趙 強， 趙麗霞

(沈陽理工大學 經(jīng)濟管理學院， 沈陽 110159)

裝備制造業(yè)是工業(yè)的核心組成部分，支撐著國民經(jīng)濟發(fā)展，同時在科學技術轉化為生產(chǎn)力方面扮演著重要角色。世界各國都高度重視裝備制造業(yè)的發(fā)展，中國也不斷出臺裝備制造業(yè)相關的政策，助力其發(fā)展。遼寧是新中國早期建立的重要老工業(yè)基地之一，工業(yè)基礎雄厚，裝備制造業(yè)也逐漸發(fā)展為當?shù)氐闹е援a(chǎn)業(yè)，其發(fā)展趨勢直接影響當?shù)亟?jīng)濟，在經(jīng)濟高質量發(fā)展背景下，技術創(chuàng)新成為裝備制造業(yè)的關注方向。

目前對于技術創(chuàng)新效率的研究主要側重于研究內容和研究方法，研究內容集中于效率測度及影響因素研究，主流測度方法有數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)和隨機前沿方法(SFA)；研究對象多以某一產(chǎn)業(yè)、某一類企業(yè)或某一區(qū)域為主。屈國俊等利用三階段DEA模型考察中國上市公司的技術創(chuàng)新效率[1]。易明等基于SFA模型測算中國2000—2015年高新技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率[2]。胡立和等測算了長江經(jīng)濟帶11個省市的技術創(chuàng)新效率，另外還采用實證方法對影響技術創(chuàng)新效率的7個環(huán)境變量進行分析[3]。

裝備制造業(yè)的概念來源于中國，所以國內對于裝備制造業(yè)的研究成果有很多，大致研究方向有裝備制造業(yè)轉型升級、技術創(chuàng)新效率及影響因素等。潘秋晨構建中國裝備制造業(yè)轉型升級的指標體系，驗證全球價值鏈嵌入對中國裝備制造業(yè)轉型升級的影響[4]。晁坤先利用產(chǎn)出距離函數(shù)的隨機前沿分析法對裝備制造業(yè)的技術創(chuàng)新效率分析，再分解為純技術創(chuàng)新效率和規(guī)模效率繼續(xù)研究[5]。楊志波將區(qū)域創(chuàng)新能力、產(chǎn)業(yè)市場結構、所有權結構和對外開放度等列為影響中國裝備制造業(yè)技術效率的因素[6]。

查閱現(xiàn)有研究后發(fā)現(xiàn)，一方面創(chuàng)新投入對產(chǎn)出的時滯性影響在部分文獻的實證過程中被忽視，另一方面對遼寧省裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新效率的影響因素少有研究。因此，采用隨機前沿法，并對模型設定的合理性進行假設論證，還將投入對產(chǎn)出的時滯性考慮到模型中，以此實證分析遼寧省裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新效率及影響因素，希望能對遼寧省裝備制造業(yè)今后發(fā)展有所幫助。

1 研究設計

SFA(stochastic frontier approach)即隨機前沿方法，通過隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)進行效率估計。經(jīng)過不同學者的研究，SFA模型逐漸應用于各類決策單位效率的實證測量中，還能進一步對創(chuàng)新效率影響因素進行分析，一般形式表示為

Yit=f(Xit,β)exp(Vit-Uit),i=1,2，…,n;

t=1,2，…，T

(1)

投入相同時，實際產(chǎn)出與完全有效產(chǎn)出的比值即為效率，計算公式為

exp(-Uit)

(2)

1.1 模型設定

運用SFA方法分析技術創(chuàng)新效率及影響因素時，由生產(chǎn)函數(shù)和技術無效率函數(shù)兩部分構成所需要的模型。

1.1.1 生產(chǎn)函數(shù)形式

目前柯布-道格拉斯(C-D)生產(chǎn)函數(shù)以及超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)廣泛應用于隨機前沿分析研究，本文的隨機前沿面生產(chǎn)函數(shù)形式選擇超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，具體為

β8t(lnKit)+β9t(lnLit)+Vit-Uit

(3)

式中：i、t分別表示具體行業(yè)和時間；Yit表示i行業(yè)在t年份的技術創(chuàng)新產(chǎn)出；Kit、Lit分別表示i行業(yè)在t年份的技術創(chuàng)新資本投入和勞動投入，時間t還可以作為技術效率時間變化的標志；β0～β9表示需要被估計的參數(shù)；Vit-Uit為函數(shù)中的隨機擾動項；Vit為隨機誤差項，服從正態(tài)分布N(0,σ2)，與Vit相互獨立；Uit為技術無效率干擾項，服從截斷正態(tài)分布。

1.1.2 技術無效率函數(shù)形式

1.1.1節(jié)中的Uit是反映技術效率損失的技術無效率干擾項，本節(jié)可以用來表示裝備制造業(yè)受到的影響，所以需要進一步構造技術無效率項Uit的相關函數(shù)，以檢驗相關因素在其中所起的作用。借鑒以往研究[7-9]，將研發(fā)人員專業(yè)化程度(PDS)、政府支持力度(GI)、市場結構(MS)、企業(yè)所有權結構(OS)、對外開放度(open)列為影響因素進行分析。綜上所述，技術無效率函數(shù)形式為

Uit=δ0+δ1PDSit+δ2GIit+δ3MSit+

δ4OSit+δ5openit

(4)

式中：δ為技術創(chuàng)新效率影響因素的待估系數(shù)；Uit為技術無效率干擾項，當δi<0時，說明該影響因素對技術創(chuàng)新效率有正向作用，當δi>0時，說明該因素對效率有反向作用。

1.2 變量說明與數(shù)據(jù)來源

在構建裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新效率體系時，考慮到技術創(chuàng)新涉及不斷投入轉化為產(chǎn)出，所以計劃以投入和產(chǎn)出入手建立測度指標。

1.2.1 變量說明

1)投入變量。生產(chǎn)函數(shù)中的投入變量涉及資本和勞動兩個要素，現(xiàn)有研究常用R&D經(jīng)費代表技術創(chuàng)新資本投入，R&D人員數(shù)代表技術創(chuàng)新勞動投入，故本文的資本、勞動投入指標分別為R&D經(jīng)費內部支出、R&D人員全時當量，并對R&D資本存量進行轉化，即Kit=(1-δ)Kit-1+Iit-1，其中：Kit表示第i個行業(yè)t時期的資本存量；δ表示R&D資本折舊率，一般設定為15%；Iit-1是第i個行業(yè)在第t-1年的實際R&D經(jīng)費內部支出，基期2012年的資本存量為Ki1=Ii1/(gi+δ)，gi根據(jù)8個細分行業(yè)在樣本期內的R&D經(jīng)費內部支出年平均增長率來計算。

2)產(chǎn)出變量。目前學者在研究中常用于表示技術創(chuàng)新產(chǎn)出的指標有工業(yè)增加值、新產(chǎn)品銷售收入和專利申請數(shù)等，本文中用專利申請數(shù)指標衡量。

3)影響因素變量。研發(fā)人員專業(yè)化程度(PDS)，即各行業(yè)研發(fā)人員全時當量與行業(yè)從業(yè)人員的比值；政府支持力度(GI)，各行業(yè)固定資產(chǎn)投資中的政府投入資金除以固定資產(chǎn)投資總額計算；市場結構(MS)用行業(yè)平均企業(yè)規(guī)模衡量，即各行業(yè)規(guī)模以上企業(yè)年平均從業(yè)人數(shù)與規(guī)模以上企業(yè)個數(shù)之比計算；企業(yè)所有權結構(OS)，計算方法為國有企業(yè)資產(chǎn)總額與行業(yè)全部規(guī)模以上企業(yè)資產(chǎn)總額之比[10]；對外開放度(open)，用外商投資占比表示，即裝備制造業(yè)各行業(yè)固定資產(chǎn)投資中的利用外資資金除以固定資產(chǎn)投資總資金。

1.2.2 數(shù)據(jù)來源

按照國民經(jīng)濟行業(yè)分類，裝備制造業(yè)包含金屬制品業(yè)、通用設備制造業(yè)、專用設備制造業(yè)、交通運輸設備制造業(yè)、電氣機械及器材制造業(yè)、通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)、儀器儀表制造業(yè)和金屬制品、機械和設備修理業(yè)8個細分行業(yè)。因此本文將這8個細分行業(yè)列為遼寧省裝備制造業(yè)的研究對象，研究樣本數(shù)據(jù)則來源于遼寧省規(guī)模以上裝備制造業(yè)企業(yè)。

查閱歷年相關官方數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，2012年之前汽車制造業(yè)和鐵路、船舶、航空航天和其他設備制造業(yè)同屬于交通運輸業(yè)，所以本文對于交通運輸設備制造業(yè)的數(shù)據(jù)處理方式是將拆分行業(yè)的相關數(shù)據(jù)合并歸類計算。本文涉及的所有相關變量數(shù)據(jù)出自歷年《遼寧省科技統(tǒng)計年鑒》及《遼寧省統(tǒng)計年鑒》。

1.3 假設檢驗與模型方程確定

1.3.1 假設檢驗

技術創(chuàng)新效率測算的準確性容易受隨機前沿模型形式設定的影響，故為了確定本文模型設定的合理性，構造廣義似然比檢驗統(tǒng)計量LR=-2[L(H0)-L(H1)]進行檢驗，其中，L(H0)為原假設對數(shù)似然函數(shù)值，L(H1)為備擇假設對數(shù)似然函數(shù)值。

1)生產(chǎn)函數(shù)設定檢驗，驗證超越對數(shù)函數(shù)與C-D生產(chǎn)函數(shù)相比，能更好地測算遼寧省裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新效率，于是提出假設1。

H0:β3=β4=β5=β6=β7=β8=β9=0。

若假設1檢驗結果為接受則選用C-D生產(chǎn)函數(shù)形式；反之拒絕原假設，則選擇超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式。

2)模型適用性檢驗。若Uit=0則表明存在技術無效率項，故提出假設2。

H0:δ0=δ1=δ2=δ3=δ4=δ5=0。

如果假設2成立，那么因為Uit不存在導致隨機前沿模型不合理；反之不成立，則隨機前沿模型適用。

3)時變性檢驗。提出假設3。

H0:β6=β7=β8=β9=0。

如果假設3檢驗結果被接受，那么時變模型不合適；反之說明時間變動容易影響效率，則時變模型適用。

通過Frontier 4.1軟件檢驗以上3個假設，結果見表1。

表1 隨機前沿模型假設檢驗結果

表1中的結果顯示，假設1、假設2和假設3均被拒絕，那么擬采用的生產(chǎn)函數(shù)形式合理，技術無效率項存在，時變模型也合理，也就是設定的模型反映技術創(chuàng)新效率的準確性較高。

1.3.2 模型方程確定

考慮到將所需資源投入到創(chuàng)新系統(tǒng)后，需要一定時間周期進行轉化，才能以產(chǎn)出的形式表現(xiàn)，所以實證研究在建立模型時需要注意時滯性問題。參考現(xiàn)有關于時滯期設定的研究后，本文選擇滯后1年的方法設計模型。因此，隨機前沿模型最終形式為

β8t(lnKit-1)+β9t(lnLit-1)+Vit-Uit

(5)

Uit=δ0+δ1PDSit+δ2GIit+δ3MSit+δ4OSit+

δ5openit,i=1,2,…,8;t=1,2,…,6

(6)

2 實證結果

2.1 技術創(chuàng)新效率分析

借助Frontier 4.1軟件進行測算，得到遼寧省裝備制造業(yè)8個細分行業(yè)2013—2018年技術創(chuàng)新效率，結果見表2。

表2 2013—2018年遼寧省裝備制造業(yè)細分行業(yè)技術創(chuàng)新效率及排名

針對表2結果，可從裝備制造業(yè)整體和行業(yè)兩方面進行分析。從整體上看，2013—2018年遼寧省裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新效率總體均值為0.75，計算期內只有2015年數(shù)據(jù)較其他年份偏低，說明遼寧省裝備制造業(yè)總體技術創(chuàng)新效率情況穩(wěn)中趨好。

分行業(yè)來看，專用設備制造業(yè)技術創(chuàng)新效率最高，為0.82，通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)次之，金屬制品、機械和設備修理業(yè)技術創(chuàng)新效率最低，僅為0.37，還有很大的提升空間。除此之外，8個細分行業(yè)中6個行業(yè)的技術創(chuàng)新效率高于整體均值，只有金屬制品業(yè)和金屬制品、機械和設備修理業(yè)效率在總體均值水平之下，但是金屬制品業(yè)與總體均值相差不大。除金屬制品、機械和設備修理業(yè)外，其余7個行業(yè)間的技術創(chuàng)新效率差距較小。另外從各行業(yè)技術創(chuàng)新效率變化來看，金屬制品、機械和設備修理業(yè)與其他行業(yè)相比變化幅度較大，其余行業(yè)變化幅度相對穩(wěn)定，2016年金屬制品、機械和設備修理業(yè)效率最高，其原因可能在于R&D經(jīng)費和R&D人員數(shù)投入與2015年差不多的情況下，專利申請數(shù)卻比2015年多了10倍多。

2.2 影響因素分析

表3的模型估計結果顯示γ值為0.999，且通過1%顯著性水平檢驗，再次說明模型有效。

表3 隨機前沿模型估計結果

通過SFA模型中技術無效率項Uit參數(shù)估計，進一步研究選擇的因素如何影響遼寧省裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新效率。表3的結果表明：有4個影響因素通過了不同水平的顯著性檢驗，分別是研發(fā)人員專業(yè)化程度、市場結構、企業(yè)所有權結構、對外開放度；有一個影響因素——政府支持力度，未通過顯著性檢驗，也就意味著對于遼寧省裝備制造業(yè)，技術創(chuàng)新效率受到當?shù)卣С至Χ鹊挠绊懖淮?，而其他變量對其有顯著影響，其中企業(yè)所有權結構影響最大，其次是研發(fā)人員專業(yè)化程度，然后是外資引進，最后是市場結構。

研發(fā)人員專業(yè)化程度的系數(shù)估計值為-3.307，說明研發(fā)人員專業(yè)化程度這個因素正向影響遼寧省裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新效率，即在其他因素不變的情況下，研發(fā)人員專業(yè)化程度每提高1%，裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新效率將提高3.307。從事研發(fā)活動的人數(shù)增加，說明各行業(yè)人員素質在不斷提高，技術創(chuàng)新效率的提高與其有著密切關聯(lián)。市場結構的系數(shù)為正，表明行業(yè)平均企業(yè)規(guī)模與技術創(chuàng)新效率呈現(xiàn)負向關系，說明遼寧省裝備制造業(yè)超過一定市場規(guī)模，規(guī)模效應逐漸消失，使得技術創(chuàng)新效率隨之下降，需要淘汰行業(yè)內的落后企業(yè)。企業(yè)所有權結構系數(shù)為-6.611，意味著國有企業(yè)產(chǎn)權較大影響遼寧省裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新效率，在其他因素一定的情況下，裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新效率將隨國有企業(yè)產(chǎn)權比重的增加而不斷提高。一般認為國有企業(yè)產(chǎn)權比重較低會有利于技術創(chuàng)新效率提高，但是本文實證結果與常規(guī)認知相反，這是由于裝備制造業(yè)通常具有投資金額大，依賴技術等要素的行業(yè)特性，從而對人財物的需求也較大，而國企擁有雄厚的資金實力，吸納的就業(yè)人員素質較高，再加上國家對國企的政策扶持，這些都有利于國企在裝備制造業(yè)不斷進行多方面的創(chuàng)新，從而使得技術創(chuàng)新效率提高。對外開放度的參數(shù)估計值為負，說明其他因素不變，隨著外商投資占比提高1%，技術創(chuàng)新效率將提高1.881。外商投資進入裝備制造業(yè)，一方面可以增加資金籌資渠道，減輕資金壓力，另一方面會帶來先進的技術、管理經(jīng)驗、國際平臺，一定程度上提高裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新水平，直接或間接帶動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。

3 結論與建議

以遼寧省裝備制造業(yè)最新的面板數(shù)據(jù)為樣本，采用SFA模型研究遼寧省裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新效率，并進一步分析了其影響因素，得出如下結論：①從整體上看，除2014年技術創(chuàng)新效率與其他年份相比偏低，裝備制造業(yè)總體技術創(chuàng)新效率情況良好；分行業(yè)看，6個細分行業(yè)的技術創(chuàng)新效率高于整體值，除金屬制品、機械和設備修理業(yè)外，其余7個行業(yè)間的效率差距不大，且變化幅度相對穩(wěn)定。②影響因素方面，研發(fā)人員專業(yè)化程度、企業(yè)所有權結構、對外開放度與技術創(chuàng)新效率呈正相關關系，市場結構與技術創(chuàng)新效率則是負相關關系，而政府支持力度則沒有通過顯著性水平檢驗。

基于以上結論，對遼寧省裝備制造業(yè)提出以下參考建議：

1)加大人才引進和培養(yǎng)力度。一方面建立產(chǎn)學研合作新機制，多方面提高裝備制造業(yè)科研人員待遇，吸引人才進入裝備制造業(yè)，同時對人才進行科學、合理安排；另一方面，企業(yè)可以考慮為在職員工搭建繼續(xù)教育平臺，為員工學習營造良好的氛圍，從而保持員工創(chuàng)新能力。

2)不斷提高國有企業(yè)的經(jīng)營管理水平，避免出現(xiàn)盲目投資現(xiàn)象，重視國有企業(yè)改革，增強國有企業(yè)競爭力，以激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力。

3)重視對外開放對技術創(chuàng)新效率的積極影響。企業(yè)自身進行技術創(chuàng)新的成本較高，可考慮通過引進外資拓寬籌資渠道，加強對外貿易和國外企業(yè)的交流合作，借鑒國外技術創(chuàng)新路徑，帶動遼寧省裝備制造業(yè)技術創(chuàng)新，繼而提高技術創(chuàng)新效率。