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摘要：對不同企業(yè)類型的全要素生產(chǎn)率進行分行業(yè)測算，結(jié)果表明：第一，國有企業(yè)效率最高，私營和外資企業(yè)效率水平略低且較為較近；第二，在煙草制造業(yè)、文體娛樂用品制造業(yè)、石油煉焦核燃料加工業(yè)和汽車制造業(yè)等具有高壟斷程度和高數(shù)字化水平的行業(yè)，效率水平顯著突出。

關(guān)鍵詞：工業(yè)企業(yè)；全要素生產(chǎn)率；數(shù)字經(jīng)濟

近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興數(shù)字技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟已成為全世界主流經(jīng)濟發(fā)展方向。尤其在新冠肺炎疫情期間，中國經(jīng)濟表現(xiàn)出強勁的反彈能力引起世界矚目，但是，從非常態(tài)化復(fù)蘇轉(zhuǎn)向常態(tài)化經(jīng)濟增長，需要產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷轉(zhuǎn)型升級、混合所有制改革不斷深化等舉措多管齊下，因此，了解當前經(jīng)濟新形勢下各類工業(yè)企業(yè)的效率水平，對進一步調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、深化企業(yè)改革以現(xiàn)實綠色可持續(xù)發(fā)展具有一定的現(xiàn)實意義。

一、數(shù)字經(jīng)濟現(xiàn)狀簡述

2021年，《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》[1]正式發(fā)布，其中“建設(shè)數(shù)字中國”單列篇章，框定了7大數(shù)字經(jīng)濟重點產(chǎn)業(yè)和10大數(shù)字應(yīng)用場景，此外，國家發(fā)改委、工信部等相關(guān)部門聯(lián)合表明，要圍繞加快數(shù)字中國建設(shè)、發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟積極釋放密集利好。我國目前是擁有全球最多網(wǎng)民、最多年輕移動消費人口的國家，且已成為全球第一的電子商務(wù)大國、移動支付大國、智能物流大國以及互聯(lián)網(wǎng)就業(yè)大國。近年來，我國數(shù)字經(jīng)濟增加值規(guī)模不斷擴大，數(shù)字經(jīng)濟對GDP增長的貢獻率超50%以上，至2019年達到67.7%[2，3]，甚至超越了某些發(fā)達國家水平，數(shù)字經(jīng)濟已成為近年來帶動經(jīng)濟增長的核心動力（見圖1）。本文采用國家統(tǒng)計局發(fā)布的《中國統(tǒng)計年鑒—2020》[5]相關(guān)數(shù)據(jù)，以2019年的工業(yè)企業(yè)截面數(shù)據(jù)為樣本，基于Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建企業(yè)的全要素生產(chǎn)率計量模型，通過對國有及國有控股、私營、外商及港澳臺投資工業(yè)企業(yè)（以下簡稱“國有、私營、外資”）等不同所有制企業(yè)在41個行業(yè)中全要素生產(chǎn)率（TFP）的估計，比較不同行業(yè)、不同類型企業(yè)生產(chǎn)率的高低分布。

二、模型構(gòu)建與指標選擇

（一）模型、方法的選擇

經(jīng)濟增長的來源主要包含投入要素量的增長和生產(chǎn)率的提高兩種途徑。其中，生產(chǎn)率可以分為“單要素生產(chǎn)率（SFP）”和“全要素生產(chǎn)率（TFP）”。近現(xiàn)代以來，理論界普遍認為生產(chǎn)率的提高通過“全要素生產(chǎn)率（TFP）”來衡量更為客觀準確。全要素生產(chǎn)率的研究基礎(chǔ)是新古典經(jīng)濟增長核算方法，其可定量測算各項投入要素和生產(chǎn)效率在經(jīng)濟增長中的貢獻份額。在經(jīng)濟增長核算理論中，TFP被視為包括技術(shù)進步、規(guī)模報酬遞增、生產(chǎn)效率提升、測算誤差等因素的“余值”，即等于產(chǎn)出增長率減去各項投入要素增長率的加權(quán)和。常見估計TFP的方法有兩種：一是新古典增長核算方法，其理論模型簡潔，是一種非參數(shù)的實證估計方法；二是計量經(jīng)濟學方法，一般將總產(chǎn)出或增加值作為被解釋變量，將各項投入要素作為解釋變量，通過估計解釋變量參數(shù)來逆算分析。目前研究中較為常用的生產(chǎn)函數(shù)形式包括超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)、Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)和CES生產(chǎn)函數(shù)。由于本文所分析的是一年期的截面數(shù)據(jù)，所以選擇了較為簡潔的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，用計量經(jīng)濟學方法進行估計測算。Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)基本形式為：βα=LAKYAK（1）對數(shù)變形，得到多元線性回歸模型：LnLn++=lnlnlnlnLnβαLKAYLn（2）這里的lnA即全要素生產(chǎn)率（TFP），用于具體分析不同企業(yè)類型的生產(chǎn)效率。

（二）數(shù)據(jù)來源及指標變量說明

根據(jù)中國統(tǒng)計年鑒（2020）[12]，搜集了國有及國有控股、私營及外商和港澳臺投資工業(yè)企業(yè)實際2019年的主要指標數(shù)據(jù)，具體指標變量設(shè)置如下：1.產(chǎn)出變量目前，國內(nèi)大部分學者直接使用統(tǒng)計年鑒中的生產(chǎn)總值作為研究產(chǎn)出的衡量指標，但由于在生產(chǎn)與最終銷售收入之間存在一定的損失，本文使用“營業(yè)收入/億元”作為產(chǎn)出變量，其對數(shù)形式lny為產(chǎn)出變量指標。2.投入變量投入要素主要分為資本和勞動：第一，資本投入。一般指固定資產(chǎn)凈值，即固定資產(chǎn)原價減去累計折舊的凈額，本文采用“固定資產(chǎn)凈額/億元”作為衡量資本投入變量的原始數(shù)據(jù)，其對數(shù)形成lnk為資本投入變量指標。第二，勞動投入。一般研究中對勞動投入的衡量采用就業(yè)人數(shù)指標，即企業(yè)報告期內(nèi)平均實際擁有的、參與本企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的人員數(shù)。本文將“平均用工人數(shù)/萬人”作為勞動投入原始數(shù)據(jù)，其對數(shù)形式lnl為勞動投入變量指標。針對國有、私營和外資三種企業(yè)類型，具體各變量名稱前分別加之“S、P、F”對應(yīng)標識，如表1列示。

三、實證檢驗與分析

在一般實證檢驗中，ADF單位根檢驗、協(xié)整、格蘭杰因果分析以及序列相關(guān)性均是對時間序列的檢驗，而本文只涉及某一年期的截面數(shù)據(jù)，截面數(shù)據(jù)基本不存在自相關(guān)問題，但一般會存在異方差。所以基于謹慎性原則，本文利用Eviews11統(tǒng)計軟件，對指標數(shù)據(jù)先進行了ADF單位根檢驗，以保證數(shù)據(jù)序列的平穩(wěn)性，為多元線性擬合關(guān)系奠定穩(wěn)定的基礎(chǔ)，然后檢驗了多重共線性，以考察解釋變量之間的關(guān)系，最后利用懷特檢驗異方差性，并通過加權(quán)最小二乘法（WLS），設(shè)置權(quán)重以修正異方差，得到最終較為合理的多元線性回歸方程。

（一）描述性統(tǒng)計

目前統(tǒng)計年鑒工業(yè)數(shù)據(jù)包含了41個行業(yè)，因國有企業(yè)無“其他采礦業(yè)”數(shù)據(jù)，外資企業(yè)無“煙草制造業(yè)”和“其他采礦業(yè)”數(shù)據(jù)，所以觀測值分別減少1、2個，私營企業(yè)因后續(xù)檢驗中增加了一階差分處理，則一階差分變量的數(shù)據(jù)觀測值減少1個。綜上，剔除殘缺數(shù)據(jù)項及一階差分處理，部分變量指標觀測值減少1～2個后，詳見表1。

（二）實證檢驗及修正

1.ADF單位根通過對各指標進行ADF單位根檢驗，結(jié)果顯示國有和外資企業(yè)指標在5%、10%水平下序列平穩(wěn)，私營企業(yè)的營業(yè)收入、固定資產(chǎn)凈值和平均用工人數(shù)三個變量均存在單位根，數(shù)據(jù)序列不平穩(wěn)，所以分別對三個變量進行一階差分處理，生成新的變量指標，可以看出，一階差分處理后的變量指標能夠達到1%水平下的平穩(wěn)度，如表2所示。2.多重共線性通過簡單系數(shù)法檢驗，各個所有制企業(yè)的資本和勞動兩個變量的相關(guān)系數(shù)均在0.9以上，各類企業(yè)指標變量具有一定共線性。進而按所有制類型，分別進行變量的逐個回歸以確認并修正多重共線關(guān)系。通過逐步回歸發(fā)現(xiàn)，單個變量的資本或勞動與營業(yè)收入的擬合度均較好，且變量顯著性較高。加入所有變量后，僅國有企業(yè)的勞動變量顯著性水平有所降低，不滿足1%水平下的顯著性，但可以滿足一般研究要求5%的顯著水平，且方程顯著水平明顯提高。考慮到資本和勞動是影響產(chǎn)出的必要變量指標，本次檢驗保留資本和勞動兩個變量。解釋變量之間的共線關(guān)系，有可能是由于近年來數(shù)字經(jīng)濟和教育水平的發(fā)展，數(shù)據(jù)作為新型要素模糊了行業(yè)和其他要素之間的界限，同時，勞動者技能、經(jīng)驗的加速提升，推動人力資本價值的提高，使得勞動和資本兩個投入要素存在了交集，體現(xiàn)為多重共線性，但也更加證實了近年來科技進步、教育改革等經(jīng)濟政策效應(yīng)的存在，對未來進一步在生產(chǎn)函數(shù)和多元回歸模型的構(gòu)建、變量指標的選取等方面的研究提出了更精準的要求。3.異方差性通過前期相關(guān)檢驗，保留確定了被解釋變量為營業(yè)收入lny，解釋變量為資本lnk和勞動lnl；與此同時，國有和外資企業(yè)以初始對數(shù)形式為指標變量，私營企業(yè)以一階差分形式為指標變量。通過懷特檢驗異方差性，結(jié)果如表3所示。根據(jù)懷特檢驗原則，當nR2＜χ20.05（5）=11.07，或者Obs×R2的p值>0.05時，接受同方差假設(shè)，反之則存在異方差。由表3可知，在5%的顯著水平下，只有國有企業(yè)的回歸結(jié)果不存在異方差，其他兩類企業(yè)均存在異方差，遂使用加權(quán)最小二乘法（WLS），設(shè)置權(quán)重為1/lnl，對私營和外資企業(yè)修正消除異方差。

四、結(jié)果分析

（一）回歸結(jié)果分析

經(jīng)過實證檢驗與修正，不同企業(yè)類型最終的回歸方程如下：從三個回歸方程結(jié)果來看，國有企業(yè)方程擬合度約為0.87，私營與外資超過0.95，方程擬合度較好；方程顯著性F>F（12，12），多元線性關(guān)系存在且顯著。在變量顯著性方面，除國有企業(yè)的勞動變量顯著性不滿足1%的顯著水平，但在5%、10%水平下完全顯著外，其他變量均可達到1%的顯著水平，綜合來看，不同企業(yè)類型的所有變量均可達到5%、10%的顯著水平（見表4）。從lnK和lnL的估計系數(shù)之和來看，國有企業(yè)α+β=0.92<1，出現(xiàn)了規(guī)模報酬遞減的現(xiàn)象，有可能是企業(yè)規(guī)模過大或是遺漏了某些投入要素，或是由于受到技術(shù)的制約某些要素投入固定不變，規(guī)模報酬遞減一般只發(fā)生在短期內(nèi)；私營企業(yè)α+β=1.06>1，同時外資企業(yè)α+β=1.1>1，存在輕度規(guī)模報酬遞增的趨勢。與此同時，從資本和勞動的系數(shù)大小上看，三類企業(yè)的資本貢獻度均高于勞動，國有企業(yè)的兩要素貢獻度差距較小，其次是外資企業(yè)，私營企業(yè)差距較大，更傾向依靠資本投入帶來增長。

（二）效率結(jié)果分析

依據(jù)上述回歸結(jié)果，根據(jù)LnY??=βαlnlnlnLKYTFPLnkLnL，可分別求出2019年國有、私營、外資企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）的參考值，如圖2所示。從整體來看，國有企業(yè)效率最高，私營和外資企業(yè)效率較為相近，均低于國有企業(yè)；從行業(yè)分布來看，除其他采礦業(yè)外，國有企業(yè)在各行業(yè)的效率明顯高于私營和外資，尤其是煙草制造業(yè)、文體娛樂用品制造業(yè)、石油煉焦核燃料加工業(yè)和汽車制造業(yè)效率顯著突出，其次為農(nóng)副食品加工業(yè)、家具制造業(yè)和有色金屬的冶煉加工業(yè)。農(nóng)副食品加工和文娛等行業(yè)的突顯，表明隨著人民生活水平的不斷提升，其對物質(zhì)、精神文化的追求日益多元化、品質(zhì)化和特色新穎化，在數(shù)字經(jīng)濟和改革政策的雙重利導下，促使相關(guān)行業(yè)加速發(fā)展。

作者:李倩 單位:石家莊職業(yè)技術(shù)學院經(jīng)濟貿(mào)易系