基于DEA-Malmquist我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率分析

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)專心-專注-專業(yè)精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與管理碩士生課程論文研究生姓名:年歡 得分：基于DEAMalmquist我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率分析摘要：文章采用BCC模型測算了20002008年中國28個(gè)省份的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率，并使用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)測算了28個(gè)省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率（TFP）的變動(dòng)。研究表明：中國大部分省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率不高，且省際間技術(shù)效率差異較大，主要由規(guī)模效率的差異所導(dǎo)致；東、中、西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)上升趨勢；中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的TF

2、P有所上升，但是各地區(qū) TFP 增長的源泉不同：東部地區(qū)主要依賴于技術(shù)進(jìn)步，中部地區(qū)主要依賴于技術(shù)效率的增長，而技術(shù)退步是西部地區(qū) TFP 負(fù)增長的主要原因。關(guān)鍵詞：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；Malmquist指數(shù)On the basis of high-tech industrial innovation Malmquist DEA - efficiency analysisAbstract: the article USES the BCC model estimates the 2000-2008 years of Chinese 28 provinces of high technol

3、ogy industry technology innovation efficiency, and USES DEA - Malmquist productivity index of 28 provinces of high technology industry total factor productivity (TFP). Research shows that most of Chinas high technology industry technical efficiency is not high, and technical efficiency are different

4、 between provinces, mainly by the difference caused by the efficiency of scale; Eastern, central and western regions of high technology industry technology innovation efficiency rise; TFP in Chinas high technology industry has increased, but the source of TFP growth in different regions is different

5、: the eastern region mainly depends on technical progress, the central region mainly depends on the technical efficiency of growth, and technology retrogression is a major cause of TFP growth in the western region of China.Key words: high technology industries; Data envelopment analysis (dea); Malmq

6、uist index1.引言 當(dāng)前，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)已成為一個(gè)國家和地區(qū)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長和社會(huì)持續(xù)發(fā)展的重要手段，發(fā)展知識(shí)密集、技術(shù)密集、附加值高的高科技產(chǎn)業(yè)成為中國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的必然選擇。近年來，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)也有了很大的發(fā)展。截止到2011年，中國高新技術(shù)產(chǎn)值達(dá)到8843億元，占國民生產(chǎn)總值的18.73%，已成為拉動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)增長和促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要力量。隨著高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在國家經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中的作用越來越顯著，國家也逐漸加大對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)人力物力的投入。數(shù)據(jù)顯示，近年來中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投入持續(xù)攀升。R&D經(jīng)費(fèi)從1998年的56.45億元，增長到2007年的545.32億元，年均增長28.44%；R

7、&D人員總量也有大幅度增長，從1998年到70879人，增長到2007年的人，年均增長14.94%。但是，僅僅加大對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的資源投入就能夠提升其生產(chǎn)效率嗎？數(shù)據(jù)顯示，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入從1998年的1207.254億元，增長到2007年的10303.222億元，年均增長只有 26.68%，比R&D經(jīng)費(fèi)年均增長率還低。由此可見，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不僅要注重生產(chǎn)要素的投入，更要注重生產(chǎn)要素的合理利用，即生產(chǎn)效率的提高。相對(duì)于發(fā)達(dá)國家，中國科技創(chuàng)新資源存量嚴(yán)重不足。因此，對(duì)中國各個(gè)省份的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率的測算與評(píng)價(jià)有利于當(dāng)?shù)卣J(rèn)清自身發(fā)展的不足，從而制定合理的發(fā)展規(guī)劃策略，實(shí)

8、現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。2.文獻(xiàn)綜述 目前，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行了很多研究。研究表明，對(duì)于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的度量有利于其向集約型生產(chǎn)方式進(jìn)行轉(zhuǎn)變，并且有利于改善高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)。當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)者主要從兩個(gè)角度研究中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率。一是從行業(yè)的角度，對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的五大行業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行測算和分析。Sun 等測算了韓國制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率，指出在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和低技術(shù)產(chǎn)業(yè)都存在技術(shù)進(jìn)步，需要對(duì)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率這兩方面加以改進(jìn)；楊惠瑛從研發(fā)的角度測算了中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的R&D效率，指出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率較高，但規(guī)模效率高低不一的狀況；石光等利用19962007

9、 年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的面板數(shù)據(jù)，估算了中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)投入對(duì)于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用；馮纓從橫向比較和縱向分析兩個(gè)角度評(píng)價(jià)了江蘇省域際高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率，及高級(jí)產(chǎn)業(yè)中各個(gè)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率陳程等從創(chuàng)新鏈的角度，采用二段DEA模型測度了19992008年中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效，并對(duì)其影響因素進(jìn)行了分析；官建成等測量了五大高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中的15個(gè)細(xì)分產(chǎn)業(yè) 20012004 年的技術(shù)創(chuàng)新效率，指出中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率有所改善，但規(guī)模效率逐年惡化；朱有為等使用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)測算了中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率，并分析了企業(yè)規(guī)模等因素對(duì)研發(fā)效率的影響；趙莉、單春霞采用DEA-Malmquist方法計(jì)算

10、了五大高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和 TFP 指數(shù)；方毅等采用Malmquist指數(shù)測算了中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)不同行業(yè)的動(dòng)態(tài)研發(fā)效率；呂品等測算了19952007年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)17個(gè)行業(yè)全要素生產(chǎn)率的 Malmquist指數(shù)，指出中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步較低，且創(chuàng)新能力不足，與發(fā)達(dá)國家相比存在很大差距。二是從地區(qū)角度，對(duì)不同地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測量。Raab等對(duì)2002年美國50個(gè)州的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)和分析；Lu 等利用DEA- Tobit模型對(duì)臺(tái)灣194家高新技術(shù)企業(yè)的研發(fā)效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并對(duì)效率的影響因素進(jìn)行了分析,探索高技術(shù)企業(yè)效率無效的原因所在；蘇屹等使用改進(jìn)DEA

11、模型對(duì)各個(gè)省份高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效進(jìn)行了研究，認(rèn)為中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)中間成果過分注重，但對(duì)商品化階段成功重視不足的問題；肖仁橋等使用二階段DEA模型從價(jià)值鏈的角度，對(duì)中國28個(gè)省份20052009年高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率和影響因素進(jìn)行了分析，指出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)整體效率及分階段效率較低，政府支持、企業(yè)規(guī)模、勞動(dòng)者素質(zhì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等都對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新效率有著顯著影響；余泳澤從價(jià)值鏈的角度對(duì)省際高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率及影響因素進(jìn)行了分析，認(rèn)為兩個(gè)階段的技術(shù)創(chuàng)新的平均效率偏低，且呈現(xiàn)逐年惡化，這主要是由于純技術(shù)無效率，且市場化程度、企業(yè)規(guī)模、政府政策支持和企業(yè)自身的經(jīng)營績效對(duì)各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

12、效率均有正的影響；馮鋒等使用鏈?zhǔn)骄W(wǎng)絡(luò)DEA測算中國29個(gè)省的科技投入效率，指出中國兩階段的科技投入產(chǎn)出鏈的效率在省區(qū)和區(qū)域都存在差異；余永澤等采用隨機(jī)前沿模型計(jì)算了19962007年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率，發(fā)現(xiàn)中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率整體較低，但呈現(xiàn)逐年改善的趨勢，而且呈現(xiàn)出一定的空間差異性。上述文獻(xiàn)從各個(gè)角度對(duì)中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測算，但是對(duì)于中國各個(gè)省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)效率（TFP）的變動(dòng)趨勢及其變動(dòng)源泉的研究較少。因此，本文首先采用DEA的傳統(tǒng)模型對(duì)中國各個(gè)省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行分析，探討中國省際高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的差異所在；再采

13、用DEA的Malmquist指數(shù)來測算和分解高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的TFP，考察各個(gè)省份及地區(qū)的技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步對(duì)其TFP增長的影響，從而找出TFP增長的源泉所在，期望為各個(gè)省份優(yōu)化產(chǎn)業(yè)資源配置提供科學(xué)依據(jù)。研究方法與指標(biāo)選取3.1研究方法介紹3.1.1數(shù)據(jù)包絡(luò)分析數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA，Data Envelopment Analysis）是以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)對(duì)同部門或同單位多投入、多產(chǎn)出經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的相對(duì)有效性或相對(duì)效益進(jìn)行評(píng)價(jià)的一種方法。Charnes、Cooper和 Rhodes于1978年首先提出了規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型。而后，Banker、Charnes 和 Cooper在1984年用規(guī)模報(bào)酬變

14、動(dòng)假設(shè)取代了CCR模型的固定規(guī)模報(bào)酬假設(shè)，發(fā)展成 BCC 模型。BCC模型可以區(qū)分純技術(shù)效率和規(guī)模效率，能夠評(píng)價(jià)決策單位在生產(chǎn)技術(shù)既定的情況下是否處于生產(chǎn)規(guī)模最優(yōu)?；诖耍疚牟捎肈EA方法中的BCC模型對(duì)中國各省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測度。設(shè)有n個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元有輸入向量輸出向量Y=，對(duì)于任意的決策單元DMUj,在凸性、錐性、無效性和最小性的公理假設(shè)下，其生產(chǎn)可能集：。可得到以下DEA模型： （1）公式是考慮規(guī)模收益不變的C2R模型，若在限定的條件再加上，則得到規(guī)模收益可變的BC2模型。其中，表示決策單元的技術(shù)效率值（TE），S+和S表示決策單元投入冗余與產(chǎn)出不足。若=1.且S

15、+=S-=0，則說明該決策單元DEA有效；若=1.且S+=S-0，則說明該決策單元弱DEA有效；若1，則說明該決策單元為DEA無效。3.1.2Malmquist生產(chǎn)效率指數(shù) Malmquis指數(shù)方法是基于DEA而提出，并用來考察跨時(shí)期的多投入和多產(chǎn)出變量間的動(dòng)態(tài)生產(chǎn)效率，并由此測定全要素生產(chǎn)率的變化。Malmquist指數(shù)將TFP分解為技術(shù)進(jìn)步變化和技術(shù)效率變化兩個(gè)部分。而技術(shù)效率變化又可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化。通過對(duì) TFP 的分解，我們可以對(duì)效率和技術(shù)的變動(dòng)情況進(jìn)行測量，從而有利于TFP增長推動(dòng)的內(nèi)在因素進(jìn)行研究。根據(jù) Fare 等于 1992 年對(duì) Malmquist

16、指數(shù)的定義，其表達(dá)公式如下：其中，和是分別根據(jù)生產(chǎn)點(diǎn)在相同時(shí)間段即（t和t+1）同前沿技術(shù)相比較得到的投入距離函數(shù)；和分別是根據(jù)生產(chǎn)點(diǎn)在混合期間同前沿面技術(shù)相比較得到的投入距離函數(shù)。另外，根據(jù)Fare等人的研究，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可以分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)變化兩部分，其中技術(shù)效率變化又可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化。公式（2）可變形為： （3）其中，第一項(xiàng)表示規(guī)模效率變化Sech，第二項(xiàng)表示純技術(shù)效率變化Pech，第三項(xiàng)表示技術(shù)進(jìn)步Tech，且第一項(xiàng)和第二項(xiàng)的乘積表示技術(shù)效率變化Effch。根據(jù)公式（3），TFP 的變化可分解為規(guī)模效率的變化、純技術(shù)效率變化以及技術(shù)進(jìn)步

17、。Sech1，意味著生產(chǎn)存在規(guī)模效率；Pech1，意味著管理水平或制度的改善使得生產(chǎn)效率有所提高；Tech1，意味著由于新技術(shù)的使用或新發(fā)明的出現(xiàn)，使得生產(chǎn)前沿面向前推移，實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步；Tfpch1，意味著生產(chǎn)效率有所改善。反之，上述指標(biāo)小于 1，則表明相應(yīng)效率退化。3.2指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說明3.2.1指標(biāo)選取 根據(jù)以往學(xué)者們對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的指標(biāo)體系的研究中，對(duì)于投入指標(biāo)的選取主要集中在人力投入和資金投入兩個(gè)方面。因此，本文選取R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（X1）和新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)（X2）作為資金投入指標(biāo)，選取 R&D人員全時(shí)當(dāng)量（X3）作為人力投入指標(biāo)。而對(duì)于產(chǎn)出指標(biāo)的選取主要集中在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和專

18、利發(fā)明兩個(gè)方面。因此，本文選取新產(chǎn)品銷售收入（Y1）衡量其經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出，選取專利申請量（Y2）和擁有專利量（Y3）作為衡量其專利發(fā)明的產(chǎn)出。3.2.2數(shù)據(jù)說明 由于西藏、海南和新疆的數(shù)據(jù)缺失較多，無法補(bǔ)全，本文僅選取中國大陸28個(gè)省份20042012 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由于研發(fā)投入轉(zhuǎn)化為最終經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出具有一定的時(shí)滯性，本文按照通常的做法，取滯后期1年。投入指標(biāo)為20042011年的數(shù)據(jù)，產(chǎn)出指標(biāo)為20052012年的數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均來自于20042009年的中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒。投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)特征如表1所示。表1 投入產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)（20042012）數(shù)據(jù)來源于：20072012年中國

19、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒表2 投入、產(chǎn)出指標(biāo)之間的Pearson相關(guān)系數(shù)表注：*.在p0.01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān) 由表 2 可以看出，投入指標(biāo)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（X1）、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)（X2）和R&D人員全時(shí)當(dāng)量（X3）與產(chǎn)出指標(biāo)新產(chǎn)品銷售收入（Y1）、專利申請量（Y2）和擁有專利量（Y3）呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，而且相關(guān)系數(shù)都在0.7 以上。通過對(duì)投入產(chǎn)出變量相關(guān)性的檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)所選樣本滿足DEA模型所要求的產(chǎn)出隨投入的增加而變大的性質(zhì)，即等張性。因此，利用該樣本數(shù)據(jù)建立DEA效率測度模型是有效的。實(shí)證分析4.1.1基于BCC模型的中國省際及地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率測算結(jié)果及分析 各個(gè)省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)

20、技術(shù)創(chuàng)新效率測算結(jié)果及分析。本研究選取20042012年中國28個(gè)省份的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，基于規(guī)模報(bào)酬可變的產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA模型，利用 Deap2.1軟件，測算了這些省份的技術(shù)效率值、純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值。并且，計(jì)算得出這28個(gè)省份在20042012年的技術(shù)效率的均值、純技術(shù)效率的均值、規(guī)模報(bào)酬的均值，以及各個(gè)省份在20042012年間的規(guī)模報(bào)酬遞增、遞減和不變所占的比例。具體結(jié)果見表3。（1）云南和天津的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的均值都為1，在所有年份都是 DEA 有效的?？梢姡@兩個(gè)省份的創(chuàng)新效率較高，技術(shù)水平和資源配置水平都是全國最高的。其次，福建、上海、北京、山西和青

21、海的技術(shù)效率值都大于 0.6，創(chuàng)新效率相對(duì)較高。其中，福建、上海和北京地處東部沿海地帶，科技水平處于全國領(lǐng)先地位，具有大量的優(yōu)秀人才，國家也給與了許多政策的支持，為該地的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供良好的條件。但這三個(gè)省份的規(guī)模效率要小于純技術(shù)效率，從而拉低了其技術(shù)效率值。而山西省重視科研經(jīng)費(fèi)的投入、人才的引進(jìn)與培訓(xùn)等工作，納米氧化鋅等新材料產(chǎn)業(yè)走在全國的前列；青海利用青藏高原特殊動(dòng)植物優(yōu)勢資源，形成以生物技術(shù)、中藏藥為主導(dǎo)的高科技生物產(chǎn)業(yè)集群。這兩個(gè)省份不僅高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技水平較高，而且取得了良好的規(guī)模效率。 山西的規(guī)模 效率較高為0.913，且在2000年、2003 年、2004年這三年中都呈現(xiàn)規(guī)模

22、報(bào)酬遞增的態(tài)勢。而青海的技術(shù)效率較高為 0.955，且 2002 年、2003 年、2004 年和 2007年都呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增的態(tài)勢。這說明了這兩個(gè)省份以較少的投入產(chǎn)生了較多的產(chǎn)出，而且存在投入不足，生產(chǎn)規(guī)模過小的情況，可以加大對(duì)其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的支持力度，擴(kuò)大規(guī)模，獲取規(guī)模效益。表3 各個(gè)省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率均值及規(guī)模報(bào)酬地區(qū)技術(shù)效率值純技術(shù)效率值規(guī)模效率值規(guī)模遞減比例規(guī)模遞增比例規(guī)模不變比例北京0.6630.9270.70275.0%25%天津1.0001.0001.000100.0%河北0.2100.3460.626100.0%山西0.7170.7840.91325.0%37.5%3

23、7.5%內(nèi)蒙古0.5120.7810.71612.5%62.5%25.0%遼寧0.3960.5880.66287.5%12.5%吉林0.4820.7020.682100.0%黑龍江0.2820.4520.60787.5%12.5%上海0.7910.9890.79787.5%12.5%江蘇0.4500.8550.515100.0%浙江0.4130.7140.586100.0%安徽0.3130.4090.756100.0%福建0.8210.9610.85362.5%37.5%江西0.1920.3210.629100.0%山東0.4830.8080.621100.0%河南0.3160.6080.56

24、2100.0%湖北0.2290.5830.440100.0%湖南0.4550.7820.579100.0%廣東0.5211.0000.521100.0%廣西0.5210.6170.83387.5%12.5%重慶0.3450.4890.705100.0%四川0.3580.6360.581100.0%貴州0.3470.6530.568100.0%云南1.0001.0001.000100.0%陜西0.1370.3280.426100.0%甘肅0.3820.4190.87262.5%37.5%青海0.7950.9550.81650.0%50.0%寧夏0.5420.5710.91725.0%37.5%3

25、7.5%東部0.5750.8190.688中部0.3730.5800.646西部0.4940.6450.743而其余省份的技術(shù)效率值相對(duì)較小。特別是河北、黑龍江、江西、湖北、陜西等省份的技術(shù)效率值在0.3以下，創(chuàng)新效率較低，科技水平和資源配置水平都相對(duì)較低。主要原因在于這些地區(qū)技術(shù)水平等行業(yè)發(fā)展環(huán)境明顯落后于東部地區(qū)。而且，這些地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以勞動(dòng)密集型的制造業(yè)和農(nóng)業(yè)為主，且高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，從而導(dǎo)致其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入資源擁擠，產(chǎn)品利潤低下。（2）技術(shù)效率值為純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值的乘積，純技術(shù)效率值越高，說明其技術(shù)和管理水平越高；而規(guī)模效率值越高，說明其當(dāng)前的生產(chǎn)規(guī)模越接近規(guī)模最優(yōu)

26、。中國許多省份的純技術(shù)效率值相差不大，而規(guī)模效率相差較大，是造成省際技術(shù)效率差距的主要原因。廣東省的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率值為 1，說明了該省在當(dāng)前的技術(shù)水平下，對(duì)于投入資源的利用是有效率的，并沒有因?yàn)榧夹g(shù)或者管理的因素而造成資源浪費(fèi)。但是，廣東省的規(guī)模效率僅為 0.521，說明了該省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模過大，投入較多，卻產(chǎn)出不足。除了廣東省以外，江蘇和山東這兩個(gè)東部沿海城市的純技術(shù)效率較高，分別為 0.855 和 0.808。但是，由于規(guī)模效率較低，使得江蘇和山東的技術(shù)效率值較低。（3）根據(jù)各個(gè)省份在20042012 年之間，其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)存在規(guī)模報(bào)酬遞增、遞減還是不變的情況，得知：在26 個(gè)DE

27、A無效的省份中，15個(gè)省份在所有年份都呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減；7 個(gè)省份在超過一半的年份呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減；僅4個(gè)省份規(guī)模報(bào)酬遞增的年份多于遞減的年份。這說明了，中國大多數(shù)省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模并未達(dá)到最優(yōu)，存在投入較大而產(chǎn)出不足的情況。而事實(shí)也是如此。根據(jù)劉和東等的研究表明，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在19982007年期間的R&D經(jīng)費(fèi)年均增長28. 44%；R&D人員總量年均增長14. 94%。但與此同時(shí)，新產(chǎn)品銷售收入年均增長只有 26.68%，低于 R&D經(jīng)費(fèi)年均增長率。這說明了一味的增加生產(chǎn)要素的投入，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模并不一定有利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。因此，各個(gè)省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)逐步實(shí)現(xiàn)粗放式經(jīng)營到集約

28、式經(jīng)營的轉(zhuǎn)型。4.1.2中國省際及地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)Malmquist指數(shù)的測算結(jié)果及分析 本研究利用 Deap2.1 軟件和各個(gè)省份高技術(shù)產(chǎn)業(yè)20042012年的面板數(shù)據(jù)，計(jì)算出 28 個(gè)省份的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)，包括：全要素生產(chǎn)率指數(shù)（TFP）、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)、技術(shù)效率變化指數(shù)、純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)。具體結(jié)果見表 4。 中國28個(gè)省份中，有21個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率（TFP）有所上升，而7個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率（TFP）有所降低。其中，TFP 降低的7個(gè)省份包括：內(nèi)蒙古、黑龍江、廣西、四川、云南、青海和寧夏。除了黑龍江以外，其余省份都地處西部地區(qū)。其中，青海省TFP年均增

29、長率為- 49.8%，技術(shù)進(jìn)步年均增長率為- 42%，技術(shù)效率變化年均增長率為- 21.6%。本文認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)負(fù)增長并不是說明其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)了技術(shù)衰退，而是其技術(shù)進(jìn)步的增長速度有所下降。所以，青海省的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步的增長速度呈現(xiàn)衰退趨勢，從而使得其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的整體技術(shù)創(chuàng)新水平與生產(chǎn)前沿面上的省份的差距逐漸拉大，是其 TFP 呈現(xiàn)負(fù)增長的主要原因。與其處于相同處境的還有云南省和寧夏省。根據(jù)省際高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的測算結(jié)果，云南省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在20002008年都是DEA有效的，處于最優(yōu)的生產(chǎn)前沿面上，即在當(dāng)前的技術(shù)水平和管理水平下，達(dá)到生產(chǎn)規(guī)模最優(yōu)，從而獲得最大的產(chǎn)出。但是，云南省

30、TFP年均增長率為- 24.2%，技術(shù)進(jìn)步年均增長率為- 24.3%，技術(shù)效率無變化。這說明了云南省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)雖然在當(dāng)前的技術(shù)和管理水平下，達(dá)到規(guī)模最優(yōu)，投入產(chǎn)出有效。但是，云南省的技術(shù)進(jìn)步增長速度也呈現(xiàn)下降的趨勢，使得其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平與先進(jìn)省份的差距逐漸加大，是其TFP呈現(xiàn)負(fù)增長的源泉。而寧夏省的TFP年均增長率為- 9.9%，技術(shù)進(jìn)步年均增長率為- 9.2%，技術(shù)效率變化年均增長率為- 0.8%?？梢姡夹g(shù)進(jìn)步的增長速度放緩也是寧夏省TFP降低的主要原因。而黑龍江的TFP年均增長率為- 6%，技術(shù)進(jìn)步年均增長率為7.6%，技術(shù)效率變化的年均增長率- 12.6% ?？梢姡邶埥募?/p>

31、術(shù)進(jìn)步速度有所上升，但是其技術(shù)效率呈現(xiàn)下降趨勢。而其純技術(shù)效率年均增長率為- 16.6%，規(guī)模效率年均增長率為4.6%。這說明了黑龍江在當(dāng)前的技術(shù)和管理水平下，其投入資源的利用存在浪費(fèi)，且產(chǎn)出不足。而技術(shù)效率變化的降低是其 TFP 呈現(xiàn)負(fù)增長的主要原因。表4 中國省際高技術(shù)產(chǎn)業(yè)Malmquist指數(shù)及其構(gòu)成地區(qū)TFP指數(shù)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)技術(shù)效率變化指數(shù)純技術(shù)效率變化指數(shù)規(guī)模效率變化指數(shù)北京1.1611.1271.0311.0001.031天津1.0341.0341.0001.0001.000河北1.1811.0261.1501.1700.983山西1.3601.2181.1171.1041.011

32、內(nèi)蒙古0.8120.9050.8981.0000.898遼寧1.0591.0091.0491.0441.005吉林1.3851.0451.3261.3310.996黑龍江0.9401.0760.8740.8351.046上海1.0471.0520.9961.0000.996江蘇1.0541.0810.9751.0000.975浙江1.0631.0341.0291.0071.021安徽1.3921.1551.2051.2670.951福建1.0211.0640.9590.9830.976江西1.0231.0081.0161.0131.002山東1.0931.0781.0130.9351.084河

33、南1.0860.9671.1231.1970.939湖北1.2660.9781.2951.3140.986湖南1.0430.9251.1281.0151.073廣東1.1541.0301.1211.0001.121廣西0.8690.9590.9060.9051.002重慶1.0451.0540.9910.9811.010四川0.8320.9690.8590.8491.012貴州1.1691.0711.0911.1520.947云南0.8580.8581.0001.0001.000陜西1.1610.9631.2061.0821.115甘肅1.3211.1411.1571.1371.018青海0.

34、5120.5800.8841.0000.884寧夏0.9010.9080.9921.0000.992 在21個(gè) TFP有所上升的省份中，山西、吉林、安徽和甘肅的TFP年均增長幅度都在30%以上，增長幅度較大。除甘肅以外，其余省份都地處中部。其中，安徽 TFP 年均增長率為39.2%，技術(shù)進(jìn)步年均增長率15.5%，技術(shù)效率變化年均增長率為20.5%；吉林 TFP 年均增長率為38.5%，技術(shù)進(jìn)步年均增長率4.5%，技術(shù)效率變化年均增長率為32.6%。可見，安徽和吉林省的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步的增長速度有所上升。但是，其技術(shù)效率變化的增長幅度更大，是其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP快速增長的源泉。而山西TFP年均

35、增長率為36%，技術(shù)進(jìn)步年均增長率21.8%，技術(shù)效率變化年均增長率為11.7%。可見，由于技術(shù)進(jìn)步的增長速度逐漸加快，縮小了與先進(jìn)地區(qū)的技術(shù)水平的差距，從而帶動(dòng)了其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP的增長，“追趕效應(yīng)”顯著。另外，甘肅TFP年均增長率為32.1%，技術(shù)進(jìn)步年均增長率14.1%，技術(shù)效率變化年均增長率為15.7%。可見，甘肅省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不僅技術(shù)進(jìn)步的增長速度有所提高，而且改善了管理水平，提升了投入資源的利用率，這兩方面因素共同推動(dòng)了其TFP的增長。 其余TFP 年均增長率為正的省份，根據(jù)TFP增長的動(dòng)力源泉的不同，可分為兩類。一是主要由技術(shù)進(jìn)步的增長速度加快所推動(dòng)的，包括：北京、天津、上海、浙江

36、、江蘇、福建和重慶，大多省份位處東部地區(qū)；二是主要由技術(shù)效率變化的增長所推動(dòng)的，包括：河北、遼寧、江西、河南、湖北、湖南、廣東、貴州、陜西和甘肅，大多省份位處中西部地區(qū)。 通過上述分析可知，對(duì)于東部地區(qū)的省份，由于其優(yōu)越的區(qū)位優(yōu)勢，使得其能夠較早的接觸并引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)、設(shè)備和管理理念，技術(shù)的進(jìn)步是推動(dòng)其TFP增長的關(guān)鍵因素；而對(duì)于中西部地區(qū)的省份，其技術(shù)進(jìn)步逐漸放緩，而技術(shù)效率變化的增長成為了其TFP增長的動(dòng)力來源。4.13中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的整體變化及區(qū)域差異分析（1）中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP整體變化分析。從20002007年，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)年均增長率為4.7%。其中，技

37、術(shù)進(jìn)步年均增長率為0.3%，技術(shù)效率年均增長率4.3%。由此可見，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步增長速度緩慢，說明了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對(duì)于新技術(shù)或者新發(fā)明的應(yīng)用較少，產(chǎn)業(yè)整體技術(shù)創(chuàng)新水平的提升幅度較小，導(dǎo)致其 TFP 增長緩慢。而高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率變化的增長大于技術(shù)進(jìn)步，是中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP增長的動(dòng)力所在。而中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率年均增長率為4.2%，規(guī)模效率的年均增長率僅為0.1%。由此可見，技術(shù)效率變化的增長主要來源于純技術(shù)效率的提高，這說明了中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)培養(yǎng)出一批優(yōu)秀的管理人才，產(chǎn)業(yè)整體的管理水平有所提高，對(duì)于創(chuàng)新性資源的利用率有所提升。但是，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模擴(kuò)張較快

38、，大多省份呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減的狀況，資源投入過剩，產(chǎn)出不足的現(xiàn)象仍然存在，致使規(guī)模效率的增長并不明顯。而且，近年來中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的增長速度呈現(xiàn)下降的趨勢，有可能成為產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的制約因素。表5 中國技術(shù)產(chǎn)業(yè)Malmquist指數(shù)及構(gòu)成年份TFP指數(shù)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)技術(shù)效率變化指數(shù)純技術(shù)效率變化指數(shù)規(guī)模效率變化指數(shù)2004-20050.9340.8091.1541.2150.9502005-20061.0521.3660.7700.7780.9912006-20071.2051.3270.9081.0020.9062007-20081.3051.0491.2441.0661.1672008-

39、20090.8191.0910.7511.0840.6932009-20101.1450.8431.3581.0681.2722010-20110.9480.7231.3121.1401.150均值1.0471.0031.0431.0421.001中國各地區(qū)Malmquist指數(shù)的區(qū)域差異分析。從區(qū)域角度來看，中部和東部地區(qū)的TFP 有所增長，而西部地區(qū)的 TFP 呈現(xiàn)下降趨勢。其中，中部地區(qū)TFP年均增長率為17.4%，在三個(gè)地區(qū)中增長幅度最大。其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率變化指數(shù)年均增長率為12.7%，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)年均增長率為4.2%。由此可見，技術(shù)效率變化的增長是其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP的大幅度增長

40、的源泉。而產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步增長速度緩慢，“追趕效應(yīng)”不明顯。而中部地區(qū)純技術(shù)效率變化年均增長率為12.7%，規(guī)模效率沒有變化。可見，其技術(shù)效率變化的增長來源于純技術(shù)效率的增長，說明了近年來中部地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平和管理水平有了很好的改善，生產(chǎn)要素的集約利用率逐年上升。東部地區(qū)TFP年均增長率為8.5%。其中，技術(shù)進(jìn)步年均增長率為5.3%，是三個(gè)地區(qū)中唯一一個(gè)超過全國技術(shù)進(jìn)步年均增長率平均水平的地區(qū)，而技術(shù)效率的年均增長率為3.1%。由此可見，技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)?xùn)|部地區(qū)TFP增長的主要源泉，這也與東部地區(qū)優(yōu)異的區(qū)位優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相匹配。表6 中國東、中、西地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)Malmquist指數(shù)及其

41、構(gòu)成地區(qū)TFP指數(shù)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)技術(shù)效率變化指數(shù)純技術(shù)效率變化指數(shù)規(guī)模效率變化指數(shù)東部1.0851.0531.0311.0121.018中部1.1741.0421.1271.1271.000西部0.9200.9270.9921.0070.986全國1.0471.0431.0031.0421.001西部地區(qū)的TFP年均增長率為- 8%。其中，技術(shù)進(jìn)步年均增長率為- 7.3%，技術(shù)效率變化年均增長率為- 0.8%。由此可見，西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步增長速度逐年下降，與東部和中部地區(qū)的技術(shù)水平的差距越來越大，從而導(dǎo)致其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的TFP呈現(xiàn)負(fù)增長。結(jié)論 （1）中國大部分省份的技術(shù)效率不高，且省際間技術(shù)效率差異較大，主要由規(guī)模效率的差異所導(dǎo)致。而且，大部分省份呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減的狀況，需要控制其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模，努力提升生產(chǎn)要素的效率。 （2）東、中、西部地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)上升的趨勢，且東部地區(qū) 西部地區(qū) 中部地區(qū)，呈現(xiàn)東、西、中地區(qū)創(chuàng)新效率遞減趨勢。其中，東部地區(qū)的純技術(shù)效率最高，但存在規(guī)模效率較低的問題。這說明了東部