基于DEA-Malmquist我國高技術產業(yè)創(chuàng)新效率分析

1、精選優(yōu)質文檔-傾情為你奉上精選優(yōu)質文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)專心-專注-專業(yè)精選優(yōu)質文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)技術創(chuàng)新與管理碩士生課程論文研究生姓名:年歡 得分：基于DEAMalmquist我國高技術產業(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個省份的高技術產業(yè)的技術創(chuàng)新效率，并使用DEA-Malmquist生產率指數(shù)測算了28個省份高技術產業(yè)的全要素生產率（TFP）的變動。研究表明：中國大部分省份高技術產業(yè)的技術效率不高，且省際間技術效率差異較大，主要由規(guī)模效率的差異所導致；東、中、西部地區(qū)高技術產業(yè)的技術創(chuàng)新效率呈現(xiàn)上升趨勢；中國高技術產業(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)主要依賴于技術進步，中部地區(qū)主要依賴于技術效率的增長，而技術退步是西部地區(qū) TFP 負增長的主要原因。關鍵詞：高技術產業(yè)；數(shù)據(jù)包絡分析；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 當前，高技術產業(yè)已成為一個國家和地區(qū)拉動經濟增長和社會持續(xù)發(fā)展的重要手段，發(fā)展知識密集、技術密集、附加值高的高科技產業(yè)成為中國轉變經濟發(fā)展方式的必然選擇。近年來，中國高技術產業(yè)也有了很大的發(fā)展。截止到2011年，中國高新技術產值達到8843億元，占國民生產總值的18.73%，已成為拉動國民經濟增長和促進產業(yè)結構調整的重要力量。隨著高技術產業(yè)在國家經濟和社會發(fā)展中的作用越來越顯著，國家也逐漸加大對高技術產業(yè)人力物力的投入。數(shù)據(jù)顯示，近年來中國高技術產業(yè)的投入持續(xù)攀升。R&D經費從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，僅僅加大對高技術產業(yè)的資源投入就能夠提升其生產效率嗎？數(shù)據(jù)顯示，高技術產業(yè)的新產品銷售收入從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經費年均增長率還低。由此可見，中國高技術產業(yè)的發(fā)展不僅要注重生產要素的投入，更要注重生產要素的合理利用，即生產效率的提高。相對于發(fā)達國家，中國科技創(chuàng)新資源存量嚴重不足。因此，對中國各個省份的高技術產業(yè)的技術創(chuàng)新效率的測算與評價有利于當?shù)卣J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

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

9、 年中國高技術產業(yè)的面板數(shù)據(jù)，估算了中國高技術產業(yè)研發(fā)投入對于高技術產業(yè)發(fā)展的作用；馮纓從橫向比較和縱向分析兩個角度評價了江蘇省域際高技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率，及高級產業(yè)中各個行業(yè)的技術創(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年中國高新技術產業(yè)的創(chuàng)新績效，并對其影響因素進行了分析；官建成等測量了五大高技術產業(yè)中的15個細分產業(yè) 20012004 年的技術創(chuàng)新效率，指出中國高技術產業(yè)純技術效率有所改善，但規(guī)模效率逐年惡化；朱有為等使用隨機前沿生產函數(shù)測算了中國高新技術產業(yè)研發(fā)效率，并分析了企業(yè)規(guī)模等因素對研發(fā)效率的影響；趙莉、單春霞采用DEA-Malmquist方法計算

10、了五大高技術產業(yè)的技術進步指數(shù)和 TFP 指數(shù)；方毅等采用Malmquist指數(shù)測算了中國高新技術產業(yè)不同行業(yè)的動態(tài)研發(fā)效率；呂品等測算了19952007年中國高技術產業(yè)17個行業(yè)全要素生產率的 Malmquist指數(shù)，指出中國高技術產業(yè)技術進步較低，且創(chuàng)新能力不足，與發(fā)達國家相比存在很大差距。二是從地區(qū)角度，對不同地區(qū)的高技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率進行測量。Raab等對2002年美國50個州的高新技術產業(yè)的技術效率進行了評價和分析；Lu 等利用DEA- Tobit模型對臺灣194家高新技術企業(yè)的研發(fā)效率進行了評價，并對效率的影響因素進行了分析,探索高技術企業(yè)效率無效的原因所在；蘇屹等使用改進DEA

11、模型對各個省份高新技術產業(yè)技術創(chuàng)新績效進行了研究，認為中國高新技術產業(yè)對中間成果過分注重，但對商品化階段成功重視不足的問題；肖仁橋等使用二階段DEA模型從價值鏈的角度，對中國28個省份20052009年高新技術產業(yè)的創(chuàng)新效率和影響因素進行了分析，指出高技術產業(yè)整體效率及分階段效率較低，政府支持、企業(yè)規(guī)模、勞動者素質、產業(yè)結構等都對高技術產業(yè)的創(chuàng)新效率有著顯著影響；余泳澤從價值鏈的角度對省際高新技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率及影響因素進行了分析，認為兩個階段的技術創(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)自身的經營績效對各地區(qū)高技術產業(yè)技術創(chuàng)新

12、效率均有正的影響；馮鋒等使用鏈式網(wǎng)絡DEA測算中國29個省的科技投入效率，指出中國兩階段的科技投入產出鏈的效率在省區(qū)和區(qū)域都存在差異；余永澤等采用隨機前沿模型計算了19962007年中國高技術產業(yè)的研發(fā)效率，發(fā)現(xiàn)中國高技術產業(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。上述文獻從各個角度對中國高技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率進行了測算，但是對于中國各個省份高技術產業(yè)的全要素生產效率（TFP）的變動趨勢及其變動源泉的研究較少。因此，本文首先采用DEA的傳統(tǒng)模型對中國各個省份高技術產業(yè)技術創(chuàng)新的技術效率、純技術效率和規(guī)模效率進行分析，探討中國省際高技術產業(yè)技術創(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產業(yè)的TFP，考察各個省份及地區(qū)的技術效率和技術進步對其TFP增長的影響，從而找出TFP增長的源泉所在，期望為各個省份優(yōu)化產業(yè)資源配置提供科學依據(jù)。研究方法與指標選取3.1研究方法介紹3.1.1數(shù)據(jù)包絡分析數(shù)據(jù)包絡分析（DEA，Data Envelopment Analysis）是以相對效率概念為基礎對同部門或同單位多投入、多產出經濟系統(tǒng)的相對有效性或相對效益進行評價的一種方法。Charnes、Cooper和 Rhodes于1978年首先提出了規(guī)模報酬不變的CCR模型。而后，Banker、Charnes 和 Cooper在1984年用規(guī)模報酬變

14、動假設取代了CCR模型的固定規(guī)模報酬假設，發(fā)展成 BCC 模型。BCC模型可以區(qū)分純技術效率和規(guī)模效率，能夠評價決策單位在生產技術既定的情況下是否處于生產規(guī)模最優(yōu)?；诖?，本文采用DEA方法中的BCC模型對中國各省份高技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率進行測度。設有n個決策單元，每個決策單元有輸入向量輸出向量Y=，對于任意的決策單元DMUj,在凸性、錐性、無效性和最小性的公理假設下，其生產可能集：?？傻玫揭韵翫EA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效率值（TE），S+和S表示決策單元投入冗余與產出不足。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，并用來考察跨時期的多投入和多產出變量間的動態(tài)生產效率，并由此測定全要素生產率的變化。Malmquist指數(shù)將TFP分解為技術進步變化和技術效率變化兩個部分。而技術效率變化又可進一步分解為純技術效率變化和規(guī)模效率變化。通過對 TFP 的分解，我們可以對效率和技術的變動情況進行測量，從而有利于TFP增長推動的內在因素進行研究。根據(jù) Fare 等于 1992 年對 Malmquist

16、指數(shù)的定義，其表達公式如下：其中，和是分別根據(jù)生產點在相同時間段即（t和t+1）同前沿技術相比較得到的投入距離函數(shù)；和分別是根據(jù)生產點在混合期間同前沿面技術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生產率指數(shù)可以分解為技術效率變化和技術變化兩部分，其中技術效率變化又可進一步分解為純技術效率變化和規(guī)模效率變化。公式（2）可變形為： （3）其中，第一項表示規(guī)模效率變化Sech，第二項表示純技術效率變化Pech，第三項表示技術進步Tech，且第一項和第二項的乘積表示技術效率變化Effch。根據(jù)公式（3），TFP 的變化可分解為規(guī)模效率的變化、純技術效率變化以及技術進步

17、。Sech1，意味著生產存在規(guī)模效率；Pech1，意味著管理水平或制度的改善使得生產效率有所提高；Tech1，意味著由于新技術的使用或新發(fā)明的出現(xiàn)，使得生產前沿面向前推移，實現(xiàn)技術進步；Tfpch1，意味著生產效率有所改善。反之，上述指標小于 1，則表明相應效率退化。3.2指標選取與數(shù)據(jù)說明3.2.1指標選取 根據(jù)以往學者們對高技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率的指標體系的研究中，對于投入指標的選取主要集中在人力投入和資金投入兩個方面。因此，本文選取R&D經費內部支出（X1）和新產品開發(fā)經費（X2）作為資金投入指標，選取 R&D人員全時當量（X3）作為人力投入指標。而對于產出指標的選取主要集中在經濟產出和專

18、利發(fā)明兩個方面。因此，本文選取新產品銷售收入（Y1）衡量其經濟效益產出，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，無法補全，本文僅選取中國大陸28個省份20042012 年的數(shù)據(jù)進行分析。由于研發(fā)投入轉化為最終經濟產出具有一定的時滯性，本文按照通常的做法，取滯后期1年。投入指標為20042011年的數(shù)據(jù)，產出指標為20052012年的數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均來自于20042009年的中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒。投入產出指標數(shù)據(jù)特征如表1所示。表1 投入產出指標的描述性統(tǒng)計（20042012）數(shù)據(jù)來源于：20072012年中國

19、高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒表2 投入、產出指標之間的Pearson相關系數(shù)表注：*.在p0.01 水平（雙側）上顯著相關 由表 2 可以看出，投入指標R&D經費內部支出（X1）、新產品開發(fā)經費（X2）和R&D人員全時當量（X3）與產出指標新產品銷售收入（Y1）、專利申請量（Y2）和擁有專利量（Y3）呈現(xiàn)顯著正相關，而且相關系數(shù)都在0.7 以上。通過對投入產出變量相關性的檢驗，發(fā)現(xiàn)所選樣本滿足DEA模型所要求的產出隨投入的增加而變大的性質，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。實證分析4.1.1基于BCC模型的中國省際及地區(qū)高技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率測算結果及分析 各個省份高技術產業(yè)

20、技術創(chuàng)新效率測算結果及分析。本研究選取20042012年中國28個省份的高技術產業(yè)的投入產出數(shù)據(jù)，基于規(guī)模報酬可變的產出導向的DEA模型，利用 Deap2.1軟件，測算了這些省份的技術效率值、純技術效率值和規(guī)模效率值。并且，計算得出這28個省份在20042012年的技術效率的均值、純技術效率的均值、規(guī)模報酬的均值，以及各個省份在20042012年間的規(guī)模報酬遞增、遞減和不變所占的比例。具體結果見表3。（1）云南和天津的技術效率、純技術效率和規(guī)模效率的均值都為1，在所有年份都是 DEA 有效的。可見，這兩個省份的創(chuàng)新效率較高，技術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、海的技術效率值都大于 0.6，創(chuàng)新效率相對較高。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，為該地的高技術產業(yè)發(fā)展提供良好的條件。但這三個省份的規(guī)模效率要小于純技術效率，從而拉低了其技術效率值。而山西省重視科研經費的投入、人才的引進與培訓等工作，納米氧化鋅等新材料產業(yè)走在全國的前列；青海利用青藏高原特殊動植物優(yōu)勢資源，形成以生物技術、中藏藥為主導的高科技生物產業(yè)集群。這兩個省份不僅高技術產業(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、報酬遞增的態(tài)勢。而青海的技術效率較高為 0.955，且 2002 年、2003 年、2004 年和 2007年都呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞增的態(tài)勢。這說明了這兩個省份以較少的投入產生了較多的產出，而且存在投入不足，生產規(guī)模過小的情況，可以加大對其高技術產業(yè)的支持力度，擴大規(guī)模，獲取規(guī)模效益。表3 各個省份高技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率均值及規(guī)模報酬地區(qū)技術效率值純技術效率值規(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而其余省份的技術效率值相對較小。特別是河北、黑龍江、江西、湖北、陜西等省份的技術效率值在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較低。主要原因在于這些地區(qū)技術水平等行業(yè)發(fā)展環(huán)境明顯落后于東部地區(qū)。而且，這些地區(qū)的產業(yè)結構以勞動密集型的制造業(yè)和農業(yè)為主，且高技術產業(yè)的產品同質化嚴重，從而導致其高技術產業(yè)投入資源擁擠，產品利潤低下。（2）技術效率值為純技術效率值和規(guī)模效率值的乘積，純技術效率值越高，說明其技術和管理水平越高；而規(guī)模效率值越高，說明其當前的生產規(guī)模越接近規(guī)模最優(yōu)

26、。中國許多省份的純技術效率值相差不大，而規(guī)模效率相差較大，是造成省際技術效率差距的主要原因。廣東省的高技術產業(yè)的純技術效率值為 1，說明了該省在當前的技術水平下，對于投入資源的利用是有效率的，并沒有因為技術或者管理的因素而造成資源浪費。但是，廣東省的規(guī)模效率僅為 0.521，說明了該省高技術產業(yè)的規(guī)模過大，投入較多，卻產出不足。除了廣東省以外，江蘇和山東這兩個東部沿海城市的純技術效率較高，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效率值較低。（3）根據(jù)各個省份在20042012 年之間，其高技術產業(yè)存在規(guī)模報酬遞增、遞減還是不變的情況，得知：在26 個DE

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

28、式經營的轉型。4.1.2中國省際及地區(qū)高技術產業(yè)Malmquist指數(shù)的測算結果及分析 本研究利用 Deap2.1 軟件和各個省份高技術產業(yè)20042012年的面板數(shù)據(jù)，計算出 28 個省份的Malmquist 生產率指數(shù)，包括：全要素生產率指數(shù)（TFP）、技術進步指數(shù)、技術效率變化指數(shù)、純技術效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)。具體結果見表 4。 中國28個省份中，有21個省份的全要素生產率（TFP）有所上升，而7個省份的全要素生產率（TFP）有所降低。其中，TFP 降低的7個省份包括：內蒙古、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%，技術進步年均增長率為- 42%，技術效率變化年均增長率為- 21.6%。本文認為技術進步呈現(xiàn)負增長并不是說明其高技術產業(yè)出現(xiàn)了技術衰退，而是其技術進步的增長速度有所下降。所以，青海省的高技術產業(yè)的技術進步的增長速度呈現(xiàn)衰退趨勢，從而使得其高技術產業(yè)的整體技術創(chuàng)新水平與生產前沿面上的省份的差距逐漸拉大，是其 TFP 呈現(xiàn)負增長的主要原因。與其處于相同處境的還有云南省和寧夏省。根據(jù)省際高技術產業(yè)技術創(chuàng)新效率的測算結果，云南省高技術產業(yè)在20002008年都是DEA有效的，處于最優(yōu)的生產前沿面上，即在當前的技術水平和管理水平下，達到生產規(guī)模最優(yōu)，從而獲得最大的產出。但是，云南省

30、TFP年均增長率為- 24.2%，技術進步年均增長率為- 24.3%，技術效率無變化。這說明了云南省高技術產業(yè)雖然在當前的技術和管理水平下，達到規(guī)模最優(yōu)，投入產出有效。但是，云南省的技術進步增長速度也呈現(xiàn)下降的趨勢，使得其高技術產業(yè)的技術創(chuàng)新水平與先進省份的差距逐漸加大，是其TFP呈現(xiàn)負增長的源泉。而寧夏省的TFP年均增長率為- 9.9%，技術進步年均增長率為- 9.2%，技術效率變化年均增長率為- 0.8%?？梢?，技術進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%，技術進步年均增長率為7.6%，技術效率變化的年均增長率- 12.6% ?？梢姡邶埥募?/p>

31、術進步速度有所上升，但是其技術效率呈現(xiàn)下降趨勢。而其純技術效率年均增長率為- 16.6%，規(guī)模效率年均增長率為4.6%。這說明了黑龍江在當前的技術和管理水平下，其投入資源的利用存在浪費，且產出不足。而技術效率變化的降低是其 TFP 呈現(xiàn)負增長的主要原因。表4 中國省際高技術產業(yè)Malmquist指數(shù)及其構成地區(qū)TFP指數(shù)技術進步指數(shù)技術效率變化指數(shù)純技術效率變化指數(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 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%，技術進步年均增長率15.5%，技術效率變化年均增長率為20.5%；吉林 TFP 年均增長率為38.5%，技術進步年均增長率4.5%，技術效率變化年均增長率為32.6%。可見，安徽和吉林省的高技術產業(yè)的技術進步的增長速度有所上升。但是，其技術效率變化的增長幅度更大，是其高技術產業(yè)TFP快速增長的源泉。而山西TFP年均

35、增長率為36%，技術進步年均增長率21.8%，技術效率變化年均增長率為11.7%。可見，由于技術進步的增長速度逐漸加快，縮小了與先進地區(qū)的技術水平的差距，從而帶動了其高技術產業(yè)TFP的增長，“追趕效應”顯著。另外，甘肅TFP年均增長率為32.1%，技術進步年均增長率14.1%，技術效率變化年均增長率為15.7%。可見，甘肅省高技術產業(yè)不僅技術進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增長的動力源泉的不同，可分為兩類。一是主要由技術進步的增長速度加快所推動的，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)；二是主要由技術效率變化的增長所推動的，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先進的技術、設備和管理理念，技術的進步是推動其TFP增長的關鍵因素；而對于中西部地區(qū)的省份，其技術進步逐漸放緩，而技術效率變化的增長成為了其TFP增長的動力來源。4.13中國高技術產業(yè)Malmquist生產率指數(shù)的整體變化及區(qū)域差異分析（1）中國高技術產業(yè)TFP整體變化分析。從20002007年，中國高技術產業(yè)年均增長率為4.7%。其中，技

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

38、，大多省份呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞減的狀況，資源投入過剩，產出不足的現(xiàn)象仍然存在，致使規(guī)模效率的增長并不明顯。而且，近年來中國高技術產業(yè)技術進步的增長速度呈現(xiàn)下降的趨勢，有可能成為產業(yè)可持續(xù)發(fā)展的制約因素。表5 中國技術產業(yè)Malmquist指數(shù)及構成年份TFP指數(shù)技術進步指數(shù)技術效率變化指數(shù)純技術效率變化指數(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%，在三個地區(qū)中增長幅度最大。其高技術產業(yè)的技術效率變化指數(shù)年均增長率為12.7%，技術進步指數(shù)年均增長率為4.2%。由此可見，技術效率變化的增長是其高技術產業(yè)TFP的大幅度增長

40、的源泉。而產業(yè)的技術進步增長速度緩慢，“追趕效應”不明顯。而中部地區(qū)純技術效率變化年均增長率為12.7%，規(guī)模效率沒有變化。可見，其技術效率變化的增長來源于純技術效率的增長，說明了近年來中部地區(qū)高新技術產業(yè)的技術水平和管理水平有了很好的改善，生產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，技術進步年均增長率為5.3%，是三個地區(qū)中唯一一個超過全國技術進步年均增長率平均水平的地區(qū)，而技術效率的年均增長率為3.1%。由此可見，技術進步是推動東部地區(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)勢和產業(yè)結構相匹配。表6 中國東、中、西地區(qū)高技術產業(yè)Malmquist指數(shù)及其

41、構成地區(qū)TFP指數(shù)技術進步指數(shù)技術效率變化指數(shù)純技術效率變化指數(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，技術進步年均增長率為- 7.3%，技術效率變化年均增長率為- 0.8%。由此可見，西部地區(qū)高技術產業(yè)的技術進步增長速度逐年下降，與東部和中部地區(qū)的技術水平的差距越來越大，從而導致其高技術產業(yè)的TFP呈現(xiàn)負增長。結論 （1）中國大部分省份的技術效率不高，且省際間技術效率差異較大，主要由規(guī)模效率的差異所導致。而且，大部分省份呈現(xiàn)規(guī)模報酬遞減的狀況，需要控制其高技術產業(yè)的發(fā)展規(guī)模，努力提升生產要素的效率。 （2）東、中、西部地區(qū)高技術產業(yè)的技術創(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)的純技術效率最高，但存在規(guī)模效率較低的問題。這說明了東部