硕士学位论文-我国交通运输业全要素生产率变动及其影响因素研究.doc

我国交通运输业全要素生产率变动及其影响因素研究引 言当前，我国经济改革致力于实现两个根本性的转变：由社会主义计划经济体制向社会主义市场经济体制转变和由粗放型的经济增长方式向集约型的经济增长方式转变。在整个转变中，提高生产率是转变经济增长方式，提高经济增长质量的有效途径和显著标志。因此必须要有科学的生产率概念理论和测算方法论，用定量的结果方法分析我国生产率水平及生产率增长高低的原因，以此找出提高生产率的有效途径。在我国交通运输生产率研究领域，传统的生产函数法是主要的研究手段。但是由于我国长期以来一直执行低廉和稳定的运价政策，运价严重背离运输价值，只有运用实物量指标(如客运周转量和货物周转量等)来描述交通运输业的产出才比较合理。如此一来，衡量交通运输业的产出需要多个指标，尽管参数生产函数也可能构造出多产出的描述形式，但同时失去了单产出生产函数比较完整的理论与方法基础。因此，人们通常采用近似的方法把多个产出合并为一个产出，使得其科学性受到一定影响。为此，本文首先就目前国内外全要素生产率研究状况作简要分析，然后引入国际上全要素生产率研究领域的新方法非参数方法Malmquist生产率指数方法和扩展了的DEA模型(TYW-DEA模型及FC-DEA模型)研究国内交通运输业全要素生产率发展状况(该方法适用于多投入多产出的生产描述形式的生产率测算), 并通过分解Malmquist指数探索出全要素生产率变化的根源(到底是决定于技术水平变化还是资源配置效率变化)，同时结合交通业实际情况分析该行业全要素生产率变化的具体影响因素，以求从一个侧面反映我国交通运输业当前运营状况，为有关部门做出相关的决策提供可参考的依据。由于客观条件以及本人作者理论功底和知识水平的限制，文中难免会有许多浅陋之处或错误。如果阅读者能从中发现存在的缺点与谬误，并赐教于本人，本人将非常乐于接受，并感到十分的荣幸与感激。当然，如果文中的某些思路或想法能够对阅读者有所触动或启发，哪怕仅有一个地方，本人也将感到万分的喜悦与欣慰。第一章 全要素生产率的基本原理一、 生产率概念与发展沿革 第二次世界大战以前的生产率概念乃是指劳动生产率。最早规范测算生产率的政府部门是美国劳工统计局，它从1926年起测算各产业部门的年度生产率指数，是按“人时产出量”进行计算的。由此可见，当时生产率概念本质上是单要素生产率而不是全要素生产率。美国经济学界公认最先提出全要素生产率问题的是首届诺贝尔经济学奖获得者丁伯根。1947年,乔治施特格勒首次测算了制造业的全要素生产率。1948年，巴顿和库珀研究了农业的全要素生产率。几乎是在同时，希朗 .戴维斯一直致力于全要素生产率的探讨，他在1954年发表了生产率核算一书。在该书中，他指出全要素生产率应针对全部投入要素进行测算，而不是只涉及部分要素。该书首次明确了全要素生产率的内涵，从而被经济学界推崇为“全要素生产率”的鼻祖。 随后，法布里坎进一步发展了生产率理论。他认为，首先，生产率乃是以经验为依据的投入与产出的比率。因此，生产率乃是劳动效率的一种度量，由于环境不同，劳动将呈现多样性；其次，生产率的测算要反映生产过程中各种资源(人力资源和资本)利用方式的效率；再次，就其实质来说，生产率反映了实际工资的变化趋势，是决定资源(劳动或资本)需求的主要因素之一。他建议在平均或边际价值水平上考察生产率，并指出全要素生产率的重要性在于涵盖了劳动生产率与资本生产率(即资本产出比)。 另一位美国经济学家肯德里克在1951年美国的“收入与财富”研究会议上进一步明确和充实了全要素生产率的概念，并在国家经济研究署的工作中将这一概念作为研究框架，探讨了美国私人部门中的单要素生产率和全要素生产率。他的基本思想发表在1961年的著作美国生产率趋势一书中。他在书中明确指出，生产率是产出与投入的比率，从本质上反映了人类自身摆脱贫困的能力或努力。后来，他又继续发展了他的理论，并专门研究了战后美国的生产率变化。这就是他1973年的著作战后美国生产率趋势：19481969年美国生产率趋势。文中认为，产出量与单一投入量(例如劳动或资本)之比，只能是“局部生产率”，不能全面反映生产效率。因此，只有把产出量与全部要素投入的数量及其构成联系起来考察，才能真正把握生产效率的全部变化。这二者的比率才是全要素生产率。由此可见，全要素生产率可以用实际产出量与实际有形要素的投人成本之间的关系来解释，从而可以运用国民收入与产出核算直接进行测算。荣获1987年诺贝尔经济学奖的美国著名经济学家索洛，在50年代从事经济增长理论的研究时，扩展了一般生产函数的概念，使其能容纳技术进步作用，进而建立了全要素生产率增长率的可操作模型。从数量上确定了产出增长率、全要素生产率增长率与各投入要素增长率的产出效益之间的联系。反映这种联系的模型就是著名的索洛模型。正是这种联系，可以确定各种生产要素投入对经济增长的贡献。 针对全要素生产率增长率无法直接计算的困难，美国经济学家丹尼森发展了“余值”的测算方法。他从索洛模型出发，把全要素生产率增长率定义为产出增长率扣除各生产要素投入增长率的产出效益后的“余值”。这就是著名的“丹尼森模型”。从表面上看，索洛模型和丹尼森模型没有什么区别，本质上却反映了截然不同的经济关系：前者着眼于解释产出增长率，后者旨在测算全要素生产率增长率。进入80年代以后，在生产率理论与方法前沿独领风骚的是美国著名经济学家乔根森。他的主要贡献在于系统地阐明了以资本服务的租金价格为基础的新投资理论。根据在增加的投资中物化的新技术解释了生产率的变动(在古典生产理论中。新技术被设想为“非物化的”，即在某种意义上是独立于资本和劳动的增长之外的)。他成功地证明了技术进步应该作为改善资本存量的投资过程来分析，因此，资本就象“葡萄酒”一样，重要的不仅仅是“量”，而且是“酿造期”。顺便指出，乔根森还对不发达国家中的“二元经济”1二元经济包括“二元经济机制”和“二元经济结构”两项内容。二元经济机制指市场机制和计划调节机制，；二元经济结构指现代经济和非现代经济两部分。发展提出了一种新古典解释，扬弃了刘易斯(1979年诺贝尔经济学奖获得者，发展经济学之父)的有影响的“具有无限劳动供给的经济增长”理论。他的论文检验二元经济发展的各种备择理论，成为经济发展理论的经典之作。以索洛(1957)为代表的新古典增长理论，揭示出最终为经济增长原动力的是技术进步而不是其他。然而新古典增长理论对于技术进步是什么，从何而来却始终没做出令人信服的回答。技术进步被简单地视为全要素生产率变动的全部，亦即增长的余值，是不能用其他方法予以说明，任何增长中都存在的一个因素。但是传统的经济理论为我们描述了一种理想的生产资源配置状态，即利润最大化和成本最大化的统一，它要求一个企业或一个部门现有技术水平充分发挥，生产要素的组合达到最佳，生产规模最为适度。具体表述为：第一，技术约束是生产资源配置的前提条件，生产技术为配置有限的生产资源提供了一种可能性，这种可能性因技术条件自身的限制而有一个最大的可能值，或能说有一个边界值。一旦企业充分运用这种技术条件，实现利润最大化是可能的。第二，要素组合的最优是企业或部门配置资源，实现其经营目标的基本条件。无论是短期经营还是长期经营，企业或部门寻求生产要素的最佳组合实际上是对带限制条件的最大值问题求解。这种限制条件是企业的成本。第三，规模经济理论讨论的是企业产量和生产环节组合的规模间的关系。他研究企业或国家各产业部门在技术约束不变的前提下，产出量的增加使企业生产成本发生了变化，表明在一定条件下有效的(理想)经济规模是存在的。在这种经济规模下，企业可以达到成本的最小化。按这种理论，我们有理由认为企业理想的资源配置状况应该是其技术、规模及要素组合同时有效的状况。在这种情况下，技术进步即全要素生产率，全要素生产率变动即技术进步。随着二十世纪80年代非参数Malmquist生产率指数法等多种参数或非参数、随机或非随机方法的迅速发展,人们逐渐发现，绝大多数企业不是充分有效率的，在这种情况下,全要素生产率的改善不仅取决于所采用的技术水平的提高，还取决于对现有技术的使用、发挥状况(即资源配置效率)的改进。二者对企业都是非常重要的。在当今社会中，如果技术进步是生产发展、经济增长源泉和根本动力的话，而资源配置效率的高低(如现有技术水平是否充分发挥、要素配置是否合理及规模是否适度)体现企业组织水平的高低，它将成为技术进步作用最大限度发挥的保障。换句话说，技术进步使生产可能边界发生向上位移拓展，资源效率提高意味着朝生产可能性边界的动态逼近。二、 全要素生产率的度量方法国内外专家采用不同的方法以及不同的思路来考察全要素生产率。目前主要存在以下几种情况： (一)生产函数法生产函数是表示投入与产出关系的函数。人们常用生产函数来研究生产系统的科技进步问题，因而把这类方法统称为生产函数法或数学模型法。它是测定生产率的最普遍的方法。若用Y表示产出，用K和L表示资本和劳动投入，t表示时间，F表示K，L，Y之间的函数关系。那么，生产函数一般形式为： (1-1)假定生产函数所表示技术的变化只通过时间因素t表现出来而不影响到要素投入，即“技术中性”。于是上式的时间因素t可以独立出来，表示成单独的因子： (1-2)生产函数有各种不同的形式，因此，采用不同形式的生产函数在求得全要素生产率的增长率时则表现出不同的特点。常见的生产函数主要有以下几种：1.Cobb-Donglas生产函数(C-D生产函数)C-D生产函数形式为 (1-3)引入规模报酬和生产均衡者的假设，则有：2.不变替代弹性生产函数(CES)不变弹性生产函数的具体形式为 (1-4)其中A表示时间因素；表示规模报酬；表示分配系数；以形式表示替代弹性。3.超越对数生产函数超越对数生产函数的形式为 (1-5)引入规模报酬不变和生产者均衡的假设，可以得到：，分别表示资本份额和劳动份额，且。运用上述生产函数必须具备的假设前提有以下三条：A、生产过程满足成本极小化要求；B、生产过程满足产出极大化要求；C、产品和生产要素处于完全竞争的市场之中。其中C实际上是实现A、B所必须具备的外部条件。三条假设前提的实际内容是生产要素之间的最佳配合和产出是当时技术水平下所能达到的最大产出。生产函数的上述三条假设给应用带来了很大的局限性。作为生产函数理论的进一步发展就是前沿面生产函数理论。它是以生产系统的实际产出和投入为依据，在一定的假设前提下运用有关理论和方法求出该生产系统的可能的最大产出，并以它作为估算生产函数的依据。这是生产函数理论研究上的一大进步。本文后部分将会分析。 (二)丁伯根的测算方法丁伯根以全要素生产率随时间的变化来反映生产系统效率的提高、技术的进步，并假定A(t)的具体变化形式为。 (1-6)此时的生产函数形式为： (1-7)由这一生产函数反映的生产系统，资金产出弹性是常数，规模报酬的影响归入全要素生产率A(t)的变化，全要素生产率或称科技进步水平的变化具有特定的形式：Y(t)A(t). (1-8)满足或近似地满足上述条件的生产系统可用丁伯根的测算方法来研究科技进步问题。可见其应用的局限性是很大的。 (三)索洛的“余值法”索洛的“余值法”对生产函数的具体形式没有要求，这是一大进步。他在生产系统的技术进步属于希克斯中性形式(即当资金装备率K/L不变时，要素K和L的边际产出比也不变)的假设前提下，推导出了一般形式生产函数的增长速度方程：Ya+ (1-9)其中a即为全要素生产率的相对变化率，并把它作为科技进步率来考虑。应用索洛“余值法”的假设前提除科技进步的形式是希克斯中性形式以外，还假定要素的产出弹性不随时间而变化。严格地说，任何生产系统的都是随时间而变化的。因此，索洛的“余值法”只能用于随时间的变化不太明显的生产系统或在一个较短的时期内应用。 (四)前沿面生产函数和数据包络分析前沿面生产函数是针对生产函数在应用中存在的局限性，在生产函数理论的基础上发展起来的。前沿生产函数表达的是最优状态下的最优投入产出关系，他所描述的正是理想的资源配置状况。传统的生产函数法则是以实际的资源配置状况来代替理想的资源配置状况，真正理想的资源配置状况却难以得出。1957年，英国剑桥大学M.J.Farrel首次从投入的角度运用前沿生产函数提出技术效率、价格效率和效率生产函数的概念。这对运用前沿生产函数来研究、测度企业、产业部门、国家的资源配置效率进而将全要素生产率的变化分解为资源配置效率变化、技术水平变化等方面内容，并探索影响全要素生产率变化的具体原因具有重要意义。前沿生产函数是根据已知的一组投入、产出的观察值定义投入产出的一切可能组合的外部边界，使得所有投入产出观察值组成的坐标都位于这个边界的“下方”，而且与其尽可能地靠近。技术效率是指生产要素的使用效率或使用强度。每个企业都有各自的生产前沿面，其实际的产出与前沿面所表示的最大可能产出之间存在一定的差距。这一差距就反映了效率上的损失，而生产前沿面所表示的产出则是该企业的科技进步水平。因此，可用它来研究科技进步问题。这种方法的优点在于，其以研究过程中使用的数据不必受到过多的限制，应该是比较符合实际状况的，研究具有现实的意义。估计前沿生产函数的方法可分为三类，即确定性的、概率的和随机的方法。确定性的方法使用样本期内观察值的全体样本，但是限制所有观察点包含于前沿面上或前沿之下。这个方法最接近于前沿生产函数的理论上的概念，但是，它对观察值的误差比较敏感。概率的方法允许有效的观察点在前沿面的上面，但是这些在前沿之上的观察点的百分比是预先指定的。而随机方法指定了被估计前沿的误差结构中的纯随机偏差和概率分布。概率法和随机法基本上是要想减少被估计的前沿对真正的随机误差的敏感性。本文就前沿生产函数的确定性的方法作简要叙述。前沿生产函数的参数方法是沿袭了传统的生产函数估计思想，首先根据需要确定或构造一种具体的生产函数形式，然后通过适当的方法估计位于生产前沿上的函数参数的构造。目前较有影响的生产函数形式当属超越对数法(Translog函数)。生产前沿面的非参数方法无需构造具体的生产函数，避免了参数方法中由于参数估计到来的一系列问题。常用的非参数方法是由著名的运筹家Charnes, Cooper和Rhodes等人于1978年提出，以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法即数据包络分析方法(DEA方法)。本文将结合交通业具体情况，针对DEA模型对数据量的要求，对其作简要修正，以扩展过的DEA模型构造前沿生产函数，并以此为基础运用Malmquist指数来测算交通业中全要素生产率发展状况。第二章 交通运输业生产率评价模型一、交通运输与我国经济的关系国民经济的发展离不开交通运输的支持。没有交通运输业的发展，就不可能有国际贸易的产生和发展，更不要说当前经济全球化了，另一方面，交通运输的发展需要自然资源的投入，劳动力的投入。简言之，交通运输对国民经济发展既具有基础性的作用，又必然对资源和环境带来巨大的压力，这是事物的两个方面。(一)交通运输的发展在我国的经济发展中的作用交通运输的发展满足了我国劳动力资源转移的需要。在我国众多的人流中，农村人口比重占70%，并在地理分布上存在较大的差异。随着改革开放的不断深入，人们的观念发生了很大变化，人口在空间位移上的转移明显增加。一方面表现为落后地区的剩余劳动力向发达地区转移，另一方面，落后地区的资源优势和开发潜力，又吸引了大量高素质的各类专业技术人员和经商人员。这种人流的转移，在目前和今后相当一段时间内仍将继续下去。这对于吸收农村剩余劳动力，改善人口分布状况和提高落后地区人口素质，缩小不同地区间人们物质生活水平的差距，将起到重要的作用。改革开放以来，我国交通运输的发展满足了人口转移的需要，进一步加强交通运输基础的建设，形成合理的运输网络布局和各种运输方式的协调发展，将对人口的有序移动产生积极的作用。交通运输的发展满足了商品和信息流通的需要。在商品经济社会，交通运输是人类赖以生存和发展的基础条件之一。交通运输将社会生产、分配、交换和消费等各个环节有机地联系起来，是人类的经济社会活动得以正常进行，为协调发展提供基础。交通运输的发展疏通和拓宽了流通领域，减少了商品流通的阻碍和迂回，缩短了商品流通的时间，满足人们对于商品的不同层次的要求。交通运输的发展改变了区域发展的不平衡。由于自然条件和其他种种原因，我国区域发展存在绝对差距扩大的问题，而交通闭塞、信息不灵等是贫困地区经济不发达的重要原因之一。要缩小地区间发展水平的差距，改变贫困地区的落后面貌，发展交通运输是一条重要的途径，有利于从根本上解决好区域经济发展的不平衡，在时间和空间上实现发展的公平性，共同走向富裕。交通运输的发展促进了生产力的合理布局。交通运输体系的布局与发展，对我国生产力布局和局域协调发展具有重要的有时甚至是关键性的作用。从总体上看，我国生产力的布局应有利于促进产业结构与空间结构的协调，实现东西互补、南北联动的区域经济协调发展格局的形成。交通运输的发展可以有效解决自然资源、劳动力生产设施等生产要素相分离的矛盾，因而开辟国土开发、城乡联系、产业联系以及地区之间交流的途径。交通运输的发展促进了产业结构的调整和升级。交通运输作为经济全球化突出推动力之一，促进了国际间的合作与交流，从而带动发展中国家的产业结构的升级。产业结构的变化，必然导致经济结构、生产结构和产品结构等各种结构的深刻变化。这些变化的发生，反映了经济发展的客观规律性，也是我国经济逐步摆脱过去的单纯依靠资源消耗实现经济增长，转而依靠科技进步和合理有效利用资源而实现经济增长，实现经济增长方式的根本转变。(二)交通运输业对资源的占用交通运输对资源地占用包括两个方面：一是交通运输需要消耗大量的能源(特别是石油)；二是交通运输工具及基础设施的建设需要消耗大量的自然资源和原材料，特别是不可再生的资源交通运输中使用的资源主要有土地、水资源、木材、钢材、水泥等建筑材料，以及石油产品和煤等能源。下面本文就能源、建材及其它资源的使用效率进行定性分析。1.能源的使用能源是经济发展的重要物质基础。同样，交通运输的发展需要能源的支撑。交通运输对能源的需求之一是能源的种类，需求之二是能源的消耗强度。目前随着经济的发展及人民生活水平的提高，世界各国对能源的消费及其在能源消费总量中所占比例正逐渐上升。发达国家交通运输消耗的能源占全国终端能耗的1/3(本小节所涉及数据来自参考文献5、6、 7)。运输对能源需求的品种主要是石油及其产品，也有消耗煤及其它类型能源如电、天然气等，但所占比例较少。从消费的角度看，我国人均石油消费远低于发达国家，仅为美国的1/25。但即使如此，我国的石油产量已不能满足经济发展的需要。2.对建筑材料和其他资源的消费各种运输工具，以及铁路、公路、码头、机场等运输基础设施的建设，需要大量的原材料，如钢铁、水泥、沥青及化工电子元件、通行器材等材料或产品。以铁路为例，平均每公里长度的铁路需钢轨200t，每辆列车的自重在20t，其中80%为钢铁及其它有色金属。公路建设则需要大量的水泥、砂石、沥青等。据估测，每公里的长度需沥青1000t，水泥350t，以及大量的砂石料和各种填料。港口建设和机场建设需要大量的水泥、钢材。(三)交通运输业对劳动力资源的消耗交通运输业的发展需要大量的人力投入。据估计，据有关统计数据分析，2000年交通运输行业就业人员达357.6万人。从以上分析可知，交通运输系统对促进国民经济持续快速发展起重要作用。正是由于交通运输的发展使人与货物的空间位移加快。人们克服距离障碍的能力增大，社会经济生活运转效率不断提高，但同时我们也必须充分注意到，随着运输发展由初级阶段向较完善阶段转化，人类需要付出的代价也在不断的加大。自然资源的巨量浪费，生态环境的严重污染，运输耗费的不断增加，资源存量的相对短缺等矛盾和问题愈来愈突出。交通运输业只有通过提高全要素生产率来实现经济增长才能解决以上问题。 二、运输业生产率测算模型我国自80年代以来对全要素生产率的研究已经有很大的进展，利用生产函数对全要素生产率的变化率进行实证分析就是其中一项重要的内容。全要素生产率的变化率是由多方面的因素相互作用而成的，例如机器设备的改良、工艺方法的革新、劳动者的劳动技能和知识水平的提高、生产组织和管理以及计划的改进等，这些因素相互联系，盘根错节，把这些因素分离出来，以便更加深入地研究经济增长的根源是经济学者的热点。目前运输领域在这方面的研究仍处于薄弱阶段。国内运输领域在实际研究中，一般采用C-D生产函数来测定经济增长中全要素生产率的贡献，该方法经济意义明确，方法简单。但是函数要求在其他要素投入不变的情况下，连续追加某一要素的投入，产出递增的速度减慢，这种现象在技术条件不变的情况下是存在的。函数的这一特性对于考察一段时期内企业投入产出的关系有明显的经济意义，但不大适合长期现象的评估。另外该生产函数假定资本和劳动投入之间具有恒定的替代关系，且市场完全竞争及追求最大利润，因此不太符合中国交通运输业的实际情况，同时该方法只能反映运输业生产率的静态变化，因此，在运用过程中存在一定的局限性。鉴于运输业的特殊情况：交通运输业的生产的目的是实现人和物的位移，在运价严重偏离价值的情况下，实物量指标(如客运周转量和货运周转量)能较好的体现运输业生产的目的，且不受价格因素的影响，但其产出难以统一运用单一的产出来表示。谢泼德(.W.Shephard)提出的投入产出距离函数是以基于生产前沿面思想的生产技术集合论描述为基础的，它可以用来建立多产出多投入的技术描述形式，并可以转化成比较方便的参数模型和非参数模型，这对交通运输业的全要素生产率研究较为适用。本文主要运用建立在距离函数基础上的非参数Malmquist指数来反映我国交通运输业全要素生产率的变化状况，并通过分解该指数讨论我国全要素生产率变化的原因。Malmquist指数法是Cavers, Christensen 以及Diewerd等人于1982(详见参考文献8 )年提出，并由Fare等人1989年(详见参考文献9、10 )得到了进一步的发展。从二十世纪90年代开始，经济学家已将基于Malmquist指数及前沿面方法(如数据包络方法DEA及随机前沿分析方法SFA(stochastic frontier analysis )用于实证研究(详见参考文献 11、12、13、14)。Malmquist指数是在距离函数的基础发展起来的，为简要描述Malmquist指数，首先讨论距离函数。(一)距离函数若考虑在投入确定条件下，描述产出可扩展性的产出距离函数.假设向量N表示投入量，向量表示产出向量技术集 (2-1) 对于所有投入向量，用表示可行产出集：； (2-2)产出集与技术集之间的关系可以表示为： (2-3)产出距离函数在多产出情形最小值可能无法得到，比较严格的定义需要使用“下确界（infimum）”来代替最小值，产出距离函数应该表示为： 或 (2-4) (2-5)可以看出，产出距离函数在规模效率不变的情况下可以用单投入单产出的情况下的图2-1或两产出的图2-2来解释。由于产出距离函数把投入作为保持不变的外生变量，从而扩张到最大产出。因此，产出距离函数表示的是产出向生产前沿面的最大限度扩张或逼近。(二)Malmquist指数测度为导出Malmquist指数，首先考虑单投入单产出的基本情形，同时假定已有t和 t+两个时期的投入产出数据，用分别表示时期t和时期t+1的投入产出量。结合下图2-3可知，t时期技术为参照的Malmquist数量指数定义为： (2-6)类似的t+1时期技术为参照构造的Malmquist数量指数为 (2-7) 仿造Fisher理想指数的构造方法，可运用(2- 6)和(2-7)的几何平均值，作为度量t时期到t+1时期生产率变化的Malmquist生产率指数M(t+1),即 (2-8) (三)Malmquist生产率指数的分解1982年Nishimizu和Page用生产函数法将全要素生产率的变化分解为技术进步和资源配置效率的提高两个不同的组成部分。那么全要素生产率指数可以分解为技术变化指数和资源配置变化指数: (2-9) (2-10)由于谢泼德定义的距离函数时所对应的法雷尔技术效率函数的倒数，所以可以将Malmquist全要素生产率指数的距离函数描述转化为效率函数描述，据此而转化的效率函数描述的技术变化指数和资源配置变化指数分别为： (2-11) (2-12)当规模效率发生变化，产出距离函数我们可用单投入单产出的情况下的图2-4来解释。 在生产点规模和技术同时保证了有效性，生产点和都没有保证产出的规模有效性，生产点因产出太小达不到规模有效性，生产点因产出太大也不能实现规模有效性。为此资源配置效率指数可进一步分解为纯技术效率指数和规模效率指数。 (2-13)其中： (2-14)当实际生产点为时， (2-15)上述理论分析表明，资源配置效率的改善和技术水平的提高是全要素生产率增长的源泉，而资源配置效率水平又由技术效率水平和规模效率水平决定。当Malmquist生产率指数时，全要素生产率水平提高，构成Malmquist生产率指数的三个变化率具有类似的特性，即当某一变化率大于1时，表明其是全要素生产率增长的源泉，反之，则是导致全要素生产率降低的根源。(四)距离函数的求法 从以上分析，我们可以看出，计算Malmquist指数的关键是求出距离函数或效率函数。计算效率函数的方法分为两类即参数方法及非参数方法(详见参考文献23、24)。产出效率参数测度方法是在预先确定投投入产出函数具体形式的前提下，对既定函数的生产曲面向由样本总体决定的最大可能生产曲面的延伸程度的度量。产出效率的非参数测度方法是在假定投入不变条件下对所观测样本构成的实际生产曲面向相对生产前沿面的最大扩展程度的测度，是现有样本产出向相对有效凸多面体的包络面多维扩展程度的度量。非参数方法和参数方法的差别在于生产前沿面形式的差别。具体来讲就是无具体函数形式的凸多面体前沿面和由具体函数形式决定的生产前沿曲面的差别。因此，两种基于不同测度理论与方法的效率测度结果是有差别的，但总体上来讲两种测算结果应该具有结论的一致性：即都表现为产出面的可扩展程度的度量，可扩展程度越大，现实产出效率越低，可扩展程度越小，现实产出效率越高。前沿生产函数的参数方法沿袭了传统的生产函数估计思想，首先根据需要确定或构造一种具体的生产函数形式，然后通过适当的方法估计位于生产前沿上的函数参数的构造。Aigner-Chu于1968年提出了用线性规划或二次规划方法估计确定性前沿生产函数(The Aigner-Chu deterministic frontier function)的参数方法。确定性前沿生产函数把影响产出量的各种可控因素和不可控因素不加区分地统统归入一个单侧的误差项中，作为对生产非有效性的反映，其模型可写作： (2-16)其中为确定性生产前沿面，为n个投入要素，反映生产的非有效性，为实际产出量。显然，实际产出总是小于前沿产出，二者之间存在一个非负偏差。Aigner-Chu方法是存在非负偏差条件下使偏差之和或平方和达到最小以求得函数的参数估计值。Aigner-Chu前沿生产函数依据所选择函数模型不同，可以形成多种形式、多种态性的前沿函数(一般采用Translog函数，详见参考文献40、41)。参数的估计方法则很多，如经验确定法，投入量比例法，最小平方法等。其参数求解的数学规划问题意义明确，简单易算。但这类方法有两种缺陷；其一，函数形式须事先假定，这就是研究过程中带有较多的假设条件，研究的意义就受到较大的限制；其二，参数估计的有效性和合理性需要检验。参数的估计方法很多，但无论哪一种方法都不能保证生产函数具有最大产出的特性。参数估计的非最优性已经是制约估计全要素生产函数的一大障碍；其三，对于列于规划中的观测值数目有所限制，要由待估参数的个数限定，通常要舍弃一些样本值，造成估计结果的不稳定性。生产前沿面的非参数方法的研究源于1957年经济学家法雷尔(详见参考文献42)在经济效率相对的生产前沿面研究方法。他摈弃了参数方法研究中的弱点，对前沿生产函数不去寻求生产前沿面的具体形式，而是通过所观察的大量实际数据基于一定的生产有效性标准找出位于生产前沿面上的相对有效点。数据包络分析方法(DEA方法)则非常好的表现了非参数方法的内涵。它在评价技术效率的同时，间接给出了边界生产函数的表达形式，避开了在选择边界生产函数的具体形式和变量时，所遇到函数模型选择方面的问题及对随机变量分布假设选择的问题，并且在多投入和多产出时能以实物的形式来估计前沿生产函数，从而避开价格体系不合理等非技术因素作用对前沿生产函数的影响，同时可以比较容易地把全要素生产率增长分成两部分即技术进步（前沿面移动）及资源配置效率提高(它同时可以分解为纯技术效率和规模效率)。由于DEA方法有其他方法无法比拟的优越性，在实际运用中也较为常见。1.数据包络分析(DEA)概述 数据包络分析(Data Envelopment Analysis，简称DEA)方法是1978年美国著名运筹学家查思斯(A. Charnes)、库珀(wwCooper)和罗兹(ERhodes)(详见参考文献24)等人效率概念为基础发展起来一种效率评价方法，是运筹学的新的研究领域，它非常好的表现了非参数方法的内涵。数据包络分析法在理论上是一种线性规划的优化方法，按照多种投入和多种产出的观察值，对同类型单位(如企业、部门等)进行相对有效性评价的一种新方法。它也是处理一类目标决策问题的、理论上完备的方法。它能直接估算多个决策间相对关系，即相对效率，并把其中效率最高的单元，即相对效率为1的单元，称之为相对有效的决策单元。DEA方法建立在严格的数学规划理论基础上，且有重要的经济意义。从生产函数的角度看，DEA是评价生产效率、特别是具有多个输出的生产部门综合效率的十分理想且卓有成效的方法。利用该方法来估计前沿生产函数，不仅可以处理单产出的问题，而且可以处理多投入多产出的问题，可以确定每个决策单元对应的点是否位于有效生产前沿面上，从而隐含地给出前沿生产函数，并可获得许多有用的经济信息。2.DEA模型求解距离函数假设在J个生产系统中第j个生产系统在t时期的产出向量为投入向量为又根据Farrell的测度法可知，在规模效率不变的情况下，生产系统j的相对效率可由下述线性规划求出： (2-17) (2-18) (2-19) (2-20)为了进一步测度运输业的规模效率，我们需要测度规模收益可变的情况下的距离函数。若在式(2-17)中和式(2-19)中加入约束条件(2-21)即可得到。结合式(2-15)可求得交通运输业的规模效率为： (2-22)(五)window-DEA的运用需要注意的是，在运用DEA进行生产率研究中，不能忽略一个问题，即如果样本的容量较小，那么运用Malmquist-DEA方法计算的前沿面将会极不稳定，在一般的研究过程中决策单元的个数不少于指标总数的二倍，否则,全要素生产率的测算结果会不尽人意。由于本文中将采用的指标总数为5个(固定资产投资净值、能耗投入、劳动投入，旅客周转量产出、货运周转量产出)，而决策单元只有四种(即公路、水路、铁路、民航等四种运输方式)，运用标准的Malmquist-DEA方法计算的结果出现极不稳定的全要素生产率指数。因为少数的数据难以构建各时期光滑的生产前沿面，为了避免以上情况的方式，国外生产率研究专家采用拓宽样本量的方法来规避该问题。目前常用的方法主要为TYW（three-year-window）DEA方法及FC(full-cumulative)-DEA方法(详见参考文献41)。至今为止，国内学术界在运用曼奎斯特(Malmquist)-DEA方法时基本不考虑样本中存在的以上问题，因此，未见有介绍该方法和运用该方法。下面就两种方法作简要的介绍：1.TYW方法将t个时期的横截面数据划分为一系列相互重迭的子截面数据，每个截面数据由s个时期组成(注：时期跨度s的选择带有一定的主观性)，因此第一个截面数据包括以下时间跨度；第二个截面包括以下时间跨度，各时期依此类推直至最后一个截面(即)运用以上方法主要是构建子截面的一系列前沿面,并运用该前沿面计算距离函数。采用该方法可以在投入产出要素个数相对于决策单元较大时减轻自由度压力。2.FC方法FC方法与TYW方法相似，第一个子截面数据包括以下时间跨度；而第二个子截面包括以下时间跨度，各时期依此类推直至最后一个子截面(即)。在本文中采用TYW方法，那么第一个子截面数据包括以下时间跨度；第二个截面包括以下时间跨度，各时期依此类推直至最后一个截面(即)。因此每年的生产前沿面有12(4*4)个观察值构成，我们可以把1985-1988年的数据作为1988年的前沿面，1986-1989年的数据作为1989年的前沿面依此类推，我们可以用1997-2000年数据构筑的前沿面作为2000年的生产前沿面。至此，我们可以求出交通运输业的Malmquist指数、资源配置效率指数、规模效率指数、纯技术效率指数和技术进步指数。第三章 交通运输业全要素生产率变动分析一、交通运输业投入的确定交通运输业的投入主要包括两类：资本投入和劳动投入(一)资本投入的度量1.资本投入度量的方法论资本投入是测量难度最大的投入要素。资产度量的难度根源于固定资产的特征。人们在现实的经济过程中使用的固定资产，能够在较长的时间内多次地、反复地参加生产过程，在生产中发挥其效用，这便是固定资产的耐用性。从实物形态上看，固定资产在其役龄内并不改变其形态；但从价值形态上看，它的价值随着自身的自然磨损和由技术进步造成的精神磨损程度，逐步转移到相应的产品之中，直到它退出生产过程为止。在交通运输业，现实生产过程中各种运输方式所使用的固定资产是各种各样的，要得到一个总量概念，人们无法用其实物量进行加总，只能统一采用它的价值量。从而，度量资本的价值量，无法回避处理诸如资产原值、折旧、资本存量、资产役龄、相对效率、计算所用价格等等一系列问题。人们在以前的研究中(详见参考文献45)曾归纳过由固定资产的耐用性特征给资本度量带来的困难，这主要包括：不同年代资本品的加总涉及到它们的价格上、技术水平或质量上的差异如何处理的问题；固定资产磨损造成的性能或效率下降以及折旧和重置问题；新资本品中包含的技术进步带来的问题；固定资产成本及其现值度量的折现率问题；以不变的存量单位度量资本流量所需的转换系数调整问题等。我们以下再从资本度量方法论的角度，稍加展开地讨论一些与此相关的内容。(1)资本度量的关键问题是加总，这里既包括同一时点上不同资本品价值量的横向加总，又包括不同时点上资本品的纵向加总，后者问题更多，难度也更大。英国创桥学派曾针对新古典学派的方法提出批评，认为要获得资产总价值量就需要知道总资本的收益率，而要获得资本总收益率又需要知道总量生产函数，从而又需要知道资本总量，这就陷入了一种循环推理的矛盾，据此英国剑桥学派断言资本不可测。 (2)资本投入量的加总一般涉及到各种应计算的资本数量及其相应的价格，后者起到统一量纲的作用。在数量方面，为要准确反映资本与经济增长的关系，经济学家对资本投入的概念进行了研究。大多数人同意，现实中起作用的是资本的即时生产能力，按乔根森的说法就是资本的服务流量。就度量资本投入而言，最理想的状态是能直接度量并获得资本对经济增长实际提供的服务流量。但是，由于在现实中资本的服务流量难以直接度量，传统的作法是不得不在资本服务流量与资本存量成正比的假定下，转向度量资本存量。 (3)资本存量是服役中各个年代投资品的加权之和。自肯德里克在1961年曾用永续盘存法度量美国1889-1957年资本投入，并对该时期美国的经济增长进行了研究后，到二十世纪70-80年代，多数经合组织国家在永续盘存法的基础上建立资本存量的统计。永续盘存法的基本计算公式为： (3-1)其中，是t年的资本存量；是役龄，即资本使用了多少年；是权重，它是关于资本使用相对效率的一个数列，表示资本使用年的相对效率；为年资本投入量。如果我们通过上面的公式得到某种资本的存量，便可推而广之地将用于其他各类资本存量的度量，最后将其累加，便可得到全部资本存量，即： (3-2)(4)永续盘存法公式包括作为权重的，是一组十分重要的数列，它反映的是不同年代资本品的相对效率。现在多数经济学家已不再像早期学者那样假定资本产出的比率是稳定的，相反，他们经过研究认为，固定资产由于磨损所致，在其整个服务寿命期限的各个阶段上所提供的相对生产能力或效率是下降的。那么满足以下三个条件，即： ; (3-3); (3-4)。 (3-5)上述条件表明，资本的相对效率取决于其役龄长短，新投入使用的资本品相对效率为1，随着役龄增加，其相对效率或下降或维持不变，最后当折旧完毕或退出使用时，其相对效率为0。根据经验研究，人们在永续盘存法中常常考虑三种相对效率下降的模式：第一，“单驾马车式”，即相对效率在役龄为L前保持为l，而后为0： (3-6)第二，相对效率在役龄L内直线递减，而后为0， (3-7)第三，相对效率几何递减，比率为，即： (3-8)赫尔滕与威柯夫以及柯恩等人进行的实证性研究表明，多数耐用的资本品的相对效率服从几何递减或近似几何递减的模式。由于资本品具有相对效率下降的性质，新资本品较之老资本品代表着进步了的技术和更高的相对效率，换言之，资本品的相对效率不仅取决于它已被使用的时间长短，而且取决于它本身属于何种年代的技术。因此人们在度量资本投入时便不能简单地将不同年代的资本品直接加总。结合交通业实际情况 ，要度量资本投入，首先需要确定资本存量的涵盖范围。在中国研究总量生产函数的三类资本存量的定义中(即：固定资产原值加上流动资金、固定资产原值或者固定资产净值、固定资产净值加流动资金)，经反复推敲和各方面权衡，选择了固定资产净值加流动资金的定义，作为资本存量的内涵。本人认为：(1)从理论上说，确定资本存量，应该考虑可折旧资本品的有形磨损和无形磨损；从实际来看，中国固定资产净值一般占原值的比率为60%70%，比西方国家高10%-15%。这说明中国折旧率本来就偏低，如果再用原值，则等于进一步夸大了资本存量30%-40% (详见参考文献46)；(2)现实中仍然存在着折旧完了的资本品仍在服役的情况，在估计资本存量时，即使要考虑这一因素，也应该只加上残值，而不是原值。但鉴于这一部分比重不大，特别是缺乏实际的数据，本文采取的处理办法是将这部分残值忽略不计；(3)流动资金是资本投入的重要组成部分，在中国它一般占固定资产原值的1/41/2，占固定资产净值的比率更低。因此估计资本存量时，如不包括流动资金，就会严重低估资本投入量，进而还会影响生产要素的组合关系；(4)固定资产净值加流动资金平均余额之和的资本存量内涵，相当于西方统计中的“净存量”概念，用此概念也可在一定程度上体现不同年代资本效率下降的情况，同时便于国际比较。2.交通运输业中固定资产的衡量度量离不开数据。在研究中，本人深深感到，中国的资产统计数据难以满足度量资本的要求。中国的统计核算制度与方法来源于苏联，二十世纪80年代以来虽有不少改革，但仍有不少弱点： “第一，偏重于反映实物(使用价值)运动，不能完整反映资金(价值)运动。第二，在实物运动偏重于反映生产和分配，而物质使用方面的指标很薄弱。第四，在生产核算方面，偏重于反映劳动和中间消耗，忽视资本投入及其贡献。第五，价格指数体系不完备，缺口大。因此，中国有关资本的历史数据不全，覆盖范围不广，分类粗略，投资品价格指数统计在1987年前还是空白(详见参考文献47)，使得中国