我国高技术行业创新产业化的绩效研究——基于创新方式的视角

张　瑛

(云南师范大学　MBA教育中心， 云南　昆明　650500)



我国高技术行业创新产业化的绩效研究
——基于创新方式的视角

张瑛

(云南师范大学MBA教育中心， 云南昆明650500)

摘要：技术创新是实现高技术行业创新产业化的第一次飞跃。从技术创新方式的角度对创新产业化的绩效评价显示，我国高技术行业创新产业化效率的增长主要是由创新产业化效率前沿面的外移所致,各种非自主技术创新的利用效率不高。同时，通过分析技术创新方式对高技术行业创新产业化的影响发现，非自主技术创新的各种方式对创新产业化的影响具有明显差异，出现了负相关与不相关的情况。实证分析结论的主要原因是非自主技术创新所物化的高技术行业的新产品普遍存在不能市场化的问题，因此,自主技术创新应成为创新产业化主要的推动力量。

关键词：创新产业化；自主技术创新；绩效评价；影响因素

高技术产业是国际经济与科技竞争的重要阵地，要尽可能大地发挥其推动产业结构优化升级、辐射、渗透以及带动整个社会劳动生产率提高和经济效益增长的重要作用，就必须把已研究开发成功的高技术成果及时有效地物化为产品和产业，也就是实现创新产业化。技术创新是高技术行业实现创新产业化的第一步，并且可以毫不夸张地称其为实现创新产业化的第一次飞跃，我国现阶段仍处于对国外先进技术的模仿时期，自主技术创新严重不足。因此，我国已把“提高自主创新能力，建设创新型国家”作为国家发展战略的核心和提高综合国力的关键，摆在“促进国民经济又好又快发展”的首位。非自主技术创新(购买、引进新技术等)方式生产的新产品市场化难度较大，未能实现创新产业化过程中预期的一些目标，很难完成创新产业化最终成功的一跃。面对非自主技术创新在创新产业化过程中的诸多难题和自主技术创新的严重不足，评价各种技术创新方式对创新产业化的绩效，并分析各种技术创新方式对创新产业化的影响就显得十分重要。同时，已有的文献专门从技术创新方式角度对创新产业化进行分析的比较少见，基于此，从各种技术创新方式角度对创新产业化的实现进行绩效评价与影响分析有着很强的理论意义。

一、文献综述

创新的概念最初是由熊彼特(Schumpeter)在1912年首先提出来的，但是对创新活动的测度开始于20世纪60年代，Dorlinan和SLeiner首次对创新进行了模型分析，解释绩效分析与R&D投入的关系,随后1957年Griliches对模型进行了修正。Oerlemans (1995,2001)用365家生产和服务企业的调查数据，进行了实证分析，他认为:创新的产出数量依赖于企业内、外部创新资源的数量和利用程度；比较而言，内部创新资源的重要性更高，内部资源的利用率越高，创新的产出越大；创新资源的多少对创新产出无明显影响。Roper(1999)用同样的模型对中、小企业(MSEs)的创新进行了分析，他认为：企业规模的大小与创新的产出不是正相关的，即小企业同样有大量的创新产出，起决定性因素的是R&D的利用程度，而不是R&D的投入数值。这是产业创新研究的一个进步——动摇了R&D的唯一决定地位。Daniel Shefer (2005)选取以色列三大主要行业(电子技术、塑料业和金属制造业)的209家企业数据进行分析，模型沿用简单OLS模型，假设产业的R&D投入仍是决定创新的主要因素，同时添加了新的解释变量。Mark S. Freel (2005) 在简单的OLS分析基础上，采取多元逻辑回归对英国北部的制造业和服务业进行了分析。可以看出，使用OLS方法对创新活动的测度有两种趋势，即修改原有模型和重新解构创新的度量。但是，模型函数的具体形式一旦被最终确定，那么无论是使用简单的OLS分析或是复杂的OLS分析，研究对象便存在一定范围的设定误差，而非参数分析法撇开具体的函数形式从数据本身入手，避免了模型误差问题。Holmes、Hutton Wehher (1991)建立了非参数模型，检验结果认为公司收益与R&D投入是成比例的，采用的是分位点回归方法。Bertschek and Entorf (1995)应用Nadaraya-watson模型，使用半参数偏线性分析法分析了企业规模与创新的关系,Joon-Woo Nahm(2001)采用韩国1987～1988年1400家制造业的数据分析了创新与产业规模的关系。[1]Edquist charles(2004)运用管理学、组织行为学等理论探讨了创新行为如何被有效地组织管理，并针对企业自主创新实践做出了案例分析。Richard nelson(2005)从国家创新系统的角度，介绍并比较了美国与欧洲各国创新系统的发展对策。[2]

国内对于创新产业化的研究是从20世纪末开始的，宋毅(2000)[3]从技术创新产业化的发展现状与对策角度进行了研究。陆利华、张克俊(2002)[4]从理论角度全面阐释了高新技术成果化及产业化，认为高技术成果具有商品与资本两重属性，创新产业化分为商品化和产业化两个阶段。万金荣和张庆海(2006)[5]比较了美国、加拿大、德国和日本等发达国家与中国的科研成果产业化的不同模式。杨铁军、顾孟迪(2006)认为我国高校高科技创新产业化的模式有8种。[6]张奇(2008)对国内外支持自主创新产业化的政策进行了比较；[7]整理了创新产业化的理论基础，梳理了创新产业化与市场化、工程化的关系，针对我国电子信息产业应该促进自主创新完成产业化。[8]邓天佐(2010)[9]就如何提高我国的科技创新产业化能力进行了研究。国内文献中创新产业化的实证研究比较少，本文以技术创新的各种方式作为研究视角，对高技术行业创新产业化的绩效进行评价，并进一步分析各种技术创新方式对创新产业化的影响。

二、从技术创新方式角度对高技术行业创新产业化的绩效评价分析

(一)绩效评价的分析框架

创新产业化体系反映创新产业链条的延续程度，是检验衡量一个国家创新活动与能力的重要指标，加强创新产业化建设，是推动高技术行业发展，促进科技资源向财富转化的关键。对创新产业化的绩效评价，是通过创新产业化的投入与创新产业化成果之间的比率反映的。技术是高技术产业投入的主要要素，技术创新是实现创新产业化的第一步，那么，不同的技术创新方式必然对创新产业化的形成具有不同的影响。因此，本文将以技术创新的方式作为研究视角，研究高技术行业创新产业化的绩效。根据本研究的特点，将技术创新方式主要分为两大类，即自主技术创新与非自主技术创新，所谓自主技术创新是相对于技术引进、模仿而言的创造活动，非自主技术创新又可以分为通过技术改造获得的新技术、引进的新技术、通过消化吸收得到的新技术与购买国内的新技术四种。

(1)

(2)

同理，以t时刻的技术为参照，基于产出的Malmquist指数可定义为:

(3)

此时，以t+1时期技术为参照，产出角度的Malmquist指数表示为:

(4)

为避免参照技术选择的随意性可能导致的差异，可以运用两式的几何平均数作为衡量从t时期到t+1时期生产率变化的指数，即Malmquist生产率指数实际是两个比值的几何平均，这两个比值分别反映了相对于时期t和t+1技术前沿的距离函数的变化比例，表示为：

(5)

如果Malmquist指数值大于1，则表明时期t+1的全要素生产率水平较上一时期实现了增长；如果小于1，则生产率水平出现了下降；如果等于1，那么生产率没有发生变化。Malmquist指数还可以分解为两部分，其中第一部分是不变规模报酬假定下的技术效率变化(effch)，它测度了从时期t到时期t+1每一决策单元对生产可能性边界的追赶情况；第二部分是技术进步指数(techch)，它测度了技术边界在时期t到时期t+1之间的移动情况。根据Fare等(1994，1997)的研究，技术效率变化指数(effch)还可以进一步分解为纯技术效率指数(PECH)和规模效率指数(SECH)。

(二)数据说明与Malmquist指数测算结果

1.变量的选取与数据说明

本文主要从技术创新方式的角度，对我国高技术行业的创新产业化水平进行绩效评价，选取属于高新技术产业的医药制造业(PS)、航空航天器制造业(AS)、电子及通信设备制造业(ETE)、电子计算机及办公设备制造业(COE)、医疗设备及仪器仪表制造业(MEM)5个行业作为研究对象。

关于变量的选取与度量

创新产业化水平：从实践中可以看出，不是所有的创新都可以物化成产品最终流向市场，创新产业化成功的标志就是新产品、新技术能够投放到市场并被消费者接受。因此，在统计上新产品的销售收入(I)是创新产业化水平的良好替代，本文选取高技术行业新产品的销售收入来表示创新产业化水平。如图1所示，为我国1995～2013年高技术产业以及各主要行业新产品的销售收入，可以看出虽略有波动，但整体呈上升态势，说明我国高技术行业新产品的销售收入逐年增加，创新产业化水平在上升。

技术创新方式：根据本文的分类方法，技术创新分为自主技术创新与非自主技术创新两类。非自主技术创新主要由4种方式组成，分别为通过改造的新技术、引进的新技术、消化吸收的新技术以及购买国内的新技术，因此，分别使用技术改造经费支出(ETR)、技术引进经费支出(ETI)、消化吸收技术经费支出(ETA)以及购买国内技术经费支出(EPDT)表示。本文认为剩余的新技术投入就是由自主创新获得的新技术，因此，只选择非自主技术创新的四种方式作为投入变量。技术改造经费支出指工业企业将科学技术成果应用于企业生产的各个领域，用先进的技术改造落后的技术，用先进的工艺、设备代替落后的工艺、设备，实现以内涵为主的扩大再生产，从而达到提高产品质量，促进产品更新换代、节约能源、降低消耗，全面提高综合经济效益为目的而支付的费用。技术引进经费支出指工业企业在报告期内用于购买国外技术(包括购买设计、流程、配方、图纸、工艺专利等技术资料的费用)，以及引进国外的关键设备、仪器、样机所支付的费用。消化吸收经费支出指工业企业在报告期内对国外引进项目的掌握、应用、复制而开展的工作，以及在此基础上的创新所支出的经费总额，包括人员培训费、测绘费、参加消化吸收工作的人员的工资、工装、工艺开发费、必备的配套设备费、翻版费等。购买国内技术支出指工业企业在报期内为发展本企业的生产而购买国内(企业外单位)技术成果的经费支出，包括购买设计图纸、工艺、配方、关键设备等所支付的费用。

本文采用的样本区间为1995～2013年的年度数据，数据来源于历年的《中国高技术产业统计年鉴》，单位统一为万元。

2.Malmquist指数测算结果分析

本文采用数据包络分析DEAPVersion2.1，对5个行业数据进行基于产出的Malmquist指数测算。

表1　1995-2013年高技术行业创新产业化平均

由表1可见，以非自主技术创新的4种方式作为投入变量，Malmquist综合指数的平均数显示我国高技术行业创新产业化效率的增长率呈现增长趋势，这与我国高技术行业创新产业化的现实相一致：创新产业化水平在逐年上升。由图2可以看出，Malmquist综合指数表现出明显的波动性，并且主要是由技术进步效率的影响所致，技术效率变动的影响不大。根据本文的研究对象进行具体分析：1995～1996年的Malmquist综合指数为1.131，而1996～1997年的下降为0.743，即创新产业化的效率的增长率由正的13.1%下降到负的25.7%，此后每隔两到三年就会出现上下波动，1997～1998,1998～1999，2002～2003，2003～2004，2004～2005，2006～2007，2007～2008,2010～2011,2011～2012,2012～2013创新产业化效率的增长率为正，其余年份为负值；对高技术行业创新化效率上下波动产生影响的主要是创新产业化效率前沿面的外移所致，即数据显示的技术进步指数，而非各种投入(非自主技术创新)利用效率的提高所致，说明非自主技术创新方式对实现创新产业化的利用效率不高，那么就没有必要进一步分析纯技术效率指数和规模效率指数了。创新产业化的第一次飞跃是创新的投入，但是新技术必须应用到生产实践或者开发物化成产品并流通到市场，才能完成创新产业化过程，物化并且被消费者接受可以被称为创新产业化的第二次飞跃，也是最关键的飞跃。但是，通过非自主技术创新方式获得的新技术所物化的产品很难在市场上被需求者所接受，因为高技术行业的新产品其需求方或者消费者是特定的人群或者企业，他们对产品技术的可靠性以及产品质量都有很高的要求，高技术产品的消费者更加倾向于购买拥有自主技术创新能力企业的商品，对于通过引进、模仿等方式生产的商品信赖性较低，导致无法最终完成创新产业化。这一结论与我国高技术行业创新产业化的实际情况基本相符，我国高技术行业多数年份的新产品产值大于新产品的销售收入，我国高技术行业的新产品的确存在滞销问题。

三、技术创新方式对高技术行业创新产业化的影响分析

为了研究我国高技术行业各种技术创新方式对创新产业化的影响，本文借鉴C-D函数双对数经验模式，建立如下计量模型：

LNIit=C+β1LNETRit+β2LNETIit+β3LNETAit+β4LNEPDTit+μi

式中:i=1，2……5，分别对应表示高技术产业下的5个行业，t表示样本时间。被解释变量LNIi表示5个行业创新产业化水平，用新产品销售收入度量，解释变量为影响创新产业化的各种技术创新方式，其中LNETRi为5个行业的通过技术改造获得的新技术，LNETIi为5个行业引进的新技术，同理，LNETAiLNEPDTi分别表示5个行业消化吸收与购买国内的新技术，分别使用各种创新方式的费用度量。C为截距项，μi为随机扰动项。βi表示各种技术创新方式对创新产业化的弹性系数。

(一) 面板单位根检验

面板数据在进行回归之前必须进行平稳性检验，如果不考虑序列的平稳性，对非平稳性面板数据进行回归，可能会出现“虚假回归”。面板数据单位根的检验方法有别于时间序列数据单位根检验。本文采用LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验与Fisher-PP检验对面板数据进行单位根检验。

表2　面板单位根检验结果

注：括号内为P值

由表2可见，LNI、LNETR、LNETI、LNETA、LNEPDT是非平稳变量，其一阶差分是平稳的，则说明序列LNI、LNETR、LNETI、LNETA、LNEPDT均为一阶单整序列。

(二)面板协整检验

面板单位根检验显示各变量均是一阶单整的，因此这些变量间有可能存在协整关系，下面继续判断变量间是否存在协整关系。本文采用Pedroni(E-G)检验，Pedroni(1999)构造7个检验面板变量协整关系的统计量，其中，Panel v, Panel rho, Panel PP和Panel ADF 4个统计量是用于联合组内维度(within-dimension)描述，另外Group rho, Group PP和Group ADF 3个统计量用与组间维度(between-dimension)描述，结果见表3。Pedroni(1999)指出:每一个标准化的统计量都趋于正态分布，但在小样本情况下，Panel ADF, Croup ADF检验效果最好，检验结果不一致时要以这2个为标准，PanelV, Croup rho检验效果最差，其他处于中间。从表中可以看出，Pedroni(E-G)检验认定5个高技术行业新产品销售收入与新技术获取经费支出之间存在协整关系。

表3　各行业新产品销售收入与各种技术获取费用之间的协整检验

(三)面板协整方程的估计

根据模型类型的设定检验，采用变系数形式，使用GLS法(cross-section SUR)对模型进行估计，由于C不显著，所以模型中部包括截距项。估计结果由表4给出。

表4　系数的估计结果

注：括号内为t统计量

由表4的回归结果中可知，行业COE中技术引进经费支出与新产品销售收入不相关；行业ETE与EME的消化吸收技术经费支出与新产品销售收入不相关；购买国内技术经费支出与行业ETE、COE、EME的新产品销售收入也不相关。其余估计值均通过了显著性检验，但可以看出4种技术创新方式对5个高技术行业创新产业化的影响具有明显的差异。医药制造业(PS)新产品的销售收入与技术改造经费支出(ETR)、消化吸收技术经费支出(ETA)以及购买国内技术经费支出(EPDT)呈正相关关系，与技术引进经费支出(ETI)呈现负相关；航空航天器制造业(AS) 新产品的销售收入与技术改造经费支出(ETR)、购买国内技术经费支出(EPDT)呈正相关关系，与技术引进经费支出(ETI)、消化吸收技术经费支出(ETA)呈现负相关关系；电子及通信设备制造业(ETE) 新产品的销售收入与技术改造经费支出(ETR)、技术引进经费支出(ETI)呈正相关关系；电子计算机及办公设备制造业(COE) 新产品的销售收入与技术改造经费支出(ETR)、消化吸收技术经费支出(ETA)呈现正相关关系；医疗设备及仪器仪表制造业(MEM) 新产品的销售收入与技术改造经费支出(ETR)呈正相关关系，与技术引进经费支出(ETI)呈负相关关系。

四、结论与启示

本文选取1995～2013年，我国高技术产业的5个行业作为研究对象，使用Malmquist指数对创新产业化进行绩效评价，通过单位根检验以及协整关系检验分析技术创新方式对创新产业化的影响。主要结论与启示如下。

第一，我国高技术行业创新产业化效率呈现增长趋势，但具有明显的波动性。对高技术行业创新化效率上下波动产生影响的主要原因是创新产业化效率前沿面的外移所致，非自主技术创新方式对实现创新产业化的利用效率不高，这主要是因为非自主技术创新所物化的新产品很难市场化，无法最终完成创新产业化过程。

第二，技术创新方式对5个高技术行业创新产业化的影响具有明显的差异，并且有部分变量与5个行业的新产品的销售收入呈现负相关与不相关的情况。本文的实证研究结论与Oerlemans(1995,2001)以及Roper(1999)的研究结论基本相符：内部创新资源与创新资源的利用效率是创新产出的最主要因素。

第三，作为技术创新的最主要方式——自主技术创新应在推动创新产业化过程中发挥中坚力量。我国的自主技术创新经历了1978年之前在封闭状态下的自主技术创新时期以及1978年之后在开放状态下进行的以引进为主、技术开发为辅时期这两个阶段。但是我国并没有用市场换来核心技术，产业的自主技术创新能力没有得到明显改善。目前，借全球产业结构调整之际，我国已具备了由技术引进、消化、吸收转变为自主技术创新的条件，应充分利用已有的基础和能力，促进自主技术创新的发展，推动技术进步，减少对国外先进技术的依赖，达到创新产业化的目的。

[参考文献]

[1]林斌.国外产业创新的实证分析评述[J].山西财经大学学报,2007，(4).

[2]胡海波.产业自主创新能力及其评价研究[M].北京：经济管理出版社，2011.

[3]宋毅.技术创新产业化发展与对策战略思考[J].中国科技论坛，2000，(1).

[4]利华，张克俊.关于高新技术成果及其产业化的理论认识[J]中国科技论坛，2001，(3).

[5]万金荣，张庆海.中外科技成果产业化模式的比较研究[J].学习与探索，2006，(3).

[6]杨铁军，顾孟迪.高校高技术产业模式化、影响因素及优化对策研究[J].科学技术程，2006，(5).

[7]张奇.支持自主创新产业化的国内外政策比较[J].北方经济，2008，(9).

[8]张奇.促进自主创新的产业化研究[J]技术经济与管理研究，2008，(2).

[9]邓天佐.加强科技创新产业化能力建设的思考与对策[J].中国科技论坛，2010，(8).

〔责任编辑：黎玫〕

Research on the Performance Evaluation of Innovation Industrialization

of China’s High-tech Industry from the Perspective of Innovation Way

ZHANG Ying

(MBA Education Center, Yunnan Normal University, Kunming， 650500, Yunnan, China)

Abstract:Technological innovation is the first leap to achieve innovation industrialization of high-technology. Performance evaluation of China’s high-tech industry innovation industrialization from the point of innovation way shows that the efficiency growth is mainly caused by efficiency frontier outward, rather than the inputs (non-independent technological innovation) use efficiency. And clear difference exists between the effects of various technical innovation ways on innovation industrialization of high-tech industry, ranging from negatively relevant to non-relevant. The cause for this disparity is that in general the new goods materialized by non-independent technological innovation ways cannot be marketed. Therefore, independent technological innovation should become the main driving force of technological innovation.

Key words:innovation industrialization; independent technological innovation; performance evaluation; influencing factors

中图分类号:F424.7

文献标识码:A

文章编号:1006-723X(2016)01-0064-07

作者简介:张瑛(1985- )，女，山西运城人，云南师范大学MBA教育中心讲师，博士，主要从事产业经济学、区域经济研究。

基金项目:国家自然科学基金项目(71463067)