中國高技術產業創新效率研究
——外資“溢出效應假說”再檢驗

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(1.國網能源研究院 企業戰略研究所, 北京 102209;2.北京大學 光華管理學院, 北京 100871; 3.山東大學 管理學院, 山東 濟南 250100)

高技術產業是推進經濟結構轉型升級的加速器,也是國家創新驅動發展戰略的重要內容。相較于傳統制造業,高技術產業研發(R&D)投入密度更高,對經濟增長的帶動作用更強[1]。黨的“十九大”報告明確提出,“以供給側結構性改革為主線,推動經濟發展質量變革、效率變革、動力變革,提高全要素生產率”。2005年以來,在國家政策激勵下,高技術產業在企業數量、研發投入、技術引進等方面都呈現快速增長趨勢。根據《2017年中國高技術產業統計年鑒》[2],2016年高技術企業達3.08萬家,較2005年翻一番;大中型高技術產業企業R&D經費內部支出為2437.60億元,相當于2005年的6.72倍;企業用于購買國內技術、引進技術和消化吸收經費總支出達180.05億元,較2005年提高了51.87%。但是,要素投入帶來的規模性增長并不能實現技術進步的可持續發展[3]。因此,研究投入要素在推動高技術企業創新過程中的效率問題,考察中國高技術產業創新效率的動態變化,將對國家創新驅動政策的制定和實施有重要的指導作用。

一、文獻綜述

創新效率是衡量產業創新能力的指標之一,刻畫了在現有技術水平、相同投入規模和比例、市場價格條件下生產者獲得最大產出(或投入最小成本)的能力[4]。Hallak和Sivadasan[5]指出,創新效率高的企業產品質量更高,出口競爭力更強。長期以來,中國企業在傳統制造行業積累了豐富的生產技術和管理經驗,實現了全要素生產率較快增長[6]。然而,在高技術產業研發投入、產出能力的提升與產業規模的快速擴張的同時,研發產出能力和效益偏低[7],技術效率和規模效率貢獻較弱[8]。胡亞茹和陳丹丹[9]發現,高技術產業全要素增長率增長的技術效應呈上升趨勢,而要素配置結構效應呈下降趨勢。

創新是個復雜的系統,很難用準確的層次結構和生產函數來描述表示[10]。利用非參數多元統計模型估計創新效率是常用方式,常用數據包絡分析(Data Envelopment Analysis, DEA)這一非參效率測評方法評價可用于評估創新系統整體效率。Fare和Grosskopf[11]拓展了DEA方法,將創新效率再分解為技術進步、純技術效率和技術規模三個指標,以考察影響創新效率的貢獻因素。李向東[12]應用隨機前沿分析和數據包絡分析兩種方法實證測算了中國高技術產業的創新效率。陳頌和盧晨[13]利用基于DEA方法的Malmquist指數,估計了中國內資工業行業的全要素生產率。

現有研究仍存在以下不足:一是研究期限較短,無法觀察企業創新效率的動態變化。二是缺乏對不同行業、不同類型企業創新水平的橫向比較。三是未明確界定創新效率測算的投入和產出指標。因此,本文將基于創新系統雙階段理論,對企業創新研發階段的投入產出指標進行精確界定,分行業、分類型對2009—2016年我國高技術產業創新效率進行測算,分解創新效率的變化,找到創新效率變化的來源,并提出針對性建議。

二、中國高技術產業創新效率測算方法和指標選取

(一)高技術產業的投入產出指標選擇

根據創新系統雙階段理論,高技術產業企業的創新過程可以分成兩個階段[14]。第一階段是研發階段,產出成果是專利,投入要素包括R&D經費、技術和科研人員。第二階段是成果轉化階段,主要產出是新產品,投入要素涉及中間產出和市場化所需的人員、技術、資金和固定資產投資等。在測算企業成果轉化階段的創新效率時,由于新產品研發所需的投入要素范圍廣,涉及環節多,成果轉換周期長,轉化率低等限制,難以被全面、準確地考量。因此,本文將重點考察高技術產業研發階段的創新效率。

(二)DEA-Malmquist測度方法

考慮到不同時期、行業、類型等會對創新效率產生較大影響,且隨機誤差項對創新效率的影響顯著,本研究采用隨機前沿生產函數方法(DEA-Malmquist指數法)測算行業全要素生產率作為衡量創新效率的指標,優點在于無需事先確定生產函數的形式、允許無效率存在和便于分解。本文將以當年專利申請數作為企業創新的產出指標,測算Malmquist指數衡量高技術產業的創新效率指標,當年專利申請數量越多,說明研發效果越好,創新能力越強。在規模報酬不變條件下,將創新效率分解成技術效率變化指數和技術進步指數,技術效率變動指數進一步分解為純技術效率變動指數和規模效率變動指數。具體見表1。

表1 創新效率指標及其分解

(三)研發階段的創新效率評價指標體系

研究與試驗發展(R&D)是指為了增加知識儲備而進行的創造性工作。投入要素包括企業自主技術創新的投入要素的貢獻,以及用于技術引進的投入要素的貢獻,因此投入指標主要包括研發活動中涉及的人力、資金和技術,包括R&D活動人員折合全時當量、R&D經費內部支出、購買國內技術經費支出、技術引進經費支出和改造、消化吸收經費支出等。

(四)數據來源和數據處理

本文采用了《2017中國高技術產業統計年鑒》和中國統計局等數據,選取2009—2016年高技術產業5大類13個細分行業規模以上企業的面板數據,分別是醫藥制造業、電子及通信設備制造業、計算機及辦公設備制造業、醫療設備及儀器儀表制造業及其細分行業。針對部分行業個別指標缺失情況,以對應行業年均值進行替代。由于高技術產業港澳臺企業在各年份數據缺失較多,因此予以剔除。本文參考吳磊和周潔[15]規模報酬不變假設條件,采用DEA-Malmquist處理方法,利用DEAP2.1軟件進行處理,得到高新技術產業技術創新全要素生產率變動及其主要貢獻因素指標。在實證結果中,本文將重點分析內資企業、國有企業的創新效率及其貢獻源泉。

三、中國高技術產業創新效率實證結果

(一)中國高技術產業整體與行業創新效率發展趨勢

圖1 中國高技術產業整體創新效率發展趨勢

本文測算并繪制了2009—2016年中國高技術產業整體的創新效率變化趨勢圖(圖1),2009—2016年間,我國高技術產業創新效率指數呈現波動式的上升趨勢,除2012—2013年、2014—2015年兩個階段出現效率衰退外,其他期間均呈現穩定的效率提升,尤其是2011—2012年間,創新效率指數大幅提升。同一時期內,內資企業、外資企業創新效率指數與整體創新效率指數基本呈同向變動關系。但相較于外資企業,內資企業創新績效指數波動幅度更大。2011—2012年間,內資企業拉動中國高技術產業整體創新效率提升貢獻更多;2015—2016年間,外資企業的創新效率指數大幅增加,成為高技術產業整體創新效率提升的主要帶動者。

圖2描述了中國高技術產業各行業的創新效率指數分布和發展趨勢。2009—2010年、2011—2012年、2013—2014年和2015—2016年間,超過50%的行業創新效率實現提升;2010—2011年和2012—2013年間,有46.15%的行業實現效率提升;2014—2015年間,30.77%的行業實現效率提升。

圖2 中國高技術產業分行業創新效率分布和發展趨勢

圖3 2009—2016年內資企業和外資企業創新效率

總體而言,2009—2016年間,我國高技術產業創新效率指數并未出現明顯的下滑趨勢,整體呈現波動式上升,在大部分時期內超過50%的行業實現了創新效率的提升。

(二)中國高技術產業行業創新效率增長源泉分析

圖3測算了2009—2016年中國高技術產業創新效率和分解。可以看出2009—2016年期間,四種指標在1值附近呈現較大的波動趨勢,說明在此期間中國高技術產業引進的外資企業投資質量并不穩定。具體來看,指標1“外資相對技術進步率指數”在2009—2010年、2010—2011年、2012—2013年、2014—2015年四個階段都均高于1,說明在這些年期間外資企業相較于內資企業具有更高的技術進步率。指標2“外資相對技術效率指數”的表現則正相反,在2009—2010年、2010—2011年、2012—2013年、2014—2015年4個階段,相對于內資企業,外資企業呈現出更低的技術效率。指標3“外資企業相對純技術效率指數”在2009—2010年、2011—2012年、2012—2013年、2013—2014年、2015—2016年5個階段均高于1,說明在此期間,外資企業具有較高的相對純要素效率。指標4外資企業相對規模效率指數的變動趨勢與指標2相似,在2010—2011年、2011—2012年、2013—2014年、2015—2016年4個階段均值高于1,說明在這4個階段外資企業的相對規模效率更高。

(三)中國高技術產業創新效率增長效應分析及“溢出效應假說”再檢驗

以往文獻在分析中國高技術產業的溢出效應問題時,均假設外資企業相對于內資企業具有技術優勢。本文采用外資企業的相對效率衡量外資企業的相對投資質量,評估外資企業相對于內資企業存在技術優勢,并檢驗高技術產業外資“技術溢出效應”的假說,以此判斷提高中國高技術產業創新效率的主要貢獻因素。評價方法如下:外資相對效率值>1,表明外資企業的效率高于內資企業的效率;外資相對效率值<1,表明外資企業的效率低于內資企業的效率。從測算結果(表2)看,外資企業在技術進步率、技術效率、純技術效率方面高于內資企業,在規模效率方面低于內資企業。按不同的行業看,該指標在1附近波動,說明外資企業技術效率并非總是優于內資企業技術效率。

表2 中國高技術產業的行業外資相對投資效率評價

總體來看,內資企業的創新效率在增長幅度和行業范圍都明顯高于外資企業。外資企業整體的創新效率呈現下降趨勢,反映了現階段外資企業并不是帶動中國高技術產業整體創新效率提升的主要因素。內資企業創新效率增長行業主要分布在航空、航天器及設備制造業、電子及通信設備制造業和計算機及辦公設備制造業等。但由于缺乏核心技術,在通訊系統設備制造、集成電路制造等領域,內資企業創新規模、創新效率方面落后于外資企業。同時,內資企業的規模效率均出現負增長,反映內資企業的實際生產規模距離最佳規模仍存在一定的差距。原因在于,一是中國高技術產業目前仍處于高投資階段,在科技資源的投入管理配置上不成熟,由資源和要素集成帶來的規模效應逐漸減弱。二是在高技術領域尚處于初步嘗試階段,投資失敗風險大,導致有效產出率較低,影響了技術創新活動效率的提高。因此,企業在這個時期應該更加注重提高管理效率和積累研發經驗,提高研發人力資本和技術要素的質量,優化資源配置,最大限度地發揮研發要素的正向效率。在關鍵行業應加強自主創新能力,掌握核心技術,并通過技術積累和技術突破提升企業研發效率。

四、結論與啟示

(一)結論

本文在高技術產業創新雙階段理論的基礎上,重新界定了企業研發階段用于R&D活動的投入產出指標,并運用DEA-Malmquist方法,重點考察了中國高技術產業中大型國有企業和內資企業的整理和行業的創新效率動態趨勢及其貢獻源泉。

本文實證結果有如下顯示。

首先,中國高技術產業創新效率整體呈現波動的增長趨勢,主要貢獻來源是技術進步。純技術效率和規模效率較低,反映了中國高技術產業在企業管理、生產經驗的不足,沒有充分利用現有技術創新生產能力。

其次,內資企業的創新效率在增長幅度和行業范圍都明顯高于外資企業,但在通訊系統設備制造,集成電路制造等關鍵領域,內資企業的創新效率不佳。

最后,不同類型企業的行業創新效率也存在明顯的差異。航空、航天器及設備制造業、電子及通信設備制造業、計算機及辦公設備制造業等行業的創新效率實現提升,但醫藥制造業和醫療儀器設備及儀器儀表等行業創新效率增長率下降。主要原因在于企業管理、生產經驗累積不足,造成純技術效率和規模效率的帶動作用不強。

(二)啟示

本文的研究可以得到以下政策啟示。

第一,把握好技術創新初期和中后期的工作重點。特別是重視研發階段中后期企業創新制度機制的完善,研發管理水平的提升和研發經驗積累。

中國高技術產業在發展初期通過研發要素和資源的高密度投入帶動了技術進步,實現了新技術突破和新產品的創新。在自主研發和技術引進的中后期,應該更加重視企業創新制度機制的完善,不斷積累研發經驗,實現創新能力提升。

第二,進一步開放要素市場,引進優質的創新資源要素。推動創新的因素還應包括人才、管理、技術等流動性極強的資源,要進一步擴大要素市場開放,降低資源流動的指導性交易成本,聚集優質創新資源,形成協同創新的有利局面。

這需要充分發揮政府政策引導作用和市場資源配置的功能,在高新區先行先試,降低資源流動的指導性交易成本,健全知識產權的保護機制,聚集優質創新資源,形成協同創新的有利局面。同時，要發揮市場資源配置的功能,突出企業技術創新的主體地位,逐步消除國有和民營企業在資源要素使用方面的差異性待遇,為市場化運作提供公平參與、公平競爭的發展環境。

第三,加強關鍵領域自主創新和技術引進再創新。企業加強自主創新能力,核心是擁有技術創新能力。一方面,企業要根據產業鏈的實際情況,加強基礎研究,掌握核心技術發展趨勢,制定技術研發的長期戰略,通過持久性資金、人才投入,不斷積累以實現企業創新趕超和價值鏈的升級;另一方面,企業要在引進技術后加大后續研發投入,加強對先進技術學習、消化、吸收后的再創新,將技術切實轉變為企業自身的核心競爭力。

第四,要大力保護知識產權,實施名牌戰略,在全社會形成保護創新、提倡創新的局面。通過保護和支持自主創新企業發展,培育更多自主創新的知名品牌,為企業樹立發展榜樣。□