中国高技术产业创新效率研究——外资“溢出效应假说”再检验

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(1.国网能源研究院 企业战略研究所, 北京 102209;2.北京大学 光华管理学院, 北京 100871; 3.山东大学 管理学院, 山东 济南 250100)

高技术产业是推进经济结构转型升级的加速器,也是国家创新驱动发展战略的重要内容。相较于传统制造业,高技术产业研发(R&D)投入密度更高,对经济增长的带动作用更强[1]。党的“十九大”报告明确提出,“以供给侧结构性改革为主线,推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革,提高全要素生产率”。2005年以来,在国家政策激励下,高技术产业在企业数量、研发投入、技术引进等方面都呈现快速增长趋势。根据《2017年中国高技术产业统计年鉴》[2],2016年高技术企业达3.08万家,较2005年翻一番;大中型高技术产业企业R&D经费内部支出为2437.60亿元,相当于2005年的6.72倍;企业用于购买国内技术、引进技术和消化吸收经费总支出达180.05亿元,较2005年提高了51.87%。但是,要素投入带来的规模性增长并不能实现技术进步的可持续发展[3]。因此,研究投入要素在推动高技术企业创新过程中的效率问题,考察中国高技术产业创新效率的动态变化,将对国家创新驱动政策的制定和实施有重要的指导作用。

一、文献综述

创新效率是衡量产业创新能力的指标之一,刻画了在现有技术水平、相同投入规模和比例、市场价格条件下生产者获得最大产出(或投入最小成本)的能力[4]。Hallak和Sivadasan[5]指出,创新效率高的企业产品质量更高,出口竞争力更强。长期以来,中国企业在传统制造行业积累了丰富的生产技术和管理经验,实现了全要素生产率较快增长[6]。然而,在高技术产业研发投入、产出能力的提升与产业规模的快速扩张的同时,研发产出能力和效益偏低[7],技术效率和规模效率贡献较弱[8]。胡亚茹和陈丹丹[9]发现,高技术产业全要素增长率增长的技术效应呈上升趋势,而要素配置结构效应呈下降趋势。

创新是个复杂的系统,很难用准确的层次结构和生产函数来描述表示[10]。利用非参数多元统计模型估计创新效率是常用方式,常用数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)这一非参效率测评方法评价可用于评估创新系统整体效率。Fare和Grosskopf[11]拓展了DEA方法,将创新效率再分解为技术进步、纯技术效率和技术规模三个指标,以考察影响创新效率的贡献因素。李向东[12]应用随机前沿分析和数据包络分析两种方法实证测算了中国高技术产业的创新效率。陈颂和卢晨[13]利用基于DEA方法的Malmquist指数,估计了中国内资工业行业的全要素生产率。

现有研究仍存在以下不足:一是研究期限较短,无法观察企业创新效率的动态变化。二是缺乏对不同行业、不同类型企业创新水平的横向比较。三是未明确界定创新效率测算的投入和产出指标。因此,本文将基于创新系统双阶段理论,对企业创新研发阶段的投入产出指标进行精确界定,分行业、分类型对2009—2016年我国高技术产业创新效率进行测算,分解创新效率的变化,找到创新效率变化的来源,并提出针对性建议。

二、中国高技术产业创新效率测算方法和指标选取

(一)高技术产业的投入产出指标选择

根据创新系统双阶段理论,高技术产业企业的创新过程可以分成两个阶段[14]。第一阶段是研发阶段,产出成果是专利,投入要素包括R&D经费、技术和科研人员。第二阶段是成果转化阶段,主要产出是新产品,投入要素涉及中间产出和市场化所需的人员、技术、资金和固定资产投资等。在测算企业成果转化阶段的创新效率时,由于新产品研发所需的投入要素范围广,涉及环节多,成果转换周期长,转化率低等限制,难以被全面、准确地考量。因此,本文将重点考察高技术产业研发阶段的创新效率。

(二)DEA-Malmquist测度方法

考虑到不同时期、行业、类型等会对创新效率产生较大影响,且随机误差项对创新效率的影响显著,本研究采用随机前沿生产函数方法(DEA-Malmquist指数法)测算行业全要素生产率作为衡量创新效率的指标,优点在于无需事先确定生产函数的形式、允许无效率存在和便于分解。本文将以当年专利申请数作为企业创新的产出指标,测算Malmquist指数衡量高技术产业的创新效率指标,当年专利申请数量越多,说明研发效果越好,创新能力越强。在规模报酬不变条件下,将创新效率分解成技术效率变化指数和技术进步指数,技术效率变动指数进一步分解为纯技术效率变动指数和规模效率变动指数。具体见表1。

表1 创新效率指标及其分解

(三)研发阶段的创新效率评价指标体系

研究与试验发展(R&D)是指为了增加知识储备而进行的创造性工作。投入要素包括企业自主技术创新的投入要素的贡献,以及用于技术引进的投入要素的贡献,因此投入指标主要包括研发活动中涉及的人力、资金和技术,包括R&D活动人员折合全时当量、R&D经费内部支出、购买国内技术经费支出、技术引进经费支出和改造、消化吸收经费支出等。

(四)数据来源和数据处理

本文采用了《2017中国高技术产业统计年鉴》和中国统计局等数据,选取2009—2016年高技术产业5大类13个细分行业规模以上企业的面板数据,分别是医药制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业及其细分行业。针对部分行业个别指标缺失情况,以对应行业年均值进行替代。由于高技术产业港澳台企业在各年份数据缺失较多,因此予以剔除。本文参考吴磊和周洁[15]规模报酬不变假设条件,采用DEA-Malmquist处理方法,利用DEAP2.1软件进行处理,得到高新技术产业技术创新全要素生产率变动及其主要贡献因素指标。在实证结果中,本文将重点分析内资企业、国有企业的创新效率及其贡献源泉。

三、中国高技术产业创新效率实证结果

(一)中国高技术产业整体与行业创新效率发展趋势

图1 中国高技术产业整体创新效率发展趋势

本文测算并绘制了2009—2016年中国高技术产业整体的创新效率变化趋势图(图1),2009—2016年间,我国高技术产业创新效率指数呈现波动式的上升趋势,除2012—2013年、2014—2015年两个阶段出现效率衰退外,其他期间均呈现稳定的效率提升,尤其是2011—2012年间,创新效率指数大幅提升。同一时期内,内资企业、外资企业创新效率指数与整体创新效率指数基本呈同向变动关系。但相较于外资企业,内资企业创新绩效指数波动幅度更大。2011—2012年间,内资企业拉动中国高技术产业整体创新效率提升贡献更多;2015—2016年间,外资企业的创新效率指数大幅增加,成为高技术产业整体创新效率提升的主要带动者。

图2描述了中国高技术产业各行业的创新效率指数分布和发展趋势。2009—2010年、2011—2012年、2013—2014年和2015—2016年间,超过50%的行业创新效率实现提升;2010—2011年和2012—2013年间,有46.15%的行业实现效率提升;2014—2015年间,30.77%的行业实现效率提升。

图2 中国高技术产业分行业创新效率分布和发展趋势

图3 2009—2016年内资企业和外资企业创新效率

总体而言,2009—2016年间,我国高技术产业创新效率指数并未出现明显的下滑趋势,整体呈现波动式上升,在大部分时期内超过50%的行业实现了创新效率的提升。

(二)中国高技术产业行业创新效率增长源泉分析

图3测算了2009—2016年中国高技术产业创新效率和分解。可以看出2009—2016年期间,四种指标在1值附近呈现较大的波动趋势,说明在此期间中国高技术产业引进的外资企业投资质量并不稳定。具体来看,指标1“外资相对技术进步率指数”在2009—2010年、2010—2011年、2012—2013年、2014—2015年四个阶段都均高于1,说明在这些年期间外资企业相较于内资企业具有更高的技术进步率。指标2“外资相对技术效率指数”的表现则正相反,在2009—2010年、2010—2011年、2012—2013年、2014—2015年4个阶段,相对于内资企业,外资企业呈现出更低的技术效率。指标3“外资企业相对纯技术效率指数”在2009—2010年、2011—2012年、2012—2013年、2013—2014年、2015—2016年5个阶段均高于1,说明在此期间,外资企业具有较高的相对纯要素效率。指标4外资企业相对规模效率指数的变动趋势与指标2相似,在2010—2011年、2011—2012年、2013—2014年、2015—2016年4个阶段均值高于1,说明在这4个阶段外资企业的相对规模效率更高。

(三)中国高技术产业创新效率增长效应分析及“溢出效应假说”再检验

以往文献在分析中国高技术产业的溢出效应问题时,均假设外资企业相对于内资企业具有技术优势。本文采用外资企业的相对效率衡量外资企业的相对投资质量,评估外资企业相对于内资企业存在技术优势,并检验高技术产业外资“技术溢出效应”的假说,以此判断提高中国高技术产业创新效率的主要贡献因素。评价方法如下:外资相对效率值>1,表明外资企业的效率高于内资企业的效率;外资相对效率值<1,表明外资企业的效率低于内资企业的效率。从测算结果(表2)看,外资企业在技术进步率、技术效率、纯技术效率方面高于内资企业,在规模效率方面低于内资企业。按不同的行业看,该指标在1附近波动,说明外资企业技术效率并非总是优于内资企业技术效率。

表2 中国高技术产业的行业外资相对投资效率评价

总体来看,内资企业的创新效率在增长幅度和行业范围都明显高于外资企业。外资企业整体的创新效率呈现下降趋势,反映了现阶段外资企业并不是带动中国高技术产业整体创新效率提升的主要因素。内资企业创新效率增长行业主要分布在航空、航天器及设备制造业、电子及通信设备制造业和计算机及办公设备制造业等。但由于缺乏核心技术,在通讯系统设备制造、集成电路制造等领域,内资企业创新规模、创新效率方面落后于外资企业。同时,内资企业的规模效率均出现负增长,反映内资企业的实际生产规模距离最佳规模仍存在一定的差距。原因在于,一是中国高技术产业目前仍处于高投资阶段,在科技资源的投入管理配置上不成熟,由资源和要素集成带来的规模效应逐渐减弱。二是在高技术领域尚处于初步尝试阶段,投资失败风险大,导致有效产出率较低,影响了技术创新活动效率的提高。因此,企业在这个时期应该更加注重提高管理效率和积累研发经验,提高研发人力资本和技术要素的质量,优化资源配置,最大限度地发挥研发要素的正向效率。在关键行业应加强自主创新能力,掌握核心技术,并通过技术积累和技术突破提升企业研发效率。

四、结论与启示

(一)结论

本文在高技术产业创新双阶段理论的基础上,重新界定了企业研发阶段用于R&D活动的投入产出指标,并运用DEA-Malmquist方法,重点考察了中国高技术产业中大型国有企业和内资企业的整理和行业的创新效率动态趋势及其贡献源泉。

本文实证结果有如下显示。

首先,中国高技术产业创新效率整体呈现波动的增长趋势,主要贡献来源是技术进步。纯技术效率和规模效率较低,反映了中国高技术产业在企业管理、生产经验的不足,没有充分利用现有技术创新生产能力。

其次,内资企业的创新效率在增长幅度和行业范围都明显高于外资企业,但在通讯系统设备制造,集成电路制造等关键领域,内资企业的创新效率不佳。

最后,不同类型企业的行业创新效率也存在明显的差异。航空、航天器及设备制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业等行业的创新效率实现提升,但医药制造业和医疗仪器设备及仪器仪表等行业创新效率增长率下降。主要原因在于企业管理、生产经验累积不足,造成纯技术效率和规模效率的带动作用不强。

(二)启示

本文的研究可以得到以下政策启示。

第一,把握好技术创新初期和中后期的工作重点。特别是重视研发阶段中后期企业创新制度机制的完善,研发管理水平的提升和研发经验积累。

中国高技术产业在发展初期通过研发要素和资源的高密度投入带动了技术进步,实现了新技术突破和新产品的创新。在自主研发和技术引进的中后期,应该更加重视企业创新制度机制的完善,不断积累研发经验,实现创新能力提升。

第二,进一步开放要素市场,引进优质的创新资源要素。推动创新的因素还应包括人才、管理、技术等流动性极强的资源,要进一步扩大要素市场开放,降低资源流动的指导性交易成本,聚集优质创新资源,形成协同创新的有利局面。

这需要充分发挥政府政策引导作用和市场资源配置的功能,在高新区先行先试,降低资源流动的指导性交易成本,健全知识产权的保护机制,聚集优质创新资源,形成协同创新的有利局面。同时，要发挥市场资源配置的功能,突出企业技术创新的主体地位,逐步消除国有和民营企业在资源要素使用方面的差异性待遇,为市场化运作提供公平参与、公平竞争的发展环境。

第三,加强关键领域自主创新和技术引进再创新。企业加强自主创新能力,核心是拥有技术创新能力。一方面,企业要根据产业链的实际情况,加强基础研究,掌握核心技术发展趋势,制定技术研发的长期战略,通过持久性资金、人才投入,不断积累以实现企业创新赶超和价值链的升级;另一方面,企业要在引进技术后加大后续研发投入,加强对先进技术学习、消化、吸收后的再创新,将技术切实转变为企业自身的核心竞争力。

第四,要大力保护知识产权,实施名牌战略,在全社会形成保护创新、提倡创新的局面。通过保护和支持自主创新企业发展,培育更多自主创新的知名品牌,为企业树立发展榜样。□