近年来,林业产业发展迅速,2000年林业产业生产总值为3555.47亿元,2009年达到17493.73亿元,为2000年生产总值的4.92倍;从2000年开始,各年的林业产业生产总值增加率均在10%以上,远超过同时期国内生产总值增长率,2003年、2005年、2006年和2009年的增长率甚至超过了20%。林业生产要素投入方面,固定资产要素投入增加是林业产业产值增长的重要原因,2009年固定资产投资1291.89亿元,为2000年的11.92倍,2001年、2002年、2007年、2008年及2009这几年的固定资产投资增长率均超过了30%;相反,近年来林业产业的劳动力投入并没有显着增加,2009 年林业系统从业人员年末数为135.83 万人,从 2000 年起以 3%左右的速率平稳下降。林业科学技术方面,每一年的《中国林业年鉴》均详细记录了林业科技管理情况:2001年开始对林业科技体制改革;2006年国家林业局党组明确将林业科技作为“十一五”林业增长方式转变、林业生产力提高的根本性措施(中国林业年鉴,2007)。2008年的林业科技贡献率达到 39.1%(中国林业年鉴,2009),林业科技的发展对林业生产函数中的全要素生产率有着重要的影响。林业部门领导对发展林业科技亦十分重视,张永利(2010)在“中国现代林业技术装备发展战略”项目成果汇报会上指出:建设现代林业必须重视林业装备,其关系重大,要有紧迫感,但目前,从研发、生产、使用等环节都比较薄弱,使许多林业技术装备高技术产品仍然依赖于进口,研发固然重要,但应讲究策略重在应用,发展林业装备可以一部分进行自主研发,一部分采用“拿来主义”善于吸收消化再进行创新。利用各类生产函数研究各个产业技术效率及其影响因素的文献很多。测量农业技术效率较为常用的分析方法是随机前沿生产函数,全炯振(2009)侧重于分析农业全要素生产率变化的原因和特征;石慧、孟令杰、王怀明(2008)重点比较各地区农业技术效率和技术进步变化的特征;王珏、宋文飞、韩先锋(2010)重点分析农业全要素生产率的影响因素。陶红军、冯中朝(2007)运用随机前沿生产函数测量了湖北省畜牧业的技术效率。席利卿、彭可茂(2010)运用数据包络分析的方法分析了各省区渔业的技术效率、技术进步和规模效益,并分析了省际间的渔业技术效率和技术进步的趋同效应。本文在构建林业生产函数的基础上,分析资本和劳动力要素对林业总产值的影响,并进一步探讨林业技术效率的影响因素。
2 理论模型
随着科学技术的不断发展,测量技术对经济贡献的传统方法为索洛余值法,即将要素投入贡献以外的部分全部归结为技术进步。假定所有生产者均达到了最优生产状态是运用索洛余值法的前提之一,但现实的情况是大部分生产者没有达到生产函数的产出边界(Farrell,1957)。前沿生产函数准确度量了现实中生产者的实际产出与最优技术生产函数产出边界之间的差距。即使两个完全一样的生产者,均采用最优技术且投入同样的生产要素,但由于不确定因素的影响,其产出也可能不一样,因而有必要在生产函数中引入随机项。这也正是随机前沿生产函数与确定性生产函数之间的主要差别之一,即考虑了随机误差的影响。Aigner, Lovell 和 Schmidt(1977)以及Meeusen 和 Van Den Broeck(1977)提出随机前沿生产函数模型的基础形式为:其中 Yi是指第 i 个生产单位的产出;Xi是要素投入向量;Ui是度量技术效率损失的非负随机变量,即度量实际所利用技术与最优生产技术之间的差距;Vi为随机变量,刻画的是不确定性因素的影响。除了尽可能准确地描述生产函数外,确定技术效率的影响因素也十分重要。传统的做法是在随机前沿生产函数的基础上首先估算技术效率,然后计量分析技术效率与其影响因素之间的关系,此种两阶段方法所估计出来的参数是有偏和低效的。Bat tese, Coell(i1992)提出了同时估计随机前沿生产函数和技术效率损失影响因素的方法,很好地解决了两阶段方法中参数估计的有偏和低效问题。函数形式如下:(2)式中各经济变量的含义与(1)式一样,但其所适用的对象主要是面板数据。需要强调的是:Vit是独立同分布的随机变量,均值为0,即Vit~N(0,σ2v);由于Uit是非负随机变量,其服从半正态分布,对应的均值为 mit,方差为 σ2u,即Uit~N |(|mit,σ2u),显然,当Uit=0,随机前沿生产函数没有效率损失,达到了最优的生产状态,mit值越大,生产单位与生产前沿面差距也越大,技术效率也就越低。(3)式为效率损失函数,度量的是技术效率损失 mit的影响因素;zit即为 mit的影响因素;δ 是对应的参数向量,当其估计值为正时,反映的是该系数所对应的自变量对技术效率有负的影响,若其估计值为负,则说明该变量能很好的促进技术效率水平的提升。由于随机前沿生产函数的随机项不满足最小二乘法估计的假定条件,可以利用极大似然估计法估计(2)式和(3)式联合组成的模型。Battese 和 Corra(1977)建议:令 γ=σ2u/σ2,其中,σ2=σ2u+σ2v显然,γ的取值范围为〔0,1〕,首先在此范围内对 γ 赋初始值,再利用非参数估计技术估计各系数的最大似然估计量。当 γ 值接近于1时,反映的是随机前沿生产函数的误差主要是由技术利用的非有效性造成的;反之,当 γ 值接近于0时,反映的是前沿生产函数的误差主要是由随机误差引起的。 γ 值的统计显着性可以反映技术效率变动是否具有统计上的显着性。正如前所述,当Uit=0时,生产单位达到了最优的生产状态,因而可以用实际的生产产出比上最优的生产产出来衡量技术效率,Uit值越大,技术利用有效性越差,实际产出越低,技术效率值就越小。令技术效率为TEit,其表达方式为:由于 Uit是非负随机变量,因而0 3 指标说明、数据来源与计量经济模型
3.1 指标说明与数据来源
本文的研究样本为2002~2009年间30个省区的面板数据,由于数据缺失,研究样本中不包括。本文的产出变量以各省区的林业总产值表示;投入变量包括劳动力和资本,其中劳动力数据指的是林业系统各地区从业人员年末总人数;资本数据根据各地区林业固定资产投资完成情况推算,由于固定资产投资将在很长的一段时间内发挥作用,本文依据永续盘存法的原理确定每年的资本投入量,主要包括两部分:一部分是上年扣除折旧后的林业资本存量,二是每年新完成的林业固定资产投入量,根据张军、吴桂英和张吉鹏(2004)中国省际物质资本存量估算的研究,本文确定基期2002年的资本存量为当年的固定资产投入额除以10%作为当年的资本存量,以后各期的资本存量按照永续盘存法推算,对应每年固定资产的折旧率为9.6%。林业总产值数据按照居民消费价格指数进行调整,以2002年为基期,把各年以名义价格计量的林业总产值调整为实际价格;固定资产数据也按照固定资产投资价格指数进行了调整。本文选取影响(3)式效率损失函数 的变量主要有人力资本、各地区森林病虫鼠害的发生率和防治率。Luca(s1988)认为人力资本是技术效率最重要的影响因素,本文参考傅晓霞、吴利学(2006)的处理方法,以各地区基层林业工作站的平均文化程度代表人力资本水平,平均文化程度以平均受教育年限表示,假定大专、高中或中专和初中以下文化的教育年限分别为16年、12年和9年,以各层次文化程度的基层林业工作站人数为权数进行加权平均。森林病虫鼠害的发生率反映一个地区自然灾害对技术效率的影响,采用此指标的文献有亢霞、刘秀梅(2005),宋长鸣、胡兴明(2011)等。森林病虫鼠害的防治率反映的防治技术水平对产出技术效率的影响,一般而言,防治率越高,对随机前沿生产函数中技术效率的负面影响就越小。文中林业总产值、林业系统年末从业人数、林业固定资产投资、基层林业工作站人员文化程度、森林病虫鼠害发生率和防治率的数据均来自于各年的《中国林业统计年鉴》。
3.2 计量经济模型
一般而言,随机前沿生产函数需要确定函数的具体形式,柯布道格拉斯生产函数和超越对数生产函数是常见的形式,相比较而言,后者放宽了对固定弹性和技术进步中性的假设,但可能存在严重的多重共线性问题。由于本文的投入变量只有两个,采用的函数形式为柯布达哥拉斯生产函数,具体形式如下:(5)式中,Yit代表第i个地区第t年的林业总产值;Lit和 Kit分别代表劳动力投入和资本投入量;FSLit、FZLit和EDUit分别代表森林病虫鼠害的发生率、防治率和人力资本。 β1和 β2分别为劳动力和资本投入的产出弹性。
4 实证分析结果
4.1 随机前沿生产函数误差来源
模型估计的结果显示,σ2和 γ 值分别为2.7177和0.8766,对应t值分别在0.05和0.01的显着性水平下通过检验,说明林业产业存在明显的技术效率损失。 γ 值趋近于1,说明随机前沿生产函数的误差主要是由技术效率损失所引起,即没有达到生产前沿面的87.66%是由技术非效率所引起,而随机因素引起的误差仅为12.44%,林业产业的实际技术利用水平有一定的提升空间。显然,随机前沿生产函数有利于我们进一步区分生产函数中的误差,准确地刻画了实际生产过程中可以进一步改进的技术水平程度。
4.2 林业产业生产要素产出弹性分析
随机前沿生产函数系数估计的结果显示:劳动力产出弹性 β1和资本产出弹性 β2分别为0.5844和0.4717,对应 t 值均在 0.01 的显着性水平下通过检验。表明目前林业产业中劳动力和资本投入的增加均能显着的提高林业产业总产值,当劳动力投入和资本投入增加100%时,对应的产出分别增加58.44%和47.17%。要素投入的增加能够有效的提升最终的产出水平,若要提高林业总产值,林业系统目前还需要进一步的资本和劳动力投入。实际情况表明,虽然资本投入年年在增加,但林业系统从业人数却逐年下降。计量模型估计的结果表明劳动力的产出弹性为正,理论上增加劳动力投入有利于产出的增加,但实际情况与理论相反,对此可能的解释是固然劳动力数量投入影响最终的产出,但劳动力质量决定了产出的效率水平,舒尔茨(1987)也指出若要改造传统农业,迅速的持续增长更主要依靠向农民进行特殊投资,以使他们获得必要的新技能和新知识,从而成功地实现农业的经济增长。实际情况也表明基层林业工作站人员文化程度正逐年上升,因而林业系统应提高“人力资本”较高的劳动力比重。 β1与β2之和为1.0561,略大于1,说明目前的林业产业呈现规模报酬递增的特点,但递增程度十分微弱,当资本和劳动力投入分别增加1倍时,产出除同时增加1倍外,额外的增量还有5.61%,这进一步说明目前整个林业产业要素投入的前景非常可观,林业系统应进一步吸纳高素质的劳动力,加强对现有从业人员的培训,并加大资本投入的力度。
4.3 技术效率的影响因素
技术效率损失函数估计的结果表明:森林病虫鼠害的发生率对应的系数 δ1的值为12.3813,对应的t值在0.01的显着性水平下通过检验,说明病虫鼠害对林业产业技术效率造成显着的负面影响。戴利(2003)指出,病虫害是作为生态建设主要载体的森林所面临的三大顽敌之一;刘于鹤、林进(2008)也明确指出由于森林经营不善,人工林树种单一,抚育管理跟不上,每年森林病虫害发生面积达 733.33 万hm2,因森林病虫害而减少林木生长量1700万m3;齐联(2005)中国绿色时报报道显示:我国林业专家估算出近年每年因森林病虫害造成的损失约 880 亿元,损失的计算包含森林病虫害发生前后的防治与管理无效投入损失和关联产业损失等间接损失。森林病虫鼠害的发生严重影响林业的生产,是目前效率损失的重要原因。防治率对应系数 δ2的值为-0.6832,虽然其表明防治率能够提高技术效率,但对应的t值不显着。以基层林业工作站人员文化程度表征的人力资本对应的系数 δ3为-0.7785,对应的t值在0.05的显着性水平下通过检验,说明基层林业工作站人员文化素质的提高能够有效的降低技术效率损失,改善技术效率水平,这与亢霞、刘秀梅(2005),傅晓霞、吴利学(2006)等关于人力资本有效改善技术效率的结论一致。基层林业工作站人员素质的提高有利于掌握林业生产的新技术,提高其对林业生产的管理水平,从而提高林业产业的效率,促进林业产值的增长。因而,应加大林业系统人员的培训力度,有效的改进林业产业技术效率的损失。
4.4 各省区林业技术效率估计结果
表 2 显示,全国平均的林业技术效率水平由2002年的0.8930缓慢上升至2009年的0.9559,说明林业产业的技术效率正逐步改善,在向技术前沿面靠近。各省区中,内蒙古、辽宁、吉林、江苏、上海、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、贵州、云南、山西和甘肃这21个省区的林业产业技术效率在8年间均呈现出明显的上升趋势,其余9个省区呈现出明显的波动特征。各省区这8年间平均的技术效率差距不是很明显,除天津、甘肃、青海、宁夏这4个省区外,其余省区的技术效率均超过了0.9,这说明林业系统中地区间的技术扩散是有效的。值得注意的是:天津和青海这两个省区的技术效率水平低于0.8,这两个省区的技术效率水平有进一步改进提高的空间。
5 结论、政策含义与讨论
5.1 结论与政策含义
研究结果表明:林业产业存在明显的技术效率损失,相比于随机因素造成的误差,技术效率损失是实际生产没有达到随机生产函数前沿面的主要因素,林业技术的利用有进一步提升的空间。林业部门应加强林业先进生产技术的推广和指导,降低技术效率损失的程度。随机前沿生产函数劳动力和资本要素的产出弹性估计结果表明,加大林业系统要素的投入能显着的提高林业总产值,因而国家应加大对林业系统固定资产的投入水平,同时教育系统应扩大林业专业人才的招生量,为林业系统提供高素质的专业人才,进一步促进林业产业生产总值的提高。效率损失函数估计的结果表明:基层林业工作站人员文化水平的提高能有效地改进林业产业的技术效率,因而林业部门应加强对整个林业系统工作人员的培训力度,进一步提高他们的文化素质和专业技术水平,从而提升林业产业的技术水平;森林病虫鼠害发生显着降低了林业产业的技术水平,统计意义上森林病虫鼠害防治率对技术效率损失的影响不显着,但对应的系数为负值,说明经济意义上其能降低技术效率损失的程度,故应加强对病虫鼠害预防,进一步提高防治的有效性,降低其对林业产业的负面影响。
【关键词】沿海区域；索罗模型；全要素生产率
一、前言
经济增长可分为以劳动和资本投入量增加所引起的外延增长部分（粗放型增长）和由技术进步所引致的内涵增长部分（集约型增长）。在发达国家和区域，技术进步已成为推动经济增长的诸多因素中最为核心的部分。技术进步在江苏沿海区域经济增长中究竟有多大贡献？支撑江苏沿海区域经济高速增长的因素中何种动力占主要地位？本文拟运用索罗的生产函数模型主要从实证的角度测算各种生产要素对经济增长的影响水平，并在此基础上对十二五期间江苏沿海区域经济发展方向提出建议。
二、江苏沿海区域经济发展态势
江苏沿海经济带分布有连云港、盐城和南通3个地级市及赣榆县、东海县、灌云县、灌南县、响水县、滨海县、射阳县、大丰市、东台市、海安县、如东市、通州市、海门市、启东市等14个县（市）。随着沿海大开发的逐步推进，经济呈现高速增长；从2000年以来江苏沿海区域的发展变动轨迹来看，变化比较明显，2002年为转折点。2002年以前，经济增长较为缓慢，经济总量不足2000亿元。2003年超过2000亿元后，之后的8年时间，经济总量便增长了2倍多，2010年达到6834.59亿元。从增长速度看，而2002年以后，各年的经济增长率都在10%以上（未考虑价格因素，见图1），进入了以快速增长为特征的成长期，2007年实施沿海开发战略后，经济增长在经历金融危机后出现了强烈的反弹。
三、沿海区域经济发展动力因素测算
（一）模型选定
本文使用符合道格拉斯函数形式的索罗模型。索罗生产函数的一般形式为：
令，为基期的科技水平，r为技术进步系数，或称技术进步率。于是有：
对（2）式两边取对数后求导：
令，则（3）式为：
由于Y、L、K的实际数据是离散的，故将（4）式进行离散化，令
于是有：
为资金弹性，为劳动力弹性。在索罗模型中，设规模报酬不变，也即，索罗模型生产函数的Cobb-Douglas形式：
对（6）式取对数后求导，有：
即：（7）式的基本涵义是，产出的增长率＝广义技术进步增长率＋资本要素投入的增长率＋劳动力投入的增长率。
（二）测算过程
以产出Y、资金K和劳动力L的时间序列数Y=[，，……，]，K=[，，……，]，L=[，，……，]为基础，运用多元最小二乘回归方法估计参数lnA，r，和。
表示经济增长速度中技术进步因素所占的比重，它是反映技术进步对经济增长作用大小的一项综合指标。计算公式为：
＝×100%
同时，亦可分别计算资金和劳动投入的增加对经济增长速度的贡献。资金对经济增长速度的贡献（）为：
劳动对经济增长速度的贡献（）为：
=×100% 因此只要估算出值就可以计算出，，等值。
（三）指标的选定
在测算技术进步对经济增长的影响时，必须对产出量、资本投入和劳动投入等经济指标做统一规定，否则会测算出不同的结果，缺乏可比性。
1.产出量
本次测算按以下口径进行测算，就产出量Y为扣除价格因素影响的国内生产总值GDP。
2.资本投入
资本投入K为全社会固定资产形成总额，资本存量（K）采用1951年Goldsmith开创的永续盘存法计算，基本公式为，其中、和分别为第年的资本存量、投资和资本折旧率。以1978年为基年，采用张军扩的资本产出比来计算资本存量。这里根据邹至庄等人的研究取5%。
3.劳动投入
关于劳动投入（L），过去的研究大多使用劳动力数量。我们觉得，人力资本不仅仅包含劳动者数量还应包含劳动质量。假设劳动投入量以函数表示，表示不同教育水平的劳动投入。仿照舒尔茨的做法，假定各部门人力资本存量等于各种教育水平的劳动力人数与获得该教育程度所需教育投资之乘积，将教育者投资分为不识字、小学、初中、高中、大学等5类。以为基本劳动单位，，，，，则整个人力资本投入为。在实际计算时，对于部分
数据缺乏的年份，本文以线性内插法予以填补。
（四）结果及分析
根据上述测算方法，本文运用eview5.0版软件对江苏沿海区域对1990至2009年间经济增长的各要素对经济增长进行测算，得出结果如表1所示。
表1 江苏沿海区域1990-2009年TFP贡献率
基于上述得到的检验结果，可以进一步将江苏沿海区域GDP增长当中各种要素贡献的百分比测算出来。具体来说，可以把中国的GDP增长分解为3个部分，即劳动投入（L）的贡献、资本投入（K）的贡献、全要素生产率（TFP）的贡献，分解结果（见表2）。
表2 江苏沿海区域1990-2009年分年段TFP贡献率
（1）规模扩大仍为江苏沿海区域经济增长的主要推动力。资本投入对经济增长的贡献比率年平均约为77.7%，可以说，江苏沿海区域的经济增长仍为克鲁格曼（1994）所描述的“汗水经济”，江苏沿海区域经济的快速发展，不是由于每投入产出的增加，而是基于投入量上的扩大，如就业劳动力的增加，尤其是物质资本的大规模投入，这些都不可避免的将遵循收益递减规律，如果江苏沿海区域不及时调整经济发展的动力，经济发展将不可避免的会发生经济增长速度的下降。
（2）全要素生产率（TFP）对经济发展的贡献为正。观察生产率变化趋势，可以看出，它虽然随着时间的推移而不断波动变化，但在1990―2009年的整个时期平均值仍为正（1.66%），对经济增长的贡献平均约为13%。因此说，江苏沿海区域过去20年的经济增长里，既有效率变化，又有技术进步，江苏沿海区域的经济产生了“水平效应”，又产生了“增长效应”。总体上，生产率对经济发展的贡献为正，因此说，江苏沿海区域在一定时期内可保持持续增长。
总体来看，江苏沿海区域经济增长表现为资本投入式规模扩大化增长，资本积累（K）对经济增长的平均贡献率超过77%；全要素生产率（TFP）对经济增长的作用虽然不大，平均约为9.5%，且作用比较稳定。
四、总结
从上述实证分析的结果来看，尽管30年来江苏沿海区域的经济发展速度很快，综合经济实力也大大增强，但由于诸多原因使得江苏沿海区域经济的增长依然是以粗放型为主，其自主创新能力弱，科技发展水平较低的弊端显露无遗，经济整体质量和宏观经济效益仍然不甚理想。从各种因素对经济增长作用的长期趋势来看，制约江苏沿海区域未来经济持续增长的核心因素将是“技术进步”，因此，如何提高自主创新能力，培育核心关键技术，提升科技发展水平从而实现由“粗放型”经济向“集约型”经济增长方式的最终转变，将是江苏沿海区域“十二五”期间乃至今后相当长一段时间里亟待解决的问题。
参考文献：
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关键词:物流业;全要素生产率;前沿生产函数
一、引言
物流业作为一个潜力产业,在发达国家已经发展了几十年。美国物流产业规模为1万亿美元,几乎为高新技术产业的2倍之多,占美国国内生产总值的10%以上。日本政府也非常重视物流产业的发展,日本物流产业每增长2.6%,就带动经济总量增长1%。由此可见,作为“第三利润源泉”的物流业在国民经济中发挥着越来越大的作用,物流业生产率的高低将直接影响社会经济的发展和人民生活质量水平的提高。研究物流业的全要素生产率,可以对不同决策单元进行生产率变化的评价,为物流经济的增长提供理论依据。我国正处于经济持续快速发展的关键时期,准确地估算物流业的生产率可以为整个行业的发展和增长提供相关的理论依据,具有非常重要的理论意义和现实意义。
二、文献综述
(一)全要素生产率的研究
全要素生产率(TFP)测量的是相对总投入变化时总产出的变化,它的增长是经济增长竞争的核心。1942年,丁伯根首次在资本和劳动投入函数中添加了一个时间趋势,表示“效率”的水平,从而最先提出了全要素生产率的概念。1957年,美国经济学家罗伯特•索洛在《经济学与统计学评论》上发表了《技术进步与总量生产函数》一文,第一次将技术进步这一重要因素加入到经济增长模型中,在定量研究中,索洛将人均产出增长扣除资本集约程度增长后的未被解释部分归为技术进步的结果,称其为技术进步率,这些未被解释的部分后来被称为“增长余值”。丹尼森(E•Denison)从索洛模型出发,把全要素生产率增长率定义为产出增长率扣除各生产要素投入增长率的产出效益后的“余值”,这就是著名的“丹尼森模型”。20世纪80年代,美国著名经济学家戴尔•乔根森采用超越对数生产函数的形式在部门和总量两个层次上进行了生产率的度量。1977年,Aigner,Lovell,Schmidt和Meeusen,VandenBroeck分别独立提出了随机前沿生产函数,允许技术无效的存在,并将全要素生产率的变化分解为生产可能性边界的移动和技术效率的变化。这种方法比传统的生产函数法更接近于生产和经济增长的实际情况,能够将影响TFP的因素从TFP的变化率中分离出来,从而更加深入地研究经济增长的根源。而Kumbhakar更是在此基础上将全要素生产率的增长率分解成技术进步、技术效率的变化、规模经济的影响以及投入要素价格的影响。
除了运用参数方法来估算全要素生产率,非参数生产率指数法也渐渐成为当前国际上研究生产率的重要方法之一,其中,著名运筹学家charnes.A,W•W•Cooper首先提出了数据包络分析(DEA)方法,全要素生产率理论的研究从最初的余值法发展到随机前沿生产函数法,以DEA为代表的非参数方法,使TFP的研究进入了一个新的阶段。
(二)物流业生产率的研究
目前,国内外运用全要素生产率来衡量物流业生产率水平的研究非常少,大多数学者都把目光放在物流企业的效率和供应链的效率上,关于整个行业的生产率定量研究是少之又少。Semra Birgun,Necmettin Akten用数据包络分析法(DEA)测度和评价海运集装箱的相对效率,以求通过合理的统筹安排更加有效的利用港口资源,从而提高服务质量,提高海运在供应链体系中的效率。余思勤、蒋迪娜、卢剑(2004)分析了我国交通运输业全要素生产率的变动情况,他们把扩展的Malmquist-DEA方法引入交通运输业,进而测算我国交通运输业生产率的变化总量不尽相同,各种影响因素的作用也存在较大差异。西安交通大学的何诸庆、孙玲燕等人在《中国区域货运物流效率的实证研究》中,运用DEA统计方法来评价中国31个地区的货运物流的相关效率,通过比较中国东部、西部和中部地区的货运物流效率,发现东部地区与西部地区之间的物流效率存在着巨大的差距。天津大学的刘洋、吴宇华通过用非参数Malmquist指数法,用面板数据(1999-2006)分析了全要素生产率在中国物流业的变化。通过分析,得出以下结论:中国物流企业在1999-2006年的平均增长率是0.4%,这个增长主要得益于技术效率的提高;技术进步所引起的负面增长不容忽视;技术效率和技术进步的作用随时间的变化而变化。
目前,物流业生产率研究中仍然存在很多问题:第一,在物流业测度方法上仍存在一系列的问题。尽管国内外一些学者已经对物流业生产率的测度做了一些研究,但多数是停留在对物流企业效率的研究上,从整个产业角度来测度物流业的生产率,到目前为止,还没有明确的方法和分析。第二,由于国内对物流业的数据统计上比较落后,沿用的仍是传统的数据分类,可供投入的人力、物力有限,技术准备也不足,因此,除了统计年鉴和物流与采购协会的数据来源,对于难以收集的数据,笔者将使用相关的经济理论和数学方法对一些变量进行处理,间接得到所需的数据。
三、物流业全要素生产率模型的确立
全要素生产率的测算方法大体上可以分为参数方法和非参数方法,参数法是运用统计学方法通过样本点的观测数据估出前沿生产函数的具体表达式,进而按照增长核算方法得到全要素生产率的代数分解式。非参数法是在获得样本点的观测数据之后,运用线性规划方法根据前沿生产函数的定义给出了前沿生产技术与距离函数的概念,并利用距离函数给出了全要素生产率的分解。参数方法分为生产函数法和随机前沿生产函数方法,非参数法主要指指数方法。本文在研究物流业全要素生产率时,采用超越对数前沿生产函数形式,其表达式为:
lnyit=β0+ βjlnxjit+βTt+ βjtlnxlitlnxjit+ BTTt2+ BTjtlnxjit+Vit-Uit①
其中,yit为地区i在t年观察到的实际产出;时间趋势变量t=1,…,T代表技术变化;x是要素投入向量,下标j和i是要素标志(j=L,K;l=L,K);β为待估参数向量;vit为随机变量(白噪声),服从正态分布N(0,σ2v),非负;uit表征某地区i在t年的生产技术非效率项,该两变量服从独立分布。根据上面的模型,我们可以推导出技术效率和技术进步,从而得到全要素生产率的公式。
(一)技术效率的推导
由Aigner,Lovell等人的研究成果,可以得到TEit为实际产出与最大可能产出之比,即:
TE = =exp(-u )②
如果uit=0,则TEit=1,该地区处于完全技术效率状态,其生产点位于生产可能性边界上;如果uit>0,则0
TEit=E[exp(-uit)/εit]it ③
其中,εit=vit-uit,则技术效率的变化可表示为:
T= -1④
(二)技术进步的推导
由全要素生产率的分解可知,技术进步表示投入要素不变的条件下产出随时间的变化率,代表了生产可能性边界的移动,具体计算公式如下:
P= =β +β t+ β lnx ⑤
假设配置效率忽略不计和规模报酬不变,从而得到TFP的计算公式为:
TFP=TE+TP⑥
四、实证研究
(一)数据来源及处理
本文要收集1998-2006年我国各省市的“面板数据”,包括从业人数,固定资本投入和产业增加值,而在统计资料中,只有社会劳动人数可以从统计年鉴上直接得到,因此,现有的统计资料情况决定了模型所需要的数据只有通过适当的数据处理才能够获得。由于物流业是一个复合产业,涉及多个行业,因此,物流产业的统计范畴,按照《国民经济行业分类》(GB/T4754-2002),暂将两大类行业纳入物流产业统计测算范畴。第一类是交通运输仓储邮政业,第二类是批发零售业。本文从从业人数、产业增加值以及固定资产投入3个度量指标出发,收集了1998-2006年31个省份的与上述3个指标相对应的数据。所涉及到的资料主要有《中国统计年鉴》、《中国固定资产投资年鉴》、《中国物流年鉴》和《新中国五十五年统计资料汇编》,由于一些地区早期的数据不是很完整,本文对未收集到的数据作了差值处理,可能会存在一定的误差。
1、总产出。本研究的时间跨度是1998-2006年,GDP按1990年不变价计算,用GDP缩减指数除以现价GDP,就得到按不变价计算的GDP。表1为各年的GDP缩减指数。
2、资本存量的计算。本文采用永续盘存法来计算固定资产存量,计算公式为:
Kit=Ki,t-1(1-δ)+ΔKit⑦
其中,Kit为第i个地区第t年的固定资产存量,ΔKit为t年第i地区的当年固定资产存量净额。折旧率选取5%来计算。
(二)模型运算结果
本文运用Frontier4.1软件对模型进行运算,模型中的大部分系数在5%的置信水平上是显著的,技术进步参数表明在研究的时间段,技术有了一定程度的进步。其运算结果如表2所示:
将系数带入①,则式①可表示为:
lnyit=0.5347+0.4350lnxKit+0.1509lnxLit-0.0946t+0.5×0.0180(lnxKit)2+0.5×0.0433(lnxLit)2+0.5×(-0.037)lnxKitlnxLit+0.5×0.0083t2+0.0382tlnxKit+0.0087tlnxLit+vit+uit
⑧
根据模型的运算结果和公式④、⑤、⑥,可得到9年来物流业的技术效率、技术进步和全要素生产率,如表3所示。
五、结论
根据前面的运算结果,我们可以看到9年间我国物流业的全要素生产率是不断增长的,从1998年的2.88%,到2006年的5.62%,9年间增长了近1倍。其中,技术效率增长的非常缓慢,9年间只增加了0.002,技术进步增长的很快,9年间增长了1倍,这说明物流业全要素生产率的变化和技术进步是一致的,全要素生产率的增长主要来源于物流业的技术进步。从表3中可以看出,我国物流业的生产率在“十五”期间呈现出快速增长的势头,2001年随着我国加入WTO,国外先进的物流企业陆续进入我国市场,这对我国的物流业来说,既是机遇也是挑战,2001年、2002年的TFP增速有所减缓,2003年的TFP为4.18%,开始快速增长,2004年出现了大幅度的增长,TFP达到4.81%的高水平,到2005年增速有所减缓,但仍然保持较快的增长。2006年3月,在全国十届人大四次会议通过的《国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》中,第4篇“加快发展服务业”里单列一节“大力发展现代物流业”,国家的大力扶持使物流经济发生了较大的变化,使得这一年的TFP增长率又出现了大幅的攀升,达到了5.62%。这与实际情况是相符合的。
参考文献:
1、Aigner.D.J.,C.A.K.Lovell,and P.Schmidt.Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models[J].Journal of Econometrics,1997(7).
2、Charnes A,Cooper W.W,Rhodes E.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operational Research,1998(12).
3、D.W.乔根森.生产率第一卷:战后美国经济增长[M].中国发展出版,2001.
4、Kumbhaker S.C.Production frontiers,panel data and time-varying technical inefficiency[J].Journal of Econometrics,1990(46).
5、LIU Yang,WU Yu-hua.Empirical analysis on TFP change in Chinese logistics industry:A nonparametric Malmquist index approach[J].Chinese Business Review,2007(6).
6、Solow Robert.A Contribution to the Theory of Economic Growth[J].The Quarterly Journal of Economics,1956(1).
7、Zhu, J. Multi-factor performance measure model with an application to fortune 500 companies[J].European Journal of Operational Research,2000(123).
8、徐宏毅.服务业生产率与服务业经济增长研究[D].华中科技大学,2004.
9、余思勤,蒋迪娜,卢剑超.我国交通运输业全要素生产率变动分析[J].同济大学学报,2004(6).
10、中国统计年鉴[M].中国统计出版社,1998-2007.
11、中国固定资产投资统计年鉴[M].中国计划出版社,1998-2007.
12、中国物流年鉴[M].中国社会出版社,2000-2006.
*本文为国家自然科学基金项目:70471020;70772074。
一、思想政治表现：
能认真学习马列主义、思想和邓小平理论，拥护党的领导，坚持四项基本原则，热爱祖国，遵纪守法，具有良好的思想素质和职业道德，能用“三个代表”的要求来指导自己的行动。积极要求进步，原创：团结友善，明礼诚信，曾于年计算机应用大赛中荣获一等奖，并于年度被评为“”。现将任职年来的情况汇报如下：
二、完成本职工作的质和量
本人熟悉本专业领域的国内外现状和发展趋势，具有丰富的计算机理论知识和计算机在企业管理方面的经验，具有较强的解决本专业实际问题的能力，能将本专业与相关专业相互配合，协调解决有关技术难题，能指导工程师工作和学习。任职期间，较好的完成了公司下达的责任目标。
⒈在年至年间，利用三年的时间，进行了计算机网络综合管理系统的建设与实施工程，使企业办公自动化以及生产调度自动化走向现代化的前沿。
⒉至年，先后为公司以及下属部门独立编制了等具有本企业特色的软件。
⒊年作为主要负责人之一完成了总公司的管理信息系统，取得一定的社会和经济效益，使服务上了一个新的台阶。
⒋参与完成了项目。该项目投入使用后具有显著的经济效益，年节约资金万元。
⒌主持完成了总公司系统，实现无纸化办公。
⒍任职期间，不仅建设了本公司的企业内部与互联网的网站，打开企业的知名度，同时还利用最新的等前沿技术协助建立了“网站”，使迅速走向国际化的轨道，受到的表彰。
⒎受的委托，为部分技术人员和管理人员累计授课达余课时，在授课过程中，自己能将理论结合实际，深入浅出，圆满完成了教学任务，提高了本公司技术人员素质和职工素质，为计算机的普及做了一定的贡献。
⒏参加撰写中的计算机与信息工作计划。
三、工作业绩：
⒈至年，在“系统”中，本人进行了部分模块的软件编写工作，该系统经省、市科委鉴定，被奖。本系统的完成，较好的解决了问题，取得极大的社会经济效益。
⒉年，为实现的信息化管理，原创：同时还本着节约投资的原则，组织完成了“系统”，该系统完成之后，不仅加快了我公司的生产自动化的建设，还为起了模范带头作用，经鉴定，该项目填补了我国技术的空白，为此，荣获奖。
⒊年参加了总公司活动，在课题研究中，本人利用计算机进行了大量的计算和工艺改造工作，圆满完成任务，该课题获得奖。
⒋本人自参加工作以来，一直在从事计算机技术工作。工作中，注重技术成果的推广应用。
（）本人独立编写的“”软件，实现了计算机等功能，使管理走向了现代化管理的轨道，该软件经鉴定，达到先进水平，本人也因此获得。
（）参与编写的“”软件，使用方便，功能满足要求，经鉴定达到水平。
四、总结经验，不断提高理论水平
任职五年来，根据生产实际中存在的问题，不断总结经验，提高理论水平。其中独著《》，在《》杂志年第期上发表（字）；合著《》在《》年第期上发表（字）；独著《》在《》年第期上发表（字）；独著《》，在《》年第期上发表（字）；独著《》，在“”学术会议上宣读（字）；独著《》在中会议上宣读（字）；独著《》、《》获“”学术会议优秀论文奖。
五、不断加强理论学习，拓宽知识领域
一、思想政治表现：
能认真学习马列主义、思想和邓小平理论，拥护党的领导，坚持四项基本原则，热爱祖国，遵纪守法，具有良好的思想素质和职业道德，能用“三个代表”的要求来指导自己的行动。积极要求进步，团结友善，明礼诚信，曾于××××年××计算机应用大赛中荣获一等奖，并于××××年度被××*评为“××*”。现将任职*年来的情况汇报如下：
二、完成本职工作的质和量
本人熟悉本专业领域的国内外现状和发展趋势，具有丰富的计算机理论知识和计算机在企业管理方面的经验，具有较强的解决本专业实际问题的能力，能将本专业与相关专业相互配合，协调解决有关技术难题，能指导工程师工作和学习。任职期间，较好的完成了公司下达的责任目标。
1、在*年至*年间，利用三年的时间，进行了××计算机网络综合管理系统的建设与实施工程，使××企业办公自动化以及生产调度自动化走向现代化的前沿。
2、××至××年，先后为公司以及下属部门独立编制了××等具有本企业特色的软件。
3、*年作为主要负责人之一完成了总公司的××管理信息系统，取得一定的社会和经济效益，使××服务上了一个新的台阶。
4、参与完成了××项目。该项目投入使用后具有显著的经济效益，年节约资金××万元。
5、主持完成了总公司××系统，实现××无纸化办公。
6、任职期间，不仅建设了本公司的企业内部与互联网的网站，打开企业的知名度，同时还利用最新的asp等前沿技术协助××*建立了“××网站”，使××迅速走向国际化的轨道，受到××的表彰。
7、受××的委托，为部分技术人员和管理人员累计授课达××*余课时，在授课过程中，自己能将理论结合实际，深入浅出，圆满完成了教学任务，提高了本公司技术人员素质和职工素质，为计算机的普及做了一定的贡献。
8、参加撰写××中的计算机与信息工作计划。
三、工作业绩：
1、××至××年，在“××系统”中，本人进行了部分模块的软件编写工作，该系统经省、市科委鉴定，被××奖。本系统的完成，较好的解决了××问题，取得极大的社会经济效益。
2、××年，为实现××的信息化管理，同时还本着节约投资的原则，组织完成了“××系统”，该系统完成之后，不仅加快了我公司的生产自动化的建设，还为××起了模范带头作用，经××鉴定，该项目填补了我国××技术的空白，为此，荣获××奖。
3、××年参加了总公司××活动，在课题研究中，本人利用计算机进行了大量的计算和工艺改造工作，圆满完成任务，该课题获得××奖。
4、本人自参加工作以来，一直在从事计算机技术工作。工作中，注重技术成果的推广应用。
（1）本人独立编写的“××××”软件，实现了计算机××等功能，使××管理走向了现代化管理的轨道，该软件经××鉴定，达到××先进水平，本人也因此获得××。
（2）参与编写的“××”软件，使用方便，功能满足要求，经鉴定达到××水平。
四、总结经验，不断提高理论水平
任职五年来，根据生产实际中存在的问题，不断总结经验，提高理论水平。其中独著《××××》，在《××》杂志*年第*期上发表（3500字）；合著《××》在《××》*年第*期上发表（1300字）；独著《××》在《××》*年第*期上发表（××字）；独著《××》，在《××》××年第*期上发表（1000字）；独著《××》，在“××”学术会议上宣读（3500字）；独著《××》在中××会议上宣读（××字）；独著《××》、《*》获“××”学术会议优秀论文奖。
五、不断加强理论学习，拓宽知识领域
关键词：花生；新品种；随机前沿生产函数；单产
中图分类号：F303.2；S565.2 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2017）01-0187-04
DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2017.01.047
Study on Technical Progress Rate of New Peanut Varieties in China
ZHANG Zhao-chen，ZHOU Shu-dong
（College of Economics and Management，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，China）
Abstract： Using the model of stochastic frontier production function， and from the angle of new peanut varieties， the questionnaire data about peanut growers about 19 provinces by national peanut industrial system during 2011-2013 were sorted out statistically， and the technical progress rates in the period by application of new and old peanut varieties in survey areas were calculated respectively. The results showed that， the technical progress rate in production of peanut was increased year by year in China， meanwhile， the contribution of labor force to the unit area yield of peanut was decreased each year. By comparison， it concluded that the application of large numbers of new varieties have contributed to promote the technical progress in most areas， and simultaneously pushed the unit area yield of peanut growers further significantly.
Key words： peanut； new varieties； technical progress； the stochastic frontier production function； per unit area yield
花生作橹泄主要油料作物和主要经济作物之一，在中国的农业生产结构中有着重要的地位。从1989年至今，中国花生播种面积除2004～2007年有所下降外，其他年份都在稳步增长。同时中国花生单产水平一直保持稳步增长的趋势，在2012年达到 3 556.65 kg/hm2，位居世界前列。花生是重要的轮作作物，有固氮作用，利于培肥地力，是中国少数具有国际竞争力并能够出口创汇的农作物之一。了解花生新品种的应用对花生技术进步的影响，对推广花生良种以及中国整个花生产业的发展具有重要意义。
赵芝俊等[1]按照C-D生产函数和索洛余值法的基本思路，建立生产函数模型，测量了中国在1986～2003年的农业技术进步贡献率。在技术效率的研究方面，孟令杰等[2]探讨了2002年中国各小麦产区的综合技术效率、规模效率以及纯技术效率，并指出投入差异导致中国各小麦产区技术效率产生差异，但总体中国小麦生产的综合技术效率水平较高。周曙东等[3]基于2011年全国19省花生种植户的调查数据，利用随机前沿生产函数对花生单产增长的重要贡献因素进行了研究，并且针对花生种植户的区域分布特征和影响花生生产技术效率损失的因素进行了实证分析。李谷成等[4]基于超越对数随机前沿生产函数模型，利用湖北省种植户的微观面板数据，将全要素生产率划分为技术进步、技术效率、配置效率和规模经济性四个部分，发现技术进步是全要素生产率增长的重要动力。陈书章等[5]利用全国省级小麦面板数据，建立了小麦生产超越成本对数函数，着重分析了全国及五个小麦主产区的技术进步及要素需求与替代行为，指出中国小麦的生产技术进步是非中性的，劳动力节约型和机械使用型是主要技术进步类型。顾海等[6]采用非参数的莫氏指数方法测度分析了1980～1995年间的中国农业全要素生产率的变化，指出该段时期内农业全要素生产率（TFP）的增长主要来自技术进步的推动。
由上可知，针对花生技术进步进行研究的文献较少。因此，本研究在前人研究的基础上，利用随机前沿生产函数模型，测度并比较分析了花生新品种的应用对各地花生种植户花生生产的技术进步、单产水平等的影响。
根据问卷统计结果，为满足模型运算需要，计算每个省份每一年使用花生新品种的平均投入产出和未使用新品种的平均投入产出，随后将分别得出的以省份为单位共38个生产单元三年期间（每一生产单元即某省应用或未应用新品种花生种植户的平均数据，如云南省应用花生新品种的种植户的平均投入产出数据即作为一个生产单元）的投入产出值，即为随机前沿模型所需的数据。
根据《中国农业年鉴2012》的统计数据，问卷所涵盖的上述地区的花生种植面积与产量分别占全国花生种植总面积与总产量的97.37%和98.27%，因此，这些地区的问卷调查数据具有很强的代表性。
3 模型估计与结果讨论
3.1 模型参数估计结果
本研究根据随机前沿模型及方程估计的要求，对随机前沿生产函数（4）和效率损失函数（7）运用极大似然估计（MLE）同时进行回归分析，得到的随机前沿模型估计结果见表1。通过对数似然值以及LR检验（符合混合卡方分布），表明模型具有较好的解释效果且其中无效率项的影响确实存在，而γ接近于1，且通过t检验，表明高度显著，说明模型选用合理，拟合效果较好。
由表1可知，自变量中时间趋势项t的参数为0.494 4且十分显著，说明三年间花生单产不断提高，存在明显技术进步，为下一步进行技术进步的测度提供了依据。在效率损失模型中，因为采用技术效率的损失作为因变量，所以估计结果中，自变量系数为正的因素，表示会造成技术效率的损失；而系数为负的自变量则会对技术效率的提高起到促进作用。效率损失模型中是否应用花生新品种的参数z1显著为负，说明应用新品种对提高花生单产水平有显著促进作用。
3.2 花生生产投入要素的产出弹性
根据上文中要素产出弹性求解公式（5），可以得到样本花生种植户的种子、化肥、农膜、劳动力和农药的平均产出弹性（表2）。利用产出弹性来衡量各要素投入与产出之间的关系。
种子用量的三年平均产出弹性为2.54，说明花生用种对花生产出水平的提高有非常显著的影响，选育推广花生良种能够进一步增加花生单产；另一方面也说明进行花生良种的选育和推广以及配套种植技术的普及在现阶段非常必要，并且花生育种时要结合不同地区的环境特点，将花生良种以及相关知识落实到花生种植户，使其真正掌握相关技术并应用到生产实践中，会明显促进花生生产水平的提高。化肥用量的平均产出弹性达到1.93，对提高花生单产做出了一定的贡献，与万书波[9]指出的中国花生生产过程中化肥投入量较大的结论比较相符，今后应该注意向适当施肥与其他增产新技术的应用的方向发展。农膜的平均产出弹性为0.04，说明农膜的应用会促使花生增产，应当进一步普及推广合理利用农膜的方法。劳动力的平均产出弹性为0.26，而且样本期间呈现出逐年递减的趋势，说明目前劳动力投入对花生增产有正向作用，但对花生增产的贡献正逐年变小；也表明了机械化水平的提高以及其他新技术的普及应用对劳动力起到了部分替代的作用。农药的平均产出弹性为0.01，说明防治病x害对花生产量与质量的提高起着正向的推动作用。目前，各产区花生种植户普遍采用拌种、喷洒农药等手段来防治病虫害，减少损失。
3.3 花生新品种应用对各地技术进步的比较分析
运用上文所述计算技术进步率的公式（6）以及模型运算所得到的三年间的样本花生种植户技术进步率见表3。
首先，就表3中所列的19个省份而言，对其中的同一地区，应用新品种的花生种植户的花生单产水平明显要比应用花生老品种的高，说明花生新品种在提高花生产量方面的作用比较显著。同时，中国三年年均花生单产增长率水平整体较高，而云南省由于这三年间受到不同程度旱灾的影响，导致其花生新品种的年均单产增长率落后于其他的18个问卷调查地区，但仍然有1.35%的增幅，水平并不算低，说明普及应用花生新品种对于抵消该地区旱灾的影响会发挥积极作用。2013年中国湖南、贵州等地发生了严重旱灾，四川也先后经历了地震、洪涝等自然灾害，这些地区花生的产量受到了一定程度的影响，花生新品种的优势也没有较好地体现出来，但在其他地区，应用花生新品种的种植户花生单产及增长率水平要明显高于未应用新品种的种植户。
其次，从技术进步方面来看，由表3可知，以上地区这三年期间在花生生产方面均存在技术进步，尤其是黄淮海、华南沿海、长江中下游、辽宁等几个重要的花生产区技术进步较为明显，三年的年均技术进步率也高于其他地区；这些地区自然环境条件相对优越，灌溉水资源相对丰富，非常适宜花生的种植和生长，科技水平也较为先进，便于规范化管理和花生良种及配套技术的推广，这也是其生产技术效率及花生单产水平相对较高的原因之一。
同时，比较各地应用及未应用新品种的种植户的技术进步率，发现多数地区新品种的应用提高了其技术进步率，即生产前沿面的移动速度要快于应用花生老品种的种植户，说明应用新品种对技术进步存在促进作用。因此，在这些地区下一步应加大推广新品种的力度，并且一定要配套普及相关技术及知识，使花生种植户切实掌握并应用到生产实践当中，以切实提高花生产量。
4 结论与建议
本研究利用2011～2013年全国19个省份的花生种植户的问卷调查数据，利用随机前沿模型探讨了应用花生新品种对花生单产水平的影响，并按照是否应用花生新品种分别测度出这期间这些地区花生生产的技术进步率和年均单产增长率。分析发现：总体来看，新品种的应用对种植户花生生产技术进步率的提高有明显的促进作用。从要素投入来看，化肥和花生用种对花生产出有显著影响，合理使用农膜、农药也会提高花生产量；同时目前花生生产中，劳动力投入的贡献正逐渐变小，说明花生产业整体科技水平有所提高并应用到了生产实践当中，花生生产机械化的程度正逐渐增加。
根据以上研究结论，为继续提高花生单产水平，提出以下建议：一是合理配置各生产要素投入，合理施肥，注意防治病虫害，提高花生产量。二是加强农业基础设施建设，并且根据各地实际情况，通过发放花生良种补贴等优惠政策，调动花生种植户花生生产的积极性。三是可以针对不同地区、不同环境，研发不同的机械设备或机械使用方法，并把它推广普及到花生种植户中，以此解决劳动力非农转移和劳动力成本上升等问题，同时也能够促进花生技术进步和种植户增收。
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[1] 赵芝俊，张社梅.近20年中国农业技术进步贡献率的变动趋势[J].中国农村经济，2006（3）：4-12，22.
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[3] 周曙东，王 艳，朱思柱.中国花生种植户生产技术效率及影响因素分析――基于全国19个省份的种植户微观数据[J].中国农村经济，2013（3）：27-36.
[4] 李谷成，冯中朝，范丽霞.种植户家庭经营技术效率与全要素生产率增长分解（1999～2003年）――基于随机前沿生产函数与来自湖北省种植户的微观证据[J].数量经济技术经济研究，2007（8）：25-34.
[5] 陈书章，宋春晓，宋 宁，等.中国小麦生产技术进步及要素需求与替代行为[J].中国农村经济，2013（9）：18-30.
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关键词：地区差异因素；外资企业；研发绩效；随机前沿分析
中图分类号：F270．7文献标识码：A
文章编号：1000-176X（2009）03-0110-06
企业研发效率与本地区发展水平分不开。但学者对于影响研发效率的地区因素分析并不多。Donald C．Hambrick与Ian C．Macmillan分析了企业所在行业中的技术机会、企业规模和R&D经验、企业与市场联系的紧密度、生产活动对产品创新的适应性对企业研发效率的影响，并采用1971―1976年102个美国500强企业的数据进行了实证研究。他们分别用新产品产出、R&D投入与产出回归后的余项衡量企业研发效率[1]。Mario I．Kafouros分析了互联网搜索功能和沟通功能对企业创新效率（创新成本、时间和质量）和企业吸收新知识能力的积极影响。并通过考察互联网出现前后R&D对企业新产品销售的贡献度的变化实证分析互联网对企业研发效率的影响[2]。Eric C．Wang认为政府的R&D投入、国家科技实力和经济自由化程度会对国家整体的R&D效率产生影响[3]。 黄鲁成、张红彩采用因子分析定权法测算了北京制造业的技术创新效率，选取产品项目数、专利申请数、新产品销售收入和新产品工业总产值作为技术创新的产出指标[4]。 王伟光建立了中国工业行业技术创新效率指数，对中国38个行业的技术创新效率进行比较[5]。鉴于研究现状，本文从研发组织的信息获取和知识转移的角度，分析地区信息化、地区科技水平和地区技术市场发展水平对区域内外资研发效率的影响。
一、研究方法的选取
目前，研究研发效率的方法主要可以分为两种。第一种是非参数线性规划方法，以Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出的数据包络分析技术（Data Envelope Analysis，DEA）为代表。DEA是一种测算具有相同类型投入和产出的若干系统或部门（简称决策单元DMU）相对效率的有效方法。其实质是根据一组关于输入输出的观察值，采用数学规划模型，来估计有效生产的前沿面，再将各DMU与此前沿做比较，进而衡量效率。在国内使用DEA方法研究区域技术效率十分普遍。张浩、孟宪忠运用DEA方法对1996―2001年间科研院所、企业和高等院校三类机构的R&D效率进行了评价和比较[6]。 张红彩利用科技活动人员、研发人员和研发经费内部支出作为投入变量，专利申请数、新产品开发项目数和新产品销售收入作为产出变量，利用DEA方法对北京制造业的创新效率进行分析[7]。 吴瑛运用DEA方法对我国高技术产业科技资源配置效率进行了实证研究，得出结论为我国高技术产业的研发效率普遍较低[8]。 第二种为参数计量方法，以随机前沿分析方法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）为代表。该方法由Aigner，Lovell和Schmidt，Meeuser和Broeck各自独立提出。实际产出与最大可能产出间的差距，既有技术上的低效率因素，也有外界随机冲击的影响。在随后的20年中这个模型广泛地应用于效率研究，其间许多经济学者也对其进行了扩展。Battese and Coelli的模型对面板数据中个体间效率差异的影响因素进行定量分析，即“一步法”估计模型参数。模型中把技术非效率表示为一组影响因素和随机因素变量的函数。国内学者应用SFA方法评价了行业技术效率和研发。冯根福等人利用SFA方法测算中国工业研发效率，得出结论：市场竞争程度、企业资产与研发效率负相关；企业的利润与研发效率正相关；国有企业所占比重与研发效率正相关[9]。 周勇采用SFA方法对我国区域技术创新效率进行研究，并分析我国区域技术创新效率的变化趋势[10]。
在研究研发效率的方法中，数据包络方法和随机前沿分析方法各有利弊。数据包络方法允许效率在一定时期内发生变动，不要求对所有研究样本数据的无效率分布做先定假设。同时，数据包络方法能够方便地处理多输出生产过程，不需大规模样本数据。然而，它的一大缺陷是假设没有随机误差影响R&D产出，忽略了随机因素对生产行为的影响。由于忽略潜在的偏误，随机误差的影响可能会包括到效率项的估计中[11]。 随机前沿分析方法既考虑了技术的欠效率因素，也考虑了难以预期的随机冲击效应。但其缺点是要对生产函数和随机项的概率分布进行设定，因而可能导致效率计量出现偏差。傅小霞、吴利学利用1978―2004省级面板数据对随机前沿分析和数据包络分析在中国全要素生产率核算中的适用性进行了比较。他们认为多数随机前沿分析结果比较接近，具有较好的稳健性，而数据包络分析对指标选择和数据处理非常敏感，不同研究结果之间差异很大。比较而言，对于改革以来的中国经济增长，随机前沿分析可能是更为适用的生产率分析工具，其结论也更为可靠[12]。
虽然目前大多数对研发或创新效率的分析主要采用DEA方法，但是由于研发过程存在很大的不确定性，存在诸多随机扰动和不可观测因素的影响。本文采用2004―2006年我国25个省、市及直辖市的外资工业企业R&D活动为样本研究外资研发效率。不同时期不同地区科技条件，各地方对外资研发创新的激励政策差距，这些因素都会对各区域外资企业的研发效率产生很大的影响。因此，随机前沿生产函数方法更适合于本文的研究需要。
二、模型和数据处理
1．模型的构建
柯布―道格拉斯生产函数（C-D）由于形式简单易用，而在前沿分析的实证中应用比较广泛。但是这种简单也给C-D生产函数的应用带来了局限性。C-D生产函数具有常投入弹性，规模收益为常数，要素的替代弹性为1。但在实际的经济系统中，各种投入对产出的影响不仅和该投入要素的变化有关，还与其他投入要素有关。采用C-D生产函数不见得能全面反映投入要素间的相互作用。
研发的投入产出过程中，科技人员的投入和研发资本的投入对研发产出的影响并非简单的线性关系，两者存在相互的影响。因此采用包容性很强的超越对数生产函数模型，能体现规模收益可变的实际情况，且具备足够的弹性，更适合随机前沿分析。
本文的随机前沿生产函数模型如下：
其中，下标i和t分别表示地区和时间。Y、RDL、RDK分别表示研发的产出、研发的人员投入和研发的资本存量。考虑到从研究开发到获得新的技术知识再将其用于生产要经过一段时间，当年的科技资源投入并不会马上带来经济效益。本文将所有投入指标滞后一期。vi为随机游走变量，为独立同分布且服从N(0，σ2v)；技术无效率uit是非负随机变量，服从非负截尾正态分布N（μit，σ2u）。
目前国内的文献在选择研发和创新的投入指标时，一般采用R&D经费内部支出和R&D活动人员全时当量这两项指标。但是，企业所拥有的技术知识的大部分都是以往的知识和经验的积累，即R&D存量。能够表明企业、产业或国家技术开发能力是企业拥有的知识经验存量，而不是各年的流量。这种存量构成以后技术开发的基础[13]。 因此本文使用R&D经费的存量来表示对研发的资本投入，采用永续盘存法计算地区外资R&D资本存量。
对于研发产出的衡量，本文采用新产品销售收入。虽然也有学者采用专利作为衡量研发产出水平的指标，但专利的申请或授权只是把研发投入转化为知识产出，并不能代表研发给企业带来的直接价值。而新产品销售收入不仅衡量了研发带来的直接的商业价值，而且也包含了工艺流程、产品质量改进等研发所带来的经济价值。
在无效函数中，本文从影响外资研发效率的外部因素出发，将地区科技、信息化和技术市场的发展水平进行量化，经验函数设定如下：
其中，PATENT、PE、TT和 TRDK分别表示该地区每万人申请专利的数量，地区信息化发展指数、地区技术合同成交额和该地区总的科技投入的资本存量。δ1、δ2、δ3、δ4分别表示专利申请数量、信息化水平、技术市场发展水平和科技投入资本存量对外资研发活动技术无效率的影响系数。
地区信息化发展水平的测度采用比较通用的简化方法，用人均邮电业务总量来衡量。邮电业务总量包括邮政业务总量和电信业务总量，两者所包含的业务都是与信息化密切相关的业务，而且其他与信息化水平相关的数据与该指标基本是正相关的[14]。 因此，本文采用人均邮电业务总量作为区域信息化发展水平的测度标准，并借鉴绍宇开等人的方法将其指数化，衡量各地信息化的相对水平。信息化发展指数EP为：
其中，Vi为地区邮电业务量，Pi为地区人口总数，V和P分别对应以上两者的全国数据。指标EP可以理解为地区人均信息资源水平与全国人均水平之比。
技术市场对外资研发效率的分析主要体现在市场包含的信息量和技术资源配置效率。在此我们可以简单地认为：技术市场的交易量越大，市场越活跃，资源配置效率越高；交易量越大，市场中所反映的技术信息越多。因此本文选择技术合同成交额来分析技术市场对外资研发效率的影响。
最后，地区科技投入的资本存量用地区科技活动经费的内部支出的存量来衡量，最后取对数。由于外观设计专利的技术含量较少，因此在反映地区科技实力的地区专利申请授理数量中不包括外观设计的专利申请。
模型中地区外资企业研发经费的支出、地区科技活动经费内部支出以及地区和全国的邮电业务量都采用1978年的GDP指数进行平减。
2．数据收集处理
本文采用《中国科技统计年鉴》（2005―2007年）中，2004―2006年25个省、直辖市和自治区的外资企业研发活动的面板数据。统计口径为大中型企业。由于海南、、甘肃、青海、宁夏、新疆地区外资研发投入低，有的地区没有研发投入或产出数据，因此将其剔除。利用Frontier4．1软件，对研发的前沿生产模型和经验模型的联合估计。由于文章篇幅所限，原始数据等不在文中体现，感兴趣读者可以向作者索要。
对随机前沿生产模型最大的争议是其结论高度依赖于模型的函数形式。模型形式的设定是否恰当直接关系到结论的正确与否，不正确的模型将产生误导性的结论。为此，我们对模型的设定做了随机前沿生产模型的适用性检验、参数的显著性检验和柯布―道格拉斯生产函数对超越对数生产函数的检验，由于篇幅所限，不在文中体现。
三、结果和解释
1．基本结论
最终各地区外资企业2004―2006年的研发效率值见表2。由表中的效率计算结果可知，外资在华的研发效率普遍很低，均值仅为0．282。在样本年度中，效率的分布区间为［0．890，0．031］。在全部样本中，研发效率最低者是2005年贵州省，最高者是2006年上海市。各地区年均效率值最小为贵州省0．056，最大为北京市0．863，地区之间分布极为分散。效率值大部分集中在［0，0．3］的区间内，其中，［0．1，0．2］区间所占比重最大，为33．33%；［0．2，0．3］区间占16%，小于0．1的占18．67%。因此，外资企业现有科技资源还远未能充分利用。
外资企业在华研发效率具有明显的地域分布特点。沿海地区的效率值远远高于中、西部内陆地区。效率排名前10位中，除了重庆、辽宁和吉林，其他均来自于对外开放程度高，外资研发投入密集的沿海地区。北部、东部沿海地区在2004―2006年间出现显著的增长，超过了原来居于首位的南部沿海地区。北部和东北地区增长率较高，北部沿海地区2006年的效率值达到了的高水平，为0．591，年均增长率为5．0%；东北地区外资研发效率的增长由0．226增长到0．298，年均增长率为9．8%。
注：本文根据国务院发展研究中心划分的经济区进行划分。将经济区所包含地区的研发效率均值作为该地区的研发效率。南部沿海地区(广东、福建)、东部沿海地区(上海、江苏和浙江)、北部沿海地区(山东、河北、北京和天津)、东北地区(辽宁、吉林和黑龙江)、长江中游地区(湖南、湖北、江西和安徽)、黄河中游地区(陕西、河南、山西和内蒙古)、西南地区(广西、云南、贵州、四川和重庆)。
2．结果解释
（1）区域信息化水平对外资研发效率的影响。信息化发展水平的系数显著为负，这表明，外资企业所在的地区信息化发展水平越高，越有助于当地外资研发效率的提升。发达完善的信息网络为外资的研发提供大量的信息和交流的平台，广泛的内部和外部信息交流通道，有利于引导、转化和传播技术创新，促进研发成果的开发。
（2）区域科技发展水平对外资研发效率的影响。本文对区域科技发展水平采用地区科技资本存量和每万人专利申请授理数量来衡量。地区科技资本存量对外资研发效率的影响并不明显，这种结果有可能是由于滞后时间短造成的。但是专利申请数量与研发效率正相关，可以说明地区的科技水平越高，当地外资企业的研发效率越高。这一结论也可以从外资在华研发投资的分布中得到验证。北京、上海、天津、江苏、广东、浙江每年的外资研发投入都位于全国的前几位。另一方面，通过与当地技术水平较高的企业及研究院所进行合作、交流，利用外部机构的现有的研究成果，对其原始的知识进行补充、扩大和创新。
（3）技术市场发展水平与外资研发效率无关。这可能是由于我国技术市场的发展才刚刚起步，大部分地区的技术市场规模小，技术供给和需求不足。同时税收优惠政策没有有效结合技术交易特点，使其成为非技术交易的避税手段，使市场整体的技术质量下降。国家相关的政策法规体系不够完善，缺乏可操作性和灵活性，市场中的不确定性增加了技术交易成本，抑制交易活动，导致市场的运行低效率和资源配置不合理。再加上我国的技术交易市场对外开放的时间不长，外资还没有充分的利用该市场。总之，我国技术市场的不成熟可能导致外资研发活动的作用得不到充分发挥。
四、对促进地区研发绩效的建议
1．加强信息基础设施和服务网络平台的建设，为外资研发提供技术信息服务
良好的区位通讯基础设施是信息资源得以更好开发利用的基本条件，它为R&D机构提供了大量的信息和交流的平台，可以减少跨国R&D机构获得信息的成本，保持与跨国公司总部的密切联系；使R&D机构随时捕捉国际国内市场信息，并获取集聚经济等外部规模经济，有利于技术创新的引导、转化和传播。政府作为最具权威的公共机构，在搜集和掌握当地企业、科研机构技术信息方面具有很大的优势。政府可以利用自身的信息优势，将产学研的动态科学技术信息进行整合、统筹，为外资企业提供当地研发项目合作信息和本地科研机构的技术信息，帮助其迅速了解当地技术资源，更准确、快速地确定自身研发资源投入的方向。
2．增加科技资源的投入，发展中外企业的创新网络
一个地区若想从外资企业的技术创新中获得更大的技术溢出，需要通过缩小当地研发机构与外资企业的技术差距来提高当地外资企业研发效率。因此要进一步加大各级政府对R&D的投入，优化全社会科技资源配置，积极引导本土企业、科研院所、高校等各类创新主体加大研发投入。政府为大学、企业和公共组织间的交流与合作建立桥梁，引导建立各类协会、行会组织。建立区内创新服务机构，帮助外资企业更好地发现市场需求、产业发展趋势和新兴市场开拓状况，协调区域内研发机构的合作和沟通。最终促使中外企业、科研机构建立起持久广泛的网络联系，提高创新效率。
3．发展和完善技术交易市场，有效发挥技术的孵化器作用
推动高新技术成果进入技术产权交易市场，设立专门机构对申报项目进行技术等级、市场前景和知识产权状况的评估，对技术交易市场中的商品质量把关；建立具有深化服务能力和完善功能的技术交易服务体系，提高技术市场运作效率；加快技术交易市场对外资企业的开放，对外资企业实行减免税等优惠政策，使外资企业更广泛的参与技术市场的活动。
4．加强中西部地区的科技投入和信息基础建设，缩小与沿海地区的差距
根据本文的研究结果，中西部地区的研发活动效率很低，外资企业投入的研发资源没有得到有效的利用。这主要是由于我国目前中西部地区的研发基础环境仍然十分薄弱，主要表现在：科技投入低，科技人才缺乏，科研机构数量少，科研水平低。国家和地方政府应加大对科技的投入，提升当地企业和研发机构的创新实力，吸引高技术人才去西部，增强知识吸收能力，提高外资的研发投资效率，发挥外资技术溢出的效应。
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On the R&D PerformanceofChinas Foreign-fundedEnterprises：
A SFA Approach
YEJiao
(Department of Economics, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning 116024 China)
Abstract：From the view of R&D organizations' access to information and knowledge transfer, this paper analysis the impact of regional information, regional technology and regional technical market to foreign R&D. With the data of China's foreign-funded industrial enterprises in 25 regional, we take SFA estimates analysis the R&D efficiency of foreign-funded enterprises. This study showed that: foreign R&D efficiency in China are generally low; the R&D efficiency of the coastal areas is much higher than that of the western inland region; positive correlativity is existed between information level, strength of technology in the region and the foreign R&D efficiency; since China's technology market isn't immature, the infection of regional technical-market level to the efficiency of foreign R&D efficiency is not significant.
对区域技术效率进行了研究，利用辽宁省14个城市13年的经济发展数据进行实际测算，可以得知：辽宁省全省的平均技术效率为0.6885，表明辽宁省整体对现有资源的利用效率不是很高，社会的实际产出与理论的产出前沿面还有很大的距离。不论是资本投入还是劳动力投入都没有得到应有的价值，还有很大可以挖潜的空间。
关键词：
区域技术效率；资源利用；随机前沿
中图分类号：
F2
文献标识码：A
文章编号：16723198（2014）22004001
1引言
城市的经济发展是一种中观经济的发展模式，是区域经济的典型代表。在经济快速发展的今天，城市经济发展差异化越来越受到人们的关注。能够反映城市经济的发展指标有许多种，有体现经济数量增长方面的指标，也有反映经济增长质量水平方面的指标。技术效率指标，可以从衡量城市资源利用效率的角度来解释城市经济增长差异的形成。对城市技术效率的影响因素进行分析和研究，有利于提高资源的有效利用和城市经济的发展质量。
2区域技术效率实证测算
以辽宁省14个城市13年的经济发展数据为依据，利用所构建的模型进行测算，得到最大似然估计结果和技术效率结果，见表1。
从最大似然估计的结果中，可以得知：第一，在随机扰动项中，有86.45%的成分是由技术非效率所导致，即y与前沿面的距离主要由统计误差等因素造成。第二，参数η=0.0613>0，对βt来说，来自于时间因素的影响越来越小，说明各个城市以0.0613的速度，随着时间的推移加速下降其所面临的随机因素。
从测算结果可知，第一，站在13年发展的总体角度，辽宁省全省的平均技术效率为0.6885，这个数值刚刚及格，显示辽宁省整体对现有资源的利用效率不是很高，社会的实际产出与理论的产出前沿面还有很大的距离。现有技术和现有资源没有得到高效的利用，有相当一部分资源被搁置甚至被浪费了，不论是资本投入还是劳动力投入都没有得到应有的价值，还存在很大的蓝海区域，还有很大可以挖潜的空间。
参考文献
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