创新价值链视角下制造业的创新效率
——以河北省为例
徐 蕾,宋之杰066004) (燕山大学经济管理学院,河北秦皇岛
摘 要:创新活动是多主体参与、多阶段、多投入、多产出的一个复杂过程,创新价值链分为技术产出、产品产
出、效益产出三个环节。运用改进的三阶段数据包络分析方法测算全国31个区域(未包括香港、澳门和台湾)及
河北省29个制造行业各环节的创新效率,结果表明,河北省处于全国制造业创新效率的第二梯队,与全国其他地区相比,在技术产出环节的创新效率较低,效益产出环节中有两项也低于全国平均水平,在产品产出环节创新效
29
率较高;其 个制造行业可分成创新高效率型、中效率型和低效率型三种。在当前京津冀协同发展的机遇下,河北省应支持高效率型行业完善创新网络,促进低效率型行业资源整合,借力京津创新资源促进产业转型升级。关键词:创新价值链;创新效率;京津冀协同发展;数据包络分析
中图分类号:F427 文献标识码:A 文章编号:1007-8266(2017)09-0071-11
《国家中长期科学与技术发展规划纲要(2006—2020 2020
年)》提出,到 年我国要力争迈入创新型国家行列,所以如何提升创新能力是政府、企业都需要深入思考和讨论的问题。近些年,我
1可知,1995—2015国的创新投入持续攀升。由表
21年间,全国研发(R&D)经费内部支出从349年
15 440亿元增加到了 亿元,研发经费内部支出与
0.57%上升到2.10%(如表国内生产总值之比也由1所示)。
但是,随着全国及河北省制造业创新投入的不断增加,产业创新出现了核心能力不强、收益与
投入比例不相符的情况,“第三次产出”成果也不 2016 500尽人意。在 年中国企业 强名单中,河北24省有 家企业上榜,涉及的制造业行业基本为黑色金属冶炼行业,但是在制造业其他行业均没有较大突破,说明河北省在传统产业的新增长点上尚未找到出路。
一、文献回顾
目前,国内学者对创新效率研究的焦点放在投入和产出上,并没有深入分析产业创新实现的整个过程 [1-3]。牛泽东等 [4]在研究装备制造业的创新效率时,采用一次投入产出进行效率测算,同
收稿日期:2017-08-01基金项目:河北省科技计划项目“河北省先进装备制造业发展现状问题及对策研究”(164576272D);河北省高等学校人文社
会科学研究项目“河北省装备制造业人才供求问题与培养质量提升研究”(GH171108)作者简介:徐蕾(1980—),女,辽宁省沈阳市人,燕山大学经济管理学院副教授,主要研究方向为区域经济、技术创新;宋之
杰(1954—),男,黑龙江省青冈县人,燕山大学经济管理学院教授,博士生导师,主要研究方向为区域经济、技术
时对影响效率的因素进行分析。研究创新效率使用的方法以数据包络分析(DEA)法和随机前沿分析(SFA)法居多,黄山松等
[5]将制造业按照要素投入分为劳动密集、资本密集、技术密集三个类型,
DEA
再基于 模型测算创新效率。段捷等[6]通过改
DEA
进的 模型对我国装备制造业技术创新效率进行评价,指出装备制造业创新效率普遍不高的现状,但没有对具体影响因素进行深入分析,却证实
DEA
了改进 方法的测量水平更符合实际情况。代
29
碧波等 [7]对 个制造业行业技术创新效率进行了实证分析,探讨了影响创新效率的实际因素。另外还有一些学者从其他角度进行了探讨,王章豹等 [8]采用因子定权等方法对装备制造业技术创新效率进行定量分析。斯图尔特(Stuart)等
[9]研究发现技术联盟可有效调动技术创新的积极性,张(Zhang Tongbin)
[ 10 ]也指出政策的动态与稳定对高新技术产业的研发绩效作用很大,王(Wang Yanq⁃ iu)等
[ 11 ]也根据全球价值链理论提出了产业升级的四种方式,为本文对政策的分析提供了一个新的思路。综上可见,近年来研究创新效率使用的方法DEA SFA
以 和 居多,并且以“一阶段”投入产出为主,弱化了实现创新价值的其他利益主体及重要环节的作用。本文充分考虑不同创新参与者与创新环节的作用,将创新的实现环节进行细分,即分成技术产出、产品产出、效益产出三部分,运用三
DEA
阶段 方法对各环节效率进行测评,并从行业和区域视角对河北省制造业创新情况进行全方位分析。
二、创新价值链模型构建
(一)创新网络中的利益相关者由于市场竞争力的不断增强,人们越来越意识到创新不再局限于企业内部,而是形成一种创新网络,处在网络中的任何角色都会对创新效率产生影响。创新的主体是企业,而创新的参与者包括高校、科研机构、政府部门、金融机构、供应商、经销商等这些掌握着专利、技术、资金、信息等创新资源的利益相关者。同时,也要考虑到网络外的环境因素,在这些因素的制约和影响下,协调好各个参与者的利益关系,实现关键技术和要素
1的整合与共享是关键所在。创新网络如图 所示。
(二)创新价值链的三
次投入产出分析
一阶段的投入产出没有将相关指标进行划分,忽视了中间环节的作用,还有学者提出过一次投入两次产出,这种分析方法把创新的实现过程进行了初步细
化 [ 12 ]。而本文将更进一步,把创新的投入产出分为三个环节,不同环节的创新效率值代表了每个阶
2段的创新水平,具体如图 所示。
DEA三、测算创新效率的三阶段 方法
DEA
本文选用三阶段 模型,因为以往的研究
DEA
发现,采用三阶段 方法,在控制了环境因素及噪音的影响后,效率测算结果更符合实际情况。
DEA
(一)第一阶段:传统 模型第一阶段使用原始投入产出数据进行初始效率评价。本文选择投入导向的规模报酬可变(BCC)模型。对于任一决策单元,投入导向下对偶
BCC形式的 模型可表示为: - ε(ê S- + S+)
T minθ eT ∑Xj n
+ S- = λj θX
0 =1 1 j () s.t. ∑n
Yjλj - S+ = Y0 =1 j ≥0, S-, ≥0
+ λj S
=1 ,2,⋯;n其中,j 表示决策单元;X、Y分别是投入、产出向量。DEA
模型本质上是一个线性规划问题。
BCC
模型计算出来的效率值为综合技术效率(TE),可以进一步分解为规模效率(SE)和纯技术效率(PTE),TE=SE×PTE。
SFA (二)第二阶段:似 回归剔除干扰项
[x - Xλ]在第二阶段,将松弛变量 分解成环境因素、管理无效率和统计噪声这三种效应。借助SFA
方法,将第一阶段的松弛变量对环境变量和混
SFA合误差项进行回归。本文建立如下类似 回归函数,选择投入导向: Sni = ( f Z ; βn )+ +
νni μni i
=1 ,2,⋯,I;n =1 ,2,⋯,N (2) i
其中,Sni 是第 i个决策单元第n项投入的松弛值;Z 是环境变量,βn 是环境变量的系数;
i
+ ν~N(0,σv2)和νni μni
是混合误差项,其中 μ 分别是随机误差项和管理无效率项,表示随机干扰因素和管理因素对投入松弛变量的影响,假设其
μ~N +(0,σμ2)服从在零点截断的正态分布,即 。SFA
回归的目的是剔除环境因素和随机因素对效率测度的影响,以便将所有决策单元调整于相同的外部环境中。调整公式如下:
∧ ∧
= Xni +[max( (Zi ; )) - (Zi ; )] +
A
X f β f β ni n n
[max(νni )- νni]
=1 ,2,⋯,I;n =1 ,2,⋯,N (3) i
A
其中,Xni 是调整后的投入;Xni是调整前的投
∧ ∧
[max( (Z ; ))- (Zi ; n)]
入; f β f β 是对外部环境因素
i n
进行调整;[max(νni )- νni]
是将所有决策单元置于相同水平下。根据调整公式来计算管理无效率项,以三个环境变量为例,具体步骤如下:
(Z )= + ∙Z + + (4) n f ;β β β β Z β Z
0 1 1 2 2 3 3 i βn
SFA 0、β1、β2、β3
其中, 分别为 估计的系数,Z1、Z2、Z3
分别是三个环境变量。每个决
= ui + vi) εi εi策单元的混合误差项为 ( ,计算公式如下:
= Sni - (Zi;βn) (5)
n εi f
而管理无效率项的ui分离公式如下: ϕ(λε) (μ ) σ + λε 6
E |ε = σ* () λε σ
Φ( ) σ
DEA (三)第三阶段:调整后的 模型将第二阶段得到的数据替换原始投入数据,
BCC
重新运用 模型计算效率值。第三阶段测算的效率值是排除外部环境和随机因素的影响,能够较为客观地体现决策单元的综合技术效率。
四、相关指标选取
(一)投入产出的指标
选取
本文选取的投入和产
2014 2015
出指标分别是 和 年河北省及全国(未包
3括香港、澳门和台湾)相关数据,具体如图 所示。(二)外部环境的指标选取外部环境指标选取原则是影响制造业各行业、各区域的创新效率但不属于主观可控范围内的因素[ 13 ]。由于从行业和区域考虑的视角不同,
2选取的外部环境指标稍有差别,具体如表 所示。(三)数据来源
2015—2016本文指标数据来自 年的河北经济年鉴、中国统计年鉴、中国科技统计年鉴,以及国家统计局、科技部和河北省统计局相关官方网站。
五、实证分析
(一)行业视角
29从行业视角对河北省个规模以上制造业行业的创新效率进行测算,决策单元为29
个制造业行业,具体代码对
3。应情况参见表
DEA利用三阶段 方法测
4算的创新效率值如表 所示。行业不同,影响创新效率
29的因素就不同,将河北省个制造业行业按照各环节综合技术效率值分成高效率型、中效率型、低效率型。根据以往的文献研究得知,创新价值链各环节的效率对创新程度的影响不同,而处于价值链两
3
图 创新价值链各环节的指标选取端的技术产出和效益产出效率高可看作是研发和商业化主导,附加值较高[ 14-15 ]。而生产环节效率较高、其他环节效率低的行业通常是通过承接外界制造业生产环节来学习,扮演着“打工者”的角
4所色。所以,本文对行业划分的具体情况如图
示。
1.
高效率型行业影响综合技术效率的因素是纯技术效率和规模效率,以各阶段的纯技术效率和规模效率的平均值为划分标准,高于平均值视为纯技术效率高
5或规模效率高。属于高效率型的行业如表 所示。
6各环节综合技术效率均高于平均值的 个行业,即烟草制造业,金属制品业,通用设备制造业,
2
表 外部环境的指标选取
4
图 制造业行业分类标准汽车制造业,电子机械和器材制造业,通信设备、计算机及其他电子设备制造业处在河北省制造业的前沿,属于榜样行业,并且它们在三个阶段的纯技术效率和规模效率均高,是一种较为有效的创新模式。这些行业要保持自身优势并始终将创新放在首位。
2技术和效益产出效率高的 个行业,即医药制造业、橡胶和塑料制品业除了要强化研发和商业化主导的优势外,积极提高产品产出环节的创新效率才是明智之举。这两个行业在产品产出环节的纯技术效率低于平均水平,说明生产环节缺乏核心技术,这类行业应提高生产环节的技术水平,同时适当扩大创新生产规模,避免生产过剩现象。 2.
中效率型行业
6属于中效率型的行业如表 所示。
4技术产出效率高即研发主导型 个行业(纺织服装、鞋、帽制造业,家具制造业,文教体育用品制造业,仪器仪表及文化、办公用机械制造业)可以选择两边突破,共同提升产品产出和效益产出效率,也可选择扬优补劣的渐进式升级路径,将现有优势发挥到最大,继而大力提高产品产出和效益产出环节的创新效率,这需要根据企业拥有资源的水平而定。根据各环节纯技术效率和规模效率的高低来看,每个行业的主攻方向略有差异。例如,纺织服装、鞋、帽制造业在产品产出阶段的规模效率低于平均值,所以应选择先扩大生产规模的渐进式升级方式,获取成效后再加大力度投入到效益产出中去,而文教体育用品是产品产出和效益产出环节的纯技术效率和规模效率均低的行业,该行业将主要的资源投放在了技术研发上,忽视了创新价值链其他环节,应选择先提升效益产出效率的渐进式升级方式,因为与产品产出环节相比,效益产出带来的附加值更高,所以在保持原有研发优势的同时,应逐渐加强商业化环节的投入与开发,快速将科技成果转化成价值,同时研发主导型企业应该加强与生产制造能力较强的企业合作,快速将成果产业化。
3效益产出效率高即商业化主导型的 个行业(食品制造业,酒、饮料和精制茶制造业,皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业)在技术产出和产品产出环节的效率均低于各自行业的平均水平。其发展
方向各不相同,例如,食品制造业的技术研发投入资源并没有转化成科技成果,并且产品产出的纯技术效率和规模效率均低于平均水平,所以首先应增加技术研发、工艺创新和流程创新等方面的投入,吸引国内外先进技术的同时进行自主研发,提高核心竞争力。
技术和产品产出效率均高于平均值即研发和生产主导型行业(专用设备制造业)应着重开拓销售渠道,同时也要继续保持技术产出和产品产出 效率高的优势。产品和效益产出效率高即生产和商业化主导7
的 个行业(农副食品加工业,纺织业,化学原料及化学制品制造业,非金属矿物制品业,黑色金属冶炼及压延加工业,有色金属冶炼及压延加工业,铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业)在技术产出效率上低于平均水平,但在创新价值链中的其他环节做得很好,这些行业的首要任务是增加研发投入,加强与高校和科研院所的联系,同时
学习先进的科技成果,予以消化吸收,最终形成自主创新。
3.
低效率型行业
7属于低效率型的行业如表 所示。
7 6
表 中 个行业的创新效率处在行业底部,在创新效率均不理想的情况下,要根据企业资源情况将重点首先放在某个环节,通过与其他行业进行技术及资源共享等方式,提升一个环节的创新效率,继而拉动其他环节进步。
(二)区域视角
31
从区域视角对全国 个区域(未包括香港、澳门和台湾)规模以上制造业企业创新效率进行测
8。算,具体代码对应情况参见表
DEA
利用三阶段 方法测算的创新效率值如表
9
所示。
31
对全国 个区域(未包括香港、澳门和台湾)进行划分,划分标准是各个创新阶段的综合技术效率平均值,最终将我国各区域分为四个梯度,具
10
体情况如表 所示。
10
在表 中,梯度越靠后,代表区域创新效率相对越低。与全国其他地区相比,河北省在技术产出环节的创新效率较低,效益产出环节中的“综合技术效率”和“纯技术效率”也低于全国平均水平,只在产品产出环节创新效率的优势较为明显。可见河北省的制造业创新水平仅仅处于全国的中下等,创新升级迫在眉睫。
河北在技术产出环节属于“纯技术效率低—规模效率高”,纯技术效率和规模效率的平均值是0.864 0.677,而河北省纯技术效率和规模效率值
和
0.629 0.87,从数值上可以看出,其在技术产出为 和阶段的纯技术效率值较平均值低很多。在产品产出阶段,河北省属于“纯技术效率高—规模效率高”,该阶段纯技术效率和规模效率的平均值是0.833 0.87,河北省纯技术效率和规模效率值为1
和0.993,可以说在产品产出阶段的创新效率处在和全国顶尖位置。在效益产出阶段,河北省属于“纯技术效率低—规模效率高”,纯技术效率和规模效
0.876 0.831,河北省纯技术效率和规率平均值是 和
0.743 0.981,河北省的纯技术效率依模效率值是 和
然低于全国平均水平。
六、政策建议
(一)支持高效率型行业完善创新网络
6根据前文分析结果,高效率型行业中有 个行业最为典型,其中烟草制品业由于受到国家政策
5限制,所以本文不予分析,其余 类都属于装备制造业。结合现实情况来看,装备制造业在河北经济中具有重要地位,该行业创新效率的提升对河北省实现创新驱动发展有重大意义,因此应该采取更有效的激励、支持和保障性措施,着重推进装备制造业的先进化、智能化和高端化。当前河北
4省装备制造业发展中还存在一些不足,如表 所显示的“通用设备制造业”在产品产出和效益产出方面的纯技术效率都相对较低,“电器机械和器材制造业”在效益产出方面的规模效率较低等。这说明“通用设备制造业”在既定投入下的产出能力和赢利能力还有待提高,而在“电器机械和器材制造业”新产品销售规模方面还可以继续扩张。具体说来,一是针对具体行业有的放矢地制定支持政策,充分利用财政、税收杠杆,从资金、创新资源和创新网络构建等方面入手,注重技术优势和产业发展的对接,建立“研发服务于应用”的创新生态体系,推动企业、科研机构与政府之间密切合作;二是建立绿色通道,清除技术创新成果市场化的各类障碍,缩小技术创新成果与市场之间的距离;
三是健全创新研发共享基础设施,完善技术转移的激励体制机制,减少行业间的人为技术壁垒和垄断,完善区域创新网络。(二)帮助解决中效率型行业创新中的困难中效率型行业创新效率的突出问题是技术产出或效益产出效率低下,从而影响了创新价值链整体的发展。政府产业政策的着眼点应该是解决这类行业创新过程中的困难。以“铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业”为例,该行业存在技术产出规模效率低、产品产出纯技术效率低的问题。结合现实情况来看,这类行业技术创新最突出的障碍就是共性技术研发。由于共性技术研发往往周期长、投入高、风险大,多数企业无力或者不愿承担这样的任务,这就导致基础研发效率不高,并且对价值链中的新产品开发环节造成消极影响。因此,一方面,地方政府应该选择其中一些前向和后向关联性较强、发展潜力较大的行业作为重点扶持对象,通过建立多方参与的协同创新联盟,增加共性技术研发的公共投资,形成行业集成研发体系,以解决行业发展中的共性技术难题;另一方面,应该大力发展职业技术教育,企业也应该培养中高级技术人才,为新产品研发积累丰富的创新资源。(三)促进低效率型行业的资源整合如前文所述,该类行业各环节的创新效率均需提升。这类企业的特点普遍为规模小、技术人才缺乏和资本供给不足。可对该类行业采取两种方式,如果就市场需求而言某低效率行业的产能已经饱和,则首先采取兼并策略,大企业兼并有竞争力的小企业,这样可减少浪费在搭建生产线、厂房上的时间和资金,同时吸收管理团队和技术团队。如果市场尚未达到饱和状态,则采取“小而精”战略,缩小企业规模,降低不必要成本,将主要精力放在提供优质服务和产品上,靠诚信积累社会资本,继而成为为大企业长期提供零配件或部件的合作者。
(四)鼓励引入或共享京津创新资源
31
通过前文对全国 个区域(未包括香港、澳门和台湾)的综合分析,发现河北省处在第二梯队。处在第一梯队的区域有北京、天津和山东等。在当前京津冀协同发展的有利形势下,河北省必须抓住机遇,主动学习自身所欠缺的创新升级先进 理念,秉承资源共享而非资源补给原则来引入与整合京津创新资源。在各类创新资源中,人才资源是最为重要的,因此河北省应该健全人才服务体系,优化发展环境,以高层次创新创业人才为重点,充分了解人才在创新、创业等方面的实际需求,在启动资金、创业融资、厂房租赁、贷款申请、风险投资、税费等方面予以全方位的优惠和支持;制定具体、有针对性和比较优势的政策条款以吸引人才,包括高级岗位和丰厚薪酬、完善的科研载体和平台、具有足够吸引力的环境与前景,以及多种类型的柔性引进方式等;建立京津高端人才引进服务绿色通道,从人才资源搜寻、联络、岗位推荐,到办理调动手续、配偶子女安排、职称评定与生活保障等方面提供全面高效的服务。(五)借力京津创新资源促进产业转型升级由于京津冀地区存在较为严重的产业差异化问题,很容易制约创新人才向河北流动,因此,河北省必须尽快完成产业转型升级与结构调整任务,实现与京津产业协同发展,这样才有利于更有效地借力京津创新资源。第一,充分借力京津创新资源,促进河北省传统优势产业与高新技术融合,特别是装备制造、钢铁、石化等行业,应该帮助企业争取与京津智力资源的合作机会,促进企业研发设计知识化、生产制造智能化与数字化;第二,通过承接京津产业来促进本地企业转型升级,政府通过土地、财税和资金等多项支持政策,以产业园区和制造业基地建设为载体,有选择地支持科技含量高、创新能力强的京津企业进驻河北省内特色园区,形成品牌引领、技术溢出、集群发展、创新网络完善的局面,尽快实现河北省产业转型升级的目标。
参考文献: [1]王文,牛泽东.中国装备制造业技术创新的静态与动态效率——基于二位码行业数据的分析[J].经济管理,2014 (5):24-36. [2]梁合,雷社平.我国七大装备制造业技术创新效率研究[J].
科技与经济,2015(2):26-30.
[3]朱爱辉,陈富民.基于DEA
模型的湖南制造业技术创新效率研究[J].科技与管理,2015,17(1):85-90. [4]牛泽东,张倩肖.中国装备制造业的技术创新效率[J].数量
经济技术经济研究,2012(11):51-67. [5]黄山松,谭清美.不同要素密集型制造业创新效率变动的
实证分析[J].武汉理工大学学报(社会科学版),2011(2):
27-33.
[6]段婕,刘勇,王艳红.基于DEA
改进模型的装备制造业技术创新效率实证研究[J].科技进步与对策,2012(3):6569. [7]代碧波,孙东生,姚凤阁.我国制造业技术创新效率的变
2001—2008 29动及其影响因素——基于 年 个行业的面板数据分析[J].情报杂志,2012,31(3):185-191. [8]王章豹,孙陈.我国装备制造业行业技术创新效率测度研
究[J].中国科技论坛,2007(8):28-33.
[9]STUART T E. Network positions and propensities to collabo⁃ rate:an investigation of strategic alliance formation in a high-technology industry[J].Administrative science,2012,9 (3):668-698.
[10]ZHANG T B. The driving effects and conduction paths of Chinese high-tech industry on national economy[J].Journal of applied economics & business research,2015,10(3): 130-147.
[11]WANG Y Q, JIN Q Y ,GONG Y F,SUN M M. The im⁃ provement of independent innovation capability in petro⁃ leum equipment manufacturing industry based on knowl⁃ edge integration[J].Advanced materials research,2013 (14):1080-1084. [12]王艳,周晶晶.我国通信设备制造业创新效率的再测度
DEA[J].科技管理研究,2016 ——基于链式关联网络
(6):141-147.
[13]齐园,张永安.基于因子分析与DEA
模型的高技术产业技术效率的实证研究——以北京为例[J].
科技管理研究,2014,34(4):43-47. [14]李廉水,程中华,刘军.中国制造业“新型化”及其评价研
究[J].中国工业经济,2015(2):63-75.
[15]Lövbrand O U E. Rendering global change problematic: the constitutive effects of earth system research in the IG⁃ BP and the IHDP[J].Environmental politics,2013,4(2): 61-65.
责任编辑:林英泽