楊善奇+談鎮(zhèn)

摘 要：通過(guò)DEA-Tobit二階段模型的Malmquist指數(shù)法研究發(fā)現(xiàn)：危機(jī)后我國(guó)制造業(yè)創(chuàng)新效率總體呈上升趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步主要得益于規(guī)模效率提升而非純技術(shù)進(jìn)步變化。另外，企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效、制度因素以及企業(yè)規(guī)模對(duì)制造業(yè)自主創(chuàng)新效率呈顯著的正相關(guān);政府干預(yù)和技術(shù)引進(jìn)與消化吸收因素對(duì)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率呈正相關(guān)，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。因此，提升我國(guó)制造業(yè)創(chuàng)新效率應(yīng)從減少政府的直接干預(yù)、完善市場(chǎng)制度、做大企業(yè)規(guī)模以及激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新積極性方面入手。

關(guān)鍵詞：Malmquist;制造業(yè);自主創(chuàng)新;自主創(chuàng)新效率

中圖分類(lèi)號(hào)：F273.1;F424.3 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? 文章編號(hào)：1003-3890（2015）01-0054-06

一、引言

“十二五”時(shí)期，轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新是我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的兩大主題。我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，特別是以制造業(yè)為核心的工業(yè)，承擔(dān)著產(chǎn)業(yè)升級(jí)與發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的艱巨任務(wù)。從現(xiàn)在國(guó)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境看，2008年全球金融危機(jī)以后，隨著歐美經(jīng)濟(jì)的止跌回升，世界經(jīng)濟(jì)開(kāi)始全面復(fù)蘇階段，但金融海嘯給全球帶來(lái)的“余震”尚未結(jié)束，國(guó)際經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇將是一個(gè)緩慢曲折的過(guò)程。從國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)看，經(jīng)濟(jì)回升的基礎(chǔ)不穩(wěn)定，內(nèi)需后勁不足，部分產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能?chē)?yán)重過(guò)剩，資源環(huán)境約束趨緊，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整壓力和難度加大，一些深層次矛盾特別是結(jié)構(gòu)性矛盾仍然突出。面對(duì)“內(nèi)憂(yōu)外患”的局面，加強(qiáng)我國(guó)制造業(yè)自主創(chuàng)新能力迫在眉睫。從傳統(tǒng)新古典增長(zhǎng)理論可知，通常一個(gè)國(guó)家的技術(shù)進(jìn)步有兩條渠道：一是靠技術(shù)引進(jìn)，消化、吸收、模仿創(chuàng)新;二是依靠加大R&D活動(dòng)投入，提高創(chuàng)新效率，獲得新的技術(shù)能力。然而我國(guó)制造業(yè)技術(shù)引進(jìn)一直存在“消化不良”的現(xiàn)象，外資技術(shù)溢出效應(yīng)并不明顯，并且在某些行業(yè)和地區(qū)出現(xiàn)了負(fù)效應(yīng)，國(guó)內(nèi)外一些學(xué)者也研究表明，依靠外資引進(jìn)無(wú)法徹底改變技術(shù)落后的局面。因此，在資源約束趨緊的背景下，提高自主創(chuàng)新效率是增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力的必然選擇。

目前，有關(guān)制造業(yè)創(chuàng)新效率測(cè)度的問(wèn)題，國(guó)內(nèi)兩種方法較為流行。一類(lèi)是非參數(shù)方法，另一類(lèi)是參數(shù)方法，即SFA（隨機(jī)前沿分析）和DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)線(xiàn)分析模型）。SFA采用了計(jì)量方法對(duì)前沿生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，依賴(lài)于數(shù)據(jù)的隨機(jī)假設(shè)性，有更為堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，同時(shí)SFA在測(cè)量誤差和統(tǒng)計(jì)干擾處理上具有優(yōu)勢(shì)。但SFA在函數(shù)設(shè)定和分布假設(shè)方面要求過(guò)于嚴(yán)格，應(yīng)用范圍較為有限。DEA方法與SFA相比，它不需要估計(jì)投入產(chǎn)出的生產(chǎn)函數(shù)，避免了因錯(cuò)誤函數(shù)形式帶來(lái)的問(wèn)題，也不需要考慮量綱歸一以及指標(biāo)權(quán)重的問(wèn)題，從而保證了內(nèi)容和結(jié)果的客觀性，對(duì)于多投入多產(chǎn)出復(fù)雜系統(tǒng)有著較強(qiáng)的適應(yīng)性。國(guó)內(nèi)把DEA方法用于制造業(yè)創(chuàng)新效率相關(guān)問(wèn)題研究的成果主要有：沈能（2006）認(rèn)為1985—2003年中國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要得益于技術(shù)進(jìn)步的提高，技術(shù)效率變化值為負(fù)。楊桂元、王莉莉（2008）對(duì)我國(guó)制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率及地區(qū)差異進(jìn)行了研究。余泳澤（2009）運(yùn)用DEA模型以及Malmquist指數(shù)對(duì)我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新過(guò)程各階段的創(chuàng)新效率及其影響因素做了實(shí)證分析。王姍姍、屈小娥（2011）首次運(yùn)用Malmquist指數(shù)分行業(yè)分析了我國(guó)制造業(yè)全要素能源效率[1]。趙樹(shù)寬、余海晴、鞏順龍（2013）對(duì)吉林的高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行了研究?？傮w來(lái)看，我國(guó)制造業(yè)創(chuàng)新效率研究主要集中在高新技術(shù)行業(yè)以及區(qū)域差異研究，相對(duì)而言，缺少對(duì)我國(guó)制造業(yè)整體以及細(xì)分行業(yè)的動(dòng)態(tài)效率分析。尤其是在金融危機(jī)后，基于資源約束下，完整、系統(tǒng)地以我國(guó)制造業(yè)為研究對(duì)象，比較不同產(chǎn)業(yè)間、不同行業(yè)間的自主創(chuàng)新能力建設(shè)及其創(chuàng)新效率情況，鮮見(jiàn)報(bào)道。

二、實(shí)證分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA（data envelopment analysis）是一種效率評(píng)價(jià)方法[2]，本文將制造業(yè)自主創(chuàng)新能力看作一個(gè)由若干吸收自主創(chuàng)新投入指數(shù)轉(zhuǎn)換為自主創(chuàng)新能力產(chǎn)出指數(shù)的復(fù)雜開(kāi)放系統(tǒng)，投入向產(chǎn)出的轉(zhuǎn)換貫穿于自主創(chuàng)新的全過(guò)程。利用基于DEA模型的Malmquist指數(shù)的方法，來(lái)分析我國(guó)制造業(yè)及各細(xì)分產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新效率變化特征。

（一）數(shù)學(xué)模型

假設(shè)有n個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元都有m種類(lèi)型“輸入”以及s種類(lèi)型的“輸出”，第j個(gè)決策單元為DMUj，分別以xij、yrj表示DMUj對(duì)第i種輸入的投入量、對(duì)第r種輸出的產(chǎn)出量，分別以？棕i、？滋r表示對(duì)第i種輸入、第r種輸出的一種度量。DEA中常用的評(píng)價(jià)第jo（jo=1，2，…，n）個(gè)決策單元（DMUjo）技術(shù)有效及規(guī)模有效的具有非阿基米德無(wú)窮小性質(zhì)C2R的模型為線(xiàn)性規(guī)劃，DEA（C2R）具體模型為：

maxhjo=■st■？燮maxhj0=1？滋≥0;？淄≥0;j=1，2，…，n

Malmquist指數(shù)是基于DEA模型的方法提出的，它利用距離函數(shù)的比率來(lái)計(jì)算投入產(chǎn)出效率。隨著該指數(shù)的不斷完善進(jìn)步，有以下三個(gè)經(jīng)典公式來(lái)說(shuō)明Malmquist的原理[3]：

Mi，t+1（Xit+1，Yit+1，Xit，Yit）

=■*■■（1）

該指數(shù)涉及到兩個(gè)單期的距離函數(shù)Dit+1（Xit，Yit）和Dit（Xit，Yit），兩個(gè)跨期的距離函數(shù)Dit+1（Xit+1，Yit+1）和Dit（Xit+1，Yit+1）。同時(shí)Malmquist指數(shù)（1）可以分解為技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)的乘積。所以上式可以改寫(xiě)成：

Mi，t+1（Xit+1，Yit+1，Xit，Yit）

=■*■*■■（2）

其中EC=■，

TC=■*■■。

EC代表了兩個(gè)時(shí)期相對(duì)技術(shù)效率的變化，稱(chēng)為“追趕效應(yīng)”或“水平效應(yīng)”，它測(cè)度了從t期到t+1期每個(gè)決策單元到生產(chǎn)前沿的追趕程度。當(dāng)EC>1時(shí)，表明決策單元更接近生產(chǎn)前沿面，相對(duì)技術(shù)效率有所提高。TC是技術(shù)進(jìn)步變化，代表兩個(gè)時(shí)期內(nèi)生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)，稱(chēng)為“前沿面移動(dòng)效應(yīng)”或“增長(zhǎng)效應(yīng)”。當(dāng)TC>1時(shí)，表明生產(chǎn)前沿面向外移動(dòng)或生產(chǎn)前沿面向上移動(dòng)，即出現(xiàn)了技術(shù)進(jìn)步。

放松對(duì)公式（1）和公式（2）的固定規(guī)模報(bào)酬的假設(shè)，可以進(jìn)一步將技術(shù)效率變化指數(shù)分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)，得到公式（3）

M？淄，ct，t+1=■

*■/■

*■*■■（3）

第一項(xiàng)表示純技術(shù)效率變化指數(shù)（pech），第二項(xiàng)表示規(guī)模效率變化指數(shù)（sech），第三項(xiàng)表示技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)（TC）。

因?yàn)樽灾鲃?chuàng)新投入具有多輸入和多輸出的特征，自主創(chuàng)新的投入效率很難用一個(gè)直觀的指標(biāo)來(lái)衡量，而基于DEA的Malmquist指數(shù)方法可利用多種投入和多種產(chǎn)出變量進(jìn)行效率變化分析，且不需要相關(guān)的價(jià)格信息，也不需要成本最小化和利潤(rùn)最大化等條件，更為重要的是它將效率的變化原因分為技術(shù)進(jìn)步變化與技術(shù)效率變化，并進(jìn)一步把技術(shù)效率變化細(xì)分為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化，這樣就能更為細(xì)致地動(dòng)態(tài)分析和深入了解我國(guó)自主創(chuàng)新投入效率變動(dòng)的原因以及各種變化的貢獻(xiàn)程度[4]。

（二）效率影響因素解釋模型

如果數(shù)據(jù)具有以下的特點(diǎn)：因變量的數(shù)值是切割或片段（截?cái)啵┑那闆r時(shí)，那么普通最小二乘法（OLS）回歸系數(shù)就不再適用，這時(shí)遵循最大似然法則的Tobit模型就成為估計(jì)回歸系數(shù)的一個(gè)較好選擇。該模型的一個(gè)重要特征是被解釋變量為截?cái)鄶?shù)據(jù)，即被解釋變量都大于或者小于某個(gè)確定值。具有兩個(gè)有限點(diǎn)的截?cái)嗷貧w模型一般形式如下：yi=xi？茁+？著i，且ci

（三）指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)處理

鑒于數(shù)據(jù)的可得性及數(shù)據(jù)前后的一致性，本文選取的數(shù)據(jù)樣本為2006—2010年制造業(yè)29個(gè)子行業(yè)大中型企業(yè)的面板數(shù)據(jù)1 015個(gè)觀測(cè)結(jié)果。數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007—2011）及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007—2011），并對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了計(jì)算整理。

1. 投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取。R&D資源投入作為創(chuàng)新活動(dòng)的基本要素，在技術(shù)創(chuàng)新中起著關(guān)鍵作用。根據(jù)國(guó)內(nèi)學(xué)者以往的研究經(jīng)驗(yàn)，一般選取R&D經(jīng)費(fèi)投入以及R&D投入人員全時(shí)當(dāng)量作為技術(shù)創(chuàng)新的投入指標(biāo)，此外本文還加入了新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)和技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)作為投入指標(biāo)，這兩個(gè)指標(biāo)分別對(duì)我國(guó)初期產(chǎn)品創(chuàng)新以及轉(zhuǎn)化為最終創(chuàng)新能力起到重要作用。產(chǎn)出指標(biāo)方面，由于專(zhuān)利數(shù)據(jù)易于獲得，同時(shí)專(zhuān)利與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系緊密，并且該指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、客觀可靠。于是本文同時(shí)選取了制造業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)以及發(fā)明專(zhuān)利擁有數(shù)。另外，為了反映創(chuàng)新成果的利益性，本文選取了新產(chǎn)品產(chǎn)值一項(xiàng)作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出商業(yè)價(jià)值的指標(biāo)。

2. 影響因素指標(biāo)的選取。制度因素衡量較為困難，本文綜合借鑒傅曉霞、吳利學(xué)（2006）[5]以及余泳澤（2009）[6]對(duì)制度因素的度量的處理方法，采用了各行業(yè)社會(huì)固定資產(chǎn)投資中非國(guó)有企業(yè)的比重、外貿(mào)依存度以及外資依存度三個(gè)指標(biāo)作為影響我國(guó)自主創(chuàng)新的制度因素，并采用主成分分析方法把三個(gè)指標(biāo)合稱(chēng)為一個(gè)綜合指標(biāo)，作為測(cè)度各行業(yè)制度水平及其變遷的代理變量;企業(yè)規(guī)模因素采用平均企業(yè)規(guī)模指標(biāo)，采用各行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值與企業(yè)數(shù)量之比來(lái)綜合測(cè)度該行業(yè)內(nèi)的平均企業(yè)規(guī)模;產(chǎn)業(yè)績(jī)效指標(biāo)選用各行業(yè)利潤(rùn)與主營(yíng)業(yè)務(wù)收入之比來(lái)綜合測(cè)量;技術(shù)消化吸收能力指標(biāo)采用制造業(yè)各行業(yè)技術(shù)引進(jìn)及消化吸收費(fèi)用占技術(shù)引進(jìn)和消化吸收經(jīng)費(fèi)總額的比重作為衡量標(biāo)準(zhǔn);政府干預(yù)指標(biāo)采取各行業(yè)中國(guó)有企業(yè)及國(guó)有成分固定資產(chǎn)投資占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資中的比重。

3. 數(shù)據(jù)處理。本文效仿朱有為、徐康寧（2009）關(guān)于指標(biāo)處理方法，投入指標(biāo)采用R&D資本存量、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)資本以及技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)存量指標(biāo)，基期為2006年，以2006年各項(xiàng)經(jīng)費(fèi)支出除以10%作為該行業(yè)的初始資本存量，并采用15%的折舊率。為了消除價(jià)格因素的影響，本文在測(cè)算各指標(biāo)存量之前利用朱有為、徐康寧（2009）“研發(fā)價(jià)格指數(shù)”的計(jì)算方法進(jìn)行了平減[7]。為了獲取不變價(jià)格的新產(chǎn)品產(chǎn)值，本文用工業(yè)增加值指數(shù)作為制造業(yè)各子行業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值的近似替代進(jìn)行平減。R&D人員指標(biāo)本文采用了R&D人員全時(shí)當(dāng)量，單位為“千人/年”。

通過(guò)DEAP2.1，我們可以得到29個(gè)制造行業(yè)的創(chuàng)新效率ML指數(shù)的測(cè)算結(jié)果。

（四）我國(guó)制造業(yè)自主創(chuàng)新效率變化的實(shí)證分析

1. 金融危機(jī)后全國(guó)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率和各年度平均變化值分析。從總體來(lái)看，2006—2010年我國(guó)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的Malmquist指數(shù)為1.018，說(shuō)明我國(guó)制造業(yè)創(chuàng)新效率總體呈上升趨勢(shì)，平均上升了1.8%。我們對(duì)Malmquist指數(shù)進(jìn)行分解發(fā)現(xiàn)，其中EC=1.014，TC=1.004，技術(shù)創(chuàng)新效率的提升主要得益于技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步效率的共同改善。技術(shù)效率上升了1.4%，技術(shù)進(jìn)步效率上升了0.4%。我們進(jìn)一步把技術(shù)效率進(jìn)行分解，其中純技術(shù)效率變動(dòng)為0.996，規(guī)模效率變動(dòng)為1.018，這說(shuō)明我國(guó)現(xiàn)階段制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步還是主要依靠規(guī)模的擴(kuò)張而非純技術(shù)效率的提升。如表1。

從各年度平均變化來(lái)看，2006—2010年我國(guó)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率總體呈上升趨勢(shì)，然而，技術(shù)創(chuàng)新效率上升速度卻出現(xiàn)了下行態(tài)勢(shì)，并在2007—2008年出現(xiàn)低谷，技術(shù)效率出現(xiàn)下降（如圖1所示），究其原因，主要是因?yàn)槭苋蚪鹑陲L(fēng)暴的影響，阻礙了我國(guó)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的進(jìn)步。

2006—2007年，我國(guó)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率Malmquist指數(shù)為1.058，上升了5.8%，主要得益于技術(shù)進(jìn)步的影響，技術(shù)效率反而出現(xiàn)了下降;2007—2008年技術(shù)效率值落入谷底，技術(shù)效率下降了4%，主要是由技術(shù)進(jìn)步效率下降導(dǎo)致的;2008—2009年我國(guó)技術(shù)效率值出現(xiàn)大幅反彈達(dá)到1.041，主要是技術(shù)進(jìn)步效率的大幅提升引起的;2009—2010年我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)一步提升，Malmquist指數(shù)為1.015，主要得益于技術(shù)效率的改善。從技術(shù)效率變化的分解來(lái)看，純技術(shù)效率的變動(dòng)程度要大于規(guī)模效率變動(dòng)的程度，純技術(shù)效率上升了4.7%，規(guī)模效率反而下降了1.9%。