地理加权随机前沿模型的研究与应用.pdf

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1、摘要技术效率的测定是经济管理中非常重要的问题，随机前沿模型作为测定技术效率的主要方法之一已经得到了广泛的应用。关于技术效率的测定，现有结果大部分集中于微观企业层面。对于国家和地区层面的技术效率测定结果相对较少。现有研究结果表明随机前沿模型对于区域经济增长和技术效率影响分析具有明显的优势。技术效率的提高是地区经济发展的关键，如何能客观的测定技术效率并能分析其相关问题是非常重要和有意义的。综观国内外关于利用随机前沿模型进行区域技术效率测定的研究结果，我们发现研究中一般都使用线性生产函数，并且假定区域之间是相互独

2、立的。但是，对区域技术效率的分析研究中个体不相关的假定与实际情况并不吻合。在实际经济运行过程中，任何一个地区的经济都不可能独立存在，它总是与其他经济区域存在着千丝万缕的联系。当外生冲击对一个地区的经济造成影响时，往往也会波及到邻近地区甚至更远的区域。在这种情况下，如果仍使用原有的带独立性假定的随机前沿模型对区域技术效率做出判断，势必会掩盖空间层面上的相互作用，造成与实际情况不相符合的误差，从而得出错误的结果。如何针对区域之间的相互影响进行技术效率的测定是我们必须解决的问题，然而困内外还没有针对性的研究成果。

3、针对以上问题，本文在理论卜将结合传统随机前沿模型和空间计量经济学方法提}l{新的空间随机前沿分析方法并研究相应模型的估计、检验等推断问题，新的分析模型将能考虑到区域经济数据的空间异质性，从而将区域间潜在的相互影响纳入模型之中进行分析，本文的研究成果将在理论上具有重要的创新意义。应用上，本文将所提出的方法用于我国区域技术效率的测定，并研究我国区域经济技术效率的区域差异性，进一步对影响区域技术效率的因素进行深入全面的分析。本文研究的主要内容如下：第一章对随机前沿模型和地理加权回归方法做一下简单的介绍。第二章在随

4、机前沿模型中引入了地理加权的概念，对不同假设条件下的随机前沿模型做改进，得到地理加权随机前沿模型，并对模型进行估计，由此得到技术效率的估计。第三章在第二章的基础上考虑更为一般的情况，对不同假设条件下的随机前沿模型做改进，得到混合地理加权随机前沿模型，并得到技术效率的估计。第四章通过对我国2008年29个省市自治区的模截面数据做实证分析，验证模型的准确性。关键词：随机前沿模型，地理加权随机前沿模型，混合地理加权随机前沿模型，技术效率，参数估计ABSTRACTThemeasureoftechnicaleffic

5、iencyisquitesignificantintherealmofeconomicdevelopmentandmanagement．Asonewaytomeasureit，StochasticFrontierModel(SFM)hasbeenwidelyapplied．Sofar,themostmeasuresoftechnicalefficiencyfocusonthemicroeconomic，yet，therearerarelymeasuresbasedonthenationandregional

6、area．Accordingtostudyingresult，SFMhasbecomedominantintheanalysisofdevelopmentofregionaleconomicandtechnicalefficiency．Advancingoftechnicalefficiencyisthekeyofdevelopmentoflocaleconomic．Thus，howtomeasuretechnicalefficiencybecomesmoresignificantandmeaningful

7、．FromthedomesticandoverseasresultsoftechnicalefficiencymeasurebasedonSFM，wecanfindthatusuallythelinearproducingfunctionisusedandassumingindependently．However,assumptionofindependentisnotcoincidenttothefactintheanalysisofregionaltechnicalefficiency．Infact，t

8、heeconomicofanyregioncan’tbeindependenttoothers，anditalwaysconnectstoothers’．Whenouterimpactaffectsoneregionaleconomic，itwillalsoaffecttoadjacentregion．Inthissituation．ifwestillusethetraditionalSFMassumingind