基于面板数据的世界主要国家全要素生产率的计算

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全要素生产率

全要素生产率全要素生产率是指“生产活动在一定时间内的效率”。

是衡量单位总投入的总产量的生产率指标。

即总产量与全部要素投入量之比。

全要素生产率的增长率常常被视为科技进步的指标。

全要素生产率的来源包括技术进步、组织创新、专业化和生产创新等。

产出增长率超出要素投入增长率的部分为全要素生产率（TFP，也称总和要素生产率）增长率。

目录全要素生产率的概念概述方法比较全要素生产率的计算公式举例全要素生产率的概念概述方法比较全要素生产率的计算公式举例全要素生产率的概念全要素生产率全要素生产率（Total Factor Productivity）又称为“索罗余值”，最早是由美国经济学家罗伯特.索罗（Rob ert M.Solow）提出，是衡量单位总投入的总产量的生产率指标。

即总产量与全部要素投入量之比。

全要素生产率的增长率常常被视为科技进步的指标。

全要素生产率的来源包括技术进步、组织创新、专业化和生产创新等。

产出增长率超出要素投入增长率的部分为全要素生产率（TFP，也称总和要素生产率）增长率。

概述经济学角度全要素生产率全要素生产率一般的含义为资源（包括人力、物力、财力）开发利用的效率。

从经济增长的角度来说，生产率与资本、劳动等要素投入都贡献于经济的增长。

从效率角度考察，生产率等同于一定时间内国民经济中产出与各种资源要素总投入的比值。

从本质上讲，它反映的则是个国家（地区）为了摆脱贫困、落后和发展经济在一定时期里表现出来的能力和努力程度，是技术进步对经济发展作用的综合反映。

全要素生产率是用来衡量生产效率的指标，它有三个来源：一是效率的改善；二是技术进步；三是规模效应。

在计算上它是除去劳动、资本、土地等要素投入之后的“余值”，由于“余值”还包括没有识别带来增长的因素和概念上的差异以及度量上的误差，它只能相对衡量效益改善技术进步的程度。

50年代，诺贝尔经济学奖获得者罗伯特·M·索洛(Robert Merton Solow)提出了具有规模报酬不变特性的总量生产函数和增长方程，形成了现在通常所说的生产率（全要素生产率）含义，并把它归结为是由技术进步而产生的。

12.26日计算的全要素生产率图示

一．全要素生产率1．1 利用回归方程计算(得出某个时期平均的增长率) （1）利用面板数据模型采用劳均形式，为了减弱多重共线性。

0log(/)log log(/)GDP labor A t capital labor u λα=+++从中可以得到全要素生产率的估计值ˆ垐t t A A e λ=，这是全国总的全要素生产率。

经过异方差的处理，得到的结果如下：在1978到2003年间，全国的全要素生产率年均增长7.38％。

（2）如果包含省份的虚拟变量，得到的修正模型如下：282811log(/)log(/)it i i i it i i GDP labor D t capital labor u λα===+++∑∑经过Breusch- Pagan 拉各朗日乘数检验，发现采用混合回归合适，我们采用稳健的混合回归模型估计得到下面的结果：份在者26年中的全要素生产率为一个常数），得到的全要素生产率增长率和系数估计重的全要素生产率（时间项的系数）相差在5％以内。

各省份全要素生产率多数上升，北京的速度最快，天津略有下降，其他省份上升缓慢。

（增长率为一个常数）。

全要素生产率的增长率，资本弹性系数为劳均资本的估计系数0.41，根据solow余值法计算得到下面个省份的全要素生产率的增长率：各地区的全要素生产率图示如下：(m e a n ) a i t从上到下依次是东部，中部和西部。

各地区的全要素生产率的增长率为：（3）上面我们认为各地区的资本弹性系数都相同，下面我们对这一假定放宽。

282811log(/)log(/)it i i i i it i i GDP labor D D t capital labor u λα===+++∑∑(3)如果每年的全要素生产率增长率也不尽相同，我们可以对模型进一步的修正；282628111log(/)log(/)it i i j it i j i GDP labor D Dt t capital labor u α====+++∑∑∑但是这种情况下的虚拟变量的个数太多，自由度不够，所以我们不用这种模型。

通向创新之路：数字技术怎样影响制造业全要素生产率——基于中国制造业面板数据的实证检验

通向创新之路：数字技术怎样影响制造业全要素生产率——基于中国制造业面板数据的实证检验通向创新之路：数字技术怎样影响制造业全要素生产率——基于中国制造业面板数据的实证检验摘要：随着数字技术在各个领域的广泛应用，制造业面临着颠覆性的变革和机遇。

本文以中国制造业为例，运用面板数据对数字技术对制造业全要素生产率的影响进行实证检验。

研究结果表明，数字技术的应用与制造业全要素生产率呈正相关关系，但不同行业的数字技术应用对全要素生产率的影响程度存在差异。

基于这些发现，我们提出了一些建议，帮助制造业实现数字化转型并提升全要素生产率。

关键词：数字技术，制造业，全要素生产率，实证检验，中国一、引言数字技术的迅猛发展正深刻地影响着各个行业，其中包括制造业。

传统制造业正面临着从传统生产模式向数字化转型的挑战和机遇。

数字技术的广泛应用不仅提升了制造业的效率和创新能力，还改变了传统制造业的供应链和商业模式。

本文旨在通过实证检验，探讨数字技术对制造业全要素生产率的影响，并根据实证结果提出相关建议，以帮助制造业实现数字化转型，并提升全要素生产率。

二、文献综述数字技术对制造业的影响已经成为学术界和产业界的热门话题。

以往的研究主要关注于数字技术对生产效率的影响，但对于全要素生产率的影响研究相对较少。

早期研究显示，数字技术在提高生产效率方面具有积极作用。

例如，Brynjolfsson和Hitt（2000）研究了美国制造业的数据，发现数字技术的广泛应用可以显著提高企业的生产效率。

然而，也有研究指出数字技术对全要素生产率的影响并不明确。

例如，Liang et al.（2019）运用中国制造业数据，发现数字技术的应用对全要素生产率仅有轻微影响。

这表明，数字技术在不同国家和行业的影响可能存在差异。

三、数据和方法本研究采用了中国制造业面板数据，覆盖了2000年至2020年的时期。

通过将企业的数字技术应用程度与全要素生产率进行对比，我们可以分析数字技术对全要素生产率的影响。

企业全要素生产率tfp各种估计方法的解读及在国际贸易研究中的应用

企业全要素生产率tfp各种估计方法的解读及在国际贸易研究中的应用企业全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量企业生产效率的一个重要指标，它可以衡量企业在一定投入条件下所能产生的产出规模。

TFP的计算方法是通过评估同种产品或服务的企业生产效率，来找出其中差异的原因。

本文从各种估计方法的角度出发，深入探讨企业TFP的应用，在国际贸易研究中所扮演的重要角色。

一、企业TFP的估计方法（一）Solow模型法这是一种计算企业TFP的常见方法，其公式为：TFPt = Xt / (At * Kt^(α) * Lt^(1-α))其中，Xt表示该企业t时期的产出，At表示t时期全部生产要素总效率水平，Kt和Lt分别表示t时期资本和劳动投入数量，α为技术系数。

（二）戈茨曼——爱伦森克萨里双重差分法这种方法是利用面板数据，通过比较两个时期的同种企业间产出与生产要素的变化，进而推算出企业TFP的变化情况。

（三）斯托克斯——哈特贝格法该方法是将企业TFP分解为企业经营规模、经验、技术等因素的综合作用，来评估各种因素对企业TFP的影响。

这种方法还可以通过模拟，推断不同场景下企业TFP的预测值。

二、企业TFP在国际贸易研究中的应用（一）国际贸易分析国际贸易的核心问题是讨论跨国企业的贸易关系，而TFP计算可以对跨国企业提供直观信息。

通过计算TFP差异，可以得出企业之间的生产效率差异，这对于研究贸易的优劣势具有重要意义。

企业TFP的变化也可以衡量不同贸易政策的成效，比如降低关税收费等对企业效率的影响。

（二）产业竞争分析企业TFP也是暴露企业与其竞争对手之间效率差异的方法之一。

通过对比不同企业的TFP，可以找出所在产业内效率最高的企业，然后通过研究其生产方法、创新模式等因素，为其他同业企业提供优化性建议，提高产业整体效率。

（三）区域态势评估区域内企业TFP的整体变化，可以为政府或产业协会提供精准的政策制定参考。

我国省际全要素生产率测算——基于省际面板数据

别为资本和劳动的产出弹性，为随机误差项。为了估算ＭＦＰ，对式（１）两端同时取对数可得：
ｌｎＹ，＝ｌｎＡ＋ｃｄｎＫ＋ｆｌｌｎＬ＋（２）
这样便可以采用面板数据模型中广义二乘估计方法对参数进行估计，从而测算出各地区的ＭＦＰ。
２．２数据来源本文采用的数据均来自国家统计局，下面将对本文所
了收入份额分别计算了每个行业资本中间投入和劳动的收入弹性，对１９８０－１９９０年各行业及制造业的生产率进行
了ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 析，研究表明，２０世纪８０年代对中国制造业迅速发展贡献最大的是中间投入的增加，其次是生产率的提高、资本和劳动投入的增加；李小平、朱钟棣（２００５）利用
国ＭＦＰ进行了许多实证研究。
ｉ＝１，２，… ，ｎ；ｔ为时间式
（１）
其中，是各地区生产总值（ＧＤＰ）；Ｋｉ为各地区的资本投人；Ｌ为劳动力投入；Ａ为各地区的ＭＦＰ。Ｏ／，卢分
络为主，利用线性规划方法构建各决策中最大产出或最小投入的边界，并根据每决策单元距离该边界的距离，判断其相对效率程度。本文运用柯布一道格拉斯随机前沿生产函数，即：
＝
１引言
自内生增长理论产生以来，作为经济增长最终源泉的

我国省际全要素生产率测算_基于省际面板数据.caj

（ 1）东部区域。东部区域包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西 11 个地区。首先对 11 个地区的面板数据进行 F －检验和
从表 5 可以看出，中部地区的 MFP 明显低于东部。由于西部地区经济和社会条件相对较差，其经济发展水平明显低于东部，从而导致其 MFP 也明显低于东部。于是今后一段时间，中部各地区要把提高 MFP 作为经济发展的重点，以此来提高自己的竞争力水平。
地区山西内蒙古吉林
表 5 中部各地区 0. 01
黑龙江
0. 02
0. 02
安徽
0. 01
0. 02
江西
0. 01
地区河南湖北湖南
MFP 0. 01 0. 01 0. 01
2. 3. 2 分地区全要素生产率测算由于我国特殊的区域经济发展特点，东中部地区的
MFP 具有区域内趋同，区域间差异的特点。因此，下面分东中西部三个区域来研究 MFP。
国内对生产率的研究侧重对总行业的分析，也有一些文献对具体的某个或几个行业的生产率做了分析。郑玉歆（ 1993）曾对中国制造业分行业以及总的生产率做了分析，由于每个行业缺少足够的时间序列数据，郑玉歆采用了收入份额分别计算了每个行业资本中间投入和劳动的收入弹性，对 1980—1990 年各行业及制造业的生产率进行了分析，研究表明，20 世纪 80 年代对中国制造业迅速发展贡献最大的是中间投入的增加，其次是生产率的提高、资本和劳动投入的增加；李小平、朱钟棣（ 2005）利用面板数据，对中国制造业 34 个分行业的 MFP 进行了估算，发现生产率增长和经济增长有较强的相关关系，但对大部分行业来说生产率增长并不是产出增长的主要来源；与发达国家比较，我国生产率增长对经济增长的贡献率偏低，通过各行业生产率增长的离差分析，发现各行业生产率增长呈 “发散” 趋势；贾美芹、谢蕾蕾（ 2009）利用面板数据，对我国各地区食品制造业的 MFP 进行了测算，从而找出各区域之间的差异，指出我国食品制造业发展过程存在的弊端和问题。

出口、集聚与全要素生产率增长——基于制造业行业面板数据的实证研究

Pit = ω jt P jt + ωst Pst + ωqt Pqt
（1）
其中， Pit、P jt、Pst、Pqt 和 Pqt 分别表示 t 年 i 行业的投资品价格指数、建筑安装工程价格指数、
设备投资价格指数和其他费用价格指数， ω jt、ωst 和ωqt 分别表示建筑安装工程、设备投资和其他费用
[基金项目]国家社科基金重点项目“科学发展观与产业集聚”，项目号：07AJY021。张公嵬：中山大学管理学院 510275 电子信箱：gwzhang1978@；梁琦：中山大学管理学院。
- 12 -
《国际贸易问题》 2010 年第 12 期
经贸论坛
面板数据研究我国对外开放与 TFP 增长的问题，结果发现，出口对于技术效率的提高有正向作用，但是对于技术进步和 TFP 增长有轻微的负向影响；李小平、卢现祥和朱钟棣（2008）运用 DEA 方法测算了我国 32 个工业行业的 TFP 及其分解指标，结果发现出口与生产率增长的关系不显著。
造纸及纸制品业与技术效率最低的农副食品加工业之间的技术效率年均差距达到 7.45%，正是由于行
业间的技术效率差异较大导致了 TFP 增长的差异也比较大。
2.产业集聚程度的衡量
笔者用产业的空间基尼系数来衡量产业的空间集聚程度。其计算表达式如下：
åå| | G
=
1 2n2-sk
n i=1
n j=1
ski
经贸论坛
《国际贸易问题》 2010 年第 12 期
出口、集聚与全要素生产率增长
——基于制造业行业面板数据的实证研究
张公嵬梁琦
摘要：运用 DEA-Malmquist 指数法测算了 2000-2007 年我国制造业 28 个行业的全要素生产率（TFP）及其分解指标，并将出口、集聚与 TFP 放在统一的框架下分析出口与集聚对 TFP 及其分解指标的影响。研究发现，制造业 TFP 年均增长 4.3%，其中 90%以上是由技术进步贡献的；行业之间的技术进步差距较小，技术效率变化差异较大，而后者是 TFP 增长差异的主要原因。出口和集聚的相互作用削弱了对 TFP 增长的影响，即便如此，出口仍显著促进了 TFP 增长，集聚对 TFP 及其分解指标均有明显的正向影响。市场化程度是制造业 TFP 增长和技术进步的最主要影响因素。

我国食品制造业全要素生产率的测算_基于中国各省区面板数据的分析

27 2 0 0 9． 2
实证分析
基于 GM（1 ，1）模型的新疆旅游总收入预测
文/李啸虎苏燕
新疆位于祖国西北边陲，旅游资源非常丰富，近几年来，随着国家及自治区旅游政策的相继出台，我区旅
(1)
dx
(1)
+αx =μ
dt
（1）
游产业规模不断扩大，产业地位日益提升，旅游业取得了长足进步, 旅游总收入从 2000 年的 62.67 亿发展到
动投入系数均显著，资本投入系数为 1.01，T 检验值为呈现较低的水平。
22.06，劳动力投入系数为 0.56，T 检验值为 5.57，也即
（2）中部区域
是说当其他条件不变时，劳动力投入每增加一个单位，
中部区域包括 8 个省区，同样采用变截距，固定斜
总产出就会增加 0.56 个单位；资本投入每增加一个单率的模型进行测算，结果显示，资本投入系数为 0.99，
k
Σ x(1)(k)=
(0)
x (k)
i=1
（2）
了 2005 年的 130.55 亿元,增长了约 1.08 倍。要想使得
GM(1,1)模型建立过程。GM(1,1)模型建立基本过程
旅游业保持长期、健康、快速发展,就必须对该行业的发如下:按式(2)作累加生成数列项，计算 GM(1,1)的辨识矩
展状况进行研究,找出发展规律并对其发展做出正确预阵与数据向量 Yn:
西部省区全要素生产率如下表所示：
表 4 西部省区全要素生产率
省区全要素生产率省区全要素生产率省区全要素生产率
内蒙古 0.0072
贵州 0.0122
甘肃 0.0052
东部区域包括 11 个省区，对这 11 个省区才采用广西变截距，固定斜率模型测算，结果表明资本投入的系数重庆

基于分行业面板数据的服务业全要素生产率分析——以浙江省为例

了纵向的时间序列分析和横向的国外经验比较。
收稿日期：２１００—０９—１５
作者简介：陈娟（９８一）女，１７，山西太原人，江工商大学统计与数学学院讲师，士研究生，要从事收入分配理论、浙博主
陈娟
（江工商大学统计与数学学院，浙江杭州３０３）浙１０５
摘要：文章利用面板单位根与协整分析技术构建面板数据模型，浙江为例，服务业分以对行业的全要素生产率进行估算，此基础上分析了各行业全要素生产率的增长率及对产出的贡在
下降趋势。顾乃华指出１９ — ０２全要素生产率对中国服务业增长的贡献十分微弱，务业的增长主９２２０年服要依靠要素投入推动。宏毅等、乃华等采用１９ — ０２７省和３直辖市（８）徐顾９２２０年２个个或２省的面板数据推算出反映全要素生产率主要方面的服务业技术进步在１年内的年均增速为２３，同期服务业劳动１．％对生产率增长的贡献率约为４％。向阳等使用省级面板数据对服务业１９ — ０３的全要素生产率及其０杨９０２０年增长原因进行了经验分析，出虽然全国平均增长率为０１％，东中西部地区之间仍存在显著差异。指．２但杨勇综述了测算服务业全要素生产率的理论公式，助ＣＤ生产函数对服务业的全要素生产率贡献进行借 —

国际贸易与全要素生产率——基于中国省际面板数据的门槛回归分析

定采用了单豪杰（2008）[15]的研究，计算的基期是
1998 年。
2. 门槛面板回归分析的样本和变量。分析国际
贸易对全要素生产率的影响，综合考虑各方面的因
素后建立如下的模型：
lntfpch=c+兹lnfdi+茁lntrade（pgdp，酌）+着
（6）
（1）被解释变量。利用基于数据包络分析的
价。（3）控制变量。研究对外贸易的技术溢出效应
时，一般还会考虑外商直接投资（FDI），因此在控制
变量中我们引入了各地区 FDI 占 GDP 比重的自然
对数。
三、实证结果及分析
（一）Malmquist 指数的计算结果把中国 30 个省级区域作为决策单元，以资本存量和社会从业人员数量作为投入要素，地区总产值作为产出，在 DEAP2.1 下计算出各地区的全要素生
tfpchit+1
蓘蓡 =
D（it xit+1，yit+1） D（it xit，yit）
D（it xit+1，yit+1） D（it xit，yit） D（it xit，yit） Dit+（1 xit，yit）
1/2
（2）
effchit+1
techchit+1
第一部分 effch 反映的是从 t 到 t+1 期技术效
Maddison（1995）[1]发现 1870—1913 年和二战后世界经济出现过两次高速增长，伴之出现的是贸易全球化的浪潮；而在上世纪 60 年代后，日本和亚洲 “四小龙”通过实施出口导向型战略实现了经济的持续快速增长，并且先后迈入新兴工业化阶段。这些都为对外贸易促进经济增长提供了有力的证据。 80 年代中期以来，以 Romer、Lucas 为代表的新增长理论，把创新作为生产率增长的核心因素，创新活动与对外贸易之间有较为密切的联系（熊贤良， 1993）[2]。建立在新增长理论基础上的新贸易理论认

全球化对全要素生产率的影响——基于108个国家跨国面板数据的实证分析

作者简介:冯苑（1992—），女，江西九江人，中南财经政法大学投资学专业2018级博士研究生。聂长飞（1991—），男，安徽马鞍山人，武汉大学政治经济学专业2018级博士研究生。 -23 -
新之间存在正向关系。何Gomes和Veiga(2013)利用1970 -2009年139个国家面板数据,实证研究发现外国直接投资有助于全要素生产率的提升，且外国直接投资占外国资本比重越大的经济体，其正向影响越大°［11］Min 和Smyth(2014)利用韩国企业数据，实证结果表明外国投资自由化对企业全要素生产率提升有积极的促进作用。⑴］Antonelli和Fassio(2015)借助18个发达国家1990—2007年的跨国面板数据，研究发现全球化有助于发达经济体专门从事知识的产生和利用,从而有利于促进全要素生产率的提升。［13］
关键词:全球化;全要素生产率;“U”型
改革开放以来，中国创造了举世瞩目的“经济奇迹”，其中一个重要的原因就是实行对外开放政策，积极主动融入全球化。20世纪90年代初，由于资本主义和社会主义阵营之间近半个世纪的对抗结束，全球化得到了迅速的发展，各国在经济、政治、社会、技术、人才和教育等诸多领域之间的相互依赖、相互依存程度也进一步加深。随着2008年国际金融危机的爆发，世界经济复苏无力，跨境投资、国际贸易、银行贷款和供应链等相对于世界GDP都在萎缩或停滞，同时地区冲突、失业、贫困、收入差距扩大等全球性政治和社会问题日益突出，［1］全球化进程开始放缓。近年来，以英国脱欧，美国总统特朗普提出退出TPP、联合国和WTO,推行贸易保护主义、政治孤立主义等为主要标志，“逆全球化”思潮不断涌现,世界开始进入“慢全球化”时代。在“慢全球化”新的历史背景下,有必要重新审视全球化与经济增长尤其是经济效率之间的关系，即全球化能否驱动经济效率的提升？为此，本文拟选取2003—2016年全球108个国家跨国面板数据为研究样本,运用双向固定效应模型对全球化与全要素生产率（Total Factoi Pioductivity,TFP）之间的关系进行实证分析。

基于省级面板数据的中国全要素生产率的测算及分解：1988-2012

为Ｙｔ＝ＡｆＫ％ＬＰ，要素产出弹性的测算对正确测算技术进步率有着
重要作用。由于没有官方公布的资本存量数据，所以实证研究中
常常假定规模报酬不变，如李国璋等（２０１０），但是这种假定未必
正确。本文仍然采用Ｃ — Ｄ生产函数模型，但取消规模报酬不变的假定，由于计算要素的产出弹性需要技术水平不变，所以采用面板数据，用时点固定效应模型估计每年的要素产出弹性。同一个时间点上技术水平为常数，生产函数形式为Ｙ。＝Ａ取对数后：
郭春娜
（河南科技大学
秦
青
４７１００３）
数学与统计学院，河南洛阳
摘
要：本文的目的是测算中国全要素生产率，并把全要素生产率分解为体现型和非体现型，计算出各自的增长率及对经济的
Байду номын сангаас
贡献率。采用的数据是１９８８年至２０１２年的中国省际非平衡面板数据。首先建立Ｃ — Ｄ生产函数模型，测算了要素的产出弹性．其次根据超越对数函数模型及永续盘存法测算了生产要素数量和质量增长率，最后根据Ｓｏｌｏｗ — Ｎｅｌｓｏｎ同期模型测算了体现型、非体现型和全要素生产率的进步率。主要结论有：１９８８ — ２０１２年间，中国一直处于规模报酬递减状态；劳动质量和资本质量的年均增长率分别是１．９６％和６％；体现型技术进步率的年均增长率在４％左右，而非体现型技术进步却是负值；资本数量对经济增长的贡献率最大，其后依次是资本质量、劳动质量、劳动数量和非体现型技术进步。

基于面板数据模型的长三角16市全要素生产率的估算

ＣｅｇｗｅＡＩｎ — ｉＦ
（ｉｇｕＡｄｎｓａｉｎｔｕｅａｊｇ２００，ｈｎ）ＪｎｓｍｉｉｒｔｅＩｓｔｔ，Ｎｎｉ１００Ｃｉａａｔｖｉｎ
Ａｓｒｃ：ｈｓａｅｓｉｔｓｈｔｌａｔｒｐｏｕｔｉＴＦ）ｆ６ＣｔｓｉＹｎｔｖｒｅａｄｒｂｔａｔＴｉｐｐｒｔｅｅｏａｆｏｒｄｃｉｔｅｍａｔｔｃｖｙ（ＰｏｉｅａｇｚＲｉｌｕ — １ｉｎｅｅＤｔｉｈｅｉｆ１９ —２０，ｕｉｇｐｎｌａａｍｏｅ．Ｔｅｒｓｌｈｗ：（）Ｔ］ｏｌｃｉｘｅｉｃｎｔｅｐｒｏ９００４ｓａｅｄｔｄ１ｈｕｔｓｏｇｄｏｎｅｓ１ｆｌｉｅｅｐｒｎｅａｔｓｅｔｒｅｐａｅｏｒａｕｔａｉ；（）ＳａｇａｈｓａｌｗｅＦｈｎｔｅａｅａｅｌｅｏａｇｚｖｒｈｅｈｓｓｆｅｔｌｃｕｔｎ２ｈｎｈｉａｇｆｏｏｒＴＰｔａｈｖｒｇｖｌｆＹｎｔｅＲｉｅｅＤｌ；（）ｕｈｕｈｓｔｅｈｇｅｔＰｉｉｒｇｏ；（）ｄｒｇｔｅｐｒｄｏ９９—２０，ｔｅｃｉｅａ３ＳｚｏａｈｉｈｓＴＦｔｓｅｉｔｎｈｎ４ｕｉｅｉｆ９ｎｈｏ１０４ｈｉｅｉｔｓｎ
ＴＦＰ增长的作用是短期的，难以持久的ｌ，是４而Ｊ
源泉。它是一个宏观经济指标，包含了众多影它响产出的因素。以往国外对我国ＴＦＰ的研究主要从以下几方面来考察影响ＴＰ的因素：１经Ｆ（）济体制改革和对外开放政策的实施，国经济的中

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。

地区全要素生产率计算公式

地区全要素生产率计算公式一、索洛余值法计算全要素生产率（TFP）1. 基本公式。

- 假设生产函数为柯布 - 道格拉斯生产函数（Cobb - Douglas production function）：Y = AK^αL^β，其中Y表示产出，A表示全要素生产率（TFP），K表示资本投入，L表示劳动投入，α和β分别是资本和劳动的产出弹性。

- 对生产函数两边取对数得到：ln Y=ln A + αln K+βln L。

- 全要素生产率A的计算公式（索洛余值法）为：A = (Y)/(K^α)L^{β}。

在实际计算中，首先要估计出α和β的值。

2. 估计α和β的值。

- 通常采用回归分析的方法。

例如，对ln Y=ln A + αln K+βln L进行线性回归，以时间序列数据或面板数据为基础。

- 在规模报酬不变的假设下（α+β = 1），可以简化计算。

如果假设规模报酬不变，生产函数可以改写为：Y = AK^αL^1 - α。

此时，通过回归ln((Y)/(L))=lnA+αln((K)/(L))，可以估计出α的值，进而得到β = 1-α。

3. 计算步骤示例。

- 假设我们有地区i在时间t的产出Y_it、资本存量K_it和劳动力L_it的数据。

- 根据上述回归方法估计出α的值（假设为0.3）。

- 然后，对于每个地区和时间点，计算全要素生产率A_it：A_it=frac{Y_it}{K_it^0.3L_it^0.7}二、基于数据包络分析（DEA）计算全要素生产率。

1. 基本原理。

- DEA是一种非参数方法，用于评估具有多个输入和多个输出的决策单元（Decision - Making Units，DMUs）的相对效率。

在地区全要素生产率计算中，将各个地区看作DMUs。

- 假设有n个地区（DMUs），每个地区使用m种投入x_ij（i = 1,2,·s,m；j = 1,2,·s,n）来生产s种产出y_rj（r = 1,2,·s,s；j = 1,2,·s,n）。

中国OFDI逆向技术溢出效应的影响因素研究——基于国别面板数据的非线性门槛技术回归

中国OFDI逆向技术溢出效应的影响因素研究——基于国别面板数据的非线性门槛技术回归韩玉军;王丽【摘要】本文首先对对外直接投资逆向技术溢出效应的机理进行了分析,然后以2003-2013年中国对外直接投资的13个主要发达国家的数据为样本,考察了中国对外直接投资逆向技术溢出效应的影响因素.本文的实证结果发现,中国与东道国之间的技术差距、东道国研发(R&D)支出、全要素生产率、人力资本、技术创新能力、制度环境是对外直接投资逆向技术溢出效应的正相关因素.同时,本文以技术差距作为门槛变量进行门槛效应检验,结果表明,技术差距存在单一门槛值,当中国与东道国之间技术差距较大时,技术差距对逆向技术溢出产生了正向影响;当技术差距缩小后,正相关关系仍然存在,但影响程度有所下降.【期刊名称】《经济理论与经济管理》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】12页(P94-105)【关键词】对外直接投资(OFDI);逆向技术溢出;门槛效应【作者】韩玉军;王丽【作者单位】中国人民大学经济学院,100872;中国人民大学经济学院【正文语种】中文近年来，随着中国改革开放不断深化，中国企业“走出去”步伐不断加快，对外直接投资数量呈现稳步上升的趋势，中国企业对外投资的行业及地区日趋广泛。

《2013年度中国对外直接投资统计公报》显示，中国企业投资分布在全球184个国家和地区，2012年中国对外直接投资流量达1 078.4亿美元，占全球对外直接投资量的7.6%，成为继美国和日本之后的世界第三大对外投资国，对外直接投资存量位居全球第11位。

投资是国际技术溢出的主要渠道之一，中国对外直接投资具有“战略资产寻求”的特征，对外直接投资是获得发达国家知识、技术和技能(know-how)的重要途径。

[1]对于中国对外直接投资逆向技术溢出效应影响因素的研究，不仅具有重要的学术意义，而且对我国学习国外先进技术，加快我国产业结构转型和升级也具有重要意义。

全要素生产率概述

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。

全要素生产率增速计算公式

全要素生产率增速计算公式
全要素生产率增速可以通过以下公式计算：
全要素生产率增速 = 产出增长率 - 全部投入要素增长率加权之和
其中，产出增长率表示总产出的变化率，全部投入要素增长率加权之和表示各种投入要素的增长率加权综合后的变化率。

全要素生产率增速的计算需要收集相关的数据，包括总产出、各种投入要素的数量及其增长率等。

根据这些数据，可以通过上述公式计算出全要素生产率增速，从而了解生产效率的变化情况。

需要注意的是，全要素生产率增速是一个相对概念，其变化受到多种因素的影响，包括技术进步、管理改善、市场环境变化等。

因此，在实际应用中，需要综合考虑各种因素对全要素生产率增速的影响，以得出更加准确的分析结果。