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制作毕业论文毕业设计权威 -中国信息技术服务产业的全要素生产率估计与分1


中国信息技术服务产业企业级的全要素生产率估计与分析
一 引言: ...................................................................................................................................... 2

二 测算模型 .......................................................................... 3 三、数据与测量 ............................................................... 4

中文摘要

生产率是指生产过程中投入品转化成产出品的效率。企业在生产过程中,由一种 投入品的变化而引起产出品的变化的效率称为单要素生产率。 全要素生产率, 也可以称为 “多 要素生产率” ,是指总产出与综合要素投入之比率,即每单位总投入的产出率。由于在生产 过程中往往是投入多种生产要素,所以用全要素生产率更能准确反映投入品对产出品的效 率。一般来说 TFP 高的企业应该发展速度较快,收入较高。 信息技术服务产业作为信息产业的核心基础产业,其发展在根本上决定着信息产业未来 的技术进步和产业升级。在经济全球化背景下。中国由于具备丰富的人力资源、低廉的生产 要素成本和巨大的市场需求,已经成为新一轮国际信息技术服务产业外移的主要目的地之 一。一方面带来了新产品、新技术和就业,另一方面这些生产主要集中在劳动密集型加工环 节。在一定程度上锁定了中国在全球产业链上的角色。加之国内民族企业缺乏自主知识产 权, ,这些都导致了信息技术服务产业在规模迅速扩张的同时,面临着核心技术不足、身处 国际分工末端以及高端产业薄弱的尴尬处境, “大而不强”成为产业可持续发展中的严峻问 题。如果实现信息产业“由大到强”的发展战略,必然要求信息技术服务产业在全要素生产 率(TFP)上获得更大的提升。在当前信息技术服务产业高速增长的背后,区域发展是否均 衡?明显的地区差异和企业所有制结构的不同造成的差异是否存在?TFP 的提升主要受到 哪些因素的影响?本文试图通过对以上问题的回答、 探求信息技术服务产业增长的和发展的 有效途径。

英文摘要
Productivity is the process of production inputs into outputs for efficiency. Enterprises in the production process, from an input to the changes arising from changes in the output of goods known as the efficiency of single-factor productivity. Total factor productivity, also known as the "multi-factor productivity" refers to the total output and integrated elements in the ratio of total investment per unit of output. As in the production process is often in a variety of factors of production, with total factor productivity more accurately reflect the input to output for efficiency. Generally high TFP enterprises should develop a faster, higher-income.

Information technology services industry as the core of information industry infrastructure industries, the development of the fundamental decisions on the future of the information industry and technological progress and industrial upgrading. In the background of economic globalization. Because China has abundant human resources, low cost factors of production and huge market demand, has become a new round of international information technology services industry relocation of the main destinations. On the one hand, brought new products, new technology and employment, on the other hand these production mainly concentrated in labor-intensive processing sectors. To a certain extent, locked in the global industrial chain of China's role. In addition, the domestic national enterprises lack their own intellectual property rights, which led to the information technology services industry in the rapidly expanding scale at the same time, faced with lack of core technologies,locating the international division of labor and high-end end the embarrassing situation of weak industries, "but not strong "Sustainable development in the industry to become a severe problem. If the realization of the information industry "by big powers" development strategy, an essential requirement for information technology services industry in total factor productivity (TFP) to greater increase. In the current information technology services industry behind the rapid growth, the balanced regional development ? Significant regional differences and enterprises of different ownership structure of the difference between the existence of ? TFP are the main factors which enhance the impact of ? This paper attempts to answer the above questions, explore information technology services industry growth and development of an effective way.



引言:

经济增长是国家的基本经济目标之一。对经济增长的源泉或因素的探索与研究一直是经 济学界的热点。 西方经济学界一般认为促进经济增长的因素可以为三项: 劳动力数量的增长, 固定资本存量的增长及全要素生产率(TFP)的增长。这三项可以衡量各个地区的经济运行 状况。 全要素生产率即我们所说的广义技术进步。 广义的技术进步对经济增长的贡献包括生 产中使用的硬技术对经济增长的贡献, 也包括生产中使用的软技术如要素配置效率、 规模经 济及经济机制等因素对经济增长的贡献。1942 年首界诺贝尔经济学奖获得者丁伯根提出全 要素生产率概念,他提出的全要素生产率中,只包括劳动与资本的投入,而没有考虑诸如研 究与发展,教育与训练等无形要素的投入。美国经济学家肯德里克在 1951 年美国的收入与 财富研究会议上指出只有把产出量与全部要素投入的数量及其构成联系起来考察, 才能真正 把握生产效率的全部变化,这二者的比率才是全要素生产率。由此可见,全要素生产率可以 用实际产出量与实际有形要素的投入成本之间的关系来解释。 同时, 一直致力于全要素生产 率的探讨,1954 年发表了《生产率核算》一书,在该书中,他认为全要素生产率要包括所

有的投入要素,即包括劳动力、资本、原材料和能源等。该书首次明确了全要素生产率的内 涵,被经济学界推崇为“全要素生产率”的鼻祖。随后,法布里希朗·戴维斯坎进一步发展 了生产率理论。 他认为生产率乃是以经验为依据的投入与产出的比率。 我国的胡鞍钢教授则 对中国经济 TFP 进行了深入的研究, 他认为中国今后经济高增长主要取决于全要素生产率的 提高,他的研究结果表明,自 1978 年以来,TFP 对中国经济增长的贡献率从改革开发以前 的零、甚至是负值提高到了约 30%的水平。胡鞍钢认为提高,TFP 的途径包括:改善资源配置 效率、改善技术效应等而其核心则在于政府职能的转变和政策质量的提高。许召元、李善同 (2006)认为 2000-一 2004 年中国的地区差距仍然在持续扩大,但扩大的速度比 20 世纪 90 年代有所减慢,2004 年出现了差距缩小的迹象。文章对 1990 一 2004 年全国 30 个地区的经 济增长面板数据进行回归,认为 1990 年以来中国的地区经济增长存在显著的条件收敛性, 收敛速度为每年 17.6%。文章对经济增长进行因素分解,他们认为不同地区的地理位置、经 济环境差别、受教育水平、基础设施水平以及城市化水平等可以促使地区差距不断扩大;而 市场经济体制不断完善, 对投资、 劳动力流动放宽限制以及区域经济一体化程度不断提高等 因素可以促使地区差距逐步减少。彭国华(2005)计算了我国 28 个省区 1982 一 2002 年的全 要素生产率, 并且指出全要素生产率在一定程度上是产生地区收入差距的主要原因,并且 对 TFP 和收入的收敛性进行了检验。 结论是 TFP 与收入的收敛模式具有很大的相似性, 全国 范围内没有绝对收敛,只有条件收敛,但是 TFP 的收敛速度明显高于收入的收敛速度,他认 为是 TFP 的收敛导致了收入的收敛。

二 测算模型
本文采用柯布—道格拉斯生产函数,简称 C-D 生产函数。这个生产函数是由芝加哥大 学经济学教授道格拉斯(P.H.Douglas)与数学家柯布 (C.W.Cobb)合作,在研究分析大量 历史数据之后,于 1928 年时提出的。其形式为:

Y ? A ? L? K ?
其中 ,L 是指劳动要素的投入量,K 是指资本要素的投入量,Y 是指投入资本、劳动、技 术等生产要素生产后所获得的增加值,A 为技术水平,即所要求的全要素生产率,表示那些 能够影响产量, 但既不能单独归属于资本也不能单独归属于劳动的因素。 柯布—道格拉斯生 产函数理论研究综述中,α 是占总成本的份额,也就是产出的份额。 在本文的研究中,使用的生产函数具备的假设前提有: (1)该行业是完全竞争的市场。 产品和生产要素都处于完全竞争的市场之中。 (2)该行业的规模报酬不变,即α +β =1,技 术条件不变。则有β =1-α ,所以函数可写成 Y ? A ? L ? K
?
1??

(3)生产过程满足成本极小化

要求(4)生产过程满足产出极大化要求。 由于 A 就是我们所要求的全要素生产率,所以在已知 Y,K,L,α 情况下,根据柯布—道格拉
? 1?? 斯生产函数 Y ? A ? L K 即 A ? Y / L ? K
? ?

该方法经济意义明确,方法简单,便于算出全要素生产率 TFP。对于考察一段时期内企 业投入产出的关系有明显的经济意义

三、数据与测量
一 信息技术服务业投入的确定 信息技术服务业投入主要包括两类:劳动投入和资本投入。 (一) 劳动投入的度量 本文用到的数据是来自《世界银行的竞争力、技术和企业联系研究》 ,是世界银行 2000 年提供的。一共有 1500 个企业。其中信息技术服务产业有 128 个,来自五个不同 的城市,它们分别是北京、天津、上海、广州和成都。世界银行 2000 年提供的这份数据有 一点的好处,就是在数据中详细的列出了总产出、原材料成本、和劳动成本等一系列数据, 便于我们方便查找和计算。根据上述公式,我们分别要求出增加值 Y,资本 K,劳动力 L, 和劳动在总成本中所占的份额。 所谓增加值是指 (在成品的总销售价值中除去最原始的材料 成本) ,因此,我们用包括出口在内的所有产品及服务的销售价值减去包括初级材料,能源 及其它材料在内的原材料成本便得出增加值。 对于劳动力而言, 在数据中我们把劳动分成了 六大类:基本生产型雇佣者,熟练型雇佣者,工程技术类雇佣者,管理型雇佣者,服务型雇 佣者, 和其他雇佣者。 由于我们所说的劳动力是广义上的劳动力而并非某一类型的劳动力雇 佣者,因此,我们将这六种类型的劳动力加总便成了我们所需要的劳动力要素 L。 (二) 资本投入的度量 资本的范围非常广泛,例如房屋,机器设备,办公设备,各种车辆以及其它一些东西均属于 资本的范畴。因此,为了方便起见,我们在这里使用 2000 年的总的固定资产,这一项代表 资本。 而要求出劳动在总成本中所占的比率这个数据, 我们必须要知道劳动的值和总成本的 值。 在给定的数据中, 由于在生产成本这项中, 劳动的补偿价值指的就是劳动的成本消耗值, 因此我们用总的劳动补偿值来代表劳动的成本量。 而对于总成本指的是劳动与资本在形成产 品过程中所形成的的成本,而并不包括原材料的成本。因此,我们用总的产品销售总成本减 去原材料总成本就得到了在产品形成中所产生的成本。 那么, 用总的劳动消耗量除以这个过 程成本,就是劳动在成本中所占的份额。至此,我们的中间变量就可以如表一所示(按全要 素生产率由大到小排序) ,同时,我们也可求出各个企业的全要素生产率。

四 结果与分析
我们根据上述的计算方法运用我们给出的数据可以得到我国信息技术服务产业总 的全要素生产率的值和不同城市之间总的全要素生产率的值。具体情况如下表:

北京

天津

上海

广州

成都

整个行业

TFP 15.20669339 2.065365858 11.7499028 9.200469911 16.14603328 5.526201938
从上面的表可以很清楚的发现, 信息技术服务产业从总体上看它的全要素生产率还是 很高的,达到了 5.526201938。观察这五个城市,生活节奏较快,且是国家政治,经济中心 的首都北京在信息技术服务产业的全要素生产率,是很高的,但它并不是列在第一位,排在 它前面的是生活节奏较慢的成都市, 达到了 16.14603328 排在了第一位置上。 .与北京相邻的 天津的全要素生产率是最低的,甚至要低于整个行业的的总值。上海居中,广州次之。从地 理区域角度看, 南方地区的信息技术服务产业的效率要明显比北方地区高, 对于地理位置处

在中间的上海,它的全要素生产率在这五个城市中也是居中的,没有特明显的优势。 接下来, 我们从所有制结构的方面来分析, 看看不同所有制结构下的全要素生产率的 情况。 我们把这些企业按所有制结构分成国有企业、 跨国公司及合资企业和其它企业三大类。 其中其他企业中包括国内企业、私人企业、上市公司及非上市公司等,跨国公司及合资企业 中包括跨国公司的子公司、 合资跨国企业和合资国内企业三部分。 根据全要素生产率的计算 方法我们得到如下列表:

独资企业

合资企业

国有企业

其它

TFP

4.86857743

13.89999306

1.212583621

8.508047352

从上面的表中可以清楚地发现,国有企业的全要素生产率水平是相当低的,并且要低 于整个行业的全要素生产率。而相反的,独资企业和合资企业的全要素生产率已经接近了 18,是国有企业的 15 倍,是其他类企业的 6 倍。可见,在信息技术服务行业中,合资企业 和独资企业的效率还是很高的, 在竞争中这两类企业很有竞争优势。 经过分析导致这种现象 的原因可能是:由于国有企业多受国家政策影响,企业规模也比较大,管理理念较为老化, 人员机构较为繁冗, 容易引起不必要的资源与劳动力的浪费; 而对于独资企业和合资企业而 言,多引进外国技术与管理理念,人员机构简单且有国家的支持政策,可以减少很多不必要 的浪费;至于其他类的,如国内私人企业或民营企业,它虽然没有国家的支持政策,但通常 是自负盈亏, 因此它在人员设置与管理理念上是比较灵活的, 它的全要素生产率也是很高的。 所以,当我们只考虑资本与劳动力两种因素时,国有企业的全要素生产率最低,合资企业和 其它企业的全要素生产率最高,而独资企业全要素生产率居中,这可能与国家的政策有关, 对独资企业还没有完全的开放市场。 那么,不同城市之间的全要素生产率的不同与企业所有制形式在该城市里的分布之间 是否存在着一定的关系呢?接下来,我们将分城市讨论来分析他们之间的关系。 首先,我们将北京市各个企业的数据列入表一,我们从中可以看到,在北京市的二十 五个企业中,有三个国有企业,一个合资企业和一个独资企业。剩下的全是其他类企业。从 全要素生产率的值我们可以看出, 除了国有企业 13 和国有企业 19 的全要素生产率非常高之 外,另外一个的国有企业 12,全要素生产率非常低。甚至要低于整个北京市的总的全要素 生产率的值。合资企业全要素生产率,高于整个北京市的总的全要素生产率。独资企业的全 要素生产率要略低于整个北京市的总的全要素生产率。 综合上述, 在北京地区信息技术服务 业,占有绝对优势的是其他类型的企业,而并非是国有企业、合资企业和独资企业。 第二,我们将天津市各个企业的数据情况列入表二,我们可以从中看到,天津市二十九 个企业中有七个企业是国有企业,两个独资企业,其余的均为其他类企业,和北京有一点不 同是,天津市没有合资企业。从全要素生产率的角度上看,在天津市,两个独资企业呈现出 两级分化的态势,独自企业 9 的全要素生产率非常的高,而同样为独资企业 12,全要素生 产率却非常的低, 甚至要比整个天津市的总的全要素生产率的值还要低很多, 是他的六分之 一。 在天津的七个国有企业中, 有两个国有企业的全要素生产率的值要低于总的全要素生产 率的值,但是也有四个国有企业的全要素生产率,却是非常的高。在天津市信息技术服务业 能够排上前几名。 其他类企业在天津地区信息技术服务产业占的比重也是非常的大。 和北京 的指标相差不打,最高指标与最低指标相差都很悬殊。 第三,我们将上海市各个企业的数据情况列入表三,我们可以从中看到,在上海市的

20 个企业中,其中有四家是国有企业,四家合资企业,其余的均为其他类企业。从表中我 们不难看出,全要素生产率最高的是国有企业。有两家的国有企业排在上海的前两名,剩下 的两家国有企业的全要素生产率却要低于上海市总的全要素生产率的总值。 四家的合资企业 的全要素生产率也没有绝对的优势, 其中有一家合资企业全要素生产率也低于上海市的总的 全要素生产率的总值。在其他类企业中,呈现出两级分化的趋势,有些其他类企业的全要素 生产率值,接近了国有企业。能排在前几名,而有些其他类企业的全要素生产率的值居然达 到了 0.262300916,非常的低。因此。我认为,在上海这 20 个企业中,国有企业虽然少,但 却很有竞争力,唯一需要改进的是,提高公司的效率。合资企业在上海没有竞争力,其他类 企业在上海地区处于中游水平。 第四,我们将广州市各个企业的数据情况列入表四,我们可以从中看到,在广州市的 30 个企业中,只有六家企业是国有企业,剩下的全是其他类企业。在广州市的全要素生产 率数据中。 我们可以很明显的发现, 国有企业 1 是广州市所有企业全要素生产率最高的之外, 其它五家,只有国有企业 26 高于整个广州市总的全要素生产率的值,剩下四家都低于总的 全要素生产率的值。最低的全要素生产率的值,是其他类企业 6,数据值仅为 0.836838171 但是其他类企业却占据了广州的半壁江山。 由上述现象, 我们可以发现在广州地区的信息技 术服务产业中, 其他类企业比国有企业有明显的优势和竞争力。 国有企业应该积极改革体制 机构,提高工作效率。 最后,我们将成都市各个企业数据情况列入表五,我们可以从中看到,在成都市的 24 个企业中, 只有两家企业是国有企业, 并且这两家国有企业的全要素生产率都低于整个成都 市总的全要素生产率的值,其中国有企业 3 的全要素生产率的值低到了 0.538925786,是成 都市最低的。此外,还有四家合资企业,其中的三家合资企业,全要素生产率的值,也低于 整个成都市总的全要素生产率的值。 其余的都是其他类企业, 它们的全要素生产率的值还是 很高的。而且,都很平均。这也是成都与其他城市相比较全要素生产率最高的原因。 通过表六一直到表十一。我们可以发现,这五个城市级别均值与方差,Y 的均值与方差 北京的最大,天津的均值和方差最小,可以看出北京的变化的幅度还是很大的。

通过上面对各个城市的分析, 我们发现虽然只考虑所有制形式的时候, 个别国有企业生 产效率很高,但从整体上看,国有企业的全要素生产率还是很低的。而独资企业和合资企业 全要素生产率也并不很理想, 但是有一点值得我们注意的是, 就是其他类企业在整个信息技 术服务产业中起到的重要作用。 因为其他类企业在整个信息技术服务行业中所占的比例是很 大的,而且在前十名中,有二分之一都是其他类企业,可以说如果我们更进一步关注这一类 企业,国家给与适当的扶持,和政策。这类企业将会得到更大的发展,整个行业的全要素生 产率还会有进一步的提高。 另外, 虽然各个城市的全要素生产率与其企业的所有制形式没有 直接必然的联系, 但不同所有制结构企业的个数对城市的整个全要素生产率指标还是有一定 影响的。 从上面的数据的数据中我们可以发现, 资本与劳动的比例排在前十名的企业有 40%来自 上海和北京,天津和广州各占 20%。而排在后十位的企业中,有 60%的企业是来自成都的。 按企业的所有制结构来看, 资本与劳动的比例排在前十位的企业中, 50%的企业是国有企业, 40%的企业是其他类企业,10%是独资企业和合资企业。而排在后十位的企业中,有 60%的企 业是其他类企业,30%的企业是国有企业,10%是独资企业和合资企业。因此,我们可以粗略 认为, 只考虑资本与劳动两个因素的的时候, 全要素生产率的大小与企业的资本与劳动的比 例大小有关,资本与劳动的比例相对较大的企业全要素生产率较小。反之,则会较大。但这 不是等比例的,只是一个粗略的大体规律。根据分析,我们得出这样结论,从企业的所有制

形式上看,国有企业的全要素生产率还是很低的,合资企业虽然不多,但整体效率却是最高 的,而且也不能忽略了其他类企业在整个行业中所作的贡献;从城市方面来看,成都和北京 的生产效率相对天津和广州要高, 这与资本与劳动的比例有关。 我们若想提高企业的全要素 生产率,就要优化资本与劳动的配置,这样才能提高企业的效率。

五、 结论
本篇文章通过引用世界银行提供的来自五个城市的 1500 家企业中关于信息技术服 务行业的 128 家企业,在 2000 年的各项数据,运用柯布道格拉斯公式,分别求出了整个行 业的全要素生产率,各个城市的全要素生产率,以及所有制形式的全要素生产率。通过对这 些数据的分析,我们得出如下结论: (一) (二) (三) 信息技术服务业整体的全要素生产率水平不高, 南方的信息技术服务业全要素生产 率水平要好于北方。 国有企业的整体的全要素生产率水平较低,甚至要低于整个行业的全要素生产率, 合资企业和其他类企业处于上游水平。独资企业居中。 通过对各个城市中的各个企业的分析, 发现只考虑所有制形式的时候, 国有企业的 全要素生产率明显低于外资企业的全要素生产率, 而且不同城市之间也存在着一定 的差距。 但从分析上看, 不同城市之间全要素生产率的不同与企业所有制形式在该 城市里的分布之间并没有一定的直接关系, 不过值得注意的是不同所有制结构企业 的个数对城市整体全要素生产率的指标还是有一定的影响的。 认为,当只考虑资本与劳动两个因素的时候,全要素生产率的大小与企业资本与劳 动的比例的大小相关,资本与劳动的比例相对较大的企业全要素生产率较小,资本 与劳动比例相对较小的企业全要素生产率较大。但这并不是等比例的,也不是一定 性的,只是一个粗略的大体的规律。 通过以上的分析,我们认为从整体上看,虽然合资企业的全要素生产率较国有企业 和其他类企业水平高,但其数量毕竟占少数,并不能左右整个行业的全要素水平, 而相反的国有企业和国内企业的全要素生产率水平虽然不高,但数量庞大,容易左 右整个行业的水平。因此,我们在引进外资企业的同时,绝对不能忽视我们国内各 种所有制自身的发展。我们应该尽快优化国有企业的资本与劳动力的配置关系,调 整繁冗复杂的人事结构,使资源配置更有效化,合理化,进而将国有企业的全要素 生产率提高上来。同时我们也要进一步发展国内的其他类企业,发挥这些企业的优 势, 吸收与借鉴外资企业的管理模式, 使这类企业的全要素生产率水平进一步提高, 从而使我们中国信息技术服务行业的整体水平达到一个新的水平。

(四) 通过对资本与劳动力的比例以及这个比例与全要素生产率的分析, 我们可以粗略的

表一

北京市企业状况 增加值 Y 5865 7790 2990 11708 1727 9385 1581 70364 1640 10106 903 37466 323269 6522 67552 7285 37649 2404 0 2014 306129 1880 3025 5877 1065 926196 资本 K 849 11000 750 3240 2440 4040 738 42606 6394 2787 381 35994 7572 967 1353 323 3960 28 6241 267 196 11748 525 8627 105 153131 劳动力 L 66 112 33 99 77 32 112 386 58 83 34 113 432 42 65 22 40 30 46 72 55 112 22 25 50 2218 全要素生产 率 TFP 17.01768478 49.39121208 19.00568761 8.9524806 1.788382266 8.227588589 10.14791977 6.433721769 1.827330116 7.78268337 2.423428096 2.505323411 110.8993687 30.22945829 50.2410909 81.31828607 203.4612566 84.23976647 所有制形式

序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 总值

135.67913
14.34163867 2498.761077 5.523049018 12.87414829 10.29029091 18.63657714 15.20669339

其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 国有企业 国有企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 合资企业 国有企业 独资企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业

表二 天津市企业状况 序号 增加值 Y 资本 K 劳动力 L 全要素生产 率 TFP 所有制形式

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 总值

1854 190 5000 55 138 125 0 3753 12876 250 250 -40 56658 140 -9 614 520 58 4 273 5365 2556 13437 374 8249 11614 1990 109903 215 236412

20 25 80 109 276 13 2597 751 66 100 1200 150 239526 81 130 343 22 180 183 333 9573 5353 10736 0 11691 13580 220 50931 38

10 15 8 6 10 8 10 62 9 7 10 12 622 4 9 8 12 6 8 26 0 24 46 8 68 116 6 199 8

152302

1337

94.01771221 8.360993084 65.27234621 1.326461372 2.161051853 12.10616471 259.7 13.30964808 205.1382621 14.71887607 5.068501663 -3.333333333 0.291785213 9.192522441 -0.280389343 614 28.8367268 2.142179871 0.104541675 273 1.784342964 0.8551109 3.755347917 0.021390374 65.72020408 2.786092152 11.11264228 552.2763819 19.24609829 2.065365858

其他企业 其他企业 其他企业 其他企业 其他企业 其他企业 其他企业 其他企业 独资企业 其他企业 其他企业 独资企业 国有企业 其他企业 其他企业 国有企业 其他企业 其他企业 其他企业 国有企业 国有企业 其他企业 其他企业 其他企业 国有企业 国有企业 其他企业 国有企业 其他企业

表三 序号

上海市企业状况 增加值 Y 资本 K 劳动力 L 全要素生产 率 TFP 所有制形式

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 总值

943 4764 2050 798 101417 7824 20101 700 4674 145701 911 8933 15940 4743 29463 14123 1628 489 2190 1698 376323

958 4774 2066 806 101432 7833 20130 716 4695 145759 948 8955 15950 4774 29484 14193 1644 498 2213 1709 141327

50 64 68 36 37 106 155 270 61 132 141 64 56 80 209 286 82 42 73 39 2051

33.22216415 104.0444595 29.70567071 10.79757825 0.262300916 21.4995979 14.37171266 155.8717888 136.0327869 2.521324338 38.10790226 6.293335744 4.362721671 4.150410024 -5.417283215 38.13558881 37.99347596 16.36353701 25.08861441 28.47344187 11.7499028

其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 合资企业 国有企业 国有企业 国有企业 其他类企业 国有企业 合资企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 合资企业 其他类企业 合资企业 其他类企业

表四 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

广州市企业状况 增加值 Y 资本 K 劳动力 L 全要素生产 率 TFP 735.9990388 6.334273875 1.291667259 114.299412 11.67615858 0.836838171 4.848327272 16.70776196 8.782456208 22.68071541 41.52822798 所有制形式 国有企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 国有企业 其他类企业 其他类企业

19254 3904 6996 40574 9295 663 12675 1322 1320 2117 5042

23 2797 28807 7426 3235 5372 10003 230 4802 196 3199

72 132 36 155 61 70 142 7 41 35 50

12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 总值

1808 45910 2200 28700 7053 14264 1547 3041 51399 2015 210289 72638 5223 6269 3806 13845 5011 12765 596626

388 3050 700 3940 1590 2684 974 430 74274 4739 260499 51759 24726 1402 1741 1206 747 880 140657

29 130 35 139 25 158 40 21 1064 35 240 359 97 63 35 120 11 26 3486

22.0915881 107.6984707 20.74787095 34.24589191 42.23432272 9.462084958 8.411643692 23.30158123 4.481586031 1.479283571 1.381558814 2.303851003 1.13364068 19.77560171 9.549114298 17.47813275 20.54740133 41.32583566 9.200469911

其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 国有企业 其他类企业 国有企业 其他类企业 国有企业 其他类企业 国有企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业

表五 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

成都市企业状况 增加值 Y 资本 K 劳动力 L 全要素生产 率 TFP 8.748691134 25.78089095 0.538925786 13.71744502 12.54611958 11.68580821 1110 1.679086328 21.32435048 8.734036109 0.89466437 所有制形式 其他类企业 其他类企业 国有企业 国有企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业

38270 8690 9158 1418 128440 1424 1110 11970 1405 1195 75

35537 23700 42462 619 45632 618 513 158500 5020 520 3491

338 100 705 53 181 32 33 68 32 36 33

12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 总值

4998 28993 3974 7992 195 38270 5403 1330 270 139990 3590 13590 3590 455340

900 1650 6350 1300 7600 35537 10193 90 660 21750 6700 9200 13300 137526

50 44 34 66 40 338 91 30 31 132 90 144 76 2777

33.81419541 37.99351557 9.768914867 23.82733628 1.313064983 8.748691134 2.091613763 29.36364167 2.169116458 137.6476972 4.623126666 14.26294098 5.985020425 16.14603328

其他类企业 合资企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 合资企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 合资企业 合资企业

表六 变量 Y L K

所有城市的总变量的均值与方差 均值 20241.38 92.72656 14099.55 方差 47474.53 139.4279 37974.38

表七 北京市各个变量的均值与方差 变量 Y L K 表八 变量 Y L K 表九 变量 Y L K 均值 37047.84 88.72 6125.24 天津市各个变量的均值与方差 均值 8152.138 46.10345 12010.59 上海市各个变量的均值与方差 均值 18816.15 102.55 18476.85 方差 17480.81 75.11008 37461.43 方差 22355.68 118.2867 44860.58 方差 85837.51 101.1919 10616.31

表十 变量 Y L K 表十一 变量 Y L K

广州市各个变量的均值与方差 均值 19887.53 116.2 18476.85 成都市各个变量的均值与方差 均值 18972.5 115.7083 17993.42 方差 37231.59 152.3202 33199.33 方差 39973.15 194.4026 37461.43

表十二 独资企业各个变量的均值与方差 变量 Y L K 均值 4278.667 22.33333 2152.333 表十三 合资企业各个变量的均值与方差 变量 Y L K 均值 20388.1 86.7 8607.3 方差 15340.83 38.88744 6425.216 方差 7445.536 20.55075 3541.138

表十四 变量 Y L K 表十五 变量 Y L K 表十六 序号 资本 K

国有企业各个变量的均值与方差 均值 29322.5 184.0909 42347.77 方差 48885.9 269.0133 75399.78

其他类企业各个变量的均值与方差 均值 18592.31 74.03226 8393.129 方差 50107.42 87.43562 21377.34

各个企业资本与劳动的比例情况 资本与劳动 比例 K/L 所属城市 所有制形式

劳动力 L

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

849 11000 750 3240 2440 4040 738 42606 6394 2787 381 35994

66 112 33 99 77 32 112 386 58 83 34 113

12.86363636 98.21428571 22.72727273 32.72727273 31.68831169 126.25 6.589285714 110.3782383 110.2413793 33.57831325 11.20588236 318.5309735

北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京

其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 国有企业

13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56

7572 967 1353 323 3960 28 6241 267 196 11748 525 8627 105 20 25 80 109 276 13 2597 751 66 100 1200 150 239526 81 130 343 22 180 183 333 9573 5353 10736 0 11691 13580 220 50931 38 958 4774

432 42 65 22 40 30 46 72 55 112 22 25 50 10 15 8 6 10 8 10 62 9 7 10 12 622 4 9 8 12 6 8 26 0 24 46 8 68 116 6 199 8 50 64

17.52777778 23.02380952 20.81538462 14.68181818 99 0.933333333 135.673913 3.70833333 3.563636364 104.8928571 23.86363636 345.08 2.1 2 1.666667 10 18.16667 27.6 1.625 259.7 12.1129 7.333333 14.28571 120 12.5 385.09 20.25 14.44444 42.875 1.833333 30 22.875 12.80769 223.0417 233.3913

0
171.9265 117.069 36.66667 255.9347 4.75 19.16 74.59375

北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京 北京 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 天津 上海 上海

国有企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 合资企业 国有企业 独资企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他企业 其他企业 其他企业 其他企业 其他企业 其他企业 其他企业 其他企业 独资企业 其他企业 其他企业 独资企业 国有企业 其他企业 其他企业 国有企业 其他企业 其他企业 其他企业 国有企业 国有企业 其他企业 其他企业 其他企业 国有企业 国有企业 其他企业 国有企业 其他企业 其他类企业 其他类企业

57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

2066 806 101432 7833 20130 716 4695 145759 948 8955 15950 4774 29484 14193 1644 498 2213 1709 23 2797 28807 7426 3235 5372 10003 230 4802 196 3199 388 3050 700 3940 1590 2684 974 430 74274 4739 260499 51759 24726 1402 1741

68 36 37 106 155 270 61 132 141 64 56 80 209 286 82 42 73 39 72 132 36 155 61 70 142 7 41 35 50 29 130 35 139 25 158 40 21 1064 35 240 359 97 63 35

30.38235 22.38889 2741.405 73.89623 129.871 2.651852 76.96721 1104.235 6.723404 139.9219 284.8214 59.675 141.0718 49.62587 20.04878 11.85714 30.31507 43.82051 0.319444 21.18939 800.1944 47.90968 53.03279 76.74286 70.44366 32.85714 117.122 5.6 63.98 13.37931 23.46154 20 28.34532 63.6 16.98734 24.35 20.47619 69.80639 135.4 1085.413 144.1755 254.9072 22.25397 49.74286

上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州 广州

其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 合资企业 国有企业 国有企业 国有企业 其他类企业 国有企业 合资企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 合资企业 其他类企业 合资企业 其他类企业 国有企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 国有企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 国有企业 其他类企业 国有企业 其他类企业 国有企业 其他类企业 国有企业

101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128

1206 747 880 106 35537 23700 42462 619 45632 618 513 158500 5020 520 3491 900 1650 6350 1300 7600 35537 10193 90 660 21750 6700 9200 13300 表十七

120 11 26 58 338 100 705 53 181 32 33 68 32 36 33 50 44 34 66 40 338 91 30 31 132 90 144 76

10.05 67.90909 33.84615 1.827586 0.319444 21.18939 800.1944 47.90968 53.03279 76.74286 70.44366 32.85714 117.122 5.6 63.98 13.37931 23.46154 20 28.34532 63.6 16.98734 24.35 20.47619 69.80639 135.4 1085.413 144.1755 254.9072

广州 广州 广州 广州 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都 成都

其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 国有企业 国有企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 合资企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 合资企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 其他类企业 合资企业 合资企业

各个城市及整个行业的资本与劳动的比例表 劳动力 L 2218 1327 2051 3486 2777 23351 资本与劳动力的比例 K/L 69.04012624 114.7716654 68.90638713 40.34911073 49.5232265 108.2966896

序号 北京 天津 上海 广州 成都 整个行业

资本 K 153131 152302 141327 140657 137526 2528836

[1] 胡鞍钢、樊纲, “中国地区差距的变动趋势和影响因素”《经济研究》 , ,2004.1

[2] 许召元、李善同, “技术效率、技术进步与生产率增长:基于 DAE 的实证分析” ,北京 大学中 国经济研究中心举办“发展经济学研讨会”入选论文,2004.7.

[3] 彭国华、魏英琪、李国平, “收敛还是发散?”《经济研究》 , ,0204.7 [4]刘 树 成、李强、薛天栋主编,194:《中国地区经济发展研究》 ,中国统计出版社。 [幻 陆 大 道等著, 《200 中国区域发展报告:西部开发的基础、政策与态势分析》 ,商务 印书 馆 , 20 00 [5] 陆 大 道、薛凤旋等著, 《1979 中国区域发展报告》 ,商务印书馆,1979 [6] 〔 美 〕 ,肯德里克、希朗·戴维斯、法不里《经济增长》 ,中国社会科学文献出版社, 200 年 3 月出版 [7] 彭 国 华, “中国地区收入差距、全要素生产率及其收敛分析,《经济研究》 , ,2005.9 两 ]潘 士远 、林毅夫, “发展战略、知识吸收能力与经济收敛” 《数量经济技术经济 , 研究》 , [8] 宋 海岩 、刘淄楠、蒋萍,203, “改革时期是中总投资决定因素的分析”《世界经济文 , 汇》 , [9] 舒 元 :《中国经济增长分析》 ,复旦大学出版社,1939 [10]舒 元 译,Cahrlesl.Jones,(经济增长导论》 北京大学出版社,2002 , [11]胡 鞍 钢、王绍光、康晓光, 《中国地区差距报告》 ,辽宁人民出版社,1959 [12] 克 鲁 格曼, 《萧条经济学的回归》 ,人民大学出版社,199 [13] 孔 翔 、RobertE.M 址 ks 等, “国有企业全要素生产率变化及其决定因素:190 一 1994”《经 , 济研究》 ,1999.7 [14] 李 娜 , “技术进步水平与城市学习一一我国地级市全要素生产率差异分析”《经济 , 地理》 2006.4 [15] 李 治 国, 唐国兴,资本形成路径与资本存量调整模型一基于中国转型时期的分析” “ , 《经 济研究》 ,2003.2 [16]李 国 平、范红忠, “生产集中、人口分布与地区经济差异” 《经济研究》 , ,2003.1 [17]林 毅 夫、刘明兴, “中国的经济增长收敛与收入分配”《世界经济》 2003.8 , , [18]林 毅 夫、刘培林, “中国的经济发展战略与地区收入差距” , 《经济研究》 ,0203.3


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