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中国高新技术产业TFP研究毕业论文

 2020-04-13 11:46:08  

摘 要

全要素生产率(TFP)是衡量产业生产效率和技术进步效率的重要因素之一。本世纪前二十年,世界变化的速度让人始料未及,科技的作用在全球范围内愈加凸显。当下,经济和科技为基础的综合国力在国际竞争中的作用进一步突显,提高我国高新技术产业的国际竞争力显得非常重要。

本文从理论和实证出发,用DEA-Malmquist方法探究了2005-2016年间高新技术产业TFP变动,并以此为依据,收集了这十二年的行业数据,建立关于面板数据的多元线性回归模型,分析了盈利能力、国际市场依存度、投资效率、政府支持力度和研发投入强度五个因素对TFP指数产生的不同影响。

最后,根据前文概述总结,对本文实证研究的结论进行具体分析,为高新技术产业和制造业更有效地发展,提出了高校重视高新技术产业人才培养、企业提高成果转化率、政府优化政策环境等具有现实意义的政策建议,同时指出全文的创新点和不足之处。

关键词:高新技术产业;全要素生产率;影响因素

Abstract

One of the most important indexes for industrial working efficiency and technical process is Total Factor Productivity (TFP for short). In the first twenty years of 21th Century, it is a period of filled with social progress and technology development for all countries worldwide. And the function of technologies is paid higher attention from the government. Comprehensive national power, which is thought of as the basic of economics and technologies in one country, has been put into an untouchable core in international competition. As a result, boosting international competitiveness of high technology industries in China should be put on the agenda.

In this paper, we dig into the fluctuation among TFP during the period from 2005 to 2016, with the method called DEA-Malmquist. Based on theoretical and empirical analysis, then the paper establishes a Multiple-liner regression model of industry-level data and go into the factors including profitability, international marker share, investment efficiency, capacity of government support and research input that may influence TFP against the industry database in this period.

Finally, based on result above, related conclusions and policy suggestions are proposed, hoping to help the development of high technology industry, and even manufacturing industry. The paper suggests paying high attention to talent cultivation, result transformation and policy environment optimization. Meanwhile, some creative points and shortages are listed at the end of this paper.

Key Words:high technology industry, total factor productivity, influence factor

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究意义 1

1.3 研究内容及基本框架 2

第2章 文献综述 4

2.1 高新技术产业的界定 4

2.2全要素生产率(TFP)测算方法概述 5

2.3 影响全要素生产率(TFP)的相关因素 6

第3章 中国高新技术产业的TFP测算 7

3.1 产业发展状况概述 7

3.2 DEA-Malmquist方法 8

3.3 变量选取及数据处理 9

3.4 测算结果分析 10

第4章 影响高新技术产业TFP的主要因素 13

4.1 变量选择 13

4.1.1被解释变量 13

4.1.2解释变量 13

4.2 模型构建 13

4.3回归结果分析 14

第5章 结论及政策建议 16

5.1 研究结论 16

5.2 政策建议 16

5.3 创新与不足 16

参考文献 19

致 谢 21

第一章 绪论

本章主要是对研究背景和研究意义进行详细的描述,同时提供全文的行文思路。从经济学中的“生产效率”到如今对全要素生产率(TFP)的关注,在经济形势不容乐观的当下,关注我国的高新技术产业,剖析其所包含的五大行业的TFP,重视其地位,对未来意义重大。

1.1 研究背景

自古以来,在某种意义上,经济学家们把“效率”当作判断价值的重要依据。60多年前,Robert Solow提出了索洛模型,他指出了外生变量和内生变量都会影响经济的增长,从而解释了一国的经济增长如何随着时间变化,这是新古典经济学的重要成就。从50年前的《国富论》开始,追求“效率”越来越成为大家的关注点,因为此书中亚当·斯密提出了“分工促进生产效率提高”的观点。

经济全球化愈演愈烈,中国身置其中,受其影响不可避免,因此有必要对工业,特别是高新技术产业予以足够的重视。新时代的大背景下,无人驾驶、微电子、3D打印、VR技术等高科技产品兴起,不断改变着人们对生活方式,各国结合本国的政体、国情和文化传统,也纷纷另辟蹊径以寻求新的经济增长方向。为应对日新月异的科技变革,德国投资约2亿元用于“工业4.0”的国家策略,以提升整体的智能化水平,“中国制造2025”也在有条不紊地展开,我们已经将目光转向了智能化程度和科技含量更高的高新技术产业。

从经济学的视角出发,规模效应、效率改善、技术进步是全要素生产率提升的根源。所谓的规模效应就是生产专业化水平进步,带来了企业平均生产成本的降低。技术进步就是各种新的技术的推广应用,比如3G时代向4G时代的飞跃、虚拟现实(VR)给娱乐和交流方式带来的变化,科技进步这一点,生活在不断变化的新时代的我们都深有感触。效率改善,宏观来看就是逐渐完善的制度和不断改革的体制,包括简政放权、免除某些行业的税收和放开自然垄断行业等;微观来看,即提高企业的管理水平、促进科研成果市场化和激发员工的积极性等。

1.2 研究意义

改革开放开启了中国经济的新时代,持续增长喜人。但令人遗憾的是,该时期对生产效率改善影响最为明显的因素仍然是投资增长所带来的资本劳动比的增加。据统计,上个世纪改革开放后的十六年间,中国劳动生产率(Labor Productivity)的贡献率达45.3%,2005年后的四年里提高了近20%,之后的五年(2010年—2015年)又进一步提高了约1.2个百分点。然而,在这三个时期,国内TFP对劳动生产率的贡献,从近百分之五十(46.9%)大幅度降至四分之一左右(28.0%)。

近年来,受“晚生晚育”观念等的影响,我国的老龄化现象严重,劳动年龄人口不断减少。很多的农村剩余劳动力转向获利更多的非农产业,由此带来了劳动者工资被动提高,人口红利渐失等问题,国外制造业将目光转向其他不发达国家。此外,全球经济形势不能尽如人意,国内的环境规制以及资源禀赋等其他约束条件更为苛刻,导致从前的传统经济模式的增长动力连续下降,在中国仅靠扩大劳动力投入和资本投入来提高平均生产率的方式已经没有办法继续,实现生产方式的转变迫在眉睫。

2015年,中国的GDP增速迎来了改革开放后第一次连续六年下滑,降至6.9%,创25年来的新低。这一年,“全要素生产率”的概念在政府工作报告中第一次被提到,表明中国政府正在寻求中国经济的高效增长模式。去年,十九大召开,将提高劳动生产率的途径之一明确规定为重视全要素生产率,这在党的全国代表大会中第一次提出关于TFP的要求。可以看出,在劳动力优势逐渐丧失、环境约束更加严格的今天,如何积极利用新的技术,提高我国的劳动生产效率至关重要。正如中国社科院副院长蔡昉在访谈中提到的那样,他说,更现代化的发展、更高质高效的发展和更平衡可持续的发展,无一不与全要素生产率息息相关。

1.3 研究内容及基本框架

本文共分为五个章节,对中国2005—2016年高新技术产业的全要素生产率(TFP)变动状况进行分析,然后基于实证模型进一步地探究影响生产率的相关因素,并提出切实可行的政策建议。

第一部分,从研究背景、目的及意义对选题展开论述,并对本文的重点研究对象——高新技术产业TFP,进行定性描述,梳理出研究思路和全篇框架。

第二部分为文献综述。概述该选题的国内外现有研究成果,再从TFP的测算方法、影响TFP变动的相关因素两个方面入手,确定本文的理论基础。

第三及第四部分为实证分析。我们选取了2005—2016年《中国统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》中的相关数据,用DEA-Malmquist方法,对整个高新技术产业和高新技术产业各个行业的TFP指数进行计算,并根据测算的结果分析这十年间中国高新技术产业的发展情况,在此基础上,分析对TFP指数变动产生重大影响的因素有哪些以及这些因素是如何左右TFP指数的。

第五部分作为全篇的总结段,这一部分结合了中国经济发展的实际情况和中国现阶段经济目标,根据前面的实证分析和回归结果,并综合其他学者的研究成果,有的放矢地提出符合现实要求的发展建议。

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