梁健娟　曾光

摘要：基于2003-2010年間中國飲料制造業(yè)13個四位數(shù)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法，對飲料制造業(yè)整體及細(xì)分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率（TFP）進(jìn)行測度，并考察TFP指標(biāo)的變動情況。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用Tobit模型對行業(yè)TFP的影響因素進(jìn)行了探討。結(jié)果表明，考察期間，技術(shù)進(jìn)步是推動TFP增長的主要動力；人均資本、企業(yè)規(guī)模和勞動力成本與飲料制造業(yè)TFP間具有顯著的正相關(guān)性，而出口交貨值和市場競爭程度兩項(xiàng)指標(biāo)與TFP間不顯著負(fù)相關(guān)。

關(guān)鍵詞：飲料制造業(yè)；全要素生產(chǎn)率；Malmquist指數(shù)；Tobit模型

中圖分類號： 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： 文章編號：0439-8114（2014）13-3199-05

Total Factor Productivity Measurement and Factors Affecting Chinas Beverage Manufacturing Industry Based on Perspectives of 13 Four-Digit Industry

LIANG Jian-juan， ZENG Guang

（College of Economics and Management， Huazhong Agricultural University， Wuhan 430070， China）

Abstract： The panel data of China's beverage manufacturing industry through 2003-2010 and non-parametric data envelopment analysis and DEA-Malmquist productivity index method were used to measure the total factor productivity of the overall beverage manufacturing industry and its four-digit industry segments. The TFP decomposition indicators of changes situation were studied. Tobit model was used to study the factors influencing TFP. Results showed that during the inspection， technological progress was the key force for TFP growth. The capital per capita， enterprise scale and labor costs had significant negative impact on beverage manufacturing TFP. The two indicators and TFP was not negatively correlated between export delivery value and degree of competition in the market.

Key words： beverage manufacturing industry； total factor productivity； malmquist index； Tobit model

隨著收入的增長及生活水平的不斷提高，消費(fèi)者對各種飲料制品的需求在持續(xù)穩(wěn)定地增加。與之相對，中國飲料制造業(yè)也在不斷地發(fā)展和壯大，產(chǎn)品種類日趨多樣化，產(chǎn)量逐年提高。據(jù)統(tǒng)計，2003-2010年中國飲料制造業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值一直保持著高速增長的態(tài)勢，年均增長率達(dá)到了25.52%。而飲料制造業(yè)持續(xù)增長的動力究竟是來自于要素投入的增加還是全要素生產(chǎn)率（Total factor productivity，簡稱TFP）的提高，目前還沒有權(quán)威的結(jié)論。因此，從飲料制造業(yè)整體和細(xì)分行業(yè)層面對其全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度，并從技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率等角度進(jìn)行分析，進(jìn)而探究行業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素，就顯得尤為重要。

現(xiàn)有中國工業(yè)生產(chǎn)率的研究，主要集中于對工業(yè)整體全要素生產(chǎn)率的測度，并對其二位數(shù)細(xì)分行業(yè)的生產(chǎn)率及其分解指標(biāo)進(jìn)行考察，而飲料制造業(yè)往往是作為其39個二位數(shù)細(xì)分行業(yè)之一進(jìn)行測度。李春頂[1]選取了1998-2007年中國制造業(yè)28個二位數(shù)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，采用DEA—Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法對飲料制造業(yè)進(jìn)行研究的結(jié)果表明，其TFP年均增長6.3%，其增長的貢獻(xiàn)主要來自于技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)效率的年均增長率較??；周燕等[2]采用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法，對1996-2007年間中國34個二位數(shù)工業(yè)行業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度，其中飲料制造業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長8.50%，其技術(shù)進(jìn)步的平均增長率達(dá)到了10.30%，而技術(shù)效率的平均增長率則為-1.7%；干春暉等[3]則采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)（SFA）分析方法，對1998-2007年間工業(yè)36個二位數(shù)細(xì)分行業(yè)的生產(chǎn)績效進(jìn)行了測算，發(fā)現(xiàn)飲料制造業(yè)TFP年均增長9.40%，其中資源配置效率改善的貢獻(xiàn)最大，達(dá)到了88.30%，其次是技術(shù)進(jìn)步，占48.89%，而技術(shù)效率和規(guī)模效率的貢獻(xiàn)均為負(fù)值；鄭兵云等[4]同樣采用SFA分析方法發(fā)現(xiàn)1996-2007年間飲料制造業(yè)TFP年均增長率僅為4.28%，技術(shù)進(jìn)步的平均增長率為4.79%，是TFP增長的主要動力，技術(shù)效率和資源配置效率的提高對TFP的貢獻(xiàn)年平均分別為0.89%和0.68%，而規(guī)模效率使TFP每年下降了0.50%。由此看來，不同文獻(xiàn)對中國飲料制造業(yè)TFP及其分解指標(biāo)測度結(jié)果差別很大，主要有兩個方面的原因：一是指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)處理上的差異；二是研究方法的不同，有的文獻(xiàn)采用非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，而有的文獻(xiàn)則是采用隨機(jī)前沿分析法。

從數(shù)據(jù)選取角度來看，現(xiàn)有文獻(xiàn)都是將飲料制造業(yè)作為工業(yè)（制造業(yè)）的一個二位數(shù)行業(yè)進(jìn)行測度，限于數(shù)據(jù)的獲取，對其四位數(shù)細(xì)分行業(yè)進(jìn)行研究的文獻(xiàn)還沒有，所以其研究結(jié)論難免失之于粗略。有鑒如此，本研究將采用2003-2010年中國飲料制造業(yè)13個四位數(shù)細(xì)分行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)方法，對飲料制造業(yè)整體及各細(xì)分行業(yè)TFP及其分解指標(biāo)進(jìn)行測度，并對其增長動力及影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。

1 研究方法

測度全要素生產(chǎn)率的方法主要有參數(shù)法和非參數(shù)法兩種，本研究以飲料制造業(yè)13個細(xì)分行業(yè)為研究對象，由于這些行業(yè)自身特性不同，不宜假定統(tǒng)一的生產(chǎn)函數(shù)形式，故采用國際上應(yīng)用最為廣泛的基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的DEA-Malmquist 指數(shù)方法。

首先用投入集L（y）來定義投入距離函數(shù)：

di（x，y）=max{ρ：（x/ρ）∈L（y）} （1）

式（1）中，d（x，y）為距離函數(shù)，i表示基于投入的距離函數(shù)，x和y分別表示投入和產(chǎn)出向量，ρ表示Farrell面向投入的效率指標(biāo)。

L（y）={x：x可以生產(chǎn)y}={x：（x，y）∈S}。

基于投入角度的Malmquist指數(shù)可以表示為：

d■■=d■■（xt+1，yt+1）/d■■（xt，yt） （2）

式（2）中，Malmquist指數(shù)的測度是以時間t的技術(shù)T水平為參照，從時期t到t+1的技術(shù)效率變化的Malmquist指數(shù)，同理，定義在t+1時期的技術(shù)水平下，測度時期t到t+1的技術(shù)效率變化的Malmquist指數(shù)：

d■■=d■■（xt+1，yt+1）/d■■（xt，yt） （3）

實(shí)際應(yīng)用中，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)是采用式（2）、式（3）的幾何平均數(shù)來衡量時期t到t+1時期的全要素生產(chǎn)率的變化。

Mi（xt+1，yt+1；xt，yt）=[■×■]■

=■×[■×■]■

=EC（xt+1，yt+1；xt，yt）TP（xt+1，yt+1；xt，yt）

=PC·SC·TP （4）

式（4）中，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)在不變規(guī)模報酬假定下可以分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（EC）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TP）。EC還可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)（PC）和規(guī)模效率變化指數(shù)（SC）。其中，PC=■，v表示規(guī)模報酬可以改變。 2 數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)選取

基于四位數(shù)行業(yè)企業(yè)層面的相關(guān)數(shù)據(jù)，所選取均為國有及規(guī)模以上非國有飲料制造業(yè)企業(yè)的相關(guān)指標(biāo)，數(shù)據(jù)主要來源于國務(wù)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中心數(shù)據(jù)庫和歷年《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》。由于從2003年起統(tǒng)計部門開始采用新的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，即《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類與代碼》（GB/T4754-2002）對行業(yè)進(jìn)行重新分類，因此為保持研究的一致性，選擇2003-2010年飲料制造業(yè)13個四位數(shù)細(xì)分行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究（表1）。

2.1 投入指標(biāo)

采用DEA方法對全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度，投入指標(biāo)通常包括資本投入、勞動力投入、銷售成本和管理費(fèi)用等。資本投入指標(biāo)的最佳選擇是物質(zhì)資本服務(wù)流量，但現(xiàn)有統(tǒng)計口徑中沒有資本服務(wù)流量的相關(guān)數(shù)據(jù)，因此借鑒大多數(shù)文獻(xiàn)的做法，選取固定資產(chǎn)凈值平均余額為資本投入；應(yīng)該說，有效勞動時間是衡量勞動力投入的最準(zhǔn)確的指標(biāo)，但目前還沒有這方面的統(tǒng)計，因此同樣參照已有研究，選取全部從業(yè)人員平均數(shù)作為勞動力投入；銷售成本是指已銷售產(chǎn)品的生產(chǎn)成本或已提供勞務(wù)的勞務(wù)成本，以及其他銷售的業(yè)務(wù)成本等的總和，本研究選取銷售成本來表示產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的物料損耗價值指標(biāo)；管理費(fèi)用包括職工教育經(jīng)費(fèi)、業(yè)務(wù)招待費(fèi)、技術(shù)轉(zhuǎn)讓費(fèi)、咨詢費(fèi)、勞動保險費(fèi)、待業(yè)保險費(fèi)、董事會會費(fèi)以及其他管理費(fèi)用等，本研究選取該指標(biāo)作為企業(yè)人力資本投資成本。

2.2 產(chǎn)出指標(biāo)

現(xiàn)有大多文獻(xiàn)都是以工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)增加值或銷售收入等作為產(chǎn)出指標(biāo)[5-8]。綜合來看，企業(yè)銷售收入不僅衡量了企業(yè)的銷售能力，而且還可以反映企業(yè)的庫存管理能力，能夠全面科學(xué)地表征企業(yè)的產(chǎn)出狀況，因此本研究選取行業(yè)產(chǎn)品銷售收入作為產(chǎn)出指標(biāo)。

考慮到上述相關(guān)指標(biāo)的價格因素影響，進(jìn)行如下處理：固定資產(chǎn)凈值平均余額用固定資產(chǎn)價格指數(shù)進(jìn)行平減，管理費(fèi)用和銷售成本用國內(nèi)生產(chǎn)總值價格指數(shù)進(jìn)行平減，產(chǎn)品銷售收入用工業(yè)品出廠價格指數(shù)進(jìn)行平減，其數(shù)值均以2003年為不變價格表示。

3 TFP指標(biāo)測度及其分解

應(yīng)用DEAP2.1軟件包，對中國2003-2010年飲料制造業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度并分解，同時，對飲料制造業(yè)13個四位數(shù)行業(yè)的全要素生產(chǎn)率變動分別進(jìn)行測度及分解。

3.1 飲料制造業(yè)全要素生產(chǎn)率平均變動及分解

考察飲料制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動，首先對2003-2010年中國飲料制造業(yè)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行測度，并根據(jù)公式（4）分解為技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率（又分解為純技術(shù)效率及規(guī)模效率）等指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上對結(jié)果取幾何平均值即為飲料制造業(yè)全要素生產(chǎn)率總體變動情況（表2）。

從表2可知，考察期間，中國飲料制造業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長率為1.5%（年均全要素生產(chǎn)率指數(shù)減去1即為年均增長率），其中技術(shù)進(jìn)步的作用明顯，其年均增長率為1.0%，技術(shù)效率的年均增長率為0.6%。而從技術(shù)效率的分解來看，規(guī)模效率和純技術(shù)效率的年均增長率分別為0.4%和0.2%。綜合起來看，中國飲料制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高是各種因素共同作用的結(jié)果，但其中以技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)最大。

中國飲料制造業(yè)全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步變化保持了高度的同步性，由此看來，技術(shù)進(jìn)步是推動飲料制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的主要源泉。進(jìn)入21世紀(jì)以來，中國飲料制造業(yè)企業(yè)將新技術(shù)開發(fā)和新產(chǎn)品發(fā)明改造與應(yīng)用作為自身發(fā)展的關(guān)鍵。同時，飲料制造業(yè)的規(guī)模效率與技術(shù)效率的變動趨勢相同，表明規(guī)模生產(chǎn)狀況的改善在技術(shù)效率的提升中起到了至關(guān)重要的作用。

進(jìn)一步考察發(fā)現(xiàn)，盡管飲料制造業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解指數(shù)的平均值均為正數(shù)，但從各年份平均值看，各指標(biāo)的增長率在不同年份均有負(fù)值出現(xiàn)，尤其是全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)，其增長率一直呈下降的趨勢。表明近幾年飲料制造業(yè)企業(yè)大多是粗放式增長，新技術(shù)和新產(chǎn)品的研究與應(yīng)用速度緩慢，不利于企業(yè)集約化地使用各種投入要素，造成投入要素的浪費(fèi)，在一定程度上會阻礙生產(chǎn)效率的提升。

3.2 細(xì)分行業(yè)TFP變動及分解

在整體分析中國飲料制造業(yè)全要素生產(chǎn)率變動的基礎(chǔ)上，根據(jù)公式（4）接著對13個四位數(shù)行業(yè)的全要素生產(chǎn)率及其分解進(jìn)行測度（表3）。

由表3可見，從13個四位數(shù)行業(yè)的TFP的增長率指標(biāo)來看，除瓶（罐）裝飲用水制造（-0.2%）、果菜汁及果菜汁飲料制造（-1.8%）和茶飲料及其他軟飲料制造（-2.3%）外，其他行業(yè)在考察期間的TFP增長率均為正，其中啤酒制造、白酒制造和黃酒制造增長最快，分別達(dá)到了4.9%、3.6%和3.1%。表明在考察期間，絕大多數(shù)飲料制造細(xì)分行業(yè)的TFP是增長的。

與上節(jié)考察行業(yè)整體生產(chǎn)率變化結(jié)論相似，除葡萄酒制造和碳酸飲料制造兩個行業(yè)外，其他細(xì)分行業(yè)技術(shù)進(jìn)步率變化與TFP指數(shù)變化保持著較高的同步性。證明了中國飲料制造業(yè)TFP增長主要來自于以新技術(shù)和新產(chǎn)品的發(fā)明與創(chuàng)造為主的技術(shù)進(jìn)步。

與技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)不同，考察期間技術(shù)效率增加的只有白酒制造、啤酒制造、黃酒制造、葡萄酒制造和碳酸飲料制造這5個行業(yè)，而酒精制造等6個行業(yè)技術(shù)效率不變，瓶（罐）裝飲用水制造和果菜汁及果菜汁飲料制造兩個行業(yè)技術(shù)效率出現(xiàn)了下降。這表明隨著飲料制造業(yè)企業(yè)制度安排的完善和管理水平的提高，以制度和管理創(chuàng)新為主要方式的純技術(shù)效率和規(guī)模效率改進(jìn)的空間有限。進(jìn)一步從技術(shù)效率的分解指標(biāo)看，除葡萄酒制造純技術(shù)效率有所提高外，白酒制造等10個行業(yè)的純技術(shù)效率保持不變，而瓶（罐）裝飲用水制造等兩個行業(yè)的純技術(shù)效率有所下降。與純技術(shù)效率的變化相比，規(guī)模效率總體提高趨勢稍好，其中白酒制造等5個行業(yè)的規(guī)模效率變化呈上升的趨勢。

4 TFP影響因素分析

4.1 指標(biāo)選取

根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)并結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性，選取出口交貨值、人均資產(chǎn)、市場競爭、企業(yè)規(guī)模、勞動力成本等5個指標(biāo)，對中國飲料制造業(yè)TFP的影響因素進(jìn)行分析。

出口交貨值包括收購交貨值和自營出口額，該數(shù)值能夠反映國外經(jīng)濟(jì)環(huán)境的好壞。通常該數(shù)值較大時，表明產(chǎn)品比較容易變現(xiàn)，有利于企業(yè)效率的提高。預(yù)期該數(shù)值與行業(yè)TFP正相關(guān)。

人均資本指標(biāo)以行業(yè)固定資產(chǎn)與全部從業(yè)人員平均數(shù)之比度量，理論上人均資本越大，越有利于企業(yè)生產(chǎn)效率的提高。預(yù)期人均資本與行業(yè)TFP正相關(guān)。

市場競爭指標(biāo)以企業(yè)數(shù)量來表征，通常企業(yè)數(shù)量越多，競爭性越強(qiáng)，因此企業(yè)將加大技術(shù)投入以提高效率。預(yù)期市場競爭與行業(yè)TFP正相關(guān)。

企業(yè)規(guī)模指標(biāo)以行業(yè)資產(chǎn)總額與企業(yè)數(shù)量之比表示，通常隨著企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，其規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)會使其TFP增加，但同時管理成本增加等導(dǎo)致的交易成本上升也會制約TFP的上升。預(yù)期該指標(biāo)與行業(yè)TFP相關(guān)性不確定。

勞動力成本指標(biāo)以從業(yè)人員數(shù)與行業(yè)職工平均工資的乘積表示，通常來說，勞動力成本的上升會降低企業(yè)的利潤，進(jìn)而影響其生產(chǎn)效率。預(yù)期該指標(biāo)與行業(yè)TFP負(fù)相關(guān)。

4.2 Tobit模型回歸結(jié)果及分析

在回歸估計中，參照于海龍等[9]的做法，以2003年為基期的定期指數(shù)，根據(jù)環(huán)比指數(shù)計算出歷年的累積全要素生產(chǎn)率指數(shù)為被解釋變量，以上述5個因素為解釋變量，運(yùn)用Eviews6.0軟件對中國飲料制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素做面板Tobit模型分析，結(jié)果見表4。

由表4可以得出如下結(jié)論：

1）出口交貨值指標(biāo)與行業(yè)TFP負(fù)相關(guān)，與預(yù)期相反，且不顯著。其原因可能與我國目前的飲料制造業(yè)產(chǎn)品市場主要在國內(nèi)，受國際環(huán)境的影響較小有關(guān)。這也從一個側(cè)面反映了當(dāng)前飲料制造業(yè)發(fā)展滯后，國際市場競爭力有限。

2）人均資本與行業(yè)TFP間顯著正相關(guān)，與預(yù)期一致。表明當(dāng)前中國飲料制造業(yè)人均資本的投入還相對不足，企業(yè)可以通過增加資本投入，進(jìn)一步改善技術(shù)，進(jìn)而提高行業(yè)全要素生產(chǎn)效率。

3）市場競爭程度指標(biāo)對TFP具有不顯著的負(fù)向影響，與預(yù)期相反。這可能與中國飲料行業(yè)過度競爭有關(guān)，同時，現(xiàn)階段飲料制造企業(yè)大多是勞動密集型企業(yè)，針對競爭的創(chuàng)新活動對其效率提高程度有限。

4）企業(yè)規(guī)模指標(biāo)與行業(yè)TFP顯著正相關(guān)，表明現(xiàn)階段隨著企業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，規(guī)模效應(yīng)超過了管理成本的增加，未來可以通過橫向聯(lián)合和縱向兼并進(jìn)行行業(yè)整合，進(jìn)一步發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

5）與預(yù)期相反，勞動力成本與TFP間具有顯著的正相關(guān)。究其原因，可能與當(dāng)前飲料行業(yè)屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè)有關(guān)，即當(dāng)勞動力成本增加時，會刺激企業(yè)更多地引進(jìn)新知識、新技術(shù)、新設(shè)備，以替代勞動力，使得生產(chǎn)效率提高，這也從側(cè)面印證了技術(shù)進(jìn)步在行業(yè)TFP增長中的重要貢獻(xiàn)。

5 結(jié)論與建議

本研究采用非參數(shù)的DEA-Malmquist指數(shù)方法，對飲料制造業(yè)13個細(xì)分行業(yè)2003-2010年全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算，并考察了影響全要素生產(chǎn)率的因素，主要結(jié)論如下。

1）在考察期間，中國飲料制造業(yè)TFP的年均增長率為1.5%，但總體上一直呈下降的趨勢，其中，技術(shù)進(jìn)步是TFP增長的主要動力，年均增長率為1%。從各細(xì)分行業(yè)上看，大部分平均Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)呈現(xiàn)增長態(tài)勢。同時，技術(shù)進(jìn)步率變化與TFP指數(shù)變化保持著較高的同步性，進(jìn)一步說明技術(shù)進(jìn)步是中國飲料制造業(yè)TFP增長的主要來源，而技術(shù)效率對其影響較小，其原因可能是飲料制造業(yè)的大部分行業(yè)仍然存在規(guī)模不經(jīng)濟(jì)、管理者缺乏經(jīng)營方面的理性、企業(yè)治理機(jī)制不完善及競爭無序等問題。隨著工業(yè)化和城市化進(jìn)程的不斷加快，提高中國飲料制造業(yè)行業(yè)TFP，必須從行業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率兩個方面同時加以改進(jìn)，特別是技術(shù)效率的提高對我國飲料行業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。

2）Tobit模型回歸結(jié)果表明，在5個影響因素中，人均資本、企業(yè)規(guī)模和勞動力成本3個指標(biāo)對中國飲料制造業(yè)TFP有顯著的正向影響，而出口交貨值和市場競爭程度兩個指標(biāo)與TFP間存在不顯著的負(fù)相關(guān)性。綜合起來看，未來飲料制造業(yè)要加快外向型建設(shè)步伐，增強(qiáng)國際競爭力；增加資本投入，進(jìn)一步改善技術(shù)；加快橫向聯(lián)合和縱向合并的步伐，發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)；加大企業(yè)技術(shù)改進(jìn)的力度，鼓勵創(chuàng)新等。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李春頂.中國制造業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率的變動及影響因素——基于 DEA 技術(shù)的1998-2007年行業(yè)面板數(shù)據(jù)分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009（12）：58-69.

[2] 周 燕，蔡宏波.中國工業(yè)行業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的決定因素：1996-2007[J].北京師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2011（1）：133-141.

[3] 干春暉，鄭若谷.中國工業(yè)生產(chǎn)績效：1998-2007——基于細(xì)分行業(yè)的推廣隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的分析[J].財經(jīng)研究，2009，35（6）：97-108.

[4] 鄭兵云，陳 圻.轉(zhuǎn)型期中國工業(yè)全要素生產(chǎn)率與效率——細(xì)分行業(yè)的隨機(jī)前沿模型分析[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2010，29（3）：480-489.

[5] 宮俊濤，孫林巖，李 剛.中國制造業(yè)省際全要素生產(chǎn)率變動分析——基于非參數(shù)Malmquist指數(shù)方法[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008（4）：97-109.

[6] 王 霄，屈小娥.中國制造業(yè)全要素能源效率研究——基于制造業(yè) 28個行業(yè)的實(shí)證分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2010，32（2）：20-25.

[7] 王艷華，王 軍，張越杰.吉林省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率變動及其分解分析——基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的實(shí)證研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010（10）：108-114.

[8] 李 鵬，曾 光.我國農(nóng)副食品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率研究——基于17個細(xì)分行業(yè)數(shù)據(jù)[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2012，17（4）：179-184.

[9] 于海龍，李秉龍.中國乳業(yè)的全要素生產(chǎn)率及影響因素分析——基于DEA-Tobit模型分析[J].西安財經(jīng)學(xué)院學(xué)報，2012，25（5）：33-38.

2）Tobit模型回歸結(jié)果表明，在5個影響因素中，人均資本、企業(yè)規(guī)模和勞動力成本3個指標(biāo)對中國飲料制造業(yè)TFP有顯著的正向影響，而出口交貨值和市場競爭程度兩個指標(biāo)與TFP間存在不顯著的負(fù)相關(guān)性。綜合起來看，未來飲料制造業(yè)要加快外向型建設(shè)步伐，增強(qiáng)國際競爭力；增加資本投入，進(jìn)一步改善技術(shù)；加快橫向聯(lián)合和縱向合并的步伐，發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)；加大企業(yè)技術(shù)改進(jìn)的力度，鼓勵創(chuàng)新等。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李春頂.中國制造業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率的變動及影響因素——基于 DEA 技術(shù)的1998-2007年行業(yè)面板數(shù)據(jù)分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009（12）：58-69.

[2] 周 燕，蔡宏波.中國工業(yè)行業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的決定因素：1996-2007[J].北京師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2011（1）：133-141.

[3] 干春暉，鄭若谷.中國工業(yè)生產(chǎn)績效：1998-2007——基于細(xì)分行業(yè)的推廣隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的分析[J].財經(jīng)研究，2009，35（6）：97-108.

[4] 鄭兵云，陳 圻.轉(zhuǎn)型期中國工業(yè)全要素生產(chǎn)率與效率——細(xì)分行業(yè)的隨機(jī)前沿模型分析[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2010，29（3）：480-489.

[5] 宮俊濤，孫林巖，李 剛.中國制造業(yè)省際全要素生產(chǎn)率變動分析——基于非參數(shù)Malmquist指數(shù)方法[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008（4）：97-109.

[6] 王 霄，屈小娥.中國制造業(yè)全要素能源效率研究——基于制造業(yè) 28個行業(yè)的實(shí)證分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2010，32（2）：20-25.

[7] 王艷華，王 軍，張越杰.吉林省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率變動及其分解分析——基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的實(shí)證研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010（10）：108-114.

[8] 李 鵬，曾 光.我國農(nóng)副食品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率研究——基于17個細(xì)分行業(yè)數(shù)據(jù)[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2012，17（4）：179-184.

[9] 于海龍，李秉龍.中國乳業(yè)的全要素生產(chǎn)率及影響因素分析——基于DEA-Tobit模型分析[J].西安財經(jīng)學(xué)院學(xué)報，2012，25（5）：33-38.

2）Tobit模型回歸結(jié)果表明，在5個影響因素中，人均資本、企業(yè)規(guī)模和勞動力成本3個指標(biāo)對中國飲料制造業(yè)TFP有顯著的正向影響，而出口交貨值和市場競爭程度兩個指標(biāo)與TFP間存在不顯著的負(fù)相關(guān)性。綜合起來看，未來飲料制造業(yè)要加快外向型建設(shè)步伐，增強(qiáng)國際競爭力；增加資本投入，進(jìn)一步改善技術(shù)；加快橫向聯(lián)合和縱向合并的步伐，發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)；加大企業(yè)技術(shù)改進(jìn)的力度，鼓勵創(chuàng)新等。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李春頂.中國制造業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率的變動及影響因素——基于 DEA 技術(shù)的1998-2007年行業(yè)面板數(shù)據(jù)分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009（12）：58-69.

[2] 周 燕，蔡宏波.中國工業(yè)行業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的決定因素：1996-2007[J].北京師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2011（1）：133-141.

[3] 干春暉，鄭若谷.中國工業(yè)生產(chǎn)績效：1998-2007——基于細(xì)分行業(yè)的推廣隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的分析[J].財經(jīng)研究，2009，35（6）：97-108.

[4] 鄭兵云，陳 圻.轉(zhuǎn)型期中國工業(yè)全要素生產(chǎn)率與效率——細(xì)分行業(yè)的隨機(jī)前沿模型分析[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2010，29（3）：480-489.

[5] 宮俊濤，孫林巖，李 剛.中國制造業(yè)省際全要素生產(chǎn)率變動分析——基于非參數(shù)Malmquist指數(shù)方法[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008（4）：97-109.

[6] 王 霄，屈小娥.中國制造業(yè)全要素能源效率研究——基于制造業(yè) 28個行業(yè)的實(shí)證分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2010，32（2）：20-25.

[7] 王艷華，王 軍，張越杰.吉林省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率變動及其分解分析——基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的實(shí)證研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010（10）：108-114.

[8] 李 鵬，曾 光.我國農(nóng)副食品加工業(yè)全要素生產(chǎn)率研究——基于17個細(xì)分行業(yè)數(shù)據(jù)[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2012，17（4）：179-184.

[9] 于海龍，李秉龍.中國乳業(yè)的全要素生產(chǎn)率及影響因素分析——基于DEA-Tobit模型分析[J].西安財經(jīng)學(xué)院學(xué)報，2012，25（5）：33-38.