基于产业集聚视角的制造业创新能力研究

2020-01-03 03:47:58张立恒
信阳农林学院学报 2019年4期
关键词:市场机制制造业创新能力

张立恒

(信阳农林学院 财经学院,河南 信阳464000)

1 问题提出

中国经济的快速增长,在很大程度上得益于制造业的高速发展。制造业的创新驱动成为中国目前实现经济稳定增长的重要引擎。制造业的高贡献、高占有率、高耗能和高关联等特性决定了其高集聚性和高创新性,并且集聚和创新能力之间有良好的互动关系。此外,产业集聚是产业的一种空间组织形式[1],是国家、区域和城市经济发展的特征之一,已经引起了管理学、经济学、城市学和社会学等学科的广泛关注。但是,目前中国制造业的集聚仅仅是地理上的集中,其创新能力并不强,产业集聚对创新能力的促进和推动作用有待提高。

2 产业集聚与制造业创新的关系

2.1 产业集聚为制造业创新提供了优势的资源

生产同类产品的企业以及相关机构集聚在一定的区域内,形成制造业集群。制造业集群因其集聚了优势资源以及专业化的劳动力,企业间可以实现资源共享、降低交易成本,为发展创新提供更加便利的条件。由于是同类产品生产,目标消费者群体相同,这些企业之间存在市场占有份额的竞争,但是由于生产产品的共性以及集群企业间的资源互补优势,也为企业发展提供了新的增长点,使得这种竞争关系转化为协作关系。

2.2 产业集聚为制造业创新营造了良好的氛围

产业集聚区内的企业可能会产生同业竞争,几乎每家企业为了生存都面临着竞争压力。集聚所带来的生产活动开展地点的临近性,容易使企业在产品质量、产量、定价、生产成本、企业文化、管理模式等方面进行直接竞争。企业为了持续经营乃至脱颖而出,必将不断努力,获得超额利润。同业竞争产生的压力在无形中鞭策着企业开展创新活动。另外,虽然员工之间面对面的交流促进了信息的共享,但是反过来却也造成企业所掌握的知识或技术极易被复制或模仿,领先企业为了保持优势地位,势必加大创新的力度,而紧随其后的企业由于在信息流动过程中大致掌握了产品的发展方向和市场信息,创新速度更快。

2.3 产业集聚为制造业创新提高了扩散的效率

在产业集聚区内,这种集聚现象推动了不同企业之间正式的和非正式的信息交流,从而获取知识或技术积累收益,无论是上下游垂直生产关系,或是水平竞争关系。集聚区企业之间融洽的合作关系或者炙热的竞争关系[2],促使企业打破技术传播的产权屏障,进而促进了创新技术的普及,并提高了扩散效率。

3 基于产业集聚视角的制造业创新能力实证研究

3.1 研究方法与思路

3.1.1 数据来源 本研究所有数据选取主要来自国泰安数据库(CSMAR)和《中国统计年鉴》2011-2015年制造业,公司年报信息来自上海证券交易所官网,着重从这些数据来分析产业集聚视角下制造业创新能力强弱情况。

3.1.2 指标体系 对引入因子分析的7个变量(研发人员数量、研发人员数量占比、研发投入金额、研发投入占营业收入比例、总资产、净利润、营业收入和专利数量),进行因子分析。

3.1.3 研究思路 主要采用主成分分析法提取公因子,提取特征值大于1的因子,采用方差最大正交旋转的方法,同时,将因子得分作为新的变量存入[3]。

3.1.4 适合度检验 把收集的数据通过SPSS 21进行检验。KMO和Bartlett球形度检验时,KMO值为0.772,近似卡方值为1923.584,自由度为45,这些指标变量值显示它们之间具有一定的相关性,可以进行因子分析,见表1。

表1 KMO 和 Bartlett 的检验

a.旋转在 5 次迭代后收敛。

3.2 分析和结果

3.2.1 提取主成分因子 通过降维从原始表格的7个变量中提取3个公因子。这3个公因子可以解释原始表格中81.59%的信息量。于是,本文确定提取3个公因子。同时根据原始表格中的8个变量与新生的3个公因子之间的相关程度,本文为这3个公因子取名:因子1为创新产出能力;因子2为创新因子能力;因子3为创新支撑能力[4],见表2、表3。

表2 成份矩阵a

表3 旋转成份矩阵a

3.2.2 结果 前三个因子的解释率达到81.59%。表4中第一列为特征值(主成分的方差),第二列为各个主成分的贡献率,第三列为累积贡献率,由表4看出前3个主成分的转法:具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。

表4 解释的总方差

3.3 基于产业集聚视角的制造业创新能力排名

3.3.1 因子得分

得到以下因子得分函数:

F1=0.241*Z1+0.270*Z2 +…-0.084*Z7

F2=0.036 *Z1-0.069*Z2 +...-0.603*Z7

F3=-0.175 *Z1+0.371*Z2 +...-0.219*Z7

同样Z1~Z7是标准化的数据,其综合得分计算公式:

F =(45.176*F1+24.639*F2+21.681*F3)/81.590

表5 制造企业创新能力排名表(前十名)

从表5可以看出,创新能力较强的企业基本上是创新产出和创新支撑能力较大,创新投入能力较大的排在前面(但是亿利洁能除外)。亿利洁能进行系统创新,采用智慧化系统,不仅保障了设备安全、环保、长周期稳定运行,有效提升管理效率,而且实现了降本增效的目的。其二氧化碳压缩机控制系统率先进行智慧化升级改造,实现了自动化操作,有效控制了人为因素所导致的偏差,使机组在最优工作状态下运行,大幅降低了原料消耗,“仅此机组每年就能节约成本500万元以上”。这说明绿色环保的较小投入,便能带动创新能力增强的较大收获。杭钢企业主要靠创新投入制胜,有着较高的能力支撑风险;永泰能源主要依靠创新产出能力制胜,创新支撑能力一般,创新投入能力较低。

3.3.2 结论

通过以上的分析,得出科技型制造业的创新能力较强,其中绿色创新带来的创新能力最强;而传统的高能耗制造业创新产出能力远低于创新投入能力,创新能力较低;产业集聚性强的产业其企业创新能力强,产业集聚与企业创新能力呈正比。

4 对策建议

4.1 进一步完善制造业企业集聚的软环境

加快体制创新、发挥政府的职能,确保制造业集聚的软环境。当前,中国的市场机制还不够完善,这是计划经济的惯性使然:国家的宏观经济政策依然是以市场为导向的综合改革,但是综合改革的进程比较缓慢,政府主导型的市场经济依然根深蒂固。因此,积极转变政府职能,加快体制创新的步伐,打造服务型政府,营造制造业发展、产业集聚和创新能力提升的制度软环境比资本的支持更为重要。加快各级政府的职能转变,政府职能向服务型小政府转变,将政府经济工作的重心放在服务和扶持上,提供必要的公共产品服务、维护公共秩序、完善公共设施等,踏实地、稳步地打造服务于市场经济的、产业发展的小政府,提高政府的办事效率,完善政府的监督职能,建立完备的规章制度,打造促进高技术产业创新能力提高的技术、知识交流和开发平台,为制造业提供优质的物力资源和人力资源,为制造业产业集聚内企业的投融资和企业融合等搭建良好的平台,做足产业规划、做长产业集聚规划、做全产业布局规划,引导制造业产业集聚,为产业集聚打造良好的制度软环境和基础设施等硬环境。

4.2 建立技术知识交流平台,完善制造业产业集聚体系

技术知识交流平台对于制造业转型升级尤为重要。政府应当建立适时、适地的政策引导制造业集聚的建立、发展和成熟,并促进制造业产业集聚内知识交流平台的建立和完善,并根据不同的时间、地点和空间,适时地调整相应的政策,确保制造业产业集聚、制造业产业集聚内知识技术的畅通交流和制造业产业创新能力的提升和制度软环境。

4.3 完善市场机制、规范竞争秩序,确保制造业产业集聚的市场环境

完善的市场机制是制造业发展、制造业产业集聚和制造业产业创新的基础。完善的市场机制会引导着制造业向适合的区域集聚,制造业集聚内的企业会在市场信号的基础上对需求和供给的变化作出反应,在市场上保持竞争力。制造业的创新能力也是在完善的市场机制条件下不断提升的,创新投入能力根据市场机制的需求信号不断作出调整,创新产出能力根据市场需求不断提升其技术和知识的产品化和市场化,创新支撑能力也会根据市场需求和供给的变化不断调整,使得制造业的产品和服务与市场的需求一致,也就是说制造业的创新能力要与完善的市场机制条件下的市场信号相匹配,否则其创新能力难以持续提升。因此,政府需要培育并建立完善的市场机制,进而引导制造业的创新能力不断提升。

4.4 发挥政府的宏观调控作用,优化创新能力提升的环境

具体包括基础设施建设和完善,知识和技术环境、生产性服务业的发展。基础设施建设和完善主要指的是制造业集聚地的基础设施建设,如公路建设和密度、高铁建设和密度、互联网设施完善和电信业务量等。规划良好的、前瞻先进的、综合协调的基础设施建设是制造业产业集聚不断发展和完善的基础,也是制造业集聚促进创新能力提升的环境基础。知识和技术环境指的是新知识和新技术产生的环境、广泛运用和推广的环境以及知识技术保护的环境。良好的知识和技术环境是新知识和新技术产生、传播和保护的基础,是制造业创新的前提条件。

4.5 通过资本积累,以产业集聚促进制造业创新能力的提升

通过经济性工具和社会性工具,增加制造业集聚和创新能力提升的物力资本。经济性工具的出发点是政府和相关管理部门尊重市场机制,利用经济刺激措施和经济管理技术等指导和规范目标行业、群体和组织,从而达到既定的政策目标。经济性工具也有优点和缺点,其优点是目标行业、群体和组织的积极性、灵活性和创新性较高;缺点是经济性工具见效慢、滞后、信息不对称等。制定合适的财政扶持政策,发挥其经济性工具的作用,并以经济性工具带动社会性工具发挥作用。财政扶持政策主要指的是财政支出政策,主要包括政府投资支出与政府转移支付,政府通过投资,既可以给制造业发展和集聚提供资金支持和空间支持,也能促进制造业创新。

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