Our measure of productivity growth is ageometric mean of two Malmquist productivity indexes. The Malmquist index was introduced by Douglas W. Caves et al. (1982b) as a theoretical index which they showed was equivalent, under certain conditions,1 to the easily computable Tornqvistindex. Unlike Caves et al., we calculate the Malmquist index directly by exploiting the fact that the distance functions on which the Malmquist index is based can be calculated by exploiting their relationship to the technical-efficiency measures developed by Michael J. Farrell (1957). This also leads to our decomposition of productivity into changes in efficiency (catching up) and changes in technology (innovation). We argue that the Malmquist productivity-change index is more general than the Tornqvistindex advocated by Caves et al.: it allows for inefficient performance and does not presume an underlying functional form for technology.

We calculate the component distance functions of the Malmquist index using non-parametric programming methods. These are very closely related to the nonparametric methods used in Jean-Paul Chavas and Thomas L. Cox (1990), which are also based on linear-programming problems. Our technique constructs a 'grand' or world frontier based on the data from all of the countries in the sample. Each country is compared to that frontier. How much closer a country gets to the world frontier is what we call 'catching up'; how much the world frontier shifts at each country#39;s observed input mix is what we call 'technical change' or 'innovation.' The product of these two components yields a frontier version of productivity change.

We apply our methods to a sample of OECD countries over the period 1979-1988.We find that U.S. overall performance is close to the average for the sample; however, the United States is above average in terms of technical change. In fact, the United States consistently shifts the frontier over the entire sample period. Productivity growth in Japan is well above average, due in large part to 'catching up' to the frontier rather than due to technical change (shifts in the frontier).

The paper is organized as follows. We begin with a brief stylized summary of some of the recent work related to the convergence hypothesis in Section I. This is followed by a discussion of the Malmquist productivity index, the distance functions from which it is constructed, and how we propose to calculate them. Section III contains a discussion of our data and results.

Several issues related to productivity growth have received recent attention. Most of these issues are related to or were motivated by the much-documented and discussed productivity slowdown observed in the United States and other industrialized countries during the 1960#39;s and 1970#39;s. The implications of this relative slowdown for the competitive position of the United States, especially relative to Japan, have become a matter of public debate. Some scholarly debate has been devoted to determining whether this relative slowdown is part of a natural longer-term pattern of convergence. That is, these productivity trends are viewed as a natural process of convergence, as countries with low initial levels of productivity exploit the public goods aspects of technology advances. In this case the relatively slow productivity gains of the United States relative to Japan,for example, may be due to a natural catching-up process.

The convergence view has been articulated by many, including Moses Abramovitz (1986, 1990), William J. Baumol (1986), and Baumol et al. (1989). Using data collected by Angus Maddison (1982, 1989), these authors provide evidence that incomes have been converging over a fairly long period. For example, Baumol (1986) finds a high inverse correlation between a country#39;s productivity level (as proxied by GDP per work-hour) in 1870 and its productivity growth in terms of GDP per work-hour over the next 110 years. While these results have been shown to be very sensitive to the sample of countries selected (see J. Bradford De Long, 1988), there remains evidence that convergence has occurred among an ex ante chosen subset of OECD countries (Baumoland Edwin J. Wolff, 1988; Baumol et al.,1989). We note that the partial measure of productivity used in these studies, namely, labor productivity, may also have influenced their results. The goal here is to measure explicitly total factor productivity.

Along these lines, Steven Dowrick and Duc-Tho Nguyen (1989) have added further evidence for convergence based on the postwar period for a sample of OECD countries. They argue that one needs to distinguish between catch-up or convergence of income (or income per capita or income per work hour) and total factor productivity (TFP) catch-up. Following Baumol (1986) and Abramovitz (1986, 1990), Dowrick and Nguyen posit that TFP catch-up is inversely related to a country#39;s initial level of relative labor productivity. Unlike earlier convergence studies, they use trend growth rates of GDP as their dependent variable. Their regression results show a highly significant inverse relationship between growth of GDP and a country#39;s initial relative productivity. This result was even more pronounced when growth of capital and employment were added as explanatory variables. Because they control for capital and employment growth, they interpret the coefficient on the initial productivity variable as a measure of TFP catch-up. They find that 'TFP catching up has been a dominant and stable feature of the pattern of growth in the OECD since 1950' (Dowrick and Nguyen, 1989 p. 1024). Moreover, their results are relatively insensitive to the sample selection of countries, time periods considered, and model specification. Steven Dowrick (1989) extended the Dowrick and Nguyen results by allowing for sectoral change. He found evidence that 'GDP growth since 1950 has been systematically higher in those OECD countries w

我们衡量生产率增长的指标是两个恶意生产力指标的年龄计量均值。以道格拉斯 W. Caves 等人 (1982b) 为理论指标, 表明该指数与易于计算的 Tornqvistindex 在一定条件下是等价的。与 Caves 等人不同, 我们直接利用 Malmquist 指数所基于的距离函数可以通过利用它们与 Michael J 开发的技术效率度量值的关系来计算 Malmquist 指数。法雷尔 (1957)。这也导致我们将生产力分解为效率的变化 (赶超) 和技术的变化 (创新)。我们认为, Malmquist 生产力变化指数比 Caves 等人倡导的 Tornqvistindex 更普遍: 它允许效率低下的性能, 并且不假定技术的基本功能形式。

我们使用非参数规划方法计算出 Malmquist 索引的分量距离函数。这些方法与 Jean-Paul Chavas 和 Thomas L. cox (1990年) 中使用的非参数方法密切相关, 后者也是基于线性规划问题的。我们的技术根据样本中所有国家的数据构建了一个 '宏伟' 或世界前沿。每个国家都被比作那个边疆。一个国家离世界前沿有多近, 我们称之为 '赶超';在每个国家观察到的投入组合中, 世界前沿的变化有多大, 这就是我们所说的 '技术变革' 或 '创新'。这两个组件的乘积产生了生产力变化的前沿版本。

我们将我们的方法应用于1979-1988年期间的经合组织国家样本, 我们发现美国的整体表现接近样本的平均值;然而, 美国在技术变化方面高于平均水平。事实上, 美国在整个抽样期间一直在转移边界。日本的生产率增长远远高于平均水平, 这在很大程度上是由于 '赶超' 前沿, 而不是由于技术变化 (前沿的变化)。

本文的编排如下。我们首先简要总结了第一节中与收敛假设有关的一些最近的工作。随后讨论了 Malmquist 生产力指数、构建该指数的距离函数以及我们提出的计算方法。第三节讨论了我们的数据和结果。

与生产力增长有关的若干问题最近受到关注。这些问题大多与20世纪60年代和1970年代美国和其他工业化国家在许多记录和讨论中的生产率放缓有关或是由这些问题引起的。这种相对放缓对美国竞争地位的影响, 特别是相对于日本的影响, 已成为公众争论的问题。一些学术上的争论一直在研究如何确定这种相对放缓是否是自然的长期趋同模式的一部分。也就是说, 这些生产力趋势被视为一个自然的趋同过程, 因为最初生产力水平较低的国家利用技术进步的公共产品方面。例如, 在这种情况下, 美国相对于日本的生产率增长相对缓慢, 可能是自然的赶超过程造成的。

许多人都阐述了趋同观点, 包括 Moses Abramovitz (1986年、1990年)、William j. Baumol (1986年) 和 Baumol 等人 (1989年)。利用安格斯·马迪森 (1982年、1989年) 收集的数据, 这些作者提供了收入在相当长的时间内趋于一致的证据。例如, Baumol (1986年) 发现, 一个国家1870年的生产率水平 (以每工作小时的国内生产总值为代表) 与其今后110年每工作小时的生产率增长之间存在着高度的反比关系。虽然这些结果已被证明对选定的抽样国家非常敏感 (见 J. Bradford de Long, 1988年), 但仍有证据表明, 事先选定的经合组织国家的一个子集 (Baumoland Edwin J. Wolff, 1988年) 趋于一致;Baumol 等人, 1989年)。我们注意到, 这些研究中使用的部分生产率, 即劳动生产率, 也可能影响了研究结果。这里的目标是明确衡量全要素生产率.

按照这些思路, Steven Dowrick 和 Du-tho Nguyen (1989年) 为经合组织国家的一个样本在战后时期的趋同提供了进一步的证据。他们认为, 需要区分收入的赶超或趋同 (或人均收入或每工作小时的收入) 和全要素生产率的赶超。继 Baumol (1986年) 和 Abramovitz (1986年、1990年) 之后, Dowrick 和 Nguyen 认为 TFP 赶超与一个国家的初始相对劳动生产率水平成反比。与早期的收敛性研究不同, 它们使用国内生产总值的趋势增长率作为其因变量。它们的回归结果表明, 国内生产总值的增长与一个国家最初的相对生产力之间存在着非常显著的反比关系。如果将资本和就业的增长作为解释变量, 这一结果就更加明显。因为他们控制着资本和就业人员的增长, 所以他们将最初生产率变量的系数解释为衡量 tfp 赶超的指标。他们发现, '自1950年以来, TFP 赶超一直是经合组织增长模式的一个主要和稳定的特点' (Dowrick 和 Nguyen, 1989 页, 第1024页)。此外, 它们的结果对国家的样本选择、所考虑的时间段和模型规格相对不敏感。史蒂文·唐瑞克 (1989年) 扩大了 Dowrick 和 Nguyen 的业绩, 允许部门变革。他发现, 有证据表明, '自1950年以来, 经合组织国家的国内生产总值增长有系统地更高, 这些国家能够将其更大比例的劳动力重新分配给农业' (第335页)。然而, 这些部门成果并没有改变经合组织国家这一抽样国家存在强有力的技术筹资方案趋同模式的基本结果。本文的目的是利用 TFP (全要素生产率增长的 Malmquist 指数) 的替代指标 (全要素生产率增长的 Malmquist 指数) 提供有关全要素生产率增长模式的证据, 该指标允许我们隔离赶超从边疆的转移到边疆。尽管其他人提出了生产力增长的这种分解, 包括 Mieko N西米祖和 John M. page (1982年) 和 Paul W. Bauer (1990年), 但他们需要指定技术的功能形式, 而我们的方法是非参数化的.

中华人民共和国从1950年代初开始的30年经济发展战略的特点是资本积累率高, 牺牲了消费和促进工业以牺牲农业为代价。本文以这样的发展战略为指导, 描述了中国经济各部门的增长、波动和资源配置 。经济和农业、工业、建筑、运输和商业这五个生产部门的资本形成在多大程度上促进了经济增长？经济和五个部门的产出在多大程度上受到了 1858-1962年大跃进和1966-1976年文化大革命的政治动乱的影响？1979年开始的经济改革对国民收入和来自五个部门的收入有什么影响？经济和五个部门的资本回报率是多少？劳动力的边际产品是什么？这五个部门的相对如何影响其产出的相对价格？高资本形成率是如何融资的？这些都是需要讨论的主要问题.

为了回答这些问题, 我依靠提供的官方数据衍国家统计局。使用的大多数数据都可以在 《中国统计年鉴》, 1989年, 中文版 (即将出版)(以 SYC89 的身份), 并获得其余的妙私人 与国家统计局的沟通。我曾在周鸿讨论过中国官方统计的质量 [ 1986 , 第 193 - 94 页 ] , 为我的判决提供了佐证 那就是的在中国的统计报告是 通过和大诚实。 统计数据收集中的几个因素影响了统计数据的质量: 有限的培训官员, 有限的财政资源 国家统计局负责指导所有 在收集、处理、储存和分发活动中的活动。 统计, 可能的政治压力, 以伪造统计数据 通过中。 报告单位 (例如, 急于完成生产的农村市镇) 目标在1858-1962年的大跃进), 并在积极的 侧的能力, 以达到其人口在 城市街区和家庭的水平。我已经找到了中国的统计数据, 由 和大, 以保持内部一致和准确, 以 实证工作后, 利用他们来研究中国经济 一般在周 [1985a], 并估计一个简单的乘数 促进中国宏观经济的加速器模型 [1985b] 和 周鸿通货膨胀的计量模型 [ 1987 ] 。在本文中 将提供进一步的交叉核对, 以确保数据 内部一致和合理的理解, 我们的理解 经济。

第二节将阐述我国国民收入增长的一些重要事实。第三节解释了如何估计资本存量数据。第四节采用一个部门模式, 讨论资本形成对经济增长的作用、重大政治动荡和经济改革对国家产出的影响、技术变革的程度以及资本的边际生产率在经济中。第五节通过估计五个部门的生产职能, 讨论了每个部门的上述问题以及各部门之间的资源分配和定价问题。第六节简要介绍了如何控制消费支出和为资本积累提供资金。调查结果摘要将在第七节中提供。

中国国民收入包括上述五个生产部门的物质净产出。以不变价格计算的国民收入是以基准期价格作为权重计算的五个部门实际产出的加权和。不用说, 价格受政府控制。1949年至1957年实际国民收入的基准期价格是 1952年 prices;1957 价格从 1957年到1970年; 1970年价格为 1970年至1980年; 1980年价格为1980年至1988年。从 1952年到1980年, 实际国民收入指数从100上升到 516.3, 平均每年为0.60。这种增长在很大程度上可归因于从一个小基础开始的工业的快速增长和给予它的巨大价格权重.

如表一 [SYC89, 第30页] 所示, 五个部门的增长率参差不齐。工业部门增长最快, 其次是建筑和运输。农业部门增长最慢。由于工业产品价格相对于农产品价格下跌, 工业产出增长更快, 国民收入是用期末价格而不是期末价格来估计的初期价格将对工业产品给予较小的权重, 年增长率低于 0.06。例如, 通过使用1980年价格, fas 揭示了五个部门的当前值国民收入) 来衡量1970-1980、1970年期间195-1980年期间的实际产出指数1957-1970年和 1957年1952-195 期间的价格, 人们发现由此产生的实际国民收入指数以每年0.054 的增长率增长, 而不是0.054。刘和叶 [1963年, 32-33 页] 指出, 与按治理政策分列的工业产品相比, 1952年农产品价格低迷。这将导致1952年开始的估计实际国民收入增长率很高.

衡量经济增长的第二个尺度是 '可获得的国民收入', 其中包括两个组成部分: 消费和积累。它等于国民收入加进口减去出口加上统计差异。在1852-1980年期间, 可用于积累的国民收入比例平均约为0.30。表三显示的官方实际消费指数从1952年的100上升到1980年的 380.8, 平均年增长率为0.049。这一增长率低于实际国民收入的0.60 率, 反映了政府限制消费实现积累的政策。可用于消费的实际国民收入比例有所下降。1952年的消费量为477元 (100, 000 元人民币), 占国民收入的0.786。如果估计1952年价格中的实际国民收入,而没有数字数据, b y使用国民收入的隐性价格平减指数,那么1980年的估计数为 307.6 (这意味着年平均增长率为 0.0593), 实际消费与实际收入的比率为0.596。在1980年的现行价格中, 消费相当于国民收入的 0.685, 反映了消费品价格相对于资本货物价格的较大上涨.

关于资本货物的价格,杰斐逊、拉瓦基和郑某 (1989年, 第42页) 认为, '1980年以前投资货物价格的变化微不足道'。为了检查这一假设和作为消费和积累总和的实际国民收入的一致性, 我使用了国民收入的隐性价格降光器 (比较表一和表二) 来估计1952年可获得的实际国民收入价格。从这个系列中减去1952年的消费, 就会产生一系列假设的实际积累。如表三所示, 现行价格积累与这一假设系列的比率给出了累积的价格指数。这个索引由1983年决定是不远处从团结除了岁月1961-1963。1961-1963年的异常低值可能部分是我们高估了这些年经济崩溃期间的实际积累, 认为实际国民收入与实际消费之间存在差异。如果其平减指数没有充分上升, 现有的实际国民收入将被高估。上述指数证明了本文所采用的假设是, 1952年至1983年积累货物的价格指数保持不变。从1984年起, 假定该指数的增长率与建筑部门的隐性平减指数相同, 1984-1988 分别为1.057、1.150、1.230、1.345 和1.51。当积累数据随着时间的推移在下一节中总结形成资本存量时, 它们只有在1984年之后才会被放平, 如这里所示。杰斐逊、罗斯基和郑某 (第36页) 从1981年开始减持资本股。差异并不影响本文估计的使用到1980年的数据的生产函数。对资本货物平减指数使用较高的数值, 将使资本存量的估计存量从1981年起略微减少, 并在经济改革后增加对资本的估计。

由于本文的分析是以积累的官方数据和我从中估计的资本存量数据为基础的, 因此必须阐述这些数据的性质和估计方法。本文将使用四套有关资本形成的官方数据。首先是 '积累', 定义 [SYC87, 第798页] 是国民收入中用于扩大再生产、非生产性建筑和增加社会生产和非生产性库存的那部分。其物质形式是特定时期内新增加的物质和非物质部门固定资产 (减去固定资产折旧), 以及循环资金.....。生产积累包括材料生产部门新增加的生产性固定资产 (扣除这些资产的磨损) 和企业持有的库存资产的增加, 如材料库存,燃料、半成品、生产资料 (成品)、商业离场库存、材料储备等。非生产性积累者新增加的非生产性固定资产和居民楼 (全部扣除损耗), 以及工业企业持有的消费品库存增加或商业部门。我将把积累视为资本存量的净增长.

第二是 '新增加的固定资产', 即 [Syc87. 815 页] ', 是指已完成并投入运行或移交使用的项目的价值、购买符合固定资产标准的设备、工具和工具以及其他费用。这是一个全面的指标, 从价值上看, 固定资产投资的结果...... '请注意,' 新增加的固定资产 '只是中国官方使用的' 固定资产投资 '的一部分, 因为在投资方面完成的工作可能不是产生符合固定资产标准的结果, 被称为 '固定资产率移交使用率' 的派别, 在不同时期的60% 至87% 之间变化 [SYC87, 第419页]。第三和第四是 '国有企业固定资产净值' 和 '国有企业配额流动资金', '在国家预算下' [SYC89, 第25-26 页]。这些企业是国有 '各级政府财政预算管理下的企业', '不包括国有企业和非独立会计工业企业' [SYC87, 第799页].'固定资产的原始价值是指所有固定资产的原始价值, 即工业企业拥有的所

资料编号：[5533]