深圳市全要素生产率再测算及其驱动因素——基于产业及细分行业的研究

发布时间：2022-02-08 11:16

　　采用增长核算法和DEA-Malmquist指数法测算深圳市、产业及各行业的TFP指数并对其进行分解。使用Tobit模型分析深圳市、产业及行业TFP的驱动因素的影响程度,结果表明:改革开放以来,深圳全要素生产率对经济增长贡献逐年递增,其增速有所下降并趋于稳定;不同产业的全要素生产率具有差异性,工业TFP增速有所回落而服务业增速平稳强劲;深圳市产业及各行业的TFP的驱动力不同,工业TFP提升的驱动因素更多表现在技术效率,而服务业TFP则更多表现在技术进步;驱动深圳TFP和行业部门影响因素的影响程度和影响效应具有差异化。最后,针对研究结论,提出建设性的政策建议。 

【文章来源】：软科学. 2019,33(02)北大核心CSSCI

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

图１投入要素、ＴＦＰ及ＧＤＰ的增长率

产的技术进步增长尤其强劲，年均增速分别为７．３％和８．４％；零售业、住宿与餐饮业两大传统产业的技术进步为负增长，增速为－９．１％和－８．２％。ＥＦＦＣＨ指数显示工业技术效率比服务业技术效率要高，年均增速分别为３．９％和２．２％。制造业技术效率年增长率为５．８％。服务业内部的信息传输、计算机服务和软件业在２００１年全球互联网泡沫之后其技术效率具有明显提高，当年技术效率增长率为１１３％，２０１４年交通运输、仓储和邮政业的技术效率增速也非常快，年增速为１５２％，见图２。图２ＤＥＡ－Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ分解的ＴＥＣＨ和ＥＦＦＣＨ指数４影响因素的实证分析４．１驱动因素的选取将深圳、工业、服务业以及细分行业的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数作为被解释变量，由于ＴＦＰ具有惯性即过去的ＴＦＰ对当前的ＴＦＰ增长具有显著的促进作用［２４，２５］，故将被解释变量的滞后一期作为解释变量，而其他解释变量的选择是一致的。本文从科技进步、经济体制和产业结构等方面选取以下影响因素作为解释变量：①常住人口占比，该指标既能够较好地反应深圳市常住人口变化情况又能体现流动人口的变化；②产业结构，考虑到深圳农业占比非常低，产业结构使用服务业产值占ＧＤＰ产值的比值；③对外开放度，采用进出口总额占ＧＤＰ比值反映对外开放程度；④人力资本深化程度，该指标采用深圳市科技人员数量来衡量；⑤科技研发投入，即Ｒ＆Ｄ经费占ＧＤＰ比重；⑥经济景气状况，采用全国ＧＤＰ增长率；⑦市场化程度，市场化程度用（全社会投资固定总额－国有经济固定资产投资额）／全社会固定资产投资总额）来反映制度因素。４．２Ｔｏｂｉｔ模型回

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3614968