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    裝備制造業(yè)子行業(yè)區(qū)域差異分析

    2014-06-20 07:34:35王欣龐玉蘭
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2014年17期
    關(guān)鍵詞:裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率

    王欣+龐玉蘭

    內(nèi)容摘要:本文運(yùn)用三階段DEA模型,對(duì)2010年我國(guó)各省裝備制造業(yè)子行業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了實(shí)證分析。研究結(jié)論為:7個(gè)子行業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率差異較大,各省不同子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率差異較大并且排名差異巨大。

    關(guān)鍵詞:全要素生產(chǎn)率 裝備制造業(yè) 子行業(yè) 省級(jí)數(shù)據(jù)

    引言與文獻(xiàn)回顧

    裝備制造業(yè)在中國(guó)是支柱產(chǎn)業(yè)之一,并且很多省份都將其列為本省發(fā)展的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。但是裝備制造業(yè)只是一類行業(yè)的總稱,根據(jù)2002年《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》(GB/T47542002)可將裝備制造業(yè)分為7個(gè)技術(shù)特點(diǎn)不同的子行業(yè)。不同的省份應(yīng)該根據(jù)自身的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀選擇合適的子行業(yè)進(jìn)行重點(diǎn)扶持。

    通過大量的文獻(xiàn)整理發(fā)現(xiàn)前人的大多數(shù)研究都是將裝備制造業(yè)作為一個(gè)整體,其中以裝備制造業(yè)各個(gè)子行業(yè)不同特征為研究主題的文章為數(shù)不多。王章豹、孫陳(2007)采用多指標(biāo)投入產(chǎn)出分析法和因子定權(quán)法等方法,對(duì)我國(guó)裝備制造業(yè)7個(gè)子行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了定量測(cè)度和排序分析。向一波(2012)利用裝備制造業(yè)7個(gè)子行業(yè)2001-2009年出口交貨值和產(chǎn)業(yè)銷售值數(shù)據(jù),對(duì)產(chǎn)業(yè)的對(duì)外市場(chǎng)需求彈性進(jìn)行了動(dòng)態(tài)實(shí)證研究。

    因此本文的研究重點(diǎn)就是通過對(duì)我國(guó)裝備制造業(yè)7個(gè)子行業(yè)全要素生產(chǎn)率的計(jì)算,利用省級(jí)數(shù)據(jù),并采用Fried等(2002)提出的三階段DEA法,去除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾對(duì)全要素生產(chǎn)率計(jì)算的影響,得出更加真實(shí)的技術(shù)效率、規(guī)模效率以及規(guī)模報(bào)酬的發(fā)展現(xiàn)狀。一方面可以對(duì)現(xiàn)有的文獻(xiàn)研究做出補(bǔ)充,另一方面可以為不同區(qū)域裝備制造業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

    由于筆者前期文獻(xiàn)中已經(jīng)詳細(xì)介紹過三階段DEA方法(王欣、龐玉蘭,2011),所以本文對(duì)此不再累述。另外,由于內(nèi)蒙古、西藏、青海和寧夏四省區(qū)在部分子行業(yè)中數(shù)據(jù)缺失,無法進(jìn)行統(tǒng)一分析,所以將四省剔除。鑒于數(shù)據(jù)的可得性和完整性,本文選取2010年中國(guó)27個(gè)省(自治區(qū)、直轄市,以下統(tǒng)稱?。闃颖荆闹袛?shù)據(jù)分別來源于《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011)、《中國(guó)金融年鑒》(2011)。

    子行業(yè)全要素生產(chǎn)率得分及排名

    本文采用2010年裝備制造業(yè)7大子行業(yè)省級(jí)數(shù)據(jù),分7次利用三階段DEA方法計(jì)算了全要素生產(chǎn)率。由于筆者前期文獻(xiàn)已經(jīng)詳細(xì)介紹了三階段DEA分析法的計(jì)算過程,以及運(yùn)用該方法去除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾的必要性,所以本文直接報(bào)告第三階段得到的全要素生產(chǎn)率的各種對(duì)比分析。

    一方面,各個(gè)省區(qū)在不同子行業(yè)中的全要素生產(chǎn)率有著較大的差異;另一方面,其全要素生產(chǎn)率的排名也有較大差異,具體數(shù)據(jù)見表1。因此,各地在確定裝備制造業(yè)發(fā)展方向的過程中不能夠采用撒胡椒面似的方法,對(duì)每個(gè)子行業(yè)同等對(duì)待,應(yīng)該選準(zhǔn)具有自身優(yōu)勢(shì)的子行業(yè),集中力量進(jìn)行發(fā)展。

    由于篇幅所限,不能對(duì)每個(gè)省份的情況進(jìn)行逐一分析,所以從表1中選擇幾個(gè)典型省份為例,說明不同子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率差異較大。例如北京全要素生產(chǎn)率最高的行業(yè)是通信設(shè)備和計(jì)算機(jī)及其它電子設(shè)備制造業(yè),高達(dá)1.000,說明北京在該行業(yè)處于生產(chǎn)技術(shù)最前沿,在全國(guó)處于領(lǐng)先地位。而北京全要素生產(chǎn)率最低的行業(yè)電氣機(jī)械及器材制造業(yè),僅為0.363,不到最優(yōu)全要素生產(chǎn)率的一半,說明其效率相對(duì)于生產(chǎn)最前沿有63.7個(gè)百分點(diǎn)的增長(zhǎng)空間,并且還低于全國(guó)平均值0.416。顯然,北京在制定裝備制造業(yè)發(fā)展方向時(shí),可以重點(diǎn)考慮通信設(shè)備和計(jì)算機(jī)及其它電子設(shè)備制造業(yè),而可以將電氣機(jī)械及器材制造業(yè)放在次要位置。再例如山東在6個(gè)子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率幾乎都為1.000,都處于行業(yè)生產(chǎn)效率領(lǐng)先地位,但是在儀器儀表及辦公用機(jī)械制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率僅為0.615,與生產(chǎn)前沿相比有較大的提升空間。還有地處西部地區(qū)的重慶市,其交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率高達(dá)0.847,而其他6個(gè)子行業(yè)中最高的也只是儀器儀表及辦公用機(jī)械制造業(yè)的0.303,交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)與其他子行業(yè)相比異常的高,主要得益于重慶市在摩托車行業(yè)的強(qiáng)勢(shì)。

    同樣通過觀察表1,可以發(fā)現(xiàn)各省在不同子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率排名也有很大變化。例如吉林省在其他6個(gè)子行業(yè)中的全要素生產(chǎn)率排名都比較靠后,基本上在前二十名之后,但是交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)卻能夠排名全國(guó)第一,憑借的就是其強(qiáng)大的汽車行業(yè),所以吉林省在選擇裝備制造業(yè)的發(fā)展重點(diǎn)時(shí),應(yīng)該繼續(xù)突出其在交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)。又例如作為與上海、東北(黑龍江省、遼寧?。┎⒎Q為中國(guó)三大重大技術(shù)裝備制造基地的四川省在通用設(shè)備制造業(yè)和專用設(shè)備制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率排名較高,所以這兩大子行業(yè)應(yīng)該成為四川重點(diǎn)發(fā)展的行業(yè)。

    子行業(yè)全要素生產(chǎn)率聚類分析

    通過各個(gè)子行業(yè)的聚類分析方法也進(jìn)一步驗(yàn)證了我國(guó)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率東中西梯度發(fā)展態(tài)勢(shì)。通過聚類分析方法,將7大子行業(yè)都分為三大類別,其中效率較為先進(jìn)地區(qū)為Ⅰ類地區(qū),效率中等地區(qū)為Ⅱ類地區(qū),效率低下地區(qū)為Ⅲ類地區(qū)。其中Ⅰ類地區(qū)類別中主要來自于東部地區(qū),涵蓋了我國(guó)三大經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極——珠三角地區(qū)、長(zhǎng)三角地區(qū)和環(huán)渤海地區(qū),而中部地區(qū)只有河南的專用設(shè)備制造業(yè)和吉林、湖北的交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)進(jìn)入過Ⅰ類地區(qū),西部地區(qū)只有重慶的交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)進(jìn)入。而Ⅱ類地區(qū)類別中主要東中部各省為主,同時(shí)西部的四川、陜西和廣西等地由于國(guó)家“一五”和“三線”時(shí)期在西部地區(qū)進(jìn)行的大規(guī)模建設(shè),所以擁有較強(qiáng)的裝備制造業(yè)基礎(chǔ),有部分子行業(yè)得以進(jìn)入中等類別中,其中四川表現(xiàn)最為穩(wěn)定,有6個(gè)子行業(yè)進(jìn)入Ⅱ類地區(qū)。剩余的Ⅲ類地區(qū)類別就主要來自于西部地區(qū),這些地區(qū)基本都是我國(guó)欠發(fā)達(dá)地區(qū),工業(yè)基礎(chǔ)薄弱,技術(shù)水平低下,現(xiàn)階段裝備制造業(yè)效率水平非常低下。具體結(jié)果見表2,由于篇幅所限本文只報(bào)告Ⅰ類地區(qū)和Ⅱ類地區(qū),各省區(qū)市用簡(jiǎn)稱表示。

    結(jié)論及啟示

    我國(guó)裝備制造業(yè)7個(gè)子行業(yè)平均全要素生產(chǎn)率比較低下,在排除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾的影響后,各子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率主要分布在0.3-0.6之間,并且不同子行業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率還是有較大差異的。進(jìn)一步分解,各個(gè)行業(yè)純技術(shù)效率的得分很高,都超過0.98,接近最高值1,說明在去除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾的影響下,各子行業(yè)內(nèi)部各省之間的經(jīng)營(yíng)管理效率都在同一層次上。全要素生產(chǎn)率得分低下的原因主要是規(guī)模效率普遍不高,說明各子行業(yè)提高全要素生產(chǎn)率最關(guān)鍵的還是提高產(chǎn)業(yè)規(guī)模。

    每個(gè)省份的不同子行業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率差異較大。一方面,各個(gè)省區(qū)在不同子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率的數(shù)值差異較大;另一方面,其全要素生產(chǎn)率的排名也有較大差異。因此,各地在發(fā)展裝備制造業(yè)的過程中,應(yīng)該選準(zhǔn)具有自身優(yōu)勢(shì)的子行業(yè)進(jìn)行發(fā)展,這樣不僅可以集中力量發(fā)展各自不同的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè),而且各省之間還可以形成產(chǎn)業(yè)互補(bǔ),避免盲目建設(shè),過度競(jìng)爭(zhēng)。

    參考文獻(xiàn):

    1.向一波.中國(guó)裝備制造業(yè)的出口依存度及對(duì)外市場(chǎng)的需求彈性研究—基于行業(yè)面板數(shù)據(jù)的分析[J].財(cái)經(jīng)研究,2012(2)

    2.王章豹,孫陳.中國(guó)裝備制造業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率測(cè)度研究[J].中國(guó)科技論壇,2007(3)

    3.王欣,龐玉蘭.裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)測(cè)度[J].安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2011(2)

    4.Fried, H. O., Lovell, C. A. K., Schmidt, S. S., and Yaisawarng, S., 2002, "Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Date Envelopment Analysis", Journal of Productivity Analysis,17endprint

    內(nèi)容摘要:本文運(yùn)用三階段DEA模型,對(duì)2010年我國(guó)各省裝備制造業(yè)子行業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了實(shí)證分析。研究結(jié)論為:7個(gè)子行業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率差異較大,各省不同子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率差異較大并且排名差異巨大。

    關(guān)鍵詞:全要素生產(chǎn)率 裝備制造業(yè) 子行業(yè) 省級(jí)數(shù)據(jù)

    引言與文獻(xiàn)回顧

    裝備制造業(yè)在中國(guó)是支柱產(chǎn)業(yè)之一,并且很多省份都將其列為本省發(fā)展的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。但是裝備制造業(yè)只是一類行業(yè)的總稱,根據(jù)2002年《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》(GB/T47542002)可將裝備制造業(yè)分為7個(gè)技術(shù)特點(diǎn)不同的子行業(yè)。不同的省份應(yīng)該根據(jù)自身的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀選擇合適的子行業(yè)進(jìn)行重點(diǎn)扶持。

    通過大量的文獻(xiàn)整理發(fā)現(xiàn)前人的大多數(shù)研究都是將裝備制造業(yè)作為一個(gè)整體,其中以裝備制造業(yè)各個(gè)子行業(yè)不同特征為研究主題的文章為數(shù)不多。王章豹、孫陳(2007)采用多指標(biāo)投入產(chǎn)出分析法和因子定權(quán)法等方法,對(duì)我國(guó)裝備制造業(yè)7個(gè)子行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了定量測(cè)度和排序分析。向一波(2012)利用裝備制造業(yè)7個(gè)子行業(yè)2001-2009年出口交貨值和產(chǎn)業(yè)銷售值數(shù)據(jù),對(duì)產(chǎn)業(yè)的對(duì)外市場(chǎng)需求彈性進(jìn)行了動(dòng)態(tài)實(shí)證研究。

    因此本文的研究重點(diǎn)就是通過對(duì)我國(guó)裝備制造業(yè)7個(gè)子行業(yè)全要素生產(chǎn)率的計(jì)算,利用省級(jí)數(shù)據(jù),并采用Fried等(2002)提出的三階段DEA法,去除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾對(duì)全要素生產(chǎn)率計(jì)算的影響,得出更加真實(shí)的技術(shù)效率、規(guī)模效率以及規(guī)模報(bào)酬的發(fā)展現(xiàn)狀。一方面可以對(duì)現(xiàn)有的文獻(xiàn)研究做出補(bǔ)充,另一方面可以為不同區(qū)域裝備制造業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

    由于筆者前期文獻(xiàn)中已經(jīng)詳細(xì)介紹過三階段DEA方法(王欣、龐玉蘭,2011),所以本文對(duì)此不再累述。另外,由于內(nèi)蒙古、西藏、青海和寧夏四省區(qū)在部分子行業(yè)中數(shù)據(jù)缺失,無法進(jìn)行統(tǒng)一分析,所以將四省剔除。鑒于數(shù)據(jù)的可得性和完整性,本文選取2010年中國(guó)27個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市,以下統(tǒng)稱省)為樣本,文中數(shù)據(jù)分別來源于《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011)、《中國(guó)金融年鑒》(2011)。

    子行業(yè)全要素生產(chǎn)率得分及排名

    本文采用2010年裝備制造業(yè)7大子行業(yè)省級(jí)數(shù)據(jù),分7次利用三階段DEA方法計(jì)算了全要素生產(chǎn)率。由于筆者前期文獻(xiàn)已經(jīng)詳細(xì)介紹了三階段DEA分析法的計(jì)算過程,以及運(yùn)用該方法去除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾的必要性,所以本文直接報(bào)告第三階段得到的全要素生產(chǎn)率的各種對(duì)比分析。

    一方面,各個(gè)省區(qū)在不同子行業(yè)中的全要素生產(chǎn)率有著較大的差異;另一方面,其全要素生產(chǎn)率的排名也有較大差異,具體數(shù)據(jù)見表1。因此,各地在確定裝備制造業(yè)發(fā)展方向的過程中不能夠采用撒胡椒面似的方法,對(duì)每個(gè)子行業(yè)同等對(duì)待,應(yīng)該選準(zhǔn)具有自身優(yōu)勢(shì)的子行業(yè),集中力量進(jìn)行發(fā)展。

    由于篇幅所限,不能對(duì)每個(gè)省份的情況進(jìn)行逐一分析,所以從表1中選擇幾個(gè)典型省份為例,說明不同子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率差異較大。例如北京全要素生產(chǎn)率最高的行業(yè)是通信設(shè)備和計(jì)算機(jī)及其它電子設(shè)備制造業(yè),高達(dá)1.000,說明北京在該行業(yè)處于生產(chǎn)技術(shù)最前沿,在全國(guó)處于領(lǐng)先地位。而北京全要素生產(chǎn)率最低的行業(yè)電氣機(jī)械及器材制造業(yè),僅為0.363,不到最優(yōu)全要素生產(chǎn)率的一半,說明其效率相對(duì)于生產(chǎn)最前沿有63.7個(gè)百分點(diǎn)的增長(zhǎng)空間,并且還低于全國(guó)平均值0.416。顯然,北京在制定裝備制造業(yè)發(fā)展方向時(shí),可以重點(diǎn)考慮通信設(shè)備和計(jì)算機(jī)及其它電子設(shè)備制造業(yè),而可以將電氣機(jī)械及器材制造業(yè)放在次要位置。再例如山東在6個(gè)子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率幾乎都為1.000,都處于行業(yè)生產(chǎn)效率領(lǐng)先地位,但是在儀器儀表及辦公用機(jī)械制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率僅為0.615,與生產(chǎn)前沿相比有較大的提升空間。還有地處西部地區(qū)的重慶市,其交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率高達(dá)0.847,而其他6個(gè)子行業(yè)中最高的也只是儀器儀表及辦公用機(jī)械制造業(yè)的0.303,交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)與其他子行業(yè)相比異常的高,主要得益于重慶市在摩托車行業(yè)的強(qiáng)勢(shì)。

    同樣通過觀察表1,可以發(fā)現(xiàn)各省在不同子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率排名也有很大變化。例如吉林省在其他6個(gè)子行業(yè)中的全要素生產(chǎn)率排名都比較靠后,基本上在前二十名之后,但是交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)卻能夠排名全國(guó)第一,憑借的就是其強(qiáng)大的汽車行業(yè),所以吉林省在選擇裝備制造業(yè)的發(fā)展重點(diǎn)時(shí),應(yīng)該繼續(xù)突出其在交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)。又例如作為與上海、東北(黑龍江省、遼寧?。┎⒎Q為中國(guó)三大重大技術(shù)裝備制造基地的四川省在通用設(shè)備制造業(yè)和專用設(shè)備制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率排名較高,所以這兩大子行業(yè)應(yīng)該成為四川重點(diǎn)發(fā)展的行業(yè)。

    子行業(yè)全要素生產(chǎn)率聚類分析

    通過各個(gè)子行業(yè)的聚類分析方法也進(jìn)一步驗(yàn)證了我國(guó)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率東中西梯度發(fā)展態(tài)勢(shì)。通過聚類分析方法,將7大子行業(yè)都分為三大類別,其中效率較為先進(jìn)地區(qū)為Ⅰ類地區(qū),效率中等地區(qū)為Ⅱ類地區(qū),效率低下地區(qū)為Ⅲ類地區(qū)。其中Ⅰ類地區(qū)類別中主要來自于東部地區(qū),涵蓋了我國(guó)三大經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極——珠三角地區(qū)、長(zhǎng)三角地區(qū)和環(huán)渤海地區(qū),而中部地區(qū)只有河南的專用設(shè)備制造業(yè)和吉林、湖北的交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)進(jìn)入過Ⅰ類地區(qū),西部地區(qū)只有重慶的交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)進(jìn)入。而Ⅱ類地區(qū)類別中主要東中部各省為主,同時(shí)西部的四川、陜西和廣西等地由于國(guó)家“一五”和“三線”時(shí)期在西部地區(qū)進(jìn)行的大規(guī)模建設(shè),所以擁有較強(qiáng)的裝備制造業(yè)基礎(chǔ),有部分子行業(yè)得以進(jìn)入中等類別中,其中四川表現(xiàn)最為穩(wěn)定,有6個(gè)子行業(yè)進(jìn)入Ⅱ類地區(qū)。剩余的Ⅲ類地區(qū)類別就主要來自于西部地區(qū),這些地區(qū)基本都是我國(guó)欠發(fā)達(dá)地區(qū),工業(yè)基礎(chǔ)薄弱,技術(shù)水平低下,現(xiàn)階段裝備制造業(yè)效率水平非常低下。具體結(jié)果見表2,由于篇幅所限本文只報(bào)告Ⅰ類地區(qū)和Ⅱ類地區(qū),各省區(qū)市用簡(jiǎn)稱表示。

    結(jié)論及啟示

    我國(guó)裝備制造業(yè)7個(gè)子行業(yè)平均全要素生產(chǎn)率比較低下,在排除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾的影響后,各子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率主要分布在0.3-0.6之間,并且不同子行業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率還是有較大差異的。進(jìn)一步分解,各個(gè)行業(yè)純技術(shù)效率的得分很高,都超過0.98,接近最高值1,說明在去除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾的影響下,各子行業(yè)內(nèi)部各省之間的經(jīng)營(yíng)管理效率都在同一層次上。全要素生產(chǎn)率得分低下的原因主要是規(guī)模效率普遍不高,說明各子行業(yè)提高全要素生產(chǎn)率最關(guān)鍵的還是提高產(chǎn)業(yè)規(guī)模。

    每個(gè)省份的不同子行業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率差異較大。一方面,各個(gè)省區(qū)在不同子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率的數(shù)值差異較大;另一方面,其全要素生產(chǎn)率的排名也有較大差異。因此,各地在發(fā)展裝備制造業(yè)的過程中,應(yīng)該選準(zhǔn)具有自身優(yōu)勢(shì)的子行業(yè)進(jìn)行發(fā)展,這樣不僅可以集中力量發(fā)展各自不同的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè),而且各省之間還可以形成產(chǎn)業(yè)互補(bǔ),避免盲目建設(shè),過度競(jìng)爭(zhēng)。

    參考文獻(xiàn):

    1.向一波.中國(guó)裝備制造業(yè)的出口依存度及對(duì)外市場(chǎng)的需求彈性研究—基于行業(yè)面板數(shù)據(jù)的分析[J].財(cái)經(jīng)研究,2012(2)

    2.王章豹,孫陳.中國(guó)裝備制造業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率測(cè)度研究[J].中國(guó)科技論壇,2007(3)

    3.王欣,龐玉蘭.裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)測(cè)度[J].安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2011(2)

    4.Fried, H. O., Lovell, C. A. K., Schmidt, S. S., and Yaisawarng, S., 2002, "Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Date Envelopment Analysis", Journal of Productivity Analysis,17endprint

    內(nèi)容摘要:本文運(yùn)用三階段DEA模型,對(duì)2010年我國(guó)各省裝備制造業(yè)子行業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了實(shí)證分析。研究結(jié)論為:7個(gè)子行業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率差異較大,各省不同子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率差異較大并且排名差異巨大。

    關(guān)鍵詞:全要素生產(chǎn)率 裝備制造業(yè) 子行業(yè) 省級(jí)數(shù)據(jù)

    引言與文獻(xiàn)回顧

    裝備制造業(yè)在中國(guó)是支柱產(chǎn)業(yè)之一,并且很多省份都將其列為本省發(fā)展的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。但是裝備制造業(yè)只是一類行業(yè)的總稱,根據(jù)2002年《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》(GB/T47542002)可將裝備制造業(yè)分為7個(gè)技術(shù)特點(diǎn)不同的子行業(yè)。不同的省份應(yīng)該根據(jù)自身的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀選擇合適的子行業(yè)進(jìn)行重點(diǎn)扶持。

    通過大量的文獻(xiàn)整理發(fā)現(xiàn)前人的大多數(shù)研究都是將裝備制造業(yè)作為一個(gè)整體,其中以裝備制造業(yè)各個(gè)子行業(yè)不同特征為研究主題的文章為數(shù)不多。王章豹、孫陳(2007)采用多指標(biāo)投入產(chǎn)出分析法和因子定權(quán)法等方法,對(duì)我國(guó)裝備制造業(yè)7個(gè)子行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了定量測(cè)度和排序分析。向一波(2012)利用裝備制造業(yè)7個(gè)子行業(yè)2001-2009年出口交貨值和產(chǎn)業(yè)銷售值數(shù)據(jù),對(duì)產(chǎn)業(yè)的對(duì)外市場(chǎng)需求彈性進(jìn)行了動(dòng)態(tài)實(shí)證研究。

    因此本文的研究重點(diǎn)就是通過對(duì)我國(guó)裝備制造業(yè)7個(gè)子行業(yè)全要素生產(chǎn)率的計(jì)算,利用省級(jí)數(shù)據(jù),并采用Fried等(2002)提出的三階段DEA法,去除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾對(duì)全要素生產(chǎn)率計(jì)算的影響,得出更加真實(shí)的技術(shù)效率、規(guī)模效率以及規(guī)模報(bào)酬的發(fā)展現(xiàn)狀。一方面可以對(duì)現(xiàn)有的文獻(xiàn)研究做出補(bǔ)充,另一方面可以為不同區(qū)域裝備制造業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

    由于筆者前期文獻(xiàn)中已經(jīng)詳細(xì)介紹過三階段DEA方法(王欣、龐玉蘭,2011),所以本文對(duì)此不再累述。另外,由于內(nèi)蒙古、西藏、青海和寧夏四省區(qū)在部分子行業(yè)中數(shù)據(jù)缺失,無法進(jìn)行統(tǒng)一分析,所以將四省剔除。鑒于數(shù)據(jù)的可得性和完整性,本文選取2010年中國(guó)27個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市,以下統(tǒng)稱?。闃颖?,文中數(shù)據(jù)分別來源于《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2011)、《中國(guó)金融年鑒》(2011)。

    子行業(yè)全要素生產(chǎn)率得分及排名

    本文采用2010年裝備制造業(yè)7大子行業(yè)省級(jí)數(shù)據(jù),分7次利用三階段DEA方法計(jì)算了全要素生產(chǎn)率。由于筆者前期文獻(xiàn)已經(jīng)詳細(xì)介紹了三階段DEA分析法的計(jì)算過程,以及運(yùn)用該方法去除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾的必要性,所以本文直接報(bào)告第三階段得到的全要素生產(chǎn)率的各種對(duì)比分析。

    一方面,各個(gè)省區(qū)在不同子行業(yè)中的全要素生產(chǎn)率有著較大的差異;另一方面,其全要素生產(chǎn)率的排名也有較大差異,具體數(shù)據(jù)見表1。因此,各地在確定裝備制造業(yè)發(fā)展方向的過程中不能夠采用撒胡椒面似的方法,對(duì)每個(gè)子行業(yè)同等對(duì)待,應(yīng)該選準(zhǔn)具有自身優(yōu)勢(shì)的子行業(yè),集中力量進(jìn)行發(fā)展。

    由于篇幅所限,不能對(duì)每個(gè)省份的情況進(jìn)行逐一分析,所以從表1中選擇幾個(gè)典型省份為例,說明不同子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率差異較大。例如北京全要素生產(chǎn)率最高的行業(yè)是通信設(shè)備和計(jì)算機(jī)及其它電子設(shè)備制造業(yè),高達(dá)1.000,說明北京在該行業(yè)處于生產(chǎn)技術(shù)最前沿,在全國(guó)處于領(lǐng)先地位。而北京全要素生產(chǎn)率最低的行業(yè)電氣機(jī)械及器材制造業(yè),僅為0.363,不到最優(yōu)全要素生產(chǎn)率的一半,說明其效率相對(duì)于生產(chǎn)最前沿有63.7個(gè)百分點(diǎn)的增長(zhǎng)空間,并且還低于全國(guó)平均值0.416。顯然,北京在制定裝備制造業(yè)發(fā)展方向時(shí),可以重點(diǎn)考慮通信設(shè)備和計(jì)算機(jī)及其它電子設(shè)備制造業(yè),而可以將電氣機(jī)械及器材制造業(yè)放在次要位置。再例如山東在6個(gè)子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率幾乎都為1.000,都處于行業(yè)生產(chǎn)效率領(lǐng)先地位,但是在儀器儀表及辦公用機(jī)械制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率僅為0.615,與生產(chǎn)前沿相比有較大的提升空間。還有地處西部地區(qū)的重慶市,其交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率高達(dá)0.847,而其他6個(gè)子行業(yè)中最高的也只是儀器儀表及辦公用機(jī)械制造業(yè)的0.303,交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)與其他子行業(yè)相比異常的高,主要得益于重慶市在摩托車行業(yè)的強(qiáng)勢(shì)。

    同樣通過觀察表1,可以發(fā)現(xiàn)各省在不同子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率排名也有很大變化。例如吉林省在其他6個(gè)子行業(yè)中的全要素生產(chǎn)率排名都比較靠后,基本上在前二十名之后,但是交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)卻能夠排名全國(guó)第一,憑借的就是其強(qiáng)大的汽車行業(yè),所以吉林省在選擇裝備制造業(yè)的發(fā)展重點(diǎn)時(shí),應(yīng)該繼續(xù)突出其在交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)。又例如作為與上海、東北(黑龍江省、遼寧省)并稱為中國(guó)三大重大技術(shù)裝備制造基地的四川省在通用設(shè)備制造業(yè)和專用設(shè)備制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率排名較高,所以這兩大子行業(yè)應(yīng)該成為四川重點(diǎn)發(fā)展的行業(yè)。

    子行業(yè)全要素生產(chǎn)率聚類分析

    通過各個(gè)子行業(yè)的聚類分析方法也進(jìn)一步驗(yàn)證了我國(guó)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率東中西梯度發(fā)展態(tài)勢(shì)。通過聚類分析方法,將7大子行業(yè)都分為三大類別,其中效率較為先進(jìn)地區(qū)為Ⅰ類地區(qū),效率中等地區(qū)為Ⅱ類地區(qū),效率低下地區(qū)為Ⅲ類地區(qū)。其中Ⅰ類地區(qū)類別中主要來自于東部地區(qū),涵蓋了我國(guó)三大經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極——珠三角地區(qū)、長(zhǎng)三角地區(qū)和環(huán)渤海地區(qū),而中部地區(qū)只有河南的專用設(shè)備制造業(yè)和吉林、湖北的交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)進(jìn)入過Ⅰ類地區(qū),西部地區(qū)只有重慶的交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)進(jìn)入。而Ⅱ類地區(qū)類別中主要東中部各省為主,同時(shí)西部的四川、陜西和廣西等地由于國(guó)家“一五”和“三線”時(shí)期在西部地區(qū)進(jìn)行的大規(guī)模建設(shè),所以擁有較強(qiáng)的裝備制造業(yè)基礎(chǔ),有部分子行業(yè)得以進(jìn)入中等類別中,其中四川表現(xiàn)最為穩(wěn)定,有6個(gè)子行業(yè)進(jìn)入Ⅱ類地區(qū)。剩余的Ⅲ類地區(qū)類別就主要來自于西部地區(qū),這些地區(qū)基本都是我國(guó)欠發(fā)達(dá)地區(qū),工業(yè)基礎(chǔ)薄弱,技術(shù)水平低下,現(xiàn)階段裝備制造業(yè)效率水平非常低下。具體結(jié)果見表2,由于篇幅所限本文只報(bào)告Ⅰ類地區(qū)和Ⅱ類地區(qū),各省區(qū)市用簡(jiǎn)稱表示。

    結(jié)論及啟示

    我國(guó)裝備制造業(yè)7個(gè)子行業(yè)平均全要素生產(chǎn)率比較低下,在排除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾的影響后,各子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率主要分布在0.3-0.6之間,并且不同子行業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率還是有較大差異的。進(jìn)一步分解,各個(gè)行業(yè)純技術(shù)效率的得分很高,都超過0.98,接近最高值1,說明在去除外部環(huán)境和隨機(jī)干擾的影響下,各子行業(yè)內(nèi)部各省之間的經(jīng)營(yíng)管理效率都在同一層次上。全要素生產(chǎn)率得分低下的原因主要是規(guī)模效率普遍不高,說明各子行業(yè)提高全要素生產(chǎn)率最關(guān)鍵的還是提高產(chǎn)業(yè)規(guī)模。

    每個(gè)省份的不同子行業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率差異較大。一方面,各個(gè)省區(qū)在不同子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率的數(shù)值差異較大;另一方面,其全要素生產(chǎn)率的排名也有較大差異。因此,各地在發(fā)展裝備制造業(yè)的過程中,應(yīng)該選準(zhǔn)具有自身優(yōu)勢(shì)的子行業(yè)進(jìn)行發(fā)展,這樣不僅可以集中力量發(fā)展各自不同的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè),而且各省之間還可以形成產(chǎn)業(yè)互補(bǔ),避免盲目建設(shè),過度競(jìng)爭(zhēng)。

    參考文獻(xiàn):

    1.向一波.中國(guó)裝備制造業(yè)的出口依存度及對(duì)外市場(chǎng)的需求彈性研究—基于行業(yè)面板數(shù)據(jù)的分析[J].財(cái)經(jīng)研究,2012(2)

    2.王章豹,孫陳.中國(guó)裝備制造業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率測(cè)度研究[J].中國(guó)科技論壇,2007(3)

    3.王欣,龐玉蘭.裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)測(cè)度[J].安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2011(2)

    4.Fried, H. O., Lovell, C. A. K., Schmidt, S. S., and Yaisawarng, S., 2002, "Accounting for Environmental Effects and Statistical Noise in Date Envelopment Analysis", Journal of Productivity Analysis,17endprint

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