中国全要素生产率的估算
内容提要 :本文在分析比较了全要素生产率四种估算方法的基础上 ,估算出我国
1979 —2004 年间的全要素生产率增长率 ,并对我国全要素生产率增长和经济增长源泉做
了简要分析。分析表明 : (1) 1993 年以前 ,我国的全要素生产率增长率总体呈现出涨跌互
现的波动情形且波动较为剧烈频繁 ,1993 年以来 ,则呈现出逐年下降趋势 ,直到 2000 年才
得以缓解 ,此后全要素生产率增长率总体呈现出逐年攀升势头 ; (2) 1979 —2004 年间我国
全要素生产率增长率及其对经济增长的贡献率较低 ,表明我国经济增长主要依赖于要素
投入增长 ,是一种较为典型的投入型增长方式 ; (3) 我国全要素生产率增长率较低的原因
在于技术进步率偏低、生产能力没有得到充分利用、技术效率低下和资源配置不尽合理。
关键词 :全要素生产率 索洛残差法 隐性变量法 潜在产出法
一、引 言
全要素生产率是宏观经济学的重要概念 ,也是分析经济增长源泉的重要工具 ,尤其是政府制定
长期可持续增长政策的重要依据。首先 ,估算全要素生产率有助于进行经济增长源泉分析 ,即分析
各种因素 (投入要素增长、技术进步和能力实现等)对经济增长的贡献 ,识别经济是投入型增长还是
效率型增长 ,确定经济增长的可持续性。其次 ,估算全要素生产率是制定和评价长期可持续增长政
策的基础。具体来说 ,通过全要素生产率增长对经济增长贡献与要素投入贡献的比较 ,就可以确定
经济政策是应以增加总需求为主还是应以调整经济结构、促进技术进步为主。
不过 ,目前学术界关于全要素生产率内涵的界定还有分歧。①本文的全要素生产率是指各要素
(如资本和劳动等)投入之外的技术进步和能力实现等导致的产出增加 ,是剔除要素投入贡献后所
得到的残差 ,最早由索洛 (Solow ,1957)提出 ,故也称为索洛残差。
在我国 ,近年来有些学者已开始研究全要素生产率问题 ,尤其在克鲁格曼 (1999) 提出“东亚无
奇迹”的论点后 ,这一问题更引起国内学者的普遍关注。一些学者估算了我国不同时期的全要素生
产率增长率 ,如舒元 (1993)曾利用生产函数法估算我国 1952 —1990 年间全要素生产率增长率 ,得到
的结论是 ,全要素生产率增长率为 0102 % ,对产出增长的贡献率为 013 %。王小鲁 (2000) 同样利用
生产函数法估算我国 1953 —1999 年间全要素生产率增长率 ,得到的结论是 ,1953 —1978 年间全要
素生产率增长率为 - 0117 % ,1979 —1999 年间全要素生产率增长率为 1146 % ,对经济增长的贡献率
为 1419 %。还有一些学者对全要素生产率与经济增长进行了理论思考 ,如郑玉歆 (1999) 对全要素
生产率测度和经济增长方式转变的阶段性规律进行了详细讨论 ,但未给出我国全要素生产率的具
体估算。易纲、樊纲和李岩 (2003)提出我国经济存在效率提升的四点证据 ,指出新兴经济在测算全
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要素生产率上面临的困难 ,并给出新兴经济全要素生产率的测算模型 ,但他们也未给出具体估算。
本文在分析比较全要素生产率四种估算方法的基础上 ,估算出我国 1979 —2004 年间全要素生
产率增长率 ,并依据估算结果对此间我国全要素生产率增长和我国经济增长源泉做简要分析。
二、全要素生产率的估算方法比较
全要素生产率的估算方法可归结为两大类 :一类是增长会计法 ,另一类是经济计量法。增长会
计法是以新古典增长理论为基础 ,估算过程相对简便 ,考虑因素较少 ,但主要缺点是假设约束较强 ,
也较为粗糙 ;而经济计量法利用各种经济计量模型估算全要素生产率 ,较为全面地考虑各种因素的
影响 ,但估算过程较为复杂。
(一) 增长会计法
增长会计法 (growth accounting approach)的基本思路是以新古典增长理论为基础 ,将经济增长中
要素投入贡献剔除掉 ,从而得到全要素生产率增长的估算值 ,其本质是一种指数方法。按照指数的
不同构造方式 ,可分为代数指数法和几何指数法 (也称索洛残差法) 。
1. 代数指数法 (AIN)
代数指数法 (arithmetic index number approach ,AIN) 最早由艾布拉姆威兹 (Abramvitz ,1956) 提出 ,
其基本思想是把全要素生产率表示为产出数量指数与所有投入要素加权指数的比率。
假设商品价格为 Pt ,数量为 Qt ,则总产出为 Pt Qt 。生产中资本投入为 Kt ,劳动投入为 L t ,资本
价格即利率为 rt ,工资率为 wt ,则总成本为 rt Kt + wtL t 。在完全竞争和规模收益不变假设下 ,有总
产出等于总成本即 :
Pt Qt = rt Kt + wtL t (1)
但由于技术进步等因素的影响 , (1)式往往不成立 ,可将 (1)式改写为 :
P0 Qt = TFPt [ r0 Kt + w0 L t ] (2)
其中 , r0 、w0 和 P0 为基年利率、工资和价格。参数 TFPt 为全要素生产率 ,反映技术进步等因素对
产出的影响。由 (2)式可得 :
TFPt =
P0 Qt
r0 Kt + w0 L t
(3)
(3)式就是全要素生产率的代数指数公式。后来 ,经济学家们又提出各种全要素生产率代数指数 ,
它们的形式虽不同 ,但基本思想是一样的。
代数指数法很直观地体现出全要素生产率的内涵 ,但缺陷也十分明显 ,主要体现在它虽然没有
明确设定生产函数 ,但暗含着资本和劳动力之间完全可替代 ,且边际生产率是恒定的 ,这显然缺乏
合理性。所以这种方法更多地是一种概念化方法 ,并不适于具体实证分析 (Caves ,Christensen and
Diewart ,1982) 。
2. 索洛残差法 (SR)
索洛残差法最早由索洛 (Solow ,1957)提出 ,基本思路是估算出总量生产函数后 ,采用产出增长
率扣除各投入要素增长率后的残差来测算全要素生产率增长 ,故也称生产函数法。在规模收益不
变和希克斯中性技术假设下 ,全要素生产率增长就等于技术进步率。
总量生产函数为 :
Yt = Ω( t) F ( Xt ) (4)
其中 , Yt 为产出 , Xt = ( x1 t , ⋯, xNt )为要素投入向量 , xnt为第 n 种投入要素。假设Ω( t) 为希克斯中
性技术系数 ,意味着技术进步不影响投入要素之间的边际替代率。进一步 ,假设 F (·) 为一次齐次
25
郭庆旺、贾俊雪 :中国全要素生产率的估算 :1979 —2004
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函数即关于所有投入要素都是规模收益不变的。(4)式两边同时对时间 t 求导 ,并同除以 (4)式有 :ÛYt
Yt
=
ÛΩ
Ω + ∑
N
n = 1
δn
Ûx n , t
xn , t
(5)
其中 ,δn =
5 Yt5 xn , t xn , tYt 为各投入要素的产出份额。由 (5)式有 :ÛΩ
Ω =
ÛYt
Yt
- ∑
N
n = 1
δn
Ûx n , t
xn , t
(6)
(6)式就是全要素生产率增长的索洛残差公式 ,本质上是一个几何指数。
各投入要素的产出份额δn 往往需要通过估算总量生产函数加以测算。具体估算中 ,常采用两
要素 (资本和劳动力)的 C - D 生产函数 : Yt = A Kαt Lβt ,其中 Yt 为现实产出 ,L t 为劳动投入 , Kt 为资
本存量 ,α、β分别为平均资本产出份额和平均劳动力产出份额。两边同时取自然对数有 :
L n ( Yt ) = L n ( A) + αL n ( Kt ) +βL n ( L t ) +εt (7)
εt 为误差项 ,通常我们假设α+β= 1 ,即规模收益不变 ,则有回归方程 :
L n ( YtΠL t ) = L n ( A) +αL n ( KtΠL t ) +εt (8)
这是一个双对数模型 ,可以利用 OLS估算。其中资本存量需要测算 ,测算公式为 :
Kt = ItΠPt + (1 - δt ) Kt - 1 (9)
其中 Kt 为 t 年的实际资本存量 , Kt - 1为 t - 1 年的实际资本存量 , Pt 为固定资产投资价格指数 , It
为 t 年的名义投资 ,δt 为 t 年的固定资产的折旧率。在确定了资本存量的初值以及实际净投资后 ,
便可以利用 (7)式给出各年的实际资本存量。这样 ,利用回归方程 (8) ,我们可以估计出平均资本产
出份额α和平均劳动力产出份额β,带入 (6)式可以得到全要素生产率增长率。
索洛残差法开创了经济增长源泉分析的先河 ,是新古典增长理论的一个重要贡献 (Lucas ,
1988) 。但它也存在着一些明显缺陷 :索洛残差法建立在新古典假设即完全竞争、规模收益不变和
希克斯中性技术基础上 ,这些约束条件很强 ,往往难以满足 ;具体估算中 ,由于资本价格难以准确确
定 ,所以利用资本存量来代替资本服务 ,忽略了新旧资本设备生产效率的差异以及能力实现的影
响。此外 ,索洛残差法用所谓的“残差”来度量全要素生产率 ,从而无法剔除掉测算误差的影响。上
述这些因素都不可避免地导致全要素生产率的估算偏差。①
(二)经济计量法
由于增长会计法存在着较多缺陷 ,后人提出很多经济计量方法 ,以期借助各种经济计量模型和
计量工具准确地估算出全要素生产率。本文主要比较两种计量方法 ,即隐性变量法和潜在产出法。
1. 隐性变量法 (LV)
隐性变量法 (latent variable approach ,LV) 的基本思路是 ,将全要素生产率视为一个隐性变量即
未观测变量 ,从而借助状态空间模型 (state space model)利用极大似然估计给出全要素生产率估算。
具体估算中 ,为了避免出现伪回归 ,需要进行模型设定检验包括数据平稳性检验和协整检验。
平稳性检验和协整检验的方法很多 ,常见的有 ADF (the Augmented Dickey2Fuller) 单位根检验和 JJ
(Johanson and Juselius ,1990)协整检验。由于产出、劳动力和资本存量数据的趋势成分通常是单位
根过程且三者之间不存在协整关系 ,所以往往利用产出、劳动力和资本存量的一阶差分序列来建立
回归方程。采用 C - D 生产函数 ,且假设规模收益不变 ,则有如下观测方程 :
ΔL n ( Yt ) = ΔL n ( TFPt ) + αΔL n ( Kt ) + (1 - α)ΔL n ( L t ) +εt (10)
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2005 年第 6 期
① 易纲、樊纲和李岩 (2003)较为详细地论述了索洛残差法估算全要素生产率时存在的理论缺陷。周方 (2001) 则认为索洛残
差法存在着原理性错误。
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其中 ,ΔLn ( TFPt )为全要素生产率增长率 ,假设其为一个隐性变量 ,且遵循一阶自回归即 AR
(1)过程 ,则有如下状态方程 :
ΔL n ( TFPt ) = ρΔL n ( TFPt - 1 ) +υt (11)
其中 ,ρ为自回归系数 ,满足|ρ| < 1 ,υt 为白噪声。这样 ,利用状态空间模型 ,通过极大似然估计同
时估算出观测方程 (10)和状态方程 (11) ,从而得到全要素生产率增长的估算值。
隐性变量法的最大优点在于 ,不再将全要素生产率视为残差 ,而是将其视为一个独立的状态变
量 ,这样将全要素生产率从残差中分离出来 ,从而剔除掉一些测算误差对全要素生产率估算的影
响。同时 ,在具体估算时 ,还充分考虑了数据非平稳性带来的伪回归问题。
2. 潜在产出法 (PO)
索洛残差法和隐性变量法在估算全要素生产率时 ,都暗含着一个重要的假设即认为经济资源
得到充分利用 ,此时 ,全要素生产率增长就等于技术进步率。换言之 ,这两种方法在估算全要素生
产率时 ,都忽略了全要素生产率增长的另一个重要组成部分 ———能力实现改善 ( improvement in
capacity realization)即技术效率提升的影响。
潜在产出法 (potential output approach ,PO) 也称边界生产函数法 (frontier production function) 正是
基于上述考虑提出的 ,其基本思路是遵循法雷尔 (Farrell ,1957)的思想 ,将经济增长归为要素投入增
长、技术进步和能力实现改善 (技术效率提升)三部分 ,全要素生产率增长就等于技术进步率与能力
实现率改善之和 ;估算出能力实现率和技术进步率 ,便给出全要素生产率增长率。①
设 Ry , t为产出增长率 , RTP , t为技术进步率 , CRt 为能力实现率 , Ryx , t 为要素投入增长所带来的
产出增长率 , RTFP , t为全要素生产率增长率 ,则有 :
Ry , t = RTP , t +ΔCRt + Ryx , t (12)
且全要素生产率增长率等于技术进步率与能力实现率变化之和 ,即 :
RTFP , t = RTP , t +ΔCRt (13)
能力实现率 CRt 测度了现有生产能力的利用程度 ,反映了现实经济的生产技术效率 ,通常利
用产出缺口来度量。产出缺口的估算方法很多 ,目前较为流行的是 HP 滤波 ( Hodrick2Prescott ,
1990) ,它是通过最小化 (T为样本期) :
∑
T
t = 1
( L nYt - L nY 3t ) 2 + λ∑T- 1
t = 2
[ (L n ( Y 3t +1 - L nY 3t ) - (L nY 3t - L nY 3t - 1 ) ]2 (14)
从而将现实产出的自然对数 LnYt 分解为趋势成分 (即潜在产出的自然对数 LnY 3t ) 和周期性成分
(即产出缺口 LnYt - LnY 3t ) 。②
如前所述 ,索洛残差法和隐性变量法估算的全要素生产率增长率就等于技术进步率 ,鉴于索洛
残差法较为粗糙 ,所以我们利用隐性变量法估算的全要素生产率增长率作为技术进步率 RTP ,这样
利用公式 (13)便得到全要素生产率的估算。
潜在产出法最大的优点在于 ,全面考虑了技术进步和能力实现改善对全要素生产率增长的影
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郭庆旺、贾俊雪 :中国全要素生产率的估算 :1979 —2004
①
② 郭庆旺、贾俊雪 (2004a)详细比较分析了潜在产出与产出缺口的三种估算方法。
潜在产出法可分为两类 :一是参数随机边界分析 (stochastic frontier analysis ,SFA) ,其中较为流行的方法为 Hildreth and Houck
(1968)的随机系数面板模型 (random coefficient panel model) ,这类方法可以很好地处理度量误差 ,但需要给出生产函数形式和分布的
明确假设 ,对于样本量较少的实证研究而言 ,存在着较大问题 ( Gong and Sickles ,1992) 。二是非参数数据包络分析 (data envelopment
analysis ,DEA) ,这种方法直接利用线性优化给出边界生产函数与距离函数的估算 ,无需对生产函数形式和分布做出假设 ,从而避免
了较强的理论约束。但这两类方法只适合于面板数据 ,并不能单独估算出某一主体的全要素生产率增长 ,所以本文没有采用这两
种方法。
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响 ,且借助这种方法可以更全面地分析经济增长源泉。但它的缺点也很明显 ,主要体现在它是建立
在产出缺口估算基础上 ,而无论用何种方法估算产出缺口 ,都会存在估算误差 ,从而导致全要素生
产率增长率估算偏差。
三、中国全要素生产率的估算
我们利用上述索洛残差法、隐性变量法和潜在产出法具体估算我国 1979 —2004 年的全要素生
产率增长率 ,数据主要来源于《中国统计年鉴》(2004) 和《中华人民共和国 2004 年国民经济和社会
发展统计公报》(2005) 。
(一)索洛残差法
利用索洛残差法估算我国全要素生产率增长率时 ,我们首先利用公式 (9) 估算出我国 1978 —
2004 年各年的实际资本存量 (以 1978 年为基期) ,具体结果见表 1。① 这样我们就可以通过公式 (8)
给出我国生产函数和全要素生产率的估算。在估算之前 ,我们首先利用 Wald 检验方法来检验规模
收益不变即α+β= 1 的假设。Wald 检验是利用无约束回归方程 Ln ( Yt ) = Ln ( A) +αLn ( Kt ) +βLn
( L t ) +εt 的 OLS回归结果 ,对 Ln ( Kt )和 Ln (L t )的系数进行线性约束检验 ,具体结果如下 :
原假设 F 统计量 P 值
α+β= 1 4116 01053P > 0105 表明在 5 %的显著性水平上 ,我们不能拒绝原假设 ,即认为我国经济在 1978 —2004 年间
经历了规模收益不变。这样 ,我们通过约束回归方
程 (6)的 OLS回归 ,得到如下结果 :
L n ( YtΠL t ) = - 018816 + 0. 6921
(49. 8 ,0. 000)
L n ( KtΠL t ) (15)
Adj R2squared = 019796 DW = 1184
由以上的检验结果 ,可以看出回归结果显著 ,并较好地通过自相关检验。这样得到α=
016921 ,β= 013079 ,将α、β、实际产出增长率、劳动力增长率和资本存量增长率代入 (6) 式 ,便得到
了我国 1979 —2004 年的全要素生产率增长率 ,具体结果见表 1。
(二)隐性变量法
如前所述 ,利用隐性变量法估算我国 1979 —2004 年全要素生产率增长率时 ,首先需要进行模
型设定检验 ,包括单位根检验和协整检验。具体地 ,我们使用 ADF 单位根检验和 JJ 协整检验 ,且对
各个变量取自然对数。对于我国 1978 —2004 年间的实际产出 LnY ,ADF 单位根检验结果如下 :
平稳性检验 ADF 临界值 (99 %) 临界值 (95 %) MacKinnon P
Z ( t) - 21904 - 4138 - 316 011609
表中 ADF = - 21904 ,其绝对值小于各个临界值 ,以及 MacKinnon P 值表明原序列为非平稳的。
进一步进行单位根检验 (对原序列一阶差分项进行平稳性检验) ,结果如下 :
单位根检验 ADF 临界值 (99 %) 临界值 (95 %) MacKinnon P
Z ( t) - 31066 - 3175 - 310 010052
表中 ADF = - 31066 ,其绝对值大于 95 %的临界值 ,表明在 5 %的显著性水平可以认为原序列
为 I (1)序列。同样 ,ADF 检验表明我国 1978 —2004 年资本存量LnK和劳动力LnL 都为 I (1)序列。
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2005 年第 6 期
① 郭庆旺、贾俊雪 (2004a)详细论述了测算我国资本存量的难点 ,并给出我国实际资本存量的测算。
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表 1 全要素生产率 (TFP)增长率
年份
实际 GDP
(亿元)
就业人数
(万)
资本存量
(亿元)
能力实现
率 ( %)
能力实现
改善 ( %)
TFP 增长率
(SR , %)
TFP 增长率
(LV , %)
TFP 增长率
(PO , %)
1978 362411 40152 3837 21498
1979 38991531 41024 449311 11343 - 11155 - 4198 11309 01154
1980 42031956 42361 515217 01281 - 11063 - 31417 11007 - 01056
1981 44251026 43725 583515 - 31428 - 31708 - 41957 0189 - 21818
1982 48231677 45295 670014 - 41053 - 01625 - 21414 01988 01363
1983 53491172 46436 779411 - 3141 01643 - 1125 11213 11856
1984 6160197 48197 912319 0171 4112 2113 11155 51275
1985 69901889 49873 1089314 31296 21587 - 11106 11373 3196
1986 7610161 51282 1287719 1194 - 11356 - 41693 11339 - 01017
1987 84911267 52783 1488915 31352 11412 - 01207 11116 21528
1988 94481029 54334 1695715 41836 11484 01693 0197 21454
1989 98321183 55329 1843113 - 01128 - 41964 - 21549 01626 - 41338
1990 10209109 63909 1978316 - 51367 - 51239 - 51994 - 01704 - 51943
1991 11147173 64799 2142816 - 51912 - 01545 21975 01634 01089
1992 12735109 65554 2381318 - 21356 31556 61126 01902 41458
1993 14452191 66373 2706415 01287 21643 31593 11109 31752
1994 16283108 67199 3077019 21202 11915 21738 11113 31028
1995 17993166 67947 3471215 2143 01228 11237 11051 11279
1996 19718173 68850 3896618 21227 - 01204 0164 01983 01779
1997 21461192 69600 4354716 118 - 01426 01314 01963 01537
1998 23139188 69957 4891617 01863 - 01937 - 01932 11067 0113
1999 24792147 70586 5451812 - 01374 - 11237 - 11114 01955 - 01282
2000 26763198 71150 6040018 - 01663 - 0129 01187 01907 01617
2001 28717137 73025 6704419 - 11488 - 01825 - 1117 01752 - 01073
2002 31073103 73740 7496419 - 11497 - 01009 - 01329 01978 01969
2003 34070116 74432 8490211 - 0124 11257 0112 11105 21362
2004 37306183 75412 9558413 01851 11091 01329 11012 21103
LnY、LnK和LnL 的协整检验结果如下 (取 95 %临界值) :
原假设 滞后阶数 特征值 最大λ统计量 迹统计量 最大λ统计量临界值 迹统计量临界值
R (Π) = 0 2 01581 21174 36134 2210 34191
检验结果表明 ,迹统计量大于相应临界值 ,但最大λ统计量却小于相应临界值 ,所以在 5 %的
置信水平上我们不能拒绝原假设即 LnY、LnK和 LnL 之间不存在协整关系。这样 ,我们利用 LnY、
LnK和LnL 的一阶差分序列ΔLnY、ΔLnK和ΔLnL ,建立形如 (10)式的观测方程。我们利用状态空间
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郭庆旺、贾俊雪 :中国全要素生产率的估算 :1979 —2004
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模型 ,借助卡尔曼滤波 ( Kalman Filter)将预测误差分解 ,并利用最大似然估计给出观测方程 (10) 和
状态方程 (11)的估算 ,估算结果如下 : ①
对数似然值 Wald 统计量 ( P 值) 变量 估计 标准差
41179 33912 (0100) 资本存量产出份额α 01784 01075劳动力产出份额β 01216 —
自回归系数ρ 01945 0135
Wald 统计量及相应的 P 值表明最大似然估计显著。状态方程的自回归系数ρ= 01945 非常显
著 ,表明全要素生产率增长率的变化具有持续性。有了观测方程 (10)和状态方程 (11) 的估算 ,便可
得到我国 1979 —2004 各年的全要素生产率增长率 ,具体结果见表 1。
(三)潜在产出法
我们首先利用 HP 滤波估算产出缺口即能力实现率 ,因使用的是年度数据 ,所以我们采用了
OECD 的建议 ,取λ= 25。这样由公式 (14)便得到我国 1978 —2004 各年的能力实现率 ,具体结果见
表 1。我们利用隐性变量法所估算的全要素生产率增长率作为技术进步率 ,这样由公式 (13) ,便得
到我国 1979 —2004 各年的全要素生产率增长率 ,具体结果见表 1。
四、全要素生产率增长与经济增长源泉分析
我们依据各种方法的估算结果 ,对我国 1979 —2004 年间的全要素生产率增长和经济增长源泉
做简要分析。
(一)全要素生产率增长分析
依据三种方法所估算的全要素生产率增长率结果 ,我们绘制出图 1 ,同时对我国 1979 —2004 年
图 1 全要素生产率增长率变化状态
间的全要素生产率增长做简要分析。由图 1 可以看出 ,三种方法估算的全要素生产率增长率大小和
波动幅度存在较大差异。索洛残差法和潜在产出法估算的全要素生产率增长率波动较为剧烈 ,而
隐性变量法的估算结果变化较为平缓 ,原因就在于隐性变量法假设全要素生产率增长率遵循一阶
自回归过程。三种方法估算的全要素生产率增长率总体变化趋势较为一致 ,与我国 1979 —2004 年
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2005 年第 6 期
① 在估算方程 (10)时 ,我们发现如果不施加规模收益不变的约束 ,会出现平均劳动力产出份额为负的问题 ,所以我们对生产
函数增加了规模收益不变的约束。
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间宏观经济的运行情况比较吻合 :在经济繁荣阶段 ,全要素生产率增长率都达到阶段性高点 (以潜
在产出法估算结果为例 :1984 年为 51275 % ,1987 年为 21528 % ,1992 年为 41458 %) ;在经济不景气
阶段 ,全要素生产率增长率都处于阶段性低点 (以潜在产出法估算结果为例 :1981 年为 - 21818 % ,
1990 年为 - 51943 % ,1999 年为 - 01282 %) 。由此可见 ,我国全要素生产率增长率变化与宏观经济
波动密切相关 (郭庆旺、贾俊雪 ,2004b) 。
从图 1 还可以看出 , (1) 1993 年以前 ,我国全要素生产率增长率总体呈现出涨跌互现的波动情
形 ,波动幅度比较剧烈且较为频繁。究其原因 ,1993 年以前正是我国经济体制和市场条件发生剧
烈频繁变化的时期 ,这必然导致全要素生产率增长发生剧烈频繁变化。如改革开放初期 (1979 —
1984 年) ,家庭联产承包责任制与国营企业放权让利等制度变迁 ,使生产力得到极大解放从而促进
全要素生产率快速增长。而随着改革开放步伐加快 ,一些制度上的深层次矛盾逐渐显现 ,从而制约
了全要素生产率增长。(2) 1993 年以来 ,我国全要素生产率增长率总体呈现出逐年下降的趋势 ,直
到 2000 年这种下降趋势才得以缓解 ,随后呈现出逐年攀升的势头。究其原因 ,1993 年以来 ,随着宏
观经济逐步降温并于 1998 年出现通货紧缩 ,我国经济出现生产能力全面过剩情形 ,国有企业减员
和资本过度深化进一步加剧了劳动力的低水平利用 ,长期低水平的公共教育支出与科学研究支出
以及一些社会矛盾的进一步加剧 ,这些因素都不可避免地导致全要素生产率增长率持续下降。①
而 2000 年以来 ,随着积极财政政策的实施 ,尤其是基础设施建设与公共教育支出经济效应的逐步
显现 ,宏观经济逐渐好转 ,全要素生产率增长率也随之出现逐年攀升的势头。由此可见 ,影响我国
全要素生产率增长变化的主要因素在于我国经济体制变革与宏观经济政策的变化。
索洛残差法得到我国 1979 —2004 年间全要素生产率平均增长率为 - 0154 % ,隐性变量法和潜
在产出法估算的全要素生产率平均增长率分别为 01954 %和 01891 %。鉴于索洛残差法本身比较
粗糙 ,而隐性变量法估算的全要素生产率增长率实际上仅仅反映了技术进步率 ,所以我们似乎应当
采用潜在产出法估算的全要素生产率增长率 ,可以认为我国 1979 —2004 年间全要素生产率平均增
长率为 01891 %。
(二) 经济增长源泉分析
我们依据隐性变量法与潜在产出法的估算结果 ,对我国 1979 —2004 年间经济增长源泉即要素
增长、技术进步和能力实现等因素对经济增长的贡献做简要分析。利用公式 (10)可得到如下结果 :
平均经济增长率 全要素生产率增长率 要素投入增长
9142 % 技术进步率 能力实现变化率
01954 %(10113 %) - 01063 %( - 0167 %) 81529 %(90154 %)
注 :小括号中的数值为各因素对经济增长的贡献率。
由以上数据可以看出 ,全要素生产率增长对我国 1979 —2004 年间经济增长的平均贡献率较低
仅为 9146 % ,而要素投入增长的平均贡献率高达 90154 %。这一方面表明 ,此间我国经济增长主要
依赖于要素投入增长 ,是一种较典型的投入型增长方式 ;另一方面也表明 ,我国今后全要素生产率
增长对经济增长的贡献空间很大。就全要素生产率增长构成而言 ,技术进步率为 01954 % ,对经济
增长的平均贡献率为 10113 % ; 能力实现改善为 - 01063 % ,反而阻碍了经济增长 ,贡献率为
- 0167 %。由此可见 ,我国全要素生产率增长及其对经济增长贡献较低的原因 ,一方面在于技术进
步率偏低 ,另一方面更在于生产能力利用水平和技术效率低下 ,资源配置不尽合理。
为了对我国全要素生产率增长及其对经济增长贡献有更深刻地认识 ,我们以三个发达国家与
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郭庆旺、贾俊雪 :中国全要素生产率的估算 :1979 —2004
① 胡鞍刚、郑京海 (2004)详细讨论了 20 世纪 90 年代我国全要素生产率持续下降的原因。
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三个亚洲新兴市场经济国家为例进行简要比较。表 2 给出了法国、德国和美国以及泰国、新加坡和
韩国在 20 世纪 50 年代到 90 年代全要素生产率增长的情况。
表 2 全要素生产率增长比较
时间 1951 —1960 年 1961 —1970 年 1971 —1980 年 1981 —1990 年 1991 —1995 年
泰国 — 2161 % 2113 % 2162 %(3415 %) 2105 %(2516 %)
新加坡 — 3188 % 2174 %(3111 %) 3135 %(4816 %) 4181 %(5612 %)
韩国 — 3122 % 2146 %(2612 %) 5101 %(5212 %) 3118 %(4214 %)
日本 2180 %(2718 %) 2164 % 0158 %(1419 %) 0163 %(1716 %) - 0113 %( - 1012 %)
德国 4143 %(64 %) 1153 % 0182 %(2916 %) 0171 %(3116 %) - 2105 %( - 114 %)
美国 1152 %(42 %) 1178 % 0126 %(910 %) 0151 %(1618 %) 0153 %(2618 %)
注 :资料来源于 Mercer2Melbourne Institute ,1997。小括号中的数值为全要素生产率增长对经济增长的贡献率。
从表 2 可以看出 ,三个亚洲国家在 1961 —1995 年间全要素生产率增长率及对经济增长的贡献
率都处于一个较高水平 ;而三个发达国家在 20 世纪 70 年代以前全要素生产率增长率及对经济增
长的贡献率都处于较高水平 ,但此后全要素生产率增长率较低且呈现出逐步下降趋势。与这些国
家相比 ,一方面我国全要素生产率增长比同时期三个发达国家要高 ,这比较符合新兴市场经济的发
展特点 ;但另一方面 ,我国全要素生产率增长及对经济增长贡献率远远低于三个亚洲新兴市场经济
国家。这一方面表明 ,我国全要素生产率增长本身较低从而对经济增长的贡献率偏低 ;另一方面还
表明 ,要保持我国经济长期持续增长 ,还需要大力提高全要素生产率增长率。
五、结 语
本文在分析比较了全要素生产率四种估算方法基础上 ,利用索洛残差法、隐性变量法和潜在产
出法估算出我国 1979 —2004 年间全要素生产率增长率 ,并依据估算结果对我国全要素生产率增长
和经济增长源泉做简要分析。分析表明 ,全要素生产率增长对经济增长的贡献率较低 ,我国经济增
长主要依赖于要素投入增长 ,是一种典型的投入型增长方式。我国经济增长的这一特点对于我国
制定长期可持续增长政策具有重要意义。
1. 1979 —1993 年间 ,我国全要素生产率增长率总体呈现出涨跌互现的波动情形 ,且波动较剧
烈 ;1993 年以后 ,全要素生产率增长率则呈现出逐年下降趋势 ,直到 2000 年 ,这种下降趋势才得以
缓解 ,全要素生产率增长率总体上呈现出逐年攀升的势头。
2.我国 1979 —2004 年间我国全要素生产率平均增长率为 01891 % ,对经济增长平均贡献率为
9146 %。全要素生产率增长对经济增长贡献较低的原因在于 ,技术进步率偏低 (对经济增长贡献率
为 10113 %) ,以及经济生产能力利用水平与技术效率低下 ,资源配置不尽合理 (能力实现改善对经
济增长贡献率为 - 0167 %) 。与此对照的是 ,我国要素投入对经济增长贡献率高达 90154 % ,表明我
国经济增长主要依赖于要素投入增长 ,是一种较典型的投入型增长方式。
3.我国经济增长的这些特点与我国当前经济发展阶段较为适应 ,比较符合经济增长方式转变
的阶段性规律。在我国经济发展的初级阶段 ,乃至今后相当长的一段时期内 ,我国经济增长仍将主
要依赖于要素投入增长 ,意味着政府不能忽视要素投入的重要性。但另一方面 ,也应认识到提高全
要素生产率增长对我国经济长期持续增长的重要性 ,毕竟很高的要素投入增长不可能长期维持下
去。所以 ,政府一方面应继续加大公共教育和科技等投入 ,提升技术进步率 ;另一方面还应通过各
种政策大力促进能力实现改善 ,优化资源配置 ,提升技术效率 ,从而促进经济增长方式转变 ,提高效
率型经济增长。
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2005 年第 6 期
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Estimating Total Factor Productivity in China
Guo Qingwang &Jia Junxue
(China Financial Policy Research Center ;Renmin University of China)
Abstract :After comparing four methods of estimating total factor productivity ,This paper estimates total factor productivity growth
rate and analyses total factor productivity growth and sources of economic growth for the period from 1979 to 2004 in China. The
main conclusions are as follows : (1) total factor productivity growth rate presented fluctuant character and fluctuated markedly and
frequently before 1993 ,but declined steadily after 1993 and presented some appearances of turnover in 2000. (2) Total factor
productivity growth rate and itpis contribution of economic growth was lower which suggested that economic growth was input2driven
growth for the period from 1979 to 2004 in China. (3) The reason why total factor productivity growth rate was lower lied on lower
technological progress rate ,technical inefficiency and unreasonable resource allocation.
Key Words :Total Factor Productivity ; Solowpis Residual Method ; Latent Variable Method ; Potential Output Method
JEL Classification :C490 ,O470
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