【摘 要】
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摘要：DEA-Malmquist方法能在样本数量不大时对全要素生产率（TFP）的增长进行分解。然而中国各省份间要素禀赋各异、经济发展水平差距较大，不能满足其“所有经济体面对同一技术前沿”的假设。通过估算DEA-Malmquist方法与索洛余值方法的偏差发现，该方法适用于中国省份TFP的估计。利用省份面板数据进行的实证研究表明，对DEA-Malmquist方法估计的省份结果取几何平均，可以得到与传统
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摘要：DEA-Malmquist方法能在样本数量不大时对全要素生产率（TFP）的增长进行分解。然而中国各省份间要素禀赋各异、经济发展水平差距较大，不能满足其“所有经济体面对同一技术前沿”的假设。通过估算DEA-Malmquist方法与索洛余值方法的偏差发现，该方法适用于中国省份TFP的估计。利用省份面板数据进行的实证研究表明，对DEA-Malmquist方法估计的省份结果取几何平均，可以得到与传统方法估计的全国TFP增长一致的结果；与传统方法相比，分解TFP得到的技术效率变化曲线更符合中国经济制度的变化历程。
关键词：DEA-Malmquist；全要素生产率；适用性研究
文章编号：1003-6636（2013）01-0032-08；中图分类号：F224；文献标识码：A
全要素生产率（Total Factor Productivity，记为TFP），衡量了要素投入以外的因素对产出水平的贡献，是度量生产率水平的重要指标。对TFP的准确测算，是经济学界的重要研究领域。近年来，为了对生产率增长的动因做更深入的分析，学者们对TFP的分解进行了大量的研究。
改革开放以来，得益于丰富的劳动力供给和大量的资本投入，中国用三十多年的时间完成了西方国家上百年的发展历程。然而，现在中国已经进入刘易斯拐点区间［1］，劳动力不再无限供给，而劳动力的短缺进一步可能导致资本报酬递减。当劳动力和资本这两个要素对经济增长的贡献逐步降低时，提高全要素生产率成为保证中国经济持续增长的必然选择。因此，找到一种适用于中国发展特点的方法对全国的TFP增长率进行测算和分解，为长期的发展战略提供数据支持，具有重要的理论和实践意义。
一、全要素生产率估算方法述评
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