考虑规模经济影响的建筑业全要素生产率增长测定
中国制造业企业全要素生产率研究
中国制造业企业全要素生产率研究中国制造业企业全要素生产率研究随着中国制造业的快速发展以及全球化背景下国际竞争的加剧,提高制造业企业全要素生产率已成为关键的问题。
本文旨在探讨中国制造业企业全要素生产率的现状、存在问题及其影响因素,并提出相关的政策建议。
一、全要素生产率的意义及计算方法全要素生产率(Total Factor Productivity,TFP)是衡量企业生产效率的一个重要指标。
它包括企业所使用的生产要素(劳动力、资本等)之间的配合效率以及技术创新、经营管理等要素对企业生产效率的影响,旨在反映企业生产过程中资源利用的效率。
具体地说,全要素生产率可用以下公式计算:TFP=(产出量)^a /(劳动力)^b x(资本)^c其中,a、b、c 分别表示与产出量、劳动力和资本有关的弹性系数。
通过计算全要素生产率可获取企业在不同要素条件下的相对效率,从而把企业绩效的提高转化为对全要素产出的提高。
二、中国制造业企业全要素生产率的现状及存在问题1. 现状根据国家统计局的数据,近年来中国制造业企业全要素生产率仍然保持了较快的增长。
其增速分别为2015年的6.6%、2016年的8.5%、2017年的9.5%和2018年的8.0%。
尽管如此,中国制造业企业全要素生产率与发达国家相比仍然存在较大差距。
2. 存在问题中国制造业企业全要素生产率增长仍然面临许多问题。
具体表现在以下几个方面:(1)资源成本过高:劳动力和资本等生产要素成本不断上涨,企业在使用资源方面效率不高,沉重的成本负担是企业提高全要素生产率的重要障碍。
(2)技术创新能力较弱:大多数制造业企业缺乏自主知识产权和核心技术能力,技术创新能力不强是影响企业全要素生产率提高的主要因素之一。
(3)管理水平有限:中国制造业企业大多规模较小,管理体系不健全,缺乏有效的供应链管理、生产过程控制等现代管理手段,从而导致生产效率不高。
三、影响中国制造业企业全要素生产率的因素1. 全要素生产率与企业规模的关系规模经济是制造业企业全要素生产率提高的重要因素之一。
经济全要素生产率与经济增长
经济全要素生产率与经济增长经济全要素生产率(Total Factor Productivity,TFP)是衡量经济发展水平和经济增长速度的重要指标之一。
它反映了经济系统在相同的资源投入下,通过技术进步等因素所实现的产出增长率。
本文将从理论和实证的角度探讨经济全要素生产率与经济增长之间的关系,并分析其对经济发展的影响。
一、经济全要素生产率的理论基础经济全要素生产率的概念最早由经济学家索洛的残余法提出。
他认为,经济增长的源泉不仅仅是生产要素的增加,更重要的是技术进步的推动。
传统的生产函数模型只关注资本和劳动的投入,而忽视了技术进步对产出的影响。
经济全要素生产率的计算方式是通过剔除资本和劳动输入对总产出的贡献,来衡量其他因素对产出的贡献,其中包括技术进步、效率提升等。
因此,经济全要素生产率的提高可以实现相同资源下产出的增加,从而推动经济增长。
二、经济全要素生产率与经济增长的关系经济全要素生产率的提高对经济增长有着重要的影响。
首先,通过技术进步和创新,企业可以降低生产成本,提高效率。
这将促使企业扩大规模,增加产出,从而推动整体经济的增长。
其次,经济全要素生产率的提高可以改善资源配置效率。
当经济中存在资源浪费和不均衡的情况时,通过技术进步和创新,可以使得资源得到更加有效合理的配置,从而提高整体生产效率。
这将促进各个行业和企业的发展,推动整体经济的增长。
此外,经济全要素生产率的提高还可以带动其他产业的发展。
随着技术进步和创新的推动,新兴产业和高附加值产业将逐渐发展壮大,从而拉动整体经济的增长。
例如,信息技术的快速发展带动了互联网经济的兴起,推动了整个产业链的发展。
三、经济全要素生产率的影响因素经济全要素生产率的提高受到多个因素的影响。
首先是科技进步和创新能力。
科技进步是经济全要素生产率提高的关键驱动力量,而创新能力则是推动科技进步的基础。
国家和企业应该加强科技研发投入,培养创新人才,提高科技创新能力,从而推动经济全要素生产率的提高。
全要素生产率在建筑业生产效率研究中的应用
1 文 献 综 述
股 份经 济 4 7 8 0 0 6 7 0 3 65 5l 2 9 7 6 2 O 8 2 6 3 9 9 5 8 0 9 8 5 3 2 3
建筑业生产效 率研 究的方法很多 . 大体包 括以下三 外 商投 资 种: 劳 动生产率 法( L P ) , 多要素生产率 法( M F P ) , 以及全 要素生产率法 ( T F P ) 。劳动生 产率法 和多要素生产率法 忽略 了建筑材料在生产率提升 中的作用 所 以对于建筑业生产效率的 研究 中. 全要素生产率应用范围更加广泛。我国学 者很早 利用全要素 生产率法对于建筑业生产效率进行了研究 : 李忠福 等( 2 0 0 8 ) 采用数据 包络分析法 中的 M a l mⅡ u i s t 生产率指数对我 国建筑业全 要素生产率 进行评价 【 1 】 : 凌郁等 ( 2 0 1 4 ) 利用 S F A生产函数模型对我 国各 种经济类 型 的建筑企业全要素生产率增长率进行分析等1 2 ] 。
S c i e n c e& Te c h n o l o g y Vi s i o n
科 技 视 界
科技・ 探索・ 争鸣
全要素生产率在建筑业生产效率研究中的应用
凌 郁 司礼 贤 ( 重庆 交通 大 学管理 学 院 , 中国 重庆 4 0 0 0 7 4)
【 摘 要】 本文基于数据 包络分析法的 C C R模 型 , 对我 国不同经 济类型的建筑企业全要素相对生产率进行研 究分析 。结果表 明, 2 0 1 1 年国 有 经济和私 营经 济的建筑企业 生产既非技术有效 , 又非规模 有效 , 集体经济 、 联 营经济、 股份经济、 港澳 台经济 , 外商投 资经济生产 同时 为技术 有效和规模有效 。 【 关键词 】 数据 包络分析法 ; C C R ; 建筑业 0 引 言 本文 的数据来 源于《 中 国统计年鉴 2 0 1 2 ) ) 。决策单元分别 为 国有 经济 、 集体经 济、 私营经济 、 联营经济 、 股份经济 、 港澳 台经济 、 外 商投 建筑业 由于其 自身的特殊性 . 在生产过程 中需要 大量 的原材料和 资经济 。投入要素为固定资产 、 流动资产 , 自 有 机械设 备净 值 ; 产 出分 机械设备 , 因此与其它众多的生产 , 制造等行业 有紧密 的联系。 建筑行 别为生产总值和人均竣工面积。 业吸纳 了大量 的劳动力 , 创造 了巨大的产值 , 为我 国经济 的发展 做出 利用软件求 出各不同经济类型的全要素相对生产 率如表 1 所示 。 重要贡献 。 据相关资料统计 , 截止 2 0 1 3 年, 建筑从 业人 员 表1 模型投入、 产出要素以及全要素相对 生产 率 大到 4 1 8 0 . 8 万人 . 完成建筑业 总产值 1 3 5 3 0 3 亿元 . 所以 建筑业在我 国经济体系 中占有支柱性地位。 但是 目 前在 删定资产 流动资产 自有机械设 生产总值 人均蝰 l : 嘶积 令谣索相 备净值 ( 万) ( 平方米/ 人) 对 生产率 建筑业 的生产 中也存在着许多 问题 . 导致建 筑业 生产率 国有经济 2 0 8 7 1 3 3 6 1 4 7 8 4 1 7 2 7 1 0 0 7 4 6 6 6 2 0 7 8 0 0 0 5 1 4 2 . 2 0. 8 3 5 的低下 . 严重 削弱了我 国建筑行业 的国际竞 争力 对于 6 5 7 3 6 7 2 1 0 9 5 5 6 8 1 7 8 0 2 1 2 4 3 l 8 8 7 4 8 7 O . 5 1 我 国建筑业 生产 效率的研究 . 可 以推动我 国建筑业的健 集 体经济 4 私营经济 3 0 l 3 3 0 8 7 1 6 8 6 4 3 7 6 3 1 3 0 3 7 4 0 5 3 l 7 8 1 9 7 3 6 6 5 . 8 O . 9 5 6 康发展 , 提高我 国建筑企业在国际建筑市场的 自 信 心。
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。
全要素生产率变动的分解 基于Malmquist生产力指数的实证分析
然而,本研究仍存在一定限制。首先,我们在计算全要素能源效率时,并未考 虑环境因素和资源约束条件。未来研究可以引入环境变量和资源约束条件,更 加准确地衡量全要素能源效率。其次,本次演示未考虑到政策变化对全要素能 源效率的影响。未来可以进一步探讨不同政策背景下全要素能源效率的变化趋 势及其影响因素。
最后,本次演示主要了省际层面的全要素能源效率及其影响因素,对于城市和 行业层面的研究尚不充分。未来可以拓展到城市和行业层面,更全面地研究全 要素能源效率问题。
参考内容
摘要
本次演示旨在分析中国省际全要素能源效率变动的内在原因和影响因素。通过 运用Malmquist指数,我们将全要素能源效率分解为技术进步、纯效率变化和 规模效率变化,并实证分析这些因素对中国省际全要素能源效率的影响。研究 发现,技术进步是推动全要素能源效率提升的主要因素,而纯效率变化和规模 效率变化的贡献相对较小。此外,我们发现各省份的全要素能源效率存在较大 差异,并且呈现出一定的空间分布特征。
结论
本次演示基于Malmquist指数方法,对中国省际全要素能源效率变动进行了分 解和分析。研究发现,技术进步是推动全要素能源效率提升的主要因素,而纯 效率变化和规模效率变化的贡献相对较小。各省份的全要素能源效率存在较大 差异,并且呈现出一定的空间分布特征。在影响因素方面,产业结构、技术进 步、投资、政府干预、市场化程度等因素对全要素能源效率具有不同程度的影 响。
结果与讨论
1.全要素能源效率变动整体情况
研究发现,2000-2017年中国省际全要素能源效率整体上呈现波动上升趋势, 但各省份的全要素能源效率存在较大差异。从Malmquist指数的平均值来看, 全要素能源效率的年均增长率为2.5%。
2.影响因素分析
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。
要素投入和全要素生产率对经济增长的影响分析
要素投入和全要素生产率对经济增长的影响分析要素投入(即劳动力、资本和土地资源等)以及全要素生产率(即产出相对于各要素投入的效率)是经济增长的重要因素。
本文将探讨要素投入和全要素生产率对经济增长的影响,并分析其相互关系和不同国家之间的差异。
要素投入对经济增长具有重要影响。
传统经济理论认为,通过增加劳动力和资本等要素投入,可以扩大产出规模,从而促进经济增长。
例如,当一个国家有更多的劳动力参与生产过程时,可以使得生产潜力得到充分利用,从而增加总产出。
同样,通过增加资本投资,可以提高生产效率,进一步促进经济增长。
此外,土地资源的合理利用也可以促进经济增长。
因此,要素投入是实现经济增长的重要途径之一然而,要素投入的增加在一定程度上会遇到边际递减的问题。
这意味着在一定限度内,增加要素投入可能会带来递减的增长效果。
例如,当一个国家劳动力供应已经相对充分时,进一步增加劳动力投入可能会导致就业机会的减少,从而阻碍经济增长。
同样,过度的资本积累可能会导致投资回报率的下降,从而限制经济增长潜力。
因此,要素投入对经济增长的影响并非线性关系,而是具有一定的限制。
全要素生产率是另一个重要的影响经济增长的因素。
全要素生产率衡量了产出相对于各要素投入的效率。
当全要素生产率提高时,可以实现同样要素投入下的更多产出,从而促进经济增长。
提高全要素生产率可以通过技术进步、创新和改良生产过程等方式实现。
例如,新技术的应用可以提高生产效率,从而提高全要素生产率。
同时,提高管理水平、改善制度环境等也可以促进全要素生产率的提高。
要素投入和全要素生产率之间存在着相互影响和相互制约的关系。
一方面,要素投入的增加可以促进全要素生产率的提高。
例如,通过增加资本投资可以提高生产效率,从而促进全要素生产率的提高。
另一方面,全要素生产率的提高也可以促进要素投入的优化配置。
例如,提高劳动力技能水平、改善创新环境等可以提高全要素生产率,从而降低劳动力投入的需求。
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。
规模经济名词解释微观经济学
规模经济名词解释微观经济学1. 引言微观经济学是经济学的一个重要分支,研究个体经济单位(如家庭、企业)的行为和市场机制。
在微观经济学中,规模经济是一个重要的概念。
本文将深入解释规模经济,并探讨其在微观经济学中的应用。
2. 规模经济的定义规模经济指的是生产规模扩大时,单位产品成本随之下降的现象。
也就是说,当企业增加产量时,每单位产品所需的成本会减少。
这种成本下降可能来自于多种因素,如生产效率提高、固定成本分摊等。
3. 规模经济的类型规模经济可以分为三种类型:内部规模经济、外部规模经济和全要素生产率。
3.1 内部规模经济内部规模经济指企业自身通过内部优化和管理来实现生产效益提高和成本下降。
常见的内部规模经济包括以下几个方面:•分工与专业化:企业通过分工和专业化来提高生产效率。
例如,在汽车制造业中,不同员工负责不同的生产环节,如焊接、喷漆等,从而提高生产效率。
•技术进步:企业通过引进新技术和设备来提高生产效率。
例如,自动化生产线可以减少人力成本,并提高产品的质量和产量。
•规模扩大带来的经济效益:企业通过扩大规模来实现成本下降。
例如,当某个工厂增加产量时,可以享受到更多的固定成本分摊,从而降低单位产品的成本。
3.2 外部规模经济外部规模经济指企业通过与其他企业或机构进行合作和协作来实现生产效益提高和成本下降。
外部规模经济主要体现在以下几个方面:•供应链优化:企业与供应商建立紧密的合作关系,共同优化供应链管理。
这样可以降低采购成本、缩短交货周期,并提高产品质量。
•分工与协作:企业与其他企业进行分工合作,实现资源优化配置。
例如,在电子产品制造中,一家公司专注于设计和研发,另一家公司专注于生产和销售。
•知识共享:企业通过与其他公司、研究机构等进行合作,共享技术和知识。
这样可以减少研发成本,并提高创新能力。
3.3 全要素生产率全要素生产率是衡量一个经济单位(如企业、行业)综合运用各种生产要素(如劳动力、资本和技术)的效率水平。
全要素生产率理论及实证研究
六、展望
未来对中国服务业全要素生产率的研究还可全要素生产率的因素,如服务业的开放程度、基础设施质量等; 2)对不同地区和不同时间的服务业进行更深入的分析;3)将全要素生产率的研 究与服务业发展的其他重要问题(如服务业就业、服务贸易等)相结合,以提供 更全面的政策建议。
一、全要素生产率的概念
全要素生产率是指生产过程中所有投入要素的生产效率。在经济学中,全要 素生产率常常被用来衡量技术进步、效率改善等对经济增长的贡献。全要素生产 率的概念可以追溯到20世纪50年代,当时的经济学家们开始经济增长的源泉,并 发现除了资本和劳动投入之外,还有未被计入到生产过程中的其他因素也在影响 着经济增长。
2、提升人力资本水平。教育、培训和人才引进等政策应更加服务业的需求, 提升服务业人力资本的水平和质量。
3、针对不同的服务业部门,制定差异化的政策措施。例如,对知识密集型 服务业,应更加重视推动科技创新和人才培养;对人力资本密集型服务业,应更 加重视提升教育和培训质量,以满足服务业对人才的需求。
4、建立健全服务市场和政策环境,以促进服务业全要素生产率的持续增长。 这包括深化服务业的市场化改革、优化行业结构、提升服务质量等。
全要素生产率理论及实证研究
01 引言
03 实证研究 05 结论
目录
02 理论分析 04 案例分析 06 参考内容
引言
全要素生产率(Total Factor Productivity,TFP)是指生产过程中所有 投入要素的生产效率,即总产出与全部投入要素之比。在现代社会中,全要素生 产率对于经济增长和产业发展具有重要意义。随着全球竞争的加剧和经济结构的 调整,提高全要素生产率已成为各国经济发展的关键。本次演示旨在探讨全要素 生产率理论及实证研究,以期为相关领域的研究提供参考。
福建省制造业全要素生产率测算及影响因素分析
劳动力素质的提高可以促进技术进步和生产效率提升 ,从而影响全要素生产率。
06
对策建议
Chapter
提高技术创新水平
增强研发能力
增加研发投入,提高技术创新的支撑力度。
推动产学研合作
加强企业、高校和科研机构的合作,促进技 术创新成果的转化和应用。
培养创新人才
加强人才培养,吸引和留住优秀的创新人才 。
随着全球经济的不断发展和我国经济结构的转型升级,福建省制造业也面临着许多挑战和机遇。
在此背景下,对福建省制造业全要素生产率进行测算及影响因素分析,有助于了解福建省制造业的发展 现状和未来趋势,为政策制定者和企业决策者提供决策参考。
研究意义
通过对福建省制造业全要素 生产率的测算及影响因素分 析,有助于深入了解福建省 制造业的生产效率和竞争力
Malmquist指数模型建 立…
根据Malmquist指数法原理, 建立生产率变化模型,并利用 统计软件进行计算和分析。
结论与建议
根据测算结果,分析福建省制 造业全要素生产率的动态变化 情况及影响因素,并提出相关 建议。
05
影响因素分析
Chapter
宏观因素
政策环境
政策环境对制造业的发展起着关键的引导和支持作用,包 括产业政策、技术创新政策、财政政策等。
根据测算结果,分析福建省制造 业全要素生产率的水平及变化趋 势,并提出相关建议。
索洛余值法概述 数据来源与处理 模型建立与计算 结论与建议
索洛余值法是一种常用的全要素 生产率测算方法,基于生产函数 模型,通过回归分析等方法,计 算出全要素生产率。
根据索洛余值法原理,建立生产 函数模型,并利用统计软件进行 回归分析和计算。
研究不足之处
要素生产率论文—全要素生产率研究方法述评
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。
建筑业全要素生产率影响因素及发展特征分析
建筑业全要素生产率影响因素及发展特征分析摘要:与单要素生产率不同,TotalFactorProductivity在经济学中常用来衡量一个系统中各种要素的综合生产率。
近年来,在建筑行业中得到了广泛的应用。
关键词:建筑业;全要素;生产率一、投入产出影响因素筛选影响因素的选择应尽可能全面地反映生产的各个因素,避免各因素之间的强相关性导致相互替代。
因此,采用定量与定性相结合的分析方法,筛选出影响建筑业生产效率的投入产出代表性指标因素。
1.共性指标初选考虑到指标选取的全面性、可得性、独立性,通过文献分析梳理共性指标,如表1所示。
表1文献分析初选投入产出指标2.指标聚类分析利用SPSS软件,利用层次聚类方法将输入输出指标划分为几个内部相关性较弱的类别。
皮尔逊相关系数用来衡量指标之间的相似性,系数越大表示指标越相似。
2.1投入指标的聚类分析结果如表2所示。
可以看出,从第4聚类开始,Pearson的相关系数小于0.8,从第五聚类开始,Pearson的相关系数显著降低。
因此,可以将投入指标分为三类:(1)建筑业从业人员平均人数、建筑面积、年末自有工程机械设备总功率、施工企业数量(指标1、5、3、2);②建筑业企业总资产(指标6);③技术装备率(指标4)。
表2投入指标聚类分析凝聚过程表2.2产出指标的聚类分析结果如表3所示。
可以看出,聚类第4次时Pearson相关系数均大于0.9,聚类第5次时Pearson相关系数显著下降。
因此,产出指标可分为两大类:(1)利税总额、利润总额、建筑业总产值、建筑业增加值、住房竣工面积(指标4、5、2、3、6);②劳动生产率(指标1)。
表3产出指标聚类分析凝聚过程表3.代表性指标筛选借助计量经济学软件Eviews9.0进行面板数据回归分析。
3.1投入指标回归分析(1)回归分析。
需要分析的投入指标为建筑业从业人员平均人数、建筑面积、施工企业数量、年末自有工程机械设备总功率。
(2)统计测试。
数字经济如何影响企业全要素生产率
数字经济如何影响企业全要素生产率摘要:党的二十大报告提出“要加快建设现代化经济体系,着力提高全要素生产率,提升产业链供应链韧性和安全水平,着力推进城乡融合和区域协调发展,推动经济实现质的有效提升和量的合理增长”。
伴随着大数据、云计算及人工智能等信息技术与实体领域的快速融合,数字经济在实现高质量发展过程中也日益起到关键作用。
2020年以来,国家大力推进以数字经济为主体的基础设施建设,增强数字经济和实体经济的融合深度和广度,进而实现经济发展动力变革的目标。
本文对数字经济如何影响企业全要素生产率进行分析,以供参考。
关键词:数字经济;全要素生产率;影响分析引言数字经济已经成为继农业经济、工业经济之后出现的主要经济形态,进入21世纪后,数字经济更是成为新时代经济发展的重要引擎,世界主要发达国家都纷纷将其提升到经济增长重要推动力的地位。
对中国而言,以知识和信息为生产要素、以网络为载体、以信息技术的使用作为发展动力的数字经济也正在广泛而深远地影响和重塑经济活动和发展前景。
国家的科技进步与发展并不单纯是经济问题,既需要国家做出长远的战略判断和准备,也需要企业源源不断的创新动力和活力,在中国工业化进程中,在构建新型数字经济体系过程中,需要宏观与微观的双重引擎,政府与企业一样要扮演好各自的角色。
企业数字化是数字经济背景下企业发展的必然趋势,数字经济的宏观引擎如何与企业全要素生产率这个微观引擎形成互动尤为重要。
1研究背景2019年,G20国家的数字经济都有着不同程度的增长。
从国家层面来看,美国数字经济规模最高,以13.1万亿美元居首位,中国位居第二、德国第三名、日本第四名和英国第五名。
在数据信息时代,发展数字经济已成为各国在国际中争夺话语权的有力手段。
如今我国面临初生儿生育率下降、人口老龄化等问题,传统劳动力要素对经济的贡献程度逐渐收缩。
1998年4月,美国商务部正式提出了数字经济概念,《新兴的数字经济》报告中提出的这一理论迅速引起各国的重视。
研发投入与企业全要素生产率基于PSM和GPS的检验
研发投入与企业全要素生产率基于PSM和GPS的检验一、概述在当今全球经济一体化和科技迅猛发展的背景下,企业的核心竞争力日益依赖于其创新能力与技术进步。
《研发投入与企业全要素生产率基于PSM(Propensity Score Matching,倾向得分匹配)和GPS (Generalized Propensity Score,广义倾向得分)的检验》一文,旨在深入剖析研发投入如何影响企业全要素生产率(Total Factor Productivity, TFP),并采用先进的统计方法精确衡量这一关系。
文章首先概述了研究的重要性和现实意义,指出在知识经济时代,持续的研发投入被视为推动企业可持续增长的关键动力,而全要素生产率作为衡量企业效率与技术进步的关键指标,其提升直接关联到企业的长期竞争力和市场份额。
本文的研究设计独到,通过构建PSM模型来识别并匹配具有相似特征但研发投入水平不同的企业,以此来缓解选择性偏差问题,确保比较的公平性与有效性。
进一步地,文章引入GPS方法,该方法能够在处理多处理变量及复杂因果路径时提供更为精细的分析工具,有助于更全面地捕捉研发投入对全要素生产率影响的多种路径和潜在机制。
“概述”部分将详细介绍研究背景,明确研究问题与假设,概述所采用的方法论框架,即如何结合PSM和GPS技术来克服传统计量经济学分析中的内生性挑战,并预览主要研究发现对理论及实践领域的潜在贡献。
通过这一综合性的研究途径,本文力图为企业决策者、政策制定者以及学术界提供关于如何有效提升企业研发效率与促进经济高质量发展的新见解。
1. 背景介绍:介绍研发投入和全要素生产率的概念及其在经济发展中的重要性。
研发投入(Research and Development Investment,简称RD)指的是企业在科技创新活动中所投入的资金、人力和其他资源,主要用于新产品、新技术的开发、研究和试验。
它是推动企业技术进步、提升产品竞争力和实现可持续发展的重要手段。
全要素生产率官方定义
全要素生产率官方定义全要素生产率(TotalFactorProductivity,TFP)是一个衡量经济活动中生产效率的指标,它描述了一定输入条件下,经济系统总体所能生产的产出水平。
全要素生产率的官方定义可以从多个角度进行解释和计算,其中最常见的一种方法是使用索罗增长模型。
索罗增长模型中,全要素生产率被定义为实际产出与输入资源的组合所能生产出的理论最大产出之比,即全要素生产率=实际产出/理论最大产出。
理论最大产出是在一定的生产技术条件下,利用生产要素按照最优的组合和配置进行生产所能达到的最大产出水平。
全要素生产率的官方定义可以通过以下步骤进行计算:1.首先,确定生产函数的形式。
生产函数描述了产出与输入资源之间的关系,通常可假设为某种已知函数形式,比如CobbDouglas生产函数。
2.然后,通过最小二乘法或其他拟合方法,估计生产函数的参数。
生产函数的参数表示了各个输入要素对产出的贡献程度。
3.接下来,将估计得到的生产函数带入索罗增长模型,计算理论最大产出。
这一步需要确定输入要素的组合和配置,以使得理论最大产出能够最大化。
4.最后,将实际产出与理论最大产出进行比较,得到全要素生产率的值。
全要素生产率的值大于1表示生产效率高于理论最大水平,小于1表示生产效率低于理论最大水平。
需要注意的是,全要素生产率的官方定义是一个抽象的概念,实际计算过程中会涉及到许多假设和方法,具体的计算方式可能因数据可获得性和研究需求而有所不同。
此外,全要素生产率的计算也需要考虑到各种经济和技术条件的影响,如资本投入、劳动力水平、技术进步等因素。
经济规模与生产效率
经济规模与生产效率经济规模和生产效率是经济发展中两个重要的概念,它们之间存在着密切的关系。
经济规模是指一个国家或地区的总产出或总生产量,它通常用国内生产总值(GDP)来衡量。
而生产效率则是指在规定的资源和时间内,生产单位产品所使用的资源数量,也就是每单位产出所需的资源开支。
本文将从不同的角度探讨经济规模与生产效率之间的关系。
一、经济规模对生产效率的影响经济规模的大小直接影响到生产效率的提升。
较大的经济规模意味着更多的资源可以用于生产,例如更多的劳动力、资本和技术。
同时,较大的市场规模也能带来更大的经济利益,激励企业更加积极地投入生产活动。
这使得企业可以更好地利用经济规模优势,进行规模经济和分工,从而提高生产效率。
例如,汽车制造业中的大型汽车厂商可以通过大规模生产来降低成本,获得更高的生产效率。
另一方面,经济规模的增长也能够促进技术创新和资源配置的优化,进一步提高生产效率。
较大的经济规模使得企业能够更好地吸引和利用技术人才,进行研发和创新,从而提高生产效率。
同时,大规模经济也有利于资源的优化配置,例如通过集中采购和供应链管理,降低资源成本,并提高资源利用效率。
综上所述,经济规模的增大可以促进生产效率的提高,通过规模经济和分工的实现、技术创新和资源配置的优化,从而实现经济的快速发展。
二、生产效率对经济规模的影响生产效率的提高对经济规模的扩大起到了重要的推动作用。
高生产效率意味着单位产出所需的资源投入较少,从而使得企业能够以较低的成本提供更多的产品和服务。
这样一来,企业的竞争力将得到提升,市场份额将会增加,进而推动整体经济规模的扩大。
生产效率的提高还会带动资源的优化配置和产业结构的优化升级。
由于资源投入的减少,企业可以将更多的资源用于其他生产领域,实现资源的有效配置,从而促进全要素生产率的提高。
同时,高生产效率也会对产业结构产生积极的影响,使更多的企业向效率较高、附加值较高的行业发展,从而实现产业结构的优化升级。
要素集聚_规模效率与全要素生产率增长
随着市场经济体制的逐步建立以及人口迁移、户籍政策的逐步松动, 我国劳动力流动规模越来越大,
且从总体上呈现出三个特点, 一是农村人口向城镇人口转移呈加速增长之势; 二是人口和劳动力流动的流
向总体是由中西部地区向东部地区集聚; 三是劳动力流动的规模呈现扩大趋势。根据 五普 ! 资料, 全
国流动人口为 1 2亿人, 其中跨省流动人口为 4242万人。其流向特点主要表现为: ( 1) 从距离上看, 以
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然会成为国内外投资的重点。因此, 人口和劳动力流动仍然会维持由中、西部省份流向东部地区、由农村
流向城镇的基本格局。笔者计算了 1997- 2006十年间我国省级层面劳动力分布情况, 见表 1和表 2。
表 1∀ 1997- 2006年全国及各地区就业密度 ∀ 表 2∀ ∀ 1997- 2006年全国三大地带就业集中度指数
25 6% 。从目前的趋势看, 我国人口和劳动力的流向在 2020年前不会有太大的变化 (张 昌彩, 2004) [ 9] 。虽
然国家实施了西部大开发战略和东北老工业基地振兴战略, 同时也于 2009年批复了 ∃关中 # # # 天水经济
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第25卷第5期工程管理学报V ol. 25 No. 5 2011年10月Journal of Engineering Management Oct. 2011 考虑规模经济影响的建筑业全要素生产率增长测定陈敏1,杨为根2(1. 南通大学建筑工程学院,江苏南通 226019,E-mail:chen.min@;2. 南通勘察设计有限公司,江苏南通 226006)摘要:相比于索洛模型,周方模型将全要素生产率变动拆分为规模经济影响和科技进步两项,更适合于中国建筑业。
选取建筑业增加值作为产出,建筑业从业人员劳动报酬和福利之和作为劳动投入,固定资产和流动资产之和作为资本投入,估计中国建筑业的生产函数。
针对1993年到2009年的统计数据,测定了全要素生产率增长率,规模经济增长率,科技进步增长率。
结果发现由于规模不经济的影响,科技进步贡献不高,全要素生产率年增长平均为负,中国建筑业经济增长质量较差。
关键词:建筑业;规模经济;全要素生产率;科技进步中图分类号:TU12 文献标识码:A 文章编号:1674-8859(2011)05-508-04Total Factor Productivity Change Measurementof Construction Industry Based on Scale EconomyCHEN Min1,YANG Wei-gen2(1. School of Construction Engineering,Nantong University,Nantong 226019,China,E-mail:chen.min@;2. Nantong Survey and Design Service Corp. Ltd,Nantong 226006,China)Abstract:In comparing with Solow model,Zhou Fang model,which is more suitable for Chinese construction industry,splits total factor productivity(TFP)change into scale economy and technical progress. The Added Value of the Construction is selected as output(Q),the sum of fixed assets and current assets of construction industry is selected as capital input(K),and the sum of wages and welfare benefits of construction workers are selected as labor input(L). Production function of construction industry is obtained. Growth rate of TFP, scale economy and technical progress are calculated based on the statistical data from 1993 to 2009. The result shows that average increment of TFP is negative because of diseconomy of scale and low growth rate of technical progress. The growth of Chinese construction industry is of low quality.Keywords:construction industry;scale economy;total factor productivity;technical progress建筑业是我国国民经济的支柱产业,根据建筑业历年统计数据,建筑业总产值平稳上升,年均增长12%左右,超过GDP增速。
但与其他行业相比,我国建筑业长期处于规模不经济的状态,大企业成本比小企业成本高,小企业成本比个体包工头成本高;竞争也愈趋激烈,企业数量越来越多,特级、一级企业数量快速增长;中国建筑业远低于中国工业平均水平,行业属利润率最低的第二产业[1]。
本文试图通过对建筑业全要素生产率(通常简称TFP)变动的测定来验证这个问题,为建筑行业制定产业政策和进行科学决策提供理论依据。
1理论模型和文献综述生产函数是描述生产过程中投入的生产要素的某种组合同它可能的最大产出量之间的依存关系的数学表达式。
Q=F(K,L,S),其中,Q表示产出量;参数S、K、L分别为技术、资本、劳动等投入要素。
1928年美国数学家Charles Cobb和经济学家Paul Douglas在三点假设(生产要素可替代;边际替代率递减且大于零;非负性)基础上提出了著名的收稿日期:2011-08-19.基金项目:住房和城乡建设部科学项目(2010-R3-25).第5期 陈 敏,等:考虑规模经济影响的建筑业全要素生产率增长测定 ·509·C-D 生产函数形式: βαK AL Q =式中,参数Q 为产出;K 为资本投入;L 为劳动投入;α、β分别为资本与劳动的产出弹性,且满足0≤α≤1,0≤β≤1,α + β大于1、等于1、小于1分别表示规模报酬递增、不变和递减;A 为效率系数。
1957年美国经济学家索洛在C -D 生产函数的基础上,提出了索洛增长模型:LL K KA A Q Q Δ+Δ+Δ=Δβα并且假设α + β = 1,因此有: (L LK K A A L L Q Q Δ−Δ+Δ=Δ−Δα 式中,索洛增长模型将总产出增长中无法由劳动投入增长和资本投入增长说明的部分归结为“技术进步”,索洛模型可以转化为一元线性回归求解,便于计量。
因此索洛模型是目前在全要素生产率变动测算中应用最广泛的。
对于建筑业全要素生产率变动的测算,大部分学者也都采用索洛模型。
陆彦和唐世海[2]、吴伟巍和李启明[3]、聂艳华[4]等都假定生产规模报酬不变。
规模报酬不变给计量带来了方便,但规模报酬不变,是一种理想状态,可能与实际情况不符。
李建峰和赵健[5]运用生产函数进行多元线性回归,但没有进行序列相关性和多重共线性的检验,所以结果仍然令人生疑。
李先光等[6]直接采用C -D 生产函数,但所采用的数据样本只有9个,结果很难令人信服。
1997年周方运用严密的数学推导,根据C -D 生产函数,公式为Q=F(K,L,t),推导出了不受规模报酬约束的全要素生产率变动测算公式[7]:)]ln ()ln ([1)]ln ()ln ()[11(ln ln dt L d dt K d dt Ld dt K d t F dt Q d βαβαβαβα+++++−+∂∂=式中,Q 为产出;K 为资本;L 为劳动力投入;α为资本产出弹性;β为劳动产出弹性。
式中右边第一项即为索洛模型意义下的全要素生产率增长,这里此项称之为科技进步,其来源是人类通过不断接受教育和培训以及生产中“干中学”的自学习过程,使其智能不断发展,人力资源不断改善,知识和经验不断积累与进步,技术与制度不断创新,因而使劳动生产率不断提高[8]。
第二项为规模经济(不经济)(内涵增长)带来的产出变动,第三项为劳动和资本投入带来的产出变动(外延产出变动)。
周方认为规模经济所致的劳动生产率提高,其来源是扩大再生产中,改进劳动的分工、专业化、协作、组织与管理,因而使劳动生产率提高,这种软科学技术进步也是一种科技进步。
因此周方模型的全要素生产率变动为[7]: ]ln ln )[11(ln )ln(dtL d dt K d t F dt TFP d βαβα++−+∂∂=在这里全要素生产率变动被分解为两项,一部分为规模经济的影响,一部分为传统意义下的科技进步。
本文利用C -D 生产函数模型,采用对数形式,测定中国建筑业生产函数,并根据周方的推导计算全要素生产率、科技进步贡献率,规模经济的影响的年增长量:L K A Q ln ln ln ln βα++=2 指标的选取大量的实证研究证明,选取恰当的投入、产出指标对于正确评价全要素生产率是很关键的,指标的选取首先要考虑评价的价值取向,其次要考虑数据的可得性及所选用的方法对数据的要求[9],经查《中国统计年鉴》与《建筑业统计年鉴》,1993年以后发布的各项指标的口径是一致的,所以本文的数据采用1993~2009年中国建筑企业的数据(包括国有企业,集体企业及其他企业),共17年的数据。
(1)建筑业产出Q 。
建筑业产出一般选择建筑业总产值、增加值或净产值作为指标。
建筑业总产值是所有投入要素的总和,可以全面反映建筑业的产出,建筑业是一个涉及行业多,中间投入量大的产业,如果忽略了中间投入要素的影响,其分析结果是不完整的[10]。
因此本文选用建筑业总产值作为建筑业产出Q ,利用国内生产总值指数,以1991年为100进行平减,以消除价格因素的影响。
(2)建筑业资本投入K 。
对资本投入K ,目前研究人员的选用差异很大,主要有三种方法:一是采用固定资产加自有机械设备净值;二是只采用自有机械设备净值;三是采用投入产出表中的中间投入加固定资产折旧。
生产函数中产业资本的投入是为实现该产业总产出所投入的全部资金的总和,一般来说,应该是服务于该产业的固定资产和流动资产的总和。
前面提及的方法一所采用的两个数据中固定资产在建筑业中事实上大部分是以机械设备存在的,二者重叠部分太大;方法二中仅考虑设备价值显然太不全面;方法三对工业、农业等应该是·510·工程管理学报第25卷较为合理的,但对建筑业不一定适用,因为建筑业中除了需要承包商融资的PPP模式外,大部分项目中形成建筑物实体的中间投入如建筑材料、设备等都是建设单位投入的资金,并不是建筑业本身为了组织生产而投入的,这与其他产业有显著的区别[6]。
因此,本文认为建筑业中资本投入的数据应采用当年固定资产和流动资金之和。
对固定资产利用固定资产投资价格指数,以1991年取为100进行折算,建筑业中,人员工资大都在年底结算,流动资金主要用于在生产过程中备料。
因此采用原材料、燃料、动力购进指数进行折算(1991年为100)。
由于2004年数据空缺,采用2003年和2005年的均值替代。
(3)劳动投入L。
有学者认为劳动投入要采用当年实际的从业人数。
另一种看法认为需考虑不同劳动者素质的差别,采用无差别劳动力当量,一般采用劳动报酬。