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文檔簡介

1、(一)索羅殘差法尋找一個合適的生產(chǎn)函數(shù)形式 ( 常用的有 : C-D 生產(chǎn)函數(shù)、超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)以及 CES生產(chǎn)函數(shù)等總量生產(chǎn)函數(shù)形式 ), 利用樣本數(shù)據(jù)進行回歸 , 估算出總量生產(chǎn)函數(shù)的具體參數(shù) , 得到具體的生產(chǎn)函數(shù) , 將產(chǎn)出增長率扣除各種投入要素增長率后的殘差 , 作為 TFP的增長。按傳統(tǒng)的增長核算法 , 在假定生產(chǎn)在技術(shù)上是充分有效的條件下 , 可以得出全要素增長率等于產(chǎn)出增長率與全部投入要素增長率加權(quán)和之差。(二)隨機前沿方法( SFA)(參數(shù)法)1、生產(chǎn)前沿面法在允許有技術(shù)無效的存在的條件下, 從另外一個角度理解和測算生產(chǎn)率。生產(chǎn)前沿面法是指以具有投入或產(chǎn)出最優(yōu)性質(zhì)的生產(chǎn)函數(shù)來

2、構(gòu)造生產(chǎn)前沿面 , 通過生產(chǎn)過程的實際值 ( 投入或產(chǎn)出 ) 與最優(yōu)值 ( 最小成本或最大產(chǎn)出 ) 的比較來得出TFP的方法。根據(jù)構(gòu)造生產(chǎn)前沿面方法的不同 , 生產(chǎn)前沿面法又可分為 參數(shù)型模型法 和非參數(shù)型模型法 。2、SFA的部分推導(dǎo)3、SFA下 tfp分解部分推導(dǎo)Aigner 、Lovell 、Schmidt 和 Meeusen、Van den Broeck( 1977):由投入變化而帶來的 產(chǎn)出的變化 、技術(shù)變化率 、技術(shù)效率變化率 ;Kumbhakar(2000):技術(shù)進步、技術(shù)效率增長 、規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)增長 、資源配置效率增長 。(三)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DataEnvelopment A

3、nalysis,DEA)(非參法)1、非參數(shù)型模型法首先根據(jù)樣本中所有個體的投入和產(chǎn)出構(gòu)造一個能夠包容所有個體生產(chǎn)方式的最小的生產(chǎn)可能性集合 : 即所有要素和產(chǎn)出的有效組合。 所謂“有效” , 即是以一定的投人生產(chǎn)出最大產(chǎn)出 ( 面向產(chǎn)出的情況 ), 或以最小的投入生產(chǎn)出一定的產(chǎn)出 ( 面向投入的情況 ) 。一個個體的技術(shù)效率衡量的是 , 在給定該個體的產(chǎn)出能夠?qū)崿F(xiàn)的前提下 , 和生產(chǎn)可能性集合中生產(chǎn)等量產(chǎn)出的投入量相比 , 其投入還有多大的節(jié)約余地。余地越大, 說明該企業(yè)的技術(shù)效率越低。該方法的優(yōu)點是無須估計企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù), 從而避免了因錯誤的函數(shù)形式帶來的問題; 缺點是需要大量的個體數(shù)據(jù)

4、, 且對算法的要求很高 , 同時對生產(chǎn)過程沒有任何描述。 非參數(shù)型模型法的代表性方法是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DataEnvelopment Analysis, DEA)。2、曼奎斯特指數(shù) (Malmquist Index)“指數(shù)”是指一個生產(chǎn)單元 ( 企業(yè)、行業(yè)、國家或地區(qū) ) 在一定時期內(nèi)生產(chǎn)的總產(chǎn)出和總投入之比。 它常被用作衡量一個行業(yè)或地區(qū)經(jīng)濟運行狀況的綜合性指標 , 而 TFP的增長則是科技進步、效率 ( 技術(shù)效率、規(guī)模效率等 ) 提高的綜合體現(xiàn)。假設(shè)考察生產(chǎn)單元基期 (S) 和報告期 (T), X 表示投入 , Y 表示產(chǎn)出 , 則 TFP指數(shù)則可表示為 : TFPst=Yt/YsXt/X

5、s。目前 , 研究不同時期決策單元的全要素生產(chǎn)率的變化一般采用生產(chǎn)率指數(shù)理論與方法, 生產(chǎn)率指數(shù)有多種形式, 其中目前被廣泛使用的典型的生產(chǎn)率指數(shù)是曼奎斯特指數(shù)(Malmquist Index)。該指數(shù)是在 Malmqnist 數(shù)量指數(shù)與距離函數(shù)的基礎(chǔ)上定義的 , 它被用來描述不需要說明具體行為標準 ( 例如成本最小化和利潤最大化 ) 的多個輸入變量和多個輸出標量生產(chǎn)技術(shù)。MalInquist 生產(chǎn)率指數(shù)變動值即為 TFP 變動值。由于距離函數(shù)是效率函數(shù)的倒數(shù),有必要先弄清技術(shù)效率的概念 技術(shù)效率有 2 種定義方式, 一種是基于投入的技術(shù)效率 ,即在一定產(chǎn)出下, 以最小投入與實際投入之比來估計

6、 另一種是基于產(chǎn)出的技術(shù)效率 ,即在一定的投入組合下, 以實際產(chǎn)出與最大產(chǎn)出之比來估計3、DEA+ Malmquist Index部分推導(dǎo)4、DEA+ Malmquist Index下 tfp分解部分推導(dǎo)DEA模型主要有兩類 : 一類是不變規(guī)模報酬 (CRS)模式下的 DEA模型 (CCR模型 ), 由 Charnes、Coopor 和 Rhodes提出 , 主要用于測算 含規(guī)模效率的綜合技術(shù)效率 (STE); 另一類是可變規(guī)模報酬 (VRS)模式下的 DEA模型 (BCC模型 ), 由 Banker、Charnes 和 Cooper 提出 , 可以排除 規(guī)模效率 的影響 , 測算技術(shù)效率 (

7、TE) 。非參數(shù)方法可將全要素生產(chǎn)率分解為 技術(shù)效率 和資源配置效率 。 Malmquist Index 對于不同時期生產(chǎn)率變化的分解為: 規(guī)模效率變化 、純技術(shù)效率變化 、技術(shù)變化 。二、傳統(tǒng)研究方法的不足與建議( 1)動態(tài)研究方法。不管是索洛余值法,還是SFA、擴展索洛模型方法,都假設(shè)參數(shù)不變, 屬于靜態(tài)研究方法。 中國經(jīng)濟發(fā)展變化劇烈, 因此假設(shè)各期參數(shù)不變和中國實際不符,采用動態(tài)研究方法尤其重要。( 2) DEA 方法和 SFA 方法的融合。國外一些學(xué)者在融合DEA 和 SFA 這兩種方法的基礎(chǔ)上,研究出新的全要素測算方法,例如Fried等(2002) 所提出的三階段 DEA 分析法、

8、 TimoKuosmanen等(2006 ,2007) 建立的 StoNED 分析方法等等。( 3)非參數(shù)法可以將全要素生產(chǎn)率具體分解為 技術(shù)進步 、規(guī)模效應(yīng) 和配置效率 。非參數(shù)法的缺點是,數(shù)據(jù)包絡(luò)法( DEA)和 Malmquist 指數(shù)法都沒有考慮到樣本的隨機因素,這就會造成很大的測量誤差。 傳統(tǒng)測量微觀企業(yè)全要素生產(chǎn)率的估計方法會產(chǎn)生兩個問題, 即聯(lián)立性問題 與樣本選擇問題 ,也就是通常所說的內(nèi)生性問題。聯(lián)立性問題是指在位企業(yè)在做要素投入的決策之前, 會在某一個時刻感覺到一部分的生產(chǎn)率, 因此這就會影響企業(yè)做出要素投入的決策; 樣本選擇問題是指由于市場競爭和企業(yè)利益最大化, 生產(chǎn)率較低

9、的企業(yè)會被市場淘汰, 而留在市場中的在位企業(yè)都是生產(chǎn)率相對較高的企業(yè),因此如果在估計企業(yè)的生產(chǎn)率水平時只用在位企業(yè)的樣本來估計,會使得企業(yè)的生產(chǎn)率水平得到過高的估算,因此估算結(jié)果會不客觀和不準確。三、最新方法: OP和 LP(半?yún)⒎?)由于企業(yè)的技術(shù)水平在某種程度上是可以事前認知的, 企業(yè)根據(jù)已知的技術(shù)水平再選擇合適的要素投入水平, 因此用傳統(tǒng)宏觀研究方法測量企業(yè)生產(chǎn)率會出現(xiàn)同步偏差問題和選擇偏差問題, 使得估計結(jié)果不準確, 所以傳統(tǒng)方法并不適用于微觀企業(yè)全要素生產(chǎn)率研究。針對以上問題,一系列的最新修正方案被提出,并形成了很多前沿的估計方法,目前國際上流行的是Olley and Pakes法( 簡稱 OP 法)和 Levinsohn and Pertrin法(簡稱 LP 法)。半?yún)?shù)法主要是一并建立了參數(shù)關(guān)系和非參數(shù)關(guān)系, 參數(shù)關(guān)系是針對影響產(chǎn)出的主要因素建立的,而非參數(shù)關(guān)系則是針對其他影響產(chǎn)出的未知因素建立的,并在生產(chǎn)函數(shù)中一起加以估計, 這樣就能夠有效解決生產(chǎn)函數(shù)的樣本選擇和內(nèi)生性問題。由于 OP方法中的一個假定是要求代理變量(投資)和總產(chǎn)出始終保持單調(diào)遞增關(guān)系,這就表示那些投資額為零的樣本企業(yè)并不能夠被估計。 實際上,并非每一個企業(yè)在每一年

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