我国装备制造业技术效率评价的实证研究——基于超效率DEA和TOBIT两步法

第３４卷第１期　２０１４年３月　西北工业大学学报（社会科学版）　ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＮＯＲＴＨＷＥＳＴＥＲＮ　ＰＯＬＹＴＥＣＨＮＩＣＡＬ　ＵＮ１ＶＥＲＳ　兀　ｆＳｏｃｉａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ　Ｖｏ１．３４　Ｎｏ．１　Ｍａｒ．２０１４　我国装备制造业技术效率评价的实证研究　——基于超效率ＤＥＡ和ＴＯＢＩＴ两步法　段婕　（西北工业大学经济研究中心，陕西西安７１００７２）　摘要：装备制造业是国防工业的命脉，其技术效率的高低对国防科技产业的发展有着重要影响。本文运用超效率ＤＥＡ　模型和Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数，以装备制造业为例，基于２００６－－２００９年公开面板数据从静态和动态两个视角，对我国装备制　造业的技术效率进行评价。在此基础上运用Ｔｏｂｉｔ回归模型对影响我国各省份、直辖市的装备制造业技术效率影响因　素进行实证分析。结果表明，我国装备制造业技术效率总体呈上升趋势，但各省份、直辖市之间差异较大，装备制造业　技术效率存在较大的改进空间；产业规模、合理的生产要素配置和技术装备水平是影响各省份装备制造业技术效率的　显著性因素。该方法为国防科技产业的技术效率评价提供了一种新的思路，为管理决策提供定量的参考依据。　关键词：装备制造业；技术效率；超效率ＤＥＡ；Ｔｏｂｉｔ回归模型；Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数　中图分类号：Ｆ４０６．３　一一　文献标识码：Ａ　文章编号：１００９—２４４７（２０１４）０１—００４８—０７　、引言　２０．３％，年均增速超过２５％，规模以上企业已达１０万　多家，资产总额已达到１０．４万亿元，比“十五”末翻了　一装备制造业是国民经济的脊梁，是国家的战略　番。虽然我国装备制造业技术水平总体呈上升趋　性产业，它是为国民经济和国防建设提供生产技术　势，但是我国装备制造业发展较国外发达国家而言　装备的制造业，是制造业中的制造业。建立起强大的　还存在自主创新能力弱，关键技术依赖进口，中低端　装备制造业，是提高中国综合国力和国防实力的根　产能过剩、高端严重不足的矛盾，综合技术效率有待　本保证。装备制造业的发展水平才真正代表一个国　提高的突出问题，仅２０１０年进口机械产品用汇高达　家的工业和科技水平。装备制造业作为我国制造业　２５００多亿美元。特别是当前我国加快培育发展战略　的核心，经过６０多年的发展，已经形成了门类齐全、　性新兴产业，对技术装备保障提出了更高的要求。装　具有相当规模和水平的产业体系，不仅为国民经济　备制造业技术效率问题已成为影响我国装备制造业　发展和国防建设提供生产技术装备，而且成为带动　产业增长模式和可持续发展的重要因素。对我国装　我国经济发展的重要支柱产业。据美国经济咨询公　备制造业的技术效率进行综合评价，具有十分重要　司环球通视数据显示，２０１０年我国制造业产出占世　的理论意义与现实意义。　界的比重为１９．８％；２０１１年总产值达１４万亿元人民　我国十分重视对装备制造业发展战略和技术进　币，约合２０１６７亿美元，略高于美国（１９８００亿美元１，　步的相关研究，并视其为走新型工业化道路，实现国　远超日本（１５６００亿美元１，成为全球制造业第一大国。　民经济可持续发展的战略举措。学术界研究主要集　我国的装备制造业发展呈现快速增长势头，重大技　中在装备制造业的现状分析、发展方式和政策建议　术装备自主化水平显著提高，部分产品技术水平和　方面，大都针对产业聚集、竞争力等进行研究，分析　市场占有率跃居世界前列。２０１０年仅机械工业全行　多以定性研究为主，定量研究较少，尤其较少从技术　业的工业增加值在全国ＧＤＰ比重就超过９％；工业　效率角度进行综合分析。目前关于装备制造业技术　总产值从２００５年的４万亿元增长到２０１０年的１４　效率的研究主要有：如李星光、于成学【ｌ】基于　万亿元，占全国工业总产值比重从１６．６％提高到　Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数法对我国装备制造业全要素生产率　收稿日期：２０１４－－０２—０３　基金项目：西北工业大学人文社会科学振兴基金资助项目（ＲＷ２０１２）。　作者简介：段婕（１９７２一），女，陕西汉中人，博士，西北工业大学经济研究中心副教授。　第１期　段婕：我国装备制造业技术效率评价的实证研究　增长状况进行了测算，并把全要素生产率的增长构　可靠；并在此基础上通过运用Ｔｏｂｉｔ模型找出影响有　成分解为技术进步和技术效率变化两个部分，认为　效单元的因素，为我国装备制造业的发展提供决策　在不同时期技术效率和技术进步对我国装备制造业　借鉴。　全要素生产率增长的贡献存在一定的差异；徐雷［２１采　数据包络分析法（ＤＥＡ）作为一种非参数估计方　用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数方法对我国装备制造业１９９５—　法，是由美同著名运筹学家Ｃｈａｍｅｓ和Ｃｏｏｐｅｒ等学　２００８年间的全要素生产率动态变动进行实证分析，　者在“相对效率”概念基础上发展起来的一种新的效　认为我国装备制造业全要素生产率年均提高６．４％的　率评估系统分析方法，在进行相对有效性评价时不　主要原因是技术变化水平的提高；薛万东［３１运用Ｂ＆Ｃ　需要指定输入、输出的生产函数，因此排除了许多主　Ⅱ模型对我国装备制造业的生产函数和技术效率进　行了估计，计算了我国装备制造业的全要素生产率　和分阶段的全要素生产率；刘靖宇、张宪平［４１基于　ＳＦＡ技术的分析，从空间差异角度对我国装备制造　业的技术效率进行分析；韩晶［５１以我国３８家装备制　造业上市公司为对象，对其运营效率从技术效率角　度进行评价；王欣、庞玉兰［６１运用三阶段ＤＥＡ模型，　对１９９７－－２００７年我国各省装备制造业全要素生产　率进行实证分析，在此基础上进一步运用Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ　指数分析了全要素生产率。由上述文献可以看出，大　部分文献都是从装备制造业的全要素生产效率方　面，对引起产业技术效率不高的原因并没有做进一　步的分析，缺乏从内因和外因两个方面结合起来对　我国装备制造业技术效率进行综合评价。装备制造　业有不同的行业组成，不同行业的投人产出效率各　不相同，对装备制造业综合技术效率影响也不相同，　本文试图从产业的角度出发，通过运用综合ＤＥＡ模　型，采用超效率ＤＥＡ和Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数，从省级区域　层面出发，对我国２８个省市装备制造业的技术效率　进行测度分析，并从静态和动态两个角度对我国　２００６－－２００９年装备制造业的技术效率进行评价，以　克服了传统ＤＥＡ模型的局限性；在此基础上进一步　应用Ｔｏｂｉｔ回归模型，确定影响我国装备制造业技术　效率的内部和外部关键因素，为装备制造业技术效　率综合评价提供了一个新视角，为装备制造业各行　业发展提供决策借鉴。　二、研究方法与模型选择　本文基于数据包络分析法（ＤＥＡ）和Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ　指数方法来对我国装备制造业的技术效率进行评　价。由于传统的ＤＥＡ方法只能从截面数据或时间序　列模型对技术投入资源进行效率分析，而不能进行　面板数据分析，因此本文引入Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数对我国　装备制造业的技术效率从多个角度、多个层面进行　分析，以弥补ＤＥＡ方法的不足，使得到的结果更加　观因素，具有较强的客观性。然而由于传统的ＤＥＡ　模型可能得到的有效单元较多，无法对于这些有效　单元进行继续评价，因此本文特选定由Ａｎｅｒｓｅｎ等学　者提出的一种超效率评价模型，该模型与传统的　ＤＥＡ模型不同之处在于，在进行第１个决策单元效　率评价时，使第１个决策单元的投人和产出被其它所　有的决策单元投入和产出组合所替代，并将第１个决　策单元排除在外，能够实现对ＤＥＡ有效单元的进一　步评价。超效率ＤＥＡ模型的形式如下１７１：　设有ｎ个决策单元，每个决策单元ＤＭＵＫ（ｋ＝１，２，　…，凡）都有ｍ种输入和ｓ种输出。Ｘ／ｋ（　＝１，２，…，ｍ）表示　第ｋ个决策单元的第ｉ个的输入变量，ｙｉｋ（ｊ＝１，２，…，ｓ）　表示第ｋ个决策单元的第　个的输出变量。那么第１　个决策单元总效率的计算问题就可转化成线性规划　问题，如下：　ｍｉｎＯ＝－ＶＤｌ　ｓ．ｔ　ｎ　∑Ｘ　＋ｓ－ＯＸ　＝　（Ｄ）　，ｌ　（１）　∑　－ｓ＋＝ＯＹ　＾＝ｌ　Ａｋ＞￣０，ｋ＝ｌ，２，…，／７，　．Ｓ　≥０，ｓ一≥０　Ｆａｒｅｅｔａｌ、Ｃａｖｅｓ等学者通过对ＤＥＡ方法的改　进，建立了用来考察两个时期的生产效率变化的　Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数并将其作为效率指数用于生产分析。　Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数利用距离函数的比率来计算投入产　出效率，具有在不需要假设一种具体的生产函数形　式，避免函数形式出现错误的优点。根据斐尔等人的　观点，计算固定规模报酬与投入要素处于可处置强　度条件下投入的距离函数，将产出向量以ｓ时刻和ｔ　时刻为技术参考集的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数定义：　Ｍ　：ＥｆｆｃｈｘＴｅｃｈｃｈ　５０　西北工业大学学报　第３４卷　一Ｄ　ｉ＇（　）Ｘｘｓｔ，ｙＬ）［　【ｘ甓　×Ｄ　（　，　）　，．Ｄｉ／Ｓ（ｘ＇］ｔ　，　／）Ｊ　（２）　（　ｘ＇，ｙ　Ｏ　其中：Ｅｆｆｃｈ＝　Ｄ　ｉｔ表示ｓ期到ｔ期所发生的相　（，，项。　三、实证研究　１．我国装备制造业技术效率的综合评价　由于受到数据采集公正性的影响，为了避免原　对技术效率变化指数；　始数据来源的差异性所带来分析结果的偏差，全面　分析我国不同省域装备制造业的技术效率，本文截　Ｔｅｃｈｃｈ＝［　簧耋　×　Ｄ／　（　ｘｔ，ｙＯ　　】，表示ｓ期到ｔ　期所发生的技术进步指数。　Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数在假定规模报酬不变的前提下　将效率分解为技术效率变化指数和技术进步指数。　当Ｍｓ１＞１，表示全要素生产率进步；当Ｍｓ￣＜ｌ，全要素　生产率退步；当　＝１，全要素生产率不变。当技术效　率变化指数Ｅｆｃｈ＞１或技术进步指数Ｔｅｃｈｃｈ＞１，是全　要素生产率增长的源泉，反之则是其降低的根源［８１。　通过ＤＥＡ模型得到的效率值，除了受所选择的　投入、产出指标生成的ＤＥＡ模型影响外，还受到包　括政府政策、所在地域、产业规模等因素影响。为进　一步衡量ＤＥＡ评估出的效率值所受环境因素的影　响，本文引入Ｔｏｂｉｔ回归模型对各种环境因素进行回　归分析，其基本结构如下：　ｙｙ　　１ｆ卢０　Ｊ８　＋８ｉ＜，ＪＢ　＋￣Ｏ　　＞ｏ　（３）　，其中，　是（后＋１）维的解释变量向量，　是（　＋１）　维未知参数向量，Ｔｏｂｉｔ模型又被称为截取回归模型　～ｃｒ２。Ｔｏｂｉｔ模型的一个重要特征是解释变量施取实　际观测值，而被解释变量Ｙｉ只能以受限制的方式被　观测到，当时ｙｉ＞￣０，无限制观测值均取实际的观测　值；当时ｙｉ≤０，受限观测值均截取为０。最大似然估　计出Ｔｏｂｉｔ模型的　和ｃｒ２是一致估计量。本文在　ＤＥＡ模型分析的基础上采用两阶段法（Ｔｗｏ—Ｓｔａｇｅ　Ｍｅｔｈｏｄ）分析影响效率的因素，将ＤＥＡ评估出决策　单元的效率值作为因变量，以影响技术效率的因素　作为自变量建立回归模型，并由解释变量的系数判　断环境因素对效率值的影响方向和影响程度，根据　模型（３），以装备制造业的技术效率为因变量，则有　影响装备制造业技术效率的Ｔｏｂｉｔ模型如下：　ＥＦＦ＝ａｏ＋ａｌＧ　＋ａ￣ＬＫ　＋ａ３ＺＣｉｔ＋　（４）　其中：ＥＦＦ为中国装备制造业技术效率值，Ｇ为　装备制造业的区域工业总产值，ＬＫ为资本一劳动比　率，ＺＣ为技术装备水平解释变量。ａｏ为回归式的常　数项，　Ｏ，２，ａ３为各个解释变量的待估计系数，ｉ表示　第ｉ个地区的装备制造业；ｔ表示时间；　为随机干扰　取２００６－－２０１０年由政府对外公布的统计年鉴和行　业报告的统一数据来进行客观分析，并选取我国装　备制造业投入、产出面板数据，如流动资产、固定资　产净值及年均从业人数作为投人指标，年工业总产　值作为产出指标。其中，为了消除价格变动因素所带　来的影响，本文所采用的工业总产值和固定资产净　值分别使用当年各地区工业品出厂价格指数、固定　资产投资价格指数进行折算，流动资产净值运用生　产资料价格指数进行折算，年均从业人数为实际指　标，不需要折算。将我国的３１个省、直辖市、自治区　冶湾省除外１设为决策单元，但由于西藏、青海、新疆　三省份的统计数据不全，缺乏比较性，本文共选择２８　个省、直辖市、自治区作为有效的决策单元进行分　析。数据来源于《中国工业经济统计年鉴》（２００６—　２０１０年）、《中国统计年鉴》（２００６—２０１０年）、２００６—　２０１０年各省、自治区、直辖市地方统计年鉴。　（１）静态效率评价　本文假设投入的规模报酬不变，在此前提下基　于２００６－－２００９年面板数据对我国各省域装备制造　业的技术效率进行测算，选择超效率ＳＢＭ计算方　法，数据通过ＥＭＳ１．３软件运行，将其采用ＤＥＡ模型　分析结果整理见表１。　由表１可见，２００６－－２００９年间全国装备制造业　的平均技术效率都在０．７以上，从总体上看呈现逐年　上升趋势，但是２８个省域间、区域间的技术效率差　距较大。仅以２００６－－２００９年间老工业制造基地的东　北三省为例，吉林省位居全国装备制造业技术效率　综合水平排名第五位，仅次于北京，平均技术效率接　近１；辽宁省、黑龙江省分别位居全国装备制造业技　术效率综合水平排名第１９位、第２３位，平均技术效　率小于０．７，四年均低于全国平均技术效率水平。从　全国２８个省域装备制造业技术效率值的综合排序　可以看出，山东省各年份位居全国技术效率整体评　价首位，技术效率值都大于ｌ，平均技术效率达到了　１．１８３；山西省在２００７—２００９年位居全国技术效率评　价倒数第一，平均技术效率小于０．５，仅为０．４０７。　第１期　段婕：我国装备制造业技术效率评价的实证研究　５１　表１我国各省域装备制造业技术效率的ＤＥＡ测算结果　省份　２００６矩　２００７正　２００８芷　２００９矩　平均值　排序　山东　１．２３２　１．２０１　１．１２９　１．１７１　１．１８３　１　广东　１．０３７　１．０４５　１．１７４　１．０５８　１．０７９　２　天津　１．１６ｌ　１．１ｌ３　１．０６１　０．９７８　１．０７８　３　北京　１．０３７　１．０２６　０．９９１　１．０７６　１．０３３　４　吉林　０．８４７　０．９７８　１．０８４　１．Ｏ５ｌ　０．９９７　５　福建　０．９７２　０．９５５　０．９４０　０．９７７　０．９６ｌ　６　广西　０．９ｌｌ　０．９２８　０．９５０　０．９２０　０．９２７　７　上海　０．８７７　０．８９２　０．９２４　０．９２５　０．９０５　８　海南　０．９５０　Ｏ．９ｌ１　０．８０２　０．９４５　０．９０２　９　河南　０．７３０　０．８１５　０．８９９　０．８９３　０．８３４　１０　江苏　０．８３０　０．７９０　０．７８７　０．７９８　０．８０１　ｌ１　安徽　Ｏ．７８ｌ　０．７８２　０．７８４　０．７６５　０．７７８　１２　四川　０．７５９　０．７６０　０．７７７　０．７９４　０．８８２　１３　浙江　Ｏ．８０４　０．７８４　０．７６０　０．７０４　０．７６３　１４　湖南　Ｏ．６１６　０．６９４　０．７５２　０．７７０　０．７０８　１５　河北　０．７２１　０．７０３　０．６６８　０．７１４　０．６９９　１６　内蒙古　０．５７３　０．６６４　０．６６８　０．８６７　０．６９３　１７　重庆　０．６３６　０．６５３　０．６７９　０．７４８　０．６７９　ｌ８　辽宁　０．６０２　０．６３７　０．６４５　０．７９０　０．６６８　１９　江西　０．５６７　０．６７８　０．７０２　０．６９４　０．６６０　２０　云南　０．５５３　０．５９８　０．６９５　０．７９４　Ｏ．６６０　２１　湖北　０．６５６　０．６６７　０．６６８　０．６１６　０．６５２　２２　黑龙江　０．５８３　０．６２３　０．６３９　０．７３４　０．６４５　２３　甘肃　０．３８６　０．５１４　０．５０３　０．６８８　０．５２３　２４　陕西　０４０４　０．４５５　０．５６５　０．５７４　０．５００　２５　宁夏　０．４３７　０．４６９　０．４８３　０．５４４　０．４８３　２６　贵州　０．３５６　０．４２２　０．４５９　０．５２２　０．４４Ｏ　２７　山西　０．４３１　０．４１６　０．３８２　０．３９８　０．４０７　２８　平均年值　０．７３１　０．７５６　０．７７０　０．８０４　０．７６５　从装备制造业技术效率综合水平排名的所属区　于中部和西部，东部地区的装备制造业技术效率波　域来看，技术效率综合水平较高的省域主要集中在　动较小，西部地区装备制造业的技术效率虽然较低，　东部沿海经济较为发达的地区，如山东、广东、天津、　但总体呈现出上升的趋势，且与东部和中部的差距　北京，其技术效率综合水平分别为１．１８３、１．０７９、　逐渐变小，在２００９年已经较接近中部地区，但仍有　１．０７８、１．０３３；而装备制造业的技术效率综合水平普　较大的改进提高空间。　遍较低主要集中在经济相对比较落后的中西部地　（２）动态效率评价　区，如山西、贵州、宁夏、陕西、甘肃的排名位居全国　本文基于２００６ｍ２００９年面板数据对我国装备　后五位，低于全国平均水平０．７６５。由此可见，我国装　制造业的综合技术效率变动、技术进步变动、纯技术　备制造业技术效率水平在省域间、区域间仍然存在　效率变动和规模效率变动、Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ增长率指数的　较大的差距，东部各省份近几年的技术效率总体高　值进行评价分析，以说明我国装备制造业技术效率　５２　西北工业大学学报　第３４卷　图１我国装备制造业技术效率折线图　的增长以及构成变化。其中：　规模状态，是指在其他条件不变的情况下，产出增长　１）综合技术效率变动（ｅｆｆｃｈ），就是从ｔ到ｔ＋ｌ期　比例要高于要素投入规模综合增长比例。在经济学　生产效率的变化，主要用以测度被考察单元与生产　意义上，所谓最适规模就是指处于平均成本曲线最　函数之间的距离，反映了在给定投人的情况下被评　低点时的生产状态，在规模效率下，能够实现利润或　价对象获取最大产出的能力，代表了各种生产要素　经营绩效的最佳水平。当ｓｅｃ　＝１时，表示具有规模效　的集约利用效率。若ｅｆｃｈ＞ｌ，代表效率改善；ｅｆｆｃｈ＜ｌ，　率，若ｓｅｃｈ＜ｌ，则表示不具有规模效率。　代表效率恶化。综合技术效率变动表示产业管理方　法的优劣与管理阶层决策的正确与否。　５）Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ增长率指数（　ｃｈ）表示投入要素　不变的条件下产出随时间的变化率，代表了生产可　２）技术进步变动（ｔｅｃｈｃｈ），就是从ｔ到ｔ＋ｌ期技　能性边界的移动。若￡／｛）ｃｈ＞ｌ，表示全要素生产率增　术的变化率，主要用以测度技术改进或者技术进步，　长；如果ｔｆｐｃｈ＜ｌ，则表示全要素生产率下降；其　是指既定技术水平和要素投入下，得到的实际产出　口ｃｈ＝１，这表示全要素生产率没有变化。　与相应前沿产出之间的比例，反映了实际产出与最　根据改进后超效率ＤＥＡ模型，数据通过　大可能产出之间的差距，得到相对于时间的变化率　ＤＥＡＰ２．１软件运行处理结果如表２所示。由表２的　用ｔｅｃｈｃｈ表示。如果ｔｅｃｈｃｈ＞１，代表技术进步；　数据来看，我国装备制造业技术效率各分解值在　ｔｅｃｈｃｈ＜ｌ，代表技术退步。　２００７－－２００８年发生较大的波动，２００８－－２００９年综合　３）综合技术效率变动又可以进一步分解为纯技　技术效率变动和纯技术效率的增长率分别较以前年　术效率变动（ｐｅｃｈ）和规模效率变动（ｓｅｃｈ）：纯技术效　份２倍以上，整体上呈现出改善的趋势，技术效率变　率值即是将规模因素抽离，以便在技术效率中分析　化指数ｅｆｃｈ＞ｌ，说明全要素生产率的提高得益于技　在短期内不含规模因素情况下组织的效率如何。若　术效率和技术进步共同作用的结果。　ｐｅｃｈ＝１，表示该决策单元以较有纯效率的方式生产；　之为纯技术无效率。　我国各个地区装备制造业的技术效率值都在波　制造业的综合技术效率值相对于２００７年都出现了　若ｐｅｃｈ＜ｌ，则表示其未能以较有效率的方式生产，称　动中呈现增长的趋势。２００８年东部和中部地区装备　４）所谓规模效率是衡量决策单元是否处于最适　小幅度的下降，而这种调整对于粗放式生产方式的　表２　２００６－２００９年我国装备制造业技术效率的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数及其分解　年份　２００６—２０ｏ７　２ｏ０７—２００８　２００８－２００９　综合技术效率变动　（ｅｆｆｃｈ）　０．９４７　０．１３５　６．９０３　技术进步　（ｔｅｃｈｃｈ）　１．００５　８－３８１　０．１０９　纯技术效率　０．９６３　０．４５５　２．０６ｌ　规模效率　０．９８４　０．２９７　３．３５０　Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ增长率　指数（ｔｆｐｃｈ）　０．９５ｌ　１．１３２　０．７５０　变动（ｐｅｃｈ）　变动（ｓｅｃｈ）　平均值　０．９５９　０．９７１　０．９６７　０．９９３　０．９３ｌ　第１期　段婕：我国装备制造业技术效率评价的实证研究　５３　西部地区影响尤为突出。西部地区综合技术效率平　业运行效率处于高增长型。详见表４。　均值从２００７年的０．４２６下降到了２００８年的０．３９０，　（３）Ｔ０ｂｉｔ回归分析　在２００９年由上升到０．５４８，呈现较大的曲线波动性，　以上内容，主要是以投入项与产出项所求出的　还有较大的上升空间。另外，从表３还可以看出，我　生产边缘，就所求出的效率值与差额变量来分析。为　国西部地区装备制造业的各项技术效率值都低于其　进一步研究我国装备制造业技术效率的内部和外部　他地区，尤其是规模效率值呈现明显的差别，说明西　影响因素，必须以两阶段方式进行效率评估。本文以　部地区要注意加强资源整合，发挥规模经济优势。东　２００６－－２００９年超效率ＤＥＡ模型得出的我国装备制　部地区虽然不是传统的老工业基地，但是从表３可　造业综合技术效率值作为因变量，以影响装备制造　以看到，其各项技术效率值均高于其他地区，可见东　业技术效率的各种因素作为自变量构建Ｔｏｂｉｔ回归　部地区不仅拥有雄厚的经济实力，其资源整合、规模　模型。根据表２，本文做如下假设：　经济优势都是其他地区无法比拟的。详见表３。　假设一：区域装备制造业规模越大，则技术效率　在此基础上，根据２８个省域的Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数　越高。工业总产值是经济发展水平的象征，一个地区　大小，将各省域装备制造业技术运行效率进行计算，　的工业总产值越大，则其装备制造产业规模越大，本　本文根据已有文献『８１和测算结果划分为低效型（Ｍ＜　文选择各省份装备制造业的工业总产值为第一个指　０．９）、徘徊型（０．９＜Ｍ＜１）、低增长型（１．０＜Ｍ＜Ｉ．１０）和高　标。　增长型（Ｍ＞１．１０）４种类型。由此得到我国装备制造业　假设二：装备制造业的资本——劳动比率越高，　的技术运行效率平均水平处于徘徊型，其中，在　则技术效率越高。资本一劳动比率不仅反映了装备制　２００６—２００７年处于徘徊型，２００７—２００８年间处于高增　造业的生产要素配置是否合理，也反映了装备制造　长型，２００８—２００９年期间处于低效型。而具体到相关　业的资本结构变化，是反映劳动装备水平和技术性　省份在２００６—２００９年间陕西、山西、贵州、湖北、甘肃、　质的重要指标。本文选择各省市装备制造业的固定　宁夏这６个省份的装备制造业技术效率Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指　资产净值与年均从业人数的比值来表示资本——劳　数均小于０．９，处于低效型；河北、辽宁、黑龙江、浙江、　动比率。　湖南、重庆、江西、四川、云南、安徽、海南、内蒙古１２　假设三：技术装备水平越高，技术效率越高。技　个省份的装备制造业技术效率Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数介于　术装备水平对技术效率是否具有正向影响需要实证　０．９和ｌ之间，说明这些省份的装备制造业运行效率　研究，本文用各省份流动资产净值与固定资产净值　处于徘徊型；福建、广西、吉林、上海、江苏、河南省的　的比值来表示该区域的技术装备水平。　装备制造业技术效率Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数介于１和１．１之　本文用Ｅｖｉｅｗ６．０软件对公式（４）代表的我国装　间，说明这些省份的装备制造业运行效率处于低增长　备制造业技术效率的Ｔｏｂｉｔ模型进行回归（结果如表　型；山东、天津、北京、广东的装备制造业技术效率　５），结果显示：首先，产业规模对装备制造业的技术　Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数均大于１，说明这些省份的装备制造　效率产生显著的正相关，意味着产业规模越大，资源　表３　２００６—２００９年中国四大经济区域装备制造业技术效率值表　时间　东北地区　东部地区　中部地区　西部地区　ＥＦ　ＰＥ　ＳＥ　ＥＦ　ＰＥ　ＳＥ　ＥＦ　ＰＥ　ＳＥ　ＥＦ　ＰＥ　ＳＥ　２ｏｏ６　０．４９４　０．７５７　０．６５３　０．６１９　０．７０１　０．８８３　０．５Ｏ４　０．６９９　０．７５３　０．４２４　０．６７２　０．６３１　２００７　０．５３４　０．７６２　０．７０１　０．６３６　０．７２６　０．８７６　０．５３６　０．６８２　０．７６８　０．４２６　０．７３３　０．５８２　２００８　０．５３６　０．７７５　０．６９２　０．５９１　０．６９９　０．８４５　０．５０５　０．６６２　０．７６４　０－３９０　０．７２４　０．５３９　２ｏｏ９　０．５９９　０．８１６　０．７３４　０．７４３　０．７９８　Ｏ．９３１　０．５４４　０．７０１　０．７７６　０．５４８　０．７６９　Ｏ．７１３　注：ＥＦ—综合技术效率平均值；ＰＥ一纯技术效率平均值；ＳＥ—规模效率平均值　表４　２００６—２００９年中国２８个省、市、自治区装备制造业技术运行效率综合评价　类型　低效型　徘徊型　低增长型　高增长型　（Ｍ＜０．９）　（０．９＜Ｍ＜１）　（１．０＜Ｍ＜Ｉ．１０）　（Ｍ＞Ｉ．１０）　省份　陕西、山西、贵州　浙江、辽宁、河北、黑龙江、湖南、重庆　福建、广西、吉林　山东、天津　甘肃、宁夏、湖北　江西、四ＪｌＩ、云南、安徽、海南、内蒙古　上海、江苏、河南　北京、广东　西北工业大学学报　第３４卷　利用和转化能力越强，技术效率越高；要扩大产业规　效率呈明显下降趋势，装备制造业运行效率出现较　模必须通过区域间产业制度创新，提高产业集聚力，　大幅度下降，技术效率的低下是导致其产业发展缓　使产业规模对技术效率的正向作用更加明显。其次，　慢的重要因素。同时也说明传统装备制造业大省仍　装备制造业的资本——劳动比对其技术效率存在显　然有较大的技术效率改进空间，通过加快技术效率　著的正相关，意味着生产要素配置的合理与否，尤其　提高才能重振其老工业基地的雄风，提高其产业竞　是装备制造业的资本结构变化对技术效率具有较　争力，促进当地工业经济的发展。　大、较稳定的影响。最后，技术装备高的区域技术效　第四，从Ｔｏｂｉｔ回归模型分析可以得到我国装备　率值较高；装备制造业的技术装备水平对其技术效　制造业技术效率与生产要素配置和装备水平存在着　率存在显著的负相关，也就是说企业固定资产占总　资产的比重越高，其技术效率越低。　表５我国装备制造业技术效率影响因素的Ｔｏｂｉｔ回归结果　解释变量　系数　标准差　Ｚ值　Ｐ值　常数项　０．８２７８　０．４６５２　３．８４５５　Ｏ．Ｏ００ｏ　Ｇ　２．０５０９　１．０８８７　２．８１９７　０．００２９　Ｕ（　０．１９３７　０．０４７５　３．０８０１　０．Ｏｏｏ３　ＺＣ　一１．５４４８　０．２７５３　－３．９８３４　０．０ｏ０ｏ　四、结论　本文利用超效率ＤＥＡ－－Ｔｏｂｉｔ模型和Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ　指数对我国装备制造业的技术效率进行了评价，研　究结果表明：　第一，２００６－－２００９年我国装备制造业的综合技　术效率平均值除２００８－－２００９年达到一个峰值外，基　本处于下降趋势，说明我国装备制造业没有处于一　个良好的发展状态。究其原因，一方面是产业集中度　不高，没有发挥装备制造业的规模经济效益；另一方　面，装备制造业的单位产出消耗大，属于粗放式发展　模式，需要整合区域间、省域间装备制造业的资源优　势，优化产业结构，进行产业链之间的整合，促进产　业规模效应的形成。　第二，根据分析结果显示，我国装备制造业的规　模效率持续增长，并以西部地区装备制造业综合计　数效率整体增幅的比例较大，但是在２００８年技术效　率发生较大变动主要是由于规模效率因素。可见我　国装备制造业目前存在的资源整合问题尚待解决，　尽快的完善规模效率、实现资源整合，能够积极地推　进我国装备制造业的发展。　第三，以陕西、辽宁、黑龙江等省为代表传统装　备制造业大省在技术效率排名上都较为落后。以陕　西为例，年均综合技术效率在２８个省市中排名２５，　平均值仅为０．５０低于全国平均水平０．７６５，处于低效　型发展态势。其Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数测算结果说明纯技术　正相关关系，产业规模越大，资源利用和转化能力越　强，技术效率越高，资本、技术投入比例越合理，技术　效率越高。因此，加强装备制造业资金技术投入比　例，对核心技术进行专项研发，在引进先进技术设备　扩大产业规模的同时，提高装备制造业技术效率，提　升装备制造业的产业竞争力。　第五，通过超效率ＤＥＡ模型测算显示了我国装　备制造业在２００６－－２００９年总体技术效率变化情况，　Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数显示了其技术效率变化的构成及原　因，从静态和动态角度分别对我国装备制造业的技　术效率进行了分析，在此基础上运用Ｔｏｂｉｔ回归得到　影响技术效率变化的因素，该方法为我国装备制造　业技术效率评价研究提供了新的视角，为管理决策　提供定量的参考依据。　【参考文献】　【１】李星光，于成学．基于Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数的我国装备制造业全　要素生产率测度分析【Ｊ１．科技与管理，２００９，（９）：１０２～１０５．　【２】徐雷．中国装备制造业全要素生产率动态变动实证分析ＩＪ１．　渤海大学学报（哲学社会科学版），２０１１．３３（１）：１１９．．１２２．　［３】薛万东．我国装备制造业全要素生产率测算及实证分析【Ｊ】．　产经评论，２０１０，（３）：４１～４９．　【３］刘靖宇，张先平．中国装备制造业技术效率的测度与空问　差异分析『Ｊ］・统计与决策，２００７，（２１）：１１０　１１２．　【５】韩晶．中国装备制造业上市公司生产力和生产效率研究『Ｊ１．　财经问题研究，２０１０，（１）：３３～４０．　【６］王欣，庞玉兰．装备制造业全要素生产率动态测度【Ｊ１．安徽　工业大学学报（社会科学版），２０１１．２８（２）：６　ｌ０．　【７】石风光，周明．中国地区技术效率的测算及随机收敛性检　验——基于超效率ＤＥＡ的方法ｆＪ】．研究与发展管理，　２０１　１，２３（１）：２３—３０．　【８】刘勇．基于Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ－－－ＤＥＡ指数的高技术产业运行效率　评价——对２８个省（市、自治区）的实证分析『Ｊ１．工业技术　经济，２０１０．２９（３）：６７～７０．