在1990-2008年的19年间，1993年、2000年、2003年、2004年和2008年这5年的效率值为1，说明这5年浙江R&D投入产出是有效的，除非增加新种类的投入要素，否则无法继续增加任何现有产出，或者除非减少某种产出，否则无法减少任何现有的投入量。

　　从图1中可以看出，反映浙江R&D投入绩效的折线图位置较高，除1990-1992年以及个别年份外，相对效率得分基本上在0.8以上。从时间序列来看，非DEA有效的决策单元的相对利用效率达到0.841，效率较高。特别是1995-2004年间，除1999年得分在0.9以下，其余年份均保持了较好的绩效水平。从具体指标来看，浙江R&D活动经费支出及R&D人员均存在投入冗余，多出的投入量并没有发挥应用的效用，这表明在保持现有产出水平的前提下，应减少投入，达到目标值，使决策单元的R&D投入绩效转变为DEA有效。

　　利用SPSS13. 0对样本期内浙江省科技投入产出相对效率与经济增长率进行相关分析，计算结果表明相关系数仅为0.0341，这一点从图1中也得到了反映，经济增长率曲线和R&D投入的效率曲线的波动没有明显的一致趋势，说明投资效率与浙江省经济增长率之间没有相关性，从另一侧面也反映了浙江经济增长主要靠要素投入的增长而非依靠技术进步。

　　四、基于面板数据的浙江制造行业R&D投入相对效率实证研究

　　为了进一步分析浙江各地区及主要行业的R&D投入的效率水平，本文再采用基于DEA方法的Malmquist生产力指数进行测算，进而考察浙江主要制造业之间的R&D投入效率差异，该指数又被分解为几个指数，从而能得到更为细致的动态分析结果和深入了解绩效动态变化的原因。

　　Fare等(1994)定义的Malmquist生产力指数(Malmquist Productivity Index，简称MPI)是在Farrell(1957)的效率衡量方法基础上提出的[5]，它表示为：

　　Malmquist 生产力指数可以分解为经济效率变动及技术变动的乘积，即：

　　其中，EC代表技术效率变化指数，测度了从t到t+1每个决策单元到生产前沿面的追赶程度。如果技术效率大于1，表明了决策单元的生产更接近生产前沿面，相对技术效率有所提高，其改变主要由创新系统的制度改革、组织变化等引起。TC代表技术进步变化指数，它测度了生产前沿从t到t+1的移动。若技术进步变动指数大于1，表明生产前沿面向外移动，即出现了技术进步，反映了创新生产活动或者引进先进创新技术的结果;而如果技术进步指数小于1，说明技术退步。

　　技术效率变动指数又可以进一步分解为纯技术效率变动和规模效率变动。因此，Malmquist生产力指数最终可以分解为规模效率、纯技术效率、技术进步率的乘积，即：

　　其中，SC代表规模效率变动，度量了可变规模收益(VRS)与不变规模收益(CRS)之间波动的变化，用不变规模收益计算所得的距离函数与可变规模收益下的距离函数的比值表示。PEC代表纯技术效率变动指数，它是基于可变规模收益计算所得。

　　当Malmquist生产力指数大于1时，全要素生产率水平提高，且构成Malmquist生产力指数的三个变化率具有类似的特征，即当某一变化率大于1时，表明其是全要素生产率增长的源泉;反之，则是导致全要素生产力降低的根源。[6]

　　本文选取浙江27个主要制造业作为决策单元(DMU)。考虑数据的可获得性和科学性，投入变量仍为R&D活动经费支出和R&D人员数，产出指标为发明专利授权量和工业新产品产值。选择输入的数据期数为3期，从2006年到2008年。计算结果如表3所示。

　　表3 行业平均Malmquist生产力指数及其分解(2006-2008) 行业 技术效率 技术进步 纯技术效率 规模效率 Malmquist指数 电气机械及器材制造业 1.015 0.608 1.000 1.015 0.656 纺织服装、鞋、帽制造业 1.466 0.630 1.533 0.957 0.989 纺织业 1.001 0.673 1.000 1.001 0.699 非金属矿物制品业 0.822 0.563 0.644 1.597 0.465 工艺品及其他制造业 0.937 0.438 0.960 0.980 0.466 黑色金属冶炼及压延加工业 1.175 0.816 1.260 0.879 1.183 化学纤维制造业 0.824 0.784 0.882 0.950 0.648 化学原料及化学制品制造业 1.113 0.649 0.959 1.143 0.780 家具制造业 0.943 0.478 1.000 0.943 0.449 交通运输设备制造业 0.978 0.693 0.917 1.100 0.741 金属制品业 1.356 0.561 1.013 1.399 0.760 木材加工及木、竹、藤、棕、草制 1.265 0.508 1.100 1.183 0.645 农副食品加工业 1.723 0.535 1.829 0.888 0.952 皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业 1.019 0.719 1.000 1.019 0.735 食品制造业 2.456 0.570 1.878 1.014 1.542 塑料制品业 1.387 0.582 1.089 1.273 0.798 通信设备、计算机及其他电子设备 1.072 0.497 0.926 1.403 0.528 通用设备制造业 1.143 0.543 1.056 1.270 0.617 文教体育用品制造业 1.502 0.650 1.000 1.502 0.826 橡胶制品业 1.218 0.791 1.488 0.799 1.158 医药制造业 1.171 0.571 0.910 1.326 0.685 仪器仪表及文化、办公用机械制造 0.825 0.456 0.502 1.650 0.340 饮料制造业 0.876 0.620 0.992 0.967 0.554 印刷业和记录媒介的复制 1.266 0.604 1.575 0.774 0.809 有色金属冶炼及压延加工业 1.033 0.773 1.136 0.931 0.862 造纸及纸制品业 1.021 0.706 1.258 0.815 0.768 专用设备制造业 1.347 0.601 1.184 1.146 0.814 平均值 1.183 0.615 1.114 1.108 0.758 注：行业数据以规模以上工业为统计值

　　1.总体特征

　　从各制造业R&D投入绩效增长的结构来看，2006-2008年间，各制造业绩效的增长主要来自于技术效率的改善，而不是技术进步。技术效率为R&D投入绩效的年增长平均贡献了18.3个百分点，有力地推动了绩效的增长，说明资源运用效率提高。然而，技术进步变动指数仅为0.615，出现负增长，说明技术进步下降。由于技术进步指数始终处在低位，虽然资源配置效率要高于技术进步效率，但并没有带来R&D投入绩效的大幅提升，Malmquist指数仅为0.758，反而下降了24.2个百分点。

　　2.行业差异及指标分析

　　从Malmquist指数的行业差异来看，黑色金属冶炼及压延加工业、食品制造业、橡胶制品业3个行业的效率均超过1，即这些行业在2006-2008年的R&D投入绩效呈现增长的态势。其中，增长速度最快的行业是食品制造业，年均增长速度达到54.2%，而增长最慢的是橡胶制品业，年均增长速度为15.8%。在这3个行业的绩效增长中，仍然是技术效率的贡献起了主要作用。但是，并不能由此得出这些行业的规模效率较其他行业更高(橡胶制造业的规模效率甚至较低)，其技术效率的提高主要来自于纯技术效率的改善，而非规模因素。

　　非金属矿物制品业、工艺品及其他制造业、家具制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造这4个行业的绩效最低，主要原因在于技术进步下降，事实上，这4个行业的规模效率并不低，处于较高水平。特别需要说明的是，仪器仪表及文化、办公用机械制造行业属于高技术行业，其绩效指数最低，这种反常的情形值得关注。3年间，仪器仪表及文化、办公用机械制造业规模效率迅速提高，居所有行业之首，但总体效率仍处在生产前沿面的下方。一方面是因为纯技术效率过低使得技术效率较低，另一方面是因为技术进步变动指数低。

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