嚴(yán)慧斌+崔躍武+汪克亮

摘 要：在規(guī)模報(bào)酬可變假設(shè)下，利用非參數(shù)DEA方法對(duì)2006-2010年全國(guó)30個(gè)省區(qū)的大中型工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行測(cè)度，再運(yùn)用Malmquist指數(shù)法分析各省區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)演變特征，在此基礎(chǔ)上考察我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率區(qū)域差異的形成機(jī)理。實(shí)證結(jié)果表明：樣本期內(nèi)，由于技術(shù)退步，我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率整體呈下降趨勢(shì)；從區(qū)域角度來(lái)看，東部地區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的表現(xiàn)明顯優(yōu)于中、西部地區(qū)。為了防止區(qū)域差距的進(jìn)一步擴(kuò)大，中央政府應(yīng)該加大對(duì)中、西部大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的扶持。

關(guān)鍵詞：大中型工業(yè)企業(yè)；技術(shù)創(chuàng)新效率；DEA；Malmquist指數(shù)法

中圖分類號(hào)：N945.16

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-1101（2014）02-0020-09

收稿日期：2013-12-10

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71071003）；安徽省人文社科研究項(xiàng)目（2011sk153zd）；安徽省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目（AHSK11-12D107）；安徽省高校省級(jí)人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（SK2012B146）

作者簡(jiǎn)介：嚴(yán)慧斌（1989-），男，安徽宿松人，碩士，研究方向：技術(shù)創(chuàng)新管理。

Evaluation on regional LMIEs technological innovation efficiency

—based on DEA-Malmquist index

YAN Hui-bin， CUI Yue-wu，WANG Ke-liang

（School of Economics and Management， Anhui University of Science and Technology， Huainan， Anhui 232001， China）

Abstract：Based on the assumption that large-scale variables may change， this paper measures technological innovation efficiency of LMIE （large and medium-size industrial enterprises） in Chinas 30 provinces during the period of 2006-2010 by utilizing nonparametric DEA method， analyzes dynamic evolution characteristics of LMIEs technological innovation efficiency by using the Malmquist index method， and studies the formation mechanism of regional differences in technological innovation efficiency of LMIE. The empirical results show that， because of technological regress， the technological innovation efficiency of LMIE in China has shown a downward tendency during the sample period； from the perspective of region， the technological innovation efficiency of LMIE in eastern regions is much better than that in central and western regions. Accordingly， in order to avoid the expansion of the gap， government should increase its support for LMIEs technological innovation in central and western regions.

Key words：LMIE； technology innovation efficiency； DEA； Malmquist index

一、引言

世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷程已經(jīng)告訴我們：技術(shù)創(chuàng)新是人類社會(huì)財(cái)富之源，是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要引擎與不竭動(dòng)力。當(dāng)前，在企業(yè)日益成為創(chuàng)新主體的條件下，知識(shí)的生產(chǎn)將更多源于企業(yè)，工業(yè)企業(yè)已成為區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的重要組成部分，而工業(yè)企業(yè)中的大中型企業(yè)則又是工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中的主體，大中型工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平很大程度上代表著國(guó)家創(chuàng)新能力的高低。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截止2011年底，全國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)的R&D人員全時(shí)當(dāng)量為136.99萬(wàn)人，申請(qǐng)的專利數(shù)為19.89萬(wàn)件，占全國(guó)的比重分別為48.23%和53.76%。因此，我們應(yīng)該不斷加大投入堅(jiān)定不移的推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨越發(fā)展，與此同時(shí)，我們更要關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新的效率，因?yàn)樽鳛橐粋€(gè)發(fā)展中國(guó)家，我國(guó)的人力資本水平較低，創(chuàng)新資源有限，技術(shù)創(chuàng)新效率會(huì)直接關(guān)系到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量。因而，在此背景下對(duì)我國(guó)各省區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行科學(xué)測(cè)度，從時(shí)間和空間維度上考察其異質(zhì)性特征，并由此提出相關(guān)改進(jìn)的對(duì)策建議具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

技術(shù)創(chuàng)新效率一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)問題，研究成果較為豐富。國(guó)外學(xué)者如Sharma和Thomas[1]（2008）考察了國(guó)家創(chuàng)新效率水平的高低，并分析了國(guó)別差異形成的原因；Gayle[2]（2001）以美國(guó)企業(yè)為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)企業(yè)的規(guī)模和市場(chǎng)份額與企業(yè)的創(chuàng)新能力顯著正相關(guān)；Akihiro and Shoko[3]（2008）對(duì)日本企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)度并分析其影響因素。國(guó)內(nèi)學(xué)者如池仁勇等[4]（2005）、虞曉芬等[5]（2004）均從區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率視角研究了我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異問題，認(rèn)為要增強(qiáng)我國(guó)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力，減小三大區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的差距，中西部地區(qū)須要促進(jìn)企業(yè)制度變革、加大人才隊(duì)伍建設(shè)力度和轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式；白俊紅與江可申[6-8]（2008，2009，2010）對(duì)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，得出我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率偏低的結(jié)論，且證實(shí)這是由于純技術(shù)效率過低所致；李婧等[9-10]（2008，2010）對(duì)中國(guó)各省區(qū)區(qū)域創(chuàng)新效率進(jìn)行了實(shí)證研究，并分析了東、中、西三大地區(qū)創(chuàng)新效率的差異進(jìn)行了分析，認(rèn)為技術(shù)效率較低的地區(qū)正在向領(lǐng)先地區(qū)靠攏，存在收斂趨勢(shì)；Zhang et al.[11]（2003）運(yùn)用隨機(jī)前沿分析方法測(cè)度了中國(guó)企業(yè)的研發(fā)效率并分析了影響因素；吳延兵[12]（2008）運(yùn)用DEA方法實(shí)證分析了中國(guó)29個(gè)省區(qū)1996-2003年大中型工業(yè)企業(yè)的知識(shí)生產(chǎn)率，將其分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步并考察其收斂性；項(xiàng)本武[13]（2011）運(yùn)用隨機(jī)前沿分析方法對(duì)我國(guó)工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)度，發(fā)現(xiàn)工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率沒有隨著時(shí)間的推移而得到提高；官建成與馬寧[14]（2003）、官建成與陳凱華[15]（2009）均是運(yùn)用DEA方法對(duì)我國(guó)工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了研究，并提出了針對(duì)性的改進(jìn)對(duì)策與建議。

已有研究取得很多具有重要價(jià)值的結(jié)論，但仍存在可拓展之處。第一，過去學(xué)者研究主要集中在整個(gè)區(qū)域的創(chuàng)新效率，而區(qū)域大中型工業(yè)企業(yè)為研究對(duì)象的文獻(xiàn)還較少；第二，既有研究往往只是基于某一年的截面數(shù)據(jù)，而沒有研究技術(shù)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)，或只關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新效率的整體變化而忽視了區(qū)域差異性的研究，缺乏系統(tǒng)性與全面性。DEA作為一種非參數(shù)的統(tǒng)計(jì)估計(jì)方法，無(wú)須假設(shè)任何權(quán)重，也不須要給定投入產(chǎn)出的生產(chǎn)函數(shù)，避免了很多主觀因素，在評(píng)價(jià)多投入、多產(chǎn)出對(duì)象的相對(duì)效率方面有其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)?；诖耍疚膶⒁匀珖?guó)30個(gè)省區(qū)（西藏?cái)?shù)據(jù)缺失）大中型工業(yè)企業(yè)2004-2010年的面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，運(yùn)用非參數(shù)DEA方法科學(xué)測(cè)度各省區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)每年的技術(shù)創(chuàng)新效率，并在此基礎(chǔ)上分析其技術(shù)有效性及規(guī)模有效性，基于Malmquist指數(shù)法分析各省市自治大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)變化，并對(duì)東、中、西三大區(qū)域的工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的差異性特征進(jìn)行分析，以為全面提升各省區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)與決策參考。

二、研究方法

（一）BCC模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Charnes、Cooper與Rhodes在1978年提出，即CCR模型，該模型借助數(shù)學(xué)規(guī)劃和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)確定相對(duì)有效的生產(chǎn)前沿面，將各個(gè)決策單元（Decision Making Units， DMU）投影到生產(chǎn)前沿面上，并通過比較決策單元偏離生產(chǎn)前沿面的程度來(lái)評(píng)價(jià)它們的相對(duì)有效性。DEA方法有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)：一是適用于多輸入多產(chǎn)出的有效性評(píng)價(jià)；二是應(yīng)用DEA方法無(wú)須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理；三是無(wú)須任何權(quán)重假設(shè)，排除了很多主觀因素。

CCR模型是最經(jīng)典的DEA模型，其建立在規(guī)模報(bào)酬不變假設(shè)的前提下，而這種假設(shè)多與現(xiàn)實(shí)不符。為此，Banker et al.（1984）在CCR模型基礎(chǔ)上加上規(guī)模報(bào)酬可變的條件，提出了BCC模型，不僅更加符合實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，而且可以考察決策單元的技術(shù)有效性與規(guī)模有效性，其具體形式為：

minθ

s.t.nj=1λjxj≤θx0；nj=1λjyj≥y0；

λj=1；λj≥0，j=1，…，n（1）

其中， θ為評(píng)價(jià)單元的有效值， s+和s-為松弛變量，λj為原決策單元與對(duì)應(yīng)的重新構(gòu)造的決策單元的組合比例。

由CCR模型求出的效率值（TIE）可分解為規(guī)模效率（SE）與純技術(shù)效率（PTE）的積，即：技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率，純技術(shù)效率為BCC模型所求的效率值。根據(jù)λj的值來(lái)判斷決策單元規(guī)模報(bào)酬情況：λj>1時(shí)，表示規(guī)模報(bào)酬遞減；λj=1時(shí)，表示規(guī)模報(bào)酬達(dá)到最佳收益點(diǎn)；λj<1時(shí)，表示規(guī)模報(bào)酬遞增。

（二） Malmquist指數(shù)法

Malmquist 指數(shù)是由Malmquist于1953年提出，Caves et al.[16]（1982）則是首次利用DEA構(gòu)造Malmquist指數(shù)測(cè)度效率變化或生產(chǎn)率。由此，本文研究中的大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的變化指數(shù)（TIEC）可以表示為：

TIECt+1t=Mt+1t=Dt（xt+1，yt+1）Dt（xt，yt）×Dt+1（xt+1，yt+1）Dt+1（xt，yt）12 （2）

根據(jù)Fare et al.[17]（1994）的研究，我們可以將技術(shù)創(chuàng)新效率變化指數(shù)分解為技術(shù)效率變化（EFFCH）指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TECHCH），可以進(jìn)一步理清效率變化的根源：

TIECt+1t=Mt+1t=

Dt+1（xt+1，yt+1）Dt（xt，yt）EFFCH×

Dt+1（xt+1，yt+1）Dt（xt，yt）×Dt+1（xt+1，yt+1）Dt+1（xt，yt）

TECHCH12

（3）

其中，EFFCH表示決策單元對(duì)生產(chǎn)前沿的一種“追趕”效應(yīng)，EFFCH>1表明前沿面下的DMU向前沿面趨近，而EFFCH<1表明遠(yuǎn)離前沿面；TC表示生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)，TC>1表示生產(chǎn)前沿外移，也就是有技術(shù)創(chuàng)新，TC<1表示生產(chǎn)前沿內(nèi)移，即技術(shù)退步。當(dāng)技術(shù)效率變化（EFFCH）在可變規(guī)模報(bào)酬時(shí)，可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化（PTEC）和規(guī)模效率變化（SEC）。

EFFCH=Dt+1（xt+1，yt+1|V）Dt（xt，yt|V）

PTEC

×Dt+1（xt+1，yt+1|C）Dt（xt，yt|C）×Dt（xt，yt|V）Dt+1（xt+1，yt+1|V）

SEC （4）

前面一項(xiàng)為純技術(shù)效率變化（PTEC），第二項(xiàng)為規(guī)模效率變化（SEC）。PTEC <1時(shí)，表示純技術(shù)效率下降，反則反之；SEC>1時(shí)，表示規(guī)模效率提升，反則反之。

由（3）、（4）式可知，在規(guī)模報(bào)酬可變假設(shè)前提下，全要素生產(chǎn)率指數(shù)可以分解為：

TIECt+1t=Mt+1t=PTEC×SEC×TECHCH （5）

即將技術(shù)創(chuàng)新效率變化指數(shù)分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)、規(guī)模效率變化指數(shù)以及技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。

三、變量與數(shù)據(jù)

分析區(qū)域大中型工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率，科學(xué)合理的選擇投入產(chǎn)出指標(biāo)非常關(guān)鍵。本文綜合吳延兵[18]（2006）、官建成等[14]（2003）、白俊紅等[6，7，8]（2008， 2009， 2010）的研究，選擇的投入指標(biāo)如下：R&D人員全時(shí)當(dāng)量（X1），這一指標(biāo)反應(yīng)從事R&D活動(dòng)全是人員和非全時(shí)人員按工作量折算為全時(shí)人員的總和，更真實(shí)的反映了企業(yè)從事R&D活動(dòng)人員數(shù)量；開發(fā)新產(chǎn)品經(jīng)費(fèi)（X2），這一指標(biāo)反應(yīng)企業(yè)專門用于新產(chǎn)品開發(fā)的經(jīng)費(fèi)，是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的重要指標(biāo)；其它技術(shù)活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出（X3），指企業(yè)用于技術(shù)改造、技術(shù)引進(jìn)、消化吸收和購(gòu)買國(guó)內(nèi)技術(shù)的經(jīng)費(fèi)，是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入的另一重要指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)選擇：新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)（Y1），是衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的直接指標(biāo)，包含企業(yè)廣泛的創(chuàng)新；Gayle[2]（2001）將申請(qǐng)專利數(shù)（Y2）作為衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新成果的一個(gè)重要指標(biāo)，專利是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要成果，申請(qǐng)專利越多，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力越強(qiáng)；柳卸林和陳璐[19]（1995）﹑Liu et al.[20]（2007）將新產(chǎn)品工業(yè)產(chǎn)值（Y3）作為創(chuàng)新產(chǎn)出的又一重要指標(biāo)，這一指標(biāo)是企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的目的，反應(yīng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新最重要的成果。由于DEA研究數(shù)據(jù)時(shí)要求樣本量是指標(biāo)數(shù)的2倍以上，因而本文以中國(guó)30個(gè)省區(qū)為研究對(duì)象，選取6個(gè)投入產(chǎn)出指標(biāo)是適當(dāng)?shù)摹１疚臄?shù)據(jù)來(lái)源主要是來(lái)源于2007-2011年各期《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

由于科技活動(dòng)的特殊性，投入和產(chǎn)出之間存在“時(shí)滯性”，我們參考Furman et al.（2002）[21]的研究，將各指標(biāo)的時(shí)滯定為2年。即2004年的投入，對(duì)應(yīng)2006年的產(chǎn)出，依次類推。表1中為投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征。

表1 樣本投入、產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征（2006-2010）

由于數(shù)據(jù)用DEA模型進(jìn)行研究有一個(gè)前提條件，即投入產(chǎn)出變量之間是否滿足“等張性”，也就是決策單元投入增加時(shí)，對(duì)應(yīng)產(chǎn)出也應(yīng)增加[22]。所以，先用Pearson相關(guān)分析進(jìn)行驗(yàn)證，分析結(jié)果如表2所示。在不低于0.05的顯著性水平的情況下，投入產(chǎn)出變量之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，由表中Pearson相關(guān)系數(shù)分析結(jié)果可知，樣本數(shù)據(jù)滿足“等張性”的條件要求，可以用DEA模型建模[23，24]。

表2 樣本投入、產(chǎn)出變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)

四、實(shí)證分析

（一）大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的地區(qū)差異

本文應(yīng)用DEAP2.1軟件，基于投入導(dǎo)向的模式，以全國(guó)30個(gè)省區(qū)2006-2010年的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，選取新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)﹑申請(qǐng)專利數(shù)﹑新產(chǎn)品工業(yè)產(chǎn)值為產(chǎn)出變量，R&D人員全時(shí)當(dāng)量﹑開發(fā)新產(chǎn)品經(jīng)費(fèi)﹑其它技術(shù)活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出為投入變量，運(yùn)用BCC-DEA模型測(cè)算各省份的技術(shù)創(chuàng)新效率﹑規(guī)模效率﹑純技術(shù)效率，測(cè)度結(jié)果如表3所示。

表3 各省區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率分析結(jié)果（部分年份）

通過計(jì)算我們發(fā)現(xiàn)，2006-2010年期間，全國(guó)整體大中型工業(yè)企業(yè)的平均技術(shù)創(chuàng)新效率值為0.786，整體水平不高，距離生產(chǎn)前沿面還存在21.4%的改進(jìn)空間，效率提升潛力較大。從演變趨勢(shì)來(lái)看，如表1所示，我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈上升趨勢(shì)，但存在較強(qiáng)的波動(dòng)性，呈現(xiàn)“先下降，后上升”的態(tài)勢(shì)，說(shuō)明技術(shù)創(chuàng)新效率的提升并不穩(wěn)定。樣本期內(nèi)，我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新純技術(shù)效率則一直處于比較穩(wěn)健的提升進(jìn)程之中，而技術(shù)創(chuàng)新規(guī)模效率在考察期內(nèi)也存在一定的波動(dòng)性，但是波動(dòng)幅度不大。相比較而言，平均純技術(shù)效率為0.847，而平均規(guī)模效率達(dá)到0.929，說(shuō)明我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提升主要受制于較低的純技術(shù)效率，為此大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、制度創(chuàng)新與管理創(chuàng)新是主要改進(jìn)策略，而規(guī)模效率已經(jīng)接近生產(chǎn)前沿，改進(jìn)空間較小，因而不能再一味追求投入的增加，否則適得其反。

從各省區(qū)的五年均值來(lái)看，大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率均值為1的省區(qū)只有天津、海南，它們位于生產(chǎn)前沿面，效率相對(duì)最優(yōu)，起到帶頭與示范作用。天津近年來(lái)積極推進(jìn)創(chuàng)新型城市建設(shè)，形成以企業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)技術(shù)開發(fā)創(chuàng)新體制，濱海新區(qū)更是成為推動(dòng)天津自主創(chuàng)新發(fā)展的強(qiáng)勁動(dòng)力。海南省通過不斷調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，形成了主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)為第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的局面，現(xiàn)有大中型工業(yè)企業(yè)總體規(guī)模較小，但企業(yè)管理制度科學(xué)，創(chuàng)新資源利用效率較高；效率值在均值以下的省區(qū)有：河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、黑龍江、江蘇、福建、江西、河南、湖北、云南、青海、新疆，這些省份是國(guó)家推進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新政策需要重點(diǎn)關(guān)注的省區(qū)。其中來(lái)自于東部沿海的江蘇、福建較為特殊，原因各不相同，江蘇省技術(shù)創(chuàng)新效率低下的主要是規(guī)模效率低所致，而福建省則是由于純技術(shù)效率低下導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新效率低。其它省區(qū)大多來(lái)自于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)、技術(shù)較落后及管理水平低下的中西部地區(qū)，尤其有山西、遼寧、青海的技術(shù)創(chuàng)新效率均值更是低于0.600，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率狀況“惡劣”，亟需改善。為此，國(guó)家應(yīng)制定對(duì)應(yīng)相關(guān)政策，加大對(duì)這些省區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的扶持力度，以帶動(dòng)這些省區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率實(shí)現(xiàn)跨越式提高。

（二） 區(qū)域大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率動(dòng)態(tài)演變及其分解

基于投入導(dǎo)向模式，利用DEAP2.1軟件測(cè)算2006-2010年全國(guó)各省區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率變化Malmquist指數(shù)并將其分解為技術(shù)效率變化與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，考察技術(shù)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì)以及效率變化的根源。按照傳統(tǒng)地域劃分方法，將全國(guó)劃分為東部﹑中部和西部三大地區(qū) ，在此基礎(chǔ)上分析大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的分布特征和區(qū)域差異。

1. 效率演變及分解

通過結(jié)果分析得出以下結(jié)論：從全國(guó)整體來(lái)看，2006-2010年各省區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率年均下降2.9%。其中，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)年均下降3.2%，而技術(shù)效率變化指數(shù)則實(shí)現(xiàn)年均3‰的增長(zhǎng)。其中，技術(shù)效率變化指數(shù)變化的幅度較小，技術(shù)創(chuàng)新效率變化指數(shù)的趨勢(shì)與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)保持一致，呈現(xiàn)出較強(qiáng)的波動(dòng)性。雖然技術(shù)效率變化在一定程度上緩解了技術(shù)效率的下降，但由于技術(shù)進(jìn)步下降幅度太大，導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新效率呈下降趨勢(shì)。由此可知，我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的變化主要是由技術(shù)進(jìn)步的波動(dòng)引起的。因而提升工業(yè)企業(yè)的基礎(chǔ)研發(fā)能力，不斷追求其技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步顯得非常重要。

圖1 2006-2010年全國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)

技術(shù)創(chuàng)新效率及變異系數(shù)

圖2 2006-2010年全國(guó)大中型工業(yè)

企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率變化及分解

表4 2006-2010年30個(gè)省區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)平均技術(shù)創(chuàng)新效率的變化及其分解

如圖1所示，樣本期間內(nèi)，我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率增長(zhǎng)呈現(xiàn)較強(qiáng)的波動(dòng)性，特別是在2007和2009年，大中型工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率增長(zhǎng)明顯，這主要得益于這兩年國(guó)家出臺(tái)了支持科技創(chuàng)新的政策，加大投入力度，促進(jìn)了企業(yè)的科技創(chuàng)新活動(dòng)。通過計(jì)算全國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的變異系數(shù)，發(fā)現(xiàn)考察期內(nèi)變異系數(shù)趨于減小，表明全國(guó)各省區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)之間的技術(shù)創(chuàng)新效率差距在縮小，整體存在收斂性。

具體到各省區(qū)，大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率存在明顯差異。北京、江蘇、浙江、廣東、山東、遼寧、吉林、廣西、海南等省份技術(shù)創(chuàng)新效率呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，通過對(duì)技術(shù)創(chuàng)新效率的分解發(fā)現(xiàn)，其中北京、山東、廣東、海南、重慶等省份來(lái)源于技術(shù)進(jìn)步的改善。其它省份技術(shù)創(chuàng)新效率的增長(zhǎng)則來(lái)源于技術(shù)效率變化的改善，通過進(jìn)一步對(duì)技術(shù)效率變化的分解發(fā)現(xiàn)，其中遼寧和江蘇的大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率提高來(lái)源于純技術(shù)效率的改善，吉林、浙江、廣西則是由于純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同改善的結(jié)果。北京、江蘇、浙江、廣東、山東、廣西、海南等沿海東部省份開放程度高，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，形成了非常有利于企業(yè)引進(jìn)、開發(fā)新技術(shù)的氛圍。吉林和遼寧在中央“振興東北老工業(yè)基地”的政策下，抓住機(jī)遇，大力發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)，積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。而甘肅、陜西、青海、新疆等西部省份的技術(shù)創(chuàng)新效率呈下降趨勢(shì)，通過對(duì)技術(shù)效率變化的分解發(fā)現(xiàn)，是由于純技術(shù)效率和規(guī)模效率都較低所致，這與這些省份的工業(yè)“底子薄”、研發(fā)投入少、管理創(chuàng)新能力較差有著直接的關(guān)系，這些省份應(yīng)當(dāng)成為建設(shè)自主創(chuàng)新型國(guó)家政策重點(diǎn)關(guān)注地區(qū)。表2中東、中、西部三大地區(qū)的大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率均值比較看來(lái)，東部地區(qū)明顯高于中、西部，考慮到三大地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，因此有必要進(jìn)一步分析其深層次的原因。

2. 區(qū)域差異性檢驗(yàn)

由于我國(guó)地域、資源、國(guó)家政策等原因造成我國(guó)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展不平衡，大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的變化可能存在顯著的區(qū)域差異。為此，本文根據(jù)三大區(qū)域大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率、技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步的計(jì)算結(jié)果，用多樣本非參數(shù)Kruskal-Wallis檢驗(yàn)，來(lái)驗(yàn)證三大區(qū)域大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率動(dòng)態(tài)演進(jìn)的區(qū)域差異性特征，表5為檢驗(yàn)結(jié)果。

表5 三大地區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率演變的差異性檢驗(yàn)結(jié)果

由表5可知：（1）我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的變化存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性特征，這表明企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率與地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平有直接聯(lián)系。其中，東部地區(qū)的表現(xiàn)明顯由于中西部地區(qū)；（2）通過對(duì)三大區(qū)域大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)效率變化指數(shù)的分解，我們發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率變化（EFFCH）指數(shù)的區(qū)域差異并不顯著，真實(shí)概率p值為0.637，表明東、中以及西部地區(qū)各省份均存在對(duì)生產(chǎn)前沿面的“追趕”效應(yīng)；三，技術(shù)進(jìn)步（TECHCH）指數(shù)差異顯著，東部地區(qū)領(lǐng)先于中西部地區(qū)，這表明東部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新、新產(chǎn)品的研發(fā)能力明顯強(qiáng)于中西部地區(qū)。這是由于，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，企業(yè)科研資金充足，吸引了眾多高端科研人才，建立了很多研發(fā)機(jī)構(gòu)，使得其大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力明顯領(lǐng)先中西部地區(qū)。

3. 技術(shù)創(chuàng)新效率區(qū)域差異分析

圖3 2006-2010年三大區(qū)域和全國(guó)大中型

工業(yè)企業(yè)的平均技術(shù)創(chuàng)新效率及其分解

圖4 2006-2010年三大區(qū)域和全國(guó)

大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的動(dòng)態(tài)變化

從圖3、4中可看出，在2006-2010年間，三大區(qū)域的工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率自東向西逐步下降，其中：（1）東部地區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率年均增長(zhǎng)3.1%，其中技術(shù)進(jìn)步指數(shù)年均3.5%，技術(shù)效率變化指數(shù)則年均下降4‰。長(zhǎng)期以來(lái)東部地區(qū)由于地理位置優(yōu)越、國(guó)家政策傾斜、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚等原因，技術(shù)創(chuàng)新能力一直領(lǐng)先于中西部地區(qū)。因此，東部地區(qū)作為“引領(lǐng)者”，應(yīng)繼續(xù)保持自身優(yōu)勢(shì)，不斷創(chuàng)新管理理念和方法，以確保企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)可持續(xù)發(fā)展，做好“領(lǐng)頭”與“示范”作用；（2）中部地區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率則年均下降了1.8%，這是由于技術(shù)退步與技術(shù)效率惡化共同導(dǎo)致的。進(jìn)一步分解發(fā)現(xiàn)，技術(shù)效率惡化主要是源于規(guī)模效率的下降，這表明中部地區(qū)各省區(qū)在近年在國(guó)家“中部崛起”戰(zhàn)略宏觀政策調(diào)控下，工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投入規(guī)模不斷增加，但已逐漸接近飽和水平，必須改變依靠擴(kuò)大投入規(guī)模的發(fā)展方式，重點(diǎn)提高創(chuàng)新資源的配置效率；（3）西部地區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率落后于東、中部地區(qū)，年均下降2.5%，主要是由于技術(shù)年均退步2.4%所導(dǎo)致。長(zhǎng)期以來(lái)由于國(guó)家實(shí)施非均衡的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，導(dǎo)致西部地區(qū)工業(yè)企業(yè)技術(shù)水平落后，科研基礎(chǔ)薄弱，技術(shù)創(chuàng)新能力嚴(yán)重不足。西部各省份企業(yè)應(yīng)抓住國(guó)家實(shí)施“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的機(jī)遇，積極引進(jìn)優(yōu)秀人才，加大技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新力度，積極促進(jìn)地區(qū)間的技術(shù)交流與合作，通過引進(jìn)、消化、吸收、再創(chuàng)新的模式來(lái)推動(dòng)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。

從圖4中可看出，東部地區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率在2007、2008年有較大波動(dòng)，主要是由于技術(shù)進(jìn)步的波動(dòng)所致。中西部地區(qū)整體趨于平穩(wěn)，波動(dòng)較小。全國(guó)整體效率趨向于穩(wěn)定，三大地區(qū)之間的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率差距在逐漸縮小，這表明國(guó)家近年來(lái)實(shí)施縮小區(qū)域發(fā)展差距的宏觀政策和戰(zhàn)略取得了顯著效果。

五、結(jié)論與政策涵義

本文運(yùn)用了基于可變規(guī)模報(bào)酬DEA的Malmquist指數(shù)法對(duì)我國(guó)30個(gè)省區(qū)2006-2010年的大中型工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：（1）分析期內(nèi)，我國(guó)各區(qū)域大中型工業(yè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率年均下降2.9%，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)年均下降了3.2%，而技術(shù)進(jìn)步效率指數(shù)則上升了3‰。所以我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率下降主要由于技術(shù)退步所致；（2） 我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率整體呈上升趨勢(shì)，但存在較強(qiáng)的波動(dòng)性，在分析期內(nèi)呈現(xiàn)“先下降，后上升”的態(tài)勢(shì)，說(shuō)明企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提升并不穩(wěn)定，易受國(guó)家宏觀政策等外部因素影響；（3）我國(guó)東中西三大區(qū)域在2006-2010年間大中企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率差異比較大，東部地區(qū)年均增長(zhǎng)3.1%，中部地區(qū)年均下降1.8%，西部地區(qū)年均下降2.5%，下降的原因各不相同，中部地區(qū)下降的主要原因是技術(shù)效率惡化與技術(shù)退步共同所致，西部地區(qū)則是由于技術(shù)退步造成的。

本文的政策涵義為：（1）進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)政府提出建設(shè)“自主創(chuàng)新型國(guó)家”，力圖通過鼓勵(lì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和科技進(jìn)步來(lái)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，提高資源利用效率。由于當(dāng)前我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率下降的主要是原因是技術(shù)退步。因此，各地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步加大技術(shù)創(chuàng)新力度，在加強(qiáng)自身技術(shù)研發(fā)能力的同時(shí)，不斷引進(jìn)先進(jìn)的工藝、設(shè)備與技術(shù)，這是提升我國(guó)各地區(qū)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的根本途徑。（2）由于規(guī)模效率低下制約了企業(yè)技術(shù)效率水平的提高，因此，各地區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)應(yīng)該適當(dāng)調(diào)節(jié)投入，提高創(chuàng)新資源的利用效率，優(yōu)化創(chuàng)新資源的配置。（3）東中西三大區(qū)域大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率差異明顯，東部地區(qū)明顯領(lǐng)先于中西部地區(qū)。為此，東部地區(qū)應(yīng)在保持自身優(yōu)勢(shì)，穩(wěn)步提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的前提下，帶動(dòng)中西部地區(qū)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率實(shí)現(xiàn)跨越式提高，中西部地區(qū)則應(yīng)充分利用技術(shù)選擇的后發(fā)優(yōu)勢(shì)，通過購(gòu)買、模仿與學(xué)習(xí)東部地區(qū)發(fā)達(dá)的技術(shù)以及管理經(jīng)驗(yàn)來(lái)驅(qū)動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的進(jìn)一步提升，以最終實(shí)現(xiàn)對(duì)東部地區(qū)的趕超。

參考文獻(xiàn)：

[1] Sharma，S.，Thomas，V.J.. Inter-country R&D efficiency analysis： application of data envelopment analysis[J].Scientometrics，2008，76（3）：483-501.

[2] Gayle.P.G.“Market Concentration and Innovation： New Empirical Evidence on the Schumpeterian Hypothesis”[R].Cdordo：University of Colorado，2001.

[3] Akohiro Hashimoto，Shoko Haneda. Measuring the change in R&D efficiency of the Japanese pharmaceutical industry [J].Research Policy，2008（4）：1-8.

[4] 池仁勇，虞曉芬，李正衛(wèi).我國(guó)東西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率差異及其原因分析[J].中國(guó)軟科學(xué)，2004（8）：128-131.

[5] 虞曉芬，李正衛(wèi)，池仁勇，施鳴煒.我國(guó)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率：現(xiàn)狀與原因[J].科學(xué)學(xué)研究，2005，23（2）：258-264.

[6] 白俊紅，江可申，李婧，田澤永.中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)效率變動(dòng)的實(shí)證分析-基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)[J].系統(tǒng)工程，2008，26（7）：40-44.

[7] 白俊紅，江可申，李婧.應(yīng)用隨機(jī)前沿模型評(píng)測(cè)中國(guó)區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率[J].管理世界，2009（10）：51-61.

[8] 白俊紅，江可申，李婧.中國(guó)地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新的技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步[J].科研管理，2010，31（6）：7-18.

[9] 李婧，白俊紅，譚清美.中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的實(shí)證分析-基于省際面板數(shù)據(jù)及DEA方法[J].系統(tǒng)工程，2008，26（12）：1-7.

[10] 李婧， 譚清美，白俊紅.中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)的空間計(jì)量分析-基于靜態(tài)與動(dòng)態(tài)空間面板模型的實(shí)證研究[J].管理世界，2010（7）：43-55.

[11] Zhang Anming， Zhang Yimin， Zhao Ronald. A Study of the R&D Efficiency and Productivity of Chinese Firms [J].Journal of Comparative Economics，2003，31（3）：444-464.

[12] 吳延兵.用DEA方法評(píng)測(cè)知識(shí)生產(chǎn)中的技術(shù)創(chuàng)新效率與技術(shù)進(jìn)步[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008（7）：67-79.

[13] 項(xiàng)本武.中國(guó)工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率研究[J].科研管理，2011，32（1）：10-14.

[14] 官建成，馬寧.DEA控制投影模型及其應(yīng)用[J]. 中國(guó)管理科學(xué)，2003（1）：66-70.

[15] 官建成，陳凱華.我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的測(cè)定[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009（10）：19-32.

[16] Caves， et al. Multilateral comparisons of output， input and productivity using superlative index numbers [J].Economic Journal，1982（86）：72-73.

[17] Fare R， et al. Production frontiers [M].Cambridge： Cambridge University Press，1994.

[18] 吳延兵.R&D存量、知識(shí)函數(shù)與生產(chǎn)效率[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2006，5（4）：1129-1156.

[19] 柳卸林，陳璐.我國(guó)工業(yè)的R&D與創(chuàng)新[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，1995（12）：55-62.

[20] Liu X H， Buck T. Innovation Performance and Channels for International Technology Spillovers： Evidence from Chinese High-tech Industries [J].Research Policy，2007，36（3）：355-366.

[21] Furman JL， Porter ME， Stern S. The determinants of national innovative capacity[J].Research Policy，2002，31（6）：899.

[22] 魏權(quán)齡.評(píng)價(jià)相對(duì)有效性的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型-DEA和網(wǎng)絡(luò)DEA[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2012：5-56.

[23] 汪克亮，楊寶臣，楊力.中國(guó)全要素能源效率與能源技術(shù)的區(qū)域差異[J].科研管理，2012，32（5）：56-63.

[24] Hu J.L.， Wang S.C. Total-factor energy efficiency of regions in China [J].Energy Policy，2006，34（17）：3 206-3 217.

[責(zé)任編輯：范 君]

[2] Gayle.P.G.“Market Concentration and Innovation： New Empirical Evidence on the Schumpeterian Hypothesis”[R].Cdordo：University of Colorado，2001.

[3] Akohiro Hashimoto，Shoko Haneda. Measuring the change in R&D efficiency of the Japanese pharmaceutical industry [J].Research Policy，2008（4）：1-8.

[4] 池仁勇，虞曉芬，李正衛(wèi).我國(guó)東西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率差異及其原因分析[J].中國(guó)軟科學(xué)，2004（8）：128-131.

[5] 虞曉芬，李正衛(wèi)，池仁勇，施鳴煒.我國(guó)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率：現(xiàn)狀與原因[J].科學(xué)學(xué)研究，2005，23（2）：258-264.

[6] 白俊紅，江可申，李婧，田澤永.中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)效率變動(dòng)的實(shí)證分析-基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)[J].系統(tǒng)工程，2008，26（7）：40-44.

[7] 白俊紅，江可申，李婧.應(yīng)用隨機(jī)前沿模型評(píng)測(cè)中國(guó)區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率[J].管理世界，2009（10）：51-61.

[8] 白俊紅，江可申，李婧.中國(guó)地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新的技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步[J].科研管理，2010，31（6）：7-18.

[9] 李婧，白俊紅，譚清美.中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的實(shí)證分析-基于省際面板數(shù)據(jù)及DEA方法[J].系統(tǒng)工程，2008，26（12）：1-7.

[10] 李婧， 譚清美，白俊紅.中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)的空間計(jì)量分析-基于靜態(tài)與動(dòng)態(tài)空間面板模型的實(shí)證研究[J].管理世界，2010（7）：43-55.

[11] Zhang Anming， Zhang Yimin， Zhao Ronald. A Study of the R&D Efficiency and Productivity of Chinese Firms [J].Journal of Comparative Economics，2003，31（3）：444-464.

[12] 吳延兵.用DEA方法評(píng)測(cè)知識(shí)生產(chǎn)中的技術(shù)創(chuàng)新效率與技術(shù)進(jìn)步[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008（7）：67-79.

[13] 項(xiàng)本武.中國(guó)工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率研究[J].科研管理，2011，32（1）：10-14.

[14] 官建成，馬寧.DEA控制投影模型及其應(yīng)用[J]. 中國(guó)管理科學(xué)，2003（1）：66-70.

[15] 官建成，陳凱華.我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的測(cè)定[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009（10）：19-32.

[16] Caves， et al. Multilateral comparisons of output， input and productivity using superlative index numbers [J].Economic Journal，1982（86）：72-73.

[17] Fare R， et al. Production frontiers [M].Cambridge： Cambridge University Press，1994.

[18] 吳延兵.R&D存量、知識(shí)函數(shù)與生產(chǎn)效率[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2006，5（4）：1129-1156.

[19] 柳卸林，陳璐.我國(guó)工業(yè)的R&D與創(chuàng)新[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，1995（12）：55-62.

[20] Liu X H， Buck T. Innovation Performance and Channels for International Technology Spillovers： Evidence from Chinese High-tech Industries [J].Research Policy，2007，36（3）：355-366.

[21] Furman JL， Porter ME， Stern S. The determinants of national innovative capacity[J].Research Policy，2002，31（6）：899.

[22] 魏權(quán)齡.評(píng)價(jià)相對(duì)有效性的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型-DEA和網(wǎng)絡(luò)DEA[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2012：5-56.

[23] 汪克亮，楊寶臣，楊力.中國(guó)全要素能源效率與能源技術(shù)的區(qū)域差異[J].科研管理，2012，32（5）：56-63.

[24] Hu J.L.， Wang S.C. Total-factor energy efficiency of regions in China [J].Energy Policy，2006，34（17）：3 206-3 217.

[責(zé)任編輯：范 君]

[2] Gayle.P.G.“Market Concentration and Innovation： New Empirical Evidence on the Schumpeterian Hypothesis”[R].Cdordo：University of Colorado，2001.

[3] Akohiro Hashimoto，Shoko Haneda. Measuring the change in R&D efficiency of the Japanese pharmaceutical industry [J].Research Policy，2008（4）：1-8.

[4] 池仁勇，虞曉芬，李正衛(wèi).我國(guó)東西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新效率差異及其原因分析[J].中國(guó)軟科學(xué)，2004（8）：128-131.

[5] 虞曉芬，李正衛(wèi)，池仁勇，施鳴煒.我國(guó)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率：現(xiàn)狀與原因[J].科學(xué)學(xué)研究，2005，23（2）：258-264.

[6] 白俊紅，江可申，李婧，田澤永.中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)效率變動(dòng)的實(shí)證分析-基于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)[J].系統(tǒng)工程，2008，26（7）：40-44.

[7] 白俊紅，江可申，李婧.應(yīng)用隨機(jī)前沿模型評(píng)測(cè)中國(guó)區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率[J].管理世界，2009（10）：51-61.

[8] 白俊紅，江可申，李婧.中國(guó)地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新的技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步[J].科研管理，2010，31（6）：7-18.

[9] 李婧，白俊紅，譚清美.中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新效率的實(shí)證分析-基于省際面板數(shù)據(jù)及DEA方法[J].系統(tǒng)工程，2008，26（12）：1-7.

[10] 李婧， 譚清美，白俊紅.中國(guó)區(qū)域創(chuàng)新生產(chǎn)的空間計(jì)量分析-基于靜態(tài)與動(dòng)態(tài)空間面板模型的實(shí)證研究[J].管理世界，2010（7）：43-55.

[11] Zhang Anming， Zhang Yimin， Zhao Ronald. A Study of the R&D Efficiency and Productivity of Chinese Firms [J].Journal of Comparative Economics，2003，31（3）：444-464.

[12] 吳延兵.用DEA方法評(píng)測(cè)知識(shí)生產(chǎn)中的技術(shù)創(chuàng)新效率與技術(shù)進(jìn)步[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008（7）：67-79.

[13] 項(xiàng)本武.中國(guó)工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率研究[J].科研管理，2011，32（1）：10-14.

[14] 官建成，馬寧.DEA控制投影模型及其應(yīng)用[J]. 中國(guó)管理科學(xué)，2003（1）：66-70.

[15] 官建成，陳凱華.我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的測(cè)定[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009（10）：19-32.

[16] Caves， et al. Multilateral comparisons of output， input and productivity using superlative index numbers [J].Economic Journal，1982（86）：72-73.

[17] Fare R， et al. Production frontiers [M].Cambridge： Cambridge University Press，1994.

[18] 吳延兵.R&D存量、知識(shí)函數(shù)與生產(chǎn)效率[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2006，5（4）：1129-1156.

[19] 柳卸林，陳璐.我國(guó)工業(yè)的R&D與創(chuàng)新[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，1995（12）：55-62.

[20] Liu X H， Buck T. Innovation Performance and Channels for International Technology Spillovers： Evidence from Chinese High-tech Industries [J].Research Policy，2007，36（3）：355-366.

[21] Furman JL， Porter ME， Stern S. The determinants of national innovative capacity[J].Research Policy，2002，31（6）：899.

[22] 魏權(quán)齡.評(píng)價(jià)相對(duì)有效性的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型-DEA和網(wǎng)絡(luò)DEA[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2012：5-56.

[23] 汪克亮，楊寶臣，楊力.中國(guó)全要素能源效率與能源技術(shù)的區(qū)域差異[J].科研管理，2012，32（5）：56-63.

[24] Hu J.L.， Wang S.C. Total-factor energy efficiency of regions in China [J].Energy Policy，2006，34（17）：3 206-3 217.

[責(zé)任編輯：范 君]