我国装备制造业技术效率测算和空间分布探究

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1、我国装备制造业技术效率测算和空间分布探究　　摘要：本文运用数据包络方法（DEA）对2011年我国27个省市装备制造业及子行业之一——专用设备制造业技术效率进行测算并利用差值比较，对专用设备制造业空间分布进行分析。结果表明：我国专用设备制造业与装备制造业发展存在不一致性，装备制造业发展较好的东部地区，其专用设备制造业发展水平多处于“双低型”的第三象限内；而装备制造业整体发展水平较为一般的中部地区则多处于“双高型”的第一象限内；西部地区发展差异不大，多集中于第三象限内。关键词：装备制造业；技术效率；DEA；空间分布中图分类号：F4074文献标识码：A文章编号：10001

2、76X（2014）01003408一、引言15装备制造业是我国工业发展的基础，建立起强大的装备制造业，是提高我国综合国力，实现工业化的根本保证。鉴于此，学术界对其广泛关注，并从效率角度来研究我国装备制造业发展，给出一定的参考政策。但是，长期以来我国装备制造业重外延和轻内涵，造成各地区全面建设各子行业，投资分散，重复布局十分严重，致使装备制造企业规模普遍很小，资源浪费、竞争力不强与效率低下。而从技术效率角度对各地区装备制造业不同子行业进行空间分布研究，有利于各地区择优发展子行业，同时也是装备制造业研究中一个重要课题。二、文献回顾20世纪80年代，Jefferson等将

3、效率问题引入我国，其后各种研究层出不穷。衡量效率的术语种类繁多，比如技术效率、生产效率、配置效率、经济效率、全要素生产效率和技术进步等。基于本文研究视角，这里仅从技术效率方面进行文献回顾。收稿日期：20131120基金项目：国家社会科学重大基金项目“我国先进装备制造业发展路径研究”（08&ZD040）；辽宁省教育厅软科学研究项目“后金融危机时代大企业管理创新问题研究”（2011401035）15作者简介：逄红梅（1978-），女，辽宁岫岩人，博士研究生，讲师，主要从事产业经济及组织理论研究。Email：littlelion_mei@163com仅从技术效率方面而言，

4、就有不同文献涉及测度方法、实际应用领域和具体研究层面等。关于技术效率测度方法主要包括两种：一种是Charnes等[1]提出的非参数数据包络分析法（DEA），叶振宇和叶素云[2]、郭淡泊等[3]、牛泽东和张倩肖[4]利用DEA方法分别从国家层面、产业层面的不同样本数据、样本区间和样本投入产出指标来衡量技术效率水平。另一种是由Aigner等[5]提出的参数随机前沿分析法（SFA），姚洋和章奇[6]、顾乃华和李江帆[7]、杨秀云和朱贻宁[8]、岳意定等[9]、张旭等[10]运用SFA方法测度技术效率水平，包括国家层面、区域层面、产业层面以及企业层面等。SFA方法考虑了随机

5、误差，但提前假设生产函数具有主观性，对效率值的评价具有相当影响。DEA方法不用事先假设生产函数，参数估计的合理性与客观性更强，得到广泛应用，但DEA方法没有考虑测量误差和随机噪音，使样本观测值与前沿面之间偏差都被归于技术非效率，由于本文研究我国装备制造业技术效率和子行业地区分布，强调客观性，所以采用DEA模型。15现有文献中，利用DEA方法对工业产业技术效率的研究比较多见，尤其是作为重工业之首的制造业。崔国平[11]、陈静和雷厉[12]、任娟和陈圻[13]、盛亚等[14]、黄贤凤等[15]分别从制造业行业层面或地区层面比较分析。而近年来随着装备制造业的重要经济地位提

6、高，对其发展研究层出不穷，主要集中于技术创新能力、全球价值链升级、装备制造业产业集群构建与产业安全测度等方面，在注重提升效益与发展质量方面的文献也逐渐呈现，但针对装备制造业技术效率的研究比较鲜见。刘靖宇和张宪平[16]利用SFA方法测度了2001—2005年我国装备制造业技术效率，并对全国及三大区域各个年份的变异系数进行比较，但是他们研究中采用的是缺乏灵活性和主观假设的C-D形式生产函数，且地区分布是在装备制造业各个行业累加值基础上进行的，不能反映某一行业的地区分布状态。牛泽东和张倩肖[4]基于产出距离函数的随机前沿分析方法对1997—2010年我国装备制造业7个子

7、行业技术创新效率进行测算，结果显示装备制造业平均技术效率为0833，七大子行业也依次分出高中低档，并从技术创新效率角度对各子行业进行排序，但是没有考虑子行业地区布局，同时技术创新效率投入产出指标有别于技术效率指标，代表性不强。张明亲和张腾月[17]基于资源环境视角采用DEA方法对陕西省7个行业2001—2010年的工业技术效率值进行测算，发现发展最快的专用设备制造业及交通运输设备制造业其资源与环境的协调性较差，反映了某一行业在该地区发展的相对优势，但是研究仅限于陕西省，不代表全局性。有关装备制造业子行业的效率研究，也可见王欣[18]的装备制造业全要素生产率研究，