高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)不同行業(yè)創(chuàng)新效率研究

劉凱麗

（云南財經(jīng)大學(xué)國際工商學(xué)院,云南 昆明 650000）

當(dāng)前，我國經(jīng)濟(jì)已進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，科技創(chuàng)新在發(fā)展中扮演的角色越來越重要，特別是關(guān)鍵核心技術(shù)。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)正是提高核心技術(shù)，實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的重要部分。然而目前高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部各行業(yè)存在著投入產(chǎn)出比例不協(xié)調(diào)的問題，因此有關(guān)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出效率高低的問題備受學(xué)者們的關(guān)注。針對以上問題，本研究運(yùn)用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)法對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)各行業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行分析，并針對每個行業(yè)的不同表現(xiàn)提出相應(yīng)的對策建議。

1 緒論

從現(xiàn)有研究來看，關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新效率的測算方法主要有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelopment Analysis,DEA）和隨機(jī)前沿分析法（Stochastic Frontier Analysis,SFA）。DEA模型最早是由Charnes等（1978）提出規(guī)模報酬不變的CCR模型[1]，在此基礎(chǔ)上Banker（1984）等又提出了規(guī)模報酬可變的BCC模型[2]，此后DEA又得到了更廣泛的發(fā)展，出現(xiàn)了兩階段、三階段、超效率、SBM-DEA等。DEA的優(yōu)點是無須對數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理，其是基于數(shù)學(xué)規(guī)劃的思想，在一定的約束條件下求得效率值，不需提前設(shè)定函數(shù)形式，可以用來解決多投入多產(chǎn)出的問題。SFA模型由Meeusen等提出，其將生產(chǎn)過程用生產(chǎn)函數(shù)來表示，是通過參數(shù)分析創(chuàng)新效率的典型方法，使用此方法首先要設(shè)定投入、產(chǎn)出間的生產(chǎn)函數(shù)，如Translog、Coob-Douglas等生產(chǎn)函數(shù)，再利用回歸分析等估計生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)，之后才可依此進(jìn)行效率評價。SFA的優(yōu)點是包含了由隨機(jī)干擾項和無效率項組成的復(fù)合誤差項，并可將其剔除，但存在生產(chǎn)函數(shù)選取不恰當(dāng)導(dǎo)致結(jié)果不理想等問題。

在對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)樣本的分析中，主要研究將產(chǎn)業(yè)整體作為樣本進(jìn)行效率測算和分析創(chuàng)新情況，并進(jìn)行區(qū)域（或行業(yè)）的差異分析，將其中的某些子行業(yè)作為對象研究其創(chuàng)新，確定具體行業(yè)的創(chuàng)新現(xiàn)狀。我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展呈現(xiàn)出不平衡狀態(tài)，制約著產(chǎn)業(yè)整體的發(fā)展。朱有為等（2006）運(yùn)用隨機(jī)前沿分析法，葉銳等（2012）、董艷梅等（2015）均運(yùn)用DEA法進(jìn)行測算，得出我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合效率呈現(xiàn)的態(tài)勢為東部高、中部和西部相對低[3-5]；代明等（2016）對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)下的22個細(xì)分行業(yè)進(jìn)行效率的靜態(tài)評價，得出各行業(yè)的研發(fā)投入利用率不高[6]；王明亮等（2018）以電子及通信設(shè)備制造業(yè)為對象，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析研究其細(xì)分行業(yè)和不同區(qū)域的創(chuàng)新效率[7]。

基于對現(xiàn)有研究的整理，本文從高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)的幾大行業(yè)及其細(xì)分行業(yè)著手，運(yùn)用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)對行業(yè)差異進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)的分析，從行業(yè)差異方面去揭示各行業(yè)創(chuàng)新的不均衡問題。

2 理論、模型與指標(biāo)選取

2.1 模型選取

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是基于多投入和多產(chǎn)出的用于評價同類型組織（或項目）工作績效相對有效性的方法。目前應(yīng)用較為普遍的DEA模型主要有規(guī)模報酬不變的CCR模型和規(guī)模報酬可變的BCC模型?？紤]到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模報酬的非固定性，本研究選取基于投入導(dǎo)向的BCC模型。

傳統(tǒng)的DEA模型測算結(jié)果中會出現(xiàn)多個效率值均為1的情況，此時對應(yīng)決策單元處于DEA有效狀態(tài)，但這樣則無法對這些決策單元進(jìn)行有效的比較。由此Andersen等（1993）在已有的DEA模型基礎(chǔ)上提出了超效率DEA模型[8]，便可以將同樣有效的決策單元進(jìn)行區(qū)分、比較。所以本研究選取超效率SBM模型測算高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)各行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率。另外，為了更加準(zhǔn)確地探究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率隨時間的變化趨勢，探究其原因，本研究將運(yùn)用Malmquist指數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步分析。

2.2 指標(biāo)選取

本研究依據(jù)指標(biāo)選取的各項原則和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自身的特性，以已有研究為基礎(chǔ)，確定本內(nèi)容的投入和產(chǎn)出指標(biāo)。企業(yè)的創(chuàng)新活動離不開研發(fā)，技術(shù)創(chuàng)新的投入指標(biāo)考慮進(jìn)行研發(fā)活動所需的人、財、物，選取R&D人員全時當(dāng)量、R&D經(jīng)費支出[9]和研發(fā)設(shè)備投入。研發(fā)活動的直接產(chǎn)出中就有專利產(chǎn)出一項，所以在學(xué)術(shù)界中常將專利指標(biāo)作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo)，本研究選取有效專利數(shù)量[10]。此外，研發(fā)活動最終的成果會體現(xiàn)在產(chǎn)品中，進(jìn)行銷售，從而使企業(yè)盈利，因此也選取新產(chǎn)品銷售收入[11]作為產(chǎn)出指標(biāo)。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本研究所需數(shù)據(jù)來源于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。考慮到航天器制造業(yè)和信息化學(xué)品制造業(yè)數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重缺失，因此選取2011—2020年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)四大行業(yè)，包括醫(yī)藥制造業(yè)、電子及通信設(shè)備制造業(yè)、計算機(jī)及辦公設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)以及其下的15個子行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)。

3 實證分析

3.1 靜態(tài)分析

采用DEA solver軟件對2011—2020年各行業(yè)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出各行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率值，結(jié)果如表1所示。從各細(xì)分行業(yè)的均值來看，醫(yī)藥制造業(yè)下的化學(xué)藥品制造、中成藥生產(chǎn)、生物藥品制造和醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)下的醫(yī)療儀器設(shè)備及器械制造、儀器儀表制造的綜合創(chuàng)新效率值均處于較低水平，說明這兩大行業(yè)的整體創(chuàng)新水平較低；而通信設(shè)備制造業(yè)、計算機(jī)零部件制造業(yè)、辦公設(shè)備制造業(yè)的均值分別為1.332、1.640、1.556，處于DEA有效狀態(tài)，這三個子行業(yè)均屬于創(chuàng)新效率較高的行業(yè)。此外，從表1中還可以看出，計算機(jī)及辦公室設(shè)備制造業(yè)總體創(chuàng)新水平較高。

表1 15個細(xì)分行業(yè)技術(shù)綜合創(chuàng)新效率值

出現(xiàn)上述狀況，可能存在以下原因。

（1）外部環(huán)境：隨著時代的發(fā)展，國家層面對各行業(yè)發(fā)展的政策性指導(dǎo)不同。現(xiàn)階段，我國面臨著關(guān)鍵核心技術(shù)受限的問題，因此近些年國家對大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展給予了大力支持。此外，國家還通過出臺加大對信息化建設(shè)的投入等方面的政策，推動了計算機(jī)行業(yè)的發(fā)展。

（2）內(nèi)部環(huán)境：各行業(yè)自身的異質(zhì)性是造成發(fā)展差異的主要原因。目前市場對計算機(jī)行業(yè)的需求量較大，而中成藥生產(chǎn)等行業(yè)的市場需求量較少，并且其本身的研發(fā)周期也較長；醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)的研發(fā)風(fēng)險較高，企業(yè)為了規(guī)避風(fēng)險，因此在投入方面相應(yīng)減少。

3.2 動態(tài)分析

由于靜態(tài)分析無法評價各行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的變動情況，因此本研究采用Malmquist指數(shù)法對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)的變化趨勢進(jìn)行分析，測算2011—2020年各細(xì)分行業(yè)全要素生產(chǎn)率變動情況以及通過分解得出的各個效率的變化情況，具體結(jié)果如表2和表3所示。

表2 2011—2020年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)細(xì)分行業(yè)Malmquist指數(shù)及其分解

表3 2011—2020年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)四大行業(yè)Malmquist指數(shù)及其分解

從表2中可以看出，2011—2020年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)細(xì)分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率（TFPCH）的年均增長速率為7.6%，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TECHCH）的增長是促使其增長的主要因素。此外，細(xì)分行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TECHCH）均大于1，由此可以看出，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)整體的創(chuàng)新水平有所提升。從各子行業(yè)來看，除其他電子設(shè)備制造業(yè)和計算機(jī)外圍設(shè)備制造業(yè)外，其他子行業(yè)全要素生產(chǎn)指數(shù)（TFPCH）均有提升。所有細(xì)分行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TECHCH）的增長均在2.8%～22.7%范圍，是推動全要素生產(chǎn)率提升的主要因素。其他電子設(shè)備制造業(yè)和計算機(jī)外圍設(shè)備制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率（TFPCH）呈現(xiàn)出負(fù)增長的情況，主要原因在于技術(shù)效率（EFFCH）的負(fù)增長。此外，大多數(shù)行業(yè)的技術(shù)效率變化指數(shù)（EFFCH）小于1，也影響著全要素生產(chǎn)率（TFPCH）的增長。

從四大行業(yè)總體來看，醫(yī)藥制造業(yè)與醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)的技術(shù)效率變化指數(shù)（EFFCH）小于1，同時四大行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TECHCH）均大于1，而技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為全要素增長的源動力，由此可見，醫(yī)藥制造業(yè)與醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)的技術(shù)效率變化指數(shù)（EFFCH）制約了其全要素生產(chǎn)率的增長。其中醫(yī)藥制造業(yè)的純技術(shù)效率變化指數(shù)（PECH）＜1、規(guī)模效率變化指數(shù)（SECH）＞1，純技術(shù)效率變化指數(shù)是制約醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)效率變化指數(shù)的主要因素。與之不同，醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)的純技術(shù)效率變化指數(shù)＞1，而規(guī)模效率變化指數(shù)＜1，可知制約醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)技術(shù)效率變化指數(shù)的主要因素為規(guī)模效率變化指數(shù)。

4 研究結(jié)論與建議

4.1 研究結(jié)論

本研究以2011—2020年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)下的四大行業(yè)以及15個細(xì)分行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新的投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用超效率DEA-Malmquist對技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)的相關(guān)分析，得出以下結(jié)論：

（1）靜態(tài)分析：我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)各行業(yè)的綜合創(chuàng)新效率仍有待提高。其中，醫(yī)藥制造業(yè)和醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)兩大行業(yè)的表現(xiàn)較差，醫(yī)療行業(yè)的研發(fā)周期長、風(fēng)險高導(dǎo)致創(chuàng)新不足的問題亟待解決。

（2）動態(tài)分析：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)的四大行業(yè)及15個細(xì)分行業(yè)整體的全要素生產(chǎn)率有所提升，但技術(shù)效率指數(shù)大都小于1，一定程度上制約著全要素生產(chǎn)率的增長。這主要是受規(guī)模效率和純技術(shù)效率的影響，不同行業(yè)的影響因素不同，一定程度上說明我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在投入、產(chǎn)出方面雖然取得了進(jìn)步，但還需要進(jìn)一步改善。

4.2 研究建議

（1）提供政策導(dǎo)向。針對醫(yī)藥行業(yè)創(chuàng)新風(fēng)險高、周期長等特性，企業(yè)往往會通過減少創(chuàng)新投入來規(guī)避風(fēng)險，因此，國家層面可給予特殊行業(yè)一定的資金補(bǔ)貼、減免稅收等，降低企業(yè)因創(chuàng)新帶來的資金風(fēng)險，加大對創(chuàng)新的投入，從供給側(cè)提升行業(yè)的創(chuàng)新能力。

（2）優(yōu)化創(chuàng)新體系。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)存在著技術(shù)無效率情況，部分行業(yè)規(guī)模效率偏低，可能存在投入與產(chǎn)出不匹配的情況。因此，需要從人、財、物等方面合理調(diào)整投入，使得投入、產(chǎn)出盡可能達(dá)到平衡，實現(xiàn)對投入資源的充分利用，并提高創(chuàng)新效率。

（3）細(xì)化行業(yè)政策。目前，由于各行業(yè)自身的異質(zhì)性，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)各行業(yè)的創(chuàng)新情況存在差異。因此，行業(yè)的創(chuàng)新不能搞集中化的管理，而應(yīng)該密切關(guān)注各行業(yè)的實際需求和發(fā)展特點，發(fā)揮各自的優(yōu)勢，加強(qiáng)與國內(nèi)其他行業(yè)、國際相關(guān)行業(yè)的合作，從而實現(xiàn)各行業(yè)的高效創(chuàng)新發(fā)展。