索洛殘差法和隱性變數法在估算全要素生產率時,都暗含著一個重要的假設即認為經濟資源得到充分利用,此時,全要素生產率增長就等於技術進步率。換言之,這兩種方法在估算全要素生產率時,都忽略了全要素生產率增長的另一個重要組成部分———能力實現改善( improvement incapacity realization) 即技術效率提升的影響。潛在產出法(potential output approach,PO) 也稱邊界生產函式法(frontier production function) 正是基於上述考慮提出的,其基本思路是遵循法雷爾(Farrell ,1957) 的思想,將經濟成長歸為要素投入增長、技術進步和能力實現改善(技術效率提升) 三部分,全要素生產率增長就等於技術進步率與能力實現率改善之和;估算出能力實現率和技術進步率,便給出全要素生產率增長率。潛在產出法可分為兩類:一是參數隨機邊界分析(stochastic frontier analysis,SFA) ,其中較為流行的方法為Hildreth and Houck(1968) 的隨機係數面板模(random coefficient panel model) ,這類方法可以很好地處理度量誤差,但需要給出生產函式形式和分布的明確假設,對於樣本量較少的實證研究而言,存在著較大問題(Gong and Sickles ,1992) 。二是非參數數據包絡分析(data envelopmentanalysis,DEA) ,這種方法直接利用線性最佳化給出邊界生產函式與距離函式的估算,無需對生產函式形式和分布做出假設,從而避免了較強的理論約束。但這兩類方法只適合於面板數據,並不能單獨估算出某一主體的全要素生產率增長,所以本文沒有採用這兩種方法。
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