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各地区全要素生产率变化与比较
摘 要 ： 论 文 基 于 参 数 法 经 典 理 论 索 洛 残 差 法 以 及 非 参 数 法
DEA-Malmquist 指数方法对我国东中西地区全要素生产率进行测算比较。
两种模型方法估算全要素生产率总体的大小和趋势是一致的， 在经济繁荣
的阶段， TFP 增长率都出现了 逐步上涨的特点， 在经济不景气或者受经济
危机影响的阶段， 都出现了急剧下滑降至阶段低点。 但是对于波动幅度和
大小存在较大的差异。 索洛残差法对全要素生产了 的估算比较平缓， 但在
经济冲击比较大的背景下波动又显得较为剧烈。 用索罗残差法估算全要素
生产率的变化， 东部地区和中部地区基本都在 TFP 变化率 1 上下震荡， 且
东部地区和中部地区差距描述不是很明显。 而 DEA-Malmquist 指数方法对
全要素生产率的梯度差估算更为显著， 经济危机和国家政策对地区投入的
冲击波动也更为平稳和顺畅。
通过对 DEA 指数方法对全要素生产率进行分解后， 发现技术效率最高
的前三个省市分别为天津、 上海、 广东省; 而技术效率最低的四个省份分
别为广西、 西藏、 内蒙古、 吉林。 从区域层次来看， 2003-2012 年之间曼
奎斯特全要素生产率增长率顺序从高到低依次是东部、 中部和西部地区。
技术效率指数的以仍然是东部地区最高、 中部次之， 西部地区最低。 本文
建议加大 R& D 投入、 加快区域产业转型升级是提升中西部区域技术效
率缩小与东部差距的重要手段和途径之一。
关键词： TFP; 技术效率; 索罗残差法; DEA-Malmquist

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2022-9-29 02:28:44 上传

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关键词：全要素生产率 全要素 各地区 doc 生产率