B 9E04 我国工业部门技术效率区域比较与收敛性.docx

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B9E04我国工业部门技术效率区域比较与收敛性

第9组企业、产业经济（字数：

8978字）

我国工业部门技术效率区域比较与

-收敛性

杨林涛

（中国社会科学院研究生院）

摘要：

本文基于2003-2010年工业部门面板数据，选用随机前沿分析分别对东、中、西三大地区工业部门的技术效率进行了测算，并对其进行了区域比较和

-收敛性分析。

结果表明：

一是2003-2010年，三大地带的工业技术效率水平都有所提高，其中，东部地区技术效率水平最高，中部地区技术效率水平次之，而西部地区技术效率水平最低；二是西部地区行业技术效率年均增长率普遍高于中部地区和东部地区；三是2003-2010年，除个别工业部门外，大部分工业部门技术效率存在

-收敛性。

关键词：

技术效率；区域比较；

-收敛性

TheRegionalComparisonand

-ConvergenceoftheTechnicalEfficiencyofIndustrialSectorinChina

Abstract:

Thispapermeasuredthetechnicalefficiencyofindustrialsectorrespectivelyaccordingtotheeasternregion,thecentralregionandthewesternregionthroughStochasticFrontierAnalysisbasedonthedataofChineseindustrialsectorfrom2003to2010,andthepapercomparedthetechnicalefficiencyofthedifferentregionsandanalyzed

-convergence.Themainconclusionsincludes:

firstly,thetechnicalefficiencyofindustrialsectorhasincreasedfrom2003to2010,andthelevelofthetechnicalefficiencyofindustrialsectorinthecentralregionislowerthanthatofindustrialsectorintheeasternregionbutishigherthanthatofindustrialsectorinthewesternregion;secondly,theaverageannualgrowthrateoftechnicalefficiencyinthewesternregionishigherthanothers;thirdly,

-convergenceexistsinthetechnicalefficiencyofthemajorityofindustrialsectorexceptindividualindustrialsectorsfrom2003to2010.

Keywords:

technicalefficiency;regionalcomparison;

-convergence

一、问题的引入及相关文献简述

工业是体现技术水平最重要的产业载体，各国工业行业的技术效率对各国的产业结构、增长方式乃至国际竞争力正产生着越来越深刻的影响。

2003-2009年，中国工业总产值由2003年的142271.22亿元增加到2009年的548311.42亿元，年均增长25.21%；2003-2007年，工业增加值由2003年的41990.23亿元增加到2007年的117048.4亿元，年均增长29.21%。

因此，中国工业经济的快速增长推动了中国经济的高速发展。

然而，导致中国工业经济快速增长的一个重要因素是工业部门技术效率的提高。

与此同时，中国是一个区域发展不平衡的国家，不同区域工业的技术效率存在很大的差异。

本文研究主要从两方面展开：

一方面比较不同区域工业技术效率，并由此分析不同区域的行业差异；另一方面分析工业各行业技术效率的

-收敛性。

在工业技术效率测算方面，沈能等（2007）认为，1985-2003年，中国工业的技术效率逐渐由正增长转为负增长，因此，全国整体平均技术效率出现衰退趋势；从东、中、西三大地带比较来看，东部地区技术效率呈现出了良好的进步趋势，而中、西部地区的技术效率却出现了明显的下滑。

从分析过程来看，三大地带的技术效率比较只是整体性的，而三大地带各行业的技术效率并未进行度量和比较。

干春晖、郑若谷（2009）从全国的角度计算和比较了1998-2007年工业各行业的技术效率，发现1998-2007年间我国绝大部分工业行业的技术效率存在波动性，不过行业之间存在明显的差异。

他们的研究表明：

年均技术效率最低的五个行业依次为煤气的生产和供应业、烟草加工业、电力蒸汽热水生产供应业、石油加工及炼焦业和有色金属矿采选业，其中大部分为垄断性行业；年均技术效率最高的五个行业依次为服装及其他纤维制品制造、皮革毛皮羽绒及其制品业、普通机械制造业、医药制造业和纺织业，这些行业的竞争性普遍较强。

张军等（2010）使用随机前沿的方法，对1993-2006年中国全部二位数工业子行业的全要素生产率进行了重新估算和分解，结果表明：

就全国工业经济而言，技术效率的变化在整个观察期为负，且持续恶化，其增长率由最初的-0.62%下降到2006年的-0.7%。

在工业技术效率影响因素研究方面，姚洋、章奇（2001）利用1995年工业普查的数据对影响企业技术效率的各个因素进行了检验，研究发现：

与国有企业相比，集体、私营、国外三资企业效率更高；与中小企业相比，大企业效率更高；公共研究机构的R&D支出对企业技术效率的提高没有明显的作用，或者起到了负面作用，但企业一级的R&D支出对企业的技术效率却具有明显的正的作用；FDI的外溢效应更能来自于外资企业和国内企业的人员流动等途径而不是技术引进的方式在起作用。

夏业良、程磊（2010）采用2002-2006年中国工业企业数据展开实证性研究，较为系统地考察了外商直接投资对中国工业企业技术效率的影响。

分析表明：

外国资本的引入导致直接溢出效应，使企业的技术效率大致提高6.28%，但未产生间接溢出效应；来自港、澳、台的资本对企业的技术效率影响不大；外商独资企业和外资控股非独资企业这两种企业组织形式有利于提高企业的技术效率。

前述的学者从不同角度、不同侧面研究了中国工业部门的技术效率。

与国内现有成果不同的是，本文采用2003-2010年中国工业行业数据展开实证性研究，度量和比较工业各行业技术效率区域差异，并检验工业各行业技术效率的

-收敛性。

本文其余部分的安排如下：

第二节选用和介绍实证研究所使用的计量模型，并对选取指标加以说明；第三节给出计量结果，对不同区域工业技术效率进行比较；第四节是对工业各行业技术效率进行

-收敛性分析；最后是结论。

二、研究方法和指标选取

1.研究方法

所谓技术效率，是用来衡量在给定投入集条件下，某个经济体实际的产出离最大产出之间的距离；而最大产出指的是在现有技术水平下能够实现的最大可能产出。

目前，测量技术效率的方法主要有非参数方法和参数方法。

非参数方法主要是通过运用线性规划方法来构建现有样本的非参数分段前沿面，并在此基础上计算效率。

该方法的优点是无需对生产函数设定具体的函数形式，但它没有考虑测量误差和其它噪声的影响。

相比于非参数方法，参数方法首先需要设定函数形式，然后利用经济计量技术对函数的参数进行估计，在此基础上测算技术效率。

参数方法的优点主要在于：

一是考虑了噪声的影响；二是通过传统的假设检验来评判模型拟合的质量。

以上分析表明，非参数方法与参数方法的主要区别可以归结为是采用数学规划还是采用经济计量方法。

目前理论界认为上述两种方法具有各自的用途：

经济计量方法有很强的政策倾向，可以用来评价政策的实施效果，数学规划方法则有很强的管理决策效应（顾乃华、朱卫平，2011）。

本文的研究是基于2003-2010年工业行业面板数据来分析不同时期不同区域工业技术效率的差异性，受到随机误差的影响很大。

因此，结合研究的目的和使用数据的特点，本文采用经济计量方法。

而参数方法中又以随机前沿分析（StochasticFrontierAnalysis）为代表，该模型把表示技术无效的非负随机误差与表示噪声的系统随机误差区别开来。

本文以Battese&Coelli于1992年提出的随机前沿生产函数为蓝本，设定的具体模型如下：

（1）

（2）

其中，

、

和

分别表示行业、时间和时间跨度。

、

、

分别代表产出、资本投入和劳动投入。

表示噪声的系统随机误差，

并且和

相互独立。

表示技术无效的非负随机误差，通过式

（2）来确定，该式中的

服从

，表示

行业不随时间变化的技术无效水平。

式

（1）中包含一个二次时间变量，考虑了非单调的技术变化；

、

分别用来衡量资本的产出弹性和劳动的产出弹性。

式

（2）中的

衡量的是技术效率的时间变化特征，当

时，表明技术效率随时间变化得到改善，反之则反是。

同时，可进一步设：

（3）

表示合成误差项的变异中无效性部分所占的比例，可作为判断前述模型是否合理的重要参考指标。

越接近于1，表示合成误差项的变异主要是由技术无效性部分引起的，从而说明更适合采用随机前沿模型进行估计。

最常用度量技术效率的方法是计算可观测产出与相应随机前沿产出之比，因此，由式

（1）可知，技术效率（technicalefficiency）可以表示成：

（4）

表示第

个行业在第

时期的技术效率。

2.指标选取

本文分析使用的样本是中国东、中、西三大地带的样本数据，均为2003-2010年37个工业部门产出、资本投入和劳动投入面板数据，具体处理如下：

（1）产出：

本文选用各行业工业总产值代表工业部门总产出，并用工业品出厂价格指数进行调节，基年为2003年。

（2）资本投入：

对于资本存量（K），国内相关研究通常的做法是选定某一年为基期，在此基础上，选择一定的折旧率对固定资产进行累加获得，这种处理方法存在两方面的问题：

首先是基期的初始数据难以获得，其次折旧率的选择是否恰当会直接影响到最后的计量结果（严兵，2008）。

为避免以上问题，本文选择固定资产净值年平均余额代表工业部门资本投入，并以2003年为基年用固定资产价格指数进行不变价格调整。

（3）劳动投入：

本文选用各行业全部从业人员年平均人数代表劳动投入。

三、工业部门技术效率区域比较

1.模型估计结果分析

利用Stata11软件，可获得式

（1）、式

（2）和式（3）所示计量模型的各项参数，具体结果见表1。

表1东、中、西部地区随机前沿生产函数估计结果

解释变量

东部地区

中部地区

西部地区

常数项

t

t2

lnK

lnL

Loglikelihood

样本量

5.369435***

（1.005323）

0.1293605***

（0.013908）

-0.0064464***

（0.0013432）

0.6624967***

（0.0633549）

0.1806446***

（0.044147）

0.0160437***

（0.0052222）

0.9748071***

（0.0124063）

156.20166

296

4.753625***

（0.6110847）

0.1848989***（0.0188386）

-0.0085442***（0.0016626）

0.4536265***（0.0548067）

0.4818615***

（0.0774406）

0.0208222**（0.0087004）

0.9100352***（0.0268071）

108.65875

296

4.476099***（0.6008806）

0.14599668***（0.0253236）

-0.0064597***（0.0017481）

0.3296494***（0.0415709）

0.7183365***（0.0595137）

0.0354811***（0.0076692）

0.9074099***（0.0222534）

105.16612

296

注：

***、**、*分别表示变量通过1%、5%和10%的显著性水平检验。

由表1可知，东、中、西三大区域回归结果中

分别为0.97、0.91和0.91，表明合成误差项的变异主要由技术无效性部分引起的，因此采用随机前沿方法对生产函数进行拟合是合适的。

在前沿生产函数中，三大区域的时间变量系数均为正，但二次时间变量系数均为负，表明东、中、西三大区域技术变化增长率随时间变化呈下降趋势。

从资本和劳动的产出弹性来看，东部地区资本产出弹性为66%，劳动产出弹性为18%，表明东部地区资本的贡献大于劳动的贡献；中部地区资本产出弹性与劳动产出弹性均在45%以上，表明中部地区资本的贡献与劳动的贡献区别不大；西部地区资本产出弹性为33%，而劳动产出弹性达到72%，表明西部地区劳动的贡献大于资本的贡献。

从

值来看，三大地区的

值均大于0，表明三大地区的技术效率随时间变化均得到了改善。

2.行业技术效率区域比较

根据上面回归结果，通过式（4）得到了三大区域各工业行业的技术效率值，具体情况见表2、表3、表4。

表22003-2010年东部地区各工业部门技术效率值

行业

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

均值

H40

0.9668

0.9674

0.9679

0.9684

0.9689

0.9693

0.9698

0.9703

0.9686

H25

0.9217

0.9229

0.9240

0.9252

0.9263

0.9274

0.9285

0.9296

0.9257

H39

0.8445

0.8468

0.8490

0.8512

0.8534

0.8556

0.8577

0.8598

0.8522

H13

0.7862

0.7892

0.7922

0.7951

0.7980

0.8009

0.8037

0.8065

0.7965

H33

0.7091

0.7130

0.7168

0.7206

0.7244

0.7281

0.7318

0.7354

0.7224

H16

0.6827

0.6868

0.6909

0.6950

0.6990

0.7030

0.7070

0.7109

0.6969

H37

0.6824

0.6866

0.6907

0.6948

0.6988

0.7028

0.7067

0.7107

0.6967

H35

0.6366

0.6412

0.6458

0.6503

0.6547

0.6592

0.6635

0.6679

0.6524

H34

0.6233

0.6280

0.6326

0.6372

0.6418

0.6464

0.6509

0.6553

0.6394

H32

0.6082

0.6130

0.6178

0.6226

0.6273

0.6319

0.6366

0.6411

0.6248

H19

0.5986

0.6035

0.6084

0.6132

0.6180

0.6228

0.6275

0.6321

0.6155

H41

0.5956

0.6005

0.6054

0.6103

0.6151

0.6198

0.6246

0.6293

0.6126

H18

0.5720

0.5771

0.5822

0.5872

0.5922

0.5971

0.6021

0.6069

0.5896

H26

0.5711

0.5762

0.5813

0.5863

0.5913

0.5963

0.6012

0.6061

0.5887

H36

0.5438

0.5491

0.5543

0.5595

0.5647

0.5699

0.5750

0.5801

0.5621

H42

0.4970

0.5026

0.5081

0.5136

0.5191

0.5245

0.5299

0.5353

0.5163

H17

0.4970

0.5026

0.5081

0.5136

0.5191

0.5245

0.5299

0.5353

0.5163

H30

0.4704

0.4761

0.4817

0.4874

0.4930

0.4985

0.5041

0.5096

0.4901

H20

0.4373

0.4431

0.4488

0.4546

0.4603

0.4660

0.4717

0.4774

0.4574

H14

0.4271

0.4329

0.4387

0.4445

0.4502

0.4560

0.4617

0.4674

0.4473

H21

0.4235

0.4293

0.4351

0.4409

0.4467

0.4525

0.4582

0.4639

0.4438

H24

0.4137

0.4195

0.4254

0.4312

0.4370

0.4428

0.4485

0.4543

0.4340

H28

0.4014

0.4072

0.4131

0.4189

0.4248

0.4306

0.4364

0.4422

0.4218

H27

0.3914

0.3973

0.4032

0.4091

0.4149

0.4208

0.4266

0.4324

0.4120

H31

0.3897

0.3956

0.4015

0.4074

0.4132

0.4191

0.4249

0.4307

0.4103

H29

0.3675

0.3734

0.3792

0.3851

0.3910

0.3969

0.4028

0.4087

0.3881

H08

0.3636

0.3695

0.3754

0.3813

0.3872

0.3931

0.3990

0.4049

0.3843

H15

0.3594

0.3653

0.3712

0.3771

0.3830

0.3889

0.3947

0.4006

0.3800

H09

0.3309

0.3368

0.3427

0.3486

0.3544

0.3603

0.3662

0.3721

0.3515

H22

0.3170

0.3228

0.3287

0.3345

0.3404

0.3463

0.3522

0.3581

0.3375

H10

0.2676

0.2733

0.2790

0.2847

0.2905

0.2962

0.3020

0.3078

0.2877

H23

0.2530

0.2586

0.2642

0.2699

0.2755

0.2812

0.2870

0.2927

0.2728

H44

0.2436

0.2491

0.2547

0.2603

0.2659

0.2716

0.2773

0.2830

0.2632

H07

0.2222

0.2276

0.2331

0.2385

0.2440

0.2496

0.2551

0.2607

0.2414

H06

0.2222

0.2276

0.2330

0.2385

0.2440

0.2495

0.2551

0.2607

0.2413

H45

0.1526

0.1572

0.1619

0.1667

0.1715

0.1764

0.1813

0.1863

0.1692

H46

0.0534

0.0560

0.0586

0.0613

0.0641

0.0670

0.0699

0.0729

0.0629

均值

0.4823

0.4872

0.4920

0.4969

0.5017

0.5066

0.5114

0.5162

—

注：

H06：

煤炭开采和洗选业，H07：

石油和天然气开采业，H08：

黑色金属矿采选业，H09有色金属矿采选业，H10：

非金属矿采选业，H13：

农副食品加工业，H14：

食品制造业，H15：

饮料制造业，H16：

烟草制品业，H17：

纺织业，H18：

纺织服装、鞋、帽制造业，H19：

皮革、毛皮、羽毛（绒）及其制品业，H20：

木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业，H21：

家具制造业，H22：

造纸及纸制品业，H23：

印刷业和记录媒介的复制，H24：

文教体育用品制造业，H25：

石油加工、炼焦及核燃料加工业，H26：

化学原料及化学制品制造业，H27：

医药制造业，H28：

化学纤维制造业，H29：

橡胶制品业，H30：

塑料制品业，H31：

非金属矿物制品业，H32：

黑色金属冶炼及压延加工业，H33：

有色金属冶炼及压延加工业，H34：

金属制品业，H35：

通用设备制造业，H36：

专用设备制造业，H37：

交通运输设备制造业，H39：

电气机械及器材制造业，H40：

通信设备、计算机及其他电子设备制造，H41：

仪器仪表及文化、办公用机械制造业，H42：

工艺品及其他制造业，H44：

电力、热力的生产和供应业，H45：

燃气生产和供应业，H46：

水的生产和供应业。

（下同）

表32003-2010年中部地区各工业部门技术效率值

行业

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

均值

H16

0.9246

0.9261

0.9276

0.9290

0.9304

0.9318

0.9331

0.9344

0.9296

H25

0.7324

0.7371

0.7418

0.7463

0.7508

0.7553

0.7596

0.7639

0.7484

H13

0.6584

0.6641

0.6697

0.6753

0.6807

0.6861

0.6915

0.6967

0.6778

H37

0.6408

0.6467

0.6525

0.6583

0.6639

0.6696

0.6751

0.6806

0.6609

H33

0.6237

0.6298

0.6358

0.6418

0.6477

0.6535

0.6592

0.6649

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