我國高科技產業創新效率的經驗分析:2001—2008年

摘要：高科技產業發展對經濟增長的帶動作用日益增強，大力發展高科技產業是我國實現新型工業化和經濟可持續發展的重要戰略。本文應用SFA方法，以新產品銷售收入和專利申請數作為產出變量，對中國高科技產業創新效率進行了實證分析。研究表明，中國高科技產業整體創新效率呈提升趨勢；其中，電子計算機及相關行業創新效率最高，高科技裝備制造業創新效率最低；科技人員在高科技產業創新中的產出效率弱于科研經費的產出效率，中國高科技產業創新產出主要是經費拉動型的；基于專利申請數的創新效率明顯低于基于新產品銷售收入的創新效率。中國高科技產業在創新效率提升上仍有許多需要改進的地方。

關鍵詞：高科技產業；創新效率；經驗分析；隨機前沿方法

中圖分類號：F062.9 文獻標識碼：A 文章編號：1000-176X(2010)1042026-07

一、引言

高科技產業是研究與開發密集型產業，其最大特點就是高研發投入、高創新性。高科技產業發展對經濟增長的帶動作用日益增強，大力發展高科技產業是實現我國經濟持續、穩定、健康發展的重要戰略。新世紀以來，我國高技術產業發展迅速，2008年我國規模以上高科技產業企業實現工業總產值58 322億元，全年高科技制造業實現總產值58 322.03億元，同比增長14.1％，自2001年起年均增長23.4％；高科技產品出口4 156億美元，增長13.1％，實現順差764億美元，增長92.6％；高科技產業規模已躍居世界第三，出口總額躋身世界第二，發展進入了新階段。近年來，政府將自主創新提升到重要高度，提出了建設創新型國家的奮斗目標，研發經費從2001年的288.5億元增加至2008年的4 570億元，我國研發投入總量排在美國、日本、德國、法國和英國之后，居世界第六位；我國專業技術研發人員2 310萬人，總量居世界第二；其中，我國高科技產業的研發投入占我國總研發投入的73％，研發人員全時當量也從2001年的95.65萬人年提高到2008年的182.37萬人年。雖然高科技產業的創新研發投入在逐年增加，但其效率問題仍為關鍵。一個國家或產業創新能力的高低是質的問題，不只取決于研發的投入要素，更是與創新活動的效率息息相關，因為效率的低下同樣可以阻礙創新能力的提升。一味增加創新投入而忽視創新效率問題是不符合自主創新的發展要求的，因為創新的目的是為了提高效率，但是如果創新的過程本身缺乏效率的話，就弱化了創新的意義。如何對我國高科技產業的創新效率進行評價并提出相應的改進對策將是我國高科技產業發展的關鍵問題。

目前，國內外很多學者已經開展了創新效率的研究，Nasierowski和Arcelus用兩步驟DEA(數據包絡分析)方法測度并分析了45個國家的創新效率，發現技術創新規模、資源配置對生產率的變化有重要影響；Chen等采用DEA方法實證分析了臺灣新竹科技園中的31家計算機和外圍設備企業的研發效率；Zhang等利用中國33個行業8 341家大中型企業1995年的截面數據，采用SFA(隨機前沿技術)分析了研發效率問題；史修松等對中國區域創新效率及空間差異進行分析；孫凱和李煜華應用數據包絡分析(DEA)方法對我國30個省、市、自治區的技術創新效率進行了分析比較；池仁勇和唐根年對浙江省的技術創新效率進行了研究；張倩肖和馮根福從區域的角度，使用數據包絡分析法對我國2000-2003年間三類地區的創新效率進行了評估，認為東部地區的效率最高。在對特定產業的研究中，羅亞非、焦玉燦應用DEA方法對制藥業技術創新效率進行了研究；岳書敬對長三角高科技產業技術創新效率進行了分析；魏芳和趙玉林應用DEA方法對我國高科技產業創新效率進行了實證分析。

目前，應用隨機前沿方法研究中國高科技產業創新效率的文獻并不多，而且，在對創新產出的指標選擇上，多數學者選擇了新產品銷售收入作為產出指標進行研究，其實，這更多地反映創新產出的轉化率，而申請專利數量是創新產出的基礎，只有將以上兩個產出指標結合研究，才能對中國高科技產業技術創新效率進行比較全面的考量。同時，目前對中國高科技產業創新效率的分析多采用數據包絡分析法(DEA)，這是識別無效率項的非參數方法函數分析模型，一般通過線性規劃構建出生產前沿面，使用距離函數得到生產單元的效率。但是對于測度問題給數據帶來的隨機誤差，DEA法并沒有考慮，而是將所有存在的隨機誤差認為是效率的不同，從而數據的偏差越多，平均效率的偏差也會越大。因此，為回避已有研究的這些問題，本文以新產品銷售收入和申請專利數分別作為創新產出，采用SFA方法對中國產業創新效率及其產業差異進行研究。

二、研究方法和模型設定

傳統生產函數模型的假設前提為，所有的生產單元都處于生產前沿面上，即生產單元都是完全有效的：在一定的投入要素條件下可以得到最大產出或者在一定的產出條件下使用最小的投入要素。但在現實經濟生活中，大部分的生產單元并沒有處于生產前沿面上，而是與最有效率的生產前沿面有所偏離，存在著無效率項。識別無效率項的函數模型通常包括兩類：參數方法(隨機前沿函數法，Sto－ehastie Frontier Analysis，簡稱SFA)和非參數方法(數據包絡分析法，Data Envelopment Analysis，簡稱DEA)。隨機前沿函數法，基本思路是將實際生產單元與前沿面的偏離分解為隨機誤差和技術無效率兩項，使用計量的方法對前沿生產函數進行估計。隨機前沿函數模型首先由Aigner，LoveH和Schmid L、Meeusen和Broeck分別獨立提出，隨后，Jondrow、Lovell和Materov；Battese和Coel－li等學者對其進行了不斷的拓展和發展，提高了隨機前沿模型的靈活性和適用性。SFA方法能夠充分考慮到測度問題給數據帶來的隨機誤差，減少平均效率偏差，本文使用隨機前沿函數模型作為基本的研究框架。

借鑒Battese和Coelli(1995)的模型設定，本文的隨機前沿函數模型如下：

(1)式中LnSales表示新產品銷售收入(sales)的自然對數，(2)式中LnPatent為申請專利數(Patent)的自然對數。(1)式和(2)式中i和t分別表示第i個行業和第t個年份；LnlnputRDP.為研發人員全時當量的自然對數，LnlnputRDit為研發經費數量的自然對數，β₁和β₂分別為研發人員全時工作當量和研發經費的產出彈性。V_it，為隨機變量，其分布服從正態分布N(0，σ^2v)，且獨立于U_it。U_it為非負的隨機變量，表示創新活動中的無效率項，其分布為截尾正態分布N(mit，σ^2it)，其中mit越大，表示效率越低下，即同樣研發經費和研發人員的投入，得到的創新產出越少。由于隨機前沿函數相對于傳統函數的優勢在于其對無效率項的考慮，那么如何判斷隨機前沿函數的有效性呢?如果模型中不存在無效率項或者無效率項不明顯，則采用傳統函數更為合適。具體要采用下面這個指標來判斷前沿函數模型的有效性：γ=σ^2u/σ^2u+σ^2v，其中0≤γ≤1，γ接近1，說明無效率項在生產單元與前沿面的偏差中占主要成分，此時采用前沿函數模型就是合適的；若γ接近0，說明隨機誤差是主要成分，此時采用傳統的生產函數即可。

三、實證分析

1 數據來源與處理

根據國家統計局相關統計指標，本文選取了我國高科技產業主要包括的17個子行業。并且由于新世紀我國處在產業調整和升級的關鍵時期，高科技產業在我國新型工業化進程和經濟發展中的地位益加重要，因此本文設定的考察時期自2001-2008年。

資本投入和勞動力的投入是研究投入產出效率的常用方法，在本文的研究中也同樣使用資本和勞動投入。對于產業創新效率來說，研發費用的投入與研發勞動的投入對其有直接的影響，也是主要的影響因素。這里采用各產業的科技經費支出總額和研究與發展人員全時當量作為投入變量，專利申請受理數和新產品銷售收入作為產出指標變量。本文的數據來源于《中國科技統計年鑒》(2002-2008年)、《中國統計年鑒》(2002-2008年)和《中國高技術產業發展年鑒(2009)》，以上所有變量均取自然對數值。各變量的描述統計量如表1所示。

此外，由于技術創新活動的周期性和投入產出之間具有一定時滯性，因此還需要考慮輸入和輸出指標間的時間差異問題。官建成和何穎認為研發投入到產出有一定的時間延遲，因為由發明的產生到新產品的引入平均需要3-4年的時間，為此，他們投入產出的時間延遲都取4年。王偉光和唐曉華認為，創新投入到底何時能夠發揮作用以及不再發揮作用是難以界定的。即使能夠確定一個“時滯”，也無法將之運用到各個行業中，因為不同行業的性質及環境條件存在很大差異。即使可以區別對待不同行業的時滯問題，大量的計算和調整工作也并非一蹴而就。朱有為和徐康寧也認為中國制造業的技術創新活動有時滯，在他們的研究中采用的時滯是1年。本文認為，高科技產業創新活動也有時滯問題，不同行業不同時期的創新活動的時滯也不同，而且可能會有很大的差異。考慮到我國高科技產業創新產出，應用性的多，基礎性的少，一般開發周期也相對較短。因此，本文也采用慣例，取時滯為1年。方程中變量均取自然對數。

2 以新產品銷售收入為輸出指標的計量分析

利用Frontier 4.1軟件，使用最大似然法來估計經驗模型可獲得各項參數和區域創新技術效率，具體結果如表2和表3所示。

從表2中可知γ=0.924，大于0.5，且LR統計檢驗在1％的水平下顯著。這說明模型中的隨機誤差項是包含無效率因素的復合結構。因此，對于區域面板數據使用隨機前沿生產函數是可行的，模型設定是可以接受的。從經驗模型各參數的估計結果看，β₀，β₁，β₂均通過了1％的顯著性檢驗。式(1)的實證分析結果如下：

第一，產業創新投入要素產出彈性和創新活動規模效應情況。創新活動人員全時當量和創新活動經費兩大投入要索的產出彈性分別為β₁=0.363，β₂=0.408。科研經費投入彈性略大于人員投入彈性，這一結果說明我國的新產品產出中科技經費的貢獻是超過科研人員投入的。也就是說，科研人員全時當量增長1％，新產品產出增長0.363％；科研經費增加1％，新產品產出增長0.408％。將研發經費和研發人員的產出彈性相加后小于1，表明我國高科技產業的創新活動表現為規模報酬遞減的特征，這與ACS和Audretsch(1988)、Zhang等學者認為創新活動規模遞減的結論是一致的。創新行為之所以表現為規模報酬遞減，可能是研發活動中某一稀缺要素的缺少，導致投入要素不能按比例增長，從而造成創新函數的規模報酬遞減。

第二，從各行業研發效率來看，我國高科技各行業間創新效率差距比較突出。效率最高的家用視聽設備制造業和電子計算機及辦公設備制造業2001-2008年的平均創新效率達到0.985，而效率相對比較低的廣播電視設備制造業和雷達及配套設備制造業的創新效率只有0.802和0.828，見表3所示。

計算機制造業及其相關行業和家用視聽設備制造業創新效率較高，一個可能的原因在于計算機行業較早的嵌入全球價值鏈，大量開展代工業務、貼牌生產因而具有較高的市場占有率；而家用視聽設備制造業則被公認為我國最早開展市場化競爭的重要行業，也是由于競爭歷練了家用視聽設備制造業，使得其具有較高的市場占有率，因而具有相對較高的創新效率。我國在雷達及其配套設備制造業、廣播電視設備制造業的創新效率相對比較低，說明我國相關產品的市場占有率并不高，仍然存在需求抑制的問題。究其原因，我國雷達及其配套設備制造業的投入大、產出小，基本上屬于特定技術，應用范圍較窄，滲透性較低，市場需求不多，同時對技術要求更高；而目前我國廣播電視設備制造業大型企業僅有兩家，中小型企業占中國廣播電視設備制造業的絕大多數，技術能力不強，并且伴隨著整個電視產業的升級，從制播、傳輸到接收的多數設備都將更新換代，從終端的接收方式來看，由于數字電視一體機標準不統一，市場推廣受阻。

第三，從產業創新動態發展來看，自2001年以來，我國高科技產業創新效率穩步提高，從2001年的0.879提高到2008年的0.922，但是以新產品銷售收入為輸出指標的創新效率值的邊際增長率在逐年下降，這一方面與國際金融危機對我國高科技產業市場需求的影響有關，也顯示著我國高科技產業創新效率的投入要素某一方面有不足之處。

3 以申請專利數為產出指標的計量分析

利用Frontier 4.1軟件，使用最大似然法來估計經驗模型可獲得各項參數和區域創新技術效率，具體結果如表4和表5所示。

從表4中可知γ=0.566，大于0.5，且LR統計檢驗在1％的水平下顯著，這說明模型中的隨機誤差項是包含無效率因素的復合結構。因此，對于區域面板數據使用隨機前沿生產函數是可行的，模型設定是可以接受的。從經驗模型各參數的估計結果看，β₀，β₂通過了1％的顯著性檢驗，β₁并沒有通過t檢驗。式(2)的實證分析結果如下：

第一，產業創新投入要素產出彈性和創新活動規模效應情況。β₁并沒有通過t檢驗，說明我國高科技產業的科技與研發人員投入對于專利申請數量并沒有明顯作用，只有不顯著的正向影響。β₂為1.01，并且通過了顯著性檢驗，說明我國科研經費投入對于專利申請數量有著明顯的正向關系，并且具有規模經濟效應。研發經費量每增加1％，會帶來專利申請數量增加1.01％。所以，未來繼續加大科技研發經費投入對于提高專利申請效率將有著積極而顯著的意義。

第二，從各行業研發效率來看。在以申請專利數作為產出指標的創新效率衡量中，儀器儀表設備制造業平均創新效率最高，這是由于對技術和標準的重視使得我國儀器儀表行業的創新實力不斷增強，一批擁有自主知識產權的產品已經替代了進口，行業專利數量居于高科技產業前列所致。而在前文以新產品銷售收入為產出指標的創新效率中比較出色的電子計算機及其相關的產業創新效率并不突出，只處在中等偏上水平。這也可以印證我國電子計算機及其相關產業的全球代工特征明顯，處在全球價值鏈的低端，銷售收入高，但是技術創新能力不強，尤其缺乏核心具有知識產權的技術。近幾年，醫藥制造業和醫療儀器設備及器械制造業在申請專利數和新產品銷售收入為產出指標的創新效率都處于相對強勢，說明我國醫藥制造業、醫療設備行業等具有相對較強的自主創新能力，正逐步成為高技術制造業新的增長動力，這一點從它們在國際金融危機下所受沖擊較小的事實中得到了印證。雷達及配套設備制造業、廣播電視設備制造業、航空航天器制造業的創新效率仍然比較低，創新效率在0.7以下，而雷達及配套設備制造業的創新效率僅達到0.585，見表5所示。而這些都是關乎國家產業安全命脈的高科技裝備制造業，這就從一個方面說明加大裝備制造業自主創新力度，培養創新能力的緊迫性和必要性。

第三，從產業創新動態發展來看。自2001年以來，我國高科技產業創新效率穩步提高，從2001年的0.745提高到2008年的0.863，與近年來我國高科技產業專利申請量逐年增加的態勢相吻合。但是與新產品銷售收入相同，以專利申請數量為輸出指標的創新效率值的邊際增長率也在逐年下降，而2008年又是我國專利申請量大幅增加的一年，只能說明我國高科技產業創新效率的投入要素某一方面有不足之處。

四、結論和對策建議

高科技產業的創新能力決定著一個國家國際競爭力的高低及其在世界經濟中的分工地位。本文應用SFA方法，以我國高科技產業17個細分行業為例，分析了2001-2008年我國高科技企業的技術創新效率。研究結果表明：

第一，我國高科技企業技術創新效率處在一個上升的軌道之中，無論是以新產品銷售收入作為產出變量還是以申請專利數作為產出計算的創新效率都在穩步提高。但是，以新產品銷售收入作為產出變量計算的創新效率的平均值為0.902，以申請專利數作為產出指標計算的創新效率為0.813。說明我國高科技產業的專利申請中包含有更多的無效率因素，這是由于部門分割、體制封閉，我國在科研投入中存在重復建設、資源浪費現象，缺乏合理的頂級設計和強有力的宏觀調控以及知識產權保護力度不夠，對侵犯知識產權行為打擊不力，沒有完全形成尊重知識產權、保護發明創造的社會氛圍的結果。而申請專利數是能夠比較好地反映一個產業或者企業擁有自主知識產權狀況的，因此，對我國高科技產業來說加大自主知識產權產品的研發尤為重要。應繼續加大對高科技產業的研發投入，打破部門分割，合理布局高科技產業中研發投入的方向，并進行有效調控；同時加強科技立法，強化國家科技創新系統薄弱環節的建設力度，保護知識產權，保障企業的創新成果。

第二，我國高科技各細分行業的創新效率存在比較明顯的差異，電子計算機及相關行業由于完全融入到全球價值鏈中，其創新效率總體比較高，而雷達、航空航天、廣播電視設備制造業以及除通訊和計算機外其它電子設備制造業等高科技裝備制造業創新效率普遍偏低。這說明我國企業一方面應該更加積極參與到全球競爭中去，在競爭中提高產業的創新能力；另一方面對于關系到國家產業升級和新型工業化建設的產業，比如高科技裝備制造業，政府應提高產業支持力度，促進其健康快速發展。

第三，我國高科技產業中研發經費投入對于創新效率的提升有著顯著正向影響。這說明我國高科技產業創新效率提升中研發投入的作用十分明顯，但是結合一些行業中創新效率不高的狀況，說明中國在研發投入水平和使用效率方面仍存在著問題，比起發達國家而言仍有差距，未來應通過改革和完善現有的創新制度，提高科技成果轉換率，減少投入要素使用方面的非效率現象。

第四，我國高科技產業中研發人員的投入對于創新效率也有正向影響，但研發人員在其中的作用并沒有充分發揮出來，研發人員對于創新效率的貢獻在兩類產出指標下都弱于科研經費的投入。結合我國創新效率邊際增長率逐年下降的狀況，說明我國在高科技產業創新效率提升上，研發人員投入及作用發揮不足。因此，未來要進一步提升我國高科技產業的創新能力，應該加大創新人才的培養和引進力度，努力營造創新氛圍，打造創新激勵機制，以充分發揮創新人力資本的作用。

(責任編輯：楊全山)