关于索洛残差法计算全要素生产率的再思考

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全要素生产率的计量及其影响因素分析

全要素生产率的计量及其影响因素分析全要素生产率是描述一个经济体或企业的生产效率的指标，它反映了产出与投入的效率变化，是衡量经济发展水平和竞争能力的重要指标。

在今天日趋激烈的市场竞争中，全要素生产率的测量和提升已经成为企业和国家的核心竞争力之一。

一、全要素生产率计量方法1.传统生产函数方法全要素生产率最早的计量方法是传统生产函数方法，它是以传统生产函数公式为基础进行计算的，其公式为：Y = f(K, L)其中，Y 表示产出，K 表示资本存量，L 表示劳动力供给。

在此基础之上，对全要素生产率进行度量可以采用如下公式：TFP = Y / (Kα * L1-α)其中，Kα 表示资本投入的生产弹性系数，L1-α 表示劳动生产弹性系数。

这种方法的主要优点是简单易操作，缺点在于对于生产过程中其他生产要素的贡献没有考虑。

2.偏最小二乘法方法偏最小二乘法是利用引入生产要素的指数变量来度量生产效率的方法。

其基本思想是将企业的生产过程拆解为每个生产要素通过一个指数变量来度量对生产产出的贡献程度，从而求出全要素生产率，公式如下：TFP = Y / exp(β1ln(L) + β2ln(K))其中，Ln(L) 和Ln(K) 分别表示劳动力供给和资本存量的对数，β1 和β2 分别表示两个生产要素的生产弹性系数。

3.估计生产函数残差法这种方法的基本思想是将实际产出减去由劳动力和资本投入计算得到的预期产出，所得到的差值被称为生产函数残差，即全要素生产率。

公式为：TFP = Y - f(K, L)其中，f(K,L) 表示传统生产函数的产出值。

二、影响全要素生产率的因素1.技术水平技术水平是影响全要素生产率的最重要因素之一。

新技术的应用可以将生产过程中的效率提高到新的水平，从而促进全要素生产率的提升。

2.人力资本人力资本是指员工的知识、技能和经验等方面的能力，也是影响全要素生产率的重要因素。

高素质的员工可以有效地促进生产效率的提高。

用索洛模型核算经济增长率的方法

用索洛模型核算经济增长率的方法说实话用索洛模型核算经济增长率这事，我一开始也是瞎摸索。

我最开始呢，就只知道索洛模型有几个关键的变量，像资本存量K、劳动力L，还有全要素生产率A这些。

我想着很简单嘛，不就是把各部分的贡献算出来再汇总就是经济增长率了，结果发现大错特错。

我当时完全没明白这些变量之间复杂的关系啊。

后来我明白了，在索洛模型里，经济总量Y是和这些变量有这样的关系，Y = A F(K, L)，这个F函数代表它们之间的一种函数关系。

那核算经济增长率的时候，就要从这个基础关系出发。

我做过一次计算，假设技术水平A是保持不变的，先看资本存量K的变化对经济增长的影响。

就像是汽车的动力系统一样，如果资本存量增加了，就好比汽车的引擎升级了，那肯定会让经济这个“汽车”跑得更快一点。

我当时是按照边际资本产出的概念去计算它对经济增长的贡献的，可是在计算资本存量变化的时候，我最开始用错了折旧的数据，导致整个计算结果都乱套了。

我以为资本存量就是简单的上一年的存量加上这一年新的投资，忽略了资本是有损耗折旧的。

这就是个很严重的教训啊。

重新改正之后呢，又开始计算劳动力L的贡献。

劳动力就像是汽车的驾驶员，如果驾驶员的技术提高了或者人数增加了，也会影响汽车的速度，也就是经济的增长。

计算的时候也是有很多细节，比如劳动力素质的变化也得想办法量化进去。

全要素生产率A这个就更复杂了，它包含了技术啊，制度啊等很多无形的因素。

这个真的很难确定准确的值。

我试过找一些行业平均的数据去估算，但不确定这样做到底准不准确。

我觉得如果想要更好地核算它，可能需要做更多深入的行业研究和数据收集。

还有，在计算经济增长率的时候，有一个比较好的办法就是取对数再求导的方法。

这就好比是数学里给复杂的式子化简一样，这样计算起来呢就会清晰一点，能够比较直观地看到每个变量对经济增长率的贡献。

但是这个方法在实际操作的时候也得小心，特别是求导的过程，一不小心就容易算错了。

我觉得核算经济增长率就是一个不断修正错误的过程。

企业全要素生产率及其收敛性研究

企业全要素生产率及其收敛性研究一、企业全要素生产率的概念企业全要素生产率是一个度量企业利用所有生产要素（包括劳动力、资本、技术等）生产产品或服务的效率指标。

它衡量的是生产出来的产出与投入生产要素的比率，即效率。

企业全要素生产率的增长意味着企业可以通过更有效地利用生产要素（如提高技术创新、降低成本等），在投入不变的情况下增加产出，从而提高了竞争力。

企业全要素生产率的测量一般采用索洛（Solow）残差法。

其原理是通过对企业总产出和所有生产要素的量进行测量，得到企业在特定的生产环境条件下所能够创造的最大生产量，即产出潜力。

去掉由于生产要素增长带来的产出增加量后的剩余部分即为索洛残差，表示由技术创新、经济制度等其他因素导致的产出增加量，也就是全要素生产率增长的部分。

收敛性指不同国家（地区、产业）之间的全要素生产率水平在长期趋同的现象。

在理论上，收敛性存在于相同的投入条件下不同生产要素组合的企业之间，因为处于相同的生产环境下面临相同的挑战。

在实际应用中，大量的经验研究证明了收敛性的存在。

通常认为，发展中国家和发达国家的全要素生产率之间存在收敛性，即发展中国家的全要素生产率增长速度高于发达国家，在达到发达国家的水平后逐渐放缓。

收敛性的研究有重要的理论和实际意义。

理论上，收敛性的存在可以证明生产要素和技术的全球配置过程相对稳定和平衡，生产效率趋于一致。

实际上，收敛性的证实也有助于进行市场准入和制定政策。

例如，世界贸易组织在加入新成员的时候会考虑其进口和成本额与发达国家的差距，若收敛性强则新成员加入后的贸易摩擦与生产效率改造的影响会更小。

总之，企业全要素生产率是一个重要的生产效率指标，其测量方法和收敛性研究有助于企业了解自身的运营效率，并对未来的发展做出规划和决策。

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。

特别推荐从新供给视角重新梳理和解读全要素生产率

特别推荐从新供给视角重新梳理和解读全要素生产率[内容摘要]全要素生产率这一概念自提出以来，一直被广泛使用。

然而国内目前对这一概念还存在实际理解上的误区。

本文从索洛残值定义的经典的全要素生产率概念出发，重新梳理这一概念的内涵和基本假设前提，讨论其局限性与相关发展，并从新供给理论视角出发，对其进行重新解读，阐述了目前这一概念使用中存在的误区和不足，最后讨论了全要素生产率作为评价发展指标，基于五大要素认知框架的未来发展方向。

[关键词]全要素生产率索洛残值新供给理论中图分类号：F061.3 文献标识码：A 文章编号：TotalFactor Productivity Revisited: Reorganization and Interpretation Based on NewSupply-side EconomicsPENG Peng; JIA KangAbstract: Total FactorProductivity(TFP) has long been recognized as an important concept and widelyaccepted. Nevertheless, controversy and misunderstanding has accompanied withits extensive use, especially among Chinese scholars. This paper has revisitedthe original concept of TFP, which is defined by Solow Residual, and reorganizedthe connotation and perquisite of assumption, in order to further thediscussion of the limitation and relating development of this classical concept.TFP is also interpreted from the perspective of New Supply-side Economics, aswell as presenting its misuse and deficiency. Finally, TFP’s role as evaluationc riteria for economic growth under the framework of five major factors is alsodeveloped as the future direction.Key Words: Total FactorProductivity; Solow Residual; New Supply-side Economics全要素生产率（TotalFactor Productivity, TFP）的概念自提出已经过去了半个多世纪，且普遍被作为衡量技术进步的指标所使用。

关于索洛残差法计算全要素生产率的再思考

关于索洛残差法计算全要素生产率的再思考摘要：本文认为索洛提出的残差法在计算全要素生产率在理论上虽然具有可行性，但是在具体操作中存在科学性的问题。

笔者对中国1952-2004部分省市的面板数据，利用索洛残差法计算了全要素生产率，对结果进行了分析和平稳性检验并论证了该方法计算的结果不具可信度，并对其可能的原因进行了分析。

关键词：全要素生产率（TFP）索洛残差经济增长一、对索洛残差法和中国全要素生产率的思考易纲、樊纲、李岩指出，索洛的主要的理论缺陷来源于以资本存量代替资本服务。

这样难以对资本进行准确的估算，另外在实际中资本往往有一部分处于闲置状态，而新旧资本的使用效率也不一样，因此会高估全要素生产率。

笔者却认为不仅如此，运用索洛残差法估算全要素生率的可行性值得商榷，因为该方法实质是求残差，而具体使用时又往往是通过计量的方法获得资本和劳动的产出弹性，这里面本身已经存在一个计量的随机误差项，如此计算出来的全要素生产率缺乏准确性，如果回归样本数过小，其计算数值根本不具有代表性。

克鲁格曼认为，如果用全要素生产率来衡量技术进步的话，亚洲各国的技术进步几乎为零。

而近年来的实证研究也越来越多倾向于中国的全要素生产率过低，我国的经济几乎完全依赖资本的投入。

笔者当然同意这种现状的存在的确可以部分解释计量全要素生产率结果过低。

本文将采用索洛残差的一般方法，根据面板数据，来试图构建一个关于经济增长的大样本回归，以此测算我国及各省各区域的全要素生产率，通过分析实证结果证明索洛方法的应用性值得商榷。

二、模型和测算笔者采用索洛模型在数据上，笔者采集了1952-2004年的GDP，L，K。

由于我们更多地关注1978年之后的生产函数形式，从1952起至1978，每隔3年取一次数据，在回归时将他们与1978年之后的数据视为连续数据，这样就相当于加大了1978年之后数据的权重。

在数据处理方面，GDP采用了以1952年为基年的真实GDP，L采用了就业人数，而K根据永续盘存法，基年的固定资本额估算额根据胡兵（2005）、赖景生（2005）、胡宝娣（2005）采用的方法，用该年GDP的三倍估算。

企业全要素生产率计算方法

企业全要素生产率计算方法我折腾了好久企业全要素生产率计算方法，总算找到点门道。

说实话，刚开始的时候我完全是瞎摸索。

我就知道全要素生产率这个东西很重要，可以用来衡量企业在各种投入要素（像人力、资本之类的）都变化的情况下总的产出效率。

我最初尝试的方法是用那种很简单的比值法，就想着把总产出直接除以总的投入。

我觉得这样就能算出个大概来呢。

结果啊，大错特错。

这就好比你要算一个蛋糕店的综合生产效率，你只把做出的蛋糕总数除以放进烤箱的面粉和鸡蛋的总数，完全没考虑厨师的手艺、烤箱的新旧、用电成本这些因素，得出的结果肯定不可靠。

后来我就开始深入研究索洛余值法。

这方法可不简单。

它的基本思路呢，你可以想象成是在一个很复杂的机器运转中（企业生产过程就像个复杂机器），先把单纯因为资本和劳动力投入增加所带来的产出增长给去掉，剩下的那部分就是全要素生产率带来的增长。

具体的计算需要用到生产函数，这个生产函数就像是这个机器运行的核心方程式。

我为了弄明白这个生产函数，找了好多资料，看的时候感觉都懂，自己动手算的时候，才发现问题一大堆。

比如说对资本存量的估算，不同的算法差别可大了。

而且数据收集也超级麻烦，要找企业多年的资本投入、劳动力投入数据，有时候数据还不完整或者不准确。

再后来我又尝试了数据包络分析（DEA）方法。

这个就有点像是赛马，把多个企业（或者一个企业的不同时期，就像不同的马）放在一起比较，在同样的投入条件下，哪个能得到最大的产出那就效率更高。

不过这个方法也有它的难点，选择合适的投入产出指标就像是给马选择合适的赛道和装备一样重要，选错了指标也得不出正确的结果。

我总结了不少心得。

如果对计算精度要求不是那么高，索洛余值法相对容易理解一点。

要是有多个类似企业的数据可以对比，DEA方法能有独特的优势。

而且不管用什么方法，数据收集一定要谨慎，多检查几遍，就像检查裁缝做衣服的布料有没有瑕疵一样。

还有一个教训就是在选择方法的时候一定要考虑企业的实际情况，要是企业规模小，资本和劳动力变动大，那计算要随时调整。

企业全要素生产率及其收敛性研究

企业全要素生产率及其收敛性研究企业全要素生产率是指在一定时期内，企业所使用的全部生产要素所获得的产出与这些生产要素的使用量之间的关系。

它是衡量企业生产效率和竞争力的重要指标。

企业全要素生产率的研究一直是经济学领域的热点问题之一。

早在20世纪60年代，美国经济学家索罗（Solow）提出了著名的Solow残余模型，该模型是现代全要素生产率理论的奠基之作。

Solow残余模型的基本思想是认为经济增长的源动力不仅来自劳动和资本的增加，还来自全要素生产率的提高。

根据该模型，全要素生产率的提高可以通过技术进步、创新、资源配置优化等途径来实现。

在全要素生产率的研究中，收敛性是一个重要的问题。

收敛性研究的基本含义是不同地区、行业或企业之间的生产率差距是否会逐渐缩小。

研究表明，存在一种全要素生产率收敛的趋势，即相对落后的地区、行业或企业的生产率会逐渐趋向于相对先进的地区、行业或企业。

这种收敛现象可以在国内或国际范围内观察到。

全要素生产率的收敛性研究可以从多个角度展开。

可以通过经验研究来验证收敛性的存在与否。

许多研究使用面板数据和计量经济学方法，通过对不同地区、行业或企业的全要素生产率进行测算和对比，得出有关收敛性的结论。

可以通过理论模型来解释收敛性的机制。

这些理论模型通常基于均衡增长理论、技术进步理论、资源配置理论等，通过建立数学模型来解释全要素生产率的收敛性。

全要素生产率与收敛性的研究对于企业的发展和政策制定具有重要意义。

在企业层面，全要素生产率的提高可以帮助企业降低成本、提高效益，增强竞争力。

在宏观层面，全要素生产率的提高可以促进经济增长、改善民生福祉。

政府和企业应该注重全要素生产率和其收敛性的研究，制定相应的政策和措施来促进全要素生产率的提高。

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。

索罗余值法测算全要素生产率的文献综述

第46卷第8期 2019年8月天津科技TIANJIN SCIENCE & TECHNOLOGYV ol.46 No.8Aug. 2019基金项目：天津市重点招标项目“2017年天津市全要素生产率测算研究”(18ZLZDZF00210)。

收稿日期：2019-07-18科学与社会索罗余值法测算全要素生产率的文献综述孟媛，张弛(天津市科技统计与发展研究中心天津300051)摘要：国内外全要素生产率的测算方法很多，例如索罗余值法、随机前沿法、数据包络法等，其中应用较为普遍的是索罗余值法。

通过简要梳理索罗余值法的推导过程，归纳较为普遍的关于该理论的基本假设(即规模效益不变和希克斯中性)的质疑，以及阐述全要素生产率与技术进步的关系，说明全要素生产率衡量技术进步是不完全准确的。

关键词：全要素生产率索罗余值法技术进步中图分类号：F204；F224 文献标志码：A 文章编号：1006-8945(2019)08-0094-02Literature Review on Measurement of Total Factor Productivityby Solow Residual MethodMENG Yuan ，ZHANG Chi(Tianjin Science and Technology Statistic Center ，Tianjin 300051，China )Abstract ：There are many measurement methods of total factor productivity at home and abroad, such as the Solow residual method, stochastic frontier method, data enveloping method and so on. The Solow residual method is widely used. The gen-eral doubts about its basic assumptions (namely, constant scale benefit and Hicks neutral) are summarized by briefly combing the derivation process of the Solow residual method. The relationship between total factor productivity and technical progress is discussed, indicating that the measurement of technical progress by total factor productivity is not completely accurate. Key words ：total factor productivity ；Solow residual method ；technical progress十九大指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，并提出要提高全要素生产率。

全要素生产率

全要素生产率全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP）是衡量经济系统综合效益的重要指标之一。

它是指在一定生产要素（劳动力、资本等）输入下，经济单位产出增长的能力，也可以理解为剩余产出与要素投入之间的关系。

全要素生产率的提高对于经济发展、竞争力提升以及可持续增长具有重要意义。

本文将就全要素生产率的定义、影响因素以及改善措施进行探讨。

一、全要素生产率的定义与计算方法全要素生产率是指在给定的生产投入（劳动力、资本等）条件下，单位时间内产出的增长速度。

它旨在衡量通过技术进步和资源优化使用带来的综合生产效益。

全要素生产率的计算方法通常采用索洛（Solow）残差法，即通过排除劳动力和资本投入的增长后，剩余产出与剩余投入的比率来衡量。

计算公式如下：TFP = (Y - AL - BK) / RK其中，Y表示总产出，A表示劳动力，L表示单位劳动力投入，B 表示资本，K表示单位资本投入，R表示资本边际产出。

TFP的数值越高，表明单位投入产出的效率越高。

二、全要素生产率的影响因素1. 科技进步：技术水平的提高是全要素生产率增长的关键驱动力之一。

技术进步可以改善生产方式、提高生产效率，从而带动全要素生产率的增长。

2. 资本密集度：合理配置和提高资本投入水平可以增强全要素生产率。

适当增加资本投入，能够提高生产力水平，优化资源配置，提升经济效益。

3. 劳动力素质：提高劳动力的技能水平、知识储备和创造力，能够促进全要素生产率的提高。

优化教育体系和培训机制，提高劳动力素质，对于提高全要素生产率具有重要意义。

4. 制度环境：良好的市场竞争环境、法治保障以及政府政策的支持都对全要素生产率起到积极作用。

市场经济的发展需要合理竞争和法治保障，政府政策的积极支持也能够提升全要素生产率。

三、改善全要素生产率的措施1. 推动技术创新：加大对科研机构和高新技术企业的支持力度，提高技术创新的能力和水平，为全要素生产率的增长提供有力支撑。

全要素生产率和索洛剩余的测算、比较和分析——基于汕头市和广东省经济发展的实证研究

全要素生产率和索洛剩余的测算、比较和分析
— —
基于汕头市和广东省经济发展的实证研究
４００）５００
张
坤
（河南师范大学经济与管理学院金融学教研组
【摘要】文通过１８０３统计数据的回归分析，算了汕头市及本９－０年７２测广东省的全要素生产率（Ｆ）索洛剩余。实证分析表明，头市的ＴＰ和汕年均资本、劳动投入的增长对经济增长的贡献高于全省水平，而全要素生产率、均经济增长速度、年索洛剩余对经济增长的贡献率均低于全省水平，示其经济发展滞后、业层次较低，投入型增长。同时，对显产属在汕头市和广东省全要素生产率（Ｆ）索洛剩余进行对比的基础上，ＴＰ和提出了汕头市要发挥优势要素禀赋，动承接产业转移，主积极参与地区和国际分工的政策建议。 ‘ ’
ａ，８然后估算全要素生产率（Ｆ）以及全要素生产率的增长率（ＴＰ，索洛剩余）。 ②资本、劳动及全要素生产率对经济增长的贡献。由ＣＤ函－数Ｙ＝ＡＫｔ，Ｌ
１ｄ１ｄ．ＹＡ十１ｄ．Ｋ１ｄＬ十 — — Ｌｄｔ
二、献综述文
约束条件下的残差平方和来计算Ｆ值，据Ｆ统计量的大小及相根应的Ｐ值来判别约束条件的真伪。，．
２本文所用数据来源及说明．
总量生产函数的概念起源于经济学家ＰＤｕｌ，开创了定．ｇｓ他ｏａ量研究生产率在经济增长中作用的先河。美国经济学家ＲＳｌ．ｏｏｗ（９７第一次将技术进步因素纳入经济增长模型，１５）他将人均产出增长扣除资本集约程度增长后的未被解释的部分归为技术进步的结果，这些未被解释的部分后来被称为“ 索洛余值” 即为全要素生，产率的增长率。亚洲金融危机的爆发引起人们对保罗．罗格曼克１４的“ 亚无奇迹 ” 说的关注。ＵｉａＣａｂｇａ（００９年９东论ｂａｈｒａｗｌ２０）ｎｍｒａ等考察了亚洲七国经济国外和国内机器装配对制造业生产率的相对贡献。ＭａｅＰｉｎｒ００ｒｌ．ｎｅ２０）ｃＴ－（￣究了结构变化在解释亚洲四国制ａ造业部门１３１３９－９年问总量生产率增长中的作用。６９国内对生产率的研究始于５年代。史清珙（９５最先度量了ｏ１￣）ｏ我国技术进步，千里等（９５考察了我国的工业生产率，谢１９）他们首次对度量资本存量的固定资产进行了平减，并剔除了投入中的非生产性部分，得用于计算的数据更加合理－一致。易纲等使和（０３提出新兴经济在测算全要素生产率上面临的困难，２０）并给出了新兴经济全要素生产率的测算模型。总的来说，全要素率理论的研究从最初的余值法发展到随机前沿生产函数法、ＥＤＡ非参数法，法越来越精细。综合各种研方究方法，全要素生产率的具体估算可以分为两大类，每一类下又有细分。三、型及数据模

运用索洛残差法估算中国的全要素生产率

ＡＹ／Ｙ－－ａ＊ＡＫ／Ｋ－８ △ Ｌ／Ｌ
过剩的现象。（二）经济增长源泉分析估算结果显示，在其他条件保持不
变的情况下，１９７９ — ２０１０年中国的经济
（二）数据来源１．估算采用的总产出、劳动投入数据来源于《中国统计年鉴２０１１》。
１９７８３６４５．２柏１５２３８３７．０１９９５１８３０９．２３４７ｌ２．５Ｉ．３８９４
（三）使用统计软件
Ｅｖｉｅｗｓ７．２对ｈｌ（Ｙ几）＝Ｌｎ（Ａ）＋ａＬｎ（Ｋ／Ｌ，）＋８。进行回归，得到＝０．
９８２４８５３．５摘要：本文运用索洛残差法估算７２５，Ｂ－－０．２７５，检验结ｌ
了１９７９－－２０１０年中国全要素生产率果显示回归结果显著。
ｌ９８３５３舳－３４６４３６
两边同时取自然对数有：Ｌｎ（Ｙ１）＝１．６５％之间平稳波动，这可以归因于比
ｏｔ＋ｃｔＬｎ（Ｋ）＋３１Ｌｎ（Ｌ）
较有成效的市场化改革。
３．２００８ — ２０１０年，ＴＦＰ的增长率非
我们假设＋Ｂ：１，即规模收益不
学术纵横
产出增加，是剔除资本、劳动投入贡献１９７９－－－２０１０年中国全要素生产率的增后得到的残差，也就是索洛残差。二、中国全要素生产率的估算我们将利用索洛残差法估算中国

我国全要素生产率的测算——基于索洛残差法

作者简介：周胜男（ 1995 －），女，汉族，湖南益阳人，广东外语外贸大学经济贸易学院研究生。研究方向：国际经济与贸易。
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（ 1）两边取对数得：
lnYt = lnAt + αlnKt + βlnLt + εt
（ 2）
其中，vt 为误差项，经证明，形如式（ 3）的设定在规模报酬
不变等假设下，即 α + β = 1 的情况下，则希克斯中性的 TFP 增长率
可近似地用下式计算：
ΔAt = ΔYt At Yt
－ αΔKt Kt
我国全要素生产率的测算
———基于索洛残差法
周胜男
（广东外语外贸大学广东广州 510006）
摘要：根据估算的劳动力和资产产出弹性，使用索洛残差分析方法计算出全国全要素生产率，分析我国经济发展属于要素驱动型还是技术驱动型。
关键词：全要素生产率（ TFP）；资本投入；技术投入
一、引言
率支撑型模式的转变。
三、模型构建
目前，本文全要素生产率（ Total Factor Productivity，TFP）的测
算方法为要包括索洛余值法，其设定形式为：
Yt = At Kαt Lβt
0 ＜ α，β ＜ 1
（ 1）
其中，Yt 、Kt 、Lt 分别是第 t 期的实际产出、资本投入、劳动投入数量，At 代表希克斯中性和规模收益不变的技术水平。将式
全要素生产率（ TFP）是指产出中投入要素解释不了的那部分
产出。全要素生产率高于要素投入的贡献，表明效率提高和技术进
步是经济增长的主要动力；反之则表明经济增长主要依靠要素投入
的增加。如果全要素生产率在经济增长过程中呈上升趋势，表明经

企业全要素生产率及其收敛性研究

企业全要素生产率及其收敛性研究随着经济全球化进程的加速和市场竞争的激烈，企业的效率和效益成为了企业生存和发展的关键。

如何提高企业的全要素生产率是当前企业管理研究的重要课题之一。

本文将从全要素生产率的概念、计算方法、影响因素及其收敛性等方面进行探讨。

一、全要素生产率的概念和计算方法全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）指以相同投入的生产要素（如人力、物资、资本）为基础，对输出的物质、能源、劳务等进行综合评价的指标。

全要素生产率反映了企业生产过程中获取产出的能力，是衡量企业经济效率的综合指标。

全要素生产率的计算方法有许多种，其中最常见的是索洛形式（Solow Residual）公式：$$TFP=\frac{Y}{X_{1}^{\alpha}X_{2}^{1-\alpha}}$$其中，$TFP$表示全要素生产率，$Y$表示产出，$X_{1}$、$X_{2}$分别表示生产要素人力和资本，$\alpha$是产出弹性系数，通常取值在0.2~0.5之间。

该公式的核心思想是通过比较企业实际产出和预期产出之间的差异，进而评估企业全要素生产率的能力。

二、全要素生产率的影响因素企业的全要素生产率受到众多因素的影响，其中最主要的因素包括技术进步、生产要素的质量和数量、人力资本的投入、企业管理的水平等。

1. 技术进步：技术进步的快速发展是提高企业全要素生产率的关键因素之一。

新技术的应用可以使生产效率提高，同时也可以降低生产成本，进而提高企业的整体竞争力。

2. 生产要素的质量和数量：生产要素的质量和数量的提高也是影响企业全要素生产率的关键因素。

例如，资本质量的提高可以提高生产效率、人力资本的投入也可以提高企业绩效。

3. 人力资本的投入：人力资本的投入是指在雇佣员工时支付的人工成本。

高质量的员工可以提高生产效率，进而提高全要素生产率。

4. 企业管理的水平：企业管理的水平是决定企业全要素生产率的重要因素之一。

福建省全要素生产率低下成因探索

福建省全要素生产率低下成因探索摘要：利用索洛残差法测算了中国和福建1996—2010 年的全要素生产率，结果发现福建的全要素生产率在很多年份里都低于全国平均水平，2004年至今福建的全要素生产率更是稳步下降。

福建全要素生产率低下的成因主要有：（1）科技投入总量和相对量长期偏低导致技术进步缓慢；（2）r&d投入的转化率只有6.4%，致使生产效率难以改善；（3）企业规模偏小无法获得规模效应，使劳动生产率低下。

福建急需加大科技投入，提高科技成果转化率，打造多层次多模式的规模经济效应。

关键词：福建省索洛残差法全要素生产率成因中图分类号：c812 文献标识码：a文章编号：1004-4914（2013）04-219-03一、前言罗伯特·m·索洛（robert merton solow）认为，在完全竞争、规模报酬不变和希克斯中性的假设下，全要素生产率（tfp）是总产量与全部要素投入量之比，它是衡量单位总投入量的生产率指标，是资源开发利用的效率。

它是由技术进步而产生的，是技术进步对经济发展作用的综合反映。

全要素生产率由于其具有综合性特点，经常被世界银行（wb）、经合组织（oecd）等国际机构作为考察经济增长质量的重要内容。

如世界银行认为，在1978—1995年全要素生产率是我国经济增长最主要来源{1}。

在我国，有很多学者对全要素生产率进行了研究，这些研究主要集中在估计中国整体经济的全要素生产率和估计省市区域或部门的全要素生产率两方面。

如张军和施少华对1952—1998年中国经济进行回归分析发现，在改革前，中国经济的全要素生产率波动很大，但是在改革后，中国经济的全要素生产率有了明显的提高{2}；王兵，吴延瑞和颜鹏飞运用sbm方向性距离函数和生产率指标测度了中国30个省份1998—2007年的环境全要素生产率，结论是中西部地区全要素生产率增长率均低于东部地区，资源环境因素对各省份全要素生产率的排名具有显著的影响等{3}；王永康和叶先宝利用索洛残差法对1952—2005年福建全要素生产率的增长率及其指数进行测算，发现1979年以前福建全要素生产率波动很大，但在20世纪80年代全要素生产率有了很大提高并趋于稳定{4}。

全要素生产率与技术进步研究

全要素生产率与技术进步研究全要素生产率（total factor productivity，TFP）是指在相同的投入资源条件下，通过技术进步等因素提高产出的效率。

全要素生产率的提高是企业或国家经济发展的重要指标之一，也是国内外学者研究的热点之一。

本文将对全要素生产率与技术进步进行深入研究，并探讨其在经济发展中的作用和影响。

一、全要素生产率的定义和计算方法全要素生产率是一种用于衡量生产效率的指标，可以简单理解为单位资源投入所产生的单位产出。

在计算全要素生产率时，需要考虑劳动力、资本、技术等多个要素。

计算方法主要有索洛（Solow）残差法和差异标准法等。

索洛残差法是最早用于计算全要素生产率的方法之一，它通过回归分析的方法得到生产函数的解释变量，然后计算残差来衡量全要素生产率。

差异标准法则是通过计算各要素效率的差异来衡量全要素生产率。

二、技术进步与全要素生产率技术进步是全要素生产率提高的重要驱动力之一。

技术进步可以理解为生产技术的不断创新和改进，通过提高生产效率和降低成本来推动全要素生产率的提高。

技术进步对全要素生产率的影响主要体现在以下几个方面：1. 资本效率的提高：技术进步可以提高资本的利用效率，实现同样投入资源下产出的增加。

例如，高新技术的运用可以大幅降低生产成本，提高生产效率。

2. 劳动力效率的提升：技术进步可以减少人力劳动的需求，实现同样产出的增加。

例如，自动化技术的推广可以减少人工操作，提高生产效率。

3. 资源配置效率的改善：技术进步可以优化资源配置，使得各要素发挥最大的作用。

例如，通过航空运输技术的改进，使得远程地区的资源能够更快速地到达市场，提高资源利用效率。

三、全要素生产率的作用和影响全要素生产率的提高对经济发展具有重要的作用和影响。

首先，全要素生产率的提高意味着投入资源所创造的产出更多，可以带来更高的经济增长率。

其次，全要素生产率的提高可以实现资源的优化配置，提高整个经济系统的运行效率。

全要素生长率估算方法

全要素生长率估算方法
全要素生长率是衡量一个国家或地区经济增长的重要指标，它反映了生产要素的综合利用效率。

在经济增长的研究中，全要素生长率的估算方法一直是一个重要的问题。

本文将介绍几种常用的全要素生长率估算方法，并对其优缺点进行分析。

全要素生长率的定义
全要素生长率是指除了劳动力和资本投入以外的其他所有因素对经济增长的贡献。

这些因素包括技术进步、管理效率提升、产业结构优化等。

全要素生长率是衡量一个国家或地区经济增长质量的重要指标，它反映了生产要素的综合利用效率。

全要素生长率的估算方法
1. 索洛余值法
索洛余值法是估算全要素生长率的一种常用方法。

它基于索洛经济增长模型，通过比较不同时期人均资本存量、人均劳动投入和人均产出的变化，计算出全要素
生长率。

索洛余值法的优点是简单易行，但缺点是忽略了技术进步对经济增长的贡献。

2. 丹尼森残差法
丹尼森残差法是通过比较不同时期总产出和总投入的变化，计算出全要素生长率。

丹尼森残差法的优点是可以考虑技术进步对经济增长的贡献，但缺点是忽略了其他非生产性因素对经济增长的贡献。

3. 曼哈顿法
曼哈顿法是通过比较不同时期不同行业之间的相对工资差距，来衡量全要素生长率。

曼哈顿法的优点是可以考虑产业结构优化对经济增长的贡献，但缺点是忽略了其他因素对经济增长的贡献。

以上介绍了三种常用的全要素生长率估算方法，每种方法都有其优缺点。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法进行估算。

同时，还需要注意数据的准确性和可靠性，以保证估算结果的准确性。

新质生产力下的工业全要素生产率测度方法

新质生产力下的工业全要素生产率测度方法说实话新质生产力下的工业全要素生产率测度方法这事，我一开始也是瞎摸索。

我最初就知道全要素生产率这东西不好测，它涉及到好多不同的要素在工业生产中的综合影响。

我试着找那种传统的测度方法，像索洛残差法，想着新质生产力可能也能适用一部分。

从理论上来说，索洛残差法通过生产函数，把产出的增长分解成资本、劳动等投入要素增长以及一个残差项，这个残差项就算是全要素生产率的增长。

但是实际操作的时候就遇到问题了，对于新质生产力下的工业，这种传统方法有点抓不住关键啊。

新质生产力往往跟新技术、新产业、新业态比如智能制造、绿色生产这些联系紧密。

我就自己琢磨，是不是得把这些新东西单独拎出来考虑呢？我就尝试把那些体现新质生产力的特殊要素设定为新的变量，加到原来索洛残差法的模型里。

结果，发现自己走入一个大坑。

因为好多这些新要素的数据特别难找而且难量化，我当时傻傻地觉得那些新产业的占比就算是一种量化，可实际算起来根本不是那么回事。

好不容易算出些结果，看起来一点都不合理。

后来啊，我发现数据包络分析（DEA）这个方法好像有点门道。

这个就好比你有一堆装东西的盒子（不同的工业部门或者生产过程），每个盒子里有不同数量的小玩意儿（投入要素），然后看哪个盒子装得最有效率。

对于新质生产力下的工业，我开始仔细挑选投入和产出的指标。

比如说，把研发投入、掌握的新技术数量作为投入要素，把新产品的产出量、环保指标的提升这些当作产出指标。

但这又不是那么简单的。

比如说研发投入，它的效果不是马上能在产出里体现出来的，会滞后一段时间，这个滞后的时间怎么确定又让我头疼好久。

我只能参考之前类似产业的研究成果，大致估算个范围。

还有，我在数据收集方面也得小心翼翼。

我找过很多工业企业的数据，有些小企业的数据记录特别乱，然后大企业的数据可能又有很多内部的划分调整。

有一次我用一家企业的数据去做初步的DEA分析，那结果完全就是乱七八糟的，后来才发现是因为采集的是他们不同部门的数据，这些部门之间的业务互相交叉还有重复统计的部分。