全要素生产效率研究的国内外综述

对中国知网、万方数据库、维普数据库等数据库关于“劳动力”“生产效率”等关键词的检索结果进行研究发现，当前关于劳动力生产效率有关的研究主要聚焦于如下几个方面：

1.生产效率本身概念内涵和外延的讨论

生产效率问题是经济学领域的热门话题之一。研究者会因为阶段、环境、研究领域的不同，对“效率”的内涵和外延有着不同的理解（陶春海2010）。生产效率本身的概念也在一直不断发展之中。

最早，奎奈（Francois Qnesnay）在农业生产领域使用了效率的概念。由于这个概率如此清晰地反映了投入产出的后果，后来，亚当·斯密（Adam Smith）把生产效率概念扩展到整个社会生产领域，形成了劳动生产率概念。这个概念包含了土地生产率和劳动生产率在内的生产效率，但是它是单要素的生产效率，即反映特定要素投入的投入产出效果。

当今的学者们认为这些单要素指标具有重要意义，但是它们无法全面反映经济增长的全貌。因此，当今经济研究领域认为生产效率是由两个方面构成，即全要素生产率和技术效率。只有通过全要素生产率和技术效率两个层面对效率进行全面把握，才可以把握住生产效率的全貌。

（1）全要素生产率的含义。

全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是与单要素生产率相对应的概念，包含所有生产要素生产率的测量。

第二次世界大战以前测度经济增长是以劳动生产率（单要素生产率）为指标进行的。随后，随着宏观经济学增长核算框架的研究发展，学者们发现传统的生产要素——资本增长和劳动力增长，并不能完全代表经济增长中的所有贡献，现代要素中的技术进步、生产要素的优化组合、组织制度、文化因素等被遗漏了。为了弥补上述缺陷，现代经济学产生了全要素生产率（TFP）的概念，以此来弥补单要素生产率概念的不足之处，即无法全面衡量整体的生产经营效果（张平等，2003）。在统计和计量上，柯布（C.W.Cobb）和道格拉斯（Paul H.Douglas）提出的生产函数理论为TFP 的定量研究奠定了基础，后来丁伯根（Timberger）把时间概念引入生产函数中，创造出了同时包含时间、资本、劳动的用来表示产出的生产函数。

索洛（Solow，1957）在道格拉斯、丁伯根的基础上，提出规模报酬不变性质的生产函数增长方程，定量地确定了技术进步、投入和产出各自的增长率，Solow 把扣除要素投入之后的产出贡献称为索洛剩余，索洛剩余本质上属于TFP 的范畴。丹尼森（Denison，1962）在索洛模型基础上建立了新的丹尼森模型，将投入要素进一步细分化，最终将TFP 定义为在剥离全部生产要素投入增长率之后，所形成的产出增长率“余值”。

在20世纪80年代，乔根森（Jorgenson）在领域将主要生产要素（如劳动和资本）分解为数量投入和质量投入两部分，以包含以生产要素投入为载体的新技术的进化与采用，来证明技术进步在改善资本存量投资中的重要性，同时，他提出了著名的超越对数（Tran－log）生产函数，至今仍被广泛运用。

（2）技术效率的含义。(www.xing528.com)

技术效率反映了特定生产决策单元（Decision Making Unit，DMU）的综合生产能力，对其生产潜能开发、成本控制、技术实现的制度环境改良等多方面进行刻画。

国外最早涉及生产效率的研究是库普曼斯（Koopmans）（1951），他从投入和产出两个维度出发，对DMU 在当前技术水平、不增加投入（或不减少当前产出）的情况之下的状态进行评价，他认为，上述状态之下，该DMU 生产模式在技术上有效的，反映在生产坐标轴上，就是所有满足该要求会造成技术有效点构成生产前沿面。法瑞尔（M.J.Farrell）（1957）在他的著作《生产效率的测量》一书中，将上述总结为技术效率，并且法瑞尔采用了生产前沿的方法对技术效率进行测算。1966年，莱宾斯坦（Leibenstein）在他的著作《X 效率》一文中，从产出的角度重新界定了技术效率：“在相同的投入要素组合规模与市场价格下，决策单元DMU 在该技术水平下所能达到的最大产出除实际产出的百分比”，即“技术效率＝实际产出/最大产出”。莱宾斯坦的这一定义是技术效率在应用研究中使用最多的、被研究者接受最为广泛的概念。技术效率关于投入和产出两个角度的定义，构成了技术效率的全部内涵。

2.生产效率的实证应用

在全要素生产率和技术效率的概念被提出，并且各种测度方法开始成熟起来之后，国内外的经济学研究者开始运用这些研究成果对现实中的经济增长进行很多的实证研究工作。

（1）全要素生产效率的实证应用。

在国外研究方面，学者们对现实中的各个产业和行业进行了有关的全要素生产效率的实证分析。包括：①针对世界范围内不同国家中的农业生产进行了一系列全要素生产效率的测算工作。例如，Hayami ＆Rutta （1970）针对日本的农业生产进行了生产效率测算，研究结果表明技术进步在该国经济增长中扮演了重要角色。Chan ＆ Mountain（1983）以加拿大1952—1977年期间的农业为研究对象进行了全要素生产效率的研究，其结果是，加拿大的农业生产处于规模报酬递增阶段，这是其TFP 增长的主要原因。Jorgenson ＆ Gollop （1992）通过对第二次世界大战以后美国的农业经济与非农私人经济的增长，发现TFP增长率是该国农业经济增长达到80%的主要贡献来源。Rosegrant ＆Evevson （1992）研究认为TFP 的增长是印度种植业经济增长重要来源，农产品优良种质和技术推广体系对于提高TFP 具有重要意义。②不同国家之间全要素生产效率的对比研究。例如，Fulginiti ＆ Perrin（1998）对世界范围内18个国家进行了1961—1985年农业TFP 的历史变迁的研究。Arnade （1998）将这一范围扩大到全球70个国家，并将时间跨度扩展至1961—1993年。这些研究的研究结论基本相似，即大部分国家尤其是发展中国家的TFP 都在不同程度的恶化中。造成这个现象的原因，大部分研究认为是教育和科技投入引发的，教育和科技投入的不同引发了世界范围内TFP 的差异。③国别内部产业的研究。例如，Huffman ＆ Evenson （1993）对美国国内的42个州进行了时间跨度为1950—1982年的测算，并对农业经济增长因素做出了回归分析，实证结果表明美国财政对于农业方面的公共投资与畜产品的研发这两大因素分别对农业生产TFP 起正向推动和负向拉力的作用。Alston，Craig ＆pardey （1998）同样将42个州作为DMU，对美国进行了1949—1991年的TFP 演算，他们认为公共科研投入和技术推广是TFP 增长的主要原因。经济学家斯蒂格勒（Stigerler，1947）对美国制造业的全要素生产率进行了测算。次年，巴顿（Barton G.T.）和库伯（M.R.Cooper）针对美国农业生产测算了TFP，其研究结论得到美国农业部的官方认可。

在国内研究方面，有学者从20世纪90年代就开始了对国内TFP 的研究。根据学者们使用的数据类型的不同，将研究结果大致分为三个不同的类别：①以多个省份区域作为研究对象的区域研究。例如，黄少安、孙圣民等（2005）对1949—1978年中国内地农业生产效率进行了测算研究，认为在不同的土地产权制度下，激励生产要素投入量不同，引发农业总产出有较大不同，在投入相同的生产要素和政策要素时，农业的产出也有所不同。王志刚、龚六堂等（2006）使用了1978—2003年中国28个省市自治区的数据，并且将其划分为东中西三个地区，运用超越对数生产函数的随机前沿模型，对改革开放以来中国地区间生产效率进行了研究。陈卫平（2006）使用了1990—2003年中国农业投入与产出的分省面板数据，使用了非参数的Malmqusit 指数法研究了这期间中国农业全要素增长率情况，发现绝大多数省区的农业技术进步与农业效率损失存在并存的局面。王旭辉、刘勇（2008）使用了DEA 的方法测评了中国31个省份的农业生产效率，发现2003—2005年间一些农业大省农业生产效率始终在较低的水平徘徊。郭军华、倪明（2010）运用三阶段DEA 方法对中国2008年农业生产效率进行了实证研究，力图找出农业效率提高的现实途径，其基本结论是，城市化水平和乡村人口平均受教育年限的提高是农业效率改善的核心因素。方福前、张艳丽（2010）运用中国29个省市自治区1991—2008年的数据研究了农业全要素生产率增长差异的原因，他们发现财政支农的力度和农业在整体经济中的地位会显著影响农业全要素生产率的变动。善高（2018）运用2001—2012年中国31个省区市的农业生产投入产出数据，根据产出距离函数的随机前沿分析方法，对中国低碳农业生产效率进行了测算，发现各地区的低碳农业生产技术效率均呈现出一定的递增趋势。叶文忠、刘俞希（2018）运用DEA 方法研究了长江经济带11个省市2006—2015年的农业生产效率，通过面板数据回归分析发现自然资源禀赋、工业化水平和流通服务业发展对长江经济带农业生产效率的提升有显著的正向影响。②特定省份的TFP 的评估研究。例如，许云芳（2018）基于DEA 模型对山西省农业资源利用效率进行了研究，发现山西省农业资源利用存在一定程度的资源浪费和扭曲的问题，特别是农业化肥和农业从业人员两项投入存在十分明显的冗余现象，农业资源投入所产生的社会效益过低，存在资源投入、成果转化和居民受益脱节的问题。③以微观调研数据为基础的农业TFP 测算研究。例如，李谷成、冯中朝（2010）利用原农业部湖北省15个村级固定观察点1999—2003年所形成的年度微观面板统计数据，多维度检视了农户效率与农户规模的关系，从家庭禀赋角度对农户效率的影响因素进行实证研究，发现小农户是否相对于大农户具有优势取决于政策目标。

（2）技术效率的实证运用。

在国外研究方面，各国学者针对国际范围内的世界整体或者特定国家的农业、粮食生产能力进行了技术效率分析。例如，Colli ＆ Rao（2003）将全世界范围内93个国家设为DMU，使用在联合国粮农组织获得的1980—2000年的平衡面板数据对世界范围内的农业生产技术效率水平做了历史走势的分析，对其未来的走势进行了预测。Battesse ＆Coelli （1992）把印度国内的Aurepalle 地区的38个农场设立为DMU群，然后采用SFA 方法对该群进行了技术效率分析。Natalia 等（2003）把西班牙全国范围内的农业生产技术效率及其变动与Milan 及Aldaz 地区进行了横向对比研究。也有些学者使用微观调研数据对技术效率进行实证分析。例如，Kalirajan （1981）采用实地调查的方法搜集了印度70个农户的投入产出信息数据，建立SFA 生产模型，使用极大似然法对该国粮食（稻谷）技术效率进行了研究。Helmut ＆ Anders （2002）把世界57个国家作为DMU，以1980 至1990年的平衡面板数据进行技术效率的研究，发现发展中国家的经济增长主要依赖于技术效率的改善。James Odeck （2007）采用随机前沿生产函数参数方法和数据包络分析法对挪威19个专业化农场进行了稻谷技术效率及生产能力评价，认为技术效率是提高粮食生产能力的主要因素。

在国内研究方面，孟令杰（2000）采用了非参数的DEA 方法，对1980年到1995年期间中国农业产出的技术效率进行了测量，发现中国农业技术效率呈现下降态势。亢霞、刘秀梅（2005）使用了1992—2002年中国分省的成本和产量数据，选取了几种特定的粮食作物，使用随机前沿生产函数的方法，测算了它们的技术效率和变动趋势，发现扩大土地经营规模对粮食产量增加有积极作用，但是进一步增加肥料、种子和机械投入的增产潜力极为有限。李周、于法稳（2005）以西部12 省份的县为考察对象，选择了1990年、1995年、2000年三个时间点的数据运用DEA 的方法分析了农业生产的效率、包括规模效率，技术效率及全要素生产率的变化，发现对外界依赖少，农业的可持续性就增强，相反，农业的可持续性就下降。张宁、陆文聪（2006）选择了10个东部地区、10个中部地区和11个西部地区作为样本，使用随机前沿分析技术实证研究了中国农村劳动力素质对农业技术效率的影响，得出劳动力的智力素质比身体素质更重要的结论。梁流涛、曲福田等（2008）使用数据包络分析法测度了1997—2004年中国耕地利用效率，在分析了31个省的耕地效率之后发现影响耕地利用效率的因素很多，按照影响程度从大到小排序是：耕地资源禀赋、经济发展水平、自然条件、农业生产条件。李谷正、冯中朝（2010）利用了省级层面的农业行业面板数据和随机前沿生产函数模型，研究了改革开放以来农业内部各行业的全要素生产率增长与行业差异，在把生产率增长分解为技术进步和技术效率变化两部分后，识别出了各行业生产率增长的不同贡献，增进了对于中国农业TFP 增长规律的认识。匡远凤（2012）使用了1988—2009年中国31个省级行政区的农业投入和产出数据，运用了随机前沿方法，将农业劳动生产率变化分解为4个部分，分析了它们对中国农业经济增长的影响，其基本结论为，技术进步和技术效率变化的共同作用对增长的贡献很大。