全要素生产率研究综述

全要素生产率研究综述

对全球因素生产率（tp）的初步研究始于丁伯根和索罗的新古典框架下。在新的古典框架下，“索洛剩余价值”对经济增长的贡献。此后,丹尼森和乔根森对全要素生产率的测度做出了重要贡献。自从克鲁格曼“东亚增长奇迹”一文发表以后,对全要素生产率的研究吸引了更多学者的目光。近十几年来,国内外与之相关的研究文献增长很快。学者们运用不同方法对全要素生产率进行估算,并在此基础上从不同角度出发,考察了影响全要素生产率增长率的因素。研究普遍认为,全要素生产率作为衡量一国经济增长质量的重要指标和依据,在一个国家或地区的经济和社会发展中发挥着重要作用。尽管有关全要素生产率的研究文献非常丰富,但是学者们对于全要素生产率的确切含义至今仍没有达成共识,从而无论理论研究还是实证分析都遭到了一些批评。本文的贡献在于对全要素生产率的相关研究做了比较全面的梳理,提出较为客观和中肯的评论,并讨论下一步研究方向。一、全要素生产率与产率自从索洛提出全要素生产率概念以来,经过不断发展和扩充,全要素生产率已经成为经济增长问题最为流行的研究领域之一。然而,因为全要素生产率代表模糊的、不易解释的投入要素,这使学者们对它的内涵和外延一直没有达成一致的认识,容易造成对全要素生产率研究的混乱,甚至阻碍这一研究领域的进一步发展。为了清晰地对全要素生产率概念进行梳理,下面将分析全要素生产率的含义及其与经济增长、技术进步、技术效率的关系。全要素生产率是指扣除了资本投入和劳动投入的贡献以外,其他所有能够实现经济增长的因素贡献的总和。这个总和的来源包括技术进步、产业结构调整、规模经济、资源配置、政策法律、管理决策、教育进步、随机因素等。全要素生产率的变化可以分解为技术进步率、技术效率变化、规模效率变化和资源生产效率变化。1全要素生产率的变化不完全代表技术进步。经济学意义上的技术进步是指新的知识、新的技能、发明创造以及新的组织结构在经济活动中的应用而形成的人们经济活动水平和效率的提高。一般而言,技术进步分为劳动节约型技术进步、资本节约型技术进步和中性技术进步。其中中性技术进步具体表现为全要素生产率的提高。全要素生产率的变化不完全代表技术效率。Farrell提出的技术效率是指在给定一组投入要素不变的情况下,一个企业的实际产出与假设同样投入情况下的最大产出之比。显然,技术效率是一个相对的概念,它是样本内某一个特定的企业同由该样本估计出的前沿面的相对差距。二、计算和分解所有要素的生产率目前,对全要素生产率的测度主要有两大类方法:参数方法和非参数方法。参数方法包括索罗残差法、隐性变量法和前沿生产函数法。1.基于“余值法”的测算索洛提出全要素生产率是估算总量生产函数所得到的残差。索洛第一次分离出技术进步对提高劳动生产率的巨大作用,区分不同因素对经济增长所起的不同作用,并提出了用于测算技术进步对经济增长贡献的“余值法”。劳动投入用劳动力存量所提供的服务流,用从业人员代表。资本投入用资本存量所提供的服务流,用资本存量代表。索洛的研究表明技术进步是美国经济增长的主要源泉,索洛模型奠定了新古典增长理论的分析框架,成为最常用的估算全要素生产率的理论模型。2.隐性变量法tfpt隐性变量法2将全要素生产率看作为一个不可观测的变量,在检验数据平稳性和协整性的基础上,利用状态空间模型做极大似然估计来估算全要素生产率3。仍然采用CD生产函数,并假定规模收益不变,得到观测方程和状态方程:△ln(Yt)=△ln(TFPt+αΔln(Kt)+(1-α)Aln(Lt)+εtΔln(TFPt.)=p△ln(TFPt-1)+μt,隐性变量法将全要素生产率看作一个独立的状态变量,并从残差中分离出来,更为精确地估算了全要素生产率。但是,这种方法仅仅是从计量方法上对用最小二乘法估计全要素生产率的较小改进。在理论上仍然是建立在新古典基础上的,仍然采用规模报酬不变假定和CD生产函数形式。3.非参数估计全要素生产率Farrell认为经济增长来源于投入要素增长、技术进步和技术效率提高。这样就等于把全要素生产率增长率分解为技术进步率和技术效率两部分。因而,只要估算出技术进步率和技术效率,那么便可以得到全要素生产率。技术效率测度的是短期内对现有生产能力的利用程度,反映的是现实经济的生产技术效率。技术进步率是较长期内测算技术效率的参照物,前沿生产函数正是测度这个参照物的有用工具。因此,前沿生产函数法4成为测度及分解全要素生产率的好方法。5估计前沿生产函数的方法一般分为三类:确定性的前沿生产函数、随机的前沿生产函数和概率的前沿生产函数。估算全要素生产率的非参数方法包括Malmquist指数方法和HMB指数方法。1.Malmquist指数方法。Malmquist生产率指数法是一种在20世纪90年代较为流行的有效测算全要素生产率的非参数方法。Malmquist指数是以距离函数为基本工具定义的。距离函数分为投入距离函数和产出距离函数。投入距离函数是以给定产出下,投入向量能够向内缩减的程度来衡量生产技术的有效性;产出距离函数是以给定投入下,考察产出向量的最大扩张程度。其优势在于能够估计生产率增长的各个成分,且不需要任何生产行为假设。2.HMB指数方法。HMB生产率指数是由Hicks(1961),Moorsteen(1961)和Bjurek(1996)提出的,它是Malmquist生产率指数的扩展。由于Malmquist生产率指数的构造要么从投入角度、要么从产出角度定义,而从投入角度和从产出角度计算的结果是不同的,这造成了使用Malmquist生产率指数的两个弊端,即投入角度和产出角度选择的随意性和不同角度计算结果的不可比性。Bjurek(1996)使用产出角度与投入角度的Malmquist生产率指数的比率作为HMB生产率指数,使它具有许多其他指数所不可比拟的良好性质:除满足一般生产率所具有的性质外,对生产率变化的分解是最完备的,而且避免了Malmquist生产率指数只能从一个角度分解的缺陷。三、全要素生产率全要素生产率的研究是在二战后经济增长理论以及生产理论的框架下衍生并逐渐形成的一个重要分支。国外学者在全要素生产率的基础理论和方法论方面做了许多开创性研究,取得了重要成果。索洛(1957)把总产出看作是资本、劳动两个投入要素的函数,从总产出增长中扣除资本、劳动力带来的产出增长,所得到的“余值”作为技术进步对产出的贡献。结果表明,美国1909至1949年的经济增长80%多要归功于技术进步。后人将此种计算生产率的方法称之为索洛余值法。索洛余值法通过一些前提假设将复杂的经济问题简化处理。索洛假定市场条件为完全竞争市场;技术进步是非体现型的、希克斯中性技术进步;生产要素投入主要是资本和劳动,它们在任何时候都可以得到充分利用等。然而这些前提假设造成了索洛余值法的局限性。丹尼森(1967)把索洛测量的较高的全要素生产率增长率归因于对投入增长率的低估,并且这种低估是由于对资本和劳动两种投入要素的同质性假设造成的。因此,丹尼森考虑了投入要素的不同质特征,对投入要素进行了更为细致的划分。丹尼森测算出1929至1948年美国TFP增长率对国民收入增长的贡献为54.9%,低于索洛的测算。乔根森(1967)等则认为索洛和丹尼森对全要素生产率估计过高,原因在于对投入要素的计量误差造成了低估投入要素对经济增长的贡献。乔根森认为,丹尼森混淆了折旧与重置的区别;同时在处理总产品测定中的折旧时和处理资本投入测定中的重置时使用的方法也不一致。乔根森提出将资本投入和劳动投入按不同组进行交叉分类,并以工资率和资本服务租赁价格作为计算劳动与资本投入不同组成成分的权数,而且引入了资本租赁价格的概念,从而将资本存量转化为资本服务量,消除丹尼森方法中的内部不一致性。乔根森将1948至1979年全要素生产率增长率对美国经济增长的贡献缩减到23.6%,位居资本与劳动之后。OECD(2001)生产率手册所采用的增长核算方法应用了乔根森的研究思路。在全要素生产率研究的初期,多数学者采用以上增长核算法来测量。随着研究的深入,又出现了一些新的估算方法。Farrell(1957)首次通过构造确定性前沿面生产函数测量技术效率。Aigneretal.(1977)首次采用包含随机误差的随机前沿生产函数模型。StenMalmquist(1953)发表有关距离函数研究的文章,开创了Malmquist指数研究。Cavesetal.(1982)提出了由Tornqvist推算出Malmquist指数的计算方法,并首度将此指数用来分析生产率增长,建立了测量全要素生产率的指数。Fareetal.(1992)将Farrell等测量效率和Caves等测算生产率的方法结合,用线性规划方法将Malmquist指数分解为描述技术和效率变化的指数,并将效率变化进一步分解为技术效率变化和规模效率变化,奠定了Malmquist指数研究体系的基础。Coelli(1998)将全要素生产率增长率分解为三个来源:技术效率的改善、技术进步和规模效应。Leopoldetal.(1999)在Malmquist指数的研究中引入了置信区间的概念,分析样本大小与技术效率、技术进步可信度间的关系。国内学者对全要素生产率的研究始于20世纪80年代初。保罗·克鲁格曼(1994)认为,60年代以来东亚新兴工业化国家的经济高速增长主要是依靠大量使用资本和劳动,而不是依靠技术进步的作用,并且这种投入驱动的高速经济增长是不可持续的。克鲁格曼对东亚增长奇迹的质疑以及1997年东南亚经济危机的爆发,促使了国内学者对全要素生产率和经济可持续增长的研究掀起热潮。从研究对象上,大体可以把这些研究成果分为两大部分:对区域经济全要素生产率的估算和对生产部门全要素生产率的估算。6多数研究通过估算中国整体经济的全要素生产率和省际区域的全要素生产率,来分析经济增长的源泉,判断中国整体和区域的经济增长是否具有可持续性。还有一些研究是针对某一生产部门或者行业的全要素生产率估算,分析生产部门或者行业的技术进步情况。对我国总量经济全要素生产率测算和对区域总量经济全要素生产率测算中有代表性的研究有李京文(1996)首次对我国的生产率和经济增长问题进行了全面系统的分析。孙敬水(1996)估计了1978至1995年我国TFP增长率。沈坤荣(1997)估计1953至1994年我国TFP增长率,方法与孙敬水相同。张军和施少华(2003)7估计了1952至1998年我国全要素生产率增长率,发现改革前我国全要素生产率波动很大,改革后有明显提高,1978至1998年平均增长率约为2.8%,生产率的提高贡献了产出增长中的28.9%。叶裕民(2002)研究发现经济增长比较快的东部省区反而比经济增长相对较慢的西部省区全要素生产率的贡献要低,认为经济结构的显著变动是全要素生产率提高的重要原因,东部地区TFP相对偏低的主要原因是资本深化速度更快。易.纲、樊纲、李岩(2003)分别从制度变迁、技术进步、人力资本素质提高、人民币汇率走势以及官方储备增长方面证明了中国经济增长效率提高。他们认为新兴经济国家由于与发达国家的投资方向不同,导致其技术进步机理也不同,因此全要素生产率的测算方法也应有所区别。郑京海、胡鞍钢(2005)研究发现1978至1995年的中国TFP平均增长率为4.6%,而在1996至2001年出现低增长0.6%,指出全要素生产率变化呈现技术进步速度减缓、技术效率有所下降的特点。郭庆旺等(2004、2005)3凭借全要素生产率缺口度量全要素生产率的波动,发现宏观经济波动在短期内能引起全要素生产率波动,而全要素生产率波动需经较长时间才能引起宏观经济波动。他们估算1979至2004年我国TFP平均增长率为0.891%,对经济增长平均贡献为9.46%。颜鹏飞、王兵(2004)估算1978至2001年中国技术效率和技术进步率,他们认为是由于技术进步减慢使1997年以后TFP的增长出现了递减,且技术进步已成为各个地区生产率差异的主要原因。而推动全要素生产率总体增长的主要是技术效率的提高。王志刚(2006)对1978至2003年的中国TFP进行分解,发现TFP增长率主要由技术进步率决定,而生产效率的变化率不大,规模效率贡献非常小。对工业全要素生产率测算研究中有代表性的有:郑玉歆等(1995)认为,不同行业由于其技术性质不同以及产品所处的生命周期阶段不同,生产率变动的模式以及技术进步的模式也不同。谢千里等人(1994)测算了1980至1992年我国工业生产率的趋势,发现1988至1992年工业生产率增速减缓,主要原因是设备利用率下降和国企改革的选择性差异以及国有工业的资本收益率下降。姚洋(1998)研究了非国有经济成分对我国工业企业技术效率的影响,发现三资企业的技术效率明显高于国有企业的技术效率。刘小玄、郑京海(1998、2000、2002)先后采用随机前沿生产函数法和Malmquist指数法分析了影响国有企业技术效率水平的决定因素。他们发现,在改革过程中国有企业生产率增长的决定因素除了技术进步之外,产权、人力资本和市场竞争是最主要的因素。尽管生产率有所增长,但主要来源是技术进步而不是技术效率。研究还发现在不同所有制类型的企业中,私营个体企业效率最高,三资企业其次,股份制和集体企业次之,国有企业效率最低。对农业全要素生产率测算有李静等(2006),研究发现改革开放以来我国农业全要素生产率的增长主要是由技术进步推动的,技术效率的下降对TFP增长造成了不利影响,而规模效应和混合效应的影响较弱。四、全要素生产率研究的薄弱环节经过几十年的发展,关于全要素生产率研究的基础理论和方法日渐成熟,国内全要素生产率的应用研究与现实的经济形势紧密结合,研究成果也相当丰富,对宏观经济政策的制定与调整都起到了重要的参考作用,但是我们也应看到,国内全要素生产率研究还存在一些薄弱环节,笔者认为主要表现在以下几个方面:1.不同类型国家技术进步比较研究的意义这直接影响对全要素生产率概念的研究和应用。尽管全要素生产率测