裝備制造業技術創新效率的影響因素及創新驅動路徑研究
——以安徽省為例

肖 紅

(安徽科技學院 財經學院，安徽 蚌埠 233100)

引言

2019世界制造業大會9月23日在安徽省合肥市圓滿落下帷幕，標志著安徽省制造業今后的發展方向更加明確，將向著先進制造、集群、高端、開放、協同發展。據悉，本次大會實施了不同性質企業分別對接洽談，大會共簽定了638個項目，投資規模將達到7 351億元。其中，簽約項目中制造業項目數占總項目數的87%，投資總額占總投資額的86%。簽約項目覆蓋了裝備制造業的大部分行業尤其是先進制造業，如機器人、通用航空、軌道交通、新材料、新能源汽車節能環保等行業。合肥長鑫集成電路產業基地，投資總規模將達到2 200億元，是安徽省迄今最大的招商引資項目，聯寶智能產品生產項目，投資規模將達到100億元，是目前最大的外資簽約項目，這些項目無疑將成為安徽省裝備制造業轉型升級的重要推動力。

目前關于裝備制造業技術創新效率影響因素的研究較多。綦良群等(2014)以中國裝備制造業為研究對象，對其R&D效率及影響因素進行研究，并從內生決定因素和外生影響因素方面進行了分析[1]。王文等(2014)以中國裝備制造業為研究對象，運用隨機前沿方法對裝備制造業技術創新效率進行測算，從靜態效率來看規模效率最高，技術創新效率次之，配置效率最低。從動態效率來看，中國裝備制造業TFP水平持續上升，且技術進步是第一推動力[2]。牛沖槐等(2015)以我國裝備制造業為研究對象，對我國裝備制造業七個細分行業的全要素生產率指數進行了測算，研究結論為七個行業的全要素生產率存在較大差異，成果轉化階段明顯低于研發階段[3]。王新紅等(2015)以我國裝備制造業上市公司為研究對象，運用DEA數據包絡分析方法對技術效率進行分析，發現我國裝備制造業上市公司研發效率整體偏低[4]。林迎星等(2015)以福建省高端裝備制造業為例，從投入和轉化兩個階段對技術創新效率進行評價，研究發現投入階段的技術創新效率依賴于技術進步，但轉化階段的技術創新效率在下降，主要原因在于技術效率和技術進步率下降[5]。夏海力等(2016)對蘇州裝備制造業技術創新效率及其影響因素進行分析，研究表明蘇州裝備制造業技術創新效率逐步提升，產業環境因素抑制了技術創新效率，集群創新和市場因素推動了技術創新[6]。王青等(2017)以沈陽市裝備制造業為研究對象，從基礎研發與成果轉化兩個階段對其技術創新效率進行評價，分析發現基礎研發階段技術創新效率總體高于成果轉化階段技術創新效率[7]。李士梅等(2018)以中國高端裝備制造業上市公司為例，運用DEA-Malmquist指數法對其技術創新效率進行實證分析，研究發現各細分行業技術創新效率呈波動趨勢，且各行業差距明顯[8]。楊志波(2018)以中國各省的裝備制造業為研究對象，對其技術創新效率及影響因素進行了分析，研究發現我國裝備制造業整體技術效率在提高，地區差距在縮小，但各細分行業差異較大[9]。高智等(2019)從產業融合的視角，分析了高技術服務業與裝備制造業融合發展的效應，研究發現裝備制造業在與高技術服務業融合發展中技術創新效率會得到提升[10]。

縱觀以往研究，筆者認為主要存在以下不足。一是多數文獻以中國裝備制造業的整體為研究對象，對制造業細分行業關注較少，對某一區域尤其是欠發達區域裝備制造業研究較少。二是針對裝備制造業整體技術創新效率的文獻較多，對裝備制造業技術創新效率具體影響因素方面的研究文獻比較少。

本文試圖在前人研究的基礎上做一些改進，以安徽省裝備制造業為研究對象，對其技術創新效率及影響因素進行實證分析。首先運用DEA數據包絡分析方法對安徽省裝備制造業技術創新效率進行評價，并對裝備制造業各細分行業進行Malmquist指數分解。接著構建面板數據的Tobit模型對裝備制造業技術創新效率各影響因素進行深入分析，并據此提出安徽省裝備制造業實現創新驅動發展的一些路徑，以期為安徽省裝備制造業發展提供幾點參考。

1 實證分析安徽省裝備制造業技術創新效率

1.1 模型、指標選取及數據來源說明

1.1.1 評價模型

遵循大多數文獻的做法，本文使用的是DEA數據包絡分析的方法，該方法是1978年由美國著名運籌學家A.Charnes和W.W.Cooper提出來的，此方法更適用于處理多投入多產出指標的情況，因為這種方法不必考慮具體的生產函數形式，不受評價指標量綱和權重的影響，評價結果更加科學和可靠。DEA-Malmquist指數模型既考慮了決策單元不同時期的動態效率變化情況，同時將Malmquist指數具體分解為純技術效率指數和規模效率指數，純技術效率主要體現了制度創新管理創新所帶來的效率提升，規模效率主要體現規模擴張所帶來的效率提升，技術進步則主要體現生產前沿面隨時間的移動而表現出的不斷進步和變化。

DEA-Malmquist模型中，基于產出角度的Malmquist指數可表示為：

(1)

進而，Malmquist指數的具體分解式如下所示：

(2)

其中，EC代表技術效率變化，測算t時期到t+1時期各決策單元對生產可能性邊界的偏離程度；EC又可分解為純技術效率PC和規模效率指數SC；TP代表技術進步指數，測算技術邊界在時期t到時期t+1的變動情況。上述公式中各指數大于1意味著技術效率提高，小于1意味著技術效率指數下降。

1.1.2 指標選取

根據技術創新效率的含義及特點，考慮數據的可得性及可靠性，并結合安徽省裝備制造業自身的發展實際，筆者選擇R&D人員全時當量、研發內部經費支出、新產品開發經費支出作為創新投入指標，這三個指標共同反映了安徽省裝備制造業創新投入能力。選擇專利申請數、新產品開發項目數和新產品銷售收入作為創新產出指標，這三個指標共同反映了安徽省裝備制造業的研發活動成果，具體技術創新效率指標體系見表1。

表1 安徽省裝備制造業技術創新效率輸入、輸出指標體系

1.1.3 數據來源及說明

由于2011年以后交通運輸業被劃分為汽車制造業和鐵路、船舶、航空航天和其他設備制造業，本文做法是將2011年以后的汽車制造業和鐵路、船舶、航空航天和其他設備制造業合并作為交通運輸設備制造業。所以，具體來說本文研究對象包括金屬制品業(C1)、通用設備制造業(C2)、專用設備制造業(C3)、交通運輸設備制造業(C4)、電氣機械及器材制造業(C5)、通信設備、計算機和其他電子設備制造業(C6)、儀器儀表及辦公用機械制造業共七類細分行業(C7)。根據DEA-Malmquist指數評價模型及評價指標收集并整理數據，所有原始數據來源于《安徽省統計年鑒》(2012-2018)、《中國科技統計年鑒》(2012-2018)及《中國高技術統計年鑒》(2012-2018)，安徽省經濟與社會發展統計公報(2012-2018)，有些數據根據指標定義計算得到。

1.2 實證分析

1.2.1 描述性統計分析

對裝備制造業技術創新投入與技術創新產出進行描述性統計分析，具體結果見表2。從投入指標來看，研發人員全時當量、研發內部經費支出和新產品開發經費支出標準差分別為2 130.14、6.362和9.324，可以看出安徽省裝備制造業各細分行業技術創新投入差異較大，投入比較分散。從產出方面來看，專利申請數的最大值為3 897件，最小值為69件，平均值為1 563件，標準差為945.756。新產品開發項目數最大值為1 595項，最小值為56項，平均值為639.83項，標準差為404.935。新產品銷售收入最大值為510.84億元，最小值為5.30億元，平均值為200.81億元，標準差為129.671。由此可以看出，安徽省裝備制造業各細分行業創新差異化較大，偏離平均值較多，有的行業效益高，有的行業經濟效益較低。

表2 變量描述性統計

1.2.2 技術創新效率分析

根據DEA數據包絡分析方法的含義，通過DEAP2.1軟件測算得出安徽省裝備制造業2012—2017年技術創新效率全要素生產率變動的Malmquist指數，具體結果如表3所示。

表3 安徽省裝備制造業2012—2017年平均全要素生產率變動的指數及分解

由表3可以看出，2012-2017年安徽省裝備制造業技術創新效率全要素生產率Malmquist指數的平均值為0.982，表明2012-2017年安徽省裝備制造業技術創新效率年均下降1.8%。從整體來看，安徽省裝備制造業技術創新效率下降的原因主要是技術效率、純技術效率和規模效率下降，其中技術效率下降了9.5%，純技術效率下降了2.3%，規模效率下降了7.4%，雖然技術進步率上漲了8.5%，但被技術效率、純技術效率和規模效率下降所抵消。

利用DEAP2.1軟件對安徽省裝備制造業分行業全要素生產率指數進行測算得到結果見表4。

表4 安徽省裝備制造業分行業全要素生產率>Malmquist指數分解及排序情況

從表4可以看出，安徽省裝備制造業全要素生產率指數大于1的行業包括金屬制品業(C1)、交通運輸設備制造業(C4)、通信設備、計算機及其他電子設備制造業(C6)和儀器儀表及文化、辦公用機械制造業(C7)四個行業。其中全要素生產率指數最大為金屬制品業為1.143，年均增長14.3%，主要源于技術進步率提高。其次是交通運輸設備制造業，全要素生產率指數為1.131，年均增長13.1%，主要源于技術進步、技術效率和規模效率的提高。通信設備、計算機及其他電子設備制造業位居第三，全要素生產率指數為1.063，年均增長6.3%，主要源于技術進步率提高。儀器儀表及文化、辦公用機械制造業位居第四，全要素生產率指數為1.050，年均增長5%，主要源于技術進步率的提高。總體來看，安徽省裝備制造業技術創新效率偏低，主要源于技術效率和規模效率偏低。

2 安徽省裝備制造業技術創新效率影響因素分析

2.1 模型構建與指標選取

本文在前文分析了安徽省裝備制造業技術創新效率的基礎上對裝備制造業技術創新效率的影響因素進行深層次挖掘。把上文測算的裝備制造業技術創新效率值作為因變量，把一些外部環境因素作為自變量建立面板數據的Tobit模型如下：

lnEFFt,j=β0+β1lnMDt,j+β2lnICt,j+β3lnLKt,j+β4lnRDIt,j+β5lnPDSt,j+β6lnGIt,j++μ

(3)

在公式(3)中，β0為常數項，β1，β2，…，β6為自變量系數，μ為隨機誤差項，t代表時間，j=1,2,3,…,7代表裝備制造業分行業。EFF代表裝備制造業技術創新效率值，為被解釋變量。解釋變量有6個，分別是：(1)MD代表市場需求情況，用裝備制造業規模以上工業企業主營業務收入代表；(2)IC代表行業集中度，用裝備制造業規模以上工業企業單位數代表；(3)LK代表資本-勞動比率，用裝備制造業固定資產原值與年均從業人數之比表征；(4)RDI代表研發經費投入強度，用裝備制造業研發經費投入支出與裝備制造業生產總值之比表示；(5)PDS代表研發人員專業化程度，用裝備制造業各行業研發人員全時當量與所有從業人員之比表示；(6)GI表示政府支持力度，用企業新產品研發經費中政府資金占比表示。為了消除異方差的影響，所有數據均做對數處理。

所有數據來源于《安徽省統計年鑒》(2013-2018)、《中國科技統計年鑒》(2013-2018)，所使用的計量軟件為Stata12.0，計算結果見表5。

表5 安徽省裝備制造業技術創新效率影響因素實證分析結果

2.2 實證結果分析

從表5結果可以看出，以上所選解釋變量均通過了顯著性檢驗，其中市場需求在1%水平下顯著，行業集中度、研發人員專業化程度和政府支持在5%水平下顯著，資本-勞動比率和研發投入強度在10%水平下顯著。由實證結果可知，上述影響因素中市場需求、研發投入強度、研發人員專業化程度、政府支持對裝備制造業技術創新效率具有正向影響，上述因素每提高1%，裝備制造業技術創新效率將提高0.6859%、1.4941%、3.2778%、0.1676%。行業集中度、資本-勞動比率每提高1%，裝備制造業技術創新效率下降0.8143%、0.4823%。市場集中度表現為負向作用，說明安徽裝備制造業市場集中度還不高，阻礙了技術創新效率的提升。資本—勞動比率也呈現為負向作用，說明安徽省裝備制造業中人員資本配備效率不高，同樣阻礙了裝備制造業技術創新效率的提升。研發人員的專業化程度對裝備制造業技術創新效率的正向促進作用最強，研發經費投入強度次之，市場需求作用再次之，政府支持作用最弱。從此實證結果可知安徽省裝備制造業研發技術人員專業化程度較高，為裝備制造業技術創新效率的提升做出了比較大的貢獻，同時安徽省裝備制造業企業更加重視研發經費投入，合理配置創新資源，帶動了技術創新效率提高。市場需求對裝備制造業技術創新效率也呈現為正向拉動作用，但效果較小，這從上文的技術效率評價中也可反映出來，政府支持對裝備制造業的技術創新效率的拉動作用相對較弱，說明政府這一行為主體在裝備制造業技術創新效率提升方面發揮作用還有較大空間。

3 安徽省裝備制造業創新驅動發展路徑分析

從本文的實證分析結果來看，各影響因素對安徽省裝備制造業創新效率提升作用各有不同，結合安徽省裝備制造業發展實際提出以下創新驅動發展路徑。

3.1 構建裝備制造業開放、協同的技術創新體系

安徽省應抓住國家“一帶一路”“長江經濟帶”等發展機遇期，立足自己的區位優勢，利用自身的科研優勢和人才優勢，逐步建立自主創新系統。整合地區創新資源，努力建設國家級科學創新中心，形成以裝備制造業企業為創新主體、高校院所和不同地區高效協同發展的技術創新體系，爭取培育一批創新能力強、具有較大影響力和品牌美譽度的行業龍頭企業，支持裝備制造業向中高端水平發展。努力形成以骨干企業為引領，產業鏈上下游企業和高校院所參與的產業協同創新戰略聯盟。鼓勵有能力的企業到省外甚至國外投資并購企業或研發機構。加快實施國際合作創新計劃，支持國家級、省級開發區與發達國家和地區開展合作式創新，推動中德智慧產業園、中德(蕪湖)中小企業國際合作園區等項目建設發展。

3.2 加大裝備制造業創新投入力度

雖然近幾年安徽省裝備制造業創新投入不斷增加，2017年研發經費投入比上一年提高約12%，但與國內發達省份及國外相比還有比較大的差距。要提高裝備制造業技術創新效率還要從投入上下功夫，安徽省應發揮“三重一創”專項引導資金的作用，重點投向新產品研發、重大技術產業化等方面。加快建立安徽產業發展專項基金，推進各市組建天使投資，重點向裝備制造業特別是高端裝備制造和智能制造領域傾斜。

3.3 擴大裝備制造業發展規模，實現集聚式發展

從前文裝備制造業技術創新效率評價結果可以看出，安徽省裝備制造業技術創新效率總體偏低其中主要原因之一在于規模效率偏低。據此，安徽省應重點圍繞新能源汽車、智能制造、軌道交通、新材料等產業推進一批裝備制造業產業基地建設，力爭在幾年時間里建成幾個千億元級的，在國內外具有較高影響力的裝備制造業產業基地。繼續圍繞像蕪馬合機器人集聚發展基地，軌道交通設備生產基地，新年能源汽車生產基地等項目建設，盡快完善產業鏈，形成產業規模。如江淮汽車、奇瑞汽車等企業應抓住新能源汽車的發展機遇，立足當前、著眼長遠，加大科技創新投入力度，加快建設核心競爭力強、產業化領先、配套完善的新能源汽車產業基地，不斷拓展國內和國際市場，利用其較強的產業鏈效應帶動其它裝備制造業部門發展。

3.4 完善裝備制造業企業技術創新的的政策環境

優良的政策環境是裝備制造業發展的有力保障。應結合安徽省裝備制造業發展實際，加強針對裝備制造業發展的立法建設，適時頒布支持裝備制造業發展的綱領性文件，讓政府的決策發揮最大的作用。切實落實促進裝備制造業發展的各項優惠政策，如稅收優惠、稅費減免、財政補貼等扶持政策。裝備制造業企業技術創新過程中出現的各種矛盾和問題，政府應給與支持和協助解決。加大高層次人才和高技術人才引進和培養力度，通過政策優惠吸引高層次人才科研團隊到安徽創新創業。