原创《基于DEA—Malmquist模型省际经济全要素生产力分析》：该文是关于Malmquist论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
[摘 要] 选取1990-2014年全国和各省份面板数据,首先利用柯布道格拉斯生产函数模型和索罗经济增长方程测算资本、劳动力和科技进步对经济增长的贡献率,再利用DEA-Malmquist指数方法,测算各省份全要素生产力数值,结果表明样本期间内,科学技术贡献率EA等于40.5%,资本贡献率EK等于53.87%,劳动力贡献率EL等于5.62%,资本投入仍然是经济发展最主要动力,东部地区明显高于西部地区,全要素生产力地区发展不平衡,并且呈下降趋势.
[关键词] TFP；DEA-Malmquist模型；索罗经济增长方程；经济增长贡献率
[中图分类号] F062.1 [文献标识码] A
Abstract： Selecting 1990-2014 panel data of the whole country and every province in China, the study calculating the contribution rates of capital, labor force, technological progress of economic growth with Cobb-Douglas production function and Solow" economic growth equation. Then the DEA-Malquist method is used to figure out the numerical value of total factor productivity of every province. The result proves that during the sample period, the contribution rates of science and technology, capital, and labor force are respectively EA等于 40, 5%, EK等于53.87%,and EL等于5.62%. Capital investment is still the major driving power of economic growth. It is more obvious in the east region than in the west region of China. The growth of total factor productivity is not even among regions and is declining.
Key words： TFP, DEA-Malmquist model, Solow" economic growth equation, contribution rate to economic growth
一、引言
亚当·斯密的古典经济增长理论和哈罗德—多马模型,分别分析了资本和劳动力对经济增长的贡献,索洛模型将技术进步引入到经济模型中,发现当资金投入增长率等于劳动力投入的增长率时,工业产出增长率大于资金和劳动力增长率.也就是说,还有存在于资金和劳动力资本以外的其他资本存在,索洛认为,一是企业的技术进步产品创新因素；二是企业管理因素.在本文中,全要素生产率是指由索洛提出的,表示除了资本和劳动力以外的其他因素投入对产出的影响.全要素生产率可以解释经济增长中要素使用效率对增长的贡献,反映经济增长的质量,判断经济增长方式的变化.本文旨在利用全要素生产力变动模型（DEA-Malmquist）研究各省份TFP变动情况,分析1990-2014年中国经济增长因素.
目前对省际全要素生产力的估算已经有了很多研究,Fleisher and Chen（1997）运用经济增长核算方法计算中国25个省份TFP数值,发现沿海省份的TFP是内地的两倍,主要由教育和外商投资造成的.叶裕民（2002）运用索洛经济增长核算模型,对全国及各省TFP进行了估算,发现经济结构变动是全要素生产率提高的重要原因,中国经济增长是资本和技术双推动型.王小魯、樊纲（2000）发现改革之前,TFP只有50年代有明显提高,而60年代到改革前TFP呈负增长.
二、模型选取
当前对TFP的测算主要有两种方法,一是索洛余值法；二是生产函数法,包括随机前沿分析的参数法和数据包络分析（DEA）的非参数方法.本文在测算全要素生产力时采用DEA方法,主要是因为：第一,DEA方法不用给出对生产函数的具体形式,避免误差.第二,DEA方法进一步将全要素生产率的变化分解为技术和效率两个部分,结果清晰明了,更方便看出问题所在.
Malmquist生产率指数是基于DEA模型提出的,将全要素生产率的变化分解为技术（EC）和效率（TC）两部分,即TFP等于EC*TC,EC表示技术效率变动指数,表示样本期间技术效率的相对变化程度.TC表示技术进步指数,测量生产技术边界的推移程度.技术效率又进一步变化分解为纯技术效率变化（PEC）和规模效率变化（SEC）,即EC等于PEC*SEC.技术效率的概念是Farell（1957）年提出来的,指在要素投入不变的情况下,一个企业的实际产出同最大产出之比,一般用该企业产出和前沿面所代表企业产出比来计算.
三、实证分析
(一)数据来源及数据处理
本文选取GDP作为产出指标,资本存量和劳动力作为投入指标,全国和31个主要省份为决策单元,指标数据GDP,GDP指数,固定资产投资,固定资产投资价格指数,就业人数等均来自全国和各省统计年鉴.具体数据处理方法如下：
1.GDP.利用GDP平减法,将各省及全国各年度生产总值数据根据GDP指数分别折算为按1990年为基期的不变价GDP.
2.资本存量.关于资本存量的估算一直存在争议,主要有两个问题,一个是基年资本存量的测算,一个是折旧率的选取.本文采用张军等测算的1990年全国和各省资本存量做为基年资本存量,该文中给出的资本存量以52年为基期,通过52年为基期的2000年固定资产投资价格指数,将52年为基期90年各省资本存量换算为90年为基期的各省资本存量,根据各省实际情况分别采取5%-10%的固定资产折旧率,利用永续盘存法计算全国和各省各年资本存量,具体公式如下：
Malmquist论文参考资料：
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