《表4 潜类别分类结果：基于技术异质性的中国工业产能利用率测算与分析》

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《基于技术异质性的中国工业产能利用率测算与分析》

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通过潜类别条件变量与分类概率的关系可以看出，我国不同区域技术水平、产业结构等技术特征对生产前沿影响的不同类型（表4）。模型1和模型2均显示了4个类型:一是技术进步强有效型，表现为技术进步可以有效促进产出水平提升，模型1、模型2这类区域的先验概率分别为45.4%和39.4%，代表性省（市、自治区）有浙江、福建、湖南、广东、广西、重庆等；二是技术进步弱有效型，表现为技术进步会促进产出水平提升，但是效果稍弱于前一类，两个模型的先验概率分别为42.1%和11.7%；三是技术进步无效型，表现为技术进步与产出水平负相关，两个模型的先验概率分别为7.8%和0.9%，代表性省（自治区）有海南、青海、新疆等；四是技术进步中性型，表现为技术进步既没有正面作用也没有负面作用，两个模型的先验概率分别为4.7%和48%。从潜类别分类结果来看，与通常将我国划分为东部、中部、西部、东北地区四类区域相比有较大差异，说明处于不同地理区位的省（市、自治区）也可能具有相似的技术特征，反之亦然。因此，若仅按照区位特征分类估计其潜在的产出水平，并不能有效反映各省份生产前沿的内在一致性。