【摘要】：隨機(jī)前沿分析(Stochastic Frontier Analysis,SFA)是測(cè)度技術(shù)效率和計(jì)算全要素生產(chǎn)率的重要方法。該方法由Aigner et al.(1977)、MeeusenBroeck(1977)和BatteseCorra(1977)先后提出,四十余年來在實(shí)證研究中得以廣泛應(yīng)用。在實(shí)際運(yùn)用過程中,學(xué)者們也從多個(gè)角度對(duì)模型加以改進(jìn)。PittLee(1981)和SchmidtSickles(1984)最早將面板數(shù)據(jù)計(jì)量分析方法與隨機(jī)前沿模型相結(jié)合,建立了面板數(shù)據(jù)隨機(jī)前沿模型。該模型的提出放寬了隨機(jī)前沿模型的假設(shè)條件,使模型估計(jì)過程不再依賴于對(duì)誤差分布的假設(shè),同時(shí)又允許誤差項(xiàng)與解釋變量存在相關(guān)性,面板數(shù)據(jù)隨機(jī)前沿模型的大樣本性也使技術(shù)效率的測(cè)算變得更加穩(wěn)健。近年來,隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)和新經(jīng)濟(jì)地理等學(xué)科的興起,經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的學(xué)者越來越關(guān)注樣本數(shù)據(jù)中包含的空間信息。大量的實(shí)證研究表明,經(jīng)濟(jì)變量中常包含空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性兩種空間交互作用。在進(jìn)行效率研究時(shí)如果忽略了這種空間交互作用可能導(dǎo)致效率測(cè)度的偏差。DruskaHorrace(2004)最早將空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法應(yīng)用于隨機(jī)前沿模型分析框架下,開啟了空間隨機(jī)前沿模型的研究。相對(duì)于傳統(tǒng)的截面數(shù)據(jù)或面板數(shù)據(jù)隨機(jī)前沿模型,空間隨機(jī)前沿模型可以準(zhǔn)確刻畫個(gè)體間空間關(guān)系。如果生產(chǎn)單位間存在空間溢出效應(yīng),這種溢出會(huì)影響技術(shù)效率的估計(jì),這時(shí)運(yùn)用空間隨機(jī)前沿模型進(jìn)行效率測(cè)算更加準(zhǔn)確(DruskaHorrace,2004)。按照Pavlyuk(2012)定義的空間隨機(jī)前沿基本范式,空間隨機(jī)前沿模型主要的形式包括空間滯后隨機(jī)前沿模型(SARSF)、空間自回歸移動(dòng)平均模型SARARSF)和一般空間隨機(jī)前沿模型(general spatial stochastic frontier model)。面板空間隨機(jī)前沿模型則不拘泥于以上范式,其形式更加靈活復(fù)雜。已發(fā)表的論文中有少數(shù)文獻(xiàn)探討了面板空間隨機(jī)前沿模型的構(gòu)建及統(tǒng)計(jì)推斷方法,但所研究的模型形式均為靜態(tài)面板空間隨機(jī)前沿模型(如DruskaHorrace,2004;林佳顯,2014),沒有涉及到個(gè)體生產(chǎn)單位存在時(shí)間滯后影響的情況。對(duì)于模型的估計(jì)方法,大多數(shù)研究運(yùn)用了隨機(jī)前沿模型常用的最大似然估計(jì)法(ML),但似然函數(shù)過于復(fù)雜,難以求得解析解,最大似然估計(jì)也不是解決模型內(nèi)生性最有效的方法(KelejianPrucha,1999)。面板空間隨機(jī)前沿模型在參數(shù)估計(jì)的方法及其統(tǒng)計(jì)性質(zhì)等方面還有待進(jìn)一步研究。論文針對(duì)靜態(tài)面板空間隨機(jī)前沿模型最大似然估計(jì)的求解、動(dòng)態(tài)面板空間隨機(jī)前沿模型的構(gòu)建及估計(jì)、技術(shù)效率時(shí)變的面板空間隨機(jī)前沿模型估計(jì)方法等問題展開研究,并將新的求解、估計(jì)方法應(yīng)用于實(shí)證分析中。論文主體框架分為七個(gè)章節(jié)。第一章,介紹了論文的研究背景和意義、主要研究?jī)?nèi)容及論文的創(chuàng)新點(diǎn)。第二章,對(duì)隨機(jī)前沿模型、空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以及空間隨機(jī)前沿模型的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述,歸納了面板空間隨機(jī)前沿模型的研究成果和待研究之處,在此基礎(chǔ)上確定了論文研究方向。第三章,簡(jiǎn)述了隨機(jī)前沿模型、空間計(jì)量方法及空間隨機(jī)前沿模型三部分基礎(chǔ)理論,介紹了主要模型形式和估計(jì)過程。第四章,基于靜態(tài)面板空間隨機(jī)前沿模型的已有研究,考慮到模型最大似然估計(jì)存在計(jì)算復(fù)雜的問題,探索一種新的求解方法,求模型似然函數(shù)的數(shù)值解。對(duì)求解過程進(jìn)行蒙特卡羅模擬,并對(duì)幾種樣本量情況下的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行比較。運(yùn)用靜態(tài)面板空間隨機(jī)前沿模型對(duì)中國(guó)各地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的變化進(jìn)行分析。第五章,構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板空間隨機(jī)前沿模型,為解決模型存在的內(nèi)生性問題,結(jié)合現(xiàn)有的幾種估計(jì)方法,設(shè)計(jì)一種新的估計(jì)過程并證明所得估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì),運(yùn)用蒙特卡羅模擬對(duì)估計(jì)量的偏誤程度和有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。第六章,在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板空間隨機(jī)前沿模型基礎(chǔ)上,探索技術(shù)效率時(shí)變的面板空間隨機(jī)前沿模型的估計(jì)方法,證明估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。對(duì)非時(shí)變和時(shí)變兩種情況下的技術(shù)效率提出了計(jì)算思路。運(yùn)用技術(shù)效率時(shí)變的面板空間隨機(jī)前沿模型測(cè)算了中國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率,并分析了中國(guó)各地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的效率特征及其外生影響因素。第七章,總結(jié)了全文研究結(jié)論與不足,對(duì)后續(xù)研究提出了建議。研究工作的創(chuàng)新點(diǎn)包括:1.針對(duì)已有研究中模型似然估計(jì)求解過程復(fù)雜的問題,提出了靜態(tài)面板空間隨機(jī)前沿模型最大似然估計(jì)的一種求解方法——SQP優(yōu)化解法。SQP優(yōu)化解法即運(yùn)用序列二次規(guī)劃方法對(duì)模型似然函數(shù)進(jìn)行再識(shí)別,將似然方程求解過程轉(zhuǎn)化為SQP求解過程,在Matlab環(huán)境下編寫程序代碼實(shí)現(xiàn)參數(shù)估計(jì)值的求解。與以往研究中相比,該求解方法的優(yōu)勢(shì)是算法實(shí)現(xiàn)過程簡(jiǎn)單,且蒙特卡羅模擬結(jié)果顯示該方法得到的數(shù)值解具有較小的偏誤和較好的有限樣本性質(zhì)。2.構(gòu)建了動(dòng)態(tài)面板空間隨機(jī)前沿模型,作為對(duì)現(xiàn)有面板空間隨機(jī)前沿模型的補(bǔ)充。根據(jù)模型的特點(diǎn)選取工具變量,結(jié)合Jacobs etal.(2009)和Kapoor et al.(2007)提出的廣義矩方法,構(gòu)建矩條件提出了動(dòng)態(tài)面板空間隨機(jī)前沿模型的空間廣義矩估計(jì)方法,并對(duì)估計(jì)量的一致性進(jìn)行了證明。這一方法的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的估計(jì)量可以求得解析解,且蒙特卡羅模擬結(jié)果顯示所有參數(shù)估計(jì)量的偏誤程度較低、有限樣本性質(zhì)良好。3.對(duì)技術(shù)效率時(shí)變的面板空間隨機(jī)前沿模型提出了廣義矩估計(jì)方法,通過對(duì)模型協(xié)方差結(jié)構(gòu)的分析,先用構(gòu)造時(shí)變因子矩陣和轉(zhuǎn)換矩陣的方法消除時(shí)變無效率項(xiàng),對(duì)其他誤差項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行廣義矩估計(jì),再結(jié)合JLMS方法計(jì)算技術(shù)效率的同時(shí)估計(jì)無效率項(xiàng)的方差,并對(duì)估計(jì)量的一致性進(jìn)行了證明。該方法能有效的解決技術(shù)效率時(shí)變的面板空間隨機(jī)前沿模型參數(shù)估計(jì)問題。論文在模型構(gòu)建、參數(shù)估計(jì)及統(tǒng)計(jì)性質(zhì)驗(yàn)證方面對(duì)現(xiàn)有面板空間隨機(jī)前沿模型理論方法作出了有益補(bǔ)充。論文也存在一些待改進(jìn)之處,動(dòng)態(tài)面板空間隨機(jī)前沿模型的形式比較繁瑣,估計(jì)過程也有待進(jìn)一步簡(jiǎn)化,以使之更適用于實(shí)證研究。
【圖文】：

．、數(shù)據(jù)來源：根據(jù)模式ＩＩ隨機(jī)效應(yīng)模型計(jì)算而得逡逑圖４．２直觀顯示了邋２００８年和２０１５年各省技術(shù)效率分布情況。將計(jì)算所得２００８逡逑年和２０１５年農(nóng)業(yè)技術(shù)效率按照由淺到深劃分五個(gè)等級(jí)進(jìn)行著色。最深顏色表示技術(shù)逡逑效率值在０．８－１區(qū)間，最淺顏色表示技術(shù)效率值在０－０．２區(qū)間。從技術(shù)效率分布上可逡逑

．、圖４．３顯示，按照同樣的分組標(biāo)準(zhǔn)全要素生產(chǎn)率X棾ぢ手換至巳鱟�，茧H跣у義下試齔ぢ駛至肆鱟欏４恿階槭莘植忌峽矗厴試齔そ峽斕牡厙?guó)主要辶x顯詼�，琢b斕模保備鍪》莘直鷂穎�、临狛、河南、海南、山东、吉翈福建、湖辶x媳�、晌r！⒄憬�、江苏，，札Zぢ首盥模錘鍪》菸籩蕁⒅厙臁⑽韃�、灶H稀＜際蹂義

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