论文陕西省全要素生产率变化趋势对经济增长贡献是适合全要素生产率论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关什么是全要素生产率开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：全要素生产率不仅是衡量经济效率的重要指标,也是地区经济经济增长质量的重要指标.本文选取陕西省经济面板数据,采用DEA-Malmquist指数方法对陕西省2001-2015年间全要素生产率进行测算和分解,对结果进行比较分析.研究结果表明：2001-2015年期间陕西省全要素生产率的增长促进了陕西地区的经济增长；全要素生产率的增长主要得益于技术进步；技术效率和规模效率对经济增长促进、阻碍作用不明显；根据研究结论,提出了相关政策建议.
关键词：经济增长；全要素生产率；DEA-Malmquist指数
一、引言
全要素生产率（Total Factor Productivity,简称TFP）是指各种要素投入水平既定的条件下,所达到的额外生产效率,是推动经济增长的動力之一.即经济增长中不能够被资本、劳动力和人力资本等要素投入所解释的部分,可以看作是要素配置效率提高、技术进步或者创新等“难以衡量”的因素带来的效率提升所促成的额外经济增长.其概念来说,估算全要素生产率即分析投入要素增长、技术进步、能力实现等要素对经济增长的贡献,并识别经济发展是投入增长型还是效率增长型,通过比较全要素生产率增长对经济增长贡献和要素投入贡献,确定经济政策是以增加总需求为方向还是以经济结构调整、技术进步为方向.
作为我国经济发展进入新常态的一个重要表现——增长速度换挡,是经济发展和人口转变阶段变化的结果.在劳动投入和投资增速长期下行的前提下,依靠传统增长动力模式难以持续,适应和引领新常态则是要探寻新的增长动力,核心是提高全要素生产率及其对经济增长的贡献份额.本课题以陕西省为样本,利用DEA-Malmquist方法对全要素生产率进行测算和分解,为陕西可持续发展战略提供数据支持,对区域经济增长具有重要的理论和实践意义.
二、理论及文献综述
全要素生产率最早是由美国经济学家罗伯特·索罗于1957年提出,是总产量与全部要素投入量之比.DEA-Malmquist指数方法是指将DEA方法与Malmquist指数相结合用以测度全要素生产率.具体来讲,首先依据DEA方法确定生产前沿面,然后得到距离函数,利用距离函数构造TFP指数,以此来衡量全要素生产率的增长率.对于距离函数而言,可从投入与产出这两个角度加以定义.基于投入的距离函数是在给定产出的条件下投入量向前沿面压缩的程度,而基于产出的距离函数是给定投入时产出的最大扩张程度.
本文选择Malmquist指数法,将TFP变动分解为技术效率变动、技术进步和规模报酬变动三部分,以期为将来研究提供更为稳健深入的TFP支持.常建新、姚慧琴、姜丽雅（2011）运用DEA-Malmquist生产率指数方法,测算了2000-2009年间我国西部地区全要素生产率的变化趋势,认为TFP的增长促进了西部地区的经济增长,而TFP的增长主要利益于技术进步,技术效率和规模效率的降低阻碍了全要素生产率的增长.刘秉镰、李清彬（2012）,利用基于DEA模型的Malmquist指数方法,分析了我国196个主要城市在1990-2006年期间城市全要素生产率的动态变化,研究发现1990-2006年期间城市全要素生产率增加了2.8%,主要来源是技术改进,技术效率变化起着拖累作用.汪克亮、杨力、杨宝臣、程云鹤（2014）基于1992-2009年我国省际面板数据,采用非参数DEA方法测算了28个省份的全要素生产率指数并考察其地区差异与变化根源,结果表明样本期内,我国全要素生产率实现了年均2.37%与累计41.25%的增长,并主要依靠技术进步来推动.吴国培（2016）提出要极大重视全要素生产率在经济增长中所起的作用,加快转变经济增长方式,把推动发展的立足点转到提高全要素生产率上来,走内涵式增长的道路.蔡昉（2015）认为全要素生产率是新常态经济增长的动力,越是在更高的经济发展阶段,越是要靠全要素生产率的提高实现经济增长；创新是否成功,最终要以能否提高全要素生产率及其对经济增长的贡献为衡量标准；转方式和调结构是提高全要素生产率的必由之路.周子章（2015）提倡以提升全要素生产率实现转型再平衡.周子勋（2015）认为供给侧改革核心在于提高全要素生产率.罗庆朗（2016）认为全要素生产率是经济增长的新动力源,提出了完善微观激励机制推动技术进步、提供基本公共服务支撑结构转换、保持竞争性市场有效配置资源等政策建议.韩瑞姣（2017）基于我国31个省市统计资料,采用基于省级数据的索洛余值法对各地区的2004至2013年间的全要素生产率进行测算,利用回归分析的结果进行比较分析,得出结论：我国经济增长的全要素生产率贡献率很小,全要素生产率的增幅近年来出现了下降趋势,政府应提高效率型经济增长,实现技术进步与深化改革的良性互动,通过全要素生产率拉动经济回升.
我国学者对于TFP的研究大多从全国、区域的范围出发,对于省域及地市全要素生产率与要素投入对经济增长贡献的趋势变动分析相对较少.基于此,本文基于RD模型,分别从横向、纵向的角度分析比较在各个年度里陕西省TFP的变化情况和省内各地市的经济发展状况、TFP的变化情况,在依据数据分析的基础上提出相应的对策建议.
三、DEA-Malmquist指数模型与指标选择
(一)DEA-Malmquist指数模型及基本分析思路
该指数模型假设每个决策单元面对同样的技术前沿,通过模型计算由投入和产出描述的决策单元生产率水平到技术前沿距离的相对变化,来度量决策单元生产效率的提高,并进一步将生产效率的提高分解为技术效率的提高和技术进步.其核心在于定义距离函数以度量决策单元到技术前沿的差距,在距离函数的基础之上,利用线性优化算法,通过观测决策单元（样本点）投入产出统计数据构建技术前沿,并计算各决策单元到技术前沿的距离.
对于投入x∈R ,产出y∈R ,t期生产可能集S 定义为：
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参考文献：
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