康淑娟

摘要：運用SFA修正DEA模型測度高技術產業(yè)17個子行業(yè)的創(chuàng)新效率。研究發(fā)現：高技術產業(yè)技術吸收階段創(chuàng)新效率偏低，而易受環(huán)境影響的知識創(chuàng)造階段和成果轉化階段出現了虛高情況；高技術產業(yè)創(chuàng)新活動中技術因素發(fā)揮主導作用，規(guī)模還可以進一步擴大；技術吸收階段總體效率、純技術效率、規(guī)模效率均高于知識創(chuàng)造階段與成果轉化階段；外部環(huán)境對高技術產業(yè)各行業(yè)、各創(chuàng)新價值鏈階段的影響皆存在很大差異，既會導致某些創(chuàng)新投入資源冗余，也會從價值鏈內部增進創(chuàng)新效率。

關鍵詞：高技術產業(yè)；創(chuàng)新價值鏈；行業(yè)異質性；創(chuàng)新效率

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.07.01

中圖分類號：F1243；F260 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2017）07-0001-05

Deconstructthe Innovation Value Chain of Chinese

Hightech Industry Based on Industry Heterogeneity

KANG Shujuan

（School of Economics and Management， Northwest University， Xian 710127；

School of Management， Henan University of Science and Technology，Luoyang 471003）

Abstract：Using DEA model modified by SFA， innovation efficiency of 17 sub sectors of high technology industry are estimated. The comparison shows that the innovation efficiency of hightech industry in the technological absorption stageis low while in the knowledge creation stage and achievement transformation stage the innovation efficiency are more easily affected by environment and inflated. From the revised results， technical factors play a leading role and the scale can be further expanded in innovative activities. The overall efficiency， pure technical efficiency， scale efficiency in the technological absorption stageare higher than in the stage of knowledge creation and the stage of achievement transformation .The Impaction of the external environment of high technology industry both on different innovation value chain stage and on different industry are very different， which can lead to some innovation investment resources redundancy and also can increase the innovation efficiency from the internal value chain.

Key words： hightech industry； innovation value chain； industry heterogeneity； innovation efficiency

高技術產業(yè)具有的“三高”特征使其成為經濟全球化背景下國家創(chuàng)新體系中的火車頭和領頭羊，是提升國家或地區(qū)核心競爭力的有效途徑。尤其是隨著人口紅利、資本紅利和制度紅利的逐步弱化，高技術產業(yè)更是被視為提升我國全球價值鏈地位的主要力量。以R&D投人占GDP的經費為代表的高技術產業(yè)創(chuàng)新投入逐年增長，由2000年的1.23%提升到了2012年的1.97%。以新產品銷售收入為代表的創(chuàng)新產出年均增長率更是高達20.61%，呈現出“雙高”增長，但以全要素生產率為代表的技術進步水平卻沒有表現出明顯的增長趨勢，且呈現“高產出、低效益”的不良發(fā)展態(tài)勢，這一現象存在于整個高技術產業(yè)內部還是部分行業(yè)還是部分時段？基于此，本文根據我國高技術產業(yè)技術創(chuàng)新實踐，將創(chuàng)新過程分解為知識創(chuàng)造、技術吸收和成果轉化三階段，利用SFA修正DEA 模型測算了我國2014年高技術產業(yè)17大子行業(yè)創(chuàng)新價值鏈各階段的效率值，從行業(yè)和創(chuàng)新價值鏈雙角度揭示創(chuàng)新內部存在的行業(yè)間不均衡性和創(chuàng)新活動過程中的結構不均衡性，并據此提出相應的產業(yè)發(fā)展措施。

1文獻回顧

創(chuàng)新價值鏈的研究始于Freeman提出的創(chuàng)新是由發(fā)明和市場兩個過程整合而成的理念[1]，之后學者開始關注創(chuàng)新過程的系統性、動態(tài)性、結構性問題，如Rothwell、

Van de Ven[2，3]。Turkenburg首次提出創(chuàng)新價值鏈，并將能源產業(yè)創(chuàng)新價值鏈分為研究與開發(fā)、示范、擴散三個階段[4]，Bamfield細分為試探研究、工藝開發(fā)、試制、市場啟動、生產和銷售五個階段[5]。Hansen和Birkinshaw首次將創(chuàng)新價值鏈分解為創(chuàng)意的產生、創(chuàng)意的轉換和創(chuàng)意的傳播三個相關聯的子過程[6]。Lee J和Gereffi G從全球價值鏈視角梳理發(fā)展中國家創(chuàng)新價值鏈條的內容[7]。國內學者黃鋼、徐玖平等認為創(chuàng)新價值鏈是指從創(chuàng)新源的獲得到把創(chuàng)新源轉化為新產品、再到市場化的創(chuàng)新價值實現的三個過程[8]。余泳澤等、劉樹林等、崔靜靜等也提出三階段理論[9～11]。但多數文獻將創(chuàng)新活動分為兩大階段，如陳勁、宇文晶等[12]。

對創(chuàng)新價值鏈的效率測定主要有兩種方法即參數方法和非參數方法。參數方法如曹勇、蘇鳳嬌采用Pearson相關分析、改進的知識生產函數模型[14]。但更多學者選擇DEA為代表的非參數方法測定創(chuàng)新效率，如余泳澤等利用三階段DEA模型[9]，馮志軍等、肖仁橋等運用關聯性兩階段DEA模型[15，16]。但現有DEA方法因忽略經濟發(fā)展階段、產業(yè)發(fā)展水平以及創(chuàng)新環(huán)境的不均衡性等環(huán)境因素干擾了測定結果的準確性，因此該方法的使用受到了質疑。

本文考慮管理無效率、環(huán)境因素和統計噪聲對決策單元的績效影響，采用SFA修正后的三階段DEA方法進行分析，測算中國高技術產業(yè)17個子行業(yè)的創(chuàng)新效率，在創(chuàng)新價值鏈視角下檢驗創(chuàng)新活動的差異和價值鏈效應，進而探尋中國高技術產業(yè)創(chuàng)新活動存在的結構性問題。

2創(chuàng)新價值鏈及指標體系的構建、變量選取

21高技術產業(yè)創(chuàng)新價值鏈

本文借鑒Hansen、Birkinshaw提出的創(chuàng)新價值鏈概念和國內學者余泳澤等的創(chuàng)新價值鏈框架[6，9]，并結合我國高技術產業(yè)技術創(chuàng)新實踐，將創(chuàng)新過程分為知識創(chuàng)造、技術吸收和成果轉化三階段，其理論邏輯見圖1。

圖1高技術產業(yè)創(chuàng)新價值鏈三階段模型

知識創(chuàng)造階段包括知識原理演進和理論模型推導的基礎研究，階段成果主要體現為技術發(fā)明如專利技術和論文文獻的非專利技術；技術吸收階段包括技術檢測、成果試制等應用性研究，階段成果主要體現為工藝創(chuàng)新（新工藝）、新項目開發(fā)等；成果轉化階段包括在工程（標準）設計、產品推廣宣傳等方面進行有針對性的、有效的工作安排，階段成果主要體現為新產品銷售收入、新產品價值、出口交貨值。

22投入產出變量與環(huán)境變量選取

在創(chuàng)新價值鏈的三個不同階段，投入變量、產出變量不盡相同。具體創(chuàng)新各階段的投入產出指標如表1所示。

外部環(huán)境變量對創(chuàng)新價值鏈各階段活動的影響也不盡相同，但本文關注的重點是外部環(huán)境如何影響創(chuàng)新價值鏈環(huán)節(jié)，故本文不進行區(qū)別研究。根據Simar、Wilson提出半參數模型指標選取“可分離”要求[17]，本文選取行業(yè)競爭度、行業(yè)發(fā)展水平、政府支持力度、知識產權保護、對外開放度等五個變量，各指標來源如表1所示。以我國高技術產業(yè)五大行業(yè)下的17個子行業(yè)

醫(yī)藥制造業(yè)：1.化學藥品制造；2.中成藥生產；3.生物藥品制造。航空、航天器及設備制造業(yè)：4.飛機制造；5.航天器制造。電子及通信設備制造業(yè)：6.通信設備制造（通信系統設備制造、通信終端設備制造）；7.廣播電視設備制造；8.雷達及配套設備制造；9.視聽設備制造；10.電子器件制造；11.電子元件制造；12.其他電子設備制造。計算機及辦公設備制造業(yè)：13.計算機整機制造；14.計算機外圍設備制造；15.辦公設備制造。醫(yī)療儀器設備及儀器儀表制造業(yè)：16.醫(yī)療儀器設備及器械制造；17.儀器儀表制造。行業(yè)前序號與后文一致。

32修正后創(chuàng)新價值鏈效率分析

從BCC模型實證結果看，傳統DEA方法使技術吸收階段創(chuàng)新效率偏低、知識創(chuàng)造階段和成果轉化階段虛高。調整后，創(chuàng)新價值鏈各階段規(guī)模效率遠小于純技術效率，說明我國高技術產業(yè)創(chuàng)新活動中，技術因素在發(fā)揮主導作用，規(guī)模還可以進一步擴大。創(chuàng)新價值鏈上各階段調整后的規(guī)模效率幾乎沒有差異，但距離前沿面最遠點發(fā)生了較大變化，說明環(huán)境因素和隨機干擾因素的影響較大。技術吸收階段總體效率、純技術效率、規(guī)模效率均高于知識創(chuàng)造階段與成果轉化階段，說明我國高技術產業(yè)創(chuàng)新吸收能力得到了很大提高，但以專利技術為標志的知識創(chuàng)造成果和以新產品銷售為標志的創(chuàng)新成果商業(yè)化的效率整體偏低。

33高技術產業(yè)創(chuàng)新模式分析

為更直觀地描述高技術產業(yè)子行業(yè)創(chuàng)新活動情況，本文借鑒劉滿鳳、李圣宏的研究[19]，以效率為橫坐標、投入為縱坐標，根據二者的高低將坐標軸分為四個象限即為四種創(chuàng)新模式：“低投入低效率”“低投入高效率”“高投入低效率”“高投入高效率”。結果如圖2、表3所示。因篇幅限制，圖2只展示了知識創(chuàng)造階段高技術產業(yè)各子行業(yè)的創(chuàng)新模式。

位于第一象限“高投入高效率”的高技術產業(yè)子行業(yè)有：知識創(chuàng)造階段的化學藥品制造、飛機制造、通信設備制造等6個行業(yè)，技術吸收階段的中成藥生產、飛機制造、通信設備制造等6個行業(yè)，成果轉化階段的通信設備制造、計算機整機制造。通信設備制造無論是在創(chuàng)新價值鏈哪個階段均屬于該模式。整體看，電子及通信設備制造業(yè)是五大行業(yè)中三階段價值鏈均處在這一區(qū)域。這一區(qū)域是一種相對比較有效的創(chuàng)新模式，也是推動創(chuàng)新的主要模式。

位于第二象限“高投入低效率”的行業(yè)有：成果轉化階段的中成藥生產、其他電子設備制造、計算機外圍設備制造等6個行業(yè)。此類產業(yè)創(chuàng)新投入與創(chuàng)新效果嚴重不對稱，發(fā)展過程中需適當控制投入規(guī)模，同時加強要素管理、優(yōu)化生產機制，優(yōu)化配置資源，以充分發(fā)揮創(chuàng)新資源的效率來提升創(chuàng)新效率。但欣喜的是，知識創(chuàng)造階段、技術吸收階段沒有出現此種情況，創(chuàng)新效果還比較理想。

位于第三象限“低投入高效率”的行業(yè)有：知識創(chuàng)造階段的中成藥生產、其他電子設備制造，技術吸收階段的其他電子設備制造、計算機及辦公設備制造業(yè)、辦公設備制造等6個行業(yè)，成果轉化階段的視聽設備制造、電子器件制造、電子元件制造。此類行業(yè)不僅消耗少而且創(chuàng)新效率高，應該是國家實施創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略優(yōu)先發(fā)展的行業(yè)。當然，這些行業(yè)的效率優(yōu)勢并不總能凸顯出來，需要政府引導企業(yè)帶動創(chuàng)新，提煉核心競爭力，維持效率優(yōu)勢。

位于第四象限“低投入低效率”的行業(yè)有：知識創(chuàng)造階段的生物藥品制造、航天器制造、廣播電視設備制造等9個行業(yè)，技術吸收階段的生物藥品制造、航天器制造、廣播電視設備制造等5個行業(yè)，成果轉化階段的化學藥品制造、生物藥品制造、航空航天制造業(yè)等6個行業(yè)。相比其他三種類型，此類高技術產業(yè)在創(chuàng)新價值鏈上的分布較為均勻，符合投入產出正常規(guī)律。處于這一象限的產業(yè)大多屬于壟斷行業(yè)或者高度競爭但發(fā)展較慢缺乏國際競爭力的行業(yè)，由于體制約束和落后的管理水平，導致創(chuàng)新環(huán)境不活躍，難以吸引社會資本，造成“雙低”局面。

4基于SFA的環(huán)境變量分析

采用Frontier41軟件，利用MLE分別考察5個環(huán)境變量對創(chuàng)新價值鏈各個投入項松弛變量的影響，其結果如表4所示。創(chuàng)新價值鏈三個階段8個模型的單邊檢驗LR均達到了顯著性水平，Y值均達到1%顯著性水平，說明環(huán)境變量的選取合理，運用SFA方法剔除環(huán)境因素、隨機干擾的影響調整投入變量是非常必要的。

41行業(yè)競爭度

除了對技術吸收階段有效發(fā)明專利投入產生負相應影響外，行業(yè)競爭與其余創(chuàng)新價值鏈各階段投入變量均存在正影響，表明行業(yè)企業(yè)數量的增加會加重高技術產業(yè)子行業(yè)各創(chuàng)新價值鏈投入浪費，不利于創(chuàng)新資源的有效利用，降低高技術產業(yè)行業(yè)創(chuàng)新效率，反映出高技術產業(yè)不能單純依靠企業(yè)數量的增加來提高行業(yè)創(chuàng)新能力，而要發(fā)揮高技術產業(yè)的集聚效應，充分利用創(chuàng)新投入資源，改善資源浪費。

42行業(yè)發(fā)展水平

該變量與知識創(chuàng)造階段的R&D經費內部支出、技術吸收階段2個投入變量和成果轉化階段的新產品開發(fā)經費支出松弛變量的回歸系數為正，與知識創(chuàng)造階段上年有效發(fā)明專利數、研發(fā)人員折合全時當量和成果轉化階段工藝創(chuàng)新投入、實用新型外觀設計專利松弛變量的回歸系數為負。說明行業(yè)發(fā)展水平越高，越會提高研發(fā)人員和知識成果的有效利用，但會導致R&D經費內部支出、追加投入、中間投入、新產品開發(fā)經費支出冗余。這一結論對行業(yè)規(guī)劃、投入分配具有重要啟示，即發(fā)展高技術行業(yè)不能一概而論，要注重行業(yè)之間、創(chuàng)新價值鏈之間合理有效的分工和協作。

43政府支持力度

該變量與技術吸收階段的有效發(fā)明專利、成果轉化階段的工藝創(chuàng)新投入與實用新型外觀設計專利松弛變量的回歸系數為負；與知識創(chuàng)造階段3個初始投入、技術吸收階段各種中間投入、成果轉化階段的新產品開發(fā)經費支出松弛變量的回歸系數為正。數據結果發(fā)現政府支持力度與各投入松弛變量的關系存在一個規(guī)律，即回歸系數為負的投入變量均為價值鏈內生性變量，而回歸系數為正的變量均為外部性投入，說明政府對高技術產業(yè)創(chuàng)新財政支出力度越大，越會造成創(chuàng)新資源外部投入的浪費，但政府對創(chuàng)新的支持為知識創(chuàng)造提供了保障，反而從價值鏈內部增進了知識產出成果的利用?？傮w上政府支持到底是促進了還是阻礙了高技術產業(yè)創(chuàng)新效率，還需要進一步論證。

44知識產權保護

該變量與技術吸收階段的有效發(fā)明專利、成果轉化階段的工藝創(chuàng)新投入、實用新型外觀設計專利松弛變量的回歸系數為正；與知識創(chuàng)造階段3個投入變量、技術吸收階段中間投入、成果轉化階段的新產品開發(fā)經費支出松弛變量的回歸系數為負。數據結果發(fā)現知識產權保護力度與各投入松弛變量的關系存在一個規(guī)律，即回歸系數為正的投入變量均為價值鏈內生性變量，而回歸系數為負的變量均為外部性投入。說明知識產權保護程度越高，越會促進R&D創(chuàng)新資源外部投入有效利用，但從價值鏈內部看，知識產權保護由于限制了創(chuàng)新成果的擴散，反而阻礙了高技術產業(yè)創(chuàng)新效率。

45對外依存度

該變量在知識創(chuàng)造階段與R&D經費內部支出、上年有效發(fā)明專利數、研發(fā)人員折合全時當量的松弛變量的回歸系數為正；但與技術吸收階段、成果轉化階段回歸系數為負。說明提高對外開放程度，會導致R&D經費內部支出、上年有效發(fā)明專利數、研發(fā)人員折合全時當量的冗余，但會促進高技術產業(yè)創(chuàng)新價值鏈后端吸收轉化階段創(chuàng)新資源投入的利用。這表明高新區(qū)的對外開放程度越高，雖然不利于高技術產業(yè)創(chuàng)新初始投入要素的有效利用，但能促進高技術產業(yè)創(chuàng)新知識吸收能力和創(chuàng)新商業(yè)化效果的提升，從而使創(chuàng)新效率提高。

5結論與不足

為揭開高技術產業(yè)創(chuàng)新成果的“黑箱”，更客觀真實地反映高技術產業(yè)子行業(yè)的創(chuàng)新效率，本文重新解構創(chuàng)新過程，并利用SFA修正DEA 模型測算了我國2014年高技術產業(yè)17大子行業(yè)的效率狀況，并得出以下結論和建議：

（1）使用傳統DEA方法由于未考慮環(huán)境條件和隨機誤差的影響，使得高技術產業(yè)技術吸收階段創(chuàng)新效率偏低，而同時知識創(chuàng)造階段和成果轉化階段處于價值鏈首尾兩端，更易受環(huán)境影響出現了虛高的情況。

（2）大力推動高新技術產業(yè)集群化發(fā)展。行業(yè)競爭與各階段冗余變量之間的關系表明，高技術產業(yè)不能單純依靠企業(yè)數量的增加來提高行業(yè)創(chuàng)新能力，而應考慮要素密集型產業(yè)的特點充分發(fā)揮集聚效應，實施產業(yè)集群正是增強核心競爭力和提高創(chuàng)新能力的有效途徑。

（3）積極推進創(chuàng)新投入的結構化調整。高技術產業(yè)實施創(chuàng)新驅動過程中，應避免因缺乏有效的投入分工導致重復建設、結構雷同，應進行投入結構優(yōu)化調整，提升高技術產業(yè)集約化程度和效率。

由于難以獲得更具體的數據支撐，本文的處理方式也是比較粗略的，如果能夠獲得高技術企業(yè)和企業(yè)內產品創(chuàng)新、過程創(chuàng)新、管理創(chuàng)新等更為詳細的微觀信息，結論精度將大大提高，這也是本研究今后的努力方向。

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（責任編輯：趙毅峰）