中部六省規模以上工業企業創新效率研究

翟 艷

(運城學院 經濟管理系，山西 運城 044000 )

引言

科技創新是產業轉型升級的第一動力。近年來雖然我國的創新投入持續增加，但科技創新驅動經濟高質量發展水平仍然偏低，地區差距較大[1]，究其原因，是因為我國創新效率整體上不平衡，尤其是東、中、西部地區之間及區域內創新效率不平衡所致[2]。經過多年追趕，中部地區的創新能力依然落后于東部地區。中部崛起為中部地區帶來了發展機會，在全球制造業競爭格局大調整情況下，實現中部地區崛起，歸根結底要依靠創新驅動，發展先進技術以提高創新效率。

創新效率測算方法較多。一是非參數法，以數據包絡分析(DEA)為代表[3，4]，基本得出我國省際技術創新效率差異較大，東高西低的結論。由于我國的區域發展差異較大，有必要理清不同區域創新效率以提高其創新能力[5-7]。二是參數法，以隨機前沿(SFA)為代表[8，9]。與DEA模型可以評價多投入多產出不同的是，SFA模型評價多種投入單一產出,且必須構造函數模型。此外，王春枝(2015)使用譜系分類法測算了我國的區域創新效率[10]。趙慶(2018)還利用SBM模型測算后發現省際之間技術創新效率存在較大的差距，并且隨著時間的推移存在明顯“滾雪球效應”[4]。

工業是經濟的主體，制造業是強國之本，現有研究多運用數據包絡法(DEA)測算我國制造業和高技術產業的行業創新效率。黃山松、譚清美(2011)對制造業分類研究后指出，資本、技術密集制造業創新效率均有所提升，且前者主要依靠技術效率推動，后者更依賴技術進步；勞動密集型制造業創新效率卻在下降[11]。彭甲超等(2019)發現長江經濟帶整體工業企業綠色創新效率過低，且中上游與下游地區工業企業間的綠色創新效率平均水平差距逐漸擴大，發展明顯不平衡[12]。張滿銀、張丹(2019)研究發現京津冀規模以上工業企業的創新效率水平較低，但技術創新能力卻在不斷增強[7]。高技術產業是凸顯了一國的競爭力。張華平(2016)以我國高技術產業為對象，得出其整體創新效率逐年增長但行業間差異較大的結論[13]。姚正海等(2016)對我國高技術服務業創新效率測算后發現其發展不均衡，各省市間的高技術服務業創新效率差異較大[14]。

現有創新效率的研究成果比較豐富，研究方法以定量為主，研究范圍多涉及區域和制造業，對中部六省的研究從未涉及工業。中部六省要打造先進制造業中心，必須推動傳統產業升級，加快發展新興產業，本文擬運用DEA方法深入分析中部六省規模以上工業企業的創新效率，揭示其創新效率較低的原因。

1. 中部六省規模以上工業企業技術創新現狀分析

科技創新是實現經濟高質量發展的根本途徑，創新投入是科技進步的動力源，隨著經濟發展而增加，由于區域經濟發展水平失衡，我國區域創新資源的投入產出差異較大。從表1可知，2018年中部六省的創新能力不但省際之間差異巨大，并且遠落后于全國水平。從創新投入的財力、人力來看，省際差異較大，湖北的R&D經費是山西的4倍多，R&D全時人員是山西的3倍多，中部六省的R&D經費之和、R&D全時人員之和均不到全國的18%。研發強度是衡量創新能力的一個相對數指標，中部六省的研發強度均低于全國水平，山西最低為1.05%，湖北最高為2.09%。從創新產出來看，專利授權量和新產品銷售收入在中部六省間的差異較大，山西的專利授權量最低只有1.51萬件，湖北最多是其5.45倍，六省的專利授權量之和為全國的34.3%；新產品銷售收入最高的安徽是山西的4.91倍，中部倒數第二的江西也是山西的2.32倍。可以看出，中部六省的創新資源投入發生明顯的南北分化，北方的山西最少，南方除江西外，其余三省的創新投入增長較快；創新產出除山西外，江西比山西高但低于其余四省，中部六省的創新能力整體上落后于全國水平。

在我國進行產業結構調整轉型的過程中，創新是提高競爭力、增加產品價值的核心，中部六省之間及其與全國的創新能力、經濟發展水平差異過大，對中部六省打造先進制造業中心非常不利。

表1 2018年中部六省創新指標 單位：億元

注：表中數據來源于2019年《中國科技統計年鑒》及國家統計局網站

2. 研究設計

2.1 研究方法

根據前文內容，本文選取DEA～BCC模型測算中部六省規模以上工業企業的創新效率，其公式表示為：

式中，Xj=(x1j，x2j)，……，xnj)、Yj=(y1j，y2j，……，ynj)分別為第j(j=1，2，……，n)個決策單元的投入和產出。λj為權重變量，S-、S+分別為松弛變量和剩余變量。θ為技術效率,取值介于0～1之間，越接近于1DMU越有效；趨于0則DMU無效。

要反映中部六省規模以上工業企業創新效率的動態變化，還需利用DEA～Malmquist指數方法進行深入分析[15]，其計算公式如下：

式中，Mt，t+1(Xt+1，Yt+1，Xt，Yt)表示規模以上工業企業的創新效率，Mt，t+1(Xt+1，Yt+1，Xt，Yt)=1表示創新效率不變；Mt，t+1(Xt+1，Yt+1，Xt，Yt)>1則創新效率提高；Mt，t+1(Xt+1，Yt+1，Xt，Yt)<1則創新效率下降。EFF表示技術效率指數，TFP為技術變動指數，技術效率指數又可以分解為純技術效率和規模效率。

2.2 指標選取

指標選取決定了創新效率測算的結果。根據數據的可得性，謹慎選取規模以上工業企業的R&D經費內部支出和R&D人員全時當量作為技術創新投入指標，由于我國的技術創新成果轉化率遠低于國際平均水平，專利并不一定能轉化為生產力，因此選取能直接反映規模以上工業企業創新成果轉化能力的新產品銷售收入作為技術創新產出指標。

由于統計口徑調整改變，本文選取2011～2018年中部六省規模以上工業企業的相關創新指標，所有數據來源于國家統計局網站。

3. 測算結果與分析

本文首先利用DEA～BCC模型對中部六省規模以上工業企業創新效率進行靜態分析，再運用Malmquist指數進一步分析創新效率的變動趨勢。

3.1 中部六省規模以上工業企業創新的純技術效率分析

純技術創新效率反映了技術創新制度和管理水平帶來的效率。由表2可知，2011～2018年中部六省規模以上工業企業純技術效率的均值由0.859上升到0.922，最高時達到0.948，整體呈現上升趨勢，說明中部六省技術創新和管理水平隨著創新改革的推進有了很大提高，但還未達到有效狀態。從各省的具體情況來看，江西、湖南、山西的純技術效率均保持較高水平，且多數年份已達到有效狀態，但這三省純技術效率有效的原因卻與東部省份有所不同。首先，這三省的創新投入還遠不能滿足工業創新的需要，類似于生產活動中的邊際報酬遞減規律[6]，較少的投入即可帶來較高的產出，從而使其純技術效率較高。其次，山西以能源重化產業為主，近年來一直在進行產業轉型，大力發展戰略新興產業，而湖南、江西承接了珠三角和長三角的產業轉移，促使其工業較快發展。安徽、湖北的純技術效率低于晉、湘、贛，個別年份純技術效率有效，說明這兩省的技術較先進，創新資源配置還需進一步提升。安徽主動參與長三角發展的分工合作，促進企業進行技術創新，提高其純技術效率。湖北的高新技術企業在中部六省中最多，但純技術效率只高于河南，反映湖北存在創新資源利用不充分，管理水平低下的問題。河南的純技術效率最低，這與其高新技術產業發展滯后密切相關。

表2 2011～2018年中部六省規模以上技術創新的純技術效率

注：根據DEA～BCC模型處理結果整理得到

3.2 中部六省規模以上工業企業創新的規模效率分析

規模效率反映創新資源投入是否達到最佳水平。由表3可見，中部六省規模以上工業企業創新的規模效率整體呈現上升趨勢，但多數年份仍低于純技術效率，說明其創新投入規模與工業發展水平不相適應，仍存在創新投入不足或過剩問題。從規模報酬來看，山西、安徽、江西長期呈現規模報酬遞增態勢，說明這三省創新投入仍不能滿足工業企業的需求，應繼續加大創新投入，尤其要大力支持戰略新興產業的創新資源投入；河南、湖北呈現規模報酬遞減態勢，并不能簡單地看作創新投入規模過剩，這兩省的規模以上工業企業較多，這些企業各行其是影響了規模效益的發揮；湖南主要表現為規模報酬不變態勢，這并不意味著其創新投入已達到最佳水平，而是創新產出與投入的低水平匹配所呈現的現象。

表3 2011～2018年中部六省規模以上技術創新的規模效率

注：根據Deap2.1軟件整理得到，規模報酬用-,irs,drs依次表示不變、遞增和遞減。

3.3 中部六省規模以上工業企業創新的綜合效率分析

技術創新的綜合效率從整體上反映了創新資源配置情況。由表4可知，中部六省規模以上工業企業歷年的創新綜合效率介于0.716～0.872之間，整體呈上升態勢，但仍未達到有效狀態，說明其創新資源配置效率較差，創新綜合效率還需要不斷提升。

從各省來看，中部六省規模以上工業企業創新的綜合效率差異較大，南高北低特征顯著。湖南的創新綜合效率最好且連續7年處于有效狀態，安徽、湖北次之，其余三省則均未達到綜合效率有效狀態，山西最差。

山西規模以上工業企業有研發活動的企業占比不到整體的10%，尤其缺乏對產業核心技術的研發，創新投入嚴重不足且創新資源配置效率最低，創新能力最差，導致其創新能力與六省均值存在明顯差距。河南的純技術效率低于規模效率且兩者均為非有效狀態，說明其創新制度與管理水平不高導致創新資源配置較差，這與其發展依然依靠結構老化的傳統產業、創新能力不足有直接關系，必須依靠創新驅動才能實現先進制造業強省的目標。近年來，江西大力實施工業強省戰略，多管齊下，培育新興產業發展的同時加強傳統產業優化升級，創新制度與管理水平較高，但創新資源投入不足降低了其創新綜合效率。安徽、湖北創新綜合效率得益于創新資源投入較多，但由于創新管理水平不高，導致創新資配置效率并未達到最佳狀態。2013年以來，安徽規模以上工業企業的增加值增速較快，2018年位居中部第一，全國第四，高新技術產業已逐漸凸顯其支撐作用。湖北的高技術企業數量是中部六省中最多的，但近年來其研發強度一直低于安徽，說明其創新速度慢于安徽，創新資源配置效率需要繼續提升。

表4 2011～2018年中部六省規模以上技術創新的綜合效率

注：根據DEA～BCC模型處理結果整理得到

3.4 中部六省規模以上工業企業創新效率變動趨勢分析

由表5可知，2011～2018年間中部六省規模以上工業企業的創新綜合效率即全要素生產率指數(TFP)整體差距不大且在波動中微幅上升，年均增長率達到4.3%，創新效率的提升主要來源于技術變化指數(TEC)和技術效率指數(EFF)的共同提高，其中，技術變化指數反映規模以上工業企業的技術進步程度，技術效率指數反映創新資源配置效率情況。

技術變化指數在2013～2014、2016～2017、2017～2018年間小于1，說明中部六省規模以上工業企業的技術進步很小，技術創新能力提升較慢。技術效率指數除2011～2012年間外均大于1，說明中部六省規模以上工業企業的技術效率不斷提升。分解技術效率指數后發現，中部六省規模以上工業企業的純技術效率指數(PEC)有三個相鄰年份小于1，說明其純技術有效性雖有所提高，但創新資源管理水平提升緩慢；規模效率指數(SEC)在波動中呈小幅上升趨勢，除2012～2013、2013～2014年間外均大于1，反映其規模效率顯著有效。可以看出，規模效率有效提升了技術效率，技術效率改善提升了中部六省規模以上工業企業的創新綜合效率，由于技術效率指數和規模效率指數年均增長率較小，對創新綜合效率的提升作用還很有限。

表5 中部六省規模以上工業企業Malmquist指數及分解

注：根據DEA～Malmquist處理結果整理得到

表6從各省角度反映了規模以上工業企業創新綜合效率變化情況。除湖南出現衰退外，其余五省規模以上工業企業的創新綜合效率不斷提升，只是安徽的提升太微弱，僅為0.1%。受技術效率降低的影響，湖南的創新綜合效率衰退，這是因為其技術進步較快，創新資源比較豐富卻配置不合理所致，其余五省的創新綜合效率提升主要源于技術效率改善，其中，河南、安徽的生產技術衰退降低了其技術效率；山西、河南的技術效率改善源于純技術效率和規模效率的改善，前者的作用更大；江西受益于規模效率的上升，湖北、安徽的規模效率和純技術效率對技術效率的提升作用旗鼓相當，湖北相對較好。中部六省在打造先進制造業中心的戰略下，加大創新資源投入，在改善傳統產業結構的同時大力發展先進制造業，受傳統制造業產能過剩、基礎差等多種因素的綜合影響，其創新后勁不足導致技術效率不高，技術進步較小，創新綜合效率提升較慢。

表6 中部六省規模以上工業企業創新效率的Malmquist指數及分解

注：根據DEA～Malmquist處理結果整理得到

4. 結論及建議

4.1 結論

本文利用DEA方法測算中部六省規模以上工業企業創新效率，得出結論如下：

(1)2011～2018年間，中部六省規模以上工業企業的創新綜合效率呈微小上升趨勢，但創新水平較低，但仍未達到有效狀態，創新資源配置效率還需進一步優化，其中，山西的創新效率最低，湖南的創新效率最強。中部六省間的創新效率差異較大，出現明顯的南高北低特征。

(2)中部六省規模以上工業企業的創新綜合效率主要受益于技術進步和技術效率提升，技術效率提升更多依靠規模效率改善。從各省的創新綜合效率來看，湖南出現衰退、安徽僅提升0.1%，其余四省提升較快。除湖南外，其余五省的創新綜合效率提升主要源于技術效率改善，但各省技術效率改善的原因又不盡相同。

4.2 建議

(1)繼續加強工業企業創新投入。中部六省的創新投入不但內部差異巨大，與全國水平也相差甚遠。要提高創新效率，中部六省必須增加R&D經費投入，建立資金投入的長效機制。人才是創新的關鍵，中部地區尤其缺少科技領軍人才，應一方面引進人才時突出“高精尖缺”導向，二是培養本地創新人才。

(2)提高創新管理水平，優化資源配置效率。雖然中部六省的技術進步和技術效率均有所改善，但變動幅度太緩慢，間接反映了其資源配置效率不高的事實。資源配置效率決定了規模以上工業企業的創新能力，應以市場為導向，企業為主體，科學、合理地配置創新資源。

(3)強化企業創新的主體地位。中部六省要建造先進制造業中心，創新是提升其競爭力的第一動力，而企業是又創新的主體，要引導、強化企業的創新意識，促使其從“要我創新”向“我要創新”轉變。