公路建设产出及其全要素生产率的比较研究

我国不同所有制工业企业全要素生产率比较研究——基于Malmquist指数的实证分析

但因其假设不存在随机误差的影响，同样会影响
有制形式的工业企业在国内经济发展的过程中都起到了相当大的作用，为我国的经济睁长做出了
很大的贡献。但是各种所有制工业企业的生产效率如何呢？生产效率反映的是一定时间内经济体总产出与各种资源要素总投入的比值，现了各体种企业资源配置的优化程度。
效率及企业效率上都存在着明显的差异。相比较而言，外资企业的生产效率最高，而国有企业的效率最低；国内学者谢千里，罗斯基（ｏ￣２ｏ）赵
０１２１年１月
工业技术经济
ｏｎｕｔｉｌＴｅｈｏｏｉａｏｏｃｆＩｄｓｒａｃｎｌｇｃＥｃｎｍｉｓｌ
Ｎ．Ｇｎｒｌｏ２）ｏ１（ｅｅａ，Ｎ．昕
Ｊｎ．０１ａ２１
我国不同所有制工业企业全要素生产率比较研究
２０年，这一比重仅剩下３％。当前我国不同所０８０
沿函数分析法（Ｆ）ｓＡ。其中第一、第四种方法为
参数方法，第二和第三种方法为非参数方法，参
数方法需要事先设定具体的函数形式，因而存在因函数形式设置不当影响结果准确性的可能性，非参数方法则不需要事先假定具体的函数形式，
２０世纪５代之前，评价生产效率最主要Ｏ年的指标是以劳动生产率和资本生产率为主的单要素生产率测算方法。但是使用这两种方法测算的

基于全要素生产率的企业生产效率评价研究

基于全要素生产率的企业生产效率评价研究企业的生产效率是企业运营管理的重要指标之一。

生产效率的高低直接决定着企业的发展命运。

因此，如何进行生产效率评价是一个必须要面对的问题。

目前，使用全要素生产率方法来评价企业的生产效率已经成为一种主流的方法。

一、什么是全要素生产率全要素生产率指的是单位投入产出比率的总体效率。

简单来说，就是将所有的生产要素都纳入到评价的体系中，分析生产和经营管理方面的各个要素之间的相互作用，计算出企业管理各个要素的效率，并综合评价各个要素的效率，最终来评估企业的生产效率。

全要素生产率方法可以很好地解决传统评估方法在企业评价过程中所存在的问题，如只关注某些指标而忽略其他指标的缺陷。

因此，全要素生产率方法是可以准确反映企业生产效率的方法之一。

二、全要素生产率的计算方法全要素生产率的计算方法比较复杂，需要将企业的生产要素全部加入到评价指标中，包括资本、劳动力、原材料、技术、管理等多个方面。

具体计算方法如下：全要素生产率=（产出总值/投入总值）^ α其中，产出总值指的是企业所生产的所有货物和提供的服务所创造的总价值，投入总值指的是企业在生产过程中所用的所有物品和劳动力的总价值。

α是一个可调系数，一般在0.1-0.3之间。

三、全要素生产率方法在企业评估中的应用全要素生产率方法在企业评估中的应用主要包括两个方面：1、生产效率的定量化评价通过全要素生产率方法，可以将企业的生产要素进行某种程度上的量化和比较。

企业可以通过比较不同时间段和不同竞争对手的生产效率情况，从而对企业的生产效率进行分析和优化。

2、管理优化的指导在全要素生产率的评价指标之中，除了让企业明确其生产效率和放大效益，还可以让企业对自身经营管理的问题进行发掘，有针对性的进行管理优化。

四、全要素生产率评价方法存在的问题尽管全要素生产率方法被广泛应用于企业评估和管理优化中，但是该方法仍然存在一些不足之处。

1、数据采集的问题全要素生产率的计算方法需要大量数据支持，如果企业无法获取到足够量的数据，那么其计算结果就会存在较大偏差。

中国的全要素生产率与国际比较研究

中国的全要素生产率与国际比较研究全要素生产率是衡量经济增长的重要指标之一。

在全要素生产率的计算中，不仅仅考虑了劳动力和资本的贡献，还考虑了其他因素，例如技术进步、科学创新、管理水平和资源利用效率等等。

因此，全要素生产率能够更全面地反映一个国家经济增长的质量和效率。

近年来，中国的全要素生产率一直是国内外学者关注的热点。

在国际上，中国的全要素生产率与其它国家相比还有一定的差距。

但是，在过去几十年的时间里，中国的全要素生产率发生了非常大的变化，逐渐走向了国际化水平。

首先，我们来看看中国全要素生产率的发展历程。

20世纪80年代初期，中国的全要素生产率基本处于低水平。

中国经济的主要特点是产业结构单一、技术水平落后、生产效率低下和资源利用效率不高等等问题。

由于缺乏技术、资金和市场等方面的支持，中国的全要素生产率难以得到提高。

但是，在改革开放的大背景下，中国经济逐渐得到了改善和发展。

经过20多年的发展和积累，中国的全要素生产率逐渐提高，发展速度也逐渐加快。

2010年，中国的全要素生产率超过了世界平均水平。

然而，在与其它经济体的比较中，中国的全要素生产率仍然有所差距。

特别是与发达国家的比较，差距更加明显。

这主要是因为一些制约全要素生产率提高的因素仍然存在，例如产业结构过于单一、劳动力市场不灵活、科技创新水平有所不足等等。

为提高全要素生产率，中国政府提出了一系列的政策和措施。

例如调整经济结构、提高科技创新能力、加大对中小企业的支持等等。

此外，中国政府还积极扩大对外开放，采取了一系列措施促进产业升级和创新发展，通过与国际上其他国家和地区的合作促进全要素生产率的提高。

然而，在未来，中国的全要素生产率面临着一些困难和挑战。

例如经济增长速度放缓、人口老龄化、资源环保压力等等。

在此背景下，中国需要继续采取一系列政策和措施，着力解决上述问题，为全要素生产率的提高提供更加坚实的基础和保障。

最后，在进行全要素生产率比较时，我们还需要注意到不同国家和地区的差异性。

江苏全要素生产率的测算、比较及提升路径分析

江苏全要素生产率的测算、比较及提升路径分析
王玲
【期刊名称】《当代经济》
【年(卷),期】2022(39)3
【摘要】全要素生产率作为综合度量要素投入使用效率大小的重要指标,对其变动趋势进行测算、比较对于促进江苏经济保持在合理区间、提升核心竞争力具有重要意义。

文章运用非参数DEA-Malmquist指数法测算全国、江苏及其他部分省市全要素生产率的变动情况,结果表明,江苏全要素生产率变动情况大致可以划分为波动上升、长期下滑和小幅回升三个阶段,全要素生产率增速处于领先水平,但增速处于瓶颈期,必须从企业进步、结构改善等方面提升江苏全要素生产率。

【总页数】7页(P71-77)
【作者】王玲
【作者单位】江苏省战略与发展研究中心宏观经济研究所
【正文语种】中文
【中图分类】F202
【相关文献】
1.制造业产业结构变迁的路径分析——基于劳动力成本优势和全要素生产率的测算
2.江苏省全要素生产率的测算与分析
3.国家高新区设立能够提升城市全要素生产率吗?——基于261个地级市TFP分解数据的路径分析
4.创新驱动视域下的珠江西岸装备制造业创新效率提升研究——基于全要素生产率测算的视角
5.吉林省农业全要素生产率测算及提升策略
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道路投入产出分析报告

道路投入产出分析报告道路投入产出分析报告道路建设是一个国家或地区基础设施建设的重要组成部分，对促进经济发展和社会进步起着不可忽视的作用。

本报告将以投入产出模型为基础，对道路建设的投入和产出进行分析。

一、投入分析道路建设需要投入大量的资金、人力和物力资源。

资金方面，包括地质勘探、设计、建设、维护等各个环节的经费；人力方面，需要大量的施工人员、管理人员和维护人员；物力方面，包括建筑材料、工程设备和维护设备等。

这些投入都需要巨大的成本支持。

二、产出分析道路的建设和维护对经济和社会产出都具有重要意义。

经济方面，道路的建设能够促进工程建设行业的发展，带动相关产业链条的形成；道路的维护能够保障交通运输的顺畅，提高物流效率，降低物流成本，进而提高整体经济效益。

社会方面，道路的建设能够改善交通条件，提升居民的出行便利性，促进人们的生活质量和社会交往；道路的维护能够提高交通安全性，减少交通事故的发生，保障人民生命财产安全。

三、投入产出比分析投入产出比是衡量投入与产出关系的重要指标。

当投入产出比大于1时，表示投入产出效益良好；当投入产出比小于1时，则表示投入产出效益不理想。

道路建设的投入产出比应通过实际数据和综合评估来确定。

在评估投入产出比时，需要考虑社会、经济和环境等多个因素的影响。

四、风险分析道路建设存在一定的风险。

首先是资金风险，道路建设的资金需求巨大，如果资金流动不畅或者不到位，会影响道路建设的进展；其次是技术风险，道路建设需要大量的技术支持，如果技术不过关或者施工质量不合格，会影响道路使用效果和使用寿命；最后是政策风险，道路建设受到政府政策的直接影响，如果政策发生变化或者政府支持力度不足，会影响道路建设的规划和实施。

综上所述，道路建设作为基础设施建设的重要组成部分，对促进经济发展和社会进步起着重要作用。

通过投入产出分析，可以更好地评估道路建设的效益和成本，为决策者提供科学依据。

但同时也需要关注相关风险，做好风险管理，以确保道路建设的顺利进行。

地级市工业全要素生产率的测度及比较研究

地级市工业全要素生产率的测度及比较研究一、绪论全要素生产率是衡量一个国家、地区或行业生产效率的重要指标，对于提高经济增长质量和效益具有重要意义。

地级市作为我国行政管理体系的重要一级行政区，工业全要素生产率的测度及比较研究对于优化资源配置、提高经济竞争力具有重要意义。

二、全要素生产率的概念与测算方法全要素生产率是指在一定时期内，利用全部可以利用的生产要素生产出的全部产品的价值与所利用的全部生产要素总价值之间的比率。

全要素生产率的测算方法主要有索洛增长模型和生产函数方法。

索洛增长模型是衡量全要素生产率的重要方法之一，其核心思想是通过考察技术进步、劳动力质量提高等因素对经济增长的影响，从而得出全要素生产率的变化情况。

该模型的主要指标包括总因素生产率(TFP)和技术进步(TC)。

生产函数方法是另一种衡量全要素生产率的方法，其基本思想是通过考察生产要素的投入与产出之间的关系，从而得出全要素生产率的变化情况。

常用的生产函数方法包括柯布-道格拉斯生产函数、CES生产函数等。

三、全要素生产率的影响因素产业结构是影响地级市工业全要素生产率的重要因素，不同产业的生产要素投入和产出效率存在差异，产业结构的变化会影响全要素生产率的水平。

技术进步是促进工业全要素生产率提高的重要因素，它可以改变生产要素的配置方式、提高资源利用效率，进而推动全要素生产率的提高。

劳动力质量是决定地级市工业全要素生产率水平的重要因素，劳动力的教育程度、技能水平等会直接影响到劳动生产率的提高。

四、地级市工业全要素生产率的比较研究对地级市工业全要素生产率进行比较研究，可以帮助我们了解不同地区的经济发展水平和竞争力差异，为制定相关政策提供参考依据。

在比较研究中，可以选择一些具有代表性的地级市进行对比，通过测算全要素生产率的变化情况，并分析其影响因素，找出差异化的关键因素。

此外，还可以对比研究不同地区之间的全要素生产率差距，并分析产业结构、技术进步、劳动力质量等方面的差异对全要素生产率的影响程度。

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。

提高全要素生产率：优化资源配置、提高全要素生产率和经济效益的高质量发展研究报告

提高全要素生产率：优化资源配置、提高全要素生产率和经济效益的高质量发展研究报告摘要本研究报告旨在探讨如何通过优化资源配置来提高全要素生产率和经济效益。

本报告从理论和实践的角度出发，分析了资源配置对全要素生产率的影响，并提出了一些建议，以实现经济的高质量发展。

第一章引言1.1 研究背景1.2 研究目的和意义第二章全要素生产率与资源配置理论2.1 全要素生产率概述2.2 资源配置与全要素生产率关系理论第三章资源配置对全要素生产率影响的实证研究3.1 数据来源和样本选择3.2 实证模型设定与分析结果第四章优化资源配置建议4.1 促进技术创新与研发投入4.2 加强人力资本培养与教育投入4.3 优化土地利用以促进农业现代化发展4.4 推动资本市场改革以促进资金流动性和投资效率4.5 深化体制机制改革以提高资源配置效率第五章案例分析5.1 案例一：中国制造业资源配置优化的实践与经验5.2 案例二：新兴经济体资源配置与全要素生产率的关系分析第六章结论和建议6.1 主要研究结论总结6.2 建议第一章引言1.1 研究背景全要素生产率是衡量一个国家或地区经济效益的重要指标之一。

提高全要素生产率不仅可以推动经济增长，还可以改善人民生活水平。

而优化资源配置是实现高质量发展的关键。

本研究旨在探讨如何通过优化资源配置来提高全要素生产率和经济效益。

1.2 研究目的和意义本研究旨在深入分析资源配置对全要素生产率的影响机制，总结国内外相关研究成果，并提出一些建议，以指导实践工作。

通过本研究，可以为领导决策部门提供有关如何优化资源配置以推动经济发展的参考意见，同时也可以为学术界提供相关研究的参考。

第二章全要素生产率与资源配置理论2.1 全要素生产率概述全要素生产率是指在相同的资源投入下，通过技术进步和资源配置的优化，实现更多产出的能力。

全要素生产率的提高可以通过技术进步、劳动力和资本投入效率的提高以及资源配置优化来实现。

2.2 资源配置与全要素生产率关系理论资源配置是指将有限的资源分配到不同的经济领域和企业中，以实现最优效益。

江苏省工业全要素生产率行业比较分析

江苏省工业全要素生产率行业比较分析作者：王郁晶李刚来源：《现代商贸工业》2009年第20期摘要:以江苏省工业39个细分行业统计数据为基础,采用数据包络分析基础上的曼奎斯特指数方法(DEA-Malmquist)测算和比较江苏省2002-2007工业各细分行业全要素生产率。

研究发现:总体上江苏省工业行业TFP增长率呈下降趋势,平均增长率为7.6%,对工业增加值增长的贡献平均达到27.9%;经过分解,技术进步和规模效率的改善对产出增长的贡献更加突出,而纯技术效率成为阻碍TFP增长的薄弱环节;同时,2002-2007年间江苏省工业TFP增长率相对较高的行业集中在垄断程度较高的行业,而资本密集型工业TFP增长率也低于劳动密集型工业。

关键词:全要素生产率;DEA-Malmquist;工业行业;江苏中图分类号:F403文献标识码:A文章编号:16723198(2009)20008302经济增长方式的转变就是由过度依赖增加生产要素投入数量实现的经济增长向科技进步等要素生产效率主导的经济增长转变。

而当生产要素投入数量积累到一定程度,经济增长将更主要取决于要素生产效率的提高。

学者们使用“全要素生产率(TFP)”的提高来分析要素生产效率对经济增长产生贡献,从而判断经济增长方式及其变动。

因此,本文将通过测算江苏省工业39个细分行业2002-2007年全要素生产率,从而衡量江苏省工业经济发展中全要素生产率贡献情况以及行业差异问题。

1相关研究述评在测算TFP众多方法中,数据包络分析基础上的曼奎斯特指数法(DEA-Malmquist)应用比较广泛。

运用此种方法研究工业行业TFP,至少可以有三种研究设计,其区别在于决策单元(DMU)的选择:(1)以工业企业中具体不同细分行业的数据,如用食品加工业、纺织业等30多个行业构成决策单元;(2)以若干不同地域间的工业数据,如不同国家、省市等构成决策单元;(3)以具体微观企业的数据,如若干家上市公司构成决策单元。

一体化能否提升城市全要素生产率——基于长江经济带三大城市群的比较分析

一体化能否提升城市全要素生产率——基于长江经济带三大城市群的比较分析程广斌;沈雨研【期刊名称】《调研世界》【年(卷),期】2024()1【摘要】本文基于成渝城市群、长江中游城市群和长江三角洲城市群,从交通设施、要素市场、产业、经济、制度五个维度构建指标体系测度评价城市群一体化水平,研究发现:第一,2011—2019年长江经济带三大城市群的一体化水平整体呈上升趋势,其高低排序依次为长江三角洲城市群、成渝城市群、长江中游城市群。

第二,制度一体化对三大城市群一体化水平影响最为突出。

第三,三大城市群均存在较大的经济发展差距和严重的产业同构现象,且随着城市群一体化程度的加深并未得到明显改善。

进一步实证检验城市群一体化水平对城市全要素生产率的影响,结果表明:城市群综合一体化及交通设施、产业、制度一体化对城市全要素生产率具有显著的正向影响,而要素市场一体化对全要素生产率存在负向影响,经济一体化与其尚不存在显著影响。

【总页数】14页(P37-50)【作者】程广斌;沈雨研【作者单位】石河子大学经济与管理学院【正文语种】中文【中图分类】F061.5【相关文献】1.长江流域城市群经济带城市流--基于长江干流30城市外向型服务业统计数据的实证分析2.互联网、禀赋结构与长江经济带工业绿色全要素生产率——基于三大城市群108个城市的实证分析3.长江经济带城市群劳动力市场一体化测度及影响因素r——基于劳动力工资视角的分析4.财政投入、金融支持对城镇化水平影响的实证研究——基于长江经济带三大城市群的比较分析5.区域一体化政策能否促进城市旅游发展?——基于长江经济带的实证检验因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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。

长三角工业企业全要素生产率的测算与比较

长三角工业企业全要素生产率的测算与比较薛红芳;谢守红【摘要】采用DEA-Malmquist法,对1998-2011年长三角地区工业企业的全要素生产率进行了测算和分解,并把长三角地区的工业行业分为三类.研究表明,1998-2011年长三角地区工业企业的全要素生产率呈现稳步上升的趋势,平均增长率为9.3％,且主要由技术进步拉动.不同类别工业行业间的全要素生产率有较大差别,技术效率变化是造成差异的主要原因.低生产率工业行业的生产总值占工业总产值的比重较高,阻碍了工业生产率的提高,也是今后转型升级的重点所在.【期刊名称】《科技和产业》【年(卷),期】2014(014)010【总页数】6页(P116-120,161)【关键词】全要素生产率;工业企业;长三角;Malmquist指数【作者】薛红芳;谢守红【作者单位】江南大学商学院,江苏无锡214122;江南大学商学院,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】F427长三角地区是我国经济社会发展最具活力的地区之一，资金、技术、人才高度密集。

作为工业最发达、工业化进程最快的区域，长三角地区的工业发展备受瞩目。

长期以来，传统的工业增长方式给能源节约和环境保护带来了巨大的压力，已经不适应区域经济可持续发展的要求。

因此，在经济转型背景下，必须依靠科技进步推动工业企业生产效率的提高。

通过对全要素生产率的研究有助于对经济增长的源泉进行分析，分析要素投入、科技进步对经济增长的贡献，制定经济可持续增长的政策。

1957年R·Solow综合学者们的研究发表了《技术进步与总量生产函数》一文，将技术进步引入到经济增长模型中，建立了索洛模型，将产出增长率扣除劳动和资本贡献之外未被解释的部分归为技术进步，称其为技术进步率即全要素增长率［1］。

Nishinizu首次提出将全要素生产率增长分解成前沿技术变化和相对前沿技术效率的变化［2］。

Fare首次用非参数的Malmquist指数方法分解了全要素生产率的增长，分析不同时间不同地区的全要素生产率变化［3］。

两种全要素生产率DEA测算方法的比较研究

两种全要素生产率DEA测算方法的比较研究两种全要素生产率DEA测算方法的比较研究自改革开放以来，转型中的中国经济经历了三十多年的高速增长。

然而，近年来国内外经济学家们越来越认为这种增长是“粗放式”的，主要是靠增加投入获得的，同时，也有研究表明，20世纪中后期以来，我国的全要素生产率（TFP）呈现出明显下降的趋势。

伴随着中国经济改革的不断深入，产业结构转型升级的不断提高，以及中国经济的区域发展不平衡现象，对中国经济增长质量的深入探究，将TFP 研究从总量经济深入到产业部门、区域层面，将具有越来越重要的意义。

现实情况下，所有生产过程几乎都涉及中间投入，并且，中间投入占总产出的比率都很高。

测算TFP有各种方法，但是都是基于生产函数进行测算的，即使不涉及到具体生产函数形式的非参数方法，也需要基于生产函数选取投入产出指标。

对于行业、产业部门的生产函数，增加值生产函数存在理论上是存在一定条件的，因而，测算行业、产业部门的TFP时，就存在选用增加值生产函数与总产出生产函数的选择。

本文在梳理关于中间投入对经济增长以及TFP的影响的已有研究基础上，选取数据包络分析（DEA）测算方法，分别基于增加值与总产出生产函数，运用1997-201X年中国省际面板数据，分别测算了中国28个省市自治区在考查期内的三次产业TFP及其分解指数变化，并从全国、东中西部区域、省际不同层面对两种方法的测算结果进行了全面的比较分析，总结存在的不同特点与相同之处，从实证分析角度研究了中间投入对产业TFP的影响，同时，也对考查期内我国三次产业TFP变化趋势进行了分析研究。

全文主要结论如下：第一，中间投入对产业TFP存在水平促进效应。

基于增加值生产函数的产业TFP存在水平低估现象，1997-201X年间，我国第一产业、第二产业与第三产业TFP指数被低估比率分别为11.2%、6.7%与9.2%。

第二，基于考虑中间投入的总产出生产函数的测算结果稳定性更好。

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。

我国全要素生产率测度差异的原因分析基于DEA的方法

— ——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。
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
理论探索
ＣＯＮＴＥＭＰＯＲＡＲＹＥＣＯＮＯＭＩＣＳ
看出，马氏指数实际上是四个距离函数的函数。它可以进一步
分解为技术变化和技术效率的变化：
! " ｔ
ｍ（ｏｙｓ，ｘｓ，ｙｔ，ｘ）ｔ＝ｄｏｓ（ｙｔ，ｘ）ｔ × ｄｏ（ｙｓ，ｘ）ｓ
ｓ
ｓ
１／２
ｄｏｔ（ｙｔ，ｘ）ｔ ×
ｄｏ（ｙｓ，ｘ）ｓ
ｔ
ｄｏ（ｙｔ，ｘ）ｔｄｏ（ｙｓ，ｘ）ｓ
表 1 不同数据下 DEA 测算结果的差异
效率变化
技术变化
纯技术效率变
规模效率变化

全要素生产率理论及实证研究

全因素生产率理论及实证探究Factor Productivity，TFP）是指在相同投入下，单位产出的效果或生产效率的总体水平。

它被认为是衡量经济进步和企业竞争力的重要指标之一，能够反映出总体经济运行的效率和技术进步的水平。

本文将介绍全因素生产率的观点、计算方法以及相关的实证探究。

起首，全因素生产率是在保持相同产出水平的状况下，通过提高生产产品的质量或缩减生产过程中所需要的资源投入，使得生产效率提高的器量指标。

它是指在使用多种生产因素（如劳动力、资本、技术等）的状况下，所实现的产出与这些因素投入之间的干系。

全因素生产率的提高，通常与技术进步和创新密切相关。

全因素生产率的计算方法有许多种，比较常用的是索洛（Solow）成长模型。

该模型认为，总因素生产率的增长是由技术进步所引起的，在这种模型中，全因素生产率可以通过计算产出、资本和劳动力的增长率之差来得到。

详尽而言，全因素生产率的计算公式为：TFP = (Y / A)^1/α * (K / A)^-β * (L / A)^β其中，Y代表产出，A代表技术水平，K代表资本存量，L代表劳动力，α和β为生产函数的弹性系数。

过去几十年来，学者们对全因素生产率进行了大量的实证探究。

其中的关键问题是如何诠释全因素生产率的差异和变化。

在这方面，有两种观点被广泛接受。

一种观点认为，技术进步是全因素生产率增长的主要驱动力，它可以通过外部的知识溢出和技术沟通来增进。

另一种观点则认为，全因素生产率的提高主要取决于内部的企业管理和组织效率的改进。

依据这些观点，学者们进行了一系列的实证探究，从宏观和微观的角度对全因素生产率进行了分析。

在宏观层面，探究者通过统计和计量方法，评估了全因素生产率与经济增长之间的干系，发现全因素生产率的提高对经济增长具有显著的正向影响。

同时，他们还探究了全因素生产率在不同国家和地区之间的差异，发现技术水平宁创新能力是决定全因素生产率差异的重要因素。

在微观层面，学者们聚焦于企业和产业层面的全因素生产率探究。

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。

我国区域全要素生产率的评估与比较研究

District economy区域经济 | MODERN BUSINESS 现代商业55我国区域全要素生产率的评估与比较研究吕鹏张鑫云南大学云南昆明 650504摘要:本文利用2008-2016年全国31个省、自治区和直辖市的相关数据，将全国分为中部、东部、西部、东北四个区域，通过了采用索罗残差法对以上四个区域全要素进行了测算和比较，研究结果发现在这个时间段我国经济增长仍较多地依赖于劳动、资本等要素的投入，全要素对经济增长贡献率仍然很低。

特别是东北地区，在2014至2016年间全要素下滑较快。

因此，继续加大对科技研发的支持力度，建立并健全知识产权等相关法律法规显得十分必要。

关键词:全要素生产率；索罗残差；经济增长一、引言改革开放以来，我国经济飞速发展，社会主义建设取得了巨大成就，而关于经济增长是靠要素投入还是技术驱动的争论成为了学者们关注的焦点。

近些年，中国经济进入了新常态，经济增长速度放缓，告别了单纯追求增长速度的发展模式，开启了经济由要素驱动向技术驱动转变的增长方式，更加注重经济发展的质量。

2015年，李克强总理在政府工作报告提出“大众创业，万众创新”。

2016年5月，国务院办公厅印发《关于建设大众创业万众创新示范基地的实施意见》，系统部署双创示范基地建设工作。

《意见》强调，要支持双创示范基地探索创新、先行先试，在拓宽市场主体发展空间、强化知识产权保护、加速科技成果转化、加大财税支持力度、促进创业创新人才流动、加强协同创新和开放共享等方面加大改革力度，激发体制活力和内生动力，营造良好的创业创新生态和政策环境。

此后，科技创新被提到了新的高度，我国也加大了对科技创新的攻关力度。

全要素生产率是指所有生产要素的生产率，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。

通过测算全要素生产率，分析各种要素对经济增长的贡献率，不仅可以看出经济的增长是投入拉动还是效率驱动，而且能够为政府制定和实施合理的政策提供参考依据。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。