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基于速度特征的先进制造业追赶态势评价研究

2022-06-17刘诗瑶杨仲基

科技与管理 2022年1期
关键词:先进制造业评价体系

刘诗瑶 杨仲基

文章编号:1008-7133(2022)01-0001-09

摘要:及时掌握先进制造业追赶态势,对实现产业追赶和持续发展具有重要作用。本文基于生态学的态势理论,分析先进制造业追赶“态”和“势”,构建先进制造业追赶态值评价指标体系,采用熵值法对产业追赶态值进行静态评价,再引入物理学思想,采用速度特征评价方法,对先进制造业追赶势值进行动态评价。以2011—2020年我国5个先进制造业为实证对象,从纵向产业维度与横向时间维度对产业追赶态势进行对比分析,得出如下结论:从产业维度来看,各产业追赶态势呈现明显差异化,部分产业呈现聚集性;从时间维度来看,多数产业追赶态势变化幅度与趋势不同,但少数产业间存在相同规律性。基于以上研究结论,对实现我国先进制造业追赶提出相关的对策建议。

关键词:先进制造业;追赶态势;速度特征;评价体系

DOI:10.16315/j.stm.2022.01.002

中图分类号: F425

文献标志码: A

Research on catch-up situation evaluation of advanced manufacturing

industry based on speed characteristics

LIU Shi-yao,YANG Zhong-ji

(School of Economics and Management, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150040, China)

Abstract:Grasping the catch-up situation of advanced manufacturing industry plays an important role in realizing the catch-up and sustainable development of the industry. Based on the ecological situation theory, this paper analyzes the advanced manufacturing industry catch-up “state” and “potential”, builds the evaluation index system of advanced manufacturing industry catch-up state value, evaluates the static state value of industry catch-up using entropy method, and then introduces physics thinking to dynamic evaluate advanced manufacturing industry catch-up potential value using speed characteristics evaluation method. Taking five advanced manufacturing industries in China from 2011 to 2020 as an empirical study, this paper makes a comparative analysis of the industry catch-up situation from vertical industry dimension and horizontal time dimension, and draws the following conclusions: Under industrial dimension, the catch-up situation of each industry presents obvious differences, and some industries show aggregation; Under time dimension, the variation range and trend of catch-up situation of most industries are different, but a few industries have the same regularity. Based on the above research conclusions, relevant countermeasures and suggestions are put forward to realize China's advanced manufacturing industry catch-up.

Keywords:advanced manufacturing industry; catch-up situation; speed characteristics; evaluation system

近年來,随着中美贸易摩擦不断加剧,以美国为首的西方国家对我国先进制造业核心技术进口限制的范围不断扩大,以试图延缓我国先进制造业追赶态势,增加其竞争优势。面对西方国家在先进制造业领域给予的严峻挑战和激烈的竞争,加快我国先进制造业持续创新发展已成为深入贯彻实施国家创新驱动发展战略的必然选择。现有研究表明,我国虽在少数产业实现了对先发国家的追赶,处于技术领导者位置,如高铁产业[1-2],但绝大多数先进制造业在产业结构与核心技术能力等方面仍与技术领先国家存在差距[3-4],在关键技术、关键材料、关键设备等方面存在严重的缺失问题[5],产业发展仍处于追赶状态[6]。因此,厘清先进制造业发展现状,预测先进制造业发展趋势,明晰先进制造业追赶态势,对我国实现制造强国战略目标具有重要指导意义。

先进制造业追赶态势是基于生态学的态势理论对产业追赶问题的研究。态势理论认为一切生物单元均具有“态”和“势”2种属性:“态”是指当前所处的状态,反映的是积累结果;“势”是指目前的趋势,反映的是未来的发展潜力[7-8]。先进制造业追赶态势评价是先进制造业作为后发产业在对先发产业追赶过程中,所处的当前追赶状态以及对未来发展趋势的综合判断。

在现有研究中,学者们选取不同的评价指标与方法对产业追赶状态与趋势进行研究。在评价指标方面,专利作为先进制造业技术水平与趋势的主要评价指标,已有较多学者构建专利评价指标体系运用科学计量方法对产业追赶态势展开研究,如冯志刚等[9]基于知识产权使用费数据,从进口和出口两方面对国际技术贸易格局进行研究,并探究我国的竞争地位与竞争强度;初钊鹏等[10]通过分析专利申请与应用数据,太阳能产业的竞争格局与发展趋势展开研究;蔡霖等[11]选取专利数据研究智能媒体技术的发展趋势与演变;郑思佳等[12]以专利表征技术评估集成电路领域的竞争态势。由于技术水平只是产业发展状态的一部分,因此少数学者在专利指标的基础上,进一步扩展了指标体系的维度,如石博等[13]选取研发资源、环保管理、财务优势、科技政策衡量“态”属性,选取研发产出、绿色绩效、风险管理、绿色运营衡量“势”属性;孙冰等[7]将创新主体态势机制的衡量分为愿景、力量与知识3个维度,并划分4个态势阶段;罗晓梅等[14]从技术、生产、市场、环境4个维度对新兴老年科技制造业的竞争态势进行评价,其中每个维度再划分为“态”属性和“势”属性的指标;张一进等[15]从市场价值、规模、影响、网络价值评价平台企业的“态”属性,从经营、营销、技术创新以及网络价值评价“势”属性,而且进一步增加了“态”与“势”的中间界面,并用中介传递功能来衡量。

在评价方法方面,一些学者主要采用定性评价方法,如Merfeld等[16]采用四阶段德尔菲法对共享汽车产业的应用前景进行分析;董耿林等[17]将SWOT和AHP分析法相结合,对广东省电力装备产业的竞争态势展开评价。另一些学者采用定量评价方法,如程钧谟等[18]基于AHP层次分析法构建后发企业追赶能力的评价指标体系[18];张一进等[15]谋采用熵值法与突变级数法相结合对企业发展态势进行评价;赵丹琪等[19]运用组合赋权方法,对我国高技术产业的竞争力及比較优势进行评价;彭志敏等[20]采用客观赋权法熵值法与耦合协调度模型对交通运输业与旅游业的融合态势的区域差异展开研究。

综上所述,目前学者虽对产业追赶态势已展开大量研究,但仍存在以下不足:在评价指标方面,现有研究对产业发展的“态”属性和“势”属性区分不明显,指标的选取对产业发展现状和未来趋势的评价准确性不足;在评价方法方面,多数学者单从专利分析方法衡量产业技术追赶态势并不能全面展现产业整体追赶情况,产业的追赶问题实际上是后发产业与先发产业技术和市场差距不断缩小的过程[21-22],市场空间的扩大也是追赶的重要表现形式;其次,定性评价方法对于产业追赶问题的探讨存在主观性过强的弊端,无法客观地体现出追赶过程的数据变化,而定量评价方法中,学者们普遍采用静态评价方法对时间序列数据进行评价,其结果存在一定的关联性,即上一年度的评价结果可能会对下一年度的评价结果产生影响,静态评价方法难以体现产业追赶的趋势[23]。为弥补现有研究的不足,本文对先进制造业追赶态势进行研究,先构建产业追赶态值评价指标体系,采用熵值法对产业追赶态值进行静态评价,再借鉴已有研究[23-24],采用速度特征的动态评价方法,在时间维度将物理学中“速度”、“加速度”以及“合力”的概念引入到对产业追赶态值的变化速度状态与变化速度趋势的评价当中,综合得出产业追赶势值,结合追赶态值与追赶势值分析先进制造业追赶态势,明确产业发展现状与趋势,并提出先进制造业相关发展建议,为促进产业高质量发展与实现制造强国战略目标提供理论与实践参考。

1研究设计

1.1研究对象选取

先进制造业通常是指应用先进的技术、工艺、材料等要素,充分体现先进生产力发展方向的制造业总称。目前,我国政府并未对先进制造业发布明确的行业分类标准,学术界也未有统一的划分。因此本文将《中国制造2025》规划纲要中提出的重点发展领域,根据《国民经济行业分类》(GB/T4754—2017)的划分标准,找到重点发展领域的行业分类号,并且考虑到数据的可得性,将《中国科技统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》的行业分类也转化为行业分类号,将重点发展领域的行业分类号与年鉴中的行业分类号进行对应,找到重叠的部分,经过上述处理,可整理出新一代信息产业、生物医药及高性能医疗器械产业、专用设备制造业、汽车制造业、铁路船舶航空航天和其他运输设备制造业5个产业作为先进制造业的代表产业,并将其作为本文的研究对象。

1.2研究数据来源

本文研究数据来源于《中国科技统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》。由于2011年统计年鉴的统计范围由之前的主营业务收入500万元及以上的工业企业变为2 000万元及以上,因此本文将数据时间定为2011—2020年,部分缺失数据运用SPSS补充缺失值的方法进行填充。

1.3先进制造业追赶态值评价的理论分析及评价指标体系构建

1)先进制造业追赶态值评价的理论分析。分析评价先进制造业追赶态值,应从产业追赶的基本理论出发。根据投入产出理论[25],认为先进制造业追赶状态是产业追赶能力的外在表现,而能力是基于对异质性资源的合理利用[26],充足的创新资源积累是产业追赶的基础,属于“投入”范畴;先进制造业追赶效果是产业在技术和市场上实现对领先国家的双重追赶,技术领先与市场空间挤压是产业追赶的最终目标,属于“产出”范畴;此外,事物的发展离不开所处环境的影响,先进制造业所处的产业环境能够为产业追赶创造空间,是产业成功将投入转化为产出的保障[27]。由此构建的“投入—产出—环境”分析框架,以期为评价先进制造业追赶态值提供理论支撑。

资源基础。学者普遍将创新资源分为人力、物力和财力3个方面[28-29]。追赶能力越强的产业往往占据越多的创新资源,雄厚的资源基础更有利于产业以更快的速度、更好的质量实现追赶,进而持续积累与获取创新资源,形成良性循环。人力资源作为技术创新的重要载体,是产业追赶过程中攻克技术难关的重要力量;物质资源和财力资源是提供产业持续追赶动力的基础,合理配置异质性的创新资源能够充分提高创新投入的效用,加快创新资源转化为有价值的技术,促进产业创新产出。

技术产出与市场表现是后发产业基于创新资源所开展一系列创新活动后所表现出的效果和效率。专利作为技术产出的重要表现形式,是衡量产业追赶状态的主要维度之一,技术产出的数量越多、质量越高,表明后发产业对领先产业的技术追赶程度越高,产业追赶状态越好;市场作为衡量产业追赶状态的另一重要维度,是产业实现市场追赶的主要评价标准,后发产业在市场上的收益和增长率越高,表明对先发产业的市场空间挤压程度越高,技术市场化率越高。

产业追赶是一种风险性的行为,作为风险补偿,政府应扮演好产业追赶“维护者”的角色,政府通过财政补贴对产业技术创新项目提供资金,能够直接增加产业创新资源并分担创新风险、降低研发成本[30],从环境侧促进产业技术升级,推动产业追赶进程。

2)评价指标体系构建。依据先进制造业追赶态值评价的理论分析并参考文献[31]和[32]的研究,按照科学性、可操作性等指标体系的构建原则,从资源基础、技术产出、市场表现、政策保障4个维度构建包含4个一级指标、8个二级指标的先进制造业追赶态值评价指标体系,如表1所示。

1.4评价方法模型构建

1)熵值法。采用客观赋权方法熵值法确定各指标权重,保证权重的真实性和客观性,再对先进制造业追赶态值进行评价。首先对数据进行非负化处理,同时为避免求熵值时对数无意义,需要进行数据平移处理,设共存在c个评价对象,d项评价指标,xij表示第i个评价对象的第j项评价指标值,数据处理如式(1)所示:

x+ij=xij-min(xij)max(xij)-min(xij)+1。

(1)

计算第j项指标下第i个评价对象所占比重,如式(2)所示:

pij=xij∑ci=1xij。(2)

計算第j项指标的熵值,其中k=1ln(c),如式(3)所示:

ej=-k∑ci=1pijln(pij)。(3)

计算第j项指标的熵权,如式(4)所示:

wj=1-ej∑dj=1(1-ej)。(4)

计算各评价对象综合得分,如公式(5)所示:

Ri=∑dj=1wj·pij。(5)

2)速度特征法。由熵值法可计算出先进制造业追赶“态”属性的评价值,在此基础上,采用速度特征动态评价方法,计算追赶态值的速度变化状态与速度变化趋势,再综合计算出先进制造业追赶“势”属性的评价值。

假设先进制造业追赶态值在[tj,ti+1]时间内的变化速度为vij,可得变化速度时序信息矩阵,如式(6)所示:

V=[vij]c×d=R12-R11t2-t1…R1(d+1)-R1dtd+1-tdRc2-Rc1t2-t1…Rc(d+1)-Rcdtd+1-td。(6)

当vij=0时,表示被评价对象在相邻2个时间点变化速度不变,处于稳定发展阶段;当vij>0时,表示被评价对象处于上升阶段;当vij<0时,表示被评价对象处于下降阶段。

假设被评价i对象在指定时间段[tj,ti+1]内变化速度状态为均速变化,基于多时段信息集模型,对象i的变化速度状态评价值可用积分形式表现,如式(7)所示:

siv(tj,tj+1)=∫tj+1tj[vij+(t-tj)×(vi,j+1-vij)/(tj+1-tj)]dt。(7)

通过变化速度状态值的正负,可说明被评价对象的变化速度状态升降性质。为进一步计算被评价对象的变化速度趋势,构建变化加速度模型,如式(8)所示:

aij=0,tj+1=1vi,j+1-vijtj+1-tj。tj+1>1(8)

通过变化加速度模型,构造变化速度趋势测度修正模型,如式(9)所示:

φ(aij)=ε1+e-aij。(9)

其中,e-aij表示速度变化的聚集效果,该函数能通过被评价对象的变化速度趋势对变化速度状态做出奖罚的修正,更合理地反映被评价对象追赶势值的变化情况。

当aij=0时,φ(aij)=1,表示被评价对象的变化速度状态没有改变,因此不进行变化速度趋势奖励或惩罚,同时根据特殊值法可求得ε=2;

当aij>0e-aij∈(0,1),φ(aij)>1,即被评价对象的变化速度趋势对变化速度状态给予奖励;

当aij<0e-aij∈(1,+∞),φ(aij)<1,即被评价对象的变化速度趋势对变化速度状态基于惩罚。

将经典力学中牛顿第二定律∑F=kma原理应用到动态综合评价中,设k=1,φ(aij)=a,综合追赶态值的变化速度状态与变化速度趋势,最终构成被评价对象追赶势值的动态评价函数,如式(10)所示:

Yjv=siv(tj,tj+1)×φ(aij)。(10)

为表示[tj,ti+1]时段内先进制造业追赶势值的整体变化情况,依据物理学中“合力”思想可求,如式(11)所示:

Y=∑n-1j=1Yjv。(11)

当Y>0时,表示先进制造业追赶势值在[tj,ti+1]时段内整体呈现加速增长或减速增长趋势。其中:

φ(aij)>1时,为加速增长;φ(aij)<1时,为减速增长。当Y<0时,表示追赶势值在

[tj,ti+1]内整体呈现加速下降或减速下降趋势,其中φ(aij)>1时,为加速下降;φ(aij)<1时,为减速下降。当Y=0时,表示追赶势值在[tj,ti+1]內整体平稳。

2实证分析

2.1先进制造业追赶态值

根据式(1)~(5)计算出新一代信息产业、生物医药及高性能医疗器械产业、专用设备制造业、汽车制造业、铁路船舶航空航天和其他运输设备制造业5个产业在2011—2020年追赶态值,结果如表2所示。

由表2可知,我国5个先进制造业的追赶态值呈现明显差异。具体来看,新一代信息产业追赶态值始终高于其他四大产业,处于领先地位,从2011—2020年追赶态值逐年波动增长。汽车制造业与专用设备制造业追赶态值低于新一代信息产业,追赶态值波动较小,产业发展较为稳定,排名始终处于第2、3位。生物医药及高性能医疗器械产业与铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业排名较为靠后,其中在2018年以前生物医药及高性能医疗器械产业追赶态值与铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业追赶态值差距较小,自2018—2020年,生物医药及高性能医疗器械产业与铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业追赶态值之差增大。

2.2先进制造业追赶势值

根据式(6)~(7)计算出先进制造业追赶态值的变化速度状态,结果如表3所示。

根据式(8)-(9)计算出先进制造业追赶态值的变化速度趋势,结果如表4所示。

由表3可知,我国这5个先进制造业的变化速度状态siv(tj,tj+1)均有正值和负值,当siv(tj,tj+1)为正值时,说明产业在该时间段内处于发展状态;当siv(tj,tj+1)为负值时,说明产业在该时间段内处于退缩状态。

由表4可知,当产业变化速度趋势φ(aij)>1时,说明该时间段内产业变化速度呈现加速趋势;当产业变化速度趋势φ(aij)<1时,说明该时间段内产业变化速度呈现减速趋势。

基于上述计算结果,根据式(10)~(11)计算出先进制造业各年度的追赶势值以及综合值,结果如表5所示。

对比分析表3~5结果可知,从整体来看,我国5个先进制造业的追赶势值呈现不同的变化情况。新一代信息产业的变化速度状态值siv(tj,tj+1)>0,变化速度趋势值φ(aij)>1,追赶势值综合值>0,说明新一代信息产业整体呈现加速增长趋势,即产业每年的增长幅度越来越大,且幅度的增长量越来越多,追赶势头良好;生物医药及高性能医疗器械产业、铁路船舶航空航天和其他运输设备制造业的变化速度状态值siv(tj,tj+1)<0,变化速度趋势值φ(aij)>1,追赶势值综合值<0,说明这2个产业虽在发展,但发展的整体趋势表现为加速下降,即产业每年的增长幅度越来越小,且幅度的减少量越来越多,追赶势头不佳;专用设备制造业的变化速度状态值siv(tj,tj+1)>0,变化速度趋势值φ(aij)<1,追赶势值综合值>0,说明专用设备制造业发展整体呈现减速增长趋势,即产业每年的增长幅度越来越大,但幅度的增长量越来越少,追赶势头虽不如新一代信息产业,但好于其他3个产业;汽车制造业的变化速度状态值siv(tj,tj+1)<0,变化速度趋势值φ(aij)<1,追赶势值综合值<0,说明汽车制造业的发展整体呈现减速下降趋势,即产业每年的增长幅度越来越小,但幅度的减少量也越来越少。用先进制造业追赶势值矩阵图可表示为,如图1所示。

从各个产业横向时间对比来看,新一代信息产业除2012—2014年变化速度状态siv(tj,tj+1)呈负值,其余年份均为正值,表明新一代信息产业整体发展势头强劲,并不是因为某一年份的追赶态值突然增长,而是追赶态值始终保持着平稳的增长,分析其原因,我国经济社会各个领域均不断向信息化、数字化方向发展,政府出台大量政策扶持产业发展,同时国内巨大的市场需求空间也为新一代信息产业的发展提供了强大动力。我国以华为为代表的信息技术企业在过去数年间不断加大技术研发投入,吸纳世界各国技术人才,提高基础研发能力,在产业内多个行业进行战略布局,我国的第五代信息技术在新一轮科技革命的竞争中已经处于领导位置。

汽车制造业在2017年以前变化速度状态siv(tj,tj+1)均为正值,自2017—2020年,变化速度状态siv

(tj,tj+1)降为负值,变化速度趋势φ(aij)则呈现波动变化。分析其原因,我国汽车制造业前几年得益于国家政策的大力扶持,为产业创新发展营造了良好的环境。但近几年来,我国汽车制造产业研发人员数量减少,政府补贴力度下降,国际市场竞争加剧,产业市场回报力降低,多种因素抑制了产业变化速度状态的增长。

生物医药及高性能医疗器械产业与专用设备制造业的变化速度状态与汽车制造业相反,其中专用设备制造业在2015年以来,生物医药及高性能医疗器械产业在2017年以来,变化速度状态值siv(tj,tj+1)均从负值变为正值,且变化速度趋势φ(aij)逐渐稳定在数值1以上。分析其原因,我国这2个产业的发展起步较晚,虽然国家的产业政策大力支持,但由于基础研发实力薄弱,技术积累不足,且产品研发周期长,因此之前一直处于减速状态。近几年,产业研发经费投入与研发人员数量大幅增长为产业追赶注入强大动力,产业变化速度状态值逐渐提升,发挥势头逐渐转好。

铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业的变化速度状态值siv(tj,tj+1)与变化速度趋势值φ(aij)均呈现波动变化。由于行业的特殊性,研发人员数量明显少于其他4个产业,研发投入也主要依赖国家政策补贴。我国高铁产业虽追赶态势良好,但除高铁外其他运输设备制造依旧处于后发位置。

3研究结论与对策建议

3.1研究结论

本文基于生态学的态势理论,对先进制造业的追赶态势展开评价研究。构建先进制造业追赶态值评价体系,采用熵值法与速度特征动态评价方法对我国新一代信息產业、生物医药及高性能医疗器械产业、专用设备制造业、汽车制造业、铁路船舶航空航天和其他运输设备制造业5个先进制造业的追赶态值与势值进行综合评价。结合物理学思想,分析研究期内的各个产业追赶态值的变化速度状态与变化速度趋势及各产业间的变化差异,得出如下主要结论:从产业维度分析,各产业追赶态势整体呈现明显差异化,部分呈现聚集性,产业追赶态值较为稳定,追赶势值则增减程度均有不同,除新一代信息技术产业与专用设备制造业的追赶态值与势值均为正值以外,其余3个产业的追赶态值为正,追赶势值为负;从横向时间维度分析,各产业的追赶态势变化普遍不同,但个别产业间存在相同的规律性。新一代信息产业保持加速增长态势,始终领先于其他产业发展,生物医药及高性能医疗器械产业与专用设备制造业追赶态势表现为先减后增,逐渐扭转产业发展下滑形势,追赶势头渐入佳境。

3.2对策建议

本文基于静态动态相结合的评价方法,对我国5个先进制造业追赶态势进行综合评价,发现我国先进制造业发展尚有不足,据此提出相关的产业发展对策建议:

1)政府应加强数字技术的创新发展,大力培育数字产业的技术竞争优势。“十四五”期间,我国新一代信息技术产业发展的重点方向之一是“数字产业化”,应充分发挥其引领与辐射作用,带动数字产业群体性突破发展。政府应加快数字产业基础设施的建设与开放,引导培育科技型数字企业,鼓励形成研发机构和数字平台的协同创新模式,快速积累数字技术高质量专利,加快突破性创新成果产出。

2)加快先进制造业数字化转型,促进数字技术对先进制造业的赋能发展,推动先进制造业把握数字技术变革窗口期。智能制造作为中国实现战略强国的关键路径,应深化数字技术与先进制造技术的融合程度,增加数据作为创新发展新要素,利用数字技术感知前瞻技术与市场需求变化趋势,出台包容性、支持性的产业数字化发展政策,为先进制造业追赶提供新动能,实现落后产业的增速追赶。

3)相关政府部门应依据不同产业的追赶态势,实施差异化、动态化的发展政策,有利于加快各个产业对领先国家的追赶进程。首先,保持新一代信息技术产业的发展态势,继续扩大研发投入、加强各创新主体间交流与合作,在保持领先的同时扩大比较优势;其次,针对专用设备制造业要通过颁布相应的发展政策扩大市场需求,抑制产业追赶速度减慢的态势,为专用设备制造业发展注入新动力,使其从追赶状态转为领先状态;最后,对于生物医药及高性能医疗器械产业、汽车制造业、铁路船舶航空航天和其他运输设备制造业,政府应明晰各个产业人才短缺情况,优化学科布局,引导人才培育与发展方向并广泛吸纳世界各国创新人才,积极不断的向产业输送优质技术人才。由于产业发展态势不佳,政府应加大对产业发展的保护力度,鼓励企业开展基础研究工作,提高原始创新能力,培育一批具有核心竞争力的“链主”企业,引导产业发展。

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收稿日期: 2021-10-18

基金項目: 黑龙江省哲学社会科学规划项目(20JYC154)

作者简介: 刘诗瑶(1996—),女,硕士研究生;

杨仲基(1989—),男,讲师,博士,硕士生导师.

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