成果名称 　　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及分析
　　成果类型 　　论文类 
　　出版时间 　　2005年3月
　　出版单位 　　《经济研究》首篇

　　成果内容简介
　　一、篇章结构、基本观点
　　基于1995-2002年中国大中型工业企业统计数据库（每年约2.3万家企业），运用随机前沿生产函数模型对改革以来中国工业企业生产力增长的源泉进行分析研究，发现：
　　（1）工业生产力革命正悄然发生。1995-2002年大中型工业企业全要素生产率年平均增长6.8%，已超过要素投入对经济增长的贡献，特别是自1999年以来，中国最重要的工业企业正经历着一场以前沿技术进步和追赶先进企业为核心的生产力革命。
　　（2）中国经济的高速增长可以持续。从1995-2002年大中型工业38个行业数据，以及从1995-2004年的28个省市地区的大中工业数据，研究都发现，全要素生产率的增长逐渐成为大中型工业快速增长的主要源泉。
　　（3）世纪之交中国工业的增长模式正朝着集约型转变。无论是从大中型工业劳动生产率的增长源泉，还是从工业企业成本变化的五大要素分析，大中型工业的快速增长已经由转轨初期的单一资本扩张驱动模式，开始向以技术进步为主和资本深化为辅的多引擎推动模式转变，即由粗放型向集约型增长模式转变，而世纪之交似乎是一个转折点。
　　（4）竞争、私有化改革、FDI以及稳定的宏观经济大环境是中国工业全要素生产效率快速增长、工业增长模式转变的根本原因。
　　二、主要创新和学术价值
　　本文主要的创新和研究结论概述为：
　　1．本研究将目前广泛应用的确定性前沿生产函数模型扩展为基于面板数据（panel data）的随机前沿生产函数模型。传统上，对生产率的研究往往基于平均生产函数方法的估计，考虑随机冲击对生产的影响，但缺陷是忽略了生产者在生产技术上的效率损失。而基于数学规划技术的确定性生产前沿模型方法，虽然考虑了生产者技术上的非效率，却忽略了随机冲击对前沿产出的效应。随机前沿模型的精髓在于既考虑了可观因素的随机冲击的影响，又考虑了生产者主观因素导致的技术效率的损失。随机前沿生产模型理论上的优点也成了其计量技术的难题：如何分解非对称的混合误差项。特别对实际问题中最广泛采用的面板数据，随机前沿模型的估计和推断成为计量经济学高度关注的焦点。本文将一般性前沿生产函数模型扩展为基于面板数据（1995-2002年我国大中型工业企业）的随机前沿生产模型。基于此研究我国工业企业的技术效率和生产率动态变化及其背后的制度基础等。本文的扩展体现了我们对现有理论和方法论的创新。从我们所查阅文献看，这也是首次应用面板随机前沿模型研究我国大中型工业企业的技术效率和生产率的动态变化特征。
　　2．本文的创新还体现在数据以及数据的整合与处理。一般而言，我国目前普遍采用的是宏观加总数据，或者是少数几百家国有企业的截面数据。而本文研究采用以每年2万家企业作为微观基础来研究中国经济无疑更具现实和政策意义。另外，为了消除价格因素对投入产出的影响，本文依据行业之间的内在联系，利用企业统计数据中可变工业总产值与不变价工业总产值之间的关系，同时结合国家公布的大宗产品宏观价格指数，构造了37个行业的工业增加值、固定资产净值和中间投入产品的价格指数，为后续研究奠定了基础。
　　3．应用研究的创新。基于国际学术研究前沿和本文在理论和方法论上的创新，以及本文独有的数据资源和数据处理技术，本文的应用创新体现为：（1）突破了将全要素生产率分解为技术进步与技术结构变化的框架，首次从微观考虑了中国工业企业的技术效率、资源配置效率以及规模经济性对生产率的动态影响，为产业发展以及市场建设提供了更有价值的信息及分析。（2）我们的研究表明全要素生产率的增长不断提高，并逐渐成为经济增长的重要源泉。1995-2002年工业增加值的增长平均速度为11.5%，而全要素生产率的增长速度平均为6.8%且逐年不断提高。这与以郑京海、胡鞍钢等主流经济学家所得出中国的全要素生产率逐年下降的结论完全相反。（3）基于面板随机生产模型的估计结果表明，前沿技术进步已经成为工业生产率增长的核心动力。1996-2002年前沿技术进步对生产率增长的贡献平均为14个百分点，已经超过资本积累对经济增长的贡献。（4）相对前沿技术效率的行业平均水平很低，企业间的技术效率水平差距拉大是生产率提高的最　大障碍。（5）规模不经济性是现阶段我国大中型工业企业的主要特征。
　　三、研究方法
　　本系列研究基于1994-2002年中国大中型工业每年2万3千家企业的年度统计数据，采用数量经济学方法对中国工业增长模式及其特点进行实证研究。具体方法如下：
　　（1） 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为技术进步、技术效率的变化率、资源配置效率以及规模经济性。
　　（2） 采用面板的随机前沿模型和分行业的企业数据，估计每个行业的随机生产前沿函数，给予估计的参数计算前沿技术进步率、技术效率变化率，根据行业的要素份额以及模型估计要素的边际贡献率技术资源配置效率和规模经济性。
　　（3） 关键问题是如何分解技术效率的损失和随机冲击因素对生产前沿的影响。本文设定随机前沿生产模型和时变技术非效率指数模型的参数用最大似然法联合估计得到。似然函数中构造了方差参数： 。企业 相对前沿的技术效率水平（ ），衡量实际产出与潜在最大产出的比率。采用Jondrow、Lovell、Materov和Schmidt（1982）提出的混合误差分解方法（简称JLMS技术），从混合误差 中分离出技术非效率 。
　　四、学术影响或社会效益等
　　1．全文转载
　　（1）《中国工业的生产力革命》发表于《经济研究》2005年第3期首篇，被人大复印资料《工业经济》2005年第5期全文转载，同时被中国经济资料库（台湾）：<<中国经济论文索引电子报：2005_5_13>>第30期收录；
　　2．读者反馈
　　截至2009年3月收到读者电子邮件100多封，索求上述论文的附录资料、研究数据结果，以及要求合作研究等等；
　　3．引用情况
　　截至2008年8月，论文《中国工业的生产力革命》（载于《经济研究》2005年第3期）被引用71次，其中被CSSCI来源期刊引用48次，中国优秀博士论文引用12次、中国优秀硕士论文引用11次，该论文被下载频数为1401次（详情查阅中国期刊网：http://epub.cnki.net）；

　　成果社会反映 
　　1．发表于《经济研究》2005年第3期的论文《中国的工业生产率革命》被人大复印资料《工业经济》2005年第5期全文转载。（详见附件材料）
　　2．读者反馈：截至2008年9月收到读者电子邮件100多封，索求论文的附录资料、研究数据结果，以及要求合作研究等等；

　　成果引用或被采纳情况 
　　截至2009年三月，论文《中国的工业生产力革命》被下载1386次，被中国期刊网数据库引用71次（详见附件材料），其中：
　　（1） CSSCI期刊引用48次；
　　（2） 中国优秀博士论文引用12次；
　　（3） 中国优秀硕士论文引用11次；

　　成果获奖情况 
　　2008年湖北省第六届社会科学优秀成果一等奖；2006年湖北省优秀博士论文奖；2007年张培刚优秀博士论文奖 ；2005年华中科技大学优秀博士论文奖。