我国装备制造业全要素生产率测度
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摘要
装备制造业是我国工业领域中最大的产业,也是决定工业乃至整个国民经济技术水平的第一大产业。高度发达的装备制造业是产业升级的重要标志,是决定国家在经济全球化进程中国际分工地位的关键因素,振兴装备制造业将是我国当前和今后相当长时期内的一项重大任务。目前,装备制造业的发展已受到党中央、国务院的高度重视,中共中央关于国民经济和社会发展“十一五”规划中明确提出要“大力振兴装备制造业”。国务院于2006年2月颁发了《国务院关于加快振兴装备制造业的若干意见》,指出装备制造业是为国民经济发展提供技术装备的基础性产业。2009年为了应对全球金融危机,出台的十大产业振兴规划中也包括了装备制造业。
中国装备制造业持续快速的增长受到国内广大经济学者的关注,但是大部分研究主要集中在发展战略和振兴措施等定性分析上,对装备制造业经济增长的定量研究较少,而对于装备制造业全要素生产率等的定量研究就更少。在我国装备制造业取得快速发展和进步的背后,是巨大的资本和人力投入,我国装备制造业实际的生产率水平如何,目前的研究尚缺乏说服力。要保持装备制造业持续的经济增长,需要从粗放型经济增长转变为集约型经济增长,需要经济增长质量的提高,需要促进科学发展观的实现。经济增长质量的一个重要衡量指标就是全要素生产率,为了找出提高装备制造业全要素生产率提高的有效途径,有必要用较为科学的概念、理论和测度方法论反映出中国全要素生产率的实际水平以及全要素生产率分解指标的关系。
装备制造业是国民经济发展的支柱产业,其全要素生产率科学测度的重要性正如前面所述。所以,本文从省级区域层面出发,利用1999-2007年全国装备制造业省级面板数据,在装备制造业全要素生产率研究领域首次运用Fried等(2002)提出的更为科学的三阶段DEA法,从时间演变发展和分子行业发展两个角度测度我国装备制造业全要素生产率,并在此基础上对其空间差异进行分析,最终得出相应结论,为提高我国装备制造业全要素生产率和改善其空间差异带来一些政策上的启示。
三阶段DEA方法的最大优势在于能够去除外部环境和随机干扰对全要素生产率计算的影响,得出更加真实的纯技术效率、规模效率以及规模报酬的发展现状,而这一优势正好针对我国复杂的发展情况。我国的幅员辽阔,各省之间的发展差距巨大,面临的外部环境、历史沿革多种多样,所以在评价各省装备制造业全要素生产率时,如果不去除外部环境和随机干扰的影响,得到的结论很难反映真正的现实情况。
本文一共分为七章,具体的章节内容和基本思路如下：
第一章是绪论,首先介绍了本文研究的现实背景,包括我国装备制造业发展现状以及在国民经济中的重要地位,以便对本研究有一个初步的了解。其次是对研究意义的阐述,包括从理论层面、方法层面以及现实层面的意义。第三是对本文核心概念“装备制造业”和“全要素生产率”的界定。最后还有本文采用的研究方法的介绍,以及本文可能的创新之处与不足之处。
第二章是文献综述,主要分两个方向进行相关文献的汇总和整理：一是关于全要素生产率测度方法的研究,包括索洛余值法、扩展索洛余值法、数据包络分析、随机前沿分析以及本文采用的三阶段DEA方法；二是国内关于装备制造业的研究,包括我国装备制造业发展战略对策,装备制造业竞争力评价,以及装备制造业全要素生产率研究等内容。
第三章的主要内容就是较为详细的介绍本文将要运用的全要素生产率测度方法——三阶段DEA方法,由于该方法是数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)两大方法的融合,所以介绍三阶段DEA方法之前还简要的介绍这两种方法。另外,还介绍了计算动态全要素生产率变动情况Malmquist指数方法。
第四章进入了本文的核心实证部分,对于2007年全国装备制造业全要素生产率的测度。由于DEA三阶段模型提出的时间不长,因此在全要素生产率研究中使用该方法的文献尚不多见。为了能够更加全面的展现三阶段DEA方法的计算过程,该章的主要目的就是采用由DEA三阶段法,从省级区域层面出发,详细呈现我国装备制造业2007年全要素生产率的测度过程。而在后面的章节中,由于篇幅所限,只能省略过于复杂的计算过程,直接呈现相关计算结果。计算结果发现我国装备制造业平均全要素生产率比较低下,在排除外部环境和随机干扰的影响后,全国平均全要素生产率有较大的下降,由0.724下降为0.477。并且本文选择的4个外部环境因素对于投入松弛变量均有非常显著的影响,反映外部环境因素对于提升各省全要素生产率有很大的作用。
第五章是对全国装备制造业全要素生产率变化趋势的研究。为了更加准确地测度我国装备制造业全要素生产率的变化规律,该章首先继续采用DEA三阶段法,从省级区域层面出发,测度我国装备制造业1999-2007年静态全要素生产率,结果发现全要素生产率在1999-2007年平均得分只有0.423,不到生产前沿面的一半,并且在样本期内提升的速度缓慢,拥有很大的上升空间。同时考虑到全要素生产率是经济收敛的重要途径,对历年全要素生产率进行了一系列收敛性分析,研究发现各省装备制造业全要素生产率不存在。收敛和β收敛中的绝对收敛,但是存在东中西三大区域内部的条件收敛或条件发散。最后,由于静态DEA模型并不能测度动态生产率的变动,所以本文进一步采用Malmquist指数方法计算动态变化,Malmquist指数方法不但可以计算出全要素生产率的变动情况,还能反映出技术进步的情况,也就是每一期技术前沿面的移动情况,这是静态的DEA模型无法得到的结果。结果发现装备制造业全要素生产率年均增长11.8%,进行分解后发现技术进步年均增长11.7%,技术效率年均增长0.1%,所以装备制造业全要素生产率的增长主要源于技术前沿的进步,技术效率的增长贡献很小。
第六章是对2007年装备制造业7大子行业全要素生产率进行测度。在前面的各章我们都是将装备制造业作为一个总体行业进行研究,但是装备制造业只是一类行业的总称,其中还有若干个技术特点不同的子行业。根据2007年装备制造业7大子行业的部分经营指标,从中进行对比可以清楚看出各个子行业之间的差异,所以该章的研究内容就是分行业进行全要素生产率的测度,以此来更为深刻的剖析我国装备制造业的全要素生产率发展情况。研究表明装备制造业各子行业的全要素生产率主要分布在0.3-0.6之间,总体来说全要素生产率比较低下,并且不同子行业之间的全要素生产率还是有较大差异的。并且各个省区在不同子行业中的全要素生产率的有着较大的差异,因此在制定产业政策时必须因地制宜。
最后一章是本文实证研究的总结以及根据相关研究结论提出的有针对性的政策建议。通过以上章节研究可以发现,目前中国装备制造业取得了巨大成就,但其发展现状仍然不能适应国民经济发展的要求,全要素生产率比较低下,产业规模仍有较大发展空间,空间差异巨大。针对装备制造业全要素生产率的种种问题,该章从提高规模效率、提高技术进步能力、促进人力资本增加以及缩小区域差异等4个方面提出提高装备制造业全要素生产率的对策建议。
Equipment manufacturing industry is the largest one in China, and also determine the level of the entire national economy. A highly developed manufactury is an important indicator for its upgrading and a key factor to determine the countries in the process of economic globalization. Revitalize the equipment manufacturing industry will be a major task for China. At present, the equipment manufacturing industry has been attached great attention to Chinese government. "Eleventh Five-Year Plan" in the CPC Central Committee on the National Economic and Social Development clearly stated that they will greatly support the equipment manufacturing industry. In February 2006 the State Council issued oppions for how to speed up the revitalization of the equipment manufacturing industry, which pointed out that the equipment manufacturing industry is the basic industry for the development of national economy to provide technical equipment. In 2009, to overcome the financial crisis, the iequipment manufacturing industry was also been included in the top ten industrial revitalization plans.
The sustained and rapid growth in the equipment manufacturing industry attached many attention in domestic scholars, but most of their studies focused on qualitative analysis such as development strategies and revitalization measures. But the quantitative study in equipment manufacturing industry of economic growth were less, especially the quantitative research for the equipment manufacturing industry Total Factor Productivity. To maintain sustained growth in the equipment manufacturing industry needs to shift from extensive to intensive in economic growth, to improve the quality of economic growth, to promote the realization of the scientific concept of development. An important index for the quality of economic growth is the total factor productivity. In order to find an effective way for the total factor productivity increased, it is necessary to use more scientific concepts, theories and measurement methodology to reflect China's actual level of total factor productivity, as well as the relationship of total factor productivity.
Equipment manufacturing industry is a pillar industry of national economic development, and the importance of scientific measurement has been described earlier. Therefore, this article from the regional of the provincial level, using the provincial level panel data of 1999-2007 National equipment manufacturing, using the more scientific method in three-stage DEA for the first time proposed by Fried at 2002. It measure the industry of total factor productivity of China's equipment manufacturing industry from the time evolution and molecular development of, and on this basis, and analyse its spatial differences. In the final, we draw the corresponding conclusions, in order to improve some policy insight in China's equipment manufacturing industry total factor productivity.
The three-stage DEA biggest advantage is the ability to remove the external environment and the random disturbance on the impact of total factor productivity calculation, reach a more realistic technical efficiency, scale efficiency and returns to scale. This superiority complex just adopt the development of our country. China has vast territory and huge development gap between the provinces. It facing the external environment, history variety, so it is difficult to reflect the real reality in anglicising the equipment manufacturing industry evaluation of the provincial total factor productivity, if not consider the external environment and random disturbances.
This thesis is divided into seven chapters, the specific sections and basic ideas are as follows:
The first chapter is the Introduction. It introduces the background of the reality of this study, including the status of China's equipment manufacturing industry, as well as the important position in the national economy, in order to have a preliminary understanding for this study. Followed it explain the meaning of research, ranging from the theoretical level, method level, as well as practical dimensions. The third is define the concepts of "equipment manufacturing" and "total factor productivity". Finally, there is the approach to the study and possible innovations in this article and shortcomings.
The second chapter is a literature review from two parts to explain. The one is total factor productivity measurement methods of research, including Solow residual value method, extended Solow residual value method, data envelopment analysis, stochastic frontier analysis, and this paper, three-stage DEA method; the other one is the research on the equipment manufacturing industry, including the impact of the development of China's equipment manufacturing industry and constraints, development strategies and revitalization measures, as well as total factor productivity in the equipment manufacturing industry research.
ChapterⅢintroduce details the measurement methods-three-stage DEA method which will be used. Because the method is the integration of the data envelopment analysis (DEA) and stochastic frontier analysis (SFA), therefore, before introducing three-stage DEA method it also gave a brief introduction to these two methods. In addition, the calculation also introduced dynamic changes in total factor productivity Malmquist index approach.
Chapter IV is the heart of empirical part. It measure the total factor productivity of national equipment manufacturing industry in 2007. In order to demonstrate a more comprehensive three-stage DEA method of calculation, the chapter adopt the three-stage DEA method mainly. Starting from the provincial regional level, it tell details rendering of China's equipment manufacturing industry in 2007 total factor productivity measurement process. In later chapters, because of space limitations, it omit the complex calculation process and present the relevant calculations directly. The results indicate that total factor productivity, relatively low in China's equipment manufacturing industry.After remove the exclusion of the external environment and the effect of random disturbances, the national average total factor productivity had a large decrease, from 0.724 down to 0.477. And the four external environmental factors in this chapter have significant effect for the slack variablility and they reflect the external environmental factors to enhance the provincial total factor productivity to a significant extent.
Chapter V is the changes of total factor productivity studies in a national equipment manufacturing industry. Starting from the provincial regional level, it measure the total factor productivity of China's equipment manufacturing industry 1999-2007. It found the score average is only 0.423 in whole factor productivity in 1999-2007, less than half of the production frontier, and in the sample period, the slow pace of upgrading, with much room for growth. The study found there is no s convergence andβconvergence of the absolute convergence in the equipment manufacturing industry total factor productivity in every province, but there are convergence divergence between the three rigions of East,West and the middle region. Finally, because the static DEA model can not measure dynamic changes in productivity, so it use the Malmquist indices calculated dynamic changes. The results showed that the equipment manufacturing industry average annual growth of total factor productivity 11.8%.To break it down and found an average annual growth of 11.7% IN technical progress, technical efficiency grow 0.1% annual, so the equipment manufacturing industry total factor productivity growth was mainly due to advances in technological frontier, a small contribution to the growth of technical efficiency.
Chapter VI is to measure 7 sub-sectors total factor productivity of 2007 in equipment manufacturing industry. In the previous chapters, we research the manufacturing sector as a whole sectors. So the study of the chapter content is measure factor productivity from different industry to analysis China's equipment manufacturing industry total factor productivity developments in depth. Studies have shown that various sub-sectors of equipment manufacturing industry total factor productivity are mainly distributed in between 0.3-0.6. In general, the total factor productivity is low, and between the different sub-sectors still have a larger total factor productivity differences. And the various provinces has a larger difference in different sub-sectors in the total factor productivity, so the policy of the formulation of industrial must be adapted to local conditions.
The final chapter is a summary of this article and presented policy recommendations in accordance with the relevant research. For the questions of equipment manufacturing industry, this chapter raise some countermeasures from four sectors, such as raising the scale of efficiency, promoting ability of technological progress, promoting human capital increase and narrowing regional differences.
中国装备制造业持续快速的增长受到国内广大经济学者的关注,但是大部分研究主要集中在发展战略和振兴措施等定性分析上,对装备制造业经济增长的定量研究较少,而对于装备制造业全要素生产率等的定量研究就更少。在我国装备制造业取得快速发展和进步的背后,是巨大的资本和人力投入,我国装备制造业实际的生产率水平如何,目前的研究尚缺乏说服力。要保持装备制造业持续的经济增长,需要从粗放型经济增长转变为集约型经济增长,需要经济增长质量的提高,需要促进科学发展观的实现。经济增长质量的一个重要衡量指标就是全要素生产率,为了找出提高装备制造业全要素生产率提高的有效途径,有必要用较为科学的概念、理论和测度方法论反映出中国全要素生产率的实际水平以及全要素生产率分解指标的关系。
装备制造业是国民经济发展的支柱产业,其全要素生产率科学测度的重要性正如前面所述。所以,本文从省级区域层面出发,利用1999-2007年全国装备制造业省级面板数据,在装备制造业全要素生产率研究领域首次运用Fried等(2002)提出的更为科学的三阶段DEA法,从时间演变发展和分子行业发展两个角度测度我国装备制造业全要素生产率,并在此基础上对其空间差异进行分析,最终得出相应结论,为提高我国装备制造业全要素生产率和改善其空间差异带来一些政策上的启示。
三阶段DEA方法的最大优势在于能够去除外部环境和随机干扰对全要素生产率计算的影响,得出更加真实的纯技术效率、规模效率以及规模报酬的发展现状,而这一优势正好针对我国复杂的发展情况。我国的幅员辽阔,各省之间的发展差距巨大,面临的外部环境、历史沿革多种多样,所以在评价各省装备制造业全要素生产率时,如果不去除外部环境和随机干扰的影响,得到的结论很难反映真正的现实情况。
本文一共分为七章,具体的章节内容和基本思路如下：
第一章是绪论,首先介绍了本文研究的现实背景,包括我国装备制造业发展现状以及在国民经济中的重要地位,以便对本研究有一个初步的了解。其次是对研究意义的阐述,包括从理论层面、方法层面以及现实层面的意义。第三是对本文核心概念“装备制造业”和“全要素生产率”的界定。最后还有本文采用的研究方法的介绍,以及本文可能的创新之处与不足之处。
第二章是文献综述,主要分两个方向进行相关文献的汇总和整理：一是关于全要素生产率测度方法的研究,包括索洛余值法、扩展索洛余值法、数据包络分析、随机前沿分析以及本文采用的三阶段DEA方法；二是国内关于装备制造业的研究,包括我国装备制造业发展战略对策,装备制造业竞争力评价,以及装备制造业全要素生产率研究等内容。
第三章的主要内容就是较为详细的介绍本文将要运用的全要素生产率测度方法——三阶段DEA方法,由于该方法是数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)两大方法的融合,所以介绍三阶段DEA方法之前还简要的介绍这两种方法。另外,还介绍了计算动态全要素生产率变动情况Malmquist指数方法。
第四章进入了本文的核心实证部分,对于2007年全国装备制造业全要素生产率的测度。由于DEA三阶段模型提出的时间不长,因此在全要素生产率研究中使用该方法的文献尚不多见。为了能够更加全面的展现三阶段DEA方法的计算过程,该章的主要目的就是采用由DEA三阶段法,从省级区域层面出发,详细呈现我国装备制造业2007年全要素生产率的测度过程。而在后面的章节中,由于篇幅所限,只能省略过于复杂的计算过程,直接呈现相关计算结果。计算结果发现我国装备制造业平均全要素生产率比较低下,在排除外部环境和随机干扰的影响后,全国平均全要素生产率有较大的下降,由0.724下降为0.477。并且本文选择的4个外部环境因素对于投入松弛变量均有非常显著的影响,反映外部环境因素对于提升各省全要素生产率有很大的作用。
第五章是对全国装备制造业全要素生产率变化趋势的研究。为了更加准确地测度我国装备制造业全要素生产率的变化规律,该章首先继续采用DEA三阶段法,从省级区域层面出发,测度我国装备制造业1999-2007年静态全要素生产率,结果发现全要素生产率在1999-2007年平均得分只有0.423,不到生产前沿面的一半,并且在样本期内提升的速度缓慢,拥有很大的上升空间。同时考虑到全要素生产率是经济收敛的重要途径,对历年全要素生产率进行了一系列收敛性分析,研究发现各省装备制造业全要素生产率不存在。收敛和β收敛中的绝对收敛,但是存在东中西三大区域内部的条件收敛或条件发散。最后,由于静态DEA模型并不能测度动态生产率的变动,所以本文进一步采用Malmquist指数方法计算动态变化,Malmquist指数方法不但可以计算出全要素生产率的变动情况,还能反映出技术进步的情况,也就是每一期技术前沿面的移动情况,这是静态的DEA模型无法得到的结果。结果发现装备制造业全要素生产率年均增长11.8%,进行分解后发现技术进步年均增长11.7%,技术效率年均增长0.1%,所以装备制造业全要素生产率的增长主要源于技术前沿的进步,技术效率的增长贡献很小。
第六章是对2007年装备制造业7大子行业全要素生产率进行测度。在前面的各章我们都是将装备制造业作为一个总体行业进行研究,但是装备制造业只是一类行业的总称,其中还有若干个技术特点不同的子行业。根据2007年装备制造业7大子行业的部分经营指标,从中进行对比可以清楚看出各个子行业之间的差异,所以该章的研究内容就是分行业进行全要素生产率的测度,以此来更为深刻的剖析我国装备制造业的全要素生产率发展情况。研究表明装备制造业各子行业的全要素生产率主要分布在0.3-0.6之间,总体来说全要素生产率比较低下,并且不同子行业之间的全要素生产率还是有较大差异的。并且各个省区在不同子行业中的全要素生产率的有着较大的差异,因此在制定产业政策时必须因地制宜。
最后一章是本文实证研究的总结以及根据相关研究结论提出的有针对性的政策建议。通过以上章节研究可以发现,目前中国装备制造业取得了巨大成就,但其发展现状仍然不能适应国民经济发展的要求,全要素生产率比较低下,产业规模仍有较大发展空间,空间差异巨大。针对装备制造业全要素生产率的种种问题,该章从提高规模效率、提高技术进步能力、促进人力资本增加以及缩小区域差异等4个方面提出提高装备制造业全要素生产率的对策建议。
Equipment manufacturing industry is the largest one in China, and also determine the level of the entire national economy. A highly developed manufactury is an important indicator for its upgrading and a key factor to determine the countries in the process of economic globalization. Revitalize the equipment manufacturing industry will be a major task for China. At present, the equipment manufacturing industry has been attached great attention to Chinese government. "Eleventh Five-Year Plan" in the CPC Central Committee on the National Economic and Social Development clearly stated that they will greatly support the equipment manufacturing industry. In February 2006 the State Council issued oppions for how to speed up the revitalization of the equipment manufacturing industry, which pointed out that the equipment manufacturing industry is the basic industry for the development of national economy to provide technical equipment. In 2009, to overcome the financial crisis, the iequipment manufacturing industry was also been included in the top ten industrial revitalization plans.
The sustained and rapid growth in the equipment manufacturing industry attached many attention in domestic scholars, but most of their studies focused on qualitative analysis such as development strategies and revitalization measures. But the quantitative study in equipment manufacturing industry of economic growth were less, especially the quantitative research for the equipment manufacturing industry Total Factor Productivity. To maintain sustained growth in the equipment manufacturing industry needs to shift from extensive to intensive in economic growth, to improve the quality of economic growth, to promote the realization of the scientific concept of development. An important index for the quality of economic growth is the total factor productivity. In order to find an effective way for the total factor productivity increased, it is necessary to use more scientific concepts, theories and measurement methodology to reflect China's actual level of total factor productivity, as well as the relationship of total factor productivity.
Equipment manufacturing industry is a pillar industry of national economic development, and the importance of scientific measurement has been described earlier. Therefore, this article from the regional of the provincial level, using the provincial level panel data of 1999-2007 National equipment manufacturing, using the more scientific method in three-stage DEA for the first time proposed by Fried at 2002. It measure the industry of total factor productivity of China's equipment manufacturing industry from the time evolution and molecular development of, and on this basis, and analyse its spatial differences. In the final, we draw the corresponding conclusions, in order to improve some policy insight in China's equipment manufacturing industry total factor productivity.
The three-stage DEA biggest advantage is the ability to remove the external environment and the random disturbance on the impact of total factor productivity calculation, reach a more realistic technical efficiency, scale efficiency and returns to scale. This superiority complex just adopt the development of our country. China has vast territory and huge development gap between the provinces. It facing the external environment, history variety, so it is difficult to reflect the real reality in anglicising the equipment manufacturing industry evaluation of the provincial total factor productivity, if not consider the external environment and random disturbances.
This thesis is divided into seven chapters, the specific sections and basic ideas are as follows:
The first chapter is the Introduction. It introduces the background of the reality of this study, including the status of China's equipment manufacturing industry, as well as the important position in the national economy, in order to have a preliminary understanding for this study. Followed it explain the meaning of research, ranging from the theoretical level, method level, as well as practical dimensions. The third is define the concepts of "equipment manufacturing" and "total factor productivity". Finally, there is the approach to the study and possible innovations in this article and shortcomings.
The second chapter is a literature review from two parts to explain. The one is total factor productivity measurement methods of research, including Solow residual value method, extended Solow residual value method, data envelopment analysis, stochastic frontier analysis, and this paper, three-stage DEA method; the other one is the research on the equipment manufacturing industry, including the impact of the development of China's equipment manufacturing industry and constraints, development strategies and revitalization measures, as well as total factor productivity in the equipment manufacturing industry research.
ChapterⅢintroduce details the measurement methods-three-stage DEA method which will be used. Because the method is the integration of the data envelopment analysis (DEA) and stochastic frontier analysis (SFA), therefore, before introducing three-stage DEA method it also gave a brief introduction to these two methods. In addition, the calculation also introduced dynamic changes in total factor productivity Malmquist index approach.
Chapter IV is the heart of empirical part. It measure the total factor productivity of national equipment manufacturing industry in 2007. In order to demonstrate a more comprehensive three-stage DEA method of calculation, the chapter adopt the three-stage DEA method mainly. Starting from the provincial regional level, it tell details rendering of China's equipment manufacturing industry in 2007 total factor productivity measurement process. In later chapters, because of space limitations, it omit the complex calculation process and present the relevant calculations directly. The results indicate that total factor productivity, relatively low in China's equipment manufacturing industry.After remove the exclusion of the external environment and the effect of random disturbances, the national average total factor productivity had a large decrease, from 0.724 down to 0.477. And the four external environmental factors in this chapter have significant effect for the slack variablility and they reflect the external environmental factors to enhance the provincial total factor productivity to a significant extent.
Chapter V is the changes of total factor productivity studies in a national equipment manufacturing industry. Starting from the provincial regional level, it measure the total factor productivity of China's equipment manufacturing industry 1999-2007. It found the score average is only 0.423 in whole factor productivity in 1999-2007, less than half of the production frontier, and in the sample period, the slow pace of upgrading, with much room for growth. The study found there is no s convergence andβconvergence of the absolute convergence in the equipment manufacturing industry total factor productivity in every province, but there are convergence divergence between the three rigions of East,West and the middle region. Finally, because the static DEA model can not measure dynamic changes in productivity, so it use the Malmquist indices calculated dynamic changes. The results showed that the equipment manufacturing industry average annual growth of total factor productivity 11.8%.To break it down and found an average annual growth of 11.7% IN technical progress, technical efficiency grow 0.1% annual, so the equipment manufacturing industry total factor productivity growth was mainly due to advances in technological frontier, a small contribution to the growth of technical efficiency.
Chapter VI is to measure 7 sub-sectors total factor productivity of 2007 in equipment manufacturing industry. In the previous chapters, we research the manufacturing sector as a whole sectors. So the study of the chapter content is measure factor productivity from different industry to analysis China's equipment manufacturing industry total factor productivity developments in depth. Studies have shown that various sub-sectors of equipment manufacturing industry total factor productivity are mainly distributed in between 0.3-0.6. In general, the total factor productivity is low, and between the different sub-sectors still have a larger total factor productivity differences. And the various provinces has a larger difference in different sub-sectors in the total factor productivity, so the policy of the formulation of industrial must be adapted to local conditions.
The final chapter is a summary of this article and presented policy recommendations in accordance with the relevant research. For the questions of equipment manufacturing industry, this chapter raise some countermeasures from four sectors, such as raising the scale of efficiency, promoting ability of technological progress, promoting human capital increase and narrowing regional differences.
引文
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