中國乳制品行業(yè)技術(shù)效率變動研究
----基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)方法

盧 寧,李國平

(西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院,陜西西安 710061)

一、 問題的提出與文獻(xiàn)回顧

由三鹿“問題奶粉”引發(fā)的中國乳制品質(zhì)量風(fēng)波,使我們再次把目光投向中國乳制品行業(yè)的發(fā)展。直到20世紀(jì)90年代,中國乳制品行業(yè)才真正發(fā)展起來,特別是最近幾年發(fā)展勢頭迅猛,乳制品行業(yè)進(jìn)入了嶄新的發(fā)展階段。1998年中國乳制品行業(yè)總產(chǎn)值為122.92億元,2005年總產(chǎn)值達(dá)886.74億元,是1998年總產(chǎn)值的7.21倍;乳制品產(chǎn)量從1998年的54.86萬噸增長到2005年的164.63萬噸,是1998年產(chǎn)量的3倍。1998年全國乳制品企業(yè)共計395家,2008年乳制品企業(yè)數(shù)增至756家。乳制品行業(yè)在規(guī)模擴(kuò)張的同時,技術(shù)裝備水平有了明顯提高,特別是代表著中國乳制品行業(yè)主導(dǎo)力量的大型骨干企業(yè),技術(shù)裝備水平己經(jīng)達(dá)到了國際先進(jìn)水平,乳制品企業(yè)已經(jīng)成為一些地區(qū)工業(yè)企業(yè)中的重要力量。然而面對中國乳制品行業(yè)迅速發(fā)展與涉及范圍較廣的“問題奶粉”并存的局面,除了企業(yè)社會責(zé)任、企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量管理、產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)部利益分配機(jī)制等問題,乳制品行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和技術(shù)效率的提高值得深入研究,從而為制定乳制品行業(yè)發(fā)展政策提供理論依據(jù)。

促進(jìn)產(chǎn)業(yè)增長的源泉除了增加生產(chǎn)要素投入以外,只能依靠生產(chǎn)率的提高。由于要素投入的不可持續(xù)性以及近年國內(nèi)乳制品行業(yè)生產(chǎn)要素價格上漲的影響*① 2005年9月全國原料奶收購價格開始上揚,全國范圍內(nèi)平均上漲0.2～0.4元/kg,同年11月我國北方地區(qū)出現(xiàn)了奶源緊張的情況,重現(xiàn)2000—2002年的奶源爭奪大戰(zhàn)的情形。參見李勝利,曹志軍:《2005年我國奶業(yè)的熱點問題與發(fā)展趨勢(上)》,《中國畜牧雜志》,2006年第2期。,技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率研究成為研究產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的熱點。近期對中國產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率(total factor productivity,簡稱TFP)研究的文獻(xiàn)比較豐富*② 孟令杰(2000),姚洋、章奇(2001),朱鐘棣、李小平(2005),高偉、何楓(2005),顧乃華、李江帆(2006)等研究了多個不同行業(yè)的技術(shù)效率。。這些文獻(xiàn)對解釋中國行業(yè)增長具有重要意義,但是在對具體行業(yè)的研究上,由于行業(yè)生產(chǎn)特性和發(fā)展階段差異較大,因此基于分行業(yè)視角的全要素生產(chǎn)率的測算所能闡釋的政策含義及其影響因素會因行業(yè)不同而存在一些差別。對中國乳制品行業(yè)技術(shù)效率的研究并不多見。代表性的研究有張莉俠(2006)等運用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(data envelopment analysis, 簡稱DEA)的非參數(shù)Malmquist指數(shù)方法估計1998—2005年中國乳制品行業(yè)的全要素生產(chǎn)率,并將其進(jìn)一步分解為技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步,研究發(fā)現(xiàn)中國乳制品行業(yè)的全要素生產(chǎn)率呈增長趨勢。技術(shù)進(jìn)步支撐著乳制品行業(yè)全要素生產(chǎn)率增長,但是技術(shù)效率下降。不過技術(shù)效率的下降不足以抵消技術(shù)進(jìn)步的影響,這種情況使中國乳制品行業(yè)的全要素生產(chǎn)率呈增長趨勢[1]。張莉俠(2007)還采用超效率模型(slacks-based measure, 簡稱SBM)測算2001—2005年中國21個乳制品企業(yè)的技術(shù)效率,并將其分解為純技術(shù)效率及規(guī)模效率,研究表明中國乳制品企業(yè)的技術(shù)效率處于較低水平,對技術(shù)效率貢獻(xiàn)最大的是純技術(shù)效率,乳制品企業(yè)并不存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)[2]。馬恒運(2007)等采用國有及集體和個體奶牛場牛奶生產(chǎn)的隨機(jī)投入距離函數(shù),分析了中國牛奶生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率的增長及來源,研究發(fā)現(xiàn)中國牛奶生產(chǎn)全要素生產(chǎn)率的增長是比較“溫和”的,國有及集體和個體奶牛場全要素生產(chǎn)率的年均增長率分別為0.25%和2.33%,主要來自于技術(shù)進(jìn)步。國有及集體奶牛場的技術(shù)效率明顯下降,而個體奶牛場的技術(shù)效率略有增長。中國牛奶生產(chǎn)的技術(shù)效率水平大約為80%～90%。因此,主張推廣新技術(shù)仍然是中國今后牛奶生產(chǎn)的優(yōu)先政策[3]。就研究方法而言,這些研究多采用非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法,忽視了隨機(jī)因素對生產(chǎn)行為的影響。回顧生產(chǎn)率研究的發(fā)展發(fā)現(xiàn),早期在研究行業(yè)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率時大多數(shù)是采用索洛余值核算(Solow residuals accounting, 簡稱SRA)[4]。但是索洛余值核算假定所有生產(chǎn)者在技術(shù)上都充分有效,將生產(chǎn)率的增長等同于技術(shù)進(jìn)步,這顯然不完全符合經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實[5-8]。因而前沿技術(shù)分析逐步被發(fā)展起來并廣泛應(yīng)用。前沿技術(shù)分析允許生產(chǎn)者存在技術(shù)無效率(technical inefficiency),將全要素生產(chǎn)率分解為前沿技術(shù)(frontier technology,簡稱FT)和技術(shù)效率(technical efficiency,簡稱TE),前沿技術(shù)刻畫某一時期所有生產(chǎn)者的最優(yōu)生產(chǎn)技術(shù),技術(shù)效率描述個別生產(chǎn)者實際生產(chǎn)技術(shù)與最優(yōu)技術(shù)的差距。前沿技術(shù)分析能將生產(chǎn)者的全要素生產(chǎn)率指數(shù)分解為反映生產(chǎn)函數(shù)變化的前沿技術(shù)進(jìn)步和反映技術(shù)吸收能力差異變化的技術(shù)效率改進(jìn),從而提供更多生產(chǎn)者信息。因此,本文與已有研究文獻(xiàn)相比,不同之處體現(xiàn)在以下三個方面:第一,使用基于參數(shù)分析的隨機(jī)前沿分析方法估計我國1998—2007年乳制品行業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率,而以往多數(shù)研究都采用基于非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法,基于參數(shù)分析的隨機(jī)前沿方法考慮了隨機(jī)因素,其估計結(jié)果比數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法更為準(zhǔn)確;第二,在估計出我國1998—2007年乳制品行業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的基礎(chǔ)上,同時考慮了同期生產(chǎn)成本、資本回報率、企業(yè)規(guī)模、資本密度、原料奶產(chǎn)量等因素對技術(shù)效率的影響方向及影響程度;第三,從東部地區(qū)、東北地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的區(qū)域比較角度,采用乳制品行業(yè)產(chǎn)值、奶類產(chǎn)量、技術(shù)效率指標(biāo)來進(jìn)一步綜合分析乳制品行業(yè)的地區(qū)發(fā)展差異。

二、 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型與效率估計模型的建立

建立隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型,首先要考慮一個參數(shù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)(Stochastic frontier production function), Battese和Coelli(1995)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)為[9-12]:

Yit=exp(xitβ+υit-μit)

(1)

假設(shè)技術(shù)非效率μit是一些解釋變量zit和待估參數(shù)δ的函數(shù),技術(shù)非效率μit的函數(shù)為:

μit=zitδ+Wit

(2)

隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型與技術(shù)非效率模型的參數(shù)可以用極大似然法來估計,在確定了生產(chǎn)函數(shù)與技術(shù)非效率模型的參數(shù)值之后,第i行業(yè)在時期t的生產(chǎn)技術(shù)效率可界定為:

TEit=exp(-μit)=exp(-zitδ-Wit)

(3)

式(3)中,行業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率(TEit)是指現(xiàn)有資源最優(yōu)化利用的能力,即在給定各種投入要素的條件下實現(xiàn)最大產(chǎn)出,或者給定產(chǎn)出水平下投入最小化的能力。在選定的生產(chǎn)函數(shù)形式下,依據(jù)u的分布形式,利用極大似然法確定生產(chǎn)函數(shù)中的參數(shù)值。因而,生產(chǎn)函數(shù)形式的選擇對模型估計結(jié)果的可信性至關(guān)重要?？梢钥紤]構(gòu)建柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas,簡稱C-D)前沿生產(chǎn)函數(shù),但由于Wald參數(shù)檢驗值在1%顯著水平上拒絕資本和勞動力的產(chǎn)出彈性之和為l,即我國制造業(yè)行業(yè)存在規(guī)模報酬不變的原假設(shè),無法采用C-D生產(chǎn)函數(shù)的密集形式[13];同時考慮到技術(shù)進(jìn)步的因素以及超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式靈活、限制少的特點,因此本文采用超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù),即:

其中,Yit、Lit和Kit分別為第i個地區(qū)乳制品行業(yè)在t年的產(chǎn)品銷售收入、就業(yè)人數(shù)和總資產(chǎn),t為觀察變量的年份,1998年取值為1;技術(shù)變化的時間趨勢系數(shù)用來解釋?？怂怪行约夹g(shù)變化,β0為截距項,β1、β2、?1、?2、?3、φ1、φ2、α1、α2為待估系數(shù),υit和μit解釋同式(1)。

三、 數(shù)據(jù)來源與變量使用說明

實證分析所用數(shù)據(jù)來自《中國奶業(yè)年鑒》(1999—2008年)。由于我國對工業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑在1998年前后有調(diào)整,因此我們對乳制品行業(yè)的研究期間確定為1998—2007年,總共29個省區(qū)市共290個樣本點的面板數(shù)據(jù)[注]由于海南和西藏的數(shù)據(jù)不完整,計算時將這兩個省區(qū)排除在外,統(tǒng)計口徑為大中型企業(yè)。。

1.投入和產(chǎn)出的指標(biāo)選擇

資本投入是資本對乳制品行業(yè)增長實際提供的服務(wù)流量。但是現(xiàn)實中資本的服務(wù)流量難以直接度量。限于數(shù)據(jù)可得性,本文通過假定資本服務(wù)流量與資本存量成正比的情況下,間接度量資本服務(wù)流量。考慮資本品的有形磨損和無形磨損,我們參照鄭玉歆(1992)等的做法[14],選取固定資產(chǎn)凈值作為資本投入,并用以1998年為基年的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)進(jìn)行平減。勞動投入是指生產(chǎn)過程中實際投入的勞動量,理論上應(yīng)該采用標(biāo)準(zhǔn)勞動強(qiáng)度的勞動時間衡量。但是由于中國收入分配體制和市場調(diào)節(jié)機(jī)制不夠完善,缺乏準(zhǔn)確的統(tǒng)計數(shù)據(jù),用工作時間來衡量勞動投入量短期內(nèi)不能實現(xiàn)。所以我們用乳制品行業(yè)年從業(yè)人數(shù)作為各地區(qū)乳制品行業(yè)勞動投入量的指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)用產(chǎn)品銷售收入表示,產(chǎn)品銷售收入可以衡量企業(yè)的銷售能力、庫存管理能力,用食品類商品零售價格指數(shù)平減。

2.影響乳制品行業(yè)技術(shù)效率的因素變量和指標(biāo)選擇

影響乳制品行業(yè)技術(shù)效率的因素包括產(chǎn)品銷售成本、企業(yè)規(guī)模、資本密度、資本回報率和原材料五個因素:

(1) 產(chǎn)品銷售成本SCit。產(chǎn)品銷售成本既包括企業(yè)已經(jīng)銷售產(chǎn)品的生產(chǎn)成本,也包括勞務(wù)等主要經(jīng)營業(yè)務(wù)的實際成本,相關(guān)研究在測算工業(yè)的生產(chǎn)率時常把產(chǎn)品銷售成本作為生產(chǎn)物耗的價值指標(biāo)。由于產(chǎn)品銷售成本指標(biāo)既包括購買的乳制品的機(jī)器設(shè)備,也包括購買的奶類原料,未剔除價格因素的影響,因此我們選用各地區(qū)生產(chǎn)總值價格指數(shù)平減,得到產(chǎn)品銷售成本的實際值。

(2) 企業(yè)規(guī)模ASit。一般而言,企業(yè)規(guī)模越大,可提升生產(chǎn)技術(shù)達(dá)到規(guī)模經(jīng)濟(jì),降低生產(chǎn)成本,提高生產(chǎn)效率。但是,如果地方政府偏好并通過優(yōu)惠政策鼓勵大規(guī)模企業(yè),很可能出現(xiàn)企業(yè)規(guī)模過大而存在規(guī)模不經(jīng)濟(jì),從而引致資源配置效率和企業(yè)生產(chǎn)效率降低。因而企業(yè)規(guī)模對生產(chǎn)效率的影響是不確定的。這里使用地區(qū)乳制品行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值除以企業(yè)個數(shù)表示企業(yè)規(guī)模。

(3) 資本密度CLit。企業(yè)資本密度越高,即人均資本擁有量越高,意味著企業(yè)技術(shù)結(jié)構(gòu)越趨向于資本密集型,有利于提升生產(chǎn)效率。我們用地區(qū)乳制品行業(yè)總資產(chǎn)與年末乳制品行業(yè)就業(yè)人數(shù)的比率表示資本密度。

(4) 資本回報率CRit。用利潤總額與資本存量之比表示資本回報率。利潤總額由于包含企業(yè)所得稅部分,因而包括以稅收形式構(gòu)成資本社會回報的一部分資本剩余,故本文考慮的是資本總回報,是在利潤總額基礎(chǔ)上加上資本方承擔(dān)的間接稅,是資本權(quán)益和社會兩重回報的度量指標(biāo)。限于數(shù)據(jù)可得性,暫不考慮間接稅以及企業(yè)補(bǔ)貼因素對回報部分的影響。資本存量采用地區(qū)乳制品行業(yè)總資產(chǎn)數(shù)據(jù)。

(5) 原材料MKit?？紤]乳制品生產(chǎn)受到原料奶產(chǎn)量的影響較大的產(chǎn)業(yè)特征,用各地區(qū)奶類產(chǎn)量表示原材料因素來考慮其對乳制品行業(yè)技術(shù)效率的影響[注]暫不考慮地理毗鄰省區(qū)之間奶類原料的交叉供應(yīng)效應(yīng)。。

對中國乳制品行業(yè)非效率項的影響因素建立回歸模型,模型中各變量指標(biāo)均取自然對數(shù)值以避免多重共線性導(dǎo)致的回歸偏誤,見式(5):

式(5)中δ0為截距項,δ1、δ2、δ3、δ4、δ5為待估系數(shù),Wit解釋同式(2)。

回歸所使用的變量的統(tǒng)計描述見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

數(shù)據(jù)來源:1998—2007年《中國奶業(yè)年鑒》。

四、 實證結(jié)果分析

根據(jù)以上分析,運用FRONTIER 4.1軟件計算中國乳制品行業(yè)的技術(shù)效率。在分析中國乳制品行業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動時,對1998—2007年各地區(qū)乳制品業(yè)技術(shù)效率的影響因素進(jìn)行分析。

1.中國乳制品行業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動

由表2顯示的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)中參數(shù)估計系數(shù)的符號與大小可知,我國乳制品行業(yè)資本的產(chǎn)出彈性顯著地高于勞動的產(chǎn)出彈性,這說明乳制品行業(yè)生產(chǎn)中資本投入對產(chǎn)出的貢獻(xiàn)大于勞動投入的貢獻(xiàn)。在技術(shù)非效率模型估計結(jié)果(表3)中,乳制品行業(yè)的生產(chǎn)成本(SCit)與技術(shù)非效率之間存在顯著的正相關(guān)性,并且與本文考慮的其他影響因素相比,生產(chǎn)成本對技術(shù)非效率的影響程度很大,生產(chǎn)成本提高1%將引致技術(shù)效率下降0.94%。乳制品行業(yè)的企業(yè)規(guī)模(ASit)與技術(shù)非效率之間存在負(fù)相關(guān)性,即本地企業(yè)規(guī)模越大,生產(chǎn)技術(shù)效率越高,乳制品企業(yè)在生產(chǎn)中可以獲得規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益。

表2 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的最大似然估計結(jié)果

注:各估計系數(shù)后括號內(nèi)為t統(tǒng)計值,*代表10%的顯著性水平,**代表5%的顯著性水平,***代表1%的顯著性水平。

① 東部地區(qū)包括:北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、山東、福建、廣東共9個省市。東北地區(qū)包括:內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江共4個省區(qū)。中部地區(qū)包括:河南、湖北、湖南、江西、山西、安徽共6個省。西部地區(qū)包括:廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆共10個省區(qū)市。

表3 技術(shù)非效率的影響因素回歸結(jié)果

注:同表2。

資本密度(CLit)對技術(shù)非效率的影響顯著為負(fù),資本密度每提高1%,本地企業(yè)的技術(shù)效率將提高0.162%,這意味著乳制品行業(yè)不存在過度使用資本的情況,資本在中國目前乳制品行業(yè)仍是較為稀缺的資源,投資增長對產(chǎn)出增長的貢獻(xiàn)大于勞動投入對產(chǎn)出增長的貢獻(xiàn),符合中國產(chǎn)出增長的現(xiàn)實。資本回報率(CRit)與技術(shù)非效率是正相關(guān)的。資本回報率越高,技術(shù)效率下降越快。原材料奶類產(chǎn)量(MKit)與技術(shù)非效率之間存在顯著的正相關(guān)性,即奶類產(chǎn)量越高的地區(qū),該地區(qū)乳制品行業(yè)的技術(shù)效率反而偏低。由此可見,企業(yè)規(guī)模和資本密度是促進(jìn)乳制品行業(yè)的技術(shù)效率提升的積極因素。而乳制品行業(yè)生產(chǎn)技術(shù)上的非效率與生產(chǎn)成本、資本回報率、原材料奶類產(chǎn)量之間存在正相關(guān)關(guān)系。

2.各地區(qū)乳制品行業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動

按照通常的地區(qū)劃分方式,將本文研究的29個省區(qū)市劃分為東部、東北、中部和西部四個地區(qū)①。我們發(fā)現(xiàn),從總體上看1998—2007年中國乳制品行業(yè)技術(shù)效率年均增長4.93%,呈上升趨勢。同時中國乳制品行業(yè)技術(shù)效率具有明顯的地區(qū)差異性。1998—2007年東部地區(qū)乳制品行業(yè)技術(shù)效率年均值為0.968,中部地區(qū)平均值為0.969,西部地區(qū)平均值為0.946,東北地區(qū)平均值為0.939。在此期間,全國乳制品行業(yè)技術(shù)效率平均值為0.949,顯然東部和中部地區(qū)乳制品行業(yè)的技術(shù)效率高于全國平均水平。如圖1所示,自1999年以來,除東北地區(qū)以外,全國大部分地區(qū)的乳制品行業(yè)技術(shù)效率呈溫和上升趨勢。其中,中部地區(qū)乳制品行業(yè)的技術(shù)效率上升趨勢較強(qiáng),比西部地區(qū)乳制品行業(yè)技術(shù)效率水平高、上升速度快。東北地區(qū)乳制品行業(yè)的技術(shù)效率水平與全國平均水平及其他地區(qū)平均水平相比存在較大差距。特別是在2002—2005年期間,這個差距在不斷擴(kuò)大,但是從2005年以后,東北地區(qū)乳制品行業(yè)的技術(shù)效率增長速度加快。

為了進(jìn)一步比較分析中國乳制品行業(yè)分省區(qū)的技術(shù)效率水平,我們對1998—2007年中國29個省區(qū)市乳制品行業(yè)的產(chǎn)值、奶類產(chǎn)量、技術(shù)效率水平三個指標(biāo)的平均值排序來對比分析各省區(qū)市乳制品行業(yè)的特點,從而挖掘其存在的潛在問題及相應(yīng)對策(見表4)。從乳制品產(chǎn)值來看,內(nèi)蒙古、黑龍江、河北、山東、上海五個省區(qū)市1998—2007年乳制品平均產(chǎn)值排在全國前五位。

從地區(qū)奶類產(chǎn)量來看,內(nèi)蒙古、黑龍江、河北、山東、新疆、陜西六個省區(qū)1998—2007年奶類平均產(chǎn)量排在全國前六位。而新疆乳制品行業(yè)的產(chǎn)值卻排在全國21位?？梢?新疆等地區(qū)并沒有把奶類原材料優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為乳制品生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益優(yōu)勢。

從乳制品行業(yè)技術(shù)效率來看,上海、廣東、湖南、重慶、北京、云南、福建、天津、江西、湖北十個省市1998—2007年乳制品行業(yè)平均技術(shù)效率水平排在全國前十位,并且這些地區(qū)乳制品行業(yè)技術(shù)效率的變化趨勢大部分平穩(wěn),還有的呈上升趨勢。而乳制品產(chǎn)值和奶類產(chǎn)量在全國均占有重要比例的內(nèi)蒙古、黑龍江、河北、山東、新疆、陜西等省區(qū)乳制品生產(chǎn)的技術(shù)效率水平卻在全國排名的第15位之后。乳制品行業(yè)在區(qū)域奶類產(chǎn)量、乳制品產(chǎn)值與技術(shù)效率之間的不匹配給予我們一個重要啟示,即擁有原料奶產(chǎn)量優(yōu)勢的地區(qū)要科學(xué)調(diào)整當(dāng)?shù)厝橹破樊a(chǎn)業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略,從以量為主導(dǎo)的粗放型生產(chǎn)方式向以質(zhì)為主導(dǎo)的集約型生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)化。由于技術(shù)非效率主要來自企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗與生產(chǎn)管理水平的不足,因此,乳制品生產(chǎn)技術(shù)效率水平較低同時奶類產(chǎn)量較高的地區(qū)一方面要從生產(chǎn)技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新中謀求發(fā)展,另一方面要重視生產(chǎn)管理水平的提高,從而把原料奶產(chǎn)量的資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化成區(qū)域產(chǎn)業(yè)技術(shù)優(yōu)勢。

表4 中國乳制品行業(yè)分省區(qū)技術(shù)效率變動與比較

注: ①代表技術(shù)效率呈上升趨勢;②代表技術(shù)效率呈下降趨勢;③～代表技術(shù)效率變化趨勢不明顯。

五、 結(jié) 論

本文借助中國乳制品行業(yè)1998—2007年的省際面板數(shù)據(jù),運用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)分析方法,實證分析了中國乳制品業(yè)技術(shù)效率的變動情況及其影響因素。研究結(jié)果表明:

(1) 中國乳制品行業(yè)整體上生產(chǎn)技術(shù)效率呈增長趨勢。1998—2007年中國乳制品行業(yè)技術(shù)效率年平均增長4.93%。

(2) 企業(yè)規(guī)模和資本密度是促進(jìn)中國乳制品行業(yè)的技術(shù)效率提升的積極因素。而乳制品行業(yè)生產(chǎn)技術(shù)上的非效率與生產(chǎn)成本、資本回報率、原材料奶類產(chǎn)量之間存在正相關(guān)關(guān)系。其中生產(chǎn)成本對技術(shù)非效率的影響程度最大。

(3) 中國乳制品行業(yè)技術(shù)效率具有明顯的區(qū)域差異性。東部和中部地區(qū)乳制品行業(yè)的技術(shù)效率高于全國平均水平,并呈溫和上升趨勢。中部地區(qū)乳制品行業(yè)的技術(shù)效率上升趨勢較強(qiáng),比西部地區(qū)乳制品行業(yè)技術(shù)效率水平高、上升速度快。東北地區(qū)乳制品行業(yè)的技術(shù)效率水平與全國平均水平及其他地區(qū)平均水平相比存在較大差距,并且技術(shù)效率差距在出現(xiàn)擴(kuò)大趨勢后出現(xiàn)收斂跡象。

(4) 中國各區(qū)域乳制品行業(yè)在奶類產(chǎn)量、乳制品產(chǎn)值與技術(shù)效率上不匹配。奶類產(chǎn)量和乳制品產(chǎn)值較高的省區(qū),如內(nèi)蒙古、黑龍江、河北等省區(qū),在乳制品生產(chǎn)技術(shù)效率上十分滯后,與全國乳制品技術(shù)效率平均水平之間存在一定差距。對于奶類產(chǎn)量和乳制品產(chǎn)值較高的地區(qū),其乳制品生產(chǎn)技術(shù)效率的提高是當(dāng)?shù)卮罅Πl(fā)展優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)亟待解決的問題,同時也是中國乳制品行業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展、落實科學(xué)發(fā)展觀的必由之路。

參考文獻(xiàn):

[1]張莉俠,劉榮茂,孟令杰. 中國乳制品業(yè)全要素生產(chǎn)率變動分析----基于非參數(shù)Malmquist指數(shù)方法[J]. 中國農(nóng)村觀察, 2006(6):2-8.

[2]張莉俠. 中國乳制品企業(yè)技術(shù)效率分析----基于SBM超效率模型[J]. 統(tǒng)計與信息論壇, 2007(5):103-108.

[3]馬恒運,唐華倉,Rae A. 中國牛奶生產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2007(2):40-47.

[4]Solow R M. Technical Change and the Aggregate Production Function[J]. Review of Economics and Statistics, 1957,39:312-320.

[5]Farrell J. The Measurement of Productive Efficiency[J]. Journal of the Royal Statistical Society, 1957,120:253-282.

[6]Kalirajan K. An Econometric Analysis of Yield Variability in Paddy Production[J]. Canadian Journal of Agriculture Economics, 1981,29:283-294.

[7]Kodde D A, Palm F C.Wald Criteria for Jointly Testing Equality and Inequality Restrictions[J]. Econometrica, 1986,54:1243-1248.

[8]Kumbhakar S C, Soumendra G, Thomas Mc G. A Generalized Production Frontier Approach for Estimating Determinants of Inefficiency in US Dairy Farms[J]. Journal of Business and Economic Statistics, 1991,9(3):279-286.

[9]Battese E, Coelli T. A Model of Technical Inefficiency Effects in Stochastic Frontier Production for Panel Data[J]. Empirica1 Economic, 1995,20:325-332.

[10]Coelli T, Rao P, Battase E. An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis[M]. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1998.

[11]傅曉霞,吳利學(xué). 前沿分析方法在中國經(jīng)濟(jì)增長核算中的適用性[J]. 世界經(jīng)濟(jì), 2007(7):56-66.

[12]Kumbhakar S C, Lovell A K. Stochastic Frontier Analysis[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2000.

[13]張倩肖. 外商直接投資、市場競爭及對我國制造業(yè)的技術(shù)外溢效應(yīng)----基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的分析[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)家, 2007(3):60-65.

[14]鄭玉歆,許波. 資本度量中的數(shù)量與價值量[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究, 1992(11):41-48.