全要素生产率是总产量与全部投入要素之比,是衡量企业生产效率的一个重要指标。特别的,对于中国制造业企业而言,全要素生产率可以反映中国制造的技术水平和生产效率特点。多数学者在对全要素生产率的分析中,忽略了不同时间进入的企业存在着生产效率的差异。本文将全要素生产率分解为代际效应、年龄效应和时期效应,从不同方面更深入地考察全要素生产率的变化情况及原因,探索全要素生产率的变化规律。近十年学者在研究全要素生产率分解时,主要通过数据包络方法及随机前沿分析法计算全要素生产率并基于特定的框架分解为技术进步、规模效应、资源配置等,忽略了微观企业个体特性的影响。亦有学者考虑到微观企业的不同代际特征,在将全要素生产率进行分解时,运用线性APC模型,并假设时期效应不具有趋势性,只对年龄效应和代际效应的变化特点进行了分析。该方法假设较强,而且时期效应可能存在的趋势性影响了年龄效应和代际效应的估计。本文针对全要素生产率的时期效应、年龄效应及代际效应分解,创造性地将运用在死亡率分析中的Lee-Carter模型考虑代际效应的拓展模型运用在全要素生产率的研究中,放松了时期效应没有趋势性的假设,并且认为时期效应可能存在一定的趋势性,更为符合全要素生产率的实际意义。本文运用中国工业企业数据库1998-2007年的制造业企业数据,依据企业所属的行业分别计算企业的全要素生产率并进行分解,重点计算了九个制造业行业相关数据,并特别呈现了非金属矿物制品业的详细分析结论。本文分别采用了线性APC模型、Lee-Carter模型的代际效应拓展模型及相应的简化模型对全要素生产率进行时期、年龄、代际效应分解,其中Lee-Carter模型的代际效应拓展模型及其简化形式模型能捕捉各行业不同效应的特征,效果较好。结果表明企业的年龄效应和时期效应均呈逐渐增长趋势;企业的代际效应一定程度上呈随机波动,反映特定时期建立的企业生产效率特点。