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摘要：對(duì)不同企業(yè)類(lèi)型的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分行業(yè)測(cè)算，結(jié)果表明：第一，國(guó)有企業(yè)效率最高，私營(yíng)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(lè)用品制造業(yè)、石油煉焦核燃料加工業(yè)和汽車(chē)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(jì)

近年來(lái)，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(jì)已成為全世界主流經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向。尤其在新冠肺炎疫情期間，中國(guó)經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)出強(qiáng)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(jì)增長(zhǎng)，需要產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷轉(zhuǎn)型升級(jí)、混合所有制改革不斷深化等舉措多管齊下，因此，了解當(dāng)前經(jīng)濟(jì)新形勢(shì)下各類(lèi)工業(yè)企業(yè)的效率水平，對(duì)進(jìn)一步調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、深化企業(yè)改革以現(xiàn)實(shí)綠色可持續(xù)發(fā)展具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

一、數(shù)字經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀簡(jiǎn)述

2021年，《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》[1]正式發(fā)布，其中“建設(shè)數(shù)字中國(guó)”單列篇章，框定了7大數(shù)字經(jīng)濟(jì)重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)和10大數(shù)字應(yīng)用場(chǎng)景，此外，國(guó)家發(fā)改委、工信部等相關(guān)部門(mén)聯(lián)合表明，要圍繞加快數(shù)字中國(guó)建設(shè)、發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)積極釋放密集利好。我國(guó)目前是擁有全球最多網(wǎng)民、最多年輕移動(dòng)消費(fèi)人口的國(guó)家，且已成為全球第一的電子商務(wù)大國(guó)、移動(dòng)支付大國(guó)、智能物流大國(guó)以及互聯(lián)網(wǎng)就業(yè)大國(guó)。近年來(lái)，我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模不斷擴(kuò)大，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)GDP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率超50%以上，至2019年達(dá)到67.7%[2，3]，甚至超越了某些發(fā)達(dá)國(guó)家水平，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為近年來(lái)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心動(dòng)力（見(jiàn)圖1）。本文采用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)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(jì)量模型，通過(guò)對(duì)國(guó)有及國(guó)有控股、私營(yíng)、外商及港澳臺(tái)投資工業(yè)企業(yè)（以下簡(jiǎn)稱“國(guó)有、私營(yíng)、外資”）等不同所有制企業(yè)在41個(gè)行業(yè)中全要素生產(chǎn)率（TFP）的估計(jì)，比較不同行業(yè)、不同類(lèi)型企業(yè)生產(chǎn)率的高低分布。

二、模型構(gòu)建與指標(biāo)選擇

（一）模型、方法的選擇

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的來(lái)源主要包含投入要素量的增長(zhǎng)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(lái)，理論界普遍認(rèn)為生產(chǎn)率的提高通過(guò)“全要素生產(chǎn)率（TFP）”來(lái)衡量更為客觀準(zhǔn)確。全要素生產(chǎn)率的研究基礎(chǔ)是新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核算方法，其可定量測(cè)算各項(xiàng)投入要素和生產(chǎn)效率在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的貢獻(xiàn)份額。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)核算理論中，TFP被視為包括技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模報(bào)酬遞增、生產(chǎn)效率提升、測(cè)算誤差等因素的“余值”，即等于產(chǎn)出增長(zhǎng)率減去各項(xiàng)投入要素增長(zhǎng)率的加權(quán)和。常見(jiàn)估計(jì)TFP的方法有兩種：一是新古典增長(zhǎng)核算方法，其理論模型簡(jiǎn)潔，是一種非參數(shù)的實(shí)證估計(jì)方法；二是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，一般將總產(chǎn)出或增加值作為被解釋變量，將各項(xiàng)投入要素作為解釋變量，通過(guò)估計(jì)解釋變量參數(shù)來(lái)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(duì)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(jiǎn)潔的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法進(jìn)行估計(jì)測(cè)算。Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)基本形式為：βα=LAKYAK（1）對(duì)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(lèi)型的生產(chǎn)效率。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源及指標(biāo)變量說(shuō)明

根據(jù)中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒（2020）[12]，搜集了國(guó)有及國(guó)有控股、私營(yíng)及外商和港澳臺(tái)投資工業(yè)企業(yè)實(shí)際2019年的主要指標(biāo)數(shù)據(jù)，具體指標(biāo)變量設(shè)置如下：1.產(chǎn)出變量目前，國(guó)內(nèi)大部分學(xué)者直接使用統(tǒng)計(jì)年鑒中的生產(chǎn)總值作為研究產(chǎn)出的衡量指標(biāo)，但由于在生產(chǎn)與最終銷(xiāo)售收入之間存在一定的損失，本文使用“營(yíng)業(yè)收入/億元”作為產(chǎn)出變量，其對(duì)數(shù)形式lny為產(chǎn)出變量指標(biāo)。2.投入變量投入要素主要分為資本和勞動(dòng)：第一，資本投入。一般指固定資產(chǎn)凈值，即固定資產(chǎn)原價(jià)減去累計(jì)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(duì)數(shù)形成lnk為資本投入變量指標(biāo)。第二，勞動(dòng)投入。一般研究中對(duì)勞動(dòng)投入的衡量采用就業(yè)人數(shù)指標(biāo)，即企業(yè)報(bào)告期內(nèi)平均實(shí)際擁有的、參與本企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的人員數(shù)。本文將“平均用工人數(shù)/萬(wàn)人”作為勞動(dòng)投入原始數(shù)據(jù)，其對(duì)數(shù)形式lnl為勞動(dòng)投入變量指標(biāo)。針對(duì)國(guó)有、私營(yíng)和外資三種企業(yè)類(lèi)型，具體各變量名稱前分別加之“S、P、F”對(duì)應(yīng)標(biāo)識(shí)，如表1列示。

三、實(shí)證檢驗(yàn)與分析

在一般實(shí)證檢驗(yàn)中，ADF單位根檢驗(yàn)、協(xié)整、格蘭杰因果分析以及序列相關(guān)性均是對(duì)時(shí)間序列的檢驗(yàn)，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(wèn)題，但一般會(huì)存在異方差。所以基于謹(jǐn)慎性原則，本文利用Eviews11統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)先進(jìn)行了ADF單位根檢驗(yàn)，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(yàn)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(yàn)異方差性，并通過(guò)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(jì)

目前統(tǒng)計(jì)年鑒工業(yè)數(shù)據(jù)包含了41個(gè)行業(yè)，因國(guó)有企業(yè)無(wú)“其他采礦業(yè)”數(shù)據(jù)，外資企業(yè)無(wú)“煙草制造業(yè)”和“其他采礦業(yè)”數(shù)據(jù)，所以觀測(cè)值分別減少1、2個(gè)，私營(yíng)企業(yè)因后續(xù)檢驗(yàn)中增加了一階差分處理，則一階差分變量的數(shù)據(jù)觀測(cè)值減少1個(gè)。綜上，剔除殘缺數(shù)據(jù)項(xiàng)及一階差分處理，部分變量指標(biāo)觀測(cè)值減少1～2個(gè)后，詳見(jiàn)表1。

（二）實(shí)證檢驗(yàn)及修正

1.ADF單位根通過(guò)對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示國(guó)有和外資企業(yè)指標(biāo)在5%、10%水平下序列平穩(wěn)，私營(yíng)企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入、固定資產(chǎn)凈值和平均用工人數(shù)三個(gè)變量均存在單位根，數(shù)據(jù)序列不平穩(wěn)，所以分別對(duì)三個(gè)變量進(jìn)行一階差分處理，生成新的變量指標(biāo)，可以看出，一階差分處理后的變量指標(biāo)能夠達(dá)到1%水平下的平穩(wěn)度，如表2所示。2.多重共線性通過(guò)簡(jiǎn)單系數(shù)法檢驗(yàn)，各個(gè)所有制企業(yè)的資本和勞動(dòng)兩個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)均在0.9以上，各類(lèi)企業(yè)指標(biāo)變量具有一定共線性。進(jìn)而按所有制類(lèi)型，分別進(jìn)行變量的逐個(gè)回歸以確認(rèn)并修正多重共線關(guān)系。通過(guò)逐步回歸發(fā)現(xiàn)，單個(gè)變量的資本或勞動(dòng)與營(yíng)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(guó)有企業(yè)的勞動(dòng)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?？紤]到資本和勞動(dòng)是影響產(chǎn)出的必要變量指標(biāo)，本次檢驗(yàn)保留資本和勞動(dòng)兩個(gè)變量。解釋變量之間的共線關(guān)系，有可能是由于近年來(lái)數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(shí)，勞動(dòng)者技能、經(jīng)驗(yàn)的加速提升，推動(dòng)人力資本價(jià)值的提高，使得勞動(dòng)和資本兩個(gè)投入要素存在了交集，體現(xiàn)為多重共線性，但也更加證實(shí)了近年來(lái)科技進(jìn)步、教育改革等經(jīng)濟(jì)政策效應(yīng)的存在，對(duì)未來(lái)進(jìn)一步在生產(chǎn)函數(shù)和多元回歸模型的構(gòu)建、變量指標(biāo)的選取等方面的研究提出了更精準(zhǔn)的要求。3.異方差性通過(guò)前期相關(guān)檢驗(yàn)，保留確定了被解釋變量為營(yíng)業(yè)收入lny，解釋變量為資本lnk和勞動(dòng)lnl；與此同時(shí)，國(guó)有和外資企業(yè)以初始對(duì)數(shù)形式為指標(biāo)變量，私營(yíng)企業(yè)以一階差分形式為指標(biāo)變量。通過(guò)懷特檢驗(yàn)異方差性，結(jié)果如表3所示。根據(jù)懷特檢驗(yàn)原則，當(dāng)nR2＜χ20.05（5）=11.07，或者Obs×R2的p值>0.05時(shí)，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(guó)有企業(yè)的回歸結(jié)果不存在異方差，其他兩類(lèi)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(duì)私營(yíng)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(guò)實(shí)證檢驗(yàn)與修正，不同企業(yè)類(lèi)型最終的回歸方程如下：從三個(gè)回歸方程結(jié)果來(lái)看，國(guó)有企業(yè)方程擬合度約為0.87，私營(yíng)與外資超過(guò)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(guó)有企業(yè)的勞動(dòng)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(dá)到1%的顯著水平，綜合來(lái)看，不同企業(yè)類(lèi)型的所有變量均可達(dá)到5%、10%的顯著水平（見(jiàn)表4）。從lnK和lnL的估計(jì)系數(shù)之和來(lái)看，國(guó)有企業(yè)α+β=0.92<1，出現(xiàn)了規(guī)模報(bào)酬遞減的現(xiàn)象，有可能是企業(yè)規(guī)模過(guò)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(bào)酬遞減一般只發(fā)生在短期內(nèi)；私營(yíng)企業(yè)α+β=1.06>1，同時(shí)外資企業(yè)α+β=1.1>1，存在輕度規(guī)模報(bào)酬遞增的趨勢(shì)。與此同時(shí)，從資本和勞動(dòng)的系數(shù)大小上看，三類(lèi)企業(yè)的資本貢獻(xiàn)度均高于勞動(dòng)，國(guó)有企業(yè)的兩要素貢獻(xiàn)度差距較小，其次是外資企業(yè)，私營(yíng)企業(yè)差距較大，更傾向依靠資本投入帶來(lái)增長(zhǎng)。

（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(guó)有、私營(yíng)、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(lái)看，國(guó)有企業(yè)效率最高，私營(yíng)和外資企業(yè)效率較為相近，均低于國(guó)有企業(yè)；從行業(yè)分布來(lái)看，除其他采礦業(yè)外，國(guó)有企業(yè)在各行業(yè)的效率明顯高于私營(yíng)和外資，尤其是煙草制造業(yè)、文體娛樂(lè)用品制造業(yè)、石油煉焦核燃料加工業(yè)和汽車(chē)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(duì)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(jì)和改革政策的雙重利導(dǎo)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(xué)院經(jīng)濟(jì)貿(mào)易系