李玄浩 秦青

【摘 要】中低技术产业（制造业）是指技术密集度较低的产业，这些产业通常受到同样的、明显有异于高技术产业（制造业）的因素驱动，因此实践中把制造业除高技术制造业之外的部分统称为中低技术产业（制造业）。本文针对中低技术产业的创新问题展开研究，首先对所选指标进行了解释，然后基于2001-2015年我国24个中低技术行业的面板数据，量化分析了中低技术产业的创新活动，并使用DEA模型，测度了中低技术产业的技术创新效率得到了一些有益的结论。

【关键词】R&D;投入；创新效率；DEA模型

引言

随着知识经济的兴起，创新成为许多国家和地区在制定经济政策中的热词，但于此同时，对“创新”的片面理解和误解也越来越常见。在许多相关政策制定者眼中，技术含量高的高技术产业才就代表着创新，于是所以高技术产业成为就成了 “宠儿”，受到各方面重视。但与高技术产业受各方重视相比，技术含量较低的中低技术产业的价值容易受到忽视。

我国自二十世纪80年代改革开放以来，经济高速发展取得了举世瞩目的成就，近年来国家大力提倡“大众创业、万众创新”，积极实施“中国制造2025”，制造业水平迅速提升，航天工业、高铁技术等走向世界，我国也成为世界第一制造业大国。但于此同时，中国仍是一个有大量农业和低技术、低学历人口的发展中国家，中低技术产业（Low- and- medium technology：LMT）仍是工業体系的主体，2015年我国出口货物总价值中排名前三的品类（纺织纱线，织物及制品；服装及衣着附件、鞋类；家具及其零件）均为中低技术制造业产品， 2010年到2015年，中低技术产业平均贡献了80%以上的制造业利润和80%以上的制造业就业岗位，显然，中低技术产业的发展和创新水平将直接影响我国制造业的整体质量[1]。

但从当前情况看，中低技术产业的创新能力较为薄弱，不但行业自主创新能力匮乏，而且政府关注度低，企业融资和贷款环境不利，使行业处于低水平、同质化竞争格局，靠扩大产能、压低成本打价格战，盈利艰难，难以应对经济新常态下的生存压力[2]。为了提升中低技术产业创新水平，有必要对我国中低技术产业的创新特征做深入分析，测度和比较不同产业的创新效率，厘清影响创新的关键要素，为政府部门完善创新政策提供参考。

一、中低技术制造业范围界定及数据来源

（一）1R&D;强度与产业技术分类

一般而言，制造业中的不同行业具有不同的技术含量（或技术密集度），不同技术含量的行业通常遵循不同的发展路径，为方便分析，有必要根据技术含量对制造业做进一步细分。1986年，世界经贸组织（OECD）选择13个成员国1979～1981年有关数据，以R &D;经费强度为划分标准，将《国际标准行业分类》中22个制造业部门划分为高技术（high- tech）、 中技术（medium- tech）和低技术（low- tech）三个产业类别[1]。

随着知识经济的迅猛发展，创新的方式变得越来越多种多样，之前的标准和分类与高速发展的经济间出现了矛盾。OEC D于2001年根据21位成员国1991～1997年的平均R &D;经费强度（R &D;经费占产值和增加值比重）对制造业的技术分类标准进行了修订[1]，将制造业重新划分为高技术（high- tech）、中高技术（medium- high- tech）、中低技术（medium- low- tech）和低技术（low- tech）四个产业类别。低技术产业、中低技术产业的概念虽然与高技术产业同时出现在OECD的文件和资料中，但受到的关注程度却远低于后者。

（二）我国中低技术产业的界定

由于我国制造业起步较晚，和近代的特殊历史原因导致制造业分布不均，同时国内对产业分类的研究起步相对较晚。最初，由于我国的技术产业创新特征不明显，导致我国学者曾试图借鉴国外的产业分类界定方法这一设想失败。此后，我国学者又试图以OECD确定的产业目录为依据，对照我国的国民经济产业分类，试图找出与之类似的部门，在此基础上参考相关专家的评判，对相关部门进行甄别与筛选，2002年7月，由国家统计局正式公布的《高技术产业目录》在很大程度上正是参考OECD的产业分类建立的[1]。我国《高技术产业目录》的确定，虽没有完全采用OECD的分类标准和结果，但在原理和实质上是与其相同的，且符合我国的基本国情。

由于我国在经济和工业发展上与部分OECD国家上有差距，在科技年鉴中也没有体现出中低技术产业的具体分类，仅在国内的一些学者的研究中有所提及，江剑、官建成以2003- 2005年的R &D;研发强度为指标，使用K- means 聚类分析方法对高、中、低技术产业进行划分[2]。张艳、苏秦、陈婷根据1999- 2004年制造业R &D; 经费投入强度，将制造业划分为高、中、低技术产业[3]。高洪成、王琳采用研发经费投入强度（R &D; 经费占主营业务收入比重）、研发人员综合素质（科学家与工程师人数占科技活动人员总数比重）、产品创新利润（新产品销售收入占主营业务收入比重）3个指标，将制造业分为高、中、低三类[4] 。这些产业划分主要应用于制造业，因此本文的研究也仅限于制造业。

按照国家统计局的官方口径，我国的高技术产业包括医药制造业、航空、航天器及设备制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表、信息化学品制造业除此之外，制造业中其他的产业均可归入中低技术产业，本文根据国家统计局的划分标准，将除了高技术产业外的制造业一律认为是中低技术产业，其中化学原料及化学制品制造业共包括基础化学原料制造、肥料制造、农药制造、涂料、油墨、颜料及类似产品制造、合成材料制造、专用化学产品制造及日用化学产品制造7个子行业，其中专用化学品制造行业包括化学试剂和助剂制造、专项化学用品制造、林产化学产品制造、信息化学品制造、环境污染处理专用药剂材料制造、动物胶制造、炸药火工及焰火产品制造和其他专用化学品制造8个细分领域，而信息化学品制造属于高技术产业，由于信息化学品制造业在化学原料及化学制品制造业中占据比例过小，所以本文将化学原料及化学制品制造业划分为中低技术产业（分类情况来自《中国工业统计年鉴》）；同样由于电气机械及器材制造业中大多数都不是高技术制造业，只有很少一部分（特高压设备、磁悬浮、线性电磁技术）涉及高技术制造业，所以本文将电气机械及器材制造业放入中低技术产业的目录里，中低技术制造业具体产业如表1.1。

二、我国中低技术产业创新效率测度与分析

（一）模型选择

在定量投入的条件下实现产出最大化是经济学的一个基本原则，技术效率就是对这一原则的反映和度量标准。数据包络分析（Data Envelopment Analysis：DEA）模型是在“相对效率评价”[5]模型基础上发展起来的，是用于评价多投入多产出的常用模型。

（二）我国中低技术制造业创新效率实证

1、指标选择

中低技术产业的技术创新作为一种生产活动，是多投入、多产出的复杂系统。为了测度该系统的生产效率，有必要综合投入和产出两个维度进行分析。评价指标体系选择：在投入指标方面，傅家骥（2006）以专利和创新费用分布、技术引进与消化吸收投资和技术改造投资等指标作为投入变量来衡量间接R &D;创新效率 [8] 。池仁勇、刘娟芳（2007）等认为资金和人力是衡量投入的重要指标所以将R &D;经费支出和R &D;活动人员作为衡量资金和人员的投入指标对创新活动进行分析[9]；曹勇等（2010）在通过对技术产业创新特点的分析，选择用技术引进消化吸收、改造费用，以及购买国内技术经费作为投入指标对非R &D;创新效率进行测度[10]。

在产出指标方面，专利产出、新产品产值是经常被采用的指标，江剑， 官建成（2008）认为，专利可以较好地衡量创新产出水平，能客观地反映出产业创新需求和创新能力[2]。郭兵（2014）认为专利能客观地反映出中低技术产业的原始创新能力与科技综合实力，而新产品产值是一种容易测量的显性研发产出指标，能反映出研发成果的商业化水平，所以选择选择专利产出、新产品产值等作为产出变量[11]。

因为技术创新系统是把投入的资金和人员转化为经济效益一个多投入、多产出的过程，结合国内学者的观点，在把握评价指标体系的可行性、可比性、可度量性和可操作性在数据来源的可靠性和完整性的基础上，本文选择了如下变量：

投入变量：本文主要考虑人员和经费和新产品三个投入指标。并分别选用“R &D;人员全时当量”、“R &D;经费”、“新产品开发费用”衡量研发人员投入与研发经费投入指标和新产品的经费投入。人员投入对于中低技术起来说是主要生产力，对任何产业的来说都是必不可少的重要因素。由于中低技术产业本身的科研能力较弱，研发人员的数量是其研发力量的集中体现，是中低技术产业研发的核心人力资本，考虑到数据的可获得性与客观全面性，本文选用“R &D;活动人员全时当量”作为衡量中低技术产业研发的人力投入指标。研发经费的投入直接反映了行业对技术创新的重视程度，而新产品开发费用则是一个行业将知识进行商业化转化的过程中对经费的投入情况，有助于反映企业的创新能力，所以本文选用“R &D;经费”和“新产品开发费用”作为资金投入指标。

产出变量：

本文选取“发明专利申请量”、“新产品销售收入”来反映创新研发的产出指标。对产业创新转化为商业成果最直观的表现形式便是专利和新产品，选择发明专利的原因：而专利作为产业创新研发阶段最直观的反映指标，且其数据容易获得，选择“专利申请数量”是因为所有的申请专利并不是都能成功转化为专利，而在专利研发的过程的消耗仍是R &D;投入，专利范围内的实用新型和外觀设计从定义上更多的属于工艺创新，不属于狭义上的技术创新，所以选择“专利申请数量”作为衡量中低技术产业创新能力的指标；创新的根本目的是为了赚取利益，用“新产品销售收入”作为衡量创新效率的产出标准的话，可以判断经济效益的产出以及投入资金的转化效率，用作衡量行业的创新效率。

第一阶段DEA分析结果：

本文选择从投入角度评价中低技术产业的创新效率，运用Deap- 2.1软件进行分析，计算2001- 2015年15年间我国中低技术产业创新效率，结果如表2.2所示。

由分析结果可知，我国中低技术产业创新效率整体比较高。

从表2.2我们可以看到，2001- 2015年我国中低技术产业综合技术创新效率的平均值为0.868，技术效率与规模效率的平均值分别为0.941和0.923，纯技术效率高于规模效率，纯技术效率值高表明产业制度的完善与管理水平较高，符合我国中低技术产业的特点。

同行业间的研发水平有差距但不明显。我们可以看到24个中低技术制造业的技术效率水平相差不大，其中烟草制品业、纺织服装、服饰业技术效率均为1，这主要是因为烟草制品业和纺织服装、服饰业是一个技术高度成熟、产业链完整的行业，对创新投入的利用率较高。

为了更清晰地分析行业的技术效率，如表2.3本文将产业24个中低技术制造业行业按综合技术效率值0.6- 0.8，0.8- 0.9，0.9- 1的范围划分为技术效率较低、中、高三个层次。处于高效率的行业有10个，行业占比仅为41.67%。处于中低效率的行业数高达9个，占据整个产业的近37.5%。进一步表明我国中低技术产业研发水平较高，应进一步受到政府的重视。

3、结论与建议

随着，随着经济全球化进程的加快以及知识经济的到来，我国提出了“中国制造2025”计划，希望到建国100年的时候把我国从“制造业大国”建设成为“制造业强国”，而作为我国制造业主体的中低技术产业就必须受到应有的重视。中低技术产业大多属于工业化初期的传统产业，直接研发强度很低，容易被人忽视。但是，中国目前依然是一个发展中国家，工业化进程还远远没有结束，中低技术产业的历史使命远未终结。

从产业竞争的角度来讲，高技术产业不一定“高”，低技术产业不一定“低”。 “老干妈”辣椒酱作为一种在国人餐桌上常见的调味料的同时“老干妈”辣椒酱远销世界多个国家和地区，深受各国人民的喜爱。同样从事服装销售行业，意大利和法国的时装品牌并没有特别的高技术，只是通过不断地款式创新，不断进取，享誉全球。

我国的中低技术产业应该主动引进西方的先进技术和工艺，参考成熟行业的做法和思路，努力进取，尽快“消化”以后形成自己的技术优势，提升产品质量和工艺，降低成本尽快缩短和发达国家行业之间的差距。

目前，以中国的现有发展状况想在中低技术产业进行革命性的创新基本没什么可能，也没有太大必要，所以需要维持现在的渐进式创新，让企业运用经验和技术对现有产品和工艺进行改善，以期在竞争日趋激烈的市场上占得先机。

政府应积极引导企业、高校、科研机构的互相配合，让有研发能力且研发能力较强的单位如：高校、科研院所等由政府出面组织配合企业解决一些行业中共性问题，同时鼓励大学和科研机构的科技成果在转化时向中低技术产业进行倾斜。

由政府或行业管理者构建公共服务平台，共享相关信息，促进市场、资金、研发机构、不同产业间的高效对接，有效解决信息不对称的问题。充分发挥各行业协会的作用，对行业内的共性问题进行解决，积极组织和推动中低基础产业产学研相结合。

（河南科技大学数学与统计学院，河南 洛阳 471023）

参考文献：

[1]国家统计局科技统计司编译.技术创新统计手册

[2]江剑，官建成.中国中低技术产业创新效率分析[J].科学学研究，2008，26（6）.

[3]张艳，苏秦，陈婷.基于面板数据的制造业国际R&D;溢出及生产率增长途径分析[J].科技进步与对策，2010，3.

[4]高洪成，王琳.高中低技术产业范围界定标准探析[J].科技进步与对策，2012，13.

[5]Kirner E.Innovation paths and the innovation perfor-mance of low-technology firms： An empirical analysisof German industry[J]. Research Policy，2009，38（5）.

[6]Charnes A，Cooper W，Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units[J].European Journal Operational Research，1978（2）.

[7]Banker R D，Charnes A，Cooper W W.Some models for the estimation of technical and scale inefficiency in data envelopment analysis[J].Management Science，1984，30.

[8]杨武，高俊光，傅家骥.基于技术创新的技术标准管理与战略理论研究[J].科學学研究，2006（6）.

[9]池仁勇，刘娟芳，张宓之，等.中低技术产业创新效率研究--基于我国大中型工业企业面板数据的实证[J].科技进步与对策，2014（16）.

[10]曹勇，苏凤娇，赵莉. 技术创新资源投入与产出效率的关联性研究：基于电子与通讯设备制造行业的面板数据分析[J].科学学与科学技术管理，2010，31（12）.

[11]郭兵.中低技术制造业技术创新效率的行业比较研究[J].科学学与科学技术管理，2014，35（5）.

作者简介：

李玄浩（1989—），男，河南洛阳人，河南科技大学硕士研究生，研究方向：中低技术产业创新统计。

秦青（1973—），女，河南洛阳人，博士，河南科技大学副教授，研究方向：统计综合评价。