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装备制造业技术效率的比较分析

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于立河北工业大学

基金项目：河北省社科联课题(201103284)

[摘要]本文采用随机前沿生产函数对不同所有制企业的技术效率水平进行了比较评价。通过FrontierVersion4.1软件，将企业间技术效率的差异用可比的方式表示，并用技术效率的指标作为被解释变量，企业的所有制、企业的特质指标作为解释变量估计模型的各个参数，进一步找出技术效率差异产生的原因，提出了提高企业技术效率水平的建议。

[关键词]企业技术效率随机前沿生产函数FrontierVersion4.1软件

一、随机前沿生产函数的估计

实际上，我们测量到的TFP增长率中包含技术进步与技术效率的成分。但是，如何将二者分离开来是个问题。以下采用的方法是应用随机前沿生产函数，通过FrontierVersion4.1软件，将企业[来自WwW.L]间技术效率的差异用可比的方式表示，用技技术效率的指标作为被解释变量，企业的所有制、企业的特质指标作为解释变量估计模型的各个参数，进一步找出技术效率差异产生的原因。

TFP测算时的另一问题是假定企业采取利润最大化行动。为了计算TFP增长率，首先要通过生产函数或费用函数求出投入的产出弹性系数，如采用科布-道格拉斯型生产函数，要求假定企业利润最大化，这本来就是不现实的。企业在生产过程中，并不一定是沿着理论的产出曲线生产，而是偏离理论曲线一个误差，在理论产出曲线之内生产。这个固定的误差反映了企业的“非效率”，即企业的生产存在非效率，存在着浪费。而假定企业是在利润最大化条件下生产，就是忽视了企业的“浪费”的存在。

二、技术效率

假设投入的矢量为X、观测到的产量为Y、随机误差为v，技术非效率为u，则有：

Y=g（X）+v-u

g（X）是理论随机前沿生产函数。

假定生产中存在技术非效率，那么观测到的现实的生产水平Y可以分解为生产前沿曲线的理论产出g（X）与技术非效率性导致的偏离u。即：

观察到的生产水平＝最大可能产出水平-技术非效率

三、函数的选择

企业的生产活动表现在产出水平上。理论的生产可能性曲线与实际产出水平间具有一定差异，我们将这种差异称为技术的非效率性，用u表示。生产可能性曲线与技术效率性的推测手段是对应的。推测手段大致分为：不假定特定的函数即非参数法，如数据包络分析（DEA）；给定一个特定的函数来估计参数，即参数边界方法，如随机前沿法（SFA）。本文采用的是随机前沿法（SFA），用最大似然法(ML)估计特定的生产函数的参数。假定产出在生产曲线上[来自wwW.lw5u.cOM]产出是随机变动的，因此，生产函数中就存在一个随机误差项，这个误差项分为两个部分。一个用来测量随机因素v，另一个用来测量技术非效率u。随机误差项v服从正态分布，而技术非效率u的分布为最大值0的非对称分布，一般为半正态分布，也有指数分布。技术非效率表示为非对称分布的偏离程度。基于以上的假定，可以定量地得到函数的参数以及误差分布。本文采用了包含非效率u的“随机前沿生产函数模型”，该模型的估计方法是BatteseandCoelli(1993)[]2，HuangandLiu(1994)首先提出的。他的方法是首先测算出技术非效率的数值，然后用技术非效率作为被解释变量，其影响因素为解释变量进行回归分析，使技术非效率的大小、原因一目了然。生产函数一般考虑科布-道格拉斯生产函数或者超越对数生产函数。

四、模型

下面采用BatteseandCoelli(1993)的定义，对装备制造业的技术非效率性进行估计。

生产函数使用科布-道格拉斯和Translog型，计量表达式（科布-道格拉斯型只是后者的前三项）为：

根据定义，Y是企业的净产值，K是资本存量，L是劳动投入，v表示随机误差。给出生产函数在技术上可能的产量，用生产可能性曲线表示。实际上，企业不可能超越生产曲线生产，一般只能在曲线之下生产。因此将实际产出与理论产出之间的差异定义为技术非效率，用u来表示，方程式中以减号的形式代入，表明理论产出大于实现产出。其差为一正值。

。

参考文献：

[1]Battese,G.E.andT.J.Coelli(1993),“AStochasticFrontierProductionFunctionIncorporatingaModelforTechnicalInefficiencyEffects”,WorkingPapersinEconometricsandAppliedStatistics,No.69.DepartmentofEconometrics,UniversityofNewE