近代民族工业的效率结构：一个量化历史研究

王 鑫 ，经孝芳

(南开大学 经济学院，天津 300071)

近代民族工业的效率结构：一个量化历史研究

王 鑫 ，经孝芳

(南开大学 经济学院，天津 300071)

本文利用具有代表性的上海民族工业企业1931年和1933年的调查数据，借助随机前沿生产函数模型，首次测算了近代民族工业16个工业部门中90个行业的技术效率。结果表明，近代民族工业的生产函数具有规模报酬不变的技术特征，但技术效率普遍偏低，离前沿面还有较大距离。具体的分组比较显示，包含有限公司与拥有厂房的行业并没有呈现出更高的技术效率，较少使用童工与从事消费品生产的行业则具有明显的效率特征；企业平均规模较大的行业与平均规模较小的行业相比，技术效率并无显著差异。

近代民族工业；技术效率；量化历史；随机前沿生产函数模型

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，*近代上海的工业调查始于1928年，由上海市社会局举办，其结果载于《上海之工业》一书。不过该次调查所涉及项目较少，且统计数字存在较多差错。在随后的1929年，上海社会局劳工科刊印《上海特别市工资和工作时间》一书，调查内容偏重劳工方面。由于调查偏重规模较大的工厂，对规模较小的工厂则采用了估计的方法，故调查结果的可靠程度同样有所欠缺。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，*1931年，调查对象的标准为使用原动力或雇佣工人在10人以上。1933年改用《工厂法》的规定，将使用原动力且雇佣工人30人以上确定为调查对象。故1933年样本数量减少很可能是调查标准提高所致。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：

yit=f(xit，t)exp(vit-uit)

(1)

其中,yit表示行业i在时期t的实际产出。f(xit，t)表示生产可能性边界上的前沿产出。vit-uit为复合误差项，vit表示统计误差和不可控因素的随机影响；uit是一个单边误差项，表示技术非效率，且有uit=uiexp[-η(t-T)]，服从非负断尾正态分布。η表示时间因素对技术非效率项的影响。uit与vit相互独立。

技术效率TEit被定义为实际产出与前沿面产出的距离，即：

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

(2)

2.模型选择

为避免形式误设所引起的估计偏差，我们选择了形式更加灵活的超越对数生产函数，*超越对数函数可以作为一般函数的二阶近似，C-D函数可以视为超越对数函数的一种限定形式。通过适应性检验选择出适宜的生产函数形式。超越对数生产函数的具体形式如下：

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

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

(3)

其中，k与l分别表示投入要素中的资本和劳动，t表示时间虚拟变量。

接下来建立原假设H0，对模型的适应性进行检验：

H01：βll=βkl=βkk=0 。若原假设成立，则超越对数生产函数退化为简单C-D生产函数。

H02: mu=0。若原假设成立，则ui由服从非负断尾正态分布变为服从半正态分布。

H03:η=0。若原假设成立，则技术非效率项不具有时变性。

H04：η=mu=0。若原假设成立，则技术非效率项不具有时变性，且ui服从半正态分布。

表1给出了随机前沿生产函数模型的估计结果。模型(1)对应超越对数生产函数，令其为备择假设。模型(2)—模型(5)分别对应上文的原假设H01—H04。

表1 估计结果

注：括号内为t值，*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平(双尾)。广义似然率λ服从混合χ2分布，具体临界值参见Kodde和Palm[23]。

从表1可以看出，所有模型中的γ值皆是统计显著的，表明研究近代民族工业生产效率时，选择SFA模型是合理的。由模型(1)和模型(2)计算出的广义似然率λ为6.552，小于7.815的临界值，这意味着C-D生产函数比超越对数生产函数更适宜拟合样本数据。对原假设H02、 H03和H04做进一步检验，估计结果接受了原假设H03而拒绝了H02和H04，因此，本文在测算近代上海各工业部门生产效率时，选择时不变C-D生产函数形式的随机前沿模型，即模型(4)。另外，该模型中的时间虚拟变量t的系数为-0.099，很小，且不显著，这也进一步验证了产出效率在1931年和1933年并没有显著差异。估计结果显示，资本(lnk)的产出弹性为0.390，劳动(lnl)的产出弹性为0.601，表明近代上海工业企业的产出更加依赖劳动，这一事实与当时的要素禀赋结构比较吻合，即更多地利用劳动符合其比较优势。资本和劳动的产出弹性之和为0.991，意味着近代上海的民族工业呈现出规模报酬不变的特征。

三、结果分析

利用时不变C-D生产函数形式的随机前沿模型，估计出近代上海16个工业部门*纱管业在1931年的调查中被归入到金属制造业部门，而在1933年的调查中又被归入到木材制造业部门，我们将其统一归入到木材制造业部门。交通用具业由于造车行业数据缺失，实际上只包含了造船业。其他工业包括镜子和牙刷两个行业。的技术效率。结果如表2所示。

表2 16个工业部门的技术效率

注：行业部门以当时的统计名称为准。

从表2可以看出，近代上海各工业部门的生产效率总体上普遍偏低，其中最具效率的饮食业的技术效率也仅为0.420，这说明在投入不变的前提下，产出尚有58%的增长潜力。家具制造业和饰物仪器业的技术效率最低，也是16个工业部门中唯一低于0.200的两个行业。近代工业史文献中最为关注的纺织工业，其技术效率为0.292，排在第5位，与其他工业部门相比算是一个比较高的水平。

我们还进一步测算了16个工业部门中90个具体行业的技术效率，限于篇幅，表3只报告了排名前10位和排名后10位行业的结果。*有需要的读者可向作者索取全部估算结果。

表3 细分行业技术效率测算结果

从表3可以看出，近代上海工业部门的技术效率存在明显差异，排名第一的轧花业的技术效率是排名最后的造冰冷藏业的27倍。整个行业技术效率的均值为0.268，在均值之上的行业共38个，低于均值的行业则有52个。机器面粉业是我们重点关注的行业之一，徐新吾和杨淦[24]特别总结了上海民族面粉业的竞争优势，包括原料优势、开工率较高、生产能力强、利润率较高以及支持国货运动等。当然，较高的开工率和利润率更可能是具备竞争优势的结果而非原因。我们的研究为近代上海面粉业的高速发展提供了新的证据，其技术效率高达0.867，这或许是该行业能够战胜大多数外资企业，独占国内市场的重要原因之一[25]。机器缫丝业(未在表中给出)是近代上海民族工业资本规模最大的行业之一，然而机器丝生产的技术效率却只有0.194，甚至远远低于行业0.268的平均值。与日丝在国际市场上竞争的失败，通常被认为是中国缫丝业衰落的重要原因[26]。而我们的研究表明，以远低于平均技术效率的生产力，要想在国际市场上战胜加速现代化的日本几乎是不可能完成的任务。*与大多数行业不同，机器丝基本都销售到国外市场，所以缫丝工厂的技术效率更多地是影响其在国际市场上竞争的成败。

进一步地，我们将全部样本16个工业部门中的90个行业按照不同标准划分为6个组别，每个组别中的划分类型是需要关注的核心变量，它可以提示我们这些变量是否真正对上海工业企业的生产效率产生了影响。分组变量之一是资本组织，将包含有限公司的行业划分为一组，其他划分为另一组。厂房的产权形式是第二种分组形式，将自有厂房的行业做为一组，租用厂房的为另一组。由于刘大钧提供了每个行业中的童工数量，因此，我们可以将使用童工比重在20%以上的划分为一组，其余的划分为另一组。生产性质方面，消费品行业，如手帕业、教育用品业划分为一组；非消费品行业，如印刷机业、铁管业划分为另一组。企业资本规模和企业劳动力规模的划分方式是一样的，首先计算出该行业中平均每个企业的规模，然后从大到小进行排序，前45位界定为企业规模“大”的行业，后45位界定为企业规模“小”的行业。各变量具体分类结果如表4所示。

表4 技术效率的分组结果

从表4可以看出，资本组织形式对技术效率的影响可能并不符合我们的预期，那些不具备有限公司这种资本类型的行业并未表现出低效率，相反，它们的技术效率比包含有限公司的行业还要高0.030。这或许是因为在业务经营极不稳定的情况下，灵活性较强的独资和合伙企业更具优势，也更利于规避风险。另外，作为新兴事物，在缺乏第三方监督的情况下，公司章程实际上也经常无法遵守，这可能是导致效率损失的又一原因。在厂房产权分组中，那些全是租用厂房的行业，其平均技术效率为0.248，甚至略高于拥有自有厂房的行业。缫丝业中的租厂制最具代表性，学者们认为这一制度阻碍设备更新，助长投机行为，不利于缫丝业的发展[26-27]。但现代契约理论已经清晰地揭示出，自有产权并非一定是最有效率的组织形式，是自有还是租用将取决于一系列其他条件[28]。童工问题是中国近代企业工业化过程中一个不可回避的问题。我们发现那些使用童工比重在20%以上的行业，其平均技术效率仅为0.179，远低于使用比重在20%以下的行业。李楠[20]也发现，童工使用比重在20%以上的行业，童工的产出弹性仅为0.076，他认为童工对近代工业的发展基本没有贡献。我们的研究也从另一个角度支持了这种论断，即那些更多使用童工的行业往往具有较低的技术效率，大大增加其在市场竞争中遭遇失败的可能性。生产性质的分组中，消费品行业的平均生产效率远远高于非消费品行业，这比较符合我们的直觉。消费品行业更多地体现出劳动密集型的特征，该行业中平均每个企业的劳动力数量为390.200人，而非消费品行业中每个企业雇佣的劳动数量为187.300人，大约为前者的一半。生产效率的差别意味着，在近代中国的要素禀赋结构下，发展劳动密集型行业更加符合当时的比较优势。无论是用资本还是劳动力数量来界定企业规模，其结果都表明那些平均规模更大的行业更具效率。不过从绝对值看，效率的差异也仅有0.050左右，我们还无法完全确定企业规模对技术效率的影响是正相关还是不显著。

四、结 论

本文借助随机前沿生产函数模型，利用具有代表性的上海民族工业企业1931年和1933年两年的调查数据，测算了近代民族工业中16个部门90个行业的技术效率。结果表明：第一，近代上海民族工业的技术效率均值仅为0.268，离前沿面还有较大距离。在16个工业部门内部，技术效率也表现出显著差异，木材制造业的技术效率值为0.370，接近家具制造业的3倍。第二，在以往文献关注较多的行业中，面粉业的技术效率值为0.867，排在90个行业的第2位。较高的技术效率可能是其能够战胜外资企业的重要原因。但同样颇具代表性的缫丝业的技术效率值却低了很多，仅为0.194，甚至远远低于平均值。我们认为这可能是近代缫丝业在国际竞争中落败给日本的重要原因之一。第三，在分组变量中，自有厂房和包含有限公司这种先进组织形式的行业，并未如预期的那样具有更高的技术效率。更多使用童工的行业明显表现出更低的技术效率。更具有劳动密集型特征的消费品行业比非消费品行业拥有更高的技术效率，这意味着发展具有比较优势的行业或许是提高技术效率的手段之一。企业规模与技术效率呈现出一定的正向联系，但差异并不显著。

本文首次尝试运用现代的计量方法来考察中国近代民族工业的技术效率问题，可以从一定程度上深化我们对中国近代民族工业发展的认识。不过，由于数据只涉及1931年和1933年两个年份，我们无法更多地描述近代民族工业技术变迁的动态过程。另外，由于篇幅的限制，我们对技术效率影响因素的分析更多地采用了不够严谨的定性分析。运用更严格的计量方法才能更准确地找到那些影响技术效率的原因，这也是我们进一步研究的方向。

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2017-07-02

王 鑫(1985-)，男，重庆人，博士研究生，主要从事经济史研究。E-mail:bashuwang@163.com经孝芳(1990-)，女，广西桂林人，博士研究生，主要从事经济史研究。E-mail：jing_xiaoafang@163.com

F401；F119

A

1000-176X(2017)10-0034-06

(责任编辑：巴红静)