發(fā)布時(shí)間：2018-01-12 09:28

  本文關(guān)鍵詞：我國(guó)全要素生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的分析研究　出處：《統(tǒng)計(jì)研究》2014年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：正一、引言在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)上,除資本和勞動(dòng)力投入外,全要素生產(chǎn)率(TFP)或者說技術(shù)進(jìn)步的提高是重要的因素。許多學(xué)者采用不同的方法對(duì)我國(guó)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行估算,主要有增長(zhǎng)核算法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法、隨機(jī)前沿模型(SFA)方法等。此外,由Dale W.Jorgenson提出的KLEMS方法為TFP的估計(jì)與國(guó)際比較提供了新的思路。但目前并沒有哪種方法得到學(xué)術(shù)界的普遍認(rèn)可,各方法也均存在一定的不足。除估計(jì)方法外,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的選擇也有重要
[Abstract]:First, the introduction on the contribution of economic growth, in addition to capital and labor input. Total factor productivity (TFP) or the improvement of technological progress is an important factor. Many scholars use different methods to estimate the total factor productivity of our country, mainly the growth accounting method. Data Envelopment Analysis (DEAA), Random Frontier Model (SFAA), etc. The KLEMS method proposed by Dale W. Jorgenson provides a new idea for the estimation of TFP compared with the international comparison. In addition to the estimation method, the selection of basic data is also important.
【作者單位】： 中國(guó)人民銀行福州中心支行;
【分類號(hào)】：F124;F224
【正文快照】： 一、引言在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)上,除資本和勞動(dòng)力投入外,全要素生產(chǎn)率(TFP)或者說技術(shù)進(jìn)步的提高是重要的因素。許多學(xué)者采用不同的方法對(duì)我國(guó)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行估算,主要有增長(zhǎng)核算法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法、隨機(jī)前沿模型(SFA)方法等。此外,由Dale W.Jorgenson提出的KLEMS方法為

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