中国工业全要素生产率区域差异性研究
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摘要
本文以全要素生产率为研究对象,以其在中国各区域工业发展差异中的作用为研究起点,采用超越对数生产函数(Transcendental Logarithmic Production Function)的随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis,SFA)模型,利用1978年到2006年工业省级面板数据(Panel Data)估计改革开放以来我国东中西部三大地区工业全要素生产率及其分解,在此基础上对各个绩效的波动以及地区差距进行分析和解释,发现自1978年以来中国各地区的工业TFP总体上都表现出了不断上升的态势,但区域之间的差距却逐渐扩大。在对各地区工业TFP增长率进一步分解后,可以看到前沿技术进步促进了各地区工业TFP的增长,成为各地区工业TFP增长的主要动力。与此同时,生产效率总在某种程度上阻碍了工业TFP的增长,其中相对前沿的技术效率和相对前沿的要素配置效率的持续恶化现象在各地区均有所加剧,而各地区工业生产的规模效率普遍都经历了一个从恶化到改善的发展过程。
通过基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)的Malmquist生产率指数方法检验上述结果,测算中国改革以来整体工业生产率的变动趋势,并进一步探讨了三大地区之间工业全要素生产率增长差异的特征。在之前数据分析的基础之上,对两种模型估计结果进行比较。从本文分析过程中可以看出,超越对数生产函数随机前沿模型的优点在于将随机因素和无效率因素相区别,并能够对模型进行计量检验。而DEA的Malmquist生产率指数法克服了随机前沿模型因为设定具体生产函数和假定误差项分布所带来的缺陷,其缺点在于可能将随机因素归为无效率。
根据内生增长理论的经济收敛特性,运用新古典经济增长论的β收敛和σ收敛的概念,通过时间序列数据的单位根检验(Unit Root Test)来判断中国地区间工业生产技术传播的路径,得到了技术是从东部向中、西部,从中部向西部传播的,而在中部和西部各个经济带的各个省间却没看到技术的有效传播的结果。但技术从东部向中西部传播的关系还不稳定,收敛速度还很慢。
This paper makes Total Factor Productivity (TFP) to be the research object, taking the Chinese regional industrial development difference as the research starting point, using the stochastic frontier transcendental logarithmic production function analysis and a province-level panel data during the years 1978-2006, evaluates the Total Factorm Productivity growth rates of East, Middle, West regions since the reform and open policy and decomposes the growth of Total Factor Productivity into techonological progresses, technical efficiency, allocative efficiency and scale economy.
Further, the Malquimst Index of Data Envelopment Analysis (DEA) has also been used to check the consistency of the TFP growth rate with transcendental logarithmic production function method and the results ensured the consistency in these two methods.
In addition, convergence of industrial TFP between East, Middle, West regions of China and the present condition of the technological spillover was also observed in accordance with endogenous growth theory. Here, unit root tests of panel data and cross section time series data were used to test the convergence. We could observe the technological spillover movement from eastern region to western region and from central region to western region. Further, this spillover is unstable and the movement is comparatively slow.
通过基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)的Malmquist生产率指数方法检验上述结果,测算中国改革以来整体工业生产率的变动趋势,并进一步探讨了三大地区之间工业全要素生产率增长差异的特征。在之前数据分析的基础之上,对两种模型估计结果进行比较。从本文分析过程中可以看出,超越对数生产函数随机前沿模型的优点在于将随机因素和无效率因素相区别,并能够对模型进行计量检验。而DEA的Malmquist生产率指数法克服了随机前沿模型因为设定具体生产函数和假定误差项分布所带来的缺陷,其缺点在于可能将随机因素归为无效率。
根据内生增长理论的经济收敛特性,运用新古典经济增长论的β收敛和σ收敛的概念,通过时间序列数据的单位根检验(Unit Root Test)来判断中国地区间工业生产技术传播的路径,得到了技术是从东部向中、西部,从中部向西部传播的,而在中部和西部各个经济带的各个省间却没看到技术的有效传播的结果。但技术从东部向中西部传播的关系还不稳定,收敛速度还很慢。
This paper makes Total Factor Productivity (TFP) to be the research object, taking the Chinese regional industrial development difference as the research starting point, using the stochastic frontier transcendental logarithmic production function analysis and a province-level panel data during the years 1978-2006, evaluates the Total Factorm Productivity growth rates of East, Middle, West regions since the reform and open policy and decomposes the growth of Total Factor Productivity into techonological progresses, technical efficiency, allocative efficiency and scale economy.
Further, the Malquimst Index of Data Envelopment Analysis (DEA) has also been used to check the consistency of the TFP growth rate with transcendental logarithmic production function method and the results ensured the consistency in these two methods.
In addition, convergence of industrial TFP between East, Middle, West regions of China and the present condition of the technological spillover was also observed in accordance with endogenous growth theory. Here, unit root tests of panel data and cross section time series data were used to test the convergence. We could observe the technological spillover movement from eastern region to western region and from central region to western region. Further, this spillover is unstable and the movement is comparatively slow.
引文
[1]李京文,钟学义.中国生产率分析前沿[M].北京:社会科学文献出版社,1998
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D.W.Caves,L.R.Christensen and W.E.Diewert(1982).“The Economic Theory of Index Numbers of the Measurement of Input.Output and Productivity,”Econometrica 50:6(November)
[1]实际上该指数包含了Fisher指数和Tomqvist指数,是更为一般性的生产率指数,更为详细的说明可以参考 D.W.Caves,L.R.Christensen,W.E.Diewert,“The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input and Output,and Productivity.” Econometrica 50,1982
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