我國A股上市公司全要素生產率的測度

【摘 要】 本文以2010-2018年我國A股上市公司為樣本，使用ACF方法測度A股上市公司的企業全要素生產率，并從要素密集度、地區等角度對企業全要素生產率的差異做了比較分析。

【關鍵詞】 全要素生產率 上市公司 比較分析

第一章 全要素生產率的測算方法綜述

目前測度全要素生產率的主流方法有：OP法、LP法、ACF法、DEA法和SFA法等。各種測度方法可以籠統的劃分為非參數法、半參數法和參數法。不同的方法有不同的使用范圍和優缺點，應根據自己研究需要選擇合適的方法，不可誤用。由于本文考查的是微觀上市公司的全要素生產率，所以適合使用微觀方法，因此本文選擇使用ACF方法測度企業全要素生產率。

第二章 ACF方法介紹

Ackerberg等（2015）認為企業的中間投入與企業的資本、勞動及生產率有關，導致OP法和LP法在估計過程中，仍然存在不可識別的內生性問題，他們將勞動和資本投入引入中間投入函數，提高了OP法和LP法估計結果的準確性，因此本文參考Ackerberg等（2015）的方法測度企業全要素生產率。考慮C-D形式的生產函數：

（1）

企業中間投入是資本投入、勞動投入和生產率的函數：

（2）

求反函數可得：

（3）

將其帶入式（3）代入式（1）可得：

（4）

全要素生產率可表示為：

（5）

由ACF法的假設可得矩條件：

;（6）

利用上述矩條件式（6）可對待估參數和進行有效估計，然后利用式（5）可得到企業全要素生產率。

第三章 實證結果分析

由表3-1可知：①從全樣本的回歸結果來看，勞動投入彈性系數（0.622）遠大于資本投入彈性系數（0.185），且都在1%的顯著性水平下顯著;②技術密集型、勞動密集型、資本密集型企業的勞動投入彈性系數依次遞減，表明勞動密集型和技術密集型企業的發展比較依賴勞動資源的投入;③資本密集型、勞動密集型和技術密集型的資本投入彈性系數依次遞減，表明資本密集型企業的發展比另外兩種類型企業更加依賴資本資源的投入。

第四章 全要素生產率的比較分析

4.1企業全要素生產率：分要素密集度比較分析

從表4-1可以看出， 總體來看，ACF方法測度的全要素生產率均值為10.364。分要素密集度來看，技術密集型、勞動密集型、資本密集型企業的全要素生產率依次遞減。由于全要素生產率反映了技術進步和技術效率改善等等因素對經濟增長的貢獻，而技術密集型企業由于其員工構成中技術人員占比較高，高技術的人才可以充分發揮其人力資本進行技術研發，技術密集型企業對先進設備的引進和消化吸收也有比較大的優勢，所以其全要素生產率相對較高。

4.2企業全要素生產率：分地區比較分析

如表4-2所示，北京、上海、廣東和江蘇等位于東部地區的經濟強省的全要素生產率均值普遍較高，位于西部的寧夏、廣西、內蒙古、新疆、甘肅省和云南省等省份和自治區的企業全要素生產率均值較低，而中部地區的企業全要素生產率均值居間。

第五章 結論與建議

本文使用ACF法測算了我國A股上市公司的全要素生產率，并從要素密集度和地區等角度對全要素生產率的差異做了比較分析，研究發現：相較于其他要素密集度企業，技術密集型上市公司的全要素生產率較高;北京、上海、廣東和江蘇等省市的企業全要素生產率較高，而西部地區的全要素生產率較低。因此，政府應該加大教育投入和技術研發力度，努力提高上市公司的人力資本，并注重東西部地區經濟發展質量的差異，經濟政策可適當向西部地區傾斜。

【參考文獻】

[1] 魯曉東，連玉君.中國工業企業全要素生產率估計：1999-2017[J].經濟學（季刊），2012，（2）：541-558.

[2] Ackerberg ，Caves， Frazer. Identification Properties of Recent Production Function Estimators[J]. Econometrica， 2015，83（6）：2411-2451.

[3] Levinsohn，Petrin. Estimating production functions using inputs to control for unobservable[J].2003，70（2）：317-341.

作者簡介：彭文浩（1992-），男，湖北仙桃，漢，碩士，廣東財經大學，510320，金融數量分析