论文中国外资工业企业全要素生产率测算其影响因素分析是大学硕士与本科全要素生产率毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写什么是全要素生产率方面论文范文。
摘 要：文章基于产出导向的非参数DEA-Malmquist生产率指数对中国省域外资工业企业在2001-2010年期间的全要素生产率进行了测算,并采用面板计量模型实证检验了各种内外部环境因素对外资工业企业全要素生产率增长的影响.研究发现,样本期间内中国外资工业企业的全要素生产率始终呈现出快速增长的态势,其中技术进步是全要素生产率增长的最重要因素；全国及四大地区的外资工业企业全要素生产率总体上均呈现出跌宕起伏的波形增长趋势但增长速度在趋缓,各区域之间外资工业企业全要素生产率增长具有明显的“马太效应”特征；贸易开放程度、人力资本积累、基础设施水平、产业空间集聚及外资持股比例等因素均对中国外资工业企业的全要素生产率增长具有显著的正向影响.
关键词：中国外资工业企业；全要素生产率；DEA-Malmquist生产率指数
一、 引言
早期的文献主要采用索洛增长核算法来测算全要素生产率,其本质上是将技术进步等同于全要素生产率增长,亦即假设所有生产者的技术效率均是完全有效的,但是现实经济中并非所有生产者均处于有效率的生产状态.为了解决生产率测算中存在的这一问题,Farrel（1957）提出了技术效率和生产前沿面的概念,其认为只有部分生产者处于技术有效状态而大部分生产者处于技术无效状态,亦即只有部分生产者处于生产前沿面上.目前,基于生产前沿面测算全要素生产率的方法已得到了学术界比较广泛的认可,其具体的测算方法可分为两种：一种是基于数据包络分析（DEA）的非参数Malmqusit生产率指数,另一种是基于随机前沿分析（SFA）的参数化Malmquist生产率指数.鉴于DEA方法具有无需预设生产函数形式、不必确定指标之间权重并可提供效率改善建议等诸多优点,本文将采用DEA-Malmquist生产率指数对中国外资工业企业的TFP进行测算并检验其相关影响因素.
二、 测算方法与数据说明
1. 测算方法.DEA-Malmquist生产率指数是以距离函数来定义的,它用来描述不需要说明具体行为标准的多个投入变量和多个产出变量的生产技术.考虑到工业生产的实际情况,本文运用产出导向的DEA-Malmquist生产率指数来测算2001年～2010年中国省际外资工业企业的全要素生产率.产出导向的DEA-Malmquist生产率指数可以数学形式表示为公式（1）,其中当规模效率变化指数（SE,公式右边的第一项）大于1时,表明外资工业企业通过改变要素投入而提高了规模效率；当纯技术效率变化指数（PTE,公式右边的第二项）大于1时,表明外资工业企业通过提高管理水平而改善了技术效率；当技术变化指数（TP,公式右边的第三项）大于1时,表明外资工业企业技术水平在样本期间实现了积极跨越；当Malmquist生产率指数（M0）大于1时,表明外资工业企业的全要素生产率在样本期间实现了有效增长.
2. 数据选取及来源.本文所使用的外资工业企业投入和产出数据是2001年～2010年中国大陆除了海南和西藏之外其余29个省份的数据.产出指标采用的是各省份外资工业企业的工业增加值（Y）,本文根据各省份工业品出口价格指数将外资工业企业的历年工业增加值折算为以2001年为不变价计的工业增加值.投入指标包括劳动投入（L）和物质资本投入（K）,其中劳动投入使用生产过程中实际投入的劳动量进行衡量,本文以各省份外资工业企业的年末从业人员数作为代理变量；物质资本投入使用经过适当处理之后的各省份外资工业企业的年末固定资产净值进行衡量,参考朱钟棣和李小平（2005）的计算方法,本文以1990年为基期并根据各省份固定资产投资价格指数对各省份外资工业企业的年末固定资产净值进行各年可比价格的折算其中,kit为各省份外资工业企业在基期的年末固定资产净值；pit表示各省份固定资产投资价格指数；?驻kit是第t年各省份外资工业企业的固定资产净值增加量,本文以相邻两年固定资产净值原值的差值表示.以上相关数据均来自《中国固定资产投资年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》和《新中国60年统计资料汇编》.
三、 全要素生产率的测算结果分析
1. 全要素生产率的增长特征.与既有相关文献不同的是,本文采用几何平均值而非算术平均值的方法,计算样本期间中国外资工业企业的Malmquist生产率指数及其分解项的平均值,这是因为几何平均值的优点在于可以消除均值计算过程中样本期间内各年度离散程度差异的影响.从外资工业企业Malmquist生产率指数及其分解项的全国平均值可发现,虽然在样本期间外资工业企业的规模效率下降致使其综合技术效率仅有些许提高,但是得益于6.5%的快速技术进步,其全要素生产率在样本期间仍保持了7.4%的较快增长.这一发现与张建波和张丽（2012）的研究结论是一致的.中国外资工业企业在2001年～2010年期间各年度Malmquist生产率指数及其分解项的测算结果还显示,各年度外资工业企业的Malmquist生产率指数均大于1,这表明样本期间中国外资工业企业的全要素生产率始终呈现出快速增长的态势,而且行业技术进步是各年度TFP增长的主要推动因素.进一步分析还发现,样本期间外资工业企业的规模效率出现下降主要是由于2003年度“非典”疫情的爆发和2008年度国际金融危机的蔓延对在华外资工业企业的生产经营造成了巨大冲击,这导致相应年度的外资工业企业综合技术效率出现不同程度的下降,进而对相应年度的外资工业企业全要素生产率产生了负向影响.
2. 全要素生产率增长的区域差异.本文还进一步计算了全国和地区层面的外资工业企业TFP增长率变化趋势,发现外资工业企业的全要素生产率在全国和地区层面都呈现出波动起伏的非线性增长趋势,但其增长速度在样本期间均呈现出缓慢下降的趋势,这一发现与严兵（2008）的研究结论是一致的.究其原因在于外资工业企业为了防止技术外溢而不愿意将先进的生产技术引入中国大陆,虽然近年来外资企业逐步增加了其在中国大陆的研发力度,但这些研发活动大多属于适应型和实验型的产品推广活动而非基础科学研究,其在很大程度上是以促进外资企业的先进技术融入中国大陆的特殊市场需求为目的.相比于其他年度,2003年～2004年度和2008年～2009年度的外资工业企业TFP增长率都出现了较为明显的回落,究其原因在于：“非典疫情”爆发和“金融危机”蔓延分别均对在华外资工业企业的生产经营活动造成了巨大冲击,这种冲击的预期延续导致外资工业企业直接减少了当年的研发创新,这进而在很大程度上减缓了下年的技术进步速度和全要素生产率增速.此外,从图1还可发现,与四大地区经济发展水平高度正相关的是,四大地区的外资工业企业TFP平均增长率从高到低依次为东部、东北、中部和西部,这表明我国各地区之间外资工业企业TFP增长具有明显的“马太效应”特征.
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参考文献：
1、 地区不平衡对工业绿色全要素生产率影响 摘要：将地区发展不平衡因素作为不可控变量，并将其纳入三阶段DEA调整模型，可测得不包含地区发展不平衡因素的工业绿色全要素生产率。对计算结果进行分。
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3、 产业结构升级、能源效率和绿色全要素生产率 摘 要：选取260个城市2005-2014年样本数据，纳入环境因素，运用数据包络分析的Malmquist指数法，考量产业结构升级、能源效率以及两。
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