吴宝慈，刘井建，金 涛，李柏洲

(1.哈尔滨工程大学 经济管理学院，黑龙江 哈尔滨 150001；2.大连理工大学 经济学院，辽宁 大连 116024)

一、引 言

尽管目前我国电子信息制造业的规模已经位列全球第一，然而，产业发展主要依靠数量扩张，产生了许多深层次的问题和结构性矛盾，产业增长质量和R&D能力不高、关键核心技术受制于人、产业仍处于价值链的中低端。此外，加工贸易比重高，R&D投入强度低，资源配置分散，导致技术创新状况未发生根本性的改变，制约了产业的进一步发展。对正处于结构调整和升级的关键阶段，如何增强技术创新能力，提高技术创新效率，已经成为我国电子信息制造业发展面临的主要问题。那么，对技术创新效率进行科学、系统的评价，发现技术创新效率变动的深层次原因，制定相应的提升策略，对提高我国电子信息制造业技术创新效率、改善技术创新状况具有重要的意义。

近年来，国内外对产业技术创新效率的研究展开了丰富的研究，在静态维度，采用DEA方法分析技术创新效率［1-5］，在动态方面，运用Malmquist指数法研究产业技术创新效率［6-10］，另一部分则采用随机前沿面(SFA)方法定位产业技术创新效率［11-13］。此外，指标体系法也得到了广泛的应用［14-15］。本文从区域和子行业维度，测评我国电子信息制造业的技术创新效率，探析区域间和子行业间技术创新效率差异的原因，总结变化规律，分析区域技术创新效率是否存在“追赶效应”。研究有利于优化我国电子信息制造业科技创新投入机制，构建不同区域、子行业间科技创新互动机制，提高创新资源投入使用和产出效率，缩小区域和子行业间技术创新效率的差异水平，对制定技术创新提升策略，提高电子信息产品的技术含量和国际竞争力，都具有一定的借鉴作用。

二、电子信息制造业技术创新现状与问题分析

(一)现状分析

改革开放后，我国电子信息制造业获得了飞速发展，在国民经济中的地位也愈显突出。2010年新一代信息技术产业被国务院批准成为国家未来重点发展的七大产业之一。

1.技术创新投入层面

我国电子信息研究领域对人才投入的重视程度逐渐加强，科技活动人员逐年增加，至2008年已达37.34万人，年均增幅21%，其中科学家和工程师所占比例较高，2004-2008年每年占科技活动人员的比例为72%。在2004-2010年间，电子信息制造业科技活动经费筹集额不断增长，2009年由于金融危机在总量上有所下滑，但其后在经济复苏和产业结构调整的大环境下，科技活动经费逐步增长，至2010年已达72289亿元，而R&D经费内部支出在金融危机后加快增长，2010年达689.98亿元。

2.技术创新环境层面

(1)政府对电子信息制造业的发展不仅提供政策扶持，也提供资金支持。2004年政府对电子信息制造业科研活动投资8.4亿元，至2010年已达30.1亿元，年均增幅60%。

(2)金融机构对电子信息制造业技术创新的支持力度增强，但受宏观经济环境和产业政策等因素的影响，2007-2008年出现了大幅下滑，其余时间均表现出增长趋势，至2010年科技活动经费中金融机构的资金达62.4亿元。

(3)2010年电子信息制造业中企业资金投入630亿元，年均增长率28%。企业拥有R&D机构的数量不断增加，2010年电子信息制造业拥有R&D机构1652个，是2004年的两倍。

(4)信息化水平代表区域信息化建设程度和电子信息制造业发展的基础环境，采用信息化发展指数(IDI)来测量，如表1。“十五”期间和“十一五”期间我国信息化指数年均增长速度分别为16.61%和12.45%，根据国际划分标准，我国的信息化水平已处于世界平均水平。

3.技术创新产出层面

(1)专利情况。2004-2010年我国电子信息制造业专利申请年均增长速度超过34%，2010年专利申请数46385件。2010年我国电子信息制造业拥有的有效专利数41229件，2004-2010年间年均增长速度超过56%。

(2)新产品(NP)情况。2010年我国电子信息制造业NP产值134.77亿元，NP产值率24.17%，见表2。2004-2010年，电子信息制造业的年均NP产值率约为23%，这说明了电子信息产品更新换代周期短、速度快的特征。

表1 2001-2010年全国信息化指数

表2 2004-2010年电子信息制造业NP情况

(二)问题分析

1.资金来源结构失衡

政府对产业发展的支持大都是政策性的，资金支持力度有限，只限于重点的技术领域和重点企业。市场机制和资本市场不完善、R&D风险大等原因导致我国电子信息制造业的企业从金融机构获取的支持资金较少，大多数企业只能依靠资金积累支持R&D，如表3。

表3 2004-2010年电子信息制造业科技活动资金来源结构 %

2.地域发展不均衡

我国电子信息制造业在技术创新的投入、发展环境、产出等维度，都表现出了区域性发展的失衡。我国电子信息制造业在创新环境方面(见表4)和信息化水平方面(见表5)，都呈现出了较大的差异。

表4 2010年电子信息制造业技术创新地域差异情况

表5 2010年不同区域IDI指数

3.创新意识不强

我国电子信息制造业企业技术创新意识仍不强，大都处于模仿创新的阶段。小企业由于缺乏技术创新能力，多数采用完全模仿创新的方式，大中型企业同样缺乏自主创新的意识。如表6显示，电子信息制造业拥有的R&D机构与产业内企业的数量相差甚远，2004-2010年间平均每10.56个企业才拥有一个R&D机构。

表6 2004-2010年电子信息制造业R&D机构的情况

三、指标设计和研究方法

(一)指标设计

对技术创新效率的研究，多数从投入产出的角度，采用与技术创新活动相关的人力资源和资金资本，近似地表示技术创新投入，这是因为许多研究表明创新投入强度、规模与技术创新具有较高的相关性［16］。当然，在具体的指标选择上不尽相同，在人力资源方面有科学家和工程师、科技活动人员、R&D人员等，在资金投入方面有科技活动经费筹集额、科技活动经费内部支出、R&D经费内部支出、NPD经费、技术改造经费、技术引进经费、消化吸收经费等。

根据Schumpeter的创新理论，技术创新是一种经济行为，只有应用于商业化阶段才能称之为创新［17］。因此以专利作为创新的产出是不合理的，近年来许多关于技术创新效率的研究，将NP和技术市场成交情况，作为技术创新的商业化产出指标。技术创新产出一般包括三部分：①专利情况，包括(发明)专利申请数、(发明)专利拥有量等；②技术市场成交情况，包括技术市场成交合同数/额等；③NP情况，包括NP数量、NP产值、NP工业增加值、NP销售收入、NP出口收入等指标。

结合我国电子信息制造业技术创新特点，以及考虑技术创新的环境的影响作用，构建指标体系，见表7。

表7 电子信息制造业技术创新效率评价指标体系

考虑到技术创新产出的迟滞性，综合先前的研究，时滞t设为1，并对NP产值以2000年为基期的工业品出厂价格指数进行平减，对R&D内部经费支出、NP出口销售收入等指标，以2000年为基期按照实际GDP指数平减，平减指数见表8。

表8 2000-2010年平减指数

(二)研究方法

本文采用数据包络分析(DEA)模型阐释静态的电子信息制造业技术创新的相对效率效率，运用Malmquist生产率指数评价生产率变动、效率变动和技术变动。DEA模型即为(3)和(4)中投入产出变量选择为(xt,yt+1)，在此不再进一步解释［10］。

Fare等(1989)仿照Fisher理想指数的构造方法，利用Caves等(1982)关于t期和t+1期的Malmquist数量指数的几何平均数，构建了从t期到t+1期的测算生产率变化的Malmquist生产率指数M(xt+1,yt+1,xt,yt)：

其中，Dt(xt,yt)和Dt(xt+1,yt+1)分别指以t期的技术为参考技术(即以t期的数据为参考集)，t期和t+1期的决策单元的距离函数；Dt+1(xt,yt)和Dt+1(xt+1,yt+1)指以t+1期的技术为参考技术(即以t+1期的数据为参考集)，t期和t+1期的DMU的距离函数。进一步有以下函数：

求解Malmquist生产率指数的距离函数Dt(xt,yt)、Dt+1(xt+1,yt+1)、Dt(xt+1,yt+1)和 Dt+1(xt,yt)可以采用基于投入的规模收益不变(Constant Return to Scale，CRS)的DEA模型。求解Dt(xt,yt)的基于输入的DEA模型见模型(3)。

求解Dt+1(xt+1,yt+1)与之相似，需将模型(3)中的t替换为t+1。求解Dt(xt+1,yt+1)基于输入的DEA模型见模型(4)。

求解Dt+1(xt,yt)与之相似，需将模型(4)中的t和t+1互换。其中，和分别表示在t期内的第j个DMU的第i种投入和第r种产出；和分别表示在t+1期内的第j个DMU的第i种投入和第r种产出。

四、实证分析

考虑到数据的可得性，选取《中国高技术统计年鉴》中电子信息制造业及各子行业、各省(市)的技术创新投入产出数据作为数据来源，时间年限为10年，即技术创新投入(I)选择的时间跨度为2000-2009年，技术创新产出(O)的时间跨度为2001-2010年。对于内蒙古、海南、宁夏、西藏、青海、新疆6个地区，电子信息制造业规模较小，且数据缺失较多，故将此区域剔除。限于篇幅，未给出分区域、分行业的基本统计数据。

(一)静态效率分析

分别利用CCR和BCC模型，从分行业和分地区两个角度，测度2009-2010年我国电子信息制造业技术创新的相对效率，见表9。电子信息制造业相对综合技术创新的“技术效率”(TE)的全国平均水平为0.686，TE总体水平不高。TE为1的DMU有8个，技术创新投入产出效率处于DEA前沿面，要素投入充分发挥了作用。TE最低的地区为辽宁，其效率值仅为0.062。结果表明2010年我国大部分地区电子信息制造业的TE处于较低水平，创新资源利用程度不高。2010年纯技术效率(PTE)均值为0.730，有效的DMU有9个，总体上电子信息制造业在技术创新资源利用程度不高。规模效率(SE)为1的地区数量有10个，说明这些地区技术创新的产出和投入是成比例增加的，在投资规模上相对效率较高。

表9 电子信息制造业技术创新效率

在东、中、西部有效性的比较中，只有东部地区的TE为1，表明东部地区电子信息制造业的技术创新是DEA有效的，处于前沿面之上。中部和西部地区的PTE为1，但SE分别为0.598和0.791，因此，中西部地区的技术创新无效主要是由规模无效引起的，见表10。

表10 2009-2010年东、中、西部电子信息制造业技术创新效率结果

电子信息制造业十大子行业中只有广播电视设备制造业、电子计算机整机制业和计算机整机制造业的TE为1，说明2010年这三个子行业技术创新活动处于DEA有效状态。TE最低的子行业为办公设备制造业。SE小于1且规模收益递减阶段的子行业包括通信设备制造业、电子器件制造业和电子元件制造业，其特点是发展较早，且是基础性行业，见表11。

表11 2009-2010年各子行业技术创新效率结果

根据“投影定理”分析，冗余说明了创新资源的浪费和流失，未能转化为价值形态。在技术创新非DEA有效的16个区域中，2地区存在专利申请量不足，13地区NP产值不足；所有非DEA有效地区都存在NP出口销售收入的不足，说明我国电子信息产品的国际竞争力较弱；5地区R&D内部经费支出的冗余量；13地区技术引进、改造、消化吸收经费支出冗余，9地区科研机构冗余，8地区R&D活动人员全时当量冗余，说明资源投入并未得到最大程度的利用。在行业分析中，电子器件制造业、电子元件制造业、家用视听设备制造业是投入冗余和产出不足最多的子行业，主要是由于这些产业属于电子信息产品制造业的基础类产业，发展较早，现已处于产业成熟阶段，技术创新难度大且市场竞争激烈。限于篇幅，为给出具体的投影值。

(二)动态效率分析

2001-2010年我国电子信息制造业的技术创新活动Malmquist指数及其分解指标的变化情况，见图1。北京等21个省市技术创新效率变动(TFP)指数大于1，提高幅度呈现出极强的地域差异，其中以湖南、广西、重庆、安徽、上海的TFP提高幅度最为显著。通过分析，导致TFP提高的主要推动因素是技术进步(TC)，在上述地区中，辽宁和四川两个地区的TFP提高，均是TC的贡献，技术效率变动(TEC)无作用；北京、河北等13个地区TFP提高是TC和TEC提高共同作用的结果；吉林、黑龙江、福建、江西、湖北和甘肃6个地区TFP的提高，TC起推动作用，TEC则起阻碍作用。

图1 不同区域技术创新TFP及分解

电子信息制造业技术创新TFP指数小于1的省市有天津(-6.3%)、江苏(-0.2%)和贵州(-1.9%)三个地区，TFP在研究期间内出现了下降，其中天津下降的幅度最大，主要原因是规模效率变动(SEC)的大幅下降，导致了TEC的降低，但TC指数却是上升的；江苏省和贵州省TFP下降的主要原因是PTEC和SEC下降共同作用下TEC降低的结果。

如图2表示，在2001-2010年间，我国电子信息制造业TFP以年均22.4%的速度增长，增长速度较快。TFP是由TEC与TC的乘积得到的，因此技术效率和技术进步是推动技术效率的两个主要因素。我国电子信息制造业TC指数年均增长19.2%，而TEC年均增长仅2.7%。而造成技术效率增长缓慢的主要原因是SEC，在研究期间内大多数年份SEC小于1，表明规模报酬的减少。

图2 不同年份技术创新TFP及其分解

由表12可知，在研究期间内东、中、西部TFP都大于1，其中以中部TFP提高幅度最大，达到29.0%，东、西部分别提高11.9%和16.2%。中部TFP的提高是TC和TEC共同作用的结果，其中TEC的提高得益于SEC的上升；东部得益于TC的贡献，TEC无推动作用；西部TC提高的同时，TEC有所下降，阻碍了TFP的提高，主要原因是SEC的下降。

表12 三大区域技术创新TFP变化及其分解

在规模收益可变(VRS)条件下电子信息制造业技术创新PTE动态分析如表13所示，北京、天津等在研究期间内的70%的PTE都为1，这些地区的技术创新活动大多数年份是DEA有效的，处于生产边界上，只有陕西省在研究期间PTE都小于1，说明其创新活动在生产可能性边界内部，创新资源没有得到充分利用。2005-2006年间和2007-2008年间我国电子信息制造业技术创新PTE较低，且有效区域的数目相对较少，这可能受全球金融危机的影响，新产品的出口状况不佳。总体而言，PTE有效的地区中部居多，说明了我国中部地区电子信息制造业技术创新活动较为活跃。

表13 基于VRS的各省(市)技术效率动态变化

此外，本文对2001-2010年间在生产可能性边界的地区以及子行业技术创新效率的动态变化进行了分析，在此不一一列出。

(三)区域收敛性分析

我国电子信息制造业技术创新效率存在较大的区域性差异，但是否存在收敛性，即不同区域的电子信息制造业的技术创新效率是否会渐趋同，需要对技术创新TFP进行收敛性检验，以判断是否存在收敛趋势。收敛性性分析主要有δ收敛和β收敛，本文试图探析落后或水平低的地区技术创新效率能否赶上技术创新效率高的地区，也就是判断是否存在“追赶效应”，因此选择绝对β收敛分析。绝对收敛检验通常用增长率对常数项和初始水平进行回归分析，方程为

式中：gi分别代表一段时间内第i个省份的技术创新TFP的平均增长率；YiO则分别代表第i个省份TFP的初始水平。如果系数估计值β显著为负，则表示存在绝对收敛，反之不存在收敛或发散。

由表14可知，无论在全国范围，还是在东、中、西部的范围内，β均为负值且通过显著性检验，说明全国、东部、中部和西部的电子信息制造业技术创新效率存在绝对收敛趋势，即我国不同区域的电子信息制造业技术创新效率会达到相同的稳态水平。

表14 区域收敛分析结果

五、结果讨论与启示

(一)静态评价结果与启示

根据电子信息制造业技术创新效率静态评价的结果，可将DMU分为四类区域。

1.技术&规模有效(R1)

技术有效且规模有效的地区包含8个地区，其中北京、天津、广东、重庆属于经济实力和产业发展水平较高的地区，为高水平有效地区，聚集着电子信息领域重点发展项目的国家级产业园，如北京有集成电路产业园、通信产业园等，天津有片式元件产业园、集成电路产业园等，广东有显示器件产业园、视听产品产业园、家用电子产品产业园，重庆有金凤电子信息产业园等，依托产业园吸引大量的科技人才形成了比较完整的产业链，这些地区凭借雄厚的科技实力，合理有效的创新资源投入，成为电子信息领域的领军者，发挥科研实力与产业发展水平高的优势，提升其产品的国际竞争力；黑龙江、安徽、云南、甘肃由于产业发展水平有限，属于低水平有效地区，产业基础薄弱，尚处于产业发展的初始阶段，区域产业政策的支持是必不可少的，发展优势产业，不能盲目追求发展速度和规模，避免陷入技术或规模无效的状态。

子行业中广播电视设备制造业、电子计算机整机制造业、电子计算机外部设备制造业三个子行业是技术&规模有效(R1)，这些行业都是伴随着我国经济的快速发展和巨大的市场需求而成长起来的。但这些子行业的企业中大部分是由外资拥有或控制，因此对于内资企业来说，持续的技术创新是在激烈竞争的市场中生存和发展的唯一手段，政府应该在产业政策上给予内资企业一定的支持，鼓励其创新行为。

2.技术有效&规模无效(R2)

技术有效&规模无效(R2)子行业有通信设备制造业、雷达及配套设备制造和办公设备制造。雷达及配套设备制造业主要涉及的是国防工业，追求技术有效性是必然的。我国通信设备制造业和办公设备制造业发展起步较晚，国内中高档市场为外国品牌所占有，如手机的主要品牌有诺基亚、摩托罗拉、三星等，复印机的主要品牌有佳能、东芝、京瓷等，因此主要策略是在保持技术有效性的前提下扩大行业规模。

3.技术无效&规模有效(R3)

这类地区主要有福建和贵州，其中贵州是片式元件的主要生产地之一，其特点是小型企业居多，从事的是低附加值产品的生产，自主创新能力较弱；急需解决的问题是产业升级，调整产业结构，淘汰技术落后的企业。政府必须在税收扶持、金融扶持、知识产权的保护等方面对这些地区予以照顾，促进产业结构的升级和调整，鼓励技术创新，将企业做强做大。

4.技术无效&规模无效(R4)

这类地区主要有河北、辽宁等14个地区，主要原因是技术创新资源配置效率低，导致创新资源存在大量的冗余无法转化为有效的技术创新产出，创新资源浪费和流失严重。江苏、浙江、辽宁是外资企业聚集区，企业规模较小，技术创新能力弱，承接的主要是附加值较低的OEM产品，此外，大都有国家级电子信息产业园，如山东的(青岛)通信产业园和家用电子产品产业园，浙江(杭州)的计算机与网络产品产业园、(宁波)集成电路产业园等。对于拥有电子信息产业园，技术无效且规模无效，其发展策略主要是依托电子信息产业园优势，发挥产业集聚的规模效应和技术扩散，提高技术创新资源的配置效率，实现各地区优势产业的技术升级和产业升级。就行业来讲，原理也是如此。

我国目前电子信息领域的产业园有31个，涉及全国多数省市，通过产业集群，能够降低集群中单个企业的平均成本，扩大区域电子信息制造业的规模效应和技术扩散，提高产业集群所在区域的无形资产。但应认识到产业集群在一定程度上造成了创新要素的拥挤效应，形成了要素投入的冗余，降低了技术创新效率。因此加强电子信息产业园的建设主要是在扩大产业规模效应的同时，加强创新要素投入的管理，提高创新投入要素的配置效率，避免由于产业集群导致的拥挤效应［18］。

(二)TFP分析与收敛性

我国电子信息制造业技术创新TFP主要是由技术进步推动的，规模效率却成为了阻碍因素，因此在鼓励技术进步的同时，根据地区特征，调整产业发展规模，兼顾规模效应和外围效应。此外，建立区域间的互动机制，包括人才交流、技术交流、资金流动等，使投入冗余地区的创新资源向稀缺、低水平地区流动，加强学习与吸收，缩小差距，实现区域间产业的均衡和协同发展。另一方面，鼓励企业间的M&A行为，为之提供政策和资金支持，依靠市场机制淘汰技术落后的企业，实现产业结构的调整和升级。

收敛分析表明，我国电子信息制造业技术创新效率逐渐趋向稳态，但由于经济发展水平和产业发展水平的不同，地区差异明显，因此技术创新效率趋同说明区域之间存在着相互学习、相互吸收的趋势，这有利于缩小区域间的发展差异。值得指出的是，区域发展的不均衡导致技术创新资源向较好的地区流动，初期可以带动本区域电子信息制造业的快速发展，提升创新水平，但如果市场导向机制不完善，随着资源的涌入，会导致出现创新资源过剩、技术创新效率低的状况，不利于产业的整体发展。因此应该鼓励电子信息领域的科技人员向产业发展较为落后的地区转移，一方面增加落后地区的人才数量，提高人力资本的质量，另一方面减少产业发展发达地区的人才冗余，实现高水平人力资源的优化配置。落后地区制定优惠的产业投资政策，吸引资金，这也实现了减少发达地区资金冗余，实现技术创新资金投入的优化配置，同时增加了落后地区资金来源渠道，保证技术创新活动的持续性。

我国电子信息制造业技术创新不仅是要在技术方面有所突破，而且要在制度和创新环境有所改善和提高。电子信息制造业的技术创新需要完善的法律、法规和产业政策体系的支撑，如果没有良好的市场环境、完善的技术创新投融资机制、知识产权保护体制、人才的培养机制等，技术创新成果就很难实现商业化，更不可能实现技术的产业化。总之，提升我国电子信息制造业的技术创新效率，应强化以下几个方面：①建设区域电子信息制造业的互动机制；②建立政府对技术创新的奖励和扶持机制；③建立技术创新的投融资机制；④健全人才培养机制；⑤加强电子信息产业园的建设；⑥扩大市场需求推动技术创新等。

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