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微观企业的生产效率是衡量经济运行是否健康的最重要的单一指标,企业生产效率的提高是整体经济效率以及经济可持续发展的基础与保障。全要素生产率是反映生产效率最有效的综合指标。基于随机前沿生产函数模型,本文讨论了panel data下技术效率的估计、技术效率与全要素生产率的动态分解,以及影响技术效率的外生性决定因素。Panel data重要的特点是数据不仅包括样本个体间差异的信息,而且包括个体随时间变化的动态信息。Panel data的回归技术正是基于数据结构可能所包含的信息特点。随机前沿生产函数模型的精髓在于模型不仅考虑了生产者技术上的欠效率对产出的影响,而且考虑随机冲击因素对产出的效应。这是随机前沿生产函数模型区别于平均生产函数模型、确定性前沿生产函数模型的根本。随机前沿生产函数模型与panel data的结合,使得分析全要素生产率、相对前沿技术效率水平的动态变化特征成为可能。本文运用中国大中型工业1995-2002年的企业数据,系统地研究37个两位数工业行业的技术效率与全要素生产率(TFP)的变化特征,基于随机前沿生产函数模型,将TFP的增长分解为前沿技术进步(FTP)、相对前沿技术效率(TE)的变化、配置效率(AE)以及规模经济性(SE)四大效率要素。实证研究结果发现,大中型工业企业1995-2002年期间的效率表现具有以下几个特征: (1)在产出快速增长的同时,全要素生产率不断提高,并逐渐成为经济增长的重要源泉。中国大中型工业企业1996-2002期间工业增加值以平均11.5%的速度增长,全要素生产率的加权平均增长率为6.8%。1996、1997两年全要素生产率下降,分别为-4.3%和-0.7%,1998-2002年分别以3.0%、7.5%、11.2%、8.2%和14.0%的速度快速增长。全要素生产率的迅猛上升体现中国经济发展的“后发优势”。(2)前沿技术进步已经成为生产率增长的核心动力。1996-2002年前沿技术进步对生产率增长的贡献平均约为14个百分点,1996年2.8个百分点、1997年5.94个百分点、1998年9.01个百分点、1999年12.3个百分点、2000年15.3个百分点、2001年18.9个百分点,2002年前沿技术进步的贡献更高达22个百分点以上。从这些数据可以看出,行业的前沿生产函数曲线受技术的推动向上大幅度移动,使得生产率