【作　　者】
李丹青1（博士），胡雪萍2（博士生导师）

【作者单位】
1.武汉东湖学院经济学院，武汉430212；2.中南财经政法大学经济学院，武汉430073

【摘　　要】

    【摘要】运用2009 ~ 2015年中国制造业25个行业的面板数据，采用随机前沿分析方法并构建超越对数生产函数模型，对国有及国有控股企业、内资企业和外资企业（含港澳台）的技术创新效率进行测度，并对这三类企业技术创新效率的影响因素进行对比，结果发现：在三类制造业企业中均存在技术无效率，且不同所有制企业样本行业技术效率值差异较大；从影响制造业技术创新效率的因素来看，企业规模、市场结构、技术获取和改造费用支出均与技术创新效率显著正相关，出口导向程度则对技术创新效率具有显著抑制作用，各行业的盈利能力对技术创新效率并无显著影响。
【关键词】制造业；技术创新效率；超越对数生产函数；随机前沿分析
【中图分类号】F264.9      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2017）27-0045-7一、引言
制造业是立国之本、强国之基。目前，中国制造业总量规模位居全球第一，制造业增加值占GDP的比重高达30%以上。然而，资源是有限的，目前研发资源在我国仍然是较为稀缺的资源。与发达国家相比，我国科技创新资源并不充足，在此情况下，提高研发投入产出效率就显得尤为重要。如何有效利用研发资源，提高单位技术创新投入的产出效率，是我国制造业面临的一个重大问题。
在这一背景下，研究我国制造业技术创新的效率及其影响因素就具有重要的现实意义。本文采用基于超越对数生产函数的随机前沿分析（SFA）方法，首先对制造业中不同所有制企业的技术创新效率进行测度和对比，接着深入挖掘影响不同所有制企业技术创新效率的因素，最后提出了提高制造业技术创新效率的政策建议。
二、技术创新效率文献回顾
技术创新效率（TIE）这一概念最早由Afriat（1972）提出，是指研发创新活动的技术效率。这里的技术效率是指如果一个可行的投入产出向量是技术有效的，那么在不增加投入（或者不减少产出）的情况下，技术上不可能增加产出（或减少投入）。目前国内外学者在测度技术创新效率时运用的方法主要有两种：一种是参数法，如由Aigner等（1977）、Meeusen等（1977）共同提出的随机前沿分析（SFA）方法；另一种是非参数法，如Chames等（1978）提出的数据包络分析（DEA）方法。Gong和Sickles（1992）指出，在模型设定合理且使用面板数据的情况下，SFA方法会得到比DEA方法更好的估计结果，因此本文运用SFA方法。
前沿生产函数的具体形式可采用C-D生产函数、CES生产函数以及超越对数生产函数。其中，C-D和CES生产函数都假设技术中性且产出弹性固定，缺乏灵活性；而超越对数生产函数作为任意生产函数的二阶泰勒近似，形式上更为灵活，且考虑了技术进步、投入要素间的替代效应以及投入要素与生存率的交互效应，能够有效避免由于函数误设导致的误差。鉴于此，本文将采用基于超越对数生产函数的SFA方法。
现有关于制造业技术创新的研究，大多集中在创新的动力机制的研究上，对制造业技术创新效率的研究相对不多。已有的文献中，学者多是以某个地区的制造业或者以制造业中某个子行业为样本展开研究。
孙汉杰等（2014）对东部地区制造业中18个样本行业的技术创新效率进行了测算和对比研究，发现东北三省制造业无效率程度达到70%。徐志仓（2015）运用随机前沿分析方法研究了饮料制造业的技术创新效率，发现该行业技术创新效率呈增长态势，且与该行业的全要素生产率、技术进步存在绝对收敛关系。上述研究都没有对影响技术创新效率的因素进行实证分析。
陈海强等（2015）运用制造业上市公司的数据分析了融资约束对企业技术创新效率的影响，发现融资约束对企业技术创新效率具有显著抑制作用。夏海力等（2016）测算了苏州装备制造业技术创新效率，并分析了集群创新等因素对技术创新效率的影响。但是上述研究仅分析了影响制造业技术创新效率的某一个因素，忽略了其他重要因素。
与现有文献相比，本文在以下几个方面进行了拓展：第一，在样本的选择上，本文基于国家层面而非地区层面，以制造业所有行业而非某个子行业为样本。第二，本文分别测算了国有及国有控股企业、内资企业、外资企业（含港澳台企业）的技术创新效率，并进行了对比研究。第三，在现有研究基础上，从企业规模、市场结构、出口导向程度、技术获取和改造费用支出以及盈利能力5个方面，对不同所有制技术创新效率的影响因素进行了对比分析。
三、模型构建及变量选取
由于历年统计年鉴上统计口径的变化，本文选取了制造业中25个2位码的行业进行研究，统计口径包括国有及国有控股企业、内资企业、外资企业（含港澳台）。相关数据来源于《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》以及《中国科技统计年鉴》等。
（一）模型构建
根据上文的分析，这里采用随机前沿分析方法来分析制造业不同行业的技术创新效率，随机前沿分析方法的一般形式为：
yit=f（xit，β）exp（vit-uit） （1）
式（1）中，y代表产出变量，x为投入变量，i代表行业，t代表时间，β为待估参数向量，（vit-uit）为复合误差项，vit和uit相互独立。其中：vit代表随机误差项，是非可控因素，具有随机性，用来计算系统非效率，常假设vit ~ i.i.dN（0，    ）。uit是技术误差项，是可控因素，用来计算技术无效率，常假设uit ~ N（zitδ，    ）。其中，zit为技术无效率项的解释变量，且有uit=uiexp［-η（t-T）］，参数η表示时间因素对技术无效率项uit的影响。另外，设定方差参数γ=          。其中，γ的值介于0到1之间，表示复合误差项方差中技术无效率项方差所占的比重。γ越趋近于1，说明误差项主要来自技术无效率项，采用随机前沿生产模型就越合适。
制造业各行业技术创新效率的经济学含义为：在控制随机冲击因素的影响后，各行业实际技术创新产出水平与最大可能的技术创新产出水平之间的比值，其技术创新效率TEit的表达式为：
TEit=[yitf(xit  β)exp(vit)]=[f(xit  β)exp(vit)exp(-uit)f(xit  β)exp(vit)]
     =exp（-uit）  （2）
式（2）中，当uit>0时，TEit<1，表明各行业的生产活动存在技术无效率；uit=0，TEit=1，表明各行业的生产活动是技术有效的。
根据前文的分析，本研究采用超越对数生产函数的随机前沿模型如下：
LnYit=β0+β1LnRDit+β2LnRDPit+
1/2β3（LnRDit）2+1/2β4（LnRDPit）2+
β5LnRDitLnRDPit+Vit-Uit  （3）
在式（3）中，Y、RD、RDP分别表示制造业新产品销售收入、研发资本投入和研发人员投入，i代表行业，t代表年份。β0为常数项，β1 ~ β5为待估向量。Vit-Uit代表方程的随机误差项。Vit代表系统中不可控因素冲击所引致的随机误差标量，假定其服从正态分布N（0，    ），且独立于Uit。Uit为研发活动过程中的无效率项，假设其服从截尾正态分布N（Mit，
    ）。
（二）变量选取及处理
本文重点研究企业规模、市场结构、出口导向、技术获取及改造情况、盈利能力等因素等对研发活动技术无效率的影响，因此建立以下无效率函数：
Mit=λ0+λ1SCALEit+λ2MSit+λ3EXPORTit+
λ4TECHit+λ5PROFITit+εit （4）
式（4）中，λ0为待估常数，SCALE、MS、EXPORT、TECH、PROFIT分别表示企业规模、市场结构、出口导向、技术获取及改造情况、盈利能力等变量，λ1、λ2、λ3、λ4、λ5为相关系数。εit为随机误差项，假定其服从正态分布N（0，    ）。可以采用LR及γ统计量来判定此模型的适用性。其中，γ表示随机误差项中技术无效所占权重大小，γ=            （0≤γ≤1）。
下面分别对式（3）和式（4）式中相关变量的选取及处理作一个说明。
1. 创新投入和创新产出。创新活动中最基本的要素包括创新过程中的资本投入和劳动投入。现有文献在衡量创新过程中的资本投入时，一般采用R&D经费这一指标；而关于创新过程中的劳动投入，则大多采用研发人员全时当量这一指标。
在创新产出（Y）指标的选取上，本研究采用新产品销售收入衡量技术创新产出。国内很多学者利用专利申请数量（牛泽东等，2012）或者新产品产值（邓路，2010）来衡量技术创新的产出，本文认为，这两种指标都没有新产品销售收入指标可靠。从专利申请数量这一指标来看，它会受到专利授权机构偏好的影响，而且总体上我国企业的专利意识不强；从新产品产值这一指标来看，它仅代表新产品被生产出来了，而未考虑新产品是否被销售出去，是否转换成了市场价值。而采用新产品销售收入这一指标则综合考虑了企业的创新成果及其价值实现。对于新产品销售收入，按照工业生产者出厂价格指数进行平减（以2009年为基期）。
对于R&D经费的核算，本文采用永续盘存法，核算公式为：
RDit=（1-δ）RDi（t-1）+Eit （5）
其中，RDit代表i产业t年时经过平减处理后的R&D存量，Eit为i产业第t年经过平减后的当年R&D投入量，δ为折旧率。本文采用《中国科技统计年鉴》上“按行业分规模以上工业企业R&D经费内部支出”数据来估算R&D资本存量。以2009年为基期，假定研发资本的增长率等于E的增长率，R&D的初始值为RDi0=[Ei0（g+δ）]，g为E的年均增长率。本研究根据样本数据，先计算各行业2009 ~ 2013年每年的R&D经费投入增长率，然后求出各行业的算术平均数，将其作为各行业的增长率。研发资本的折旧率δ的取值则参考Griliches等（1984）、吴延兵（2008）的做法，将其设定为15%。
在对R&D进行平减处理时，对于R&D价格指数的构建，学者们采用了多种方法。Jaff（1972）利用非金融企业中工资价格指数和GNP隐含指数的加权平均值度量R&D支出价格指数；朱平芳和徐伟民（2003）将其设定为固定资产投资价格指数和消费者价格指数的加权平均值，其中固定资产投资价格指数和消费者价格指数的权重分别为0.45和0.55。根据国家统计局和科技部的统计资料显示，2009 ~ 2015各年科技活动经费内部支出“劳务费”和“仪器设备费”平均比重基本相同，鉴于此，本研究将固定资产投资价格指数和消费者价格指数赋予相同的权重，都设为0.5，R&D价格指数（PI）即为两者的平均数，即：
PI=（F+C）/2 （6）
式（6）中，F代表固定资产投资价格指数，C代表消费者价格指数。
对于研发人员投入项（RDP），采用R&D活动人员折合全时当量（人年）数值。
2. 技术创新效率的影响因素。
（1）企业规模（SCALE）。目前理论界对于企业规模与技术创新效率之间的关系还存在争议，Pavitt等（1987）认为企业规模和技术创新效率之间呈“U”型关系，小型和大型企业的技术创新效率较高，而中等规模企业的技术创新效率较低。Chen和Chien（2004）认为，企业技术创新效率存在显著的规模经济效应，企业规模越大，成本分摊优势越明显，研发回报也会越高，从而技术创新效率也越高。本文采用各行业的平均企业规模，用“工业销售产值除以企业数量”来衡量制造业各企业的规模。
（2）市场结构（MS）。Schumpeter（1943）认为，垄断与研发之间有着密切的关系，在市场集中度高的行业中企业的研发动力更足。Yi（1999）认为，小过程创新（Small Process Innovation）收益随着产业内企业个数的增多而减少，即市场集中度的提高有利于企业的技术创新。一般采用赫芬达指数（HHI）来衡量市场结构。但由于制造业中相关数据无法获取，因此本文采用各行业所有企业的数量来近似衡量行业竞争程度。
（3）出口指标（EXPORT）。余官胜（2011）基于联立方程组的研究发现，出口贸易和技术创新存在相互促进的关系，任何促进技术创新或出口贸易的政策都能够同时促进这两者的发展。本研究采用出口交货值占总产值的比例来度量出口导向因素对制造业不同行业的影响。
（4）技术获取及改造情况（TECH）。目前中国制造业自主创新能力较低，主要依靠引进、购买技术并对其进行消化吸收来进行集成创新。因此，引入该指标可以更好地度量其对制造业技术创新效率的影。该变量为引进技术经费支出、消化吸收经费支出、购买国内技术经费支出和技术改造经费支出四项支出之和，同样利用固定资产投资价格指数和消费者价格指数的平均数对其进行平减。
（5）盈利能力（PROFIT）。有学者的研究表明，行业盈利能力的提高，一方面有助于提高行业内资源的利用效率，另一方面也会使得行业资源投入产生规模经济效应，从而提升整个行业的技术创新效率（项本武、齐峰，2015）。本文采用各行业利润总和与主营业务收入的比例来衡量。
四、实证分析结果
（一）制造业不同所有制企业的技术创新效率及对比
在上文的基础上，通过软件Frontier 4.1运行得到制造业2009 ~ 2015年各行业的技术创新效率值。限于篇幅，只列出2009 ~ 2015年的均值，如表1所示。
从表1可知，国有及国有控股企业的制造业实际技术创新效率水平仅达到了最大可能技术创新水平的60% ~ 70%。在所研究的25个行业中，文教体育用品制造业、家具制造业以及医药制造业的技术创新效率值最低，均在0.3左右；技术创新效率较高的行业有印刷和记录媒介复制业，石油加工、炼焦和核燃料加工业，交通运输设备制造业等，这些行业的技术创新效率值均在0.9以上。
制造业内资企业中，技术创新效率较低的行业有计算机、通信和其他电子设备制造业，医药制造业，专用设备制造业，非金属矿物制品业等，这些行业的技术创新效率值均小于0.55；技术创新效率较高的行业有纺织业，纺织服装、服饰业，电气机械和器材制造业以及交通运输设备制造业，这些行业的技术创新效率值均在0.9以上。
外资（含港澳台）企业的制造业实际技术创新效率水平仅为最大可能技术创新水平的60%左右。其中，印刷和记录媒介复制业、医药制造业、文教体育用品制造业的技术创新效率值较低，均低于0.4；而黑色金属冶炼和压延加工业、化学纤维制造业和交通运输设备制造业的技术创新效率值较高，均在0.9以上。
此外，为了更清晰地了解制造业各行业技术创新效率的高低，本文运用三类企业各行业技术创新效率的平均值进行对比研究，如下图所示（数据来源同表1）。
通过下图的比较可知，在制造业不同行业中，不同所有制企业的技术创新效率存在显著差异。在大部分行业中，制造业外资企业的技术创新效率都低于其他两类制造业企业，这可能是由于外资企业一般是跨国公司，其研发部门大多设立在总部，而在我国的分（子）公司的研发部门在很大程度上只进行生产工艺和产品技术的调整与改良，因而外资企业在中国的技术创新效率比上述两类企业要低。
（二）不同所有制企业的技术创新效率影响因素分析
在比较了制造业不同所有制企业技术创新效率的大小之后，接下来对各类企业技术创新效率的影响因素进行分析，得到了如下回归结果，如表2。 仔细分析表2的回归结果，可以得到如下结论：
1. R&D投入的产出弹性分析。从表2可以看出，不同所有制企业的R&D投入的产出弹性差异较大。在国有及国有控股企业中，LnRD和LnRDP每增加1%，技术创新产出分别增加0.4007%和0.2070%，但LnRD的系数并不显著，说明在国有及国有控股企业中，研发资本投入对技术创新效率并无明显促进作用。在内资企业中，LnRD和LnRDP每增加1%，技术创新的产出分别增加0.4305%和0.3451%，说明在内资企业中，研发资本投入比研发人员投入对技术创新的促进作用更大。而在外资企业中，LnRD和LnRDP每增加1%，技术创新的产出分别增加0.2563%和0.3630%，但前者并不显著，这说明在外资企业中，研发人员投入对技术创新的促进作用更显著。这一结果与外资企业技术创新活动的区位分工有关。跨国公司的研发活动一般集中在跨国公司的总部，耗资占跨国公司研发总经费中相当大的比重；而跨国公司分散在世界各地的分（子）公司，其研发部门在很大程度上只承接生产工艺和产品本土化的技术调整和改良部分，耗资也相对较少。因此，对于外资企业而言，要想不断推出适合本地市场的新产品，拥有一支熟悉本地市场、密切关注市场动向的科研队伍比研发投入更为重要。
2. 企业规模（SCALE）对技术创新效率的影响。从分析结果来看，国有及国有控股、内资、外资企业的企业规模（SCALE）的系数分别为-0.0053、-0.0225和-0.0016，且均通过了显著性检验。这说明制造业企业规模越大，越有利于提高技术创新效率，技术创新效率具有显著的规模经济性，大型企业在技术创新中占据优势地位。本文认为，这种现象既是由技术创新自身的特性造成的，也是由当前中小企业融资难造成的。熊彼特认为，技术创新是一项具有较强不确定性的活动，企业进行技术创新的前提是具备较强的抗风险能力，因此中小企业的技术创新活动受到制约，即“熊彼特约束”。在发达国家，一些中小企业凭借着较充足的人力资本和较完善的资本市场，进而可以不受“熊彼特约束”开展技术创新活动。在中国，中小企业进行技术创新活动受到的“熊彼特约束”较为明显。中国现行的资本市场政策及货币政策具有大型企业及国有企业导向性，中小企业很难通过银行体系及资本市场获得技术创新所需的资金。此外，当人力成本上升时，中小企业进行技术创新将面临更大的成本压力。这就导致中小企业极少进行自主创新，而是选择跟随行业内的大型企业或垄断企业进行技术方面的模仿与跟进，从而导致其技术的效率较大型企业要低。
3. 市场结构（MS）对技术创新效率的影响。国有及国有控股、内资、外资企业的企业规模（MS）的系数分别为-0.0266、-0.2109和-0.0392，且后两者通过了显著性检验，这说明制造业企业个数增多有利于促进技术创新效率的提高。内资企业MS的系数显著大于其他两类企业，说明这种促进作用在内资企业中表现得尤为明显。结合上文所述的企业规模与技术创新的关系，该结果表明，较大的企业规模和充分的市场竞争共同作用，能够促进制造业技术创新效率的提高。
4. 出口导向程度（EXPORT）对技术创新效率的影响。通过表2可以看出，国有及国有控股、内资、外资企业出口导向程度（EXPORT）的系数分别为0.8350、-0.0405和0.5366，但内资企业出口导向程度的系数并不显著。该结果表明，制造业出口对技术创新效率具有抑制作用，且在国有及国有控股企业中这种抑制作用更加明显。通过相关年份的《中国工业统计年鉴》数据可知，2008年至今，中国制造业出口导向虽呈下降趋势，但一直维持在12%以上。一些行业，如通信设备、计算机和其他电子设备制造业的出口导向程度更是高达54.14%。如此高的出口导向程度，本可以通过竞争效应和学习效应来提高自身的技术创新效率，但实际上出口对技术创新效率不仅没有促进作用，反而具有抑制作用，这主要是由于中国大部分出口品为低端技术产品。
5. 技术获取和改造费用支出（TECH）对技术创新效率的影响。从分析结果来看，技术获取和改造费用支出（TECH）对技术创新效率具有显著的正向影响。国有及国有控股、内资、外资企业TECH的系数分别为-0.5219、-0.8309和-0.0288，且均通过了显著性检验。这说明在制造业企业中，技术获取和改造费用支出对技术创新效率的提高具有显著的促进作用。通过比较不同所有制企业TECH的系数可知，在内资企业中，制造业技术获取和改造费用支出对该产业技术创新的影响作用最大，其次是国有及国有控股企业，最后是外资企业。这一结论与中国制造业发展现状是非常吻合的。目前中国制造业企业自主创新的比重较小，许多核心技术都是依靠国外购买或引进，因此技术引进费用的增加促进了技术创新效率的提高具有一定的必然性。
6. 盈利能力（PROFIT）对技术创新效率的影响。制造业各行业的盈利能力（PROFIT）对该产业技术创新效率并无显著影响。从回归结果来看，国有及国有控股、内资、外资企业PROFIT的系数分别为2.1603、0.8873和1.5956，均未通过显著性检验。这说明制造业各行业的技术创新效率与其盈利能力无显著关系。
五、结论与政策建议
（一）结论
本文运用随机前沿分析方法，对比测算我国制造业国有及国有控股企业、内资企业、外资企业（含港澳台）的技术创新效率及其影响因素，得出了以下结论：①2009 ~ 2015年期间，在制造业不同所有制企业中均存在技术无效率，整体而言实际技术创新效率水平仅达到了最大可能技术创新水平的60% ~ 70%；②不同所有制企业样本行业技术效率值差异较大；③从不同所有制企业技术创新效率的影响因素来看：企业规模的扩大、技术获取及改造费用的增加对技术创新效率具有正向影响；企业个数增多有利于促进技术创新效率的提高，且这种促进作用在内资企业中表现得尤为明显；出口导向程度的提高对技术创新效率具有抑制作用；行业盈利能力对技术创新效率并无显著影响。
（二）政策建议
本文的研究结论对提高中国制造业不同所有制企业的技术创新效率具有重要的启示意义，基于实证分析结果，提出如下政策建议：
1. 提高国有及国有控股企业R&D经费的使用效率。国家统计局、科技部和财政部联合发布的《2015年全国科技经费投入统计公报》显示，2015年中国R&D经费投入总额为14169.9亿元，同比增长8.9%，已经成为仅次于美国的R&D经费第二大投入国。然而，中国R&D经费使用效率非常低。据统计，中国科研经费使用效率极低，万亿元经费中有60%用在开会出差上，只有40%真正用在研发活动上。这一现状就可以解释为什么中国R&D经费投入排在世界前列，但是R&D能力却远远落后于发达国家了。这也说明，在加大研发投资力度的同时，更重要的是采取措施着力提高研发经费的使用效率。
2. 拓宽中小企业的融资渠道。对于制造业内资企业中的中小型企业而言，资金短缺是其开展研发活动时面临的最大问题。研发活动具有高风险性，因此中小企业在开展研发活动时往往比较谨慎，其自身并没有很强的研发动机和意愿，需要依靠政府给予一定的资金支持。在制造业中，劳动密集型的小企业尤其难以获得研发资金，针对这一现状，政府可以通过财政担保和贴息来帮助这些小企业获得银行贷款。根据中小企业自身的特点，可推出恰当的金融产品。该办法在拓宽中小企业融资渠道的同时，也能促进市场竞争程度的提高，进而可以对制造业整体的技术创新水平产生拉动作用。
3. 鼓励外资企业在中国设立研发机构。应鼓励跨国公司通过与国内高校、研发机构或企业合资的方式建立起技术联盟，为国内制造业企业参与跨国公司的科研项目创造机会。这样做一方面有助于国内企业及时获取技术升级方面的消息，更快更好地学习国外先进技术，进而提升国内制造业技术创新水平；另一方面，也有助于国内企业学习国外企业先进的制度或管理经验，进而推动国内企业进行制度创新或管理创新。
4. 提高技术获取及改造费用占比。本文的实证研究表明，在不同的所有制企业中，技术获取及改造费用支出（TECH）对技术创新效率均具有显著的正向影响。因此，提高技术获取及改造费用在科研经费中的比例可以促进中国制造业技术创新能力的提升。在技术引进的同时，应避免单纯模仿和生搬硬套，必须注重对技术的消化吸收及改造，以提高自主创新能力。
5. 优化制造业出口结构。长期以来，中国企业大量依靠代工或贴牌生产方式，主要通过从事劳动密集型的低端生产与组装环节，参与到由国际零售巨头或跨国公司所主导的全球分工体系中，这妨碍了企业通过学习效应实现技术创新。因此，中国需改变传统的出口贸易模式，优化出口结构；引导企业向技术密集度较高的行业发展，进而降低劳动密集型、资源密集型和低技术密集型产品的出口比例。

主要参考文献：
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