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1、不同要素密集型制造业创新效率变动的实证分析——基于DEA-Malmquist指数方法南京航空航天大学黄山松谭清美摘要：应用DEA-Malmquist指数分析方法对我国劳动、资本和技术密集型制造业2001-2008年的创新效率进行了测评。结果显示，劳动密集型制造业创新效率在下降，其原因主要是由技术退步所致；而资本、技术密集制造业创新效率均得到提升。但动力有所不同，前者主要依靠技术效率推动，而后者则主要依赖技术进步；三大类型制造业的纯技术效率维持改善态势且差异并不大；劳动、资本密集制造业创新规模接近并都处在扩张态势。劳动、资本和技术密集制造业提高创新效率的主要政策方向应分别为促进技术进
2、步、提高技术效率和扩大创新规模。关键词:曼奎斯特指数;制造业;技术创新效率中图分类号:F062.4文献标识码:A一引言进入新世纪以来，中国制造业已经逐步成为全球制造业乃至世界经济的重要贡献者。这一现象引起了学者对中国制造业全要素生产效率，包括创新效率的广泛关注。到目前为止，在区域层面上的研究成果比较丰富，而在行业层面上探讨制造业创新效率的相对较少，其中比较有代表性的研究是：文献[1]利用工业行业技术比较创新效率指数(IRCIE)对1990-1999年中国38个工业行业技术创新效率进行实证分析，发现中国工业行业之间的技术创新效率差异呈现出缩小的趋势；文献[2]利用DEA方法,计算了我
3、国制造业各行业和各省市制造业1994-2003年期间技术创新效率值。认为我国制造业的技术创新效率与行业技术含量呈正相关关系。文献[3]通过因子分析定权法测算了北京制造业的技术创新效率,结果发现技术含量较高的制造业行业其技术创新效率却较低,而技术含量较低的行业其技术创新效率反而较高;文献[4]运用DEA-Malmquist生产率指数对中国制造业各行业全要素生产率、技术效率和技术进步进行了测算,发现产业的技术密集度越高,技术进步、技术效率和全要素生产率指数增长越高;文献[5]使用DEA-Malmquist指数法,把制造业分为非耐用消费品、中间投入品和资本品及耐用消费品三个部门,比较了部
4、门间技术变化的差异,得出了技术进步是TFP增长的主要原因的结论;文献[6]也运用Malmquist指数方法测算了中国改革以来整体工业生产率的变动趋势,并探讨了地区之间工业TFP增长差异的特征。结论是改革开放以来,中国工业TFP的增长主要是由技术进步推动的,生产效率的下降对TFP的增长造成了不利影响;文献[7]对中国制造业省际全要素生产率变动进行了分析,发现省际全要素生产率增长主要来源于技术进步,技术效率变化表现为负作用。上述文献对我国制造业技术创新效率作了有益的探讨，但由于分析期不同，或者选取样本的差别，即使采用同样的方法，得出的结论并不一致，已难于应用到近期的情况。此外，已有文献
5、从研究对象的选取和划分上仍存在一些缺陷和不足9，多数把制造业作为一个整体来研究。本文拟做以下拓展：基于要素使用结构是效率变动起点的考虑，测算制造业分行业创新效率时，依要素配置结构的区别进行比较研究。也就是我们将制造业按要素投入密集程度分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型三个类别，然后再基于DEA-Malmquist指数方法,对各类别制造业的创新效率变动进行评价，并对不同要素类型制造业之间技术创新效率的差异做出诠释。二研究方法：DEA-Malmquist指数法基于DEA-Malmquist指数方法能很好地处理多输入和多输出的数据集，这种方法不但可以分析不同时期决策单元的效率演化，而
6、且可以将Malmquist指数分解为技进步指数和技术效率变化指数。技术效率表示在给定投入要素下实际产出与最优产出(生产前沿)之间的距离,距离越大,技术效率越低。技术效率又可分解为纯技术效率（主要体现在制度安排、技术创新以及管理效率的改变等方面）和规模效率（主要体现在规模扩张等方面）；技术进步则表示生产前沿面随时间的移动变化。因此能更加详细地了解影响制造业技术创新效率变动的具体因素的作用。在本文中，我们把某个要素密集型制造业看作一个生产决策单位(DMU),先确定每一年各要素密集型制造业生产最佳前沿面,再把其中每个行业的生产前沿面与最佳前沿面进行比较,从而对各个要素密集型制造业的技术效
7、率和生产率变化进行测定,得出这个行业采用以投入为指标的Malmquist生产率变化指数。Malmquist指数最初由Malmquist(1953)提出，Caves等[14](1982)首先将该指数应用于生产率变化的测算，此后与CharneS等(1978)建立的DEA理论相结合，在生产率测算中的应用日益广泛。在实证分析中，研究者普遍采用Fare等[15](1994)构建的基于DEA的Malmquist指数。以时期技术为参照，基于产出角度的Malmqulst指数可以表示为
