论文——石油企业技术效率的影响因素分析与提升途径研究.doc

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题目：石油企业技术效率的影响因素分析与提升途径研究
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题目：石油企业技术效率的影响因素分析与提升途径研究
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摘 要
我国的石油企业在伴随着二十一世纪世界石油工业大发展的时期，正在逐步向做精做细的方向迈进，提高石油企业在各方面对于技术的利用效率，简称石油企业技术效率。如今面对良好的国际发展形势，如何提高我国石油企业技术效率，达到国家对石油企业技术效率的要求，增强具有自主知识产权的技术能力，满足石油企业发展建设的需要，具有重要的现实意义。本文在阐述石油企业技术效率基本理论的基础上，尝试根据随机前沿生产函数创建石油企业技术效率的生产函数模型，重点分析石油企业技术效率的影响因素，包括石油企业的管理体制、石油企业的规模、公共研究机构及石油企业对于石油技术研究与开发的支出、石油企业的对外投资、石油企业的地理位置、国家对石油企业的信贷预算软约束、石油企业的行业竞争压力等，并根据石油企业技术效率的影响因素分析研究石油企业技术效率的提升途径，从主要因素入手，以次要因素补充，从技术水平、技术投入、技术人才、技术管理等诸多方面分析石油企业技术效率存在的问题，通过分析各个影响因素，研究并提出提升我国石油企业技术效率的途径，加强自主创新能力，为我国石油企业技术效率的提升提供一定的参考和借鉴。

关键词：石油企业；技术效率；生产函数；影响因素

Abstract
China's petroleum enterprise in the 21 century world petroleum industry with big development period, are gradually to do fine direction, improve the technology efficiency. Now face international good development situation, how to improve our petroleum enterprise technology efficiency, to the national petroleum enterprise to the requirements of the technical efficiency, increase with independent intellectual property rights of the technical capability to meet the needs of the construction of petroleum enterprise development, have important practical significance. This article analyses the basic theory of petroleum enterprise efficiency technology, on the basis of stochastic frontier production function trying to create a petroleum enterprise technology efficiency production function model, and analyses the influence of the petroleum enterprise technical efficiency factors, including petroleum enterprise management system, the size of the petroleum enterprise, public research institutions and petroleum enterprise for oil technology research and development spending, petroleum enterprise of foreign investment, petroleum enterprise geographical position, national petroleum enterprise credit to the soft budget constraint, petroleum enterprise competition in the industry and so on, and according to the analysis of influence factors research petroleum enterprise technology to promote the efficiency of ways, from the main factors to the secondary factors added, from a technical level, the input in technology and technical talents, technology management and so on many aspects analysis of enterprise technology efficiency existing problems, through the analysis of various factors, the research and promotion our country enterprise technology proposed the petroleum enterprise technical efficiency of the way, strengthen the ability of independent innovation, for our petroleum enterprise technical efficiency give some reference to the development of the model.
Key words：Petroleum enterprise; Technical efficiency; Production function; Influence factors

目 录
第1章 绪 论 1
1.1石油企业技术效率的概念 1
1.2研究背景与现状 2
1.3研究目的与意义 2
第2章 石油企业技术效率的生产函数模型 3
2.1随机前沿生产函数 3
2.2石油企业技术效率的生产函数模型 5
第3章 石油企业技术效率的影响因素分析 10
3.1石油企业技术效率的影响因素 10
3.2分析影响石油企业技术效率的主要因素与次要因素 14
第4章 石油企业技术效率的提升途径研究 16
4.1由影响因素分析研究石油企业技术效率的提升途径 16
4.2我国石油企业技术效率的提升途径 17
结 论 19
参考文献 21

第1章 绪 论
1.1石油企业技术效率的概念
首先，研究石油企业的技术效率，要从技术效率本身入手，然后逐步研究企业技术效率，最后过渡到石油企业技术效率的研究，进行石油企业技术效率影响因素分析与提升途径研究。所以先要理解技术效率的概念，技术效率是指由科技含量带来的成效，即指又好又快的达到生产目的。主要应用于科技产业管理，通过改善管理方法或引进新技术提高企业生产效率。管理方法上，运用经济学、管理学原理，使企业在效率上取得进步，以提高生产力水平。新技术上，在科学发现上出现新突破，例如集成电路使计算机走进微型化。经济学意义上的技术效率是指投入与产出之间的关系。指在既定的投入下实现了产出最大化，或者在生产既定的产出时实现了投入最小化。
技术效率的概念最早是由Farrell（1957）提出来的。他从投入角度给出了技术效率的定义，认为技术效率是指在相同的产出下生产单元理想的最小可能性投入与实际投入的比率。Leibenstein（1966）从产出角度认为技术效率是指在相同的投入下生产单元实际产出与理想的最大可能性产出的比率。技术效率是指由科技含量的提高而带来的产出成效，反映了对现有资源有效利用的能力，体现的是生产部门在既定投入水平下产出的最大能力，或者是在既定价格和生产技术下，生产部分投入要素的最优比例的能力。换句话说，是指在给定各种投入要素的条件下实现最大产出的能力，或者给定产出水平下投入最小化的能力。企业技术效率的主要研究目的是实现企业的经济增长，而经济增长的两个主要因素是生产要素的增加和生产效率的提高。在传统的经济理论上，生产技术的利用是充分有效的，忽视了生产过程中的技术效率损失。技术效率是指生产者的实际产出水平与在相同的投入规模、投入比例及市场价格条件下所能达到的最大产出量的百分比。当技术效率发生损失时，投入要素的产出处于生产可能性边界以内。技术效率变动与技术进步的区别在于，前者是实际产出与既定生产可能性边界之间的差距变化，而后者是整条生产可能性边界的移动。在下文的图2-1中我们可以明显看到两者的区别。在经济增长的研究中，通过技术效率指标区分以上两种效应具有重要的意义。如果现有技术已达到最佳的利用效率，那么在投入要素不变的情况下，经济增长必须通过技术进步来实现。但如果现有技术仍存在效率损失，那么改善技术管理水平，提升技术效率则是经济发展的有效途径。同样指明了生产效率的提高要根据具体情况分析，研究是由技术进步主导，还是由技术效率提升主导。
因此，石油企业技术效率我们可以认为是针对于石油企业而言的技术效率。通过采用提升石油企业技术效率的途径，实现石油企业生产效率的提高，达到石油工业经济增长的目的。我国石油企业技术效率发展的当务之急是如何采用有效的途径来提升技术效率，实现这一目标需要对技术效率背后的作用机制深入了解，从而分析各种影响石油企业技术效率的因素，研究各种提升石油企业技术效率的途径。
1.2研究背景与现状
随着全球经济一体化竞争的日益加剧，石油企业技术效率的发展直接影响到石油工业的整体发展，而我国石油企业技术效率也同样影响我国石油企业的整体竞争能力。国家要求明确指出要用高新技术改造传统产业，大力振兴石油工业。发展一批有较强竞争力的大型企业集团，增强具有自主知识产权，基本满足能源、交通、原材料等领域及国防建设的需要。现在正是石油企业全面振兴和跨越发展的大好机遇。振兴石油企业是振兴我国工业的重要组成部分[1]。石油企业在其发展过程中，相应地建立起了自己的技术体系，达到了一定的规模，集中了一大批专业技术人才和技术设备，并且具备了一定的技术能力，进行了一定的技术投入，采用了一定的技术管理。我国石油企业在技术进步的同时，逐步在技术效率的提升上进行研究。
我国石油企业由五六十年代的探索起步，在进入二十一世纪前逐步成长壮大，二十一世纪开始已进入快速发展阶段。目前在十二五规划期间，石油企业已经形成了一个完整的产业体系，石油企业技术效率也有了迅速的发展。我国石油企业技术效率的发展证明，技术创新是企业发展的动力，技术投入是企业前进的保证，技术管理是企业稳定的基础[2]。目前我国石油企业正处在一个前所未有的机遇期，必须依靠进一步加大技术投入，提高企业技术效率水平，以技术创新推动企业发展，建立以产品为核心，以自主知识产权为支撑的企业发展战略，与世界石油企业接轨，打造世界石油企业前列。
然而在我国石油企业技术效率逐步提升的同时，也同样存在着很多发展问题，技术自主创新能力较弱，技术开发投入不足，技术人才缺乏，管理体制存在缺陷等[3]。与世界石油企业相比较，具备一定的竞争力，但是在某些环节上较薄弱，某些方面有一定的不足，迫切需要对这些问题开展深入研究。
1.3研究目的与意义
通过对石油企业技术效率的研究，分析影响石油企业技术效率的因素，寻找到提升石油企业技术效率的途径，就是本文研究的主要目的。
石油企业技术效率是一个内生变量，它是多种因素综合作用的结果。石油企业技术效率与石油企业本身的特征及所处环境相联系。石油企业的产权制度、治理机制、管理经营能力、产业规模等也是影响石油企业技术效率的因素。同时存在外部环境，包括与其他行业的竞争程度、石油行业中国际石油企业直接投资的比例及石油企业所在地理位置等因素也会对我国石油企业技术效率有影响。
通过研究影响石油企业技术效率的因素，包括石油企业的管理体制、石油企业的规模、公共研究机构及石油企业对于石油技术研究与开发的支出、石油企业的对外投资、石油企业的地理位置、国家对石油企业的信贷预算软约束、石油企业的行业竞争压力等因素，然后针对各个影响石油企业技术效率的因素进行分析，提出各个对应的提升石油企业技术效率的途径，以期为我国石油企业的相关政策提供一定的参考和借鉴。
第2章 石油企业技术效率的生产函数模型
2.1随机前沿生产函数
首先，任何生产行为都是在特定的生产技术条件下进行的，这种特定的生产技术关系决定了一个生产过程投入和产出的数量上的对应关系，描述这种对应关系的工具就是生产函数。从20世纪20年代末,美国经济学Cobb和Doyglas提出生产函数这一名词，并用1899至1922年生产情况资料导出著名的Cobb-Doyglas生产函数以来，不断有新的研究成果出现。使生产函数的研究与应用呈现常盛不衰的局面。把生产函数F（X）具体化，可以得到多种常用生产函数的具体形式。例如较为常用的有柯布道格拉斯生产函数（C-D生产函数）、线性生产函数、列昂惕夫生产函数、固定替代弹性生产函数（CES生产函数）和超越对数生产函数（Translog生产函数）。
然后，我们需要理解一些重要的概念，生产率（Productivity）是指厂商所生产的产出与所需投入的比值。当生产过程只有单投入、单产出的时候，计算是相当简单的。当投入多于一个时，为了获得生产率，必须将这些多投入汇成一个单一的指数。当我们提及生产率的时候，生产率就是指全要素生产率，它是一种包括所有生产要素的生产率测量[4]。下文中我们还会对全要素生产率进行更全面的分析，在这里不做过多说明了。技术效率（Technical Efficiency）首先由Farrell（1957）提出的，具体定义为产出规模不变以及市场价格不变的条件下，按照既定的要素投入比例，生产一定量产品所需的最小成本与实际成本的百分比 。当技术效率等于1时我们称之为技术有效。生产前沿面（Production Frontier）表示的是对于不同水平的投入可以获得的最大产出水平。也称生产边界，它可以用来定义投入和产出的关系。下文中我们还会对生产前沿面进行更全面的分析，在这里也不做过多说明了。规模效率（Scale Efficiency）是指资源投入规模对生产效能的影响，即衡量企业是否能够得当的要素投入比例。配置效率（Allocative Efficiency）反映了一个公司合理划分投入成份，并合理安排对应价格和生产技术的能力[5]。
接下来我们要开始讨论生产函数，20世纪20年代，美国经济学家P.Douglas与数学家C.Cobb合作提出了生产函数理论，开始了生产率在经济增长中作用的定量研究。1957年，美国经济学家R.Solow在《经济学与统计学评论》上发表了《技术变化与总量生产函数》一文，第一次将技术进步因素纳入经济增长模型。在定量研究中，索洛将人均产出增长扣除资本集约程度增长后的未被解释部分归为技术进步的结果称其为技术进步率，这些未被解释的部分后来被称为“增长余值”（或“索洛值”），也即为全要素生产率（TFP）的增长率。1977年，Aigner，Lovell，Schmidt和Meeusen，Van den Broeck分别独立提出了随机前沿生产函数，之后逐渐发展起来的随机前沿生产函数法则允许技术无效率的存在，并将全要素生产率的变化分解为生产可能性边界的移动和技术效率的变化，这种方法比传统的生产函数法更接近于生产和经济增长的实际情况。能够将影响TFP的因素从TFP的变化率中分离出来，从而更加深入地研究经济增长的根源。这就是随机前沿生产函数由来的过程。
利用随机前沿生产函数法，Schmidt（1980， 1986）、Kumbhakar（1988，1990）、Bauer（1990）、Kalirajan（1993）、Batese和Coelli（1988，1992，1995）等对技术效率对TFP和产出的影响做了大量的实证研究。传统的生产函数只反映样本各投入因素与平均产出之间的关系，称之为平均生产函数。测算全要素生产率的传统方法是索洛余值法（SRA），其关键是假定所有生产者都能实现最优的生产效率，从而将产出增长中要素投入贡献以外的部分全部归结为技术进步（technological progress）的结果，这部分索洛剩余后来被称为全要素生产率。但是1957年，Farrell在研究生产有效性问题时开创性地提出了前沿生产函数（Frontier Prodution Function）的概念。对既定的投入因素进行最佳组合，计算所能达到的最优产出，类似于经济学中所说的“帕累托最优”，我们称之为前沿面。前沿生产函数反映了在具体的技术条件和给定生产要素的组合下，企业各投入组合与最大产出量之间的函数关系[6]。通过比较各企业实际产出与理想最优产出之间的差距可以反映出企业的综合效率。
前沿生产函数的研究方法有参数方法和非参方法。两者都可以用来测量效率水平。参数方法沿袭了传统生产函数的估计思想，主要运用最小二乘法或极大似然估计法进行计算。参数方法首先确定或自行构造一个具体的函数形式，然后基于该函数形式对函数中各参数进行计算。而非参数方法首先根据投入和产出，构造出一个包含所有生产方式的最小生产可能性集合，其中非参数方法的有效性是指以一定的投入生产出最大产出，或以最小的投入生产出一定的产出。但非参数方法存在的最大局限是该方法主要运用线性规划方法进行计算，而不像参数方法有统计检验数作为样本拟合度和统计性质的参考。另外，非参数方法对观测数有一定的限制，有时不得不舍弃一些样本值，这样就影响了观测结果的稳定性。因此，我们会选择参数方法进行前沿生产函数的计算。
在参数型前沿生产函数的研究中，围绕误差项的确立，又分为随机性和确定性两种方法。首先，确定性前沿生产函数不考虑随机因素的影响，直接采用线性规划方法计算前沿面，确定性前沿生产函数把影响最优产出和平均产出的全部误差统归入单侧的一个误差项中，并将其称为生产非效率。随机前沿生产函数（Stochastic Frontier Production Function）在确定性生产函数的基础上提出了具有复合扰动项的随机边界模型。其主要思想为随机扰动项ε应由v和u组成，其中v是随机误差项，是企业不能控制的影响因素，具有随机性，用以计算系统非效率。u是技术损失误差项，是企业可以控制的影响因素，可用来计算技术非效率。很明显，参数型随机前沿生产函数体现了样本的统计特性，也反映了样本计算的真实性。因此，在参数型前沿生产函数的研究中，我们会选择随机性方法，即随机前沿生产函数。
生产率和效率的度量一般使用DEA和SFA（Stochastic Frontier Analysis）方法（指数方法一般需要价格数据，其度量结果不仅与生产经营有关，还与外部市场环境有关）。对度量结果，还需分析原始数据误差、环境因素、管理决策效率、长期最优化、以利企业找出差距，增强其核心竞争力。DEA方法数值计算简单，并且当不知道投入与产出的代数关系时，DEA方法依然能够应用（也就是说，无论产出与投入的关系是线性关系，二次关系，指数关系或者其他的函数关系，都能够估计前沿面）。当假设投入和产出具有一定的函数关系时，前沿面估计可以采用随机前沿分析（SFA），当函数形式确定了，需要进一步使用计量经济学的方法确定函数的参量，这使得SFA比DEA需要更多的计算。然而，SFA具有两个明显的优势使得额外的计算负担也是值得的。一是SFA方法具有统计特性，可以对模型中参数进行检验（t检验），还可以对模型本身进行检验（LR检验），而DEA方法不具有这一统计特性。二是SFA方法可以建立随机前沿模型，使得前沿面本身是随机的，这对于跨时期的面板数据研究而言，其结论更加接近于现实。而DEA方法的前沿面是固定的，忽略了样本之间的差异性，没能考虑统计噪声（例如从生产模型中忽略了相关变量所带来的结果）使得研究结论不及SFA方法更加接近现实[7]。但是SFA参数方法往往只处理单输出的情况，而对于多输入多输出的经济系统处理起来则十分复杂，对于无效单元，参数方法仅仅能说明无效程度即效率大小，而DEA在这点比它具有优越性。
2.2石油企业技术效率的生产函数模型
我们研究石油企业技术效率，便要先从石油企业技术效率的测量方法入手，我们可以不妨将技术效率的概念和生产可能性边界（Production Possibility Frontier）的概念联系在一起。生产可能性边界，也称生产可能性曲线，也可称为转换线。生产可能性边界用来表示经济社会在既定资源和技术条件下所能生产的各种商品最大数量的组合，反映了资源稀缺性与选择性的经济学特征。Leibenstein（1966）为了定义X非效率的理论而提出了浪费的概念。在X非效率理论中，一般将企业组织内部的非效率定义为X非效率。但是，在实证分析中经常看到，分析企业间生产效率的差异时也经常使用非效率的概念。它是指企业的实际生产活动并不是沿着生产函数曲线进行，而是在生产函数的理论曲线之内生产。
在生产可能性边界的基础上，上文曾提到过，若只考虑单一产出的情形则生产可能性边界指的是在一定的要素投入下所对应的最大产出，所有产出所形成的曲线就是生产可能性边界。但是并非所有企业都可以达到最大产出，技术效率就是用来衡量一个企业在等量要素投入条件下，其产出离最大产出的距离。距离越大则技术效率越低，反之，距离越小则技术效率越高。图2-1显示了在单一要素投入的情况下技术效率（TE）的定义。技术效率为生产可能性边界（PPF）与实际生产曲线之间的垂直落差，即：技术效率=生产可能性边界-实际生产曲线。生产可能性边界代表的是一个行业在最好的硬件和管理技术下所能达到的最大产出，技术效率则代表了一个企业在特定投入规模下与这个最大产出之间的差距。即使是同一个企业其技术效率也是不同的，例如在较小投入x1下的技术效率数值TE1就比较大投入x2下的技术效率数值TE2小。因此，说明了石油企业在规模较小时的技术效率损失会相对于石油企业规模较大时的技术效率损失小一些。但是，这仅仅是石油企业技术效率损失在绝对数值上的相对较大，而相对数值的所占比例上要根据具体情况具体分析。

图2-1 单一要素投入情形下技术效率数值的图示

在上文第1章1.1石油企业技术效率的概念中，我们提到过技术进步与技术效率两者的概念差异，以图2-1来分析，技术进步可以促进生产可能性边界的变化，技术效率变化会导致实际生产曲线的变化。通俗的说，技术进步可以提高最大生产能力，技术效率提升可以提高达到最大生产能力的能力。我们需要理解全要素生产率（Total Factor Productivity）的概念，全要素生产率（TFP）是指生产活动在一定时间内的效率。它一般的含义为资源，包括人力、物力、财力等开发利用的效率。从经济增长的角度来说，生产率与资本、劳动等要素投入都贡献于经济的增长。从效率角度考察，生产率等同于一定时间内国民经济中产出与各种资源要素总投入的比值。从本质上讲，它反映的则是一个国家或地区为了摆脱贫困、落后和发展经济在一定时期里表现出来的能力和努力程度，是技术进步对经济发展作用的综合反映。实际上，我们测量到的全要素生产率的增长中包含技术进步与技术效率的双重成分。但是，如何将二者分离开来是个问题。所以测量方法的基础上要实现理论模型，将石油企业技术效率的差异用可比的方式表示，用技术效率的指标作为被解释变量，企业的所有制、企业的特质指标作为解释变量，估计模型的各个参数，进一步找出技术效率差异产生的原因。
根据石油企业技术效率的测量方法，我们不妨尝试创建石油企业技术效率的理论模型。衡量石油企业技术效率的方法是通过计量模型的参数法。这里我们可以采用随机前沿生产模型方法，因为随机前沿生产模型方法所测量的石油企业技术效率可以同时考虑石油企业的技术欠缺效率与各种因素的随机冲击。何枫和刘传哲等曾先后分别运用随机前沿分析模型研究了经济开放度对我国技术效率进步的影响，得出了两者正向相关的一致结论。唐德祥等和何锋等曾先后对我国经济区域的研究与开发（research and development）投入与技术效率之间的关系建立了随机前沿模型，结果均显示研究与开发（R&D）投入对技术效率具有显著的促进作用。何婷英就人力资本投资对我国技术效率变化的影响开展了随机前沿分析，证实两者显著相关，加大人力资本的投入力度可提高我国技术效率的水平[8]。通过前人的理论成果，本文则在随机前沿生产模型的基础上，运用我国石油企业的数据，采用估计法分别确定和估计石油企业技术效率差异的影响因素，分析各种因素对石油企业技术效率的影响及作用机制，据此提出相关提升我国石油企业技术效率的建议，以期为我国石油企业的相关政策提供参考和借鉴。
我们已经对随机前沿生产函数有一定的理解，随机前沿函数是由Aigner，Lovell，and Schmidt（1977）、Meeusen and Vanden Broeck（1977）年提出的，早期的研究中，随机前沿模型主要应用于横截面数据，Pittand Lee（1981），Kumb hakar（1990），Battese and Coelli（1992，1995）等逐渐发展为使用面板数据。面板数据比横截面数据有更多的优势，如增加自由度，允许技术和效率同时随时间而变等。本文主要目的是在随机前沿函数的生产模型基础上，运用生产函数的随机前沿分析技术研究我国石油企业技术效率的影响因素及变化。在上文测量方法中所提出X效率的理论之前，估计生产函数时将投入产出数据的误差都归结为生产函数的随机误差。后来，Farrell（1957）采用了技术非效率的概念，即前沿生产曲线的概念。他的方法是给定一个生产函数，表示技术上可能实现的最大产量，而将企业实现的产出作为实际产出，二者之间的差异定义为X非效率。企业的生产活动表现在产出水平上。理论的生产可能性曲线与实际产出水平间具有一定差异，我们将这种差异称为技术的非效率性，用u表示。生产可能性曲线与技术效率性的推测手段是对应的。假定产出在生产曲线上产出是随机变动的，因此，生产函数中就存在一个随机误差项，这个误差项分为两个部分。一个用来测量随机因素v，另一个用来测量技术非效率u。随机误差项v服从正态分布，而技术非效率u的分布为最大值0的非对称分布，一般为半正态分布，也有指数分布。技术非效率表示为非对称分布的偏离程度。基于以上的假定，可以定量地得到函数的参数以及误差分布。本文采用了包含非效率u的随机前沿生产函数模型，该模型的估计方法是Battese and Coelli（1993），Huang and Liu（1994）首先提出的。他的方法是首先测算出技术非效率的数值，然后用技术非效率作为被解释变量，其影响因素为解释变量进行回归分析，使技术非效率的大小、原因一目了然。
因此，我们不妨根据随机前沿生产函数设定一个含技术效率的生产函数F（X），假设投入的矢量为X，观测到的产量为Y，理想的生产函数为Y=g（X），随机误差为v，技术非效率为u，则有含技术效率的生产函数为Y=g（X）+v-u。

图2-2 含技术效率的生产函数图示
理想的生产函数为Y=g（X）是理想的生产函数。假定生产中存在技术非效率，那么观测到的现实的生产水平Y可以分解为生产前沿曲线的理论产出g（X）去除掉技术非效率性导致的偏离u。即：观察到的生产水平＝最大可能产出水平-技术非效率。同理，技术非效率=最大可能产出水平-观察到的生产水平。这就与我们在上文测量方法中提到的技术效率为生产可能性边界（PPF）与实际生产曲线之间的垂直落差相对应了。即：技术效率=生产可能性边界-实际生产曲线。这样我们就可以理解为对技术效率的测量是通过在生产模型中引入技术非效率，即在技术效率的理论模型中通过技术非效率实现数值计算。
基于随机前沿生产模型的估计，以及技术效率时变形式，我们可推算石油企业的技术进步、技术效率的变化、规模经济性以及配置效率。目前，研究技术效率的外生性因素主要采用借助前沿生产模型估计出技术效率。首先，该方法必须假定外生性因素变量与生产要素不相关，否则遗漏这些关键变量会造成估计结果是有偏的，估计出的有偏无效率项会造成估计的效率方程系数也是有偏的。其次，用来解释技术效率的外生变量往往被假定与技术效率无关，因而这种方法就存在着内在的假设冲突。要解决以上问题，必须在技术效率测算过程就引入生产者特征变量和环境变量。为此，本文采用的随机前沿生产函数模型（外生性因素与随机前沿生产函数联合估计的模型）来分析我国石油企业技术效率差异及其影响因素。此方法的突出优点是能够在测算技术效率的过程中，考察外生关键因素对地区技术效率的影响，从而避免了假设矛盾。为了解释个体间的技术效率差异，我们可以在上述模型基础上引入技术无效率方程。加入表示地区信贷预算软约束，企业规模，行业竞争压力，时间趋势等因素，从而研究各个因素对石油企业技术效率的影响程度。
下面我们开始对石油企业技术效率的生产函数模型进行计算分析：
Y=g（X）+v-u （2-1）
在Y=g（X）不受技术效率影响时，我们认为Y=g（X）=1=100%，技术完全利用，然而误差的存在是任何情况下也难以避免的，就像物质的纯度一样，可以在99%后接近99.9%，然后再接近99.99%，无限接近100%，但是却始终难以达到100%。这样我们为了石油企业技术效率的生产函数模型的分析可以将误差v作为一个近似0的量，在函数中近似为：
Y=g（X）+v= g（X）+0= Y （2-2）
下面我们继续研究随机量u的存在，这将是影响石油企业技术效率的关键因素。简单以石油企业的人员学历作为研究对象，这样可以明确地看出技术效率受技术人才的影响程度，并且相对理解起来更容易一些。
Y=g（X）-u （2-3）
下面研究一下石油企业的人员学历在不同的情况下会对石油企业技术效率产生多少影响：
表2-1 石油企业的人员学历分布1（百人比例）
学历
高中以下学历（含）
学士学历
硕士学历
博士学历
人数
50
30
15
5

表2-1 石油企业的人员学历分布2（百人比例）
学历
高中以下学历（含）
学士学历
硕士学历
博士学历
人数
30
40
20
10
假设起始技术效率Y=g（X）=1=100%，在表2-1情况下u=0.2，在表2-2情况下u=0.1，那么在表2-1情况下石油企业技术效率为1-0.2=0.8=80%，在表2-2情况下石油企业技术效率为1-0.1=0.9=90%。
接下来我们用C1、C2、C3、C4分别表示高中以下学历（含）、学士学历、硕士学历、博士学历的人数，研究在某一项数据不同，而其他三项数据相同情况下对石油企业技术效率的影响程度，也可称为边际效应。例如在C2、C3、C4相同的情况下，C1对石油企业技术效率的影响程度，假设当C1每变动1人时，u变化0.01，就可以称C1的边际效应为0.01。同理，再分析出C2、C3、C4的边际效应，假设分别为0.02、0.03、0.04，这样就可以根据分析结果进行石油企业的人员学历合理安排，在可能实现石油企业技术效率的最大边际程度上达到提高。
当然，以上的假设结果也很简单，就是石油企业最终的发展将是全部以高学历为主。所以以上对石油企业技术效率的生产函数模型的研究，我们仅是作为一个研究思路，期望在以后的研究中会作为一定的参考和借鉴，这将是一个将技术进步与技术效率综合研究的新时代。
第3章 石油企业技术效率的影响因素分析
3.1石油企业技术效率的影响因素
从石油企业的技术能力，技术投入，技术人才，技术管理等方面出发考虑石油企业技术效率的相关影响因素。本文考虑的影响石油企业技术效率的因素有石油企业的管理体制、石油企业的规模、公共研究机构及石油企业对于石油技术研究与开发的支出、石油企业的对外投资、石油企业的地理位置、国家对石油企业的信贷预算软约束、石油企业的行业竞争压力等。
石油企业的管理体制具有不同的激励监督和约束机制，除此之外石油企业在进入退出历史负担以及投融资方面也享受着迥然不同的待遇。所有这些都使得石油企业更加注意提高企业的技术效率，以在激烈的市场竞争中获得生存和发展。另外一些由于历史上政府推行赶超战略，给石油企业带来了政策性负担，从而使石油企业面临着预算软约束。石油企业特殊的垄断地位使得石油企业技术效率的分析与常规企业技术效率的分析存在不同之处。另外，在一般情况下采纳销售收入作为衡量产出的指标，这对于石油企业技术效率的分析会带来偏差。在石