“十二五”期间江苏省专利密集型产业效率分析——基于制造业数据

张 骏

(金陵科技学院商学院 江苏南京211169)

“十二五”期间江苏省专利密集型产业效率分析
——基于制造业数据

张 骏

(金陵科技学院商学院 江苏南京211169)

选取“十二五”期间江苏省专利密集型产业作为研究对象，建立了一个基于投入产出角度的评价体系，采用 DEA—Malmquist方法对专利密集型产业效率进行比较分析，以评价其投入要素规模与配置是否有效。指出江苏省专利密集型产业全要素生产率维持上升态势，但要素配置效率与规模效率呈下降态势，相对于非专利密集型产业来说，专利密集型产业效率整体表现较弱，且存在一定的不均衡现象。

江苏省 DEA方法 专利密集型产业 产业效率 全要素生产率

0 引 言

在知识经济时代，“经济资源不再是资本、自然资源或劳动力”，而“是知识，现在是，而且将来也是”。[1]对知识资源的有效创造、运用和配置是一国提升竞争力、实现经济持续增长的关键所在。“十二五”以来，江苏省努力落实“创新驱动”战略，“十三五”更是将大力促进知识产权密集型产业的发展作为经济转型的关键抓手。而作为知识产权的 3种形式之一，专利一直被视作创新活动成效的重要表征。引入专利密集型产业的概念，关注“十二五”期间该产业效率的变化趋势，以此作为梳理江苏创新驱动战略成效的视角，在目前江苏经济转型、寻求可持续发展的背景下具有重要意义。

1 专利密集型产业的界定

根据产业经济学对产业要素密集性的界定，在相同产业规模下投入专利数相对较多的产业，即专利密集度较高的产业可被视作专利密集型产业。美国商务部发布的《知识产权和美国经济：聚焦产业》将知识产权密集型产业描述为“这些产业产生并使用大量知识产权，并在生产中特别依赖知识产权的密集性投入”。鉴于此，讨论产业的专利密集度要涉及投入和产出规模两个层面：即单位投入和单位产出中专利占比。判别指标如公式(1)：

式中：Φi为第i个产业的专利密集度；Pi为第i个产业投入的专利数量；ISi为第i个产业的产业规模(投入与产出规模)。若第i个产业的专利密集度大于全产业专利密集度，则该产业为专利密集型产业。

由于统计数据的不完善，本文与美国报告一样选择工业作为研究样本，采用规模以上工业企业的全国数据，选用专利申请数度量各行业的专利数，主营业务成本与主营业务收入分别度量产业的投入与产出规模，以上指标取 2011—2013年度数据平均值代入，两类规模下的专利密集度均大于工业全产业水平的行业归为专利密集型产业。依据该判定方法，在国民经济行业分类与代码(GB,4754—2011)41类工业行业中，认定为专利密集型产业共12类。

2 江苏省专利密集型产业效率——基于 DEA方法的实证

2.1 分析方法说明与变量选取

产业效率评价是通过度量产出对投入的比例，以评价要素投入的成效。本文对江苏省密集型产业效率的分析采用DEA方法，分为两个阶段，第一阶段使用可以反映规模报酬变化的 BCC投入导向模型，采用截面数据，横向对比各专利密集型产业与非专利密集型产业效率；第二阶段利用面板数据，采用DEA—Malmquist指数对各产业进行纵向比较，考察各专利密集型产业各类效率的变化趋势。两阶段所采用的分析软件均为DEAP2.1。

本文选取的投入、产出变量指标汇总如表1所示：

表1 指标汇总表Tab.1 List of indexes

2.2 实证结果

第一阶段的横向对比分析，根据目前江苏省统计数据的披露情况，以及各行业指标截面数据的选取，本文采用2011—2013年度平均值进行实证，结果如表2所示：

表2 “十二五”期间江苏省制造业各产业效率分析(横向对比)①由于统计数据欠缺，本表对专利密集型产业的实证将“金属制品、机械和设备修理业”排除在外，下同。Tab.2 Analysis of manufacturing industrial efficiencies in Jiangsu Province during the 12th Five-year Period(horizontal analysis)①

第二阶段的纵向分析采用Malmquist条件下DEA产出导向模型，以2010—2013年度面板数据为依据，考察专利密集型产业效率的动态变化态势，各指标年平均变化率如表3所示：

表3 “十二五”期间江苏省制造业各产业效率Malmquist指标分解(纵向对比)Tab.3 Malmquist index decomposition of manufacturing industrial efficiencies in Jiangsu Province during the 12th Five-year Period(vertical analysis)

2.3 实证结果分析——江苏专利密集型产业效率特点分析

根据两个阶段实证结果，总结出“十二五”江苏省专利密集型产业效率的如下几个特点：①产业全要素效率普遍呈上升趋势。表3分析结果显示，自2010年以来，除“文教、工美、体育和娱乐用品制造业”以外，其余专利密集型产业的“全要素生产率指数”均表现出不同程度的提高，但增长幅度差距较大，其中“医药制造业”提升幅度最大(年均12.1%,)，“通用设备制造业”提升幅度最小(年均 1%,)，其他各产业居于两者之间，“文教、工美、体育和娱乐用品制造业”则出现了小幅的降低。②产业技术效率整体呈下降趋势。根据表 3数据，“全要素生产率指数”的提高主要依赖于产业的技术改善，而同一时期各产业的技术效率却呈现下降态势，拖累了产业全要素生产率的提升。“技术效率指数”可以分解为“纯技术效率指数”和“规模效率指数”，前者反映要素配置效率的变化情况，而后者反映规模效率的变化情况。从表 3中两项指标的相关数据来看，除个别行业外，各产业的要素配置效率和规模效率均未实现提升，甚至有一定幅度下降(各产业两项指标的分析结果均等于或小于 1.000)。③各产业效率表现不平衡。表 2分析结果显示，“十二五”期间，专利密集型产业中“医药制造业”、“电气机械和器材制造业”、“计算机、通信和其他电子设备制造业”产业效率综合表现较好，与之比对，其他产业 DEA结果均存在不同程度的无效，表现为要素配置无效(纯技术效率小于 1)或规模无效(规模效率小于 1)。根据各产业两项指标的表现，江苏专利密集型产业可分为4类(见表4)。④大部分产业规模大而适当。“十二五”以来，江苏省制造业的要素投入规模日益扩大，但如表 3所示，随着产业规模的扩大，专利密集型或非专利密集型制造业规模效率水平均表现出不同程度的下降，①表3规模效率指数：专利密集型制造业全产业为0.980，非专利密集型制造业全产业为0.995，均小于1。结合表 2相关数据，专利密集型制造业的规模无效程度要高于非专利密集型制造业，②表 2规模效率: 专利密集型制造业全产业为 0.894，非专利密集型制造业全产业为0.985。且大部分规模无效的产业位于规模报酬递减区间(drs)，产业规模若进一步扩大将会对产业综合效率的提升造成不利的影响。因此，改善产业综合效率要重点关注要素配置效率的提升，避免片面去追求产业规模的扩张。

表4 江苏省专利密集型制造业类别细分(依据效率表现)Tab.4 Categories of patent-intensive manufacturing in Jiangsu Province(based on efficiency)

3 讨论与对策

随着中国经济进入“新常态”，“创新驱动发展”的战略思路将继续主导江苏省的经济转型。“十二五”期间江苏省制造业的绝对规模仍在持续扩大，在技术进步的带动下全要素生产率也有所提高，但产业整体上已处于规模报酬递减阶段，产业内的要素配置效率、规模效率均有一定程度的下降，规模扩大带来的规模经济效应已不能有效地为产业效率提供积极贡献，相反带来的管理成本和要素配置的失效已成为产业效率进一步提升的制约。在制造业中，拥有并大量使用专利要素参与生产的专利密集型产业各项效率指标在“十二五”期间的表现，相较于非专利密集型产业来说，处于相对落后地位，说明专利要素转化为经济成果的有效性方面是相对不足的，而该产业内部各细分行业的效率表现具有一定的不均衡性。

鉴于以上分析结论，相关政策建议如下：①淡化对产业规模扩大的追求，关注产业效率的提升，加快经济结构转型。在提高制造业效率的同时，引导、加快第三产业的发展以抵消因制造业吸纳要素能力下降所带来的负面影响，降低经济转型的代价。②提高专利密集型产业专利转化效率，进一步加强对知识产权的保护。进一步引导企业在增加专利的研发与投入的同时关注自身的专利转化效率，完善知识产权保护机制，加大知识产权保护力度，规范市场竞争环境，使重视知识产权研发的企业利益得到应有的保护。

［1］ Economics and Statistics Administration and United States Patent and Trade-mark Office. Intellectual Property and the US Economy：Industries in Focus[R]. 2012.

［2］ European Patent Office and the Office for Harmonization in the Internal Market. Intellectual property rights intensive industries：contribution to economic performance[R]. 2013.

［3］ 孙玮，陈燕，孙全亮. 中国制造业专利密度的行业分布特征及影响因素分析[J]. 科学学与科学技术管理，2015(4)：95-104.

［4］ 蒂莫西·J·科埃利，拉奥·D·S·普拉萨德，奥唐纳尔·J·O，等. 效率与生产率分析引论[M]. 2版.北京：中国人民大学出版社，2008.

The Efficiency of Patent-Intensive Industries in Jiangsu Province during the Twelfth Five-Year Period：A Study Based on Manufacturing Data

ZHANG Jun
(School of Business，Jinling Institute of Technology，Nanjing 211169，Jiangsu Province，China)

This article selects patent-intensive industries in Jiangsu Province as the research object，and analyzes the efficiency of those industries based on DEA-Malmquist method. Furthermore，to determine whether the scale of resources and configuration is valid．The results show that total factor productivity of patent-intensive industries in Jiangsu maintains the upward trend during the twelfth five-year period，but the allocative efficiency and scale efficiency show a downward trend．The overall efficiency of patent-intensive industries is worse than non-intensive industries.

Jiangsu Province；DEA method；patent-intensive industries；industrial efficiency；TFP

F224.7

A

1006-8945(2015)11-0059-03

国家知识产权局软科学项目《知识产权支撑创新驱动的机制、路径与对策研究》(项目编号：SS15-A-02)；江苏省高校哲学社会科学研究基金项目《江苏省提升知识产权密集型产业竞争力的政策思路研究》(项目编号：2014SJD211)；江苏省科技厅软科学项目《江苏省知识产权密集产业培育模式与对策研究》(项目编号：BR2015001)；江苏省高校哲学社会科学研究基金项目《江苏省制造业比较优势重塑的对策研究》(项目编号：2015SJD213)。

2015-10-08