海西经济区全要素生产率测度及其影响因素分析

合集下载

中国全要素生产率的测算及变动分析

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

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。

商业银行全要素生产率测算及影响

关键词：全要素生产率数据包络分析面板数据回归模型【中图分类号】F830.1 【文献标识码】A 【文章编号】1007-841X-2016（10）-0032-04
当前经济金融环境发生了较大的变化，宏观经济进入新常态已经成为共识，经济增速放缓不可避免； 2015 年 10 月，人民银行宣布放开商业银行存款利率浮动上限，标志着我国利率市场化改革基本完成；互联网金融迅猛发展、民营银行和民间金融机构逐步阳光化，分流了商业银行的存款，拉高了商业银行资金筹集成本，对商业银行产生了较大的冲击。在这些新的冲击下，我国商业银行生产率有何变化，哪些因素影响了银行的生产率水平，需要进一步研究。
表 1 商业银行总体全要素生产率
年度
技术效率
技术进步纯技术效率规模效率
Malmquist 指数
2009
1.030
1.045
0.998
1.032
1.076
2010
1.040
1.038
1.014
1.025
1.079
2011
0.996
1.097
0.977
1.019
1.093
2012
1.017
1.001
安银行、中信银行、光大银行、兴业银行、浦发银行、华夏银行、民生银行、招商银行、浙商银行），6 家城市商业银行（南京银行、北京银行、宁波银行、重庆银行、徽商银行、锦州银行），数据来源于 Wind 咨询数据库和各商业银行年报。
（二）方法简介 Fare（1992）构建了基于 DEA 的 Malmquist 指数用于测度生产率变化：
问题探讨
商业银行全要素生产率测算及影响
■ 宋连方（中国人民银行西宁中心支行青海西宁 810001）

全要素生产率变动、区域差异及影响因素分析

全要素生产率变动、区域差异及影响因素分析王炜;范洪敏【摘要】Economic situation in China has entered into a new normal stage, and it is necessary to strengthen scientific and techn-ological innovation, realize system innovation, and improve the total factor productivity in order to realize economic sustainable develo-pment. Some data is measured in 30 provinces' total factor productivity from 1998-2012 , using DEA-Malmquist index method. We also researched the change trend, stage characteristics, regional difference and influencing factors. We found that the average growth rate in China from 1998-2012 is 0.1 percent, that improvement of technical level caused the growth. There is big difference of total factor productivity in the provincial level. The consequences show a certain convergence in area level. There were no changes in total factor productivity growth rate in eastern and western areas. The technical level in these areas increases by 0.3%, but the technical efficiency decreased by 0.2% and 0.4% respectively. Central parts' growth rate of total factor productivity is 0.3%, caused by the improvement of technical level. Besides, we also found that the total factor productivity is strong inertia, advanced industrial structure and the improve-ment of external dependency will help to improve the total factor productivity.%中国经济进入新常态后，需加大科技创新力度，实现制度创新，提高全要素生产率以实现经济可持续发展。

绿色全要素生产率分析影响因素与清单列表

感谢观看
提高绿色经济效率的对策和建议
为了提高绿色经济效率，需要采取一系列对策和建议。首先，应加强环保法律法规的制定和执行，加大环保执法力度，严格惩处环境违法行为。其次，应优化能源结构，大力推广清洁能源，减少对传统能源的依赖。此外，还应加强企业管理和技术创新，提高企业的绿色经济意识和能力。最后，应建立完善的市场机制，通过价格机制、竞争机制等引导企业和个人采取环保措施，推动绿色经济的发展。
参考内容
一、引言
随着全球气候变化和资源紧张问题的日益严峻，绿色全要素生产率（GTFP）已成为衡量工业经济发展与环境保护之间平衡关系的重要指标。中国作为全球最大的工业国家，研究其工业绿色全要素生产率及影响因素具有重要的理论与现实意义。
二、背景
近年来，中国政府对环境保护的重视程度不断加强，推动工业结构调整和转型升级。然而，中国工业绿色全要素生产率仍面临发展不平衡、技术水平低、资源利用效率不高等问题。因此，研究中国工业绿色全要素生产率及其影响因素，有助于为政府制定环境保护政策提供科学依据。
4、资源环境因素清单：涉及自然资源、能源以及环境质量等。
1、政策因素：制造业作为支柱产业，受到政府的高度。政府可能制定各种环保法规和标准来限制高污染行业的扩张，推动制造业向绿色低碳转型。例如，碳排放限制、环保税等政策将影响企业的成本和行为，激励企业采用清洁技术和设备。
2、技术因素：制造业的技术创新将直接影响到其绿色全要素生产率。例如，采用新型的节能减排技术可以降低企业的能源消耗和排放；同时，高效的生产设备和工艺可以提高企业的生产效率，从而降低对资源环境的依赖。
五、结果与讨论
本研究的主要结果如下：
1、中国工业绿色全要素生产率整体水平较低，各地区之间存在较大差异。东部地区工业绿色全要素生产率相对较高，而西部地区则相对较低。此外，各行业之间也存在一定的差异，高耗能行业绿色全要素生产率普遍较低。

经济发展的全要素生产率与效率分析

经济发展的全要素生产率与效率分析全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）和效率是衡量经济发展和提高生产效益的重要指标。

TFP衡量了所有生产要素（包括劳动力、资本、土地、技术等）综合运用的生产效率，而效率则关注更加具体的生产要素使用情况。

本文将围绕全要素生产率与效率展开讨论，并分析其在经济发展中的重要作用。

一、全要素生产率的定义与衡量指标全要素生产率是指在生产中各要素（劳动力、资本、土地等）综合运用下能够产生的产出量与投入量的比值。

衡量全要素生产率的指标主要有Solow残差法、Malmquist指数法和TFP增长分解法。

（1）Solow残差法：它通过排除劳动力和资本因素的影响，从宏观经济角度分析技术进步对产出的贡献。

（2）Malmquist指数法：通过比较不同时期的生产函数来评估技术进步与效率提升的贡献。

（3）TFP增长分解法：通过对生产函数中各要素投入和产出的变动进行分解，衡量全要素生产率的增长效应。

二、全要素生产率与经济发展的关系全要素生产率的提高可以推动经济发展，进而带动社会福利的提升。

全要素生产率的增长意味着单位投入资源获得更多的产出，能够有效地促进经济增长，提高劳动生产率，增加就业机会和收入分配的可能性。

同时，全要素生产率的提高也能够推动经济结构升级和产业转型，提高经济抗风险能力和竞争力。

三、全要素生产率的影响因素全要素生产率的提高受多种因素影响，主要包括技术进步、创新能力、资本积累、人力资源状况、制度环境等。

（1）技术进步和创新能力：技术进步是推动全要素生产率提高的重要因素，科技创新能力的提升能够促进新生产要素的引入和生产方式的改进，从而提高生产效率。

（2）资本积累：充足的资本积累能够提供生产所需的物质基础，进而提高全要素生产率。

合理的资本配置和投资结构也能够促进全要素生产率的提高。

（3）人力资源状况：人力资源素质的提高对于全要素生产率的提高至关重要。

中国全要素生产率的空间差异及其成因分析

中国全要素生产率的空间差异及其成因分析
01 引言
03 研究方法 05 参考内容
目录
02 文献综述 04 结果分析
引言
全要素生产率（TFP）是衡量一个国家或地区整体经济发展水平的重要指标，也是决定经济增长质量的关键因素。在中国经济快速发展的背景下，地区之间的全要素生产率差异日益凸显，这无疑对全国经济协调发展产生了重要影响。因此，分析中国全要素生产率的空间差异及其成因具有重要意义。
2、收斂路径差异
除了收敛速度差异外，各地区收敛的路径也存在差异。例如，东部地区的绿色全要素生产率增长收敛于技术前沿面，而中西部地区的收敛路径可能更倾向于资源环境约束下的技术进步。这种差异反映了不同地区的经济发展路径和政策导向的不同。
三、结论与政策建议
本次演示的分析表明，中国各地区在绿色全要素生产率增长方面存在显著的差异，并且这些差异在收敛性上也有所不同。为了促进各地区绿色全要素生产率的均衡增长，政策制定者需要针对不同地区的实际情况制定相应的政策措施。
总之，中国各地区在绿色全要素生产率增长方面存在差异和收敛性差异。为了实现经济可持续发展和区域协调发展，政策制定者需要针对不同地区的实际情况制定相应的政策措施，加强经验交流和技术合作，以促进绿色全要素生产率增长的均衡发展。
感谢观看
3、创新驱动：创新是推动经济发展的重要动力，也是提高服务业TFP的关键因素。通过加大研发投入、培育创新人才、鼓励创新创业等措施，可以有效促进服务业TFP增长。
4、制度环境：政府应该进一步简政放权，优化营商环境，降低企业成本，提高市场竞争力，从而促进服务业TFP的增长。
4、制度环境：政府应该进一步简政放权
1、人力资本水平：随着教育程度的提高，服务业从业人员的素质和能力得到提升，有利于提高TFP。因此，提高人力资本水平是促进服务业TFP增长的重要途径。

基于海西经济区的全要素生产率研究及其实证分析

用ＤＥＡＭａｈｎｑｕｉｓｔ指数方法研究了我图１９７９ — ２００５
收稿日期：２０１３ — ０８ — ２９
作者简介：许贵福（１９６８一）福建永定人，副教授。研究方向：区域经济学。
济增长与ＴＦＰ之间的因果关系．即在此期间我国经
结主要包括三个方面：（１）根据某些区域的历史数据，运用模型对该区域的全要素生产率进行定量测算，并分析其在此阶段时间的变化特征；（２）根据模型回归的结果，定性地分析全要素生产率对经济增长的影响；（３）阐述一些影响全要素生产率的因素。改革开放后，中国经济的全要素生产率得到了显著提高．对全要素生产率的研究一直是我国学者
调整、进口、出口对全要素生产率的增长影响不显著。因此，海西经济区产业科技水平较低，整体经济还未从粗放型的发展模式向集约型发展模式转变。最后，提出了相关建议。
关键词：海西经济区；全要素生产率；Ｔｏｂｉｔ模型；ＭａｌｍｑｕｉｓｔＴＦＰ指数
基于海西经济区的全要素生产率研究及其实证分析年ＴＦＰ变化情况［６１，也得出了相似的结论。叶德磊、邓金鹏（２００９）利用面板模型研究了我国东、中、西三地区的ＴＦ，得出三地区全要素生产率有呈现日益

全要素生产率测度方法评析

维普资讯
《经济０｝０８年第５￣２０期
●博士硕士论坛
全要素产测生率度方评法析
● 李双杰左宝祥
摘
要：生产率发展水平的点，涉及到一个国家、个地区或一个企业如何合理利用资源、它一
一
Ｙ＝ｆｘｔｅｐ一Ｕ）ｉ（）ｘ（ｒ
、
引言
这里，，ｙ是第ｉ公司（＝１．．Ｎ）个ｉ，．，在第ｒ期的实际产出（ｒ＝１．Ｔ）ｘ是投入要素向量；（） … ，；ｆ・是随机前沿生产函数中的确定性部分；是测量技术变化所需要时间趋势变量；．ｔＵ＞＝０表示技术欠效率，指数。Ｎｉｉｕ和Ｐｇ（９２首次提出采用随机前沿生产函数模型的框ｓ￣ｚｈａｅ１８）架将全要素生产率（Ｐ）ＴＦ的增长分解成技术进步和技术效率的变化。Ｋｕｈｋｒ（００更是将全要素生产率（Ｆｍｂａａ２０）ＴＰ）的分解涉及到四个概念：术进步、技技术效率的变化、源配置效率的变化和规模效率。资
Ｂｕｒ１９）￣ｈｄ（９０１８、ａｇＫｉ（￣ｌ２０）Ｋｌａａｅ（９０、ｍｉｔ１８，９６）Ｓｎ￣ｍ２，０３、ａｉｎ
根据生产率最一般的定义一产出与投入之比，如果作为研究对象的投入只包括一种要素如劳动、资本等，得生产率称为单要索生产所率，如劳动生产率、资本生产率等；果作为研究对象的投入包括了土如地、劳动、资本和自然资源等所有要素，所得生产率即为全要素生产率（ｏＮＦｃｏｒｄｃＭｔＴｔａｔｒｏｕｔｙ简称ＴＦ，ＰＰ）它是社会经济系统经营管理效率定量评价的一个综合指标。１５９４年，希朗・戴维斯在《生产率核算》一书首次提出全要素生产率的内涵。在早期全要素生产率的研究中，贡献最大的是１８９７年诺贝尔经济学奖获得者美国著名经济学家Ｓｌｗ０ｏ（９６，１５）他在２０世纪５０年代从事经济增长理论的研究时，扩展了一般生产函数的概念，使其能够容纳技术进步的作用，数量上确定了产出从增长率、各投入要素增长率和全要素生产率增长率（索洛本人将其称为技术进步率，但实际上是全要素生产率的增长率）的联系，从而产生了著名的索洛增长模型。但是Ｓｌｗ并不是第一个将总体生产函数和生０ｏ产率联系到一起的人。这种联系至少可以追溯到ＴｉｅｇｎＳｌｗ之ｎｒｅ。０ｏｂ后；ｅｉＤｎ￣ｎ和ＪＮｅ￣ｎ发展了全要素生产率理论，ｏｎ其中Ｊｒｅｓｎ将新ｏｇｎｏ古典投资理论加入到全要素生产率分析中，ｏｇｎＪｒｅ￣ｎ等的另一个主要贡献是将资本和劳动进行分解。因此，免了与投入成分的内部移动避相联系的加总偏差。Ｊｒｅｓｎ之后，于全要素生产率的发展更多的ｏｇｎｏ对是测算方法上的创新。二、度方法测全要素生产率的测算整体上可以分为参数方法和非参数方法。参数方法又分为生产函数方法和随机前沿生产函数方法，非参数方法主要指的是指数方法。１参数方法。．（）１生产函数法。生产函数法又称为计量生产模型，它是典型的参数方法。在早期全要素生产率的测量中，产函数应用最为广泛。使生用生产函数法，首先要选择生产函数的数学形式。常见的生产函数形式包括了：布・柯道格拉斯生产函数、越对数生产函数以及常替代性超生产函数。所谓不同生产函数计算全要素生产率，是基于 “ 都索洛余值” 的方法，这些生产函数都基于一个共同的假设条件：规模报酬不变。而这一点在现实中，往往是不存在的。ＥｓＲ．Ｂｍｄ（９９发展了全ｎｒｔｅｔ１７）要素生产率测量的参数方法，该方法不需要依赖规模报酬不变的假设。ｓｂｌＫｍｂｕａＣ．ｕ￣ｒ１９在测算瑞典水泥工业的生产率和技术进步（９９）

我国全要素生产率测度差异的原因分析基于DEA的方法

理论探索
ＣＯＮＴＥＭＰＯＲＡＲＹＥＣＯＮＯＭＩＣＳ
我国全要素生产率测度差异的原因分析
— ——基于 DEA 的方法
○陈培钦王俊杰
（华中科技大学经济学院湖北武汉 430074）
【摘要】近十余年来，许多学者对我国的全要素生产率水平进行了测度。但是，不同学者给出的全要素生产率水平差异非常大，并且对于全要素生产率的变化是技术变化还是效率变化导致的结论也大相径庭。本文利用不同方法度量的资本存量数据和劳动力数据，采用基于 Malmquist 指数的数据包络分析方法测算了我国的生产率，得出的结论是不同学者结论的差别主要是资本存量数据的估算差异引起的，并进一步讨论了 TFP 的可靠性及相关问题。
ＴＥ＝ｄｏｓ（ｖｙｔ，ｘ）ｔ × ｄｏ（ｖｙｓ，ｘ）ｓ
ｔ
ｔ
ｓ
ｓ
ｄｔｏ（ｖｙｔ，ｘ）ｔ／ｄｔｏ（ｃｙｔ，ｘ）ｔ ×
ｄｏ（ｖｙｔ，ｘ）ｔ／ｄｏ（ｃｙｔ，ｘ）ｔ
ｓ
ｓ
ｄｏ（ｖｙｓ，ｘ）ｓ／ｄｏ（ｖｙｓ，ｘ）ｓｄｏ（ｖｙｓ，ｘ）ｓ／ｄｏ（ｃｙｓ，ｘ）ｓ
其中，第一部分表示的是纯技术效率的变化，第二部分表
示规模效率的变化。
全要素生产及其各种分解用马氏指数表示出来后，求全要
素生产率的关键在于求出距离函数。这一工作可以通过ＤＥＡ
实现。而通过求解４个线性规划问题，就可以求出基于ＤＥＡ的
马氏指数。
二、数据来源和投入指标的度量
运用ＤＥＡ测算省际全要素生产率需要三个数据：产出、劳
动和资本。
产出基本上都是采用实际ＧＤＰ的数据，基期一般设定为
向的意思是说，对于给定投入，要求最大的产出。ｄ表示距离函

中国全要素生产率的测度与影响因素分析

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

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。

中国海洋经济全要素生产率的测算及

2022年第12期海洋开发与管理77中国海洋经济全要素生产率的测算及动态变化分析基于D E A -M a l m qu i s t 指数模型王耀宗(中国海洋大学经济学院青岛 266100)收稿日期:2022-03-27;修订日期:2022-12-03作者简介:王耀宗,硕士研究生,研究方向为海洋经济摘要:文章选取海洋经济发展指标,运用D E A -M a l m q u i s t 指数模型测算2006 2018年我国11个沿海地区的海洋经济全要素生产率,探讨其时序变化以及变化来源,并进一步根据不同区域进行异质性分析㊂研究结果表明:我国海洋经济发展势头良好,全要素生产率平均提升4.811%,主要原因是技术进步,而技术效率的贡献较小;各沿海地区由于内外部条件不同,全要素生产率改善程度的差异较大,总体来看南部的表现优于北部;南部海洋经济圈的全要素生产率改善程度最高,其次是东部海洋经济圈,北部海洋经济圈最低㊂关键词:海洋经济;高质量发展;D E A -M a l m qu i s t 指数模型;全要素生产率中图分类号:F 06;P 74 文献标志码:A 文章编号:1005-9857(2022)12-0077-08M e a s u r e m e n t a n dD y n a m i cC h a n g eA n a l ys i s o fT o t a l F a c t o rP r o d u c t i v i t y o fC h i n a 'sM a r i n eE c o n o m y:B a s e d o nD E A M a l m qu i s t i n d e xm o d e l WA N G Y a o z o n g(C o l l e g e o fE c o n o m i c s ,O c e a nU n i v e r s i t y o fC h i n a ,Q i n gd a o 266100,C h i n a )A b s t r a c t :B y se l e c t i n g m a r i n e e c o n o m i c d e v e l o p m e n t i n d i c a t o r s a n du s i n g D E A M a l m qu i s t i n d e x m o d e l t o c a l c u l a t e t h e t o t a l f a c t o r p r o d u c t i v i t y o fm a r i n e e c o n o m i c d e v e l o pm e n t i n 11c o a s t a l a r -e a s o fC h i n af r o m 2006t o2018,t h i s p a p e rd i s c u s s e dt h et i m es e r i e sc h a n ge sa n ds o u r c e sof c h a ng e s i n t o t a l f a c t o r p r o d u c t i v i t y o fm a r i n e e c o n o m i c d e v e l o p m e n t ,a n d f u r th e r di v i d e dd i f f e r -e n tr e g i o n sf o r h e t e r o g e n e i t y a n a l ys i s .T h er e s e a r c h r e s u l t s s h o w e d t h a t C h i n a 's m a r i n e e c o n o m y h a d a g o o dm o m e n t u mo f d e v e l o p m e n t ,a n d t h e i m p r o v e m e n t o f t o t a l f a c t o r p r o d u c t i v -i t y h a d i n c r e a s e db y 4.811%o na v e r a g ed u r i n g t h es t u d yp e r i o d .T h em a i nr e a s o nf o r t h e i m -p r o v e m e n tw a s t h e p r o g r e s s o f t e c h n i c a l l e v e l ,w h i l e t h e c o n t r i b u t i o n o f t e c h n i c a l e f f i c i e n c yl e v e l w a s s m a l l .D u e t od i f f e r e n t i n t e r n a l a n de x t e r n a l c o n d i t i o n s i nd i f f e r e n t p r o v i n c e s ,t h e i m p r o v e -m e n t o fT F P i nd i f f e r e n t p r o v i n c e sv a r i e d g r e a t l y.O n t h ew h o l e ,t h e p e r f o r m a n c eo f s o u t h e r n p r o v i n c e s w a s b e t t e r t h a n t h a t o f n o r t h e r n p r o v i n c e s ,t h e i m p r o v e m e n t o f t o t a lf a c t o r p r o d u c t i v i t y i nt h es o u t h e r n m a r i n ee c o n o m i cc i r c l ew a st h eh i g h e s t ,f o l l o w e db y th ee a s t e r n78海洋开发与管理2022年m a r i n e e c o n o m i c c i r c l e,a n d t h en o r t h e r nm a r i n e e c o n o m i c c i r c l ew a s t h ew o r s t.K e y w o r d s:M a r i n e e c o n o m y,H i g h-q u a l i t y d e v e l o p m e n t,D E A M a l m q u i s t i n d e xm o d e l,T o t a l f a c-t o r p r o d u c t i v i t y0引言随着近年来地球陆地资源开发约束的日益趋紧,海洋在经济发展㊁资源开采和国家安全等方面发挥越来越重要的作用,沿海发达国家纷纷布局海洋发展战略㊂美国和英国等国家在2018年就发布未来海洋发展计划,包括海洋科技发展和海洋资源利用等方面;日本由于土地面积较小,也非常重视海洋资源的利用㊂我国是海洋大国,但在海洋发展方面与沿海发达国家还有一定的差距,我国也将战略目光聚焦于海洋经济发展㊂目前我国经济增速放缓,人力和能源等因素的使用成本上升,在海洋生产要素投入量增加有限的现实情况下,要进一步推进海洋经济发展,就要关注海洋经济发展效率的提高㊂海洋经济发展效率体现海洋经济发展在资源配置过程中的有效程度,将全要素生产率的概念应用于海洋经济发展中,能够客观评价投入资源与产出结果之间的关系,且全要素生产率的持续提高就意味着经济发展能力的持续提高㊂因此,研究我国海洋经济发展的全要素生产率对于促进海洋经济可持续发展具有重要意义㊂1文献综述国内外关于海洋经济发展的研究包含海洋科技创新㊁海洋产业发展和海洋生态环境等多个领域㊂诸多学者将海洋经济发展与效率测度相联系,通过分析海洋发展的投入产出效率和寻找效率变化的原因,提高发展效率㊂目前关于海洋经济效率的研究内容主要分为3个方面㊂①侧重于单一产业的研究,即以海洋产业中具体的细分产业为研究对象㊂张懿等[1]和许瑶等[2]研究海水养殖业的全要素生产率,钟敬秋等[3]研究滨海旅游业的发展效率,还有学者从海洋船舶和装备制造等方面研究海洋产业的发展效率㊂②在研究中增加海洋科技创新㊁海洋绿色经济㊁海洋环境约束和海洋金融等海洋相关要素㊂丁黎黎等[4]㊁冯剑等[5]和任文菡[6]研究海洋经济绿色全要素生产率,陈艳丽等[7]研究环境约束下的海洋经济发展全要素生产率,王朝晖[8]和庄婷婷[9]测算海洋经济科技金融效率,宁凌等[10]和杜军等[11]将海洋科技创新和海洋经济发展相联系进行研究㊂③研究范围聚焦于具体地区,分析其海洋经济发展特点㊂高田义等[12]评价青岛海洋产业结构及其科技创新效率,包特力根白乙等[13]研究辽宁海洋渔业供给侧结构性改革的动力机制,徐敬俊等[14]研究广东海水养殖生产效率㊂效率测算方法总体可分为2个大类㊂①参数方法,利用随机前沿方法等进行研究,设置特定的生产函数估计参数㊂纪建悦等[15]运用上述方法结合超越对数生产函数进行计算,刘大海等[16]基于柯布-道格拉斯生产函数计算全要素生产率㊂②非参数方法,如数据包络分析(D E A)方法在海洋经济发展效率测算中被经常使用㊂2研究方法与模型数据包络分析(D E A)模型属于运筹学和经济生产边界研究的交叉方法,可被用来测算决策的生产效率,其通过线性规划的方法比较投入和产出以及表示效率高低㊂D E A模型已由基本模型拓展至多种演化模型,如两阶段D E A模型㊁超效率D E A 模型和D E A-M a l m q u i s t指数模型㊂通过D E A模型测算结果能够判断相对有效单位和相对无效单位㊂通过对比不同的效率测算方法,本研究选择构建D E A-M a l m q u i s t指数模型,主要考虑3个原因㊂①弥补参数方法的不足,无须设定具体的函数形式就可测算效率,避免模型设定错误导致的误差㊂②不受指标量纲和多重共线性的影响㊂③其他D E A模型属于静态分析方法,当加入时间因素时会造成各期前沿面不同,从而无法纵向比较各期效率;D E A-M a l m q u i s t指数模型能避免此类缺陷,通过测算2个相邻时期全要素生产率的变化进行动态第12期王耀宗:中国海洋经济全要素生产率的测算及动态变化分析79分析㊂D E A-M a l m q u i s t指数模型将全要素生产率变化指数(t f p c h)分解为技术水平变化指数(t e c h c h)和技术效率变化指数(e f f c h);在规模报酬可变的情况下,技术效率变化指数(e f f c h)可进一步分解为纯技术效率变化指数(p e c h)和规模效率变化指数(s e c h)㊂t e c h c h表示技术水平对决策单元的影响,t e c h c h大于1表明技术进步,反之表明技术退步;e f f c h表示决策单元对已存在技术的综合利用程度,e f f c h大于1表明技术效率提升,反之表明技术效率下降;p e c h表示决策单元的纯技术应用水平,p e c h大于1表明纯技术效率提升,反之表明纯技术效率下降;s e c h表示决策单元的现有规模效率,s e c h大于1表明规模效率提升,反之表明规模效率下降㊂上述指数能够体现我国海洋经济发展全要素生产率的动态变化趋势㊂分析决策单元K在2个时期生产率的变化,须参考生产前沿得出其2个时期的生产率变化指数㊂参考前沿1,K的M a l m q u i s t生产率变化指数为:E1K1()=OK1' OK1E1K2()=OK2' OK2E1K2() E1K1()= OK2' OK2 OK1' OK1参考前沿2,K的M a l m q u i s t生产率变化指数为:E2K1()=OK1ᵡOK1E2K2()=OK2ᵡOK2E2K2() E2K1()= OK2ᵡOK2 OK1ᵡOK1式中:O K i㊁O K i'和O K iᵡ分别表示决策单元在第i 时期的实际产出㊁前沿1的有效产出和前沿2的有效产出;E1K i()和E2(K i)分别表示在前沿1和前沿2的状态下决策单元在第i时期的效率值㊂采用上述指数的几何平均值作为被评价决策单元的M a l m q u i s t生产率变化指数:M a c K2,K1()=E1(K2)E2(K2)E1(K1)E2(K1)=OK2'OK2OK1'OK1OK2ᵡOK2OK1ᵡOK1从t时期到t+1时期的M a l m q u i s t生产率变化指数为:M a c x t+10,y t+10,x t0,y t0()=E t(x t+10,y t+10)E t(x t0,y t0)E t+1(x t+10,y t+10)E t+1(x t0,y t0)式中:E t x t0,y t0()㊁E t x t+10,y t+10()㊁E t+1x t0,y t0()和E t+1x t+10,y t+10()分别表示决策单元在2个前沿状态下在2个时期的效率值㊂2个时期的技术水平变化指数和技术效率变化指数分别为:t e c h c h=E t+1x t+10,y t+10()E t x t0,y t0()e f f c h=2E t x t+10,y t+10()E t+1x t+10,y t+10()ˑE t x t0,y t0()E t+1x t0,y t0()éëêêùûúú最终可以得到全要素生产率变化指数:t f p c h=t e c h c hˑe f f c h=t e c h c hˑp e c hˑs e c h 3数据和指标选取本研究以我国11个沿海地区为研究对象,即D E A模型中的决策单元㊂基于数据可得性,研究期设定为2006 2018年㊂在D E A模型中选择合适的投入和产出指标对于提高模型准确性具有重要作用㊂在选择投入指标时,本研究主要依据经济增长理论中的生产函数,即投入要素可分为资本和劳动2个部分㊂最终选取指标如表1所示㊂表1指标选取指标类别维度指标名称投入指标资本海洋科研机构经费投入海洋科研机构科技课题数港口客货吞吐量海水养殖面积劳动涉海就业人员数产出指标-海洋生产总值80海洋开发与管理2022年本研究采用的数据均来自历年‘中国海洋经济统计年鉴“‘中国海洋统计年鉴“和各地区统计年鉴,个别数据缺失采用插值法补齐㊂4实证分析4.1全要素生产率变化的总体特征2006 2018年我国11个沿海地区的海洋经济发展指数如表2所示㊂表22006 2018年我国11个沿海地区的海洋经济发展指数指数平均值t f p c h1.04811t e c h c h1.04809e f f c h1.00220s e c h1.00420p e c h0.99850 2006 2018年我国海洋经济全要素生产率变化指数的平均值为1.04811,表明海洋经济全要素生产率平均每年同比提高4.811%;技术水平平均每年同比提高4.809%,技术效率平均每年同比提高0.220%,其中规模效率略有提高(0.420%),而纯技术效率有所下降(0.150%)㊂因此,我国海洋经济全要素生产率总体处于改善状态,主要原因是技术进步,而技术效率的贡献较小㊂我国海洋经济全要素生产率改善的主要原因是技术进步,表明科技水平的提高促进海洋经济发展动态效率的提高㊂技术效率的贡献较小,主要原因是纯技术效率下降,表明我国海洋经济还存在粗放式发展现象,现有技术和规模尚有潜力可挖㊂技术进步是海洋经济发展的不竭动力,同时要提高当下投入要素的利用水平,才能保证海洋经济高质量发展㊂4.2指标改善程度的分布特征2006 2018年我国11个沿海地区海洋经济发展指数的基本统计特征如表3所示㊂2006 2018年每个沿海地区共有12次动态变化对比,因此综合11个沿海地区共有132次动态变化对比㊂各沿海地区历年的全要素生产率共改善89次,占比为67%,表明大部分沿海地区的海洋经济全要素生产率有所提高㊂根据全要素生产率变化指数的最大值和最小值,改善程度最大为提高82.6%,而最小为下降45.2%,二者差异较大,表明海洋经济全要素生产率改善区域不均衡㊂技术水平变化与全要素生产率变化相似,而技术效率改善次数较少,其中纯技术效率改善次数占比仅有4%,表明我国对现有技术的利用不充分,存在继续挖掘的潜力㊂表32006 2018年我国11个沿海地区海洋经济发展指数的基本统计特征指数平均值标准差最小值最大值改善次数/次改善占比/% t f p c h1.048110.15300.5481.8268967t e c h c h1.048090.14580.5831.8269471e f f c h1.002200.08410.6601.4892217s e c h1.004200.07310.6981.4892217p e c h0.998500.05530.6401.39554注:改善次数为各沿海地区相关效率指标大于1的各年累计数;改善占比为改善次数占总对比次数的比重㊂海洋经济全要素生产率改善和未改善的来源分布如表4和表5所示㊂表4全要素生产率改善的来源分布情形次数/次占比/%全要素生产率改善e f f c h>1且t e c h c h<167t e c h c h>1且e f f c h<16876e f f c h>1且t e c h c h>11517技术效率改善p e c h>1且s e c h<1314s e c h>1且p e c h<11777p e c h>1且s e c h>129表5全要素生产率未改善的来源分布情形次数/次占比/%全要素生产率未改善e f f c h<1且t e c h c h>11126t e c h c h<1且e f f c h>12969e f f c h<1且t e c h c h<125技术效率未改善p e c h<1且s e c h>1315s e c h<1且p e c h>11050p e c h<1且s e c h<1735由表4可以看出:全要素生产率改善的76%源第12期王耀宗:中国海洋经济全要素生产率的测算及动态变化分析81于技术水平改善,而仅有7%源于技术效率改善;技术效率改善的77%源于规模效率改善,14%源于纯技术效率改善,纯技术效率和规模效率同时发挥作用的占比为9%㊂由表5可以看出:全要素生产率未改善的原因为技术效率未改善的占比有26%,大部分原因为技术水平未改善;技术效率未改善的大部分原因为规模效率未改善,次要原因为纯技术效率和规模效率均未改善,而纯技术效率未改善的占比为15%㊂4.3 年度变化特征全要素生产率㊁技术水平和技术效率的M a l m qu i s t 指数如图1所示㊂图1 全要素生产率㊁技术水平和技术效率的M a l m qu i s t 指数总体来看,2006 2018年我国海洋经济全要素生产率共出现2次较为明显的波峰和1次严重的波谷,其中2次波峰分别出现在2009 2010年和2013 2014年,波谷出现在2008 2009年且达到最小值;2008 2009年发生全球性金融危机,我国许多地区受到影响,可能导致海洋经济发展效率下降㊂技术水平的波动趋势与全要素生产率相似,从侧面说明技术进步提高全要素生产率㊂技术效率的波动趋势较为平稳且在1附近变化,整体呈现波动下降趋势,且对提高全要素生产率的贡献较小㊂各指标平均值的年度变化如表6所示㊂表6 各指标平均值的年度变化年份t f pc h t e c h c h e f f c h s e c h pe c h 2006 20071.09061.07471.01480.96671.05602007 20081.08521.06471.01951.02080.99862008 20090.85940.83061.04011.03851.00142009 20101.14231.13841.00341.00780.99552010 20111.04501.04610.99910.99451.00462011 20121.02251.00891.01831.02660.99152012 20131.08701.09750.99200.98281.00942013 20141.12761.13840.99241.00460.98722014 20150.99651.02180.97841.01210.96732015 20161.05351.03771.01531.02100.99442016 20171.01591.04740.97050.97930.99052017 20181.05181.07100.98260.99620.9857由表6可以看出:2008 2009年全要素生产率首次出现低谷,2009 2010年全要素生产率出现较大反弹,主要原因分别为技术退步和技术进步;规模效率提升促进技术效率的轻微提升,纯技术效率阻碍技术效率改善㊂2013 2014年全要素生产率出现第二次显著波峰,主要原因在于技术进步;2015 2016年全要素生产率再次提升,与以往不同的是,这次改善的原因为技术水平和技术效率的共同改善㊂随后全要素生产率有所改善,但技术效率却有所降低㊂综上所述,2006 2018年我国海洋经济全要素生产率在大部分年份有所提升,且技术进步发挥决定性的作用,而在技术效率方面还有很大的改善空间,纯技术效率和规模效率均未达到最优水平,尚有潜力可挖㊂虽然海洋经济的长足发展须依靠技术不断进步,但如何将现有资源利用效率最大化是海洋经济高质量发展的重要课题㊂4.4 区域分布特征我国11个沿海地区从北向南可划分为3个海洋经济圈,其中北部海洋经济圈包括河北㊁辽宁㊁山东和天津,东部海洋经济圈包括江苏㊁上海和浙江,南部海洋经济圈包括福建㊁广东㊁广西和海南㊂2006 2018年我国海洋经济圈全要素生产率的变化情况如表7所示㊂82海洋开发与管理2022年表72006—2018年我国海洋经济圈的全要素生产率区域t f p c h t e c h c h e f f c h s e c h p e c h 北部海洋经济圈1.03451.04530.99471.00610.9891东部海洋经济圈1.05281.04681.00730.99961.0091南部海洋经济圈1.05821.05191.00591.00591.0000从总体看,3个海洋经济圈的全要素生产率均有所改善,其中南部海洋经济圈的改善程度最高(5.82%),东部海洋经济圈次之(5.28%),均高于全国平均水平,而北部海洋经济圈的改善程度最低(3.45%),低于全国平均水平㊂3个海洋经济圈的技术水平均有明显改善㊂在技术效率方面,东部和南部海洋经济圈有所改善,表明其对已有投入要素的利用效率较高;北部海洋经济圈的技术效率没有改善,原因为纯技术效率降低,最终体现为全要素生产率的改善程度降低㊂北部海洋经济圈全要素生产率的时序变化如图2所示㊂图2北部海洋经济圈全要素生产率的时序变化河北的全要素生产率有2次较为明显的波动,其中2008 2009年大幅下降,2013 2014年明显提升㊂辽宁的全要素生产率波动最大,其中2008 2009年大幅下降,2014 2015年也有明显下降;该时期辽宁在海洋科技创新方面投入大量要素,但在当年无法立即增加产出,导致当年的全要素生产率下降㊂山东的全要素生产率波动较小且大部分处于改善状态,表明其海洋经济的投入和产出效率较为稳定㊂天津的全要素生产率波动明显,2014年后持续下降,2015 2016年达到最低之后反弹; 2014年天津获批建设海洋经济创新发展示范区,在海洋装备制造以及海水淡化和利用方面投资47个项目,投入要素快速增加,但产出效果不能快速显现,导致当年的全要素生产率下降,2016-2017年全要素生产率快速提升也表明前期投入要素发挥作用;天津全要素生产率的改善程度在北部海洋经济圈乃至全国是最高的㊂东部海洋经济圈全要素生产率的时序变化如图3所示㊂图3东部海洋经济圈全要素生产率的时序变化上海的全要素生产率2008 2009年下降程度较大,原因是2009年上海的海洋生产总值相比2008年小幅下降,同时上海加大对海洋科研机构的投入;2009年后波动提升并于2015 2016年达到最大值,表明前期对海洋科研机构的投入有助于后续的发展㊂江苏的全要素生产率在2013年后向好, 2015 2016年达到最大值㊂浙江的全要素生产率整体处于改善状态,但改善幅度降低;与广东和福建等相比,浙江在海洋经济发展的资源储备和科技支撑等方面还有差距㊂南部海洋经济圈全要素生产率的时序变化如图4所示㊂福建的全要素生产率变化较为平缓,大部分处第12期王耀宗:中国海洋经济全要素生产率的测算及动态变化分析83图4南部海洋经济圈全要素生产率的时序变化于改善状态;福建重视海洋经济发展,不仅传统海洋产业发展良好,而且在海洋生物医药和海洋金融等方面产生许多创新成果㊂广东的全要素生产率变化也较为平缓,原因在于广东作为海洋大省,每年新增加的投入要素比较均衡㊂广西的全要素生产率波动较大,2008 2009年达到最小值后趋于平稳㊂海南的全要素生产率波动剧烈,2013 2014年大幅提升,随后大幅下降至最小值;海南开发建设比较滞后,但2012年加快海洋强省建设,促进全要素生产率提升㊂2006 2018年全国11个沿海地区的全要素生产率如图5所示㊂图52006 2018年全国11个沿海地区的全要素生产率大部分地区的全要素生产率有所提升,只有辽宁出现下降的情况㊂全要素生产率改善程度最高的为天津和海南,福建㊁山东㊁江苏㊁浙江和广东的改善程度也比较明显,上海㊁广西和河北有轻微改善㊂大部分地区的技术进步支撑全要素生产率的提升,山东和广西的技术效率改善优于技术水平㊂此外,南部沿海地区的整体表现优于北部沿海地区㊂5结语本研究对2006 2018年我国11个沿海地区的海洋经济全要素生产率进行实证分析,主要得到4点结论㊂①海洋经济全要素生产率提升4.811%,主要原因是技术进步,而技术效率的贡献较小,原因是规模效率没有达到最优水平㊂②全要素生产率改善的占比为67%,表明大部分地区的全要素生产率有所提升;其中改善程度最高的是天津,最低的是辽宁,表明不同地区全要素生产率改善程度的差异较大㊂③M a l m q u i s t指数出现2次明显的波峰和1次严重的波谷,其中波峰分别出现在2009 2010年和2013 2014年,波谷出现在2008 2009年,与我国经济发展的波动情况类似㊂④不同区域全要素生产率的差异较大,其中南部海洋经济圈的改善程度最高,东部海洋经济圈次之,北部海洋经济圈最低;南部的全要素生产率优于北部,且大部分地区以技术进步支撑全要素生产率的提升,技术效率的改善程度较低㊂针对研究结果,本研究提出3项发展建议㊂①技术进步支撑我国海洋经济全要素生产率的提升,应继续提升科技创新水平,加大科技创新力度,促进我国海洋科技不断进步㊂②目前我国在技术效率方面尚未达到最优规模水平,技术的利用效率较低,应提高已有海洋投入要素的利用效率,调整投入规模达到最优水平,深入挖掘海洋开发潜力,提高规模效率和纯技术效率,促进全要素生产率不断改善㊂③全要素生产率水平较低的地区应积极借鉴发展经验,寻找自身发展优势,提高海洋经济发展的投入产出比㊂参考文献[1]张懿,纪建悦.中国海水养殖产业绿色全要素生产率分解及影响因素分析[J].科技管理研究,2022,42(3):206-213. [2]许瑶,纪建悦,周婧琳.滩涂养殖对海水养殖绿色全要素生产率增长的影响研究[J].科技管理研究,2022,42(1):193-198.84海洋开发与管理2022年[3]钟敬秋,高梦凡,潘婧雪.基于D E A模型的滨海旅游业高质量发展全要素生产率评价研究:以我国53个沿海城市为例[J].海洋经济,2021,11(1):80-89.[4]丁黎黎,朱琳,何广顺.中国海洋经济绿色全要素生产率测度及影响因素[J].中国科技论坛,2015(2):72-78.[5]冯剑,田相辉,曹艳乔.中国环渤海湾区主要城市绿色全要素生产率时空变化及影响因子分析[J].中国海洋经济,2020(1): 82-99.[6]任文菡.青岛市海洋经济绿色全要素生产率测度研究[J].中国海洋经济,2021(1):116-131.[7]陈艳丽,王波,王峥,等.在环境约束下海洋经济全要素生产率的研究[J].海洋开发与管理,2016,33(1):21-26. [8]王朝晖.基于D E A的中国海洋产业金融支持效率研究[J].社会科学战线,2015(5):254-258.[9]庄婷婷.海洋经济科技金融效率测算研究:基于M a l m q u i s t模型[J].环渤海经济瞭望,2020(10):56-58.[10]宁凌,宋泽明.海洋科技创新㊁海洋全要素生产率与海洋经济发展的动态关系:基于面板向量自回归模型的实证分析[J].科技管理研究,2020,40(6):164-170.[11]杜军,寇佳丽,赵培阳.海洋环境规制㊁海洋科技创新与海洋经济绿色全要素生产率:基于D E A-M a l m q u i s t指数与P V A R模型分析[J].生态经济,2020,36(1):144-153,197. [12]高田义,常飞,高斯琪.青岛海洋经济产业结构转型升级研究:基于科技创新效率的分析与评价[J].管理评论,2018,30(12):42-48.[13]包特力根白乙,蔡静.辽宁渔业供给侧及其结构性问题与改革思路[J].渤海大学学报(哲学社会科学版),2019,41(3):94-98,104.[14]徐敬俊,覃恬恬.基于M a l m q u i s t指数的广东省海水养殖生产效率的实证分析[J].海洋开发与管理,2018,35(11): 98-103.[15]纪建悦,王奇,任文菡.我国海洋经济增长方式的实证研究:基于超越对数生产函数随机前沿模型[J].中国管理科学,2017(11):615-621.[16]刘大海,李晓璇.海洋全要素生产率测算研究:2001-2015年[J].海洋开发与管理,2018,35(1):3-6.。

八大产业绿色全要素生产率及其影响因素

率。
劳动力流动
02
促进劳动力从高污染、高耗能产业向绿色产业的流动，优化人
力资源配置。
资本投入
03
引导资本投向绿色产业，促进绿色投资和可持续发展。
政府政策
政策引导
政府通过制定绿色生产和环保政策，引导企业和市场走向绿色发展道路。
政策激励
政府提供政策激励，如税收优惠、补贴等，鼓励企业和个人参与绿色生产和环保活动。
产业绿色全要素生产率的影响因素
技术进步
技术进步是提高绿色全要素生产率的核心因素。通过引进先进技术、加强研发创新，可以提高生产效率、降低能源消耗和污染物排放。
产业结构
产业结构优化升级有助于提高绿色全要素生产率。通过淘汰落后产能、推动产业转型升级，可以促进资源节约型、环境友好型产业发展。
要素配置
THANKS
加强政策建议
基于研究结论，可以提出针对性的政策建议，包括鼓励技术进步、推动产业结构升级、优化能源消费结构、加强环保政策制定与执行等，以促进八大产业的绿色发展。
深化理论分析
可以进一步深化理论分析，探究绿色全要素生产率的内在机制及其与经济增长的互动关系，为制定更加科学的绿色发展政策提供理论支持。
感谢您的观看
影响因素
研究发现，技术进步、产业结构、能源消费结构、环保政策等因素对绿色全要素生产率有显著影响。技术进步能够提高生产效率，产业结构调整有助于优化资源配置，能源消费结构的优化可以减少环境污染，环保政策则可以通过强制措施和激励手段促进绿色生产。
研究展望
拓展研究领域
未来可以进一步拓展绿色全要素生产率的研究领域，探究不同地区、不同行业、不同时间段的绿色全要素生产率变化及其影响因素。
研究内容与方法

全要素生产率分析

全要素生产率分析全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量经济体在固定输入（生产要素）下所能产生的产出水平的综合指标。

它是衡量经济效率的重要指标，可以揭示一个国家或产业的生产能力以及提高经济效益的潜力。

本文将从理论和实践两个方面对全要素生产率进行分析。

一、全要素生产率的概念和计算方法全要素生产率是指在固定输入（资本、劳动、土地等生产要素）的情况下，通过改进技术和提高管理效率，使得产出水平超过输入水平的生产能力。

全要素生产率与单个生产要素的效率增长不同，它体现了多个生产要素协同作用的综合效果。

全要素生产率的计算方法一般采用索罗（Solow）残差法。

即将经济增长的影响因素中与生产要素增长无关的部分，作为全要素生产率的测度指标。

计算公式如下：TFP = ln(Y) - a ln(K) - b ln(L)其中，TFP代表全要素生产率，Y代表产出总量，K代表资本存量，L代表劳动力数量，a和b分别为资本和劳动的产出弹性系数。

二、全要素生产率的影响因素全要素生产率的提高受多方面因素的影响，包括技术进步、人力资本、制度环境等。

以下是其中几个重要的影响因素：1. 技术进步：技术进步是提高全要素生产率的最主要因素之一。

通过科技创新和技术应用的进步，能够提高企业的生产效率和竞争力，从而推动全要素生产率的提高。

2. 人力资本：人力资本的提高有助于提升全要素生产率。

培养高素质的劳动力，提高其技能水平和知识储备，能够提高生产效率，并推动全要素生产率的提高。

3. 制度环境：良好的制度环境能够激发经济主体的活力和创造力，促进资源优化配置和创新能力的释放，从而提高全要素生产率的水平。

三、全要素生产率的意义和价值全要素生产率的提高对一个国家或产业的发展具有重要的意义和价值。

以下是几个方面的价值：1. 提高经济效率：全要素生产率的提高意味着同样的输入能够产生更多的产出，体现出资源利用的有效性和经济效率的提升。

基于宏观经济视角的全要素生产率测算研究

基于宏观经济视角的全要素生产率测算研究全要素生产率是衡量一个国家经济增长水平的重要指标。

它反映了企业在相同的资本和劳动条件下，能够产生多少价值。

在过去的几十年中，国际学术界一直致力于研究全要素生产率。

本文将从宏观经济的视角出发，探讨全要素生产率的含义、计算方法以及对经济增长的影响。

一、全要素生产率的概念全要素生产率是指在一定的全部生产要素投入条件下，企业所生产的价值。

其中，生产要素包括劳动力、资本和技术。

全要素生产率计算出来的数值反映了企业的技术水平以及管理水平。

当企业采用相同的生产要素，生产的价值在较短的时间内增加，说明企业的生产效率提高了，全要素生产率也提高了。

二、全要素生产率的计算方法全要素生产率的计算方法分为单因素生产率计算和多因素生产率计算两种方式。

单因素生产率计算是指固定其他生产要素，比较不同企业使用同一生产要素（如比较不同企业专业技术人员的劳动生产率）。

而多因素生产率计算则是在多个生产要素的条件下，比较不同企业之间的生产效益提高，并评估他们的生产效率。

三、全要素生产率对经济增长的影响全要素生产率的提高是国家和企业经济增长的重要动力。

一方面，它是衡量经济发展水平的重要指标，越高的全要素生产率反映了产品效率的提高，从而实现经济的快速增长。

另一方面，国家和企业的技术进步、创新和管理水平的提高，也会进一步促进全要素生产率的提高。

因此，提高全要素生产率是企业和国家实现经济增长的基本途径。

四、总结总之，全要素生产率是一个国家经济增长水平的重要指标。

我们可以从宏观经济的视角出发，探讨全要素生产率的含义、计算方法及其对经济增长的影响。

随着技术进步和创新，所有的产业都需要不断提高全要素生产率，而这也是一个国家实现经济增长的基本途径。

未来，我们还需要在全要素生产率这个领域进行深入研究，以推动国家和企业的发展。

全要素生产率的概述及其影响因素

全要素生产率的概述及其影响因素姓名,**大学机械工程学院学号,【摘要】生产率分析是探求增长源泉的主要工具，同时也是确定增长质量的主要方法。

自二战以后，国际上生产率研究的重点从偏要素生产率转向全要素生产率，标志着现代生产率问题研究的开始。

全要素生产率是衡量经济效益的一项重要指标。

本文对生产率及全要素生产率进行总体的描述，并分析了其研究现状、研究的重要意义，最后着重分析了全要素生产率的影响因素及对我国全要素生产率研究展望。

【关键字】全要素,生产率,概述,现状,影响因素一、全要素生产率的概述1. 生产率的定义生产率用来衡量单位生产要素的投入能够产出的实物产品或者服务的数量，反映的是各种生产要素的有效利用程度。

国家或地区宏观层面上的生产率等于某一时间段内，生产过程中投入的各种资源要素(例如人力、资本等)与国民经济总产出的比值。

相应的，中观层面上产业的生产率等于一定时间段内，产业各种投入要素(例如劳动力、资本、原材料、能源等)与总产出的比值。

生产率是当代经济学中非常重要的概念，Paul Krugman 指出，“生产率不是一切，但从长期来看，它几乎就是一切。

生产率能够考察给定时间段内，各种生产要素的配置情况、生产管理水平、员工的劳动积极性、制度与社会因素对生产活动的影响程度，是技术进步对经济发展作用的综合反映。

2. 生产率的分类根据生产要素投入范围和数量的不同，生产率的测算可以分为单要素生产率测算和多要素生产率测算。

单要素生产率又称偏要素生产率或部分要素生产率(Partial Factor Productivity)，它研究的是产出与单一投入要素之间的效率关系，例如劳动力生产率、资本生产率等。

多要素生产率衡量的是产出与一组投入要素之间的效率关系，例如总生产率(Total Productivity)和全要素生产率。

3. 全要素生产率的分析关于全要素生产率定义的研究，不同学者主要形成了三种意见，其分歧集中在对“全要素”的理解上。

全要素生产率测度概要

全要素生产率测度概要全要素生产率（Total Factor Productivity，简称TFP）是衡量一个经济体综合使用生产要素（包括劳动、资本和技术）产生产出的效率的指标。

TFP是指在特定时间段内，特定输入要素下的总产出量与总输入要素之间的比率。

1.全要素生产率的定义和意义：全要素生产率是衡量一个经济体综合使用生产要素产生产出的效率的指标。

它不仅考虑了劳动和资本的贡献，还考虑了技术进步对生产效率的影响，因此可以更准确地评估生产过程中的效率变化。

全要素生产率的提高可以带来经济增长和提高人民生活水平。

2.全要素生产率的计算方法：全要素生产率的计算方法主要有两种：索津指数法（Solow Residual）和差异回归法（Growth Accounting）。

索津指数法通过计算其中一时期内产出增长与输入要素增长的差值，来衡量全要素生产率的变化。

差异回归法则通过回归分析，将产出的增长率与劳动、资本和技术因素的贡献分解开来，从而得出全要素生产率的变化。

3.影响全要素生产率的因素：影响全要素生产率的因素包括技术进步、法律和制度环境、市场竞争、教育和人力资本、资源配置效率等。

技术进步是提高全要素生产率的主要推动力量，包括新产品开发、创新的商业模式和组织形式等。

法律和制度环境对创新活动和资源配置的效率有重要影响，良好的市场竞争能够激发企业的创新和效率提升。

教育和人力资本的提高可以提高劳动者的技能水平和创新能力，资源配置效率的提高能够使生产要素的使用更加合理和高效。

4.全要素生产率的应用：全要素生产率的测度可以用于比较不同国家、不同区域或不同产业之间的经济效率差异。

通过对全要素生产率的研究，可以找出低效率的原因，提出相应的政策建议，促进生产效率的提升和经济增长的实现。

全要素生产率的测度还可以用于评估政策和经济发展的成果，为决策者提供参考，以推动经济结构的优化和可持续发展。

总之，全要素生产率是衡量一个经济体综合使用生产要素产生产出的效率的重要指标。

全要素生产率与效率分析

全要素生产率与效率分析全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP）是衡量经济效率的重要指标之一。

它是指在一定的生产要素投入条件下，所取得的生产效果。

全要素生产率的提高可以实现经济的增长，促进资源的合理配置，提高生产效率，进而提高经济发展水平。

本文将对全要素生产率的概念进行介绍，并探讨全要素生产率与效率之间的关系。

一、全要素生产率的概念和计算方法全要素生产率的概念是在传统生产函数基础上发展起来的。

传统生产函数仅考虑了劳动和资本这两个生产要素对产出的贡献，忽略了其他一些重要的要素，如技术进步、创新能力等。

全要素生产率考虑了所有生产要素的贡献，将生产要素的投入与产出进行对比。

全要素生产率的计算方法主要有索洛ー殊索型指数法（Solow Residual Index）、面板数据计量方法等。

其中，索洛ー殊索型指数法是最常用的一种计算方法，它通过计算产出增长率与资本、劳动投入增长率的差异，来反映技术进步对产出的贡献。

二、全要素生产率与效率的关系全要素生产率与效率是密切相关的概念。

效率是指在一定的资源限制下，实现最大产出的能力。

全要素生产率的提高可以反映出资源利用的效率水平。

当全要素生产率提高时，说明同样的投入产出了更多的产出，即资源利用得到了优化和提高，实现了经济效率的提升。

在全要素生产率的分析中，我们可以通过计算技术效率、规模效率和纯技术效率的变化，来评估资源利用的效率水平。

1.技术效率：技术效率是指在同样的生产要素投入下，实现最大产出的效率水平。

当技术效率提高时，同样的生产要素投入可以产生更多的产出，从而提高了效率。

2.规模效率：规模效率是指在一定的生产规模下，实现最大产出的效率水平。

当规模效率提高时，产出与生产要素投入之间的比例关系更加合理，实现了资源的最优配置。

3.纯技术效率：纯技术效率是在实际生产中实现的效率水平，考虑到了技术、规模等因素的影响。

当纯技术效率提高时，说明生产实践中运用的技术和规模都达到了较高的水平，实现了经济效益的最大化。