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技術(shù)創(chuàng)新抑或技術(shù)無效:高新產(chǎn)業(yè)技術(shù)、規(guī)模和效率

2019-06-28 09:09曹容寧
江蘇理工學(xué)院學(xué)報 2019年1期
關(guān)鍵詞:技術(shù)效率

曹容寧

摘 ? ?要:高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展越來越成為衡量制造業(yè)是否具備競爭力的重要標志。在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級大背景下,中國高新產(chǎn)業(yè)近況值得關(guān)注。以省份為研究對象,利用DEA拓展模型探究了各地區(qū)高新產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率和規(guī)模效率,結(jié)果表明2015年至2017年部分地區(qū)高新產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率較高,技術(shù)創(chuàng)新顯現(xiàn)一定的效果??傮w而言,高新產(chǎn)業(yè)技術(shù)無效狀況明顯,技術(shù)創(chuàng)新活動的純技術(shù)效率和規(guī)模效率是影響中國高新產(chǎn)業(yè)效率的重要因素。以江蘇省高新產(chǎn)業(yè)為例,利用效率值進一步分析不同高新行業(yè)的規(guī)模效率和擁擠跡象。提出技術(shù)創(chuàng)新是重中之重,與此同時,高新產(chǎn)業(yè)必須走集約型、內(nèi)涵式的發(fā)展道路。

關(guān)鍵詞:高新產(chǎn)業(yè);DEA拓展模型;技術(shù)效率;規(guī)模效率;擁擠跡象

中圖分類號:C93 ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼:A ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:2095-7394(2019)01-0051-05

當今世界,科技創(chuàng)新是地區(qū)經(jīng)濟提升和國家競爭的關(guān)鍵。隨著國際制造業(yè)在全球范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)移和工業(yè)4.0模式的開啟,高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展越來越成為衡量制造業(yè)是否具備國內(nèi)乃至國際競爭力的重要標志。多年來,中國以提升自主創(chuàng)新能力為核心目標,把增強產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力作為首要任務(wù),形成了一批特色鮮明、競爭力強的高新產(chǎn)業(yè)。[1]然而,有研究表明高新產(chǎn)業(yè)存在附加值低等問題[2- 3],具有技術(shù)特色的高新產(chǎn)業(yè)卻不具備應(yīng)有的特性,造成這種狀況的癥結(jié)是什么?在產(chǎn)業(yè)升級背景下,中國迫切需要通過技術(shù)進步來驅(qū)動經(jīng)濟的可持續(xù)增長。由于把投入產(chǎn)出效率作為衡量高新產(chǎn)業(yè)的標準,問題研究才具有現(xiàn)實的意義。[4]因此,本文以中國各省份為研究對象,探討近年來高新產(chǎn)業(yè)的技術(shù)、規(guī)模和效率問題。

一、研究綜述與思路

國外高新產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟績效研究開始的相對較早。1956年,Solow在文中首次提出了測度技術(shù)進步對經(jīng)濟增長貢獻的規(guī)范方法,即通過全要素生產(chǎn)率和總生產(chǎn)函數(shù)間接地測定技術(shù)進步貢獻。[5]Raab和Kotamraju 運用DEA (數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)方法構(gòu)建效率指標排名美國50個州的高新產(chǎn)業(yè)投入與產(chǎn)出,發(fā)現(xiàn)R&D投入和風險資金的介入會影響高新產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟效率。[6]

國內(nèi)利用DEA方法進行分析的研究成果也較多。許治和師萍利用DEA方法對中國1985年至2003年科技投入相對效率進行測度,結(jié)果表明:科技產(chǎn)出對經(jīng)濟增長貢獻偏低,科技投入效率的變動與經(jīng)濟增長率之間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。[7]李健英和慕羊選取52家制造業(yè)上市企業(yè)作為研究對象,運用DEA方法對2012年制造業(yè)上市企業(yè)的創(chuàng)新績效進行分析,得出上市企業(yè)的創(chuàng)新績效整體較低的結(jié)論。[8]

測度投入產(chǎn)出效率通常有兩種方法,即參數(shù)法和非參數(shù)法。[9]參數(shù)法以隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)法(SFA)為代表,它能同時處理多個投入指標,但在輸出方面仍限制單產(chǎn)出且SFA函數(shù)形式設(shè)定和分布假設(shè)也過于嚴格。非參數(shù)法中普遍使用的是DEA方法,它首先通過對樣本中所有決策單元(DMU)的投入產(chǎn)出構(gòu)造有效前沿面,然后測算投入產(chǎn)出效率。高新產(chǎn)業(yè)具有典型的多投入多產(chǎn)出特性,創(chuàng)新效率分析是從投入到產(chǎn)出的轉(zhuǎn)化路徑上展開的,鑒于本文目的在于探究高新產(chǎn)業(yè)效率問題,采用DEA方法成為合適的選擇。

二、研究方法與內(nèi)容

(一)DEA拓展模型及其衍生

Farrell(1957)最先以“非預(yù)設(shè)生產(chǎn)函數(shù)”代替“預(yù)設(shè)函數(shù)”來推估生產(chǎn)效率值,并利用數(shù)學(xué)規(guī)劃推算效率前沿。[10]Charness等根據(jù) Farrell的模型將單產(chǎn)出衡量推廣為多產(chǎn)出模型[11],其原理是固定規(guī)模報酬假定下利用線性規(guī)劃法及對偶定理計算各決策單元的相對效率([C2R]模型),公式為下列式子:

[Maxhk=θk-εi=1ms-ik+r=1ms+rk]

[ ? ? ? ? ? ?j=1nλjXij+s-ik=Xiks?t? ? ? ? ? ? j=1nλjYrj-s+rk=θkYrk]

[λj,s-ik,s+rk0;j=1,2,…k…,n;i=1,2,…m;r=1,2,…,s]

其中:[s-ik]代表輸入指標的松弛變量,[s+rk]代表輸出指標的松弛變量,[λj]為賦予DMU的乘數(shù),[(hk-1)]表示評估DMU在投入不變情況下所有產(chǎn)出等比例增加的程度,[1hk]表示技術(shù)效率值,大小在0與1之間。 當DMU達到技術(shù)最優(yōu)時效率值為1,此時技術(shù)效率最高,反之效率值為0時技術(shù)效率最低。

根據(jù)這一理論,決策單元DEA 有效,表示生產(chǎn)活動同時為技術(shù)有效和規(guī)模有效,即在目前投入水平下,產(chǎn)出不能增加或者要維持當前產(chǎn)出水平,投入不可能有任何減少,并同時達到規(guī)模效率最佳;決策單元弱DEA有效,說明生產(chǎn)活動不是同時達到技術(shù)效率最佳和規(guī)模效率最佳,可能是某種投入未被充分利用或者某種產(chǎn)出與最大產(chǎn)出相比尚有不足;決策單元非DEA有效,說明生產(chǎn)活動既不是技術(shù)有效也不是規(guī)模有效。

以此為基礎(chǔ),可以衍生許多模型,如[Bc2]、Russell、ST和FG等。[12-15]本文使用Russell模型計算純技術(shù)效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率,使用ST和FG來計算效率值并分析擁擠跡象,判定擁擠跡象的定理為:DEA有效,ST不為弱,F(xiàn)G有效時存在擁擠跡象。

(二)指標選取與設(shè)置

指標選取要能夠科學(xué)反映高新產(chǎn)業(yè)的實際情況,并考慮數(shù)據(jù)的可獲取性,以符合DEA 方法對指標選取的原則。

DEA方法要求決策單元應(yīng)具有相同任務(wù)、相同類型、相同輸入和輸出指標,本文以全國28省(市、自治區(qū))高新產(chǎn)業(yè)作為決策單元(DMU)。

與傳統(tǒng)制造業(yè)不同,高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵在于追求技術(shù)創(chuàng)新。研發(fā)活動是創(chuàng)新的基礎(chǔ),對高新產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的推動顯著。[16]因此,對高新產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效要素的分析必須考慮與研發(fā)相關(guān)的投入。此外,鑒于多數(shù)中國高新產(chǎn)業(yè)采用自主研發(fā)和技術(shù)引進相結(jié)合的方式進行創(chuàng)新,本文在考慮研發(fā)技術(shù)要素的同時也要考慮非研發(fā)性創(chuàng)新投入。最終,選取高新產(chǎn)業(yè)R&D人員全年當量[X1]、科技活動人員數(shù)[X2]、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出[X3]、引進技術(shù)經(jīng)費[X4]、消化吸收經(jīng)費[X5]、技術(shù)改造經(jīng)費[X6]和購買國內(nèi)技術(shù)經(jīng)費[X7]作為輸入指標。

研發(fā)活動主要創(chuàng)新成果之一是專利,國際上常作為衡量技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)出指標。[17]其次,創(chuàng)新成果只有開發(fā)成為新產(chǎn)品并實現(xiàn)商品化和產(chǎn)業(yè)化,才能體現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的完成,而高新產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟效益指標是重要的衡量標志。[18]最終,選取高新產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值[Y1]、增加值[Y2]和專利申請數(shù)[Y3]這三個指標為輸出指標。

(三)實證結(jié)果與分析

依據(jù)劃分標準,中國高新產(chǎn)業(yè)共分五大類:航空航天器制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、電子及通信設(shè)備制造業(yè)、計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)和醫(yī)療設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)?;局笜藬?shù)據(jù)來源于2015年至2017 年《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》,本文首先建立Excel文檔,然后導(dǎo)入DEAP軟件完成數(shù)據(jù)的計算,匯總結(jié)果見表1。

純技術(shù)效率被認為是技術(shù)能力、技術(shù)應(yīng)用和管理水平的綜合體,技術(shù)效率是純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同作用的結(jié)果(PTE =TE/SE)。從純技術(shù)的角度看,江蘇、上海、廣東、北京和浙江等地的純技術(shù)效率基本保持不變甚至有所提高,說明這些地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新取得了一定的效果。但從總體看(平均值),2015年至2017年,高新產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率從0.71下降到0.62,這種狀況的出現(xiàn)是由于技術(shù)能力不足、技術(shù)應(yīng)用不佳、管理原因或者是其它因素造成有待于進一步的觀察、調(diào)研和分析。

結(jié)合技術(shù)效率和規(guī)模效率,技術(shù)、規(guī)模和純技術(shù)同時有效的情況只在2015年的廣東省出現(xiàn)。對于中國高新產(chǎn)業(yè)來說,28?。ㄊ?、自治區(qū))高新產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率和純技術(shù)效率存在相關(guān)性,而規(guī)模效率和純技術(shù)效率也存在相關(guān)性。因此,技術(shù)創(chuàng)新活動的純技術(shù)效率和規(guī)模效率是影響中國高新產(chǎn)業(yè)效率的重要因素。

鑒于規(guī)模效率問題,本文以江蘇省高新產(chǎn)業(yè)為例通過計算效率值進行進一步分析,匯總結(jié)果見表2,其中VST和VFG是ST和FG模型算出的效率值。

從表2可以看出,除計算機及辦公設(shè)備制造業(yè),其余的高新行業(yè)在2015年至2017年均呈現(xiàn)不同程度的規(guī)模遞減和擁擠跡象,表現(xiàn)出規(guī)模不經(jīng)濟和資源浪費。

三、結(jié)論

從實證結(jié)果看,部分地區(qū)高新產(chǎn)業(yè)純技術(shù)效率較高,這與有關(guān)研究中國高新產(chǎn)業(yè)存在技術(shù)層次的問題不完全一致。這表明經(jīng)過較長時期的積累,發(fā)達地區(qū)高新產(chǎn)業(yè)技術(shù)能力和水平已得到提升,技術(shù)創(chuàng)新已顯現(xiàn)一定的效果。

然而,技術(shù)、規(guī)模和純技術(shù)同時有效的情況極少,技術(shù)無效狀況普遍,而技術(shù)創(chuàng)新活動的純技術(shù)效率和規(guī)模效率是影響中國高新產(chǎn)業(yè)效率的重要因素。以江蘇省為例的分析表明,規(guī)模效率不佳的主要原因是除計算機及辦公設(shè)備制造業(yè),其余的高新行業(yè)在2015年至2017年均呈現(xiàn)不同程度的規(guī)模遞減和擁擠跡象。

因此,技術(shù)創(chuàng)新仍然是高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重中之重。與此同時,高新產(chǎn)業(yè)必須走集約型、內(nèi)涵式發(fā)展道路。各地區(qū)應(yīng)結(jié)合本省的實際,根據(jù)高新行業(yè)狀況有的放矢地引導(dǎo)投入規(guī)模,從資源利用效率方面著手來提升創(chuàng)新產(chǎn)出。即分類推進高新產(chǎn)業(yè),著重提升規(guī)模效率。對于低效益的行業(yè)而言,應(yīng)注重投資規(guī)模與投資結(jié)構(gòu),側(cè)重于消化已有的投資,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局和結(jié)構(gòu),改善供給側(cè)的運營與管理,提高經(jīng)濟運行質(zhì)量。

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Technology Innovation or Technology Invalidity: Technology, Scale and Efficiency of High-tech Industries

CAO Rong-ning

(Business School, Jiangsu University of Technology, Changzhou 213001, China)

Abstract: The development of high-tech industry has increasingly become an important indicator of the competitiveness of manufacturing industry. In the context of industrial transformation and upgrading, the recent situation of Chinas high-tech industries deserves our attention. Taking provinces as the research object, this paper explores the technological efficiency and scale efficiency of high-tech industries in different regions by using DEA expansion model. The results show that the pure technological efficiency of high-tech industries in some regions is higher from 2015 to 2017, and technological innovation shows certain effects. Generally speaking, the technology inefficiency of high-tech industries is obvious. The pure technology efficiency and scale efficiency of technological innovation activities are the important factors affecting the efficiency of Chinas high-tech industries. Taking the high-tech industries in Jiangsu Province as an example, the use efficiency value further analyses the scale efficiency and congestion signs of different high-tech industries. It is pointed out that technological innovation is the top priority. At the same time, the high-tech industry must take an intensive and connotative development path.

Key words: high-tech industry; DEA extended model; technology efficiency; scale efficiency; congestion sign

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