中图分类号：F401；F119 文献标识码：A 文章编号：1000-176X(2017)10-0034-06 一、问题的提出 伴随着人均产出提高的现代经济增长始于19世纪初。英国棉纺织业中的组织和技术变迁通常被认为是这种转变的关键所在[1]。在工业革命期间(18世纪60年代开始)，创新只是缓慢地在经济中扩散，技术进步却快速地创造出了新的经济机会，从而导致价格水平的下降以及工资与利润的提高[2]。与英国不同，近代中国的工业技术变迁更多的是外生冲击的产物。鸦片战争后，西方新技术与新思想的涌入开启了中国的工业革命。洋务运动中，军事工业率先发展起来。随后，为了给军事工业提供原料和经费支持，一批冶炼、纺织等民用工业在19世纪70年代后逐渐兴起。在此之后，民族资本也创办了一批近代企业，多以缫丝业、棉纺织业和面粉业为主。Chang[3]、Rawski[4]与久保亨[5]分别估计两次世界大战间的工业增长率均在8%以上。根据王玉茹[6]的估计，1936年中国工业总产值达到106.900亿元，占工农业总产值的比重为34.9%，比1920年提高了10.345个百分点。这样看来，20世纪20年代后的中国工业确实经历了显著增长，而非像严中平[7]与郑友揆[8]指出的那样陷入停滞。更重要的是，这一时期民族工业企业开始逐渐取代国营企业，在近代经济中扮演举足轻重的角色。 已有的文献[9]-[12]对近代中国工业的整体发展状况做了很好的阐述与概括，但这些研究大都偏重描述历史事实，即对工业产值、资本存量以及各项生产费用的具体数字进行估计与核算。然而，要想对近代中国工业有全面和深入地了解，除了生产总量以外，生产效率是另一个亟待研究的命题。Ou和Wang[13]通过计算工厂工人的人均净产出，发现中国1936年的生产效率是同期德国和英国的1/9，仅为美国的1/19。他们认为，这种低效率主要来自劳动力的无效率和资本的缺乏。Rawski[4]同样以人均产出来衡量劳动生产效率，他发现，1933年民族工业企业和中国的外资企业在生产效率上并没有显著差别。《中国经济年报》的数据支持了这种论断，1931-1934年间，每一工人生产纱线包数量在中资和外资(主要是日本和英国)纺织厂中相差无几，不过在生产布匹的劳动效率方面，中资工厂还是大大落后于外资工厂。张东刚和李东升[14]构建了一个回归模型，发现棉纺织业中技术进步能够提升劳动生产率68个百分点。不过他们假设生产函数是规模报酬不变的，并且回归样本只有6个，这使得其结论的可信度大大降低。除了劳动的生产效率，学者们也研究了资本的生产效率。方显庭[15]考察了1930年华商纱厂和日商纱厂每锭纺锤的产出，发现华商纱厂的工作效率竟然高于日商纱厂。在华商内部，上海纱厂的生产效率又高于天津纱厂。在缫丝业方面，长江三角洲和珠江三角洲是两个重要区域，而就平均每部丝车的产出效率而言，前者高出后者55%[16]。还有文献通过大量的具体案例，描述了近代上海工业企业如何依靠引进先进的科学技术和管理经验来提高生产效率，但遗憾的是他们并没有给出相关的数据以支持其结论[17]。 可以看到，目前的文献大都把近代工业企业的生产效率定义为单位要素的产出，然而根据基本的经济学逻辑，即使这样的定义可以接受，也必须是在其他要素投入不变这一假设前提下方能成立。但之前的研究似乎都并未声明这一点。笔者认为，缺乏更严谨的分析工具是造成学者们在测算生产效率时过于简化的重要原因。近年来，现代计量方法在这一领域的应用开始增多。Ma[18]使用基于价格函数的测算方法，估计了长江三角洲地区1904-1928年蚕茧的全要素生产率(TFP)。陈志蓉[19]运用数据包络分析方法研究了1919-1930年中国邮政的投入产出效率。李楠[20]用C-D生产函数，测算了近代中国16个工业部门中男工、女工和童工的产出弹性。不过，我们仍未发现有专门的文献通过运用现代的计量方法来研究近代中国民族工业企业的生产效率，以增进我们对近代工业发展的认识。而这正是本文的主要工作。 二、数据与模型 (一)数据来源 本文所用数据来自1931年和1933年对上海工业企业进行的两次调查，①主要利用刘大钧[21]提供的调查数据，之所以选择上海，是因为其作为近代中国的工业中心，有较好的代表性。1895-1911年间，外资的工业投资总额和设厂数量，上海都占据绝对优势，以开办资本在10万元以上的企业统计，上海的外资企业占全国的45.1%，资本额占全国的42.9%。根据刘大钧[22]的调查数据，1933年符合《工厂法》的上海民族工业企业共有1 229家，占全国总数的50.5%；工人总数及产值分别为21.600万人和5.700亿元，占全国总数的43.1%和51.3%。由于采用了相同的统计方法和调查手段，两次调查的结果具有较强的可比性。近代上海工业企业在调查报告中被划分成16个工业部门，其中，1931年合乎标准的工厂有1 672家，涉及行业234个；1933年合乎标准的工厂有1 186家，②涉及行业161个。我们将两次调查中所共有的行业筛选出来，并剔除掉了有缺失数据的样本，最后得到90个行业。另外需要说明的是，所有的样本仅包含中国工厂，外商所开办的工厂并未纳入，故我们的研究反映的是近代上海民族工业的发展情况。 (二)模型设定与选择 1.随机前沿生产函数模型 测量决策单元技术效率的方法主要有非参数估计法和参数估计法两类，分别以数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)和随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis，SFA)为代表。其中，DEA方法基于线性规划技术，且无需设定具体函数形式，其优势还在于能够处理多投入多产出问题。但DEA方法也有明显不足，比如设定了确定边界，忽略了随机误差对效率项的影响，对奇异值比较敏感以及缺乏经济学理论基础等。SFA方法将随机误差项纳入了估计方程，通过估计生产函数对生产过程进行刻画，使个体技术效率估计得以控制。在估计技术上，我们选择的是随机前沿生产函数模型(SFA模型)，该方法在测算现代经济中的技术效率时已得到广泛应用，但在经济史的研究中还比较少见。其一般形式为：
