第二章 文獻回顧
第一節 生產力的衡量方法
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第一節 生產力的衡量方法
生產力為衡量企業績效的指標，根據 Samuelson and Nordhaus (1995) 的定義：「當資源達到最有效運用的狀態下，每一單位投入的效率即為生 產力」。製造業為國民經濟的重要組成部分，最早是 Flux (1913) 首先運用 英國製造業的資料，分析投入與產出的關係。故生產力的計算被廣泛運用 在衡量企業組織資源使用效率上。Olaoye (1985) 將生產力分為兩類，第一 類為部分要素生產力，僅測量某一部分要素對產出的影響；第二類為總要 素生產力 ( Total Factor Productivity， TFP ) ，考量所有要素投入對產出的 影響。一般研究將生產力定義為總要素生產力以了解所有要素的生產貢 獻。
衡量總要素生產力的方法有很多種，主要可分為兩大類。第一類為效 率前緣法 ( Frontier Approaches )，由 Farrell (1957) 提出，主要以等產量曲 線的概念將總生產效率 ( Overall Efficiency， OE ) 分為兩種，分別是技術 效率 ( Technical Efficiency， TE ) 與配置效率 ( Allocative Efficiency，
AE ) 。技術效率主要在衡量生產單位是否有效的使用要素投入，亦即使用 最少的要素達到最大的產出；配置效率又稱為價格效率 ( Price Efficiency，
PE ) ，衡量生產單位是否採用最小成本的要素組合從事生產。效率前緣法 又可分為參數型 ( Parametric ) 與非參數型( Non-parametric )，前者將生產 函數迴歸式中的誤差項分為廠商應控制但未控制的技術無效率與廠商無 法控制的隨機誤差項，透過觀測成本與利潤表現之誤差及最大參數與干擾 項的對稱分配，來計算技術效率與配置效率，此方法亦稱為隨機邊界函數 法( Stochastic Frontier Approach，SFA )。非參數型中最廣泛的運用為
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公共支出能創造生產力嗎？ 第二章 文獻回顧
Charnes, Cooper and Rhodes (1978) 利用 Farrell (1957) 的基礎，提出的資料 包絡法 ( Data Envelopment Analysis， DEA )，可同時衡量技術效率、配置 效率與經濟效率，有別於 Farrell 之兩投入單一產出，DEA 可同時處理多 項投入及產出，將其彙整成單一效率值。孫遜 (2004) 在「資料包絡分析 法─理論與應用」一書中比較資料包絡分析法與隨機邊界函數法兩者之差 異，認為前者之運用可實際了解資源使用的情況，有助於廠商決策，且因 其可同時處理多項投入與產出的效率評估問題所以無需事先假設生產函 數之形式，避免參數估計問題，但投入及產出必須為正值才能處理，且應 慎選資料以避免受到極端值的影響。隨機邊界函數法考量了廠商無法控制 的隨機干擾因素，使效率的評估較接近實際值，但隨機干擾因素難以量化，
因此必須考慮機率分配、函數型態與估計方法的不同，才能使參數的估計 值有較高的準確度，因此適用於存在不確定因素的投入與產出。
第二類為非效率前緣法 ( Non-frontier Approaches ) ，假設所有廠商皆 擁有生產技術效率，亦即在固定投入水準下，投入之要素皆能獲得最大的 產出，因此不考慮個別廠商技術效率的問題，而是藉由知識的累積來達到 生產效率最大化，亦可分為參數型與非參數型。非參數型的代表為指數法 ( Index Number， IN ) ，藉由投入與產出的比率指數來衡量生產力；而參 數型為一種計量經濟法，例如以最小平方 ( Least Squares， LS ) 來估計生 產函數的參數，就取得的觀察值估計出類似的產出值。
過去文獻在公共支出效率的衡量上大致分為國與國之間的比較與地方 政府之間的比較。在國與國之間的比較上有 Afonso、Schuknecht and Tanzi (2005) 利用非參數效率前緣法衡量經濟合作發展組織 ( Organization for Economic Cooperation and Development， OECD ) 的 23 個非工業化國家 政府部門投入與產出的效率，採用 7 項指標，前四項包含行政、教育、
醫療與公共基礎建設品質，後三項則為政府的分配、分佈與穩固性，實證
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結果顯示許多 OECD 國家政府支出效率不佳，應適度節省開支。Afonso and Aubyn (2005) 評估 OECD 國家教育與健康部門支出效率，採用自由 階層處理模式 ( Free Disposal Hull， FDH ) 與 DEA 兩種非參數法，發現 此兩部門的支出對政府部門的效率有顯著的影響力。 Rayp and Sijpe (2007) 以 DEA 研究 52 個開發中國家政府透過預算政策扮演對經濟成長有力 的角色，但若政府支出不效率，則會影響經濟成長效果，最後發現政府支 出效率主要受到國家結構與管理因素的影響。在地方政府支出效率的比較 上，Afonso and Fernandes (2006) 以 DEA 法研究葡萄牙里斯本與 Vale do Tejo 地區 51 個地方政府公共支出效率，分別以一般行政、教育、社會服 務、衛生與環境四項產出指標評估效率前緣，發現平均支出水準較高的市 鎮，並未享有較高的生活品質，代表政府支出無效率造成浪費。該文獻亦 將地方政府支出效率定義為相對比較的結果，即在固定的產出水準下追求 最小的公共支出投入，或在固定的公共支出水準下追求最大的產出水準，
並非絕對的效率比較。吳濟華 (2010) 以台灣 23 個地方政府為研究對象，
分別以參數法與非參數法探討公共支出效率，結果顯示台灣地方政府公共 支出效率受到人口產業分佈、地方民眾財富不均以及地方財政自主與債務 依存情況影響。
衡量生產力與績效的方式並無優劣之分，單看研究目的不同而定，過 去國內外已有許多文獻利用各種不同的生產力衡量方式檢驗民間企業與 政府機關之績效，但在運用計量經濟法時，研究者常會忽略解釋變數與生 產力的殘差項間之聯立性，因而產生聯立性偏誤 ( Simultaneity Bias ) 。另 外，若未考慮企業在樣本期間內進出對生產力的影響會導致樣本選擇 ( Sample Selection ) 問題。目前國內對於生產力評估的文獻大多忽略了這 兩個問題，故本文採用 Olley and Pakes (1996) 的三階段估計法 ( 以下簡 稱 OP 方法 ) 衡量追蹤資料 ( Panel Data )，以解決在最小平方迴歸分析
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公共支出能創造生產力嗎？ 第二章 文獻回顧
法 ( Ordinal Least Squares, OLS) 下聯立性與樣本選擇偏誤的問題。
OP 方法為半參數估計法，即結合了參數估計 ( 生產函數估計 ) 與非 參數估計，該估計法的優點是能夠同時解決總要素生產力估計時常出現的 聯立性與樣本選擇問題。近年來， OP 方法在中國被廣泛運用於衡量製造 業的生產率，例如余淼杰 (2010) 以企業層面的實證分析來了解中國貿易 自由化下製造業的企業生產率。余淼杰 (2011) 透過企業層面的工業數據 資料分析出口是否會導致企業的生產力提高並探討影響出口生產力的因 素。賈瑞雪 (2011) 使用 OP 方法計算企業的總要素生產率 ( TFP ) ，透 過分析 TFP 的離散程度及對 TFP 進行分解，了解中國製造業資源誤置的 情況。Chen, Hu and Szulga (2013) 使用 OP 方法對中國製造業各行業的 TFP 進行估計並對其變化進行分解，探討製造業要素配置、結構調整與生 產率動態的關聯。本文沿用以上文獻所用的資料與方法配合跨期五年的製 造業資料與中國縣級財政資料將中國製造業的生產力與地方財政支出進 行連結，估計公共支出對於總要素生產力的影響。