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1、2012~1期sci⋯and1、em。Rarchdoi:10.3969/j.issn.1000—7695.2012.01.011中小工业企业技术效率与全要素生产率增长实证研究——基于2003-2007年广东省微观面板数据和随机前沿模型的分析龙志和,林佳显,林光平(1.华南理工大学经济与贸易学院,广东广州510006;2.美国波特兰州立大学经济系,波特兰97207)摘要:基于2003-2007年广东省中小工业企业微观面板数据,运用超越对数形式的随机前沿生产函数估算其技术效率,并利用Malmquist指数研究其全要素生产率(TFP
2、)增长及分解。实证结果显示,总体上,广东省中小工业企业的技术效率偏低,但呈现逐年增长的趋势;资本密集型行业的技术效率相对较高,劳动密集型行业的技术效率增长速度更快;TFP的年均增长率达到7.42%,其增长主要由技术效率变化和技术进步共同驱动,规模效率变化为负,其对整体TFP的增长有一定的抑制作用。关键词:随机前沿;技术效率;全要素生产率;Malmquist中图分类号:F061.2文献标识码:A文章编号:1000—7695(2012)01—0043—07ResearchonTechnicalEficiencyandGrowtho
3、fTFPofSmallandMediumIndustrialEnterprisesLONGZhihe,LINJiaxian,LINGuangping2(1.SchoolofEconomicsandCommerce,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510006,China;2.DepartmentofEconomics,PortlandStateUniversity,Portland97207,USA)Abstract:Basedonafirm—levelpaneldataof
4、smallandmediumindustrialenterprises(SMIEs)sectorinGuangdong,Chinafrom2003to2007,thispaperemploysthetranslogstochasticfrontierproductionfunctiontoestimatethetechnicalef-ficiencyandthetotalfactorproductivity(TFP)ofSMIEs.TheresuhsshowthatthetechnicaleficiencyofGuangdon
5、g’SMIEsisonthetowside,witharisingtrendduring2003~2007.Comparingtolabor—intensiveindustries,thetechnicalefficiencyofcapital—intensiveindustriesishigher,withaslowergrowthrate.TheannumgrowthofTFPinGuangdong’SMIEssectorisashighas7.42%.Theimprovementoftechnicaleficiencya
6、ndtechnicalprogressaretwomainsourcesofTFPgrowth,butthescalecomponentslowsthegrowthofTFP.Keywords:stochasticfrontier;technicaleficiency;totalfactorproductivity;Malmquist中小工业企业在广东省经济中扮演着重要的角前沿分析(StochasticFrontierAnalysis,SFA)为代色,已发展成为构造工业经济主体、稳定工业经济表,非参数方法以数据包络分析(Dat
7、aEnvelopment增长、缓解就业压力的主要支撑力量,在全球金融Analysis,DEA)为代表。两者各有优势,SFA将复危机的逆境中显现了较强的抗风险能力,发展势头合误差项中的技术无效率项和随机干扰项区分开,依然强劲。截止2009年9月份,广东规模以上中小为进行统计推断提供了基础条件;DEA则可避免出工业企业共有51331家,占全省规模以上工业企业现由于函数形式设定偏误而导致技术效率估计有偏的99.2%;工业增加值、利税和从业人员人数分别的情况。占全省规模以上工业的70.0%、57.6%和83.4%。SFA理论最初由Ai
8、gner、Lovell和Schmidt,本文对广东省中小工业企业的技术效率和全要素生Meeusen和VandenBroeck提出。该理论认为,由于产率(TotalFactorProductivity,TFP)进行实证研各种组织、管理及制度等非价格性因素导致生产过究,为促进中小
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