经济发展论文：全要素生产率研究方法述评
农村经济发展的全要素生产率提升与经济增长机制研究
农村经济发展的全要素生产率提升与经济增长机制研究一、引言农村经济发展是农村现代化建设的核心任务，全要素生产率提升是实现农村经济增长的重要途径。
本文将探讨全要素生产率提升对农村经济增长的影响及其机制。
二、全要素生产率提升的意义全要素生产率提升是指在相同或更少的资源投入下，能够获得更高产出的能力提升。
对于农村经济而言，提升全要素生产率具有以下意义：1. 提高农民收入。
全要素生产率提升能够实现农产品综合单产的提高，直接增加农民的收入。
2. 促进农村经济结构调整。
通过全要素生产率提升，农业生产能够向高效率、高附加值的方向转变，推动农村经济结构从传统农业向农业产业化、农产品加工业等领域转型升级。
3. 推动农村现代化进程。
提升全要素生产率可以加强农村基础设施建设、提高技术创新能力，促进农村现代化进程。
三、全要素生产率提升的影响因素全要素生产率提升不仅受制于单一因素，还受到多种因素的综合影响。
以下是影响全要素生产率提升的几个重要因素：1. 劳动力素质提升。
在农村经济发展中，提升劳动力素质是全要素生产率提升的基础。
通过人力资源开发和培训，提高农民劳动力的技术水平、创新能力以及管理水平，可以有效地提高全要素生产率。
2. 农业科技进步。
农业科技进步是全要素生产率提升的重要保障。
通过引进新技术、新品种、新农机具等手段，提高农业的生产效率和产量，进而推动全要素生产率提升。
3. 农村基础设施建设。
农村基础设施建设包括农田水利、交通、通信等方面，对于提高全要素生产率具有重要意义。
良好的农村基础设施可以提高农业生产的效率、减少生产成本，从而促进全要素生产率的提升。
4. 农产品市场化改革。
改革农产品销售体制、建立健全的市场机制是提高全要素生产率的必要条件。
通过农产品市场化改革，可以提高农产品的附加值，激励农民提高生产效率和质量，进而提高全要素生产率。
四、全要素生产率提升对农村经济增长的影响全要素生产率提升对于农村经济增长具有积极的影响：1. 增加农业产出。
全要素生产率测算方法综述
全要素生产率测算方法综述全要素生产率（Total Factor Productivity, TFP）是衡量一个经济体在给定的输入下所能够生产的产量的一种指标。
它是通过将产出与全部生产要素相结合, 包括劳动、资本、以及技术水平等要素, 来衡量一个经济单位的生产效率。
全要素生产率的测算方法一直是经济学研究的重要课题。
本文将对全要素生产率的测算方法进行综述，并探讨其在经济学研究中的应用。
1. 生产函数法生产函数法是最早应用于全要素生产率测算的方法之一。
它通过一个数学函数的形式来描述输入要素与产出之间的关系，一般表示为 Y = f(K,L)，其中 Y代表产出，K代表资本，L代表劳动。
通过对生产函数的参数进行估计，可以得到全要素生产率的变化情况。
生产函数法的优点在于可以较为准确地描述产出与要素投入之间的关系，但也存在模型设定复杂、数据要求高等问题。
3. 鞍点分析法鞍点分析法是通过对一个特定的生产函数进行微分来估计全要素生产率的方法。
它将产出最大化的问题转化为对生产函数的微分求解，从而得到全要素生产率的变化情况。
鞍点分析法的优点在于简单直观，但也存在着对生产函数形式的假设较为严格的问题。
二、全要素生产率的应用全要素生产率的测算方法在经济学研究中有着广泛的应用。
在宏观经济层面，全要素生产率可以用来衡量一个国家或地区的经济发展水平。
通过比较不同国家或地区的全要素生产率水平，可以了解其经济发展的差异，并进一步探讨造成这些差异的原因。
在微观经济层面，全要素生产率可以用来评估企业或行业的生产效率。
通过比较不同企业或行业的全要素生产率，可以找出生产效率较低的部分，并寻求提高生产效率的途径。
全要素生产率还可以用来评估技术创新对生产效率的影响，以及分析要素投入与产出之间的关系等。
经济学家们还利用全要素生产率的测算方法来进行经济政策的评估和制定。
通过分析全要素生产率的变化情况，可以了解不同经济政策对经济效率的影响，并为政策的调整提供依据。
全要素生产率国外研究文献综述
全要素生产率国外研究文献综述全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量一个国家、区域或企业生产效率的重要指标之一。
其代表了单位输入产生的产出量，同时反映了技术进步、资源配置效率以及劳动生产率等多个因素对生产效率的综合影响。
全要素生产率的持续提升是经济增长的重要基础，因此对于该指标的研究具有重要意义。
本文以国外相关文献为依据，从理论与实证两方面综述了全要素生产率的研究。
一、理论方面1. 全要素生产率的测量方法衡量全要素生产率的方法包括索洛和森德伦等测度方法。
索洛测度法是一种从生产要素角度出发，通过实物和货币统计数据计算生产要素的产出弹性系数来计算全要素生产率的方法；森德伦测度法是一种从生产函数的角度来挖掘全要素生产率的方法，依靠数据分析技巧来推算全要素生产率的增加量。
目前，国际上主流的方法是森德伦测度法。
2. 影响全要素生产率的因素及途径影响全要素生产率的因素较多，其中包括：技术进步、企业组织结构、创新能力、劳动生产率、生产要素配置效率等。
途径主要包括：扩大规模、技术进步、劳动分工和学习等。
3. 全要素生产率的来源全要素生产率增加的源泉包括：科技进步、制度改革和市场竞争等。
科技进步对全要素生产率的贡献最大，其次是市场竞争和制度改革。
二、实证方面1. 全要素生产率的特点全要素生产率的特点包括：存在一定的波动性和季节性；既受到内生因素的影响，也受到外生因素的影响；存在区域间和产业间的差异。
2. 全要素生产率的影响因素经济学家通过实证研究确认了影响全要素生产率的因素，包括：技术进步、外部经济因素、政策改革、资本补充、人力资本和机会成本等。
3. 全要素生产率的案例研究全要素生产率的案例研究在实证研究中占据了重要地位，通过案例研究来探讨全要素生产率与其他经济指标之间的关系，例如全要素生产率和企业绩效、全要素生产率与城市规模等。
全要素生产率是反映一个国家或地区经济发展水平的重要指标之一，对于其测量方法、影响因素及其来源等方面的研究，在实证研究中也取得了显著的进展，研究成果可为国家和企业制定政策和提高竞争力提供重要的参考数据。
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。
全要素生产率国外研究文献综述
全要素生产率国外研究文献综述全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）被认为是衡量经济增长中技术进步和生产要素配置变化对经济增长的贡献的重要指标。
近年来，全要素生产率的研究成为了经济学领域的热门话题，吸引了众多学者的关注。
本文将综述国外学者对全要素生产率的研究进展和相关理论。
全要素生产率的定义与计算全要素生产率是针对全部要素（包括劳动、资本、土地等）利用效率的综合度量。
它的计算方法是将生产各要素的物质投入与产出进行比较，得出一个效率值，再进行加权平均。
将所有时间段内的同行业企业的投入与产出关系进行处理，得到全部规模生产企业的总平均投入和总平均产出，即全要素生产率。
全要素生产率的研究进展1.全要素生产率的测量和计算全要素生产率的测量和计算一直是全要素生产率研究中的重要问题。
关于全要素生产率的测量和计算方法，国外学者进行了大量的研究。
在计算全要素生产率的过程中，学者们不断探索新的方法，力求达到更加准确的计算结果。
在计算全要素生产率的过程中，不同企业、不同行业之间面临的技术、结构、环境等差异是一个重要的因素。
为此，学者们在计算全要素生产率时采取了各种调整方法。
如何精准衡量全要素生产率仍然是学者们需要不断研究和改进的方向。
2.人力资本与全要素生产率一些学者认为，人力资本在全要素生产率中的作用相对较大。
人力资本可以提高劳动生产率，因此对全要素生产率的提高也有极大的促进作用。
经济学家们使用大量实证研究数据证明了人力资本与全要素生产率之间的正相关性。
这使得人力发展成为了全要素生产率的重要组成部分之一。
3.科技进步与全要素生产率科技进步是指新的和改进的技术应用于生产过程中，依据于全要素生产率的前提之一。
在过去的几十年里，科学技术的进步以及新技术的广泛普及对于提高全要素生产率的作用越发显著。
国外许多学者探讨了科技进步与全要素生产率之间的关系，研究结果表明，科技进步对全要素生产率的提高持续作用的程度是很高的。
全要素生产率对中国经济增长贡献效应研究
全要素生产率对中国经济增长贡献效应研究随着中国经济的快速发展和全球化竞争的加剧，全要素生产率的提高对中国经济增长的贡献日益重要。
本文将重点探讨全要素生产率对中国经济增长的贡献效应，并分析其中的原因和影响因素。
一、什么是全要素生产率全要素生产率（Total Factor Productivity，简称TFP）是指在一定时期内，对于全部要素投入（包括劳动力、资本等）而言，在不考虑生产要素比重变化的情况下，所有产出变化的综合效果。
它反映了产出与生产要素投入之间的关系，直接衡量了经济增长的质量和效率。
二、全要素生产率对中国经济增长的贡献效应全要素生产率的提高对中国经济增长具有重要的贡献效应。
首先，由于TFP的提升可以促进资源的优化配置，使得经济在进行生产决策时更加精确和高效。
其次，全要素生产率的提高可以推动技术创新和科技进步，促使企业提高生产效率和产品质量。
再次，全要素生产率的增长可以促进劳动力的有效利用，提高劳动生产率。
三、全要素生产率增长的原因和影响因素全要素生产率的增长受到多种因素的影响。
首先，技术进步和创新的推动对全要素生产率的增长起到了重要作用。
新技术的引进和应用可以改变传统生产方式，提高生产效率和产品质量。
其次，资本积累对全要素生产率的提高具有重要影响。
增加资本投入可以提高生产力，从而推动全要素生产率的增长。
此外，人力资源的素质提升、制度环境的改善等因素也对全要素生产率的增长产生积极作用。
然而，全要素生产率增长也面临一些挑战和问题。
首先，技术创新和应用的不平衡问题需要得到解决。
在中国的不同地区和行业中，技术创新和应用的程度存在差异，需要进一步加强合作和交流。
其次，资源配置的不合理和效率低下也制约了全要素生产率的提高。
此外，一些行业存在着过剩产能和低效益的问题，需要进行结构调整和改革。
四、提高全要素生产率的政策建议为了进一步提高全要素生产率，促进中国经济可持续发展，我们应该采取以下政策措施。
首先，加强技术创新和应用的支持，提高企业的科技创新能力。
全要素生产率论文
一全要素生产率的概念解析经济增长是国家的基本经济目标之一，对经济增长的源泉或因素的探索与研究一直是经济学界的热点。
现代西方经济学界一般认为促进经济增长的因素可以分为三项：劳动力数量的增长、固定资本存量的增长及全要素生产率的增长。
这三项可以衡量各个地区的经济运行状况。
从长期来看，由于劳动、资本生产要素投入都受到边际收益递减规律的制约，而全要素生产率却具有边际收益递增的特点，所以，全要素生产率的增长是支持经济可持续增长的唯一源泉。
全要素生产率已逐渐成为分析经济增长方式的重要工具，也是政府制定长期可持续增长政策的重要依据，估算全要素生产率有助于进行经济增长源泉分析，即分析各种要素对经济增长的贡献，确定经济增长的可持续性。
生产率是指要素资源(包括人力、物力、财力资源)的开发利用效率，即生产过程中投入要素转变为实际产出的效率，是产出除以投入。
根据研究，对生产所投入要素选择的不同，生产率通常又可分为单要素生产率(SFP)和全要素生产率(TFP)。
单要素生产率反映的是产出量与单一生产要素之间的效率关系，是在生产率研究过程中，将产出量和某一个特定的生产要素投入量(如劳动量或资本量)相比所得的比值。
常见的单要素生产率有劳动生产率、资金产值率等，它是传统的社会经济统计研究中关于生产率研究的唯一指标。
但是，应当注意到，单要素生产率只能衡量一段时间内某一个特定要素投入量的节约，而不能表示生产效率的全部变化。
事实上，生产过程往往需要劳动和资本两种生产要素的同时投入。
按照经济增长的相关理论，当我们用劳动来代替资本，并产出同样数量的产品时，资本产出率会因为资本投入的减少而提高，劳动产出率则会由于劳动投入的增加而降低。
由此看来，单要素生产率并不能很好地反映生产率的全部变动。
①全要素生产率是指所有生产要素的生产率，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。
全要素生产率理论的研究及实证分析
全要素生产率理论的研究及实证分析全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量整体生产力的常用指标，它描述了与生产相关的所有生产要素，如资本、劳动力、技术、自然资源等在总体上的相互作用。
全要素生产率理论最早于20世纪初由Solow提出，他发现一个令人惊讶的现象，即美国长期以来的生产率增长主要由TFP的增长促成，而不是生产要素的增长。
Solow的这个研究引起了经济学家们对TFP的关注和研究，从而催生了一系列的全要素生产率理论的发展。
在全要素生产率理论的发展过程中，TFP常被定义为衡量生产要素产出效率的指标，即生产要素与产出之间的比率。
而全要素生产率可以被看作是所有生产要素协同作用的结果，因此其影响因素比单一生产要素更为广泛，包括技术进步、投资增长、人力资本投资、制度环境、产业连接关系等等。
从实证角度出发，全要素生产率理论还习惯采用生产函数方法，通常假设生产函数具有一定的技术使产出最大化，并使用生产函数确定TFP。
这些方法的优点是可以对生产要素的相互作用和权重进行比较系统地分析，但是其依赖于生产函数的假定和数据的质量等限制条件，因此必须谨慎使用。
同时，全要素生产率理论的研究也引发了一系列实证分析。
近年来，随着数据采集和计算能力的提升，越来越多的实证研究关注在全要素生产率的测算和分析方面。
其中一些研究重点关注的问题包括TFP与新经济、收入分配和贸易自由化等之间的关系，以及TFP对经济稳定和环境可持续性的影响。
例如，一些研究发现，新经济行业如数字化和电子商务对TFP的增长具有重要贡献。
这与数字化技术的普及以及自动化和机器学习等技术的应用密切相关，并促进了工业4.0和人工智能等趋势的发展。
同时，自由贸易协定和国际贸易也被证明对TFP增长有积极作用。
然而，全要素生产率的概念并不是没有争议的。
一些经济学家认为，在实践中很难准确测量全要素生产率，且其解释力很弱。
这是因为，生产要素的定量和质量往往受到很多复杂因素的影响，如技术进步、知识产权保护和制度环境等，这种影响很难通过生产函数等经典方法准确衡量。
农村经济发展的全要素生产率分析与评价
农村经济发展的全要素生产率分析与评价近年来，我国农村经济发展取得了长足的进步，人民生活水平有了明显提高。
然而，相较于城市经济，农村经济还存在一定的差距和不足之处。
因此，对农村经济发展的全要素生产率进行全面的分析与评价，对于寻找发展瓶颈、优化农村经济结构，实现农村经济可持续发展具有重要意义。
一、农村资源要素投入的分析与评价对于农村经济发展来说，农村资源要素投入是其中的基础。
包括土地、劳动力、资本以及先进技术等要素。
首先，我们需要评估农村土地资源的利用情况，包括土地的面积、利用率、土地质量等。
其次，劳动力资源的投入情况也需要进行评估，包括人口规模、劳动力素质和劳动力参与农业生产等。
再次，资本投入情况也需要纳入考虑，包括财政资金、农村金融支持力度以及企业投资等。
最后，评估农村应用先进技术的情况，如农业机械化程度、高效种植技术的应用等。
二、农业生产技术的分析与评价农业生产技术的创新对于农村经济的发展至关重要。
通过评估农业生产技术的水平和创新能力，可以了解农业生产的效益和可持续发展能力。
包括农产品产量、质量和效益等方面的指标。
同时，对于种植业、养殖业、农产品加工等方面的技术创新和应用也需要进行评估。
通过科学技术的支持，可以提高农业生产的效率，推动农村经济的发展。
三、农村产业结构的分析与评价农村产业结构的优化和升级是农村经济发展的关键问题。
评估农村产业结构的合理性和发展潜力，可以为农村经济发展提供有力的依据。
需要考虑农业产业和非农产业的比例关系，农村产业结构的多样性和发展前景。
同时，还需要考虑农村产业链的延伸和农产品的深加工等问题。
通过对产业结构的分析和评价，可以为农村产业发展提供科学的指导。
四、农村交通基础设施的分析与评价良好的交通基础设施对于农村经济的发展至关重要。
评估农村交通基础设施的完善程度和发展水平，可以为农村经济发展提供有力的支持。
包括道路、桥梁、水运等交通设施的建设和覆盖范围，交通网络的密度和连接性等方面的指标。
全要素生产率论文
一全要素生产率的概念解析经济增长是国家的基本经济目标之一，对经济增长的源泉或因素的探索与研究一直是经济学界的热点。
现代西方经济学界一般认为促进经济增长的因素可以分为三项：劳动力数量的增长、固定资本存量的增长及全要素生产率的增长。
这三项可以衡量各个地区的经济运行状况。
从长期来看，由于劳动、资本生产要素投入都受到边际收益递减规律的制约，而全要素生产率却具有边际收益递增的特点，所以，全要素生产率的增长是支持经济可持续增长的唯一源泉。
全要素生产率已逐渐成为分析经济增长方式的重要工具，也是政府制定长期可持续增长政策的重要依据，估算全要素生产率有助于进行经济增长源泉分析，即分析各种要素对经济增长的贡献，确定经济增长的可持续性。
生产率是指要素资源(包括人力、物力、财力资源)的开发利用效率，即生产过程中投入要素转变为实际产出的效率，是产出除以投入。
根据研究，对生产所投入要素选择的不同，生产率通常又可分为单要素生产率(SFP)和全要素生产率(TFP)。
单要素生产率反映的是产出量与单一生产要素之间的效率关系，是在生产率研究过程中，将产出量和某一个特定的生产要素投入量(如劳动量或资本量)相比所得的比值。
常见的单要素生产率有劳动生产率、资金产值率等，它是传统的社会经济统计研究中关于生产率研究的唯一指标。
但是，应当注意到，单要素生产率只能衡量一段时间内某一个特定要素投入量的节约，而不能表示生产效率的全部变化。
事实上，生产过程往往需要劳动和资本两种生产要素的同时投入。
按照经济增长的相关理论，当我们用劳动来代替资本，并产出同样数量的产品时，资本产出率会因为资本投入的减少而提高，劳动产出率则会由于劳动投入的增加而降低。
由此看来，单要素生产率并不能很好地反映生产率的全部变动。
①全要素生产率是指所有生产要素的生产率，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。
中国全要素生产率研究评述_段文斌
中国全要素⽣产率研究评述_段⽂斌130中国全要素⽣产率研究评述段⽂斌尹向飞?摘要：本⽂对改⾰开放以来中国全要素⽣产率的相关⽂献进⾏了综述，并详细说明了应⽤传统的索洛余值法、索洛扩展模型、SFA 模型、DEA 分析⽅法测算中国全要素⽣产率时所存在的缺陷和不⾜，在⽂章的第四部分就中国全要素⽣产率的研究⽅向进⾏简单的评述，最后指出不要过分强调全要素⽣产率的作⽤，结合中国实际情况，创造出⼀套适合中国国情、能更准确测度中国全要素⽣产率⽅法的意义。
关键词：全要素⽣产率；SFA ；DEA引⾔⾃改⾰开放以来，中国经济获得飞速发展，并取得举世瞩⽬的成就。
但是经济界对此褒贬不⼀，很多学者认为中国的经济增长应主要归因于要素投⼊，经济增长质量不⾼。
为了测度中国经济增长质量，国内外很多学者应⽤中国相关数据对中国的全要素⽣产率进⾏测度，来研究中国经济发展的可持续性，中国国有企业、私企的效率及其差异，中国地区差距，地区技术扩散等热点问题，得出不同的结论。
中国政府也逐渐意识到经济增长质量对整个国民经济发展的重要性，多次在政府⼯作报告中强调调整产业结构、转变增长⽅式，2006年在《国家中长期科学与技术发展规划(2006—2020年)》中将技术进步贡献指标列为中国的发展⽬标，这些对提⾼我国经济的整体质量将起着积极的作⽤。
但是国内外学者对中国全要素⽣产率的研究结果很不⼀致，甚⾄截然相反，本⽂对这些研究⽂献进⾏总结、评述，并指出其中存在的⼀些缺陷和不⾜，以利于有关部门对全要素⽣产率有⼀个较为客观的认识和了解，进⽽进⾏科学的计算。
⽤来测算中国全要素⽣产率的⽅法主要有索洛余值法、数据包络分析法、扩展索洛余值法、随机前沿⽣产函数法等，本⽂以上述分类⽅法为基础，对相关⽂献进⾏分类评述。
本⽂分五⼤部分，第⼆部分为索洛余值法研究综述，第三部分为全要素⽣产率测度改进⽅法综述，第四部分为中国全要素⽣产率的研究⽅向，第五部分为总结。
⼀、索洛余值法研究综述最早提出利⽤索洛余值法来度量全要素⽣产率的是索洛，索洛(1957)⾸先引⼊⼀个Hicks 中性和规模报酬不变的新古典⽣产函数t t t t Y A K L αβ=，在该函数基础上，将经济段⽂斌，尹向飞，南开⼤学经济学院经济学系(邮编：300071)，E-mail ：wenbin-dl@/doc/e44db58d8762caaedd33d4d4.html . 。
经济发展的全要素生产率分析全要素生产率对经济增长和效率的影响
经济发展的全要素生产率分析全要素生产率对经济增长和效率的影响全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量经济系统效率的重要指标，它描述了在使用生产要素（包括劳动力、资本和技术）的情况下，一个国家或地区实现产出的效率水平。
本文将对全要素生产率对经济增长和效率的影响进行分析，并探讨其在经济发展中的重要性。
一、全要素生产率的定义和计算方法全要素生产率指的是在使用全部生产要素的情况下，经济系统能够实现的边际产出与各生产要素边际投入之间的比率。
它的计算方法可以通过索洛增长模型（Solow Growth Model）和柯布-道格拉斯生产函数（Cobb-Douglas Production Function）等来进行估算。
索洛增长模型是由罗伯特·索洛（Robert Solow）于1956年提出的经济增长模型，它将全要素生产率视为经济增长的基本驱动因素。
索洛增长模型的核心假设是生产函数具有递减边际收益，即随着生产要素投入的增加，每增加一单位产出所需的生产要素增加量逐渐增大。
柯布-道格拉斯生产函数是广泛应用于经济学中的一种函数形式，它描述了产出与生产要素（包括劳动力和资本）之间的关系。
柯布-道格拉斯生产函数的一般形式可以表示为Y = A * K^α * L^β，其中Y表示产出，A表示全要素生产率，K表示资本，L表示劳动力，α和β分别表示资本和劳动力在生产中的弹性。
二、全要素生产率对经济增长的影响全要素生产率对经济增长具有重要的影响。
首先，提高全要素生产率可以促进经济增长。
当全要素生产率提高时，相同的生产要素投入可以创造更多的产出，从而实现经济增长。
其次，全要素生产率的提高可以带来技术进步和创新，推动经济结构的优化升级，增强经济的竞争力。
然而，全要素生产率的提高并非一帆风顺，也面临一些挑战和障碍。
首先，技术创新和应用需要投入大量资源和资金，对科研和教育的支持力度需要加大。
乡村经济发展的全要素生产率分析
乡村经济发展的全要素生产率分析乡村经济发展是实现国家整体经济发展的重要组成部分，全要素生产率作为衡量经济效益的重要指标，对乡村经济发展具有重要意义。
本文将从土地要素、劳动力要素、资本要素和技术要素等方面展开分析，探讨乡村经济发展的全要素生产率。
一、土地要素土地是乡村经济发展的基础要素之一。
乡村经济发展的全要素生产率分析中，土地资源的合理利用和保护是关键。
首先，要充分发挥农业生产的优势，采取科学种植、合理轮作和耕地畜牧循环等方式，提高土地利用效率。
其次，要加强土地资源的保护，合理规划乡村经济发展布局，避免过度开发和过度利用土地资源。
二、劳动力要素劳动力是乡村经济发展的核心要素之一。
乡村经济发展的全要素生产率分析中，劳动力素质提升和就业结构优化是关键。
首先，要加强农民素质教育，提高农业生产技能和管理水平，培养一批懂农业、善经营的农民。
其次，要推动农民转移就业，促进农村劳动力向非农产业转移，提高就业结构的合理性。
三、资本要素资本是乡村经济发展的重要要素之一。
乡村经济发展的全要素生产率分析中，资本的投入和使用效率是关键。
首先，要加大对农业和农村发展的资金投入，完善农村金融服务体系，提高乡村金融支持能力。
其次，要推动农村资本市场化，培育农村金融市场，提高农民资本的使用效率和产业链的发展效益。
四、技术要素技术是乡村经济发展的关键要素之一。
乡村经济发展的全要素生产率分析中，技术创新和技术应用是关键。
首先，要加强农业科技研发，提升农业企业技术水平，推动科技与农业的融合发展。
其次，要加强农村信息化建设，提升农民的科技素质和信息获取能力，推动信息技术在农业生产和农村管理中的应用。
五、环境要素环境是乡村经济发展的保障要素之一。
乡村经济发展的全要素生产率分析中，环境保护和可持续发展是关键。
首先，要加强农村环境保护意识，推动农业生产绿色发展，减少农药和化肥的使用，保护土壤和水资源。
其次，要推动农村可再生能源的利用，减少对传统能源的依赖，保护环境和乡村生态。
全要素生产率测算方法综述
全要素生产率测算方法综述全要素生产率是衡量一个经济体或者一个企业绩效的重要指标，它反映了资源利用的效率和经济增长的速度。
全要素生产率测算方法的综述是对全要素生产率测算方法进行概括和总结，对于理解和应用全要素生产率具有重要意义。
一、全要素生产率的定义全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP），指的是生产单位投入生产的全部产品或者服务的效率，它是评价一个经济体或者一个企业绩效的重要指标。
全要素生产率的提高能够反映资源的有效利用程度，反映企业或经济体创新能力和技术水平的提高，因此是衡量经济增长和发展的重要指标之一。
1. 外部数据法外部数据法是一种简便快捷的全要素生产率测算方法，它通过引用外部数据，比如国家统计局发布的宏观经济数据，来计算总产品和总投入，从而得出全要素生产率的值。
外部数据法的优点是不需要大量的内部数据，操作简单，但是由于数据的来源不确定，可能存在一定的误差。
2. 累计增长率法累计增长率法是一种常用的全要素生产率测算方法，它通过计算不同时间点的产出和投入的增长率，来反映生产率的提高情况。
累计增长率法可以通过简单的数学运算得出结果，但是需要有足够长的时间序列数据，才能够反映出生产率的长期趋势。
3. 指数法指数法是一种常用的全要素生产率测算方法，它通过构建生产率指数，来反映生产率的提高情况。
指数法通常采用Laspeyres指数或Paasche指数来计算生产率指数，通过比较不同时期的生产率指数，可以得出生产率的提高情况。
指数法需要对各个要素进行赋权，需要有较为全面的内部数据支持，但是可以较为准确地反映生产率的提高情况。
4. 生产函数法生产函数法是一种基于生产函数的全要素生产率测算方法，它通过构建生产函数，来计算各个生产要素的边际产出，以及全要素生产率的提高情况。
生产函数法需要对生产过程进行深入的分析，需要有精确的生产函数表达式，需要较为复杂的数学运算，但是可以提供比较精确的全要素生产率测算结果。
中国全要素生产率分析Malmquist指数法评述与应用
中国全要素生产率分析Malmquist指数法评述与应用一、本文概述本文旨在全面分析和评述使用Malmquist指数法对中国全要素生产率（TFP）的研究。
全要素生产率作为衡量一个国家或地区经济增长质量的关键指标，对于理解中国经济增长的动力源泉、识别经济转型升级的方向以及评估经济政策的效果具有重要意义。
Malmquist指数法作为一种非参数的生产率测量方法，因其对数据要求相对较低、可以分解出技术进步和技术效率变化等优点，在经济学研究中得到了广泛应用。
本文首先回顾了全要素生产率和Malmquist指数法的相关理论基础，然后梳理了国内外使用Malmquist指数法测量中国全要素生产率的研究进展，并对其进行了评述。
在此基础上，本文进一步探讨了Malmquist指数法在中国全要素生产率研究中的应用，包括数据来源、模型设定、结果解释等方面。
本文总结了Malmquist指数法在中国全要素生产率研究中的优缺点，并展望了未来的研究方向。
通过本文的研究，我们期望能够更深入地理解中国全要素生产率的动态变化及其背后的驱动因素，为政策制定者提供有价值的参考信息，同时也为后来的研究者提供一个清晰的研究框架和思路。
二、全要素生产率与Malmquist指数法的基本理论全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量一个经济体在单位时间内，所有投入要素（如劳动力、资本等）的生产效率的综合指标。
它反映了在技术进步和资源配置效率改善的情况下，生产单位所能达到的最大产出。
全要素生产率的提高，通常被视为经济增长的重要源泉，尤其是在资本和劳动力等要素投入增长放缓的情况下，全要素生产率的提升对于维持和推动经济增长具有重要意义。
Malmquist指数法是一种用于测量全要素生产率变化的非参数方法，由瑞典经济学家Sten Malmquist在1953年首次提出。
该方法基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）理论，通过比较不同时期或不同决策单元（如企业、地区或国家）的生产前沿面，来评估全要素生产率的动态变化。
经济发展论文：全要素生产率研究方法述评
经济发展论文：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。
全要素生产率对经济发展的影响研究报告
全要素生产率对经济发展的影响研究报告摘要：本研究报告旨在探讨全要素生产率（TFP）对经济发展的影响。
通过对全要素生产率的定义、计算方法以及其与经济增长之间的关系进行分析，我们发现全要素生产率在促进经济发展、提高劳动生产力和创新能力方面具有重要作用。
我们还通过实证研究，验证了全要素生产率对经济增长的积极影响，并提出了一些政策建议以进一步提升全要素生产率水平。
一、引言经济发展是一个国家或地区长期稳定增长的关键因素。
全要素生产率作为衡量经济发展水平的重要指标之一，对于提高劳动生产力、推动技术创新和经济增长具有重要意义。
因此，研究全要素生产率对经济发展的影响具有重要的理论和实践意义。
二、全要素生产率的定义和计算方法全要素生产率是指在一定时期内，除了劳动和资本投入之外，其他因素对产出的贡献。
其计算方法主要有索洛增长模型、凯恩斯-哈罗德增长模型等。
通过这些模型，我们可以计算出全要素生产率的增长率，进而分析其对经济发展的影响。
三、全要素生产率与经济增长的关系全要素生产率对经济增长具有积极影响。
首先，全要素生产率的提高可以促进劳动生产力的提升，从而推动经济增长。
其次，全要素生产率的增长可以激发企业创新活力，推动技术进步和技术创新，进而提高经济效率和竞争力。
最后，全要素生产率的提高还可以促进资源配置的优化，提高资源利用效率，进一步推动经济发展。
四、实证研究通过对全球范围内的实证研究，我们发现全要素生产率对经济增长具有显著的正向影响。
以中国为例，近年来全要素生产率的提高对经济增长起到了重要的推动作用。
通过对其他国家和地区的研究，我们也发现全要素生产率与经济增长之间存在着普遍的正向关系。
五、政策建议为了进一步提升全要素生产率水平，我们提出以下政策建议：首先，加大对科技创新的投入，提高技术创新能力和水平。
其次，优化资源配置，提高资源利用效率。
再次，加强人力资本的培养和发展，提高劳动生产力。
最后，改善营商环境，促进企业创新活动的开展。
全要素生产率测算方法综述
全要素生产率测算方法综述【摘要】全要素生产率是衡量经济效率的重要指标，对于评估一个国家或企业的生产性能至关重要。
本文从全要素生产率测算方法的概念和意义入手，系统综述了产出导向方法、投入导向方法、综合比较方法以及其他相关方法。
通过对这些方法的比较和分析，可以更好地理解和评估生产率的提高和效益。
文章最后指出全要素生产率测算方法综述的重要意义，并展望了未来研究方向。
结论部分总结了各种测算方法的优缺点，为进一步研究和实践提供了借鉴和参考。
通过本文的阐述，读者将更好地了解全要素生产率的重要性和测算方法的多样性，对于提高生产效率和促进经济发展具有积极的意义。
【关键词】全要素生产率、测算方法、引言、研究背景、研究意义、研究目的、全要素生产率概念、产出导向方法、投入导向方法、综合比较方法、其他相关方法、结论、意义、展望未来研究方向、结论总结。
1. 引言1.1 研究背景全要素生产率是衡量一个经济体系在给定投入条件下所能产生的产出量的效率指标。
在当今快速发展的经济环境中，全要素生产率的测算对于评估企业和国家的经济效益至关重要。
随着全球化和信息技术的发展，企业面临着更加激烈的竞争，因此如何提高全要素生产率成为了企业管理者和政策制定者亟需解决的问题。
研究背景在于全要素生产率是一个综合的指标，它不能仅仅通过简单比较产出和投入的关系来衡量。
而是需要考虑到各种生产要素之间的互动关系，以及生产要素的质量和效率。
全要素生产率测算方法的研究对于深入理解经济体系的效率和提高生产率水平具有重要意义。
通过对全要素生产率的测算方法进行综述，可以帮助研究者和决策者更好地掌握和应用这一重要指标，从而促进经济发展和提高竞争力。
本文旨在系统审视不同的全要素生产率测算方法，为相关研究和实践提供参考和借鉴。
1.2 研究意义全要素生产率是衡量一个经济体系综合生产效率的重要指标，对于评估一个国家或企业的经济发展水平具有重要意义。
全要素生产率测算方法的研究不仅有助于深入了解生产过程中各要素的贡献程度，还可以为决策者提供科学依据，引导政策制定和资源配置。
全要素生产率测算方法综述
全要素生产率测算方法综述1. 引言1.1 背景介绍全要素生产率是衡量一定生产要素下的产出效率的重要指标，对于评估一个经济体系的效益和发展水平具有重要意义。
随着社会经济的不断发展和科技进步，全要素生产率的测算方法也在不断完善和更新。
全要素生产率测算方法的研究不仅可以帮助企业提高生产效率，还可以为国家政策制定提供科学依据。
在全球化和信息技术的大背景下，全要素生产率测算方法的研究愈发受到关注。
如何选择合适的测算方法以准确评估全要素生产率已成为研究的热点之一。
本文将对全要素生产率的概念、测算方法以及传统方法与新方法的比较进行综述，同时结合实际案例进行分析，力求为读者提供全面的信息和理论支持。
通过本文的深入探讨，可以更好地了解全要素生产率的测算方法及其应用价值，为企业和政府部门提供决策参考，促进经济发展和科技进步。
【这里还可以扩展相关背景信息，加强引言的连贯性和逻辑性。
】1.2 研究目的研究目的是为了深入探讨全要素生产率测算方法的相关理论和实践，分析不同方法的优缺点，为企业提高生产效率和竞争力提供有效的参考和指导。
通过对全要素生产率进行综述和比较分析，旨在全面了解各种测算方法的特点及适用范围，为企业决策提供科学依据。
通过具体案例的分析，探讨全要素生产率测算方法在实际应用中的价值和局限性，为企业管理实践提供借鉴。
通过评价指标的讨论，从多个角度评估全要素生产率测算方法的有效性和实用性，为企业在提高生产效率、优化资源配置等方面提供有益建议和启示。
通过本文研究，旨在促进全要素生产率测算方法的进一步发展和完善，推动企业生产经营的持续改进和创新发展。
1.3 研究意义全要素生产率（TFP）是衡量一个经济体在给定的投入下能够产生多少产出的效率指标，是评价经济发展水平和企业竞争力的重要指标。
全要素生产率的测算方法对于制定政策、优化资源配置、提高生产效率具有重要的指导意义。
研究全要素生产率测算方法的意义在于能够深入理解和评估一个经济体或企业的生产效率水平，帮助决策者更好地制定发展策略和资源配置方案。
我国全要素生产率的估计问题研究方法及影响因素分析【最新经济学论文】
家号召家电下乡的举措,而我的工作就是负责向市民宣传这一活动兼咨询员的身份。具体细节,在下文中会有详细说明。
那是一个有点阴的早晨,给我介绍工作的那位同学和我一块去了那家大型超市,到那后与另一个参加工作的同学会面,然后我和那同学一块被引荐给给我们介绍工作的同学他姨,我们都很有礼貌的称她为姨。随后,她把我们俩领到了一个会议室,让我们在这先休息休息,过会儿会有人来告诉我们具体的工作流程等。是时,会议室已经有几人学生摸样的人在那儿了。大约十分钟后,来了一个二十五六岁的男子,进门后他做了一个极其短暂的自我介绍,随即切入主题,现在由他正是为我们培训。他发给我们一人一张活动宣传传单,不等我仔细看那张宣传单,那人便像我们介绍起来:“我们这次搞的这个活动叫做‘家电下乡,以旧换新’,什么意思呢?就是说,你们看着那张传单,你看那个电视是不是标有两个价,一个是原价,另一个是以旧换新价。什么叫以旧换新呢?怎么个换发呢?传单上说的很清楚,但
及晚饭考——晚饭小息——晚上小课或外
教课及睡前考——工作人员开会总结。这就是我们助教每天要做的事情,看起来已经够繁琐的了,但是在这里的每一件事情当中,其实还包括着很多。比如,因为我带的是小学生营,所以不少学生都挺调皮捣蛋的,特别是男生,而且有些学生十岁都没到,早上去宿舍集队时,这些“小小学生”会出现赖床的现象,晨练过程中可能会出现受伤的情况,至于上课时又会出现学生开小差不认真听讲的情况,还有宿舍的学生安全及学生生活问题等等,都是我们助教老师要解决的。以前我也参加过一些社会实践,但是对于这次,我感觉压力是最大的,自己的担子很重,因为在这些小学生面前,我就是他们的老
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经济发展论文：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。
二、参数方法1. 索洛余值法。
索洛余值法最早由索洛(Solow,1957)提出,基本思路是估算出总量生产函数后,采用产出增长率扣除各投入要素增长率后的余值来测算全要素生产率增长,故也称生产函数法。
在规模收益不变和希克斯中性技术假设下,全要素生产率增长就等于技术进步率。
由于模型简单,合乎经济原理,因此国内外很多学者利用这种方法对我国全要素生产率进行测算。
如邹至庄(1993,2002)、张军(2002)、郭庆旺等(2005)、涂正革等(2006)等,尽管研究结果存在分歧,但绝大多数研究认为中国改革开放以前的经济增长是低效率的,TFP增长十分缓慢,而改革开放以后经济增长质量比改革开放以前有了较大的改善;国企的全要素生产率低于集体企业等。
在利用索洛余值法测度TFP时,存在着如下缺陷和不足:(1)该方法中TFP通过方程的“剩余”计算出来,不能直接求解,这种通过“剩余”得到的计算结果,包括了整个方程的计算误差,由此得到的结果的精确性有待提高。
Jorgenson & Grilliches(1967)认为全要素生产率实际是一种计算误差,引起这种误差应归因于两个原因:投入要素度量的不准确以及生产函数中必需的变量没有考虑完全。
(2)技术进步外生性、非体现性、希克斯中性假定的质疑。
Felipe(1999)对此进行了批判,他认为技术进步的外部性意味着技术进步被“叠加”在系统上,即假定随着时间的推移而增长,并且由所考虑的经济系统以外的因素决定。
非体现的技术进步是一种外部性技术进步,这种技术进步不需要新投入,生产函数形式并不随时间改变而改变。
希克斯中性意味着增长路径上的点,技术替代率独立于时间,即对于给定的一个要素价格比率,技术进步不会影响资本投入和劳动力投入之间的比值。
在上述假设条件下,技术进步被认为是公共物品,获得知识被假定是没有成本的和瞬时的,技术进步不依赖劳动投入和投资。
即使西方发达国家的整体经济也不满足这些条件,更何况中国这样一个发展中国家。
(3)参数估计中存在的问题。
估计参数?琢L、?琢K主要有三种方法:经验估计法、回归法、比值法或者份额法。
经验估计方法主要根据经验估计资本、劳动产出弹性的大致值,这种方法的缺点主要体现在参数估计一般采取经验估计方法,存在一定的主观随意性,且不同产出弹性值的选取对结论的影响比较大。
为克服经验估计方法中的主观性问题,有学者利用回归法来确定参数,该方法中劳动和资本的产出弹性在样本区间内是固定不变的,这种固定弹性的计算方法是与索洛增长方程的假设条件:中性技术进步一脉相承的,但同时又可能是一个不符合实际的假设。
其次,回归法中资本和劳动弹性的确定一般是与TFP分离而单独得出的,这一算法本身就割裂了三者之间的内在联系关系,确定弹性时代入存量数据,计算TFP 时代入增量数据,然而通过存量数据得到的弹性计算结果,并不能保证代入增量数据后方程的残差平方和最小,由此可能降低TFP计算结果的准确性。
比值法利用资本(劳动)在要素总成本中所占的份额来近似资本(劳动)的产出弹性,或者资本(劳动)在要素总产出中所占的份额来近似资本(劳动)的产出弹性,然后根据索洛余值公式对TFP进行测算。
应用比值法测算要素的产出弹性同样存在计算简单的优点,但是由于我国统计数据的缺乏,致使应用比值法研究中国TFP增长率的文献较少,而且要素的产出弹性等于要素的成本份额或者产出份额的前提条件是完全竞争、利润最大化、和规模报酬不变,中国的市场不是完全竞争的市场,因此利用比值法测算中国全要素生产率可能存在较大的偏差。
2. 拓展的索洛余值法。
有鉴于索洛余值法存在的缺陷,国内外学者在传统的索洛增长方程研究框架下作了另外一些有益的探索性研究。
(1)要素投入度量的改进。
美国经济学家Denison认为Solow测量的技术进步之所以存在一个较大的TFP增长率,主要是由于对投入增长率的低估造成的,而这种低估则是由于对资本和劳动两种投入要素的同质性假设造成的。
因此,在对美国经济增长的研究中,他对投入要素进行了更为细致的划分,将劳动投入按就业、工时、年龄、性别、教育程度进行分解,资本投入按住宅建筑和住宅工地、非住宅建筑和设备、非住宅土地和存货划分,最后估计的技术进步对经济增长的贡献度减少到30%,显著低于Solow的估算。
Jorgenson & Griliches(1967)认为既有研究中TFP过大的原因是由于存在对投入要素的计量误差,正是这种误差使得投入要素的贡献被严重低估了。
Jorgenson采用超越对数生产函数的形式,将资本投入和劳动投入的增长分解为数量增长与质量增长,对1948年~1979年美国的经济增长进行了估算,得出TFP增长率对美国经济增长的贡献率为23.6%,位居资本与劳动之后。
Denison & Jorgenson的研究注意到资本和劳动投入的不同质,将资本和劳动按不同类型进行分类测量,考虑到数量增长和质量增长对经济增长的贡献。
OECD(2001)生产率手册提出的增长核算方法主要基于Jorgenson的研究。
(2)内生增长理论的拓展。
索洛之后的经济学家观察到储蓄率和技术进步都不是孤立于经济体的外生变量,由此发展出了内生增长理论。
内生增长理论在索洛模型的基础上进行了两个方向的拓展:一个方向是考虑一个专门的知识生产部门,增加对该部门的投入会增加知识产出,最终导致物质生产部门产出的增加,从而把技术进步内生化。
这个方向的工作主要是由罗默(Romer,1986)开创的。
另一个方向是对资本概念的拓展,既引入人力资本的因素,这样即使不考虑外生知识增长率的不同,也可以很好地解释经济的长期增长和国与国之间的差异,这一方向的工作首先是由卢卡斯(Lucas,1988)进行的。
罗默模型把知识作为一个独立的生产要素,并强调知识作为生产要素的重要性。
知识具有很强的正外部性。
一个企业的知识资本的增加不仅会使本企业产量增加,也会使别的企业产量增加。
知识具有非竞争性,一个人使用某种知识并不影响别人对该知识的使用,知识一经发现,提供的边际成本几乎为零。
罗默模型认为,一些国家之所以长期处于低水平的增长路径上,就是由于对知识生产部门的投资不够,技术进步率太低。
因此,一个自然的结论就是,应该鼓励对知识生产的投资。
在卢卡斯的人力资本模型中,人力资本是一个与知识有关系但又相互区别的概念。
人力资本和知识一样,在生产过程中有正的外部作用。
但人力资本并不像知识那样必须以物质资本为载体,而主要是通过学习和教育获得的,附着在活生生的人身上,因此人力资本具有竞争性。
在不同的国家,由于所积累的人力资本不同,对相同知识的使用可以产生完全不同的收益,进而导致经济增长率和人均产出的不同。
由此得到的结论是,应该鼓励人们投资于教育和学习,从而积累更多的人力资本,以此获得经济的持续增长。
内生增长理论把技术进步内生化,拓展了索洛模型,更加贴近实际。
此外,还有学者利用其他方法对索洛模型进行了拓展研究,如Tinbergen(1942)使用带时间趋势项的Cobb-Douglas生产函数来测度全要素生产率,时间趋势项系数表示TFP增长率。
也有些国内学者对资本和劳动的产出弹性进行了深入研究,如高宇明、齐中英(2008)从索洛增长方程理论入手,建立了一个基于时变参数的TFP估计体系,通过状态空间模型,利用卡尔曼滤波算法测算了资本和劳动的产出弹性;许冰、章上峰(2008)在Cobb-Douglas生产函数的基础上,把全要素生产率看成是时间的非参数函数,构造全要素生产率测算的半参数估计方法,对“索洛余值法”的拓展做出了贡献。
3. 随机前沿生产函数法。
生产函数的理论定义是在一定技术条件下特定的要素投入有效使用时的最大产出,但是在生产函数提出后的很长一段时间内,计量经济学家估计的都是平均生产函数。
Aigner等(1977)在Farrell的基础上创造了一种估计随机前沿生产函数的方法,从而,可以在技术无效率条件下估算全要素生产率。
随机前沿生产函数法在计算TFP中具有以下优势:(1)早期的TFP研究中,随机前沿模型主要应用于横截面数据, Kumbhakar(1991,2000)、Battese(1995,1997)等学者逐渐地在研究中使用面板数据,而面板数据比横截面数据拥有更多的自由度;(2)相比于其他方法,随机前沿生产模型考虑到了随机误差对经济增长的影响,因而能较好模拟经济发展状况;(3)随机前沿生产模型最大的贡献是允许技术无效率的存在,并将全要素生产率的变化分解为技术进步和技术效率的变化,这比传统的索洛余值法更加接近生产和经济的实际情况。