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我国全要素生产率的估计问题研究方法及影响因素分析
一、引言
全要素生产率（TotalFactorProductivity，TFP）是衡量一个经济体或一个行业生产能力的重要指标，也是国际上比较主流的评价经济发展水平的指标之一。我国近年来全要素生产率增速放缓，如何提高我国全要素生产率成为了我国经济发展面临的重要问题，因此探究我国全要素生产率的估计方法及影响因素分析具有重要现实意义。
二、全要素生产率估计方法
一般来说，全要素生产率的估计方法可以分为两类：一类是基于函数形式的方法，另一类是基于计算工具的方法。
1.基于函数形式的方法
对不同行业、不同生产模式以及不同生产技术的全要素生产率通常采用经济计量模型进行分析，这些模型常用的有误差分解模型、双边价值模型、三阶段数据包络分析模型（SBM）、Meta-frontier分析模型等。
(1)误差分解模型
误差分解模型是利用计量经济学方法对全要素生产率进行分析的重要方法，其基本思想是将生产要素分解为可观测要素和不可观测要素，通过拟合误差分解公式来计算全要素生产率。其中，可观测要素包括劳动力、资本和资源，而不可观测要素则包括管理能力、技术水平、知识经验等。该方法的优点是可以较为准确地分析不同要素对生产率的作用，但需要依赖较为精细的数据采集和分析。
(2)双边价值模型
双边价值模型是根据市场定价原则，通过对生产要素和产品价格同时进行价值量化，计算得出各生产要素的贡献率，从而进行全要素生产率的估计。该方法适用于数据较少的情况下进行实证分析，但对模型的参数设定要求较高。
(3)三阶段数据包络分析模型（SBM）
SBM是一种引入中间产出的生产效率测度方法，可以避免前一种DEA（DataEnvelopmentAnalysis）方法存在的不合理假设。SBM方法的基本思路是将生产过程分为三个阶段，分别是输入阶段、产出阶段和中间产出阶段，在每个阶段都对产出与输入进行效率计算。通过对三个阶段的效率计算结果的加权平均计算出全要素生产率，其优点是可以充分地反映各阶段的生产效率，但对数据的质量要求较高，其结果也较为敏感。
(4)Meta-frontier分析模型
Meta-frontier分析模型是一种引入技术差异的全要素生产率测量方法，其基本思路是将各企业分为不同的技术组或技术区域，根据各自所处的技术前沿计算其效率，并将效率计算结果进行比较和综合，最终得出全要素生产率。该方法可以较为客观地反映技术进步对生产效率的影响，但计算量较大，需要具备一定的数学和计量经济学基础。
2.基于计算工具的方法
基于计算工具的全要素生产率估计方法主要是利用计算机技术对大量数据进行分析和处理，近年来随着计算机技术的发展和数据采集技术的提高，此类方法在全要素生产率测量方面成为了较为常用的方法。如金夫斯基指数法、Malmquist指数法和DEA模型等。
(1)金夫斯基指数法
金夫斯基指数法是对不同产业、不同国家和地区的全要素生产率进行比较的一种方法，其基本思路是通过计算各个产业或国家/地区在不同时期的全要素生产率指数，进而比较其经济效率的变化趋势。该方法可较为直观地描述不同时间点、不同行业之间的全要素生产率的差异和发展状况，但无法反映其具体的影响因素。
(2)Malmquist指数法
Malmquist指数法是以Malmquist指数为基础，对某一经济体或某一产业决定因素的贡献进行定量分析的一种方法。通过对某一时间段内、某一经济体或产业的生产效率变化进行定性和定量分析，进而探究其影响因素和发展趋势。该方法的优点是能够较为细致地分析具体的影响因素，但对数据质量要求较高，结果也比较敏感。
(3)DEA模型
DEA模型是一种很灵活的全要素生产率分析方法，其基本思路是在输入和输出之间建立约束条件，计算不同企业或不同行业的生产均衡状态点，从而测度出每个生产单元的效率水平，并进行比较和分析。该方法的优点是可以处理多种不完全可测的影响因素，并且对数据的要求较为灵活，但其核心思想比较复杂，需要具备较高的统计和经济学基础。
三、影响我国全要素生产率的因素
我国全要素生产率的增速放缓主要与以下因素有关：
1.技术进步缓慢
技术进步是提高生产率的关键，但我国在一些行业和领域存在技术落后的问题，尤其是在高端制造业领域，技术进步比较缓慢。
2.生产要素配备不合理
我国生产要素的配备相对不合理，重视资本的投入而忽视人才的培养和创新能力的提高等，导致全要素生产率增速放缓。
3.产业结构单一
我国产业结构单一，以经济增长速度快的服务业和轻工业为主，高端制造业和创新型产业发展相对滞后，也是全要素生产率增速放缓的原因之一。
4.市场化程度不足
我国市场化程度不高，一些企业面临着政策、地位和规模等方面的限制，导致资源配置效率低下，也间接影响了全要素生产率。
5.环境污染严重