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1引言

技術有效性的研究始于Koopmans（1951），他給出了技術有效的定義：如果在不增加其他生產要素投入的情況下，由于生產率的提高導致產出增加，則該投入產出向量是技術有效的。在現代經濟理論的發展過程中，MichealFarrel與Whitesen將效率分為技術效率與配置效率，在給定技術和投入要素的前提下，實際產出與最優產出的比值為技術效率指數，而配置效率指數用以量度。如果假定規模收益可變，則技術效率又可分解為純技術效率和規模效率。從產業角度看，影響經濟增長的技術效率的因素主要有產業內因素、產業間因素和外部環境等。產業內因素是由產業的投入決定。產業間因素具體指每個產業都與其他產業有一定的產業間聯系，某產業的效率發生變化必然會導致一系列與之有聯系的產業部門效率發生改變，推動整個產業效率的變動。外部環境主要有產業政策、市場大小、地區城市化率、人力資本存量等。外部環境因素導致產業效率的變化大部分都可以通過產業投入和產業間合作因素反映。比如人力資本存量增加肯定通過加大產業的人力資本投入來反映，產業政策對某些產業的扶持會通過產業的投入和產業之間連帶作用產生效果。目前系統研究區域經濟技術效率的人不多，更缺乏系統地對陜西省11個地級市區經濟增長的技術效率差異按質進行聚類性分析，也很少有人系統地研究省級區域經濟增長產業技術效率的源泉問題。本文應用DEA模式計算陜西2000———2009年的各地區經濟增長的技術效率，然后進行技術效率地區差異分析及分類，最后對影響技術效率的地區間差異因素進行研究。通過經濟增長的技術效率分析，可以為經濟發展方式由粗放型向集約型轉變提供理論依據和數據支持，對落實科學發展觀具有重要的現實意義。本文采用的數據均來自于2001—2010年的《陜西省統計年鑒》，資本存量增加額用固定資產投資代表。

2地區間技術效率差異實證分析

2．1研究方法

2．1．1數據包絡分析對效率的研究方法可分為兩大類，傳統研究方法和前沿分析方法。前沿分析方法又可分為參數法和非參數法，因為此方法限制較少、對樣本的要求較低，得到很多學者推崇。其中數據包絡分析方法屬于非參數法。數據包絡分析是由美國運籌學家A．Char－nes提出，它借助已有的數據構造有效的生產前沿面，據此前沿面參照研究相關個體的投入產出的相對效率。DEA方法的優勢在于：首先，DEA是用于分析多投入、多產出的決策單元的效率分析方法，不需要輸入特定的生產函數關系，因此它可以評價較為復雜生產關系的決策單位的效率。其次，使用DEA分析不需要計算綜合的投入量和產出量，從而避免了在分析過程中各指標量綱不一致所帶來的麻煩。第三，決策單元的輸入輸出權重作為變量，模型采用最優化方法內定權重，不受人為主觀因素的影響。

2．1．2研究模型的選擇根據決策主體規模報酬可變性的假設，DEA分析分為規模報酬不變模型（簡稱CRS模型）和規模報酬可變模型（簡稱VRS模型）。需要補充的是，使用DEA在具體分析時分為投入導向（以現有的產出水平評價是否是最小投入為標準）和產出導向（以現有投入情況判斷產出是否最大化為標準）。由于探討的是技術效率，分析各城市的生產要素產出效率。因此采用產出導向為基準。在評價技術效率時，要考慮到不同決策單元的綜合效率和對同一地區不同年份數據進行跨期研究。因此，根據DEA分析原理，采用可變規模報酬模型VRS來進行分析。

2．2指標體系建立

本文評價陜西省11個地級市的技術效率，目的是研究陜西省各城市在發展進程中，地方生產要素投入產出效率。根據DEA模型，進行決策單元效率分析時，投入產出指標選擇至關重要。對于產業效率投入指標我們選擇了從業勞動人口和資本存量，產出指標采用GDP。

2．3實證分析

本文使用DEAP2．1軟件，結合選取的投入數據從業勞動人口和資本存量產出數據GDP，并以規模報酬可變、產出為導向，得出陜西省各地級市多年綜合產業效率（見表1）。對結果進行綜合分析，2000—2009年西安產業效率最高為1，其次是咸陽0．9903，接著是寶雞0．9647、榆林0．931、延安0．8893、漢中0．8776、安康0．8581、渭南0．8554、銅川0．804、商洛0．7052、楊凌0．6876。從地區經濟發展水平看，漢中、安康不如渭南，但是產業效率比渭南高。這是由于產業生產效率所要表達的是現實的生產邊界與最優的生產邊界的比值。根據各地區歷年產業效率變化情況，可分為三種類型。第一種是高水平穩定波動型，西安和咸陽綜合產業效率平均值分別為1、0．9903，這兩個地區屬于城市化發展比較成熟的地區。第二種是穩步上升型，具體有銅川、寶雞、楊凌、榆林、延安。這些地區經濟特點是增長較為迅速，榆林、延安有些年份出現了下降但整體為上升的趨勢。第三種是較低水平波動，具體為渭南、漢中、安康、商洛，這些地區產業效率波動無序，效率較低。

3技術效率影響因素分析

3．1影響因子的選擇

選取科學合理的因子是對技術效率影響分析的基礎和保證。確定影響因子的原則和依據：（1）科學性和代表性，影響因子應該能夠準確反映影響技術效率的某個方面，避免主觀性和片面性；（2）可行性，影響因子選取要考慮到可行性，要盡量采用在研究期間內可獲取的指標，同時要可量化。根據影響技術效率理論依據和資料情況，文章選取對技術效率有明顯關系的2000—2009年的7個指標：X1資本存量（億元）、X2從業人員（萬人）、X3萬人大學生數量（人）、X4專業技術人員（人）、X5科研經費（萬元）、X6非農化率（％）、X7生產性服務業占總服務業比重（％）。

3．2技術效率影響因素分析

將上述選取的各項指標經過標準化處理后，采用因子分析法，SPSS軟件分析結果見表2。經旋轉后的因子矩陣結果為：公共因子F1在X1，X2，X3，X4，X5值都比較大，可以看出，這幾個因素主要反映的是地區經濟發展的規模，因而F1代表經濟規模效應因素，其中X1，X2反映生產要素投入規模方面，X3，X4體現人力資本規模對技術效率影響，X5是從科研投入規模角度；公共因子F2由于在X6，X7載荷較大，主要是關于經濟部門的關聯性方面指標，代表產業關聯效應。綜上所述，技術效率的影響因素可以概括為：規模效應因素、產業關聯效應因素。

4陜西省各地區技術效率差異影響因素分析

根據上述分析，資本存量、從業勞動人數、在校大學生人數、科研經費、非農化率、生產性服務業占總服務業的比重都對地區產業效率有顯著影響。將各地區的技術效率與以上各因素進行相關研究，分析地區間技術效率差異的原因。借助SPSS軟件，輸入指標數據，得出模型結果：根據表3的結果，我們對影響陜西各地級市的變量進行分類比較。首先分析資本存量要素。銅川、寶雞、延安、安康、榆林對技術效率影響比其他地區大。第二，從業人口數量要素。楊凌、延安較其他地區對技術效率影響大。第三，人力資本因素。西安、咸陽、寶雞、楊凌、延安對技術效率影響較大。第四，科研投入方面。西安、寶雞、楊凌、銅川對技術效率提升有明顯作用。第五，產業關聯性因素。除了西安、咸陽產業關聯效應對技術效率有明顯影響，其他地區作用都不顯著。結果表明：西安、咸陽經濟水平高，技術效率提升受到科研投入、產業關聯的影響較大，其他地區技術效率提升更多的是由于生產要素、人力資本的投入。

5結論

在地區經濟增長差異的研究中，所采用的指標大多是反映地區產出或收入差距的指標，如人均GDP、人均收入等。這些指標或過于片面，或無法很好地反映出經濟增長的內在效率，也無法反映經濟增長的內在改進要求。區域經濟增長技術效率能夠較為全面的體現經濟增長的內在效率，它通過對要素的投入———產出與最佳生產可能性邊界之間的比較，量化出地區要素投入的效率，從而將內在的“技術”量化，進而可以進行比較，也能量化經濟增長的最佳要素投入組合，本文采用技術效率作為衡量地區經濟增長差異的標準，運算出地區之間經濟增長的內在差距。通過陜西省各地級市技術效率進行分析，得出以下結論并提出相應的政策建議：（1）陜西省各地市的技術效率差異明顯，西安、咸陽、寶雞等一類城市的技術效率遠高于安康、商洛等城市。非均衡發展理論中提出優先發展某些基礎較好，優勢明顯的地區，然后通過經濟的內在輻射提升區域整體的發展水平，但是長時間的不平衡發展可能會導致落后區域越發落后，不利于經濟的可持續發展與和諧社會的構建。為了縮小陜西省各地區之間的差距，政府可以給予落后地區一定的政策傾斜，在基礎建設、人才引進、科研投資等方面給予一定的支持，建立符合當地經濟發展環境的產業，提高地區發展的技術效率，逐步縮小地區間的差距。（2）資本投入對技術效率的影響在陜北地區效果較大。由于陜北的產業結構主要是資本密集型和資源密集型產業，這類產業通過資本的投入，引進新設備和技術提高技術效率。（3）科技投入、人力資本對經濟較發達地區技術效率作用顯著，西安、咸陽、寶雞這類地區高校集中分布，能使科研研究和高校人才更好地轉化為技術效率。（4）產業關聯效應在西安、咸陽地區與技術效率聯系較緊，西安、咸陽經濟發達，各產業聯系緊密有助于提高技術效率。（5）陜南地區整體水平較差，各因素在提高技術效率方面沒有明顯的作用，需要加大科技投入，鼓勵人才引進和自主創新，將經濟增長方式轉移到依靠科技進步與技術效率的提升上來。