逄紅梅， 朱 偉(沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) . 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， . 管理學(xué)院， 沈陽(yáng) 110870)

【裝備制造業(yè)發(fā)展研究】

新常態(tài)視角下裝備制造業(yè)技術(shù)效率研究*

逄紅梅a， 朱 偉b
(沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) a. 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， b. 管理學(xué)院， 沈陽(yáng) 110870)

新常態(tài)下提質(zhì)增效是裝備制造業(yè)發(fā)展的新模式。通過(guò)突破傳統(tǒng)投入指標(biāo)，引入能源指標(biāo)，更全面、客觀地反映裝備制造業(yè)全行業(yè)和子行業(yè)技術(shù)效率與投入冗余的實(shí)際水平。以遼寧省為例進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明：通過(guò)引入能源指標(biāo)的DEA技術(shù)效率測(cè)算值反映出普遍存在子行業(yè)的純技術(shù)效率高于規(guī)模效率現(xiàn)象，但遼寧省裝備制造業(yè)全行業(yè)技術(shù)效率仍是非DEA有效；純技術(shù)效率值為1的子行業(yè)，投入冗余差值比均為0；金屬制造業(yè)是七個(gè)子行業(yè)中技術(shù)效率和投入冗余表現(xiàn)最差的行業(yè)，而通信制造業(yè)表現(xiàn)最好。該研究進(jìn)一步客觀地展現(xiàn)各子行業(yè)資源利用及投入冗余的差異。

新常態(tài)； 裝備制造業(yè)； 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)； 技術(shù)效率； 投入冗余； 資源利用

在全球經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定性和非均衡性復(fù)蘇態(tài)勢(shì)下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)正處在承受增速換擋、結(jié)構(gòu)調(diào)整、消化經(jīng)濟(jì)刺激帶來(lái)副作用的關(guān)鍵時(shí)期。為了應(yīng)對(duì)三種疊加的外在環(huán)境的影響，必須依靠提質(zhì)增效和技術(shù)創(chuàng)新來(lái)推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的深度發(fā)展，使其適應(yīng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)。2015年國(guó)家提出《中國(guó)制造2025》戰(zhàn)略規(guī)劃，是應(yīng)對(duì)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略選擇，也是實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)和提質(zhì)增效升級(jí)的迫切需要。裝備制造業(yè)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要產(chǎn)業(yè)支柱，但自2011年以來(lái)，裝備制造業(yè)結(jié)束了2000—2010年“黃金十年”年均25%以上的超高速增長(zhǎng)，提前轉(zhuǎn)入中高速增長(zhǎng)階段[1]。裝備制造業(yè)全行業(yè)在中高速增長(zhǎng)階段難以再現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)張主導(dǎo)型的增長(zhǎng)模式，而是要不斷滿足高端裝備產(chǎn)品的市場(chǎng)需求，持續(xù)加快轉(zhuǎn)型升級(jí)和提質(zhì)增效的步伐。由此可見(jiàn)，提質(zhì)增效已是裝備制造業(yè)必須面對(duì)的現(xiàn)實(shí)和改進(jìn)的方向。

對(duì)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的衡量已經(jīng)突破原有的量的積累，提質(zhì)增效是未來(lái)產(chǎn)業(yè)變革的動(dòng)力，但效率的提升與市場(chǎng)資源配置、資源利用水平、投入產(chǎn)出比例密切相關(guān)。近年來(lái)裝備制造業(yè)在規(guī)模快速擴(kuò)張的同時(shí)，是不是存在粗放型的發(fā)展?fàn)顩r?各子行業(yè)的產(chǎn)業(yè)投入向產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出效率如何?是否符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)和生態(tài)環(huán)境的要求?作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)重要產(chǎn)業(yè)支柱的裝備制造業(yè)，如何面對(duì)這些問(wèn)題，提質(zhì)增效、優(yōu)勝劣汰、快速適應(yīng)時(shí)代要求成為當(dāng)前一個(gè)重要的研究課題。

一、文獻(xiàn)回顧

效率一詞最早由Cary Jefferson等人在20世紀(jì)80年代引入中國(guó)，自此各種有關(guān)效率的研究層出不窮*衡量效率的術(shù)語(yǔ)種類(lèi)繁多，比如技術(shù)效率、生產(chǎn)效率、配置效率、經(jīng)濟(jì)效率、全要素生產(chǎn)效率、技術(shù)進(jìn)步等?；诒疚膽?yīng)用實(shí)際，這里僅從技術(shù)效率方面進(jìn)行文獻(xiàn)回顧。。技術(shù)效率是其中一種常用范疇，體現(xiàn)在不同領(lǐng)域與層面中。技術(shù)效率最早是由Farrell(1957)從要素投入角度提出的[2]，而后關(guān)于技術(shù)效率測(cè)度方法的文獻(xiàn)較多，大致包括兩種：一種是1978年由Charnes、Cooper和Rhodes在此基礎(chǔ)上提出的第一個(gè)非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)[3]；另一種是由Aginer等提出的參數(shù)隨機(jī)前沿分析法(SFA)[4]。SFA方法由于需要提前假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)，故對(duì)效率評(píng)價(jià)有失客觀，但卻考慮了隨機(jī)誤差；而DEA方法不需提前假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)，雖客觀性較強(qiáng)，但沒(méi)有考慮測(cè)量誤差和隨機(jī)噪音，效率評(píng)價(jià)值與前沿面的偏差都被歸因于技術(shù)非效率。

近年來(lái)，學(xué)者們利用非參數(shù)方法或參數(shù)方法對(duì)裝備制造業(yè)效率進(jìn)行了大量的研究。牛澤東(2012)利用隨機(jī)前沿分析方法對(duì)我國(guó)裝備制造業(yè)七個(gè)子行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行了測(cè)算，結(jié)果顯示通信制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率最高，通用制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率最低，并對(duì)其他子行業(yè)也進(jìn)行了排序[5]。張明親(2013)在資源環(huán)境約束下采用DEA方法對(duì)陜西省裝備制造業(yè)七個(gè)子行業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行了測(cè)算，研究表明發(fā)展最快的專(zhuān)用制造業(yè)、交通制造業(yè)的環(huán)境協(xié)調(diào)性最差，并對(duì)存在的問(wèn)題提出了針對(duì)性較強(qiáng)的建議[6]。徐雷(2011)利用DEA-Malmquist指數(shù)方法對(duì)1995—2008年我國(guó)裝備制造業(yè)七個(gè)子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)度，結(jié)果顯示我國(guó)裝備制造業(yè)還處于投入增長(zhǎng)階段[7]。逄紅梅(2014)利用DEA方法對(duì)我國(guó)裝備制造業(yè)及各子行業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)度并比較，認(rèn)為裝備制造業(yè)整體和子行業(yè)發(fā)展存在不一致性，結(jié)果表明遼寧省裝備制造業(yè)子行業(yè)分布在不同的發(fā)展象限內(nèi)，說(shuō)明子行業(yè)發(fā)展存在差異[8]。安甜甜(2013)利用DEA模型，從資本、勞動(dòng)力投入與產(chǎn)出的角度對(duì)遼寧省裝備制造業(yè)七個(gè)子行業(yè)進(jìn)行了分析，并提出了優(yōu)化各個(gè)行業(yè)投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的建議[9]。于雅倩(2014)引入資本和勞動(dòng)力投入指標(biāo)，利用DEA模型對(duì)遼寧省裝備制造業(yè)各子行業(yè)的產(chǎn)業(yè)效率測(cè)度和差異進(jìn)行了分析，其資本和勞動(dòng)力投入冗余結(jié)果展現(xiàn)出各子行業(yè)發(fā)展的差異[10]。

在當(dāng)今經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的大背景下，旨在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、提質(zhì)增效的綠色制造的地位越發(fā)突出。張青山(2015)認(rèn)為，服務(wù)型制造是當(dāng)今國(guó)際裝備制造業(yè)發(fā)展的一種新趨勢(shì)和新模式[11]。同樣，綠色制造也是未來(lái)裝備制造業(yè)發(fā)展的新態(tài)勢(shì)，但目前對(duì)裝備制造業(yè)全行業(yè)與子行業(yè)效率進(jìn)行分析時(shí)，投入指標(biāo)基本選擇資本或資產(chǎn)、勞動(dòng)力兩個(gè)方面。鑒于此，可在以下幾方面進(jìn)行拓展：第一，針對(duì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)所面臨的環(huán)境資源約束問(wèn)題，突破傳統(tǒng)投入指標(biāo)，引用能源指標(biāo)，更全面地反映裝備制造業(yè)對(duì)投入要素的轉(zhuǎn)化效率和利用水平；第二，引入能源指標(biāo)后通過(guò)各子行業(yè)技術(shù)效率水平差異的變化，能更客觀地掌握各子行業(yè)的投入冗余程度，制定更加科學(xué)的投入產(chǎn)出比例，避免盲目投資。

二、研究方法

針對(duì)后文實(shí)證分析的需要，本文著重介紹DEA非參數(shù)模型。該模型是基于Charnes、Cooper和Rhodes提出的第一個(gè)DEA模型——CCR模型逐漸演化的，假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變(Constant Return to Scale)，通過(guò)線性規(guī)劃來(lái)構(gòu)造生產(chǎn)前沿面。

CCR模型假設(shè)有N個(gè)具有可比性的決策單元(DMU)，每個(gè)DMU有M種類(lèi)型投入和S種類(lèi)型產(chǎn)出，其投入產(chǎn)出組合可用輸入向量xj和輸出向量yj表示，記為

通過(guò)線性規(guī)劃問(wèn)題求解每個(gè)DMU的投入產(chǎn)出比，在規(guī)模報(bào)酬不變情況下，該線性規(guī)劃問(wèn)題存在多個(gè)解。為解決這種情況，引入約束條件，將線性規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)換成對(duì)偶規(guī)劃問(wèn)題，如式(1)所示。

(1)

式中：λ為N×1常數(shù)向量；X為M×N投入矩陣；Y為S×N產(chǎn)出矩陣；θ(0<θ≤1)為第j個(gè)決策單元DMU的效率值，θ=1表示該決策單元為完全有效率，θ<1表示該決策單元非完全有效率，θ值越小表示越遠(yuǎn)離效率前沿面[12]。

Banker、Charnes和Cooper(1984)[13]在CCR模型基礎(chǔ)上提出了規(guī)模效益可變(Variable Return to Scale)情況下的BCC模型，該模型能將技術(shù)效率進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。BCC模型在CCR模型基礎(chǔ)上加入凸性約束條件[12]，具體表示為

(2)

通過(guò)式(1)、(2)可計(jì)算出技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率，其中技術(shù)效率等于純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積。

將式(2)加入松弛變量S-(Slacks)、S+(Surplus)，變?yōu)?/p>

(3)

三、新常態(tài)下裝備制造業(yè)的技術(shù)效率——以遼寧省為例*本文選取遼寧省為例，是因?yàn)橐肽茉粗笜?biāo)后，在全國(guó)性的年鑒中沒(méi)有反映出不同地區(qū)內(nèi)不同行業(yè)雙向能源指標(biāo)的數(shù)據(jù)，只有單一的地區(qū)或者行業(yè)數(shù)據(jù)，即能源指標(biāo)數(shù)據(jù)只能在某一省份的年鑒中獲得，不能開(kāi)展全國(guó)范圍內(nèi)的研究。

隨著產(chǎn)業(yè)變革和經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，新一輪老工業(yè)基地振興發(fā)展再次迎來(lái)重要機(jī)遇，而東北老工業(yè)基地的支柱產(chǎn)業(yè)——裝備制造業(yè)作為制造業(yè)的核心，在遼寧起著舉足輕重的作用。2013年遼寧省裝備制造業(yè)增加值同比增長(zhǎng)9.6%，占規(guī)模以上工業(yè)增加值的31.5%，其各行業(yè)增加值增長(zhǎng)率如圖1所示*除金屬制品業(yè)增加值的數(shù)據(jù)來(lái)源于2014年《遼寧省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》外，其他數(shù)據(jù)均來(lái)源于2013年《遼寧省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。。為簡(jiǎn)化各行業(yè)的名稱(chēng)，本文統(tǒng)一將金屬制造業(yè)、通用制造業(yè)、專(zhuān)用制造業(yè)、交通運(yùn)輸制造業(yè)、電氣制造業(yè)、通信制造業(yè)、儀器儀表制造業(yè)簡(jiǎn)寫(xiě)為JS、TY、ZY、JT、DQ、TX、YB。

圖1 遼寧省裝備制造業(yè)各行業(yè)增加值增長(zhǎng)率

從全國(guó)整體來(lái)看，遼寧省屬于裝備制造業(yè)基礎(chǔ)較好、發(fā)展較快的省份，但近年來(lái)卻被許多后起省份趕超，雖然遼寧的裝備制造業(yè)發(fā)展規(guī)模大，但獲利能力和競(jìng)爭(zhēng)力卻并不強(qiáng)[8]。由圖1可知，交通運(yùn)輸制造業(yè)增加值的增長(zhǎng)最為迅速，達(dá)到23.6%；增加值增長(zhǎng)最少的為通信制造業(yè)，僅為2.7%?？梢?jiàn)，裝備制造業(yè)各子行業(yè)的發(fā)展存在差異。李暉(2015)認(rèn)為，遼寧省通信制造業(yè)和儀器儀表制造業(yè)等新興裝備制造業(yè)發(fā)展相對(duì)滯后[14]。因此，選擇與重點(diǎn)培育符合經(jīng)濟(jì)新常態(tài)且有發(fā)展?jié)摿Φ淖有袠I(yè)是遼寧省裝備制造業(yè)改善現(xiàn)狀、加快轉(zhuǎn)型升級(jí)的途徑之一。

2015年遼寧省政府工作報(bào)告中指出，要積極推進(jìn)遼寧裝備制造業(yè)“走出去”戰(zhàn)略并大力發(fā)展高端裝備制造業(yè)，積極融入“一帶一路”發(fā)展戰(zhàn)略。因此在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，產(chǎn)業(yè)發(fā)展不僅僅是量的增長(zhǎng)，更應(yīng)多關(guān)注質(zhì)量、生態(tài)、生產(chǎn)效率與要素轉(zhuǎn)化率的提升，通過(guò)技術(shù)效率的提升來(lái)節(jié)約資源、改善生態(tài)環(huán)境和要素利用水平，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)實(shí)力。

本文技術(shù)效率實(shí)證研究應(yīng)用的是前文分析的適合多投入多產(chǎn)出情況的DEA模型，該模型更注重客觀性和參數(shù)估計(jì)的合理性。

1. 變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

技術(shù)效率測(cè)算基于投入和產(chǎn)出變量進(jìn)行，本文選用常用的工業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出變量。就投入變量而言，有關(guān)資本估算的文獻(xiàn)較多，對(duì)勞動(dòng)力和能源投入的討論次之。與其他變量不同，資本存量沒(méi)有直接觀察的數(shù)據(jù)，需采用其他可替代數(shù)據(jù)來(lái)估算。多數(shù)文獻(xiàn)中常用永續(xù)盤(pán)存法來(lái)估算，但估算出一個(gè)不變的折舊率用于不同年份和不同子行業(yè)過(guò)于粗糙[15]。鑒于此，本文直接采用統(tǒng)計(jì)年鑒中的固定資產(chǎn)凈值(固定資產(chǎn)原值-累計(jì)折舊)數(shù)據(jù)，一是為提高真實(shí)測(cè)算結(jié)果，不采用任何待估參數(shù)；二是面板數(shù)據(jù)涉及不同年份和不同子行業(yè)，采用同一折舊率有失實(shí)際性；三是固定資產(chǎn)凈值能較好地代表資本存量。勞動(dòng)力變量選取各行業(yè)年均就業(yè)人數(shù)來(lái)代替勞動(dòng)力投入指標(biāo)；能源變量選取各行業(yè)的煤炭消耗量(單位：萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤)作為衡量能源投入的指標(biāo)。

為使數(shù)據(jù)具有可比性，需對(duì)工業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)凈值按照相關(guān)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。工業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)凈值采用的價(jià)格平減指數(shù)分別為工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，以2008年為100進(jìn)行定基處理，得到以2008年為基期的可比時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于2009—2013年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《遼寧統(tǒng)計(jì)年鑒》，缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)充。

2. 實(shí)證結(jié)果分析

(1) 技術(shù)效率測(cè)算結(jié)果分析

應(yīng)用DEAP2.1軟件對(duì)2008—2012年遼寧省裝備制造業(yè)各行業(yè)的技術(shù)效率(crste)、純技術(shù)效率(vrste)和規(guī)模效率(scale)進(jìn)行測(cè)算，其中crste=vrste×scale，具體結(jié)果整理如表1所示，變化曲線如圖2所示。

表1 遼寧省裝備制造業(yè)各行業(yè)技術(shù)效率及分解值

圖2 遼寧省裝備制造業(yè)全行業(yè)技術(shù)效率及分解值變化曲線

由表1、圖2可知，從整體上看，裝備制造業(yè)技術(shù)效率存在差異，TY、JT、TX、YB顯示純技術(shù)效率等于或高于規(guī)模效率，JS、DQ顯示規(guī)模效率等于或高于純技術(shù)效率，而ZY在不同年份純技術(shù)效率和規(guī)模效率的表現(xiàn)存在較大差異，所以圖2顯示ZY的技術(shù)效率波動(dòng)幅度較大。同時(shí)，各子行業(yè)的技術(shù)效率水平整體上處于上升階段，這與一些文獻(xiàn)存在差異，如文獻(xiàn)[12]，原因在于本文引入了能源指標(biāo)?！哆|寧統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示，能源(單位：萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤)投入逐年減少，這與節(jié)能減排、綠色制造、經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)的要求步調(diào)一致，因此分析裝備制造業(yè)技術(shù)效率時(shí)，引入能源指標(biāo)較單純引入資本與勞動(dòng)力指標(biāo)能更全面地反映實(shí)際投入產(chǎn)出的轉(zhuǎn)出效能。

從橫向數(shù)據(jù)看，同一子行業(yè)在不同年份的技術(shù)效率水平(除TX外)存在差異。TX技術(shù)效率在2008—2012年均達(dá)到DEA有效，說(shuō)明TX在生產(chǎn)過(guò)程中已達(dá)到最優(yōu)的投入產(chǎn)出比，在現(xiàn)有技術(shù)條件下同比例增加投入可以帶來(lái)更大的產(chǎn)出，這也與當(dāng)前信息化的大環(huán)境吻合，是裝備制造業(yè)新的增長(zhǎng)點(diǎn)。TY、JT、YB行業(yè)表現(xiàn)出純技術(shù)效率等于或高于規(guī)模效率，說(shuō)明遼寧省裝備制造業(yè)應(yīng)該加大該行業(yè)的投入才度，使其行業(yè)規(guī)模符合技術(shù)發(fā)展要求。JS技術(shù)效率相對(duì)較低，效率值在0.8左右，且規(guī)模效率對(duì)技術(shù)效率具有推動(dòng)作用，而純技術(shù)效率對(duì)技術(shù)效率起到阻礙作用。這一觀點(diǎn)與張丹寧(2014)對(duì)中國(guó)裝備制造業(yè)七個(gè)子行業(yè)發(fā)展模式研究的結(jié)果相吻合，認(rèn)為JS發(fā)展模式屬于“雙無(wú)模式型”，存量和增量都不存在優(yōu)勢(shì)，缺少拉動(dòng)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的動(dòng)力，因此JS要在產(chǎn)業(yè)規(guī)模、技術(shù)創(chuàng)新等方面進(jìn)行突破[16]。

從縱向數(shù)據(jù)看，2008—2012年裝備制造業(yè)各子行業(yè)的效率差異較大。2008年金融危機(jī)后，各個(gè)行業(yè)的發(fā)展差異表現(xiàn)出行業(yè)資源利用水平的差異。2011年，ZY與TX間技術(shù)效率差距最大為0.302，說(shuō)明這兩個(gè)行業(yè)資源利用程度存在較大差別；規(guī)模效率是推動(dòng)ZY技術(shù)效率提升的關(guān)鍵，說(shuō)明該行業(yè)低端產(chǎn)品相對(duì)過(guò)剩、高端產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力較弱。2012年各行業(yè)技術(shù)效率差異逐漸縮小，均在0.850之上。這些變化說(shuō)明遼寧省裝備制造業(yè)在制度安排、技術(shù)創(chuàng)新以及管理效率方面均有提升，但仍存在進(jìn)步空間。

為更直觀地分析新常態(tài)下遼寧省裝備制造業(yè)的技術(shù)效率變化趨勢(shì)，根據(jù)表2的數(shù)據(jù)繪制遼寧省裝備制造業(yè)全行業(yè)技術(shù)效率趨勢(shì)圖(見(jiàn)圖3)。

由圖3可以看出，遼寧省裝備制造業(yè)全行業(yè)的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率均具有明顯的波動(dòng)性，其中純技術(shù)效率比技術(shù)效率和規(guī)模效率發(fā)展曲線走勢(shì)高一些，而技術(shù)效率曲線上下浮動(dòng)較大。

同時(shí)，遼寧省裝備制造業(yè)的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值小于1，說(shuō)明遼寧省裝備制造業(yè)技術(shù)效率均沒(méi)有達(dá)到DEA有效。純技術(shù)效率一直處于規(guī)模效率和技術(shù)效率之上，且技術(shù)效率最小，2011年達(dá)到最低點(diǎn)0.857，與生產(chǎn)前沿面相差15個(gè)百分點(diǎn)，這些都反映出遼寧省裝備制造業(yè)全行業(yè)技術(shù)效率還有提升的空間，全行業(yè)技術(shù)水平對(duì)其技術(shù)效率提升起到推動(dòng)作用。

表2 遼寧省裝備制造業(yè)各行業(yè)投入冗余情況

圖3 遼寧省裝備制造業(yè)各行業(yè)技術(shù)效率變化趨勢(shì)

(2) 投入冗余測(cè)算結(jié)果分析

根據(jù)DEAP 2.1軟件計(jì)算出的2008—2012年遼寧省裝備制造業(yè)各子行業(yè)目標(biāo)投入量*目標(biāo)投入量是根據(jù)投入項(xiàng)的徑量(Radial Movement)和差額(Slack Movement)的調(diào)整量與實(shí)際投入量共同計(jì)算出來(lái)的數(shù)據(jù)。與實(shí)際投入量平均值以及兩者的差值比較(見(jiàn)表2)，遼寧省裝備制造業(yè)個(gè)別行業(yè)在產(chǎn)出既定的情況下應(yīng)該降低投入。

遼寧省裝備制造業(yè)各行業(yè)技術(shù)效率不同，因此各行業(yè)的目標(biāo)投入量與實(shí)際投入量之間也存在較大差異，各行業(yè)投入冗余情況如表2所示。

表2的估算結(jié)果可作為各行業(yè)適量調(diào)整投入資源比例的參考。TY、JT、TX、YB四個(gè)行業(yè)不需調(diào)整投入量，差值比均為0，這些行業(yè)表現(xiàn)出的一個(gè)共同特征是純技術(shù)效率值均為1，也就是說(shuō)，這些行業(yè)能在現(xiàn)有技術(shù)條件下充分利用投入要素，達(dá)到最優(yōu)的投入產(chǎn)出比例。DQ行業(yè)存在微量調(diào)整，投入要素組合基本上能使產(chǎn)出最大化，表1中顯示DQ行業(yè)除2008年技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率小于1外，其余年份均等于1，達(dá)到DEA完全有效。JS和ZY行業(yè)的資本、勞動(dòng)力和能源的差值比均較大，尤其是JS行業(yè)，說(shuō)明這兩個(gè)行業(yè)提高技術(shù)效率要調(diào)整要素投入比例，在現(xiàn)有技術(shù)條件下充分發(fā)揮最優(yōu)投入產(chǎn)出比例的作用。

四、結(jié) 論

本文運(yùn)用DEA方法對(duì)2008—2012年遼寧省裝備制造業(yè)技術(shù)效率進(jìn)行實(shí)證分析，主要得出以下結(jié)論：

第一，突破傳統(tǒng)投入指標(biāo)，引入能源指標(biāo)，較前期文獻(xiàn)本文測(cè)算的技術(shù)效率及分解值發(fā)生變化。多數(shù)子行業(yè)如TY、JT、TX、YB顯示純技術(shù)效率高于規(guī)模效率，這使分析裝備制造業(yè)技術(shù)效率引入能源指標(biāo)較單純引入資本與勞動(dòng)力指標(biāo)能更全面地反映實(shí)際投入產(chǎn)出的轉(zhuǎn)出效能，更能體現(xiàn)新經(jīng)濟(jì)常態(tài)的要求。

第二，遼寧省裝備制造業(yè)全行業(yè)的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值小于1，表明全行業(yè)非DEA有效，存在改進(jìn)空間，另外也說(shuō)明各子行業(yè)存在發(fā)展差異，優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)行業(yè)對(duì)全行業(yè)技術(shù)效率提升與降低起絕對(duì)作用。TX在現(xiàn)有技術(shù)條件下對(duì)投入資源達(dá)到最大化利用，這也與當(dāng)前信息化大環(huán)境吻合，是裝備制造業(yè)新的增長(zhǎng)點(diǎn)。JS技術(shù)效率普遍偏低，說(shuō)明該行業(yè)對(duì)所投入要素未充分利用，存在資源浪費(fèi)的情況。

第三，各行業(yè)的投入冗余度存在較大差異。TY、JT、TX、YB四個(gè)行業(yè)不需調(diào)整投入量，DQ行業(yè)存在微量調(diào)整，JS和ZY行業(yè)存在較大調(diào)整。研究結(jié)果表明投入冗余度越小，行業(yè)優(yōu)勢(shì)越明顯，純技術(shù)效率越高?？梢?jiàn)，未來(lái)行業(yè)發(fā)展是技術(shù)創(chuàng)新與突破的展現(xiàn)，技術(shù)水平越高表明對(duì)現(xiàn)有資源利用率越高。

突破傳統(tǒng)投入指標(biāo)而引入能源指標(biāo)的技術(shù)效率和投入冗余分析，可以全面地掌握新常態(tài)下裝備制造業(yè)對(duì)投入資源的實(shí)際利用水平，擇優(yōu)發(fā)展子行業(yè)以真正實(shí)現(xiàn)全行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升。針對(duì)遼寧省其他實(shí)際情況，也可進(jìn)一步分析影響遼寧省裝備制造業(yè)子行業(yè)發(fā)展的深層次因素，提供更有價(jià)值的對(duì)策建議。本文的實(shí)證方法也可應(yīng)用到全國(guó)裝備制造業(yè)技術(shù)效率研究中，使其更為客觀化。

[1]石勇，張燕.新常態(tài)的中國(guó)裝備制造業(yè) [EB/OL].[2015-01-07].http：//mma.vogel.com.cn/2015/0107/news_469249.html.

[2]Farrel M J.The measurement of productive efficiency [J].Journal of Royal Statistical Society，1957，120(3)：253-281.

[3]Charnes A，Cooper W W，Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units [J].European Journal of Operational Research，1978，2(6)：429-444.

[4]Aigner D J，Lovell C A K，Schmidt P J.Formulation and estimation of stochastic frontier production function models [J].Econometrics，1977(6)：275-276.

[5]牛澤東，張倩肖.中國(guó)裝備制造業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率 [J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2012(11)：52-67.

[6]張明親，張騰月.資源環(huán)境約束下的陜西裝備制造業(yè)技術(shù)效率研究 [J].科技管理研究，2013(9)：109-112，120.

[7]徐雷.中國(guó)裝備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)變動(dòng)實(shí)證分析 [J].渤海大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2011(1)：121-124.

[8]逄紅梅.我國(guó)裝備制造業(yè)技術(shù)效率實(shí)證研究 [D].沈陽(yáng)：遼寧大學(xué)，2014.

[9]安甜甜.基于DEA模型的遼寧省裝備制造業(yè)效率對(duì)比分析 [J].鞍山師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2013，15(1)：41-45.

[10]于雅倩.遼寧裝備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)效率與其國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力關(guān)系研究 [D].沈陽(yáng)：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)，2014.

[11]張青山，李羚.裝備制造企業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型的路徑選擇 [J].沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2015，8(3)：231-235.

[12]逄紅梅.我國(guó)裝備制造業(yè)技術(shù)效率測(cè)算與空間分布研究 [J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2014(1)：34-41.

[13]Banker R D，Charnes A，Cooper W W.Some models for estmiating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis [J].Management Science，1984，30(9)：1078-1092.

[14]李暉，李思衡.遼寧省裝備制造業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)分析 [J].沈陽(yáng)大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2015，17(1)：1-4.

[15]陳詩(shī)一.中國(guó)工業(yè)分行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)估算：1980—2008 [J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)，2011，10(3)：736-776.

[16]張丹寧，陳陽(yáng).中國(guó)裝備制造業(yè)發(fā)展水平及模式研究 [J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2014(7)：99-114.

(責(zé)任編輯：張 璐)

Research on technical efficiency of equipment manufacturing industry under new normal

PANG Hong-meia, ZHU Weib
(a. School of Economics, b. School of Management, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China)

The quality and efficiency are a new mode for the development of equipment manufacturing industry under the new normal. Through breaking the traditional input index by introducing energy indicator, the actual level of technical efficiency and input redundancy is reflected in the whole industry and sub-sectors of the equipment manufacturing industry more comprehensively and more objectively. Taking a case of Liaoning Province, it is shown that through the introduction of energy indicator of DEA technical efficiency, the pure technical efficiency universally exists in the sub-sectors is higher than the efficiency of the scale is reflected, but the technical efficiency in the whole industry of equipment manufacturing industry in Liaoning Province is still non DEA effective; the sub-sectors with the pure technical efficiency value of 1, have the input redundancy ratio 0; the metal manufacturing industry performs worst among the 7 sub-sectors in terms of technical efficiency and input redundancy, while the performance of the communication manufacturing industry is the best. Those objectively reveal the difference between the various sub-sectors of the resource utilization and the redundancy of inputs.

new normal; equipment manufacturing industry; Data Envelopment Analysis (DEA); technical efficiency; input redundancy; resource utilization

2015-07-15

遼寧省教育廳人文社會(huì)科學(xué)項(xiàng)目(W2013023)； 遼寧省社科聯(lián)與高校社科聯(lián)合作課題(lslgslhl-116)。

逄紅梅(1978-)，女，遼寧岫巖人，講師，博士，主要從事產(chǎn)業(yè)組織理論等方面的研究。

14∶02在中國(guó)知網(wǎng)優(yōu)先數(shù)字出版。

http：∥www.cnki.net/kcms/detail/21.1558.C.20150917.1402.018.html

10.7688/j.issn.1674-0823.2015.05.07

F 223

A

1674-0823(2015)05-0414-06