夏帆 孙一飞 夏楠

【关键词】DEA-Malmquist指数模型;全要素生产率;技术效率

【中图分类号】F327;F224 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2021）05-0014-03

0 引言

全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）起源于Solow（1957）索洛模型的研究，综合反映了社会生产之中除了资本、人力要素投入之外的因素对总产出的影响[1]。国内对TFP的研究层面主要集中于对中国省际TFP的测算与分析，对全国不同区域或某一区域进行研究，以及针对某一省份进行研讨和分产业细分TFP进行研究。

TFP的测算方法分为参数方法和非参数方法。参数方法根据宏观经济理论建立计量经济学模型，计算各变量系数从而拟合数据;非参数方法的主要代表是数据包络方法（Data Envelopment Analysis，DEA）。DEA模型的效率评测方法可有效规避涉及价格体系问题的总量指标汇总不具备横向和纵向可比性的问题（马赞甫，2020）[2]。DEA-Malmquist指数法继承了DEA方法的这一优势，不需要预先设定行为假设（吴双，2008）[3]，也不需要对数据进行无量纲化处理，就能够呈现TFP增长率变动，分解出增长的推动力。

现有TFP研究多数集中于省际层面，有全国范围、区域范围及一省之内的研究，但是关于西南地区的相关研究比较匮乏。西南地区为我国的欠发达地区，对西南地区各省份进行TFP增长率分析，可衡量不同地区的经济增长质量和经济发展情况。本文选用DEA-Malmquist指数法对西南地区（重庆市、四川省、云南省、贵州省）区域内部TFP增长率进行研究，并与全国平均水平进行比较，找出其中差距，为促进西南地区的发展提出建议。

1 数据来源与数据处理

1.1 数据来……