中国工业企业生产效率随机前沿模型分析

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1、科技资讯2010NO.10SCIENCE&TECHNOLOGYINFORMATION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京210093)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

2、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:F40文献标识码:A文章编号:1672-3791(2010)04(a)-0150-041引言及文献综述的方式来影响着进级效率?这些问题同样实不符。要放松这一假定,就必须突破新古自从索洛在1957年在新古典的框架是中国改革发展和工业化进程中的重要问典的分析框架,寻找新的方法来测算全要下,提出以“索洛残差”形式的全要素生产题,对改善国内企业的经营环境,促进企业素生产率。率研究以来,全要素生产率的分析,就成为的发展和技术的

3、升级可以提供重要的政策20世纪70年代以后,随着内生经济增长了研究经济增长的主要方法。中国作为东参考。对于全要素生产率的研究,最早源于理论的出现,为经济增长分析提供了新的亚最主要的一个经济体之一,其经济增长索洛(1957)在新古典框架下对于增长因素思路和分析框架。基于这一理论框架,两种一直受到国内外学者的广泛关注。同时,作的分析。索洛将生产函数进行分解后的剩新的增长测算方法逐渐取代了索洛余值为一个正在崛起的发展中国的代表,一个余值解释为技术进步的贡献。然而,事实法,成为TFP分析的主要方法,一种是非参外向型经济的典型实践者,其经济

4、发展模上,这一余值反映了除资本和劳动之外的数的DEA方法,另外一种是参数的SFA方式极具代表性。因此,对于中国经济增长源其他一切增长来源。索洛余值法计算简单,法。本文利用1999年~2007年的29省的省泉的研究也极具现实意义。除了对于增长数据易得,因此,至今仍然为很多学者使际面板数据,在超越对数模型的基础上,利模式、全要素生产率的考察之外,中国的生用,但是,这一方法无法对全要素生产率进用随机前沿分析(SFA)方法,对我国规模以产经营环境如何,哪些环境变量在影响着行分解,无法对增长的源泉进行更深入的上的内外资工业企业的绩效进行了分

5、析,中国的工业企业的经济效率,这些环境变研究。同时,索洛余值法假定“所有生产者并对影响企业效率的几个环境因素进行了量对经济效率的影响程度如何,通过怎样在技术上都是有效的”,这一假定显然与现考察和对比。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理论分析框架2.1随机前沿生产函数设定表2在模型框架选择上,本文使用表1Battese&Coelli(1995)模型:Yit=Xitb+-()VUitit,i=1,⋯⋯.,Nt=1,⋯..,T(1)2Vi

6、t~iidN(0,)sv2Uit~iidNm(it,)sumzit=d(2)it其中,Yit为t期i厂商的产出,Xit为t期i厂商的投入,Zit为影响厂商效率的环境因素向量。β、δ、22ss、均为待估参数,Vitvu与Uit相互独立。式3是是模型的随机前沿生产函数部分。式4为无效率方程部分,用来分析生产环境,δ就表示了环境变量Zit对于无效率项的影响程度。在实证分析中,22由于数据的可得性,往往对于ss、两项vu做如下处理:定义组合随机误差项的方差s2222g=u,gÎ[0,1]。为s=+ssvu,同时定义2s如果g=0,则相对于

7、确定的生产前沿的偏离完全是由统计噪声引起的,与技术无效率项无关。如果g=1,则相对于确定的生产前沿的偏离完全是由技术无效率所引起的。在生产函数YXit=itb部分的具体形式150科技资讯SCIENCE&TECHNOLOGYINFORMATION2010NO.10科技资讯SCIENCE&TECHNOLOGYINFORMATION企业管理上,本文采用了如下形式的超越对数生产的产出集内,产出距离函数t期的产出距离均来源于2000年~2008年的《中国统计年t函数:函数d(xq,)就描述了t期的前沿技术效鉴》和《科技统计年鉴》,部分年份的

8、数据来0ttN1NN率。前沿技术效率的变化,就可以用t期与s源于各年各地区的统计年鉴。InYit=b0+åbnInXnit+ååbnjInXnitInXjit+n=12n=1j=1期的前沿效率之比来测量:(1)实际工业总产值(Y)。本文采用实际N1

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