王哲，沙國，胡偉

（皖西學(xué)院a.經(jīng)濟與管理學(xué)院；b.大別山發(fā)展研究院，安徽六安237012）

安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率測度
——基于DEA-malmquist指數(shù)模型

王哲a，b，沙國a，胡偉a

（皖西學(xué)院a.經(jīng)濟與管理學(xué)院；b.大別山發(fā)展研究院，安徽六安237012）

文章基于DEA-malmquist指數(shù)法，先從產(chǎn)業(yè)整體層面對2008-2015年安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP進行實證測算，得到各年份的TFP及其分解指數(shù)，然后分產(chǎn)業(yè)對安徽七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP變化率及其分解指數(shù)進行測算，得到各戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP年均變化率及其分解指數(shù)，進而揭示安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的增長源泉；再通過實證回歸分析，探討安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP變動的影響因素；最后提出了提升安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的具體對策建議。

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)；全要素生產(chǎn)率；DEA-Malmquist指數(shù)法；安徽省

一、引言及文獻綜述

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是引導(dǎo)未來經(jīng)濟社會發(fā)展的重要力量。在供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的背景下，發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)帶動生產(chǎn)效率的提升，將決定我國以及安徽省能否完成經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變、保持長久高增長率戰(zhàn)略目標。對于安徽省來說，發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)：①有利于安徽省搶抓新一輪經(jīng)濟和科技發(fā)展戰(zhàn)略機遇，加速科技與經(jīng)濟融合、創(chuàng)新驅(qū)動與產(chǎn)業(yè)發(fā)展融合，加快產(chǎn)業(yè)的升級換代，打造未來區(qū)域支撐產(chǎn)業(yè)，積極培育安徽崛起的“制高點”；②有利于推進安徽供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，更好地發(fā)揮制度變革、結(jié)構(gòu)優(yōu)化和要素升級“三大發(fā)動機”的作用，加速形成科學(xué)化、集約化、可持續(xù)化的發(fā)展路徑，高起點建設(shè)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，加快形成安徽未來經(jīng)濟發(fā)展的新“增長點”。

國外在全要素生產(chǎn)率（TFP）測度方面有參數(shù)方法和非參數(shù)方法。參數(shù)方法包括C-D函數(shù)法（由索洛提出）、代數(shù)指數(shù)法和超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)法［1］；非參數(shù)方法包括指數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和DEAMalmquist指數(shù)法。美國的羅伯特·索洛（R·Solow）于1957年建立的索洛模型是首次對全要素生產(chǎn)率進行量化研究。該模型將技術(shù)進步引入到經(jīng)濟增長模型中，將扣除勞動和資本貢獻外總產(chǎn)出增長率中未被解釋的部分歸為技術(shù)進步，即全要素增長率［2］，被后來學(xué)者稱為“索洛余值（SRA）”。隨后，美國Denison &Jorgenson的研究注意到資本和勞動投入的不同質(zhì)，將資本和勞動按不同類型進行分類測量，進行了要素投入度量的改進；羅默（Romer，）又對內(nèi)生增長理論進行了拓展。首次將全要素生產(chǎn)率（TFP）增長分解成前沿技術(shù)和相對前沿技術(shù)效率的變化的經(jīng)濟學(xué)家是Nishinizu和Page［3］；瑞典的Malmquist最早提出了Malmquist指數(shù)法，而Fare等首次應(yīng)用該方法將TFP的增長分解為技術(shù)進步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的變化［1］；Charnes、Cooper及Rhodes等后來發(fā)展了評價決策單元相對有效性的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，即DEA，其中第一個模型是CCR模型［4］；后來Caves、Chris?tensen、Diewert又在該模型基礎(chǔ)上提出了指數(shù)法構(gòu)造法結(jié)合的DEA-Malmquist模型來測算全要素生產(chǎn)率的CCD模型。

國內(nèi)有關(guān)TFP測度研究起步較晚，主要是將國外理論運用到國內(nèi)經(jīng)濟實踐中進行測度研究，主要包括三個方面：①研究層面涉及國家層面和區(qū)域?qū)用?，國家層面主要集中在全國TFP的測算（張少華等，2014）［5］及其影響因素分析（陳星星，2014）［6］以及國家或區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展受TFP的影響方面的研究（章祥蓀等，2008）［7］；②研究對象涉及宏觀經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)，其中工業(yè)TFP的估算較多（吳傳清等，2014）［8］，也有區(qū)域農(nóng)業(yè)TFP的測算（方福前等，2010）［9］和服務(wù)業(yè)TFP的測算（王美霞，2013）［10］；③參數(shù)方法和非參數(shù)方法是通常被采用的兩類方法，其中被采用頻率較高的方法是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)法（SFA）［3］。

近幾年，學(xué)術(shù)界對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)效率的研究開始活躍。由于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是我國幾年前提出的新概念，所以國外學(xué)界沒有對其進行過專門研究。國內(nèi)學(xué)者熊正德、詹斌等（2011）基于DEA和Logit模型，對我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率進行測算［11］；肖興志、謝理（2011）通過面板To-bit模型分析了企業(yè)規(guī)模及不同創(chuàng)新方式對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的影響路徑，以及不同產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新效率的影響程度［12］；鄔龍、張永安（2013）基于產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)，運用隨機前沿分析方法（SFA）對北京市兩大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進行了比較分析［13］；呂巖威和孫慧（2013）等基于行業(yè)面板數(shù)據(jù)，分別運用DEA法和SFA發(fā)對我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)效率進行測度分析［14］?？v觀國內(nèi)研究可知，對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)效率的研究主要集中在金融效率、創(chuàng)新效率以及技術(shù)效率等方面，而對我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其測算研究卻很少。目前只有齊峰（2015）運用基于DEA的Malmquist指數(shù)法實證測度了我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的TFP，并得出相關(guān)結(jié)論［15］；楊震宇（2016）利用行業(yè)面板數(shù)據(jù)以及索羅殘差法測算了我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP及其收斂性［16］。

本文在上述研究基礎(chǔ)上，運用基于DEA模型的Malmquist指數(shù)法，實證測算安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解指數(shù)，并嘗試線性回歸分析其TFP增長率變化率及其影響因素，以揭示安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)增長的源泉。

二、研究方法、指標選取及數(shù)據(jù)來源

（一）基于DEA模型的Malmquist指數(shù)法

Malmquist指數(shù)法現(xiàn)已被廣泛用于全要素生產(chǎn)率（TFP）的測度分析。該方法的基本思路是采用投入—產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)造出生產(chǎn)前沿面函數(shù)，通過DEA的非參數(shù)線性規(guī)劃模型求解距離函數(shù)，即計算每個決策單元分別在t和t+1時期與生產(chǎn)前沿的距離，表示在兩個不同時段的生產(chǎn)率變化，從而得出相對效率的變動［17］。使用該方法主要優(yōu)點有：一是可以同時容納多個投入與多個產(chǎn)出變量來分析生產(chǎn)效率；二是無須設(shè)定具體的函數(shù)形式來反映變量之間的關(guān)系，即使有函數(shù)關(guān)系也無須施加任何約束條件；三是只要有投入-產(chǎn)出的已知數(shù)據(jù)，不受其單位的影響。

本文將安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分別作為單獨的生產(chǎn)決策單元，運用DEA-Malmquist指數(shù)構(gòu)建每個時期產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的最佳前沿面，然后把每期每個細分產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)情況同當期的最佳前沿面進行比較，分析其全要素生產(chǎn)率變化。計算方法說明如下：

（1）式中，上標t和t+1分別代表不同的時期，下標i表示某個產(chǎn)業(yè)，x表示的是投入，y表示的是產(chǎn)出。t期和t+1期投入向量和產(chǎn)出向量分別用（xti,yi

t）分別表示以t時期技術(shù)為參照的t期和t+1期的距離函數(shù)，式（1）表達了以t期為基期的t+1期全要素生產(chǎn)率（TFP）的變化。當TFP＞1，表明TFP呈增長趨勢；當TFP＜1，表明TFP呈下降趨勢。

對式（1）進行變形，即分解DEA-Malmquist指數(shù)，得到結(jié)果式（2）如下：

（3）式是以t期為基期的t+1時期i產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率變化指數(shù)（EFFCH），它評估了每個決策單元（產(chǎn)業(yè)）從t期到t+1期與前沿面的距離程度，從而觀測要素投入規(guī)模是否最優(yōu)，要素利用程度是否最優(yōu)。當EFF大于1時，表明與上一期相比，當期生產(chǎn)更接近前沿面，技術(shù)效率改善了；當EFF小于1時，表明與上一期相比，當期生產(chǎn)更遠離前沿面，技術(shù)效率惡化了。

（4）式是i產(chǎn)業(yè)在t+1期的技術(shù)進步變化指數(shù)，它是測算以t期為基期的t+1期生產(chǎn)前沿面的外推移動指標，反映了產(chǎn)業(yè)技術(shù)是否有了創(chuàng)新，是否提升了技術(shù)水平；先進設(shè)備是否被引進、生產(chǎn)工藝是否改進以及研發(fā)新產(chǎn)品能力是否提升等是其經(jīng)濟意義。當TEC大于1時，表明當期出現(xiàn)向外移動的生產(chǎn)前沿面，反映決策單元有了技術(shù)進步；當TEC小于1時，表明當期出現(xiàn)向外內(nèi)移動的生產(chǎn)前沿面，反映決策單元技術(shù)退步了。

這樣就把TPFCH（全要素生產(chǎn)率變化）分解成為和TECHCH（技術(shù)進步變化）。

上述（1）、（2）式是在生產(chǎn)規(guī)模報酬假定不變的前提條件下，而在可變的生產(chǎn)規(guī)模報酬條件下，可以將EFFCH（技術(shù)效率變化）再分解成為PECH（純技術(shù)效率變化）和SECH（規(guī)模效率變化）［17］，其分解過程如下：

（6）式是以t期為基期的t+1期純技術(shù)效率變化指數(shù)（PECH），它反映的是既定資源投入和技術(shù)水平下，行業(yè)產(chǎn)出能力的自身提供情況，其真正經(jīng)濟意義是反映閑置要素的利用程度和資源配置效率的高低。

（7）式是以t期為基期的t+1期規(guī)模效率變化指數(shù)（SECH），它反映的是既定技術(shù)水平下，要素投入的增加所帶來的收益的變化。其經(jīng)濟含義是考量行業(yè)投入規(guī)模的合理化程度。

（二）指標選取及數(shù)據(jù)來源

根據(jù)DEA理論，按照Malmquist指數(shù)分析原理，測度產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率所需要選取的指標包括投入指標和產(chǎn)出指標。勞動要素投入和資本要素投入是主要的投入要素指標。關(guān)于勞動要素的投入，職工工作總時間、職工總?cè)藬?shù)以及工資總額等是國內(nèi)學(xué)者主要使用的衡量指標，本文基于數(shù)據(jù)的可獲得性、準確性以及可比較性，使用行業(yè)的年平均從業(yè)人員數(shù)進行衡量。在資本要素投入方面，固定資產(chǎn)原值和固定資產(chǎn)凈值是國內(nèi)學(xué)者經(jīng)常選用的指標。因為資本投入既包括本期投入又包括前期折舊后的資本量，且是一個存量概念，與其他類似變量指標相比，資本存量在反映企業(yè)的資本要素投入時更準確合理，所以本文在衡量行業(yè)每年的資本投入指標時選取固定資本存量指標。由于我國統(tǒng)計數(shù)據(jù)中沒有直接的資本存量數(shù)據(jù)，本文根據(jù)國際流行的永續(xù)盤存法（PIM）進行測算［8］，計算公式為：

（8）式中，t期和t-1期的資本存量分別用Kit和Kit－1表示，Iit表示t期的固定資產(chǎn)投資額，τk為資本折舊率。其中，折舊率的設(shè)定復(fù)雜而靈活，基于國內(nèi)學(xué)者的研究基礎(chǔ)，本文將資產(chǎn)折舊率（τk）設(shè)定為6%。

總產(chǎn)值、增加值、總產(chǎn)量、凈產(chǎn)值以及利潤總額等是衡量行業(yè)產(chǎn)出的主要指標。行業(yè)總產(chǎn)值是反映行業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的重要指標，而與其他產(chǎn)出指標如行業(yè)總產(chǎn)值、主營業(yè)務(wù)收入相比，增加值能有效全面反映行業(yè)的產(chǎn)出水平，但考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取總產(chǎn)值作為行業(yè)的產(chǎn)出指標。利潤總額是衡量行業(yè)經(jīng)營效益與盈利能力的一個重要指標，選其作為產(chǎn)出變量，更能有效反映行業(yè)有關(guān)投入指標的選取。

《中共安徽省委、安徽省人民政府關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的意見》于2011年3月發(fā)布，安徽確立了重點發(fā)展八大類戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。但是由于公共安全產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)不全，因此，本文實際實證分析時以安徽七大類戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)為研究對象。依據(jù)《我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2012）》標準，本文面板數(shù)據(jù)統(tǒng)計區(qū)間為2008-2015年，共計8年，可滿足本文的研究需要。全要素生產(chǎn)率測算出的是兩年之間的變化率。本文有關(guān)變量的原始數(shù)據(jù)主要來源于安徽省經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報（2010-2015）和歷年的《安徽省工業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《安徽省統(tǒng)計年鑒》以及各省轄市統(tǒng)計年鑒等，數(shù)據(jù)換算成以2008年為基期的折算數(shù)據(jù)。

三、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的實證分析

（一）戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)各年TFP變化率及其分解

采用DEAP2.1軟件來測算DEA-malmquist指數(shù)，先從產(chǎn)業(yè)整體層面對2008-2015年安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的樣本數(shù)據(jù)進行實證測算，得到各個年份的全要素生產(chǎn)率（TFP）及其分解指標，并求出各個指標的幾何平均值，結(jié)果見表1所列。

表12008 -2015年安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP變化率及其分解

從表1可以看出，2008-2015年安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）變化率整體呈現(xiàn)增長趨勢，年均增長率為3.6%；各個年份TFP變化率呈現(xiàn)一定的差異性（折線圖如圖1）；除2008年受國際金融危機影響而導(dǎo)致TFP變化率小于1外，其余每個年份TFP變化率均大于1；其中，2015年的增長幅度最大，達到8.5%，是因為該年全要素生產(chǎn)率的四個分解指標的變化率均大于1。進一步分析可知，在2008-2015年間TFP年均變化率的分解指標中，除技術(shù)進步率（techch）年均變化率小于1以外，技術(shù)效率（effch）、純技術(shù)效率（techch）和規(guī)模效率（sech）年均變化率均大于1；2008-2015年間每年的技術(shù)效率變化率均大于1，絕大部分年份（除2009年）的純技術(shù)效率（techch）變化率均大于1?？梢?，安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP整體增長主要依賴于技術(shù)效率（effch）以及純技術(shù)效率（techch）的提升而不是技術(shù)進步率（techch）。這一方面反映了安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)在發(fā)展中注重制度創(chuàng)新，企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營中注重管理水平的提高；另一方面也反映了安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新仍然不足，較缺乏優(yōu)勢技術(shù)和項目。另外，分解指標中的規(guī)模效率年均增長率很小，只有0.4%，這說明安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)缺乏規(guī)模優(yōu)勢，聯(lián)系實際也可以知道安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)仍然存在企業(yè)規(guī)模偏小、缺乏領(lǐng)軍的龍頭企業(yè)和集聚化發(fā)展態(tài)勢。

圖1 安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP及其分解指標的變化趨勢

（二）戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP年均變化率及其分解指數(shù)

應(yīng)用DEAP2.1軟件對安徽七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)進一步測算，得到2008-2015年間安徽各戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP年均變化率及其分解指數(shù)，并求出各個指標的幾何平均值，見表2所列。

表22008 -2015年間安徽省各戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP年均變化率及其分解

從表2可以看出，2008-2015年間安徽省各個戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）年均變化率均大于1，呈現(xiàn)正的增長趨勢；其中，TFP年均增長率最大的產(chǎn)業(yè)是生物產(chǎn)業(yè)，年均增長率達到6.7%，是因為其TFP的4個分解指標的年均變化率均大于1；同時，也可以看出安徽各戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP變化率存在一定的差異性，但差異不是很明顯。進一步分析可知，在TFP的4個分解指標中，各個戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率（effch）和純技術(shù)效率（pech）均大于1；而除生物產(chǎn)業(yè)外，各個戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進步率（techch）均小于1。這表明，2008-2015年間安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍然依賴制度創(chuàng)新和管理水平的提升而導(dǎo)致的資源配置效率和技術(shù)效率（effch）的提高，技術(shù)進步率（techch）對提升安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP沒有起到明顯的促進作用。同時，也說明技術(shù)創(chuàng)新不足仍然是安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的短板。表2的分析結(jié)果與上述表3的分析結(jié)果完全一致。

（三）戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率變動的影響因素分析

1.模型構(gòu)建及指標數(shù)值

為了進一步揭示安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率變動的影響因素，在構(gòu)建數(shù)據(jù)模型時，仍然選取2008-2015年安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)各行業(yè)數(shù)據(jù)，然后對安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP的影響因素進行實證回歸分析。借鑒國內(nèi)學(xué)界研究成果，筆者認為影響戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP的最可能因素大體包括行業(yè)發(fā)展規(guī)模、科技創(chuàng)新方面指標。由于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是由科技創(chuàng)新所催生、技術(shù)應(yīng)用支撐的新型產(chǎn)業(yè)，其在發(fā)展中的最根本特征是技術(shù)引領(lǐng)和創(chuàng)新驅(qū)動，所以在指標設(shè)計上應(yīng)側(cè)重科技創(chuàng)新指標。為此，我們構(gòu)建以下計量模型:

（9）式中，Expit為被解釋變量，即全要素生產(chǎn)率（TFPit）及其分解指標；β為解釋變量的待估參數(shù)；i= 1,2,…,7，表示戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)第i個行業(yè)；t= 2008,2009,…,2015，表示產(chǎn)業(yè)第t時期；X1表示戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值，屬于產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模指標；X2、X3、X4、X5分別表示安徽省的R&D投入、R&D產(chǎn)出（專利授權(quán)數(shù)）、技術(shù)售讓數(shù)量、每萬人R&D人數(shù)，屬于科技創(chuàng)新指標；εi代表隨機殘差，假設(shè)服從標準正態(tài)分布。

根據(jù)歷年安徽省經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報（2010-2015）、《安徽省工業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《安徽省統(tǒng)計年鑒》等有關(guān)數(shù)據(jù)，經(jīng)過整理計算得到變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果數(shù)據(jù)，并對統(tǒng)計結(jié)果數(shù)據(jù)進行標準化，結(jié)果見表3所列。

表3 變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果標準化數(shù)據(jù)

2.回歸結(jié)果分析

運用EViews6.0軟件對上述各年指標標準化數(shù)值進行分析，考察5個因素指標對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）變動的影響，結(jié)果見表4所列。

表4 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP影響因素的回歸結(jié)果

其中，xi（i=1，2，3，4，5）分別表示為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值（億元）、R&D投入（億元）、專利授權(quán)數(shù)（個）、技術(shù)售讓（億元）和每萬人R&D人數(shù)。

從表4可以看出，依據(jù)回歸方程結(jié)果，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值、R&D投入（億元）、技術(shù)售讓（億元）對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP有明顯正影響，而專利授權(quán)數(shù)（個）、每萬人R&D人數(shù)指標因素對TFP沒有推動作用。

具體分析：第一，產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值對安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）產(chǎn)生了顯著正影響，這表明隨著行業(yè)和企業(yè)規(guī)模的擴大，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)制度在優(yōu)化創(chuàng)新以及企業(yè)管理水平在提高，致使行業(yè)技術(shù)利用效率和純技術(shù)效率的提升，進而推動了安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP的提升；第二，R&D投入（億元）和技術(shù)售讓（億元）對安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP產(chǎn)生了顯著正影響，這是因為R&D投入與積累是科技創(chuàng)新的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是創(chuàng)新活動的前提保障；技術(shù)售讓額大小是反映創(chuàng)新成果實際轉(zhuǎn)化到生產(chǎn)領(lǐng)域的重要指標，是落實“科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”的關(guān)鍵，只有讓科技創(chuàng)新成果在生產(chǎn)實踐中廣泛應(yīng)用，才能有效地提高行業(yè)全要素生產(chǎn)率。近幾年安徽的R&D經(jīng)費支出持續(xù)增長（2015年增長9.8%，總額為432億元），技術(shù)售讓額逐年增加（2015年是190.5億元，包括引進技術(shù)），有效地推動了安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP的提升；第三，專利授權(quán)數(shù)（個）是創(chuàng)新成果的直接反映，盡管安徽省從事研發(fā)活動人員隊伍較龐大（2015年是18.7萬人），專利申請數(shù)量較多（2015年授權(quán)專利59 039件），近幾年位居中部地區(qū)第一，但專利質(zhì)量可能并未同步提高，并且能夠轉(zhuǎn)化和實際轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)實踐的不夠理想，對提高安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP沒有起到明顯的推動作用。

上述第一與第二的分析結(jié)果表明，安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）的提升是依靠行業(yè)技術(shù)效率（effch）和純技術(shù)效率（pech）的提高，而第三的分析表明，技術(shù)進步率（techch）對安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TFP的提升沒有起到促進作用，說明安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的科技支撐力量和創(chuàng)新驅(qū)動能力仍然不足。這里的分析結(jié)果與表1、表2分析結(jié)果一致。

四、政策建議

（1）實施戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)聚集發(fā)展工程，擴大規(guī)模優(yōu)勢。繼續(xù)擴大安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模，在規(guī)模優(yōu)勢基礎(chǔ)上，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢和提升企業(yè)管理水平，進而提高行業(yè)技術(shù)利用效率和純技術(shù)效率。具體措施：按照“創(chuàng)新引領(lǐng)、集聚發(fā)展、省市聯(lián)動”的原則，在重點戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，按照“領(lǐng)軍企業(yè)—重大項目—產(chǎn)業(yè)鏈—產(chǎn)業(yè)集群—產(chǎn)業(yè)基地”模式格局，打造一批戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集聚基地，突出“高新優(yōu)特”產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，發(fā)揮集聚效應(yīng)，增強輻射能力，提升規(guī)模效率和規(guī)模優(yōu)勢，進而提高安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

（2）加大R&D投入與積累，形成雄厚的R&D資金積累，夯實科技創(chuàng)新對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)支撐作用的物質(zhì)基礎(chǔ)。具體措施：①加強政策引導(dǎo)，完善R&D活動激勵機制，鼓勵戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)積極主動開展R&D活動；②建立健全政府、企業(yè)、個人、外資的多元化R&D投入體系，并設(shè)置戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)政府專項R&D基金，主動地進行戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)R&D投入，這樣才能解決好R&D經(jīng)費籌措和管理問題；③圍繞產(chǎn)業(yè)鏈部署創(chuàng)新鏈、圍繞創(chuàng)新鏈完善資金鏈；④鼓勵金融機構(gòu)擴大對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)科技貸款的優(yōu)惠和規(guī)模；利用眾籌等互聯(lián)網(wǎng)金融平臺，為中小型戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)R&D投入拓展融資渠道。

（3）遵循“技術(shù)成果商業(yè)化路線圖”加速科技成果轉(zhuǎn)化。專利授權(quán)數(shù)（創(chuàng)新成果）的增長與技術(shù)進步率是一致的，但與創(chuàng)新成果實際轉(zhuǎn)化率是兩回事，而技術(shù)售讓額大小反映了技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化率。安徽每年的專利授權(quán)數(shù)較多，創(chuàng)新成果豐富，但能夠真正實現(xiàn)轉(zhuǎn)化應(yīng)用的不多。因此，應(yīng)采取的具體措施：①要走“政、產(chǎn)、學(xué)、研、用”相結(jié)合的科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化協(xié)同之路，構(gòu)建協(xié)同創(chuàng)新轉(zhuǎn)化有效機制；②按照科技成果的“研究→開發(fā)→商業(yè)化→產(chǎn)業(yè)化”路線圖，完善技術(shù)創(chuàng)新與售讓，推進創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化；③要實現(xiàn)從“科研成果轉(zhuǎn)化型”創(chuàng)新向“企業(yè)需求引領(lǐng)型”創(chuàng)新轉(zhuǎn)變，向企業(yè)對口轉(zhuǎn)化成果；④支持銀行探索股權(quán)投資與信貸投放相結(jié)合的模式，為科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化提供組合金融服務(wù)。最終提高科技成果向安徽戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)實際的轉(zhuǎn)化率，提高其全要素生產(chǎn)率。

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Measurement of Total Factor Productivity of Strategic Emerging Industries in Anhui Province—Based on DEA-Malmquist Index Method

WANG Zhea,b,SHA Guoa,HU Weia
(a.Department of Economics and Management;b.Dabie Mountain Industrial Acceptance and Innovation Institute, West Anhui University,Lu’an 237012,China)

Based on the DEA-malmquist index method,the paper has conducted an empirical measurement of the TFP of the strategic emerging industries in Anhui province from 2008 to 2015 from the perspective of the whole industry.As a result,the TFP index and its decomposition have been calculated.Then the paper has carried out the research from the angle of different industries,so as to gain the average annual change rates of TFP of the seven strategic emerging industries in the province and their decomposition index.Afterwards, the paper has continued to analyze the growth source of the strategic emerging industries in Anhui province,thus to explore the impact factors for the change of TFP.Finally the paper,on the basis of the above analysis,puts forward some specific countermeasures to improve the TFP of the strategic emerging industries in Anhui province.

strategic emerging industries;total factor productivity;DEA-Malmquist index method;Anhui province

F062.9

A

1007-5097（2017）06-0025-06

［責(zé)任編輯：張兵］

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.06.004

2017-02-16

安徽省高校人文社會科學(xué)研究重大項目（SK2013ZD09）；安徽省支持本科高校發(fā)展能力提升計劃項目（060404130002）；皖西學(xué)院應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)重點學(xué)科建設(shè)項目（0060201131406）；皖西學(xué)院應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)教學(xué)團隊項目（00901120045）

王哲（1972-），男，安徽六安人，副教授，管理學(xué)碩士，大別山區(qū)產(chǎn)業(yè)承接與創(chuàng)新研究所所長，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)，區(qū)域經(jīng)濟學(xué)；沙國（1976-），男，安徽霍邱人，講師，碩士，研究方向：計量經(jīng)濟學(xué)；胡偉（1976-），男，安徽六安人，講師，碩士，研究方向：管理科學(xué)。