论文：中国外资工业企业全要素生产率的增长及其影响因素

目录/提纲：……
一、引言
二、计算数据、模型与方法
（一）数据的选取
（二）模型具体形式的设定与检验
（一）假设似然函数
（二）假设似然函数
（三）TFP的计算方法
三、计算结果与分析
（一）模型估计结果
（二）估计结果分析
四、影响因素分析
（一）影响因素的选取与数据来源
1、资本密集程度
2、外资持股比例
3、基础设施
（二）面板数据分析
3、基础设施对外资工业企业TFP的增长具有非常显著的影响
五、简短结论与政策建议
……
论文：中国外资工业企业全要素生产率的增长及其影响因素
——基于省级面板数据的研究

摘要：本文运用随机前沿分析法，利用省级面板数据测算了中国2001～2007年外资工业企业全要素生产率（TFP）的增长变化情况。分析结果显示，考察期间中国外资工业企业的TFP增长整体上较为迅速，但在区域分布上差异较大，同一区域板块内的各省在增速、波动程度等方面的表现往往更具一致性。通过面板计量分析我们发现，资本密集程度、外资持股比例和基础设施水平对外资工业企业TFP的增长均具有正向影响。其中基础设施水平的影响尤为显著。

关键词：外资工业企业 全要素生产率 影响因素

The TFP Increase of Chinese Foreign-funded Industrial Enterprise and It’s Influencing Factor
——Study Based on Provincial Panel Data
Abstract: This paper adopted Stochastic Frontier Analysis to measure the Total Factor Productivity (TFP) increase of Chinese foreign-funded industrial enterprise in 2001～2007 with provincial panel data. Analytical result show that the TFP of Chinese foreign-funded industrial enterprise increased relatively fast on the whole in research period, but it is relatively a big di
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提出了生产前沿面的概念，并指出现实中往往只有部分生产者能处于生产前沿面上，其余大部分的生产者的效率往往与前沿面所示的最优生产效率存在一定的差距。目前，通过这种前沿面方法来测定生产效率已得到了学术界比较广泛的认可。其具体的测定方法大体可分为两类：一类是非参数方法，也称为数学规划方法，在目前的应用中以数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，以下简称DEA）最具代表性；另一类是参数方法，也称为统计方法，目前以随机前沿分析法（Stochastic Frontier Analysis，以下简称SFA）的应用最为流行。国内已有的利用前沿面方法测算全要素生产率的实证研究中，DEA方法的运用（颜鹏飞、王兵，2004；郑京海、胡鞍钢，2004；孟令杰、李静，2004；张海洋，2005；郭庆旺、赵志耘、贾俊雪，2005；岳书敬、刘朝明，2006；金相郁，2007；贺聪、尤瑞章，2008等）与SFA方法的运用（涂正革、肖耿，2005；王志刚、龚六堂、陈玉宇，2006；傅晓霞、吴利学，2006；王争、史晋川，2007；李胜文、李大胜，2008；干春晖、郑若谷，2009等）在近来都已比较广泛。其中，贺聪、尤瑞章（2008）运用DEA方法的研究就曾涉及了中国外资工业企业TFP增长的测算。但是，我们认为在TFP的测算中SFA方法较之DEA方法更具适用性，这是因为：第一，SFA方法作为一种经济计量方法，既可以对模型中的参数进行检验，也可以对模型本身进行检验，而DEA方法作为一种数学规划方法则难以做到这一点，即无法对前沿面的适用性进行判断，也正因如此，许多经济学家（Forsund etal，1980；Pitt、Lee，1981；Bauter，1990；等）都认为SFA方法较之DEA方法更具优势；第二，DEA方法暗寓着所有的效率影响因素都已被模型所涵括，即不存在非投入的影响因素（也称环境影响因素），这显然也是不现实的，也容易在计算上导致不精确，而SFA方法将非投入的影响因素以随机扰动项来表示，克服了这一逻辑矛盾。但是，我们也注意到，以往运用SFA方法测算TFP或技术效率的研究，大都忽视了对随机前沿函数形式设定进行检验，即没有下意识地去克服模型设定的随意性。这导致了大量的研究结果未能在现有条件下达到最大程度的优化与精确。为此，本文将预先设定多种随机前沿生产函数形式，并通过检验来确定使用其中最优的一种。
二、计算数据、模型与方法
（一）数据的选取
在已有的研究中，工业部门的产出主要以工业增加值或工业总产值来表示。其中，工业增加值是指工业企业在一定时期内工业生产活动所创造的新价值，其与国内生产总值在国民经济统计中的概念是相一致的，而工业总产值是指工业企业在一定时期内生产的全部工业产品价值的总和，其不仅包括新创造的价值，还包括表现为价值转移形式的原材料等中间投入。鉴于生产性经济活动的意义更大程度上在于新价值、新财富的创造，而不是价值形式的转移，本文将选取外资工业企业的工业增加值来作为产出。与此相对应，本文的投入中将不考虑中间投入项，而只包括资本和劳动两项。本文的研究中，资本以外资工业企业的固定资产净值年平均余额来表示，劳动以外资工业企业的年末从业人员数来表示。考察期间为2001～2007年，考察样本为中国内地29个省（市、自治区）外资工业企业的分地区数据。[ 由于部分统计资料的缺失，海南省和西藏自治区目前还无法纳入本文的考察样本之中。]上述三项投入产出数据来源于2002～2004年和2006～2008年的《中国工业经济统计年鉴》和《中国经济普查年鉴2004》。[ 由于《中国经济普查年鉴2004》已详细包含了大部分的2004年工业经济统计信息，所以在2005年统计部门未再专门出版当年的《中国工业经济统计年鉴》。]但在《中国经济普查年鉴2004》中没有给出外资工业企业的工业增加值数据，为此，本文需要根据统计核算公式对其进行计算，[ 工业增加值的计算方法有两种，即生产法和收入法（又称要素分配法）。其中，生产法需要利用中间投入的数据，但这在我国现行统计栏目下是无法直接获得或进行较准确估算的，因此，本文将采用更具可行性的收入法来计算各地区外资工业企业的工业增加值。]具体的计算公式为：
工业增加值=劳动者报酬+营业盈余+生产税净额+固定资产折旧
由于通过《中国经济普查年鉴2004》中的数据无法获得“生产税净额”的情况，本文采用变通的方式，通过从营业收入中减去营业成本和补贴收入来获得生产税净额与营业盈余的合计值，则
工业增加值=（本年应付工资总额+本年应付福利费总额）+（营业收入－营业成本－补贴收入）+固定资产本年折旧
从统计年鉴中得到的工业增加值和固定资产净值年平均余额均为当年价，为保持计算数据在时间序列上的一致性，我们将采用相关的历年《中国统计年鉴》中各地区工业品出厂价格指数和各地区固定资产投资价格指数对上述两项数据按2000年不变价分别予以平减。
（二）模型具体形式的设定与检验
为了保证计算模型的稳健性，我们将对随机前沿生产函数的形式设定进行一系列的检验。根据Battese和Coelli的研究（Battese and Coelli，1992，1995），模型设定中所涉及的所有假设都可以使用广义似然率统计量（LR）来检验，其具体形式如：

其中，L(H0)和L(H1)分别是零假设H0和备选假设H1下的对数似然函数值。LR检验统计量服从混合卡方分布,_度为受约束变量的数目。如果LR检验统计量超过单边广义似然比检验的临界值，则应拒绝零假设，反之则应接受零假设。Kodde和Palm（1986）给出了各_度对应的单边广义似然比检验的临界值，本文在接下来的检验中，将采用5%这一临界值水平来判定方程形式设定的适宜性。
在已有的研究中，随机前沿生产函数主要设定为柯布-道格拉斯和超越对数两种形式，这里我们首先要在此两者中择取一种更适合于本文研究的函数形式。为此，我们设置了如式（1）所示的超越对数形式的生产函数：
（1）
式（1）中，、分别表示资本和劳动；为样本的观察年度；系数均为待估参数；为技术无效率项；为随机干扰项，且。
当式（1）中的系数β3=β4=β5=β7=β8=β9=0时，原超越对数形式的生产函数则变为柯布-道格拉斯形式，以此为零假设进行的模型形式设定检验的结果如表1所示：
表1 模型形式设定检验（一）
假设 似然函数
对数值 LR检验值 受约束
变量数 5%临界值 判断
H1：式（4） 29.69
H0：β4=β5 ……（未完，全文共19722字，当前仅显示3547字，请阅读下面提示信息。收藏《论文：中国外资工业企业全要素生产率的增长及其影响因素》）