改革开放以来中国生产要素绩效的国际比较研究

2019-07-30 05:42章上峰胡晨沛
河北经贸大学学报 2019年4期
关键词:国际比较全要素生产率经济增长

章上峰 胡晨沛

摘要:基于多国历史投入产出数据,在总量生产函数框架下,测度改革开放以来100个经济体生产要素绩效,比较中国经济生产要素绩效和主要经济体之间的异同,得出如下结论:(1)在过去近40年的经济增长过程中,中国经济出现资本绩效不断下滑、劳动力绩效和全要素生产率绩效于近年来稳步上升的趋势。(2)中国劳动力绩效和全要素生产率绩效在全球仍处于相对较低水平,在资本绩效降低、人口结构转型的背景下,如果无法切实提高劳动力绩效和全要素生产率绩效,未来中国经济增长的可持续性将受到影响。(3)通过国际比较研究发现,生产要素绩效的变化实质上是经济结构和经济增长方式转型的体现,面對传统依靠投资驱动经济增长模式的红利效应日益减弱现象,中国经济需要通过提高人力资本水平、激发自主创新能力等途径寻找经济增长新动能。

关键词:生产要素绩效;国际比较;全要素生产率;经济增长

中图分类号:F062   文献标识码:A   文章编号:1007-2101(2019)04-0022-10

一、引言

改革开放40年,中国经济取得跨越式发展,从世界最落后的经济体之一一跃成为全球第二大经济体,在计划经济向市场经济转型的过程中,国内生产总值实现年均9.5%的增长率,尽管期间不断出现“唱赢中国”和“唱衰中国”两种声音,但是不可否认的是,在一个经济基础差、贫困人口多的大国发生如此非凡的经济增长,其增长模式必定存在不同寻常之处。对中国经济奇迹成因的探索是当今世界一大理论热点,经济学家弗里德曼曾指出,“谁能解开中国经济增长的谜题,谁就能获得诺贝尔经济学奖。”在早期的研究中对于中国经济发展模式选择曾经有过非常多的讨论,日本模式、韩国模式有之;东欧模式、拉美模式有之[1-4],但是时过境迁,事实已经证明中国的经济发展已经成为一种独特模式,这一模式的根本特征是渐进:改革是渐进的,开放是渐进的,经济增长也是渐进的。在众说纷纭的差异性观点中找到重叠共识,探析中国经济增长成因,不仅可以为中国经济与社会发展的未来提供启示,更可以为发展中经济体提供可供参考借鉴的中国经验。

根据传统生产函数理论,经济增长的主要动力来源于劳动投入、资本积累以及技术进步,纵观中国过去40年的经济增长,也可以从这三个角度进行解读。劳动投入的增加是实现我国经济快速增长的最主要因素,许多学者认为中国经济的高速增长应当归功于长期存在的人口红利,并提供了经验论证[5-9],从劳动力绝对数量来看,2018年我国就业人员合计7.76亿,与1978年相比增长了93.4%;从人口结构相对构成来看,1982—2017年,中国适龄劳动人口比重从61.5%上升至71.8%,总抚养比从62.6%下降至39.2%;从人力资本来看,人均受教育年限不断提高,各阶段教育入学率、升学率明显提升,2016年高等院校入学率48.4%,远高于中等收入经济体34.5%的平均水平。资本形成也是中国经济快速增长的一个重要的直接决定因素,依靠投资推进经济增长的模式,带来了中国30多年的经济高速增长[10-13],2017年固定资本形成总额占GDP百分比高达43.60%,在世界银行已公布的135个经济体中位列第6,显著高于美国、德国等发达经济体和韩国、新加坡等新兴工业化经济体。但是,如果长期只是依靠要素粗放投入拉动经济增长,这样的模式显然不具有可持续性,无论是早期的索洛经济增长模型还是后来罗默提出的内生经济增长理论,都强调技术进步的重要性,一个经济体若始终无法在技术水平上取得突破,那么过多的要素投入也将只是“巧妇难为无米之炊”。作为技术进步的主要衡量指标,尽管不同学者在全要素生产率对中国经济增长贡献率的测度结果上存在较大差异,但绝大多数研究还是肯定了全要素生产率提高对中国经济增长所做出的重要贡献[14-18]。

近年来,随着投资回报率的下降和人口红利的消失,我国经济从过去的高速度增长逐渐转向高质量发展的新常态阶段,有别于经济增长的周期性减速,当前我国经济增速下滑更多是由潜在生产率下降导致的长期趋势,因此,供给侧结构性改革已经成为现阶段我国适应和引领经济发展新常态的重要举措。蔡昉在其著作《读懂中国经济》中指出,“从供给侧认识经济增长,就意味着放弃国民经济恒等式(或所谓“三驾马车”需求因素分析法),而转向从生产函数的角度,观察导致潜在增长率下降的因素”,将中国经济增速放缓归因为要素供给端的变化及所引起的经济结构性减速已经逐渐成为共识,关于中国经济增长过程中的要素贡献率测度、经济增速下行等方面的研究也成为研究的热点话题。传统要素红利面临日益式微的挑战:在劳动力增长方面,近20年的时间里,中国人口与劳动力结构发生了明显变化,2004年刘易斯拐点的出现、2011年劳动年龄人口出现负增长、以人口抚养比提高为标志的人口红利消失点也在2011年前后达到,“未富先老”的特征成为了中国经济增长的一大挑战。伴随着劳动力无限供给的二元经济结构特征逐渐消失,企业用工成本逐步提高,将导致资本报酬递减现象的发生,白重恩等(2014)估算发现中国资本回报率从2004年的24.3%降低至2013年的14.7%,年均降速达5.7%[11],投资对GDP的贡献率正在不断降低,意味着投资越来越没有效率,说明传统依靠投资的经济发展战略已经不再适用。而作为经济增长的长期动能,尽管我国全要素生产率水平对过去的经济增长有明显贡献,但是由于我国自主创新能力仍明显落后于美国等发达经济体,叠加资源错配效应的存在,全要素生产率水平与发达经济体仍存在较大差距。面临经济要素结构变化、经济增长速度下滑、新旧动能转化、内外部环境复杂的时代新特征,中央近年来连续提出经济增长新常态、供给侧结构性改革、宏观经济“六稳”目标等新的战略要求,更在党的十九大报告中首次提出“提高全要素生产率”,因此,通过客观分析我国要素特征及其对经济增长的贡献情况,将有助于国民经济平稳健康运行。

从要素贡献角度出发,探析改革开放以来中国经济高速增长的成因已经成为了近年来的热点研究领域,但是通过对已有研究的梳理,笔者发现,多是着眼于从时间维度出发研究改革开放40年来中国经济增长绩效[16-17][19-21],经济增长质量差异,更注重中国自身的经济增长及要素贡献,而缺乏国际间的比较,仅仅从总量视角、个体增量视角研究我国经济增长显然过于片面。从世界范围内看,中国的要素投入效率处于一个怎样的水平?全要素生产率绩效如何?对于上述问题的准确认识,同样有助于在经济增长进入新常态下为未来经济政策的制定提供参考。本文的思路是通过经济历史统计数据的国际比较,观察增长核算框架下资本、劳动力等单要素绩效以及全要素生产率绩效的变化趋势,刻画不同经济发展阶段中结构性因素对经济增长影响的动态演进过程。文章可能存在的学术边际贡献表现为以下三个方面:第一,在生产要素绩效测度方面,除了比较1980—2014年全球主要经济体单要素绩效差异外,进一步比较了包括资本和劳动力要素影响的全要素生产率绩效差异;第二,在国际比较方面,通过详细刻画主要经济体生产要素绩效演进趋势,分析不同经济体在经济增长过程中所呈现出的阶段性差异,为新常态下的中国经济增长提供经验借鉴;第三,在要素生产绩效耦合关系方面,从全要素生产率内生于要素结构角度出发,进一步探析全要素生产率绩效与单要素绩效的关系演变,进而基于单要素绩效提出提高全要素生产率相关建议。

二、数据来源及研究方法

(一)数据来源

本文主要测度的生产要素绩效包括资本绩效、劳动力绩效和全要素生产率绩效,采用的各个经济体数据投入产出数据来源于荷兰格罗宁根大学国际佩恩表(Penn World Tables,以下简称PWT)9.0,由于政治、经济等多种原因,部分经济体存在数据缺失现象,最终选择具有完整数据的100个经济体为本文研究对象。为了使各个经济体经济数据更具可比性,在GDP核算方面,采用基于链式购买力平价理论计算的支出法實际GDP(以2011年美元汇率计算)。在单要素绩效方面,分别选用资本存量和就业人数作为资本和劳动投入的替代变量,其中,在资本存量的核算上,由于大多经济体并未公布官方的资本存量数据,本文利用PWT9.0中经购买力平价折算的资本存量数据,劳动力数据来源于PWT9.0中的各经济体就业人数。在全要素生产率方面,目前关于全要素生产率测度方法较为成熟,主要包括非参数Malmquist指数法、生产函数法等,但是基于不同方法得到的结论存在较大差异,在各国经济增长的研究上,基于PWT的全要素生产率测度结果被广泛运用[22-23],本文利用PWT9.0全要素生产率测度结果对各个经济体全要素生产率绩效进行测度。

图1-图4分别给出了主要年度GDP、资本存量、就业人数和全要素生产率核密度图,由于GDP、资本存量和就业人数原始数据各个年度核密度图差异较小,因此对上述三个变量绘制取自然对数后的核密度分布情况。由核密度图可知,全球生产要素和产出水平存在以下特征:(1)在GDP和资本存量的核密度分布上存在较为明显的双峰现象,说明在这两个指标上全球经济体分化现象较为严重,同时,上述两个变量核密度分布图呈现明显右移趋势,且移动幅度逐渐加大,说明近40年来全球经济总产出和总资本存量呈现稳定增长且增速加快的特点。(2)在就业人数方面,1980年以来全球经济体劳动力投入稳步增加,各个时间段之间的增加幅度大体保持一致。(3)1980年以来,全要素生产率核密度分布不存在明显的移动特征,相较于之前年度而言,2010年全要素生产率分布更为集中,在一定程度说明全球经济体在全要素生产率上的分化现象有所减弱。

(二)生产要素绩效测度方法

本文从单要素绩效和全要素生产率绩效两方面出发,测度比较改革开放以来,全球各经济体的生产要素绩效水平,资本绩效和劳动力绩效测度方法为:

其中,Kit、Lit分别代表第i个经济体在t年的资本存量和就业人员数量,Yit为经购买力平价折算后的可比GDP。

单要素绩效只能衡量一段时间内某特定要素(资本、劳动力等)投入量的使用效率情况,但不能确切地反映整个生产过程中所表现出来的生产效率,即不能表示生产效率的全部变化[24]。全要素生产率作为经济增长中技术创新的重要衡量方式,已经成为经济体发展到一定阶段后经济增长的主要源泉,相较于单要素生产率而言更能体现经济增长的潜力。本文全要素生产率绩效测度方法为:

其中,分子代表第i个经济体在t年的全要素生产率水平,分母为该年度各经济体以GDP为权重加权得到全球全要素生产率水平。

三、实证分析

(一)世界经济体单要素绩效比较研究

基于前文所述测度方法,表1给出了1980年和2014年资本绩效和劳动力绩效位列全球前15的经济体,可以发现:(1)在资本绩效方面,无论是在1980年还是2014年,高资本绩效经济体中,非洲经济体均占较大比重,分别有10个和9个非洲经济体位列前15位,这在一定程度上说明了资本边际报酬递减规律的存在,为发展中经济体追赶发达经济体提供了有利的后发优势。中国资本绩效排位从1980年的24位降至2014年的69位,说明我国传统依靠投资驱动经济增长的动力在不断减弱。(2)在劳动力绩效方面,高劳动力绩效经济体基本上是人均GDP相对较高的经济体,其中既有美国、法国等传统经济强国,也有新加坡、中国香港、中国台湾等在20世纪中后期通过推行出口导向战略实现经济高速增长的经济体,还有卡塔尔、沙特阿拉伯、科威特等依靠石油等资源实现发展的经济体。就中国而言,本文测度结果发现改革开放以来中国劳动力绩效有了明显提升,根据国家统计局报告显示,近年来我国劳动生产率也呈现出提升幅度大、增长速度快的特点,上述结果均表明我国在近40年的经济发展中,劳动力绩效明显改善,但一定程度上也是由于初始水平相对较低所导致的,根据本文测算结果,经历长时间增长之后,中国劳动力绩效在100个经济体中仅位列72位,仍处于中等偏下水平。

表2给出了中国、美国、日本、韩国、印度、巴西六个主要经济体各年度单要素绩效情况。根据表2的测度结果可知:(1)中国资本绩效由1980年的1.86降至2014年的0.94,下降49.5%,降幅在全部100个经济体中位列第16位,进一步佐证了我国投资效率存在不断降低的事实,韩国、日本、印度、巴西资本绩效虽然出现了不同程度的降低,但下降趋势略弱于中国,美国资本绩效有了较大的提高,从1980年的0.81升至2014年的1.20,上升48.1%,涨幅列第4位。(2)改革开放以来,中国劳动力绩效有了明显改善,从1980年的0.18升至2014年的0.61,上升幅度仅次于埃及,位列第2位;韩国劳动力生产率在20世纪八九十年代有了明显提升,但近年来出现小幅下降,美国、日本从21世纪以来劳动力绩效同样出现了一定程度的降低,印度劳动力生产率在经历了长时间停滞之后,近10年开始出现上升趋势。

为了更直观地展示主要经济体单要素绩效情况,本文给出了六个经济体资本和劳动力绩效趋势图(见图5和图6),从图中可以看出:(1)中国资本绩效可以划分为以下三个阶段:第一阶段(1980—1987年)资本绩效保持在1.8以上,且波动较为稳定;第二阶段(1988—2000年)中国资本绩效出现两次急剧降低的现象,使资本绩效水平中枢下移;第三阶段(2001—2014年)资本绩效呈现出缓慢降低的特点。(2)中国劳动力绩效在1980—2000年表现平稳,没有明显波动,从2001年开始出现了较为明显的上升趋势。

(二)世界经济体全要素生产率绩效比较研究

本部分主要通过比较1980—2014年各经济体全要素生产率的动态演进趋势,研究全要素生产率的绩效差异。表3给出了部分年度全要素生产率绩效相对较高的经济体,需要说明的是,由于全要素生产率绩效的计算方式是本国全要素生产率与全球全要素生产率加权的比值,因此全要素生产率绩效的排名本质上也是各个经济体全要素生产率的排名。从表3可知,目前全球经济体全要素生产率绩效较高的主要为传统发达经济体和个别资源型经济体,传统发达经济体全要素生产率水平相对较高是由于其经济增长处于全球经济的前沿面,在不具备后发优势的情况下,主要通过技术创新和提高资源配置效率实现经济增长。科威特、卡塔尔等资源型经济体由于其经济增长主要是依靠其他经济体对石油资源的外部需求,这种需求很难通过基础设施投资或者劳动力投入来体现,因此全要素生产率绩效处于较高水平。

通过比较主要经济体全要素生产率绩效的变化趋势(见表4和图7),可以发现 改革开放以来,中国全要素生产率绩效变化大致可以划分为两个阶段:第一阶段(1980—2000年),全要素生产率绩效提高缓慢,在绝大多数年份维持在0.3左右,与韩国、日本、美国等经济体差距逐渐扩大;第二阶段(2001—2014年),全要素生產率绩效从0.39上升至0.61,成为在这一时期全球全要素生产率绩效增长最快的经济体之一。而在这一时期,不同经济体全要素生产率绩效的演进趋势存在较大差异,美国作为全球自主创新能力最强的经济体之一,全要素生产率绩效始终位于较高水平;日本在20世纪90年代房地产泡沫破灭之后,经济处于长期停滞状态,1990年之后全要素生产率绩效增长停滞,近20年来更是有所下滑;韩国在经济发展过程中,依托于电子产业等高科技行业的发展,全要素生产率绩效持续增长,近年来有赶超日本的趋势;印度全要素生产率绩效演进趋势与中国类似,作为相对落后经济体,经济增长更多依托于自身的比较优势,全要素生产率相对较低。

(三)单要素生产率与全要素生产率绩效耦合关系研究

党的十九大报告中首次将提高全要素生产率作为未来经济发展的要求,推动经济更高质量发展。全要素生产率绩效在分析上要优于单要素生产率[25],且具有更普世的经济价值,不少研究表明近年来中国全要素生产率增速已明显放缓,白重恩和张琼(2016)发现2008—2012年间中国全要素增速出现了明显的下滑[26]。亚洲开发银行2010年的一份预测报告显示,虽然21世纪前10年里中国全要素生产率的平均增速高达5.5%,但在接下来的20年里这一数字将降至1.5%~2.2%,且将低于部分其他亚洲经济体的同期全要素生产率增速。笔者认为,传统的经济增长相关研究中,更多是将全要素生产率视为除资本、劳动力无法解释的一部分,但事实上,全要素生产率应当内生于经济增长过程中,即技术进步往往可以通过增加资本投入、提高人力资本水平等方式得到提高,因此全要素生产率的变迁应当和资本、劳动力等单要素存在内在耦合关系。本部分在对各个经济体生产要素绩效测度的基础之上,通过绘制全要素生产率绩效与资本、劳动力绩效的分布情况,研究全要素生产率绩效与单要素绩效可能存在的关系,图8、图9给出了全要素生产率与两种单要素生产率的散点分布情况及局部加权拟合结果。根据分布结果可以看出,全要素生产率绩效与劳动力绩效具有较强的正向耦合关系。

图10和图11给出了近40年来主要经济体单要素绩效与全要素生产率绩效的时空耦合关系图,可以发现,相较于资本绩效而言,劳动力绩效和全要素生产率绩效的耦合程度相对更高,中国、印度、韩国等经济体在发展过程中充分发挥了自身绩效水平相对较低的后发优势,劳动力绩效和全要素生产率绩效同时实现了显著提高,逐渐缩小了与发达经济体之间的差距,而巴西由于过早地进入重工业化发展时代,在20世纪70年代末的石油危机之后,由于经济结构的失衡,使劳动力绩效与全要素生产率绩效增长处于停滞状态,美国、日本作为较早进入高收入阶段的经济体,其劳动力绩效的波动回落更多是由于初始阶段便处于较高水平,经济发展更多需要依靠全要素生产率绩效的提升,因此在近40年的发展过程中,美国、日本的全要素生产率绩效在高绩效水平基础之上得到进一步提高。

进一步观察中国在经济发展过程中单要素绩效和全要素生产率绩效的关系发现,中国全要素生产率绩效变化受劳动力绩效变化的影响远远大于资本相对效率的影响,全要素生产率绩效和劳动力绩效变化趋势基本一致,即在20世纪八九十年代增长缓慢,21世纪以来出现较为快速的增长。通过对单要素绩效和全要素生产效率绩效和全要素生产率绩效的测度发现,在早期经历了依靠资本投入拉动的经济增长模式之后,未来中国经济发展将更多依靠劳动生产率和全要素生产率的提高。

四、结果与讨论

本文研究结果表明,中国要素绩效正在发生结构性转变:第一,单要素绩效的测度结果表明,改革开放以来,我国资本绩效在经历20世纪末两次剧烈下降之后,中枢水平已明显下降,依靠资本拉动经济增长的红利效应边际减弱;劳动力绩效在进入21世纪之后稳定抬升。通过国别比较可以发现,我国资本绩效已经不具备优势,劳动力绩效虽然增速较快,但与发达经济体仍存在较大差距,单要素绩效的变化背后所蕴含的实质是我国经济结构和经济增长方式的转变。第二,全要素生产率绩效的测度结果表明,中国全要素生产率绩效在经历长时间的停滞状态之后,从21世纪开始出现稳步提高特征,增长速度显著高于美国、日本、韩国等经济体,但是就全要素生产率绩效水平而言仍处于较低水平,2014年全要素生产率绩效在全部100个样本经济体中仅位列第78位。第三,综合考虑资本、劳动力单要素绩效和全要素生产率绩效变化发现,劳动力绩效与全要素生产率绩效具有更强的相关性与耦合性。

中国过去几十年的经济增长过程中,在供给能力既定的条件下,需求侧发生的周期性变化决定实际经济增速高于或低于经济潜在增长率。2015年中央正式提出供给侧结构性改革,意味着中国经济增速下滑不仅仅是由于需求不足所造成的短期下行,更多的是由于供给端因素变化所引起的长期经济潜在增长率的下降,在经济发展进入新常态的背景下,资本报酬率降低、人口红利逐渐消失等因素导致经济潜在增长率下移,因此,通过深化供给侧改革引领经济新常态意味着挖掘经济增长新动能,使经济增速保持在合理区间。从本文的研究结果来看,提高劳动力绩效和全要素生产率绩效将成为未来很长一段时间里中国经济增长的主要动力。

中国经济正在经历结构性减速过程,传统依靠资本投入拉动经济增长的模式日渐式微,以劳动生产率和全要素生产率为核心的经济增长新动能尚未完全成熟,中国经济增长速度随增长阶段提升而逐渐下降已经成为共识。在中国经济将长期处于三期叠加的背景下,提高劳动要素绩效和全要素生产率绩效将成为未来经济发展的新动能。提高劳动力绩效意味着提高人力资本水平,从过去的“人口数量红利”向“人口质量红利”转变;提高全要素生产率绩效意味着需要提高自主创新能力、优化资源配置效率。由于劳动力绩效和全要素生产率绩效的提高需要长时间积累,政府一方面在短期内,要迅速适应供给端要素变化带来的经济减速“新常态”,调整在市场经济适度放缓条件下的工作目标,坚持稳中求进工作总基调,在外部环境复杂多变的情况下,进一步实现稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期的宏观经济目标。另一方面从未来长期发展看,政府需要坚持以供给侧结构性改革为主线,坚持深化市场化改革,为激发经济潜力提供良好制度环境,例如通过推进户籍制度改革,消除城乡二元壁垒,增加劳动力有效供给;通过推进教育制度改革,实现教育资源和教育机会均等化,延长义务教育年限保持人力资本稳定增长;通过推进企业制度改革,降低企业债务杠杆,增加普惠性保障措施,加强企业科技研发水平,提高自主创新能力。

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责任编辑:齐  园

Abstract: Based on the historical input-output data of different countries, this paper measures the performance of factors in 100 economies. By comparing similarities and differences of economic manufacture element performance between China and the main economic entity, the results show that: firstly, in the past 40 years of economic growth, the capital performance in China has been declining, the performance of labor and total factor productivity have steadily increased in recent years. Secondly, labor performance and total factors productivity performance of China are still relatively low in the world. In the context of reduced capital performance and demographic transition, if the labor performance and total factor productivity performance cannot be effectively improved, the sustainability of China's economic growth will be affected in the future. Thirdly, through international comparative studies, it is found that the change in the performance of production factors is essentially the embodiment of the transformation of economic structure and economic growth mode. In face of the diminishing effect of traditional dividend-driven economic growth model, the Chinese economy needed to seek new energy of economic growth by improving the level of human capital, stimulating autonomous innovation capability.

Key words: production factor performance, international comparison, total factor productivity, economic growth

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