中國戰略性新興產業生產績效
——基于細分行業的隨機前沿生產函數的分析

楊悅

（中國社會科學院研究生院，北京 102488）

中國戰略性新興產業生產績效
——基于細分行業的隨機前沿生產函數的分析

楊悅

（中國社會科學院研究生院，北京 102488）

文章運用隨機前沿超越對數生產函數和2007-2011年戰略性新興產業各行業的面板數據，研究了我國戰略性新興產業各行業的前沿技術進步率、技術效率以及全要素生產率的特征。實證結果表明：五年間，我國戰略性新興產業的全要素生產率增長快速，為我國經濟的平穩較快發展作出了重要貢獻；前沿技術進步率基本一直呈現正增長，成為推動我國戰略性新興產業全要素生產率增長的主要動力；技術效率一直呈現正增長但增長幅度較小。因此，提高技術進步將是促進我國戰略性新興產業全要素生產率增長的關鍵所在，同時提高戰略性新興產業整體的技術效率水平不容忽視。

技術效率；戰略性新興產業；全要素生產率；技術經濟

一、引言

長期以來，經濟活動的高投入、低產出，高能耗、低效率一直是伴隨我國經濟增長的一個不容忽視的問題，在保持經濟總量不斷增長的同時，如何穩定地提高我國的經濟效率，已成為我國經濟轉軌后期迫切需要解決的戰略問題。國際金融危機爆發后，我國將戰略性新興產業視為推進產業結構升級、實現經濟振興、提升國際競爭力的突破口。探討中國戰略性新興產業的增長狀況及規律，尋求中國戰略性新興產業的發展路徑，對加快中國戰略性新興產業的發展具有重要的指導意義。

傳統的經濟理論認為經濟的增長主要來源是要素的投入量和生產率的增長。隨著要素投入的不斷增加，要素的邊際收益存在遞減的規律，因此，經濟的長期增長必須依賴生產率的提高來實現。那么當前，戰略性新興產業的生產率狀況如何？戰略性新興產業的全要素生產率增長的來源是什么？技術效率與技術進步在中國戰略性新興產業的增長過程中扮演了怎樣的角色？本選題從定量分析入手，在探討中國戰略性新興產業增長規律的基礎上，探討戰略性新興產業的效率問題，為其進一步發展提出具有針對性的對策，具有重要的現實意義和參考價值。

二、文獻綜述

近年來我國學術界出現了大量從技術效率角度考察經濟增長的研究，使得中國經濟的發展情況和運行質量成為理論界關注的熱點問題。技術效率是衡量生產績效的重要指標，對技術效率進行估計，經常使用的方法有非參數的數據包絡分析(DEA)和參數的隨機前沿分析法(SFA)。SFA是允許技術無效率的存在，并可以對全要素生產率的增長進行分解，該方法自提出至今已得到了大量應用。

利用SFA法研究生產績效的文章越來越多，其內容主要集中在研究中國國民經濟某一行業的技術效率。涂正革、肖耿(2005)用隨機前沿生產函數法測算了1995-2002年中國大中型工業企業的全要素生產率，發現隨著市場化經濟改革的深入，我國大中型工業企業的全要素生產率不斷提高，而提高的源泉在于前沿技術進步，而企業間的技術效率差距阻礙了生產率的增長；王志鵬、李子奈(2003)對外資是否影響我國工業企業的技術效率問題進行了分析，發現外商投資有助于提高國內企業的技術效率；亢霞和劉秀梅(2005)利用1992-2002年分省的成本與產量數據，估計七種不同糧食作物的隨機前沿生產函數并測算出技術效率及其變動趨勢，認為提高糧食生產的技術效率是增加產量的現實選擇；李勝文、李大勝(2008)基于1985-2005中國34個工業細分行業面板數據，運用資本、勞動和中間投入三種投入要素，分別測算出工業及細分行業的全要素生產率增長率，發現工業全要素生產率的增長出現先慢后快、停滯增長、緩慢回升的態勢；楊青青(2009)基于隨機前沿生產函數對服務業技術效率及其影響因素的分析時，除了運用人力資本、信息化和市場化等變量，還引入了信任、交互、互助和社團等社會資本因素，研究表明人力資本、信息化、市場化對服務業的技術效率有重要作用，互助和社團有顯著的正向作用，但是信任和交互對技術效率沒有顯著影響；李春梅、楊蕙馨(2012)對中國信息產業技術效率及影響因素進行了分析；杜娟(2011)基于SFA模型對我國汽車制造業技術效率的實證研究等。

目前對中國戰略性新興產業全要素生產率的研究成果尚缺，本文通過構建戰略性新興產業細分行業的隨機前沿生產函數，利用遴選出的代表性戰略性新興行業的面板數據加以檢驗，最終建立出最為適當的函數形式以避免先驗設定的錯誤，在此基礎上對行業的技術效率變化進行細致地量化描述，同時考察全要素生產率的增長及其構成隨時間變化的特征。

三、全要素生產率的分解與隨機前沿生產函數模型的設定

1.全要素生產率的分解

全要素生產率(Total Factor Productivity)，即總產量與全部要素投入量之比，是一種包括所有生產要素的生產率的測量，是用來衡量除各要素（如資本和勞動等） 投入之外對經濟增長產生貢獻因素的指標。Nishinizu and Page(1982)首次提出將全要素生產率(TFP)的增長分解成前沿技術變化和相對前沿技術效率的變化，全要素生產率的增長率可以很好地度量要素效率的提高以及技術進步的程度，因為全要素生產率的增長率可以分解為三個部分：技術效率的變化、規模效率的變化和技術進步。

（1）技術效率

技術效率的概念往往是和生產前沿曲線密不可分的。生產前沿曲線是用來說明和描述在一定的資源與技術條件下可能達到的最大產量的組合。它還可以用來說明潛力與過度的問題：生產前沿曲線以內的任何一點，說明生產還有潛力，即還有資源未得到充分利用，存在資源閑置；而生產前沿曲線之外的任何一點，則是現有資源和技術條件所達不到的；只有生產前沿邊界之上的點，才是資源配置最有效率的點。因而，生產前沿曲線可以代表“最佳運行”技術。由此可以看出，技術效率就是用來衡量在一定的投入條件下，其所處的生產曲線與前沿生產曲線之間的距離，距離越大，則效率越低，反之越接近前沿生產曲線則效率越高。

測量技術效率的常用方法是隨機前沿分析法。參數的前沿分析方法依賴于對生產函數模型的設定，估計模型中的未知參數，并測量技術效率。根據測算過程中是否考慮隨機因素，生產前沿函數又可分為確定性生產前沿函數與隨機生產前沿函數，其中確定性生產前沿模型沒有把測量誤差和其他統計噪聲來源考慮進模型，將所有偏離前沿的因素都假定成來自于技術無效，而在隨機生產前沿函數中，通過引入統計噪聲的隨機變量，將產出設定成表示技術無效的非負隨機誤差與表示噪聲的系統隨機誤差的函數。Ainger，Lovell and Schmidt，Meeusen and Van Den Broeck于1977年分別提出如下形式的隨機前沿生產函數模型：

如此可看出，產出導向的技術效率是可觀測產出與相應隨機前沿產出之比：

（2）全要素生產率增長率的分解

本文是基于Battese and Coelli(1995)提出的隨機前沿生產模型進行研究的，其基本模型形式如下：

其中，yit為第i個生產單位在t時期的產出；xit為第i個生產單位在t時期的要素投入；β是待估參數；νit為隨機誤差項，νit～iidN(0，σν2)且獨立于uit；uit為技術無效率項，為誤差項的方差中生產無效率方差所占比重，γ值越大，表明生產無效率對生產的波動越具有解釋力。

參照Kumbhakar(2000)的分解方法，將對數生產函數對時間t求導，可得產出的增長率：

由此可以看出，產出的增長率分解為前沿技術進步、投入要素增加對產出增長的貢獻和技術效率的提高。由全要素生產率的定義可知，產出增長率超出要素投入增長率的部分為全要素生產率，因此若假定要素投入的產出彈性不發生變動且不考慮配置非效率的情況，則可以看出全要素生產率的增長由前沿技術進步和技術效率提高兩個部分構成，即：

2.模型函數形式的設定

本文采用時變的超對數生產函數模型，其優點在于此模型具有較好的包容性，不僅考慮了時間變化的因素，還將前沿技術進步與投入要素對生產率的交互效應和投入要素間的替代效應納入模型之中。本文采用了兩投入要素的超越對數生產函數，具體形式為：

其中，i表示行業，yit表示產出，Kit表示資本投入，Lit表示勞動投入，t表示樣本觀察年度，T表示基期年度，β0～β9和 η均為待估參數，其中 η＞0、η＜0、η=0分別表示無效率項μit隨時間的遞減、不變、遞增。

根據前文全要素生產率增長率的分解，結合公式(4)與公式(7)得：

前沿技術進步率：

四、指標選擇與數據處理

1.戰略性新興產業所屬的依托部門的選擇

2010年9月8日，國務院常務會議審議并原則通過的《國務院關于加快培養和發展戰略性新興產業的決定》，確定了戰略性新興產業將成為國民經濟的先導產業和支柱產業，主要包括節能環保、新一代信息技術、生物、高端裝備制造、新能源、新材料和新能源汽車七個戰略性新興產業。2012年初，由工信部牽頭組織的《國家戰略性新興產業分類目錄》課題結題評審通過。《目錄》遵循“全局性、前瞻性、規范性、成長性和帶動性”的總體原則，細化了戰略性新興產業產品分類，七大產業重點方向得到細分界定。目前，我國戰略性新興產業各行業的數據并不完善，因此需要選擇戰略性新興產業的依托部門。中國七個戰略性新興產業都無法精準的劃歸于某一特定行業，而是散見于國民經濟的某些部門，分屬于其中的某一小類，稱這些包含戰略性新興產業的部門為戰略性新興產業的依托部門（李金華，2011）。對比《目錄》中戰略性新興產業的分類與《國民經濟行業分類》的行業大類的對應關系，不難發現戰略性新興產業大多屬于制造業門類，據此遴選出了戰略性新興產業的依托部門，見表1。

由表1可以看出，我國戰略性新興產業分別集中在B采礦業、C制造業、D電力、熱力、燃氣及水生產和供應業、E建筑業、G交通運輸、倉儲和郵政業、I信息傳輸、軟件和信息技術服務業、M科學研究和技術服務業、N水利管理業，不難發現我國戰略性新興產業中大多行業集中在工業部門，因而通過戰略性新興產業分類與國民經濟行業分類的對應關系，本文將工業部門中包含戰略性新興產業大類內容的大類作為戰略性新興產業所屬的依托部門，選取了19個大類作為研究對象，它們分別是B09有色金屬礦采選業、C25石油加工、煉焦和核燃料加工業、C26化學原料和化學制品制造業、C27醫藥制造業、C29橡膠和塑料制品業、C30非金屬礦物制造業、C31黑色金屬冶煉和壓延加工業、C32有色金屬冶煉和壓延加工業、C33金屬制品業、C34通用設備制造業、C35專用設備制造業、C36汽車制造業、C37鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業、C38電氣機械和器材制造業、C39計算機、通信和其他電子設備制造業、C40儀器儀表制造業、C42廢棄資源綜合利用業、D44電力、熱力生產和供應業、D46水的生產和供應業。

2.指標選擇、數據來源與處理

2011年《國民經濟行業分類》進行了新的調整，比之前的分類多出了C36汽車制造業，由于數據的可得性限制，本文將C36汽車制造業與C37鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業兩個大類合并，并用《中國工業經濟統計年鑒2012》中的交通運輸設備制造業的經濟指標替代，賦予其代碼為C36*，從而最終形成了18個細分行業。

本文模型所使用的樣本為遴選出的18個行業規模以上工業企業的產出、資本和勞動力投入的面板數據,數據來源于《中國統計年鑒》 （2007-2011年）和《中國工業經濟統計年鑒》 （2007-2011年）。本文采用各行業工業總產值作為產出指標的衡量，并以2007年為基期依據相應各行業工業品出廠價格指數對其進行平減；資本投入采用固定資產凈值指標，并以2007年為基期，用固定投資價格指數進行平減；采用全部從業人員平均人數作為勞動投入。

表1 戰略性新興產業的統計分類

續表1 戰略性新興產業的統計分類

五、實證結果與分析

1.模型的檢驗

隨機前沿生產函數模型是測定技術效率的基礎，其函數形式是否正確設定關系到對技術效率分析的有效性，因此需要對隨機前沿生產模型設定的合理性進行檢驗。本文對隨機前沿生產模型的檢驗如下：

（1）檢驗超越對數生產函數的合理性

Cobb-Douglas生產函數中并不包含要素的交互項，其技術結構是線性的，因此檢驗Cobb-Douglas生產函數是否比超越對數生產函數更合理，則需檢驗假設H0：β4=β5=β6=β7=β8=β9=0。

（2）檢驗技術進步變化是否存在

如果不存在技術變化，則隨機前沿生產模型中所有含有時間變量t的各項系數均為0，因此需檢驗假設H0：β3=β6=β8=β9=0。

（3）檢驗技術中性是否存在

技術中性是指技術的變化不體現在要素中，如果存在技術中性，即生產投入要素的變化不會引起技術的變化，因此需檢驗假設H0：β8=β9=0。

上述三種假設檢驗均通過建立似然比統計量LR來進行。其檢驗思路如下：首先對無約束模型進行估計，得到備擇假設下的對數似然值lnL1；然后分別在前文所述的三個約束條件下估計模型，得到約束條件下的對數似然值lnL0；若約束條件下的模型成立，則統計量LR服從漸進卡方分布，即LR～χ2(k)，k為受約束變量的個數；計算統計量LR=-2[lnL0-lnL1]并與約束條件下的卡方值進行比較，如果LR＞χ2(k)，則拒絕H0；反之接受。

通過檢驗可以看出，所有的原假設均被拒絕，表明本文采用超越對數生產函數比Cobb-Douglas生產函數更為合適，模型中帶有技術進步因素更合理且技術是非中性的。上述檢驗的具體統計量如表2所示。

表2 模型的假設檢驗結果

2.隨機前沿模型估計結果

隨機前沿生產函數模型中的參數估計由Frontier4.1 (:Coelli，1996)軟件使用極大似然法估計出。在無約束估計模型中，對于不顯著的變量我們嘗試逐步剔除后得到修正后模型。各類產業的無約束估計的原始模型以及修正后模型估計結果見表3。

表3 模型估計結果

3.我國戰略性新興產業的技術效率分析

由模型估算出來的戰略性新興產業各行業2007-2011年的技術效率水平見表4。

表4 戰略性新興產業分行業的技術效率

從時間變化角度看，戰略性新興產業各行業的技術效率均呈現出逐年提高的趨勢，但提高的幅度較小。通過計算所有行業技術效率的均值來簡單度量戰略性新興產業總體的技術效率水平，結果顯示，我國戰略性新興產業整體的技術效率從2007年的0.6131提高到2011年的0.6369，其提高幅度同樣較小，這表明各行業的技術效率水平提高趨勢不明顯的原因可能是大環境因素的影響，全球金融危機的爆發對我國戰略性新興產業的發展起到了阻礙作用。

分行業來看，石油加工.煉焦及核燃料加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業、電氣機械及器材制造業、通信設備。計算機及其他電子設備制造業等行業的技術效率水平最高，各年均超過了0.9，平均技術效率分別為0.9850、0.9186、0.9442、0.9476，交通運輸設備制造業的技術效率水平次之，但也處于高水平行列，各年技術效率值均在0.8以上，五年來平均技術效率為0.8105，這五個年均技術效率最高的行業中大多數行業的競爭性普遍較強；居于技術效率水平較高行列的行業有化學原料及化學制品制造業(0.6142)、醫藥制造業(0.5124)、橡膠和塑料制品業(0.5790)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(0.6712)、金屬制品業(0.6753)、通用設備制造業(0.7224)、專用設備制造業(0.6412)以及儀器儀表及文化。辦公用機械制造業(0.5464)等，這八個行業的年均技術效率水平在0.5～0.8之間，不難發現這七個較高技術效率的行業中也以競爭性行業居多且大部分為技術密集型行業；平均技術效率水平最低的五個行業分別是有色金屬礦采選業、非金屬礦物制品業、廢棄資源和廢舊材料回收加工業、電力、熱力的生產和供應業、水的生產和供應業，其技術效率分別為 0.3993、0.4655、0.4761、0.2525、0.0897，這些低技術效率的行業以壟斷行業為主，這與多數研究結果是一致的。值得一提的是，水的生產和供應業的平均技術效率還不到0.1，作者對于這個數據的可靠性提出質疑，但究其原因的過程中發現，水的生產和供應業的工業總產值在遴選出的18個戰略性新興行業中是最小的，其資本的投入和勞動的投入相對較大，完全屬于高投入低產出的行業，外加其行業的高度壟斷性，導致了水的生產和供應業的低技術效率。圖1是根據實證結果，分行業平均技術效率的統計折線圖。

圖1 2007-2011年中國18個戰略性新興行業年均技術效率比較

表5 中國戰略性新興產業分行業的前沿技術進步率表

表6 中國戰略性新興產業分行業的技術效率變化表

表7 中國戰略性新興產業分行業的全要素增長率變化表

4.全要素生產率變化率的分解

分別計算出2007-2011年間戰略性新興產業分行業的前沿技術進步率和技術效率變化率、全要素增長率變化以及加總的全要素生產率以及對應的標準差系數，見表5～表8。

前沿技術進步率分析。從整體看，我國戰略性新興行業的前沿技術進步率逐年提高且提高幅度較大，從0.0382提高到0.1426，但增長緩慢，年平均前沿技術進步率為0.0894，說明我國戰略性新興產業的自主創新能力和吸收外來技術的能力有待提高。分行業看，我國18個戰略性新興行業的前沿技術進步率都逐年提高。有色金屬礦采選業、醫藥制造業、橡膠和塑料制品業、金屬制品業、專用設備制造業、電氣機械及器材制造業、儀器儀表及文化、辦公用機械制造業和廢棄資源和廢舊材料回收加工業等8個行業的前沿技術進步率均高于10個百分點，這些行業大多屬于技術密集型行業。考察這8個行業的前沿技術進步率波動差異，變異系數較為相近且在18個行業中偏小，呈現出明顯的趨同效益。石油加工、煉焦及核燃料加工業、化學原料及化學制品制造業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業、通用設備制造業、交通運輸設備制造業、通信設備、計算機及其他電子設備制造業和水的生產和供應業等9個行業的前沿技術進步率均低于10%且波動差異較大，說明這些行業的前沿技術進步率出現比較明顯的分化特征。電力、熱力的生產和供應業的前沿技術進步率最低，平均1個百分點，其前沿技術進步率的變異系數值為410.13%，是18個行業中差異最大的，這說明該行業的前沿技術進步率出現十分明顯的分化的特征。考察該行業五年來的前沿技術進步率發現，2007年和2008年該行業的前沿技術進步率為負值，分別為-0.0419、-0.0068，說明這兩年電力、熱力的生產和供應業的技術進步速度是減緩的，此后技術進步速度明顯上升。作者認為，出現這種現象的原因可能有兩點：一是電力體制改革滯后，二是自主創新能力不強。2002年我國以“初步建立競爭、開放的區域電力市場”為目標，開始實行“廠網分離”的改革，但由于行業產業鏈、價值鏈的局限，無法在短期內看到改革成效，另外該行業的核心技術還處于引進消化、聯合設計階段，一些關鍵材料等還依賴于進口，缺少自主知識產權。改革的滯后和技術的不成熟導致電力、熱力的生產和供應業連年巨額虧損，打擊了該行業研發新技術的積極性。此后，隨著改革的深入和技術的進一步成熟，該行業的技術進步速度呈現遞增趨勢。

技術效率變化率分析。表6顯示，從整體上看，我國戰略性新興產業的技術效率從2007年的0.6131提高到2011年的0.6369，年平均技術效率變化率為0.0229。石油加工.煉焦及核燃料加工業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業、金屬制品業、通用設備制造業、交通運輸設備制造業、電氣機械及器材制造業等行業的技術效率變化率隨時間變動的趨勢不明顯，其技術效率變化率均值均低于0.01。根據前文分行業技術效率的分析，石油加工、煉焦及核燃料加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業、交通運輸設備制造業、電氣機械及器材制造業屬于高技術效率行業，高起點的特征導致了技術效率增長率的不顯著。有色金屬礦采選業、電力、熱力的生產和供應業、水的生產和供應業等技術效率變化率最大，這與這些行業技術效率低起點的特征是分不開的。從變異系數上看，石油加工、煉焦及核燃料加工業的變異系數為12.50%，遠大于其他行業，說明其行業技術效率變化差異較大。

全要素生產率增長率分析。從整體上看，我國戰略性新興產業的全要素生產率增長速度較快，平均增長率為0.1040。全要素生產率增長率的構成中，前沿技術進步起了根本性的作用，前沿技術進步對全要素生產率增長率的貢獻達到85.96%，生產效率變化率對全要素生產率變化的影響很小。從細分行業上看，18個戰略性新興行業的年均全要素生產率都呈現正的增長趨勢，全要素生產率增長最快的五個行業依次為廢棄資源和廢舊材料回收加工業(15.51%)、儀器儀表及文化、辦公用機械制造業(14.55%)、有色金屬礦采選業(13.53%)、水的生產和供應業(13.22%)和金屬制品業(12.05%)，這五個行業的全要素生產率的增長率遠高于平均行業全要素生產率的增長水平(10.40%)；增長最慢的五個行業依次為電力、熱力的生產和供應業、石油加工、煉焦及核燃料加工業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、有色金屬冶煉及壓延加工業和化學料及化學制品制造業。可以看出增長較快的行業多數開放度一般較大、競爭性較強，增長速度較慢的全是資本密集型行業，并且壟斷程度較高。作為技術密集型行業的交通運輸設備制造業和通信設備、計算機及其他電子設備制造業的全要素生產率增長率未達到平均水平，作者認為這些行業的技術水平和技術創新能力與世界前沿水平差距較大，許多關鍵設備零件、核心技術需從發達國家購入，從而加大了資本投入，導致全要素生產率增長緩慢。

表8 全要素生產率增長率的構成情況

六、結論

本文應用隨機前沿生產函數估算了中國2007-2011年戰略性新興產業及其細分行業的技術效率以及全要素生產率的變化。

綜合上述分析，五年間，我國戰略性新興產業的全要素生產率快速增長，為我國經濟的平穩較快發展作出了重要貢獻。我國戰略性新興產業各行業全要素生產率和技術進步變化顯著，技術效率變化不大；電力、熱力的生產和供應業前沿技術進步率雖出現過負增長，但近年來已出現上升趨勢，并呈現正增長，其他行業的前沿技術進步率一直呈現正增長，成為推動我國戰略性新興產業全要素生產率增長的主要動力；技術效率一直呈現正增長但增長幅度較小。這一結果表明，2007年以來，技術進步是推動我國戰略性新興產業全要素生產率的最顯著因素。由此看來，當前中國戰略性新興產業正經歷著一場以前沿技術進步為核心的生產力革命。從政策角度看，提高技術進步將是促進我國戰略性新興產業全要素生產率增長的關鍵所在，因在發展戰略性新興產業的策略上要著重吸收先進技術，加強培養技術創新能力，減少對國外先進設備和核心技術的依賴，但是技術效率的提高也不容忽視，在保持前沿技術進步的同時，加強競爭，需要根據行業的性質、市場需求等因素的差異，分別制定相應發展政策，以提高戰略性新興產業整體的技術效率水平。

[1]姚洋，章奇.中國工業企業技術效率分析 [J].經濟研究，2001，(10)：13-19.

[2]涂正革，肖耿.中國的工業生產力革命 [J].經濟研究，2005(3)：4-15.

[3]王志平.生產效率的區域特征與生產率增長的分解——基于主成分分析與隨機前沿超越對數生產函數的方法 [J].數量經濟技術經濟研究，2010(1)：33-43.

[4]傅曉霞，吳利學.技術效率、資本深化與地區差異——基于隨機前沿模型的中國地區收斂分析 [J].經濟研究，2006(10)：52-61.

[5]王爭，鄭京海，史晉川.中國地區工業生產績效:結構差異、制度沖擊及動態表現 [J].經濟研究，2005(3)：48-59.

[6]李勝文，李大勝.中國工業生產率的波動：1986-2005[J].數量技術經濟研究，2008(5)：4-45.

[7]嚴兵.效率增進、技術進步與全要素生產率增長 [J].數量技術經濟研究，2008(11)：16-27.

[8]沈能.中國制造業全要素生產率地區空間差異的實證研究 [J].中國軟科學，2006(6)：9-10.

[9]王德祥.我國稅收征管效率及其影響因素——基于隨機前沿分析(SFA)技術的實證研究 [J].數量經濟技術經濟研究，2009 (4)：152-161.

[10]岳書敬，劉朝明.人力資本與區域全要素生產率分析 [J].經濟研究，2006(4)：6-8.

[11]干春暉，鄭若谷.中國工業生產績效：1998-2007——基于細分行業的推廣隨機前沿生產函數的分析 [J].財經研究，2009 (6)：97-108.

[12]王志剛，龔六堂，陳玉宇.地區間生產效率與全要素生產率增長率分解 [J].中國社會科學，2006(2)：12-13.

[13]周燕，蔡宏波.中國工業行業全要素生產率增長的決定因素：1996-2007[J].北京師范大學學報（社會科學版），2011(1)：133-141.

[14]全炯振.中國農業全要素生產率增長的實證分析：1978-2007年——基于隨機前沿分析（SFA）方法 [J].中國農村經濟，2009(9)：36-47.

[15]李靜，孟令杰.中國農業生產率的變動與分解分析：1978-2004年 [J].數量經濟技術經濟研究，2006(5)：11-19.

[16]Battese，G.E and Coelli，T.J..A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data[J].Empirical Economics，1995：325-332.

[17]Kumar，Subodh and Russell，Robert.Technological Change，Technological Catch-up and Capital Deepening：Relative Contributions to Growth and Convergence[J].The American Economic Review，2002，92(3)：527-548.

[18]Kumbhakar，Subal C1.Estimation and Decomposition of Productivity Change When Production Is Not Efficient：A Panel Data Approach[J].Econometric Reviews，2000，19(4)：425-4601.

[19]Stoneman，Paul.TheEconomicAnalysisofTechnological Change[M].Oxford：Oxford University Press，1983.

[20]Casetti，F W.J.Coleman.The World Technology Frontier[J]. NBER Working Paper，2000：7904.

[21]Caves，D.W.，L.R.Christensen and W.E.Diewert.The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input，Output and Productivity[J].Econometrica，1982(50)：1393-1414.

[22]Charnes，A.，W.Cooper and E.Rhodes.Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operations Resarch，1978(2)：429-449.

[23]劉洪昌.中國戰略性新興產業的選擇原則及培育政策取向研究 [J].科學學與科學技術管理，2011(03).

[24]Zhu Ruibo，Liu Yun.The general characteristics of the strategic emerging industry development of our country，the system obstacles and mechanism innovation [J].Journal of Social Sciences，2011(05).

[25]Peng Jinrong，Li Chunhong.Foreign strategic emerging industry development trend and enlightenment[J].Reformation& Strategy，2011(02).

[26]Xiong Yongqing，Li Shicai.Strategic emerging industries and traditional industries of benign interactive development，based on an analysis of the present situation of the industry development of our country and thinking[J].Science&Technology Progress and Policy，2011(05).

[27]He Zhengchu，Zhang Mi.The evaluation index system of strategic emerging industries research-based on the connotation and characteristics of several industry comparative perspective[J].Academia Bimestrie，2011(06).

（責任編輯：WD）

Production Performance of China's Strategic Emerging Industries——The Analysis of the Stochastic Frontier Production Function based on Niche Business

YANG Yue
（Graduate School of Chinese Academy of Social Sciences，Beijing 102488，China）

This paper takes advantage of stochastic frontier logarithmic production function and the panel data of China's strategic emerging industries between 2007 and 2011 to study the forefront of the industry rate of technological progress，technical efficiency and total factor productivity.The empirical results demonstrate that during the five years，TFP of China's strategic emerging industries increases rapidly，which has made important contributions for China's economic development.The rate of forefront technological progress keeps growing，which has become the main engine of the growth of strategic emerging industries'TFP. Technical efficiency has been growing yet，and the quantity is comparatively small.Therefore，the improvement of the technological advances will be the key to China's strategic emerging industries TFP growth.In the meantime，improving the overall strategic emerging industries technical efficiency levels must not be ignored.

Technical efficiency；Strategic emerging industries；TFP；Technical and economic

F062.9

A

1004-292X（2014）03-0097-08

2013-11-01

國家自然科學基金項目（71273276）。

楊 悅（1987-），女，山東東明人，博士研究生，研究方向：經濟統計。