经济发展论文：全要素生产率研究方法述评摘要:全要素生产率作为反映经济增长质量的重要指标,近年来引起了国内外学者的广泛关注。
目前测算全要素生产率的方法大致分为两类:参数方法和非参数方法,它们的区别在于是否需要假设具体的生产函数形式。
文章以上述分类方法为基础,对全要素生产率的研究方法进行了详细论述,并总结了不同方法在测算中的优势和不足,同时对相关研究文献进行了简要评述。
最后,对我国全要素生产率的研究方向进行了探讨。
关键词:全要素生产率;索洛余值法;随机前沿生产函数法;数据包括分析法一、引言全要素生产率(TFP)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。
改革开放以来,国内外学者对中国的全要素生产率进行了深入研究,产生了大量的研究文献,但这些文献对TFP的估算结果存在较大差异,引发了许多争论,究其原因主要有两点:一是数据来源和处理方法不同,二是测算方法不同。
测算TFP的方法多种多样,每种方法都有其优缺点和适用对象,究竟哪种方法更为恰当,哪一个研究的结果更为准确,哪种方法或哪种研究思路对于改革以来中国经济增长的分析更为适用?为此,有必要对既有的TFP研究方法进行梳理和总结,并指出其中存在的缺陷和不足,以利于研究者对TFP有一个较为客观的认识和了解,进而进行科学的计算。
目前测算TFP的方法大致分为两类:参数方法和非参数方法,它们的区别在于是否需要假设具体的生产函数形式。
参数方法主要有索洛余值法、拓展的索洛余值法、随机前沿生产函数(SFA)法等,非参数方法主要有指数法、数据包络分析(DEA)法等,本文以上述分类方法为基础,对相关文献进行评述。
二、参数方法1. 索洛余值法。
索洛余值法最早由索洛(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余值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。
由于模型简单,合乎经济原理,因此国内外很多学者利用这种方法对我国全要素生产率进行测算。
如邹至庄(1993,2002)、张军(2002)、郭庆旺等(2005)、涂正革等(2006)等,尽管研究结果存在分歧,但绝大多数研究认为中国改革开放以前的经济增长是低效率的,TFP增长十分缓慢,而改革开放以后经济增长质量比改革开放以前有了较大的改善;国企的全要素生产率低于集体企业等。
在利用索洛余值法测度TFP时,存在着如下缺陷和不足:(1)该方法中TFP通过方程的“剩余”计算出来,不能直接求解,这种通过“剩余”得到的计算结果,包括了整个方程的计算误差,由此得到的结果的精确性有待提高。
Jorgenson & Grilliches(1967)认为全要素生产率实际是一种计算误差,引起这种误差应归因于两个原因:投入要素度量的不准确以及生产函数中必需的变量没有考虑完全。
(2)技术进步外生性、非体现性、希克斯中性假定的质疑。
Felipe(1999)对此进行了批判,他认为技术进步的外部性意味着技术进步被“叠加”在系统上,即假定随着时间的推移而增长,并且由所考虑的经济系统以外的因素决定。
非体现的技术进步是一种外部性技术进步,这种技术进步不需要新投入,生产函数形式并不随时间改变而改变。
希克斯中性意味着增长路径上的点,技术替代率独立于时间,即对于给定的一个要素价格比率,技术进步不会影响资本投入和劳动力投入之间的比值。
在上述假设条件下,技术进步被认为是公共物品,获得知识被假定是没有成本的和瞬时的,技术进步不依赖劳动投入和投资。
即使西方发达国家的整体经济也不满足这些条件,更何况中国这样一个发展中国家。
(3)参数估计中存在的问题。
估计参数?琢L、?琢K主要有三种方法:经验估计法、回归法、比值法或者份额法。
经验估计方法主要根据经验估计资本、劳动产出弹性的大致值,这种方法的缺点主要体现在参数估计一般采取经验估计方法,存在一定的主观随意性,且不同产出弹性值的选取对结论的影响比较大。
为克服经验估计方法中的主观性问题,有学者利用回归法来确定参数,该方法中劳动和资本的产出弹性在样本区间内是固定不变的,这种固定弹性的计算方法是与索洛增长方程的假设条件:中性技术进步一脉相承的,但同时又可能是一个不符合实际的假设。
其次,回归法中资本和劳动弹性的确定一般是与TFP分离而单独得出的,这一算法本身就割裂了三者之间的内在联系关系,确定弹性时代入存量数据,计算TFP 时代入增量数据,然而通过存量数据得到的弹性计算结果,并不能保证代入增量数据后方程的残差平方和最小,由此可能降低TFP计算结果的准确性。
比值法利用资本(劳动)在要素总成本中所占的份额来近似资本(劳动)的产出弹性,或者资本(劳动)在要素总产出中所占的份额来近似资本(劳动)的产出弹性,然后根据索洛余值公式对TFP进行测算。
应用比值法测算要素的产出弹性同样存在计算简单的优点,但是由于我国统计数据的缺乏,致使应用比值法研究中国TFP增长率的文献较少,而且要素的产出弹性等于要素的成本份额或者产出份额的前提条件是完全竞争、利润最大化、和规模报酬不变,中国的市场不是完全竞争的市场,因此利用比值法测算中国全要素生产率可能存在较大的偏差。
2. 拓展的索洛余值法。
有鉴于索洛余值法存在的缺陷,国内外学者在传统的索洛增长方程研究框架下作了另外一些有益的探索性研究。
(1)要素投入度量的改进。
美国经济学家Denison认为Solow测量的技术进步之所以存在一个较大的TFP增长率,主要是由于对投入增长率的低估造成的,而这种低估则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,在对美国经济增长的研究中,他对投入要素进行了更为细致的划分,将劳动投入按就业、工时、年龄、性别、教育程度进行分解,资本投入按住宅建筑和住宅工地、非住宅建筑和设备、非住宅土地和存货划分,最后估计的技术进步对经济增长的贡献度减少到30%,显著低于Solow的估算。
Jorgenson & Griliches(1967)认为既有研究中TFP过大的原因是由于存在对投入要素的计量误差,正是这种误差使得投入要素的贡献被严重低估了。
Jorgenson采用超越对数生产函数的形式,将资本投入和劳动投入的增长分解为数量增长与质量增长,对1948年~1979年美国的经济增长进行了估算,得出TFP增长率对美国经济增长的贡献率为23.6%,位居资本与劳动之后。
Denison & Jorgenson的研究注意到资本和劳动投入的不同质,将资本和劳动按不同类型进行分类测量,考虑到数量增长和质量增长对经济增长的贡献。
OECD(2001)生产率手册提出的增长核算方法主要基于Jorgenson的研究。
(2)内生增长理论的拓展。
索洛之后的经济学家观察到储蓄率和技术进步都不是孤立于经济体的外生变量,由此发展出了内生增长理论。
内生增长理论在索洛模型的基础上进行了两个方向的拓展:一个方向是考虑一个专门的知识生产部门,增加对该部门的投入会增加知识产出,最终导致物质生产部门产出的增加,从而把技术进步内生化。
这个方向的工作主要是由罗默(Romer,1986)开创的。
另一个方向是对资本概念的拓展,既引入人力资本的因素,这样即使不考虑外生知识增长率的不同,也可以很好地解释经济的长期增长和国与国之间的差异,这一方向的工作首先是由卢卡斯(Lucas,1988)进行的。
罗默模型把知识作为一个独立的生产要素,并强调知识作为生产要素的重要性。
知识具有很强的正外部性。
一个企业的知识资本的增加不仅会使本企业产量增加,也会使别的企业产量增加。
知识具有非竞争性,一个人使用某种知识并不影响别人对该知识的使用,知识一经发现,提供的边际成本几乎为零。
罗默模型认为,一些国家之所以长期处于低水平的增长路径上,就是由于对知识生产部门的投资不够,技术进步率太低。
因此,一个自然的结论就是,应该鼓励对知识生产的投资。
在卢卡斯的人力资本模型中,人力资本是一个与知识有关系但又相互区别的概念。
人力资本和知识一样,在生产过程中有正的外部作用。
但人力资本并不像知识那样必须以物质资本为载体,而主要是通过学习和教育获得的,附着在活生生的人身上,因此人力资本具有竞争性。
在不同的国家,由于所积累的人力资本不同,对相同知识的使用可以产生完全不同的收益,进而导致经济增长率和人均产出的不同。
由此得到的结论是,应该鼓励人们投资于教育和学习,从而积累更多的人力资本,以此获得经济的持续增长。
内生增长理论把技术进步内生化,拓展了索洛模型,更加贴近实际。
此外,还有学者利用其他方法对索洛模型进行了拓展研究,如Tinbergen(1942)使用带时间趋势项的Cobb-Douglas生产函数来测度全要素生产率,时间趋势项系数表示TFP增长率。
也有些国内学者对资本和劳动的产出弹性进行了深入研究,如高宇明、齐中英(2008)从索洛增长方程理论入手,建立了一个基于时变参数的TFP估计体系,通过状态空间模型,利用卡尔曼滤波算法测算了资本和劳动的产出弹性;许冰、章上峰(2008)在Cobb-Douglas生产函数的基础上,把全要素生产率看成是时间的非参数函数,构造全要素生产率测算的半参数估计方法,对“索洛余值法”的拓展做出了贡献。
3. 随机前沿生产函数法。
生产函数的理论定义是在一定技术条件下特定的要素投入有效使用时的最大产出,但是在生产函数提出后的很长一段时间内,计量经济学家估计的都是平均生产函数。
Aigner等(1977)在Farrell的基础上创造了一种估计随机前沿生产函数的方法,从而,可以在技术无效率条件下估算全要素生产率。
随机前沿生产函数法在计算TFP中具有以下优势:(1)早期的TFP研究中,随机前沿模型主要应用于横截面数据, Kumbhakar(1991,2000)、Battese(1995,1997)等学者逐渐地在研究中使用面板数据,而面板数据比横截面数据拥有更多的自由度;(2)相比于其他方法,随机前沿生产模型考虑到了随机误差对经济增长的影响,因而能较好模拟经济发展状况;(3)随机前沿生产模型最大的贡献是允许技术无效率的存在,并将全要素生产率的变化分解为技术进步和技术效率的变化,这比传统的索洛余值法更加接近生产和经济的实际情况。