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

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(biāo)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(jìn)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(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：2095-7394（2019）01-0051-05

當(dāng)今世界，科技創(chuàng)新是地區(qū)經(jīng)濟(jì)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(biāo)志。多年來，中國以提升自主創(chuàng)新能力為核心目標(biāo)，把增強(qiáng)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(qiáng)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(jìn)步來驅(qū)動經(jīng)濟(jì)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(biāo)準(zhǔn)，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(jì)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(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)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(jìn)步貢獻(xiàn)。[5]Raab和Kotamraju 運(yùn)用DEA （數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）方法構(gòu)建效率指標(biāo)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(fēng)險資金的介入會影響高新產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效率。[6]

國內(nèi)利用DEA方法進(jìn)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(jìn)行測度，結(jié)果表明：科技產(chǎn)出對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)偏低，科技投入效率的變動與經(jīng)濟(jì)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(yùn)用DEA方法對2012年制造業(yè)上市企業(yè)的創(chuàng)新績效進(jìn)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(jī)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(biāo)，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(yán)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(biāo)的松弛變量，[s+rk]代表輸出指標(biāo)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(dāng)DMU達(dá)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(dāng)前產(chǎn)出水平，投入不可能有任何減少，并同時達(dá)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(dá)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(biāo)選取與設(shè)置

指標(biāo)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(biāo)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(biāo)，本文以全國28?。ㄊ?、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(jìn)相結(jié)合的方式進(jìn)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(dāng)量[X1]、科技活動人員數(shù)[X2]、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出[X3]、引進(jìn)技術(shù)經(jīng)費(fèi)[X4]、消化吸收經(jīng)費(fèi)[X5]、技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)[X6]和購買國內(nèi)技術(shù)經(jīng)費(fèi)[X7]作為輸入指標(biāo)。

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(biāo)。[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(jì)效益指標(biāo)是重要的衡量標(biāo)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(biāo)為輸出指標(biāo)。

（三）實證結(jié)果與分析

依據(jù)劃分標(biāo)準(zhǔn)，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(jī)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?biāo)數(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(rèn)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(jìn)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小⒆灾螀^(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(jìn)行進(jìn)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(jī)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(jì)和資源浪費(fèi)。

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(dá)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(jī)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(jìn)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(yùn)營與管理，提高經(jīng)濟(jì)運(yùn)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