生产要素内部配置结构变动与区域工业企业创新效率

黄 奇，苗建军，张菁菁，李敬银，王文华

(1．南京航空航天大学，江苏 南京 211106;2．江苏大学，江苏 镇江 212013)

1 问题的提出

工业是国家技术创新最重要的产业载体，工业企业是国家科学技术进步的主导力量［1］。工业企业的创新效率水平在很大程度上决定着整个国家创新的效率水平［2］。通过本文的研究，以期为提高区域工业企业创新效率和实现区域创新平衡发展提供理论支撑。

国内外学者对产生技术创新的基础、技术轨道与创新范式、创新的扩散等进行了深入研究［3-4］。创新研究在沿上述线索展开的同时，又增加了对创新效率的研究。关于创新效率研究的文献大致可以划分为区域、产业和企业三个层面。从区域层面研究创新效率是通过对不同地区创新资源的投入产出效率进行比较研究，考察区域创新的结构特征和动态演变过程［5-7］。然而，区域包含很多创新系统，每个系统都有自己的特点［8］。为了解释创新系统的结构性差异，需要对各层次的创新系统进行分析。在中国经济结构调整的过程中，各产业创新效率发生了深刻的变化。中国的一些产业，比如制造业、高技术产业等创新效率偏低，但处于平稳上升状态［9-10］。从企业层面研究创新效率则是基于微观视角，分析影响企业创新效率的因素，从而为改善企业创新水平提供建议。其中对工业企业创新效率进行研究是一个比较重要的方向。现有文献分析影响工业企业创新效率的变量可以分为两类:一类是工业企业内部层面的因素，例如企业规模、资金流动性、产权结构、资金筹集渠道、技术来源等［11-12］;另一类是工业企业外部层面的因素，例如技术外溢、行业特征、地理位置等［13-14］。国内外学者对工业企业创新过程中资本、劳动力等生产要素内部配置结构变动与创新效率的关系研究较少。但是Chenery的研究发现生产过程中结构因素的变化会影响产出的增长［15］。因此，通过优化生产要素内部配置结构以提高工业企业创新效率具有重要的意义。

2 生产要素内部配置结构与区域工业企业创新效率模型

2.1 生产要素内部配置结构与工业企业创新产出模型

借鉴栾大鹏和欧阳日辉的思想［16］，本文建立工业企业含有生产要素内部配置结构的柯布-道格拉斯生产函数:

k1、k2、k3分别表示内资、港澳台投资以及外商投资工业企业研发投入资本占总资本的比例;l1、l2、l3分别表示内资、港澳台投资以及外商投资工业企业研发投入劳动力占总劳动力的比例;α1、α2、α3分别代表内资、港澳台投资以及外商投资工业企业研发投入资本占总资本比例的变动对资本边际产出弹性的影响;β1、β2、β3分别代表内资、港澳台投资以及外商投资工业企业研发投入劳动力占总劳动力比例的变动对劳动力边际产出弹性的影响。

2.2 创新效率测算模型

随机前沿分析模型通过估计生产函数设定前沿面，可以对生产过程进行清晰的描述，在考虑随机因素对潜在产出影响的前提下测算技术效率，并给出统计检验。Kumbhakar和Lovell设定的随机前沿模型一般形式表示如下［17］:

其中，i表示不同省份，t表示时期，yit表示创新产出，xit表示生产要素投入向量，θ为待估参数向量。f(xit，θ)为随机前沿生产函数中的确定性前沿产出。exp(vit-uit)表示随机扰动项:vit表示统计噪声，服从 i．i．d．N．(0，σ2v);uit表示非负的技术无效率项，服从截尾正太分布。

根据模型 (1)、(2)建立包含生产要素内部配置结构的柯布-道格拉斯随机前沿面模型:

其中如果λ=0被接受，则不存在技术无效率效应。

技术效率中面向创新产出的测度方法是计算观测产出与相应随机前沿面产出的比值:

其中，当uit=0时，TEit=1表示技术有效;当uit＞0时，TEit＜1表示技术无效。

为了解释创新效率的影响因素，引入Battese和 Coelli的技术非效率函数［18］:

其中，zit表示影响技术效率的因素向量;δ表示影响技术效率因素的系数向量;wit表示随机误差项。

3 变量与数据说明

本文所使用的数据均来源于2006—2012年的《工业企业科技活动统计年鉴》和《中国统计年鉴》。只选取全国25个省份的工业企业进行研究是因为西藏、新疆、青海、宁夏、甘肃和海南的数据缺失太多，故将其舍去。部分省份的个别年份数据缺失，采取插值法用相邻两年数据的平均值代替。

3.1 研发投入变量

本文选取R＆D经费支出和R＆D人员全时当量分别表示工业企业创新的资本和劳动力投入。采取永续盘存法计算R＆D资本存量:

其中，K表示工业企业R＆D资本存量;η为资本折旧率，本文η=15%;I表示工业企业R＆D经费实际支出，用R＆D支出价格指数对名义R＆D经费支出平减至基期2005年。本文参考朱平芳和徐伟民的方法［19］，R＆D支出价格指数 =0．55×消费价格指数+0．45×固定资产投资价格指数。基期2005年的R＆D资本存量的计算公式为:

3.2 资本和劳动力内部配置结构变量

本文以内资、港澳台投资、外商投资工业企业R＆D经费支出与总的R＆D经费支出比例表示各省份工业企业资本内部配置结构;以内资、港澳台投资、外商投资工业企业R＆D人员全时当量与总的R＆D人员全时当量比例表示各省份工业企业劳动力内部配置结构。

3.3 创新产出变量

衡量创新产出通常采用专利申请数或新产品销售收入来表示。工业企业进行创新通常是为了产品在市场上更具竞争力，从而获得更大的利润。专利申请数不能直接反映工业企业创新成果的经济价值和市场价值。新产品销售收入能够较好地反映工业企业创新成果的商业化水平，所以本文采用新产品销售收入作为衡量区域工业企业创新产出的指标。计算时，各期新产品销售收入以工业品出厂价格指数平减至基期2005年。

3.4 创新效率影响因素变量

选取各省份每十万人口高等学校平均在校生数表示劳动者素质变量δ1;选取各省份邮电业务总量占各省份GDP比重表示基础设施建设变量δ2;选取各省份科技财政拨款表示政府行为变量δ3，用R＆D支出价格指数平减至基期2005年;选取各省份技术市场成交额表示技术水平变量δ4，用R＆D支出价格指数平减至基期2005年。

4 模型估计与实证分析

模型1没有考虑创新产出相对于创新投入的滞后性，模型2将滞后时间设定为1年。从表1的估计结果可知，λ的值均大于0．8并且通过了显著性水平为1%的统计检验。这意味着大部分复合误差中的偏差是由无效率部分造成的，因此采用SFA技术是合理的。

在资本内部配置结构中，内资、港澳台投资以及外商投资工业企业的创新资本投入都会显著地提高资本的边际产出弹性。从系数比较来看，外商投资工业企业创新资本投入占总资本比例的提高能更加有效地提升资本边际产出弹性，内资工业企业次之，港澳台投资工业企业最后。这反映了外商投资工业企业在创新过程中比内资和港澳台投资工业企业更加注重提高资本的使用效率。从系数数值的大小来看，内资、港澳台投资和外商投资工业企业提升资本边际产出弹性仍然有较大的改进空间。在劳动力内部配置结构中，港澳台投资工业企业的创新劳动力投入占总劳动力比例的提高会正向地影响劳动力的边际产出弹性，而内资和外商投资工业企业的影响不显著。这反映了港澳台投资工业企业在创新过程中比内资和外商投资工业企业更加注重提高劳动力的使用效率。从系数数值的大小来看，港澳台投资工业企业提升劳动力边际产出弹性也有较大的改进空间。特别需要引起注意的是，内资和外商投资工业企业增加劳动力投入并不会显著地提升劳动力边际产出弹性，这在一定程度上说明内资和外商投资工业企业在劳动力的利用上处于比较低的 水平。

表1 随机前沿模型的极大似然估计结果

从表2非效率函数的参数估计结果来看，有充足的理由拒绝劳动者素质、基础设施建设和政府行为与工业企业创新效率无显著相关的假设，但是技术水平对工业企业创新效率的影响不显著。劳动者素质与工业企业创新效率正相关，说明劳动者素质越高，工业企业的创新效率就越可能向增长的趋势变化。通常来说，接受过高等教育的劳动者知识储备比较丰富，利用并发明创新技术的能力比较强。基础设施建设与工业企业创新效率负相关。这在一定程度上反映了现阶段中国基础设施建设还不够完善，影响工业企业之间信息交流及技术协同，从而制约工业企业创新效率的提升。政府行为与工业企业创新效率正相关。这反映了政府补贴有效地降低了工业企业创新的成本，激发了工业企业创新的积极性。技术水平越高的环境越能使工业企业居安思危，不断改进现有技术，以提升竞争力。反之，工业企业可能会不思进取，缺乏创新的动力。技术不仅要被研发或引进，还要经过市场交易，才能在生产中推广并形成有效的生产力。技术水平与工业企业创新效率之间的关系不显著，这在一定程度上说明中国的技术市场交易还不够健全，技术推广力度不够，制约着工业企业创新效率的提升。

表2 技术创新效率影响因素函数SFA估计结果

对中国工业企业创新效率进行分析，一方面中国工业企业平均创新效率保持稳步上升的趋势，模型1从2005年的0．3816上升到2011年的0．6043，模型2从2006年的0．4039上升到2011年的0．5673，说明中国工业企业创新效率有了显著的提高;但是另一方面，即使是2011年，中国工业企业平均创新效率也分别只有0．6043 和 0．5673，仍然有39．57%和43．27%的提升空间，实现创新驱动发展的目标依然任重而道远。从各省份工业企业的创新效率值分析可知，北京、上海、浙江等10个省份工业企业平均创新效率比较高。这意味着这些地区优化工业企业生产要素内部配置结构取得了一定的成效，应该继续提高投入产出水平。与此同时，贵州、黑龙江、云南等15个省份工业企业创新效率均值不足0．5，创新效率比较低。这意味着这些地区应该加大对外开放力度，注重优化工业企业生产要素内部配置结构，充分利用创新资源，进一步提高生产要素的使用效率。

5 区域工业企业创新效率收敛性分析

本文借鉴 Barro和 Sala-i-Martin的研究成果［20］，利用β收敛模型对区域工业企业创新效率变化趋势进行实证分析:

其中，EF为各省份工业企业创新效率;T为考察期与期初的时间间隔。β为收敛系数，如果β为正，则说明各省份工业企业创新效率有发散的趋势，反之则有收敛的趋势。μt为随机扰动项。γ表示区域工业企业创新效率收敛或发散速度。

β收敛模型估计结果见表3。中国各省份工业企业创新效率的差距朝着缩小的趋势变化。但是各省份工业企业创新效率收敛的速度比较慢，在两种模型下先进区域和后进区域的差距分别以每年约5．8%和7．0%的速度缩小。这也在一定程度上反映了虽然现阶段区域工业企业创新效率的差距还是比较大，但是后进区域工业企业正在发挥技术后发优势，通过模仿和学习，对先进区域的工业企业形成追赶的良好态势。与此同时，后进区域工业企业为了尽快追赶先进区域工业企业，实现区域创新发展平衡，还应该继续加大创新投入，不仅要提高创新产出的数量，更要注重提高创新效率的平均增长率。

表3 β收敛模型参数估计结果

6 结论与政策建议

基于对包含生产要素内部配置结构的柯布-道格拉斯随机前沿面模型和β收敛模型的经验分析，本文的主要结论如下:第一，外商投资工业企业创新资本投入占总资本比例的提高能更加有效地提升资本边际产出弹性，港澳台投资工业企业创新劳动力投入占总劳动力比例的提高能更加快速提升劳动力边际产出弹性。这反映了外商投资工业企业在创新过程中比较注重提高资本的使用效率，港澳台投资工业企业在创新过程中比较注重提高劳动力的使用效率;第二，劳动者素质和政府行为对工业企业创新效率有显著的正向影响，基础设施建设对工业企业创新效率有显著的负向影响，技术水平对区域工业企业创新效率的影响不显著;第三，区域工业企业创新效率的变化趋于收敛。后进区域工业企业通过模仿和学习，正在发挥技术后发优势，出现了对先进区域工业企业追赶的现象。

基于上述结论，应该在以下几方面做出努力:第一，继续加大对外开放力度。港澳台投资和外商投资工业企业能优化区域工业企业生产要素内部配置结构，能显著地提升劳动力和资本的边际产出弹性，对提升区域工业企业创新效率有重要的意义。与此同时，内资工业企业对生产要素的使用效率也有了比较大的提高，但与港澳台投资和外商投资工业企业相比，还应该继续提高资本和劳动力的使用效率。第二，重点加强基础设施建设和提升技术水平。近年来，国家通过实施科教兴国战略和人才强国战略，以及加大政府对工业企业创新补贴资助，对工业企业提升创新效率产生了积极的影响。但同时也要看到，基础设施建设不完善和技术水平低下也制约着工业企业创新效率的提升。应该重点加强基础设施建设，促进工业企业信息交流和技术协同，并且完善技术市场交易，加大技术推广，进一步有效提升工业企业创新效率。第三，注重提高后进区域工业企业创新效率的平均增长率。应该继续加大创新投入，优化生产要素内部配置结构，在提高创新产出数量的同时更加注重提升后进区域工业企业创新效率的平均增长率，尽快实现区域创新平衡发展。

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