中國汽車產業全要素生產率及影響因素的實證分析

　　摘要：本文采用我國24個主要汽車生產省份2000—2008年的面板數據，使用DEA方法，對我國汽車產業全要素生產率進行分解、測算，發現在我國汽車工業全要素生產率TFP增長的年份中技術效率TE的增長貢獻較大，而技術進步TP的增長貢獻較小；并進一步選取變量建立半對數面板數據回歸模型，發現人力資本對全要素生產率TFP、技術進步TP和技術效率TE的增長均有較大貢獻，而FDI、R&D主要是通過對TE產生作用進而促進TFP的提升；政策并未對TP起到明顯的促進作用，鼓勵兼并重組主要是產生了規模經濟效益。
　　關鍵詞：汽車產業；全要素生產率；技術進步；技術效率；DEA
　　中圖分類號：F062.9 文獻標識碼：A
　　文章編號：1000-176X(2011)03-0041-05
　　收稿日期：2010-11-03
　　作者簡介：吳獻金（1954-），男，湖南人， 教授，主要從事金融與投資以及產業經濟研究。E-mail:chenxiaole 23@eyou.com
　　2009年2月9日國務院正式審議批準通過了《汽車產業調整和振興規劃》，圍繞著促進市場消費、實施企業重組、技術創新升級等三個方面內容對汽車產業的整體發展做出了戰略性的指導和規劃，再次突出了汽車產業對于國民經濟發展的拉動作用和杠桿效應。
　　一、方法介紹與文獻綜述
　　全要素生產率（TFP）是指所有投入資源（包括人力、物力、財力資源等）開發利用的效率，即生產過程中投入轉變為實際產出的效率，它反映了各種生產要素的有效利用程度。現代經濟學中普遍認為全要素生產率包含兩個方面的內容：一是技術進步變化；二是效率技術變化。技術進步反映了由于科學技術創新、科學技術改造以及先進科學技術引進等引起的生產工藝技術改進，而使得資源利用率增大。效率技術進步反映了一國由各種制度因素（如市場化程度、產權制度、基礎設施、金融市場發育程度、貿易開發度、政府對市場的干預程度等）對生產效率提高產生的影響。
　　數據包絡分析是測量技術效率的非參數測量模型，由于其不要求設定生產函數的形式，被廣泛應用，主要模型有Charnes等［1］提出的CRS模型和Banker等［2］提出的VRS模型。CRS模型適用于投入面滿足規模報酬不變，且可以對決策單元的規模效率和技術效率同時評價。
　　
　　式（3）中的前部分為純效率技術進步（PE