北京市全要素生产率的核算

全要素生产率研究方法述评
徐杰;杨建龙
【期刊名称】《现代管理科学》
【年(卷),期】2010(000)010
【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.
【总页数】3页(P3-5)
【作者】徐杰;杨建龙
【作者单位】国务院发展研究中心产业部;昆明理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】F2
【相关文献】
1.进口贸易、技术溢出与全要素生产率研究方法进展研究 [J], 李显戈
2.全要素生产率研究方法的相对优缺点 [J], 肖正林;杨飞;张翼
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4.实证会计研究方法论述评——查尔斯·克里斯坦森《实证会计研究方法论》有感[J], 李朝芳; 赵丽娜
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全要素生产率计算公式
全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量一个经济体或者一个产业在利用全部生产要素（包括劳动力、资本、技术等）进行生产时的效率水平的指标。

全要素生产率的计算公式如下：
TFP = Y / (A L^α K^β)。

其中，TFP代表全要素生产率，Y代表产出，A代表全要素生产率的总体技术水平，L代表劳动力投入，K代表资本投入，α和β分别代表劳动力和资本在生产中的弹性系数。

这个公式的意义在于衡量了在相同的生产要素投入下，产出的增长率。

当全要素生产率提高时，单位生产要素投入所产生的产出会增加，从而反映了生产效率的提高。

因此，全要素生产率的计算公式是一个重要的经济学工具，用来评估生产效率的变化和经济增长的驱动力。

需要注意的是，全要素生产率的计算涉及到对各种要素的权衡
和技术进步的考量，因此在实际应用中需要对各个要素的贡献进行准确的测算和分析，以得出可靠的全要素生产率指标。

基于DEA的产业全要素生产率研究作者：年炜来源：《青年与社会》2015年第01期【摘要】文章使用数据包络分析（DEA）方法下的Malmquist指数法对北京市三次产业及第三产业各行业的全要素生产率进行了分解和测算。

测算结果表明，第二产业应不断提高科技水平，保证技术进步的持续性;第一、三产业则应通过改善管理质量控制从业人员数量来提高规模效率，才能保证全要素生产率的进一步提高。

同时，测算结果还表明个别垄断性行业的全要素生产率偏低，在未来可能会影响整体经济质量的提高，值得警惕。

【关键词】产业;全要素生产率;Malmquist指数一个地区的经济增长主要源于两方面因素：一是增加资本与劳动力等要素投入，二是通过技术与管理的创新提高生产效率。

新古典经济学认为，由增加投入推动的增长因要素因边际生产力递减而难以持续，只有依靠效率提升的增长才是可持续的。

效率在经济活动中是将各种投入转化为产出的有效程度，生产率是总产出和各种资源要素总投入之间的比值。

如只有一种投入，可称为资本生产率、劳动生产率等，如考虑多种投入，则是全要素生产率（TFP）。

全要素生产率是在剔除要素投入之后，由技术进步和规模效益等因素导致的产出增长，是度量生产效率的主要指标。

估算TFP有多种方法，本文使用的是其中的数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）。

该方法是一种用非参数数学规划估算生产前沿的方法，是一种对多投入和多产出决策单元（Decision Making Units，DMU）相对效率评估非常有效的方法，同时也是在相同类型的部门间进行相对有效性评价的有效方法。

决策单元是DEA的具体评价对象，是评价过程中重要的组成部分，一个单元或部门就可构成一个独立的DMU，但一组DMU需共享一组投入和产出，也即是要具有相似的性质。

DEA模型包含多个具有不同规模收益的模型，是线性模型的应用之一。

本文用到的是其中的Malmquist指数法。

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。

全要素生产率测算方法综述作者：王玉来源：《商情》2019年第46期【摘要】建国70年，我国经济发展得到了世界认可，多年来我国一直保持着较高的经济增长速度，但是高速经济增长的背后是巨大的能源消耗与严重的环境污染，经济发展质量有待提升。

当前，我国已经又“高速度”转向“高质量”发展阶段，习总书记强调“必须坚持质量第一、效益优先，以供给侧结构性改革为主线，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，提高全要素生产率”，我们就需要关注全要素生产率。

本文旨在厘清全要素生产率测算方法，探讨全要素生产率的发展方向，为其后续相关研究提供文献支撑。

【关键词】全要素增长;生产率;經济增长全要素生产率（TFP），又称综合要素生产率，由美国统计学家肯德里克首先提出，相对于单要素生产率而言，是指无法用投入要素（如资本和劳动力等）解释的其他所有因素导致的产出增长部分，一般是在估计总量生产函数后，采用产出增长率扣除各要素投入增长率的产出增长的余值来衡量。

在进行生产效率和经济增长质量的分析时全要素生产率是其中的关键一环。

一、全要素生产率测算方法目前，国内有较多的文献对测算进行了详细的研究。

最初，在测算TFP时假设没有无效率的存在采用非生产前沿分析，主要包括索洛参差法和对偶法。

放松了无效率的假设后，生产前沿分析得到发展，根据是否需要事先定义生产函数，生产前沿分析又可以分为参数方法和非参数方法。

参数方法又可以分为随机生产函数法和确定前沿函数法（SFA为代表），两者的不同是误差项的定义差异造成的。

下面本文将对上文提及的四种主要测量方法进行介绍。

（一）索洛残值法最早测算全要素生产率的是索洛，他用一个“余值”来表示全要素生产率，该方法被命名为索洛残差法，该方法开始于他在1957年开创性地引入的一个古典生产函数Q=F（K，L，t），同时他假定该函数是希克斯（Hicks）中性且规模报酬不变的。

索洛残差法是在古典函数的基础上将经济增长中的劳动和资本两个生产要素投入导致的经济增长抵扣掉以后的剩余的经济增长部分作为技术进步。

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。

农业展望,2022,18(3):58-65.Agricultural Outlook收稿日期:基金项目:联系方式:基于时空视角的北京市农业绿色全要素生产率测算吴欣玥1,王司博2,黄映晖2(1中国中医科学院针灸研究所北京100700;2北京农学院经济管理学院/北京新农村建设研究基地北京102206)摘要:推进农业绿色发展,是农业高质量发展的应有之义,也是乡村振兴的客观需要,对于保障食物安全、资源安全和生态安全意义重大。

农业绿色全要素生产率是科学测度地区农业绿色发展水平的客观依据。

利用超效率SBM 模型和ML 生产率指数,对2010—2019年北京市及各区的农业绿色全要素生产率进行测算。

研究发现,近年北京农业绿色全要素生产率总体呈增长趋势,但不同年份和区域的增减幅度不同,且技术效率和技术进步未能实现同步增长。

基于此,提出了优化农业生产要素投入、提高农民绿色发展意识、促进产业结构转型升级、完善农业创新推广体系等提升北京农业绿色发展水平的建议。

关键词:农业绿色生产;全要素生产率;超效率SBM 模型;北京市开放科学(资源服务)标识码(OSID):Calculation of Green Total Factor Productivity of Agriculturein Beijing from the Perspective of Time and SpaceWu Xinyue 1,Wang Sibo 2,Huang Yinghui 2(1Institute of Acupuncture and Moxibustion,CACMS,Beijing 100700;2Economics and Management School,Beijing University of Agriculture;Research Base of Beijing New Rural Construction,Beijing 102206)Promoting the green development of agriculture is the due meaning of the high-qualitydevelopment of agriculture and the objective need of rural revitalization.It is of great significance for ensuring food security,resource security and ecological security.Green total factor productivity of agriculture is an objective basis for scientifically measuring the level of regional agricultural green ing the super-efficiency SBM model and the ML productivity index,the green total factor productivity of agriculture in districts of Beijing from 2010to 2019was calculated.The results found that in recent years,the overall green total factor productivity of agriculture in Beijing has shown an overall increasing trend with various rate of increase and decrease in different years and regions,and technical efficiency and technological progress have not achieved growth at the same time.Based on this,suggestions on improving the level of agricultural green development in Beijing were put forward from optimizing the input of agricultural production factors,improving farmers'awareness of green development,promoting the transformation and upgrading of the2021-10-25北京市农业农村局“北京市农业可持续发展监测项目”吴欣玥,E-mail :。

-89-浅谈中国各省区全要素生产率的测度□张蒙焦一宁内容摘要：经济研究的一个主要目标就是理解和解释经济的增长，经济的增长除了依靠人力资本和物质资本投入，还有一个很重要的因素即生产率的提高。

对于中国这样一个相对资源短缺的国家，更需要生产效率的不断提高来支持长期经济增长，因此全要素生产率的研究有着重要的现实意义。

本文采用索罗余值法利用最新的数据资料计算了30个省区1990-2007年全要素生产率。

关键词：索罗余值全要素生产率物质资本人力资本（西南民族大学四川成都610041）全要素生产率又称综合要素生产率，是经济增长领域的一个重要概念，主要反映资本、劳动力等投入要素的综合产出效率。

在全要素生产率的测量中，基于"索罗余值"基础的生产函数应用最为广泛，索罗经济增长模型在当代西方得到广泛认同，因此本文选择索罗余值法对中国个省区的TFP 进行计算。

我们知道影响一国经济增长的因素可以概括为三项：劳动力数量的增长、固定资本存量的增长、以及广义的技术进步。

在除去劳动力数量增长和固定资本存量增长对经济增长的贡献后的技术进步因素就被包含在"索罗余值"中。

因为人力资本水平随时间、地区变化必定会影响全要素的真实水平，因此本文将人力资本存量投入纳入了范围，对索罗余值的模型进行修正来估计中国各省份的TFP,这样更能体现全要素本身的涵义：Y=A (HL )（1）其中Y 表示产出，L 和K 分别表示劳动和资本的投入量，分别为劳动和资本的产出弹性,H 为中国的人力资本水平，HL 即通常被学者称之为经过质量调整后的劳动或有效劳动。

数据说明：1.产出数据本文所采用衡量国民经济整体产出的指标是按可比价格计算的各省区的国内生产总值，基础数据取自历年的《中国统计年鉴》，并将名义值折算成以1990年不变价格表示的实际值。

2．物质资本存量关于各个省份的物质资本存量，目前被普遍采用的测算资本存量的方法是Goldsmith 在1951年开创的永续盘存法。

30中国省际全要素生产率的测算和分解于淼（上海理工大学）【摘要】 全要素生产率（TFP）是研究一国经济可持续增长的核心，由于中国省际间差距巨大，各地区的经济发展模式各不相同，本文通过非参数的DEA-Malmquist指数方法估算出2000～2015年的年份全要素生产率指数与2000～2015年间中国各省份的全要素生产率指数，并对各省份的TFP进行了进一步的分解。

研究发现：以TFP为代表的技术进步水平近年来不仅没有提高，反而出现减缓趋势；中国省份经济增长差异较大，从分解结果来看，全要素生产率增长差异主要由技术进步水平差异较大所致。

【关键词】 全要素生产率；数据包络分析法；Malmquist指数【作者简介】于淼（1997—），女，硕士在读，上海理工大学管理学院。

一、引言改革开放以来，我国经济一直保持着高速增长，从相对落后的发展中国家一跃成为全球第二大经济体，取得了世界瞩目的成就。

然而，我国经济活动的高耗能、低产出，高投入、低效率始终是经济增长过程中一个不容忽视的问题，此外，区域发展的巨大不平衡性也一定程度上制约着我国经济的协调均衡发展。

以保罗·罗默为代表的新经济增长理论认为技术进步是提高生产率水平的主要动力，加快转变经济增长方式离不开技术进步。

全要素生产率（TFP）是指除资本、劳动力要素投入之外的由于技术进步、效率改善等导致的产出增长，是衡量技术进步水平的指标，TFP可以用来衡量一国经济发展的质量，也是研究一国经济可持续增长的核心。

近年来我国相继实施了一系列科技创新战略，增加社会科研投入，在1996～2014年间，我国专利授权量和申请量年均增长率分别达到了20.29%和19.58%，中国科技水平和创新能力都有了显著提高，然而，以TFP为代表的技术进步水平近年来不仅没有提高，反而出现明显减缓趋势，另外省份间经济增长差异较大且有逐步增大的趋向。

因此，如何对各区域的TFP进行测算再分解，进而寻找TFP增长减缓以及各区域差异背后的原因，无疑对于提升TFP增长和转变经济增长方式具有重要的意义。

1992-2020年京津冀全要素生产率的估算——基于3种估计
方法
杨茜淋;王海芸
【期刊名称】《科技和产业》
【年(卷),期】2024(24)5
【摘要】基于1992-2020年京津冀3地宏观数据,利用索洛余值法、隐性变量法和数据包络分析3种方法,测算京津冀3地全要素生产率水平、增长率以及对经济增长贡献度等重要指标。

结果显示:北京全要素生产率水平明显高于天津、河北;不同方法测算的全要素生产率增长率具有相同变化趋势,天津、河北两地的增长率变化趋势较一致,但与北京的增长率变化趋势不一致;京津冀区域的全要素生产率增长乏力,增长出现放缓甚至略微下降的局面;京津冀的经济增长主要来源于要素投入而非全要素生产率的提高;全要素生产率的增长,主要来源于技术进步而非效率提高。

【总页数】8页(P1-8)
【作者】杨茜淋;王海芸
【作者单位】北京市科学技术研究院
【正文语种】中文
【中图分类】F427
【相关文献】
1.湖北省全要素生产率的估算及其分析——基于1978-2007年的统计数据
2.中国商业银行全要素生产率估算的改进研究——基于Hicks-Moorsteen指数方法的应
用及比较3.我国全要素生产率的估算及收敛性检验——基于DEA方法的实证分析4.浙江省绿色全要素生产率估算——基于DEA-Malmquist指数方法5.财政分权、产业结构与绿色全要素生产率——基于2005—2019年京津冀13个城市数据的
实证分析
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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。