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    高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)不同行業(yè)創(chuàng)新效率研究

    2022-09-29 14:13:38劉凱麗
    中阿科技論壇(中英文) 2022年9期
    關(guān)鍵詞:高技術(shù)細(xì)分儀器設(shè)備

    劉凱麗

    (云南財經(jīng)大學(xué)國際工商學(xué)院,云南 昆明 650000)

    當(dāng)前,我國經(jīng)濟(jì)已進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段,科技創(chuàng)新在發(fā)展中扮演的角色越來越重要,特別是關(guān)鍵核心技術(shù)。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)正是提高核心技術(shù),實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的重要部分。然而目前高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部各行業(yè)存在著投入產(chǎn)出比例不協(xié)調(diào)的問題,因此有關(guān)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出效率高低的問題備受學(xué)者們的關(guān)注。針對以上問題,本研究運(yùn)用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)法對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)各行業(yè)的創(chuàng)新效率進(jìn)行分析,并針對每個行業(yè)的不同表現(xiàn)提出相應(yīng)的對策建議。

    1 緒論

    從現(xiàn)有研究來看,關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新效率的測算方法主要有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)和隨機(jī)前沿分析法(Stochastic Frontier Analysis,SFA)。DEA模型最早是由Charnes等(1978)提出規(guī)模報酬不變的CCR模型[1],在此基礎(chǔ)上Banker(1984)等又提出了規(guī)模報酬可變的BCC模型[2],此后DEA又得到了更廣泛的發(fā)展,出現(xiàn)了兩階段、三階段、超效率、SBM-DEA等。DEA的優(yōu)點是無須對數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理,其是基于數(shù)學(xué)規(guī)劃的思想,在一定的約束條件下求得效率值,不需提前設(shè)定函數(shù)形式,可以用來解決多投入多產(chǎn)出的問題。SFA模型由Meeusen等提出,其將生產(chǎn)過程用生產(chǎn)函數(shù)來表示,是通過參數(shù)分析創(chuàng)新效率的典型方法,使用此方法首先要設(shè)定投入、產(chǎn)出間的生產(chǎn)函數(shù),如Translog、Coob-Douglas等生產(chǎn)函數(shù),再利用回歸分析等估計生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù),之后才可依此進(jìn)行效率評價。SFA的優(yōu)點是包含了由隨機(jī)干擾項和無效率項組成的復(fù)合誤差項,并可將其剔除,但存在生產(chǎn)函數(shù)選取不恰當(dāng)導(dǎo)致結(jié)果不理想等問題。

    在對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)樣本的分析中,主要研究將產(chǎn)業(yè)整體作為樣本進(jìn)行效率測算和分析創(chuàng)新情況,并進(jìn)行區(qū)域(或行業(yè))的差異分析,將其中的某些子行業(yè)作為對象研究其創(chuàng)新,確定具體行業(yè)的創(chuàng)新現(xiàn)狀。我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展呈現(xiàn)出不平衡狀態(tài),制約著產(chǎn)業(yè)整體的發(fā)展。朱有為等(2006)運(yùn)用隨機(jī)前沿分析法,葉銳等(2012)、董艷梅等(2015)均運(yùn)用DEA法進(jìn)行測算,得出我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新綜合效率呈現(xiàn)的態(tài)勢為東部高、中部和西部相對低[3-5];代明等(2016)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)下的22個細(xì)分行業(yè)進(jìn)行效率的靜態(tài)評價,得出各行業(yè)的研發(fā)投入利用率不高[6];王明亮等(2018)以電子及通信設(shè)備制造業(yè)為對象,運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析研究其細(xì)分行業(yè)和不同區(qū)域的創(chuàng)新效率[7]。

    基于對現(xiàn)有研究的整理,本文從高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)的幾大行業(yè)及其細(xì)分行業(yè)著手,運(yùn)用超效率DEA模型和Malmquist指數(shù)對行業(yè)差異進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)的分析,從行業(yè)差異方面去揭示各行業(yè)創(chuàng)新的不均衡問題。

    2 理論、模型與指標(biāo)選取

    2.1 模型選取

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是基于多投入和多產(chǎn)出的用于評價同類型組織(或項目)工作績效相對有效性的方法。目前應(yīng)用較為普遍的DEA模型主要有規(guī)模報酬不變的CCR模型和規(guī)模報酬可變的BCC模型??紤]到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模報酬的非固定性,本研究選取基于投入導(dǎo)向的BCC模型。

    傳統(tǒng)的DEA模型測算結(jié)果中會出現(xiàn)多個效率值均為1的情況,此時對應(yīng)決策單元處于DEA有效狀態(tài),但這樣則無法對這些決策單元進(jìn)行有效的比較。由此Andersen等(1993)在已有的DEA模型基礎(chǔ)上提出了超效率DEA模型[8],便可以將同樣有效的決策單元進(jìn)行區(qū)分、比較。所以本研究選取超效率SBM模型測算高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)各行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率。另外,為了更加準(zhǔn)確地探究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率隨時間的變化趨勢,探究其原因,本研究將運(yùn)用Malmquist指數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步分析。

    2.2 指標(biāo)選取

    本研究依據(jù)指標(biāo)選取的各項原則和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自身的特性,以已有研究為基礎(chǔ),確定本內(nèi)容的投入和產(chǎn)出指標(biāo)。企業(yè)的創(chuàng)新活動離不開研發(fā),技術(shù)創(chuàng)新的投入指標(biāo)考慮進(jìn)行研發(fā)活動所需的人、財、物,選取R&D人員全時當(dāng)量、R&D經(jīng)費支出[9]和研發(fā)設(shè)備投入。研發(fā)活動的直接產(chǎn)出中就有專利產(chǎn)出一項,所以在學(xué)術(shù)界中常將專利指標(biāo)作為衡量創(chuàng)新產(chǎn)出的指標(biāo),本研究選取有效專利數(shù)量[10]。此外,研發(fā)活動最終的成果會體現(xiàn)在產(chǎn)品中,進(jìn)行銷售,從而使企業(yè)盈利,因此也選取新產(chǎn)品銷售收入[11]作為產(chǎn)出指標(biāo)。

    2.3 數(shù)據(jù)來源

    本研究所需數(shù)據(jù)來源于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。考慮到航天器制造業(yè)和信息化學(xué)品制造業(yè)數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重缺失,因此選取2011—2020年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)四大行業(yè),包括醫(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)、醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)以及其下的15個子行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)。

    3 實證分析

    3.1 靜態(tài)分析

    采用DEA solver軟件對2011—2020年各行業(yè)創(chuàng)新投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出各行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率值,結(jié)果如表1所示。從各細(xì)分行業(yè)的均值來看,醫(yī)藥制造業(yè)下的化學(xué)藥品制造、中成藥生產(chǎn)、生物藥品制造和醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)下的醫(yī)療儀器設(shè)備及器械制造、儀器儀表制造的綜合創(chuàng)新效率值均處于較低水平,說明這兩大行業(yè)的整體創(chuàng)新水平較低;而通信設(shè)備制造業(yè)、計算機(jī)零部件制造業(yè)、辦公設(shè)備制造業(yè)的均值分別為1.332、1.640、1.556,處于DEA有效狀態(tài),這三個子行業(yè)均屬于創(chuàng)新效率較高的行業(yè)。此外,從表1中還可以看出,計算機(jī)及辦公室設(shè)備制造業(yè)總體創(chuàng)新水平較高。

    表1 15個細(xì)分行業(yè)技術(shù)綜合創(chuàng)新效率值

    出現(xiàn)上述狀況,可能存在以下原因。

    (1)外部環(huán)境:隨著時代的發(fā)展,國家層面對各行業(yè)發(fā)展的政策性指導(dǎo)不同。現(xiàn)階段,我國面臨著關(guān)鍵核心技術(shù)受限的問題,因此近些年國家對大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展給予了大力支持。此外,國家還通過出臺加大對信息化建設(shè)的投入等方面的政策,推動了計算機(jī)行業(yè)的發(fā)展。

    (2)內(nèi)部環(huán)境:各行業(yè)自身的異質(zhì)性是造成發(fā)展差異的主要原因。目前市場對計算機(jī)行業(yè)的需求量較大,而中成藥生產(chǎn)等行業(yè)的市場需求量較少,并且其本身的研發(fā)周期也較長;醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)的研發(fā)風(fēng)險較高,企業(yè)為了規(guī)避風(fēng)險,因此在投入方面相應(yīng)減少。

    3.2 動態(tài)分析

    由于靜態(tài)分析無法評價各行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的變動情況,因此本研究采用Malmquist指數(shù)法對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各細(xì)分行業(yè)的變化趨勢進(jìn)行分析,測算2011—2020年各細(xì)分行業(yè)全要素生產(chǎn)率變動情況以及通過分解得出的各個效率的變化情況,具體結(jié)果如表2和表3所示。

    表2 2011—2020年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)細(xì)分行業(yè)Malmquist指數(shù)及其分解

    表3 2011—2020年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)四大行業(yè)Malmquist指數(shù)及其分解

    從表2中可以看出,2011—2020年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)細(xì)分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率(TFPCH)的年均增長速率為7.6%,技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TECHCH)的增長是促使其增長的主要因素。此外,細(xì)分行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TECHCH)均大于1,由此可以看出,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)整體的創(chuàng)新水平有所提升。從各子行業(yè)來看,除其他電子設(shè)備制造業(yè)和計算機(jī)外圍設(shè)備制造業(yè)外,其他子行業(yè)全要素生產(chǎn)指數(shù)(TFPCH)均有提升。所有細(xì)分行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TECHCH)的增長均在2.8%~22.7%范圍,是推動全要素生產(chǎn)率提升的主要因素。其他電子設(shè)備制造業(yè)和計算機(jī)外圍設(shè)備制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率(TFPCH)呈現(xiàn)出負(fù)增長的情況,主要原因在于技術(shù)效率(EFFCH)的負(fù)增長。此外,大多數(shù)行業(yè)的技術(shù)效率變化指數(shù)(EFFCH)小于1,也影響著全要素生產(chǎn)率(TFPCH)的增長。

    從四大行業(yè)總體來看,醫(yī)藥制造業(yè)與醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)的技術(shù)效率變化指數(shù)(EFFCH)小于1,同時四大行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TECHCH)均大于1,而技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)為全要素增長的源動力,由此可見,醫(yī)藥制造業(yè)與醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)的技術(shù)效率變化指數(shù)(EFFCH)制約了其全要素生產(chǎn)率的增長。其中醫(yī)藥制造業(yè)的純技術(shù)效率變化指數(shù)(PECH)<1、規(guī)模效率變化指數(shù)(SECH)>1,純技術(shù)效率變化指數(shù)是制約醫(yī)藥制造業(yè)技術(shù)效率變化指數(shù)的主要因素。與之不同,醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)的純技術(shù)效率變化指數(shù)>1,而規(guī)模效率變化指數(shù)<1,可知制約醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)技術(shù)效率變化指數(shù)的主要因素為規(guī)模效率變化指數(shù)。

    4 研究結(jié)論與建議

    4.1 研究結(jié)論

    本研究以2011—2020年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)下的四大行業(yè)以及15個細(xì)分行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新的投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)為樣本,運(yùn)用超效率DEA-Malmquist對技術(shù)創(chuàng)新效率進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)的相關(guān)分析,得出以下結(jié)論:

    (1)靜態(tài)分析:我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)各行業(yè)的綜合創(chuàng)新效率仍有待提高。其中,醫(yī)藥制造業(yè)和醫(yī)療儀器設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)兩大行業(yè)的表現(xiàn)較差,醫(yī)療行業(yè)的研發(fā)周期長、風(fēng)險高導(dǎo)致創(chuàng)新不足的問題亟待解決。

    (2)動態(tài)分析:高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)的四大行業(yè)及15個細(xì)分行業(yè)整體的全要素生產(chǎn)率有所提升,但技術(shù)效率指數(shù)大都小于1,一定程度上制約著全要素生產(chǎn)率的增長。這主要是受規(guī)模效率和純技術(shù)效率的影響,不同行業(yè)的影響因素不同,一定程度上說明我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在投入、產(chǎn)出方面雖然取得了進(jìn)步,但還需要進(jìn)一步改善。

    4.2 研究建議

    (1)提供政策導(dǎo)向。針對醫(yī)藥行業(yè)創(chuàng)新風(fēng)險高、周期長等特性,企業(yè)往往會通過減少創(chuàng)新投入來規(guī)避風(fēng)險,因此,國家層面可給予特殊行業(yè)一定的資金補(bǔ)貼、減免稅收等,降低企業(yè)因創(chuàng)新帶來的資金風(fēng)險,加大對創(chuàng)新的投入,從供給側(cè)提升行業(yè)的創(chuàng)新能力。

    (2)優(yōu)化創(chuàng)新體系。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)存在著技術(shù)無效率情況,部分行業(yè)規(guī)模效率偏低,可能存在投入與產(chǎn)出不匹配的情況。因此,需要從人、財、物等方面合理調(diào)整投入,使得投入、產(chǎn)出盡可能達(dá)到平衡,實現(xiàn)對投入資源的充分利用,并提高創(chuàng)新效率。

    (3)細(xì)化行業(yè)政策。目前,由于各行業(yè)自身的異質(zhì)性,我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)各行業(yè)的創(chuàng)新情況存在差異。因此,行業(yè)的創(chuàng)新不能搞集中化的管理,而應(yīng)該密切關(guān)注各行業(yè)的實際需求和發(fā)展特點,發(fā)揮各自的優(yōu)勢,加強(qiáng)與國內(nèi)其他行業(yè)、國際相關(guān)行業(yè)的合作,從而實現(xiàn)各行業(yè)的高效創(chuàng)新發(fā)展。

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