不同要素密集型制造業創新效率變動的實證分析＊
——基于DEA-Malmquist指數方法

黃山松,譚清美

(1.廣西工學院社會科學系,廣西柳州545006;2.南京航空航天大學經濟與管理學院,江蘇南京210016)

不同要素密集型制造業創新效率變動的實證分析＊
——基于DEA-Malmquist指數方法

黃山松1,2,譚清美2

(1.廣西工學院社會科學系,廣西柳州545006;2.南京航空航天大學經濟與管理學院,江蘇南京210016)

應用DEA-Malmquist指數分析方法對我國勞動、資本和技術密集型制造業2001-2008年的創新效率進行了測評。結果顯示,勞動密集型制造業創新效率在下降,其原因主要是由技術退步所致;而資本、技術密集制造業創新效率均得到提升。但二者動力有所不同。前者主要依靠技術效率推動,而后者則主要依賴技術進步。三大類型制造業的純技術效率維持改善態勢且差異并不大。勞動、資本密集制造業創新規模接近并都處在擴張態勢。勞動、資本和技術密集制造業提高創新效率的主要政策方向,應分別為促進技術進步,提高技術效率和擴大創新規模。

曼奎斯特指數;制造業;技術創新效率

一、引 言

進入新世紀以來,中國制造業已經逐步成為全球制造業乃至世界經濟的重要貢獻者。這一現象引起了學者對中國制造業全要素生產效率,包括創新效率的廣泛關注。到目前為止,在區域層面上的研究成果比較豐富,而在行業層面上探討制造業創新效率的相對較少,其中比較有代表性的研究有：王偉光利用工業行業技術比較創新效率指數(IRCIE)對1990-1999年中國38個工業行業技術創新效率進行實證分析,發現中國工業行業之間的技術創新效率差異呈現出縮小的趨勢[1];陳澤聰、徐鐘秀利用DEA方法,計算了我國制造業各行業和各省市制造業1994-2003年期間技術創新效率值,認為我國制造業的技術創新效率與行業技術含量呈正相關關系[2];黃魯成、張紅彩通過因子分析定權法測算了北京制造業的技術創新效率,結果發現技術含量較高的制造業行業其技術創新效率卻較低,而技術含量較低的行業其技術創新效率反而較高[3];吳丹、王婭莉運用DEA-Malmquist生產率指數對中國制造業各行業全要素生產率、技術效率和技術進步進行了測算,發現產業的技術密集度越高,技術進步、技術效率和全要素生產率指數增長越高[4];方紅、王紅霞使用DEA-Malmquist指數法,把制造業分為非耐用消費品、中間投入品和資本品及耐用消費品三個部門,比較了部門間技術變化的差異,得出了技術進步是 TFP增長的主要原因的結論[5];沈能、劉鳳朝、趙建強也運用Malmquist指數方法測算了中國改革以來整體工業生產率的變動趨勢,并探討了地區之間工業 TFP增長差異的特征,結論是改革開放以來,中國工業 TFP的增長主要是由技術進步推動的,生產效率的下降對 TFP的增長造成了不利影響[6];宮俊濤、孫林巖、李剛對中國制造業省際全要素生產率變動進行了分析,發現省際全要素生產率增長主要來源于技術進步,技術效率變化表現為負作用[7]。

上述文獻對我國制造業技術創新效率作了有益的探討,但由于分析期不同,或者選取樣本的差別,即使采用同樣的方法,得出的結論并不一致,已難以應用于近期的研究。此外,已有文獻從研究對象的選取和劃分上仍存在一些缺陷和不足,多數把制造業作為一個整體來研究。本文擬做以下拓展：基于要素使用結構是效率變動起點的考慮,測算制造業分行業創新效率時,依要素配置結構的區別進行比較研究。也就是將制造業按要素投入密集程度分為勞動密集型、資本密集型和技術密集型三個類別,然后再基于 DEAMalmquist指數方法,對各類別制造業的創新效率變動進行評價,并對不同要素類型制造業之間技術創新效率的差異做出詮釋。

二、研究方法：DEA-Malmquist指數法

基于DEA-Malmquist指數方法能很好地處理多輸入和多輸出的數據集,這種方法不但可以分析不同時期決策單元的效率演化,而且可以將Malmquist指數分解為技術進步指數和技術效率變化指數。技術效率表示在給定投入要素下實際產出與最優產出(生產前沿)之間的距離,距離越大,技術效率越低。技術效率又可分解為純技術效率(主要體現在制度安排、技術創新以及管理效率的改變等方面)和規模效率(主要體現在規模擴張等方面);技術進步則表示生產前沿面隨時間的移動變化。因此能更加詳細地了解影響制造業技術創新效率變動的具體因素的作用。

本文把某個要素密集型制造業看作一個生產決策單位(DMU),先確定每一年各要素密集型制造業生產最佳前沿面,再把其中每個行業的生產前沿面與最佳前沿面進行比較,從而對各個要素密集型制造業的技術效率和生產率變化進行測定,得出這個行業采用以投入為指標的Malmquist生產率變化指數。

Malmquist指數最初由Malmquist提出,Caves等首先將該指數應用于生產率變化的測算[8],此后與Charne S等建立的DEA理論相結合,在生產率測算中的應用日益廣泛。在實證分析中,研究者普遍采用 Fare等構建的基于DEA的Malmquist指數[9]。

以t時期技術Tt為參照,基于產出角度的Malmqulst指數可以表示為：

這個指數測度了在t時期的技術條件下,從t到t+1時期的技術效率的變化。同理,以t+1時期技術Tt+1為參照,基于產出角度的Malmquist指數可以表示為：

為避免時期選擇的隨意性可能導致的差異,可以用上兩式兩個Malmquist生產率指數的幾何平均值來衡量從t到t+1時期生產率的變化。該指數大于1時,表明從t到t+1時期全要素生產率是增長的：

進一步地,根據上述處理所得到的Malmquist指數可以分解為不變規模報酬且要素自由處置條件下的技術效率變化指數(EC)和技術進步指數(TP),其分解過程如下：

EC指數測度了從時期t到t+1時期每一個決策單元對生產可能性邊界的追趕程度;TP指數測度了技術邊界在時期t到時期t+1之間的移動情況。根據Fare等的研究,技術效率變化指數(EC)還可進一步分解為純技術效率指數(PC)和規模效率指數(SC)。從而有：

某一指數大于1表示其是生產率提高的源泉,反之則是導致生產率降低的根源。

三、樣本選取及數據來源

(一)行業選擇

國民經濟行業分類標準 GBT4754-2002將制造業門類分成30個2位碼的大類行業。在統計年鑒中,2003年后把工藝品與其他制造業劃歸一類,并增加了廢棄資源和廢舊材料回收加工業,前后的統計口徑不同,再加之兩行業數據并不全面,在全部制造業中的影響也有限,本文未將其列入。故本文所探討的制造業只包括28個行業。

(二)技術創新投入產出指標選擇

合理選取技術投入和技術產出指標是應用Malmquist指數評測制造業技術創新效率的關鍵。相關文獻[10-13]一般采用 R&D資金投入和R&D人力資源投入作為技術創新的投入變量。本文沿襲一般做法,選用R&D經費投入作為企業技術創新最主要投入變量。考慮到各行業數據收集的可得性和完整性,就用企業科技活動人員代替R&D人力資源投入。這里,科技活動人員指直接從事科技活動、以及專門從事科技活動管理和為科技活動提供直接服務累計從事科技活動的實際工作時間占全年制度工作時間 10%及以上的人員。它涵蓋了企業創新過程中有關的技術、設計、制造、管理以及商業活動,因此這一指標的替換應是可行的。

除上述兩個指標外,還選取了企業新產品開發經費和技術吸收消化經費作為投入變量。因為對于企業而言,新產品開發活動對技術創新具有直接作用,是企業自主創新的重要因素[14],而在吸收消化基礎上進行創新更是我國企業在目前階段普遍存在的現象,吸收消化經費仍然是我國企業技術開發投入的重要部分。

本文把新產品銷售收入和發明專利選做技術創新產出指標。發明專利是衡量創新產出水平的較好指標,其技術含量高且申請量很少受到專利授權機構審查能力的約束,更能客觀地反映出企業的原始創新能力與科技綜合實力[15]。新產品銷售收入體現了企業技術創新最終實現的價值,體現了技術創新為企業帶來的真實收益,因此對技術創新成果有很好的代表性。

(三)數據來源

所有樣本數據均來源于2002-2009年《中國科技統計年鑒》和《中國統計年鑒》。并且本文采用的28個制造業行業數據全部來自統計年鑒中大中型工業企業的統計資料。為了統一指標口徑,對各年的技術創新投入經費按2001年不變價格作了平減處理,新產品銷售收入按各行業產品價格指數進行平減,使各行業的創新產出具有可比性。

四、實證分析結果

(一)各要素密集型制造業子行業創新效率差異的分析

利用DEAP2.1軟件計算2001-2008年各要素密集制造業各行業平均的創新生產率指數及其分解為技術效率與技術進步的變化情況。先來看看勞動密集型制造業的情況。見表1。

表1 勞動密集型制造業創新效率指數及其分解

從表1可看出,在分析期內勞動密集型制造業創新效率整體趨于下降,平均下降8%。技術效率大于1,年均增長7.9%,這主要是由規模效率和純技術效率共同以3.9%的平均增速來保證的;技術退步十分明顯,其程度達到14.8%。顯然,勞動密集型制造業創新效率的變化主要來源于技術效率的提高。技術進步不但沒有促進創新效率的增長,反而抵消了由于規模效率的提高和純技術效率的改善而對創新效率的貢獻。

從勞動密集型制造業內部來看,各行業均處于技術退步狀態,但除飲料制造業 H3、印刷業、記錄媒介的復制業 H11外,其余行業的技術效率均得到改善。其中,木材加工及竹藤棕草制品業H8、造紙及紙制品業 H10、紡織業 H5和食品加工業 H1改善的幅度最大,均在16%以上。由于技術效率改善導致創新效率明顯提高的行業并不多,僅有食品加工業 H1和木材加工及竹藤棕草制品業 H8。值得注意的是,各行業基本上都獲得了較好的規模效率,說明勞動密集型制造業的創新規模在不斷擴大之中。

再來看看,資本密集型制造的情況。見表2。

表2 資本密集型制造業創新效率指數及其分解

從表2可見,資本密集制造業創新效率在提高,其主要貢獻來自技術效率的改善,而技術退步在抑制技術效率對創新的正效應,也即資本密集型制造業創新效率增進的動力也更多來源于技術效率的改善而非技術進步的變化。特別值得注意的是,勞動、資本密集制造業各分行業的技術效率都大于1或接近于1,給人有“趨同”的印象。從內部子行業來看,煙草加工業 H4、化學纖維制造業 H16、黑色金屬冶煉及壓延加工業 H20、有色金屬冶煉及壓延加工業 H21創新效率得到提高,但引致因素略有不同。煙草加工業 H4、化學纖維制造業H16、有色金屬冶煉及壓延加工業H21技術進步和技術效率共同推動效率的提高。但 H20主要由技術效率變化決定,其中規模效率的作用更為顯著一些。H13的創新效率最差,且完全由嚴重技術退步導致。橡膠制品業 H17、非金屬礦物制品業H19、有色金屬冶煉及壓延加工業H21等行業的創新規模不足,有待進一步擴大。

下面是技術密集型制造業的情況。見表3。

表3 技術密集型制造業技術創新效率指數及其分解

從表3可見,該行業創新效率也得到了提高,但與勞動、資本密集型制造業不同,其動力主要源于技術進步而不是技術效率的改善。其平均規模效率在下降,削弱了技術效率的改進。從子行業看,化學原料及化學制品制造業 H14、電子及通信設備制造業 H27創新效率最高,分別增長19.6%和21.6%,并且它們的技術效率和技術進步共同改進,保證了創新的高效率。專用設備制造業H24的創新效率則差強人意,其技術退步也最明顯。化學原料及化學制品制造業 H14、電氣機械及器材制造業 H26純技術效率和規模效率都在降低,通用設備制造業 H23、專用設備制造業 H24和儀器儀表文化辦公用機械業 H28獲得較好的純技術效率變化,但規模效率不濟,有待進一步提高。

(二)各要素密集型制造業之間創新效率的比較分析

以下是三大要素密集型制造業創新效率指數分解。見表4。

表4 三大要素密集型制造業創新效率指數分解

從表4中可見,三大類型制造業創新效率除前述的差別外,勞動、資本密集型制造業技術效率都雖有提高(包括純技術效率和規模效率都有改善),但由于勞動密集型制造業出現嚴重的技術退步,使得技術創新效率平均降低了8%;資本、技術密集型制造業雖然創新效率都大于1,但技術密集型規模效率在降低,其創新效率是以犧牲技術創新投入為代價的;而資本密集型行業則出現了較明顯的技術退步,使創新效率過度依賴技術效率的改進。同時,勞動密集型制造業的創新效率、技術進步,技術密集型的技術效率、純技術效率和規模效率等都處于平均水平之下。說明技術密集行業存在較大的改善技術效率的壓力,特別是規模效率的壓力,資本密集行業,尤其是勞動密集型行業則必須徹底扭轉技術退步的頹勢,否則行業創新將無從談起。

在不同時段上,我們同樣可發現三大類型制造業創新效率存在差別。從表5可見,在各個時期三類型制造業技術進步變化都比較劇烈,后兩類型變動及至全制造業平均值變動都具有明顯的鐘擺特征。其中,勞動密集型制造業僅在分析期頭一年有大幅技術進步,2002年后一直處于技術退步之中,最多負增長52%,近期衰退仍達20%;資本密集型制造業2001-2005年技術進步負增長,但之后各期都取得較大程度的技術進步;技術密集型行業技術進步各期呈波動變化,近期處于技術退步狀態,值得關注。見表5。

表5 三大要素密集型制造業技術進步變化

圖1顯示了技術創新效率的變動趨勢。見圖1。

圖1 三大要素密集型制造業創新效率變動趨勢

從圖中可見,2006年之前創新效率波動較大,之后波動有所降低。在三大類型中,資本密集制造業創新效率最高,勞動密集型最低,技術密集型居中;技術密集制造業變動趨勢與平均變動較為接近,資本密集制造業創新效率在多數時段高于全制造業平均水平,近期有繼續走高的趨勢。勞動密集型制造業基本上均處于平均水平之下,近期也沒有改善跡象。

(三)各類型制造業創新效率變動原因分析

上述對細分行業和三大類型制造業的比較分析都表明,勞動密集型制造業技術退步比較明顯,說明該類型行業的創新活動并沒有使其生產可能性邊界向外移動。導致這一狀況的原因,一是因國內勞動密集型制造業創新投入不足的短期行為所致。該類型行業進入門檻低,對技術擴散較敏感,更喜歡利用技術外溢的機會而不是加大創新投入。相應地,企業為應對過度競爭可能帶來的效益下滑所進行的創新,大多也都是改進型的產品創新,創新模式也多是模仿創新。由于行業的技術開發周期短,且主要開發易被市場接受的產品,因此技術效率相對較高,但技術進步卻并不顯著。二是該類行業技術人才相對缺乏影響其技術創新能力。作為技術含量相對較低的行業,勞動密集型制造業長期以低勞動成本的比較優勢作為競爭手段,缺乏高水平技術人才,從而抑制了技術進步。

資本密集制造業近幾年創新效率的提升明顯得益于其技術進步,這個結果至少存在三個原因。一是該類行業的企業規模大,多數是國有企業,因而其科技創新活動容易受到國家宏觀環境及政府科技政策的直接影響。近幾年來,為建設創新型國家,在企業層面上,政府提供了各種政策支持,從而使其科技創新表現出良好的發展態勢。二是該類企業一般都建立了獨立的研發機構,加大了創新投入力度。由于是大企業,也容易配備更多高學歷的研發人員和熟練掌握先進技術、工藝和技能的人才。三是該類行業為適應發展方式的轉變,加快推進以企業為核心的產學研創新機構,逐步完善創新激勵機制和企業創新文化,注重提高創新活動的組織管理效率。

技術密集制造業的技術效率與技術進步起伏波動,呈現交替變化趨勢是受技術演進規律支配的結果。該類行業技術密集,含量也高,但創新要素的組合優化,創新管理的完善,關鍵技術的突破等等,都有一個從量變到質變的過程,因此由這一原因引起的該類型行業近期的技術退步應是短暫的現象。

五、三大類型制造業技術效率收斂性檢驗

從表4已知,技術效率對制造業創新效率起重要推動作用。在分析期內,三大類型制造業的技術效率指數分別為1.079、1.068和0.994,相對差別并不是很大。那么,不同要素密集型各分行業的技術效率會不會存在趨同的情況?對此根據Barro和Sala-I-Mattin的分析,并依據白俊紅等人[13]的做法采用絕對—收斂回歸模型進行檢驗加以了解。設定的回歸模型為：lneffchit=C+βlneffchi0+εit。式中:effchit為t期技術效率變化率;effchi0為基期技術效率;β為回歸系數;C為常數項;ε為隨機擾動項。當基期技術效率lneffchi0的回歸系數為負時,表示存在絕對收斂,為正時,表示發散。在本文中我們利用2001-2008年間各行業技術效率變化率的平均值作為回歸模型中的effchit值,使用計量軟件Eviews6.0分析,得出回歸結果。見表6。

表6 技術效率的絕對—收斂檢驗

由表6中的調整后R2、F值可知三個回歸方程均顯著,三個方程的回歸系數也都通過了顯著性檢驗。三大類型制造業技術效率回歸模型系數β均為負,說明不同要素密集制造業各子行業的技術效率變化都是顯著收斂的。檢驗結果進一步印證了上文的實證結果,即勞動和資本密集型行業間的技術效率差距在逐步縮小。檢驗結果也說明了技術效率改善的過程,其實也是技術效率收斂的過程。

六、結論與政策方向

本文按照要素使用密集度把制造業劃分為勞動密集、資本密集和技術密集等三個類型。使用DEA-Malmquist指數方法,利用2001-2008年的各行業創新投入的面板數據分別計算三大類型制造業28個行業的創新效率變化狀況,并采用絕對β-收斂法比較三大類型各個行業間技術效率變化的差異。得到的基本結論是：

第一,勞動密集型制造業創新效率在下降,而資本、技術密集制造業創新效率則得到提升。勞動密集型制造業創新效率下降主要由嚴重的技術退步造成,它抵消了由于規模效率的提高和純技術效率的改善而對創新效率的貢獻。

第二,資本、技術密集制造業創新效率雖然都在提高,但其動力源卻有不同,前者主要依靠技術效率推動,而后者則主要依賴技術進步;勞動、資本密集制造業規模效率的改善對創新效率的提高發揮了應有作用,而技術密集制造業面臨規模報酬遞減的態勢。

第三,三大類型制造業內部各子行業之間的創新效率差異較大,技術效率和技術進步的作用也呈現復雜態勢。

第四,在不同時段變動上,資本密集制造業創新效率最高,勞動密集型最低,技術密集型居中;技術密集制造業創新變動趨勢與平均變動較為接近,資本密集制造業創新效率在多數時段高于全制造業平均水平,而勞動密集型制造業創新效率基本上均處于平均水平之下。

第五,不同要素密集制造業各子行業的技術效率變化都顯著收斂。三大類型制造業的純技術效率維持改善態勢且差異并不大;勞動、資本密集制造業創新規模接近且都處在擴張態勢。

基于上述結論,制造業創新效率改進的政策方向應是：勞動密集型制造業(也包括資本密集制造業)亟待促進技術進步,應該更加重視技術創新,增加研發和科技投入,尤其是要增加新產品開發的投入和技術消化吸收方面的投入,以扭轉技術退步頹勢;資本密集制造業技術效率水平下降,這說明在給定創新要素投入下未獲得最大創新產出量,必須重視制度安排、技術創新以及管理效率的提高和改進,以充分發揮其技術潛力;低水平的規模效率已抑制技術密集制造業技術效率的提高,因此,技術密集制造業應設法擴大創新規模,扭轉規模報酬遞減的態勢,同時采取措施提高行業技術效率。

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(責任編輯 易 民)

An Empirical Analysis of the Innovation Efficiency of Manufacturing Industry——Based on DEA-Malmquist Index

HUANG Shan-song1,2,TAN Qing-mei2
(1.Department of Social Sciences,Guangxi University of Technology,L iuzhou545006,Guangxi,China;2.Economics and Management,N anjing University,N anjing210016,J iangsu,China)

With Malmquist DEA model and co-integration test method,this paper estimates the innovation efficiency of manufacturing industry from 2001 to 2008 in China,the main results are as follows.Average innovation efficiency of Chinese capital-intensive manufacturing and technology-intensive industries takes on an increasing trend while labor intensive manufactures are decreasing.Labor intensive and capital intensive manufacturing have higher technical efficiency than that of technology-intensive industry.But their technical regress has significantly negative effects for growth of innovation efficiency.And this is different in tech intensive industries,it has remarkable technology progress.

malmquist-DEA;manufacturing industry;innovation efficiency

F062.4

：ADOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2011.01.005

2010-09-10

黃山松(1965—),男,廣西壯族自治區容縣人,南京航空航天大學經濟與管理學院博士,廣西工學院社會科學系副教授,主要從事產業經濟、產業創新管理研究;譚清美(1961—),男,山東省臨朐縣人,南京航空航天大學經濟與管理學院教授,博士生導師,主要從事技術經濟研究。

國家社會科學基金項目(08BJ Y014);教育部博士點專項基金(20093218120032)