近代民族工業的效率結構：一個量化歷史研究

王 鑫 ，經孝芳

(南開大學 經濟學院，天津 300071)

近代民族工業的效率結構：一個量化歷史研究

王 鑫 ，經孝芳

(南開大學 經濟學院，天津 300071)

本文利用具有代表性的上海民族工業企業1931年和1933年的調查數據，借助隨機前沿生產函數模型，首次測算了近代民族工業16個工業部門中90個行業的技術效率。結果表明，近代民族工業的生產函數具有規模報酬不變的技術特征，但技術效率普遍偏低，離前沿面還有較大距離。具體的分組比較顯示，包含有限公司與擁有廠房的行業并沒有呈現出更高的技術效率，較少使用童工與從事消費品生產的行業則具有明顯的效率特征；企業平均規模較大的行業與平均規模較小的行業相比，技術效率并無顯著差異。

近代民族工業；技術效率；量化歷史；隨機前沿生產函數模型

一、問題的提出

伴隨著人均產出提高的現代經濟增長始于19世紀初。英國棉紡織業中的組織和技術變遷通常被認為是這種轉變的關鍵所在[1]。在工業革命期間(18世紀60年代開始)，創新只是緩慢地在經濟中擴散，技術進步卻快速地創造出了新的經濟機會，從而導致價格水平的下降以及工資與利潤的提高[2]。與英國不同，近代中國的工業技術變遷更多的是外生沖擊的產物。鴉片戰爭后，西方新技術與新思想的涌入開啟了中國的工業革命。洋務運動中，軍事工業率先發展起來。隨后，為了給軍事工業提供原料和經費支持，一批冶煉、紡織等民用工業在19世紀70年代后逐漸興起。在此之后，民族資本也創辦了一批近代企業，多以繅絲業、棉紡織業和面粉業為主。Chang[3]、Rawski[4]與久保亨[5]分別估計兩次世界大戰間的工業增長率均在8%以上。根據王玉茹[6]的估計，1936年中國工業總產值達到106.900億元，占工農業總產值的比重為34.9%，比1920年提高了10.345個百分點。這樣看來，20世紀20年代后的中國工業確實經歷了顯著增長，而非像嚴中平[7]與鄭友揆[8]指出的那樣陷入停滯。更重要的是，這一時期民族工業企業開始逐漸取代國營企業，在近代經濟中扮演舉足輕重的角色。

已有的文獻[9]-[12]對近代中國工業的整體發展狀況做了很好的闡述與概括，但這些研究大都偏重描述歷史事實，即對工業產值、資本存量以及各項生產費用的具體數字進行估計與核算。然而，要想對近代中國工業有全面和深入地了解，除了生產總量以外，生產效率是另一個亟待研究的命題。Ou和Wang[13]通過計算工廠工人的人均凈產出，發現中國1936年的生產效率是同期德國和英國的1/9，僅為美國的1/19。他們認為，這種低效率主要來自勞動力的無效率和資本的缺乏。Rawski[4]同樣以人均產出來衡量勞動生產效率，他發現，1933年民族工業企業和中國的外資企業在生產效率上并沒有顯著差別。《中國經濟年報》的數據支持了這種論斷，1931—1934年間，每一工人生產紗線包數量在中資和外資(主要是日本和英國)紡織廠中相差無幾，不過在生產布匹的勞動效率方面，中資工廠還是大大落后于外資工廠。張東剛和李東升[14]構建了一個回歸模型，發現棉紡織業中技術進步能夠提升勞動生產率68個百分點。不過他們假設生產函數是規模報酬不變的，并且回歸樣本只有6個，這使得其結論的可信度大大降低。除了勞動的生產效率，學者們也研究了資本的生產效率。方顯庭[15]考察了1930年華商紗廠和日商紗廠每錠紡錘的產出，發現華商紗廠的工作效率竟然高于日商紗廠。在華商內部，上海紗廠的生產效率又高于天津紗廠。在繅絲業方面，長江三角洲和珠江三角洲是兩個重要區域，而就平均每部絲車的產出效率而言，前者高出后者55%[16]。還有文獻通過大量的具體案例，描述了近代上海工業企業如何依靠引進先進的科學技術和管理經驗來提高生產效率，但遺憾的是他們并沒有給出相關的數據以支持其結論[17]。

可以看到，目前的文獻大都把近代工業企業的生產效率定義為單位要素的產出，然而根據基本的經濟學邏輯，即使這樣的定義可以接受，也必須是在其他要素投入不變這一假設前提下方能成立。但之前的研究似乎都并未聲明這一點。筆者認為，缺乏更嚴謹的分析工具是造成學者們在測算生產效率時過于簡化的重要原因。近年來，現代計量方法在這一領域的應用開始增多。Ma[18]使用基于價格函數的測算方法，估計了長江三角洲地區1904—1928年蠶繭的全要素生產率(TFP)。陳志蓉[19]運用數據包絡分析方法研究了1919—1930年中國郵政的投入產出效率。李楠[20]用C-D生產函數，測算了近代中國16個工業部門中男工、女工和童工的產出彈性。不過，我們仍未發現有專門的文獻通過運用現代的計量方法來研究近代中國民族工業企業的生產效率，以增進我們對近代工業發展的認識。而這正是本文的主要工作。

二、數據與模型

(一)數據來源

本文所用數據來自1931年和1933年對上海工業企業進行的兩次調查，*近代上海的工業調查始于1928年，由上海市社會局舉辦，其結果載于《上海之工業》一書。不過該次調查所涉及項目較少，且統計數字存在較多差錯。在隨后的1929年，上海社會局勞工科刊印《上海特別市工資和工作時間》一書，調查內容偏重勞工方面。由于調查偏重規模較大的工廠，對規模較小的工廠則采用了估計的方法，故調查結果的可靠程度同樣有所欠缺。主要利用劉大鈞[21]提供的調查數據，之所以選擇上海，是因為其作為近代中國的工業中心 ，有較好的代表性。1895—1911年間，外資的工業投資總額和設廠數量，上海都占據絕對優勢,以開辦資本在10萬元以上的企業統計，上海的外資企業占全國的45.1%，資本額占全國的42.9%。根據劉大鈞[22]的調查數據，1933年符合《工廠法》的上海民族工業企業共有1 229家，占全國總數的50.5%;工人總數及產值分別為21.600萬人和5.700億元，占全國總數的43.1%和51.3%。由于采用了相同的統計方法和調查手段，兩次調查的結果具有較強的可比性。近代上海工業企業在調查報告中被劃分成16個工業部門，其中，1931年合乎標準的工廠有1 672家，涉及行業234個；1933年合乎標準的工廠有1 186家，*1931年，調查對象的標準為使用原動力或雇傭工人在10人以上。1933年改用《工廠法》的規定，將使用原動力且雇傭工人30人以上確定為調查對象。故1933年樣本數量減少很可能是調查標準提高所致。涉及行業161個。我們將兩次調查中所共有的行業篩選出來，并剔除掉了有缺失數據的樣本，最后得到90個行業。另外需要說明的是，所有的樣本僅包含中國工廠，外商所開辦的工廠并未納入，故我們的研究反映的是近代上海民族工業的發展情況。

(二)模型設定與選擇

1.隨機前沿生產函數模型

測量決策單元技術效率的方法主要有非參數估計法和參數估計法兩類，分別以數據包絡分析(Data Envelopment Analysis，DEA)和隨機前沿分析(Stochastic Frontier Analysis，SFA)為代表。其中，DEA方法基于線性規劃技術，且無需設定具體函數形式，其優勢還在于能夠處理多投入多產出問題。但DEA方法也有明顯不足，比如設定了確定邊界，忽略了隨機誤差對效率項的影響，對奇異值比較敏感以及缺乏經濟學理論基礎等。SFA方法將隨機誤差項納入了估計方程，通過估計生產函數對生產過程進行刻畫，使個體技術效率估計得以控制。在估計技術上，我們選擇的是隨機前沿生產函數模型(SFA模型)，該方法在測算現代經濟中的技術效率時已得到廣泛應用，但在經濟史的研究中還比較少見。其一般形式為：

yit=f(xit，t)exp(vit-uit)

(1)

其中,yit表示行業i在時期t的實際產出。f(xit，t)表示生產可能性邊界上的前沿產出。vit-uit為復合誤差項，vit表示統計誤差和不可控因素的隨機影響；uit是一個單邊誤差項，表示技術非效率，且有uit=uiexp[-η(t-T)]，服從非負斷尾正態分布。η表示時間因素對技術非效率項的影響。uit與vit相互獨立。

技術效率TEit被定義為實際產出與前沿面產出的距離，即：

TEit=yit/[f(xit)exp(vit)]=exp(-uit)

(2)

2.模型選擇

為避免形式誤設所引起的估計偏差，我們選擇了形式更加靈活的超越對數生產函數，*超越對數函數可以作為一般函數的二階近似，C-D函數可以視為超越對數函數的一種限定形式。通過適應性檢驗選擇出適宜的生產函數形式。超越對數生產函數的具體形式如下：

lnyit=β0+βklnkit+βllnlit+1/2βkk(lnkit)2+

1/2βll(lnlit)2+βkllnkit×lnlit+βtt+vit-uit

(3)

其中，k與l分別表示投入要素中的資本和勞動，t表示時間虛擬變量。

接下來建立原假設H0，對模型的適應性進行檢驗：

H01：βll=βkl=βkk=0 。若原假設成立，則超越對數生產函數退化為簡單C-D生產函數。

H02: mu=0。若原假設成立，則ui由服從非負斷尾正態分布變為服從半正態分布。

H03:η=0。若原假設成立，則技術非效率項不具有時變性。

H04：η=mu=0。若原假設成立，則技術非效率項不具有時變性，且ui服從半正態分布。

表1給出了隨機前沿生產函數模型的估計結果。模型(1)對應超越對數生產函數，令其為備擇假設。模型(2)—模型(5)分別對應上文的原假設H01—H04。

表1 估計結果

注：括號內為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平(雙尾)。廣義似然率λ服從混合χ2分布，具體臨界值參見Kodde和Palm[23]。

從表1可以看出，所有模型中的γ值皆是統計顯著的，表明研究近代民族工業生產效率時，選擇SFA模型是合理的。由模型(1)和模型(2)計算出的廣義似然率λ為6.552，小于7.815的臨界值，這意味著C-D生產函數比超越對數生產函數更適宜擬合樣本數據。對原假設H02、 H03和H04做進一步檢驗，估計結果接受了原假設H03而拒絕了H02和H04，因此，本文在測算近代上海各工業部門生產效率時，選擇時不變C-D生產函數形式的隨機前沿模型，即模型(4)。另外，該模型中的時間虛擬變量t的系數為-0.099，很小，且不顯著，這也進一步驗證了產出效率在1931年和1933年并沒有顯著差異。估計結果顯示，資本(lnk)的產出彈性為0.390，勞動(lnl)的產出彈性為0.601，表明近代上海工業企業的產出更加依賴勞動，這一事實與當時的要素稟賦結構比較吻合，即更多地利用勞動符合其比較優勢。資本和勞動的產出彈性之和為0.991，意味著近代上海的民族工業呈現出規模報酬不變的特征。

三、結果分析

利用時不變C-D生產函數形式的隨機前沿模型，估計出近代上海16個工業部門*紗管業在1931年的調查中被歸入到金屬制造業部門，而在1933年的調查中又被歸入到木材制造業部門，我們將其統一歸入到木材制造業部門。交通用具業由于造車行業數據缺失，實際上只包含了造船業。其他工業包括鏡子和牙刷兩個行業。的技術效率。結果如表2所示。

表2 16個工業部門的技術效率

注：行業部門以當時的統計名稱為準。

從表2可以看出，近代上海各工業部門的生產效率總體上普遍偏低，其中最具效率的飲食業的技術效率也僅為0.420，這說明在投入不變的前提下，產出尚有58%的增長潛力。家具制造業和飾物儀器業的技術效率最低，也是16個工業部門中唯一低于0.200的兩個行業。近代工業史文獻中最為關注的紡織工業，其技術效率為0.292，排在第5位，與其他工業部門相比算是一個比較高的水平。

我們還進一步測算了16個工業部門中90個具體行業的技術效率，限于篇幅，表3只報告了排名前10位和排名后10位行業的結果。*有需要的讀者可向作者索取全部估算結果。

表3 細分行業技術效率測算結果

從表3可以看出，近代上海工業部門的技術效率存在明顯差異，排名第一的軋花業的技術效率是排名最后的造冰冷藏業的27倍。整個行業技術效率的均值為0.268，在均值之上的行業共38個，低于均值的行業則有52個。機器面粉業是我們重點關注的行業之一，徐新吾和楊淦[24]特別總結了上海民族面粉業的競爭優勢，包括原料優勢、開工率較高、生產能力強、利潤率較高以及支持國貨運動等。當然，較高的開工率和利潤率更可能是具備競爭優勢的結果而非原因。我們的研究為近代上海面粉業的高速發展提供了新的證據，其技術效率高達0.867，這或許是該行業能夠戰勝大多數外資企業，獨占國內市場的重要原因之一[25]。機器繅絲業(未在表中給出)是近代上海民族工業資本規模最大的行業之一，然而機器絲生產的技術效率卻只有0.194，甚至遠遠低于行業0.268的平均值。與日絲在國際市場上競爭的失敗，通常被認為是中國繅絲業衰落的重要原因[26]。而我們的研究表明，以遠低于平均技術效率的生產力，要想在國際市場上戰勝加速現代化的日本幾乎是不可能完成的任務。*與大多數行業不同，機器絲基本都銷售到國外市場，所以繅絲工廠的技術效率更多地是影響其在國際市場上競爭的成敗。

進一步地，我們將全部樣本16個工業部門中的90個行業按照不同標準劃分為6個組別，每個組別中的劃分類型是需要關注的核心變量，它可以提示我們這些變量是否真正對上海工業企業的生產效率產生了影響。分組變量之一是資本組織，將包含有限公司的行業劃分為一組，其他劃分為另一組。廠房的產權形式是第二種分組形式，將自有廠房的行業做為一組，租用廠房的為另一組。由于劉大鈞提供了每個行業中的童工數量，因此，我們可以將使用童工比重在20%以上的劃分為一組，其余的劃分為另一組。生產性質方面，消費品行業，如手帕業、教育用品業劃分為一組；非消費品行業，如印刷機業、鐵管業劃分為另一組。企業資本規模和企業勞動力規模的劃分方式是一樣的，首先計算出該行業中平均每個企業的規模，然后從大到小進行排序，前45位界定為企業規?！按蟆钡男袠I，后45位界定為企業規?！靶　钡男袠I。各變量具體分類結果如表4所示。

表4 技術效率的分組結果

從表4可以看出，資本組織形式對技術效率的影響可能并不符合我們的預期，那些不具備有限公司這種資本類型的行業并未表現出低效率，相反，它們的技術效率比包含有限公司的行業還要高0.030。這或許是因為在業務經營極不穩定的情況下，靈活性較強的獨資和合伙企業更具優勢，也更利于規避風險。另外，作為新興事物，在缺乏第三方監督的情況下，公司章程實際上也經常無法遵守，這可能是導致效率損失的又一原因。在廠房產權分組中，那些全是租用廠房的行業，其平均技術效率為0.248，甚至略高于擁有自有廠房的行業。繅絲業中的租廠制最具代表性，學者們認為這一制度阻礙設備更新，助長投機行為，不利于繅絲業的發展[26-27]。但現代契約理論已經清晰地揭示出，自有產權并非一定是最有效率的組織形式，是自有還是租用將取決于一系列其他條件[28]。童工問題是中國近代企業工業化過程中一個不可回避的問題。我們發現那些使用童工比重在20%以上的行業，其平均技術效率僅為0.179，遠低于使用比重在20%以下的行業。李楠[20]也發現，童工使用比重在20%以上的行業，童工的產出彈性僅為0.076，他認為童工對近代工業的發展基本沒有貢獻。我們的研究也從另一個角度支持了這種論斷，即那些更多使用童工的行業往往具有較低的技術效率，大大增加其在市場競爭中遭遇失敗的可能性。生產性質的分組中，消費品行業的平均生產效率遠遠高于非消費品行業，這比較符合我們的直覺。消費品行業更多地體現出勞動密集型的特征，該行業中平均每個企業的勞動力數量為390.200人，而非消費品行業中每個企業雇傭的勞動數量為187.300人，大約為前者的一半。生產效率的差別意味著，在近代中國的要素稟賦結構下，發展勞動密集型行業更加符合當時的比較優勢。無論是用資本還是勞動力數量來界定企業規模，其結果都表明那些平均規模更大的行業更具效率。不過從絕對值看，效率的差異也僅有0.050左右，我們還無法完全確定企業規模對技術效率的影響是正相關還是不顯著。

四、結 論

本文借助隨機前沿生產函數模型，利用具有代表性的上海民族工業企業1931年和1933年兩年的調查數據，測算了近代民族工業中16個部門90個行業的技術效率。結果表明：第一，近代上海民族工業的技術效率均值僅為0.268，離前沿面還有較大距離。在16個工業部門內部，技術效率也表現出顯著差異，木材制造業的技術效率值為0.370，接近家具制造業的3倍。第二，在以往文獻關注較多的行業中，面粉業的技術效率值為0.867，排在90個行業的第2位。較高的技術效率可能是其能夠戰勝外資企業的重要原因。但同樣頗具代表性的繅絲業的技術效率值卻低了很多，僅為0.194，甚至遠遠低于平均值。我們認為這可能是近代繅絲業在國際競爭中落敗給日本的重要原因之一。第三，在分組變量中，自有廠房和包含有限公司這種先進組織形式的行業，并未如預期的那樣具有更高的技術效率。更多使用童工的行業明顯表現出更低的技術效率。更具有勞動密集型特征的消費品行業比非消費品行業擁有更高的技術效率，這意味著發展具有比較優勢的行業或許是提高技術效率的手段之一。企業規模與技術效率呈現出一定的正向聯系，但差異并不顯著。

本文首次嘗試運用現代的計量方法來考察中國近代民族工業的技術效率問題，可以從一定程度上深化我們對中國近代民族工業發展的認識。不過，由于數據只涉及1931年和1933年兩個年份，我們無法更多地描述近代民族工業技術變遷的動態過程。另外，由于篇幅的限制，我們對技術效率影響因素的分析更多地采用了不夠嚴謹的定性分析。運用更嚴格的計量方法才能更準確地找到那些影響技術效率的原因，這也是我們進一步研究的方向。

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2017-07-02

王 鑫(1985-)，男，重慶人，博士研究生，主要從事經濟史研究。E-mail:bashuwang@163.com經孝芳(1990-)，女，廣西桂林人，博士研究生，主要從事經濟史研究。E-mail：jing_xiaoafang@163.com

F401；F119

A

1000-176X(2017)10-0034-06

(責任編輯：巴紅靜)