【摘 要】
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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
【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
【基金项目】
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吉林省科技发展计划软科学研究项目《吉林省现代服务业培育和发展研究基础》(20130420035FG);国家社科基金项目《产业组织演进与未来国际产业发展新趋势研究》(10BJL041)
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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。结果表明：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,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
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