中国工业企业全要素生产率估计 1999-2007.pdf

经济学季刊
第11卷第2期( ) ,
年月
2012 1 China Economic Quarterly January,2012
中国工业企业全要素
生产率估计:1999—2007
鲁晓东连玉君*

摘要当前对于全要素生产率的测算正逐步由宏观层面转向

微观企业层面,两者具有完全不同的理论机理。针对企业 TFP 估计
中出现的同时性偏差和样本选择性偏差,一系列的最新修正方案被
提出,并形成了很多前沿的估计方法。本文对这些新方法的逻辑进
行了梳理,旨在廓清当前实际应用中存在的一些误区。利用 1999—
2007年中国工业企业数据,本文进一步应用最小二乘法、固定效应
方法、OP法和 LP法等参数和半参数方法核算了我国主要工业企业
的 TFP,在横向对比之后,发现半参数方法能够较好地解决传统计
量方法中的内生性和样本选择问题。
关键词全要素生产率异质企业半参数生产函数
, , , ,GMM
一引言
、
对生产率的测算是很多实证研究的基础,它通常被解释为总产出中不能
由要素投入所解释的“剩余”。这个剩余一般被称为全要素生产率(TFP),
它反映了生产率作为一个经济概念的本质首先
(Massimo et al.,2008)。
TFP反映了生产过程中各种投入要素的单位平均产出水平,也就是投入转化
为最终产出的总体效率。虽然 TFP在很多研究中被用来表示技术水平,但是
这并非是一个准确的描述,TFP 除了与技术进步有关之外,还反映了物质生
产的知识水平、管理技能、制度环境以及计算误差等因素,因此将其统称为
生产率水平更为恰切。
经典的对全要素生产率的测算是从估计生产函数开始的。基于生产函数
估计方法的差异对全要素生产率的估计也存在多种方法
, 。Massimo et al.
(2008)提出了几个划分 TFP的维度,通过这些方法,我们可以得到 TFP 的
* 中山大学岭南学院。通信作者及地址:鲁晓东,广州市海珠区新港西路135 号中山大学岭南学院,
电话本文受到国家自然科学基金青年项目批
510275; :(020)84112703 ;E-mail:nkxiaodong@。(
准号:71003107 、71002056 )、教育部人文社会科学研究项目(批准号:09YJC790268、09YJC90269)、中央高
校基本科研业务费专项资金以及中山大学经济研究所基地建设经费的资助,特此致谢。
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水平值或者增长率。各种计量方法可以笼统地划分为前沿和非前沿方法,如
表1所示。
表全要素生产率估计方法分类
1
计量方法
确定性方法
参数法半参数法
数据包络分析随机前沿分析
前沿分析 DEA( )
方法宏观微观—
FDH( ) ( - )
增长核算法增长率回归法代理变量法
非前沿分析
(宏观) (宏观) (微观)
资料来源
:Massimo et al.,2008,Figure 1。
表1中一个值得注意的区分维度是宏观方法和微观方法,前者关注总量
(国家/地区/产业)生产率,而后者则是针对企业的考量。同生产要素不同,
宏观的生产率水平并不能简单地理解为微观生产率的线性加总。1 因此,在审
视这些方法的时候,必须注意到哪些方法是适用于宏观研究的,哪些是适用于
微观研究的,或者两者兼具。虽然有些方法同时适用于宏观和微观研究,但是
一个需要强调的问题是,两种方法背后的经济理念是迥异的。早期对全要素生
产率的测度主要是针对国家或者产业等宏观层面展开的,可以统称为总量方法,
总量方法主要关注全要素生产率在经济增长中的作用,其重要目的在于揭示当
前经济表现的国别差异,此类研究肇始于索洛的增长理论。微观估计方法更多
的是从企业的生产决策本身入手,与宏观问题不同的是,企业的技术水平在某
种程度上是可以事前认知的,企业根据已知的技术水平再选择合适的要素投入
水平。这就使得很多适用于宏观生产率研究的方法,如增长核算法、参数回归
等方法并不适用于微观企业生产率研究。因此,在估计中国的工业企业生产率
之前,对研究方法进行梳理是必要的,以防止在估计过程中发生误用。2
从行业角度来看,中国的经济增长中工业增长尤为显著, 从 1992 年到
2007年,%。因此,中国工业的增长在
多大程度上由劳动力的增长和高投资率所推动,多大程度上由各种生产要素
的生产率所推动已成为研究中国工业绩效的一个核心问题(谢千里等,
2008)。目前对于中国