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毕业论文.doc
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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
2、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
3、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 sin
4、gle-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 produ
5、ctivity 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
6、 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 in
7、dustry 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 Chinas role. In addition, the
8、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 si
9、tuation 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) t
10、o 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 t
11、he impact of This paper attempts to answer the above questions, explore information technology services industry growth and development of an effective way.一 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
12、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
13、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
14、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
15、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: 其中 ,L是指劳动要素的投
16、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,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+=1,技术条件不变。则有=1-,所以函数可写成 (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,情况下,
17、根据柯布道格拉斯生产函数即 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
18、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
19、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
20、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TFP15.206693392.06536585811.74990289.20046991116.146033285.526201938 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
21、,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
22、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TFP4.8685774313.899993061.2125836218.508047352 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
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