我國海工裝備制造業全要素生產率研究

孫輝，安然，胡振宇

(綜合開發研究院(中國·深圳) 深圳 518000)

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我國海工裝備制造業全要素生產率研究

孫輝，安然，胡振宇

(綜合開發研究院(中國·深圳) 深圳 518000)

海工裝備制造業是我國拓展藍色經濟空間、推動產業轉型升級的重要領域。文章以15家海工裝備上市企業2010—2014年數據為基礎，采用Malmquist生產力指數測算我國海工裝備制造業全要素生產率變化情況，并利用面板數據模型分析影響這一變化的主要因素，提出加大海工裝備制造領域人力資本投資，謹慎、有針對性地制定產業補貼政策，推動產業健康有序發展3點建議。

海工裝備；海洋工程；裝備制造；海洋科技；科技創新

1 引言

21世紀是海洋的世紀，面對海洋資源開發利用這一不斷成長的新興市場，世界各國都在積極發展海洋工程裝備制造業。海洋工程裝備是指海洋工程中所涉及的裝備，通常主要指海洋資源(尤其是海洋油氣資源)勘探、開采、加工、儲運、管理、后勤服務等方面的大型工程裝備和輔助設備[1]。海工裝備不僅集中陸上最先進的技術、工藝、產品成果，而且需創造性地開發新技術以適應海洋環境的特殊性和復雜性。然而，目前我國海工裝備制造領域仍處于集成創新和逆向模仿階段[2]，產品附加值、技術含量較低，處于產業鏈的價值低端；此外，在未充分考慮自身發展條件和產業發展空間的情況下，沿海地區盲目擴大產業規模，導致產業布局分散、重復建設嚴重，產能過剩和投資浪費的風險加劇[3]。為促進海工裝備制造業高效發展，在加大海洋科技資源投入的基礎上，應更加關注海洋科技效率的提升。

目前針對海洋全要素生產率的研究較少，現有研究主要針對沿海地區的海洋科技效率或全要素生產率測算和比較分析。樊華[4]采用DEA模型測度海洋科技效率，并對我國區域海洋科技創新效率及影響因素進行研究；蘇為華等[5]基于我國沿海11個省(自治區、直轄市)有關海洋經濟數據，運用Malmquist指數法測度各地全要素生產率指數，并對指數進行因素分析；丁黎黎等[6]基于Tobit模型考察不同因素對海洋經濟綠色全要素生產率的影響；戴彬等[7]采用隨機前沿模型(SFA)測度我國沿海11個省(自治區、直轄市)的海洋科技全要素生產率指數，并對其時空格局演變和影響因素進行分析。

目前我國海洋經濟統計核算體系尚不成熟，海洋全要素生產率測算所需海洋資本存量等指標缺乏可靠來源，此外缺少對單個海洋產業科技效率的研究。海工裝備制造業作為資本和技術高度密集型產業，是推動科技創新和技術進步的重要載體，由于缺少系統可靠的數據，目前有關海工裝備制造業科技效率的研究鮮見。

為解決宏觀經濟數據不足或樣本量過小的問題，越來越多的學者開始運用企業層面數據進行全要素生產率分析，主要包括《中國工業企業數據庫》[8-9]和上市企業數據[10-11]。本研究以我國15家海工裝備上市企業2010—2014年數據為基礎，利用Malmquist生產力指數測算我國海工裝備制造業全要素生產率變化情況，并通過建立面板數據模型，分析影響全要素生產率變化的主要因素。

2 研究方法

2.1 模型構建

瑞典經濟學家和統計學家Sten Malmqusit在1953年研究消費的過程中首次提出Malmquist指數，該指數的主要原理是通過建立線性規劃方程測算生產技術前沿，并在此基礎上評價生產行為的技術效率。相對于其他評估方法和模型，Malmquist指數的優點主要體現在兩個方面：①無須設定生產函數，從而避免因函數形式設定誤偏導致的錯誤評估結果；②可將技術指數分解為技術進步和技術效率變化[12]。本研究將每個海工裝備企業作為一個獨立的生產決策單位，構造各時期產業的生產前沿面，并將每個企業的投入產出與生產前沿面進行比較，從而測算技術進步和技術效率變化情況。

Malmquist生產率指數可表示為：

(1)

式中：D0表示距離函數。式(1)中的Malmquist指數測度在時期t的技術條件下，從時期t到時期(t+1)的技術效率變化。在時期(t+1)的技術條件下，從時期t到時期(t+1)的技術效率變化的Malmquist生產率指數可表示為：

(2)

為避免時期選擇的隨意性可能導致的差異，可用式(1)和式(2)所得兩個Malmquist生產率指數的幾何平均值來衡量從t時期到(t+1)時期的生產率變化。當該指數大于1時，表明從t時期到(t+1)時期的全要素生產率是增長的。

=techch×effch=techch×pech×sech

(3)

式(3)給出Malmquist生產率指數的分解結果，該指數總體上可分解為技術進步指數(techch)和技術效率變化指數(effch)兩項。技術進步是創新或引進先進新技術的結果，引起生產前沿面的外移；技術效率變化主要是制度改革等引起的效率提高(逼近生產可能性邊界)的結果，即在一定資源條件下多大程度上可以得到最大可能產出。技術效率變化指數又可以分解為純技術效率變化指數(pech)和規模效率變化指數(sech)。

2.2 指標選取

選擇合適的投入和產出變量是利用Malmquist指數法獲取客觀準確結論的關鍵，但目前對此變量的選取標準還沒有形成共識。常用的產出指標包括總產值、增加值或營業收入，由于《中國工業企業數據庫》包含工業增加值和工業總產值數據，以其作為數據來源的一般采用工業增加值或工業總產值作為產出指標，而以上市公司作為數據來源的往往以營業收入作為產出指標；投入變量相對統一，主要采用年均固定資產凈額和年均從業人員人數，作為資本和勞動力要素的代理變量，有些研究會根據特定目的選擇額外的投入指標[9-11，13]。在考慮指標的合理性和可得性的基礎上，以企業營業收入為產出指標，以年均固定資產凈額和年均從業人員人數為投入指標，構建2010-2014年15個海工裝備上市企業的投入產出面板數據。

2.3 樣本及數據來源

本研究選取上海嘉豪、山東墨龍、潤邦股份、中集集團、中國重工、中船防務、振華重工、中國船舶、鋼構工程、神開股份、中南重工、中核科技、華東重機、大連重工、杭齒前進共15家海工裝備制造業上市公司作為研究樣本。樣本選取標準參考《海洋及相關產業分類》中關于對海洋設備制造業概念的解釋，若公司主營業務包括海洋設備制造業則將其納入樣本企業；部分上市企業雖經營業務涉及海洋設備制造業，但并非其主營業務，或為2014年及以后年度進入該行業，則未被納入樣本企業。樣本囊括國內海工裝備制造業具有相當規模和行業影響力的企業，能基本反映我國海工裝備制造業的整體情況。

樣本期為2010—2014年。部分樣本企業在2010年和2011年公開上市，本研究所需數據可從其上市后歷年公布的年度報表中查到，但上市之前的數據無法完整獲取，因此以2010年作為基期。

營業收入和從業人員人數均直接取自公司年度報表，年均固定資產凈額用公司上年度末和本年度末固定資產凈值的平均值表示，年均從業人員人數用公司上年度末和本年度末從業人員人數的平均值表示。為更準確反映企業的要素投入和全要素生產率水平，本研究以2010年為基期，利用全國工業產品出廠價格指數和全國固定資產價格指數，分別對營業收入和固定資產凈額進行評價處理，消除價格因素的影響。

2.4 效率測度與分析

采用DEAP軟件，計算各公司和產業的全要素生產率變化指數。

2010—2014年我國海工裝備制造業的全要素生產率呈“V”形變化，與企業整體營業收入的變化趨勢基本保持一致。全行業年均Malmquist生產率指數為0.903，行業全要素生產率有所下降，尤其是2011—2013年，受國際海工市場和國內產能快速擴張影響，全要素生產率出現較大幅度下降(表1)。

表1 全國海工裝備制造業年均Malquist指數及其分解

從全要素生產率的分解情況來看(表1)，技術效率變化和技術進步呈反向變動趨勢，可以理解為產業內部的技術創新與模仿學習交替進行。技術效率變化指數有所增長，表明整個產業內部通過模仿、消化和吸收前沿技術，不斷接近最佳前沿技術，縮小與最佳前沿技術之間的差距。技術進步指數有所下降，導致全要素生產率下降；技術進步指數僅在2012—2013年實現正增長，表明僅在這一時期生產前沿面向前移動或前沿技術出現進步。

從技術效率變化指數的分解情況來看(表1)，純技術效率變化和規模效率變化共同促進技術效率的提升。純技術效率指數增長，說明大多數公司管理水平、學習能力較強；規模效率變化指數也有所增長，說明我國海工裝備制造業總體上還處于規模報酬遞增階段，公司規模存在發展壯大的空間。

從單個公司的全要素生產率來看(表2)，中南重工、振華重工的最高，且平均全要素生產率處于上升趨勢。其中振華重工全要素生產率的上升來自技術進步，表明企業的技術創新能力不斷增強；而中南重工全要素生產率的上升依靠技術效率提高，表明企業通過學習、消化和吸收先進技術，生產效率不斷提高；上海嘉豪、華東重機和中船防務的全要素生產率處于落后地位且趨于下降，主要由技術進步負增長導致，企業的技術創新能力被大幅削弱。

表2 全國15家海工裝備制造業 平均Malquist指數及其分解

3 影響因素實證分析

評價我國海工裝備制造業的全要素生產率，目的是揭示影響海工裝備制造業生產效率的主要因素，為政府制定扶持政策提供參考，從而最終提高全行業的全要素生產率，實現產業增長由要素投入驅動轉向技術進步和技術效率改進推動。本研究結合生產效率研究的國際經驗和我國海工裝備制造業運營的實際特點，探究影響我國海工裝備制造業上市公司全要素生產率的因素，以15家上市公司全要素生產率值為因變量，以企業規模、國有股占比、研發投入、人力資本、出口收入、補貼收入、固定資產7個指標為自變量，構建Panel data模型。

3.1 計量模型

計量分析模型為：

(4)

式中：TH表示全要素生產率；size表示企業規模，用企業資產總額占全部企業資產總額比重表示；gyg表示國有股占比，用國家股和國有法人股數量占全部股份數量比重表示；yfqd表示研發投入，用研究開發費用占營業收入比重表示；rlzb表示人力資本，用技術人員數量占全部員工數量比重表示；ckzb表示出口收入，用出口收入占主營業務收入比重表示；btzb表示補貼收入，用政府補貼收入占主營業務收入比重表示；gdzczb表示固定資產，用固定資產總額占資產總額比重表示；ε為隨機擾動項。

對式(4)進行F檢驗，回歸結果顯示應選擇固定效應模型；再對式(4)進行Hausman檢驗，回歸結果顯示應選擇隨機效應模型。本研究采用隨機效應模型對方程進行回歸。

3.2 回歸結果

人力資本對全要素生產率存在顯著的促進作用，補貼收入、固定資產對全要素生產率存在顯著的阻礙作用，企業規模、國有股占比、研發投入、出口收入對全要素生產率均不存在顯著影響(表3)。

表3 回歸結果

注：＊＊＊、＊＊、＊分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著.

人力資本作為知識和技術進步的重要載體，通過決定企業技術創新能力從而直接影響全要素生產率水平，是影響全要素生產率水平的決定性因素。目前我國深水海洋工程裝備專業設計機構和專業設計人員較少，國內大多數船企缺乏海洋工程建造和管理等相關經驗，因此應加強海工裝備科研技術人才的引進與培養，從而增強企業科技創新能力、提升企業全要素生產率。

補貼收入產生顯著阻礙作用，即政府補貼不利于企業全要素生產率的提升。2010年以來，國務院頒布《關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》《海洋工程裝備制造業中長期發展規劃》等一系列政策措施，對海工裝備企業的財政補貼力度明顯加大。一方面，部分市場競爭力低下和虧損企業在政府補貼下存活，抑制行業整體全要素生產率的提升；另一方面，部分企業在得到補貼的情況下，加大對低效率項目的過度投資和對其他生產要素的不合理替代，從而降低企業生產效率。

海工裝備產業雖然是重資產行業，但實證結果顯示過高的固定資產占比并不利于全要素生產率的提升。在船舶制造業遇冷、海工裝備制造業受熱的背景下，國內船廠紛紛轉向海工裝備市場，2010—2014年海工裝備制造業固定資產總額增幅高達40%、年均增速接近12%，遠遠高出同期主營業務收入5.8%的增幅和年均2%的增速。固定資產投資的快速增加有助于促進規模經濟效應和提高勞動效率，同時可能促進技術效率提升；但固定資產投資是否能夠有效促進技術進步還取決于所投資設備的技術含量以及設備與人力資本的協調配合程度。如果固定資產投資主要是為擴大企業規模、增加生產能力，而不是借助設備提升企業技術水平和生產效率，則其反而可能產生阻礙作用。

4 結論與建議

本研究首先采用非參數Malmquist指數法估算2010-2014年全國海工裝備制造業全要素生產率的變化情況，并將其進一步分解為技術效率變化和技術進步。以此為基礎，利用面板數據模型對影響全要素生產率的因素進行實證分析。受公司上市時間和公開數據的限制，本研究樣本期限相對較短，部分自變量對全要素生產率作用的顯著性可能受到一定程度的影響。

為提升海工裝備制造業的發展質量和效益，需要提高其全要素生產率，尤其是技術進步水平。首先，加大海工裝備領域的人力資本投資，大力引進和培養海工裝備高端科研人才，同時將職業培訓或技能教育提升到更加重要的地位，建設專業、熟練的海工技術人才隊伍；其次，謹慎、有針對性地制定政府補貼政策，政府補貼需進一步向重點研發環節傾斜，保證企業切實將補貼用于科研創新，同時設定明確的市場退出與調整機制，避免補貼從短期扶持變成長期依賴；最后，結合海工裝備制造業高投資、高技術和高風險的特點，推進企業間的兼并重組，提升產業集中度，穩步解決過剩產能和無序發展問題，提升產業的投資效率和規模收益，推動產業健康有序可持續發展。

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The Total Factor Productivity of Marine Equipment Manufacturing Industry

SUN Hui，AN Ran，HU Zhenyu

(China Development Institute，Shenzhen 518000，China)

Marine equipment manufacturing industry is an important field to expand the blue economic space，promote industrial transformation and upgrading.This paper adopted Malmquist productivity index to estimate the change of total factor productivity of China’s marine equipment manufacturing industry by data from 15 marine equipment listed enterprises during 2010—2014，and used panel data model to analyze the influential factors.The paper also put forward three suggestions: increasing investment in human capital，formulating the subsidy policy carefully and pertinently，and promoting the healthy and orderly industrial development.

Marine equipment，Marine engineering，Equipment manufacturing，Marine science and technology，Technological innovation

2016-05-03；

2016-11-03

海洋經濟創新發展區域示范專項(GD2012-D02-003).

孫輝，研究員，碩士，研究方向為海洋經濟，電子信箱：sun.jiang2007@163.com

F407；P7

A

1005-9857(2016)12-0019-05