原创《中国战略性新兴产业外商投资企业效率评价》：本论文为您写外商投资企业毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
摘 要：文章利用1998年～2007年的中国工业企业数据库,和外资企业数据进行匹配,共得出2 345家战略性新兴产业外商投资企业；运用DEA-Malmquist生产率指数法测算,得出中国战略性新兴产业FDI的全要素生产率、技术进步、纯技术效率、规模效率；从子行业和来源地两个角度阐述中国战略性新兴产业外资企业的发展效率,得出其未来发展的重点方向.
关键词：战略性新兴产业FDI；DEA-Mamlquist分析法；发展效率评价
近年来,中国战略性新兴产业取得了巨大的发展,各项指标均良好发展,但也出现了一些不利问题,比如重复投资、市场竞争力不强、自主创新意识不够等.本文旨在对战略性新兴产业FDI的发展水平进行有效性评价：不仅关注发展的规模,而且关注发展的效率；不仅评价子行业的发展,而且评价来源国的发展；不仅关注总体静态的发展,而且关注不同年份的动态变化.
一、 战略性新兴产业FDI的界定
首先,将《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》（2013）和《国民经济行业分类》中全部对应的四位行业代码选出,属于这些行业代码的外资企业均为战略性新兴产业的外商投资企业.
其次,由于战略性新兴产业具有高技术的特征,同时要具有庞大的市场需求和产值比重预期,还要具有国家意志的充分体现,因此战略性新兴产业包含在高技术产业的范畴之内,于是本文又将《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》（2013）中部分对应的四位行业代码选出,和《高技术产业分类（2013）》所对应的四位代码取交集,在选出的四位行业外商投资企业中,通过企业经营范围和产品内容再次选择是否属于战略性新兴产业.
最后,对剩余的部分对应战略性新兴产业的国民经济四位行业名称进行判断,从行业名称内容判断是否属于战略性新兴产业,之后再通过企业经营范围和产品内容,来选择是否是战略性新兴产业的外商投资企业.
由于《战略性新兴产业分类（2012）》给出的行业代码是2011年国民经济行业代码,而外资数据均是以2002年国民经济行业代码给出,因此通过《国民经济行业分类新旧目录对照表》,选出战略性新兴产业对应的2002年行业代码,从而根据以上选择标准得出战略性新兴产业FDI的数据结论.
二、 DEA和Malmquist指数法在中国的应用
魏权龄等（1990）应用DEA（Data Envelopment Ana-lysis,数据包络分析法）方法对纺织工业的177个大中型棉纺织企业进行了效率评价；Zheng等（1998）应用DEA方法比较了1986年～1990年中国国有企业、集体企业和乡镇企业技术效率的差异,认为企业规模是影响不同企业类型技术效率的因素；郑京海等（2002）应用DEA和Malmquist指数法,考察了1980年～1994年间700个国有企业的生产绩效,结果表明,样本企业的技术效率普遍偏低,生产率增长主要是通过技术进步而非技术效率的提高；张海洋（2005）运用Malmquist指数法测算了1999年～2002年34个内资工业部门生产率、技术效率和技术进步,结果表明,全要素生产率的平均增长率为10.58%,其中技术效率的平均增长率为3.18%,而技术进步的平均增长率为9.17%,增长的主要源泉是技术进步；李小平等（2008）运用DEA方法测算32个工业行业的生产率增长,结果发现1998年～2003年间主要原因是各行业技术进步的增长；刘小玄等（2009）采用Malmquist指数法分析了2000年～2004年的1022户抽样调查企业,结果表明,样本企业生产率增长处于下降趋势,主要是由于技术进步率的停滞不前造成,生产率增长很大程度上依赖外部市场的需求拉动；在测度制造业行业的TFP过程中,陈静等（2010）运用DEA和Malmquist指数法测度了2003年～2007年共28个制造业,结果显示,技术进步水平和纯技术效率的提高是TFP不断增长的主要原因；而在测度中国服务业细分行业的TFP过程中,王恕立等（2012）运用序列DEA-Malmquist指数法测度了1990年～2010年的纯技术效率、技术进步和规模效率增长率.结果显示,20世纪90年代TFP增长主因是技术效率改进,21世纪后主因是技术进步的提高,而且,技术效率改进由纯技术效率为主向规模效率为主发生了转变；马晓蕾等（2015）运用DEA和Malmquist指数法,对2006年和2012年东北老工业基地7类装备制造业的投入—产出效率及全要素生产率变化进行分析,结果表明,东北三省各类装备制造业总体上呈优势互补状态.
总体来看,大多数的文献是以测度分析制造业和服务业的总体时间序列为主,较少涉及战略性新兴产业的四位细分行业以及来源地研究.
三、 战略性新兴产业FDI子行业的发展评价
本文主要采用产出主导的DEA-Malmquist指数法,数据选取1998年～2007年战略性新兴产业外商投资企业的微观数据.一直以来,许多学者对中国的数据质量诟病较多,而Malmquist指数相当于对数据做了一阶差分,亦会消除各行业同方向的变化,因此可以弱化数据质量对结果的影响.同时由于Malmquist指数反映的是效率随时间序列的变化,因此本文对样本企业10年的有关变量指标进行价格平减调整,以具有可比性.
对于产出变量,本文以工业增加值来测定,由于对战略性新兴产业外商投资企业做分析时,选用的是和中国工业企业数据库进行匹配,因此本文通过工业生产者出厂价格指数,通过转换定基指数和上年为基数的价格指数,建立以1998年为不变价的平减指数,得到新的工业增加值.2004年缺失工业总产值和工业增加值,本文采用工业增加值等于产品销售额-期初存货+期末存货-工业中间投入+增值税的估算公式.
对于投入变量,本文以固定资本净值年均余额测定资本投入变量,尽管处理方法忽略了反映流动资产投入的影响,然而,对于本文分析的战略性新兴行业而言,固定资产对该行业生产能力的影响更为直接.由于固定资本净值的平减,只是对当年发生资本增量的净值进行平减,同时缺乏细分行业数据,因此本文直接采用《中国统计年鉴》提供的历年固定资产投资价格指数进行平减,平减指数以1998年为基期.劳动投入变量本应综合考虑劳动人数、劳动时间、劳动质量等因素,然而,由于本文数据可获得性,选用全部职工年均人数来替代.
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