提升中国制造业自主创新效率研究

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1、提升中国制造业自主创新效率研究摘要：通过DEA-Tobit二阶段模型的Malmquist指数法研究发现：危机后我国制造业创新效率总体呈上升趋势，技术进步主要得益于规模效率提升而非纯技术进步变化。另外，企业经营绩效、制度因素以及企业规模对制造业自主创新效率呈显著的正相关；政府干预和技术引进与消化吸收因素对制造业技术创新效率呈正相关，但未通过显著性检验。因此，提升我国制造业创新效率应从减少政府的直接干预、完善市场制度、做大企业规模以及激发企业创新积极性方面入手。关键词：Malmquist;制造业；自主创新；自主创新效率中图分类号：F273.1;F424.3文献标识

2、码：A文章编号：1003-3890(2015)01-0054-06一、引言“十二五”时期，转型与创新是我国经济社会发展的两大主题。我国实体经济，特别是以制造业为核心的工业，承担着产业升级与发展方式转变的艰巨任务。从现在国际经济环境看，2008年全球金融危机以后，随着欧美经济的止跌回升，世界经济开始全面复苏阶段，但金融海啸给全球带来的“余震”尚未结束，国际经济复苏将是一个缓慢曲折的过程。从国内经济看，经济回升的基础不稳定，内需后劲不足，部分产业产能严重过剩，资源环境约束趋紧，产业结构调整压力和难度加大，一些深层次矛盾特别是结构性矛盾仍然突出。面对“内忧外患”的局

3、面，加强我国制造业自主创新能力迫在眉睫。从传统新古典增长理论可知，通常一个国家的技术进步有两条渠道：一是靠技术引进，消化、吸收、模仿创新；二是依靠加大R&；D活动投入，提高创新效率，获得新的技术能力。然而我国制造业技术引进一直存在“消化不良”的现象，外资技术溢出效应并不明显，并且在某些行业和地区出现了负效应，国内外一些学者也研究表明，依靠外资引进无法彻底改变技术落后的局因此，在资源约束趋紧的背景下，提高自主创新效率是增强自主创新能力的必然选择。目前，有关制造业创新效率测度的问题，国内两种方法较为流行。一类是非参数方法，另一类是参数方法，即SFA（随机前沿

4、分析）和DEA（数据包络线分析模型）。SFA采用了计量方法对前沿生产函数进行估计，依赖于数据的随机假设性，有更为坚实的理论基础，同时SFA在测量误差和统计干扰处理上具有优势。但SFA在函数设定和分布假设方面要求过于严格，应用范围较为有限。DEA方法与SFA相比，它不需要估计投入产出的生产函数，避免了因错误函数形式带来的问题，也不需要考虑量纲归一以及指标权重的问题，从而保证了内容和结果的客观性，对于多投入多产出复杂系统有着较强的适应性。国内把DEA方法用于制造业创新效率相关问题研究的成果主要有：沈能（2006）认为1985-2003年中国制造业全要素生产率的增长

5、主要得益于技术进步的提高，技术效率变化值为负。杨桂元、王莉莉（2008）对我国制造业技术进步与技术效率及地区差异进行了研究。余泳泽（2009）运用DEA模型以及Malmquist指数对我国高新技术产业创新过程各阶段的创新效率及其影响因素做了实证分析。王姗姗、屈小娥（2011）首次运用Malmquist指数分行业分析了我国制造业全要素能源效率［1］。赵树宽、余海晴、巩顺龙（2013）对吉林的高技术企业创新效率进行了研究。总体来看，我国制造业创新效率研究主要集中在高新技术行业以及区域差异研究，相对而言，缺少对我国制造业整体以及细分行业的动态效率分析。尤其是在金融危

6、机后，基于资源约束下，完整、系统地以我国制造业为研究对象，比较不同产业间、不同行业间的自主创新能力建设及其创新效率情况，鲜见报道。二、实证分析数据包络分析DEA（dataenvelopmentanalysis）是一种效率评价方法［2］，本文将制造业自主创新能力看作一个由若干吸收自主创新投入指数转换为自主创新能力产出指数的复杂开放系统，投入向产出的转换贯穿于自主创新的全过程。利用基于DEA模型的Malmquist指数的方法，来分析我国制造业及各细分产业自主创新效率变化特征。(一)数学模型假设有n个决策单元，每个决策单元都有m种类型“输入”以及s种类型的“输出”，

7、第j个决策单元为DMUj,分别以xij、yrj表示DMUj对第i种输入的投入量、对第r种输出的产出量，分别以？棕i、？滋r表示对第i种输入、第r种输出的一种度量。DEA中常用的评价第jo(jo=l，2,…，n)个决策单元(DMUjo)技术有效及规模有效的具有非阿基米德无穷小性质C2R的模型为线性规划，DEA(C2R)具体模型为：maxhjo=BstB?maxhjO=l?滋X);?酒>0;j=l，2,…，nMalmquist指数是基于DEA模型的方法提出的，它利用距离函数的比率来计算投入产出效率。随着该指数的不断完善进步，有以下三个经典公式来说明Malmquis

8、t的原理[3]:Mi,t+1(Xit+