江苏省的生产效率计算及全要素生产率增长率分解

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地区间生产效率与全要素生产率增长率分解一、本文概述本文旨在探讨地区间生产效率与全要素生产率增长率的分解问题。

全要素生产率（TFP）是衡量一个国家或地区经济增长质量的重要指标，它反映了除物质资本和劳动力投入以外的其他因素对经济增长的贡献。

本文首先将对全要素生产率的概念进行界定，并阐述其在经济增长理论中的重要性。

接着，本文将分析地区间生产效率差异的原因。

生产效率的差异可能源于不同地区的技术水平、资源配置效率、制度创新等多个方面。

本文将通过实证研究方法，对这些因素进行量化分析，以揭示它们对地区间生产效率的影响程度。

在此基础上，本文将进一步探讨全要素生产率增长率的分解问题。

全要素生产率增长率的分解有助于我们更深入地理解经济增长的动力和结构。

本文将从技术进步、资源配置效率改善和规模效率提升等方面入手，对全要素生产率增长率进行分解，并分析各分解项对经济增长的贡献程度。

本文将根据分析结果提出政策建议。

通过优化资源配置、推动技术创新、加强制度创新等措施，提升地区间生产效率，促进全要素生产率增长，从而实现经济的高质量发展。

本文的研究对于制定区域经济发展战略、推动经济转型升级具有重要的理论和实践意义。

二、文献综述在经济学领域，地区间生产效率与全要素生产率增长率的分解问题一直是研究的热点。

生产效率的提升对于地区经济的持续增长具有重要影响，而全要素生产率增长率的分解则有助于我们更深入地理解经济增长的动力和源泉。

因此，本文将从地区间生产效率的差异、全要素生产率增长率的内涵与测量方法，以及生产效率提升与全要素生产率增长的影响因素三个方面进行文献综述。

关于地区间生产效率的差异，已有研究主要关注了资源禀赋、产业结构、技术创新、人力资本等因素对生产效率的影响。

资源禀赋的差异可能导致地区间生产效率的不平衡，而产业结构的优化和技术创新则被认为是提升生产效率的重要途径。

人力资本作为知识和技术的重要载体，其对生产效率的影响也日益受到关注。

高质量发展背景下江苏省农业全要素生产率提升机制分析【摘要】本文通过对高质量发展背景下江苏省农业全要素生产率提升机制的分析，揭示了该省农业生产现状、全要素生产率概念及评价指标、影响因素、以及提升机制等内容。

在展望了未来提升江苏省农业全要素生产率的前景，并总结了研究结论，提出了未来研究方向。

研究的目的在于为江苏省农业发展提供政策建议与对策，推动农业高质量发展。

本文对各方面的内容进行了深入分析和探讨，旨在为相关领域的研究者和决策者提供参考和借鉴。

【关键词】江苏省农业、全要素生产率、高质量发展、提升机制、政策建议、前景展望、研究结论、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景随着我国经济进入新时代，高质量发展已成为各行各业的主要目标。

农业作为国民经济的基础，其发展对于实现国家经济发展的高质量目标至关重要。

江苏省作为我国经济发达的地区之一，其农业发展水平一直处于领先地位，但在高质量发展的背景下，面临着提升全要素生产率的挑战。

深入研究江苏省农业全要素生产率的提升机制，对于实现农业高质量发展具有重要意义。

江苏省农业面临着一系列问题，如土地资源利用效率不高、农业劳动力素质不高、农业科技创新不足等。

在高质量发展的大背景下，如何提升江苏省农业全要素生产率，成为关乎农业发展全局的重要课题。

本研究旨在通过分析江苏省农业现状，评价全要素生产率的表现，并探讨影响全要素生产率的因素，提出相关政策建议，为江苏省农业高质量发展提供理论支持和政策参考。

1.2 研究目的本文旨在探讨高质量发展背景下江苏省农业全要素生产率提升的机制分析。

具体研究目的包括：一是分析当前江苏省农业生产的现状，了解面临的挑战和问题；二是介绍全要素生产率的概念及评价指标，为后续研究奠定基础；三是深入剖析影响江苏省农业全要素生产率的因素，找出瓶颈所在；四是探讨提升江苏省农业全要素生产率的机制，提出有效的政策建议和对策；五是展望未来高质量发展背景下江苏省农业全要素生产率提升的前景，总结研究结论，指明未来研究方向。

全要素生产率与经济效率全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量一个经济体整体生产活动效率的重要指标。

经济效率则是指在有限资源条件下，实现最大产出的能力和水平。

本文将探讨全要素生产率与经济效率之间的关系，并分析其对经济增长和可持续发展的重要性。

一、全要素生产率的定义与计算全要素生产率是指在特定时间段内，单位投入生产要素所能得到的产出水平。

要素包括资本、劳动、能源等，全要素生产率的提高意味着在相同要素投入条件下，产出水平的提高。

全要素生产率的计算需要考虑到各要素的数量和质量变化，以及它们之间的替代关系。

二、全要素生产率与经济效率的关系全要素生产率的提高直接反映在经济效率的提高上。

当一个经济体的全要素生产率增加时，同样的资源投入下所能获得的产出水平提高，说明该经济体的生产活动更加高效。

而经济效率的提高则能够产生更多的产出，实现更高的经济增长率。

三、全要素生产率与经济增长全要素生产率的提高是经济增长的重要驱动力之一。

当生产要素的增加已经达到一定限度时，进一步提高经济增长只能通过提高全要素生产率来实现。

全要素生产率的提高意味着单位要素投入所获得的产出增加，从而促进了经济的发展。

四、全要素生产率与可持续发展全要素生产率的增长有助于实现可持续发展。

通过提高生产活动的效率，我们能够用更少的资源来生产更多的产品，减少了资源的浪费和环境的破坏。

全要素生产率的提高可以帮助经济实现资源节约和环境保护的双赢。

五、全要素生产率与经济政策培育和提高全要素生产率是一个经济体实施有效经济政策的重要目标。

通过科技创新、教育培训、产业升级等措施，可以提高生产要素的质量和效率，从而推动全要素生产率的提高。

政府在制定经济政策时应注重提高全要素生产率，以促进经济的健康发展。

六、总结全要素生产率与经济效率密切相关，对于经济增长和可持续发展具有重要意义。

通过充分发挥全要素生产率的作用，我们能够实现更高效的资源利用和经济发展。

江苏省全要素生产率与经济增长的实证分析摘要：本文采用C-D生产函数，对江苏省1985—2009年全要素生产率增长率进行估算，对江苏省全要素生产率增长和经济增长源泉做简要分析，由此对江苏省经济发展提出相关建议。

关键词：全要素生产率；经济增长；Cobb—Douglas生产函数经济发展是一个国家追求的根本目标，而经济增长是经济发展的必要前提。

全要素生产率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。

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。

另外,估算全要素生产率也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。

近年来，全要素生产率TFP 逐渐成为众多国内外学者研究的热点问题。

本文采用索罗残差法,对江苏省1985—2009年间全要素生产率增长率进行了估算,并依据估算结果对此间江苏省全要素生产率增长和经济增长源泉做简要分析,试图对上述疑问作出解答，并对江苏省的经济发展提出相关的政策建议。

一、国内外相关研究综述自内生经济增长理论产生以来，许多学者通过实证分析探讨了世界各国及地区间经济增长过程中的生产率变动状况。

在研究方法上，过去十多年的实证分析主要集中在3个方面：一是通过建立线性回归方程，估计要素投入与技术进步对经济增长的贡献，由此探讨经济增长的源泉问题；二是进一步分析和发展估计全要素生产率（即广义技术进步）增长的理论和方法；三是解释单位资本产出和人均产出的动态分布规律。

王小鲁（2000）选择1953-1999年数据，利用生产函数法对我国全要素生产率的增长率进行估计，认为我国在1953-1978年全要素生产率的增长率为0.17%，1979-1999年为1.46％。

我国省级全要素生产率的测算与解释作者：杨子超邓晓来源：《商业经济研究》2016年第11期中图分类号：F275.5 文献标识码：A内容摘要：本文使用索罗余值法和DEA-Malmquist指数法分别测算了我国各省（市、自治区）在1986-2014年期间的全要素生产率。

通过对核算结果分析发现：过去近30年来，东部地区各省的全要素生产率最高，西部地区次之；我国全要素生产率主要由技术进步推动；自2012年以来，全国各省（市、自治区）的全要素生产率出现大范围的负增长情况，需要引起注意。

关键词：全要素生产率索罗余值法 Malmquist指数省级面板引言全要素生产率（TFP）一直是宏观经济学中最重要的概念之一，也是分析经济增长源泉的重要工具。

TFP可被用于分析各种因素（投入要素、技术进步和制度环境等）对经济增长的贡献，从而识别出当时的经济增长模式是投入型增长还是效率型增长，以此确保经济增长模式的可持续性。

关于TFP增长率的测算及研究，国内学者已经进行了较为深入的研究，主要集中在以下几个方面：一是对全国或者各地区TFP增长率的测算和分解，其中代表性的研究有张军和施少华（2003）、郭庆旺和贾俊雪（2005）、赵志耘和杨朝峰（2011）、庞瑞芝和杨慧（2008）；二是对行业的TFP增长率进行测算，其中代表性的研究有王亚华等（2008）；此外还有学者对TFP的测算方法进行了比较研究，其中代表性的研究有李双杰和左宝祥（2008）、肖林兴（2013）等。

总体上看来，国内学者对各地区TFP增长率及影响因素已经有了较深入的分析，但是对于各区域TFP增长模式的差异研究还比较少。

同时，2008年金融危机以后，中国经济进入“新常态”，中国经济增长模式的可持续性在学术界引起了广泛而又持续的讨论。

经笔者核算，尤其是2012年以后，我国越来越多的省（市、自治区）的TFP变为负增长，需要引起注意。

本文利用最新的统计数据，分别使用索罗余值法（SR）和数据包络分析法（DEA）-Malmquist指数法核算了1986-2014年期间各省（市、自治区）的TFP增长率，并依据结果对此间我国各地区的TFP增长和增长模式做了简要分析。

省际全要素生产率的测算与分解作者：陈秋明苟娟来源：《现代商贸工业》2010年第06期摘要:采用基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)的非参数指数法测算了各省市区的全要素生产率(Total factor productivity,),技术进步率TECHCH以及技术效率变化EFFCH。

除了江西省的平均增长率小于1外,其他省市的均为正增长,东部地区较中西部提升较快;我国各省全要素生产率的增长主要来源于技术进步,而技术效率的恶化阻碍了生产率的增长。

关键词:FDI;技术溢出;TFP;技术进步率;技术效率中图分类号:F22 文献标识码:A 文章编号:1672-3198(2010)06-0311-021957年美国经济学家罗伯特•索洛(R.Solow)在《经济学与统计学评论》上发表了《技术进步与总量生产函数》一文,论文统一了生产的经济理论、拟合生产函数的计量经济方法,第一次将技术进步因素纳入经济增长模型。

在定量研究中,索洛将人均产出增长扣除资本集约程度增长后的未被解释部分归为技术进步的结果,称其为技术进步率,这些未被解释的部分后来被称为“增长余值”(或“索洛余值”),也即为全要素生产率的增长率。

基于DEA方法的Malmquist全要素生产率指数法测算全要素生产率(Total factor productivity,TFP),可以避免计算索洛剩余时遇到的强假设条件,既不要求生产处于有效率的路径之上,也无需得知要素投入对经济增长贡献的实际份额,还可以分解为几个有意义的指数的乘积,从而能得到更为细致的动态分析结果。

具体说来,Malmquist全要素生产率指数能被分解为两个部分,一部分是技术进步,另外一部分是技术效率的改善,以便更好地了解全要素生产率的构成。

MI=dt0(x t+1,y t+1)dt0(xt,yt)×dt+10(x t+1,y t+1)dt+10(xt,yt)12=dt+10(x t+1,y t+1)dt0(xt,yt)×dt0(x t+1,y t+1)dt+10(x t+1,y t+1)×dt0(xt,yt)dt+10(xt,yt)12=EFFCH×TECHCH=TFPCH即:全要素生产率变化(TFPCH)可分解为技术效率变化(EFFCH)和技术进步变化(TECHCH),EFFCH是基于可变规模收益的效率变化指数,TECHCH表明了技术的进步和创新。

江苏省工业全要素生产率行业比较分析作者：王郁晶李刚来源：《现代商贸工业》2009年第20期摘要:以江苏省工业39个细分行业统计数据为基础,采用数据包络分析基础上的曼奎斯特指数方法(DEA-Malmquist)测算和比较江苏省2002-2007工业各细分行业全要素生产率。

研究发现:总体上江苏省工业行业TFP增长率呈下降趋势,平均增长率为7.6%,对工业增加值增长的贡献平均达到27.9%;经过分解,技术进步和规模效率的改善对产出增长的贡献更加突出,而纯技术效率成为阻碍TFP增长的薄弱环节;同时,2002-2007年间江苏省工业TFP增长率相对较高的行业集中在垄断程度较高的行业,而资本密集型工业TFP增长率也低于劳动密集型工业。

关键词:全要素生产率;DEA-Malmquist;工业行业;江苏中图分类号:F403文献标识码:A文章编号:16723198(2009)20008302经济增长方式的转变就是由过度依赖增加生产要素投入数量实现的经济增长向科技进步等要素生产效率主导的经济增长转变。

而当生产要素投入数量积累到一定程度,经济增长将更主要取决于要素生产效率的提高。

学者们使用“全要素生产率(TFP)”的提高来分析要素生产效率对经济增长产生贡献,从而判断经济增长方式及其变动。

因此,本文将通过测算江苏省工业39个细分行业2002-2007年全要素生产率,从而衡量江苏省工业经济发展中全要素生产率贡献情况以及行业差异问题。

1相关研究述评在测算TFP众多方法中,数据包络分析基础上的曼奎斯特指数法(DEA-Malmquist)应用比较广泛。

运用此种方法研究工业行业TFP,至少可以有三种研究设计,其区别在于决策单元(DMU)的选择:(1)以工业企业中具体不同细分行业的数据,如用食品加工业、纺织业等30多个行业构成决策单元;(2)以若干不同地域间的工业数据,如不同国家、省市等构成决策单元;(3)以具体微观企业的数据,如若干家上市公司构成决策单元。

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。

产业全要素生产率计算公式产业全要素生产率（Total Factor Productivity，简称 TFP）是一个用于衡量经济效率和生产力增长的重要指标。

它反映了在给定的投入要素（如资本、劳动力等）下，产出的增加量超出投入增加量的部分。

通俗点说，就是看看在各种资源都用上的情况下，能多产出多少东西，而且是那种不是因为多投入资源才多出来的产出。

要计算产业全要素生产率，可不是一件简单的事儿，得用上一些专门的公式和方法。

其中，比较常用的一种方法是索洛余值法。

这个方法的基本思路是，先假定生产函数符合一定的形式，比如常见的柯布 - 道格拉斯生产函数。

咱假设一个例子哈，比如说有一家服装厂，它每年投入一定量的机器设备（这算资本）、雇佣一定数量的工人（这是劳动力），然后生产出一定数量的衣服。

咱把每年的产出（衣服的数量）设为 Y，资本投入设为 K，劳动力投入设为 L，α 和β 分别是资本和劳动力的产出弹性。

那么，这个生产函数就可以写成Y = A × K^α× L^β 。

接下来，对这个式子两边取对数，就变成了lnY = lnA + αlnK +βlnL 。

然后呢，通过收集这家服装厂多年的数据，用统计方法就能估算出α、β 和 A 的值。

有了这些估算值，再假设一段时间内，资本和劳动力的增长率分别是ΔK/K 和ΔL/L ，产出的增长率是ΔY/Y 。

那么，全要素生产率的增长率（也就是ΔA/A ）就可以通过下面这个公式算出来：ΔA/A = ΔY/Y - α × (ΔK/K) - β × (ΔL/L)这就是通过索洛余值法计算产业全要素生产率的大致过程。

我记得之前有一次去一家制造企业调研，跟他们的生产经理聊天。

他们一直觉得自己的厂效率不高，但又不知道问题出在哪。

我就建议他们用这种方法算算全要素生产率。

结果一分析，发现他们在设备更新（资本投入）上很积极，新机器买了不少，但工人培训没跟上（劳动力素质没相应提升），导致新设备没发挥出最大效能。

全要素生产率的计算方法1. Malmquist指数法Malmquist指数法是一种常用的全要素生产率计算方法。

它通过比较两个不同时期的生产函数来衡量生产率的变化。

具体步骤如下：（1）确定两个时期的输入和输出数据；（2）估计两个时期的生产函数；（3）计算总要素生产率的Malmquist指数；（4）计算技术效率变动指数和技术变动指数。

2. Cobb-Douglas函数法Cobb-Douglas函数法是一种基于生产函数的全要素生产率计算方法。

该方法假设产出与劳动和资本呈现一定的函数关系。

具体步骤如下：（1）确定不同时间段的输入和输出数据；（2）计算出劳动和资本的平均增长率；（3）通过计算劳动和资本的弹性系数和产出弹性系数，得到全要素生产率的变化率。

3.数据包络分析法数据包络分析法（DEA）是一种非参数方法，用于评估多个输入产出的效率。

它通过比较不同单位的输入输出数据来确定最有效率的单位。

具体步骤如下：（1）确定输入和输出要素；（2）构建数据包络模型；（3）计算每个单位的相对有效率；（4）计算全要素生产率的绝对效率。

4.主成分分析法主成分分析法（PCA）通过将多个指标转化为少数几个综合指标，综合考虑了多个指标的影响。

（1）确定输入和输出指标；（2）进行主成分分析；（3）计算主成分得分；（4）根据主成分得分计算全要素生产率。

以上是几种常见的全要素生产率计算方法，每种方法都有其适用范围和局限性。

在实际应用中，应根据具体情况选择合适的方法来计算全要素生产率，并结合其他经济指标进行分析和评价。

江苏省物流业全要素生产率的测度研究江苏省作为中国东部发达地区之一，其物流业对整个区域的经济发展起着至关重要的作用。

在全球化的经济背景下，物流业的发展已经成为推动地方经济增长的关键因素之一。

而物流产业的全要素生产率是衡量物流业发展水平和竞争力的重要指标。

本文将对江苏省物流全要素生产率进行测度研究，分析其产生的原因以及对发展物流产业的启示。

一、江苏省物流业的发展现状江苏省地处长江三角洲经济区，依托长江黄金水道，形成了比较发达的物流体系。

江苏省物流业在长期的发展中逐步完善，形成了以苏州、南京、无锡等地为中心的发达物流中心，区域布局合理，物流配送能力较强。

江苏省以其发达的经济水平吸引了大量的跨国公司及外资企业，进一步促进了物流业的发展和提升。

在建设现代化物流基础设施方面，江苏省也做出了积极的努力。

以南京、苏州为代表的多个城市建设了大型的现代物流园区，为物流企业提供了良好的发展平台。

江苏省还将加大对物流设施的投入力度，提高了物流业的整体竞争力。

要素生产率是衡量企业或产业生产效率的重要指标，它反映了单位要素投入所能创造的产出水平。

江苏省物流业全要素生产率的测度，将有助于深入了解江苏省物流产业的发展状况，为优化产业结构和提升发展效率提供参考。

1. 要素投入的测度要素投入是影响产业生产率的重要因素，而物流业的要素投入主要包括人力资本、物质资本和管理技术。

在对江苏省物流业的全要素生产率进行测度时，需要对这些要素进行详细的调研和测算。

通过对江苏省物流业的从业人员数量、教育水平和工资水平等数据进行统计分析，可以对物流业的人力资本投入进行测算。

通过对物流设施、设备和信息技术的投入情况进行调研，可以对物质资本的投入进行测算。

通过对管理技术水平和管理成本的测算，可以对管理技术的投入进行评估。

2. 产出指标的测度产出是要素生产率测度的重要基础，江苏省物流业的产出主要包括货物运输量、货值、配送效率等指标。

在对江苏省物流业的产出指标进行测度时，需要首先确定合理的指标体系，然后通过数据调研和实地考察的方式，对各项指标进行测算和分析。

江苏省2024年国民经济社会发展支配执行状况和2024年国民经济社会发展支配发布日期：来源：2024-03-06一、2024年国民经济和社会发展支配执行状况2024年，全省仔细实行党中心、国务院的决策部署，紧紧围绕“两个领先”的战略目标，努力克服非典疫情和洪涝灾难的不利影响，国民经济和社会发展呈现1997年以来的最好水平，各项主要指标全面完成省十届人大一次会议批准的支配预期目标。

（一）国民经济快速增长，供应结构进一步优化。

全年实现生产总值12451.8亿元，比上年增长13.5%，高于增长10%以上的支配预期目标，人均生产总值达2029美元，实现了新的突破。

第一产业增加值1106.8亿元，与上年基本持平；其次产业增加值6782.3亿元，增长17.2％；第三产业增加值4562.7亿元，增长11.7％。

农业结构接着调整，优质小麦、“双低”油菜比重分别超过30%和90%。

粮食总产2471.9万吨，减产15%；棉花总产29.1万吨，减产19.8%；油料总产199.5万吨，减产8.1%。

畜牧业、水产养殖业稳定增长。

农业产业化经营水平进一步提高，140家省级重点龙头企业实现销售收入、利润、出口创汇分别增长25.6%、12.8%和30.5%。

工业增加值增长17.6%，机械、电子、冶金和石化等行业增幅超过40%。

高新技术产业增加值占工业增加值比重达到23%。

建筑业增加值增长14%。

服务业克服非典影响较快增长，批发零售餐饮业增长12.9%，邮电通信业增长19.4%，国内旅游收入增长17.5%、旅游人数增长13.8%。

现代物流、连锁经营等新型服务业态加快发展，家政公司、物业管理和社区服务等就业型服务业发展快速。

（二）经济发展动力强劲，三大需求增长加快。

全年全社会固定资产投资5335.8亿元，增长38.6%，高于支配预期目标。

其中基本建设、更新改造、房地产投资增长均超过40%。

全省70个重点项目进展顺当，淮河入海水道、连徐高速马路、宁靖盐高速马路、苏嘉杭高速马路苏州至吴江段、锡宜高速马路、西气东输江苏段主干管线及支线、熊猫集团技改项目等一批重点项目业已竣工。