国有企业全要素生产率变化及其决定因素：1990－1994，本文主要内容关键词为：生产率论文,国有企业论文,要素论文,因素论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
我国经济改革的成功引起了全世界经济学家的注意。自从80年代后期以来，大量的有关研究我国工业改革和生产率增长的文献出现在各种英文书刊上。就方法论而言，许多研究采用传统的生产函数法。这种方法本身假定所有的企业在技术上都是充分有效的，这种方法在我国生产率变化分析中的运用详见Chen等（1988）和Jefferson等（1992 ）的论文。另一些研究运用随机边缘生产函数法。由于这种方法允许企业技术的无效性存在，并将全要素生产率变化分解为企业技术效率的变化和生产可能性边界的移动，因此这种方法比传统的生产函数法更接近于实际情况。这种方法的运用详见Lau和Brada（1990）、Kalirajan 和Cao （1993）、Wu（1993，1996）等的论文。 然而， 以上论文所使用的都是1990年以前的数据。所得的结论也是类似的：生产率水平从研究初期（80年代早期）的较低水平逐渐提高，一些改革措施被发现对生产率有显著的促进作用。Liu和Liu（1996）在《比较经济学》杂志的一篇论文在对我国几个行业的国有企业的效率进行分析后得出结论说：改革对企业技术效率的影响是明显的，奖金制度对效率改善的影响尤其显著。也有一些研究认为，我国自改革开放以来国有企业的全要素生产率并没有取得实质性的增长，产出的增长主要是靠大量的投入。（Huang，1998； Huang and Men，1997）
本文运用中国社科院经济研究所1995年进行的一项国有企业调查所收集的数据，旨在分析我国国有企业在90年代初的全要素生产率的变化情况。这一时期我国国有企业的全要素生产率如何变化？什么是决定国有企业全要素生产率的原因？哪些因素影响国有企业的技术效率？这些是本文试图回答的问题。
本研究对目前的有关国有企业改革的讨论在以下两个方面作出了贡献：一是提供了一种全要素生产率变化的计算方法， 二是具体估算了1990年到1994年几个行业的全要素生产率变化的情况，并检验了各种改革措施对企业生产率影响的显著性，从而为判断各种改革措施的成败与否提供了定量的依据。
本文的其余部分组织如下：第二部分介绍理论模型；第三部分描述数据和所使用的变量；模型的结果分析放在第四部分；第五部分为结语。
二、模型框架
新古典生产理论通常不允许企业的无效性长期存在，认为如果一个公司的运作不是充分有效的话，那么它最终将被挤出市场。但是这个结论仅在完全竞争的市场上成立，而这种市场在现实中是不存在的。在实践中无效性不仅存在，有时还很普遍。正是认识到这一点， Aiger ， Lovell和Schmidt（1997）以及Meeusen和van den Broeck （1997 ）于1997年首先提出了随机生产边界模型。他们的基本思路是在普通的生产函数的随机量中引入一个非正的部分，用这个部分来捕捉企业的无效性。这一思路可用数学公式表达如下：
式中i代表公司，t代表时间。Y[,it]表示产出，X[,it]表示投入矢量。β为需要估计的参数矢量。就随机余量来说，v服从N（0,σ[2][,v] ）分布，v用来捕捉由公司无法控制的因素所导致的产出的随机变化； 另一方面，u≥0反映了企业技术的无效性，其分布将在后面定义。 公司i的潜在产出（相对于实际产出）为Y[p][,it]＝f（X[,it]，β，t）e[v][,it]。
对等式（1）两边取对数后再对时间t求导，将会得到：
式中e[,f/x]和e[,f/t]分别代表函数f（X[,it]，β，t）相对于投入X[,it]和时间t的产出弹性，上面带点的变量表示时间的导数。
如等式（2）所示，产出的变化率可分解为三个部分。 第一部分对应于由于投入变化而引起的产出变化率，由于随机误差v服从N（ 0，σ[2][,v]）正态分布，v[,it]的作用可忽略不计；第二部分e[,f/t]为技术变化率，对应于生产可能性边界的移动，e[,f/t]＞0对应于技术进步，反之则为技术退步；第三部分－u[,it]代表在时期t 的技术效率变化率。由于全要素生产率被定义为在投入不变时产出的变化率，因此它是等式（2）的后两项：e[,f/t]技术变化率和－u[,it]效率变化率之和。
本文采用Battese和Coelli（1995）提出的具有转移对数形式的、 可采用时序加截面数据的随机边界生产函数模型。这个模型的优点是对公司水平的效率估计和影响公司效率的要素函数的估计能够一步完成。模型可以用数学公式表达如下：
式中t代表时间；下标j和k表示投入（j，k＝K,L分别代表资本和劳动投入）；V[,it]假设为服从iid，N（0，σ[2][,v]）的随机变量；代表技术无效性的随机误差U[,it]，被假设独立于V[,it]，并且服从于在非负值处截断的N（m[,it]，σ[2][,u]）分布，m[,it]被定义为：
式中z[,it]代表各种改革措施及公司特别的影响技术无效性的因素；m＇代表z[,it]的个数，δ为需要估计的参数。
第i家企业在第t期生产的技术效率TE[,it]，被定义为企业i的实际产出Y[,it]与潜在产出Y[p][,it]的比率，如下式所示：
注意以上的随机生产边界模型（3）允许非中性的技术变化。 只有当且仅当β[,Tj]＝0，（j＝K，L）时，技术变化才是中性的。 如果β[,T]＝β[,TT]＝β[,Tj]＝0，（j＝1，2）则没有发生技术变化。此外，科布-道格拉思边缘生产函数是转移对数边缘生产函数的一个特例， 如式（3）所示，当β[,TT]＝β[,Tj]＝β[,jk]＝0，（j≤k＝K，L ）时，式（3）变为科布-道格拉思生产函数的形式。
在本文中我们应用一组对数或然性检验对所研究的每个行业适用的生产函数和技术变化的形式进行选择，这意味着不同的行业可能最终采用不同的生产函数或技术变化的形式。
由等式（3），技术变化率为e[,f/t]：
一旦技术效率TE和技术变化率e[,f/t]被估计出来， 两者之和就是全要素生产率的变化率。由于我们只能够计算两个相邻年度技术效率的变化率
，因此我们需要对两个相邻年度的技术变化率进行简单平均以得到与效率变化率对应的技术变化比率：
。综以上述，全要素生产率的变化率可以计算如下：
三、数据和变量
本文所使用的数据来自中国社科院经济研究所于1995年进行的一项国有企业调查。所调查的数据分为两段：1980—1989年及1990—1994年。整个调查包括数十个行业的近800家国有企业。 本文选择了包含企业数最多的四个行业的从1990年到1994年的数据进行研究，它们分别是：建材、化工、机械和纺织。之所以只选择四个行业是因为我们所使用的计量经济模型对样本的大小有一定要求，如样本太小则会影响估计的精度。
模型中所使用的产出和投入变量说明如下：Y：企业的净产值， 以1990年的不变价格表示。使用的折扣系数是根据样本数据提供的以1990年不变价格及现价计算的总产值计算得出的隐含的折扣系数。K ：资本存量，以1990年的不变价格表示。资本存量的计算是采用前一年的资本净值减去本年折旧，再加上经过投资价格指数折扣以后的本年新增资本存量。本文采用Jefferson等（1996）估算的1990—1992 年的投资价格指数。1993年到1994年的投资价格指数使用《中国统计年鉴（1997）》提供的资本品的价格指数。L：劳动力。 两个潜在的变量可以作为劳动力投入的度量。一个是全职职工的人数，另一个是年度实际工作小时。考虑到我国国有企业的冗员问题，年度实际工作小时可能比职工人数更能准确地反映实际劳动力的投入，因此本文采用年度实际工作小时作为劳动力的度量。
等式（4）中的z，即影响企业技术效率的各种特别的因素及改革措施，包括下列变量：
1.ROW：奖金和加班费在总工资中的比例。 奖金制度是改革开放初期管理层激励工人的主要方式，许多以前的研究已经证实了它对国有企业效率影响的显著性。
2.区域：产业经济学理论及实践告诉我们，企业所处的地理区域通常对其效率有着显著的影响，区域虚拟变量被用来捕捉这种影响。本文运用四川D[,SC]、山西D[,SX]、吉林D[,JL]等三个虚拟变量来捕捉在这些省份的国有企业与江苏的国企的效率差别。
3.改革措施：一系列管理机制改革措施对企业效率的影响通过一组虚拟变量来捕捉。这些虚拟变量包括：（1 ）厂长经理责任制虚拟变量D[,M]；（2）公司制虚拟变量D[,C]；（3）股份制虚拟变量D[,S]， 以比较最流行的管理机制：承包合同制。
4.时间：时间t 被包括在模型中以捕捉企业的平均效率随时间变化的趋势。
样本的描述性统计如表1所示。
表1 四个行业样本组合的描述性统计
建材 化工
机械 纺织
样本大小5272 156
104
江苏1220 4650
四川9 8 2620
山西1331 4314
吉林1813 4120
股份制 3 0 0 5
合同制 2753 9253
厂长负责制 180 4735
公司制 4 10 1711
注1.采用不同管理机制的公司数目为94年的数据；
2.个别有明显错误的观察被删去。
四、回归分析结果
回归分析的结果综合如下。
1.生产函数及技术变化形式检验。
本文使用或然率检验对四个行业可能的生产函数及技术变化形式进行选择。选择的内容包括（1）就每一个行业来说， 生产函数应该是转移对数形式（如等式（3））还是科布-道格拉思形式（β[,TT]＝β[,Tj]＝β[,ik]＝0）；（2）技术变化是非中性的、中性的（β[,Tj] ＝0）、或是没有技术变化（β[,T]＝β[,TT]＝β[,Tj]＝0）。 注意转移对数函数形式包括中性、非中性及没有技术变化三种情况，而科布- 道格拉思形式仅对应中性及没有技术变化两种情况。对在抽样期间具有技术变化的行业，其技术变化率需要进一步计算。检验的结果如表2 所示。
表2函数形式及技术变化类型选择检验结果
原假设在原假设下的对检验数关键值[a]决策
行业数或然性值X[2]
1.完整的转移对数生产函数(等式(3))
建材 -228.4
化工 -293.9
机械 -655.0
纺织 -327.9
2.具有中性技术变化的科布-道格拉思生产函数形式,H[,0]:β[,TT
]=β[,Tj]=β[,jk]=0
建材 -293.422.0
12.59 拒绝
化工 -319.952.0
12.59 拒绝
机械 -664.519.0
12.59 拒绝
纺织 -358.160.4
12.59 拒绝
3.具有中性技术变化的转移对数生产函数,H[,0]:β[,Tj]=0
建材 -228.7 0.65.99 接受
化工 -294.5 1.25.99 接受
机械 -655.9 1.85.99 接受*
纺织 -330.2 4.65.99 接受
4.没有技术变化的转移对数生产函数,H[,0]:β[,T]=β[,TT]=β[
,Tj]=0,与3比较.
建材 -229.1 0.85.99 接受*
化工 -294.5 0 5.99 接受*
机械 -661.0 10.2
5.99 拒绝
纺织 -330.4 0.45.99 接受*
a.检验数的关键值为5%的显著水平 b.*号意味着对应的函数及技术变化形式被最终接受了
注意，由于具有中性技术变化的转移对数函数形式在第三步被接受了，在第四步我们就比较没有技术变化的转移对数函数形式与具有中性技术变化的转移对数函数形式，如果一个检验在第四步被接受，那么具有中性技术变化的转移对数函数形式就被接受，否则第三步的结果被接受。
我们惊奇地发现，在我们分析的四个行业中，其中三个在研究覆盖的期间内并没有象我们预期的那样发生技术变化，也就是说既没有技术进步也没有技术退步。只有机械行业发生了中性的技术变化，四个行业的技术变化率如表3所示。
表3 技术变化率
建材 化工
e[,f/t] TP[,it-l,t] e[,f/t] TP[,it-l,t]
1990 00
1991 0
00 0
1992 0
00 0
1993 0
00 0
1994 0
00 0
机械 纺织
e[,f/t] TP[,it-l,t] e[,f/t] TP[,it-l,t]
1990 0.140
1991 0.12880.134400
1992 0.11760.123200
1993 0.10640.112 00
1994 0.09520.100800
2.随机边缘生产函数估计结果
表4列出了四个行业的随机生产边界的估计结果。 在此所运用的函数形式是由前面的检验所选择的。
表4 生产函数估计结果
建材化工
系数标准差系数标准差
常数1.32181.1215 4.2366* 0.9989
L
-0.7459* 0.3046 -0.7886* 0.1875
K
1.2932*
0.2640 0.8451* 0.2524
L*L 0.1264*
0.0288 0.0667* 0.0100
K*K -0.0042
0.0371 -0.0295 0.0221
L*K -0.0913
0.0513 0.0196
0.0217
常数-4.4943
2.3500 0.07610.3758
ROW -1.6842
0.9249 -1.6946* 0.4788
D[,SC] 4.3545*
1.9907 1.3326*
0.2681
D[,SX] 2.6860*
1.2965 1.1067*
0.2175
D[,JL] 4.6748*
2.0333 0.5819*
0.2530
D[,S]
-2.5365* 1.2572
D[,M]
0.7162*
0.2802 0.11510.1582
D[,C]
-1.5054
1.3399 -0.8393* 0.3634
t
0.07140.0757 0.0890*
0.0437
a[2]0.6278*
0.1069 0.6153* 0.0933
γ 0.5451*
0.0742 0.9407* 0.0277
对数或然性参数-229.1
-294.5
机械 纺织
系数 标准差系数标准差
常数-1.4024* 0.7059 2.1803* 1.0018
L
0.4081*
0.1300 -0.2885* 0.1140
K
1.1369*
0.1780 0.8769* 0.2914
t
0.1512*
0.0788
L*L 0.0264* 0.0122 0.0422* 0.0060
K*K 0.0169* 0.0205 -0.0047 0.0237
t*t -0.0056 0.0144
L*K -0.0912 0.0292 -0.0252 0.0156
常数-0.3195 0.3115 -4.5531 3.3047
ROW 0.2848
0.3043 -2.7245* 0.9922
D[,SC] 0.5264* 0.1376 4.3543* 2.1278
D[,SX] 0.7947* 0.1403 2.9506* 1.2851
D[,JL] 0.6346* 0.1300 4.4509* 2.1813
D[,S]-0.0761 0.4061
D[,M]
-0.1750* 0.0794 0.2434 0.1875
D[,C]
-0.0630 0.1833 -0.1989 0.2963
t
0.1494* 0.0608 0.2624* 0.0898
a[2]0.4930* 0.0616 0.7370* 0.1818
γ 0.8258* 0.0565 0.7607* 0.0619
对数或然性参数-655.9 -358.4
注：*意味着5%的统计显著水平，双尾检验
如表4所示，估计出的γ是统计显著的， 并且它的值在所有四个行业中都超过了0.5， 这意味着技术无效性在我们分析的企业中是非常显著的，传统的生产函数由于不允许无效性的存在，因而不适合于我们现有的数据。相比之下随机边缘生产函数是一个更好的选择。从随机边缘生产函数的估计中，我们的主要发现如下：
（1）在所有行业的生产函数中， 我们发现符号一致并且统计显著的变量为区域虚拟变量。区域虚拟变量D[,SI]、D[,SX]和D[,JL]的系数为正意味着这些变量对企业的无效性有显著的正向影响，这意味着在这三个省的国有企业的效率显著低于在江苏省的国企效率。毫不奇怪，在江苏的国企具有更高的效率，因为江苏是我国最发达的省份之一，高素质的员工、先进的技术及灵通的商业信息使得在江苏的企业比那些处于相对落后地区的企业更有效率。
（2）代表公司制的虚拟变量D[,C]在建材行业及化工行业为负并且是统计显著的，在机械和化工行业尽管统计不显著，但也为负。这证实了，与最流行的承包经营合同制相比，公司制对改善企业的效率有较为显著的正向影响。
（3 ）股份制对建材和纺织两个行业（只有这两个行业的样本包含有实行股份制的企业）的企业效率都有正向的影响，但是这种影响在建材行业是统计不显著的。
（4）与以前的研究不同， 我们发现尽管奖金制度对企业效率仍然有着正向的影响，但这种影响不再象以前研究中发现的那样重要了。在我们的这项研究中，奖金在工资中的比例对企业效率的正向影响仅在化工和纺织行业是显著的，在建材行业，尽管这种影响仍然是正向的，但不再显著。而在机械行业，影响已变为负向，尽管是统计不显著的。这可能意味着运用奖金作为刺激工人增加生产效率的主要手段的作用正在逐渐消失，奖金已逐渐地被工人作为他们正常收入的一部分，而不是对效率提高的奖励。
（5）最后一个显著的结果是由时间变量t反映的企业平均效率水平随时间的变化趋势。我们发现在化工、机械、纺织行业，企业的相对平均效率水平有显著的下降趋势，建材行业的相对平均效率水平也有下降，尽管是不显著的。在抽样期间四个行业的平均技术效率水平及变化率如表5所示。
表5
技术效率水平（TE）和技术效率变化率（TEC）
建材 化工
TETEC TE TEC
1990 0.703
0.440
1991 0.689
-0.019 0.414 -0.059
1992 0.686
-0.004 0.423 0.020
1993 0.673
0.019
0.413 -0.023
1994 0.685
0.018
0.383 -0.073
平均 0.687
0.415
机械 纺织
TE TEC TE TEC
1990 0.528 0.816
1991 0.457 -0.134 0.773-0.053
1992 0.457 0.001
0.761-0.016
1993 0.404 -0.117 0.735-0.034
1994 0.339 -0.161 0.699-0.049
平均 0.437 0.757
3.四个行业的全要素生产率增长率
四个行业的全要素生产率增长率可由等式（7）计算出来， 结果如表6所示。
表6 全要素生产率的增长率
年 建材 化工 机械纺织
1990/1991 -0.019-0.0590.001-0.053
1991/1992 -0.0040.020 0.124-0.016
1992/1993 -0.019-0.023-0.005
-0.034
1993/1994 0.018 -0.073-0.060
-0.049
平均
-0.006-0.033-0.015
-0.038
我们发现，在90年代的头5年中， 化工和纺织业的国企出现了全要素生产率的负增长，这种负增长是由于显著的平均技术效率下降及停滞的技术进步引起的。在机械行业，尽管平均的技术效率有显著下降，但是技术进步起到了弥补作用。因此总的来说，这个行业有每年1.5 %的全要素生产率增长。在建材行业，效率变化和技术变化都是不显著的，因此这个行业在抽样期间几乎没有全要素生产率增长。
五、结束语
我们发现，在经历了10多年的改革后，我国国有企业的表现仍然不能令人满意。它们的业绩（由全要素生产率度量）仍然很不理想，它们的赢利能力甚至更差，在1991年，亏损的国有企业占总数的27 %， 而1995年这个数字上升到43%（Keidel，1998）。
面对以上事实，我们有理由怀疑是否我们所选择的改革措施是正确的。事实上，同样的问题早已由其他经济学家提出来了（Woo，1994 ）。我国工业改革的主要目的之一是为了提高国有企业的效率，由于国有企业在所有权与控制权的分离这一点上与发达国家的公司具有类似之处，因此，国有企业改革措施的一个自然选择就是模仿成功的现代西方公司的管理模式和激励机制。这些措施包括增加国有企业厂长经理自主权、在政府和企业之间实行利润分享、提高奖金在职工工资总额中的比重等措施以改善企业的激励机制，实施各种合同责任制系统及现代公司制以改善企业的治理结构等。尽管这些措施在完善的市场经济条件下可能对提高企业的效率效果显著，但在我国当时的市场和法律环境条件下，这些措施能否起作用是令人怀疑的。在一个功能完善的市场经济中，由于企业所有权与控制权的分离所产生的委托- 代理问题通过所有者对经营者直接的激励措施及经理人市场、产品市场和资本市场的间接约束得到了缓解（Holmstrom and Tirole，1989）。但是，为了使得这些约束起作用，必须满足几个前提条件：（1）一个公平的竞争环境， 在其中财务指标能够比较准确地反映企业的经营状况，因而可以用来比较企业间的经营状况的好坏；（2）一个运行良好的经理人市场， 在其中经理人员的业绩能够通过他们的市场价值反映出来；（3 ）一个运行良好的资本市场，在其中企业的控制性权益能够通过股权的转移很容易地实现。
我国国有企业存在的一个严重问题是：由于大多数国企在不同程度上都有一定的政策负担，因此企业的财务指标不能有效地反映企业本身的经营状况。一方面，国企的投入和产出价格是由政府的物价部门制订的，可能存在扭曲。另一方面，除了财务目标以外，国有企业还有许多非财务目标，如：为员工提供医疗、养老、住房等社会保障。因此，将国企与非国企相比是不合理的，因为后者不为员工负担这些保障。在国企之间进行比较也是不合理的，因为不同的国企建立的时间不同、国家的投资大小不同、具有不同的技术和资本密度、退休人员的多少不同、“冗员”的多少不同，等等，这些因素造成了国企之间的财务指标也不具有可比性。最后，如果仅用企业过去的指标作为比较的标准，企业的厂长经理考虑到“棘轮”效应（鞭打快牛），如果某年的业绩太好，这将会导致以后上级对企业的业绩考核的标准提高，因此国企的经理们会故意保留企业的生产能力，因而导致道德风险问题。
在实践中，政策负担可能是、也可能不是造成国企业绩不好的原因。但是，由于信息不对称，从外部，企业的所有者—国家及代表国家行使所有者权力的行政管理部门—很难分辨企业业绩不好究竟是因为管理不善还是由于政策负担过重，这将会导致国企的经理们不管实际原因如何，总是设法将所有的过失都归因于国家的政策原因，其结果，在大多数情况下，国家都不得不对企业的所有损失承担责任。
综合上述，我们的分析显示，厂长经理自主权的增加并不能自动地保证资源的有效运用，也不能保证企业效率的提高。如果缺乏有效的约束机制，权力的下放可能只是为他们追求个人的利益提供了合法性。要使国企改革有效，首先必须去掉它们所承担的政策包袱，创造一个公平的竞争环境。当且仅当市场机制能够被有效地运用来约束和监督国有企业管理行为时，改革措施才有可能有效地改善企业的表现。