基于投入距离函数的单要素技术效率测量方法研究

在生产中,由于企业并未掌握关于生产技术的完全信息,因此可能导致不同生产要素具有不同的技术效率水平。而传统的"径向"技术效率测量方法并不能识别生产要素之间的技术效率差异。为解决这一问题,现有的文献中分别提出了基于利润函数和方向距离函数的测量方法。但利润函数的估计需要用到难以收集的价格数据;估计方向距离函数需要事先设定投入要素缩减的方向,而这一方向对于研究者是未知的。基于投入距离函数,本文构建了一个新的可以测量单要素技术效率的框架,且无需价格数据和事先设定"方向"。文章采用贝叶斯方法分两步估计该模型:首先得到模型参数的估计值;其次在模型参数估计值给定的基础上再估计单个要素的技术效率水平。蒙特卡洛模拟分析发现,与直接估计各要素的技术效率的方法相比,这种"两步法"可以更快的实现马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)过程的收敛,并能够较为精确的估计各要素的技术效率水平。之后将该方法应用于北京大学企业社会责任调查的数据,估计了资本和劳动力的技术效率水平。结果显示,企业在利用资本中几乎不存在技术效率损失,并且企业间的资本技术效率水平无明显差异。企业技术效率损失主要来自于劳动力利用不足,且企业间劳动力技术效率水平差异较大。平均而言,劳动力的技术效率水平为77%,即在保持产出和资本投入不变的情况下,可以使劳动力的投入下降23%。这个例子表明,本文提出的方法可以识别生产中导致技术效率损失的主要原因,从而有助于找到提升生产效率的解决方案。