摘要:通过对湖北省1992—2003年电子及通信设备制造业的实证研究,研究结果表明湖北省电子及通信设备制造业的规模过小,从而导致规模经济效益无法发挥。同时对影响生产效率值的外部因素进行回归分析发现,湖北省电子及通信设备制造业发展与湖北省的开放程度和科技竞争力有显著的相关关系。

    关键词:　超效率DEA;　相对效率值;　

    回归分析 我国高技术产业属于新兴的产业,但是对我国经济的增长具有巨大的贡献。2003年我国高技术产业工业总产值为20 556亿元,占整个工业总产值的14.4%,实现增加值5 034亿元,占全部制造业增加值的比重为10.5%。除此之外,高技术产品的出口额也持续增长,据有关资料统计,1995年我国高技术产品的出口占整个工业制成品出口的7.9%,而2003年高技术产品的出口额达到1 103多亿美元,占整个工业制成品出口的27.3%。在高技术产业中电子及通信设备制造业的产值产量位居5类之首,2003年我国电子及通信设备制造业的总产值达10 217亿元,占整个高技术产业总产值的48.73%。可见,电子及通信设备制造业的发展规模和国际竞争能力的高低对我国高技术产业的发展起着决定性的作用。湖北是中国的教育强省,集中了大量的高等院校和科研院所,应该说是一个高技术企业理想的栖息地。但是,湖北省的高技术产业,特别是电子及通信设备制造业的发展速度、规模却不尽人意,表现在:1)发展的速度缓慢,该产业的产值占整个工业总产值的比例低,截止2003年该比例仅为3.36%;2)投入产出率低且企业规模小,如2003年湖北省电子及通信设备制造业的企业数、从业人员分别占全国的13.91%、2.17%, 而产出仅占全国的0.996%;3)出口竞争能力弱,2003年湖北省电子及通信设备制造业的出口额为10.32亿元,占该产业总产值的7.61%,远远落后于全国的平均水平40.49%。

    为此研究湖北省电子及通信设备的生产效率和总体发展趋势就显得格外重要。运用超效率DEA方法对湖北省1992—2003年电子及通信设备制造业的发展效率进行评价,最后运用spss12.0软件进行回归分析探讨影响该产业发展的深层次因素。模型的建立数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA),是以线性规划为分析工具,旨在评价具有多个 “输入”和“输出”的决策单元的相对有效性的模型[1]。其本质是先利用统计数据来确定DEA有效生产前沿面,再把非　C2R模型该模型是由美国著名的数学家和经济学家Charnes A,Cooper W W和Rhodes等学者于1978年发展起来的[2],假设有n个决策单元(Decision Making Unit,简称DMU),每个决策单元有m种“输入”和s种“输出”。令Xj=(x1j, x2j,…, xmj)T≥0, Xj∈R+m; Yj=(y1j, y2j,…, ysj)T≥0, Yj∈R+s,分别为第j个决策单元(DMUj)的输入向量和输出向量(j=1,2,…,n),以此建立一个带有非阿基米德无穷小的评价第j0 个决策单元的相对有效性的模型(DⅠ)。其中ε为非阿基米德无穷小(取ε=10-8),e=(1,1,…,1)∈Rm, eT=(1,1,…,1)∈Rs,称S-=(s-1,s-2,…, s-m)T∈Rm, S+=(s+1,s+2,…,s+s)T∈Rs为投入剩余和产出亏空的松弛变量。设模型(DΙ)对DMUj0具有最优解θ0,λ0,s0-,s0+,则1)若θ0<1,则DMUj0为非DEA有效(C2R);2)若 θ0=1,但s0-≠0或s0+≠0,则DMUj0为弱DEA有效(C2R);3)若θ0=1,且s0-=0,s0+=0,则DMUj0为 DEA有效(C2R)。

    上述结论的经济意义是:当θ0<1时,在产出水平不变的前提下,可以把投入的生产要素按同比例缩小 θ0倍,说明此时处于无效的生产状态;当θ0=1,但s0-≠0或s0+≠0时,为了维持现有的产出水平,投入的生产要素已经无法再按同一比例缩小,但是其中有一些生产要素的投入有过剩的现象,还可以通过减少一些不必要的投入来降低生产成本;当θ0=1,且s0-=0,s0+=0时,厂商生产处于技术有效和规模有效的最优状态,若想提高产量,只能通过增加生产要素的投入来获得。同时,还可以根据模型DΙ求出相应的λj值来判断当年企业的规模收益状况。为此先引出以下定理。

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