通信经济发展与工业企业创新效率——基于Super-SBM与灰色关联分析

吴鸣然，黄卫东，崔燕茹

(1.南京邮电大学 管理学院，江苏 南京210003 2.南京邮电大学 信息产业融合创新与应急管理研究中心，江苏 南京210003)

当前，我国工业企业科技创新能力不强、产业结构不合理，经济发展方式转型升级的任务十分艰巨[1]6。随着信息时代的到来，信息通信技术(Information and Communication Technology，简称ICT)成为引领科技创新和发展现代产业的重要力量。当下，信息通信技术对于助力疫情防控下的复产复工、提高组织运行效率、创新组织服务模式、优化资源配置均能够发挥重要的作用，有助于中国走上高质量发展道路。ICT技术被认定为七大战略性新兴产业的基础[1]26。近年来，在党中央和国务院的大力支持下，我国通信经济高速发展，信息通信基础设施不断完善，创新能力不断提升，产业发展水平日益提高，并奠定了全球领先的优势[2]42。

从产业界定的角度来说，通信业即邮电通信业，包括邮政、电信及相关业务。本文基于信息技术产业(如电子信息设备制造、计算机服务和软件业)，以及邮政物流业(如邮政储蓄、函件传递)等邮政业务的视角，研究通信经济和实体经济的深度融合问题，以期推动经济社会数字化转型，重塑社会智能化治理和服务模式，赋能工业企业科技创新，提高发展质量。本文还将研究过去一段时间内通信经济发展与我国工业企业创新效率的关系，探究在资源有限的情况下如何以最小投入获得最大产出。

目前，学界针对通信经济发展和工业企业创新效率的代表性研究主要有三类：

一是关于工业企业科技创新效率的研究。这类研究常采用多目标数据规划法，构建一个区域或产业的效率评价体系和模型，来测度效率值及其演变特征[3-5]。比如：钱丽、王文平等通过对区域绿色创新效率的时空分异特征及动态演进趋势的研究，发现中国工业创新效率呈增长态势，不同区域之间存在很大差异，不同地区的创新效率呈现出显著的空间溢出效应，而且这一效应会受到很多经济因素的影响[6-7]；高红贵研究环境规制类型对工业企业创新效率的影响，发现规制手段可以有效倒逼企业的生产与创新行为，不同规制种类有不同的效果，但当工业企业的绿色技术创新处于较低水平时，环境规制手段很难有效发挥作用，因此，最重要的仍然是推动产业结构优化与升级[8]；张会恒研究产业集聚与绿色创新效率的关系，发现积聚类型(专业化积聚或多样化积聚)对绿色创新效率的影响呈现出差异性，不同区域因地制宜选择合适的产业集群类型，能有效提升绿色创新效率[9]；乔美华、聂名华通过研究发现对外贸易与工业企业绿色创新的关系存在门槛效应，显著受到一些经济变量的影响[10-11]。

二是关于邮电通信经济发展的研究。学界很早就发现，通信技术有利于增强企业对知识的获取和处理能力，从而提高创新能力[12]。例如：张近乐调查了陕西省通信产业与经济发展的耦合协调情况，发现两者之间的相关性逐渐增强，且从无序到有序[13]；蔡跃洲将ICT技术对经济增长产生的作用归纳为替代效应和渗透效应，前者指技术进步使产品价格下跌，从而实现ICT资本对其他资本的挤出，后者指ICT技术可以渗透到其他产业部门，通过提高全要素生产率(TFP)的方式间接促进经济增长[14]；杨晓维用增长率核算法测度通信技术在中国经济和全要素生产率增长中的贡献，发现其贡献比重持续上升，但与西方发达国家相比仍有很大差距[15]。

三是关于通信技术和经济发展对工业创新效率的研究。学界很少将通信技术和工业创新效率直接放在一起研究，但有主题相似的研究。如李雷、王雅洁研究互联网技术与工业创新效率的关系，发现使用互联网对提升工业企业的创新效率有促进作用，且这一过程受行业竞争程度和创新开放度的影响，即存在门槛效应[16-17]；唐晓华研究工业智能化与提升工业绿色创新效率的关系，发现工业智能化可以有效提升工业绿色发展效率，且存在边际效应递增的非线性影响与显著的区域异质性[18]。

尽管已有研究对本文有很强的借鉴意义，但仍存在许多不足之处：首先，很少有研究将通信产业区分为电信产业和邮政产业，研究视角缺乏区分度；其次，研究多讨论通信技术的发展对经济增长的影响，很少研究通信产业发展对工业企业创新的影响，其成果不能为工业企业提供有效指导；最后，研究大多将中国视为一个整体，没有考虑不同地区之间的差别。为了弥补这些不足，本文基于2011—2020中国30个省(市、自治区)的大口径统计数据，先利用Super-SBM测度各地的工业企业创新效率，再利用灰色关联模型，分别计算电信产业和物流产业与工业企业创新效率的关联系数，以期为政府下一步的产业政策与区域政策提供参考。

一、中国工业企业创新效率的测度

(一)工业企业创新效率测度模型——Super-SBM模型

数据包络分析(DEA)常被用来评估一组多投入、多产出的决策单元效率值。由于这个方法不需要考虑数据的计算口径和单位，也不需要设定具体函数，成了使用最广泛的效率评价方法。然而，传统DEA模型通常基于径向和角度计算效率，并没有把投入和产出的松弛量考虑在内，其测量结果不够准确。Tone提出了一种基于松弛变量的非径向非角度计算方法，即SBM模型[19-20]。该模型具有更高的准确性，形式是：假设有n个决策单元(DMUj，j=1,2,…,n)，每一个DMU都有m种投入(i=1,2,…,m)，s种产出(r=1,2,…,s)，将待评估的DMU记为DMUj(j=1,2,…,n)，设xij为第j个DMU的第i种投入，yrj为第j个DMU的第r种产出。

效率为：

(1)

此时，可定义基于规模报酬可变的Super-SBM模型为：

(2)

(二)投入、产出指标的选择与数据来源

对于科技创新系统而言，投入指的是创新过程中所付出的成本，本文选择用科技创新资本投入和科技创新劳动力投入来表示，前者包括R&D经费投入(万元)和大中型工业企业数(个)，后者包括R&D人员全时当量(人年)和工业企业从业人员平均人数(万人)；产出指的是科技投入所获得的回报，本文选择用创新专利和创新经济效益来表示，前者包含发明专利申请数(件)，后者包含技术市场成交额(万元)和新产品销售收入(万元)。

文章选取中国30个省(市、自治区)为研究对象，在全要素分析框架下对其2011—2020年的工业企业创新效率进行测度，计算软件为MaxDEA pro 6.6。由于相关数据的缺失，研究对象不包括西藏、香港、澳门和台湾。数据来源于2012—2021年《中国统计年鉴》和《中国工业年鉴》。Cooper等人在2001曾通过研究得出，DEA在算法上决策单元的数量需要满足条件n≥max{m×s,3(m+s)}来保证结果的准确性，其中，n表示决策单元的个数(即DMU的数量)，m和s分别代表投入和产出的变量个数。本研究所选取的数据符合此条件，计算结果见表1。

表1 2011—2020年各地生态科技创新效率计算结果

从年份来看，2011—2020年各地效率值呈现小幅波动，并没有出现明显的上升或下降，这体现了我国作为一个巨大经济体在发展过程中所呈现出来的稳定性。从不同区域来看，效率值呈现东部(均值1.393)>西部(均值0.584)>中部(均值0.558)的局面，且东部的优势非常明显。具体而言，仅有北京(9.006)和安徽(1.262)两地的效率值超过1；效率值处于0.9到1之间的地区仅有上海(0.951)和广东(0.923)；效率值处于0.8到0.9之间的则只有浙江(0.838)。可以清楚地看到，效率值较高的多为东南沿海地区经济发达的地区。随着近年来高新技术行业和高端制造业转型逐步深入，产业结构逐步完善，这些地区的工业创新能力得到了显著的提升。同时，地区发展质量和可持续发展水平也得到了全面保障。中国政府对这些地区未来发展的规划是，继续发挥其区位优势、科技基础优势和金融中心优势，努力成为世界重要的高新技术研发和高端产业制造中心。

效率最低的5地为吉林(0.424)、青海(0.403)、河北(0.391)、山西(0.374)和内蒙古(0.319)。这些省份多位于中西部以及内陆经济落后地区，多以传统制造业作为经济支撑，最显著的发展特征是走高污染、高消耗的传统工业化道路，科技创新能力较为薄弱。在中国政府的区域规划中，这些地区未来发展方向是实行最严格的资源管理制度优化资源配置，进一步提高资源能源利用效率，加快推进能源资源生产方式和消费模式转变，加强污染惩处力度，避免生态环境进一步恶化。此外，国家需要加大对这类地区的扶持力度，帮助它们建立以技术引领产业转型升级的模式，缩减与其他区域发展的差距。

二、我国邮电通信经济发展与工业企业创新效率灰色关联分析

(一)灰色关联分析步骤

相比于其他数理统计方法，灰色关联模型有很大的优势，不仅对样本量要求低，而且能获得较多的信息。灰色关联分析的评判步骤如下：

第一步：确定参评数据和标准数据的序列。

设有i个参评对象，n个参评数据，则评价数据的序列描述为：

X1={X1(1),X1(2),…,X1(k),…,X1(n)}X2={X2(1),X2(2),…,X2(k),…,X2(n)} ……Xi={Xi(1),Xi(2),…,Xi(k),…,Xi(n)}

(3)

其中，k=1，2，…，n；i=1，2，…，m。将其中的最优值作为标准数据进行参考，就形成了一个标准数据序列，记为：

X0={X0(1),X0(2),…,X0(k),…,X0(n)}

(4)

第二步：对数据进行初始化处理。

(5)

第三步：计算灰色关联系数。

(6)

其中，ξ为分辨系数，一般用来消除因最大绝对差过大而失真的影响，以提高灰色关联系数之间的差异显著性而人为给定的数字。取值范围一般为[0.1，1]，本文取0.5。

由于关联系数r0,i(k)的数量较多，信息不集中，不能进行单元比较，因此将x0与x′i关联系数取平均值ri，定义为x0与x′i序列之间的关联度，即：

(7)

第四步：对关联度进行确定与排序。

(二)实证分析

根据我国邮电业务的基本情况，分别选取2011—2020年我国邮政业务总量和电信业务总量作为分析对象。本文所选数据均来源于《中国统计年鉴》。

本文分别统计了2011—2020年我国30个省(市、自治区)电信业务总量和邮政业务总量，可知研究期内我国电信经济的发展状况呈现出东中西分布格局。从规模上看，东部(均值1857.65 亿元)>中部(均值1257.81亿元)>西部(均值1071.09亿元)。电信经济发展规模最大的5地是广东(5164.43亿元)、江苏(3082.39亿元)、浙江(2731.23亿元)、河南(2430.45亿元)和山东(2381.41亿元)，最小的5地分别是吉林(709.66亿元)、天津(496.56亿元)、海南(356.86亿元)、宁夏(283.67亿元)和青海(246亿元)。从增速上看，西部(增速35.96%)>中部(增速32.39%)>东部(增速29.07%)。增速最快的5地是贵州(42.9%)、云南(38.17%)、青海(37.9%)、宁夏(37.1%)和甘肃(35.96%)，最慢的5地是福建(27.1%)、辽宁(25.64%)、黑龙江(25.16%)、北京(24.99%)和上海(23.74%)。

同样，研究期内我国邮政经济的发展也呈现出东中西分布格局。从规模上看，东部(均值531.73亿元)>中部(均值135.84亿元)>西部(均值65.2亿元)。邮政经济发展规模最大的5地是广东(2118.61亿元)、浙江(1483.78亿元)、江苏(722.57亿元)、上海(500.88亿元)和山东(357.89亿元)，最小的5地分别是新疆(27.95亿元)、甘肃(22.8亿元)、海南(16.14亿元)、宁夏(12.9亿元)和青海(5.09亿元)。从增速上看，东部(增速34.72%)>中部(增速29.84%)>西部(增速25.52%)。增速最快的5地是浙江(45.13%)、广东(40.58%)、河北(37.6%)、安徽(36.56%)和福建(34.54%)，最慢的5地是海南(17.81%)、甘肃(17.37%)、青海(16.64%)、北京(15.61%)和新疆(13.72%)。

接下来，本文分别计算了邮政业和工业企业创新效率的灰色关联系数(Tele)，以及电信业和工业企业创新效率的灰色关联系数(Post)，详见表2。

表2 2011—2020各地通信经济发展与工业企业创新效率的灰色关联系数

由表2可见，工业企业的创新效率和邮政业的灰色关联度均值为0.739，和电信业的灰色关联度均值为0.655，且邮政业比电信业与工业企业创新效率的联系更为密切。随着邮政物流信息系统的发展，邮政物流和物联网得以充分结合，移动物联网成为支撑工业企业发展和创新的重要力量。2019年，我国物联网的定位发生重大改变，物联网从战略性新兴产业下沉为新型基础设施[2]33，对其他行业的支撑作用进一步提升。近年来，移动物联网发展迅猛，产业规模不断扩大。随着我国三大运营商完成超百万移动物联网基站的建设和商用，中国已经拥有了世界上最大的移动物联网网络[2]41。工信部和信息化部发布的2019年通信业统计公报显示，国内蜂窝物联网连接数和终端用户均高速增长，目前已经分别超过9亿和10亿[2]33。移动物联网已成为我国工业企业科技创新的重要的支撑力量。

从区域差别的角度来看，东中西部并没有显现出太大的差别。此外，电信业关联系数最大的5地为江苏(0.722)、北京(0.718)、上海(0.703)、山东(0.694)和浙江(0.693)，关联系数最小的5地分别是青海(0.613)、辽宁(0.602)、河北(0.598)、新疆(0.593)和黑龙江(0.59)。邮政业关联系数最大的5地为广东(0.846)、安徽(0.841)、北京(0.816)、重庆(0.816)和江苏(0.813)，关联系数最小的5地为辽宁(0.685)、甘肃(0.685)、新疆(0.684)、湖北(0.681)和贵州(0.622)。可以明显看到，关联系数高的多是位于东南沿海经济发达的省(市、自治区)，它们处于中国的通信经济和工业经济发展的高地，工业互联网的内外建设较为完善，有些地方的平台建设已达到国际一流水准。就此而言，通信经济的发展在推动工业互联网创新发展工程、试点示范和产业基地建设方面效果更强。关联系数低的企业多位于经济较为落后的地区，这些地区有的甚至连通信网点和网络覆盖率都十分有限，无法为工业互联网发展提供坚实支撑，产业协同能力也不尽如人意，难以满足工业企业的需求，尤其不能满足创新类高端需求。

三、结论与政策建议

Super-SBM测度结果表明：从时间来看，2011—2020年效率值上下小幅波动，体现了我国作为一个巨大经济体在发展过程中的稳定性；从不同区域来看，工业企业创新效率值呈现出东部(均值1.393)>西部(均值0.584)>中部(均值0.558)的局面，且东部的优势非常明显。灰色关联系数的研究结果显示：邮政业与工业企业创新效率的灰色关联系数值明显高于电信业，这得益于我国近年来移动物联网技术的迅猛发展；东中西部的灰色关联系数虽没有显现出太大的差别，但仍然可以看到，关联系数高的多是东南沿海经济发达的地区。据此，提出以下几点建议：

一是要大力推进信息通信业高质量发展，助力工业企业协同创新。依据模型的计算结果，通信经济发展与工业企业创新效率有着很高的关联度，前者可以有效促进后者的提升。随着信息时代的来临，我国应进一步加大对信息通信产业的投资。政府投资需要关注三点：首先，加快创新模式的改善升级，引导创新模式从业务创新、产品创新向网络创新和生态创新的转变，促使工业企业的创新模式更加智能。其次，发挥通信产业的关联效应，弥补不同工业企业之间的信息、数字鸿沟，强化信息通信技术与创新产业链之间的交流，促进信息通信技术与创新产业链深度融合。最后，优化创新环境，为信息通信产业与工业企业高质量发展提供支撑。我国经济与科技发展已进入“深水区”，更快的发展需要依靠深化改革来实现。因此，我国需要建立健全创新市场监管机制，完善现代企业制度，进一步推进新发展阶段通信领域的“放管服”制度改革。

二是要大力发展移动物联网，构建跨区域一体化网络基础设施。根据本文的计算结果，相对于电信业，邮政物流业与工业企业创新效率的关系更大。因此，在新发展阶段，国家仍要加快移动物联网的发展，发挥其对工业企业创新的支撑作用。一方面，要进一步提升移动物联网的覆盖率，提高服务质量，有效支撑各个产业之间创新链的衔接与发展。另一方面，要促进邮政物流业绿色发展。物流业作为将产品从生产者送达给使用者的保障产业，涉及范围极其广泛，在低碳经济的发展中占据重要一环。物流业以运输业为主，高度依赖资源环境，并且在运输中需要消耗大量以传统能源为主的自然资源。国际能源署的统计数据显示，物流业消耗的能源占到全社会能源消费总量的1/4以上，并产生了大量污染。因此，国家不仅要大力发展邮政物流业，为工业企业发展提供更多物资，而且要推动绿色科技创新，促进物流业既好又快地发展。

三是要推动区域协调发展，优化省域通信技术与新经济地理的耦合。通信技术发展有助于缩小我国东中西部地区的信息鸿沟，促进不同地区共享发展。对于技术和经济都相对落后的中西部而言：首先，国家要加大政策倾斜力度，加强对这些地区的财政支持和政策引导，通过推动区域信息通信技术的进步来赋能区域协调发展；其次，中西部地区政府需要借助“一带一路”倡议、宽带中国和网络强国战略等带来的机遇，加快相关基础设施建设的步伐，提高通信技术普及率，努力缩小与东部发达地区之间的数字鸿沟；最后，需要树立通信先行思想，优先发展邮电通信技术及其基础设施建设，保证邮电通信产业发展走在其他行业发展的前面，并充分发挥其“保驾护航”的功能。