中国工业企业生产效率随机前沿模型分析
中国上市军工企业X效率实证分析
形成 １家军工集团。 ０ ２ ， ０ ２０ 年 国务院又将信息产业部原军工研究院所重组成 电子集团
公司。 经过这些市场化改革 ， 最终形成了目前国内的１家军工集团。 ｌ 可以说 ，９ ９ １９ 年的
作者简介 ：
闰仲勇 。 。 男 讲师 ， 博士研究生 ． 国防科技大学人文与社会科学学 院， １ ０ ４ ４ ０ ７
分析 ， 缺乏定量分析 ， 为此本文借鉴ｘ 效率理论 ， 运 用 随机前 沿生产 函数 方法 对我 国军 工集 团 的
效 率进行 实证分 析 。
率的结论 。而Ｔｅｉ 和Ｈｇｓ 用新古典生产函 圆 ｒ ｎ ｖｏ ｉ Ｊ ｇ￣
数 ， 过与 民用企 业成果 的 比较 ， 通 分析 了美 国军 工 企业 的效率 ，研 究表 明军 工企业 的效 率 要好 于相对较 大 的公 司 。３ａｋｒ和Ｈ ｒｅ从公 私合 １ ｒｅａ ａｔｙ １ Ｐ ｌ 伙 的角度认 为英 国国防企业 的效率 较低 。
从２ 世纪８ 年代初开始 ，由于中央对国家安全形势 的看法发生了根本性改变 ， ０ Ｏ 国家战略重心从备战转向经济建设 ， 用于军工企业 的国防开支大幅削减 ， 由此造成全 国军工企业在生产经营方面的长期困难。 为了扭转军工企业 的困局 ， 同时也为了使我 国军工企业从苏联式发展模式走上西方式具有较强生命力 的发展模式 ，从２世纪８ ０ ０
中 上 国 市军工 企业Ｘ 实证 效率 分析 国防经济 稳
中国上市军工企业 Ｘ效率实证分析
Ａｎ Ｅ ｐ ｒ ａ ａｙ ｉ ｎ ｔ ｅ Ｘ—Ｅ ｆ ｉ ｎ ｙ ｏ ｉｅ ｅ Ｍ ｉ ａ ｙ Ｃｏｒ ｏ ａ ｉｎ ｍ ｉｃ ｌＡｎ ｌｓｓ ｏ ｈ — ｆｉ ｅ ｃ ｆ Ｃｈｎ ｓ ｌ ｒ ｉ ｃ ｉ ｔ ｐ ｒｔ ｏ
我国制造业生产效率测算——基于随机前沿模型的实证分析
因 此 研 究 产 业 之 间 的 生 产 效 率 差 异 以 及 造 成 差 异 的 原 因 就 具 有 重 要 的 理论 和 实 践 意 义 。 为 弥 补 上 述 缺 憾 ， 文将 试 图 运 用 本 随 机 前 沿 分 析 技 术 （ｔｃａｔ ｒｎｉ ｎ ｌ ｉ， 下 简 称 Ｓ Ａ） ＳｏｈｓｃＦｏｔ ｒ ａ ｓ 以 ｉ ｅＡ ｙｓ Ｆ 对 我 国 １９ ９ ６年 ０ ３年 问 制 造 业 生 产效 率 水 平 进 行 测 算 。 ２０
动 中 国 经 济 高 速增 长 的 同 时 ， 带 来 了 中 国经 济然在 ２ Ｏ多年的改革 中我 国的经济运 行效率大 幅度 提高 ， 但经济 活动的高投 入 、 低产 出， 能耗 、 高 低 效 率 依 然 是我 国经 济增 长过 程 中 一个 不 容 忽 视 的 问 题 。 保 持 在 经济总量 不断增 长的同时 ，如何稳定地提 高我 国的经济效率 ．
利 用 宏 观 经 济 数 据 对 我 国 区 域宏 观 经 济 效 率 进 行 了 测 算 ， 现 发
引 言
伴随着中国 ２ Ｏ多 年 的市 场 经 济 体 制 改 革 ， 中 国 社 会 经 济
据 对 不 同 产 业 之 间 的 生 产 效 率 进 行 比 较 方 面 的 经 验 和 实 证 的
研 究 都 比 较 缺 乏 ， 我 们 难 以 了 解 我 国 整 个 宏 观 经 济 中 各 产 业 使
济体 系的核心 。 因此制造业 的增长状况将 直接影 响我国经济增
长 的 速 度 和 质 量 。 由 于 企 业 与 产 业 在 运 行 上 的 较 大 差 别 ， 对 针 企 业 的研 究 不 能 满 足 对 产 业 考 察 的需 要 ． 此 有 必 要 对 产 业 进 因 行 专 门研 究 。 外 基 于 产 业 加 总 数 据 的研 究 有 利 于 我 们 对 具 有 另
中国工业企业全要素生产率的前沿估计方法比较
种修 正方案 ，并 利用 中 国 １ ９ ９ ９年一２ ０ ｏ ９年 的全 部
国有 和规模 以上非国有 企业 的工业 企业 统计数 据估 算 了其全要 素 生产率 。
二 、企 业 层 全 要 素 生 产 率 估计 方 法
在估 计全 要素 生产率 之前 ，通常要 对 生产 函数
的形 式 进 行 设 定 。在 实 际 应 用 中 ，Ｃ ｂ ｏ ｂ—Ｄ ｕｌｓ ｏｇ ａ 生产 函数 成为 最为 常用 的函数 形 式 。Ｃ—Ｄ生 产 函 数通 常采 用 以下形式
中 图 分 类 号 ：Ｆ ６ ． ０ １２ 文 献标 识码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ ．８ ５ （０ ２ １０ ２ ．８ ０ ７６ ７ ２ １ ）Ｏ ．０ ５０
一
、
引 言
发 ，研 究 中 国 的 总 体 Ｔ Ｐ状 况 及 其 变 迁 （ 元 ， Ｆ 舒
１ ９ ；王 小鲁 ，２ ０ ；张 军 ，２ ０ ；郭 庆 旺和 贾俊 ９３ ００ ０２
・
２ ６・
石家庄 经济学 院学报
第３ ５卷 第 １ 期
产 函数 法 在 估 计 企 业 层 Ｔ Ｐ的 种率要 远远 高于 哪些 具 有较低 资本存量 的企业 ，因为这 种规模 较大 的企业 往往对
未来 的收益抱 有更 高的预 期 ，从 而不会 轻易 退 出 目 前 的市 场 。这 就使 得在 面对低效 率 冲击时退 出市 场
（ ０ ８ 提 出 了几 个划 分 Ｔ Ｐ的维 度 ，通 过 这些 方 ２０ ） Ｆ
Ｄ Ａ模型 ，对 已有 的全 要 素 生产 率 研 究 进行 了修 Ｅ 正 ¨ ；第 二类 总 量 研 究 是 针 对 特 定 的 区域 ，如 彭 国华 （ ０ ７ 研 究 了人 力 资 本 构 成 与 地 区全 要 ２０ ）
大中型工业企业随机前沿生产模型实证分析：1995-2002
肖耿， 香港大学， xiaogeng@hku.hk； 涂正革， 香港大学及华中科技大学， zhengge_tu@econ.hku.hk。 所有观点均属作者个人，不代表所在单位。 作者感谢国家统计局邢俊玲和俞肖云对数据处理 的帮助，华中科技大学林少宫教授和王少平教授的宝贵建议，及香港研究基金拨款委员会及大学拨 款委员会的资助（项目编号：HKU7167/98H 及 A0E/H-05/99） 。
†
*
பைடு நூலகம்
1
一、 引言
改革开放后的四分之一世纪内， 中国经济一直保持高速的增长。 但是， 按标准普尔 2004 年的数据， 中国四大银行的不良资产率高达 45%以上， 大中型工业企业的亏损面也超过 30% 以上，这都是资源配置效率和生产率低下的表现。许多经济学者认为，高储蓄率以及大量 外资的流入使得中国经济在低效率的情况下， 能够靠大量资本投入的推动来保持高速增长， 而并非通过效率的提高来达到高增长。这些结论主要是基于宏观数据和整体经济表现，无 法反映中国经济多层次、动态、复杂的现状。本文运用微观层面的企业数据，借助随机前 沿生产模型，考察中国工业企业中最重要的一个群体，即中国境内全部大中型工业企业， 的效率状况及其在 1995-2002 期间的变化趋势。本文所研究的企业群体所创造的增加值在 1995-2002 期间占到中国国民生产总值的 12%到 19%，并呈上升趋势。因此，这里的实证结 果对深入分析中国工业生产力发展趋势及潜力有重要意义。 随机前沿生产模型的理论最初由 Aigner、Lover、Schmidt(1977)以及 Meeusen、Van den Broeck(1977)提出， 并很快成为计量经济学中一个引人注目的分支。 随机前沿生产模型假定， 企业由于各种非价格的组织管理等因素导致生产过程中技术效率的损耗，而达不到最佳的 技术状况，即前沿技术水平。随机前沿生产模型的产出，是在考虑了随机冲击的情况下， 一个行业中的企业在最好的设备与最佳的管理技术水平下所达到的最大产出。 随机前沿生产模型被大量用于全要素生产率的分析，并可以将全要素生产率的增长分 解为前沿技术进步与相对前沿技术的效率差距的变化。 在生产率研究的早期， 特别是 Solow 的“残余项”方法，通常将技术进步看作是全要素生产率增长的唯一源泉。最近的研究发 现除了前沿技术进步外，相对前沿的技术效率变化也对全要素生产率有重要的影响。如果 政策制定者了解生产率增长的结构因素，就可以考虑采取更有效的措施改善企业生产率。 如果生产率低是由于前沿技术水平低，那么政策的重点应该是引导企业进行技术创新，加 大研发投入，引进先进技术，以提高前沿生产技术水平，也就是让前沿生产函数向上移动。 如果行业内已经具备大量的先进设施、工艺及技术，但是许多企业的实际产出依然与前沿 技术产出相差巨大，这就是相对前沿的技术效率低下的表现。对此，政策的重点应该是如 何通过竞争提高效率，加强人员的培训，提高管理水平，缩小效益低下企业与行业前沿技 术水平的差距。 Nishinizu 和 Page（1982）首次提出将全要素生产率（TFP）的增长分解成前沿技术变 化和相对前沿技术效率的变化。此后，许多研究都沿用他们的方法分析全要素生产率的增 长。Bauer (1990) 使用美国航空业的数据将全要素生产率的增长分解为前沿技术进步、相 对前沿的技术效率变化以及规模经济性改善等因素。Fecher 与 Perelman (1992) 利用该方法 分析了 OECD 制造业的全要素生产率与前沿技术进步。Sangho Kim（2001）对韩国的制造 业主要行业的全要素生产率进行了分解及分析。Kalirajan, Obwona 以及 Zhao（1996）研究 了中国各省的农业全要素生产率的分解。姚洋（1998）及姚洋和章奇（2001）用随机前沿 生产模型研究了中国工业经济的技术效率。胡鞍钢和郑京海（2004）选择常规模报酬的非 参数模型，借助中国省际数据用 DEA-Malmquist 指数方法对 TFP 的增长率进行了分解。 Zhuobao Wei (2002)等人用 1993 年 1036 家特大型工业企业的数据研究了所有制对中国制造 业生产率的影响。Yanrui Wu（2000）使用 1981-1995 年 27 个省市的综列数据通过生产率分 解研究中国经济的可持续发展问题。 上述对中国经济技术效率的研究，要么是用微观企业的横截面数据，要么使用全国的 或省际的宏观综列数据 (panel data)。宏观数据在数据加总过程中变量的波动性大大减少导 致严重的信息损失，而截面数据则不能发现生产率及技术效率的动态变化特征，而 1994-2002 期间正是中国经济向市场经济转轨的关键时期， 中国的工业企业发生了巨大的变 化。另一方面，根据 Schmidt 和 Sickles (1984) 的研究，用截面数据来研究技术效率，在估 计随机前沿生产模型时存在三大计量问题：第一是模型的估计高度依赖误差分布假设；第 二是独立性假设过于苛刻；第三是技术效率的估计不具有一致性特性，这是横截面数据面
中国各省份产能利用率测度——基于随机前沿生产函数法的分析
产能过剩不仅会导致资源浪费、企业恶性竞争、公司生产经营困难甚至破产倒闭，还会大幅度扰乱社会秩序，增加国际贸易摩擦风险。
工业、制造业作为支持国家发展的基础性产业，其重要性不言而喻。
然而，人们对当前经济表现所知甚少，因此本文将从产能利用率的角度出发，对当前中国各个省份的产能利用情况进行测度，并运用随机前沿生产函数对产能利用率进行估计分析。
一、文献综述从定义上来讲，产能利用率是指观察到的实际产出y 与潜在产出Y 的比值，潜在产出是指在给定要素投入、技术水平，且要素被充分利用的情况下，企业/行业所能够达到的最大产出水平。
所以，CU=y/Y。
在现实社会中，由于企业在生产的时候经常需要考虑市场需求、资源限制、设备磨损等多方面因素，不能实现投入要素的充分利用，所以往往会出现实际产出小于潜在产出，既CU<1。
目前国内关于测量产能利用率的研究工作尚处于起步阶段，所采用的方法也主要是借鉴国外的相关研究。
国内外学者测算产能利用率的方法大致分为以下几种：1.峰值法：在20世纪60年代，美国学者Klein 就开展了对企业产能利用率的测量，其提出的“峰值法”可谓是开创了经济分析法的先河。
Klein 将产能定义为企业在一段时间内所达到的产出水平的峰值，即在一个经济周期中企业实际产出的最大值作为潜在产出。
峰值法的最大缺陷在于我们无法确定企业在产出峰值是否实现了产能的完全利用。
2.函数法：由于峰值法限制较多，后续学者开始从产出的微观经济定义出发对产能利用率进行研究。
根据现有要素的投入情况，构建相应的生产函数、成本函数或者利润函数，将产能定义为企业利润最大化或者成本最小化情况下的产出水平，将实际产出水平与计算得到的最佳产出水平的比值作为衡量产能利用率的标准。
相对而言，函数法以微观经济基础作为理论支撑，但是对函数形式设定要求严格，一旦函数形式设定错误，所测算的产能利用率可信度也随之降低。
3.协整法：Shaikh and Moudud （2004）认为产出受到企业固定资本存量的影响，两者之间具有稳定的长期关系，所以提出了协整法测量产能利用率。
stata随机前沿模型sfa方法
stata随机前沿模型sfa方法随机前沿模型（Stochastic Frontier Analysis，简称SFA）是一种经济学方法，用于评估生产或效率的前沿水平和技术效率。
本文将介绍SFA方法的基本原理和应用领域，并探讨其在实际研究中的价值和局限性。
SFA方法最初由Aigner、Lovell和Schmidt在1977年提出，旨在解决生产要素利用效率评估中的随机误差和不可观测因素的问题。
该方法将生产函数分为两个部分：前沿函数和误差项。
前沿函数描述了理论上的最大产出水平，而误差项则捕捉了技术效率的偏差。
通过估计前沿函数和技术效率，SFA方法可以提供对生产效率的准确评估。
SFA方法的应用领域广泛，包括农业、制造业、金融业等。
在农业领域，SFA方法可以评估农民的生产效率，帮助政府制定农业政策和资源配置。
在制造业领域，SFA方法可以评估企业的生产效率，发现潜在的改进空间。
在金融业领域，SFA方法可以评估银行的效率和绩效，指导银行经营和监管。
然而，SFA方法也存在一些局限性。
首先，SFA方法基于对生产函数的假设，需要满足一定的假定条件。
如果这些假定条件不成立，SFA 方法的结果可能失真。
其次，SFA方法对数据的要求较高，需要大样本和高质量的数据。
如果数据质量差或样本量小，SFA方法的结果可能不可靠。
此外，SFA方法对模型的选择和参数的估计也存在一定的主观性和不确定性。
为了提高SFA方法的准确性和可靠性，研究者可以采取一些改进措施。
首先，可以使用更加灵活的模型来捕捉生产函数的非线性关系和异方差性。
其次，可以使用面板数据模型，以提高数据的效率和可靠性。
此外，还可以引入其他变量或控制变量，以更全面地评估生产效率。
SFA方法是一种评估生产效率的重要工具。
通过估计前沿函数和技术效率，SFA方法可以帮助研究者和决策者更好地理解和改进生产过程。
然而，使用SFA方法时需要注意其局限性，并采取相应的改进措施，以提高评估结果的准确性和可靠性。
生产率与效率分析lecture8-随机前沿效率1
in i-th firm
14
Problem (cont.)
ln yi = xi - ui
u assumed to measure only extent of inefficiency BUT . . .
u can also capture measurement error in y & other noise
2 = v2 + u2 = (u2 / 2 ) [0,1]
19
y
yJ yi
xi
deterministic production function y=exp(x)
xJ
x
20
frontier output i
exp(xi+vi), if vi>0 y
deterministic production function y=exp(x)
yJ
yi observed output i exp(xi+vi-ui)
xi
xJ
x
21
y
frontier output i exp(xi+vi), if vi>0
deterministic production function y=exp(x)
frontier output j
yJ
exp(xJ+erved output j
yi
exp(xJ+vJ-uJ)
18
Stochastic Frontier (cont.)
Basic features of stochastic frontier (SF) illustrated in Fig. 1
inputs on horizontal axis outputs on vertical axis assuming diminishing returns to scale apply observed inputs and outputs for two firms, i&j
工业增加值与全要素生产率估计基于中国制造业的拟蒙特卡洛实验
工业增加值与全要素生产率估计基于中国制造业的拟蒙特卡洛实验一、本文概述本文旨在探讨中国制造业的工业增加值与全要素生产率（TFP）之间的关系，并基于拟蒙特卡洛实验进行估计。
工业增加值是衡量一个国家工业发展水平的重要指标，而全要素生产率则反映了生产过程中各种投入要素的综合效率。
在中国这样一个以制造业为主导的发展中国家，深入理解和评估工业增加值与全要素生产率的关系，对于优化产业结构、提升经济增长质量具有重要的理论和现实意义。
本文首先介绍了工业增加值和全要素生产率的基本概念和研究背景，回顾了相关文献和研究成果。
随后，文章详细阐述了拟蒙特卡洛实验的基本原理和应用方法，以及在工业增加值和全要素生产率估计中的应用。
通过构建数学模型和设定实验参数，文章模拟了不同情境下的工业增加值和全要素生产率的变化情况，并对实验结果进行了深入分析和讨论。
文章的研究结果揭示了工业增加值与全要素生产率之间的内在联系和相互影响机制，为政策制定者提供了决策参考和理论依据。
本文还指出了研究中存在的局限性和未来研究方向，以期推动相关领域的研究进一步深化和发展。
二、文献综述在经济学领域，工业增加值和全要素生产率是衡量一个国家或地区工业发展水平和效率的重要指标。
近年来，随着中国制造业的快速发展，对工业增加值和全要素生产率的深入研究逐渐成为学术界的热点。
本文旨在通过拟蒙特卡洛实验的方法，对中国制造业的工业增加值和全要素生产率进行更为精确的估计。
关于工业增加值的研究，早期文献主要关注其定义、计算方法以及对经济增长的贡献。
随着研究的深入，学者们开始关注工业增加值的影响因素的分析，如技术进步、产业结构、资源配置等。
同时，也有研究尝试通过不同的统计方法，对工业增加值进行预测和分解，以便更好地理解工业增长的内在动力。
在全要素生产率的研究方面，早期文献主要集中在全要素生产率的测算方法、影响因素及其对经济增长的贡献等方面。
近年来，随着计量经济学和统计学的发展，越来越多的学者开始运用更为复杂的方法，如随机前沿分析、数据包络分析等，来更准确地估计全要素生产率。
中国工业部门能源利用效率的测度与节能潜力：基于随机前沿方法的分析
［ 收稿 日期 ］２ ０ １ ３一ｌ １— ２ ６
务仍然十分艰巨。
近年来我国能源消耗量不断攀升 （ 见图 １ ） ，工业部 门能源消耗量在我 国能耗总量 中所 占比重最 大 ，工业对能源 日益增长的需求和能源供应 的有限性的矛盾制约着工业的发展。工业能源需求量不断 增加 ，但多数行业的发展方式依然粗放 ，能源投入未能充分利用 ，达不到理想的产出水平 ，显现 出行
［ 基 金项 目］教育部人文社会科 学规划基金项 目 （ 项 目批号 ：１ ０ Ｙ Ｊ Ｃ ７ ９ ０ ０ ０ ４ ，主持人 ：安 岗） ；国家 自然科 学基金 面上项 目 （ 项 目批
号 ：７ １ ２ ７ ２ １ ６ ３ ，主持人 ：郁培丽） ； 教 育部人 文社会科学规划基金项 目 （ 项目 批 号 ：１ ２ Ｙ Ｊ Ａ ６ ３ ０ １ ８ ０ ，主持 人 ：郁培丽 ） ；教育部 博士点 基金博导类 （ 项目 批 号：２ ０ １ ３ ０ ０ ４ ２ １ １ ０ ０ ２ ９ ，主持人 ：郁培丽 ） 。 ［ 作者简介 ］安 岗，东北大学工商管理学 院，讲师 ，主要研 究方 向为技术效率 ， 产业组织 与经济发展 ；郁 培丽 ，东北大学 工商管理学
《 产经评论） ） ２ ０ １ ４年 １ 月第 １ 期
・
产 业发展 与创新 ・
中 国工业部 门能源 利用效率 的测度 与 节能潜 力 ：基于随 机前沿方法 的分析
安 岗 郁培 丽 石 俊 国
中国工业企业技术效率分析
姚 洋 、章 奇 :中国工业企业 技术效率分析
大多数文献在考察外国直接投资企业(FDI)的作用时 , 都在强调 FDI 对中国的出口和就业以及
产业结构升级的影响和贡献(沈坤荣 、耿强 , 2000 ;何洁 , 2000), 但对 FDI 的进入是否通过某种途径
本文的结构如下 :第二节简要地介绍技术效率的概念和测量方法 , 并给出了相关的统计结果 ; 第三节讨论可能影响企业技术效率的各种因素 ;第四节为实证检验以及对其结果的解释和分析 ;第
13
姚 洋 、章 奇 :中国工业企业 技术效率分析
五节总结全文 。
二 、技术效率及其测量
技术效率(TE)和生产可能性边界(production frontier)的概念联系在一起 。若只考虑单一产出的 情形 , 则生产可能性边界指的是在一定的要素投入下所对应的最大产出 , 所有产出所形成的曲线就 是生产可能性边界 。 但是 , 并非所有企业都可以达到最大产出 。技术效率就是用来衡量一个企业 在等量要素投入条件下 , 其产出离最大产出的距离 ;距离越大 , 技术效率越低 。 换言之 , 生产可能性 边界代表的是一个行业在最好的硬件和管理技术下所能达到的最大产出 , TE 则代表了一个企业在 特定投入规模下与这个最大产出之间的差距 。因此 , 在以后的回归分析中 , 我们所考察的是企业的 无效率指数 。
口型国家发展成具有一定技术水平 , 甚至在某些高新技术领域处于国际先进水平的国家 , 技术水平
的提高带动了企业竞争力的提高 。 但另一方面 , 公共研究机构 R&D 支出所占比例过大也带来不少
消极作用 。首先 , 政府可能过于强调技术本身的先进性 , 对技术的商业市场价值反而不予重视 ;其
次 , 由于在一定时间内可用于 R&D 支出的总额是有限的 , 公共研究机构所占用的 R&D 资源越多 , 企业等所能进行的 R&D 支出也就越少 。毕竟劳动力密集产业是目前中国的比较优势之所在 , 将过
中国高技术产业技术效率影响因素分析——基于随机前沿生产函数分析
间 的技术 效 率差 异 ， 我们 采用 威 尔逊 等 人 １９ 提 ９ ８年
出 的思路 来对 这个 变 量进 行设 定③ 。 我 们 选择 如下 解 释 各 个 行 业 技 术效 率 的 因素 ： 行 业 中科 学 家 和 工 程 师 人 数 占从 业 人 员 总 数 的 比 例 ； ＆Ｄ经 费 内部 支 出 占总销 售 收 入 的 比例 ；新 产 Ｒ
近 ｌ ０年来 ， 国高技 术 产 业 发 展 相 当快 ， 我 已成
其 中 ： 是 第 行 业 ，第 ｔ 的 产 出 ； 是 第 ｉ 期
长 壮大 为 国民经 济重 要 的动力 型 先导产 业 。１９ ９ ５至 ２０ ０４年 期 间 ， 国高技 术 产 业 的 增 加值 从 １０ １ 我 ８ 亿 元 提 高 到 ６３ １亿 元 ， 占制 造 业 增 加 值 的 比重 从 ４ ８８ ．％上 升 到 １．％ 。总 体来 看 ， 国高 技术 产 业继 ３８ 我 续 保持 了快速 、 康 、 调发 展 ， 健 协 对拉 动 国 民经 济增
地 提 出相 关对 策建 议 ，对政 府 制定 高技 术产 业发 展
＋叮
技术 效 率 因素设 定 即对 Ｚ 的设 定 。决 定 中的 ｉ ｔ
变量 是 比较 困难 的事 情 ，也存 在 一定 的主 观 和 随意 性 ，因 为没有 一个 一 般 的理论 能 很好 的解 释 行业 之
政策 、合 理配 置科 技 资源 以及 高技 术企 业 的经 营管 理决 策具 有着 重要 的 意义 。
ｌ ‘ Ｌ ＋ｉｕ ｎ ｌ ￣ｖ Ｋ ｎ ） ， －
／ ＝ ｏａ。Ｉ ８‘ ６‘ ６’ ６’ ６‘ １ ａ １ ｔ ２ｚ＋ ］ ］ ４ｚ＋ ５ ５ ６ｚ ／ ＂ ＋ Ｚ＋ ２ ｚ ＋ ４ ｚ＋ ６ “
提升全要素生产率的路径及影响因素增长核算与前沿面分解视角的梳理分析
结论：
本次演示基于中国国有企业数据，探讨了全要素生产率增长及分解因素对国有 企业效率的影响。结果表明，全要素生产率增长对国有企业效率有显著正向影 响，其主要驱动因素是技术进步和纯技术效率提升。然而，不同行业之间的效 率存在较大差距，尤其是传统制造业与服务业之间。
未来的研究可以进一步探讨如何通过政策干预和企业创新来缩小这些差距，以 提高整体国有企业效率。
在增长核算视角下，全要素生产率的变化受到技术、劳动、资本、管理等众多 因素的影响。其中，技术进步是提升全要素生产率的核心驱动力。通过对先进 技术的不断研发和应用，可以提高生产效率和产出质量，推动经济增长。此外， 劳动力素质、资本投入、管理水平等因素也会对全要素生产率产生重要影响。 例如，通过教育和培训提高劳动力素质，可以提升劳动生产率，从而带动全要 素生产率的提高。
以美国为例，在过去的几十年里，美国一直注重科技创新和人才培养，大力推 进高新技术产业的发展。这使得美国的全要素生产率持续处于世界领先地位， 经济增长也得到了强有力的支撑。然而，其他国家在追赶过程中，通过引进消 化吸收再创新等手段，全要素生产率也有了显著提升。例如，亚洲四小龙等新 兴经济体，通过模仿创新和产业升级，逐步提高了全要素生产率，实现了经济 的腾飞。
四、影响因素分析
1、政府政策：政府政策可以对技术创新、人力资本投资、制度创新等产生影 响。例如，政府可以制定科技政策和人才政策，鼓励企业和个人进行技术创新 和人力资本投资；同时，政府还可以通过财政政策和货币政策等手段，调节经 济增长。
2、市场结构：市场结构可以对全要素生产率产生影响。垄断市场结构会降低 企业的竞争压力和技术创新动力，从而影响全要素生产率的提升；而竞争市场 结构则可以促进企业之间的竞争和技术创新，从而提高全要素生产率。
工序分工与中国制造业技术进步——基于随机前沿方法的分析
业细分行业 的前沿生产 函数 ， 测度 了各行业 的前沿技术进步 贡献率 。 王 良和冯涛 （ ２ ０ １ ０ ） 基于随机前 沿方法测算
了中国 １ ９ ９ ６— ２ ０ ０ ７ 年 省际出 口贸易技术效率 ， 但并未将制造业行业进行 细分 。以上研究 测度 了相关行 业 的技术 效率 ， 但均未对全要素生产率进行分解 。 李胜文 和李大胜 （ ２ ０ ０ ８ ） 基 于三种投入 随机前沿生产 函数 ， 测度 了 １ ９ ８ ５
认 为垂直专业化分工对制造业技术进步有促进作用 ， 但并未 区分技术 效率 和技术进 步率 。因此 基于工 序分工视
角， 将 中国制造业的技术进步分解为技术效率和技术进步率 ， 并分析其影响 因素有重要 的现实意义 。 随机前沿分析方法 由 Ａ ｉ ｇ ｎ ｅ ｒ 、 Ｌ ｏ ｖ ｅ ｌ ｌ 和Ｓ ｃ ｈ ｉ ｍ ｉ ｄ ｔ （ １ ９ ７ ７ ） ， 以及 Ｍｅ ｅ ｕ ｓ ｅ ｎ和 Ｂ ｒ ｏ ｅ ｃ ｋ （ １ ９ ７ ７ ） 分别 提 出， 它综 合考虑
文章编号 ： ２ ０ ９ ５— ５ ９ ６ ０ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ２— ０ ０ ６ ５— ０ ８ ； 中 图分 类号 ： Ｆ ４ ０ ４ ． ３ ； 文 献 标 识码 ： Ａ
一
、
引言
随着 国际分工体系的不断深化 ， 工序分工逐渐成为 当前 国际分工 的主要形式 。中国 自改革开放 以来 ， 参与全 球 分工的模式也发生着巨大变化 。参与全球分工是否会 造成 中 国制造 业被锁 定在价值链 低端 ， 目前学 界主要有 两 种观点。曾铮（ ２ ０ ０ ９ ） 认为在此分工体 系下 ， 发 展 中国家陷人 了发展经 济学家所 谓 的“ 贫 困化 ” 发展 困境。 梁 碧波（ ２ ０ １ １ ） 得 出类似观点 ， 认 为发展 中国家在 生产领域 出现 的中性技 术进步 非但没有 帮助 其摆脱 “ 比较优 势 陷 阱” ， 反而进一步稳定 了原有的 国际分工贸易均衡格局 。 但是 不可否 认 ， 中国在工序分 工参与 的过程 中 ， 产生 了 积极的技术外溢 ， 其管理水平和创新能力得到 了提 高。张小蒂 和孙 景蔚 （ ２ ０ ０ ６ ） 、 肖文 和殷宝庆 （ ２ ０ １ ０ ， ２ ０ １ １ ） 研究
效率前沿与生产率提升研究
效率前沿与生产率提升研究如今，追求高效率已成为各个领域的共同目标。
无论是企业、政府还是个人，都在寻求提高生产率和效能的方法。
在信息高速、全球化、竞争激烈的现今社会，如何跑在效率前沿，提升生产力已成为极为迫切的问题。
一、效率前沿的定义效率前沿，指的是当前某个领域内最先进和最高效的生产能力状态。
即该领域内最高的生产效率。
要跑在效率前沿，就必须通过技术创新和管理优化等手段提高效率，在固有资源和条件范围内最大限度地发挥生产能力。
二、提升生产率的基本方法1、技术创新。
技术是提高生产力的重要手段之一。
企业可以通过引入新的自动化生产设备、信息化管理系统等来实现设备转换和管理创新，从而提升生产率。
例如现在越来越普及的工业互联网技术就是一种能够提升生产率的先进技术。
2、流程优化。
流程优化是提升生产力的重要手段之一。
通过优化生产过程，减少时间和人力成本，减少不必要的流程，提高生产效率。
例如在一些大企业生产加工过程中，时常会出现浪费现象，需要通过流程优化来减少浪费，提高生产效率。
3、员工培训。
员工是企业的关键资源之一，通过培训员工，不仅可以提高员工的素质，提升员工的能力和技能，还可以增强员工的工作意识和责任心，从而提高企业的员工效率和生产效率。
4、质量提升。
优良的产品质量是提高生产效率的前提条件之一。
通过引入先进的制造工艺，加强质量管理，减少产品缺陷和废品，可以提高产品质量，提高生产效率。
三、效率前沿如何提高生产力效率前沿是各个领域内最高效的生产能力状态，要跑在效率前沿，必须在技术创新、流程优化、员工培训和质量提升等方面下功夫。
企业要多渠道从外部引入先进的技术和管理经验，不断开拓创新，提高生产技术水平和效率。
另外，企业也需要注重内部管理的优化。
内部管理优化不仅可以减少内部冗杂环节、降低管理成本，还能提高员工工作效率、使生产和管理更加规范化和有序。
通过计划管理、财务管理、人力资源管理等各个方面的优化，共同提高企业的效益和生产效率。
中国工业经济运行效率研究：
中国工业经济运行效率研究：1. 本文概述本文旨在深入研究中国工业经济运行效率的问题。
随着全球经济的不断发展和竞争的日益激烈，工业经济运行效率已成为决定一个国家经济竞争力的重要因素。
中国作为世界上最大的发展中国家，其工业经济运行的效率问题尤为引人注目。
本文试图通过系统分析和实证研究，揭示中国工业经济运行效率的现状、问题及其成因，并提出相应的对策和建议。
本文首先对中国工业经济的运行效率进行了全面的概述，包括工业经济的总体规模、结构特征、发展趋势等方面。
在此基础上，文章进一步分析了影响工业经济运行效率的主要因素，如技术创新、资源配置、产业结构、市场环境等。
同时，文章还通过构建相应的评价指标体系，对中国工业经济运行效率进行了定量评估，以便更准确地反映其实际状况。
文章重点探讨了中国工业经济运行效率存在的问题及其成因。
这些问题主要包括资源利用效率不高、创新能力不足、产业结构不合理、市场竞争不充分等。
针对这些问题，文章深入分析了其背后的原因，包括体制机制不健全、政策环境不完善、市场环境不公正等。
在揭示问题和成因的基础上，文章提出了提高中国工业经济运行效率的对策和建议。
这些建议包括加强技术创新和人才培养、优化资源配置和产业结构、完善市场竞争机制和政策环境等。
通过这些措施的实施，有望促进中国工业经济运行效率的提升，进而推动整个经济的持续健康发展。
2. 文献综述工业经济运行效率是指在一定资源约束下，工业生产活动实现经济目标的能力。
从度量角度来看，效率通常分为两类：技术效率（Technical Efficiency）和配置效率（Allocative Efficiency）。
技术效率关注在给定投入下产出最大化，而配置效率则关注在给定投入价格下成本最小化。
常用的度量方法包括数据包络分析（DEA）、随机前沿分析（SFA）等（Coelli et al., 1998 Battese Coelli, 1995）。
国际上，对工业经济运行效率的研究主要集中在发达国家。
中国工业企业生产率的收敛性：基于随机前沿模型的分析
【 关键词】 全要素生产率； 收敛性 ； 面板数据 单位根检 验
０ 前 言
较多学者对我国经济的地 区间差异进 行了分析 ． 大多认为我 国的 经济存 在着地 区间差异 而且地 区间差异有不 断扩大 的趋势 现代 经济 增 长理论与经验研 究表明 ． 生产 率水平 的不 断提高是一 个国家 （ 或地 区） 经济 和产业持续增长 的根本源泉和 动力 中国作为一个发展 中的 大国 ． 资源约束 十分 明显 ． 长期 的经济增长更 需要依靠生产 率水平 的 持续增 长。 目 前对 生产率 的研究 中讨论生产 率收敛性 的研 究相对较 少 本文借助经 济收敛 的相关理论 和方法来研究 中国工业生产率 的收 敛性 问题 ． 研究结果有利于明确 中国工业生产率差距 的现状和变化趋 势， 这对缩小地 区经济差距 ． 促进 中国不 同地 区经济 的协调发展 ， 将具 有重要 的政策意义
－Ｆ Ｐ 、Ｆ ￡ １Ｐ
１ 理 论 与 方 法
１１ 随机前沿 函数 ． 随 机 前 沿 函数 是 由 Ａｇ ｅ，ｏｅｌ ｎ ｅ ｍｉｔ １７ ）Ｍｅｕｅ ｉｎｒ ｖｌ ｄＳ ｈ ｄ （９ ７ 、 ｅｓｎ Ｌ ，ａ ＝－－ ａｄｖｎ ｅ ｒ ｃ （９ ７ 年提 出的． ｎ ａｄｎＢ ｏ ｋ １７ ） ｅ 早期 的研究 中， 随机前沿模型主要
状态 。这个稳定状态主要 指的是人均产 出保持不变 ， 济的增 长率将 经 为零 。 经济趋 向稳定状态的过程中 ， 由于边 际递减规律作用 ， 富国增长 将趋缓 ， 穷国则相反 ． 长速度较快 ． 增 这种增长速度 的差异会使得落后 地区赶上发达地 区 经济增长理论把 这种可能 的现象称之谓经 济增长 的收敛。 Ｂ收敛 ， 这是与时间序列 相关 的假说 ， 指初期人均产出水平较 低 的经济 系统趋 于 比初期人均 产出水平较高 的经 济系统以更快 的速 度增 长 ． 同经济 系统间 的人均产 出增长率与初始人均产 出水平负 即不 相关 。 口收敛 ． 这是与横截 面数据相关 的假说 ． 指不同经 济系统 间人均 收入 的离差 随时 间推移而趋于下降 １． Ｂ ． １ 收敛计量模型 ２
随机前沿分析(整理版)
3.2 面板数据生产边界模型 3.2.1 非时变的技术有效性 3.2.2 时变的技术有效性
• 第四章 对生产率和效率变化的度量 • 第五章 与其他方法的比较
随机前沿分析(整理版)
一、导言
1.1 随机前言方法简介
在经济学中，技术效率的概念应用广泛。 Koopmans首先提出了技术效率的概念，他将技术有效 定义为：在一定的技术条件下，如果不减少其它产出就 不可能增加任何产出，或者不增加其它投入就不可能减 少任何投入，则称该投入产出为技术有效的。Farrell首 次提出了技术效率的前沿测定方法，并得到了理论界的 广泛认同，成为了效率测度的基础 。
随机前沿分析(整理版)
但非参数方法存在的最大局限是: 该方法主要 运用线性规划方法进行计算, 而不像参数方法有统 计检验数作为样本拟合度和统计性质的参考; 另外, 非参数方法对观测数有一定的限制, 有时不得不舍 弃一些样本值, 这样就影响了观测结果的稳定性。 因此, 我们在这里选择参数方法进行前沿生产函数 的计算。
在参数型前沿生产函数的研究中, 围绕误差项的 确立, 又分为随机性和确定性两种方法。首先, 确 定性前沿生产函数不考虑随机因素的影响, 直接
随机前沿分析(整理版)
直接采用线性规划方法计算前沿面, 确定性前 沿生产函数把影响最优产出和平均产出的全部误差 统归入单侧的一个误差项ε中, 并将其称为生产非 效率; 随机前沿生产函数( Stochastic Frontier ProductionFunction)在确定性生产函数的基础上提 出了具有复合扰动项的随机边界模型。其主要思想 为随机扰动项ε应由v 和u 组成, 其中v 是随机误差 项, 是企业不能控制的影响因素, 具有随机性, 用以 计算系统非效率; u是技术损失误差项, 是企业可以 控制的影响因素, 可用来计算技术非效率。很明显, 参数型随机前沿生产函数体现了样本的统计特性, 也反映了样本计算的真实性。
生产效率评价模型研究及实证分析
生产效率评价模型研究及实证分析随着科技的发展，新的工业生产技术不断出现，使得许多企业都面临着生产效率的提高的挑战。
生产效率是企业利润的重要来源，因此，如何通过生产效率评价模型来实现更好的产品生产和更高的利润是一个关键的问题。
本文将围绕这一问题来展开探讨。
一、前言生产效率评价模型是指一种科学的生产管理方法，它将生产过程中的各个环节进行分析和评价，通过建立模型达到评估企业生产效率的目的。
在实际应用中，生产效率评价模型主要分为两种，一种是基于经验的模型，另一种是基于数据的模型。
基于经验的模型是根据企业的经验和专业知识建立的，主要适用于小型企业；而基于数据的模型则是通过数据分析和统计来建立的，可以适用于大型企业。
本文主要探讨基于数据的生产效率评价模型。
二、理论分析生产效率评价模型是生产过程中必不可少的工具。
在建立模型时，我们需要测量各种变量之间的关系，例如生产设备的可用性、产品的质量、输入和输出等等。
首先重要的是通过搜集数据来完成数据的准备。
数据准备的过程包括数据采集、数据清洗、数据转换和数据验证等步骤。
接着，可使用的方法之一是回归分析，常见的是多元线性回归分析来建立评价模型。
此时，可以利用建立的模型进行优化方案的推演和决策，从而提高生产效率。
三、实证分析现代数据分析的技术使得生产效率评价模型具有更加精细和准确的特点。
例如，在大型汽车制造企业中，生产效率评价模型广泛应用。
在生产环节中，我们可以使用传感器等工具对各个角色的产量、工效等进行精密测量。
然后，在建立模型时，我们可以针对不同工序、不同产线建立多元线性回归模型，以预测生产效率的优化方案。
实例研究中，基于大量数据的模型可以让生产工艺得到优化和改进，从而在生产效率和生产成本方面得到巨大的改善。
企业可以通过建立模型，分析生产过程中的各个环节，确定并优化生产效率的关键点。
基于数据的模型还可以预测生产效率，从而帮助企业解决未来的生产逆境。
四、结论生产效率评价模型具有广泛的应用前景和重要性，可使企业在生产过程中提高效率和降低成本。
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若ＴＥＣ＞１，则存在前沿效率的进步。 （３）规模效率变化（ＳＥＣ） 一个厂商可以通过变动他的运营规模 使得该厂商运营与生产的技术最优规模 （ＴＯＰＳ）处，以提高其生产效率。 一个厂商在 某个时期的规模效率可以表示为：
均来源于２０００ 年～２ ０ ０ ８年的 《中国统计年 鉴》 和 《科技统计年鉴》 ， 部分年份的数据来 源于各年各地区的统计年鉴。 （１）实际工业总产值（Ｙ）。 本文采用实际 工业总产值作为产出。 处理方式如下：将 《中国统计年鉴》 中规模以上工业企业的各 年名义工业总产值，经过各年各地区工业 品出厂价格指数平减， 得到实际的工业总 产值。 内资工业部门的实际工业总产值由 规模以上工业企业和规模以上三资企业的 实际工业总产值相减得到。 （２）固定资产净值（Ｋ）。 对于固定资产净 值的处理采用永续盘存法（ＰＩＭ），以１９９９年 的 固 定 资 产 净 值 为 基 期， 以 相 邻 两 年 的 固 定资产年末余值之差作为当年的新增固定 资产投资。 公 式 如 下：
表２
+∑
n =1
N
n
InX nit +
1 N N ∑∑ 2 n =1 j =1
nj
InX nit InX njt +
∑
n =1
N
tn
tInX nit + t t +
1 2
tt
t 2 + D1 + D2 + D3 + Vit − U it （１１）
（１）内 资 工 业 企 业 的 估 计 结 果 分 析：我 们将内资工业部门的估计结果统计如表１ 所示。 （２）对 于 显 著 性 和 假 设 检 验 的 说 明：由 表３．１，除了δ４、 δ７之外，所有系数均通过 了１％的ｔ检验；而γ＝０．９９９，并且显著，这说 明 生 产 对 于 前 沿 的 偏 离， 主 要 是 由 于 技 术 无效率所引起的。 对于是否存在无效性的
１ 引言及文献综述
自从索洛在１９５７年在新古典的框架 下， 提 出 以 “索洛残差” 形式的全要素生产 率研究以来， 全要素生产率的分析， 就成为 了研究经济增长的主要方法。 中国作为东 亚最主要的一个经济体之一， 其经济增长 一直受到国内外学者的广泛关注。 同时，作 为 一 个 正 在 崛 起 的 发 展 中 国 的 代 表， 一 个 外向型经济的典型实践者，其经济发展模 式极具代表性。 因此， 对于中国经济增长源 泉的研究也极具现实意义。 除了对于增长 模式、 全要素生产率的考察之外， 中国的生 产经营环境如何，哪些环境变量在影响着 中国的工业企业的经济效率， 这些环境变 量 对 经 济 效 率 的 影 响 程 度 如 何， 通 过 怎 样
InYit =
0
其 中 d0 ( x, q) 为 产 出 距 离 函 数 ，
d 0 ( x, q) ∈ [0,1] 。 如 果 Ｔ Ｃ ＞１ ， 则 存 在 技 术 进
步。 由 于（ ｘ ， ｑ ） 既 可 以 用 ｔ 期的 ( xt , qt ) 来计 算 ， 也 可 以 用 ｓ 期 的 ( xs , qs ) 来 计 算 ， 为 了 避 免结果的不一致，所以通常采用两者的几 何均值来表示ＴＣ， 即： TC = [
实不符。 要放松这一假定， 就必须突破新古 典的分析框架，寻找新的方法来测算全要 素生产率。 ２０世纪７０年代以后，随着内生经济增长 理 论 的 出 现， 为 经 济 增 长 分 析 提 供 了 新 的 思路和分析框架。 基于这一理论框架， 两种 新的增长测算方法逐渐取代了索洛余值 法， 成 为 Ｔ Ｆ Ｐ分 析 的 主 要 方 法 ，一 种 是 非 参 数的ＤＥＡ方法，另外一种是参数的ＳＦＡ方 法。 本文利用１ ９ ９ ９年～２ ０ ０ ７年的２９ 省的省 际面板数据， 在超越对数模型的基础上， 利 用随机前沿分析（ＳＦＡ）方法，对我国规模以 上的内外资工业企业的绩效进行了分析， 并对影响企业效率的几个环境因素进行了 考察和对比。 并在此基础之上， 将内外资企 业的全要素生产率的增长率分解为技术效 率变化、 纯技术变化和规模效率变化三部 分， 分 别 进 行 了 内 外 资 部 门 的 对 比 。
2 为 σ 2 = σ v2 + σ u ，同时定 Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ ＆ Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ Ｏ Ｌ Ｏ Ｇ Ｙ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ Ｍ Ａ Ｔ Ｉ Ｏ Ｎ
企 业 管 理
上，本文采用了如下形式的超越对数生产 函数：
InYit = β0 + ∑ β n InX nit +
n =1 N
２０１０ ＮＯ．１０ ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
科技资讯
1 N N ∑∑ βnj InX nit InX jit + 2 n =1 j =1
的产出集内， 产出距离函数ｔ 期的产出距离 t 函 数 d0 ( xt , qt ) 就 描 述 了 ｔ 期 的 前 沿 技 术 效 率。 前沿技术效率的变化， 就可以用ｔ 期与ｓ 期 的 前 沿 效 率 之 比 来 测 量： TEC =
t t ( x s , qs ) d 0 ( xt , qt ) 1 d0 × ] 2 （５） d 0s ( xs , qs ) d 0s ( xt , qt )
与ＴＣ一样，ＳＥＣ也存在由于基期技术 选择的不一致而导致的计算结果不一致的 情况， 因 此 ， 在 实 际 计 算 中 ， 同 样 也 采 用 两 期的几何平均值来表示： SEC = [ SEC s × SEC t ]2 （９）
ni k Ktni = (1 − σ ) Ktni P t （１０） −1 + ∆K t
SE t ( xt , q) （８） SE t (x s , q )
其 中 ∆K tni = K tni − (1 − σ ) K tni −1 ， σ 为 每 年的固定资产折旧率，在实际计算中取５％ 。 Pt k 以１９９９年为基期的固定资产投资价格指 数。 内资工业部门的数据同样由规模以上 工业企业和规模以上三资企业的数据相减 获得。 （３）从业人数（Ｌ）。 在计算中，劳动力数据 以各地区规模以上内资企业和三资企业从 业人员数来代替， 数据来自历年的 《中国统 计年鉴》 。 （４）地区虚拟变量。 基于中国东、 中、 西 三 地 区 经 济 发 展 不 平 衡 的 现 实， 本 文 采 用 了周晓艳、 韩朝华在 《中国地区间生产效率 与全要素生产率增长率分解（１９９０－２００６）》 一文中所采用的方法， 在超越对数生产函 数中， 加 入 虚 拟 变 量 。 （５）其他数据。 本文在无效率方程中，一 共加入了８个变量，分别为：人力资源、 规模 以上工业企业资本存量中外资占比、 外贸 依存度、 基础设施、 地区经济结构、 各地区 财政支出、 Ｒ＆Ｄ和ＦＤＩ。 ３ ． ２ 计量结果分析 利用上一节中整理的面板数据， 将相 关数据对数化之后，使用Ｆｒｏｎｔｉｅｒ４．１软件 包，对如下超越对数模型进行极大似然估 计：
的方式来影响着进级效率？ 这些问题同样 是中国改革发展和工业化进程中的重要问 题， 对改善国内企业的经营环境， 促进企业 的发展和技术的升级可以提供重要的政策 参考。 对于全要素生产率的研究， 最早源于 索洛（１９５７） 在新古典框架下对于增长因素 的分析。 索洛将生产函数进行分解后的剩 余值解释为技术进步的贡献。 然而，事实 上，这一余值反映了除资本和劳动之外的 其他一切增长来源。 索洛余值法计算简单， 数据易得， 因此， 至今仍然为很多学者使 用， 但是， 这一方法无法对全要素生产率进 行分解，无法对增长的源泉进行更深入的 研究。 同时，索洛余值法假定 “所有生产者 在技术上都是有效的” ， 这一假定显然与现
科技资讯 Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ ＆ Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ Ｏ Ｌ Ｏ Ｇ Ｙ Ｉ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ Ｍ Ａ Ｔ Ｉ Ｏ Ｎ
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２０１０ ＮＯ．１０ ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
企 业 管 理
中国工业企业生产效率随机前沿模型分析
何军 （ 南京大学商学院国际贸易系 江苏南京 ２ １ ０ ０ ９ ３ ） 摘 要：本文在超越对数生产函数下，运用随机前沿分析方法（ＳＦＡ），在１９９９年～２００７年的２９省的省际面板数据和超越对数模型的基础上， 利用随机前沿分析（ＳＦＡ）方法，对我国规模以上的内外资工业企业的绩效进行了分析，并对影响企业效率的几个环境因素进行了考察和对 比。 并在此基础之上，将内外资企业的全要素生产率的增长率分解为技术效率变化、 纯技术变化和规模效率变化三部分，分别进行了内外 资部门的对比。 并在此基础上提出了一些政策建议。 关键词： 随机前沿 超越对数模型 效率分析 中 图 分 类 号： Ｆ ４ ０ 文献标识码： Ａ 文章编号：１６７２－３７９１（２０１０）０４（ａ）－０１５０－０４
1
３ 计量分析
３ ． １ 数据简介 在数据上， 本 文 选 择 了 除 西 藏 、 海南之 外的全国２９ 个 省 、 直辖市、 自 治 区１ ９ ９ ９年－ ２００７年 规 模 以 上 工 业 部 门 数 据 。 所有数据
（２）效率变化（ＥＣ） 一个厂商的生产往往无法到达它的生 产前沿，而是落在由它的生产前沿所刻画
２ 理论分析框架
表２ 表１
２ ． １ 随机前沿生产函数设定 在 模 型 框 架 选 择 上 ， 本 文 使 用 Ｂａｔｔｅｓｅ＆Ｃｏｅｌｌｉ（１９９５）模型： Yit = Xit β + (Vit − Uit ) ， ｉ ＝ １ ， … … ． ， Ｎ ｔ＝１，…．．，Ｔ （１）
t SE = *t TEt* ( x , q) d0 ( x, q ) = t TEt ( x , q) d0 ( x , q ) （７）
其中 TEt* 表示ｔ期相对于规模报酬不变 （ＣＲＳ）测量的前沿效率。 因此，ｔ期的规模效 率的变化可以表示为： SEC =