文档介绍：我国区域全要素生产率增长的随机前沿模型分析
岳书敬刘朝明
(西南交通大学经济管理学院成都 610031)
研究领域: 区域经济学
内容提要:本文运用中国30个省(自治区、直辖市)1992-2003年期间的面板数据,用考虑无效率项的非中性技术进步随机前沿模型,分析了我国各省以及区域的全要素生产率(TFP)增长趋势。得出的结论是:%,技术进步已经成为TFP增长的主要动力;各省相对前沿的技术效率差距拉大,;与经济发达地区相比,不发达地区的后发优势带来的较大技术进步一定程度上补偿了其较大程度的效率下降,因此TFP增长有一定的收敛性;规模不经济已对经济增长产生一定程度的负面影响。
关键词:全要素生产率随机前沿分析技术效率技术进步
A Stochastic Frontier Production Function Analysis
of TFP Growth in China’s regions
YUE Shu-jing Liu Chao-ming
(School of Economics and Management, Southwest Jiaotong University, Cheng-du 610031,China)
Abstract Using the stochastic frontier production function analysis considering the inefficiency and non-neutral technical change and a provincial-level data collected by the National Bureau of Statistics of China, this paper examines the total productivity growth of thirty provinces and six regions. The major findings include: (1)The average of the annual growth of TFP in China’s thirty provinces was as high as %; (2)The technical progress is a major driver to the TFP growth; (3)The decline in technical efficiency reduced the growth of TFP by percentage points a year on average; (paring with the developed regions ,the developing regions got a greater technical progress pensate the bigger technical efficiency losses, and there is a convergence trend in TFP growth; (5)Un-scale economy has brought a negative effect on the economic growth.
Key words total productivity growth; stochastic frontier production analysis; technical efficiency; technical progress
附: 作者联系方式
岳书敬:男,汉族,河南获嘉人,出生于1979年3月,西南交通大学经济管理学院博士研究生,研究方向为:区域经济增长
通讯地址:四川成都西南交通大学340信箱
邮政编码:610031 电话:********** 电子信箱:yue_shujing@
一、引言
随着90年代承认无效率存在的前沿生产函数(Frontier Production Function)模型的出现,采用这一比传统的增长核算法更为合理的方法来研究经济增长,已成为我国全要素生产率研究的一个趋势。前沿生产函数主要包括随机前沿函数(Stochastic Frontier Production Function)和基于DEA的Malmquist指数法。孔翔等(1999)使用随机前沿方法,对建材、化工、机械和纺织行业进行了全要素分析;Huang(1997)用随机前沿模型,得出967个国有企业1986-1990年的TFP增长为-%;郑京海等(2002)使用DEA方法,发现1980-1994年间的机械、轻工业、重工业等行业