资本配置效率测算方法的比较与分析

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1、资本配置效率测算方法的比较与分析摘要本文比较分析了资本配置效率测算方法的优劣势，并借鉴吕冰洋（2007）的指标构建方法，基于超越对数生产函数形式的随机前沿模型，构建了测算中国各地区的资本配置效率的模型。关键词资本配置效率随机前沿方法中图分类号：F320；F224文献标识码：A1引言资本配置效率，是指在资本要素自由流动的前提下，资本可以配置到边际效率最高的区域、行业或企业之中（Wurgler,2000；吕冰洋，2007；李青原等,2010等等）。资本配置效率水平的高低是决定一国经济发展程度的重要因素（韩立岩，2002）o既有理论较为关注制度环境对资本配置效率的影响（Levine,

2、1997；Rajan和Zingales，1998；Wurgler,2000；Beck等，2000；方军雄，2006,等等），而较少关注资本配置效率水平的统计描述与区域间的差异分析，即便有些学者，如许开国（2009）,尝试性地探讨了中国整体资本配置效率水平及地区性差异问题,但讨论比较宽泛，并且资本配置效率的测算方法值得商榷。具体而言，目前对资本配置效率测算的方法可以归纳为如下四种：（1）生产函数法。首先，通过利用资本、劳动等投入要素来设定宏观上的总量生产函数（通常为C-D生产函数）；其次，基于生产函数的计量结果得到资本边际产出；最后，以资本的边际产出率来判断地区或行业的资本配置效

3、率。基于该思路，龚六堂和谢丹阳（2004）首先采用了“函数估计法”测算我国省际资本边际产出，然后通过使用边际产出的离差来度量资本配置效率。但是，该方法有其固有的缺陷。一方面，面临生产函数的选择问题，由于行业不同，生产函数的形式也不相同，函数形式选择恰当与否直接关系到行业资本产出率的准确性；另一方面，该方法无法得到资本配置效率的具体数值，仅仅只能考察某项政策实施后，资本配置效率提高与否。（2）线性回归法。该方法以投资作为因变量，选取一个最能影响投资的经济因素作为自变量进行回归,然后通过回归系数值来判断资本配置效率水平。Wurgler的资本配置效率模型正是这种方法的具体体现。基于W

4、urgler的模型，国内学者对中国的资本配置效率进行了大量的研究。自变量通常选取工业增加值（韩立岩、王哲兵，2005；李青原、李江兵等，2013）和实现利润额(韩立岩、蔡红艳，2002)o但是，自变量的选择具有随意性，由于影响投资的因素众多，从而使得选取一个经济因素来测算资本配置效率的这种做法说服力减弱。(3)基尼系数法。该方法简洁直观，既可以使用资本利润率(李果，1999),也可以使用资本平均产出(王宏伟，2004)作为衡量资本配置效率的指标。但是，仅仅通过资本的投入和产出来测算资本配置效率,经济实际无法充分得到反映。(4)数据包络分析法(DEA)o基于生产函数法、线性回归法

5、和基尼系数法的局限性，吕冰洋(2007)提出一种测算资本配置效率的新方法一一数据包络分析方法(DEA)0通过采用数学优化方法，DEA技术计算出前沿产出边界，优点是无需明确生产函数的结构形式，但缺陷在于其将随机冲击和随机误差因素都归结于技术非效率，由此会带来测度和估计上的偏误。为克服这一缺点，本文提出基于超越对数生产函数形式的随机前沿模型，来测算资本配置效率。2资本配置效率测算2.1随机前沿模型比利时的Meeusen和Broeck(1977)、美国的Aigner,Lovell和Schmidt(1977)与澳大利亚Battese和Corra(1977)几乎同时发表了关于SFA的学术

6、论文，研究者们一致认为，这三篇论文的发表标志着随机前沿方法的诞生。自20世纪70年代随机前沿分析诞生以来，模型最初主要是针对截面数据的生产函数，通过先估计随机前沿生产函数，再利用得到的技术效率指标对选择的影响技术效率的变量进行回归，从而确定这些因素对技术效率影响方向和程度。但是，这种两阶段估计得到的参数通常是低效和有偏的。因而，本文借鉴Battese和Coelli(1995)提出的适用于面板数据的随机前沿生产函数模型，其基本模型可以表示为：yit=f(xit,)exp(vituit)其中，yit为生产者i第t时期产出；xit代表要素投入；为技术参数；vit为传统对称误差项，表示

7、各种随机的环境因素对前沿产量的影响，且vit服从标准正态分布N(0,)；uit20,是一个独立于统计误差非负变量，用以衡量技术非有效性，通常假定服从零处截尾(truncationsatzero)正态分布N(mit,)；f(xit,)exp(vit)表示随机前沿的标准线，若反映生产者状况的点落在前沿线上，则uit=0,若低于前沿线，则uit>0o因为各种因素都会影响生产者的生产活动，且总是存在技术无效率的现象。所以，通过将确定性模型中的残差项假设为无效率项和随机误差项的混合结构，来保证被估效率