我国全要素生产率对经济增长贡献的分析研究

发布时间：2018-01-12 09:28

  本文关键词：我国全要素生产率对经济增长贡献的分析研究　出处：《统计研究》2014年12期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 经济增长贡献 数据包络分析 劳动力投入 资本投入 技术进步 固定资本形成 核算法 劳动投入 估算结果 折旧额

【摘要】：正一、引言在经济增长的贡献上,除资本和劳动力投入外,全要素生产率(TFP)或者说技术进步的提高是重要的因素。许多学者采用不同的方法对我国全要素生产率进行估算,主要有增长核算法、数据包络分析(DEA)方法、随机前沿模型(SFA)方法等。此外,由Dale W.Jorgenson提出的KLEMS方法为TFP的估计与国际比较提供了新的思路。但目前并没有哪种方法得到学术界的普遍认可,各方法也均存在一定的不足。除估计方法外,基础数据的选择也有重要
[Abstract]:First, the introduction on the contribution of economic growth, in addition to capital and labor input. Total factor productivity (TFP) or the improvement of technological progress is an important factor. Many scholars use different methods to estimate the total factor productivity of our country, mainly the growth accounting method. Data Envelopment Analysis (DEAA), Random Frontier Model (SFAA), etc. The KLEMS method proposed by Dale W. Jorgenson provides a new idea for the estimation of TFP compared with the international comparison. In addition to the estimation method, the selection of basic data is also important.
【作者单位】： 中国人民银行福州中心支行;
【分类号】：F124;F224
【正文快照】： 一、引言在经济增长的贡献上,除资本和劳动力投入外,全要素生产率(TFP)或者说技术进步的提高是重要的因素。许多学者采用不同的方法对我国全要素生产率进行估算,主要有增长核算法、数据包络分析(DEA)方法、随机前沿模型(SFA)方法等。此外,由Dale W.Jorgenson提出的KLEMS方法为

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