《随机前沿分析》PPT课件.ppt

随机前沿分析,Stochastic Frontier Analysis,一、导言,在经济学中，技术效率的概念应用广泛。Koopmans首先提出了技术效率的概念，他将技术有效定义为：在一定的技术条件下，如果不减少其它产出就不可能增加任何产出，或者不增加其它投入就不可能减少任何投入，则称该投入产出为技术有效的。Farrell首次提出了技术效率的前沿测定方法，并得到了理论界的广泛认同，成为了效率测度的基础 。,1.1 随机前沿方法简介,生产率和效率的度量涉及到生产函数。DEA方法的特点是将有效的生产单位连接起来，用分段超平面的组合也就是生产前沿面来紧紧包络全部观测点，是一种确定性前沿方法，没有考虑随机因素对生产率和效率的影响。随机前沿生产函数则解决了这个问题。,前沿生产函数(Frontier Prodution Function)反映 了在具体的技术条件和给定生产要素的组合下, 企业各投 入组合与最大产出量之间的函数关系。通过比较各企业实 际产出与理想最优产出之间的差距可以反映出企业的综合 效率。 传统的生产函数只反映样本各投入因素与平均产出之 间的关系, 称之为平均生产函数。但是1957 年, Farrell 在 研究生产有效性问题时开创性地提出了前沿生产函数 (Frontier Production Function)的概念。对既定的投入 因素进行最佳组合, 计算所能达到的最优产出, 类似于经 济学中所说的“帕累托最优”, 我们称之为前沿面。前沿 面是一个理想的状态, 现实中企业很难达到这一状态。,前沿生产函数的研究方法有: 参数方法和非参方法。两 者都可以用来测量效率水平。参数方法沿袭了传统生产函 数的估计思想, 主要运用最小二乘法或极大似然估计法 （解释）进行计算。参数方法首先确定或自行构造一个具 体的函数形式, 然后基于该函数形式对函数中各参数进行 计算; 而非参数方法首先根据投入和产出, 构造出一个包 含所有生产方式的最小生产可能性集合, 其中非参数方法 的有效性是指以一定的投入生产出最大产出, 或以最小的 投入生产出一定的产出。这里所说的非参数方法是结合 DEA(Data 数据包络分析) 计算的。,但非参数方法存在的最大局限是: 该方法主要 运用线性规划方法进行计算, 而不像参数方法有统 计检验数作为样本拟合度和统计性质的参考; 另外, 非参数方法对观测数有一定的限制, 有时不得不舍 弃一些样本值, 这样就影响了观测结果的稳定性。 因此, 我们在这里选择参数方法进行前沿生产函数 的计算。 在参数型前沿生产函数的研究中, 围绕误差项的 确立, 又分为随机性和确定性两种方法。首先, 确 定性前沿生产函数不考虑随机因素的影响, 直接,采用线性规划方法计算前沿面, 确定性前沿生产函数把 影响最优产出和平均产出的全部误差统归入单侧的一 个误差项中, 并将其称为生产非效率. 随机前沿生产函数( Stochastic Frontier Production Function)在确定性生产函数的基础上提出了具有复合 扰动项的随机边界模型。其主要思想为随机扰动项应 由v 和u 组成, 其中v 是随机误差项, 是企业不能控制的 影响因素, 具有随机性, 用以计算系统非效率; u是技术 损失误差项, 是企业可以控制的影响因素, 可用来计算技 术非效率。 参数型随机前沿生产函数体现了样本的统计特性, 也反 映了样本计算的真实性。,1.2 发展史简要回顾 20世纪20年代，美国经济学家道格拉斯（P Douglas）与数学家柯布（C Cobb）合作提出了生产函数理论，开始了生产率在经济增长中作用的定量研究。称其为技术进步率，这些未被解释部分归为技术进步的结果，称其为技术进步率，这些未被解释的部分后来被称为“增长余值”（或“索洛值”），也即为全要素生产率（TFP）的增长率。 1977年，Aigner，Lovell，Schmidt 和 Meeusen，Van den Broeck分别独立提出了随机前沿生产函数，之后逐渐发展起来的随机前沿生产函数法则允许技术无效率的存在，并将全要素生产率的变化分解为生产可能性边界的移动和技术效率的变化.,这种方法比传统的生产函数法更接近于生产和经济增 长的实际情况。能够将影响TFP的因素从TFP的变化 率中分离出来，从而更加深入地研究经济增长的根源。 利用随机前沿生产函数法，Schmidt（1980， 1986）、Kumbhakar（1988，1990）、Bauer （1990）、Kalirajan（1993）、Batese和Coelli 1988，1992，1995）等对技术效率对TFP和 产出的影响做了大量的实证研究。,2. 技术效率的测度 2.1.1 确定性生产边界,测算全要素生产率的传统方法是索洛余值法 (SRA) ,其关键是假定所有生产者都能实现最优的生产 效率,从而将产出增长中要素投入贡献以外的部分全部 归结为技术进步( technological progress) 的结果,这 部分索洛剩余后来被称为全要素生产率(李京文等 1998) 。 然而,SRA 法的理论假设不完全符合现实,因为现实经 济中大部分生产者不能达到投入产出关系的技术边 界(Farrell ,1957) 。,基于这一思想，Aigner 和Chu (1968) 提出了前沿生产函 数模型，将生产者效率分解为技术前沿(technological frontier) 和技术效率(technical efficiency) 两个部分,前 者刻画所有生产者投入产出函数的边界(frontier of the production function) ；后者描述个别生产者实际技术与 技术前沿的差距。 确定性前沿生产函数模型如下：,其中u大于等于0，因而exp(-u)介于0和1之间，反映了生产函数的非效率程度，也就是实际产出与最大产出的距离。在确定了生产函数的具体形式后，可以计算或估计其参数，如下所述。 假如N个公司，每个公司使用K种投入组成的投入向量 来生产出单一产出 ，生产函数采用C-D形式： （1）,(1)式中 是产出的自然对数； 是K+1维行向量，其中第一个元素是1，其余K个元素K种投入数量的自然对数. 是待估计的K+1维列向量； 是非负的随机变量，用来度量技术的有效性： （2）,是一种产出导向的效率度量，其值介于0和1之间，它是观察到的产出 与使用同样投入并且由技术有效的公司生产的 之比，参数 由下述方程得出。 1.目标规划方法 （3）,参数 可以由下列二次规划问题计算得出： （5） 上述目标规划的主要缺点是其参数是计算的而不是估计的，无统计解释。,如果假设 服从指数分布，则线性规划“估计” 就是最大似然估计：,如果假设 服从正态分布，则二次规划“估计”就是最大似然估计： 其中C代表常数,上述“解释”给予目标规划方法一个清晰的统计基础，但这些计算的参数 仍然像估计的参数那样有标准差。 2.修正最小二乘法（COLS） 它分为两步： 第一步，先用OLS估计（1）式：,得到一致和无偏的斜率参数 ，以及一致和有偏的截面参数 。 第二步，有偏的截距参数 被修正以保证估计的前沿是所有数据的上界：,COLS估计的生产前沿平行于OLS回归（以自然对数形式），意味着最好的生产技术的结构与中心（平均）趋势的生产结构一致，这是COLS的缺陷，应当允许处于生产前沿上的有效率的公司的生产结构不同于位于平均位置的公司的生产结构。,2.1.2 随机生产边界,由于确定性前沿生产函数没有考虑到生产活动中 存在的随机现象测量误差和其他统计噪声来 源，所有偏离前沿的因素都被假定来自技术无效。 Aigner，Lovell，Schmidt (ALS) 和 Meeusen, van den Broeck (MB)同时于1977年引进了随机 前沿生产函数 （1）,其中v表示统计噪声（来源于所忽略的与x相关的变量， 测量误差和函数形式选择所带来的近似误差）的对称随机 误差项，一般假设它是独立同分布（i.i.d)的正态随机变量， 具有0均值和不变方差。 代表随机前沿生产函数，产出以随机变量 为上限；随机误差V可正可负，因此，随机前 沿产出围绕着模型的确定部分 变动。 u(非负)代表着生产效率或管理效率，一般假设它是独立 同分布的半正态随机变量或指数随机变量独立于 。,生产函数取C-D形式： （2） 在上述v和u的假设下，可以使用最大似然法 （ML）或调整最小二乘法（MOLS）估计参数 和误差项 ，进而得到技术效率 ，如下所述。,1.正态半正态模型的ML估计 假设： （1） （2） （3） 和 的分布相互独立，且与解释变量相互独立。 u ,v的密度函数以及u 和v的联合密度函数， u和 的联合密度函数分别是:,是标准正态分布函数 （3） 于是可给出参数 、 、 的ML估 计，从而得到 、 以及技术效率的估计：,特定厂商效率,产业效率,软件估计结果,其他模型,除了对参数 的假设进行检验之外，我们还 需检验无效效应是否存在 在半正态分布模型中原假设和备择假设是： 或者利用艾格纳等（1977）所提出的 参数 化的原假设和备择假设： 该假设的统计量为：,假设检验,Z检验在小样本情况下具有欠佳的容量特征（即 常常倾向于错误地拒绝原假设，而此原假设本该 成立），因此，尝试采用Wald和LR检验。 科埃利（1995）曾证明 在半正态模型中如果LR检验统计量超过临界值 ，这意味着我们应该以 的显 著水平拒绝,面板数据模型,面板数据常常可以允许我们： 放松用于区分无效性效应与噪声效应所必需的若干强分布假设 获得技术效率的一致预测 研究技术效率随时间的变化 希望无效的厂商随时间能够改善他们的效率 水平，因此，应在无效效应上施加某些结构： 时不变无效性 时变无效性,时不变无效性模型,固定效应模型采用可以在回归框架下利用虚拟变量来估计。随机效应模型可以用最小二乘法或最大似然技术进行估计。最大似然法要求对 的分布做出假设,时变无效性模型,解释生产