测度中国技术进步：以生产率为指标的分析

上述理论分析表明，加入跨国公司国际生产体系能够影响到一国（地区）的技术进步。为了验证相关结论在中国的适用性，本书使用生产率作为技术进步的衡量指标，分析加入跨国公司国际生产体系对于技术进步的影响。首先我们需要对技术进步的指标，即我国的全要素生产率进行测度。

早期对全要素生产率的测度主要采用索洛剩余法，但该方法要求生产函数已知、各种生产要素投入比例固定等，前提假设过于苛刻，在实际中难以满足，从而会造成估计的不准确性。为了避免这一问题，此处采用随机前沿分析模型（SFA）^[5]对生产率加以估计。随机前沿分析模型假设回归的误差项由两个部分组成，第一部分记录了随机前沿分析模型无效率影响的误差，第二部分是相称性部分，允许跨国公司的随机变化，并且记录了测量误差和超出公司控制的外部冲击。随机前沿分析模型如（5.1）式所示：

其中，yk是观测结果，是由单个项目追求的最佳前沿目标（如最大产量），其中为前沿确定性部分，vk则是随机部分，服从。个别没有达到最优结果的统计量数额由uk给出，其中。在该问题的研究中，x和y通常代表投入和产出。

运用随机前沿模型对效率的估计如（5.2）式所示：

其中，Valueadd代表相应省市的工业增加值，Invest和Labor分别表示资本和劳动的投入，扰动项vit代表了对称分量（统计噪音），uit（≥0）是低效率的变量。(www.xing528.com)

基于非参数随机前沿分析方法，对（5.2）式进行估计，受到数据可获得性的限制，选取使用的数据为2002—2008年间全国除港、澳、台、西藏以外的30个省、自治区、直辖市的面板数据。根据国研网工业统计数据整理计算得到2002—2008年中国相关省份的全要素生产率指数，其全要素生产率分布如图5.4所示：

图5.4　全要素生产率分布图

由图5.4可以看出，地区全要素生产率的分布是明显左偏的，主要集中在生产率较低区域，说明我国大多省份的技术进步相对落后。考虑地区产值的不同，采用不同省市的产值作为权重，重新绘制全要素生产率的分布图如图5.5所示：

图5.5　加权后的全要素生产率分布图

比较图5.4与图5.5的分布可以发现，在考虑各地区产值基础上，全要素生产率较高的地区占比有所增加，进一步说明我国区域发展存在不平衡性，因此在实证分析中，应当考虑不同地区之间的区域差异性，并加以控制。