【文章內(nèi)容簡介】 特性對(duì)于考察一段時(shí)期內(nèi)企業(yè)投入產(chǎn)出的關(guān)系有明顯的經(jīng)濟(jì)意義，但不大適合長期現(xiàn)象的評(píng)估。另外該生產(chǎn)函數(shù)假定資本和勞動(dòng)投入之間具有恒定的替代關(guān)系，且市場(chǎng)完全競(jìng)爭及追求最大利潤，因此不太符合中國交通運(yùn)輸業(yè)的實(shí)際情況，同時(shí)該方法只能反映運(yùn)輸業(yè)生產(chǎn)率的靜態(tài)變化，因此，在運(yùn)用過程中存在一定的局限性。鑒于運(yùn)輸業(yè)的特殊情況：交通運(yùn)輸業(yè)的生產(chǎn)的目的是實(shí)現(xiàn)人和物的位移，在運(yùn)價(jià)嚴(yán)重偏離價(jià)值的情況下，實(shí)物量指標(biāo)(如客運(yùn)周轉(zhuǎn)量和貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量)能較好的體現(xiàn)運(yùn)輸業(yè)生產(chǎn)的目的，且不受價(jià)格因素的影響，但其產(chǎn)出難以統(tǒng)一運(yùn)用單一的產(chǎn)出來表示。謝潑德()提出的投入產(chǎn)出距離函數(shù)是以基于生產(chǎn)前沿面思想的生產(chǎn)技術(shù)集合論描述為基礎(chǔ)的，它可以用來建立多產(chǎn)出多投入的技術(shù)描述形式，并可以轉(zhuǎn)化成比較方便的參數(shù)模型和非參數(shù)模型，這對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)的全要素生產(chǎn)率研究較為適用。本文主要運(yùn)用建立在距離函數(shù)基礎(chǔ)上的非參數(shù)Malmquist指數(shù)來反映我國交通運(yùn)輸業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化狀況，并通過分解該指數(shù)討論我國全要素生產(chǎn)率變化的原因。Malmquist指數(shù)法是Cavers, Christensen 以及Diewerd等人于1982(詳見參考文獻(xiàn)[8] )年提出，并由Fare等人1989年(詳見參考文獻(xiàn)[9]、[10] )得到了進(jìn)一步的發(fā)展。從二十世紀(jì)90年代開始，經(jīng)濟(jì)學(xué)家已將基于Malmquist指數(shù)及前沿面方法(如數(shù)據(jù)包絡(luò)方法DEA及隨機(jī)前沿分析方法SFA(stochastic frontier analysis )用于實(shí)證研究((詳見參考文獻(xiàn) [11]、[12]、[13]、[14])。Malmquist指數(shù)是在距離函數(shù)的基礎(chǔ)發(fā)展起來的，為簡要描述Malmquist指數(shù)，首先討論距離函數(shù)。(一)距離函數(shù)若考慮在投入確定條件下，向量Ｍ表示產(chǎn)出向量技術(shù)集 (21) 對(duì)于所有投入向量，用表示可行產(chǎn)出集：； (22)產(chǎn)出集與技術(shù)集之間的關(guān)系可以表示為： (23)產(chǎn)出距離函數(shù)在多產(chǎn)出情形最小值可能無法得到，比較嚴(yán)格的定義需要使用“下確界（infimum）”來代替最小值，產(chǎn)出距離函數(shù)應(yīng)該表示為： 或 (24) (25)可以看出，產(chǎn)出距離函數(shù)在規(guī)模效率不變的情況下可以用單投入單產(chǎn)出的情況下的圖21或兩產(chǎn)出的圖22來解釋。由于產(chǎn)出距離函數(shù)把投入作為保持不變的外生變量，從而擴(kuò)張到最大產(chǎn)出。因此，產(chǎn)出距離函數(shù)表示的是產(chǎn)出向生產(chǎn)前沿面的最大限度擴(kuò)張或逼近。(二)Malmquist指數(shù)測(cè)度為導(dǎo)出Malmquist指數(shù)，首先考慮單投入單產(chǎn)出的基本情形，同時(shí)假定已有t和 t+１兩個(gè)時(shí)期的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，用分別表示時(shí)期t和時(shí)期t+1的投入產(chǎn)出量。結(jié)合下圖23可知，t時(shí)期技術(shù)為參照的Malmquist數(shù)量指數(shù)定義為： (26)類似的t+1時(shí)期技術(shù)為參照構(gòu)造的Malmquist數(shù)量指數(shù)為 (27) 仿造Fisher理想指數(shù)的構(gòu)造方法，可運(yùn)用(2 6)和(27)的幾何平均值，作為度量t時(shí)期到t+1時(shí)期生產(chǎn)率變化的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)M(t+1),即 (28) (三)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的分解1982年Nishimizu和Page用生產(chǎn)函數(shù)法將全要素生產(chǎn)率的變化分解為技術(shù)進(jìn)步和資源配置效率的提高兩個(gè)不同的組成部分。那么全要素生產(chǎn)率指數(shù)可以分解為技術(shù)變化指數(shù)和資源配置變化指數(shù): (29) (210)由于謝潑德定義的距離函數(shù)時(shí)所對(duì)應(yīng)的法雷爾技術(shù)效率函數(shù)的倒數(shù)，所以可以將Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)的距離函數(shù)描述轉(zhuǎn)化為效率函數(shù)描述，據(jù)此而轉(zhuǎn)化的效率函數(shù)描述的技術(shù)變化指數(shù)和資源配置變化指數(shù)分別為： (211) (212)當(dāng)規(guī)模效率發(fā)生變化，產(chǎn)出距離函數(shù)我們可用單投入單產(chǎn)出的情況下的圖24來解釋。 在生產(chǎn)點(diǎn)規(guī)模和技術(shù)同時(shí)保證了有效性，生產(chǎn)點(diǎn)和都沒有保證產(chǎn)出的規(guī)模有效性，生產(chǎn)點(diǎn)因產(chǎn)出太小達(dá)不到規(guī)模有效性，生產(chǎn)點(diǎn)因產(chǎn)出太大也不能實(shí)現(xiàn)規(guī)模有效性。為此資源配置效率指數(shù)可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)。 (213)其中： (214)當(dāng)實(shí)際生產(chǎn)點(diǎn)為時(shí)， (215)上述理論分析表明，資源配置效率的改善和技術(shù)水平的提高是全要素生產(chǎn)率增長的源泉，而資源配置效率水平又由技術(shù)效率水平和規(guī)模效率水平?jīng)Q定。當(dāng)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)時(shí)，全要素生產(chǎn)率水平提高，構(gòu)成Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的三個(gè)變化率具有類似的特性，即當(dāng)某一變化率大于1時(shí)，表明其是全要素生產(chǎn)率增長的源泉，反之，則是導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率降低的根源。(四)距離函數(shù)的求法 從以上分析，我們可以看出，計(jì)算Malmquist指數(shù)的關(guān)鍵是求出距離函數(shù)或效率函數(shù)。計(jì)算效率函數(shù)的方法分為兩類即參數(shù)方法及非參數(shù)方法(詳見參考文獻(xiàn)[23]、[24])。產(chǎn)出效率參數(shù)測(cè)度方法是在預(yù)先確定投投入產(chǎn)出函數(shù)具體形式的前提下，對(duì)既定函數(shù)的生產(chǎn)曲面向由樣本總體決定的最大可能生產(chǎn)曲面的延伸程度的度量。產(chǎn)出效率的非參數(shù)測(cè)度方法是在假定投入不變條件下對(duì)所觀測(cè)樣本構(gòu)成的實(shí)際生產(chǎn)曲面向相對(duì)生產(chǎn)前沿面的最大擴(kuò)展程度的測(cè)度，是現(xiàn)有樣本產(chǎn)出向相對(duì)有效凸多面體的包絡(luò)面多維擴(kuò)展程度的度量。非參數(shù)方法和參數(shù)方法的差別在于生產(chǎn)前沿面形式的差別。具體來講就是無具體函數(shù)形式的凸多面體前沿面和由具體函數(shù)形式?jīng)Q定的生產(chǎn)前沿曲面的差別。因此，兩種基于不同測(cè)度理論與方法的效率測(cè)度結(jié)果是有差別的，但總體上來講兩種測(cè)算結(jié)果應(yīng)該具有結(jié)論的一致性：即都表現(xiàn)為產(chǎn)出面的可擴(kuò)展程度的度量，可擴(kuò)展程度越大，現(xiàn)實(shí)產(chǎn)出效率越低，可擴(kuò)展程度越小，現(xiàn)實(shí)產(chǎn)出效率越高。前沿生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)方法沿襲了傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)思想，首先根據(jù)需要確定或構(gòu)造一種具體的生產(chǎn)函數(shù)形式，然后通過適當(dāng)?shù)姆椒ü烙?jì)位于生產(chǎn)前沿上的函數(shù)參數(shù)的構(gòu)造。AignerChu于1968年提出了用線性規(guī)劃或二次規(guī)劃方法估計(jì)確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)(The AignerChu deterministic frontier function)的參數(shù)方法。確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)把影響產(chǎn)出量的各種可控因素和不可控因素不加區(qū)分地統(tǒng)統(tǒng)歸入一個(gè)單側(cè)的誤差項(xiàng)中，作為對(duì)生產(chǎn)非有效性的反映，其模型可寫作： (216)其中為確定性生產(chǎn)前沿面，為n個(gè)投入要素，反映生產(chǎn)的非有效性，為實(shí)際產(chǎn)出量。顯然，實(shí)際產(chǎn)出總是小于前沿產(chǎn)出，二者之間存在一個(gè)非負(fù)偏差。AignerChu方法是存在非負(fù)偏差條件下使偏差之和或平方和達(dá)到最小以求得函數(shù)的參數(shù)估計(jì)值。AignerChu前沿生產(chǎn)函數(shù)依據(jù)所選擇函數(shù)模型不同，可以形成多種形式、多種態(tài)性的前沿函數(shù)(一般采用Translog函數(shù)，詳見參考文獻(xiàn)[40]、[41])。參數(shù)的估計(jì)方法則很多，如經(jīng)驗(yàn)確定法，投入量比例法，最小平方法等。其參數(shù)求解的數(shù)學(xué)規(guī)劃問題意義明確，簡單易算。但這類方法有兩種缺陷；其一，函數(shù)形式須事先假定，這就是研究過程中帶有較多的假設(shè)條件，研究的意義就受到較大的限制；其二，參數(shù)估計(jì)的有效性和合理性需要檢驗(yàn)。參數(shù)的估計(jì)方法很多，但無論哪一種方法都不能保證生產(chǎn)函數(shù)具有最大產(chǎn)出的特性。參數(shù)估計(jì)的非最優(yōu)性已經(jīng)是制約估計(jì)全要素生產(chǎn)函數(shù)的一大障礙；其三，對(duì)于列于規(guī)劃中的觀測(cè)值數(shù)目有所限制，要由待估參數(shù)的個(gè)數(shù)限定，通常要舍棄一些樣本值，造成估計(jì)結(jié)果的不穩(wěn)定性。生產(chǎn)前沿面的非參數(shù)方法的研究源于1957年經(jīng)濟(jì)學(xué)家法雷爾(詳見參考文獻(xiàn)[42])在經(jīng)濟(jì)效率相對(duì)的生產(chǎn)前沿面研究方法。他擯棄了參數(shù)方法研究中的弱點(diǎn)，對(duì)前沿生產(chǎn)函數(shù)不去尋求生產(chǎn)前沿面的具體形式，而是通過所觀察的大量實(shí)際數(shù)據(jù)基于一定的生產(chǎn)有效性標(biāo)準(zhǔn)找出位于生產(chǎn)前沿面上的相對(duì)有效點(diǎn)。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA方法)則非常好的表現(xiàn)了非參數(shù)方法的內(nèi)涵。它在評(píng)價(jià)技術(shù)效率的同時(shí)，間接給出了邊界生產(chǎn)函數(shù)的表達(dá)形式，避開了在選擇邊界生產(chǎn)函數(shù)的具體形式和變量時(shí)，所遇到函數(shù)模型選擇方面的問題及對(duì)隨機(jī)變量分布假設(shè)選擇的問題，并且在多投入和多產(chǎn)出時(shí)能以實(shí)物的形式來估計(jì)前沿生產(chǎn)函數(shù)，從而避開價(jià)格體系不合理等非技術(shù)因素作用對(duì)前沿生產(chǎn)函數(shù)的影響，同時(shí)可以比較容易地把全要素生產(chǎn)率增長分成兩部分即技術(shù)進(jìn)步（前沿面移動(dòng)）及資源配置效率提高(它同時(shí)可以分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率)。由于DEA方法有其他方法無法比擬的優(yōu)越性，在實(shí)際運(yùn)用中也較為常見。(DEA)概述 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，簡稱DEA)方法是1978年美國著名運(yùn)籌學(xué)家查思斯(A. Charnes)、庫珀(w．w．Cooper)和羅茲(E．Rhodes)(詳見參考文獻(xiàn)[24])等人效率概念為基礎(chǔ)發(fā)展起來一種效率評(píng)價(jià)方法，是運(yùn)籌學(xué)的新的研究領(lǐng)域，它非常好的表現(xiàn)了非參數(shù)方法的內(nèi)涵。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法在理論上是一種線性規(guī)劃的優(yōu)化方法，按照多種投入和多種產(chǎn)出的觀察值，對(duì)同類型單位(如企業(yè)、部門等)進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)的一種新方法。它也是處理一類目標(biāo)決策問題的、理論上完備的方法。它能直接估算多個(gè)決策間相對(duì)關(guān)系，即相對(duì)效率，并把其中效率最高的單元，即相對(duì)效率為1的單元，稱之為相對(duì)有效的決策單元。DEA方法建立在嚴(yán)格的數(shù)學(xué)規(guī)劃理論基礎(chǔ)上，且有重要的經(jīng)濟(jì)意義。從生產(chǎn)函數(shù)的角度看，DEA是評(píng)價(jià)生產(chǎn)效率、特別是具有多個(gè)輸出的生產(chǎn)部門綜合效率的十分理想且卓有成效的方法。利用該方法來估計(jì)前沿生產(chǎn)函數(shù)，不僅可以處理單產(chǎn)出的問題，而且可以處理多投入多產(chǎn)出的問題，可以確定每個(gè)決策單元對(duì)應(yīng)的點(diǎn)是否位于有效生產(chǎn)前沿面上，從而隱含地給出前沿生產(chǎn)函數(shù)，并可獲得許多有用的經(jīng)濟(jì)信息。假設(shè)在J個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)中第j個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)在t時(shí)期的產(chǎn)出向量為投入向量為又根據(jù)Farrell的測(cè)度法可知，在規(guī)模效率不變的情況下，生產(chǎn)系統(tǒng)j的相對(duì)效率可由下述線性規(guī)劃求出： (217) (218) (219) (220)為了進(jìn)一步測(cè)度運(yùn)輸業(yè)的規(guī)模效率，我們需要測(cè)度規(guī)模收益可變的情況下的距離函數(shù)。若在式(217)中和式(219)中加入約束條件(221)即可得到。結(jié)合式(215)可求得交通運(yùn)輸業(yè)的規(guī)模效率為： (222)(五)windowDEA的運(yùn)用需要注意的是，在運(yùn)用DEA進(jìn)行生產(chǎn)率研究中，不能忽略一個(gè)問題，即如果樣本的容量較小，那么運(yùn)用MalmquistDEA方法計(jì)算的前沿面將會(huì)極不穩(wěn)定，在一般的研究過程中決策單元的個(gè)數(shù)不少于指標(biāo)總數(shù)的二倍，否則,全要素生產(chǎn)率的測(cè)算結(jié)果會(huì)不盡人意。由于本文中將采用的指標(biāo)總數(shù)為5個(gè)(固定資產(chǎn)投資凈值、能耗投入、勞動(dòng)投入，旅客周轉(zhuǎn)量產(chǎn)出、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量產(chǎn)出)，而決策單元只有四種(即公路、水路、鐵路、民航等四種運(yùn)輸方式)，運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)的MalmquistDEA方法計(jì)算的結(jié)果出現(xiàn)極不穩(wěn)定的全要素生產(chǎn)率指數(shù)。因?yàn)樯贁?shù)的數(shù)據(jù)難以構(gòu)建各時(shí)期光滑的生產(chǎn)前沿面，為了避免以上情況的方式，國外生產(chǎn)率研究專家采用拓寬樣本量的方法來規(guī)避該問題。目前常用的方法主要為TYW（threeyearwindow）DEA方法及FC(fullcumulative)DEA方法(詳見參考文獻(xiàn)[41])。至今為止，國內(nèi)學(xué)術(shù)界在運(yùn)用曼奎斯特(Malmquist)DEA方法時(shí)基本不考慮樣本中存在的以上問題，因此，未見有介紹該方法和運(yùn)用該方法。下面就兩種方法作簡要的介紹：將t個(gè)時(shí)期的橫截面數(shù)據(jù)劃分為一系列相互重迭的子截面數(shù)據(jù)，每個(gè)截面數(shù)據(jù)由s個(gè)時(shí)期組成(注：時(shí)期跨度s的選擇帶有一定的主觀性)，因此第一個(gè)截面數(shù)據(jù)包括以下時(shí)間跨度；第二個(gè)截面包括以下時(shí)間跨度，各時(shí)期依此類推直至最后一個(gè)截面(即)．運(yùn)用以上方法主要是構(gòu)建子截面的一系列前沿面,并運(yùn)用該前沿面計(jì)算距離函數(shù)。采用該方法可以在投入產(chǎn)出要素個(gè)數(shù)相對(duì)于決策單元較大時(shí)減輕自由度壓力。FC方法與TYW方法相似，第一個(gè)子截面數(shù)據(jù)包括以下時(shí)間跨度；而第二個(gè)子截面包括以下時(shí)間跨度，各時(shí)期依此類推直至最后一個(gè)子截面(即)。在本文中采用TYW方法，那么第一個(gè)子截面數(shù)據(jù)包括以下時(shí)間跨度；第二個(gè)截面包括以下時(shí)間跨度，各時(shí)期依此類推直至最后一個(gè)截面(即)。因此每年的生產(chǎn)前沿面有12(4*4)個(gè)觀察值構(gòu)成，我們可以把19851988年的數(shù)據(jù)作為1988年的前沿面，19861989年的數(shù)據(jù)作為1989年的前沿面依此類推，我們可以用19972000年數(shù)據(jù)構(gòu)筑的前沿面作為2000年的生產(chǎn)前沿面。至此，我們可以求出交通運(yùn)輸業(yè)的Malmquist指數(shù)、資源配置效率指數(shù)、規(guī)模效率指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。第三章 交通運(yùn)輸業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)分析一、交通運(yùn)輸業(yè)投入的確定交通運(yùn)輸業(yè)的投入主要包括兩類：資本投入和勞動(dòng)投入(一)資本投入的度量資本投入是測(cè)量難度最大的投入要素。資產(chǎn)度量的難度根源于固定資產(chǎn)的特征。人們?cè)诂F(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)過程中使用的固定資產(chǎn)，能夠在較長的時(shí)間內(nèi)多次地、反復(fù)地參加生產(chǎn)過程，在生產(chǎn)中發(fā)揮其效用，這便是固定資產(chǎn)的耐用性。從實(shí)物形態(tài)上看，固定資產(chǎn)在其役齡內(nèi)