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关于全要素生产率论文范文 服务业全要素生产率基于丝绸之路经济带数据相关论文写作参考文献

分类:职称论文 原创主题:全要素生产率论文 更新时间:2024-02-04

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摘 要:基于考虑人力资本的非参数Malmquist指数法,测算中国丝绸之路经济带沿线九省市2003~2012年服务业全要素生产率(TFP)变动情况,从技术进步和技术效率两方面考量服务业TFP.结果发现,丝绸之路沿线九省市服务业TFP的增长主要源于技术进步的贡献,而技术效率却在恶化,同时人力资本对技术进步和技术效率均具有正向贡献.结果表明:交通基础设施、对外开放和财政金融支持都对服务业TFP的增长具有显著正向促进作用.鉴此,应强化交通基础设施建设,实现道路互通;深化对外开放,推动贸易畅通;增强财政金融支持力度,推进货币流通.

关键词: 服务业全要素生产率;人力资本;技术进步;技术效率

中图分类号:F719 文献标识码: A文章编号:1003-7217(2016)02-0123-05

一、引 言

2013年9月7日,国家主席 在哈萨克斯坦纳扎尔巴耶夫大学作重要演讲,提出共同建设“丝绸之路经济带”,并指出要通过加强“五通”(政策沟通、道路联通、贸易畅通、货币流通、民心相通)建设来全面打造丝绸之路经济带,丝绸之路经济带建设上升为国家战略.丝绸之路经济带是在“古丝绸之路”概念基础上形成的一个新的经济发展区域,被认为是“世界上最长、最具有发展潜力的经济大走廊”.丝绸之路经济带作为一条集交通、物流、贸易、投资和金融的大通道,对沿线各国以及中国沿线各省市的经济发展具有积极意义.建设丝绸之路经济带是实现全球经济一体化的重要战略平台,有利于推动全球经济的持续发展;建设丝绸之路经济带可以形成区域高度开放型经济合作网络,有利于沿线国家、地区实施多种形式并举、灵活务实的经济合作安排;建设丝绸之路经济带是中国发挥国内比较优势的重要途径,有利于沿线各省市利用自身资源,提升经济发展质量.中国西部地区大部分省市处于丝绸之路经济带上,因此抓住构建丝绸之路这一战略机遇,努力推动“五通”建设,对于加快西部地区经济发展速度,提升技术水平具有重要意义.为此,本文将在测算丝绸之路经济带沿线上中国西部九省市(区)的服务业全要素生产率基础上①,分析其生产技术水平,并通过面板计量研究道路相通、贸易畅通和货币流通对服务业生产率的具体影响,以期为沿线各省制定区域发展政策,提升服务业生产率提供参考.

近年来,国内学者在中国服务业全要素生产率研究方面已做出许多有益的探索.一些学者从国家层面和地域层面来研究服务业全要素生产率,例如:杨向阳、徐翔(2006)利用非参数Malmquist指数方法对中国服务业全要素生产率的增长状况进行测算,并将其分解为技术效率和技术进步,结果表明,1990~2003年中国服务业全要素生产率的平均增长率的提升主要得益于技术进步水平的提高[1].刘兴凯、张诚(2010)使用非参数的Malmquist指数方法测算了中国28个省区市1978~2007年服务业全要素生产率(TFP)变动情况,测算表明,在TFP的变化中,技术进步的“增长效应”明显,但技术效率的“水平效应”相对有限[2].杨向阳(2012)采用HicksMoorsteen指数方法估算了1978~2002年中国东部九省服务业全要素生产率(TFP)的增长情况,结果发现,东部九省服务业TFP的增长率为主要原因是技术进步水平的提高,技术效率的贡献率明显偏低[3].另外,部分学者对服务业中的生产性服务业的全要素生产率进行分析,例如:原毅军等(2009)考察了中国生产性服务业全要素生产率的变化及地区差异,研究表明,中国生产性服务业全要素生产率呈现负增长,且东部地区全要素生产率下降的速度要远低于中西部地区[4].张自然(2009)利用中国29省市生产性服务业面板数据,测算了中国东、中、西部地区的全要素生产率,并将其分解为技术进步和技术效率.研究表明,技术进步对TFP增长起主要作用,技术效率则起补充作用[5].最后,从国内学者研究服务业全要素生产率的方法上看,大部分学者采用的是非参数方法中的数据包络分析方法(DEA),另有少量学者采用的是参数方法中的生产函数法和随机前沿模型,例如:徐宏毅(2004)基于超越对数前沿生产函数模型,对1992~2002年全要素生产率(TFP)对服务业增长的贡献进行估算,结果表明,TFP的贡献多达30.8%[6].顾乃华(2005)借助随机前沿生产函数模型,使用面板数据,分析了1992~2002年间我国服务业的增长效率特征,研究表明:中国服务业的发展未能挖掘出现有资源和技术的潜力,技术效率比较低下[7].

随着建设丝绸之路经济带的提出,测算丝绸之路经济带沿线相关省域近年来的服务业全要素生产率,并在此基础上分析道路相通、贸易畅通和货币流通对生产率的影响具有现实意义.目前,国内外学者对丝绸之路经济带服务业全要素生产率的研究尚处空白,本文尝试利用数据包络分析法(DEA)和面板数据计量分析技术,基于2003~2012年面板数据,对中国丝路沿线西部九省市的服务业全要素生产率及其影响因素进行研究.

二、模型和方法

本文基于Malmquist指数模型测度丝绸之路经济带沿线九省市服务业全要素生产率.Malmquist指数最早由瑞典经济学家Sten Malmquist在进行消费分析时提出,后来Caves,Fare等运用该指数测算生产率的变化.Malmquist指数的实质是通过两个不同时刻距离函数的比值来刻画生产率的变化,然后借助于数据包络分析法来对距离函数求解.Malmquist指数的计算公式为:

三、变量和数据来源

本文在测算丝绸之路经济带服务业全要素生产率时,除了采用资本和劳动作为投入变量以外,还纳入了人力资本变量,这是由于随着知识和科技的进步,人力资本在服务业的发展过程中发挥着越来越大的作用.本文基于2003~2012年丝绸之路经济带九省市面板数据进行实证分析,全要素生产率TFP的测算主要包含四个数据变量:服务业产出、劳动投入、资本投入、人力资本投入,这四个数据变量的详细介绍如下:

总结:本论文可用于全要素生产率论文范文参考下载,全要素生产率相关论文写作参考研究。

参考文献:

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