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关于全要素生产率论文范文 绿色全要素生产率测算方法应用相关论文写作参考文献

分类:论文范文 原创主题:全要素生产率论文 更新时间:2024-01-23

绿色全要素生产率测算方法应用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力开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。

[摘 要]在资源环境日益成为经济增长硬性约束的背景下,利用绿色全要素生产率指标来评价和测度一个经济体的增长质量显然更为科学.通过梳理绿色全要素生产率的测算方法及其在三大产业和区域中的应用研究,发现绿色全要素生产率在服务业领域的研究相对不足,区域经济上的研究多为国家或地区的对比类研究.在综述性总结的基础上,加深人们对绿色全要素生产率的理解,并为未来的研究提供方向.

[关键词]绿色全要素生产率;测算方法;影响因素

[中图分类号]F062.1 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372(2016)04-0030-06

一、引言

中国经济在经历了长达30多年的高速增长后,已经进入“新常态”的发展阶段:经济增长从高速转为中高速,增长模式从规模速度为主的粗放型转向质量效率导向的集约型,经济结构不断优化升级,经济发展动力从要素驱动、投资驱动转向创新驱动[1].为了更好地指导我国“新常态”阶段的经济发展,《2015年国务院政府工作报告》首次提出将提高“全要素生产率”作为经济发展的重要目标.提高全要素生产率及其对经济增长的贡献份额,将是中国新常态发展阶段经济增长的重要动力.所谓全要素生产率(Total Factor Productivity,TFP)是指在排除了资本、劳动等生产投入要素以外,其他所有投入要素的贡献总和,是衡量技术效率和技术进步状况的关键指标,它能有效评价经济增长的质量问题.然而,传统的全要素生产率还存在一个缺陷:核算过程中未考虑资源和环境因素的影响,测算结果会出现偏差,且不能完美契合“新常态”提倡的以节约资源、环境友好为核心的绿色发展观.因此,将能源消耗和环境污染纳入传统全要素生产率核算框架从而得到的绿色全要素生产率(Green Total Factor Productivity,GTFP),对评价中国经济“新常态”发展具有更重要的现实意义.

鉴于绿色全要素生产率对评价经济增长的客观性和重要性,近年来国内外众多学者对该领域进行了较为广泛的讨论和研究.本文在对国内外相关文献进行系统梳理的基础上,着重分析和总结了绿色全要素生产率的测度方法及应用:首先回顾绿色全要素生产率的测算方法并对各测算方法的适用性进行了总结,之后介绍绿色全要素生产率在三大产业及区域中的应用研究,然后总结绿色全要素生产率的影响因素,最后做总的述评及未来的研究展望.

二、绿色全要素生产率的测算方法

(一)参数法

参数法主要包括C-D函数法、代数指数法和超越对数生产函数法,这三种方法都要求明确生产函数的具体形式,并准确把握投入变量产出变量的相关价格信息.除此之外,参数法的假设前提相对较为严格,要求生产过程满足规模报酬不变假设,且实现生产在技术前沿面上的充分有效.由于这种方法的模型较为简单,在研究初期,国内外很多学者都将参数法运用到全要素生产率测算中.但是,核算绿色全要素生产率需要把污染物排放和能源消耗纳入到生产率测算体系中,而污染物的价格难以获得,参数法的假设条件也难以达到.所以,运用参数法来测算环境约束下的全要素生产率时,计算结果必然存在偏差.

(二)非参数法

考虑到投入及产出变量的价格信息获取较难,以及参数法的假设前提较难实现,因此,仅需要了解生产函数中投入产出的数量信息,无须设立特定的函数形式的非参数方法应运而生.随着数据包络分析方法的发展,Fare et al.[2]将DEA和Caves et al.[3]的Malmquist指数方法相结合,形成了非参数增长核算方法.这种方法的总体思想是通过构建一种生产函数的随机前沿面,将决策单元和最优前沿面进行对比,然后利用指数法求得绿色全要素生产率.

1.Shephard距离函数(DF)和Malmquist生产率指数

Shephard距离函数法解决了生产过程中的多投入多产出问题,将环境污染和能源消耗纳入到核算体系之中时,无须考虑具体的生产函数形式和相关价格信息.基于将Shephard距离函数形成的Malmquist指数发展成为一种测算全要素生产率的工具,这种非参数的Malmquist生产率指数法可以将全要素生产率指数分解为技术进步和技术效率变化指数两部分.运用Malmquist指数进行生产率测算的代表文献有Hailu & Veeland[4]、Telle & Larsson[5]、Rezek& Perrin[6].因为Shephard距离函数法的本质是径向的,无法满足期望产出增加的同时非期望产出减少,所以非径向的距离函数及其指数法很快取代了这类研究方法.

2.方向性距离函数(DDF)和Malmquist-Luenberger指数

Chung et al.[7]在Shephard径向距离函数的基础上,提出了方向性距离函数并将Malmquist指数扩展为Malmquist-Luenberger指数.这种方向性距离函数模型同样需要对基于投入和基于产出的测度角度进行选择,但是方向性距离函数的一个优点是它除了可以模拟多投入多产出的情况,还可以同时考虑期望产出增加和非期望产出减少.目前,文献多采用传统径向的、角度的DEA方法来计算方向性距离函数.包括Fare[8]、吴军[9]、郑丽琳和朱启贵[10]都采用这一方法对部门或地区的绿色全要素生产率进行了测算.但是这种方法要对测度角度进行选择,会使得Malmquist-Luenberger指数的最终测量结果不准确.

3.SBM方向性距离函数和Luenberger 生产率指标

尽管方向性距离函数满足了期望产出增加和非期望产出减少,但是却要求期望产出和非期望产出增加或减少的比例是相同的.为解决这一问题,Tone[11]提出了SBM模型,这一模型不需要选择角度且距离函数具有相加性.这种非径向、非角度的序列DEA方法拟合了当期以及前期所有观测值,克服了当期DEA测算时的短期观测值波动的弊端,解决了投入产出不足即非松弛问题.和SBM方向性距离函数相适用的Luenberger生产率指数法在对绿色全要素生产率进行分解时可以从投入和产出两个角度进行,代表性的文献有Wang&Wei[12]、王兵等[13]、原毅军和谢荣辉[14].然而,在线性规划求解过程中,这一模型加入了更多的约束条件,在测算过程中会出现无可行解的情况.

总结:这是一篇与全要素生产率论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。

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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