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    我國裝備制造業(yè)技術(shù)效率測算與空間分布研究

    2014-04-09 11:01逄紅梅
    財(cái)經(jīng)問題研究 2014年1期
    關(guān)鍵詞:技術(shù)效率裝備制造業(yè)空間分布

    摘要:本文運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)方法(DEA)對2011年我國27個省市裝備制造業(yè)及子行業(yè)之一——專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行測算并利用差值比較,對專用設(shè)備制造業(yè)空間分布進(jìn)行分析。結(jié)果表明:我國專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)發(fā)展存在不一致性,裝備制造業(yè)發(fā)展較好的東部地區(qū),其專用設(shè)備制造業(yè)發(fā)展水平多處于“雙低型”的第三象限內(nèi);而裝備制造業(yè)整體發(fā)展水平較為一般的中部地區(qū)則多處于“雙高型”的第一象限內(nèi);西部地區(qū)發(fā)展差異不大,多集中于第三象限內(nèi)。

    關(guān)鍵詞:裝備制造業(yè);技術(shù)效率;DEA;空間分布

    中圖分類號:F4074文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1000176X(2014)01003408

    一、引言

    裝備制造業(yè)是我國工業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ),建立起強(qiáng)大的裝備制造業(yè),是提高我國綜合國力,實(shí)現(xiàn)工業(yè)化的根本保證。鑒于此,學(xué)術(shù)界對其廣泛關(guān)注,并從效率角度來研究我國裝備制造業(yè)發(fā)展,給出一定的參考政策。但是,長期以來我國裝備制造業(yè)重外延和輕內(nèi)涵,造成各地區(qū)全面建設(shè)各子行業(yè),投資分散,重復(fù)布局十分嚴(yán)重,致使裝備制造企業(yè)規(guī)模普遍很小,資源浪費(fèi)、競爭力不強(qiáng)與效率低下。而從技術(shù)效率角度對各地區(qū)裝備制造業(yè)不同子行業(yè)進(jìn)行空間分布研究,有利于各地區(qū)擇優(yōu)發(fā)展子行業(yè),同時也是裝備制造業(yè)研究中一個重要課題。

    二、文獻(xiàn)回顧

    20世紀(jì)80年代,Jefferson等將效率問題引入我國,其后各種研究層出不窮。衡量效率的術(shù)語種類繁多,比如技術(shù)效率、生產(chǎn)效率、配置效率、經(jīng)濟(jì)效率、全要素生產(chǎn)效率和技術(shù)進(jìn)步等?;诒疚难芯恳暯?,這里僅從技術(shù)效率方面進(jìn)行文獻(xiàn)回顧。

    收稿日期:20131120

    基金項(xiàng)目:國家社會科學(xué)重大基金項(xiàng)目“我國先進(jìn)裝備制造業(yè)發(fā)展路徑研究”(08&ZD040);遼寧省教育廳軟科學(xué)研究項(xiàng)目“后金融危機(jī)時代大企業(yè)管理創(chuàng)新問題研究”(2011401035)

    作者簡介:逄紅梅(1978-),女,遼寧岫巖人,博士研究生,講師,主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)及組織理論研究。Email:littlelion_mei@163com僅從技術(shù)效率方面而言,就有不同文獻(xiàn)涉及測度方法、實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域和具體研究層面等。關(guān)于技術(shù)效率測度方法主要包括兩種:一種是Charnes等[1]提出的非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA),葉振宇和葉素云[2]、郭淡泊等[3]、牛澤東和張倩肖[4]利用DEA方法分別從國家層面、產(chǎn)業(yè)層面的不同樣本數(shù)據(jù)、樣本區(qū)間和樣本投入產(chǎn)出指標(biāo)來衡量技術(shù)效率水平。另一種是由Aigner等[5]提出的參數(shù)隨機(jī)前沿分析法(SFA),姚洋和章奇[6]、顧乃華和李江帆[7]、楊秀云和朱貽寧[8]、岳意定等[9]、張旭等[10]運(yùn)用SFA方法測度技術(shù)效率水平,包括國家層面、區(qū)域?qū)用?、產(chǎn)業(yè)層面以及企業(yè)層面等。SFA方法考慮了隨機(jī)誤差,但提前假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)具有主觀性,對效率值的評價具有相當(dāng)影響。DEA方法不用事先假設(shè)生產(chǎn)函數(shù),參數(shù)估計(jì)的合理性與客觀性更強(qiáng),得到廣泛應(yīng)用,但DEA方法沒有考慮測量誤差和隨機(jī)噪音,使樣本觀測值與前沿面之間偏差都被歸于技術(shù)非效率,由于本文研究我國裝備制造業(yè)技術(shù)效率和子行業(yè)地區(qū)分布,強(qiáng)調(diào)客觀性,所以采用DEA模型。

    現(xiàn)有文獻(xiàn)中,利用DEA方法對工業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的研究比較多見,尤其是作為重工業(yè)之首的制造業(yè)。崔國平[11]、陳靜和雷厲[12]、任娟和陳圻[13]、盛亞等[14]、黃賢鳳等[15]分別從制造業(yè)行業(yè)層面或地區(qū)層面比較分析。而近年來隨著裝備制造業(yè)的重要經(jīng)濟(jì)地位提高,對其發(fā)展研究層出不窮,主要集中于技術(shù)創(chuàng)新能力、全球價值鏈升級、裝備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集群構(gòu)建與產(chǎn)業(yè)安全測度等方面,在注重提升效益與發(fā)展質(zhì)量方面的文獻(xiàn)也逐漸呈現(xiàn),但針對裝備制造業(yè)技術(shù)效率的研究比較鮮見。劉靖宇和張憲平[16]利用SFA方法測度了2001—2005年我國裝備制造業(yè)技術(shù)效率,并對全國及三大區(qū)域各個年份的變異系數(shù)進(jìn)行比較,但是他們研究中采用的是缺乏靈活性和主觀假設(shè)的C-D形式生產(chǎn)函數(shù),且地區(qū)分布是在裝備制造業(yè)各個行業(yè)累加值基礎(chǔ)上進(jìn)行的,不能反映某一行業(yè)的地區(qū)分布狀態(tài)。牛澤東和張倩肖[4]基于產(chǎn)出距離函數(shù)的隨機(jī)前沿分析方法對1997—2010年我國裝備制造業(yè)7個子行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測算,結(jié)果顯示裝備制造業(yè)平均技術(shù)效率為0833,七大子行業(yè)也依次分出高中低檔,并從技術(shù)創(chuàng)新效率角度對各子行業(yè)進(jìn)行排序,但是沒有考慮子行業(yè)地區(qū)布局,同時技術(shù)創(chuàng)新效率投入產(chǎn)出指標(biāo)有別于技術(shù)效率指標(biāo),代表性不強(qiáng)。張明親和張騰月[17]基于資源環(huán)境視角采用DEA方法對陜西省7個行業(yè)2001—2010年的工業(yè)技術(shù)效率值進(jìn)行測算,發(fā)現(xiàn)發(fā)展最快的專用設(shè)備制造業(yè)及交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)其資源與環(huán)境的協(xié)調(diào)性較差,反映了某一行業(yè)在該地區(qū)發(fā)展的相對優(yōu)勢,但是研究僅限于陜西省,不代表全局性。有關(guān)裝備制造業(yè)子行業(yè)的效率研究,也可見王欣[18]的裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率研究,這篇論文采用2007年的截面數(shù)據(jù)對七大子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率分別進(jìn)行測算,并利用聚類分析法對七大子行業(yè)的地區(qū)分布進(jìn)行描述,但聚類分析方法較剛性。

    以往研究成果對我國裝備制造業(yè)效率提升與質(zhì)量發(fā)展提供較為有價值的參考,但是也存在一些不足,比如資源環(huán)境約束下,各個地區(qū)如何擇優(yōu)發(fā)展自身優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)?由多行業(yè)構(gòu)成的產(chǎn)業(yè)如何選擇優(yōu)勢行業(yè)?如何客觀劃分行業(yè)地區(qū)分布?與已有研究相比,本文在以下幾個方面進(jìn)行了拓展:第一,運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)方法(DEA)測算2011年我國27個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市,以下簡稱省市)裝備制造業(yè)技術(shù)效率值,同時選擇并測算七大子行業(yè)之一——專用設(shè)備制造業(yè)的技術(shù)效率值。第二,根據(jù)測算的全國、地區(qū)裝備制造業(yè)技術(shù)效率與專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)效率比較,形成四象限圖譜,客觀掌握行業(yè)地區(qū)分布。

    三、研究方法

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是由Charnes等[1]于1978年在參考Farrell的效率概念基礎(chǔ)上提出的第一個DEA模型。由于DEA模型具有能解決多投入多產(chǎn)出問題并具有不設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的客觀性,得到廣泛應(yīng)用。Charnes等基于DEA提出的第一模型——CCR模型是假設(shè)規(guī)模報酬不變(Constant Return to Scale, CRS),并通過線性規(guī)劃來構(gòu)造生產(chǎn)前沿面。

    假設(shè)有N個具有可比性的決策單元(DMU),每個DMU有M種類型投入和S種類型產(chǎn)出,其投入產(chǎn)出組合可用輸入向量xj和輸出向量yj表示:

    xj=x1j,x2j,…,xMjT,yj=y1j,y2j,…,ySjT,j=1,2,…,N

    在規(guī)模報酬不變的情況下,每個決策單元DMU產(chǎn)出投入比可通過線性規(guī)劃問題求解,但是線性規(guī)劃問題存在無窮多解。為避免這種情況,增加約束條件,并將線性規(guī)劃問題換成包絡(luò)形式的對偶規(guī)劃問題:

    minθ,λθ

    θxj-Xλ≥0

    subject to-yj+Yλ≥0

    λ≥0 (1)

    λ是N×1常數(shù)向量,X,Y是M×N投入矩陣和S×N產(chǎn)出矩陣,求解的θ是第j個決策單元的效率值,0<θ≤1,θ=1說明該決策單元處于效率邊界上,為完全有效率,θ<1說明該決策單元并非完全有效率,θ值越大越接近效率前沿面。

    CCR模型是在規(guī)模收益不變的前提下提出的,Banker等[19]在此基礎(chǔ)上提出了規(guī)模效益可變(Variable Return to Scale, 簡寫為VRS)情況下的BCC模型,可將技術(shù)效率進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。BCC模型在CCR模型基礎(chǔ)上加入凸性約束條件,具體表示為:

    minθ,λθ

    θxj-Xλ≥0

    subject to-yj+Yλ≥0

    N1'λ=1

    λ≥0(2)

    這里N1是N×1維單位向量,通過施加約束條件N1'λ=1,規(guī)模報酬可變的假定得以滿足。

    通過式(1)和(2)可計(jì)算出技術(shù)效率和純技術(shù)效率,規(guī)模效率等于技術(shù)效率與純技術(shù)效率的比值。

    四、變量選取與數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

    在考慮數(shù)據(jù)的全面性與可比性的基礎(chǔ)上,本文選取了全國27個省市作為樣本,由于內(nèi)蒙古、青海、寧夏與西藏地區(qū)數(shù)據(jù)缺省比較多,所以本文將其排除。數(shù)據(jù)來源于2012年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,裝備制造業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)為各子行業(yè)對應(yīng)數(shù)據(jù)的累加值。

    資本投入和勞動投入作為生產(chǎn)過程中的基本要素,對產(chǎn)業(yè)質(zhì)量和發(fā)展速度起著至關(guān)重要的作用。對于資本指標(biāo),現(xiàn)有文獻(xiàn)處理方法不統(tǒng)一,通常選取經(jīng)估算的資本存量和直接獲取的數(shù)據(jù)兩大類指標(biāo),其中以資本存量指標(biāo)為常見。但是由于用永續(xù)盤活法(PIM)計(jì)算的資本存量需要確定基期資本存量、折舊率、價格指數(shù)與投資時間序列等數(shù)據(jù),而基期資本存量和折舊率均是估計(jì)值,況且利用一個不變的折舊率用于裝備制造業(yè)不同子行業(yè)的資本存量估算過于粗糙。鑒于此,本文選取可從年鑒中直接獲得的固定資產(chǎn)和流動資產(chǎn)為資本投入指標(biāo),不采用任何待估參數(shù),以解決利用PIM方法估算資本存量不能充分考慮的不同年份、不同地區(qū)與不同行業(yè)的折舊率問題,盡可能保持?jǐn)?shù)據(jù)處理的真實(shí)性。勞動力指標(biāo)多選擇以全部從業(yè)人員年平均人數(shù)為衡量指標(biāo),未存在較大爭議。

    由于2004年以后《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中不再統(tǒng)計(jì)工業(yè)增加值,工業(yè)增加值指標(biāo)應(yīng)用較少,而產(chǎn)出指標(biāo)多集中于工業(yè)總產(chǎn)值,崔國平[11]、劉瑞翔和安同良[20]等均采用了總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo),并得到合理的研究結(jié)果,因此,本文選擇裝備制造業(yè)的工業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo)。

    根據(jù)投入產(chǎn)出指標(biāo)收集的原始數(shù)據(jù),描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

    五、實(shí)證測算與比較分析

    1測算結(jié)果

    應(yīng)用DEAP21軟件對27個省市2011年裝備制造業(yè)和專用設(shè)備制造業(yè)專用設(shè)備制造業(yè)包括冶金礦山機(jī)電工業(yè)專用設(shè)備制造業(yè)、石化及其他工業(yè)專用設(shè)備制造業(yè)、輕紡工業(yè)專業(yè)設(shè)備制造業(yè)、農(nóng)林牧漁水利業(yè)機(jī)械制造業(yè)、醫(yī)療器械制造業(yè)以及其他專用設(shè)備制造業(yè)等。主要產(chǎn)品包括礦山設(shè)備、冶煉設(shè)備、金屬軋制設(shè)備、環(huán)保設(shè)備、塑料加工設(shè)備、糧食加工設(shè)備、飼料加工設(shè)備和包裝機(jī)械等等。本文選取專用設(shè)備制造業(yè)為研究對象,沒有特殊針對含義,每一個子行業(yè)均可以進(jìn)行研究。的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行測度,并根據(jù)各自效率值大小分別進(jìn)行排名,其中技術(shù)效率等于規(guī)模收益變動情況下的純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積,具體整理結(jié)果如表2所示。

    從技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值角度看,2011年我國裝備制造業(yè)技術(shù)效率、純技術(shù)效率均值比專用設(shè)備制造業(yè)分別高出0076和0093,而專用設(shè)備制造業(yè)規(guī)模效率均值比裝備制造業(yè)高出0024,對專用設(shè)備制造業(yè)發(fā)展起著積極的推動作用,但純技術(shù)效率低下,是造成專用設(shè)備制造業(yè)遠(yuǎn)離生產(chǎn)前沿面的主要因素,阻礙該行業(yè)健康發(fā)展,這與牛澤東和張倩肖[4]從技術(shù)創(chuàng)新能力角度研究技術(shù)效率的結(jié)果存在相似性,對專用設(shè)備制造業(yè)而言,要提高技術(shù)效率,除了要保持總體經(jīng)營規(guī)模的穩(wěn)定,更要著重提升行業(yè)的技術(shù)水平。

    從裝備制造業(yè)技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的排名來看,吉林、福建、江西、山東、河南和廣東6個東部和中部省份技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率均為1,排名并列第一,說明這些省份是裝備制造業(yè)中的佼佼者,可為其它非有效決策單元提供參考;河北、安徽、湖南與陜西4個省份的規(guī)模效率排名較靠前,分列第10、9、8和11名,這些省份裝備制造業(yè)經(jīng)過多年發(fā)展和歷史沉淀,規(guī)模效應(yīng)較明顯,但是這些地區(qū)的純技術(shù)效率比較低下,排名位于中下水平,致使裝備制造業(yè)技術(shù)效率不高;除江蘇、海南與新疆的純技術(shù)效率達(dá)到最佳值外,其余省份三者排名變化幅度不大,但表現(xiàn)的一個共同特征是純技術(shù)效率低于規(guī)模效率,說明這些省份的裝備制造業(yè) “大而不強(qiáng)”,引起裝備制造業(yè)整體技術(shù)效率低下。從裝備制造業(yè)發(fā)展均衡性來看,差距比較明顯,排名第一的6個省市與排名最后的山西省相差0556,而且呈現(xiàn)東部(技術(shù)效率均值0859)、中部(0805)與西部(0698)的不均衡,說明地位優(yōu)勢、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等存在較大差異,落后地區(qū)應(yīng)不斷提高資源整合能力,發(fā)展自身優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),避免重復(fù)建設(shè),提高規(guī)模效率的同時,加快技術(shù)創(chuàng)新從而提高整體技術(shù)效率水平。

    從專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)效率及排名來看,吉林、江西、山東、湖南與廣西5個省份并列排名第一,三者均處于最優(yōu)前沿面上,說明這些省份的專用設(shè)備制造業(yè)水平較高,并且湖南與廣西兩省優(yōu)于自身裝備制造業(yè)發(fā)展水平,在裝備制造業(yè)技術(shù)效率排名中湖南僅占第10,廣西占第7;相對于技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率排名變化幅度而言,北京、山西、浙江、廣東和陜西5個省市規(guī)模效率排名較靠前,分列位于第12、14、7、6、13名,這些省市共同特征是純技術(shù)效率較低,排名為21、26、19、15、24,阻礙專用設(shè)備制造業(yè)總體技術(shù)水平提升,從表2也可以看出,這些省市的技術(shù)效率排名較裝備制造業(yè)排名有較大變化,最為明顯是北京、廣東,其中北京專用設(shè)備制造業(yè)排名21,裝備制造業(yè)排名12,同樣廣東排名分別為15、6,說明裝備制造業(yè)整體水平不能代表子行業(yè)的發(fā)展水平,即子行業(yè)發(fā)展存在著地區(qū)分布不均衡性;從區(qū)域發(fā)展角度來看,東部、中部與西部技術(shù)效率均值分別為0725、0812和0621,較裝備制造業(yè)區(qū)域發(fā)展水平相比,中部地區(qū)總體水平最高,而東部地區(qū)出現(xiàn)明顯變化,較裝備制造業(yè)0859降低了0134,西部地區(qū)也有所降低,呈現(xiàn)中部、東部與西部的梯度分布格局,這種不均衡性普遍是由于技術(shù)水平較裝備制造業(yè)總體水平低下造成的,東部最為明顯,專用設(shè)備制造業(yè)純技術(shù)效率均值0779,而全國為0992,相差懸殊。

    通過裝備制造業(yè)和專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)效率對比分析說明二者之間存在地區(qū)發(fā)展的不一致性,所以,提高地區(qū)裝備制造業(yè)發(fā)展水平,需要針對不同子行業(yè)特性和發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行針對性的改善。

    2專用設(shè)備制造業(yè)地區(qū)分布狀態(tài)

    在表2測算結(jié)果的基礎(chǔ)上,利用各省市專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)效率與全國裝備制造業(yè)技術(shù)效率均值、地區(qū)裝備制造業(yè)技術(shù)效率比較,形成四象限地區(qū)分布圖,如圖1所示。橫軸表示各省市專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)效率與全國裝備制造業(yè)技術(shù)效率均值(0796)的比較差值,縱軸表示各省市專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)效率與該地區(qū)裝備制造業(yè)技術(shù)效率的比較差值。

    圖1專用設(shè)備制造業(yè)地區(qū)分布圖譜從圖1的地區(qū)分布格局來看,27個省市分散在不同象限內(nèi),以第三象限居多,涉及13個省市,有零星省市分散在第二和四象限,分別涉及4個和3個省份,第一象限內(nèi)出現(xiàn)7個省份,其中橫軸上坐標(biāo)點(diǎn)(0204,0)位置系吉林、江西與山東三省的重合,原因在于這些省市的裝備制造業(yè)和專用設(shè)備制造業(yè)的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均處于生產(chǎn)前沿面上,效率值為1,說明這些省市專用設(shè)備制造業(yè)與該省市裝備制造業(yè)同步,但與全國裝備制造業(yè)發(fā)展不一致。具體從各象限分布情況來看,分為“雙高型”、“ 低高型”、“ 雙低型”和“高低型”四種類型。表3詳細(xì)列出各象限的表現(xiàn)特征、分布省市與主要分析省市的投入要素排名情況。

    子行業(yè)(5)注:排名情況欄內(nèi)裝備(數(shù)字)代表該省市裝備制造業(yè)三種投入要素占全國(27個省市)排名區(qū)間,專用(數(shù)字)代表該省市專用設(shè)備制造業(yè)三種投入要素占全國排名區(qū)間,子行業(yè)(數(shù)字)代表專用設(shè)備制造業(yè)在該省市7大子行業(yè)中三種投入要素所占排名區(qū)間。

    象限Ⅰ內(nèi)的7個省份中湖南省(0204,0087)象限內(nèi)坐標(biāo)點(diǎn)為專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)效率與全國均值和地區(qū)裝備制造業(yè)技術(shù)效率的比較差值。最突出,說明湖南省專用設(shè)備制造業(yè)不僅在全國裝備制造業(yè)發(fā)展中占有優(yōu)勢而且在本省裝備制造業(yè)發(fā)展中處于絕對優(yōu)勢,從要素資源投入水平因篇幅限制,這里不具體列出各投入要素水平和排名,如需要,可向作者索取。同時因涉及省市較多,無法按各省市情況逐一分析,本文只舉例個別有代表性的省市做分析。更能深刻解釋這種現(xiàn)狀:湖南省裝備制造業(yè)投入要素占全國排名第13—15名,專用設(shè)備制造業(yè)占全國排名第3—6名,而該行業(yè)在湖南省七大子行業(yè)中要素投入水平最高。這些特征說明湖南省的專用設(shè)備制造業(yè)投入水平較高,同時資源利用水平也較高,該省可通過擴(kuò)大規(guī)模和加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新能力,以達(dá)到新的穩(wěn)定狀態(tài)。廣西、安徽與遼寧等省份也存在類似情況,專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)效率所需的改進(jìn)較少,應(yīng)重點(diǎn)發(fā)展專用設(shè)備制造業(yè)。

    象限Ⅱ內(nèi)的4個省份從表2可以看出,除黑龍江的微小差異外,這些省份專用設(shè)備制造業(yè)比裝備制造業(yè)純技術(shù)效率水平高,規(guī)模效率也較高,對地區(qū)裝備制造業(yè)發(fā)展起著推動作用,應(yīng)重點(diǎn)發(fā)展該行業(yè)。但是為了更好發(fā)展專用設(shè)備制造業(yè),除了在資源利用水平上繼續(xù)保持外,還應(yīng)加大投入要素水平,比如處于坐標(biāo)點(diǎn)(-0105,0020)上的湖北省專用設(shè)備制造業(yè)投入要素水平在全國排名處于15—17之間,在本省七大子行業(yè)中要素投入水平也僅占第5—6名,這種低投入勢必對該省專用設(shè)備制造業(yè)發(fā)展存在影響。

    象限Ⅲ內(nèi)的13個省市基本分布在東部和西部地區(qū)。對于經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的東部地區(qū)主要是由于在純技術(shù)效率方面專用設(shè)備制造業(yè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于裝備制造業(yè),說明這些省市的專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)水平與創(chuàng)新能力比較差,阻礙本省市裝備制造業(yè)整體發(fā)展,而規(guī)模效率未存在明顯差異,這也與要素投入水平有關(guān),比如上海市的專用設(shè)備制造業(yè)要素投入水平在全國占5—6名,但專用設(shè)備制造業(yè)在上海市七大子行業(yè)中要素投入水平倒數(shù)第二。所以這些省市,一是通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移或低附加值環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)移,淘汰落后產(chǎn)能,選擇摒棄專用設(shè)備制造業(yè)發(fā)展,重點(diǎn)發(fā)展對地區(qū)裝備制造業(yè)發(fā)展有益的行業(yè);二是通過對專用設(shè)備制造業(yè)加大技術(shù)創(chuàng)新投入,以技術(shù)研發(fā)為主,占據(jù)國內(nèi)價值鏈兩端,進(jìn)而提高行業(yè)的純技術(shù)效率水平。對于經(jīng)濟(jì)比較落后的西部地區(qū)主要是地區(qū)裝備制造業(yè)整體發(fā)展比較緩慢,技術(shù)效率排名都比較低下,從重慶市的裝備制造業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)投入來看,總體偏下,這些省市要加強(qiáng)專用設(shè)備制造業(yè)的發(fā)展除不斷承接?xùn)|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,在形成規(guī)模效應(yīng)的同時,還應(yīng)加大投入要素水平,以提高行業(yè)整體發(fā)展質(zhì)量。

    象限Ⅳ內(nèi)的3個省份專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)技術(shù)效率都比較高,但是比較而言,前者的純技術(shù)效率與規(guī)模效率均小于后者,盡管如此,在全國裝備制造業(yè)發(fā)展中也占有絕對優(yōu)勢,而且排名比較靠前。具體從表3的要素投入水平來看,也可以解釋這種情況,比如江蘇省無論是在裝備制造業(yè)還是專用設(shè)備制造業(yè)上的要素投入水平都比較高,但是相比而言專用設(shè)備制造業(yè)在該省的7大行業(yè)中要素投入水平較低,僅占第5名,說明江蘇省如繼續(xù)發(fā)展專用設(shè)備制造業(yè)需加大對其投入,改變由規(guī)模效率低下造成地區(qū)裝備制造業(yè)發(fā)展落后局面。

    六、主要結(jié)論

    本文運(yùn)用DEA方法對2011年我國裝備制造業(yè)及七大行業(yè)之一——專用設(shè)備制造業(yè)的截面數(shù)據(jù)為樣本,分別測算出二者的技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率以及排名,利用技術(shù)效率比較構(gòu)造了專用設(shè)備制造業(yè)四象限地區(qū)分布圖。通過分析形成的主要結(jié)論如下:

    第一,通過專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)效率差值比較,27個省市分散在不同象限內(nèi),分為“雙高型”、“ 低高型”、“ 雙低型”和“ 高低型”四種類型。通過表2和圖1可以表明,唯有處在坐標(biāo)原點(diǎn)上的省市,才會出現(xiàn)專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)同步的情況,其他任何象限內(nèi)或處于坐標(biāo)軸上的省市均會出現(xiàn)發(fā)展不一致的態(tài)勢,而本文的27個省市均未處于原點(diǎn)位置。

    第二,專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)整體發(fā)展存在差異。從技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值角度看,2011年我國裝備制造業(yè)技術(shù)效率、純技術(shù)效率均值比專用設(shè)備制造業(yè)分別高出0072和0093,而專用設(shè)備制造業(yè)規(guī)模效率均值比裝備制造業(yè)高出0024,說明二者整體發(fā)展存在明顯差異,裝備制造業(yè)發(fā)展水平高于專用設(shè)備制造業(yè),對專用設(shè)備制造業(yè)而言,要提高發(fā)展質(zhì)量除了要保持總體經(jīng)營規(guī)模的穩(wěn)定,更要著重提升行業(yè)的技術(shù)水平,同時也反映了不同地區(qū)間發(fā)展的不均衡性。

    第三,專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)存在地區(qū)發(fā)展差異。地區(qū)分布圖顯示裝備制造業(yè)整體發(fā)展質(zhì)量與子行業(yè)發(fā)展質(zhì)量存在較大差異,裝備制造業(yè)發(fā)展較好的東部地區(qū),其專用設(shè)備制造業(yè)發(fā)展水平大部分處于“雙低型”的第三象限內(nèi),包括上海、廣東、浙江、北京等7個省市,而裝備制造業(yè)整體發(fā)展水平較為一般的中部地區(qū),在“雙高型”的第一象限內(nèi)出現(xiàn)吉林、安徽、江西與湖南4個省市,西部地區(qū)發(fā)展差異不大,多集中于第三象限內(nèi)。結(jié)果顯示不同省市裝備制造業(yè)發(fā)展存在不同的相對優(yōu)勢子行業(yè),應(yīng)擇優(yōu)發(fā)展。

    第四,專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)地區(qū)發(fā)展差異與要素投入水平有關(guān)。某省市專用設(shè)備制造業(yè)、裝備制造業(yè)或者七大子行業(yè)中專用設(shè)備制造業(yè)投入水平越低,處于第三象限的機(jī)率愈大,反之出現(xiàn)第一象限的機(jī)率愈大,如三者要素投入水平差異大,多出現(xiàn)在第二和第四象限。

    通過子行業(yè)地區(qū)分布研究表明各省市存在不同的優(yōu)勢行業(yè),為避免不同地區(qū)的重復(fù)建設(shè)而造成資源浪費(fèi)與環(huán)境破壞,擇優(yōu)發(fā)展子行業(yè),真正實(shí)現(xiàn)集約發(fā)展和國內(nèi)價值鏈升級,進(jìn)而提升全球價值鏈地位。針對本文研究思路,可擴(kuò)展其他子行業(yè)的研究,如相比而言七大子行業(yè)均處于不利的地區(qū),可對該地區(qū)的不同子行業(yè)進(jìn)行比較,選擇相對優(yōu)勢行業(yè)發(fā)展。另外我們還可結(jié)合我國和各地區(qū)的實(shí)際情況, 進(jìn)一步挖掘影響子行業(yè)地區(qū)分布的深層次因素, 從而提供有價值的參考對策。

    參考文獻(xiàn):

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    Technical Efficiency Measurement and Spatial Distribution of

    Chinas Equipment Manufacturing Industry \

    六、主要結(jié)論

    本文運(yùn)用DEA方法對2011年我國裝備制造業(yè)及七大行業(yè)之一——專用設(shè)備制造業(yè)的截面數(shù)據(jù)為樣本,分別測算出二者的技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率以及排名,利用技術(shù)效率比較構(gòu)造了專用設(shè)備制造業(yè)四象限地區(qū)分布圖。通過分析形成的主要結(jié)論如下:

    第一,通過專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)效率差值比較,27個省市分散在不同象限內(nèi),分為“雙高型”、“ 低高型”、“ 雙低型”和“ 高低型”四種類型。通過表2和圖1可以表明,唯有處在坐標(biāo)原點(diǎn)上的省市,才會出現(xiàn)專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)同步的情況,其他任何象限內(nèi)或處于坐標(biāo)軸上的省市均會出現(xiàn)發(fā)展不一致的態(tài)勢,而本文的27個省市均未處于原點(diǎn)位置。

    第二,專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)整體發(fā)展存在差異。從技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值角度看,2011年我國裝備制造業(yè)技術(shù)效率、純技術(shù)效率均值比專用設(shè)備制造業(yè)分別高出0072和0093,而專用設(shè)備制造業(yè)規(guī)模效率均值比裝備制造業(yè)高出0024,說明二者整體發(fā)展存在明顯差異,裝備制造業(yè)發(fā)展水平高于專用設(shè)備制造業(yè),對專用設(shè)備制造業(yè)而言,要提高發(fā)展質(zhì)量除了要保持總體經(jīng)營規(guī)模的穩(wěn)定,更要著重提升行業(yè)的技術(shù)水平,同時也反映了不同地區(qū)間發(fā)展的不均衡性。

    第三,專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)存在地區(qū)發(fā)展差異。地區(qū)分布圖顯示裝備制造業(yè)整體發(fā)展質(zhì)量與子行業(yè)發(fā)展質(zhì)量存在較大差異,裝備制造業(yè)發(fā)展較好的東部地區(qū),其專用設(shè)備制造業(yè)發(fā)展水平大部分處于“雙低型”的第三象限內(nèi),包括上海、廣東、浙江、北京等7個省市,而裝備制造業(yè)整體發(fā)展水平較為一般的中部地區(qū),在“雙高型”的第一象限內(nèi)出現(xiàn)吉林、安徽、江西與湖南4個省市,西部地區(qū)發(fā)展差異不大,多集中于第三象限內(nèi)。結(jié)果顯示不同省市裝備制造業(yè)發(fā)展存在不同的相對優(yōu)勢子行業(yè),應(yīng)擇優(yōu)發(fā)展。

    第四,專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)地區(qū)發(fā)展差異與要素投入水平有關(guān)。某省市專用設(shè)備制造業(yè)、裝備制造業(yè)或者七大子行業(yè)中專用設(shè)備制造業(yè)投入水平越低,處于第三象限的機(jī)率愈大,反之出現(xiàn)第一象限的機(jī)率愈大,如三者要素投入水平差異大,多出現(xiàn)在第二和第四象限。

    通過子行業(yè)地區(qū)分布研究表明各省市存在不同的優(yōu)勢行業(yè),為避免不同地區(qū)的重復(fù)建設(shè)而造成資源浪費(fèi)與環(huán)境破壞,擇優(yōu)發(fā)展子行業(yè),真正實(shí)現(xiàn)集約發(fā)展和國內(nèi)價值鏈升級,進(jìn)而提升全球價值鏈地位。針對本文研究思路,可擴(kuò)展其他子行業(yè)的研究,如相比而言七大子行業(yè)均處于不利的地區(qū),可對該地區(qū)的不同子行業(yè)進(jìn)行比較,選擇相對優(yōu)勢行業(yè)發(fā)展。另外我們還可結(jié)合我國和各地區(qū)的實(shí)際情況, 進(jìn)一步挖掘影響子行業(yè)地區(qū)分布的深層次因素, 從而提供有價值的參考對策。

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    [19]Banker, RD, Charnes, A, Cooper, WWSome Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J]Management Science, 1984, 30 (9): 1078- 1092

    [20]劉瑞翔,安同良資源環(huán)境約束下中國經(jīng)濟(jì)增長績效變化趨勢與因素分析——基于一種新型生產(chǎn)率指數(shù)構(gòu)建與分解方法的研究[J]經(jīng)濟(jì)研究,2012,(11):34-47

    Technical Efficiency Measurement and Spatial Distribution of

    Chinas Equipment Manufacturing Industry \

    六、主要結(jié)論

    本文運(yùn)用DEA方法對2011年我國裝備制造業(yè)及七大行業(yè)之一——專用設(shè)備制造業(yè)的截面數(shù)據(jù)為樣本,分別測算出二者的技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率以及排名,利用技術(shù)效率比較構(gòu)造了專用設(shè)備制造業(yè)四象限地區(qū)分布圖。通過分析形成的主要結(jié)論如下:

    第一,通過專用設(shè)備制造業(yè)技術(shù)效率差值比較,27個省市分散在不同象限內(nèi),分為“雙高型”、“ 低高型”、“ 雙低型”和“ 高低型”四種類型。通過表2和圖1可以表明,唯有處在坐標(biāo)原點(diǎn)上的省市,才會出現(xiàn)專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)同步的情況,其他任何象限內(nèi)或處于坐標(biāo)軸上的省市均會出現(xiàn)發(fā)展不一致的態(tài)勢,而本文的27個省市均未處于原點(diǎn)位置。

    第二,專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)整體發(fā)展存在差異。從技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值角度看,2011年我國裝備制造業(yè)技術(shù)效率、純技術(shù)效率均值比專用設(shè)備制造業(yè)分別高出0072和0093,而專用設(shè)備制造業(yè)規(guī)模效率均值比裝備制造業(yè)高出0024,說明二者整體發(fā)展存在明顯差異,裝備制造業(yè)發(fā)展水平高于專用設(shè)備制造業(yè),對專用設(shè)備制造業(yè)而言,要提高發(fā)展質(zhì)量除了要保持總體經(jīng)營規(guī)模的穩(wěn)定,更要著重提升行業(yè)的技術(shù)水平,同時也反映了不同地區(qū)間發(fā)展的不均衡性。

    第三,專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)存在地區(qū)發(fā)展差異。地區(qū)分布圖顯示裝備制造業(yè)整體發(fā)展質(zhì)量與子行業(yè)發(fā)展質(zhì)量存在較大差異,裝備制造業(yè)發(fā)展較好的東部地區(qū),其專用設(shè)備制造業(yè)發(fā)展水平大部分處于“雙低型”的第三象限內(nèi),包括上海、廣東、浙江、北京等7個省市,而裝備制造業(yè)整體發(fā)展水平較為一般的中部地區(qū),在“雙高型”的第一象限內(nèi)出現(xiàn)吉林、安徽、江西與湖南4個省市,西部地區(qū)發(fā)展差異不大,多集中于第三象限內(nèi)。結(jié)果顯示不同省市裝備制造業(yè)發(fā)展存在不同的相對優(yōu)勢子行業(yè),應(yīng)擇優(yōu)發(fā)展。

    第四,專用設(shè)備制造業(yè)與裝備制造業(yè)地區(qū)發(fā)展差異與要素投入水平有關(guān)。某省市專用設(shè)備制造業(yè)、裝備制造業(yè)或者七大子行業(yè)中專用設(shè)備制造業(yè)投入水平越低,處于第三象限的機(jī)率愈大,反之出現(xiàn)第一象限的機(jī)率愈大,如三者要素投入水平差異大,多出現(xiàn)在第二和第四象限。

    通過子行業(yè)地區(qū)分布研究表明各省市存在不同的優(yōu)勢行業(yè),為避免不同地區(qū)的重復(fù)建設(shè)而造成資源浪費(fèi)與環(huán)境破壞,擇優(yōu)發(fā)展子行業(yè),真正實(shí)現(xiàn)集約發(fā)展和國內(nèi)價值鏈升級,進(jìn)而提升全球價值鏈地位。針對本文研究思路,可擴(kuò)展其他子行業(yè)的研究,如相比而言七大子行業(yè)均處于不利的地區(qū),可對該地區(qū)的不同子行業(yè)進(jìn)行比較,選擇相對優(yōu)勢行業(yè)發(fā)展。另外我們還可結(jié)合我國和各地區(qū)的實(shí)際情況, 進(jìn)一步挖掘影響子行業(yè)地區(qū)分布的深層次因素, 從而提供有價值的參考對策。

    參考文獻(xiàn):

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    Technical Efficiency Measurement and Spatial Distribution of

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