天津高技术产业（制造业）技术创新效率比较研究

◎文/褚丽萍 吴 浩 苏 涛 包 臣 戴 颖

一、引言

技术创新是推动技术进步和经济增长的主要动力，也是产业转型、升级的动力源泉。党的十九大提出 “我国经济已由高速发展阶段转向高质量发展阶段”，要全力推动质量变革、效率变革、动力变革，加快建设现代化经济体系建设，随着技术创新投入要素的不断增长，技术创新效率也成为政府、企业、研究机构等部门日益关切的问题。

1912年熊彼得（J.A.Schumpeter）首次提出“创新”一词，他认为创新是企业家对生产要素的新组合，企业创新是高技术产业优化升级的核心动力，在发展中国家人力资本、技术和资金相对缺乏时，优化技术创新显得尤为重要。

以创新为动力的发展模式不仅需要关注创新发展要素的投入，还要关注创新效率，需要两方面同步发展，同步提高，如果创新主体一味增加创新投入而忽视了创新效率，甚至会导致创新活动效率低下，这就弱化了创新的实质本意。有文献显示技术创新要素投入的增加在某些行业并没有带来技术创新效率的提高，因此在高技术产业（制造业）给天津高质量发展注入新活力的同时，也应关注、评价技术创新效率。

二、文献综述

1951年Koopmans首先提出了技术有效性，指出在不减少（或增加投入）的情况下，技术上不可能增加产出（或者减少投入），则该投入是技术有效的，换言之，就是说技术有效性是指投入和产出处在最佳状态，在这一状态下，任何额外增加的投入都不能带来相应比例的产出增加。1957年Farre给出了技术有效的定义：技术效率是指按照既定的要素投入比例，生产一定量产品所需要的最小成本和实际成本的百分比。

随着各国各地对技术创新认识的加深、创新要素投入的不断增加，学者们开始注重并研究技术创新效率。当前对技术创新效率的研究主要集中在两个层面：一是区域技术创新效率研究，例如，Maria将参与评价方法运用于区域，并把评价结果运用于实践；二是产业技术创新效率的评价，例如JoohLee&Eunsup Shim分析了美国和日本高技术产业创新效率，研究了R&D投入与企业绩效、市场份额的关系。

关于技术创新效率的测算，目前主要方法有参数前沿面分析法和非参数分析法。其中非参数分析法又以数据包络法（DEA）为代表，它可测算多投入、多产出创新效率，且DEA由于不需要设定生产前沿面函数的具体形式，避免了函数选择不当而产生的误差。乔威威、罗鄂湘、钱省三运用DEA分析研究了上海战略新型产业技术创新效率。吕佳、陈万明运用该方法分析了我国高技术产业技术创新效率。车为汉、张琳应用DEA实证研究了上海13个制造业的产学研合作创新效率。

三、DEA模型介绍

DEA把通过一系列过程、投入一定数量生产要素并产出一定数量产品的系统称之为决策单元（DMU）。假设有n个具有可比性的DMU，每个DMU都有m种类型的投入和s种类型的产出，记 X=（x1，x2，…，xm）T，Y=（y1，y2， …，ys）T， 具有非阿基米德 ε 的 Input-BC2模型可表示如下：

其中θ无限制。

本文运用DEA对天津高技术产业（制造业）技术创新效率进行了两个方面的分析比较，一是静态分析，测度了它们的技术创新效率；二是动态分析，对近三年来医药制造业和电子及通信设备制造业技术创新效率的变动进行了分析研究。

四、高技术产业（制造业）技术创新效率指标选择

企业技术创新过程要经历从研发到产品、从产品到规模化生产两个密切关联的链型子阶段，并且前一阶段的输出为后一阶段的输入。如下所示：

第一阶段为技术创新成果化阶段，这是企业技术创新的基本保障阶段，通过企业投入人力、财力获得创新的基础——知识产权。

第二阶段为技术创新成果转化阶段，企业将第一阶段获得的知识产权运用于企业生产，从而将创新成果转化为新产品销售收入，实现创新价值的体现。

依据上述创新过程，本文选择以下指标测度天津高技术产业 （制造业）技术创新效率、技术创新成果化效率、技术创新成果产业化效率（见表1）。

表1 技术创新效率评价指标

本文所采用数据与众多文献所采用的数据有以下不同。

（一）本文通过逆向方式获得数据，即通过天津市统计局基层企业库，提取仅包含有R&D活动的高技术产业（制造业）单位，然后将上述数据加工汇总，确保得到的数据都是在有R&D活动视角下的数据，形成真正意义下的技术创新效率比较。以往DEA文献的研究，采用数据中的产出既包含有R&D活动企业的新产品产出，也包含没有R&D活动企业的新产品产出，造成投入和产出口径不统一，因而评价出来的结果可能不够精准。

（二）对于知识产权选择了有效发明专利，本文认为有效提升企业创新并带来新产品价值的是有效发明专利，这与大多数研究者采用发明专利有所不同。

（三）以往文献大多集中于对地区或国民经济行业大类进行分析研究，而本文则是建立在对高技术产业（制造业）二级分类下进行评价，得到的结果更精准，评价的行业更具体，弥补了以往对高技术产业（制造业）评价不够细致的缺陷。

按照国家统计局制定的高技术产业 （制造业）分类标准（2013年版），有6个一级分类，29个二级分类，剔除没有以及部分年度没有完整数据的行业之后，参与评价的共22个行业，即决策单元（DMU）为22个。

五、高技术产业（制造业）技术创新效率、技术创新成果化效率及技术创新成果产业化效率结果测度

由于不同行业投入和产出周期不一样，有的当年投入可以在较短时间获得相应产出，有的行业可能需要较长时间，为此本文不仅用2017年度的数据进行测算，还用2015—2017年三年平均数进行了测算，以期减少不同行业投入和产出时差带来的偏差。为了便于叙述，将2017年的数据测算的结果称之为A，将2015—2017年三年平均数测算的结果称之为B。

技术创新效率测度得到四个指标，分别是技术创新效率、纯技术效率、规模效率和规模区间。其中纯技术效率反映的是决策单元（DMU）由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率反映的是实际规模与最优规模的差距。

效率等于1表明有效，小于1均称之为无效，数字越小，表明其效率相对越低。

纯技术效率=1，表示在目前的技术水平上，其投入资源的使用效率是有效的，未能达到综合有效的根源在于规模无效，因此挖潜重点，更好地发挥其规模潜力。如果产出增长的百分比大于投入增长的百分比，则是规模递增，反之是规模递减，如果两者相等，则是规模不变。

技术创新效率是纯技术效率和规模效率乘积，即技术创新效率=纯技术效率×规模效率。

（一）天津高技术产业（制造业）技术创新效率、技术创新成果化效率及技术创新成果产业化效率分析

运用公式（1）得到高技术产业（制造业）三个创新效率（见表2、表3）。

我们将A和B的三个效率数据图绘制如下（见图 1～图 3）。

由此可以看出：

1.高技术产业（制造业）三个创新效率图在数据A和B表现得非常相似，即2017年数据得到的结果与用2015—2017年平均数据得到的结果高度一致。

2.相对有效性计算结果显示，无论是从2017年当年数据还是2015—2017年三年平均数，创新效率、创新成果化效率、创新成果产业化效率三者相比，前者最大，后者最小（部分行业例外），同时没有一个行业三个效率均处于有效状态，表明各行业在技术创新三个效率方面都存在不同的短板。

3.无论是技术创新效率还是技术创新成果化效率，2017年都比2015—2017年平均数有所下降，这需要重视。

表2 2017年高技术产业（制造业）技术创新效率、技术创新成果化效率及技术创新成果产业化效率评价结果（A）

图1 高技术产业（制造业）技术创新效率A和B数据图

图2 高技术产业（制造业）技术创新成果化效率A和B数据图

4.技术创新成果产业化效率行业间相差尤其明显，而且效率值很小的行业居多，表明改善空间很大。如果效率提高，会有更多的产出，同时技术创新成果化有效的行业大多也是技术创新有效的行业。

表3 2015—2017年高技术产业（制造业）三年平均数下技术创新效率、技术创新成果化效率及技术创新成果产业化效率评价结果（B）

图3 高技术产业（制造业）技术创新成果产业化效率A和B数据图

5.单从技术创新成果产业化效率而言，尽管这个行业的效率值大多数很低，但是2017年仍有13个行业结果比B有所提升，表明这一指标在大多数行业里2017年还是有一定的改善。

（二）天津高技术产业（制造业）技术创新效率和技术创新成果化效率联合分布分析

我们把高技术产业（制造业）技术创新效率和技术创新成果化效率的联合分布图进行绘制（见图4），并加以分析。

图4横坐标表示技术创新效率值，纵坐标是技术创新成果化效率值，我们把图4横、纵坐标都以0.5数值处为界，将该图分成四个象限。左上角第一象限，技术创新效率小于0.5，而技术创新成果化效率大于0.5小于1；右上角第二象限，技术创新效率和技术创新成果化效率均大于0.5小于1；左下角第三象限，技术创新效率和技术创新成果化效率均小于0.5；右下角第四象限，技术创新效率大于0.5小于1，技术创新成果化效率小于0.5。由此可见：

1.2017年22个高技术产业（制造业）两个效率值落在第二象限的有6个行业，在该区域的行业最大的特点是，行业的两个效率完全相关（效率值呈现在一条直线上），表明技术创新效率和技术创新成果化能够完全相互促进、相互提高。此区域包括3个有效的行业，即中成药生产、航空航天相关设备制造和其他航空航天器制造，还有3个行业尽管无效但这两个效率值相对比较大，它们是其他电子计算机制造（0.656，0.656，前者是技术创新效率，后者是技术创新成果化效率，下同）、兽用药品制造（0.558，0.558）、生物药品制造（0.516，0.516）。

图4 2017年高技术产业（制造业）技术创新效率和技术创新成果化效联合分布图

整体而言，医药制造业有一半的行业落于此区域，航空航天器及设备制造业有2/3行业落于此区域，这两个大行业是天津技术创新效率和技术创新成果化率较高的行业，落在这个区域行业的个数越多越好，效率值越高越好。该区域的行业天津无论是在资金方面、人才方面还是政策方面都应该再给予更多地支持和倾斜，进一步发展壮大他们。

2.落在第四象限的行业有2个，它们是视听设备制造业（1，0.12）和电子元件制造业（0.865，0.438）。该区域的行业主要是要提高他们技术创新成果化效率，激励企业产出更多的知识产权，即有效发明，依靠知识产权提高企业的新产品产值，进而向第二象限区域移动和发展。

3.落在第三象限的行业有14个，在这个区域内无论是技术创新效率还是技术创新成果化效率均比较低 （或称之为相对严重无效），区域内行业散点分布连接起来呈现出横S型，表明这两个效率几乎不相关，也就是说，技术创新效率和技术创新成果化效率两个行为之间没有关系，技术创新和技术创新成果严重脱节，造成技术创新的内容不能成果化，取得的成果不能被企业所用。

落在这个区域的行业需要适当收缩研发的范围，集中力量选准好方向，树立以生产为导向的研发方针，开展深度适合对路的研发，从技术创新的各个环节加以管理，搞好研发，以提高效率为优先。

六、基于DEA-Malmquist指数技术创新效率分析

以上效率的测度是基于截面数据，是静态的，以下进行技术创新效率分析是基于面板数据，是动态的时间序列分析，即基于DEA-Malmquist指数技术创新效率分析。本文选择高技术产业（制造业）中的医药制造业和电子及通信设备制造业下的中类行业分别进行分析。

Malmquist指数是Caves提出，由Fare进一步发展而来，目前广泛用于全要素生产率、技术产出效率等生产问题的研究。根据Fare（1997）等的研究，设（Xt，Yt）和（Xt+1，Yt+1）分别为t期和t+1期的投入产出关系，Dtc（Xt，Yt）Dt+1c、（Xt+1，Yt+1）为距离函数，基于 t期和 t+1期参照技术的Malmquist指数分别为：

创新效率可以表述如下：

基于Fare等学者的思想，将全要素生产效率变动分解为技术创新效率变动和技术变动，而技术创新效率变动又进一步分解为纯技术效率变动和规模效率变动。

基于公式 （1） 和 （2） 构成了 DEA–Malmquist模型，它与模型（1）的区别在于前面研究面板数据（时间序列），后者研究当年数据；前者研究效率变动，后者研究效率；前者研究动态变化情况，后者研究静态状况。两者研究的角度不同，相互补充，本文研究的时间跨度为2014—2017年。

（一）医药制造业DEA-Malmquist分析

2014—2017年医药制造业基于DEAMalmquist指数测度结果（见表4～表7）。

其中：技术创新效率变动=纯技术效率变动×规模效率变动，全要素生产率变动=技术创新效率变动×技术变动，下同。

上述数据表示计算期间的相对变化值，例如表4第二行第二列数据0.943说明化学制品制造的技术创新效率2017年是2014年的94.3%，其他数据以此类推，下同。

由此表可以看出：

表4 2014—2017年医药制造业Malmquist指数变化情况

表6 2015—2016年医药制造业Malmquist指数变化情况

表7 2016—2017年医药制造业Malmquist指数变化情况

表8 2014—2017年电子及通信设备制造业Malmquist指数变化情况

1.2014—2017年间，技术创新效率变动的方向决定了全要素生产率的变动方向。例如生物药品制造和卫生材料及医药用品制造的技术创新效率变动为正，带动了全要素生产率的增长。化学药品制造和兽用药品制造的技术创新效率下降，带来了这两个行业全要素生产率的下降。

2.不同年份不同行业的技术创新效率变动和全要素生产率变动呈现不规则的状况。三年间既没有都持续增长的行业，也没有都连续下降的行业。行业内技术创新效率增长的数量少于全要素生产率增加的数量，表明技术创新对全要素增长的贡献减弱，而技术变动对全要素增长的贡献增加。

（二）电子及通信设备制造业DEA-Malmquist分析

2014—2017年电子及通信设备制造业基于DEA-Malmquist指数测度结果（见表8～表 11）。

由上表可以看出：

1.2014—2017年技术创新效率变动和全要素生产率变动在多数行业之间呈现同向变化，说明技术创新效率对全要素生产率有决定的作用。表现增长或持平的行业有4个，其中光线、光缆制造和电子元件制造2个行业增长最多，2017年其全要素率变动比2014年分别提高了60.7%和42.4%，技术创新效率分别增加了40.6%和38.1%，增长显著。呈现下降的2个行业是其他电子设备制造和电子器件制造，2017年全要素生产率分别是2014年的87.1%和93.3%，技术创新效率分别是94.8%和77.2%。

2.2014—2017年间，就均值而言，除纯技术效率变动下降外，其他均增长，其中规模效率变动增长最大，表明期间该行业的生产规模做出了较大的贡献。

3.分年度来看，技术创新效率在 2014—2015年间增长最大，其中有3个行业（光线、光缆制造，电子元器件制造，其他电子设备制造）成倍增长，全要素生产率变动增长最大的则是2015—2016年间，其中有两个行业（电子专用设备制造，通信设备制造）也成倍增长。

4.2016—2017年间，就均值而言，整体表现出下降趋势，即技术创新效率变动、技术变动、纯技术变动、规模效率变动、全要素生产率变动均值全线下降。

（三）医药制造业、电子及通信设备制造业技术创新效率变动和全要素生产率变动相关关系分析

为进一步分析技术创新效率变动与全要素生产率变动的数量关系，我们分别计算了这两个行业的两个相关系数。其中全要素生产率变动与技术创新效率变动之间的系数称之为相关系数一；全要素生产率变动与技术变动之间的系数称之为相关系数二，计算结果（见表 12）。

由上述相关关系可以看出：

1.2014—2017年，这两个行业的全要素生产率变动与创新效率变动之间有较高的正相关，其相关系数一分别为0.96和0.86。而相关系数二分别为0.89和0.51，小于前者，即这个期间，技术创新效率变动的提高或降低决定了全要数生产率提高或者降低。这两个行业的发展更多依赖技术创新效率的提高，这也印证了技术创新在经济发展中的重要作用。

表9 2014—2015年电子及通信设备制造业Malmquist指数变化情况

表10 2015—2016年电子及通信设备制造业Malmquist指数变化情况

表11 2016—2017年电子及通信设备制造业Malmquist指数变化情况

2.分年度看，医药制造业的相关系数一除 2015—2016年很弱外（0.24），其他年份相关系数都很高，表明技术创新效率对医药制造业全要素生产率的提升有较高的正向作用。电子及通信制造业的相关系数一呈现逐年下降趋势，而它的相关系数二上升，这反映出天津在这个行业里由技术创新推动作用有所减弱。电子及通信制造业属于技术创新相对最为活跃，变化更快的行业，天津应对这个行业出现的这个迹象给予足够的重视，在增加对该行业的政策、资金支持力度下，更要注重该行业的技术创新效率。例如从表2可以看出，该行业有5个行业（超过占一半）规模呈现递减，也就是说，由于技术创新效率不高，技术创新投入要素的增长率并没有带来相应的产出增长率。在22个比较行业中，技术创新效率最低的两个行业都在此列，同时还发现该行业的8个二级行业有6个行业落在图4的左下方，也就是最不好的区域之内，因此提高效率是该行业优先关注的重点。

表12 医药制造业、电子及通信设备制造业全要素生产率变动与创新效率变动、技术变动相关系数

七、关于提升技术创新效率的建议

全面落实天津市政府 《关于优化科研管理提升科研绩效若干措施》的通知，以提升技术创新效率为导向，着力扭转成果产业化效率低的局面，提高技术创新成果化效率，稳步推进技术创新效率。对研发投入，优化好存量，计划好增量，有效管理好研发各个环节，通过释放效率红利来推动以技术创新为动力的高质量发展，在研发技术创新过程中注意以下几点：

（一）着力持续提高技术创新效率

不同年份在高技术产业（制造业）技术创新效率呈现较大的变化且分化明显，在各个年份里没有持续的有效行业，显示技术创新效率不仅在不同行业里存在较大差异，而且行业间存在较大风险。天津高技术产业（制造业）在技术创新成果产业化方面不仅无效的行业多，而且还存在效率值很小的现象，说明大多数行业存在成果转化困难，需要提升成果转化效率，促进经济发展。

（二）避免政策风险给企业带来的技术创新效率无效

由于国家政策、标准的变化使得企业投入的研发经费、人力产生效率低下。例如某电池企业在动力电池方面的研发，由于国家政策的改变，导致企业前期研发投入和得到的成果无法再满足国家新要求，因而产生研发无效，使得技术创新效率低下，进而对经济促进作用无法体现，因此企业需要认真深入研究国家层面的政策，吃准吃透，做到研究要深，下手要准，成果要有。

（三）研发要做到适当的长短相结合，配置好恰当的研发链

研发过于贴近生产，缺乏一定的前沿性，导致企业研发存在短期时效性，当然企业也不能无限制拉长研发的空间和距离。这需要企业、专门研究机构、国家共同构筑研发链，尤其是基础性研究和未来对生产不确定性的研发，单个企业的能力存在不足，需要各方面的合力共同应对。

（四）大力发展市场中介等要素，打通研发进入市场的最后难关

有许多专业研发企业，做科研、选产品有优势，但是生产方面存在劣势，开拓市场、管控成本的能力有欠缺，这也是市场专业化生产的规律，因此需要专门的研发企业和专门的生产企业建立合作关系，分工协作，提升研发的效率，尤其对于科技型小巨人，更需要发达的市场要素，期望有专门的合作生产企业。有的企业尽管研发的产品具有优势，但是由于生产成本不能很好地控制，容易使优势科技产品在市场化的生产环境下败给比自己落后的企业，使得技术创新效率不能充分释放出来。

（五）着力解决研发中人才的问题

政府出台的海河英才计划对于企业吸引人才、留住年轻的研究人员有一定的积极作用，但是仅仅由宏观层面吸引过来是不够的，需要企业这一层面也拿出相应的配套措施，让引进来的人才能留下来，让留下来的人才能呆得住，干得踏实。企业需要在进一步加大科研人才的稳定方面下功夫，出台与企业相适应的办法。在调研中发现，尽管天津有许多科研机构有先天的根基，但是由于外地的薪资等政策高于天津，造成科研人员的流失较大，无论是实力强大的企业还是科技小巨人，北京的薪资几乎是天津的2倍，造成科技人员的流失，对企业的研发造成较大的冲击，例如有家科技型企业，最近几年流失的人员近一半。如何稳定研发队伍，是企业面对的现实问题。

天津高技术产业（制造业）需要树立优先提升技术创新效率的发展思路，优化资金、人员配比，向效率要发展，同时也要意识到技术创新是个长期的过程，提高技术创新效率是关键，通过提高技术创新效率进而推动天津的高技术产业（制造业）高质量发展。