中国的工业生产力革命——用随机前沿生产模型对中国大中型工业企业全要素生产率增长的分解与分析，本文主要内容关键词为：生产率论文,工业企业论文,生产力论文,中国论文,对中论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
改革开放后的1/4世纪内，中国的国民生产总值增长率一直保持在8%到9%的高水平。但 是，许多经济学者认为，中国经济的高增长主要依赖高储蓄率及大量的资本投入，包括 外资的流入，而不是由生产率的提高获得的。有许多宏观数据似乎也表明中国经济增长 的效率不高，比如，按标准普尔2004年的数据，中国四大银行的不良资产率高达45%以 上，大中型工业企业的亏损面也超过30%以上。这些基于宏观数据和整体经济表现的结 论却无法反映中国经济多层次、动态、及复杂的现状。本文运用企业微观数据，借助随 机前沿生产模型，考察中国大中型工业企业的全要素生产率在1995—2002年期间的变化 趋势及其增长的因素分解。本文所研究的企业群体所创造的增加值在1995—2002年期间 占到中国国民生产总值的15%到19%，并呈上升趋势。因此，这里的实证结果对深入分析 中国工业生产力发展趋势及潜力有重要意义。
随机前沿生产模型的理论最初由Aigner、Lover、Schmidt(1977)以及Meeusen、Van
den Broeck(1977)提出，并很快成为计量经济学中一个引人注目的分支。随机前沿生产 模型假定，企业由于各种组织、管理及制度等非价格性因素导致生产过程中效率的损耗 ，而达不到最佳的前沿技术水平。Nishinizu和Page(1982)首次提出将全要素生产率(
TFP)的增长分解成前沿技术变化和相对前沿技术效率的变化。此后，许多研究都沿用他 们的方法分析全要素生产率的增长。Bauer(1990)使用美国航空业的数据将全要素生产 率的增长分解为前沿技术进步、相对前沿的技术效率变化以及规模经济性改善等因素。 Fecher与Perelman(1992)利用该方法分析了OECD制造业的全要素生产率与前沿技术进步 。Sangho Kim(2001)对韩国的制造业主要行业的全要素生产率进行了分解及分析。
Kalirajan,Obwona以及Zhao(1996)研究了中国各省的农业全要素生产率的分解。姚洋(1 998)及姚洋和章奇(2001)用随机前沿生产模型研究了中国工业经济的技术效率。胡鞍钢 和郑京海(2004)选择常规模报酬的非参数模型，借助中国省际数据用DEA-Malmquist指 数方法对TFP的增长率进行了分解。Zhuobao Wei(2002)等人用1993年1036家特大型工业 企业的数据研究了所有制对中国制造业生产率的影响。Yanrui Wu(2000)使用1981—199 5年27个省市的面板数据通过生产率分解研究中国经济的可持续发展问题。
上述对中国经济技术效率的研究，主要用全国的或省际的宏观面板数据(panel data) 或企业的横截面数据。宏观数据在加总过程中由于变量的波动性大大减少导致严重的信 息损失，而截面数据则不能发现生产率及技术效率的动态变化特征。而1994—2002年期 间正是中国经济向市场经济转轨的关键时期，中国的工业企业经历了巨大的动态变化。 另一方面，根据Schmidt和Sickles(1984)的研究，用截面数据来研究技术效率，在估计 随机前沿生产模型时存在三大计量问题：第一是模型的估计高度依赖误差分布假设；第 二是独立性假设过于苛刻；第三是技术效率的估计不具有一致性特性，这是横截面数据 面临的最严重问题。对于这三大困难，面板数据就不难解决。因为，从抽样理论角度看 ，面板数据可以看作是对众多的观测样本的重复抽样。与单纯的截面数据相比，面板数 据不仅包含更丰富的信息，更重要的是能够解决技术效率估计的非一致性。
用宏观数据研究中国经济全要素生产率的文献不胜枚举，但运用企业层面的面板数据 ，在随机前沿模型的范畴下测量、分解中国工业各行业的全要素生产率在中国生产率增 长研究领域还是空白。本文采用非平衡面板数据(unbalanced panel data)及随机前沿 模型研究中国大中型工业企业各行业1995—2002期间全要素生产率的变化。根据
Kunbhakar(2000)提出的分析方法，本文将全要素生产率的增长分解为来自四个方面的 贡献：(1)前沿技术进步；(2)相对前沿技术效率的变化；(3)资源配置效率的改善；(4) 规模经济性的改善。
文章的第二部分提出全要素生产率增长的分解框架及随机前沿生产模型的设定。第三 部分说明数据来源及变量定义。第四部分给出生产率增长分解的结果。第五部分是结论 及其相关的政策含义。附录部分给出较完整的数据表格以及模型的估计结果、假设检验 和价格处理方法。(注：由于篇幅的限制，附录部分无法包括在正文内，有兴趣的读者 请向作者索取。涂正革，tulingxiao@163.com；肖耿，xiaogent @ hku.hk。)
二、全要素生产率增长的分解与随机前沿生产模型
(一)全要素生产率增长的分解
根据Kumbhakar(2000)的分析，全要素生产率增长的分解涉及到六个概念：全要素生产 率(Total Factor Productivity)、前沿技术进步(Frontier Technology Progress)、 相对前沿的技术效率(Technical Efficiency Relative to the Frontier)、相对前沿 技术效率的变化率、资源配置效率(Allocative Efficiency)以及规模经济性(Scale Ec onomy)。加上“前沿”二字的目的在于强调前沿生产函数与平均生产函数的不同。
2.相对前沿的技术效率(TE)及其变化率(TE)
相对前沿的技术效率(TE)是指在某一技术水平下，某一组要素投入得到的实际产出水 平与相应要素投入下的前沿技术产出水平之间的比例，TE反映了一个企业在特定技术和 要素投入规模下实际产出与最大可能产出间的差距。前沿生产函数是衡量技术效率的基 准，故称为相对前沿的技术效率。
总之，等式(6)中TFP的增长可以分解为前沿技术进步、相对前沿的技术效率提高、要 素资源的配置效率、及规模经济性四个部分。
下面，我们以单一要素投入为例，用图1说明全要素生产率增长的分界，包括前沿技术 进步、相对前沿的技术效率及其变化、以及规模经济性等关键概念。由于是单一要素， 没有考虑要素配置效率。
在图1中，我们假定只有一种投入要素并生产一种产品，生产从A(x[t],y[t])扩张到B( x[t + 1],y[t + 1])。从上图可以看出生产率在提高，因为(y[t + 1]/x[t + 1])＞(y[ t]/x[t])。生产扩张不具有规模经济性，因为图中两条前沿生产技术曲线都向下弯，属 于规模报酬递减。从年度t到t + 1前沿生产技术有所提高，因为f(x,t + 1;β)＞f(x,t ;β)，相同的投入，产出却明显不同。假定不考虑噪音的效应，两个时期的生产都存在 相对前沿的技术非效率，因为要素的投入所得到的实际产出都低于前沿技术水平下的产 出：y[t]＜f(x,t;β)，y[t + 1]＜f(x,t + 1;β)。但是从t到t + 1，相对前沿的技术效率有所下降，因为[y[t]/f(x,t;β)]＞[y[t + 1]/f(x,t + 1;β)]。
(二)随机前沿生产函数模型的设定
通过随机前沿生产函数的估计结果，可以对TFP的增长进行分解。随机前沿生产模型不 仅要考虑前沿技术进步，还必须考虑前沿技术进步与投入要素对生产率的交互效应，以 及投入要素之间的替代效应。因此，我们选用对数形式的时变(time-varying)技术效率 随机前沿生产模型：
三、数据及变量
(一)数据来源及代表性
本文数据来源于国家统计局大中型工业企业1995—2002年的年度统计数据，原始数据 每年约22000家企业。清除数据不完整、工业增加值为负值、有错误或开工不足等企业 后，每年大约有21000家企业，8年共177086个观察样本。我们对37个两位数行业中的每 个行业单独进行模型估计，再利用估计的参数计算生产率增长分解的有关变量。
这些大中型工业企业在整个工业乃至整个国民经济中占有十分重要的地位。从企业数 量上看，占全部国有企业及产值规模在500万元人民币以上非国有企业的比例，大约每 年为12%左右。以从业人数看，占整个工业从业人数的16.7%。从每年创造的增加值看， 占整个工业40%以上，占国家总GDP的15%—19%。因此，代表了中国先进生产力的大中型 工业企业，其生产效率水平很大程度上决定了我国工业乃至整个经济的效率水平，这是 我们以大中型工业企业为研究对象的意义所在。
价格因素是生产率研究所必须面对的挑战。尽管1995—2002年期间中国零售物价波动 不大，但是各行业的产出及投入要素价格变动的差异却不容忽视。总体上看，能源及原 材料价格上涨，而加工业产品价格下跌。关于工业增加值以及固定资产净值的价格处理 见附录。
(二)变量定义
模型(7)的主要变量中，产出变量y[,it]是经价格调整的工业增加值(avalue)，要素变 量x[,k]和x[,1]分别采用固定资产净值年平均余额(nvfixa)和从业人员年均人数(labor )。反映技术变化的时间趋势t = 1，2，…，8则对应1995至2002年。我们采用增长账户 法计算全要素生产率的增长时，用到劳动与资本的行业平均费用份额。其中与劳动相关 的费用主要包括工资、奖金、劳动福利以及劳动保险支出。与资本投入相关的费用主要 包括利息支出和固定资产的当年折旧。行业产出及投入要素的平均增长率、行业平均 劳动及资本费用份额(S[,l]、S[,k])的计算方法及详细结果参阅附录。
在技术非中性随机前沿生产函数下，生产要素的产出弹性以及前沿技术进步都与要素 的投入水平有关。因此，在计算行业的TFP变化率、前沿技术进步、规模经济性、配置 效率时，投入要素(lnk,lnl)及要素成本份额(S[,l],S[,k])都用行业年均值。
四、全要素生产率增长的因素分解
随机前沿生产模型的设定是否恰当直接关系到结论的准确性。传统的全要素生产率模 型大多使用形式简单的柯布道格拉斯生产函数，没有区分随机噪音和技术进步，没有考 虑因为管理水平等因素导致的相对前沿的技术效率下降，即技术上的非效率。为此，我 们对模型的设定做了五个方面的检验：1.随机前沿模型的适用性；2.相对前沿的技术效 率时变性；3.前沿技术进步是否存在；4.技术是否中性；5.使用简单柯布道格拉斯生产 函数还是随机前沿生产函数。所有检验结果表明非中性技术的随机前沿生产模型确实优 于其它模型。由于本文篇幅的限制，模型检验部分在附录给出。
我们对中国38个两位数工业行业投入产出的技术结构参数进行了模型估计。由于似然 估计中的收敛性问题，有一个行业，即木材采运业，没有参与分析。下面根据行业生产 函数的估计结果考察各行业的全要素生产率增长、前沿技术进步、相对前沿的技术效率 变化、配置效率以及规模经济性。
(一)全要素生产率(TFP)的增长率
前面已经阐述了如何用增长核算法计算全要素生产率的增长率。以行业增加值、劳动 及资本的增长率计算出各行业全要素生产率的增长率。扣除物价因素，中国大中型工业 企业1996—2002年工业增加值的增长率保持在年均11.5%，这与国家统计局公布的工业 增长速度基本一致。资本存量的年均增长率达12.3%。从业总人数则以4.4%的速度下降 。
1996—2002年，大中型工业企业总体全要素生产率年均增长6.8%。1996、1997两年全 要素生产率分别下降4.3%和0.7%。此后，总体全要素生产率加速增长，1998—2002年全 要素生产率分别以3.0%、7.5%、11.2%、8.2%和14.0%的年均速度增长。
从行业看，1996—2002期间行业年均TFP增长最快的五个行业分别为：交通设备制造业 17.8%、仪器仪表制造业16.0%、印刷业13.8%、金属制品业13.6%、医药制造业12.4%；T FP增长最慢的五个行业分别是：石油加工业年均下降4.6%、电力工业年均下降4.1%、自 来水年均下降4.0%、化纤制造业年均增长2.1%、石油天然气年均增长2.3%。从行业分布 ，可以发现开放程度高、竞争性强的行业的全要素生产率增长快。相反，高度垄断、开 放程度低的行业生产率增长慢，甚至出现下降的局面。
总体情况是，1996—2002年期间，我国大中型工业企业的生产率增长呈现前降后升、 逐年提高的态势。1995—1997年大规模的投资，受1997年亚洲金融危机以及宏观调控影 响，没有带来高效益，全要素生产率连续两年下降。1998年以后，随着整个亚洲经济的 恢复，生产率呈快速上升趋势。
(二)前沿技术进步(FTP)
前沿技术进步表示在不增加要素投入条件下，通过技术水平的改进而得到的额外前沿 产出增长率，其结果直接体现在全要素生产率的提高。从前沿技术进步对生产率贡献的 数学公式可以看出，前沿技术进步的贡献大小不仅与要素的投入水平有关，而且与时间 t有关。
总体上，1995—2002年期间前沿技术进步的速度不断加快，中国大中型工业37个行业 的前沿技术进步对全要素生产率增长的贡献年平均为14个百分点。前沿技术进步导致生 产率大幅度增长主要发生在1998年以后。1998年前沿技术进步导致生产率增长9.0个百 分点、1999年12.3个百分点、2000年15.3个百分点、2001年18.9个百分点、2002年更高 达22.6个百分点。各行业前沿技术进步对生产率的贡献(FTP)的详细数据结果参见附录 。
从行业看，1996—2002年期间前沿技术进步对生产率推进最显著的五个行业分别为： 电子通讯设备业年平均为26.3个百分点、黑色金属冶炼加工业24.4个百分点、交通设备 23.0个百分点、医药制造业22.7个百分点、食品制造业21.5个百分点。前沿技术进步缓 慢的五个行业是：煤气生产与供应业前沿技术进步仅仅推动生产率增长年均2.85个百分 点、自来水2.4个百分点、石油加工业1.4个百分点、石油天然气0.98个百分点、电力为 0.17个百分点。
如何理解中国大中型工业企业的前沿技术进步效应?随机前沿生产函数代表所在行业投 入与产出间的最优技术结构关系，因此这里估算的前沿技术进步的贡献是假定企业是最 优秀企业时其全要素生产率可以获得的增长。没有考虑偏离前沿的许多企业相对前沿技 术的非效率、要素配置的非效率、以及规模不经济性，在实际中，许多企业往往在前沿 之下。
前沿技术进步背后的真正的驱动力是什么?在随机前沿生产函数中，时间t是作为衡量 技术变化的变量，而时间是无所不包的变量。这就意味着我们研究的技术具有非常广泛 的内涵，不仅包括先进的工艺、专利、技术创新、高科技设备与人才等直接技术因素。 还包括经济周期，以及经济、社会、法律制度的变迁等非技术因素。如私有企业发展、 国企改制进展、税制改革、外商投资、加入WTO等等都会对产出有深远的冲击，并影响 生产率的提高。本文的主要目的是确定前沿技术进步对中国企业生产率增长的巨大贡献 ，由于篇幅限制不可能对前沿技术进步背后的各种因素进行深入的分析。但是，根据我 们的研究，可以归纳出以下四大因素供进一步的统计分析：
第一，行业内各企业间的激烈竞争是前沿技术进步的市场压力。随着中国市场经济改 革的深入，经济由供给短缺转向供给过剩，加上关税保护措施的逐渐减少，市场竞争日 趋激烈，迫使企业引入先进技术、工艺，加大技术的投入，以保持在市场中的优势。因 此，激烈的竞争却极大地促进了行业的前沿技术进步。我们研究的37个行业中前沿技术 进步缓慢的行业，如煤气、自来水、电力、石油加工与石油开采业等都属于国家高度垄 断、缺乏竞争的行业。而前沿技术进步对生产率增长影响大的行业，如电子通讯设备、 食品制造、食品加工业、医药制造业等，都是开放度高、竞争激烈的行业。
第二，全球化与外商直接投资是前沿技术进步的源泉。中国加入WTO为中国企业提高了 更广阔的市场及更高的技术及质量要求，同时外商的大举进入极大地加快了技术引进及更新的步伐。大中型工业企业中，外商投资企业由1995年的1000家增加到2002年的2935家，短短八年仅从数量上增加约两倍。港澳台投资企业由1995年的936家企业增加到2002年的2495家。外资特别是日本、欧美企业的投资是推动行业技术水平提高的源泉。
第三，所有制结构的变革是前沿技术进步的内在动力。明晰的产权关系确保技术创新 所得内在化，是前沿技术进步的内在动力。1995至2002年间大中型工业企业所有制结构 发生了巨大的变化。私有企业的数量由1995年的5家增长到2002年的1302家，混合制企 业由1233家增加到6135家，外商与港澳台企业比重增加将近两倍，国有企业却由15361 家下降到7215家，集体企业也由4008家下降到2138家。产权关系模糊的国有企业和集体 企业的比重下降超过一半，而产权清晰的企业大幅度上升，这是前沿技术进步大幅提高 的制度改革因素。
第四、经济扩张期营造了前沿技术进步的外部环境。经济的复苏，会带来大规模的需 求，企业少量要素的投入就会得到巨大的产出，这样生产率提高了。相反，在经济衰退 期，需求的大幅减少，导致产出相应减少，但是，劳动力和固定资本的减少是非常困难 的，特别是固定资产。这样，生产率就会明显的下降。1996至2002年期间，全国GDP的 增长率保持在8%左右的速度、全社会的固定资产投资率，除了两年外都保持两位数的速 度增长。因此，1995—2002年经济发展的扩张期，无疑对大中型工业企业的前沿技术进 步提供了良好的外部环境。
(三)相对前沿的技术效率(TE)及其变化率(TE)
相对前沿的技术效率就是企业实际产出水平占前沿产出水平之比例。相对前沿的技术 效率变化率(TE)是导致生产率变化的一个重要因素。基于37个行业随机前沿生产函数模 型的估计结果，我们计算出各行业的TE及TE。TE的行业平均值仍然以工业增加值为权重 。
首先根据行业中每个企业的TE估计值，计算出其行业平均值，再计算整个大中型工业 的平均TE。计算结果显示，1996年至2002年大中型工业企业的平均TE水平只有31%，即 实际产出水平与最优随机产出水平的平均比例。1996—2002年TE分别为32%、32%、32% 、31%、30%、30%和29%。相对前沿的技术效率平均低于1/3，并略有下降。
从行业平均情况看，1996—2002年TE最高的五个行业为：烟草业年均55%、黑色金属矿 采选业51%、造纸业46%、有色金属冶炼加工业45%和纺织业44%；TE最低的五个行业分别 为：电子通讯设备制造业12%、仪器仪表业15%、电气机械16%、煤气生产与供应17%、工 艺品等其他制造业18%。从行业分布来看，传统产业(矿产业、纺织、造纸)、高垄断产 业(烟草业)的TE高于机械、电子、及仪表行业。怎么解释呢?
从TE的定义及行业平均TE的计算方法可以看出，企业相对前沿的技术效率TE的高低， 首先取决于行业前沿技术水平的高低，即衡量基准的高低。生产前沿是对应于各种生产 要素组合的最大产出的集合，如果行业技术创新、技术引进的力度大，那意味着行业的 前沿产出水平大幅提高，生产前沿会大幅度向上移动。假如技术创新仅仅局限于少数企 业，大多数企业都远离生产前沿，行业的平均技术效率就不会很高。相反，如果行业技 术创新、前沿技术进步不是非常显著，比如一些传统产业，技术成熟稳定，其生产前沿 变动不大，而且行业技术的普及率很高，这就意味着大多数企业的产出都接近于生产前 沿，这些行业，相对新兴产业而言，其相对前沿的平均技术效率TE反而较高。
另外，权重的大小也可能影响行业相对前沿的平均技术效率。如果行业中的特大型企 业相对前沿的技术效率很低，用代表企业大小的工业增加值作为权重加权平均，无疑降 低行业的平均技术效率水平。因此，解释行业技术效率水平不仅要考虑行业的前沿技术 进步状况，还要考虑行业结构的影响。这样，我们就不难理解有些技术含量高的行业为 什么相对前沿的技术效率TE不高。
随着中国改革开放的深入，大型跨国公司的进入无疑会加剧各个行业企业间技术水平 的差异，导致企业间技术效率水平的差异加大，降低行业相对前沿的技术效率的平均水 平。另一方面，现阶段企业技术水平的地区差距日益扩大，也是导致行业技术效率平均 水平低的一个原因。相对前沿的技术效率差距大是现阶段我国大中型工业企业的重要特 征，这反映了许多企业面临的一个问题，也就是市场竞争的压力。但从整个经济发展的 角度看，这种差距将是今后提高整体技术水平的潜力。这是我们相信中国工业生产力正 进入一场现代化革命时期的另一原因。
在前沿生产函数的分析框架下，我们更关心TE的变化对生产率的影响。根据前沿生产 函数
本文分析技术效率的变化主要针对行业的平均趋势。我们用每个企业相对前沿的技术 效率变化的加权平均来表达行业相对前沿的技术效率变化及其对生产率的影响。1996年 至2002年，37个行业相对前沿的技术效率下降导致生产率年平均下降7.1个百分点。从1 996年的-6.4%到2002年的-7.9%，相对前沿的行业平均技术效率下降幅度有加大的趋势 。37个行业中唯独自来水工业相对前沿的技术效率是略有好转，大约年均提高全要素生 产率0.7个百分点。电力行业的技术效率的下降率年平均为0.4个百分点、非金属矿采选 下降率为2.3个百分点、烟草业下降2.5个百分点、煤气生产与供应业下降率为2.6个百 分点。相对前沿的技术效率下降幅度最大的五个行业分别为：化学原料业年均下降率11 .1个百分点、食品制造业下降11.1个百分点、饮料业下降11.6个百分点、橡胶业下降12 .1个百分点、电子及通讯设备制造业年均下降15个百分点。
从相对前沿技术效率变化看，高垄断行业的技术效率下降幅度反倒不大，而竞争激烈 的行业、有大量外资进入的行业，如食品加工、食品制造、电子通讯等行业相对前沿的 技术效率下降很快。技术效率的这种变化特征到底意味着什么?电子通讯、食品行业正 面临越来越激烈的竞争，新技术、外来管理经验及工艺提高了行业的随机生产前沿水平 ，但同时拉大了企业间的技术效率差距，使得行业相对前沿的技术效率平均水平下降。 在另外一篇文章中我们将从所有制结构变化、技术外溢效应、行业竞争程度、企业规模 等方面深入分析技术效率差异的决定性因素。从政策分析角度看，相对前沿的技术效率 低表明有可能通过优胜劣汰、比学赶帮，提高行业整体技术效率，也就是存在生产力革 命的潜力。
(四)资源配置效率(AE)
生产要素资源的优化配置能够提高生产率。生产要素资源的成本和边际收益在每个行 业的不同企业间是不同的。如果某一要素的成本相对较高，而其边际产出相对其它要素 却较低，这一要素在这一行业的快速增长会导致企业及行业平均生产率的下降。相反， 该要素投入的减少反而能够提高生产率。这就是资源的配置效率。人才、资本的自由流 动为资源配置效率的提高提供了可能。从宏观角度看，随着中国经济市场化程度的加深 ，社会资源配置效率的提高是中国经济迅猛发展的重要因素。本文的研究主要是以行业 内的企业为对象，从企业角度观察投入要素的配置效率，并没有直接考虑跨行业的资源 配置效率。
从37个行业总体平均看，企业内部资源配置效率的提高所导致的生产率增长并不明显 ，1996—2002年平均每年仅为0.14个百分点。1996—2002年期间分别为0.15、0.34、0.05、0.26、0.16、-0.14和0.15个百分点。
从分行业来看，1996—2002年因资源配置效率改善而提高生产率的增长幅度，石油天 然气开采业为年均4.44个百分点、印刷媒体复制业为年均3.97个百分点、黑色金属矿采 选业为年均3.06个百分点、煤气生产与供应为年均2.063个百分点、通用机械制造业为 年均1.99个百分点。因资源配置效率不佳或下降导致的生产率增长下降，造纸业为年均 1.52个百分点、黑色金属冶炼为年均1.75个百分点、饮料业为年均1.87个百分点、石油 加工业为年均2.23个百分点、电力业为年均2.38个百分点。其他大多数行业资源配置效 率对生产率增长的贡献很低，而从总体上看大中型工业企业的整体要素配置效率对生产 率增长的平均贡献几乎为零。这是好现象还是不祥之兆?如何解释?
如果资本要素和劳动力要素能够充分流动，要素都会追求最大的价格、企业则追求最 大利润。在完全竞争条件下，利润最大化的均衡条件是要素的边际产出等于要素的价格 (即成本)。在这种状态下，资源配置效率对生产率增长的贡献应该趋于零。实际上对某 一企业或某一行业，受诸多因素影响，这种理想的均衡条件很难达到，资源的配置效率 对生产率增长的贡献可正可负。但是，当我们将这些正、负的贡献以增加值为权重计算 全部工业各行业平均贡献时，其正、负值相互抵消，导致整个工业源于要素资源配置的 生产率提高几乎为零。这种结果告诉我们，中国经济的市场化程度有了较大的提高，市 场配置资源的功能在加强，从总体平均的角度看，通过改进要素的资源配置效率来促进 生产率的增长也许潜力不大，但在微观层面，一些行业及个别企业还存在通过改善资源 配置促进生产率增长的潜力。
(五)行业规模报酬(RTS)以及规模经济性(SE)
基于我们估算的行业前沿生产函数，以行业要素投入的平均值为代表性要素投入水平 计算规模报酬及规模经济性，因此，我们所讨论的规模报酬以及规模经济性都是代表行 业的平均情况。规模报酬指数(RTS)是投入要素的产出弹性(ε[,k],ε[,l])之和。如果规模报酬指数大于1，说明在考虑了技术进步以及技术非效率条件下，企业扩大规模有规模效应，其产出增加的比例高于投入增加的比例。从估算的结果看，大中型工业企业37个行业的平均规模报酬为0.903。在37个行业中，仅仅烟草业的规模报酬平均为1.42；饮料业规模报酬略大于1，为1.033，反映这些行业在给定的资本及劳力产出边际效率(即要素产出弹性)下，大企业产出效率更高。服装制造业、石油天然气开采业以及石油加工业的规模报酬接近1。但是其他行业的规模报酬大都远远小于1，其中有色金属冶炼业、化学原料与制品业、仪器仪表制造业、木材加工业以及煤气生产与供应业的规模报酬指数分别仅仅为0.739、0.731、0.715、0.708和0.657，反映在这些行业，给定要素的产出弹性，大企业的产出效率更低。大型企业和特大型企业中主要是国有企业，国有企业的效率低可能是许多行业规模报酬小于1的一个原因。
规模效应对生产率的影响取决两大因素：规模报酬指数与要素综合增长指数。如果规 模报酬不变，即RTS = 1，规模变化对生产率没有影响。规模报酬指数大于或小于1都可 能对生产率产生影响。这就取决于投入要素综合增长指数。当RTS大于1时，扩大生产规 模能够提高生产率，相反则降低生产率。当RTS小于1时，情况完全相反。
从行业来看，1996—2002年由于规模效应而促进年均生产率提高的前五个行业分别为 ：烟草业1.07个百分点、专用设备0.59个百分点、有色金属矿采选0.57个百分点、仪器 仪表0.46个百分点以及非金属矿采选0.39个百分点；规模效应导致年均生产率下降的五 个行业分别为：塑料制造业2.02个百分点、造纸业2.06个百分点、家具制造业2.60个百 分点、煤气水产与供应业3.35个百分点以及木材加工业3.53个百分点。
总体上，中国工业经济的规模不经济性效应导致生产率下降年均0.33个百分点，这与 前沿技术进步和技术效率变化对生产率的影响相比可以说是微不足道。1996—2002年规 模效应对生产率的影响分别为：-0.58、-0.63、-0.07、-0.04、0.06、-0.53和-0.52个 百分点。但是，在微观层次，一些行业内的企业还有潜力通过调整规模来提高生产率。 我们在另外一篇文章中将对要素资源配置及规模效应的微观层面作更深入的分析。
五、生产率变化的动态分解与中国的工业生产力革命
综合上面五方面的分析，我们发现随着中国市场化经济改革的深入、经济环境的改善 ，中国大中型工业企业的全要素生产率不断提高。生产率提高的主要源泉在前沿技术进 步。生产技术前沿向上大幅移动却导致企业间的技术效率水平的差距拉大。逐渐扩大的 企业间效率的差距严重阻碍了行业的整体生产率增长，但也是今后生产率增长的潜在动 力。根据随机前沿模型对中国大中型工业1995—2002年间企业数据的估算得出的主要结 论是：(一)TFP的行业加权年均增长率为6.8%，并呈逐年上升的趋势；(二)企业因前沿 技术进步平均每年提高全要素生产率14个百分点；(三)因为企业相对前沿的技术效率差 距拉大使得全要素生产率平均每年下降7个百分点；(四)因规模不经济性导致全要素生 产率平均每年下降0.33个百分点；(五)因资源配置效率的提高而促进生产率增长平均每 年0.02个百分点。对全要素生产率增长进行分解的估算误差项没有超过TFP年均增长率 的4%。下面是1996—2002年期间中国大中型工业企业全要素生产率增长的动态分解图：
图2 1996—2002年中国大中型工业企业全要素生产率动态变化分解图
(单位：相对1996—2002期间TFP年平均增长率6.8%的百分比)
为了比较，我们将TFP增长率以及前沿技术进步(FTP)、技术效率变化率(TE)、资源配 置效率(AE)和规模经济性(SE)对TFP增长的贡献都除以全要素生产率的年平均增长速度6 .8%。分解图直观地显示了前沿技术进步FTP对生产率增长的巨大贡献以及落后企业技术 效率改进不够快对生产率增长造成的严重障碍。这两大因素对生产率增长的影响在数量 方面已经相当于、甚至大于全要素生产率的年平均增长率。相比较而言，要素资源配置 效率和规模经济性对生产率增长的宏观平均净影响在数量上就微不足道。世纪之交的中 国工业正经历着一场以前沿技术进步为核心的工业生产力革命。前沿技术进步一方面推 动着工业生产力的快速增长，另一方面也加剧了落后企业相对前沿的技术效率差距，使 得推动行业前沿技术进步和提高企业平均效率水平成为经济可持续发展及生产力革命的 两个发动机。从政策角度看，中国工业发展的重点应该是在吸收先进技术、保持前沿技 术进步的同时，加强竞争，通过比学赶帮，缩短行业内各企业间的效率差距，提高行业 整体的技术效率水平。另外，还需进一步深入市场化改革，保证资本与劳动力要素的有 效流动，在微观层次提高工业经济的资源配置效率与规模效应。