《表3 1990—2015年全阶段经济增长影响因素的检验结果》

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《中国经济“结构性加速”转向“结构性减速”源于产业结构吗——基于一个随机前沿模型的研究》

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注:*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平，依据双尾检验和Frontier4.1t值确定，以下同理。

根据上文设定的计量模型，本文使用Frontier 4.1软件对模型进行回归。已有文献研究技术效率影响因素往往采用“两步法”，在第一步使用MLE方法估计技术效率时假设要素投入与技术效率影响因素不相关，若二者存在相关性可能导致极大似然参数估计值有偏。此外，第一步假设无效率项独立同分布，而在第二步中，无效率项被设定为一系列影响变量的函数，与第一步假设矛盾。因此，本文使用Battese和Coelli提出的“一步法”估计技术效率的影响因素[22]，在测算无效率项的同时考虑外生影响因素的作用，从而避免“两阶段假设矛盾”。为考察结构因素对经济增长的独立作用和综合作用，本文先将结构变量分别引入到模型，再一并引入到模型进行回归；同时，既考虑结构变量对技术效率的影响，也考虑其对要素投入数量与质量弹性的影响，回归结果见表3。其中，sigma2表示复合残差方差，gamma为方差比，即生产无效率项的方差在复合残差方差中的比重，用来表示实际产出由生产无效率引起的偏离前沿产出的部分，其值越接近于1，表示随机前沿模型设定越合理。