浅谈中国各省区全要素生产率的测度

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%。

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。

地级市工业全要素生产率的测度及比较研究一、绪论全要素生产率是衡量一个国家、地区或行业生产效率的重要指标，对于提高经济增长质量和效益具有重要意义。

地级市作为我国行政管理体系的重要一级行政区，工业全要素生产率的测度及比较研究对于优化资源配置、提高经济竞争力具有重要意义。

二、全要素生产率的概念与测算方法全要素生产率是指在一定时期内，利用全部可以利用的生产要素生产出的全部产品的价值与所利用的全部生产要素总价值之间的比率。

全要素生产率的测算方法主要有索洛增长模型和生产函数方法。

索洛增长模型是衡量全要素生产率的重要方法之一，其核心思想是通过考察技术进步、劳动力质量提高等因素对经济增长的影响，从而得出全要素生产率的变化情况。

该模型的主要指标包括总因素生产率(TFP)和技术进步(TC)。

生产函数方法是另一种衡量全要素生产率的方法，其基本思想是通过考察生产要素的投入与产出之间的关系，从而得出全要素生产率的变化情况。

常用的生产函数方法包括柯布-道格拉斯生产函数、CES生产函数等。

三、全要素生产率的影响因素产业结构是影响地级市工业全要素生产率的重要因素，不同产业的生产要素投入和产出效率存在差异，产业结构的变化会影响全要素生产率的水平。

技术进步是促进工业全要素生产率提高的重要因素，它可以改变生产要素的配置方式、提高资源利用效率，进而推动全要素生产率的提高。

劳动力质量是决定地级市工业全要素生产率水平的重要因素，劳动力的教育程度、技能水平等会直接影响到劳动生产率的提高。

四、地级市工业全要素生产率的比较研究对地级市工业全要素生产率进行比较研究，可以帮助我们了解不同地区的经济发展水平和竞争力差异，为制定相关政策提供参考依据。

在比较研究中，可以选择一些具有代表性的地级市进行对比，通过测算全要素生产率的变化情况，并分析其影响因素，找出差异化的关键因素。

此外，还可以对比研究不同地区之间的全要素生产率差距，并分析产业结构、技术进步、劳动力质量等方面的差异对全要素生产率的影响程度。

我国A股上市公司全要素生产率的测度一、全要素生产率的概念全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量一个经济体或者生产单位在给定投入（劳动、资本、技术等）下所获得产出的效率指标，它反映了一定生产要素下的生产效率和创新能力。

TFP是一个较为综合的指标，它不仅考虑了生产要素的数量和品质，还能反映受到的市场竞争、制度环境、科技创新等各种因素的影响。

二、我国A股上市公司全要素生产率的重要性我国A股上市公司是经济活动中的重要主体，其生产率水平直接关系到整个国家经济的发展和竞争力。

公司的全要素生产率水平可以客观反映出企业的管理水平、技术水平、市场竞争力以及行业发展潜力等方面的情况，因此对于政府制定宏观经济政策、企业提高自身竞争力等具有重要意义。

三、我国A股上市公司全要素生产率的测度方法测度我国A股上市公司全要素生产率的方法有很多种，常见的有Solow残差法、Cobb-Douglas生产函数法、DEA模型等。

其中Solow残差法是最常用的一种方法，它通过回归生产函数和资本、劳动等生产要素的变动情况来测度全要素生产率的变动。

四、我国A股上市公司全要素生产率的现状当前，我国A股上市公司的全要素生产率整体呈现出一定的水平和一些特点。

从整体趋势看，随着经济结构调整和产业升级，我国A股上市公司的全要素生产率水平有所提升，但与发达国家相比还存在一定差距。

从行业分布来看，高新技术产业、电子信息产业等高技术含量行业的全要素生产率普遍较高，而传统制造业、原材料加工业等行业的全要素生产率相对较低。

五、我国A股上市公司全要素生产率存在的问题在我国A股上市公司的全要素生产率测度中，也存在一些问题。

首先是数据不足，尤其是企业内部的数据难以获取，这给测度工作带来了诸多困难。

其次是测度方法的选择和使用，很多企业并不了解全要素生产率的测度方法，导致了测度结果的不准确性。

还存在一些主观因素的干扰，比如企业在填报数据时存在一定程度的隐瞒和造假。

全要素生产率的测算与影响因素分析全要素生产率是研究一个国家或地区经济生产能力的重要指标。

全要素生产率是指扣除生产要素投入对生产的贡献以后，剩下的部分对经济总产出的贡献率。

全要素生产率是一个基于效率分析的指标，它可以反映出一个国家或地区经济发展的整体效率水平。

全要素生产率的测算方法全要素生产率的测算方法主要有两种，一种是基于生产函数的测算方法，另一种是基于数据包络分析的测算方法。

基于生产函数的测算方法主要是以生产要素为输入，以GDP为输出来建立生产函数，通过计算要素的边际贡献率和弹性系数来测算出全要素生产率。

而基于数据包络分析的方法则是使用线性规划模型，将所有投入要素视为自变量，将GDP视为因变量，通过计算在投入要素给定情况下，对GDP的最大化贡献率来测算全要素生产率。

影响全要素生产率的因素分析影响全要素生产率的各种要素主要包括三个方面：人力资本、科技创新和制度环境。

人力资本人力资本是指人们拥有的知识、技能和经验等方面的积累，是人力资源的实际投入。

研究表明，人力资本对全要素生产率的影响至关重要，它直接影响着一个国家经济结构的优化和产业升级。

一般来说，人力资本越高，全要素生产率越高，因为高水平的人力资本可以提高劳动生产率和技术创新能力。

科技创新科技创新是全要素生产率提高的重要因素之一。

随着信息技术的迅速发展和全球化的深入推进，科技创新已经成为推动经济增长、提高生产效率和促进产业升级的重要力量。

因此，应该优先发展新兴产业和技术创新，进一步提高科技创新能力，使全要素生产率得以持续提高。

制度环境制度环境是指一个国家或地区的法律规定和制度安排。

在一个良好的制度环境下，企业的创新、发展和创业都更加容易，形成稳定有序的市场经济与高效全要素生产率的关联性。

制度环境对全要素生产率的影响表现在两个方面：一方面，它直接影响企业的经营效率，另一方面，它也有助于增强社会信用性，保护教育和人才培养、与创新发展的保护。

总结全要素生产率是一个国家经济发展状况的重要指标。

前沿理论中国市场2020年第35期（总第1062期)中国区域农业绿色全要素生产率差异测度—基于SBM- ML指数模型崔静，马鹏(江苏大学，江苏镇江212013)[摘要]农业绿色全要素生产率（Green Total Factor Productivity,GTFP)的提升是农业乃至我国经济发展增效的关键。

文章运用SB M-M L指数模型，在规模报酬可变的条件下对各个地区的农业GTFP进行了测算。

在此基础上，进一步探究我 国农业7T FP的时间、度。

研究发现：一是我国农业7TFP在研究年份总体呈上升 ，但在2010—2011年全国农业7T F P出现了下降，也存在 业经济发展与环境不协调的情况；二是我国农业7TFP存在区域差异性，增长率按中东西部依次递减。

[关键词]绿色农业；7T F P区域差异；SBM- M L指数模型[DOI]10.13939/ki.zgsc.2020. 35.0061引言来，我国经济实现了迅速增长，但与此 ，随着城市化的发展，传统的生产发展模式严 了我国经济的持续发展，人消排放为 的工业生产模式在维持我国经济的稳定发展中发挥了重要作用，但是这 种经济发展模式 的消 了严重的环境污[1]。

和境问题为制约中国可持续发展的重要因素。

党的 提出，中国经济已经从高速增长 转变为高质量发展 ，在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。

在新 ，促进经济发展质量变 革、效率改革、动力变革，提高全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP)是实现经济高质量发展的关键。

中国作 为传统的农业大国，农业在国民经济 了基础性的地位，但是在农业发展的过程中，化、&等生产资放 来的环境 问题越来越严重，起了和国家的 ，国家明确指出在坚持“质量兴农、兴农”的前提下提高T FP水平。

随着中国经济的高质 量发展和 发展理念的实施，农业 要素（GTFP)生产率已成为未来经济增长的主导力量，的竞争将变为GTFP之间的竞争，经济发展 更多 现在7T FP的增长 [2]。

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。

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我国A股上市公司全要素生产率的测度全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是评估一个国家或一个行业生产效率的重要指标，也是衡量企业综合竞争力的重要参数。

对于A股上市公司来说，全要素生产率的测度可以帮助投资者更好地了解这些公司的经营状况，为投资决策提供重要参考。

本文将探讨我国A股上市公司全要素生产率的测度方法及其意义。

我们需要了解全要素生产率的定义和计算方法。

全要素生产率指的是单位投入产出比率，即产出与全部投入（包括资本、劳动力和技术）之比。

计算全要素生产率的方法通常采用生产函数来衡量生产要素的效率。

一般来说，全要素生产率的提高意味着单位投入可以获得更多的产出，即生产效率提升。

对于A股上市公司而言，计算全要素生产率涉及到大量的数据和指标，包括资本存量、劳动力投入、技术水平等。

资本存量可以通过公司的固定资产、设备、土地等来衡量；劳动力投入可以通过员工数量和工作时长来计算；技术水平可以通过公司的研发投入、专利拥有量、创新能力等指标来反映。

这些数据需要进行加权平均，然后与产出进行比较，从而得到全要素生产率的测度结果。

了解A股上市公司全要素生产率的测度方法之后，我们可以进一步分析其意义和应用。

全要素生产率可以帮助投资者评估公司的经营效率和竞争力。

一个全要素生产率较高的公司，通常意味着其在同行业中具有较强的盈利能力和市场占有率，是值得投资的对象。

全要素生产率也可以作为公司经营绩效的重要指标，帮助企业管理层了解自身的竞争优势和劣势，为公司战略调整和发展方向提供依据。

对于政府部门而言，全要素生产率的测度结果还可以帮助其了解国民经济整体竞争力和行业发展水平，为宏观经济政策的制定提供重要参考。

在实际应用中，A股上市公司全要素生产率的测度不仅需要丰富的数据支持，还需要专业的分析方法和工具。

由于A股上市公司涵盖了众多的行业和公司类型，其全要素生产率的测度结果可能会受到行业差异和公司规模的影响。