東北地區制造業技術效率的測算與比較研究

孫漢杰，鄭宏宇，王洪悅

（東北師范大學 商學院，吉林 長春130117）

一、引 言

新中國成立后，東北地區對全國的經濟發展做出了巨大貢獻。然而改革開放以來，曾經號稱“共和國長子”的東北老工業基地的發展勢頭卻急轉直下，無論是經濟增長的速度還是質量都落后于東部和南部沿海地區。進入新世紀，雖然中央政府提出“東北振興戰略”，并且給予了一系列資金投入和政策支持，但是效果并不理想［1］。尤其是2013年以來，經濟增速持續回落，部分行業生產經營困難，一些深層次體制機制和結構性矛盾凸顯，如何破解東北地區的發展難題，是擺在我們面前非?，F實的問題。東北地區擁有資源、產業和人才等方面的優勢，其制造業更是具有舉足輕重的地位。所以，只有充分挖掘制造業的潛力，使東北地區的自身優勢得到充分發揮，從而抓住高鐵、核電、特高壓等重大項目建設契機，促進技術、產品創新，推動“東北制造”走向世界。因而，在目前資源、能源和環境約束日益突出，傳統的發展模式已經受到限制的形勢下，提升產業技術效率，提高單位要素產出就成為制造業發展的必然趨勢。

技術效率代表在一定技術條件下，生產者的要素利用能力和水平，是生產前沿面理論的重要內容。生產前沿面代表的是一個行業在最好的硬件和管理技術下所能達到的最大產出（前沿產出），技術效率是用來衡量在現有的技術水平下，生產者獲得最大產出的能力，表示生產者的生產活動接近其前沿產出的程度，也就反映了現有技術的發揮程度［2］。

技術效率作為衡量一個國家或地區經濟增長質量最重要的指標之一，不僅在理論上不斷完善，而且在實證研究中也得到了廣泛的應用。

技術效率在理論上的探索完善主要是其測度方法的研究，當前應用廣泛的技術效率測度方法主要有兩種，即數據包絡分析法（DEA）［3］和隨機前沿分析法（SFA）。數據包絡分析法（DEA）是一種非參數方法，避免了對模型具體形式的依賴，而且對于大樣本研究具有實用性。但是這種方法所得到的技術效率測量結果缺乏穩健性，并且對數據要求很高，所以有其不足。更主要的是，如果假定每個生產單位的實際產出與前沿產出之間的差別純粹是由技術低效率引起，這與實際情況是有出入的。為解決這個問題，隨機前沿分析法（SFA）應運而生。傅曉霞和吳利學（2007）對隨機前沿分析和數據包絡分析的適用性進行了比較，認為對于改革以來的中國經濟增長，隨機前沿分析可能是更為適用的生產率分析工具，其結論也更為可靠［4］。

國內學術界研究技術效率問題，主要從三個層次展開：微觀（企業）、中觀（產業）和宏觀（區域）。在中觀層次上，主要是比較國內各行業的技術效率，或者是考察某個具體行業的技術效率，比如農業、工業、裝備制造業、房地產業、銀行業和高新技術產業等。

沈能等（2007）研究表明，改革開放以來，中國工業的技術（生產）效率是下降的，而且這對全要素生產率（TFP）的增長造成了不利影響［5］。楊文舉等（2010）研究了中國工業的技術效率問題，發現我國工業發展中普遍存在著技術無效率，技術效率改善對提高我國工業勞動生產率具有顯著的促進作用［6］。楊桂元等（2008）發現1999—2005年間我國制造業的技術（生產）效率下降對TFP增長具有抑制作用，并且區域間技術效率存在較大差異［7］。王麗麗（2008）對中國28個制造行業2003—2007年的技術效率進行了評估，發現制造行業的技術效率隨行業技術水平的提高而有所增加，并且外資進入對不同技術行業技術效率的影響顯著不同［8］。崔國平（2009）運用隨機前沿分析技術，從產業層面詳細研究了1996—2005年期間我國制造業各行業的技術效率水平以及產權、市場競爭、規模等因素對技術效率提高的貢獻［9］。陳靜等（2010）測算了制造業28個行業的技術效率和規模效率后認為，我國制造業行業技術效率和規模效率差異顯著，多數行業不能達到技術與規模同時有效，但隨時間推移技術效率和規模效率呈增長態勢［10］。黃凌云等（2011）利用中國1999—2007年26個制造業行業的面板數據和截面數據，分別采用SFA 和DEA方法測算了我國制造業的技術效率，發現兩種方法測算出的技術效率值之間存在著正相關關系，變動方向一致，但效率排名具有一定差異，FDI對我國制造業行業產生了正的技術溢出效應，而制度指標對技術效率的提高具有比較明顯的負面效應［11］。

綜上，這些研究基本都將技術效率改善作為促進產業發展的核心內容，通常在測度了特定產業特定時段的技術效率后，著重分析了技術效率的源泉和作用，找到抑制技術效率提升的原因并據此給出對策建議。但是現有研究中，針對特定區域特定產業技術效率的研究并不多見，對東北地區制造業技術效率的專門研究則更少。要想解決東北地區的問題，對技術效率的測算問題就必不可少。本文利用2001—2011年間東北地區制造業樣本數據，對東北地區及東北各省的技術效率進行了測度并加以比較分析，研究方法上，本文從以下兩個方面進行了大膽嘗試：第一，在數據處理過程中采用最前沿的方法，力求得到最準確的結果，比如，關于折舊率，本文采用的是隨行業和時期不同而不同的可變折舊率；第二，本文除了對東北地區制造業各行業的技術效率進行測度之外，還進一步對東北地區各個省份的制造業的技術效率進行了比較分析，力求提取更多信息，以破解東北地區的難題。

二、技術效率的測算方法

（一）隨機前沿模型簡介

隨機前沿分析法利用隨機前沿生產函數模型展開分析。隨機前沿生產函數于1977年被提出之后不斷得到完善，終于成為研究技術效率問題的最重要的方法之一。李春艷等（2014）曾對隨機前沿分析方法的優勢進行了說明［12］。

隨機前沿模型的一般形式為：

式中Y表示產出，X表示要素投入矩陣，β為待估計的參數矩陣；vit－uit是一個復合結構的隨機擾動項，其中vit表示影響生產活動的隨機誤差項，而μit表示技術非效率項。在選擇生產函數時，早期多用柯布—道格拉斯生產函數，后來逐漸開始選用超越對數型的柯布—道格拉斯生產函數。

（二）模型的建立

基于數據基礎和函數形式的優點，本文采用超越對數型柯布—道格拉斯生產函數，在2001—2011年行業面板數據的基礎上，測算各樣本行業的技術效率，具體研究模型如下：

式中，Yit表示第i個行業第t年的實際產出；Kit和Lit分別表示第i個行業第t年的資本投入和勞動投入；β0、β1…β5以及下文的η、μ和γ均為待估計的參數；i為各行業，t為時期。其中vit表示經濟系統的外部影響因素和一些數據誤差，服從對稱的正態分布N（0，σ2v）；uit為非負的服從正半部單側正態分布N（μ，σ2u）的隨機項，反映第i個行業第t年的技術無效程度，代表僅僅對某個個體所具有的沖擊，與vit之間是相互獨立的；參數η描述技術非效率項μit的變化率，η＞0，η＜0 和η＝0分別表示技術效率隨時間變化呈現改善，惡化和不變的趨勢。TEit表示各樣本行業在第t時期的技術效率水平，很顯然，若uit＞0，則0＜TE＜1，說明生產單位處于生產前沿下方，是技術無效率狀態；若uit＝0，則TE＝1，說明生產單位正好處于生產前沿面上。參數γ表示復合隨機擾動項中技術無效率所占的比例，0 ≤γ≤1，在統計檢驗中，若γ＝0這一原假設被接受，說明各行業的實際產出與前沿產出之間的差距均來自于不可控的純隨機因素或統計誤差的影響；如果γ趨于1，說明實際產出與前沿產出之間的差距主要是由于技術無效所引起的損失。因此，γ值可以用來檢驗模型的選擇是否正確的問題。

（三）數據來源與變量說明

本研究選擇2001—2011年東北地區制造業行業數據為樣本進行分析。本文所用的基礎數據除2004年外，均來自歷年的《中國工業經濟統計年鑒》，從按地區分組的各行業工業企業主要經濟指標統計數據中選?。?004年的數據則來自《中國經濟普查年鑒2004》。我們從該時段東北地區制造業中選擇了18 個樣本行業進行研究。這18個樣本行業11年的數據構成了一個較大的面板數據集，可以有效地克服使用截面數據產生的問題。

按照通行的方法，本文以樣本行業工業總產值作為衡量東北地區制造業產出（Y）的基本指標，相應的投入指標包括資本投入（K）和勞動投入（L），資本投入以所選樣本行業的固定資產凈值來衡量，勞動投入則以所選樣本行業的全部從業人員年平均人數來衡量。

由于2001—2011年的工業總產值是按當年價計算的，為消除價格因素的影響，我們采用以2000年為基期的工業品出廠價格指數（數據來源于歷年的《遼寧統計年鑒》、《吉林統計年鑒》和《黑龍江統計年鑒》）對選取的東北三省制造業18個樣本行業的工業總產值數據進行價格平減，得到各省以2000年價格計算的分行業工業總產值，然后加總為東北地區的分行業工業總產值。

理論上，資本投入指標是用資本流量來衡量的，但是由于實際研究中難以對每年資本流量進行計算，所以，在研究中常常使用資本存量來代替資本流量衡量資本投入［13］。本研究采用相關行業的固定資產凈值作為資本投入指標，用目前國際通行的永續盤存法進行估算，計算公式為：

Kit＝Ki（t－1）（1－δit）＋Iit.

其中，Kit和Ki（t－1）分別為第i個行業第t年和第t－1年的固定資本存量；δit為第i個行業第t年的折舊率；Iit為第i個行業第t年的固定資本新增投資額。

首先，計算各個行業的折舊率?，F有研究中，多數人采用的固定折舊率方法過于粗糙，其選取的差異會直接影響資本存量的估算。因此，本文借鑒了陳詩一（2011）［14］的方法，計算了隨行業和時期不同而不同的可變折舊率，具體如下：

累計折舊it＝固定資產原值it—固定資產凈值it，

折舊率it＝（累積折舊it—累積折舊i（t－1））／固定資產原值i（t－1）.

其次，計算固定資本新增投資額并進行價格平減。已有研究對新增投資額的測算方法主要有三種：早期的研究采用“積累”的概念進行測算，還有的采用全社會固定資本投資方式，目前采用比較廣泛的是采用固定資本投資數據和固定資本形成數據作為新增實際投資。由于《中國工業經濟統計年鑒》和《中國經濟普查年鑒2004》只給出了2001—2011年間各相關行業的固定資產原值和固定資產凈值，沒有給出準確的固定資本投資及形成數據，因此，本文繼續借鑒陳詩一（2011）的方法，用固定資產原值之差來構造新增投資額序列，經過固定資產投資價格指數平減，最終得到以2000年為基期的各年分行業固定資產新增投資額，計算公式為：

固定資本新增投資額it＝（固定資產原值it—固定資產原值i（t－1））／固定資產投資價格指數t

最后，計算初始資本存量。按照永續盤存法的理解，時間選擇的越早，基期資本存量的估算對后續年份的影響就會越小。很多學者選擇以1952年為基期，也有一些學者采用了1980年分行業的固定資產凈值平均余額來估算。本文借鑒陳詩一（2011）的做法，考慮到數據的可得性和完備性，用2000年行業的固定資產凈值作為初始資本存量。

三、模型估計結果與分析

（一）東北地區制造業技術效率的結果分析

根據上述隨機前沿模型，利用東北地區制造業18個樣本行業2001—2011年的面板數據，運用Frontier（4.1）進行最大似然估計，得到的相關參數及其檢驗結果見表1，據此測得的技術效率水平見表2。

表1 隨機前沿模型最大似然估計結果

續表1

從表1中可以看到，各項參數在5%的水平都通過了顯著性檢驗。γ＝0.679，說明采用隨機前沿模型更適合分析現有數據，同時γ值顯著趨向于1而不是趨于0，表明隨機誤差中只有一小部分是由于外部原因或統計誤差造成的，而大部分是由于技術無效率導致的。μ值的大小表明的是技術無效率值的分布范圍，該文為0.641，說明無效率因素影響很大；η值為正，表明東北地區制造業的技術效率在分析期間呈現出明顯的隨時間收斂的上升狀態。

表2 東北地區2001—2011年間部分制造業行業的技術效率水平

從表2中我們看到：首先，從整體上看，東北地區制造業18個樣本行業的技術效率在分析期間呈現上升趨勢，平均增長速度為12.8%。表明東北地區制造業的技術效率對產業的成長具有一定的推動作用，但由于其平均值僅為30%，無效率因素占絕大部分（70%），使其作用受到一定程度的限制，還有很大的上升空間。無效率因素占的比例過高，說明東北地區制造業在發展中還存在很多問題，這既有環境問題，也有行業本身的原因。東北地區存在的機制體制問題是眾所周知的，都是效率損失的原因，但更重要的是隨著改革開放后，引進外資帶來的技術溢出［15］，以及我國創新體系的完善，技術進步已經得到長足的發展，生產前沿面已經發生了明顯的外移，而效率損失卻這么嚴重，說明技術效率的提升遠遠落后于技術進步發展的水平，反映出東北地區制造業存在的問題比較突出，矛盾比較尖銳，直接影響著區域經濟的發展。

其次，從橫截面上看，技術效率最高的行業為煙草制品業，達到72%，食品制造業、通信設備計算機及其他電子設備制造業、儀器儀表及辦公用品機械制造業的技術效率高于40%，其余行業均低于平均值。這說明東北地區的食品工業和裝備制造業①裝備制造業涵蓋了金屬制品業、通用設備制造業、專用設備制造業、交通運輸設備制造業、電氣機械及器材制造業、電子及通訊設備制造業、儀器儀表及辦公用機械制造業等七大類。中的一些行業具有較好的資源優勢和產業基礎，也有比較廣闊的發展空間。同時說明東北三省制造業的發展，不應該依賴外延式的投入，而應該注重從內部挖掘潛力，提高企業的經營管理水平和技術水平，使資源的配置能力和使用效率得到充分的發揮。

最后，從時間序列上來看，技術效率的平均值從2001年的13.7%上升到2011年的45.7%，上升的幅度較大，驗證了模型估計結果η＞0的結論。同時說明東北地區制造業技術效率的發展進入到良性軌道。

（二）東北三省制造業技術效率的比較分析

東北地區每個省份技術效率的計算結果是基于一般的柯布—道格拉斯生產函數得到的，模型在5%的水平上都通過了檢驗，測得的技術效率經過整理，見圖1和表3。

從圖1中我們可以看到，東北三省各省制造業的技術效率都呈上升趨勢，但吉林省雖然平均增長速度最快（15.9%），但其發展水平卻最低，一直處于最下方，黑龍江省由于平均增長速度（12.1%）高于遼寧?。?0.6%），后來居上，超過了遼寧省位居第一。

圖1 2001—2011年東北地區各省份制造業平均技術效率水平增長趨勢

從表3可以看出，就平均值而言，黑龍江省的技術效率水平最高，其次為遼寧省，吉林省最低。從各行業來看，黑龍江省的食品制造業、飲料制造業、煙草制品業、造紙及紙制品業、化學原料及化學制品業制造業、醫藥制造業、化學纖維制造業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、交通運輸設備制造業、通信設備計算機及其他電子設備制造業等10個行業技術效率水平最高，遼寧省的紡織業、非金屬礦物制品業、有色金屬冶煉及壓延加工業、金屬制品業、通用設備制造業、專用設備制造業、電氣機械及器材制造業、儀器儀表及文化辦公用品機械制造業等8個行業技術效率水平最高，而吉林省只有交通運輸設備制造業與黑龍江省的并列處于最高水平。相對而言遼寧省和黑龍江省的支柱產業的技術效率水平高于吉林省，說明吉林省的劣勢比較突出，無論是支柱產業還是優勢特色產業，其差距都是很明顯的。技術效率的差距也反映了行業的差距以及競爭優勢，所以各地區應根據實際情況，制定相應的發展戰略。雖然東北地區各省都在制造業中確立了自己的支柱產業或者特色優勢產業予以重點扶持，但是絕大部分制造業支柱產業或者優勢特色產業的技術效率卻比較低，這正是東北地區產業發展的問題所在。

表3 東北三省制造業各行業產業地位及2001—2011年間平均技術效率水平

四、結論與啟示

利用東北地區制造業18個樣本行業2001—2011年的數據，運用隨機前沿模型的方法，對其技術效率水平進行測算，并對各省進行了比較，得到如下結論：

第一，就東北三省整體而言，技術效率水平都呈現上升趨勢，而且上升的幅度較大，說明東北地區制造業的企業經營管理水平有了很大的改善，技術效率對產業的成長具有一定的推動作用，進入到了一個良性成長的軌道。但無效率因素所占的比例仍然很高，平均為70%，一方面說明東北地區制造業存在著比較突出的問題，另一方面表明還存在著很大進一步發展的空間。

第二，技術效率水平存在著行業差距，絕大部分支柱產業或優勢特色產業的技術效率偏低，這很不利于東北地區的發展。東北地區制造業的發展，應該針對不同的區位優勢和行業特點，采取不同的策略，以便充分挖掘潛力，提高生產效率，使資源得到有效配置。

第三，從各省的比較來看，雖然都是上升趨勢，但平均增長速度卻有顯著差異，導致研究期間內，黑龍江省的技術效率水平超過了遼寧省，占據東北地區的鰲頭。同時受地域因素的影響，各個行業在各省之間也存在明顯的差異。

根據以上的分析，結合相關文獻，我們發現，技術效率水平的增長趨勢與經濟體制改革日趨完善息息相關，大量技術無效率因素的存在說明東北地區的政府效率、市場競爭環境、國企改制等問題還嚴重影響著企業的經營管理水平和先進技術的利用水平，因此，東北地區迫切需要經濟體制的深化改革，以保證經濟增長方式的有效轉變。

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