颜 色
一、TFP寄义、研究要领及对经济生长的意义
全要素生产率(TFP）的看法由Solow（1957）首次提出 ，其代表了除资源要素和劳动要素增添之外的其他所有因素对产出增添（经济增添）的孝顺。全要素生产率的提高主要来自两个方面 ，一是企业研发投入或手艺引进带来的微观生产手艺的前进 ，另一方面是改善资源设置带来的效率提高 ，如生产要素由生产率低的企业、部分或地区流向生产率高地方。[1]
明确TFP对研究经济增添这一主要问题十分要害。一个国家恒久经济增添可以归结为要素投入的增添与全要素生产率的提升 ，对TFP的研究有助于认清经济增添的泉源。全要素生产率提升对经济有主要的增进作用。恒久来看 ，中国经济增添泛起出高投资、高储备、高消耗、劳动麋集、情形价钱高等特点 ，而这类依赖大宗资源、劳动力、能源、原质料投入推动经济增添的粗放型增添方法并不可一连。新古典经济增添理论以为 ，要素投入受到边际递减纪律的约束 ，因此 ，坚持经济的高速增添只能依赖于TFP的提升。由于我国经济产能过剩问题较量严重 ，制造业投资乏力 ，投资回报率泛起出下降趋势 ，牢靠资产投资很难坚持较高速率的增添。并且由于老龄化历程加速、生齿抚育比上升、体制政策调解 ，以及住民在养老、医疗和子女教育方面的支出一连增添 ，导致预防性储备镌汰 ，从而导致投资率下降 ，因此 ，未来依赖投资高增添支持经济高速增添的模式不可一连。别的 ，通过提高资源劳动比的方法提高劳动生产率也碰面临资源酬金递减的问题 ，因此 ，经济增添必需转到TFP驱动的轨道上 ，尤其是与手艺前进相关的内源性全要素生产率的轨道上。我国需要通过获取资源重新设置效率 ，并且从手艺前进以及体制改善中获取更高的效率 ，从而实现中国经济增添转向全要素生产率支持型模式。
国际上众多权威机构都对TFP举行了测算与剖析 ，主要以新古典经济增添理论为基础 ，使用增添核算法（Growth Accounting） ，即以产出增添剔除要素投入孝顺后的余值来测算全要素生产率。表1详细先容了各机构在权衡资源、劳动以及劳动份额时的处置惩罚要领。
表1：国际权威机构TFP盘算要领汇总
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BLS |
BLS/BEA团结核算 |
PWT9.1 |
OECD |
笼罩规模 |
要素笼罩规模 |
KLEMS核算法 ，即资源 (K)、劳动(L)、能源(E)、原质料(M)、效劳(S) ，其中EMS之和为中心品投入；工业层面汇总（加总行业要素投入 ，随后盘算TFP增速） |
KLEMS核算法；先求工业层面的TFP,再将其举行汇总（盘算行业TFP增速 ，对增速直接举行转换加总） |
K（资源）,L（劳动）； 直接从宏观角度盘算TFP |
K（资源）,L（劳动）； 直接从宏观角度盘算TFP |
部分笼罩规模 |
私人（非农）部分 ，其中含有86个4级NAICS制造业行业 |
所有经济部分 ，包括61个私人部分行业以及2个公共部分 |
宏观TFP ，不区分部分 |
宏观TFP ，不区分部分 |
GDP以及GDP平减指数 |
GDP 泉源 |
BEA数据库（行业总产出减去行业内生意额） |
BEA数据库（行业总产出） |
团结国国民账户数据库（以2011年美元为基准） |
原始数据来自BEA调盘问卷 |
资源 |
初始资源存量 |
未明确列出 |
未明确列出 |
资源产出比法 |
稳态假设 |
投资笼罩规模 |
机械、厂房、知识产权、衡宇租赁、存货、土地 |
BLS认真构建 |
修建（包括住宅和非住宅） ，机械（包括盘算机 ，通讯装备和其他机械） ，运输装备 ，其他资产（包括软件 ，其他知识产权产品和耕地资产） |
盘算机硬件、通讯装备、其他机械装备和武器系统、交通工具、非住宅修建、盘算机软件与数据库、研究和开发、其他知识产权。不包括土地、存货、除土地外的其他自然资源 |
折旧率 |
加速折旧法（通过对种种资源使用寿命的调解 ，使得平均年折旧率与BEA坚持一致） |
BLS认真构建 |
假设各国同类资产的折旧率相同（与其他要领相比 ，偏低） |
Age-efficiency profile推算各资产在差别使用年限的折旧率 ，其假设每个国家的同类资产效劳时长相同 |
资源效劳盘算要领 |
对各行业的生产性资源举行价钱加权获得资源效劳流量 ，权重为某种资源的租赁价钱收入占该行业总资产收入的比例；再对所有行业的资源效劳举行加总 ，权重为本行业资源收入在整个部分资源收入中的比例 |
BLS认真构建 |
对资源举行租赁价钱加权盘算得出资源效劳流量 |
与BLS很是相似 ，细微差别：BLS只思量了私人部分 ，而OECD笼罩了整体经济 |
劳动 |
劳感人数 |
泉源于CPS-ORG、美国目今就业统计（CES） |
BLS认真构建 |
泉源于TCB、LABORSTA数据库、天下银行等 |
不使用劳感人数 |
劳动时间 |
CPS-ORG、美国目今就业统计（CES） ，将工人凭证性别、年岁、教育配景中分成若干组 ，分组盘算总劳动时间 |
BLS认真构建 |
不思量 |
经由调解的受雇员工和个体事情者的现实劳动时间 |
劳动质量：人力资源 |
以各分组的平均时薪权衡差别组别之间的劳动质量差别 |
BLS认真构建 |
25岁以上劳感生齿的平均受教育年限 ，教育回报率的假定来自Psacharopoulos（1994） |
不思量 |
劳动份额 |
同BEA |
BEA数据库 ，工业层面求出劳动份额 |
员工薪酬占有GDP的比重 ，团结个体劳动者收入、农业增添值等举行修正（四种修正要领） |
同PWT9.1中的 修正3 |
注：关于投资平减指数的盘算 ，只有PWT9.1举行了或许的形貌 ，体现举行了归一化处置惩罚 ，其他三者未举行阐释 ，因此未纳入表格中。
二、中国全要素生产率盘算
本文接纳增添核算法对中国TFP举行了盘算 ，划分预计了资源投入、劳动投入与劳动份额。表2汇总了本文的盘算要领 ，以及基准效果。
表2：本文基准效果与拓展效果盘算要领汇总
要领 |
资源投入 |
劳动投入 |
劳动收入份额 |
基准效果 |
（1）分为两类资产 ，修建工程与装备工用具。总投资流量数据选用牢靠资源形成总额。 （2）投资价钱选用两类资产的牢靠资产投资价钱指数 ，早年缺失数据由GDP平减指数取代。 （3）划分接纳稳态法盘算两类资产的初始资源存量 ，凭证资源积累方程获得往后时期的资源存量。加总种种资源即得总资源存量。 （4）两类资源的折旧率划分为0.08与0.24。 |
（1）构建人力资笔聘标权衡劳动质量。 （2）凭证受教育年限与教育回报率盘算出教育回报。参考《中国劳动统计年鉴》选取受教育水平；取教育回报率为10%。 （3）其次 ，对教育回报函数取自然指数便获得人力资笔聘数。 |
（1）基于GDP收入法盘算获得的劳动份额。 |
（一）资源投入
本文接纳永续盘存法盘算资源存量 ，即当期资源存量即是减去折旧后的上期资源存量加上新增的投资额 ，并进一步将资源存量细分为修建装置工程与装备工用具购置 ，划分对其接纳差别折旧率与价钱指数举行预计之后加总获得最终的资源存量。
投资流量选取
本文选取牢靠资源形成总额1978-2019年的数据作为投资指标 ，数据泉源为国家统计局。别的 ，我们使用调解后[2]的全社会牢靠资产投资中修建装置工程与装备工具用具购置的数据盘算出两类资源所占比重 ，并凭证这一比重将牢靠资源形成总额划分为修建装置工程与装备工具用具购置 ，从而划分盘算两类差别的资源存量。
价钱指数估算
为了使投资数据可比 ，需用价钱指数将其折算成以基期稳定价体现的现实值。其中牢靠资产价钱指数这一指标较为理想且被较多文献使用。关于1978-1990这一时代 ，由于资源形成总额对应昔时国民生产总值中扣除总消耗与净出口之后的投资额 ，本文以为可以使用GDP平减指数[3]（1978年为1）取代牢靠资产投资价钱指数权衡投资品价钱。1990年及以后时期 ，由于差别资产的价钱转变会有所差别 ，本文进一步将牢靠资产价钱细分为修建装置工程牢靠资产投资价钱指数（上年=100）与装备工用具购置牢靠资产投资价钱指数（上年=100） ，逐年递推得出两类投资价钱。
折旧率假设
现有文献半数旧率的选择大多集中在5%-10% ，由于修建工程与装备用具使用年限差别甚大 ，本文对其划分接纳了差别的折旧率。其中 ，修建工程的折旧率为8% ，装备工用具的折旧率为24%。
初始资源存量确定
在选取初期资源水平时 ，假设初期经济处于平衡增添路径 ，将初期现实投资额除以折旧率与现实投资增添率之和即得初期现实资源存量。折旧率仍然选择修建装置工程8%和装备工用具购置24% ，并选取现实投资增添率为1978-2019年时代的现实投资平均增添率。[4]
凭证以上四类剖析 ，本文凭证资源积累方程可以得出修建装置工程与装备工用具的资源存量 ，最终加总获得总的资源存量。
（二）劳动投入
权衡劳动投入较常用的指标为劳动时间 ，而由于缺乏响应的统计数据 ，海内较多文献接纳劳感职员数目取代。本文实验构建人力资笔聘标来权衡劳动质量 ，对人力资笔聘标的盘算办法如下：（1）凭证受教育年限与教育回报率盘算出教育回报；（2）对教育回报函数取自然指数便获得人力资笔聘数。
平均受教育年限
本文使用《劳动统计年鉴》中差别受教育水平群体比例的数据[5] ，加权盘算出了劳感生齿的平均受教育年限。
教育回报率与教育回报
众多研究中国教育回报率的学者以为 ，90年月后期的教育回报率估算在5%-15%之间。表3总结了该领域主要文献盘算的教育回报率。
表3：主要文献中教育回报率盘算效果
作者 |
样今年份 |
教育回报率（基准） |
教育回报率（拓展）[6] |
Psacharopoulos & Patrnos (2004) (Hossain (1997)) |
1993 |
总体: 12.2% 小学: 18.0% 中学: 13.4% 高等教育:15.1% |
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Zang, Zhao, Park & Song (2005) |
1988 |
4.0% |
2.3%（控制变量） |
1990 |
4.7% |
2.7% |
1995 |
6.7% |
4.3% |
2000 |
10.1% |
6.6% |
2001 |
10.2% |
6.0% |
Li, Liu & Zhang (2012) |
2002 |
8.4% |
2.7%（GLS） |
Ding, Yang & Ha (2013) |
2002 |
9.7% |
7.1%（控制变量） |
2004 |
10.5% |
8.2% |
2006 |
10.2% |
7.8% |
2008 |
10.2% |
7.4% |
2009 |
10.3% |
7.3% |
CHNS: 1988-2009 |
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平均：6.79% 1992年最先稳固增添 ，到2005年之后泛起障碍甚至下滑 |
Liu & Zhang (2012) |
Meta: 1975-2009 |
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教育回报率每年以0.2%的速率增添 ，预计到2015年抵达8.44% |
Awaworyi & Mishra (2014) |
Meta: 1990-2013 |
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10.3% |
Awaworyi & Mishra (2018) |
Meta: 1990-2014 |
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15.3% |
本文接纳10%作为教育回报率的基准效果。教育回报则以总体的平均受教育年限与平均教育回报坦率接相乘。
人力资笔聘数
我们已经通过上述办法获得教育回报 ，凭证PWT的要领 ，对教育回报函数取自然指数便获得人力资笔聘数。
（三）劳动份额
本文划分接纳两种要领盘算劳动份额 ，一是投入产出表法。本文将各年天下投入产出表中的“劳动者酬金”除以“增添值合计” ，即得各年劳动收入份额。二是GDP收入法。本文网络了各省份收入法下GDP的数据 ，并用各省份劳动酬金之和占各省份扣除生产税净额[7]的GDP之和的比重来预计劳动份额。除此之外 ，PWT中也提供了劳动份额的数据。下图将三种要领举行比照 ，由于GDP收入法盘算效果更贴近PWT ，且投入产出表宣布的频率较低 ，因此本文更倾向于基于GDP收入法盘算获得的劳动份额与PWT直接提供的数据来举行盘算。
图1 差别要领盘算得出的劳动份额
注：1997年亚洲金融�；� ，中国政府通过加大投资从而促使经济增添 ，因此图中1998年之后劳动份额显著下降。而PWT为举行跨国较量 ，假设各国同类资产的折旧率相同 ，这可能导致其无法对中国的资产折旧情形举行越发详尽地考察 ，从而可能导致图中PWT曲线体现得更为平稳。
（四）产出
本文直接接纳《中国统计年鉴》中GDP数据 ，并用GDP指数将名义GDP折算为现实GDP。将1978年的价钱设定为1 ，则之后每一年的价钱即是价钱增添因子 ，将名义GDP除以价钱增添因子 ，即可算出以1978年为稳定价钱盘算的现实GDP。
五、中美全要素生产率比照
凭证上述要领 ，可以盘算出较为切合中国现实国情的全要素生产率 ，但在举行中美比照时 ，需要对测算要领尽可能统一 ，以包管两国全要素生产率可比。因此本文选取了四种差别盘算要领与泉源的TFP举行较量剖析 ，划分为：（1）PWT直接提供的中国TFP增速；（2）PWT直接提供的美国TFP增速；（3）BEA-BLS盘算的美国TFP增速；（4）本文自行盘算的中国TFP[8]。
图2 中美TFP比照
别的本文又将数据进一步划分为4个时期 ，以忽略TFP的短期波动 ，更直观地泛起中国差别生长阶段的增添特点。
表4：各阶段中国TFP估算
时期 |
GDP平均增速 |
各要素经济增添孝顺 |
资源投入 |
劳动投入（思量劳动质量） |
劳动投入（不思量劳动质量） |
TFP（思量劳动质量） |
TFP（不思量劳动质量） |
1978-1992 |
9.5% |
51.5% |
/ |
13.5% |
/ |
33.6% |
1993-2000 |
10.1% |
57.3% |
10.4% |
5.4% |
16.1% |
36.3% |
2001-2007 |
10.9% |
65.9% |
6.5% |
2.7% |
26.6% |
30.6% |
2008-2012 |
9.4% |
85.7% |
13.7% |
1.7% |
2.4% |
14.1% |
2013-2019 |
7% |
73.6% |
6.9% |
1.0% |
19.7% |
25.6% |
团结图2和表4可以看出 ，我国经济增添有几大特点：
第一 ，我国经济增添模式为主要依赖资源拉动的粗放式增添。刷新开放初期 ，资源投入对经济增添的孝顺仅为50%。随着工业化与城镇化的推进 ，以农业为基础的经济逐渐向工业与效劳业转变 ，制造业大规模生长 ，资源投入一直提升。随后2008年金融�；夜鎏ǖ那看碳ふ呤沟米试赐度攵跃迷鎏淼男⑺成仙�86% ，很洪流平上加重了经济结构的扭曲与投资效率的低下。近年来随着我国经济逐渐进入新常态 ，从高增添向高质量转换 ，对经济增添的孝顺率有所下降。
第二 ，劳动投入对经济增添孝顺较小 ，且拉行动用一直下滑。19世纪50-60年月开国初期的“婴儿潮”很洪流平上为1980年左右的市场提供了大宗劳动力 ，随后1980年最先的独生子女政策使得中国生育率迅速降低 ，一方面提高了储备率 ，为经济增添提供了富足的资源供应 ，另一方面也为生齿盈利逐渐消逝埋下伏笔。在不思量劳动质量的情形下 ，劳动投入对经济增添的孝顺大幅下降。2000年之后我国生齿结构逐步转变 ，天下就业人数增速也逐步趋缓。而思量了劳动质量之后 ，劳动投入对经济增添的孝顺有所提升。1999年高校扩招使得数百万人享受到了高等教育的时机 ，有力地增进了我国人力资源开发水平的提升。
第三 ，全要素生产率增速波动较大。由图2可以看出 ，TFP的快速增添往往与重大的制度盈利对应。如1978年刷新开放与农村实验家庭联产承包责任制的施行 ，生产力获得极大解放；1992年-1995年邓小平南巡讲话 ，确立了“建设社会主义市场经济体制”的刷新目的 ，重申了深化刷新、加速生长的须要性和主要性 ，掀起了中国刷新开放的第二次浪潮。2001年我国加入WTO ，出口显着提升 ，发动经济快速增添 ，别的外商投资一直涌入 ，为我国带来了先进的生产手艺与治理要领。在以上三个时期 ，全要素生产率增速均有迅速显著的提升。但随着制度盈利的逐渐释放 ，全要素生产率的增速逐渐削弱。2008年金融�；贝� ，我国为刺激经济出台的四万亿妄想 ，使得资源投入对经济增添的拉行动用更为显着 ，TFP作用被弱化 ，增速骤降。近年来我国经济增添从已往太过依赖投资和出口向消耗、投资、出口协调拉动的时势转变 ，由高速增添转变为高质量增添 ，TFP增速有所回升。
针对中国的全要素生产率 ，本文又针对劳动投入是否思量劳动质量举行了四种情形的比照 ，包括：（1）PWT直接提供的思量劳动质量的TFP增速；（2）凭证PWT数据间接盘算的仅思量劳动数目的TFP增速；（3）本文自行盘算的思量劳动质量的TFP增速；（4）本文自行盘算的仅思量劳动数目的TFP增速。
图3 中国TFP盘算效果拓展
由上图比照可以看出 ，总体来看 ，凭证PWT数据盘算的TFP与本文盘算的效果趋势较为靠近 ，思量了劳动质量后TFP增速有所下降 ，但总体影响依然有限。
六、结论与政策建议
本文使用增添核算法盘算中国全要素生产率 ，并与美国举行了比照 ，发明总体而言中国TFP增速要高于美国 ，但波动较大。2008年四万亿政策刺激之后中国TFP增速下滑较大 ，虽近年来有所反弹 ，但增速也有所放缓。恒久来看 ，仅靠要素投入难以维持可一连的经济增添 ，现在我国制造业投资乏力 ，投资回报率下降 ，老龄化历程加速、生齿盈利逐渐消逝 ，因此未来包管经济高质量生长的要害是提高TFP。而全要素生产率并不完全等同于手艺前进 ，可以进一步将其分为由市场化刷新带来的工业结构变迁对经济增添的孝顺与纯粹的手艺前进的孝顺。研究以为 ，未来可以从以下几个方面着手提高全要素生产率：
第一 ，周全深化刷新。市场化刷新以及都会化可以通过要素设置以及激励机制的改善促使全要素生产率的提高 ，而目今我领土地城乡二元割裂、劳动力流动受户籍制度限制、多条理资源市场生长缺乏等障碍 ，一定水平上制约了我国经济生长的潜力。2020年4月 ，党中央国务院印发《关于构建越发完善的要素市场化设置体制机制的意见》 ，着重提到要破除阻碍要素自由流动的体制机制障碍 ，让生齿、手艺、土地、资源、数据等生产要素充分自由流动。加速要素市场化刷新是深化供应侧结构性刷新的主要突破口 ，有助于推动生产要素从低质低效领域向高效领域流动。
第二 ，增强对外开放。对外开放水平越高 ，通过引进和学习其他国家的先进手艺 ，越有利于更好地通过商业施展较量优势 ，从而增进全要素生产率的提高。2018年总书记在博鳌论坛上强调了我国扩大开放的坚定刻意与重放纵措之后 ，金融市场对外开放提速 ，更广领域扩大外资市场准入。尤其在全球疫情尚未获得完全控制 ，国际形势重大、不确定性较高的情形下 ，更要推动生长更高条理的对外开放 ，开创相助新时势。
第三 ，推动科技立异 ，增强研发投入。手艺立异是经济生长从古板要素驱动转向立异驱动的要害 ，也是国家实力的要害。目今我国科技实力迅速崛起 ，研发支出迅速增添 ，专利批准数目全球第一 ，并率先进入5G时代。但整体上我国科技仍与美国保存较大差别 ，高校研发占比偏低 ，基础科研投入薄弱。未来还应进一步增强科研投入 ，推动科技立异 ，培育与健全成熟的手艺要素市场 ，为建设现代化系统提供战略支持。
作者单位：伟易博
[1] 樊纲 ，王小鲁 ，马庆幸：《中国市场化历程对经济增添的孝顺》 ，《经济研究》 ，2011年第46期 ，第4-16页。
[2] 由于全社会牢靠资产投资中包括修建装置工程、装备工具用具购置与其他用度。我们将其它用度按“修建装置工程”和“装备工具用具购置”二者的比例分拆 ，获得“调解后全社会牢靠资产投资中修建装置工程”与“调解后全社会牢靠资产投资中装备工具用具购置” ，随后再除以调解后全社会牢靠资产投资 ，获得两类资源的比例。
[3] 设定1978年的GDP平减指数为1 ，如下盘算往后各年的GDP平减指数：将该年名义GDP与1978年名义GDP的比值 ，除以该年现实GDP与1978年现实GDP的比值（即海内生产总值指数(1978年=100)除以100） ，即得该年的GDP平减指数。
[4] 本文同时盘算了1978-2008与1978-2019的现实投资平均增添率 ，发明差别不大 ，最终选择1978-2019年现实投资平均增添率。
[5] 年鉴自1989年最先宣布 ，差别年份的受教育水平数据的规模不尽相同 ，如1997-2000年受教育水中分为5组（未上学、小学、初中、高中、大专及以上）；2002-2015年为7分组（未上学、小学、初中、高中、大专、本科、研究生）；2016-2019年9组（未上学、小学、初中、高中、中职、高职、大专、本科、研究生））
[6] 该表中的教育回报率（基准）指基准的Mincerian回报率 ，而教育回报率（拓展）为在此基础上通过刷新计量要领（如使用GLS回归、添加控制变量等等）获得的拓展意义上的Mincerian教育回报率。
[7] 由于生产税被政府征收而未被分派给资源或者劳动 ，因此本文在GDP中将其扣除。
[8] 详细盘算要领为：资源存量为修建装置工程与装备工用具购置划分用各自折旧率与价钱指数折算后加总获得 ，劳动投入思量劳动质量 ，并以10%教育回报率与平均受教育年限盘算人力资源 ，劳动份额为凭证各省GDP收入法盘算得出。
