基于随机前沿的房地产上市公司x-效率测度

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区域异质性与创新效率——基于随机前沿模型的分析

问题 [ 16] 。尽管有这样的批评, 从实际应用看两步
法仍被广泛的应用 , 并且从处理上也更灵活, 如
姚洋和章奇 [ 17] 对我国工业企业技术效率的研究。
从理论角度看, 如果在效率函数项存在不可观测
的异质性, 目前提出的一步法还没有指出应如何纳入这些重要的影响 [ 18] 。
( 2) 可观测异质性。可观测的异质性同样可能影响生产函数也可能影响效率, 区分是影响生
Abstrac t: T h is paper is ded ica ted to prob ing into the innovation effic iency across reg ions o f Ch ina by using the prov ince - level pane l data from 1997- 2007 Based on the expanded produc tion function and ca lculating the stocks of R&D and techno logy im po rts e tc , w e use stochastic frontier m ode l tha t exp lic itly cons ide ring reg iona l he terogene ity, including ob servable and unobservable, to ana lyze influence factors o f the innovation e fficiency W e find that unobservab le heteroge ne ity has im po rtant influence If not be considered and contro lled, the estim ate of effic iency w ill hav e obv ious bias; the know ledge from interna l and ex terna l has very different in fluence; the difference of institutional env ironment is a funda m enta l cause to the effic iency d ifference; the governm ent support has the significant determ inant; the m ore m arket oppor tunity, the m ore effic iency o f reg ional innovation K ey word s: reg ional heterogeneity; innovation effic iency; stochastic frontier m ode l

基于随机前沿模型的我国省际技术效率评价及财政影响因素分析

对技术效率的影响程度进行了定量评估，同时还分析了金融危机下我国经济刺激计划对技术效率的影响。实证结
果显示，政府在教育、医疗卫生、基础设施和研发方面的财政支出可以显著提高中国省际技术效率，中国政府推出的４万亿元投资经济刺激计划对提高各省市的技术效率起到了积极作用。
对于中国工业技术效率的提升有积极的效果】６ ‘ ：Ｚｈｅｎｇｅｔ１ａ．（２００３）通过对６００家国有企业的抽样分析，认为企业
没有学者从财政支出的角度分析中国技术效率的影响因素。
然而，在内生经济增长模型中，财政支出是政府干预经济和实施宏观调控的重要工具，对区域经济增长起着举足轻重的
Ｖ０１．３７Ｎｏ．６Ｎｏｖ．，２０１３
基于随机前沿模型的我国省际技术效率评价及财政影响因素分析。
姬广科，贾瑞跃２，黄
（１．湘潭大学公共管理学院，湖南湘潭４１１１０５；２．徽商银行
全、基础设施以及研发等领域的投入对我国技术效率的影
我国２８个地区的技术效率进行了测算，并认为技术效率在区域差异中的贡献高达３５％ｔｓｌｓ２－６ｔ。胡晓珍等（２０１０）分析
了制度环境与地区间技术效率水平之间的关系，认为所有制
改革、对外开放、财税体制改革等制度变迁有利于技术效率的改善，而城镇化、科技体制改革对技术效率的影响并不显著【６ｌ７９一；陶长琪等（２０１１）基于三阶段ＤＥＡ与Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ— ＤＥＡ方法对２００１－２００８年中国省际技术效率进行解析，认

基于随机前沿方法的我国创业板IPO定价效率分析

要】创业板首批的２８家企业上市首日平均涨幅为１６，ＩＯ首Ｅ的高抑价现象（日收盘价相对于发行价０％Ｐｌ首
的涨幅）是否源于发行定价偏低？本文运用随机前沿方法来测度ＩＯ定价的效率，从而判定发行定价是否合理。研究Ｐ
可以计算出企业的实际投入产出效率。而对新股定价而言，发行人和承销商根据发行人的经营状况、行业特点、发展潜力以及二级市场状况等确定发行价格。因此将影响发行价的因素作为投入因素，将发行价作为产出，就可以应用随机前沿得到最有效发行价（即价格前沿）。实际发行价与价格前沿之间的差距，为发行价制定过程中的效率损失，也就是发行价制订过程中实际低估的程度。随机前沿方法是在最小二乘（Ｌ）模型的基础上加ｏｓ
的疯狂数据。高市盈率、高股价、波动幅度大等一系列问题令创业板起伏不定，阻碍其功能的发挥与健康的成长。实际上，创业板不只是股价走势出现怪现象，而且对
２随机前沿பைடு நூலகம்方法简介
随机前沿方法最初是由Ａｉｅ，ＬｖｌａｄＳｈｉｔｇｒｏｅｌｎｃｍｄｎ（９７在分析企业投入产出效率时提出来的。该方法的１７）含义是，给定企业的投入，总存在一个潜在的最大产出边界，通过估计出这一边界并与企业的实际产出相比较，就

基于随机前沿引力模型的省际技术转移效率及影响因素研究

第22卷第8期2022年8月创新科技Innovation Science and Technology Vol.22No.8 Aug.2022基于随机前沿引力模型的省际技术转移效率及影响因素研究李德强1，2，彭灿1，奚雷3（1.南京财经大学红山学院，江苏南京210000；2.南京航空航天大学经济与管理学院，江苏南京211106；3.安徽科技学院管理学院，安徽蚌埠233100）摘要：省际技术转移日益成为缩小地区间技术鸿沟的措施之一。

借鉴相关文献研究成果并结合技术转移特征，梳理了影响省际技术转移效率的14个因素，利用新近发展的Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）回归模型筛选出重要变量，然后采用SFA（随机前沿分析）结合引力模型、随机前沿非效率模型考察了省际技术转移效率的主要影响因素及非效率项，并对各省（区、市）的技术转移效率进行了测度。

结果表明：①技术输出和输入地区的有效专利数、两者间的技术距离显著影响省际技术转移效率，而省际地理距离对该效率无显著影响；②技术输入地区的技术市场化及知识产权保护度等非效率项是影响技术转移非效率的原因，提高技术市场化程度及知识产权保护力度均能够缓解技术转移的政策约束，从而对技术转移非效率有一定的抑制作用；③我国各省（区、市）的技术转移效率均值在0.4～0.5水平上波动，东部地区的技术转移效率明显高于中部、西部及东北地区。

关键词：Lasso模型；随机前沿引力模型；技术转移；非技术效率中图分类号：F062.4文献标志码：A文章编号：1671-0037（2022）8-1-14DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2022.8.001“胡焕庸线”揭示了我国人口、地理和生态的东西分布差异，在某种程度上也成为城镇化水平、经济发展水平的分割线。

许多学者利用各种实证研究方法力图证实“胡焕庸线”两侧地区发展的差异。

中国各省份产能利用率测度——基于随机前沿生产函数法的分析

产能过剩不仅会导致资源浪费、企业恶性竞争、公司生产经营困难甚至破产倒闭，还会大幅度扰乱社会秩序，增加国际贸易摩擦风险。

工业、制造业作为支持国家发展的基础性产业，其重要性不言而喻。

然而，人们对当前经济表现所知甚少，因此本文将从产能利用率的角度出发，对当前中国各个省份的产能利用情况进行测度，并运用随机前沿生产函数对产能利用率进行估计分析。

一、文献综述从定义上来讲，产能利用率是指观察到的实际产出y 与潜在产出Y 的比值，潜在产出是指在给定要素投入、技术水平，且要素被充分利用的情况下，企业/行业所能够达到的最大产出水平。

所以，CU=y/Y。

在现实社会中，由于企业在生产的时候经常需要考虑市场需求、资源限制、设备磨损等多方面因素，不能实现投入要素的充分利用，所以往往会出现实际产出小于潜在产出，既CU<1。

目前国内关于测量产能利用率的研究工作尚处于起步阶段，所采用的方法也主要是借鉴国外的相关研究。

国内外学者测算产能利用率的方法大致分为以下几种：1.峰值法：在20世纪60年代，美国学者Klein 就开展了对企业产能利用率的测量，其提出的“峰值法”可谓是开创了经济分析法的先河。

Klein 将产能定义为企业在一段时间内所达到的产出水平的峰值，即在一个经济周期中企业实际产出的最大值作为潜在产出。

峰值法的最大缺陷在于我们无法确定企业在产出峰值是否实现了产能的完全利用。

2.函数法：由于峰值法限制较多，后续学者开始从产出的微观经济定义出发对产能利用率进行研究。

根据现有要素的投入情况，构建相应的生产函数、成本函数或者利润函数，将产能定义为企业利润最大化或者成本最小化情况下的产出水平，将实际产出水平与计算得到的最佳产出水平的比值作为衡量产能利用率的标准。

相对而言，函数法以微观经济基础作为理论支撑，但是对函数形式设定要求严格，一旦函数形式设定错误，所测算的产能利用率可信度也随之降低。

3.协整法：Shaikh and Moudud （2004）认为产出受到企业固定资本存量的影响，两者之间具有稳定的长期关系，所以提出了协整法测量产能利用率。

效率测度的参数方法

效率测度的参数方法作者：万磊霞来源：《商场现代化》2008年第22期[摘要] 评价保险公司效率的方法主要有指标分析法和前沿分析方法。

前沿分析方法是近年来使用最多的效率测度方法，根据是否需要估计前沿生产函数中的参数，前沿分析方法可以分为参数分析法和非参数分析法，本文主要介绍参数分析法。

[关键词] 随机前沿方法自由分布方法厚前沿方法递归厚前沿方法效率测度方法主要有两类：一类是指标分析法，通常是使用财务指标。

该方法根据公司的财务报表计算出反映公司财务状况和经营管理水平的财务指标，如经营绩效指标、成本绩效指标等。

指标分析方法的优点是数据易于获得、结论简单明了、容易被人接受。

该方法的缺点主要是：必须假定待比较的公司规模报酬是不变的；并且该方法计算出的指标解释力不强，具有一定的单一性或者说片面性。

此外，根据该方法评价的公司效率很可能得出互相矛盾的结论。

前沿分析方法是近年来使用最多的效率测度方法。

前沿分析的核心是根据己知的投入产出观察值，确定所有可能的投入产出的外部边界（即生产前沿面），使所有产出值位于边界之内（上），每个观察值与边界的距离即为该生产点的效率。

在实际应用中，前沿效率是一种相对效率而不是绝对效率，即效率前沿面始终由样本中最佳机构或其组合构成。

根据是否需要估计前沿生产函数中的参数，前沿分析方法可以分为参数分析法和非参数分析法两种。

非参数分析法主要有数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis）和自由排列包方法（Free Disposal Hull）等。

参数法是利用多元统计分析技术，确定前沿函数中的未知参数，继而由之计算理论值和实际值的一种计量经济学方法。

根据对前沿函数中无效率项分布的假设不同，参数法主要有随机前沿方法（Stochastic Frontier Approach）、自由分布方法（Distribution Free Approach）、厚前沿方法（Thick Frontier Analysis）和递归厚前沿方法（Recursive Thick Frontier Approach）等。

运用超效率DEA模型评价房地产公司投资效率

2. 样本选取以及数据来源。本文选取2009年沪深两市房地产上市公司为样本，因为上市公司处于行业中的领先地位，能够反映出整个行业的发展状况，而且上市公司的数据比较准确，也容易获得。
沪深两市上市房地产公司一共164家，样本选取标准为： ①剔除主营业务不是房地产开发与经营的公司，保持样本的统一性与可比性。②剔除当年上市公司，因为当年上市公司的数据不能完全反映出公司上市后的投资经营活动；③剔除数
下旬65决策单元规模技术效率纯技术效率规模效率规模效益超效率dea超效率计算结果排序决策单元规模技术效率纯技术效率规模效率规模效益超效率dea超效率计算深物业074307710964irs074337100010001000111513深深房072607620954irs072640长春经开082610000826irs082628中粮地产079107940996drs079133云南投诚100010001000深鸿基065506810962irs065544万通地产078207840998drs078235深长城073407360996drs073438北京城建096109940968drs096117中航地产072907320996drs072939天房发展078708020982irs078734金融街086909360929drs086925首开股份072907440980drs072939089110000891drs089121空港股份096510000965irs096516招商地产100010001000栖霞建设091409180996drs091419银基发展100010001000天宸股份058110000581irs058145渝开发100010001000102115新黄浦088810000888irs088822莱茵置业100010001000100010001000粤宏远076210000762irs076236万业企业094410000944irs094418阳光股份100010001000118511外高桥084608790962drs084627亿城股份089310000893drs089320陆家嘴100010001000名流置业100010001000127110天地源080408070997drs080430阳光城100010001000中华企业087409240946drs087424津滨发展080208030998drs080231069007580910irs069043保利地产100010001000珠江实业087810000878irs087823浙江东日079510000795irs079532苏州高新081408500958drs081429东湖高新084610000846irs084627京能置业070010000700irs070042中体产业071207

我国建筑行业上市公司技术效率的随机前沿分析

括所有因素，这是因为ＳＡ是分析公司之间效率Ｆ
例及其所有权性质对技术效率的影响。鉴于以上所述，本文将以竞争较为充分的我国建筑行业上市公司为样本，利用２０－２００４０８年建筑业上市公司的数据，运用随机前沿（Ｆ）ＳＡ技术的技术效率状况如何？其二，第一大股东持股比例及其所有权性质对公司技术效率的影响的显著
了我国家电行业上市公司，明第一大股东持股表
素的具体作用，这样就把影响效率的影响因素与试图回答两个问题：其一，我国建筑行业上市公司
比例对上市公司技术效率有显著正向影响，而第
一
大股东的国有性质抑制了技术效率的提升。ｊ
（前沿生产函数原理及本文采取的模型一）
毛路、吴蓓菁（０６以制造业上市公司为样本，２０）运用随机前沿生产函数分析，得到结果：公司规模对公司效率有显著影响，股份制改造和股权结构对企业效率没有显著影响，但是股东性质可能是左右股权结构对公司效率影响的重要因素。孙兆Ｊ
斌（０６认为股权集中度以及控股股东的持股比２０）例与上市公司技术效率以及技术效率水平的提高
建筑业是我国第二大产业的重要组成部分，国民经济的重要支柱产业和基础性产业，是在产业链条中扮演着十分重要的角色，对我国基础设施建设尤其路桥行业的发展具有重要作用，而建筑业上市公司
是促进我国建筑业发展的主要承担者。因此，对我国建筑行业上市公司技术效率展开研究极为必要。
率的评价主要有两种方法，一种是一数据包络分析（Ｅ）ＤＡ为代表的非参数方法；另一种则是以随机前沿
分析（ｒ）ＳＡ为代表的参数方法。ＤＡ与ＳＡ都是可以处理多投入多产出模型，ＦＥＦＳＡ只是需要首先假定生产函数的形式。ＳＡ可以用来解决两个相互关联的问题，Ｆ一是公司技术效率如何；二是如果没有效率，其

中国工业部门能源利用效率的测度与节能潜力：基于随机前沿方法的分析

业生产的技术无效率。目前新能源开发成本仍较高，摆脱能源困境的当务之急应是提升各行业能源利用的技术效率。目前我国工业部门各行业生产的技术效率存在很大差异，利用计量工具对工业部门各
［收稿日期］２０１３一ｌ１— ２６
务仍然十分艰巨。
近年来我国能源消耗量不断攀升（见图１），工业部门能源消耗量在我国能耗总量中所占比重最大，工业对能源日益增长的需求和能源供应的有限性的矛盾制约着工业的发展。工业能源需求量不断增加，但多数行业的发展方式依然粗放，能源投入未能充分利用，达不到理想的产出水平，显现出行
［基金项目］教育部人文社会科学规划基金项目（项目批号：１０ＹＪＣ７９０００４，主持人：安岗）；国家自然科学基金面上项目（项目批
号：７１２７２１６３，主持人：郁培丽）；教育部人文社会科学规划基金项目（项目批号：１２ＹＪＡ６３０１８０，主持人：郁培丽）；教育部博士点基金博导类（项目批号：２０１３００４２１１００２９，主持人：郁培丽）。［作者简介］安岗，东北大学工商管理学院，讲师，主要研究方向为技术效率，产业组织与经济发展；郁培丽，东北大学工商管理学
《产经评论））２０１４年１月第１期
・
产业发展与创新・
中国工业部门能源利用效率的测度与节能潜力：基于随机前沿方法的分析
安岗郁培丽石俊国

基于随机前沿分析的房地产上市公司X-效率测度

叶旭黄冬冬：基于随机前沿分析的房地产上市公司 × 一效率测度
基于随机前沿分析的房地产上市公司ｘ一效率测度
叶旭黄冬冬
（、１重庆丁商大学会计学院重庆４０６；、中师范大学经济管理学院湖北武汉４０７）００７２华３００
摘要：文结合房地产预收制度的特点，立适合该行业ｘ本建一效率测度的随机前沿分析模型。果表明，结
业，直接间接带动多个产业，投资对国内生产总值的贡献率较大，房地产投资占全社会固定资产投资的比例也很高。房地产行业作为典
型的资本密集型并具有周期性特征的行业，具有投资周期长、资金链脆弱等特点，对房地产公司经营与管理能力要求高。这些特点使得房地产上市公司的绩效评价更为复杂。寻找目前房地产行业最有效的公司作为示范标杆，找出差距，有助于分析改善效率的主要影响
地。地越大，余说明该企业的ｘ效率越低。一从研究方法上讲，目前效率分析主要常用的工具是数据包络分析（Ｅ和随机前沿分析ＤＡ）
（ｔｈｓｃｒｎｉＡａｓ）Ｓｏａｔｏｔｒｎｌｉ两种方法。ｃｉＦｅｙｓ李双杰，范超（０９系统的比较了这两种方法的优劣。２０）相对于数据包络分析（Ｅ而言，ＤＡ）随机前
房地产行业的ｘ一效率偏低，呈现逐年上升趋势；的单边似然比检验可知，地产上市公司的ｘ但由房一效率存在显著差异，两极分化现象严重；固定资产净值与产出指标主营收入之间存在“ Ｕ现象” 具有“ 倒，门槛效应” 应付工资与主营收入之间存在 “ ｕ现象”在一定条件下可以固化为激励机制。，正，

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基于随机前沿分析的房地产上市公司X-效率测度
黄冬冬1
（华中师范大学经济管理学院武汉430079）
摘要：本文结合房地产预收制度的特点，建立了适合该行业X-效率测度的随机前沿分析模型。

实证结果表明，我国房地产行业的X-效率偏低，整体只有0.355，但呈现逐年上升趋势。

房地产上市公司的X-效率存在显著差异，两极分化现象严重,最大差异为在0.82之上。

关键词：随机前沿分析X-效率预收制度
一、引言
X-效率理论率先由哈维·莱宾斯坦(Harvey Leeibenstein)1966年6月在《美国经济评论》上发表的论述配置效率和X-效率的论文中提出。

笔者认为X-效率可以定义为，产出对于生产可能性集合的偏离是由于配置效率之外的其他因素（效率）引起的，那么这些其他因素可称之X-效率。

个体的X-效率衡量的是在给定该个体的产出能够实现的前提下,与生产可能性集合中生产等量产出的投入量相比,其投入还有多大的节约余地。

余地越大,说明该企业的X-效率越低[1]。

本文选择随机前沿分析（SFA）的超越数模型测度了我国房地产上市公司的X-效率。

二、样本、效率测度模型、指标的选择
（一）样本的选择
本文数据主要来国泰安金融数据库和新浪财经公开披露的年报材料。

根据中国证券监督管理委员会2003年颁布的《上市公司行业分类指引》中的划分标准，并考虑到人民币特种股票(B 股)认购人身份的限制性，本文最终选取了深圳和上海A股上市公司中门类为“J”的68家房地公司作为研究样本。

由于我国上市公司从2001年1月1日开始实行《企业会计制度》，本文的样本区间为2002-2009年。

对个别缺失数据的财务指标进行了线性插值处理。

（二）房地产上市公司效率的模型构建
艾格纳、洛夫尔和施密特（Aigner，Lovell and Schmidt，1977）[2]以及穆森和布勒克（Meeusen and van den Broeck，1977）[3]分别提出如下形式的随机前沿生产函数模型：
1黄冬冬，女，汉族，籍贯河南商丘，华中师范大学经济管理学院2009级数量经济学专业研究生，研究方向：金融工程。

'ln 1,2,...,i i i i q x v u i N
β=+−=（1）
其中，i q 表示第i 个单元的产出，i x 表示一个由投入的变量的对数组成的1×K 维向量，β表示未知参数向量，i u 表示与技术无效有关的非负随机变量，i v 表示统计噪声的对称随机误差项。

早期的研究中，随机前沿模型主要应用于横截面数据，Pitt and Lee（1981），Kumbhakar
（1990）、Battese and Coelli（1992，1995）[4]
等逐渐发展为使用面板数据。

本文在Battese and
Coelli（1992）模型基础上，结合房地产公司预售制度的现实，将预付账款作为上市公司的控制变量引入生产函数中，运用超越对数生产函数(TL 函数)的随机前沿分析，对2002－2009年我国房地产上市公司进行效率测度。

分析模型如下：
()())
1(ln ln 2
1ln ln ln 2
1ln ln ln 2
322
1210it it it it it it it it it it u v cia wages wages ppe ppe wages ppe rev −+++
∗∗++++=δβββααα式（1）中，下标i 表示第i 个房地产上市公司，N 等于68；t 代表年份编号，从2002年到2009年。

it rev ln 表示主营业务收入的对数，是效率测度的输出变量。

it ppe ln 和it wages ln 分别是固定资产净值和应付工资的对数，是模型的输入变量，it cia ln 是预收账款的对数形式，作为控制变量。

三、实证结果
利用建立的随机前沿生产函数对我国房地产上市公司2002-2009年的数据进行分析，利用frontier4.1软件（Coelli，1996）[5]先对方程进行普通最小二乘法估计,再通过两阶段网格搜索的方法来确定重复迭代的初始值，最终得到最大似然估计值。

通过建立随机前沿生产函数对2002-2009年我国房地产上市公司的效率进行测算，并给出了8年间平均效率前五名和后五名的房地产公司。

2002-2009年各房地产上市公司前五名和后五名的X—效率
排名公司代码20022003200420052006200720082009平均10000020.8480.8530.8580.8630.8680.8720.8770.8810.86526003830.7880.7950.8020.8080.8140.8210.8270.8320.81130000240.7740.7820.7890.7950.8020.8090.8150.8210.7984
600663
0.763
0.771
0.778
0.785
0.792
0.799
0.805
0.812
0.788
50004020.7350.7430.7510.7590.7670.7740.7810.7880.762 640000070.0390.0440.0500.0560.0620.0690.0770.0850.060 656001730.0370.0420.0470.0530.0590.0660.0730.0810.057 666006030.0360.0400.0460.0510.0580.0640.0710.0790.056 670009790.0330.0370.0420.0480.0540.0600.0670.0740.052 680006310.0260.0300.0350.0390.0450.0500.0560.0630.043平均0.3190.3290.3390.3500.3600.3710.3810.3920.355
四、结论
本文结合房地产行业特点，构造了以主营收入为产出，固定资产净值、应付工资以及预付账款为投入的超越对数生产函数，对2002-2009年我国房地产上市公司进行实证研究，利用极大似然函数估计了随机前沿模型，从参数的估计结果来看，随机前沿模型能够较好地测度我国房地产上市公司的效率。

我国房地产上市公司效率总体偏低，8年间的总体平均效率仅为0.355，且两极分化现象严重，万科（000002）8年间的平均效率高达0.865，顺发恒业(000631)的仅有0.043，差异在0.82之上，从房地产上市公司的平均效率的走势来看，我国房地产的效率呈现逐年增长的趋势，从02年的0.319直线上升到09年的0.392。

参考文献：
[1]陈必安.基于随机前沿方法的我国房地产上市公司X-效率分析[J].西北农林科技大学学报(社会科学版),2008年9月第5期。

[2]Aigner，Lovell&Schmidt，Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models[J],Journal of Econometrics,6(1),21-37,1977.
[3]Meeusen w.&J.vandenBroeek,Efficiency Estimation from Cobb-Dogulas Production Functions with composed Error[J],International Economic Review,18,2435~444,1977.
[4]Battese,G.E.and Coelli,T.J.A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data[J].Empirical Economics,1995,(2)
[5]TIM COELL I.A guide to FRONTIER version4.1:Acomputer program for stochastic f rontier production and cost function estimation[R].CEPA Working Paper,1996(7):1-27.。