【摘 要】
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本文基于超越对数生产函数构建具备时变截距项和时变斜率参数的随机趋势模型，采用卡尔曼滤波和卡尔曼平滑算法估计模型参数，并运用制造业劳动生产率增长分解方法分析制造业劳动生产率增长来源，识别全要生产率变动、资本和中间投入要素积累效应对制造业劳动生产率增长的贡献。实证结果分析表明：(1)资本投入和中间投入的一阶斜率参数具有显著的时变特征，且中间投入的一阶斜率参数远高于资本投入，表明制造业劳动生产率增长不满
【机 构】
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吉林大学数量经济研究中心;吉林大学商学院 吉林长春 130012 吉林大学商学院 吉林长春 130
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本文基于超越对数生产函数构建具备时变截距项和时变斜率参数的随机趋势模型，采用卡尔曼滤波和卡尔曼平滑算法估计模型参数，并运用制造业劳动生产率增长分解方法分析制造业劳动生产率增长来源，识别全要生产率变动、资本和中间投入要素积累效应对制造业劳动生产率增长的贡献。实证结果分析表明：(1)资本投入和中间投入的一阶斜率参数具有显著的时变特征，且中间投入的一阶斜率参数远高于资本投入，表明制造业劳动生产率增长不满足希克斯中性。(2)各省中间投入要素积累效应对制造业劳动生产率增长的贡献远高于资本投入要素积累效应和全要素生产率变动,全要素生产率变动对制造业劳动生产率增长的相对重要性强于资本要素积累效应。(3)由于资本和中间投入一阶系数显著时变上升，资本和中间投入的技术进步偏离成为全要素生产率变动的重要来源，且对制造业劳动生产率增长具有显著的正向影响。在1999～2010年间除青海外的29省中间投入技术进步偏离均大于资本投入技术进步偏离。(4)1999～2005年和2005～2010年两个样本期对比分析显示，资本要素积累效应和全要素生产率变化对制造业劳动生产率增长的相对重要程度上升，中间投入要素积累效应的相对重要性略有下降。
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