鄒 蔚 彭 銳

(1 武漢城市圈制造業(yè)發(fā)展研究中心，武漢 430056；2 江漢大學(xué)商學(xué)院，武漢 430056)

0 引 言

黨的十九大和中央經(jīng)濟工作會議做出了“中國特色社會主義進入了新時代，我國經(jīng)濟發(fā)展也進入了新時代”的重大論斷，新時代我國經(jīng)濟發(fā)展的基本特征就是由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。高質(zhì)量發(fā)展是站在新的歷史方位上，適應(yīng)社會主要矛盾變化而提出的戰(zhàn)略，是推動新時代國家現(xiàn)代化建設(shè)必須長期遵循的戰(zhàn)略[1]。

隨著勞動力成本上升和資源消耗增加，傳統(tǒng)的經(jīng)濟發(fā)展模式遇到了較大瓶頸，如何利用創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級成為現(xiàn)階段的重要任務(wù)。因此，評價科技創(chuàng)新對工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用及其效率具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

1 理論基礎(chǔ)

全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，TFP)指全部生產(chǎn)要素的投入量都不變時而生產(chǎn)量仍能增加的部分，其來源一般包括技術(shù)進步、規(guī)模效應(yīng)、效率提高等，所以TFP常被作為衡量一個國家、地區(qū)或產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進步水平的指標(biāo)。

唐龍從產(chǎn)業(yè)的競爭與融合、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的空間布局、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的引領(lǐng)作用、科技創(chuàng)新為核心的動能轉(zhuǎn)變、產(chǎn)業(yè)的綠色低碳導(dǎo)向等方面解釋了工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[2]。陳詩一等認(rèn)為經(jīng)濟增長質(zhì)量是指經(jīng)濟增長的效率或效益，通常用TFP或勞動生產(chǎn)率來衡量和測度[3]。高睿璇等認(rèn)為TFP是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的根本動力，高質(zhì)量發(fā)展即通過優(yōu)化資本、勞動力等生產(chǎn)要素的配置，提高TFP，促使經(jīng)濟增長方式由要素投入驅(qū)動轉(zhuǎn)為TFP驅(qū)動[4]。有學(xué)者選用DEA或隨機前沿分析等方法，分析制造業(yè)行業(yè)科技創(chuàng)新效率及其影響因素[5-7]。孫海燕等通過構(gòu)建系統(tǒng)動力學(xué)模型對創(chuàng)新能力影響因素進行系統(tǒng)仿真研究，以尋求提高制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的措施[8]。有學(xué)者提出，可通過科技的滲透作用放大各生產(chǎn)要素的生產(chǎn)力，促進科技成果向現(xiàn)實生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化，以創(chuàng)新驅(qū)動提高勞動生產(chǎn)率，充分釋放其勞動生產(chǎn)率增長效應(yīng)[9-10]；尚勇敏等基于“技術(shù)-組織-區(qū)域”三位一體理論，對科技創(chuàng)新促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展模式轉(zhuǎn)型的作用和機制進行了分析，并運用Malmquist指數(shù)，研究科技創(chuàng)新在我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展模式轉(zhuǎn)型中的作用[11]。王家庭等通過分析各省份以及分行業(yè)勞動生產(chǎn)率增長的驅(qū)動力，發(fā)現(xiàn)其增長的動能正逐步由資本驅(qū)動轉(zhuǎn)向技術(shù)驅(qū)動[12]。

Solow研究美國1909—1949年技術(shù)進步對經(jīng)濟增長的貢獻率為80%[13]。楊文舉基于索羅擴展模型對我國地區(qū)工業(yè)綠色經(jīng)濟增長進行核算[14]。武運波等采用DEA-Malmquist對反映我國工業(yè)TFP的各項指標(biāo)進行了測算[15]。

2 區(qū)域科技創(chuàng)新促進工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究

2.1 全要素生產(chǎn)率測算方法、模型與指標(biāo)的選擇

假設(shè)我國各地區(qū)在時期t的生產(chǎn)函數(shù)為：

(1)

其中Qit、Lit、Kit分別表示地區(qū)i在時期t內(nèi)的產(chǎn)出、勞動力投入和資本投入，αi和βi分別表示地區(qū)i的勞動和資本產(chǎn)出彈性；通過對生產(chǎn)函數(shù)兩邊取對數(shù)，采用面板數(shù)據(jù)模型進行回歸，求得各地區(qū)的生產(chǎn)函數(shù)。進一步可求得由TFP引起的產(chǎn)量增長率為：

(2)

本文將構(gòu)建工業(yè)企業(yè)的全社會和科技創(chuàng)新兩個生產(chǎn)函數(shù)模型，分析比較兩模型的TFP和各地區(qū)各要素引起的產(chǎn)量增長率。

全社會工業(yè)產(chǎn)出、勞動力和資本分別用各地區(qū)工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入(Q1)、從業(yè)人員(L1)、主營業(yè)務(wù)成本(包括銷售費用、管理費用、財務(wù)費用等，K1)來表示；科技創(chuàng)新的產(chǎn)出、勞動力和資本分別用各地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入(Q2)、R&D人員(L2)、R&D內(nèi)部經(jīng)費支出(K2)來表示，構(gòu)成兩個面板模型。

利用Eviews10對2011—2017年各地區(qū)上述指標(biāo)的自然對數(shù)進行單位根檢驗，所有變量水平值平穩(wěn)，因此可進行協(xié)整檢驗；再進行F檢驗，分別求得F1和F2，兩個面板數(shù)據(jù)都選擇變系數(shù)模型；最后根據(jù)Hausman檢驗，均為固定效應(yīng)變系數(shù)模型。

2.2 各地區(qū)科技創(chuàng)新對TFP的影響研究

采用最小二乘法得到兩個回歸模型的統(tǒng)計量結(jié)果和各系數(shù)回歸值(見表1),R2分別為0.999 933和0.994 765。其中,勞動產(chǎn)出彈性α1、α2和資本產(chǎn)出彈性β1、β2為變截距模型求得。

就全社會模型而言，其他投入不變，資本和勞動投入每增加1個百分點，產(chǎn)出增加0.964和0.021個百分點，資本產(chǎn)出彈性遠(yuǎn)高于勞動產(chǎn)出彈性，說明我國工業(yè)發(fā)展更偏向于資本導(dǎo)向模式；勞動產(chǎn)出彈性為負(fù)的地區(qū)，可能存在勞動力冗余或投入效率較低；lnA1的全國平均值為0.896，且絕大多數(shù)地區(qū)(除西藏、吉林、浙江和廣東4個地區(qū)外)為正數(shù)，說明TFP在全社會工業(yè)發(fā)展中具有正向促進作用。

首先，要求學(xué)生正確理解圖紙，從而對各分部分項工程進行分解，并結(jié)合圖紙及相關(guān)資料來完成對各分部分項工程項目的特征描述。其次，正確理解并運用計價定額。學(xué)生應(yīng)結(jié)合項目特征描述出正確的選用定額，再根據(jù)市場信息價進行調(diào)整。最后，措施項目、其他項目、稅金項目的取費要結(jié)合計價定額和最新造價管理辦法來進行調(diào)整。

就科技創(chuàng)新模型而言，其他投入不變，資本和勞動投入每增加1個百分點，產(chǎn)出增加0.604和0.527個百分點，資本產(chǎn)出彈性略大于勞動產(chǎn)出彈性。絕大多數(shù)地區(qū)(除廣東、重慶、河北、安徽、貴州、廣西、內(nèi)蒙古等7個地區(qū)外)的lnA2都為正數(shù)，且全國平均值為11.02，說明TFP在工業(yè)科技創(chuàng)新中具有重要正向促進作用。

表1 系數(shù)回歸結(jié)果

對比兩個模型的產(chǎn)出彈性，科技創(chuàng)新的勞動產(chǎn)出彈性較全社會高，說明增加高水平人才投入不僅能提升勞動力投入效率，還能減輕對資本的過度依靠。

從全國平均lnA1和lnA2可見，工業(yè)科技創(chuàng)新的TFP遠(yuǎn)大于全社會的TFP(重慶、陜西、河北、安徽、貴州、廣西、內(nèi)蒙古等7個地區(qū)除外)，說明工業(yè)科技創(chuàng)新對TFP具有重要的促進作用，應(yīng)加大技術(shù)進步，進而提高要素投入效率。

2.3 湖北工業(yè)TFP引起的產(chǎn)量變化研究

圖1中L1、K1、TFP1和Q1分別表示未考慮科技創(chuàng)新時湖北工業(yè)投入產(chǎn)出情況。資本投入對工業(yè)產(chǎn)量增長率影響最大，且總產(chǎn)量的增長率與資本投入引起的增長率趨勢相近，說明湖北工業(yè)發(fā)展資本導(dǎo)向較為嚴(yán)重；隨著近年工業(yè)資本投入增速放緩，資本投入引起的產(chǎn)量增長率下降，總產(chǎn)量增長率也隨之減少，2017年甚至出現(xiàn)了負(fù)增長；勞動力投入對工業(yè)產(chǎn)量增長率影響較小；湖北工業(yè)TFP1引起的增長率也很低，但有上升趨勢，2017年工業(yè)總產(chǎn)量增長率為負(fù)時TFP1所引起的增長率為正，說明TFP1對轉(zhuǎn)變工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展方式、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要作用。

圖1中L2、K2、TFP2和Q2分別表示考慮科技創(chuàng)新時湖北工業(yè)投入產(chǎn)出情況。資本投入對科技創(chuàng)新產(chǎn)量增長率影響也最大；相較于全社會的資本導(dǎo)向，科技創(chuàng)新的各要素影響更為均衡；科技創(chuàng)新資本投入增長率逐年減少，但總產(chǎn)量增長率仍保持在一定水平，說明科技創(chuàng)新條件下經(jīng)濟增長對資本投入依賴程度較??；科技創(chuàng)新中勞動力投入所引起的增長率明顯大于全社會的，說明高水平人才的投入對經(jīng)濟增長的作用更為顯著；科技創(chuàng)新TFP2引起的產(chǎn)量變化與總產(chǎn)量變化趨勢相近，說明工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)以TFP2為動力的高質(zhì)量發(fā)展模式。

圖1 不同情況下各要素引起的工業(yè)產(chǎn)量增長率

3 湖北工業(yè)行業(yè)科技創(chuàng)新效率及其變化研究

3.1 科技創(chuàng)新效率測算方法、模型與指標(biāo)的選擇

為解決生產(chǎn)技術(shù)參照系的選擇隨意性問題，F(xiàn)are等(1994)以兩個時期技術(shù)Malmquist指數(shù)的幾何平均值作為Malmquist指數(shù)：

(3)

M0=PC×SC×TP

(4)

3.2 湖北工業(yè)科技創(chuàng)新效率的行業(yè)評價

選取2011—2017年湖北32個工業(yè)行業(yè)的固定資產(chǎn)凈值、R&D經(jīng)費支出、R&D人員、有R&D活動企業(yè)數(shù)作為投入指標(biāo)，工業(yè)總產(chǎn)值和新產(chǎn)品銷售收入作為產(chǎn)出指標(biāo)，采用DEA-Malmquist方法，運用DEAP2.1軟件，采用投入導(dǎo)向型的DEA模型，計算湖北工業(yè)行業(yè)的科技創(chuàng)新效率(見圖2、表2)。

圖2 湖北工業(yè)科技創(chuàng)新效率評價指標(biāo)平均值

一是總體效率有待提高。2011—2017年綜合效率平均值為0.65～0.80，效率較低且呈下降趨勢，主要源于純技術(shù)效率不足；2011—2014年綜合效率的變動主要受純技術(shù)效率變動的影響；2014年綜合效率達(dá)到最高值0.801后呈下降態(tài)勢，源于規(guī)模效率的下降。

二是始終有效行業(yè)較少。效率較高的行業(yè)只有煙草制品業(yè)，石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)以及電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)等3個行業(yè)，且一直DEA有效。一直DEA無效的有紡織業(yè)等14個行業(yè)，占44%，存在投入利用不足等問題；汽車制造業(yè)等6個行業(yè)多數(shù)年份DEA有效，需通過提高技術(shù)水平、加強管理、調(diào)整規(guī)模等措施提高科技創(chuàng)新效率。

三是綜合效率差距明顯。2011—2017年綜合效率值最高為1.000，最低的醫(yī)藥制造業(yè)2016年僅為0.343。

表2 2011—2017年湖北工業(yè)科技創(chuàng)新效率評價指數(shù)和Malmquist生產(chǎn)率及分解指數(shù)

3.3 湖北工業(yè)科技創(chuàng)新TFP的行業(yè)特征分析

由表2可知，2011—2017年TFP變動指數(shù)高于均值0.985的行業(yè)共有17個，其中有14個行業(yè)的TFP呈增長狀態(tài)、且指數(shù)大于1。金屬制品、機械和設(shè)備修理業(yè)的TFP提升最快(變動指數(shù)為1.445)，主要源自技術(shù)進步(變動指數(shù)為1.215)和技術(shù)效率(變動指數(shù)為1.189)的較大提升。

非金屬礦采選業(yè)的科技創(chuàng)新TFP下降最多(變動指數(shù)為0.754)，主要源于技術(shù)進步不足(變動指數(shù)為0.790)和技術(shù)效率下降(變動指數(shù)為0.954)，主要是規(guī)模效率下降所致(變動指數(shù)為0.961)。因此提升科技創(chuàng)新TFP，須加大科技投入以促進技術(shù)進步，提高規(guī)模效率來促進發(fā)展。

3.4 湖北工業(yè)科技創(chuàng)新TFP的變動研究

由表3可知，2012—2013年、2014—2015年、2016—2017年TFP變動指數(shù)小于1.000，即TFP呈下降趨勢，分別下降11.5%、11.8%和6.4%；最終表現(xiàn)為年均下降1.5%；技術(shù)進步變動指數(shù)僅在2013—2014年、2015—2016年呈增長態(tài)勢，最終表現(xiàn)為年均下降1.5%；技術(shù)效率變動指數(shù)的均值為1.011，較為穩(wěn)定；TFP下降的主要原因是技術(shù)進步水平的下降。

2011—2017年湖北工業(yè)科技創(chuàng)新TFP呈小幅波動狀態(tài)。其中，2011—2015年TFP波動與技術(shù)效率變化一致，技術(shù)進步變動幅度較小，技術(shù)效率變化是影響TFP變化的主要原因。2015—2017年TFP波動與技術(shù)進步變化一致，而技術(shù)效率卻相反，工業(yè)科技創(chuàng)新TFP變化主要源自技術(shù)進步。因此推動技術(shù)進步是提高湖北工業(yè)科技創(chuàng)新TFP的關(guān)鍵，此外還需平衡技術(shù)進步與技術(shù)效率之間的關(guān)系。

表3 2011—2017年湖北工業(yè)科技創(chuàng)新Malmquist生產(chǎn)率及分解指數(shù)均值

4 結(jié)論及建議

我國工業(yè)發(fā)展對資本的依賴程度較高，屬于資本導(dǎo)向模式；勞動力投入效率較低，促進作用不大；要實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，須提升科技創(chuàng)新能力，均衡資本與勞動的產(chǎn)出彈性，提高勞動力投入效率。資本對湖北工業(yè)發(fā)展影響較大；提高湖北工業(yè)科技創(chuàng)新能力，能夠增強工業(yè)TFP對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用，從而實現(xiàn)以TFP為動力的高質(zhì)量發(fā)展。提高湖北工業(yè)科技創(chuàng)新TFP的關(guān)鍵是技術(shù)進步，同時要平衡技術(shù)進步與技術(shù)效率之間的關(guān)系。