原永鵬 趙蕾

【摘 要】 在中國制造2025和供給側(cè)改革的背景下，構(gòu)建了創(chuàng)新活動要素投入和產(chǎn)出的評價體系，并通過Malmquist指數(shù)分解法對我國工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動效率進行了實證分析，為各地區(qū)提升產(chǎn)品創(chuàng)新活動的全要素生產(chǎn)率探尋內(nèi)在機理。

【關(guān)鍵詞】 全要素生產(chǎn)率;M指數(shù);產(chǎn)品創(chuàng)新要素

前 言

科學研究與試驗發(fā)展（Research and Development，R&D，以下簡稱R&D）在是指在科學技術(shù)領(lǐng)域，為增加知識總量及運用這些知識去創(chuàng)造新的應用而進行的系統(tǒng)的創(chuàng)造性活動，分類為基礎研究、應用研究、試驗發(fā)展。

據(jù)2020年4月2日，中國科學技術(shù)部通過官網(wǎng)發(fā)布最新完成的2018年中國R&D經(jīng)費投入和人員發(fā)展分析顯示，2018年，中國R&D經(jīng)費繼續(xù)保持穩(wěn)定增長態(tài)勢，R&D經(jīng)費總量接近2萬億元（人民幣，下同），僅次于美國，居世界第2位。早在2016年，世界經(jīng)合組織在報告上公布的數(shù)據(jù)顯示，中國在R&D（科學研究與試驗發(fā)展）上的投入總量約為1.54萬億元，此投入總量占比全世界投入總量的五分之一，遠超歐盟28國總量合計，位居世界第二。但令人唏噓的是，在2017年公布的《全球創(chuàng)新指數(shù)報告》中顯示，中國的創(chuàng)新指數(shù)排名，僅排到了全球第22位，盡管2019年公布的最新報告中，中國已經(jīng)排到了全球第14位，但此排名一出可見，我們與以歐盟、美國等為代表的發(fā)達國家相比，創(chuàng)新要素的高投入水平缺并未換回創(chuàng)新績效和能力的同步提升。

十九大報告中提出，“我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關(guān)期。”雖然中國在產(chǎn)品、企業(yè)、產(chǎn)業(yè)三個層面持續(xù)發(fā)展，創(chuàng)新要素投入的增加帶來創(chuàng)新能力提升，形成區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢。但缺乏科學、合理的創(chuàng)新要素投入，導致我國某些地區(qū)出現(xiàn)了諸如規(guī)模效應遞減、創(chuàng)新產(chǎn)出效率低下、經(jīng)濟增長萎靡不振的問題。研究如何進行產(chǎn)品創(chuàng)新效率的測度、創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、創(chuàng)新效率的提升，具有重大的理論和現(xiàn)實意義。

一、文獻綜述

（一）創(chuàng)新要素的概念和分類

創(chuàng)新要素包括的范圍比較廣，分為創(chuàng)新主體要素（高校、科研型企業(yè)、服務中介以及科研機構(gòu)等）、創(chuàng)新投入要素（政府部門、企業(yè)研發(fā)部門以及金融風投等資金和設備投入以及創(chuàng)新資源要素（人力資源、信息資源以及知識資源等）[1]。創(chuàng)新要素之間存在既相對獨立又相互協(xié)同的體系化關(guān)系，比如政策要素、資金要素、人力要素、技術(shù)要素、服務中介要素、管理要素等之間具有“1+1>2”的集聚效應[2]。

（二）創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新效率

企業(yè)創(chuàng)新要素的投入數(shù)量以及投入結(jié)構(gòu)將會很大意義上決定企業(yè)創(chuàng)新活動的規(guī)模和質(zhì)量，最終將反映在企業(yè)的創(chuàng)新績效上。早期學者采用研發(fā)產(chǎn)出和研發(fā)投入之比進行創(chuàng)新效率的簡單測算，但不能反映出不同創(chuàng)新要素對創(chuàng)新效率影響的權(quán)重[3]。之后的研究，廣泛應用最小二乘的回歸分析，通過計算創(chuàng)新要素的彈性系數(shù)從而反映對創(chuàng)新活績效的影響[4]?，F(xiàn)階段，數(shù)學規(guī)劃法、前沿分析法在經(jīng)濟學相關(guān)效率測度上的應用得到國內(nèi)學者廣泛接受。創(chuàng)新績效的測度除了方法的選擇以外，還與創(chuàng)新要素指標的選擇相關(guān)[5]。

綜上所述，關(guān)于創(chuàng)新要素與經(jīng)濟增長的理論研究已形成初步體系，本文旨在聚焦學者在過去的研究中存在的幾點存疑進行深度挖掘：一是，以往關(guān)于創(chuàng)新效率的研究依賴單一要素變量，未從多個創(chuàng)新要素之間的整合協(xié)同角度分析對創(chuàng)新效率影響。二是，創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)仍是一個未經(jīng)深入研究的“黑匣子”。創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)的演變方式不僅限于要素之間的擴散和集聚，還有其他的方式影響著區(qū)域的創(chuàng)新績效，例如，創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。

二、研究工具與方法

本文利用測度全要素生產(chǎn)率的常用方法——Malmquist指數(shù)（簡稱M指數(shù)）分解法，通過與數(shù)據(jù)包絡理論相結(jié)合保證了數(shù)據(jù)的動態(tài)性和可比性。我國不同省份即為若干個決策單元，以（，）表示年創(chuàng)新要素投入和產(chǎn)出，以（，）表示年的狀況。可以作為比較創(chuàng)新效率的M指數(shù)的計算公式為：

其中對M指數(shù)的進一步分解，分為兩種情況，一種是不變規(guī)模報酬，另一種是可變報酬。不變規(guī)模報酬的分解較為簡便，分解步驟表示如下：

在以上分解的基礎上，如果考慮了不變規(guī)模報酬的狀況，那么距離函數(shù)分為和，分別表示不變規(guī)模和可變規(guī)模下的距離函數(shù)。

需要說明的是，計算了各個決策單元在不同時期對應不同生產(chǎn)前沿的創(chuàng)新效率變化情況，是全要素生產(chǎn)率從上一期到本期的動態(tài)變化指數(shù)，代表了創(chuàng)新要素較上一期的改進程度。代表了技術(shù)是否進步的指標，反映不同決策單元的先進技術(shù)推廣情況技術(shù)和創(chuàng)新程度。和分別在不變規(guī)模報酬和可變規(guī)模報酬視角下，測算了不同決策單元在各時期對最優(yōu)生產(chǎn)前沿的追趕效應，反映了各決策單元的創(chuàng)新要素利用效率。則可以衡量各個時期決策單元的創(chuàng)新要素投入的規(guī)模報酬效率，從而評價創(chuàng)新要素之間的搭配和投入數(shù)量是否達到了最佳。

選擇M指數(shù)分解法的原因有二：其一，因為M指數(shù)是一種相對效率指數(shù)，即每一期都是以上一期數(shù)值作為基期的環(huán)比指數(shù)，可以有效地反映出一個區(qū)域的工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的動態(tài)變化;其二，因為對M指數(shù)進行了分解，將全要素效率指數(shù)分為了技術(shù)進步指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)，能夠?qū)?chuàng)新要素結(jié)構(gòu)的優(yōu)化分為三種路徑，即依靠技術(shù)進步進行的優(yōu)化、管理和要素間重新配置以及改變規(guī)模效益三種，對政策建議提供了多樣化途徑的支持。

三、變量選擇與數(shù)據(jù)來源

基于供給側(cè)改革的背景，本文展開了產(chǎn)品創(chuàng)新要素效率研究。因為工業(yè)企業(yè)及產(chǎn)品向創(chuàng)新指標較能反映出創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化的程度，故本文選取《工業(yè)企業(yè)科技活動統(tǒng)計年鑒》（2007—2016年）涉及創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)的投入及產(chǎn)出要素作為分析依據(jù)，以人力資本、內(nèi)部資金和外部技術(shù)做為創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)的投入要素，以新產(chǎn)品情況作為創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)的產(chǎn)出要素，測算了我國30個省份（因西藏自治區(qū)有大量的相關(guān)數(shù)據(jù)缺失，無法通過有效的方法進行補全，故舍去）在2006——2015年間關(guān)于創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)的全要素效率變動及構(gòu)成。在測算全要素效率時，主要研究變量為：

第一，人力資本。創(chuàng)新研發(fā)領(lǐng)域的人力資本一般通過科研人員占員工總數(shù)比重、科研人員數(shù)量以及本科以上學歷占員工總數(shù)比重等指標來衡量，考慮到在科技創(chuàng)新活動中研發(fā)人員起到的決定性作用，本研究選取《工業(yè)企業(yè)科技活動統(tǒng)計年鑒》的研究人員數(shù)量[6]，單位為人。

第二，內(nèi)部資金。內(nèi)部資金主要體現(xiàn)為某個省份用于本省范圍內(nèi)企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新活動的資金投入總和，包括人員勞務費、儀器和設備等費用支出，能夠反映出某個省份內(nèi)部開展研發(fā)活動的實際支出，是創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)的重要部分（邵云飛、黨雁，2017）[7]。本研究選取《工業(yè)企業(yè)科技活動統(tǒng)計年鑒》的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出作為衡量內(nèi)部資金的指標，單位為萬元。

第三，外部技術(shù)。外來技術(shù)獲取可明顯提升新產(chǎn)品設計和研發(fā)進程，通過購買、學習等手段獲取企業(yè)欠缺的技術(shù)，減少研發(fā)環(huán)節(jié)的研發(fā)支出的同時降低了研發(fā)的時間成本[8]。本研究采用技術(shù)引進支出經(jīng)費、技術(shù)改造支出經(jīng)費、技術(shù)消化吸收支出經(jīng)費和購買國內(nèi)技術(shù)支出經(jīng)費的總和來反映外部技術(shù)，數(shù)據(jù)來源于《工業(yè)企業(yè)科技活動統(tǒng)計年鑒》，單位為萬元。

第四，新產(chǎn)品研發(fā)。本文著重研究產(chǎn)品創(chuàng)新，因此從新產(chǎn)品銷售額的指標低來梵音創(chuàng)新產(chǎn)出，以往研究多通過兩種指標來反映創(chuàng)新產(chǎn)出，選取《工業(yè)企業(yè)科技活動統(tǒng)計年鑒》的新產(chǎn)品銷售額作為新產(chǎn)品研發(fā)的指標，單位為萬元[9]。

四、實證結(jié)果與分析

本文借助M指數(shù)的動態(tài)分析特性，反映純技術(shù)效率、規(guī)模效率、技術(shù)進步三個指標在本年比上前一年的指數(shù)，能夠有效反映出產(chǎn)品創(chuàng)新效率優(yōu)化情況。利用DEAP2.1軟件進行產(chǎn)品創(chuàng)新活動的全要素效率動態(tài)分解，得到我國2006年到2015年我國各省工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新效率的M指數(shù)分解，如表2所示。

通過表1我們不難看出，各省份之間產(chǎn)品創(chuàng)新的全要素效率指數(shù)在不同時期各不相同。整體觀察，除去福建、海南、青海三個省份，我國其他省市全要素效率均處于上升趨勢，即全要素效率指數(shù)大于1。

排名前十的省份和地區(qū)在全要素效率指數(shù)上處于領(lǐng)先地位有兩個原因：其一，江蘇、浙江、遼寧、河北是工業(yè)大省，本文的M指數(shù)的計算采用工業(yè)領(lǐng)域的新產(chǎn)品相關(guān)數(shù)據(jù)，其他省份可能會削弱效率指數(shù);

其二，新疆、河南、寧夏、安徽等省份的創(chuàng)新的各個方面的歷史基礎相對其他省份較為薄弱，因而指數(shù)上呈現(xiàn)的變化很大。

導致全要素效率不同的原因也各不相同，江蘇、湖南、河南、安徽、新疆維吾爾自治區(qū)的全要素效率指數(shù)的主要貢獻來源于純技術(shù)效率，分別增長了8.8%、9.0%、9.4%、14.1%、12.2%、浙江和遼寧的全要素效率指數(shù)的主要貢獻來源于技術(shù)進步指數(shù)，分別增長了6.5%和6.9%。湖北、寧夏以及河北的貢獻來自于兩方面或三方面的共同增長。從全國30個省份的均值來看，純技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)的增長均值分別為3.8%和3.4%，遠比規(guī)模效率變化指數(shù)1.2%要大。

通過數(shù)據(jù)可以分析出，我國大部分省份的創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)主要依靠純技術(shù)效率和技術(shù)進步為推動力來進行優(yōu)化，我國創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)主要通過創(chuàng)新型企業(yè)通過吸引高級技術(shù)人才、加大自主研發(fā)、引進先進技術(shù)、升級研發(fā)設備、完善創(chuàng)新管理和創(chuàng)新制度等手段來優(yōu)化。

遼寧省技術(shù)進步指數(shù)比較高為6.9%，但由于其2.9%的純技術(shù)效率變動和2.0%的規(guī)模效率變動比較低，致使全要素效率指數(shù)相對較低。觀察表1，福建、海南以及青海，都出現(xiàn)不同程度的全要素效率指數(shù)小于1的情況，也就意味著這三個省份在2006到2015年期間的全要素效率呈現(xiàn)一種下降的趨勢。福建的創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化效率主要是由技術(shù)進步指數(shù)（2.2%）和規(guī)模效率指數(shù)（2.4%）拉動，然而純技術(shù)效率指數(shù)下降4.6%導致了全要素效率指數(shù)降低。導致海南全要素效率指數(shù)較低的原因與福建不同，海南的技術(shù)進步增加了3.7%，而純技術(shù)效率沒有為全要素效率提供任何動力，規(guī)模效率降低了4.7%導致了海南全要素效率指數(shù)降低。青海又與福建和海南的情況不同，青海全要素效率指數(shù)低的原因主要是規(guī)模效率降低了8.5%。

觀察表1的時間維度，我國各省份在2006—2015年的平均全要素效率指數(shù)為1.086，平均增長率為8.6%，在效率上領(lǐng)先。全要素效率指數(shù)進一步分解出來的技術(shù)進步變動指數(shù)的年均增長為3.4%，技術(shù)效率變動指數(shù)的年均增長為5%，純技術(shù)效率變動指數(shù)的年均增長為3.8%，規(guī)模效率變動指數(shù)的年均增長為1.2%。數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，在2006—2012年間，雖然科技進步和純技術(shù)效率增長明顯，創(chuàng)新制度和體系進一步完善，新產(chǎn)品研發(fā)的技術(shù)水平也在逐漸改善，但整體上來看：規(guī)模效率卻一直處于增速較低的階段，拉低了全要素效率的增長率。因此，將來一段時間，采取相應措施，促進規(guī)模效率的進一步改善是我國提高創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)優(yōu)化和實現(xiàn)創(chuàng)新要素合理利用的重中之重。

結(jié)論與啟示

本文基于Malmquist指數(shù)模型研究的課題是中國工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新活動全要素，1953年Malmquist提出lmquist指數(shù)，如今在金融、工業(yè)、醫(yī)療等部門生產(chǎn)效率的測算中，發(fā)揮了重要的作用。學者于1982年開始將這一指數(shù)應用于社會、企業(yè)生產(chǎn)效率變化的測算，此后，RolfF?re等人將這一理論的一種非參數(shù)線性規(guī)劃法與數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）理論相結(jié)合，這才使得Malmquist指數(shù)被廣泛應用。過本文基于Malmquist指數(shù)模型的研究，我們分析測算了2006——2015年這十年的區(qū)間，我國30個省份在關(guān)于創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)的全要素效率變動及構(gòu)成。在測算全要素效率時，主要研究變量以人力資本、內(nèi)部資金和外部技術(shù)做為創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)的投入要素，以新產(chǎn)品情況作為創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)的產(chǎn)出要素。

通過借助M指數(shù)的動態(tài)分析，我們可知提高技術(shù)效率和提高基礎技術(shù)是各省份主要依存的創(chuàng)新要素，創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)需要創(chuàng)新型企業(yè)通過吸引人才，投入資金加大自主研發(fā)，從國外引進先進技術(shù)，師夷長技，升級設備，同時，通過在管理流程，管理方式和管理政策上來創(chuàng)新來優(yōu)化。需要清楚的是，創(chuàng)新水平高和創(chuàng)新效率高不可混淆概念，創(chuàng)新效率高的地區(qū)不等同于創(chuàng)新能力水平高。

盡管大多數(shù)學者認為創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率正向影響了經(jīng)濟發(fā)展水平，但創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率與經(jīng)濟增長是否存在必然關(guān)系還有待進一步推論驗證。過各項數(shù)據(jù)證實，當下的核心是要研究通過何種途徑提升創(chuàng)新效率從而提升創(chuàng)新水平，從而創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展。首先，應結(jié)合區(qū)域創(chuàng)新要素稟賦，設計合理的創(chuàng)新要素結(jié)構(gòu)，控本增效，減少創(chuàng)新活動中不必要的投入。其次，構(gòu)建創(chuàng)新服務平臺、充分調(diào)動非創(chuàng)新企業(yè)，高新技術(shù)企業(yè)及核心企業(yè)的創(chuàng)新活力。再者，完善創(chuàng)新保護的相關(guān)政策規(guī)則，法律法規(guī)，從而加快創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化。最后，產(chǎn)品創(chuàng)新活動的設計研發(fā)、上市商業(yè)化等過程應該時刻關(guān)注市場需求，若產(chǎn)品制造生產(chǎn)脫離市場需求，則不僅會造成創(chuàng)新要素的浪費，而且會抑制企業(yè)創(chuàng)新的積極性。

隨著我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整，創(chuàng)新驅(qū)動的不斷深入，創(chuàng)新型經(jīng)濟不斷發(fā)展，以小米、華為、訊飛等為代表的高技術(shù)企業(yè)科技研發(fā)投入，研發(fā)水平不斷增加，通過R&D經(jīng)費可見2005—2018年，中國企業(yè)、研究機構(gòu)和高等學校的R&D經(jīng)費始終保持增長趨勢。企業(yè)是中國R&D經(jīng)費的主要來源，與此同時，高學歷人員比重上升。我國科技實力快速增長，不斷論證創(chuàng)新活動是現(xiàn)代工業(yè)企業(yè)的核心競爭力來源。

疫情之下，全球企業(yè)都在創(chuàng)新上鉚足了勁，不過我們也不能一葉障目，經(jīng)濟的增長并不是單一變量的要素結(jié)構(gòu)所得。同時，在滿足市場需求、創(chuàng)新生產(chǎn)的過程中，要時刻牢記，提升創(chuàng)新水平和創(chuàng)新效率固然重要，但創(chuàng)新只是過程，全方面的經(jīng)濟發(fā)展才是我們要追尋的終極目標。

【參考文獻】

[1] 郭艷華. 加大廣州科技創(chuàng)新要素集成整合的思路與對策建議[J]. 科技管理研究，2010，30（05）：19-21.

[2] 葉小嶺，葉瑞剛，張穎超. 區(qū)域企業(yè)集聚科技創(chuàng)新要素水平及集聚效益評價研究[J]. 科技管理研究，2012，32（15）：112-117.

[3] 張玉婷，楊華領(lǐng).技術(shù)創(chuàng)新效率評價方法綜述[J].中國管理信息化，2018，21（04）：82-84.

[4] 張樂勤，陳素平.基于偏最小二乘通徑分析方法的科技創(chuàng)新對用水效率邊際效應的測度與分析[J].水利水電科技進展，2018，38（01）：55-62.

[5] 劉釩，鄧明亮.基于改進超效率DEA模型的長江經(jīng)濟帶科技創(chuàng)新效率研究[J].科技進步與對策，2017，34（23）：48-53.

[6] 李海東，馬威.投入端視角下高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率影響因素研究[J].科技管理研究，2014，34（10）：126-130.

[7] 邵云飛，黨雁.基于DEA-Malmquist方法的中國航天航空制造業(yè)區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率研究[J].科技和產(chǎn)業(yè)，2017，17（06）：1-7+90.

[8] 陳凱華，官建成，寇明婷.中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)“高產(chǎn)出、低效益”的癥結(jié)與對策研究——基于技術(shù)創(chuàng)新效率角度的探索[J].管理評論，2012，24（04）：53-66.

[9] 張海洋，史晉川.中國省際工業(yè)新產(chǎn)品技術(shù)效率研究[J].經(jīng)濟研究，2011，46（01）：83-96.

作者簡介：原永鵬（1990 09 11），性別男，民族漢，籍貫遼寧。學歷（在職研究生在讀），中國人民大學經(jīng)濟學院，學校郵編（100872），研究方向-企業(yè)經(jīng)濟學

趙蕾（1989 11 03），性別女，民族漢，籍貫安徽，學歷（在職研究生在讀），中國人民大學經(jīng)濟學院，學校郵編（100872），研究方向-國民經(jīng)濟學