中国工业行业技术进步特征分析：1997—2010年［摘要］本文基于超越对数生产函数构建了随机前沿模型，并将行业分为技术密集型、资本密集型和劳动密集型三类，测算了1997-2010年的中国工业行业数据的多项技术进步指标，并将时间以2004年为界分为两个阶段，且就三类行业和两个阶段技术指标的均值和标准差，即技术进步特征进行了测算和分析。本文采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研究使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除己转载的信息，如果需要分享，请保留本段说明。［关键词］工业行业；技术进步；特征doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2017.06.085［中图分类号］F424［文献标识码］A［文章编号］1673-0194(2017)06-0-020引言改革开放以来，中国经济实现了近30年的高速增长，但是这一过程也呈现了不同的阶段性特征：20世纪80年代，乡镇企业的崛起推动了资源配置优化和经济增长，20世纪90年代以后，外资大规模进入中国，在外资带动下制造业成为中国经济发展的新动力；进入21世纪前后，以199---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---7年为起点，城镇化和工业化一起成为经济发展的驱动力量。这一时期房地产业快速发展，房价急剧飙升，住房成为重要的投资品，投资房产的收益远远超过了做实体的收益，加上2006年开始的股权分置改革带动股价飙升，经济逐渐脱实向虚，并出现了大规模的结构性变化，以致于在21世纪的第2个10年，我国逐渐进入了一个常态化的相对低速增长的阶段。且较多的研宄聚焦于这一时期全要素生产率对经济增长的贡献，但是，仅以全要素生产率代表技术进步有失全面。为此，本文使用1997年一2010年工业行业数据测算多项技术进步指标，全面评价了这一时期的工业行业的技术特征。1工业行业技术进步测算方法本文尝试在生产率估计的方法中选择，尽可能地把影响经济增长的各因素纳入到一个统一的框架下，以便表示技术进步的多个方面。Grillich&Ringstad(1971)提出的超越对数函数具有较强的包容性和灵活性，可以模拟其他任何生产函数，作为其他生产函数的近似。而随机前沿模型能够把非效率项分为不受随机因素影响的部分和受随机因素影响的部分，具有更高的合理性，本文考虑把两者结合起来，基于超越对数生产函数构建随机前沿模型。该模型能够把中性技术进步、偏向性技术进步、要素替代弹性以及效率项包括在内，其基本形式如下。(1)其中y表示工业增加值，1表示劳动，k表示资本，T表示时间，V表示随机扰动项，u表示技术无效率项。由此计算的中性技术进步(技术变化)、偏向性技术进步和资本劳---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---动替代弹性公式分别为：tcit=?lnyit/?lnTt=3T+3Tllnlit+3Tklnkit+3TTTt(2)bkl={3tk/nk-3tl/n1(3)(4)公式(2)(3)(4)中tc、b和o分别表示中性技术进步、偏向性技术进步和资本劳动替代弹性，II表示产出弹性。2工业行业技术进步数据来源及说明劳动、资本和工业增加值的原始数据来源于各年份《中国工业统计年鉴》，数据整理仿照陈诗一(2011)的做法。需要注意的是，《中国工业经济统计年鉴》2008年以后不再提供工业增加值数据，因此，文中使用2007年的工业分行业增加值和2008年以后分行业累计工业增加值增长率计算2008年以后各工业行业的工业增加值。经过整理共得到1997年一2010年36个两位数工业行业的工业增加值、资本和劳动。依照祝树金、张鹏辉(2013)对工业行业要素密集度的划分，保留两位数行业32个，共三大类，即技术密集型行业、资本密集型行业和劳动密集型行业。3工业行业技术进步测算结果目前，使用最为广泛的面板数据随机前沿模型是Battese&Coelli(1992，1995)模型(简称BC模型)。但Greene(2005)指出，BC模型没有考虑决策单元的异质性，进而他提出了包括决策单位异质性的所谓真实固定效应模型。因此，本文使用Greene模型估计。估计结果为：一次项资本和劳动系数均为正，均在5%或更高的水平显著，且资本的系数远大于劳动的系数，表明资本对经济增长的？献大于---本文来源于网络，仅供参考，勿照...