陳長江，高波

(南通大學江蘇長江經(jīng)濟帶研究院，江蘇南通，226019；南京大學經(jīng)濟學院，江蘇南京，210093)

一、引言

新常態(tài)是我國經(jīng)濟增長的階段轉(zhuǎn)折期，從高速增長轉(zhuǎn)為中高速增長是新常態(tài)的主要特征之一。研究表明中國當前經(jīng)濟減速的原因 90%可以由全要素生產(chǎn)率(total factor productivity, 簡稱TFP)的增長放緩來解釋，10%可歸因于資本增長的放緩[1]。在當前經(jīng)濟增長轉(zhuǎn)折期，穩(wěn)增長的關鍵在于提升全要素生產(chǎn)率[2]，全要素生產(chǎn)率能否引致下一輪經(jīng)濟穩(wěn)定增長是當前經(jīng)濟發(fā)展的重大問題，準確認識當前時期的全要素生產(chǎn)率結(jié)構(gòu)特征變化有助于針對性地制定政策。

目前對于我國TFP變化的研究文獻相當豐富，大多數(shù)研究從TFP增長貢獻出發(fā)進行探討。例如，李平等分別用索洛余值法和要素生產(chǎn)率法測試我國 1978—2010年的全要素生產(chǎn)率[3]，得到全要素生產(chǎn)率年均增長分別為 4.18%和 4.11%，增長貢獻分別達到40.81%和40.09%。張少華等對我國1985—2009年的TFP研究表明TFP增長解釋了中國經(jīng)濟增長35.8%的份額[4]。余永澤利用兩套資本存量核算方法[5]，發(fā)現(xiàn)1978—2012年期間 TFP的增長率分別為 1.679%和1.630%，對經(jīng)濟增長的貢獻只有10%～20%。

從目前的研究來看，第一，大多數(shù)研究的時限截至2010年之前，很少研究能夠?qū)?012年之后新常態(tài)階段的全要素生產(chǎn)率進行評價①，而這一時期的全要素生產(chǎn)率變化對于我們考察中國經(jīng)濟增長動力轉(zhuǎn)換情況非常重要；第二，大多數(shù)文獻是基于時間序列中的TFP貢獻研究，而對于TFP的結(jié)構(gòu)特征缺乏進一步的研究和評價，這使我們無法厘清導致我國TFP變化的結(jié)構(gòu)特征，從而無法為我國經(jīng)濟增長動力轉(zhuǎn)換提供準確的參考。本文運用超越對數(shù)形式的生產(chǎn)函數(shù)，通過2001—2014年分省面板數(shù)據(jù)計算構(gòu)成TFP的技術(shù)進步、技術(shù)效率、規(guī)模效率和配置效率變化情況，并比較了東中西部TFP的結(jié)構(gòu)變化差異。

二、TFP的核算法和模型設定

(一) 核算方法

發(fā)展中國家與發(fā)達國家的全要素生產(chǎn)率增長機制并不相同。盡管發(fā)達國家的全要素生產(chǎn)率主要由技術(shù)進步來推動，但是發(fā)展中國家的全要素生產(chǎn)率增長還包含了技術(shù)進步、技術(shù)效率、規(guī)模效率、配置效率的變化[6?8]。Felipe指出[8]，只有當規(guī)模收益不變、市場完備、均衡條件均已得到滿足的情況下，要素價格才等于要素的邊際產(chǎn)出，此時要素產(chǎn)出彈性才能用來衡量要素積累的貢獻，生產(chǎn)率增長才近似反映技術(shù)進步速度，但是這些條件只有在發(fā)達國家才近似地滿足，發(fā)展中國家的TFP水平并不反映技術(shù)進步水平。

隨機前沿分析法沒有其他方法所要求的市場完備、規(guī)模彈性不變等限制條件，它主要通過估算技術(shù)進步、規(guī)模效率、技術(shù)效率和配置效率來衡量TFP變化，因此更加適合市場發(fā)展不完善的發(fā)展中國家[9]。同時，隨機前沿分析法克服了以往生產(chǎn)率分析中把全要素生產(chǎn)率作為“黑箱”的問題，核算結(jié)果更具有現(xiàn)實意義[10]。

考慮我國市場的不完善性，本文采用隨機前沿分析方法來計算和分解我國的TFP變化。盡管使用數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA)也可以得到技術(shù)進步、規(guī)模效率、技術(shù)效率值，但是正如余永澤所指出的[5]，DEA方法作為一種數(shù)學規(guī)劃方法，其結(jié)果很大程度上只具有相對意義，無法就模型的適宜性和準確性進行檢驗，并且 DEA模型中假設所有影響效率的因素都已經(jīng)被模型所涵蓋，不存在環(huán)境影響因素，這顯然與現(xiàn)實情況不符合。

隨機前沿分析法中，技術(shù)進步是指生產(chǎn)工藝、中間投入以及制造技能等方面的革新和改進，用生產(chǎn)前沿曲線向外推移的速度來衡量。技術(shù)效率是前沿技術(shù)能夠多大程度地被當前生產(chǎn)活動利用的指標，用實際產(chǎn)出與生產(chǎn)前沿曲線之間的距離來衡量。配置效率是生產(chǎn)資源在特定社會機制下實現(xiàn)效用最大化分配的程度，當配置效率達到最優(yōu)時，要素的邊際產(chǎn)出份額等于要素的實際收入份額。規(guī)模效率表示在規(guī)模報酬可變的情況下生產(chǎn)規(guī)模的變化對要素生產(chǎn)率的影響。

(二) 模型設定

隨機前沿函數(shù)方法(SFA)通常采用的形式包括C-D函數(shù)、CES函數(shù)以及超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)。由于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)在形式上較為靈活，可以有效避免設定錯誤導致的偏差，加之超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)考慮了投入要素之間可能出現(xiàn)的替代效應以及交互效應[1]，因此采用最多。從數(shù)據(jù)角度來看，使用面板數(shù)據(jù)的隨機前沿分析能夠克服截面的不一致性問題和數(shù)據(jù)相關性問題[13]。參照Kumbhakar的生產(chǎn)函數(shù)分解過程[14]，超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的形式設定如式(1)：

其中，Y、L、K、t分別表示實際產(chǎn)出、勞動力、實際資本存量和時間；β表示各自變量與因變量之間的相關系數(shù)，β0是常數(shù)項；下標i表示地區(qū)；ui,t表示生產(chǎn)無效率項，ui,t≥0服從半正態(tài)分布，衡量相對于前沿生產(chǎn)曲線的技術(shù)無效率水平；η是技術(shù)效率的時變參數(shù)；vi,t是一般意義上的隨機干擾項，vi,t～iidN(0,δ2)，與ui,t相互獨立。方程的系數(shù)顯著性均通過廣義似然統(tǒng)計(LR)來檢驗，λ=?2ln[L(H0)/L(H1)]，L(H0)/和L(H1)分別為原始假設和備擇假設的似然函數(shù)值，統(tǒng)計量λ服從自由度為受約束變量的混合卡方分布。

對(1)式取時間t的一階導數(shù)，得到式(2)：

因此，等式右邊第 1、3項分別為技術(shù)進步(TP)和技術(shù)效率(TE)的變化，記為(后面均用 g表示增長率)。將(1)式代入，得：

由于全要素生產(chǎn)率(TFP)增長率被定義為：

其中，si,t,j是要素j報酬占要素報酬總額的份額，加和為1。將式(5)帶入到式(6)中，得到：

設E=a1+a2，即所有要素的產(chǎn)出彈性之和。同時，設表示要素j的最優(yōu)邊際產(chǎn)出。則式(7)可以變換為：

式(8)中，第2、3項分別刻畫了規(guī)模效率(SE)和配置效率(FAE)的變化。在規(guī)模報酬不變(α1+α2=1)的假定下，第2項為零。但是對于發(fā)展中國家來說，通常這一假設并不成立，因此第2項就描述了規(guī)模變化導致的生產(chǎn)率變化。同樣，對于第3項來說，當市場完全競爭且均衡情況下，要素實際報酬份額等于要素的邊際產(chǎn)出，第3項為零。但是對于中國這樣的發(fā)展中國家而言，要素邊際產(chǎn)出并不等于實際報酬份額，第3項描述了要素配置變化導致的生產(chǎn)率變化。這樣，TFP增長被分解為技術(shù)進步(TP)、規(guī)模效率(SE)、配置效率(FAE)和技術(shù)效率(TE)的增長。

式(8)中的未知參數(shù)只有η和β，可通過式(1)估計。相關計算如式(9)~(12)：

式(12)配置效率增長計算中，考慮到(λi,t,L?si,t,L)=?(λi,t,K?si,t,K)，由此合并了資本和勞動力的計算項。

三、TFP各個成分的測算

(一) 數(shù)據(jù)選擇和處理

本文數(shù)據(jù)來自 2001—2014年統(tǒng)計年鑒以及各地的統(tǒng)計公報?？紤]到樣本的時序一致性問題，合并了重慶和四川的數(shù)據(jù)。另外西藏數(shù)據(jù)缺失較多，因此從樣本中剔除，這樣總共為29個省、自治區(qū)、直轄市。國民生產(chǎn)總值主要來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和各省統(tǒng)計年鑒。這里要注意的是，2006年《統(tǒng)計年鑒》根據(jù)經(jīng)濟普查數(shù)據(jù)對 2001—2003年各省生產(chǎn)總值作了修訂，修訂后的數(shù)據(jù)與原始統(tǒng)計數(shù)據(jù)差距較大②。本文采用修訂后的數(shù)據(jù)，并根據(jù)平減指數(shù)換算到以2000年為基礎的實際水平。

1.就業(yè)數(shù)量

從就業(yè)數(shù)據(jù)來看，《中國統(tǒng)計年鑒》中2011年之后的就業(yè)數(shù)據(jù)與 2010年就業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)生了較大的跳躍(例如北京2010年從業(yè)人員數(shù)量為1 317.66萬，2011年銳減為1 069.70萬)，原因是根據(jù)第六次人口普查做了重新修訂，因此本文采用各省統(tǒng)計年鑒中的就業(yè)數(shù)據(jù)③。2014年一些省份就業(yè)數(shù)據(jù)沒有在年鑒中提供，通過查閱各省《勞動與社會保障統(tǒng)計公報》予以補充。

2.資本存量

對于資本存量，通常采用永續(xù)盤存法來估算，公式為：Kt=Kt?1(1?δt)+It。在以往的資本存量計算中，可以發(fā)現(xiàn)估算結(jié)果對折舊率大小相當敏感，折舊率的不同通常會導致結(jié)果的較大差異。目前文獻中影響比較大的有張軍等[14]和單豪杰[15]的分省資本存量估算，張軍使用的折舊率值為9.6%，而單豪杰的為10.96%。為了有所對比，本文分別以張軍等與單豪杰的資本存量計算方法為基礎，然后按照相應的折舊率用永續(xù)盤存法計算2000—2014年分省資本存量，記為K1和K2。

3.要素收入分配份額

要素收入分配份額的計算方法通常有兩種[16?17]：一是要素成本增加值法。將間接稅不視作企業(yè)的收入，得到要素收入份額，SL=勞動者報酬/(GNI?生產(chǎn)稅凈額)，SK=1?SL；另一種是毛增加值法。將間接稅視作資本收入，即SL=勞動者報酬/GNI，SK=1?SL。大多數(shù)文獻使用要素成本增加值法，認為其更能反映勞動力和資本的收入分配份額實際情況。本文采用要素成本增加值法來計算要素收入份額。

本文所用到的各類數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計如表1所示。計算生產(chǎn)率時總共用29個省、自治區(qū)、直轄市15年的數(shù)據(jù)。時間也是超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)中的變量，因此一并列出。

表1 2000—2014年分省數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(2000年水平)

(二) TFP分解計算

表2報告了分別使用資本存量K1和資本存量K2的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)隨機前沿回歸結(jié)果。從表2的核算結(jié)果來看，超越對數(shù)的隨機前沿模型能夠較好地刻畫中國經(jīng)濟增長。其中使用K1的估算方法比K2的估計結(jié)果更佳，主要表現(xiàn)為K1估算的γ值達到了0.993，K2估算方程中的γ值僅為 0.831④。下面主要使用K1資本存量得到的系數(shù)來計算生產(chǎn)率。

由表2中的系數(shù)，根據(jù)前面的計算公式，可以得到各省的技術(shù)進步、技術(shù)效率、規(guī)模效率和配置效率變化(顯著性水平低于10%的系數(shù)均以0值來處理)，相加得到各省歷年的TFP增長率。

因篇幅所限，我們無法單獨列出各個省份的生產(chǎn)率組成。先來看中國 TFP變化以及分解特征⑤。2001—2014年中國的TFP增長率變化如圖1所示。從圖1來看，2001—2014年TFP呈現(xiàn)持續(xù)下降的態(tài)勢(年均增長幅度為 1.64%)，尤其是 2008年之后快速下降(2011年短暫反彈)，2014年 TFP增長率已經(jīng)降至?0.694%。為了對照，圖1中將K2結(jié)果的TFP值也標于圖中，可看出趨勢基本一致，但是幅度要平緩一些。

為了明晰TFP變化的結(jié)構(gòu)特征，將技術(shù)進步(TC)、技術(shù)效率(TEC)、規(guī)模效率(SEC)、配置效率(FAEC)的增大圖分別列出，如圖2所示。

從圖2中來看，第一，2001—2014年技術(shù)進步(TC)總體處于弱勢，年均增長率為0.84%。2008年之前大多正增長，2009、2010年逆轉(zhuǎn)為負增長，之后緩慢回升，2014年達到0.81%。技術(shù)進步(TC)的回升態(tài)勢也表明，我國技術(shù)進步主導的經(jīng)濟新動力正在形成，但當前階段對TFP的影響仍然較弱，尚不足以改變TFP的下降態(tài)勢。

第二，對TFP下滑影響最大的是技術(shù)效率(TEC)增長率，自 2001年以來持續(xù)下降，年均增長率為?2.33%。技術(shù)效率衡量了當前生產(chǎn)距離生產(chǎn)前沿曲線的平均距離，技術(shù)效率持續(xù)下降表明生產(chǎn)活動與前沿技術(shù)決定的生產(chǎn)前沿曲線的距離在不斷擴大，這一般是市場對前沿技術(shù)不敏感，或者是市場淘汰落后產(chǎn)能速度過慢，從而使生產(chǎn)活動距離技術(shù)決定的生產(chǎn)前沿曲線越來越遠導致的。這一結(jié)果也表明，供給側(cè)改革通過“三去一補一降”來調(diào)整供給結(jié)構(gòu)⑥，對于提升當前的全要素生產(chǎn)率具有極端的重要性。

表2 2000—2014年分省份隨機前沿超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)估計結(jié)果

圖1 2001—2014年中國TFP增長率(%)

圖2 中國全要素生產(chǎn)率的分解

第三，規(guī)模報酬是對TFP正增長貢獻最大的因素，年均增長率達到 3.43%。這表明我國仍然處于規(guī)模報酬遞增的階段。但是規(guī)模效率增長自從2011年之后呈現(xiàn)直線衰減趨勢，表明生產(chǎn)和投資規(guī)模的擴大所帶來的規(guī)模效應并不能作為我國下一階段全要素生產(chǎn)率增長的支撐。

第四，2001—2014年配置效率(FAEC)的平均增長率為?0.12%。配置效率增長率呈現(xiàn)先降后升的趨勢，這一趨勢與規(guī)模效率正好相反。表明推動規(guī)模效率提升的因素另外一方面也可能導致了配置效率的下降，包括對大規(guī)?；A設施投資等。原因可能是近年大規(guī)?；A設施投資雖然導致了規(guī)模效率提升，但由于并非完全按照市場利潤最大化的原則來配置，從而導致配置效率下降，2012年之后配置效率增長率緩慢回升，表明配置效率總體處于逐漸改善的趨勢中。

總的來看，由于規(guī)模效率并不能抵消技術(shù)效率的影響，再加上技術(shù)進步的弱勢，從而導致新常態(tài)階段(2011年之后)TFP增長率呈現(xiàn)總體下降趨勢。

四、新常態(tài)時期全要素生產(chǎn)率分解的區(qū)域特征

總量特征并不能完全涵蓋各省情況。限于篇幅，我們難以將每個省的數(shù)據(jù)都羅列出來分析，這里按照東、中、西部區(qū)域分類來分析。根據(jù)統(tǒng)計年鑒的劃分，東部地區(qū)包括11個省、市：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南，中部地區(qū)包括8個?。荷轿鳌⒓?、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地區(qū)包括10個省、自治區(qū)、直轄市：內(nèi)蒙古、廣西、四川(+重慶)、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

從TFP增長的區(qū)域比較來看，如圖3所示，第一，各區(qū)域的TFP均在2008年之后開始大幅下跌，雖然東部和中部地區(qū)2011年出現(xiàn)反彈，但是總下跌趨勢未變；第二，從圖 3來看，2001年以來西部地區(qū) TFP增長較快，在大多數(shù)年份都高于東部和中部的TFP增長率。西部地區(qū)TFP年平均增長率達到了2.04%，而東部地區(qū)和中部地區(qū)分別是 1.58%和 1.47%，這表明2001年西部大開發(fā)之后西部地區(qū)不僅經(jīng)濟增長水平來看，提升較快，經(jīng)濟增長質(zhì)量也有相應的改善；第三，2001—2014年，中部地區(qū)的TFP增長相對較慢，平均增長率不僅低于東部地區(qū)也低于西部地區(qū)，說明中部地區(qū)應該更加重視提升全要素生產(chǎn)率。

圖3 各區(qū)域TFP增長對比(%)

從各區(qū)域的技術(shù)進步增長來看，如圖4所示，第一，東部地區(qū)的技術(shù)進步(TC)年均增長率為 1.03%，而中部和西部分別為 0.36%和 0.84%。東部地區(qū)的技術(shù)進步相對優(yōu)勢，而中部地區(qū)技術(shù)進步速度最慢；第二，東中西部的進步變化趨勢并不完全一致，主要是在2010年出現(xiàn)了分化，2010年之后中西部地區(qū)的技術(shù)進步率繼續(xù)保持跌勢，而東部地區(qū)顯示出反彈趨勢，并且可能繼續(xù)反彈。這表明東部地區(qū)有可能率先實現(xiàn)技術(shù)進步驅(qū)動的新增長，但是從目前看不足以抵抗TFP下跌的大趨勢。

圖5是各區(qū)域技術(shù)效率增長變化。技術(shù)效率下行是構(gòu)成對TFP增長負影響的主要原因。如圖5所示，東、中、西部的技術(shù)效率均表現(xiàn)為單側(cè)下降趨勢，中部地區(qū)的截距項顯著地低于東部和西部地區(qū)。技術(shù)效率下降表明區(qū)域之間技術(shù)差距擴大。從省級層面來看，

技術(shù)效率增長較快的依次是北京、江西、青海、寧夏，而較慢的依次為黑龍江、遼寧、湖北、山西。東北和中部地區(qū)的一些國有經(jīng)濟或者資源型經(jīng)濟占比大的省份技術(shù)效率增長率長期較低，表明國有經(jīng)濟或者資源型經(jīng)濟占比大的省份技術(shù)追趕的動力不足。

圖4 各區(qū)域的技術(shù)進步(TC)增長

圖5 各區(qū)域技術(shù)效率增長

從規(guī)模效率增長來看，如圖6所示，第一，近年來東中西部均處于規(guī)模報酬遞增區(qū)域，規(guī)模效率增長相對較高；第二，中西部地區(qū)的規(guī)模效率增長大于東部地區(qū)，2001—2014年西部地區(qū)規(guī)模效率年均增長率為4.80%，中部地區(qū)為4.94%，東部地區(qū)為4.10%，這表明近年中西部的投資對于提升規(guī)模效率的作用更加明顯；第三，2011年之后，東中西部的規(guī)模效率都呈現(xiàn)快速遞減態(tài)勢。

從配置效率增長來看，如圖7所示，第一，2001—2014年配置效率總體呈現(xiàn)下降態(tài)勢，其中東部地區(qū)的年均增長率為?0.024%，中部地區(qū)為?0.332%，西部地區(qū)為?0.095%，東部地區(qū)表現(xiàn)較好，中部地區(qū)表現(xiàn)較差；第二，2011年之后，東部和中部地區(qū)的配置效率表現(xiàn)出回升態(tài)勢，而西部地區(qū)配置效率回升態(tài)勢不明顯。

圖6 東中西部規(guī)模效率增長率對比

圖7 各區(qū)域配置效率增長

總的來看，東部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率盡管仍然在低谷，但是由于技術(shù)效率和配置效率都已經(jīng)開始表現(xiàn)出上升趨勢，因此東部地區(qū)最有可能率先越過增長動力轉(zhuǎn)換點。中西部地區(qū)的規(guī)模效率仍然處在較高的增長水平，說明其仍然對經(jīng)濟增長有較強的推動作用，但是技術(shù)進步和配置效率相對都比較弱，構(gòu)成了TFP提升的短板。

五、結(jié)論

本文運用建立在超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)基礎上的隨機前沿分析法(SFA)對我國29個省、自治區(qū)、直轄市2001—2014年的TFP結(jié)構(gòu)特征進行了分析。結(jié)論如下：

第一，2001—2014年我國 TFP的年均增長率為1.64%，且呈現(xiàn)不斷下降的特征，其中技術(shù)進步年均增長率為 0.83%，規(guī)模效率年均增長率為 3.43%，技術(shù)效率年均增長率為?2.33%，配置效率年均增長率為?0.124%。導致近年我國TFP增長率不斷下滑的主要原因是技術(shù)效率的持續(xù)下滑，2011年之后規(guī)模效率的增幅回落也有較大影響。短期內(nèi)改變TFP增長下滑的主要對象應該是技術(shù)效率。技術(shù)效率下滑意味著實際生產(chǎn)活動與技術(shù)決定的前沿生產(chǎn)曲線的差距不斷擴大，因此去落后產(chǎn)能和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)升級是當前提升全要素生產(chǎn)率的重點。這也從側(cè)面證明供給側(cè)改革在對提升當前TFP增長率的必要性和緊迫性。

第二，技術(shù)進步對TFP的影響較弱，盡管技術(shù)進步已經(jīng)表現(xiàn)出微弱回升態(tài)勢，尤其是東部地區(qū)的技術(shù)進步表現(xiàn)為較為明顯的回升，但是仍不足以抵消技術(shù)效率以及規(guī)模效率增長衰減的影響。由于推動TFP長期增長的因素只有技術(shù)進步(規(guī)模效率、技術(shù)效率、配置效率都受到技術(shù)進步所決定的長期均衡點的制約)，我國TFP新一輪穩(wěn)定增長的動力還沒有建立起來，經(jīng)濟增長動力轉(zhuǎn)換仍然任重而道遠。

第三，對于中西部來說，規(guī)模效率增長率仍然處于較高水平，意味著擴大投資和生產(chǎn)規(guī)模仍可產(chǎn)生相對較高的生產(chǎn)率提升效應(相對于東部地區(qū)來說)。同時中西部應該高度重視提升配置效率水平，配置效率的弱勢也極大影響了生產(chǎn)率的提升。

注釋：

①對于新常態(tài)的開始時間目前并無定論。但從中高速經(jīng)濟增長這一標準來看， 2011年之前我國經(jīng)濟增長率長期保持在 10%左右，2011年降為9.3%，2012快速下落至7.7%，此后基本維持在7%左右水平，因此一般將2012年作為新常態(tài)的開端年。

②很多研究都是直接采取原始統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，這樣會在2003—2004年之間產(chǎn)生比較大的跳躍。

③具體見http://#cnki.net/kns55/Dig/dig.aspx。

④根據(jù)一些資本折舊率研究文獻來看，我國資本折舊率呈現(xiàn)先升后降的趨勢，2010年后有下降趨勢，因此9.6%的折舊率更加合理。

⑤這里的中國總體TFP，是以各省GDP為權(quán)重，采用幾何平均法對各省 TFP綜合的結(jié)果。這一加權(quán)加總方法也被余永澤(2015)等學者計算TFP時所使用，這一計算思路與Malmquist指數(shù)是一致的，較之于算術(shù)平均法以及拉氏指數(shù)法更好地避免了偏倚。總體TC、TEC、SEC、FAEC類似。

⑥“三去一降一補”包括：去落后產(chǎn)能、去庫存、去杠桿，降成本，補短板。