國有經濟產業分布與產業績效的非線性關聯研究

徐傳諶,王 勇

1 問題提出

國有資本已經成為當前各國應對金融危機的主要工具之一。在經濟全球化的今天，中國經濟和美歐、日本經濟形成相互影響、相互促進的格局，決不能低估世界金融危機對我國經濟的影響。因此，重新認識國有資本在穩定經濟和提升產業競爭力方面的重要作用、深入研究國有經濟產業分布與產業績效是否具有一定的相關性特征，對于解決我國當前面臨的經濟和社會問題具有重要意義。

從相關文獻綜述可以看出，針對現階段我國國有經濟的產業分布是否提高產業績效這一問題，目前學術界并沒有引起足夠的重視。本文利用中國制造業的29個產業的相關數據，測算了1999～2010年各個產業在績效的變化情況。并在此基礎上，建立面板門限模型，分析和檢驗國有經濟產業分布和產業績效之間的非線性關聯。

2 研究方法

本文研究的方法主要涉及兩個方面。首先是產業績效評價的非參數DEA下Malmquist生產率指數的分解，其次是面板門限模型。

2.1 產業績效評價和Malmquist生產率指數分解[1]

在研究跨期經濟系統的績效時，不僅要分析投入要素對經濟增長的貢獻，還要測度技術進步和生產資源配置效率變化對增長的影響。而傳統DEA方法測度DMU的技術效率都是當期數據包絡分析結果，當考慮時間因素時，這些不同時點上的靜態效率結果并不具有縱向時間上的可比性。而基于決策評價單元動態效率評價的Malmquist生產率指數，則能夠有效地解決傳統非參數DEA方法在測度決策評價單元效率時的動態可比性問題。所以在本文研究中將利用Malmquist生產率指數分解的結果測度產業的動態績效演變狀況。

2.2 面板門限模型[2]

2.2.1 面板門限模型的設定及估計

Hansen（2000）所提出的門限面板模型是以變量為區制（regime）改變的轉折點，模型中不同區制就是通過門限變量大于或小于某一門限值來表示。Hansen的兩區制的單門限面板模型可表示為：

其中，I(?)是示性函數，根據門限變量qit小于或大于門限值γ，觀測值被分割為不同的兩個區制，在不同的區制，回歸斜率是不同。

估計時首先消除個體效應αi，令其他變量也做相同的處理，并且共同替換式（1）中的對應變量，得到：

（2）式的矩陣形式是Y*=βTX*(γ)+e*，則殘差平方和（RSS）為：

接下來尋找門限估計 γ?，使得 S1(γ)最小，即：

2.2.2 假設檢驗

檢驗分為兩步：第一，檢驗門限效應是否顯著；第二，檢驗門限估計值是否等于真實值。第一個檢驗原假設是H0:β1=β2，備擇假設 H1:β1≠β2，檢驗統計量為：

其中，S0實在原假設H0下的得到的殘差平方和，在原假設下，門限值尚未確定，傳統的檢驗統計量不滿足標準分布，Hansen（1999）建議采用Bootstrap方法獲取近似分布的臨界值，進而得到基于似然比檢驗的P值。當P值足夠小時拒絕原假設，說明存在明顯的門限效應。第二個檢驗是檢驗門限值是否等于真實值，原假設為H0:γ=γ?，相應的似然比檢驗統計量

3 實證檢驗及結果分析

3.1 研究對象選擇及變量的選取

對于我國產業的績效的評價，本文利用前述的Malmquist生產率指數來測度產業績效的變化情況。并且本文進一步將這一指數分解為技術效率因子（TE）與技術進步因子（TG）。在具體的Malmquist生產率指數的測算上，本文采用了數據包絡分析（DEA）方法來實現。實證研究對象選擇了制造業兩位碼行業，由于2002年調整了行業的統計口徑，為了保持一致性，我們剔除了相關行業，最后集中在個制造業行業。產出數據選取工業增加值，數據以1999年為基期，對相應的增加值進行了平減[3]。資本投入以1999年為基期按照“永續盤存法”進行估計，勞動投人本文用各行業從業人員來表示。在后續的實證分析中還涉及國有經濟產業分布的測度。在國有經濟產業分布的現有實證分析研究中，往往利用一個行業內國有企業的產出、銷售和就業人數占行業總數的百分比；也可以采用國有企業占GDP比重、國有企業占總投資額的份額和國有企業在就業當中的份額來衡量國有經濟在該行業的分布情況[4]。考慮到數據的可得性，本文選用所選的行業中的國有經濟產值與國有及規模以上非國有企業總產值的比例來衡量該行業中國有經濟所占的比重，并用SOE代表國有經濟比重。在后續的實證分析中本文還選用了人均固定資產衡量產業的規模情況，并用SC代表。數據的來源為各年度的歷年《中國統計年鑒》、《中國市場統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》，樣本的觀察區間為1999～2010年。

3.2 產業的技術效率變化和技術進步分析

本文應用美國俄勒岡大學Fare教授所開發的軟件DEAP2.1，測度出中國制造業20個產業的全要素生產率指數，然后將其分解成技術效率變化和技術進步指數，并按照環比到定基的計算方法獲得這些產業自1999年以來的技術效率因子（TE）和技術進步因子（TG）。其描述性統計如表1所示。

3.3 基于面板門限模型的國有經濟產業分布和產業績效的關聯性分析

首先分析技術效率因子（TE）和國有經濟產業分布（SOE）、產業規模水平（SC）之間的非線性關聯建立如下的面板門限模型：

表1 1999～2010年我國制造業20個行業的效率變化和技術進步的平均值和標準差

為了檢驗門限效應是否存在以及確定對應的門限值，本文分別假定模型中不存在門限效應、存在單個門限效應以及雙門限效應，并分別進行OLS估計，然后其對應的殘差項構建帶有約束的F檢驗。其中F1檢驗統計量對應的原假設是模型不存在門限效應，備擇假設是模型存在單個門限效應。F2檢驗統計量對應的原假設是模型存在單個門限效應，備擇假設是模型存在雙門限效應。F1檢驗和F2檢驗是面板門限模型設定檢驗的關鍵。表2顯示了以國有經濟產業的分布情況作為門限變量時，檢驗統計量F1和F2的樣本值，對應的P值。從檢驗結果可以看到，檢驗結果表明，模型的存在著明顯的門限效應，并且這種門限效應可以在模型中用單個門限效應來刻畫。

表2 國有經濟產業分布對產業技術效率的門限效應檢驗

當LR(r)為0時，估計得到門限值的估計為0.631，門限值95%的置信區間為[0.47,0.73]。根據上述模型門限效應的檢驗結果，可以將原模型形式設定為：

門限模型回歸實質上是依據門限值將原樣本分成高于門限值和低于門限值這兩個區制，并分別考察在這兩個區制內部解釋變量對被解釋變量的影響，通過比較這兩個區制回歸系數的差異檢驗門限效應的作用。國有經濟產業的分布對產業技術效率影響的門限回歸模型參數結果見表3所示。

表3 國有經濟產業分布對產業技術效率影響的門限模型估計結果

從各系數的估計結果來看，國有經濟產業的分布對產業技術效率呈現出一個正向的影響，但是β2顯著為負，說明了國有經濟產業的分布與產業技術效率之間存在著“倒U”型關系。隨著國有經濟產業分布比例的增加對產業技術效率會由正向影響變成反向影響。同時產業規模對產業技術效率的影響會由于國有經濟產業分布的狀況的不同產生不同方向的影響。當國有經濟產業分布小于門限值時，產業規模的提高會增進產業技術效率的提高；而當國有經濟產業分布大于門限值時，產業規模的提高會抑制產業技術效率的提高。

分析技術進步因子（TG）和國有經濟產業分布（SOE）、產業規模水平（SC）之間的非線性關聯建立如下的面板門限模型：

表4顯示了以國有經濟產業的分布情況作為門限變量時，檢驗統計量F1和F2的樣本值，對應的P值。從檢驗結果可以看到，檢驗結果表明，模型的存在著明顯的門限效應，并且這種門限效應可以在模型中用單個門限效應來刻畫。

表4 國有經濟產業分布對產業技術進步的門限效應檢驗

當LR(r)為0時，估計得到門限值的估計為0.732，門限值95%的置信區間為[0.572,0.814]。

根據上述模型門限效應的檢驗結果，可以將原模型形式設定為：

國有經濟產業的分布對產業技術進步影響的門限回歸模型參數結果見表5所示。

表5 國有經濟產業分布對產業技術進步影響的門限模型估計結果

從各系數的估計結果來看，國有經濟產業的分布對產業技術進步的拉動作用是非常顯著的，隨著國有經濟產業的分布比例的增加對產業技術進步影響也是不斷增加。同時產業規模對產業技術進步的影響會由于國有經濟產業分布的狀況的不同產生不同方向的影響。當國有經濟產業分布小于門限值時，產業規模的提高會增進產業技術進步的提高；而當國有經濟產業分布大于門限值時，產業規模的提高會增進產業技術進步的提高。并且國有經濟產業分布比例越高，其產業規模對產業技術進步的提升作用越大。

4 結論

（1）國有經濟產業的分布與產業技術效率之間存在著“倒U”型關系。隨著國有經濟產業分布比例的增加對產業技術效率會由正向影響變成反向影響。同時產業規模對產業技術效率的影響會由于國有經濟產業分布的狀況的不同產生不同方向的影響。當國有經濟產業分布小于門限值時，產業規模的提高會增進產業技術效率的提高；而當國有經濟產業分布大于門限值時，產業規模的提高會抑制產業技術效率的提高。改革開放和經濟轉型過程中，國有企業改革對提高國有企業效率和改善要素投入有效配置具有很強的積極作用，國有企業取得了很大的進步與發展，效率和要素配置都有了質的飛躍。但由于國有股份企業依然背負著一些歷史遺留的種種政策性負擔，技術和管理仍缺乏效率，冗員問題依然存在，同時還承擔給員工提供的社會福利支出的超額負擔，這些都導致了國有經濟產業分布對產業效率的提高存在著一定的抑制作用。

（2）國有經濟產業的分布對產業技術進步的拉動作用是非常顯著的，隨著國有經濟產業的分布比例的增加對產業技術進步影響也是不斷增加。同時產業規模對產業技術進步的影響會由于國有經濟產業分布的狀況的不同產生不同方向的影響。當國有經濟產業分布小于門限值時，產業規模的提高會增進產業技術進步的提高；而當國有經濟產業分布大于門限值時，產業規模的提高會增進產業技術進步的提高。并且國有經濟產業分布比例越高，其產業規模對產業技術進步的提升作用越大。技術進步是一個逐漸累積的過程，因此，小的技術進步，如生產過程中的局部技術革新、技術改造，只能使局部的勞動生產率提高，并不能改變整個生產力系統，也就不會帶來產業結構的明顯變化；如果技術進步發生在某一對其他部門有重要影響的行業內，使整個行業的技術體系發生了全新的變化，并導致勞動生產率的提高與產品成本的下降，那么，它就有可能使產業結構發生較大的變化；而當技術進步積累到一定程度，出現了某種新技術，并能夠引起若干個產業部門的勞動生產率的普遍提高，使人類生產能力發生質的變化時，就會使整個產業社會體系發生革命，從而引起產業革命，使產業結構發生急劇的變化。我國的骨干企業，支柱產業多以國有企業為主。因此，國有經濟產業分布的變化對產業技術進步乃至產業結構的變化均會產生巨大的影響。從國有經濟具有的優勢（規模、人力、物力）而言，重大技術進步容易在國企發生。所以實證研究中表明國有經濟產業分布比例越高，其產業規模對產業技術進步的提升作用越大。這也是由于國有企業技術進步，可以對其他企業產生巨大的溢出效應，能大范圍推動產業技術進步以及產業結構不斷升級。

[1]T.J.Coelli,D.S.Prasada Rao.An Introduction to Efficiency and Pro?ductivity Analysis[M].New York:Springer,2008.

[2]Timo Terasvirta,Dag Tjostheim,Clive W.J.Granger.Modelling Nonlin?ear Economic Time Series[M].New York:Oxford University Press,2011.

[3]平新喬.外商直接投資對中國企業的溢出效應分析[J].世界經濟,2007,(8).

[4]Chong-En Bai,Yingjuan Dua,Zhigang Tao,Sarah Y.Tong.Local Pro?tectionism and Regional Specialization:Evidence from China's Indus?tries[J].Journal of International Economics,2008,(63).