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摘 要：文章以山西省制造业29个行业2000—2008年的面板数据为样本,利用基于DEA的Malmquist指数法,分解和测算了山西省制造业的全要素生产率.实证结果表明：山西省制造业的纯技术效率和规模效率水平低,导致技术效率负增长,即使产业整体的技术进步增长较快,全要素生产率的增长也会因技术效率的负增长而减缓；各行业间纯技术效率的差异导致了技术效率的差异,进而形成了全要素生产率的差异性.本研究在丰富相关理论研究的同时,也为山西省全要素生产率的快速提高提供了科学的指导依据.
关键词：制造业 技术效率 技术进步 全要素生产率
中图分类号：F127 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2016）01-033-04
引言
制造业为我国经济发展的重要支柱,决定着我国经济发展的国际竞争力{1}.然而“中国制造”固有的成本竞争优势在现如今以技术为核心的市场竞争中逐渐被削弱,实现依靠全要素生产率提升的“集约型发展”的转变已迫在眉睫{2}.全要素生产率（Total Factor Productivity,TFP）是考察要素投入的综合性指标,用于探求经济增长的源泉{3},有必要对制造业的TFP进行分析和研究.现有国内相关研究主要聚焦于企业或省际层面,企业层面上,赵旭{4}等学者研究发现我国制造业上市公司2001—2005年TFP的年均增长率为1.9%,由技术效率和技术进步共同促进；涂正革等{5}指出1995—2002年我国大中型工业企业前沿的技术进步是TFP提高的主要驱动力；省际层面上,孙巍等{6}发现1992—1995年我国东中西部地区的TFP均小于1,由技术进步的降低导致,而1995—1998年间各地区TFP均大于1,表现出集约型增长的转变.纵观上述研究,不难发现,基于不同的时间段和样本,学者们得出的结论不尽一致,且目前利用行业加总数据从产业层面进行制造业TFP的研究十分有限.
山西省具有资源丰富、工业基础雄厚、知识密度高等优势,正处于发展整合期,具有较大的经济增长潜力.作为以制造业为主的渤海经济圈省份之一,提高省内制造业TFP是实现其经济健康发展的必由之路{7}.那么,处于发展整合期的山西省制造业TFP变化的主要驱动因素是技术效率还是技术进步?制造业不同行业的TFP是否存在差异来源?科学的回答并解释这些问题能够为政府相关政策的制订提供指导依据.基于此,本文利用Malmquist指数方法,根据山西省制造业29个行业2000—2008年投入和产出的数据,测算并解释其TFP变动及驱动因素,旨在为山西省制造业实现稳定的经济增长提供科学指导.
一、文献综述
第二次世界大战后,全要素生产率的概念由Tinbergen{8}首次提出,并利用生产函数研究经济增长问题.此后Solow{9}提出索洛余值法,认为技术进步的贡献是总产出中排除劳动和资本后未被解释的经济增长.在此基础上,Kendrick{10}完善概念,界定其为要素投入增长所未包含的经济增长部分.Denison{11}指出由于低估了要素投入增长率,索洛余值法中TFP的测算值会偏大,于是将经济增长的影响因素更加细致化.Jorgenson等{12}发现Denison的方法混淆了折旧和重置的概念,运用超越对数生产函数对TFP进行了测算.Aiger等{13}学者进一步提出随即前沿分析法,认为技术效率和技术进步的乘积即为TFP.之后Fare等{14}在Charnes{15}提出的数据包络分析法的基础上结合Malmquist指数,利用近距离函数对TFP进行测算.
20世纪80年代,学术界出现否认中国TFP提升,并怀疑我国经济增长可持续性的声音{16},国内学者逐渐开始进行TFP的研究.杨廷干{17}提出我国TFP的研究应慎重选择变量和方法后,叶裕民{18}对中国及各省的TFP利用索洛余值法进行了考察,认为我国资本和技术共同推动经济增长；修菊华{19}采用DEA模型对福建和台湾农业的TFP进行了测算,发现福建农业产出增长主要靠要素投入,而台湾则主要靠技术进步；黄金波{20}则运用随机前沿生产函数研究我国粮产的TFP,发现技术进步是其主要促进因素；孙致陆等{21}则指出我国羊绒产业的TFP的提高主要源于技术效率.
通过梳理现有相关文献,可以看出当前国内外学者们关于TFP的研究多是聚焦在概念的界定、测算的方法以及国家、地区、产业层面的探索,且不同地区不同行业的TFP及其主导因素差异较大,目前尚少见关于山西省制造业TFP研究的文献.据此,本文将在数据上选取2000—2008年山西省制造业29个行业的面板数据；方法上采用DEA的Malmquist指数法；测算基础上全面地分析TFP的变化及行业差异性,对其进行分解,找出山西省制造业TFP的内在驱动因素.
二、研究方法和数据来源
(一)研究方法
Charnes等{15}于1978年首次提出数据包络分析法（Date Envelopment Analysis,DEA）,它根据输入和输出数据来评价多个决策单元（DMU）的优劣,即评价决策单元的技术和规模等的相对有效性的统计分析方法.在DEA方法中,无需量纲化处理指标且无需再定义一个特殊的函数形式,只需区分投入和产出,便可直接进行技术和规模效率的分析.
假设有t个被评价的同类部分,即DMU,每个DMU均有m个投入变量和n种产出变量.定义xij为第j个决策单元对第i种类型输入的投入总量,xij>0,i等于1,等m,j等于1,等n；yrj为第j个决策单元对第r种类型输出的产出总量,yrj>0,r等于1,等s,j等于1,等n；vi和ur分别为对第i种类型输入和对r种类型输出的一种度量,均是权系数；其中xij和yrj可根据历史资料获取,为已知数据,vi和ur为变量.那么每个DMU都有其相应的效率评价指数hj等于■等于■,j等于1,等t,其中xj等于〖（x1j,等,xmj）T,yj等于〖（y1j,等,ynj）T,j等于1,等t,可适当选取权系数和,使之满足hj≤1,j等于1,等t.现对第j0（1≤j0≤t）个DMU进行效率评价,以权系数v和u为变向量,第j0个DMU的效率指数为目标,所有DMU的效率指数为约束,构建如下最优化模型： max■s.t.■≤1,j等于1,等,t u>0,v>0,其中x0等于xj0,y0等于yj0,1≤j0≤t.模型测量所得出的第j0个DMU的有效性是相对的.
总结:本文关于全要素生产率论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
1、 山西省制造业全要素生产率变动实证 摘 要：为探明制造业发展过程中高投入、低产出，高能耗、低效率的缘由，文章基于山西省制造业29个细分行业2001—2008年的面板数据，运用非参数。
2、 我国体育用品制造业全要素生产率分析 摘 要：体育用品制造业是体育产业的核心产业，其工业总产值呈逐年增长趋势，研究这种增长趋势的持续性对其未来发展有重大影响，增长的关键在于体育用品制。
3、 论专业化效率、职业化收入分配体制和市场经济条件下人 [摘要]在收入分配体制的顶层设计中，劳动力要素的分配份额依据除了工作时间的数量投入以外，专业化水平的程度和职业化的经验积累也是非常重要的权重。后。
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