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摘 要：为探明制造业发展过程中高投入、低产出，高能耗、低效率的缘由，文章基于山西省制造业29个细分行业2001—2008年的面板数据，运用非参数数据包络分析的DEA-Malmquist生产率指数法，对山西省制造业的全要素生产率、技术进步和技术效率进行了实证测算，并进一步将技术效率分解为纯技术效率和规模效率。结果表明：2001—2008年期间，山西省制造业总体及各细分行业的全要素生产率整体处于增长趋势，主要动力来源于技术进步，技术效率的贡献较小，甚至会“拖累”全要素生产率增长。
关键词：山西省 全要素生产率（TFP） DEA-Malmquist指数 技术进步 技术效率
中图分类号：F127
文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2016）01-187-03
引言
制造业是增强国家竞争力的基础，对国民经济的发展起着重要的推动作用{1}。改革开放以来，随着山西省转型跨越步伐加快，全省制造业取得快速发展，已经形成相当规模并成为经济运行的主体产业。然而，山西省制造业在迅速发展的同时始终伴随着高投入、低产出，高能耗、低效率以及技术创新投入不足等问题{2}。如何在保持经济总量增长的同时，提高制造业的TFP，以实现经济增长的可持续性，是山西省制造业的发展的目标要求。因此，本文从投入产出的角度出发，通过测算并分析山西省制造业及其细分行业的TFP增长及其分解情况，探索技术进步、技术效率与TFP之间的作用关系，旨在为山西省制造业的均衡、协调以及经济可持续发展提供理论指导及实践策略。
一、文献综述
20世纪50年代，美国经济学家Solow{3}在发表的《技术进步和总量生产函数》一文中，将技术进步因素引入经济增长模型中，并将技术进步率定义为将人均产出增长除去资本集约化程度增长后未被解释的属于技术进步的部分，该未被解释的部分被称为索洛余值。上世纪70年代前研究全要素生产率所用的传统生产函数法假定生产技术是充分有效的，并将产出增长率扣除要素增长率之后的余额，即全要素增长率，当作技术进步的结果。70年代，Aigner， Lovell， Schmidt{4}以及Meeusen， van den Broec{5}分别提出假定存在技术无效的随机前沿生产函数法（SFA），后逐渐得到发展并得到诸多实证研究的支持。1978年，著名学者Charnes等{6}提出数据包络分析方法（DEA）；80年代，Caves，Christensen{7}等学者将Malmquist的思想用于分析全要素生产率，提出了用于测算生产力增长的CCD模型，进一步丰富了生产力增长的测算方法。此后，随着数据包络方法的普及，其应用范围不断得到扩展，同时相关理论也在不断完善和发展。国外学者一般主要从行业的角度研究制造业生产效率，运用的研究方法主要包括数据包络分析法和随机前沿分析法。Leung{8}利用随机前沿分析法，测算新加坡制造业生产效率水平及其变化情况并对原因进行了分析。Renuka and Kalirajan {9}探讨了Leung分析和解释方法的局限之处，并指出随机前沿函数法是研究TFP增长率的替代方法。Bloch &Tang {10}比较了技术进步率和全要素生产率变化率，接着用一个内生模型估算了新加坡制造业的技术变化率。Mullen {11}通过分析1919—1991年间美国制造业技术变化和全要素生产率的增长情况，估算了行业特定参数，并确定产出和成本函数中时间序列变化的效应。Ramanathan{12}利用基于DEA模型的Malmquist指数分析了1992—1996年中东和北非17个国家的技术效率、规模效率以及全要素生产率变化情况。
目前，国内有关制造业TFP的实证研究主要集中在三个视角：从省级层面出发，王群伟等{13}测度了1996-2007年我国28个省市的Malmquist指数并对TFP的区域差异性、收敛性以及影响因素进行了实证分析。宫俊涛、孙林岩等（2008）{14}利用Malmquist指数方法对1987至2005年中国28个省市区制造业的面板数据进行了研究。通过考察各省TFP的差异和变化趋势，发现该时间内，各省的制造业TFP的增长主要得益于技术进步，而技术效率变化则呈现出负相关关系。从行业层面出发，何枫，原鹏飞等（2006）{15}采用SFA方法测度了1978至2003年间我国制造业的技术效率，研究发现虽然制造业总体生产率在逐渐上升，但受限于粗放型的增长方式，总的效率水平并不高。李丹和胡小娟（2008）{16}在其研究中发现内资企业中劳动密集型和垄断程度较高的行业相对效率较高，而外资企业中资本及技术密集型行业的相对效率较高。从企业角度出发，涂正革和肖耿（2005）{17}通过分析中国规模以上的工业企业1995—2002年间的年度数据得出：技术进步是TFP增长的主要动力来源，相对而言，技术效率的差距拉大，且对TFP的增长起到了严重的阻碍作用。
由以上研究可知，目前国内外有关TFP的研究方法主要涉及到计量模型法、随机前沿分析法以及数据包络分析法等，且已经深入到国家级、省级、行业和企业层面，分别从TFP的差异性、收敛性以及影响因素进行了有益的探索。但目前具体到山西省制造业TFP变动的实证研究较少，所以本文基于现有文献，采用非参数的DEA-Malmaquist指数法，实证测算山西省制造业TFP的变动。
二、研究方法及指标选取
（一）研究方法
本文根据Fare et al（1994）{18}的理论，将基于产出的Malmquist生产率指数表示如下：
M0（yt+1，xt+1，yt，xt）=■×■1/2（a）
（a）式中，D0即为距离函数。第一项以时间t为基期，在此技术水平下，测度了从时期t到t+1的技术效率变化。同理，第二项则测度了以t+1为基期的技术水平下，从时期t到t+1的技术效率变化。若该指数结果大于1，则意味着从时期t到t+1的全要素生产率是处于增长状态的。 对Malmquist生产率指数进一步分解，它包括技术效率变化和技术变动变化，而技术效率又可被分解为两项：即纯技术效率变化和规模效率变化。
（二）指标选取
本文选取了山西省制造业的29个细分行业作为决策单元（DMU），时间为2001年到2008年。首先是投入指标的选取：（1）资本变量的选取。基于陈岱孙教授的度量方法，本文选取的资金投入数量指标包括制造业各行业的固定资产净值年均余额（万元）与流动资产年均余额（万元）。（2）劳动变量的选取。本文采用劳动人数来代表劳动投入，选择制造业各行业的从业人员作为投入指标度量劳动投入。
然后是产出指标的选取。采用多数研究方法，本文选用制造业各行业的工业总产值（万元）作为衡量产出的指标。
（三）数据的来源与数据调整
本文选用的数据均来源于2001—2008年的《山西统计年鉴》{19}，并且利用固定资产投资价格指数和工业品出厂价格指数以2001年的价格为基期分别对资本投入和工业总产值进行了换算。
三、计算结果及分析
在收集上述指标数据的基础上，首先利用DEAP2.1软件测算出我省制造业29个细分行业在2001—2008年各年度的TFP变化率（以下用Malmquist指数表示）、技术变化指数（Techch）、技术效率指数（Effch）、纯技术效率指数（Pech）和规模效率指数（Sech）。
（一）山西省制造业全要素生产率变化的总体特征
由表1可知，山西省制造业29个细分行业在2001—2008年期间的TFP变化均值为1.177，2008年较2001年TFP上升了17.7%；技术进步在2001—2008年期间的变化均值达到1.150，改善了15.0%；技术效率的变化均值为1.023，改善了2.3%，其中，纯技术效率变化动态的均值为1.007，增长了0.7%，规模技术效率变化变动的均值为1.016，增长了1.6%。TFP变化的整体特征表明：2001—2008期间，技术进步是山西省制造业TFP增长的主要源动力，技术效率对TFP增长变动的贡献较小。
山西省资源丰富，其TFP的变动与经济发展方式密不可分。由于山西省的经济增长方式还处于由粗放型向集约型转变， 消耗较高，成本较高，经济效益不高，在新技术、新工艺、机器设备的改造以及科技含量的加大等方面发展较慢，导致生产要素的质量和利用效率较低，即技术效率比较低，故对TFP的增长起到了一定的阻碍作用。
（二）年度数据的分析
接下来，对山西省制造业TFP 2001—2008年的年度均值的变化做个具体的分析。
如表2可知，TFP发生了变动，处于增长状态但并不稳定。2001—2008期间，malmquist指数在2002—2003年、2003—2004年以及2004—2005年处于涨幅最高的三年，其中，2002—2003年期间，技术进步达到35.7%，技术效率降低6.5%，对TFP的增加值影响达到29.1%，达到了8年以来的最高值。2005—2006年涨幅最低，增加了7.7%。其中，2003—2004年和2007—2008年期间技术变化对TFP的变化起了“拖累”作用，分别下降了9.6%和11.7%。技术效率在2006—2007年间下降了12%，达到最低值。
（三）细分行业数据的分析
表3显示了2001—2008年山西省制造业29个细分行业各自的TFP均值及其分解指数。
首先来看各行业的TFP的情况，总的来看，山西省制造业各个细分行业的TFP都是提高的，且都处于技术进步状态。TFP增幅最快的4个行业分别是木材加工及竹、藤、棕、草制品业（1.423），专用设备制造业（1.273）、石油加工及炼焦业（1.247）和仪器仪表及文化、办公用机械制造业（1.272），由表可知，这4个行业TFP主要贡献都来源于技术进步，技术效率的贡献较小。增幅较少的行业是纺织业（1.095）、文教体育用品制造业（1.078）、医药制造业（1.064）、橡胶制品业（1.093）和其他制造业（1.080），且这几个行业TFP增幅较慢的原因主要是因为技术效率的下降起了“拖累”作用。2001年—2008年期间，饮料制造业（0.995）、纺织业（0.944）、木材加工及竹、藤、棕、草制品业（0.927）等的纯技术效率均值都小于1，“拖累”TFP的增长。规模效率方面，服装及其他纤维制品制造业（0.988）、皮革、毛皮、羽绒及其制品业（0.948），印刷业（0.987）等的均值都小于1，处于无效率状态。
总体来看，在TFP增长方面，烟草等国有工业或重工业的增长态势要明显优于纺织业等轻工业。这是因为重工业内部国有经济占有较大比重，具有垄断竞争性的市场结构，且生产上具有高度的集中性，这些都有助于其TFP的增长。而后者则相反，轻工业各行业的技术含量较低，且生产上的集中度也较低，此外由于门槛较低，其生产技术和管理水平参差不齐，从而导致TFP增长缓慢。
四、结论
本文通过非参数Malmquist指数方法，实证分析了2001—2008年山西省制造业TFP的增长，以及TFP增长与技术进步、技术效率的关系，得到以下一些结论：第一，通过Malmquist指数对山西省制造业TFP的测度可知，2001—2008年间，制造业总体TFP年均增速达17.7%，整体上呈稳定增长态势。技术进步变化与TFP变化呈现一致态势，年均增速达到15.0%。在技术效率方面，年均增速达2.3%，其提高的幅度是比较低的。说明山西省制造业TFP增长的主要源泉是技术进步，相对而言贡献较小的是纯技术效率和规模效率。因此山西省制造业为实现稳定可持续发展，应将战略目标锁定为在保持技术进步的基础上，有效地整合现有资源，提升经营管理水平，积极推动产业升级，充分发挥规模效应以提升技术效率。第二，从行业细分来看，我省制造业29个行业在样本期间的TFP均实现了有一定差距的正增长。各行业的发展状况与制造业总体一致，即技术效率的推动作用较小，技术进步是主要动力。因此，从长远发展来看， 一方面，企业应实现生产要素优化组合和充分利用，改善并提升技术效率，加快山西省经济增长方式由粗放型向集约型转变；另一方面，为达到制造业整体均衡、协调及可持续发展目标，在提升TFP水平的同时，应努力缩小各行业间TFP的增长差距。这就需要政府在制定产业政策和行业发展战略时，充分考虑各行业的增长特征、变化趋势以及技术创新路径，以达到均衡为目标，采取有针对性、切实可行的发展策略。 注释：
{1}何则津.我国制造业全要素生产率测度及影响因素分析[D].西南财经大学，2014
{2}邓婷.中国制造业全要素生产率变动规律及其影响因素研究[D].厦门大学，2009
{3}Solow RM. Technological change and the aggregate production function [J].Review of Economic and Statistics， 1957， 39 （3）：312-320
{4}Aigner DJ， Lovell CAK， Schmidt P. Formulation and estimation of stochastic frontier profunction function models [J].Journal of Econometrics，1977，22（6）：21-37.
{5}Meeusen W， van den Broeck J. Efficiency estimation from Cobb-Douglas Production functions with composed error[M].International Economic Review，1977，18（2）：435-444
{6}Charnes A， Cooper WW， Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units[J]. European Journal of Operational Research， 1978，2，（6）：429-444
{7}Caves DW， Christensen LR， Diewert WE. Multilateral compositions of output， input and Productivity using superlative index numbers [J].Economic Journal， 1982，9（2）： 273-286
{8}Leung HM. Total factor productivity growth in Singapore's manufacturing industries[J]. Applied Economics Letters.1997，8（4），525-528
{9}Renuka M. Kalirajan KP. On measuring total factor productivity in Singapore's manufacturing industries. Applied Economics Letters.[J].U.S.1999，（6）：295-298
{10}Bloch H， Tang SHK. Technical change and total factor productivity growth； A study of Singapore's manufacturing industries[J].Applied Economics Letters. U.S.1999，（6）： 697-701
{11}Mullen JK. Long-run technical change and multifactor productivity growth in US manufacturing[J]. Applied Economics. U.S. 2000， （33）： 301-308
{12}Ramanathan R. An analysis of energy consumption and carbon dioxide emissions in countries of the Middle East and North Africa[J].Energy，005，30（15）：2831-2842
{13}王群伟，周鹏，周德群.我国二氧化碳排放绩效的动态变化、区域差异及影响因素[J].中国工业经济，2010（1）：45-54
{14}宫俊涛，孙林岩，李刚.中国制造业省际全要素生产率变动分析[J].数量经济技术经济研究.2008（4）：97-109
{15}何枫，原鹏飞.我国制造业生产效率测算—基于随机前沿模型的实证分析[J].生产力研究，2006（1）：163-165
{16}李丹，胡小娟.中国制造业企业相对效率和全要素生产率增长研究-基于1999-2005年行业数据的实证分析[J].数量经济技术经济研究，2008（7）：31-41
{17}涂正革，肖耿.中国的工业生产力革命[J].经济研究，2005（3）：4-15
{18}Fare R， Grosskopf S， Norris M， et al. Productivity growth， technical progress， and efficiency change in industrialized countries[J].American Economic Review， 1994， 84（1）：66-83
{19}山西省统计局.山西统计年鉴.北京：中国统计出版社，2001—2008年
（作者单位：山西财经大学管理科学与工程学院 山西太原 030031）
[作者简介：张乐（1990—），女，山西运城人，硕士研究生，山西财经大学，研究方向：知识管理]
（责编：若佳）
关键词：山西省 全要素生产率（TFP） DEA-Malmquist指数 技术进步 技术效率
中图分类号：F127
文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2016）01-187-03
引言
制造业是增强国家竞争力的基础，对国民经济的发展起着重要的推动作用{1}。改革开放以来，随着山西省转型跨越步伐加快，全省制造业取得快速发展，已经形成相当规模并成为经济运行的主体产业。然而，山西省制造业在迅速发展的同时始终伴随着高投入、低产出，高能耗、低效率以及技术创新投入不足等问题{2}。如何在保持经济总量增长的同时，提高制造业的TFP，以实现经济增长的可持续性，是山西省制造业的发展的目标要求。因此，本文从投入产出的角度出发，通过测算并分析山西省制造业及其细分行业的TFP增长及其分解情况，探索技术进步、技术效率与TFP之间的作用关系，旨在为山西省制造业的均衡、协调以及经济可持续发展提供理论指导及实践策略。
一、文献综述
20世纪50年代，美国经济学家Solow{3}在发表的《技术进步和总量生产函数》一文中，将技术进步因素引入经济增长模型中，并将技术进步率定义为将人均产出增长除去资本集约化程度增长后未被解释的属于技术进步的部分，该未被解释的部分被称为索洛余值。上世纪70年代前研究全要素生产率所用的传统生产函数法假定生产技术是充分有效的，并将产出增长率扣除要素增长率之后的余额，即全要素增长率，当作技术进步的结果。70年代，Aigner， Lovell， Schmidt{4}以及Meeusen， van den Broec{5}分别提出假定存在技术无效的随机前沿生产函数法（SFA），后逐渐得到发展并得到诸多实证研究的支持。1978年，著名学者Charnes等{6}提出数据包络分析方法（DEA）；80年代，Caves，Christensen{7}等学者将Malmquist的思想用于分析全要素生产率，提出了用于测算生产力增长的CCD模型，进一步丰富了生产力增长的测算方法。此后，随着数据包络方法的普及，其应用范围不断得到扩展，同时相关理论也在不断完善和发展。国外学者一般主要从行业的角度研究制造业生产效率，运用的研究方法主要包括数据包络分析法和随机前沿分析法。Leung{8}利用随机前沿分析法，测算新加坡制造业生产效率水平及其变化情况并对原因进行了分析。Renuka and Kalirajan {9}探讨了Leung分析和解释方法的局限之处，并指出随机前沿函数法是研究TFP增长率的替代方法。Bloch &Tang {10}比较了技术进步率和全要素生产率变化率，接着用一个内生模型估算了新加坡制造业的技术变化率。Mullen {11}通过分析1919—1991年间美国制造业技术变化和全要素生产率的增长情况，估算了行业特定参数，并确定产出和成本函数中时间序列变化的效应。Ramanathan{12}利用基于DEA模型的Malmquist指数分析了1992—1996年中东和北非17个国家的技术效率、规模效率以及全要素生产率变化情况。
目前，国内有关制造业TFP的实证研究主要集中在三个视角：从省级层面出发，王群伟等{13}测度了1996-2007年我国28个省市的Malmquist指数并对TFP的区域差异性、收敛性以及影响因素进行了实证分析。宫俊涛、孙林岩等（2008）{14}利用Malmquist指数方法对1987至2005年中国28个省市区制造业的面板数据进行了研究。通过考察各省TFP的差异和变化趋势，发现该时间内，各省的制造业TFP的增长主要得益于技术进步，而技术效率变化则呈现出负相关关系。从行业层面出发，何枫，原鹏飞等（2006）{15}采用SFA方法测度了1978至2003年间我国制造业的技术效率，研究发现虽然制造业总体生产率在逐渐上升，但受限于粗放型的增长方式，总的效率水平并不高。李丹和胡小娟（2008）{16}在其研究中发现内资企业中劳动密集型和垄断程度较高的行业相对效率较高，而外资企业中资本及技术密集型行业的相对效率较高。从企业角度出发，涂正革和肖耿（2005）{17}通过分析中国规模以上的工业企业1995—2002年间的年度数据得出：技术进步是TFP增长的主要动力来源，相对而言，技术效率的差距拉大，且对TFP的增长起到了严重的阻碍作用。
由以上研究可知，目前国内外有关TFP的研究方法主要涉及到计量模型法、随机前沿分析法以及数据包络分析法等，且已经深入到国家级、省级、行业和企业层面，分别从TFP的差异性、收敛性以及影响因素进行了有益的探索。但目前具体到山西省制造业TFP变动的实证研究较少，所以本文基于现有文献，采用非参数的DEA-Malmaquist指数法，实证测算山西省制造业TFP的变动。
二、研究方法及指标选取
（一）研究方法
本文根据Fare et al（1994）{18}的理论，将基于产出的Malmquist生产率指数表示如下：
M0（yt+1，xt+1，yt，xt）=■×■1/2（a）
（a）式中，D0即为距离函数。第一项以时间t为基期，在此技术水平下，测度了从时期t到t+1的技术效率变化。同理，第二项则测度了以t+1为基期的技术水平下，从时期t到t+1的技术效率变化。若该指数结果大于1，则意味着从时期t到t+1的全要素生产率是处于增长状态的。 对Malmquist生产率指数进一步分解，它包括技术效率变化和技术变动变化，而技术效率又可被分解为两项：即纯技术效率变化和规模效率变化。
（二）指标选取
本文选取了山西省制造业的29个细分行业作为决策单元（DMU），时间为2001年到2008年。首先是投入指标的选取：（1）资本变量的选取。基于陈岱孙教授的度量方法，本文选取的资金投入数量指标包括制造业各行业的固定资产净值年均余额（万元）与流动资产年均余额（万元）。（2）劳动变量的选取。本文采用劳动人数来代表劳动投入，选择制造业各行业的从业人员作为投入指标度量劳动投入。
然后是产出指标的选取。采用多数研究方法，本文选用制造业各行业的工业总产值（万元）作为衡量产出的指标。
（三）数据的来源与数据调整
本文选用的数据均来源于2001—2008年的《山西统计年鉴》{19}，并且利用固定资产投资价格指数和工业品出厂价格指数以2001年的价格为基期分别对资本投入和工业总产值进行了换算。
三、计算结果及分析
在收集上述指标数据的基础上，首先利用DEAP2.1软件测算出我省制造业29个细分行业在2001—2008年各年度的TFP变化率（以下用Malmquist指数表示）、技术变化指数（Techch）、技术效率指数（Effch）、纯技术效率指数（Pech）和规模效率指数（Sech）。
（一）山西省制造业全要素生产率变化的总体特征
由表1可知，山西省制造业29个细分行业在2001—2008年期间的TFP变化均值为1.177，2008年较2001年TFP上升了17.7%；技术进步在2001—2008年期间的变化均值达到1.150，改善了15.0%；技术效率的变化均值为1.023，改善了2.3%，其中，纯技术效率变化动态的均值为1.007，增长了0.7%，规模技术效率变化变动的均值为1.016，增长了1.6%。TFP变化的整体特征表明：2001—2008期间，技术进步是山西省制造业TFP增长的主要源动力，技术效率对TFP增长变动的贡献较小。
山西省资源丰富，其TFP的变动与经济发展方式密不可分。由于山西省的经济增长方式还处于由粗放型向集约型转变， 消耗较高，成本较高，经济效益不高，在新技术、新工艺、机器设备的改造以及科技含量的加大等方面发展较慢，导致生产要素的质量和利用效率较低，即技术效率比较低，故对TFP的增长起到了一定的阻碍作用。
（二）年度数据的分析
接下来，对山西省制造业TFP 2001—2008年的年度均值的变化做个具体的分析。
如表2可知，TFP发生了变动，处于增长状态但并不稳定。2001—2008期间，malmquist指数在2002—2003年、2003—2004年以及2004—2005年处于涨幅最高的三年，其中，2002—2003年期间，技术进步达到35.7%，技术效率降低6.5%，对TFP的增加值影响达到29.1%，达到了8年以来的最高值。2005—2006年涨幅最低，增加了7.7%。其中，2003—2004年和2007—2008年期间技术变化对TFP的变化起了“拖累”作用，分别下降了9.6%和11.7%。技术效率在2006—2007年间下降了12%，达到最低值。
（三）细分行业数据的分析
表3显示了2001—2008年山西省制造业29个细分行业各自的TFP均值及其分解指数。
首先来看各行业的TFP的情况，总的来看，山西省制造业各个细分行业的TFP都是提高的，且都处于技术进步状态。TFP增幅最快的4个行业分别是木材加工及竹、藤、棕、草制品业（1.423），专用设备制造业（1.273）、石油加工及炼焦业（1.247）和仪器仪表及文化、办公用机械制造业（1.272），由表可知，这4个行业TFP主要贡献都来源于技术进步，技术效率的贡献较小。增幅较少的行业是纺织业（1.095）、文教体育用品制造业（1.078）、医药制造业（1.064）、橡胶制品业（1.093）和其他制造业（1.080），且这几个行业TFP增幅较慢的原因主要是因为技术效率的下降起了“拖累”作用。2001年—2008年期间，饮料制造业（0.995）、纺织业（0.944）、木材加工及竹、藤、棕、草制品业（0.927）等的纯技术效率均值都小于1，“拖累”TFP的增长。规模效率方面，服装及其他纤维制品制造业（0.988）、皮革、毛皮、羽绒及其制品业（0.948），印刷业（0.987）等的均值都小于1，处于无效率状态。
总体来看，在TFP增长方面，烟草等国有工业或重工业的增长态势要明显优于纺织业等轻工业。这是因为重工业内部国有经济占有较大比重，具有垄断竞争性的市场结构，且生产上具有高度的集中性，这些都有助于其TFP的增长。而后者则相反，轻工业各行业的技术含量较低，且生产上的集中度也较低，此外由于门槛较低，其生产技术和管理水平参差不齐，从而导致TFP增长缓慢。
四、结论
本文通过非参数Malmquist指数方法，实证分析了2001—2008年山西省制造业TFP的增长，以及TFP增长与技术进步、技术效率的关系，得到以下一些结论：第一，通过Malmquist指数对山西省制造业TFP的测度可知，2001—2008年间，制造业总体TFP年均增速达17.7%，整体上呈稳定增长态势。技术进步变化与TFP变化呈现一致态势，年均增速达到15.0%。在技术效率方面，年均增速达2.3%，其提高的幅度是比较低的。说明山西省制造业TFP增长的主要源泉是技术进步，相对而言贡献较小的是纯技术效率和规模效率。因此山西省制造业为实现稳定可持续发展，应将战略目标锁定为在保持技术进步的基础上，有效地整合现有资源，提升经营管理水平，积极推动产业升级，充分发挥规模效应以提升技术效率。第二，从行业细分来看，我省制造业29个行业在样本期间的TFP均实现了有一定差距的正增长。各行业的发展状况与制造业总体一致，即技术效率的推动作用较小，技术进步是主要动力。因此，从长远发展来看， 一方面，企业应实现生产要素优化组合和充分利用，改善并提升技术效率，加快山西省经济增长方式由粗放型向集约型转变；另一方面，为达到制造业整体均衡、协调及可持续发展目标，在提升TFP水平的同时，应努力缩小各行业间TFP的增长差距。这就需要政府在制定产业政策和行业发展战略时，充分考虑各行业的增长特征、变化趋势以及技术创新路径，以达到均衡为目标，采取有针对性、切实可行的发展策略。 注释：
{1}何则津.我国制造业全要素生产率测度及影响因素分析[D].西南财经大学，2014
{2}邓婷.中国制造业全要素生产率变动规律及其影响因素研究[D].厦门大学，2009
{3}Solow RM. Technological change and the aggregate production function [J].Review of Economic and Statistics， 1957， 39 （3）：312-320
{4}Aigner DJ， Lovell CAK， Schmidt P. Formulation and estimation of stochastic frontier profunction function models [J].Journal of Econometrics，1977，22（6）：21-37.
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（作者单位：山西财经大学管理科学与工程学院 山西太原 030031）
[作者简介：张乐（1990—），女，山西运城人，硕士研究生，山西财经大学，研究方向：知识管理]
（责编：若佳）