分类号：F061.5文献标识码：A文章编号：1006-1096（2014）01-0014-06收稿日期：2012-11-14一、问题的提出最近10多年来，许多学者研究了全要素生产率（TFP）及其相关问题。

包括全国或省际TFP及其增长率的测算、TFP的收敛检验、技术进步对经济增长的贡献分析、分析TFP与省区收入差距的关系等。

对TFP相关问题的研究，必需建立在对TFP的准确估算基础上。

虽然对全国或省际TFP的测算已有大量的研究成果发表，但许多研究在估算方法、资料的来源和处理等方面存在许多问题，估算结果的准确性不能令人满意。

关于TFP，学者们已经有了基本一致的观点：包括资本和劳动等投入要素之外的所有影响产出的因素。

虽然估算TFP的方法多种多样，但由于C-D生产函数模型中各变量和参数的含义明确、直观，结果易于理解，在估算TFP及其增长率时得到广泛应用。

本文从模型的设定、数据的获取、参数估计等方面对该方法进行了系统分析、探讨和修正，在此基础上估算了全国及31个省份1978年～2010年间的TFP及其增长率，并对结果进行了分析。

全要素生产率增长中的技术效应与结构效应基于中国宏观和产业数据的测算及分解一、本文概述本文旨在全面解析全要素生产率（TFP）增长中的技术效应与结构效应，并通过中国宏观和产业数据的测算及分解，深入探讨这两种效应对中国经济增长的影响。

全要素生产率作为衡量经济增长质量的重要指标，其提升是推动经济持续健康发展的关键因素。

在中国经济转型升级的背景下，研究全要素生产率增长的技术效应与结构效应，对于制定有效的经济政策、优化产业结构、提升经济增长质量具有重要的理论和实践意义。

本文首先界定了全要素生产率、技术效应和结构效应的概念，并阐述了它们在经济增长中的作用机制。

在此基础上，本文利用中国宏观和产业数据，运用计量经济学方法，对全要素生产率增长进行测算和分解，得到技术效应和结构效应的具体数值。

通过对这些数值的分析，本文揭示了技术效应和结构效应在中国经济增长中的贡献程度，以及它们在不同产业、不同地区的差异。

本文还深入探讨了技术效应和结构效应的影响因素，包括政策环境、技术创新、产业结构、资源配置等方面。

通过对这些影响因素的分析，本文为提升全要素生产率、优化产业结构、推动经济增长提供了有益的政策建议。

本文通过对全要素生产率增长中的技术效应与结构效应进行测算和分解，全面揭示了中国经济增长的内在动力和结构特征。

本文的研究也为政策制定者提供了重要的参考依据，有助于推动中国经济的持续健康发展。

二、文献综述全要素生产率（TFP）增长一直是经济学领域研究的热点之一，特别是在经济转型和产业升级的大背景下，其对于理解经济增长的源泉和机制具有重要意义。

技术效应与结构效应作为TFP增长的两个核心组成部分，近年来受到了广泛的关注。

本文旨在基于中国宏观和产业数据，对TFP增长中的技术效应与结构效应进行测算和分解，以期为政策制定和实践提供有益的参考。

在文献方面，国内外学者对于TFP增长及其分解进行了大量的研究。

早期的研究主要关注TFP增长的测算方法和技术进步对经济增长的贡献。

中国全要素生产率和估算和分析中国的全要素生产率在近几十年来一直呈现出持续增长的趋势。

根据国家统计局发布的数据，中国的全要素生产率在过去30年中年均增长率超过了3%，这说明中国的生产效率不断提高，对经济增长的贡献也在不断增加。

这一趋势的背后，主要原因是中国政府的改革开放政策带来了技术进步和资源配置的优化，以及不断推进的产业升级和创新发展。

然而，中国的全要素生产率增长也面临一些挑战。

首先是劳动力成本的上升和人口结构的变化，这使得中国的劳动力资源优势有所减弱。

其次是产业结构的调整和转型，一些传统行业的生产效率相对低下，而新兴产业和高科技行业的充分发展需要更多的技术投入和创新。

同时，环境污染和资源约束也给中国的生产效率带来了一定的压力。

为了更好地提高全要素生产率，中国政府和企业可以从以下几个方面着手：加大对科技创新的投入和支持，鼓励企业加强技术改进和创新；推动产业升级和结构转型，鼓励发展新兴产业和高附加值产业；优化资源配置和提升劳动力素质，提高生产要素的利用效率；加强环境保护和资源节约，建立可持续发展的生产方式和产业链。

总之，中国的全要素生产率估算和分析对于经济发展和战略规划都具有重要意义。

通过不断推动科技创新和产业升级，优化资源配置和提升劳动力素质，中国可以更好地提高生产效率，实现经济可持续增长和高质量发展。

中国的全要素生产率（TFP）是一个富有启发性的经济指标，它可以帮助我们更好地理解中国经济的发展现状和未来趋势。

随着经济社会的不断发展，中国全要素生产率估算和分析成为了经济研究和政策制定的重要内容。

本文将继续从人力资本、资本投资、科技创新等方面对中国全要素生产率进行更深入的讨论。

首先，人力资本作为生产要素之一，对全要素生产率的影响非常显著。

中国拥有庞大且不断增长的劳动力资源，然而，随着人口结构的变化和城乡发展不平衡，人力资源的质量和配置也面临一些挑战。

为了提高人力资本的质量和利用效率，中国需要进一步加强教育和技能培训，提升劳动者的素质和技能水平。

中国工业TFP增长率估算与应用CATALOGUE目录•引言•中国工业TFP增长率估算•中国工业TFP增长率变化趋势•中国工业TFP增长率估算的应用•结论与展望•参考文献研究背景与意义•中国作为世界第二大经济体，工业发展经历了快速的增长阶段，然而，这种增长在很大程度上依赖于资源投入和要素驱动。

随着经济进入新常态，提高生产效率和技术进步成为了持续增长的关键。

全要素生产率（TFP）是衡量一个国家或地区综合生产效率的重要指标，对于中国工业TFP增长率的估算与应用，有助于我们深入了解中国工业发展的质量与效益，为政策制定者提供决策参考。

研究内容与方法研究内容本研究旨在估算中国工业TFP增长率，并探讨其应用。

我们将基于国内外学者的研究成果，结合中国工业的实际情况，利用统计数据和计量模型等方法，对工业TFP增长率进行估算和分析。

研究方法我们将采用文献综述法、实证分析法和比较分析法等研究方法。

首先，通过文献综述法梳理相关理论和研究前沿；其次，利用实证分析法对工业TFP增长率进行估算；最后，通过比较分析法对估算结果进行横向和纵向比较，分析中国工业TFP增长的影响因素和变化趋势。

资本深化资本深化是指企业在生产过程中对资本投入的增加，它有助于提高生产效率，进而促进TFP增长。

TFP定义及影响因素技术进步技术进步是推动TFP增长的重要因素，它涵盖了生产过程中的技术创新、生产工艺改进、资源配置优化等方面。

制度变迁制度变迁包括市场制度的完善、企业制度的改革等，对TFP增长具有重要影响。

产业结构调整产业结构调整涉及不同产业之间的资源流动与优化配置，对TFP增长产生积极作用。

数据来源采用中国工业统计年鉴、中国财政年鉴等权威数据来源，以确保数据的准确性和可靠性。

数据处理对收集到的数据进行清洗、整理和计算，以得到所需的TFP增长率估算结果。

数据来源与处理估算方法采用生产函数模型、随机前沿函数模型等多种方法，对中国工业TFP增长率进行估算。

中国城市全要素生产率的测算与分解（1998―2013）一、引言新古典经济学把经济增长的直接原因归结为生产要素投入量的增长和全要素生产率的提高。

资源的稀缺性意味着单纯依靠要素投入的经济增长是难以持续的，只有全要素生产率的提高才是经济持续增长的源泉。

改革开放之后中国的投资率从1981年的19.62%飞速上升到2014年的80.56%，同时“人口红利”爆发，劳动力占比不断上升，可以说中国改革开放以来的经济增长主要是靠要素投入驱动的。

然而，自2011年逐年下滑的经济走势印证了新古典经济学投入驱动增长模式无法实现经济持续增长的观点。

一方面，投资率和人口红利终将面临拐点，不可能持续走高；另一方面，要素投入达到一定规模一定会遇到报酬递减的问题。

当经济增长达到一定的阶段，终将迎来经济增长的“阵痛”调整期。

很多学者提出当前供给侧改革的核心任务就是提升全要素生产率，将投入驱动的经济增长模式转变为全要素生产率驱动。

那么如何衡量全要素生产率的变化？全要素生产率变化的原因是什么？索洛余值法认为，产出增长扣除投入增长之后剩余的就是全要素生产率的增长。

但是，该方法对全要素生产率的组成部分没有加以严格区分，假定所有生产者都能实现最优的生产效率，认为全要素生产率的增长都是由技术进步带来的，忽略了效率变化对生产率变化的影响。

Diewet（1992）运用指数方法（Index Number Technique）构造了Fisher生产率指数和Tomqvist生产率指数来计算生产率的变化，但是，这两个指数都需要数量和价格数据，如果无法提供价格数据，则无法采用这种方法来计算生产率变化，另外指数法也无法分解全要素生产率，解释全要素生产率变化的原因。

当前测算并分解全要素生产率变化常用的方法主要有非参数分析法（nonparametric teeh.niques）和参数分析法（parametric techniques）。

非参数分析法将测算生产效率的DEA分析法和测算全要素生产率变化的Malmquist生产率指数结合起来，估算全要素生产率并将其分解为技术变化、规模效应变化和技术效率变化。

全要素生产率研究方法述评摘要:全要素生产率作为反映经济增长质量的重要指标,近年来引起了国内外学者的广泛关注。

目前测算全要素生产率的方法大致分为两类:参数方法和非参数方法,它们的区别在于是否需要假设具体的生产函数形式。

文章以上述分类方法为基础,对全要素生产率的研究方法进行了详细论述,并总结了不同方法在测算中的优势和不足,同时对相关研究文献进行了简要评述。

最后,对我国全要素生产率的研究方向进行了探讨。

关键词:全要素生产率;索洛余值法;随机前沿生产函数法;数据包括分析法一、引言全要素生产率(TFP)是宏观经济学的重要概念,也是分析经济增长源泉的重要工具,尤其是政府制定长期可持续增长政策的重要依据。

首先,估算全要素生产率有助于进行经济增长源泉分析,即分析各种因素(投入要素增长、技术进步和能力实现等)对经济增长的贡献,识别经济是投入型增长还是效率型增长,确定经济增长的可持续性。

其次,估算全要素生产率是制定和评价长期可持续增长政策的基础。

具体来说,通过全要素生产率增长对经济增长贡献与要素投入贡献的比较,就可以确定经济政策是应以增加总需求为主还是应以调整经济结构、促进技术进步为主。

改革开放以来,国内外学者对中国的全要素生产率进行了深入研究,产生了大量的研究文献,但这些文献对TFP的估算结果存在较大差异,引发了许多争论,究其原因主要有两点:一是数据来源和处理方法不同,二是测算方法不同。

测算TFP的方法多种多样,每种方法都有其优缺点和适用对象,究竟哪种方法更为恰当,哪一个研究的结果更为准确,哪种方法或哪种研究思路对于改革以来中国经济增长的分析更为适用?为此,有必要对既有的TFP研究方法进行梳理和总结,并指出其中存在的缺陷和不足,以利于研究者对TFP有一个较为客观的认识和了解,进而进行科学的计算。

目前测算TFP的方法大致分为两类:参数方法和非参数方法,它们的区别在于是否需要假设具体的生产函数形式。

参数方法主要有索洛余值法、拓展的索洛余值法、随机前沿生产函数(SFA)法等,非参数方法主要有指数法、数据包络分析(DEA)法等,本文以上述分类方法为基础,对相关文献进行评述。