基于行業(yè)視角和隨機(jī)前沿方法的我國(guó)宏觀技術(shù)效率研究

馮貞柏

（五邑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東 江門 529020）

克魯格曼認(rèn)為，中國(guó)在改革開放以來(lái)取得了卓越的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但是它是資源投入的增加而不是效率提升的結(jié)果，這種粗放式的增長(zhǎng)浪費(fèi)了大量的資源而且不可持續(xù)[1].顯然，提升效率是當(dāng)前我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)研究和體制改革的核心命題.技術(shù)效率的測(cè)度與改進(jìn)是經(jīng)濟(jì)體全局效率改進(jìn)的重要途徑，隨機(jī)前沿分析方法（Stochastic Frontier Analysis，SFA）是近年來(lái)測(cè)度宏觀技術(shù)效率的重要手段.在SFA方法的運(yùn)用過(guò)程中，需要構(gòu)建隨機(jī)生產(chǎn)單元，并歸納一定的影響因素來(lái)構(gòu)建隨機(jī)生產(chǎn)前沿和效率模型.迄今為止，國(guó)內(nèi)學(xué)者普遍從區(qū)域（省際）視角結(jié)合產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施、開放程度來(lái)構(gòu)建不同的生產(chǎn)前沿和效率模型[2-3]，而鮮有文獻(xiàn)從行業(yè)視角結(jié)合所有制和教育因素來(lái)研究宏觀技術(shù)效率.但是，近年的眾多研究表明，由于微觀主體生產(chǎn)的異質(zhì)性，由眾多不同性質(zhì)的生產(chǎn)主體進(jìn)行區(qū)域加總來(lái)構(gòu)建隨機(jī)生產(chǎn)單元是缺乏邏輯的，在進(jìn)行宏觀投入產(chǎn)出分析中，以行業(yè)為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行總量生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)相對(duì)更加合理和可靠，因此，從本紀(jì)初開始，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）要求在研究一個(gè)經(jīng)濟(jì)體內(nèi)部的效率與生產(chǎn)率時(shí)都采用行業(yè)加總的方法進(jìn)行[4-7].

本文認(rèn)為，所有制和教育是影響行業(yè)技術(shù)效率的兩個(gè)重要因素.一方面，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)改革后，中國(guó)的所有制結(jié)構(gòu)發(fā)生了重大變化，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體系基本確立，但很多行業(yè)改革的阻力重重，作為在社會(huì)主義公有制基礎(chǔ)上改革而來(lái)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體，其所有制結(jié)構(gòu)的行業(yè)差異非常明顯；另一方面，教育能夠提高勞動(dòng)者的技能與創(chuàng)新能力，促進(jìn)投入與產(chǎn)出的轉(zhuǎn)化效率.本世紀(jì)初開始的教育改革，尤其是高等教育規(guī)模的迅速擴(kuò)大，使中國(guó)勞動(dòng)者的學(xué)歷有了大幅提升.由于各行業(yè)的特殊屬性，從業(yè)人員的受教育程度與結(jié)構(gòu)也發(fā)生了很大變化，理論上講，教育發(fā)展尤其是高等教育改革應(yīng)該會(huì)對(duì)行業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生較大的影響.

本文的目標(biāo)就是要在宏觀行業(yè)層面上構(gòu)建生產(chǎn)與效率模型，測(cè)度各行業(yè)的技術(shù)效率，并分析它受所有制結(jié)構(gòu)、教育水平的影響程度.本文在兩個(gè)方面有別于其他文獻(xiàn)：一是重新審視宏觀生產(chǎn)函數(shù)，采用行業(yè)視角進(jìn)行生產(chǎn)函數(shù)的加總，為宏觀技術(shù)效率的測(cè)度提供新的參照依據(jù)；二是從所有制和教育角度構(gòu)建效率因子考察其對(duì)行業(yè)技術(shù)效率的影響，尤其是在宏觀層面進(jìn)行行業(yè)間的效率分析是一種較新的嘗試.

1 模型與變量

迄今為止，測(cè)度技術(shù)效率的常用方法有5種：最小二乘（LS）生產(chǎn)函數(shù)法、全要素生產(chǎn)率（TFP）指數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）、隨機(jī)前沿分析（SFA）法和影子價(jià)格（SP）法[8].這些方法各有利弊：LS生產(chǎn)函數(shù)法和TFP指數(shù)法要求全樣本時(shí)間序列數(shù)據(jù)，它嚴(yán)格假設(shè)所有樣本都是技術(shù)有效的；DEA和SFA法只要求部分樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行相對(duì)效率的測(cè)度，且假設(shè)存在技術(shù)無(wú)效性；TFP、DEA和SP法是非參數(shù)效率估計(jì)方法，因而無(wú)法估計(jì)函數(shù)的具體形式；LS和SFA法都屬于參數(shù)方法，可以具體估計(jì)出各個(gè)因子之間的影響程度.因此，在面板數(shù)據(jù)可得的情況下，SFA法無(wú)疑是一種非常理想的研究方法，因?yàn)樗仍试S技術(shù)無(wú)效性的存在，又可以估計(jì)出生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，進(jìn)而可以對(duì)各因子之間的關(guān)系進(jìn)行具體深入的分析.本文擬采用SFA法對(duì)各行業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)度.

1.1 隨機(jī)前沿方法與行業(yè)技術(shù)效率的定義

利用隨機(jī)前沿分析方法，在考慮統(tǒng)計(jì)誤差以及某些制度因素的情況下，允許存在技術(shù)非效率的隨機(jī)生產(chǎn)邊界表示為：

其中，yi是第i個(gè)單元的產(chǎn)出；xi是第i個(gè)單元的投入組合；f(xi;β)是確定性生產(chǎn)前沿；β是待估參數(shù)；vi是隨機(jī)因子；ui是技術(shù)無(wú)效性.

根據(jù)Debreu和Farrell的定義，技術(shù)有效性可以分為投入導(dǎo)向和產(chǎn)出導(dǎo)向兩種度量方法，由于產(chǎn)出導(dǎo)向型方法和等產(chǎn)量曲線相聯(lián)系，可以很方便地找到測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)而被廣泛采用[9].據(jù)此，產(chǎn)出導(dǎo)向的第i個(gè)行業(yè)的技術(shù)有效性可表示為：

根據(jù)式（1～2），把行業(yè)的隨機(jī)前沿模型表述如下：

其中，復(fù)合殘差項(xiàng)由隨機(jī)誤差vit和技術(shù)無(wú)效項(xiàng)uit共同構(gòu)成，vit服從正態(tài)分布，均值為0、方差為uit服從截尾正態(tài)分布，均值為常數(shù)mit；Zit是一個(gè)包含可能影響行業(yè)技術(shù)效率的p×1維向量；δ是待估的1×p維參數(shù)；表示技術(shù)非效率占復(fù)合殘差的比例，也可以解釋隨機(jī)誤差模型的適用程度.

1.2 行業(yè)概念與數(shù)據(jù)來(lái)源

行業(yè)（或產(chǎn)業(yè)）是指從事相同性質(zhì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的所有單位的集合[10].根據(jù)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類（GB/T 4754—2002）》，將國(guó)民經(jīng)濟(jì)分成20個(gè)門類，其中，“公共管理和社會(huì)組織”與“國(guó)際組織”不屬于生產(chǎn)性質(zhì)的行業(yè)，完全不符合生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)理論中的投入和產(chǎn)出分析，因此，將這兩個(gè)行業(yè)剔除，剩下的18個(gè)門類即是本文進(jìn)行技術(shù)效率測(cè)度的對(duì)象.

文中的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局農(nóng)村調(diào)查總隊(duì)資料及各部門統(tǒng)計(jì)年鑒.有關(guān)所有制結(jié)構(gòu)，《中國(guó)基本單位統(tǒng)計(jì)年鑒》中對(duì)“按行業(yè)、登記注冊(cè)類型企業(yè)法人單位數(shù)”有完整的數(shù)據(jù).關(guān)于勞動(dòng)者受教育程度，可以對(duì)《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》中“按行業(yè)分的全國(guó)就業(yè)人員受教育程度構(gòu)成”以及“行業(yè)就業(yè)人員年底數(shù)”進(jìn)行適當(dāng)?shù)膿Q算獲得.為保證完整及統(tǒng)計(jì)口徑的一致性，本文篩選整理并采用2009—2015年的面板數(shù)據(jù).

1.3 計(jì)量模型與變量解釋

根據(jù)式（3～6），隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)用超越對(duì)數(shù)形式表示為：

其中，Lit和Kit分別表示第i個(gè)行業(yè)t期勞動(dòng)投入和資本投入，平方響應(yīng)項(xiàng)反映的是投入要素對(duì)自身的影響以及交互影響.

在微觀企業(yè)加總成行業(yè)總量生產(chǎn)函數(shù)的過(guò)程中，涉及不同種類投入和產(chǎn)出的加總，Cobb、Douglas、Jorgenson、Griliches、Schreyer等認(rèn)為，微觀生產(chǎn)函數(shù)當(dāng)初是為了描繪廠商生產(chǎn)過(guò)程的技術(shù)結(jié)構(gòu)，變量是物質(zhì)數(shù)量形態(tài).要使總量生產(chǎn)函數(shù)不失解釋力，在行業(yè)加總過(guò)程中也要反映物質(zhì)技術(shù)結(jié)構(gòu).因此，式（7）需考慮勞動(dòng)者的受教育水平，本文采用受教育水平進(jìn)行加權(quán)的方法（勞動(dòng)者的受教育水平在小學(xué)以下賦值為6、初中為9、高中為12、大專為15、本科為16、研究生為19），把各行業(yè)年底就業(yè)人數(shù)作為當(dāng)年勞動(dòng)人數(shù)，乘以各行業(yè)就業(yè)人員平均受教育年數(shù)，得到“標(biāo)準(zhǔn)勞動(dòng)力”的數(shù)量.同時(shí)，從概念上講，資本投入也必須是物質(zhì)數(shù)量而非價(jià)格或者價(jià)值形式，其本質(zhì)是指“真正參與生產(chǎn)并消耗掉的物資儲(chǔ)備總和”，換句話說(shuō)，資本變量要能反映每一對(duì)應(yīng)生產(chǎn)周期的資本服務(wù)流量，而且必須是可觀察的，因此資本投入主要指新增資產(chǎn)[4].根據(jù)我國(guó)最新財(cái)務(wù)制度和企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，新增資產(chǎn)包括固定資產(chǎn)、流動(dòng)資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他資產(chǎn)四類，由于無(wú)形資產(chǎn)和其他資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不便獲取，也不能直接界定為資本投入，于是，本文借鑒并綜合Felipe and McCombie等的做法，采用新增固定資本加流動(dòng)資本并進(jìn)行平減的方法來(lái)代表資本投入[11-12].需要說(shuō)明，對(duì)于金融、信息傳輸、服務(wù)等行業(yè)，資本投入的主要部分是固定資產(chǎn)；但對(duì)某些行業(yè)，如制造業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)，其資本投入除了固定資產(chǎn)投資以外還有很重要的一部分就是流動(dòng)資產(chǎn)，流動(dòng)資產(chǎn)是一年以內(nèi)或者一個(gè)營(yíng)業(yè)周期以內(nèi)可以變現(xiàn)的資產(chǎn)，由于一般行業(yè)的營(yíng)業(yè)周期都不會(huì)太長(zhǎng)，因此流動(dòng)資產(chǎn)投資和流動(dòng)資產(chǎn)大體相等.據(jù)此，我們認(rèn)定一個(gè)行業(yè)的投資總額大致等于固定資產(chǎn)投資和流動(dòng)資產(chǎn)投資的總和.

根據(jù)式（3～6），行業(yè)效率方程表示如下：

其中，uit表示第i個(gè)行業(yè)t期的技術(shù)非效率，Publicit、Privateit和Foreignit分別表示第i個(gè)行業(yè)第t期公有制企業(yè)、私有制企業(yè)及外資企業(yè)單位數(shù)；Unskillit和Skillit分別表示第i個(gè)行業(yè)第t期受大學(xué)以下及受大學(xué)以上教育勞動(dòng)力的投入，是通過(guò)教育水平加權(quán)后的標(biāo)準(zhǔn)勞動(dòng)力數(shù)量；wit是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng).

式（8）中要選擇的變量有兩類：一類是反映所有制結(jié)構(gòu)的指標(biāo)，另一類是反映受教育程度結(jié)構(gòu)的指標(biāo).關(guān)于所有制結(jié)構(gòu)的劃分，國(guó)家統(tǒng)計(jì)分類標(biāo)準(zhǔn)中的《企業(yè)登記注冊(cè)類型對(duì)照表》將企業(yè)登記注冊(cè)類型分為內(nèi)資企業(yè)、港澳臺(tái)商投資企業(yè)和外商投資企業(yè)三大類，這種分類方法是依據(jù)投資來(lái)源屬性進(jìn)行的簡(jiǎn)單劃分.但是，對(duì)效率的影響主要不是取決于投資的來(lái)源，而是以所有權(quán)為基礎(chǔ)的企業(yè)治理模式，因此，本文依據(jù)Hansmann和Holmstrom等闡述的企業(yè)治理模式與效率關(guān)系[13-14]，把所有權(quán)結(jié)構(gòu)重新劃分為國(guó)有和集體所有權(quán)、個(gè)體和私營(yíng)所有權(quán)、港澳臺(tái)和外資所有權(quán).關(guān)于教育結(jié)構(gòu)，根據(jù)《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》可以獲取“按行業(yè)分全國(guó)就業(yè)人員受教育程度構(gòu)成”，本文將教育程度分為未上過(guò)學(xué)、小學(xué)、初中、高中、大學(xué)專科、大學(xué)本科、研究生以上等7個(gè)等級(jí).如果將7個(gè)等級(jí)全部列為影響效率的因子進(jìn)行回歸，容易導(dǎo)致繁雜冗余，本文將大學(xué)專科以下學(xué)歷歸為低技能勞動(dòng)力，將大學(xué)?？埔陨蠚w為高技能勞動(dòng)力.

2 實(shí)證結(jié)果分析

生產(chǎn)函數(shù)的形式一般來(lái)說(shuō)有4種：C-D、CES、VES、TR，4種函數(shù)形式的最大區(qū)別在于替代彈性的先驗(yàn)假設(shè).其中，TR（超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)）因假設(shè)替代彈性可變且具有易估計(jì)的形式而被廣泛應(yīng)用[15].國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)一般采用C-D和TR兩種函數(shù)形式，但是普遍對(duì)它們的適用性不加甄別，顯然，這兩種函數(shù)形式在刻畫生產(chǎn)行為時(shí)的假設(shè)前提及生產(chǎn)技術(shù)結(jié)構(gòu)是不同的，而且對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的擬合能力也不同.本文采用廣義似然比（LR）檢驗(yàn)的方法對(duì)兩種函數(shù)形式的適用性進(jìn)行檢驗(yàn)：假設(shè)H0表示二次項(xiàng)系數(shù)全為0，函數(shù)為C-D形式；H1表示二次項(xiàng)系數(shù)不全為0，函數(shù)為TR形式；LR為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量服從混合卡方分布，即為受約束變量個(gè)數(shù)，α為顯著性水平，如果LR大于臨界值，則拒絕原假設(shè).檢驗(yàn)結(jié)果LR值為60.622，大于臨界值5.14（具體檢驗(yàn)表格省略），可見，對(duì)于生產(chǎn)函數(shù)形式的選擇，TR比C-D更為合理.

2.1 模型估計(jì)結(jié)果

我們利用Frontier4.1軟件，對(duì)模型（7）和（8）的適用性進(jìn)行檢驗(yàn)，得到如表1所示的估計(jì)結(jié)果.從結(jié)果可以看出，除了低技能勞動(dòng)δUN對(duì)產(chǎn)出的影響并不顯著之外，其他所有因子對(duì)產(chǎn)出的影響都在5%置信度下顯著，σ2的值是0.30，γ的值是0.96，表明模型復(fù)合誤差項(xiàng)變異的96%是由無(wú)效率項(xiàng)引起的，模型適合隨機(jī)前沿分析的要求.

表1 模型最終估計(jì)結(jié)果

從上述生產(chǎn)函數(shù)及效率模型的估計(jì)中我們可以對(duì)所有制和教育如何影響行業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行詳細(xì)的分析，首先從總量生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)結(jié)果分析兩種投入對(duì)產(chǎn)出的影響程度，然后通過(guò)效率方程分析所有制和教育如何影響行業(yè)的技術(shù)效率水平.

2.2 投入要素的產(chǎn)出彈性及全社會(huì)的技術(shù)效率水平

由式（7）可以推導(dǎo)出勞動(dòng)投入和資本投入總的產(chǎn)出彈性如下：

通過(guò)對(duì)各行業(yè)、各年度的勞動(dòng)產(chǎn)出彈性和資本產(chǎn)出彈性的計(jì)算，得出各行業(yè)勞動(dòng)平均產(chǎn)出彈性和資本平均產(chǎn)出彈性，同時(shí)，把各個(gè)行業(yè)的平均效率按年度計(jì)算，描繪其變化趨勢(shì)，如圖1所示.

圖1 勞動(dòng)、資本的產(chǎn)出彈性與效率的變化趨勢(shì)（2009—2015年）

由圖1可知：1）從彈性的絕對(duì)值來(lái)看，勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性約為0.5，高于資本的產(chǎn)出彈性，也即勞動(dòng)投入變化帶來(lái)的產(chǎn)出變化比資本投入變化帶來(lái)的產(chǎn)出變化的影響更大；2）從彈性的變化趨勢(shì)來(lái)看，勞動(dòng)的平均產(chǎn)出彈性略有上升，可能與教育改革帶來(lái)的勞動(dòng)者素質(zhì)的提高有關(guān)；而資本的平均產(chǎn)出彈性略有下降，可能與資本流向效率較低的行業(yè)有關(guān)，這需在未來(lái)宏觀投資政策導(dǎo)向上引起重視；3）從經(jīng)濟(jì)總體效率水平上看，近7年來(lái)，全國(guó)行業(yè)的平均效率為64.4%，可見經(jīng)濟(jì)總體效率水平仍然較低，存在很大的提升空間.

超越對(duì)數(shù)函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)之一是不但可以計(jì)算投入對(duì)產(chǎn)出的總彈性，還可以把影響程度分解為不同的組成部分.從具體分解彈性可以看出，勞動(dòng)投入總額對(duì)產(chǎn)出的彈性、勞動(dòng)與資本的交互作用對(duì)產(chǎn)出的彈性、由時(shí)間變化引起勞動(dòng)投入變化對(duì)產(chǎn)出的彈性均為負(fù)，是降低產(chǎn)出的主要因素；而勞動(dòng)自彈性對(duì)產(chǎn)出的影響βLL為0.31，可以說(shuō)明勞動(dòng)數(shù)量的增加是增加產(chǎn)出的因素.從資本投入對(duì)產(chǎn)出的影響來(lái)看，除了勞動(dòng)資本的交叉彈性阻礙產(chǎn)出的增長(zhǎng)之外，其他各方面都可以看出資本對(duì)產(chǎn)出的增長(zhǎng)是正向的和積極的.

從估計(jì)結(jié)果可以看出，一方面，公有制是形成行業(yè)非效率的重要原因，其影響的彈性系數(shù)為0.35，而私有制和外資都是減少非效率的有效因素，其彈性系數(shù)分別是-0.88和-0.17，因此，今后相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)經(jīng)濟(jì)改革的取向仍然應(yīng)該重視所有制改革，以提高國(guó)民經(jīng)濟(jì)的整體效率水平；另一方面，從教育角度看，低技能勞動(dòng)和高技能勞動(dòng)的報(bào)酬支出都是增加行業(yè)非效率的重要因素，彈性系數(shù)分別為0.50和0.88，原因是勞動(dòng)投入總額對(duì)產(chǎn)出的彈性系數(shù)βL的值是-1.88，而勞動(dòng)與資本的交叉彈性對(duì)產(chǎn)出的影響βLK為-0.23，但勞動(dòng)自彈性對(duì)產(chǎn)出的影響βLL為0.31，這意味著勞動(dòng)投入的增加擠占了資本投入而對(duì)產(chǎn)出有負(fù)面影響（原因是高等教育的質(zhì)量并未得到有效提升）.

2.3 公有制、受教育程度與行業(yè)技術(shù)效率變化率

從行業(yè)水平也可以看出所有制結(jié)構(gòu)在很大程度上影響了經(jīng)濟(jì)效率.全民和集體所有占比較高的行業(yè)，其技術(shù)效率都較低，在本文分析的18個(gè)行業(yè)中，電熱燃水、金融、房地產(chǎn)等行業(yè)，公有制占比都在35%以上，其效率水平都很低（這些行業(yè)的平均技術(shù)效率在40%左右）；而私有制占比較高的行業(yè)，如農(nóng)業(yè)、制造業(yè)等行業(yè)，公有制占比都在15%以下，但都有較高的效率水平（平均技術(shù)效率超過(guò)80%）.因此，從靜態(tài)上看，全民所有制和集體所有制管理水平普遍較低，歷史原因造成了這些行業(yè)技術(shù)效率偏低；而私營(yíng)和外資所有管理水平相對(duì)較高，其行業(yè)有較高的技術(shù)效率.

圖2從動(dòng)態(tài)上反映了不同性質(zhì)的行業(yè)近年來(lái)改革和發(fā)展帶來(lái)的技術(shù)效率變化.我們從18個(gè)行業(yè)中挑出具有類似特征的10個(gè)行業(yè)分成兩類.不難看出：1）第一類行業(yè)即公有制占比較低的行業(yè)，技術(shù)效率并沒(méi)有改善，連續(xù)6年技術(shù)效率都處于下滑的狀態(tài)，其中一方面可能是歷史原因造成的，即這些行業(yè)人才缺乏，大學(xué)以上學(xué)歷的從業(yè)人員占比不到10%，使得這些行業(yè)的管理水平偏低，另一方面可能是公有制改革突破性進(jìn)展致使行業(yè)總體生產(chǎn)前沿面有較快上移，導(dǎo)致這些行業(yè)每年的相對(duì)技術(shù)效率下滑速度為15%左右；2）第二類行業(yè)即公有制占比較高的行業(yè)，除了2014年外，其他5年技術(shù)效率都有改善，其原因可能在于公有制改革取得了實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，或?qū)W歷提升帶來(lái)了革命性的技術(shù)進(jìn)步.

圖2 不同行業(yè)的所有制結(jié)構(gòu)、教育與技術(shù)效率變化

3 結(jié)論

綜上所述，從行業(yè)視角出發(fā)構(gòu)建的宏觀生產(chǎn)函數(shù)和效率方程，能更準(zhǔn)確地?cái)M合生產(chǎn)前沿面，并方便剖析所有制和教育對(duì)技術(shù)效率帶來(lái)的影響.本文分析可以得出如下結(jié)論：

1）勞動(dòng)投入對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)出彈性較高，且近年來(lái)略有升高，而對(duì)資本產(chǎn)出彈性相對(duì)較低且略有下降，在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的改革中，要重視產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整及資本投入的行業(yè)引導(dǎo).

2）中國(guó)經(jīng)濟(jì)總體效率水平仍然較低，存在很大的提升空間.從歷史角度看，公有制是形成行業(yè)非效率的重要原因，但從近年的動(dòng)態(tài)視角，公有制改革較為顯著地提高了部分行業(yè)的技術(shù)效率；無(wú)論從哪個(gè)方面，私有制和外資都是減少行業(yè)技術(shù)非效率的因素.因此，今后相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)經(jīng)濟(jì)改革的取向仍然應(yīng)該以所有制的改革為重，以提高國(guó)民經(jīng)濟(jì)整體的效率水平；教育并未有效提高經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率的水平，雖然教育改革提高了從業(yè)人員的學(xué)歷水平和工資水平，但并未有效提高其技能水平和創(chuàng)新能力，教育尤其是高等教育的質(zhì)量并未得到有效提高.

3）公有制形式對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響力仍然很大，而且公有制占比較高的行業(yè)其技術(shù)效率明顯偏低，政府在投融資上對(duì)公有制企業(yè)的偏袒會(huì)阻礙技術(shù)效率提升；私有制和外資占比較高的行業(yè)技術(shù)效率明顯偏高，但其在資本和人才配置上不占優(yōu)勢(shì).所有制改革和教育改革的模式是當(dāng)前提高整體經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率水平值得思考的重要方面.