基于CCA—DEA的人人装备制造业技术创新效率比较研究.pdf

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1、20·2年第20期si。dT。《}!{蕊。m。R。。。。hdoi：10．3969／j．issn．1000—7695．2012．20．022基于CCA—DEA的山西装备制造业技术创新效率比较研究高远帆，张建辉(太原理工大学经济管理学院，山西太原030024)摘要：山西作为全国的能源基地与资源大省，装备制造业的振兴是“十二五”规划中的重要支柱产业。运用典型相关分析(CCA)与数据包络分析(DEA)相结合的方法，从定量分析的角度得到山西在2004-2010年装备制造业七个子行业技术创新效率相对大小，并采用横向与纵向比较法

2、给出研究结果。关键词：装备制造业；技术创新效率；典型相关分析；数据包络分析中图分类号：F207文献标识码：A文章编号：1000—7695(2012)20—0093—05TheComparativeStudyaboutTechnologyInnovationEficiencyoftheEquipmentManufacturingIndustryinShanxionCCA—-DEAGAOYuanfan，ZHANGJianhui(InstituteofEconomicManagement，TaiyuanUniversit

3、yofTechnology，Taiyuan030024，China)Abstract：Shanxiisthecountry~energybaseandresourcefulprovince．Promotingtheequipmentmanufacturingindustryisthe12thFive—YearPlanKeyProject．Inthisessay，usingthecombinationmethodsofcanonicalcorrelationanalysis(CCA)anddataenvelopmen

4、tanalysis(DEA)，fromtheperspectiveofquantitativeanalysis，wegettherelativevaluesoftechnologicalinnovationeficiencyofsevensub—-sectorsintheequipmentmanufacturingindustryofShanxiinthe2004——2008，andusethehorizontalandverticalcomparativemethodstogettheresearchresult

5、s．Keywords：equipmentmanufacturingindustry；technologicalinnovationefficiency；canonicalcorrelationanalysis；dataenvelopeanalysis装备制造业是为国民经济和国防建设提供生产技效率不高是一个很重要的原因。本文对山西装备制术装备的制造业，是制造业的核心组成部分。根据造业技术创新效率问题进行定量分析以找出问题所山西“十二五”规划，山西装备制造业发展空间和在，为优化资源配置效率提供决策支持和参考。前景是巨大

6、的。数据包络分析方法(DataEnvelopeAnalysis，按照国民经济行业分类，装备制造业可以分为DEA)是效率测度方法中前沿分析法的非参数方法。金属制品业、通用设备制造业、专用设备制造业、该方法特别适用于多投入、多产出的复杂系统的效交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、通率评价。该方法与其他方法最大的不同是，每个决信设备、计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表策单元(DecisionMakingUnits，DMU)都选取对此及文化、办公用机械制造业7个大类。本文以七个决策单元“最优”的一组权重，尽可能地避

7、免主观子行业为研究内容，对其技术创新效率进行比较影响。但DEA又存在有其固有的不足与限制，主要研究。为两方面。一方面，Banker等提出DEA理论的一条技术创新作为装备制造业的基本职能，除了追重要经验法则：DMU个数必须是输入输出变量数目求技术上的创新，更重要的是将研究成果产品化。之和的两倍以上，否则DEA效率的区别能力会很一味的提高直接创新投入，所带来的最终效果不一弱。另一方面，若DMU的输入或输出变量存在着相定达到最优。某种程度上而言，技术创新效率的提关性，会极大影响DEA效率结果的准确性。高才是确保投入实现有

8、效产出的重要研究课题。山针对这个问题，本文在尽可能保留原始数据信西装备制造业在多年科技资源投入不断持续增长的息的前提下，采用典型相关分析(CanonicalCorrela—情况下，与其他制造业大省相比，该省的竞争力并tionAnalysis，CCA)重新归纳整合变量来减少指标没有得到显著的提高。我们有理由认为，技术创新个数，并对新的变量指标体系进行DEA分析