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中国全要素生产率取值问题

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发表于 2013-4-22 19:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
      想问问各位,中国全要素生产率的值到1.5以上到底是否正常?
      基期是在2000年,通过柯布道格拉斯生产函数计算的(包括资本存量和研发存量),总觉得和人家的差别很大。
      
发表于 2013-4-22 19:18 | 显示全部楼层
?资本存量和研发存量,劳动力涅?你这个不准吧?
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发表于 2013-4-23 01:45 | 显示全部楼层
中国的TFP你要首先明确是什么框架下算的,然后才有取值问题

举个简单例子
最简单的算法是采用宏观经济序列
GDP(某年不变价格)为产出,劳动(全社会从业人员)和资本(基于全社会固定资产投资或者固定资本形成估计的资本存量)
记为 y、L和K
然后使用取对数后的C-D生产函数变成线性形式
由于这种做法会人为引入规模报酬不变假设,有a+b=1
所以就变成
ln(y/L) = lnA + a ln(k/L)
常见做法有两种,一是生产核算法,你自己外生给定a的权重
a多取0.6或者2/3
这种做法没什么科学性,但因为比较简单,所以也常用,而且你也可以赋不同的a值进行比较

二是统计回归法
即根据 ln(y/L) 和 ln(K/L) 的实际数据进行OLS,求解a
这种做法比较常见,但也不是没问题,比如伪回归之类的,但反正这个做法也常见
TFP=ln(y/L)-aln(K/L)就可求得

但这类算法求得的TFP是无直接意义的,因为不同的a值会导致不同的拟合效果,从而产生相差很大的TFP值
实际关键点是在于TFP的增长率
所以如果是外生赋权的生产核算,那么不同的a值,可能会出现完全不同的TFP结果(可能上升可能下降)
对中国而言,a越大TFP倾向于下降,a越小TFP倾向于上升

统计拟合法看起来好一些,但其实是一样的,因为多一年少一年的数据,都会对拟合结果产生影响
从而影响到TFP本身

因此,研究TFP一般是关注增长率,而不是TFP值本身

所以这也可以引伸出经济增长核算法
简单的讲就是
Δln(y/L) = ΔlnA + a Δln(k/L)
原理和前面一样,只是转向增长量
一般来讲,对数差分法结果会稳定一些,研究TFP对经济增长的贡献也多用此法
但经济增长核算法和前面普通做法出来的结果有可能不同

TFP做法很多
比如Solow余值,或者你干脆用更原始的投入要素价格加权法都可以
现代点的时间序列多用超越对数生产函数模型法
如果是面板数据还有别的

但总之,TFP关注的是变动(或者考察期内的积累变动量)而不是求出的值本身,通常做法都是以考察期的第一年为1作为参考标准的,而不是取直接求得的余值
一般来讲考察期的不同、方法的不同都会出现对结果的影响
所以每个人的研究结果都会有所差异
只是大趋势不应该差太多
如果是常用TFP方法,TFP变动大趋势却差太多,那只能意味着你数据用的有问题
目前已有文献中,最常出现的是GDP价格处理的问题
中国的GDP可比价格和当年价格数据差的很大,如果价格处理不做好,那么就会严重高估中国的TFP增长

反正一般意见是中国的TFP在1953年后开始下滑,1960年左右达到历史谷底(大概只有1952年的50%),然后微弱恢复,文革后又缓慢下滑,70年代后期开始直线增长(恢复),80年代中期恢复到1952年水平,1989~1990出现过短暂下跌,90年代初(1992年左右)出现过较快增长,然后就增速放缓,90年代末可能出现过短暂的停滞(或衰退),进入21世纪后,最初几年TFP增长较为缓慢,2005年左右接近停滞,2007年左右出现了突然提速,然后2008~2009年迅速衰退,然后截止2012年中国的TFP都处于逐年衰退(至少是停滞)的水平

你算的结果和这个比一下就可以了,具体数据肯定会有些差异,但大趋势这是公认的
有些特别乐观的结论认为中国经济增长中TFP贡献达到很高水平的文章都是不严谨的
他们要么是使用了非官方数据,要么是GDP价格指数处理错误(有人用CPI,或者忘记把价格指数换算成积累价格指数),又或者是人工的外生赋权法(劳动弹性b取值高而资本弹性a取值低),都不可信

但也有些特别悲观的结论,比如90年代开始中国TFP就逐年衰退
这类论文虽然数据多使用官方数据,但方法往往有古怪之处,所以也必须细致讨论

总之,你如果用C-D生产函数+规模报酬不变假设进行计算,一般都会得到上面那个趋势(只是具体数据偶尔会有微小的出入)

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发表于 2013-4-23 01:53 | 显示全部楼层
另外,如果你用的不是标准框架算的
比如使用了人力资本,或者R&D等等
那么结论肯定会不同
但这个时候你必须考察新引入指标是怎么用的
如果是作为投入指标带入,直接进行OLS,那么一定要谨慎
因为C-D生产函数中引入规模报酬不变假设变成
ln(y/L)=lnA+ aln(K/L)
这是非常关键的一步,它会部分消除多重共线性
如果是
lny=lnA + alnK + blnL这样直接OLS,它含有多重共线性问题
算出来的结果也是不同的

你如果是用人力资本或者R&D作为新的投入变量
如lny=lnA + alnK + blnL + clnH
那么你的结果除了多重共线性问题外,也一定是与传统框架结论不同的
所以对比就完了,没必要关注传统框架的结论
因为TFP是余值,你引入新的投入变量,余值肯定不同
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 楼主| 发表于 2013-4-23 16:07 | 显示全部楼层
v2abgundam 发表于 2013-4-23 01:53
另外,如果你用的不是标准框架算的
比如使用了人力资本,或者R&D等等
那么结论肯定会不同

     谢谢,分析的很清楚。也就是说,考察值的基期不同,考察对象不同,指标引入不同,它所得的全要素结果是不一样的。
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 楼主| 发表于 2013-4-23 16:08 | 显示全部楼层
yaowei0112 发表于 2013-4-22 19:18
?资本存量和研发存量,劳动力涅?你这个不准吧?

我只是想考察这两个,其实加一个劳动力也是可以的。
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发表于 2013-4-24 12:15 | 显示全部楼层
恩恩,学习了。我也想考察这个
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