王 鑫 ，經(jīng)孝芳

(南開大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津 300071)

近代民族工業(yè)的效率結(jié)構(gòu)：一個(gè)量化歷史研究

王 鑫 ，經(jīng)孝芳

(南開大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津 300071)

本文利用具有代表性的上海民族工業(yè)企業(yè)1931年和1933年的調(diào)查數(shù)據(jù)，借助隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，首次測算了近代民族工業(yè)16個(gè)工業(yè)部門中90個(gè)行業(yè)的技術(shù)效率。結(jié)果表明，近代民族工業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)具有規(guī)模報(bào)酬不變的技術(shù)特征，但技術(shù)效率普遍偏低，離前沿面還有較大距離。具體的分組比較顯示，包含有限公司與擁有廠房的行業(yè)并沒有呈現(xiàn)出更高的技術(shù)效率，較少使用童工與從事消費(fèi)品生產(chǎn)的行業(yè)則具有明顯的效率特征；企業(yè)平均規(guī)模較大的行業(yè)與平均規(guī)模較小的行業(yè)相比，技術(shù)效率并無顯著差異。

近代民族工業(yè)；技術(shù)效率；量化歷史；隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型

一、問題的提出

伴隨著人均產(chǎn)出提高的現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長始于19世紀(jì)初。英國棉紡織業(yè)中的組織和技術(shù)變遷通常被認(rèn)為是這種轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵所在[1]。在工業(yè)革命期間(18世紀(jì)60年代開始)，創(chuàng)新只是緩慢地在經(jīng)濟(jì)中擴(kuò)散，技術(shù)進(jìn)步卻快速地創(chuàng)造出了新的經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)，從而導(dǎo)致價(jià)格水平的下降以及工資與利潤的提高[2]。與英國不同，近代中國的工業(yè)技術(shù)變遷更多的是外生沖擊的產(chǎn)物。鴉片戰(zhàn)爭后，西方新技術(shù)與新思想的涌入開啟了中國的工業(yè)革命。洋務(wù)運(yùn)動(dòng)中，軍事工業(yè)率先發(fā)展起來。隨后，為了給軍事工業(yè)提供原料和經(jīng)費(fèi)支持，一批冶煉、紡織等民用工業(yè)在19世紀(jì)70年代后逐漸興起。在此之后，民族資本也創(chuàng)辦了一批近代企業(yè)，多以繅絲業(yè)、棉紡織業(yè)和面粉業(yè)為主。Chang[3]、Rawski[4]與久保亨[5]分別估計(jì)兩次世界大戰(zhàn)間的工業(yè)增長率均在8%以上。根據(jù)王玉茹[6]的估計(jì)，1936年中國工業(yè)總產(chǎn)值達(dá)到106.900億元，占工農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比重為34.9%，比1920年提高了10.345個(gè)百分點(diǎn)。這樣看來，20世紀(jì)20年代后的中國工業(yè)確實(shí)經(jīng)歷了顯著增長，而非像嚴(yán)中平[7]與鄭友揆[8]指出的那樣陷入停滯。更重要的是，這一時(shí)期民族工業(yè)企業(yè)開始逐漸取代國營企業(yè)，在近代經(jīng)濟(jì)中扮演舉足輕重的角色。

已有的文獻(xiàn)[9]-[12]對近代中國工業(yè)的整體發(fā)展?fàn)顩r做了很好的闡述與概括，但這些研究大都偏重描述歷史事實(shí)，即對工業(yè)產(chǎn)值、資本存量以及各項(xiàng)生產(chǎn)費(fèi)用的具體數(shù)字進(jìn)行估計(jì)與核算。然而，要想對近代中國工業(yè)有全面和深入地了解，除了生產(chǎn)總量以外，生產(chǎn)效率是另一個(gè)亟待研究的命題。Ou和Wang[13]通過計(jì)算工廠工人的人均凈產(chǎn)出，發(fā)現(xiàn)中國1936年的生產(chǎn)效率是同期德國和英國的1/9，僅為美國的1/19。他們認(rèn)為，這種低效率主要來自勞動(dòng)力的無效率和資本的缺乏。Rawski[4]同樣以人均產(chǎn)出來衡量勞動(dòng)生產(chǎn)效率，他發(fā)現(xiàn)，1933年民族工業(yè)企業(yè)和中國的外資企業(yè)在生產(chǎn)效率上并沒有顯著差別?！吨袊?jīng)濟(jì)年報(bào)》的數(shù)據(jù)支持了這種論斷，1931—1934年間，每一工人生產(chǎn)紗線包數(shù)量在中資和外資(主要是日本和英國)紡織廠中相差無幾，不過在生產(chǎn)布匹的勞動(dòng)效率方面，中資工廠還是大大落后于外資工廠。張東剛和李東升[14]構(gòu)建了一個(gè)回歸模型，發(fā)現(xiàn)棉紡織業(yè)中技術(shù)進(jìn)步能夠提升勞動(dòng)生產(chǎn)率68個(gè)百分點(diǎn)。不過他們假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)是規(guī)模報(bào)酬不變的，并且回歸樣本只有6個(gè)，這使得其結(jié)論的可信度大大降低。除了勞動(dòng)的生產(chǎn)效率，學(xué)者們也研究了資本的生產(chǎn)效率。方顯庭[15]考察了1930年華商紗廠和日商紗廠每錠紡錘的產(chǎn)出，發(fā)現(xiàn)華商紗廠的工作效率竟然高于日商紗廠。在華商內(nèi)部，上海紗廠的生產(chǎn)效率又高于天津紗廠。在繅絲業(yè)方面，長江三角洲和珠江三角洲是兩個(gè)重要區(qū)域，而就平均每部絲車的產(chǎn)出效率而言，前者高出后者55%[16]。還有文獻(xiàn)通過大量的具體案例，描述了近代上海工業(yè)企業(yè)如何依靠引進(jìn)先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)來提高生產(chǎn)效率，但遺憾的是他們并沒有給出相關(guān)的數(shù)據(jù)以支持其結(jié)論[17]。

可以看到，目前的文獻(xiàn)大都把近代工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率定義為單位要素的產(chǎn)出，然而根據(jù)基本的經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯，即使這樣的定義可以接受，也必須是在其他要素投入不變這一假設(shè)前提下方能成立。但之前的研究似乎都并未聲明這一點(diǎn)。筆者認(rèn)為，缺乏更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龉ぞ呤窃斐蓪W(xué)者們在測算生產(chǎn)效率時(shí)過于簡化的重要原因。近年來，現(xiàn)代計(jì)量方法在這一領(lǐng)域的應(yīng)用開始增多。Ma[18]使用基于價(jià)格函數(shù)的測算方法，估計(jì)了長江三角洲地區(qū)1904—1928年蠶繭的全要素生產(chǎn)率(TFP)。陳志蓉[19]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法研究了1919—1930年中國郵政的投入產(chǎn)出效率。李楠[20]用C-D生產(chǎn)函數(shù)，測算了近代中國16個(gè)工業(yè)部門中男工、女工和童工的產(chǎn)出彈性。不過，我們?nèi)晕窗l(fā)現(xiàn)有專門的文獻(xiàn)通過運(yùn)用現(xiàn)代的計(jì)量方法來研究近代中國民族工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率，以增進(jìn)我們對近代工業(yè)發(fā)展的認(rèn)識(shí)。而這正是本文的主要工作。

二、數(shù)據(jù)與模型

(一)數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來自1931年和1933年對上海工業(yè)企業(yè)進(jìn)行的兩次調(diào)查，*近代上海的工業(yè)調(diào)查始于1928年，由上海市社會(huì)局舉辦，其結(jié)果載于《上海之工業(yè)》一書。不過該次調(diào)查所涉及項(xiàng)目較少，且統(tǒng)計(jì)數(shù)字存在較多差錯(cuò)。在隨后的1929年，上海社會(huì)局勞工科刊印《上海特別市工資和工作時(shí)間》一書，調(diào)查內(nèi)容偏重勞工方面。由于調(diào)查偏重規(guī)模較大的工廠，對規(guī)模較小的工廠則采用了估計(jì)的方法，故調(diào)查結(jié)果的可靠程度同樣有所欠缺。主要利用劉大鈞[21]提供的調(diào)查數(shù)據(jù)，之所以選擇上海，是因?yàn)槠渥鳛榻袊墓I(yè)中心 ，有較好的代表性。1895—1911年間，外資的工業(yè)投資總額和設(shè)廠數(shù)量，上海都占據(jù)絕對優(yōu)勢,以開辦資本在10萬元以上的企業(yè)統(tǒng)計(jì)，上海的外資企業(yè)占全國的45.1%，資本額占全國的42.9%。根據(jù)劉大鈞[22]的調(diào)查數(shù)據(jù)，1933年符合《工廠法》的上海民族工業(yè)企業(yè)共有1 229家，占全國總數(shù)的50.5%;工人總數(shù)及產(chǎn)值分別為21.600萬人和5.700億元，占全國總數(shù)的43.1%和51.3%。由于采用了相同的統(tǒng)計(jì)方法和調(diào)查手段，兩次調(diào)查的結(jié)果具有較強(qiáng)的可比性。近代上海工業(yè)企業(yè)在調(diào)查報(bào)告中被劃分成16個(gè)工業(yè)部門，其中，1931年合乎標(biāo)準(zhǔn)的工廠有1 672家，涉及行業(yè)234個(gè)；1933年合乎標(biāo)準(zhǔn)的工廠有1 186家，*1931年，調(diào)查對象的標(biāo)準(zhǔn)為使用原動(dòng)力或雇傭工人在10人以上。1933年改用《工廠法》的規(guī)定，將使用原動(dòng)力且雇傭工人30人以上確定為調(diào)查對象。故1933年樣本數(shù)量減少很可能是調(diào)查標(biāo)準(zhǔn)提高所致。涉及行業(yè)161個(gè)。我們將兩次調(diào)查中所共有的行業(yè)篩選出來，并剔除掉了有缺失數(shù)據(jù)的樣本，最后得到90個(gè)行業(yè)。另外需要說明的是，所有的樣本僅包含中國工廠，外商所開辦的工廠并未納入，故我們的研究反映的是近代上海民族工業(yè)的發(fā)展情況。

(二)模型設(shè)定與選擇

1.隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型

測量決策單元技術(shù)效率的方法主要有非參數(shù)估計(jì)法和參數(shù)估計(jì)法兩類，分別以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，DEA)和隨機(jī)前沿分析(Stochastic Frontier Analysis，SFA)為代表。其中，DEA方法基于線性規(guī)劃技術(shù)，且無需設(shè)定具體函數(shù)形式，其優(yōu)勢還在于能夠處理多投入多產(chǎn)出問題。但DEA方法也有明顯不足，比如設(shè)定了確定邊界，忽略了隨機(jī)誤差對效率項(xiàng)的影響，對奇異值比較敏感以及缺乏經(jīng)濟(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)等。SFA方法將隨機(jī)誤差項(xiàng)納入了估計(jì)方程，通過估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)對生產(chǎn)過程進(jìn)行刻畫，使個(gè)體技術(shù)效率估計(jì)得以控制。在估計(jì)技術(shù)上，我們選擇的是隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型(SFA模型)，該方法在測算現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中的技術(shù)效率時(shí)已得到廣泛應(yīng)用，但在經(jīng)濟(jì)史的研究中還比較少見。其一般形式為：

yit=f(xit，t)exp(vit-uit)

(1)

其中,yit表示行業(yè)i在時(shí)期t的實(shí)際產(chǎn)出。f(xit，t)表示生產(chǎn)可能性邊界上的前沿產(chǎn)出。vit-uit為復(fù)合誤差項(xiàng)，vit表示統(tǒng)計(jì)誤差和不可控因素的隨機(jī)影響；uit是一個(gè)單邊誤差項(xiàng)，表示技術(shù)非效率，且有uit=uiexp[-η(t-T)]，服從非負(fù)斷尾正態(tài)分布。η表示時(shí)間因素對技術(shù)非效率項(xiàng)的影響。uit與vit相互獨(dú)立。

技術(shù)效率TEit被定義為實(shí)際產(chǎn)出與前沿面產(chǎn)出的距離，即：

TEit=yit/[f(xit)exp(vit)]=exp(-uit)

(2)

2.模型選擇

為避免形式誤設(shè)所引起的估計(jì)偏差，我們選擇了形式更加靈活的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，*超越對數(shù)函數(shù)可以作為一般函數(shù)的二階近似，C-D函數(shù)可以視為超越對數(shù)函數(shù)的一種限定形式。通過適應(yīng)性檢驗(yàn)選擇出適宜的生產(chǎn)函數(shù)形式。超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的具體形式如下：

lnyit=β0+βklnkit+βllnlit+1/2βkk(lnkit)2+

1/2βll(lnlit)2+βkllnkit×lnlit+βtt+vit-uit

(3)

其中，k與l分別表示投入要素中的資本和勞動(dòng)，t表示時(shí)間虛擬變量。

接下來建立原假設(shè)H0，對模型的適應(yīng)性進(jìn)行檢驗(yàn)：

H01：βll=βkl=βkk=0 。若原假設(shè)成立，則超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)退化為簡單C-D生產(chǎn)函數(shù)。

H02: mu=0。若原假設(shè)成立，則ui由服從非負(fù)斷尾正態(tài)分布變?yōu)榉陌胝龖B(tài)分布。

H03:η=0。若原假設(shè)成立，則技術(shù)非效率項(xiàng)不具有時(shí)變性。

H04：η=mu=0。若原假設(shè)成立，則技術(shù)非效率項(xiàng)不具有時(shí)變性，且ui服從半正態(tài)分布。

表1給出了隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的估計(jì)結(jié)果。模型(1)對應(yīng)超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，令其為備擇假設(shè)。模型(2)—模型(5)分別對應(yīng)上文的原假設(shè)H01—H04。

表1 估計(jì)結(jié)果

注：括號內(nèi)為t值，*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平(雙尾)。廣義似然率λ服從混合χ2分布，具體臨界值參見Kodde和Palm[23]。

從表1可以看出，所有模型中的γ值皆是統(tǒng)計(jì)顯著的，表明研究近代民族工業(yè)生產(chǎn)效率時(shí)，選擇SFA模型是合理的。由模型(1)和模型(2)計(jì)算出的廣義似然率λ為6.552，小于7.815的臨界值，這意味著C-D生產(chǎn)函數(shù)比超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)更適宜擬合樣本數(shù)據(jù)。對原假設(shè)H02、 H03和H04做進(jìn)一步檢驗(yàn)，估計(jì)結(jié)果接受了原假設(shè)H03而拒絕了H02和H04，因此，本文在測算近代上海各工業(yè)部門生產(chǎn)效率時(shí)，選擇時(shí)不變C-D生產(chǎn)函數(shù)形式的隨機(jī)前沿模型，即模型(4)。另外，該模型中的時(shí)間虛擬變量t的系數(shù)為-0.099，很小，且不顯著，這也進(jìn)一步驗(yàn)證了產(chǎn)出效率在1931年和1933年并沒有顯著差異。估計(jì)結(jié)果顯示，資本(lnk)的產(chǎn)出彈性為0.390，勞動(dòng)(lnl)的產(chǎn)出彈性為0.601，表明近代上海工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)出更加依賴勞動(dòng)，這一事實(shí)與當(dāng)時(shí)的要素稟賦結(jié)構(gòu)比較吻合，即更多地利用勞動(dòng)符合其比較優(yōu)勢。資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性之和為0.991，意味著近代上海的民族工業(yè)呈現(xiàn)出規(guī)模報(bào)酬不變的特征。

三、結(jié)果分析

利用時(shí)不變C-D生產(chǎn)函數(shù)形式的隨機(jī)前沿模型，估計(jì)出近代上海16個(gè)工業(yè)部門*紗管業(yè)在1931年的調(diào)查中被歸入到金屬制造業(yè)部門，而在1933年的調(diào)查中又被歸入到木材制造業(yè)部門，我們將其統(tǒng)一歸入到木材制造業(yè)部門。交通用具業(yè)由于造車行業(yè)數(shù)據(jù)缺失，實(shí)際上只包含了造船業(yè)。其他工業(yè)包括鏡子和牙刷兩個(gè)行業(yè)。的技術(shù)效率。結(jié)果如表2所示。

表2 16個(gè)工業(yè)部門的技術(shù)效率

注：行業(yè)部門以當(dāng)時(shí)的統(tǒng)計(jì)名稱為準(zhǔn)。

從表2可以看出，近代上海各工業(yè)部門的生產(chǎn)效率總體上普遍偏低，其中最具效率的飲食業(yè)的技術(shù)效率也僅為0.420，這說明在投入不變的前提下，產(chǎn)出尚有58%的增長潛力。家具制造業(yè)和飾物儀器業(yè)的技術(shù)效率最低，也是16個(gè)工業(yè)部門中唯一低于0.200的兩個(gè)行業(yè)。近代工業(yè)史文獻(xiàn)中最為關(guān)注的紡織工業(yè)，其技術(shù)效率為0.292，排在第5位，與其他工業(yè)部門相比算是一個(gè)比較高的水平。

我們還進(jìn)一步測算了16個(gè)工業(yè)部門中90個(gè)具體行業(yè)的技術(shù)效率，限于篇幅，表3只報(bào)告了排名前10位和排名后10位行業(yè)的結(jié)果。*有需要的讀者可向作者索取全部估算結(jié)果。

表3 細(xì)分行業(yè)技術(shù)效率測算結(jié)果

從表3可以看出，近代上海工業(yè)部門的技術(shù)效率存在明顯差異，排名第一的軋花業(yè)的技術(shù)效率是排名最后的造冰冷藏業(yè)的27倍。整個(gè)行業(yè)技術(shù)效率的均值為0.268，在均值之上的行業(yè)共38個(gè)，低于均值的行業(yè)則有52個(gè)。機(jī)器面粉業(yè)是我們重點(diǎn)關(guān)注的行業(yè)之一，徐新吾和楊淦[24]特別總結(jié)了上海民族面粉業(yè)的競爭優(yōu)勢，包括原料優(yōu)勢、開工率較高、生產(chǎn)能力強(qiáng)、利潤率較高以及支持國貨運(yùn)動(dòng)等。當(dāng)然，較高的開工率和利潤率更可能是具備競爭優(yōu)勢的結(jié)果而非原因。我們的研究為近代上海面粉業(yè)的高速發(fā)展提供了新的證據(jù)，其技術(shù)效率高達(dá)0.867，這或許是該行業(yè)能夠戰(zhàn)勝大多數(shù)外資企業(yè)，獨(dú)占國內(nèi)市場的重要原因之一[25]。機(jī)器繅絲業(yè)(未在表中給出)是近代上海民族工業(yè)資本規(guī)模最大的行業(yè)之一，然而機(jī)器絲生產(chǎn)的技術(shù)效率卻只有0.194，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于行業(yè)0.268的平均值。與日絲在國際市場上競爭的失敗，通常被認(rèn)為是中國繅絲業(yè)衰落的重要原因[26]。而我們的研究表明，以遠(yuǎn)低于平均技術(shù)效率的生產(chǎn)力，要想在國際市場上戰(zhàn)勝加速現(xiàn)代化的日本幾乎是不可能完成的任務(wù)。*與大多數(shù)行業(yè)不同，機(jī)器絲基本都銷售到國外市場，所以繅絲工廠的技術(shù)效率更多地是影響其在國際市場上競爭的成敗。

進(jìn)一步地，我們將全部樣本16個(gè)工業(yè)部門中的90個(gè)行業(yè)按照不同標(biāo)準(zhǔn)劃分為6個(gè)組別，每個(gè)組別中的劃分類型是需要關(guān)注的核心變量，它可以提示我們這些變量是否真正對上海工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率產(chǎn)生了影響。分組變量之一是資本組織，將包含有限公司的行業(yè)劃分為一組，其他劃分為另一組。廠房的產(chǎn)權(quán)形式是第二種分組形式，將自有廠房的行業(yè)做為一組，租用廠房的為另一組。由于劉大鈞提供了每個(gè)行業(yè)中的童工數(shù)量，因此，我們可以將使用童工比重在20%以上的劃分為一組，其余的劃分為另一組。生產(chǎn)性質(zhì)方面，消費(fèi)品行業(yè)，如手帕業(yè)、教育用品業(yè)劃分為一組；非消費(fèi)品行業(yè)，如印刷機(jī)業(yè)、鐵管業(yè)劃分為另一組。企業(yè)資本規(guī)模和企業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的劃分方式是一樣的，首先計(jì)算出該行業(yè)中平均每個(gè)企業(yè)的規(guī)模，然后從大到小進(jìn)行排序，前45位界定為企業(yè)規(guī)?！按蟆钡男袠I(yè)，后45位界定為企業(yè)規(guī)模“小”的行業(yè)。各變量具體分類結(jié)果如表4所示。

表4 技術(shù)效率的分組結(jié)果

從表4可以看出，資本組織形式對技術(shù)效率的影響可能并不符合我們的預(yù)期，那些不具備有限公司這種資本類型的行業(yè)并未表現(xiàn)出低效率，相反，它們的技術(shù)效率比包含有限公司的行業(yè)還要高0.030。這或許是因?yàn)樵跇I(yè)務(wù)經(jīng)營極不穩(wěn)定的情況下，靈活性較強(qiáng)的獨(dú)資和合伙企業(yè)更具優(yōu)勢，也更利于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。另外，作為新興事物，在缺乏第三方監(jiān)督的情況下，公司章程實(shí)際上也經(jīng)常無法遵守，這可能是導(dǎo)致效率損失的又一原因。在廠房產(chǎn)權(quán)分組中，那些全是租用廠房的行業(yè)，其平均技術(shù)效率為0.248，甚至略高于擁有自有廠房的行業(yè)。繅絲業(yè)中的租廠制最具代表性，學(xué)者們認(rèn)為這一制度阻礙設(shè)備更新，助長投機(jī)行為，不利于繅絲業(yè)的發(fā)展[26-27]。但現(xiàn)代契約理論已經(jīng)清晰地揭示出，自有產(chǎn)權(quán)并非一定是最有效率的組織形式，是自有還是租用將取決于一系列其他條件[28]。童工問題是中國近代企業(yè)工業(yè)化過程中一個(gè)不可回避的問題。我們發(fā)現(xiàn)那些使用童工比重在20%以上的行業(yè)，其平均技術(shù)效率僅為0.179，遠(yuǎn)低于使用比重在20%以下的行業(yè)。李楠[20]也發(fā)現(xiàn)，童工使用比重在20%以上的行業(yè)，童工的產(chǎn)出彈性僅為0.076，他認(rèn)為童工對近代工業(yè)的發(fā)展基本沒有貢獻(xiàn)。我們的研究也從另一個(gè)角度支持了這種論斷，即那些更多使用童工的行業(yè)往往具有較低的技術(shù)效率，大大增加其在市場競爭中遭遇失敗的可能性。生產(chǎn)性質(zhì)的分組中，消費(fèi)品行業(yè)的平均生產(chǎn)效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于非消費(fèi)品行業(yè)，這比較符合我們的直覺。消費(fèi)品行業(yè)更多地體現(xiàn)出勞動(dòng)密集型的特征，該行業(yè)中平均每個(gè)企業(yè)的勞動(dòng)力數(shù)量為390.200人，而非消費(fèi)品行業(yè)中每個(gè)企業(yè)雇傭的勞動(dòng)數(shù)量為187.300人，大約為前者的一半。生產(chǎn)效率的差別意味著，在近代中國的要素稟賦結(jié)構(gòu)下，發(fā)展勞動(dòng)密集型行業(yè)更加符合當(dāng)時(shí)的比較優(yōu)勢。無論是用資本還是勞動(dòng)力數(shù)量來界定企業(yè)規(guī)模，其結(jié)果都表明那些平均規(guī)模更大的行業(yè)更具效率。不過從絕對值看，效率的差異也僅有0.050左右，我們還無法完全確定企業(yè)規(guī)模對技術(shù)效率的影響是正相關(guān)還是不顯著。

四、結(jié) 論

本文借助隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，利用具有代表性的上海民族工業(yè)企業(yè)1931年和1933年兩年的調(diào)查數(shù)據(jù)，測算了近代民族工業(yè)中16個(gè)部門90個(gè)行業(yè)的技術(shù)效率。結(jié)果表明：第一，近代上海民族工業(yè)的技術(shù)效率均值僅為0.268，離前沿面還有較大距離。在16個(gè)工業(yè)部門內(nèi)部，技術(shù)效率也表現(xiàn)出顯著差異，木材制造業(yè)的技術(shù)效率值為0.370，接近家具制造業(yè)的3倍。第二，在以往文獻(xiàn)關(guān)注較多的行業(yè)中，面粉業(yè)的技術(shù)效率值為0.867，排在90個(gè)行業(yè)的第2位。較高的技術(shù)效率可能是其能夠戰(zhàn)勝外資企業(yè)的重要原因。但同樣頗具代表性的繅絲業(yè)的技術(shù)效率值卻低了很多，僅為0.194，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于平均值。我們認(rèn)為這可能是近代繅絲業(yè)在國際競爭中落敗給日本的重要原因之一。第三，在分組變量中，自有廠房和包含有限公司這種先進(jìn)組織形式的行業(yè)，并未如預(yù)期的那樣具有更高的技術(shù)效率。更多使用童工的行業(yè)明顯表現(xiàn)出更低的技術(shù)效率。更具有勞動(dòng)密集型特征的消費(fèi)品行業(yè)比非消費(fèi)品行業(yè)擁有更高的技術(shù)效率，這意味著發(fā)展具有比較優(yōu)勢的行業(yè)或許是提高技術(shù)效率的手段之一。企業(yè)規(guī)模與技術(shù)效率呈現(xiàn)出一定的正向聯(lián)系，但差異并不顯著。

本文首次嘗試運(yùn)用現(xiàn)代的計(jì)量方法來考察中國近代民族工業(yè)的技術(shù)效率問題，可以從一定程度上深化我們對中國近代民族工業(yè)發(fā)展的認(rèn)識(shí)。不過，由于數(shù)據(jù)只涉及1931年和1933年兩個(gè)年份，我們無法更多地描述近代民族工業(yè)技術(shù)變遷的動(dòng)態(tài)過程。另外，由于篇幅的限制，我們對技術(shù)效率影響因素的分析更多地采用了不夠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩ㄐ苑治?。運(yùn)用更嚴(yán)格的計(jì)量方法才能更準(zhǔn)確地找到那些影響技術(shù)效率的原因，這也是我們進(jìn)一步研究的方向。

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2017-07-02

王 鑫(1985-)，男，重慶人，博士研究生，主要從事經(jīng)濟(jì)史研究。E-mail:bashuwang@163.com經(jīng)孝芳(1990-)，女，廣西桂林人，博士研究生，主要從事經(jīng)濟(jì)史研究。E-mail：jing_xiaoafang@163.com

F401；F119

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(責(zé)任編輯：巴紅靜)