第 1 章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
近年来，随着我国经济水平的不断提升，经济规模的不断扩大，资源的利用效率和科学技术的提升越来越成为影响我国经济迅速向前发展的关键因素。目前，我国在社会主义市场经济的大背景下，政府货币政策的干预对经济的影响仍然是十分重要的。自2014年“大众创业，万众创新”的号召提出以来，我国经济生产的效率，技术的进步都得到了前所未有的发展，但仍然存在资源稀缺，资本浪费的问题。所以如何在政府的引导下促进TFP的增长是十分重要的。
在过去改革开放的40年间，虽然中国的经济得到了突飞猛进的发展，但是一些问题和矛盾也随之出现。例如经济结构不合理，贫富差距仍然很大，经济发展面临下行压力，区域发展不平衡和环境污染问题等等。另外一个尤为突出的问题是现阶段我国人口老龄化问题严重，以往的人口福利也正在逐渐消失，为使我国能够成功跨越中等收入陷阱，顺利进入高收入国家的行列，以上问题必须得以解决。所以，未来几年的发展中我们更应该着重提升全要素生产率,提升经济增长效率，以便于我国经济可以更好更快的发展。改善技术，推动创新，培养高精尖的人才将成为我们接下来发展的重中之重。而在我国拥有制度红利的基础上，通过政府的宏观调控来刺激和促进资源的有效利用，激发技术不断的更新和完善是一件十分有意义的研究。本文将着重分析全要素生产率与货币政策之间的关系，从而得出政府应该采取什么样的政策才能够有效的提升全要素生产率，以便于促进国民经济高质量，高效率的发展。
1.1.2 研究意义
受我国人口政策的影响，近年来中国的劳动力人口增长为负，老龄化日益严重。农村的剩余劳动力正在下降，劳动力短缺和工资增长正变得越来越普遍，人口红利逐渐消失。随着资源和环境等制约因素问题的加剧，世界经济复苏乏力，中国经济传统的增长势头也逐渐减弱。受国际金融危机的影响，中国在2008年，将4万亿的资本投入到市场中，希望能够重新刺激市场，虽然这一举动有助于经济保持快速增长，但也留下了许多弊端，包括产能过剩和众多僵尸公司的遗留等。在这样的经济背景下，我们应该摒弃旧的道路，不再把国内生产总值增长率作为第一要素，而是从根本上提升生产率，引导经济步入正轨。
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1.2 文献综述
1.2.1 国内相关研究
国内很多针对全要素生产率的研究大多集中于计算方法以及趋势分析上。例如，李春顶（2009）、陶长琪和齐亚伟（2010）等在测算中国的全要素生产率时，结合 Malmquist 指数，再通过构造随机前沿生产函数，最终测算出了 TFP 的增长率。杨汝岱（2015）通过对中国各大制造业企业的全要素生产率的数据进行加权平均得到了 TFP 的整体数据，权重为各个企业的市场份额。此外她还将全要素生产率分解为技术进步与资源配置双方面的作用。王志刚等（2006）采用了类似的方法对地区间的全要素生产率进行了加权平均得到了整体的全要素生产率数据，权重为各地区的产出份额。蔡跃洲和付一夫（2017）则是基于中国宏观产业数据的测算和分解，采用增长核算框架以及索洛增长模型测算出整体全要素生产率水平。综上总结，国内文献中对全要素生产率的测算共有三种方法，一是由单位 TFP 加权平均得到整体 TFP；二是构建前沿生产函数的方法，即实际值与生产函数值之间的差值来表示和估计全要素生产率的变化；三是利用索洛增长模型，将现有数据带入模型中进行模拟回归，最后计算出索洛残值，进而得到全要素生产率的数据。郑玉歆（2007）表明全要素生产率的增长是伴随着中国经济的增长而增长的，并且全要素生产率的变化对中国市场化经济是存在显著影响的。李宾和曾志雄（2009）认为中国经济的增长若想长期维持下去，必须要重视全要素生产率的变化，因为全要素生产率与产量之间存在正向相关关系。在对 TFP 的分解方面，郭春娜（2019）基于 Hsieh 和 Klenow 提出的测算全要素生产率的方法，
就我国制造业的实际情况，对我国制造业的全要素生产率进行了测算，并且得出了全要素生产率的变化受资本配置效率和劳动配置效率双方面影响的结论。章祥荪和贵斌威（2008）通过对中国 TFP 的分析最终将 TFP 分解为技术进步、技术效率和规模报酬三个方面，并指出若想全面提升 TFP 可从这三方面着手。对于TFP 的测算，由于使用的方法，采用的数据以及数据处理的情况不同，其估计的结果也有很大的差别。章祥荪（2008）等人首先构造了随机前沿生产函数，再结合 Malmquist 指数法，最终得出了我国 1978—2004 年全要素生产率每年平均增长率为 1.6%。杨汝岱（2015）利用各企业全要素生产率指标加权平均的方法，结合中国工业企业数据库数据，估算出我国 1998—2007 年制造业全要素生产率增长率处于 2%～6%之间，每年平均增长 3.83%。陶长琪(2010)等人使用了几乎同样的方法，先构建前沿生产函数，再测算实际的产出与生产函数对应的产出的差值，最终得出我国 1987—2007 年 20 多个省全要素生产率增长率大多在 1%以下的结果。鲁晓东(2012)等人利用索洛残值分析方法计算出 1999—2007 年我国全要素生产率每年平均增长率在 2%～6.56%之间。对于 TFP 影响因素尤其是政府的经济政策影响的讨论，国内的文献少有研究。现阶段，关于财政政策对我国全要素生产率影响的分析已有少部分学者开始研究，例如朱沛华和李军林（2019），首先给出了国家财政政策对全要素生产率作用的理论基础，随后又利用前沿生产函数的方法得到了各省的全要素生产率，最后得出，积极的财政政策对 TFP 会产生抑制性的影响。吕镯(2018)通过分析得出固定资产加速折旧新政并没有通过技术进步提高制造业整体全要素生产率水平， “营改增”政策的推行也未能对制造业全要素生产率产生促进作用。至于货币政策，国内有关货币政策的研究大多是分析货币政策与国内生产总值之间的关系，还没有集中关注货币政策对中国 TFP的影响。与此同时，也有少部分学者针对货币政策指标对全要素生产率的影响展开了研究，比如蔡雯霞和邱悦爽（2018）基于 2001—2015 年上市公司数据,得出利率市场化对企业 TFP 的净效应为正,通过信贷资源配置的集约边际效应和扩展边际效应对企业 TFP 会产生积极的影响。蔡瑶婷（2019）建立面板模型展开实证分析，得出了宽松的货币政策有助于提高企业全要素生产率的结论，但是这一效果会因房产中介效应而削弱。刘维龙（2019）以 2005-2015 年非金融类 A 股上市公司为样本,探讨了在不一样的货币政策下，企业全要素生产率与信贷资源配置之间的关系，并得出结论：不同要素密集型产业的全要素生产率与信贷资源都存在显著正相关关系，在货币政策紧缩时期,信贷资源配置到高效率企业的程度更大。
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第 2 章 货币政策对全要素生产率影响的理论基础
2.1货币政策对 TFP 影响的传导机制
货币政策传导机制总体而言可以分为两种流派，一种是凯恩斯货币政策传导机制理论，这一理论认为利率是整个过程中的主要工具。另一种是货币数量传导机制理论，这一理论认为货币供应量是该传导机制中的重要因素。
2.1.1货币政策的利率传导机制
凯恩斯理论认为，利率是由货币供给与货币需求的共同作用决定的，而货币供给量是由央行所决定的,是外生变量，货币需求是根据交易动机，预防动机和投机动机决定的。凯恩斯货币政策传导机制理论由三个过程构成。第一，如果货币需求不变，而货币供给增加，则利率就会下降，即在货币需求不变的情况下，货币供给与利率之间呈现反向相关关系。第二，投资与利率也呈现出反向相关关系，即在其他条件一定时，利率下降会导致投资增加，利率上升会导致投资减少。第三，投资与总产出间存在正向相关关系，即投资水平越低则产出越少，反之投资越高则产出越高。根据公式（2.32）以及 Moran（2017）等人的研究结论可知，投资的增加会导致 TFP 的增加。以上便是这一传导机制的全部描述，利率在这一过程中起到了至关重要的核心作用。这一传导机制可以用图 2.1 来描述。
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2.2脉冲响应函数的时变特征分析
在利用 TVP-VAR 模型进行脉冲响应函数分析时，我们可以设置不同的滞后期数，以便于我们在不同滞后期数下分析单位冲击变量对被冲击变量的影响。图中 3.2-3.5 表示的是模型中全要素生产率对自身，研发支出增长率，利率，消费增长率各变量冲击的脉冲响应图，图 3.6 表示的是国内生产总值增长率对全要素生产率这一变量冲击的脉冲响应图。通过设置不同期数来表示短期，中期和长期的影响，对比每一次所得到的结果，最终发现
