福建省技术的经济效应分析

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摘 要：文章首先通过前沿生产函数来研究福建省的技术效率水平，结果显示福建省的技术效率水平在逐渐提高。随后选取时间序列数据，对福建省的地区GDP和技术效率水平，做因果关系检验，表明技术效率促进经济的增长，对两者作回归分析，结果显示短期内技术能刺激经济的增长，但长期过程对于经济增长的影响会逐渐减小。

关键词：技术效率 经济增长 因果检验 效应分析

中图分类号：F204 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2011）12-242-02

一、引言

“科学技术是第一生产力”，其中的技术效率更为重要，地区经济的发展同样需要技术的推动。地区经济的协调和可持续发展就需要经济和技术的相互推动，经济和技术的收敛则能说明地区发展的均衡，符合国家的发展战略。这就涉及到经济发展，经济发展受到技术效率多大的影响，怎么影响，都需进一步研究。笔者研究的是福建省的经济发展，选取历年的经济发展数据，进行技术效率和经济发展关系的研究。

二、技术效率的研究、测算

1.技术效率的研究。随机前沿生产函数是Aigner，Lovell和Schmidt(1977)以及Meeusen和Vanden Broeck(1977)分别独立提出来的①②。该模型起初并没有处理综列数据的能力，但是Battese和Coelli在1992年提出了一个针对综列数据的随机前沿生产函数模型，使该模型处理跨时间段的数据成为可能，极大地提升了应用范围③。笔者在借鉴Battese和Coelli(1992)的模型的基础上，使用较为灵活的超越对数（Translog）生产函数④，建立实证测算福建省技术效率的随机前沿生产函数模型，具体如下:

1nGDPit=β0+βK1nKit+βL1nLit+εit （1）

εit=νit+uit （2）；TEit=exp(-uit) （3）；uit=βt*ui （4）；

vit~iidN(0,σ)

uit~iidN+（0,σu2）

i=1，2，Λ，N；N=5

t=1，2，Λ，T；T=10

式（1）中，i为各样本的排列序号，t为时期序号，β0为截距项βx、βk，为待估计的参数。式(2)中，εit代表第一个公式中的误差项，由两部分组成：一是表示噪声的系统随机误差γit~iidN(0,σγ2)；二是表示技术无效的非负随机误差uit~iidN+(0,σu2)。式(3)中，TEit表示样本中第i个城市第t年度的技术效率水平。在公式(4)和(5)中，βt描述了时间因素对uit的影响。η是待估计的参数，用来反映技术效率变化率的大小。式(6)中，待估计的参数γ表示随机扰动项中技术非效率所占的比例。如果γ=0，则σu2=0，也就是说样本中不存在着非效率状态，此时，使用最小二乘法(OLS)即可进行有关分析。反之，就说明样本中一定存在着技术非效率，此时，使用随机前沿技术(SFA)就显得十分必要。

2.技术效率的测算。

（1）数据说明。笔者选择了福建省级作为样本，时间跨度为1978~2009年共32个年度的相关数据，数据来自于《福建省统计年鉴》（2010年），所取的三个指标为：GDP为地区的生产总值、K为地区按行业分城镇固定资产投资、L为地区的年末从业人员。

（2）实证测算。应用Frontier(4.1)软件，得到模型的最大似然估计结果（见表1）和福建省技术效率水平（见表2）。

（3）结果分析。r值为0.9864（表1），且通过了极大似然检验，较高的估计值说明公式(1)中的误差项有着十分明显的复合结构，因此使用SFA技术是十分必要的；η参数为0.0077（表1），即时间因素对误差的影响将以递增的速率下降，这说明，福建省所面临的随机因素将随着时间的推移加速下降；从总体（表1）来看，福建省这32年的平均技术效率水平为0.99582206，说明福建省充分发挥现有的技术水平，投入要素使用效率较高，实际产出与前沿生产面的距离较小，福建省的经济增长选择“从内部挖掘潜力的集约式增长，避免过分依靠增加投入的外延式的增长”的模式取得一定的成效；从各年度来看（图1），全省的技术效率都呈现出一种稳步上升的趋势，这说明在经济发展过程中，投入要素的使用效率在逐年提高，实际产出与前沿面的距离在不断缩小。

三、经济发展与技术效率的关系

利用上述的前沿生产函数模型计算的福建省技术效率和GDP数据计算技术效率变化率（RTE）和GDP变化率（RGDP），计算结果如下：

分析技术效率和经济的具体关系，需建立技术效率和经济的回归模型，这就要检验序列的稳定性和因果关系。用时间序列回归分析首先要检验序列的稳定性。笔者利用单位根检验ADF的方法来验证序列的单整阶数，对于非平稳序列，还得继续检验其一阶差分甚至二阶差分的稳定性，结果表明：其RGDP序列是平稳的，RTE序列的二阶差分是平稳的⑤。

进一步验证：是经济增长带来技术效率水平的提高还是技术效率水平的提高带来经济的增长，则就需要因果关系检验来进行验证。

结果表明在5%水平下接受第二假设，拒绝第一假设，即技术效率水平的提高带来经济的增长。进一步分析技术对于经济增长的效应，建立如下回归模型：

1nRGDPt=c(1)+c(k)1nRTEt-k+εt，其中，k为滞后期，RGDPt为GDP变化率，RTEt-k为技术效率水平变化率，εt为误差项，回归结果如下：

对于福建省来说技术效率在滞后一年内对经济表现出正相关，有递减的趋势，说明技术在短期内的确能促进经济的增长，但没有持续性，对未来经济增长的作用逐渐减弱。要保持经济的增长就应当保证技术的更新，缩短技术更替的周期，加大技术的投入。

四、结论

技术的作用程度及时续长短对于经济的作用是不同的，对于福建省的技术效率在滞后一年内对经济指标呈现正相关，但有递减趋势。说明短期内技术能刺激经济的增长。但长期过程中，可能由于技术的投入，更新以及实践等问题，其对于经济增长的影响会逐渐减小。而技术包括生产技术、管理技术等，所以想要保持经济的可持续发展，除了加大对于技术的投入，处理好技术内部比例关系及投入比例，技术的研发、更新等问题也应当加以重视，从而可以更大的发挥技术的作用，最终促进经济的增长。

注释：

①Aigner D J, Lovell C A K, Schmidt P. Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models[J].Journal of Econometrics,1977,6:21-37.

②Meeusen W, Van Den Broeck J. Efficiency Estimation from Cobb-Douglas Production Functions with Composed Error [J].International Economic Review,1977(18),435-444.

③Battese G E. Coelli T J. Frontier Production Functions, Technical Efficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India[J].Journal of Productivity Analysis,1992(3):153-169.

④Christensen L R, Jorgenson D W, Lau L J. Transcendental Logarithmic Production Frontiers[J] Review of Economics and Statistics.1973.Feb:28-45.

⑤易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国统计出版社,2002.

（作者单位：三明市住房公积金管理中心 福建三明 365300）

（责编：吕尚）