生產力衡量頗受統計資料與估計公式之影響，而資料蒐集處理可能發生錯誤，因此任何有關這方面的研究，似宜先進行資料可信度之評估。然而可信度又拿什麼做為評判標準，基本上，若統計資料能適度解釋某些經濟現象。吾人認為此資料就有某種程度之可靠性。但用以評判的準則又如何選取呢﹖似很難有一致看法，由於本文重心在生產力衡量，因此吾人選用評估統計資料可信度的準則是：統計資料是否能配合出一條合乎經濟理論的生產函數，若是，則統計資料尚稱合理可信。
本文選用限制條件較少之超越對數 (Translog) 生產函數，應用Seemingly Unrelated Regression Equations (SURE) 方法，估計下列聯立方程式：
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生產函數： |
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i, j = L，K |
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份額函數： |
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i, j = L，K |
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其中： |
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i, j = L，K， βij=βji， i≠j |
U(t)，Vj(t)，i=L,K，皆為干擾項，反映統計差，以及決策未達完全效率等。
為衡量投入要素生產力與生產技術，生產投入與產出需適當的對應，茲分別選取實質國內生產毛額指數、就業總工時指數、實質資本存量指數、勞動報酬、要素成本份額等經濟變數，假設固定規模報酬，應用
SURE
方法估計其生產函數，並檢視其是否合乎單調性、準凹性、邊際報酬遞減原則、二階條件大於零等。
經檢視其各項統計結果，工業部門中營造業、製造業所配適的生產函數模型尚稱合理，且合乎正規條件，反映該二業廠商大都以達成成本極小目標生產；而礦業、水電燃氣業其生產函數配適度雖尚佳，但並不合乎正規條件；再觀察服務業部門，各業生產函數均能符合正規條件。觀諸礦業、水電燃氣業、運輸業所推估之生產函數未合乎正規條件，可能隱含下列原因：第一、由於礦業已日漸沒落，水電燃氣業又多屬獨占性質較強之行業，可能較不合乎固定規模報酬之生產函數，本文雖嘗試以其他較一般化之生產函數測試，但因估計之參數過多，且樣本點不夠，故是否有較佳之生產函數配適，仍有待進一步測試；第二、表示廠商資源配置效率差，因其顯著地偏離成本極小目標。本文雖大致肯定現有資料的可靠性，惟仍必須提出說明的是，本文之檢定乃假設長期均衡條件，因而若真實情況並非長期均衡，則即使不幸現有資料並未支持一個具有正規條件的生產函數，並不立即表示資料是錯誤的，因為真正經濟情況可能僅處於短期均衡之狀態。
