基于创新价值链的我国制造业创新效率外溢效应研究

赵 磊

(上海社会科学院 应用经济研究所,上海 200030)

在创新价值链理论的基础上对我国制造业创新活动进行细分,把我国制造业创新活动分为科技产出、物化产出以及价值产出3个环节,并运用DEA模型对我国制造业3个环节的创新效率进行测算,同时构建经济基础空间权重矩阵,运用空间误差模型和空间杜宾模型对我国制造业3个环节创新效率的空间外溢效应及价值链外溢效应进行实证分析。得出以下结论:我国制造业无论是分行业还是分区域普遍存在科技产出环节及价值产出环节创新效率较高,而物化产出环节创新效率较低的情形;就我国制造业各环节创新效率的空间外溢效应而言,我国制造业科技产出效率、物化产出效率以及价值产出效率都表现出显著的空间外溢效应;我国制造业各环节创新效率的价值链外溢效应实证结果表明,科技产出效率与物化产出效率、物化产出效率与价值产出效率之间都表现出明显的价值链外溢效应,而科技产出效率与价值产出效率之间没有形成明显的价值链外溢效应。

关键词创新价值链;制造业;创新效率;外溢效应

0 引言

近年来,随着新经济地理学理论的不断发展,学者们就空间因素对经济增长的影响进行了深入研究,新经济地理学认为区域经济增长不仅取决于劳动、资本及外生技术等要素投入,还与邻近区域的经济增长息息相关,空间外部性对地区经济增长起着重要促进作用。既然区域经济增长存在空间外溢效应,那么区域创新活动也应该存在空间外溢效应。在创新活动中,各个创新主体之间存在密切联系,每个创新主体都会受到相邻区域内其它创新主体的影响。当创新主体所在区域地理位置较近或者经济特征相似时,创新主体之间的相互影响会更加明显,这就是创新活动的空间外溢效应。如今越来越多的学者开始对创新活动的空间外溢效应进行研究,创新空间外溢效应已成为研究创新问题的一个新方向。而在制造业创新过程中,制造业企业的创新能力不仅取决于自身实力,还取决于不同区域各创新主体之间的合作。因此,在对我国制造业创新活动进行研究时,需要对我国制造业创新活动的外溢效应展开深入探讨。

已有研究大多将制造业创新活动视为一次投入产出过程,对不同区域制造业创新效率的外溢效应进行了大量研究,但是,现有研究很少关注制造业创新价值实现过程中各环节创新效率的空间外溢效应及价值链外溢效应。因此,本文将在创新价值链理论的基础上,将我国制造业创新活动进行细分,运用空间计量模型对我国制造业各环节创新效率的空间外溢效应及价值链外溢效应进行实证研究,从而对我国制造业各环节创新效率的外溢效应进行综合评价,为提升我国制造业创新效率提供科学可靠的实证依据。

1 文献综述与理论分析

1.1 创新外溢效应文献综述

外溢效应是创新活动的重要特征,相比于其它经济活动,创新活动更依赖于知识外溢,大多数创新主体都是通过创新活动的外溢效应获取新知识和新技术。国外学者对于创新外溢的研究较早,Krugman[1]认为知识溢出与地理距离存在密切关系,地理距离越远,知识溢出的成本也就越大。Audretsch[2]对高校知识溢出与企业位置之间的关系进行了研究,发现高校知识溢出直接决定了企业位置的选取,企业为了从高校创新活动中获取知识溢出,倾向于将企业建立在离高校地理位置较近的区域。同时,由于大部分企业都倾向于建在高校附近,因此,企业在高校及科研机构附近形成了一定的集聚经济效用,企业不仅可以从高校获取知识溢出,还可以从其它企业获取知识溢出。Ponds[3]对知识溢出与创新活动之间的关系进行了研究,发现技术外溢受地理距离影响较大,而产学研等创新主体的合作不仅受到地理距离的影响,还与区域创新网络建设有着密切关系。

国内学者大多从创新溢出对区域创新能力的影响以及高校创新溢出对企业创新能力的影响两个方向进行研究。余泳泽等[4]对我国区域创新活动的外溢效应进行了实证研究,将区域创新活动分为知识创新、科研创新以及产品创新3个环节,发现我国区域创新活动的3个环节都存在空间外溢效应。李勇刚[5]对我国35个大中型城市的高校创新外溢效应进行了研究,结果显示高校空间集聚有利于高校进行创新合作,从而显著提升高校创新外溢效应,对区域创新能力及区域经济增长有促进作用。黄奇等[6]对我国工业企业技术创新效率的外溢效应进行了研究,结果表明我国东部地区工业企业技术创新效率的外溢效应比较明显,而中西部地区工业企业技术创新效率的外溢效率较弱。冷建飞等[7]对我国工业全要素生产率的空间外溢效应进行了研究,发现知识资本对东部地区工业全要素生产率的外溢效应比较明显。于志军[8]运用空间杜宾模型、空间滞后模型及空间误差模型对我国高校不同环节创新效率的外溢效应进行了研究,他在选择空间权重矩阵时不仅考虑了地理距离因素,还考虑了经济基础及人力资本等因素,结果显示我国高校各环节创新效率均存在空间外溢效应。冯冰[9]对我国高技术产业创新效率的外溢效应进行了研究,认为我国高技术产业创新活动中技术研发效率和技术转化效率不仅存在空间外溢效应,还存在价值链外溢效应。

综上所述,现有文献从不同角度研究了创新活动的外溢效应,为本文研究思路提供了一定借鉴。现阶段关于我国制造业创新效率外溢效应的研究还较少,因此,研究我国制造业创新效率的外溢效应具有一定的理论意义与实践价值。综合以上国内外学者的研究成果,本文将在既有研究的基础上,对我国制造业创新活动进行细分,运用空间计量模型对我国制造业各环节创新效率的外溢效应进行研究。

1.2 理论分析

1.2.1 制造业创新效率评价体系

创新价值链理论是创新理论与价值链理论相结合的产物,是价值链理论的延伸。创新价值链理论对创新的价值实现过程进行细分,把创新过程分为创意产生、创意转换以及创意传播3个环节,详细阐述了创新过程中3个环节的内在关系。本文把创新价值链理论运用到我国制造业创新活动中,对我国制造业创新的价值实现过程进行细分,将我国制造业创新视为一个多投入、多产出、多环节的活动。我国制造业创新价值实现过程的第一个环节为科技产出环节,科技产出环节的投入就是创新活动的初始投入,包括研发人员与研发资金等,科技产出则包括新工艺、新方法以及新技术等,通常用专利申请授权数等指标进行衡量。在得到科技产出之后,需要对科技产出进行物化,将科技产出变为有形产品,也就是物化产出环节。在物化产出环节,新工艺、新方法以及新技术将作为补充投入,物化产出通常用工业总产值等指标进行衡量,企业生产规模与生产制造能力在物化产出环节尤为重要。但是,将科技产出变为有形产品并不是创新价值实现过程的最终环节,企业需要将有形化的产品推向市场,实现创新的经济价值,也就是价值产出环节,在这一环节工业总产值将作为补充投入。只有实现创新的经济价值,才可以提高企业经济效益,获取更多利润,从而加大创新初始投入,实现我国制造业可持续创新发展。

图1制造业创新价值实现过程

对于我国制造业创新活动而言,科技产出环节是核心,物化产出环节是基础,价值产出环节是关键,实现创新价值是目标。在对我国制造业创新效率进行评价时,需要在综合考量各个环节影响因素的前提下,对我国制造业创新活动的各个环节创新效率进行评价。只有对科技产出环节创新效率、物化产出环节创新效率以及价值产出环节创新效率进行综合评价,才能找出我国制造业创新低效的根本原因,从而提高我国制造业自主创新能力。因此,基于创新价值链视角对我国制造业创新效率进行评价,针对性更强,研究结论更有价值。

1.2.2 我国制造业创新效率外溢效应分析

外溢效应是技术创新的一个重要特征,大量创新成果都通过创新的外溢效应流向其它非创新主体,创新的外溢效应也是经济能够持续增长的根本原因。但是,随着各创新主体合作程度的不断加深,创新的外溢效应不仅表现为各区域之间的空间外溢效应,还表现为创新价值实现过程中各环节的价值链外溢效应[4]。本文在创新价值链理论及创新生产模型的基础上,构建具有内生创新能力的生产模型。

F(X,I)=AeαtXβIγ

(1)

在式(1)中,A代表了一个地区的生产条件,α表示外部技术条件,X表示创新活动中的要素投入,β表示创新要素的投入弹性,I表示技术创新能力,γ表示技术创新产出弹性[4]。根据创新价值链理论,本文将我国制作业创新价值实现过程分为科技产出(K)、物化产出(U)以及价值产出(V)3个环节,每个环节具有不同的创新投入要素,科技产出环节及价值产出环节主要依靠资金及人力投入,物化产出环节主要依靠生产技术投入。设定科技产出环节的创新要素为k,物化产出环节的创新要素为u,价值产出环节的创新要素为v,则式(1)可以表示为:

F(X,I)=AeαtXβI(K,U,V)=AeαtXβI(k,u,v)

(2)

假设我国制造业创新价值实现过程各环节产出与要素投入呈简单的线性关系:

Ki=λki

Ui=μui

Vi=θvi

(3)

在式(3)中,λ为科技产出系数,μ为物化产出系数,θ为价值产出系数。在我国制造业创新价值实现过程中,科技产出、物化产出以及价值产出3个环节相互联系,有较强的关联性。因此,在创新价值链外溢效应的基础上,假设科技产出环节、物化产出环节以及价值产出之间满足一定的空间技术关系。

Ki=φ(Ui,Uj)

Ki=η(Vi,Vj)

(4)

在式(4)中,假设φ函数和η函数都满足非递减的凸函数性质,也就是说,科技产出环节、物化产出环节以及价值产出环节都存在正向外溢效应。同时,对i个体分析最优化结果,得到式(5)。

(5)

其中,K0表示科技产出环节原有的知识存量[4]。对式(5)的方程组进行求解,通过计算可以得到一组基于比较静态分析的最优解,最优解如式(6)所示,下标数字表示相应函数中不同参数的偏导数。

(6)

同时还满足:

(7)

通过数理模型推导可以看出,创新活动中各环节创新效率的外溢效应不仅包括空间外溢效应,还包括价值链外溢效应。价值链外溢效应是指我国制造业创新价值实现过程中科技产出环节、物化产出环节以及价值产出环节之间表现出的外溢效应。比如,科技产出环节是我国制造业创新活动的第一个环节,科技产出效率的提高有利于物化产出效率和价值产出效率的提高。同时,物化产出效率和价值产出效率的提高会通过市场反馈机制对科技产出效率形成影响,在一定程度上提升科技产出效率。至此,创新价值链理论为深入研究我国制造业创新效率外溢效应提供了理论依据。

2 研究方法

2.1 数据包络分析法(DEA)

参考已有研究,本文选取数据包络分析法(DEA)对我国制造业各环节创新效率进行测算及评价。相比于其它方法,数据包络分析法(DEA)作为非参数评价方法在评价投入产出问题时有诸多优势。首先,数据包络分析法(DEA)可以对多投入多产出问题进行系统测量;其次,数据包络分析法在分析投入产出问题时,不需要假设函数形式,也不需要对评价指标赋予权重,运算简便,可操作性较强;最后,数据包络分析法在研究投入产出问题时,对指标单位要求较低,各指标单位可以不一致。本文将运用数据包络分析法中的CCR模型,对我国制造业各环节创新效率进行测算。

2.2 空间计量模型

空间误差模型是空间计量中的常用模型之一,空间误差模型(SEM)认为空间交互效应是由误差项导致的,也就是随机冲击导致了区域间空间溢出效应[10]。空间误差模型具体形式如下:

Yit=α+βXit+ci+μt+νit

(8)

空间杜宾模型是空间误差模型和空间滞后模型的一般形式,也是空间误差模型、空间滞后模型以及空间杜宾模型3个模型中唯一一个可以得到无偏系数估计的模型,可以更好地研究空间外溢效应[11]。空间杜宾模型的具体形式如下:

(9)

在式(8)和式(9)中,Yit表示第i个界面单位在t时间的内生变量值,Xit表示第i个界面单位在t时间的外生变量值,β表示解释变量的回归系数,Wij表示n×n阶空间权重矩阵的构成元素,εit表示随机干扰项并服从独立分布,ciμi分别表示空间特定效应和时间特定效应,λ表示空间相关误差的参数,ρ表示空间自回归系数,一般在-1~1之间,用来反映相邻被解释变量之间的相互影响程度,θ为解释变量的空间自回归系数。

2.3 空间权重矩阵

选取合适的空间权重矩阵是空间计量分析的基础,为了更全面地分析我国制造业科技产出效率、物化产出效率以及价值产出效率的空间外溢效应,本文构建经济基础空间权重矩阵:

(10)

(11)

其中,Wijd为地理距离空间权重矩阵,表示样本考察期间第i省份的GDP均值,Y表示样本考察期间各个省份GDP的均值,表示由各个省份GDP均值组成的对角矩阵[12]。同时,本文对矩阵Wije进行标准化处理,使每一行矩阵元素之和为1,得到矩阵Wij'e

经济基础空间权重矩阵的含义是如果一个省份GDP均值占所有样本GDP均值的比重较大,那么这个省份对邻近省份的空间影响程度也就较大,经济基础空间权重矩阵体现出不同省份之间的相互影响存在差异[13]

3 指标选取与数据来源

3.1 创新效率评价指标选取

根据创新价值链理论,本文将我国制造业创新价值实现过程分为科技产出、物化产出及价值产出3个环节,虽然3个环节相互联系,但是,由于每个环节有着自身特点,因此,在对3个环节创新效率进行评价时,需要对3个环节的投入产出选取不同指标。

在对科技产出效率进行评价时,本文选取R&D人员全时当量、R&D经费内部支出、企业办研发机构数以及仪器和设备原价4个指标作为科技产出环节的投入指标,以专利申请数以及新产品开发项目数作为科技产出环节的产出指标。

在对物化产出效率进行评价时,由于科技产出环节的产出将作为物化产出环节的投入,因此,本文选取专利申请数、新产品开发项目数、新产品开发经费支出、引进技术经费支出以及购买国内技术经费支出5个指标作为物化产出环节的投入指标,以工业总产值作为物化产出环节的产出指标。

在对价值产出效率进行评价时,由于物化产出环节的产出将作为价值产出环节的投入,因此,本文选取营业费用、工业总产值两个指标作为价值产出环节的投入指标,以新产品销售收入以及利润作为价值产出环节的产出指标。

表1我国制造业创新各环节投入产出指标

集合名称变量名称科技产出环节投入R&D人员全时当量R&D经费内部支出企业办研发机构数仪器和设备原价物化产出环节投入专利申请数新产品开发项目数新产品开发经费支出引进技术经费支出购买国内技术经费支出价值产出环节投入营业费用工业总产值科技产出专利申请数新产品开发项目数物化产出工业总产值价值产出新产品销售收入利润

3.2 创新效率外溢效应指标选取

根据我国制造业各环节创新效率的自身特点,本文对科技产出效率、物化产出效率以及价值产出效率的外溢效应分别选取不同变量进行分析,各环节创新效率外溢效应控制变量如表2所示。

表2我国制造业各环节创新效率外溢效应控制变量

创新环节变量符号 控制变量科技产出U物化产出效率V价值产出效率C人力资本水平G政府投入水平B人均科研经费F外商直接投资物化产出K科技产出效率V价值产出效率D企业规模F外商直接投资En环境规制价值产出K科技产出效率U物化产出效率C人力资本水平D企业规模I营业费用

表2中,各省份科技产出效率、物化产出效率以及价值产出效率可测算得到。同时,用平均受教育年限衡量人力资本水平[14],用政府资金占R&D经费内部支出的比例对政府投入水平进行衡量[15],用R&D经费内部支出与R&D人员全时当量的比值衡量人均科研经费,用实际利用外资规模指标对外商直接投资进行衡量,选取区域制造业总产值与企业单位数的比值衡量企业规模,选取各省份工业污染治理投资强度衡量环境规制强度[16],营业费用则用各省规模以上制造业营业费用衡量。

3.3 数据来源

在对各环节创新效率进行测算时,由于创新活动中投入与产出之间存在一定的时滞性,因此,本文创新活动投入与产出的滞后期定为一年,投入指标为2009-2013年数据,产出指标为2010-2014年数据[17]。在对创新效率外溢效应进行实证分析时,各省份科技产出效率、物化产出效应及价值产出效率可测算得出,均为2010-2014年数据,其余控制变量数据也为2010-2014年数据。为了提高本文实证结果的科学性与可靠性,本文指标选取均来自于《中国科技统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国工业经济年鉴》以及国家统计局、科技部等官方网站。

4 实证分析

4.1 我国制造业各环节创新效率测算

为了更全面地评价我国制造业各环节创新效率,本文将从分行业及分区域两个角度对我国制造业科技产出效率、物化产出效率以及价值产出效率进行测算。

4.1.1 我国制造业分行业各环节创新效率测算

在对我国制造业分行业科技产出效率、物化产出效率以及价值产出效率进行测算时,本文选取我国有代表性的10个制造业行业,分别为食品制造业,纺织业,文教体育用品制造业,医药制造业,通用设备制造业,专用设备制造业,交通运输设备制造业,电气机械及器材制造业,通信设备、计算机及其它电子设备制造业,仪器仪表制造业。实证结果如表3所示。

表3分行业科技产出效率物化产出效率及价值产出效率(2010-2014年均值)

序号 行业科技产出效率均值物化产出效率均值价值产出效率均值1食品制造业0.6770.4600.5832纺织业0.6170.4220.7283文教体育用品制造业1.0000.3500.7374医药制造业0.8470.1430.8035通用设备制造业0.7790.1700.6346专用设备制造业0.8370.1400.6897交通运输设备制造业0.8360.1390.9968电气机械及器材制造业0.7730.1610.7529通信设备、计算机及其它电子设备制造业0.8820.1680.96410仪器仪表制造业0.8670.1180.770

由表3可以看出,我国制造业各行业普遍存在科技产出效率和价值产出效率较高而物化产出效率较低的情形。整体来看,我国制造业科技产出效率最高,价值产出效率低于科技产出效率,高于物化产出效率。从分行业我国制造业创新效率结果可以看出,以医药、专用设备、交通运输、通信、计算机及电子设备以及仪器仪表制造业为代表的相关行业在科技产出环节以及价值产出环节创新效率较高,而在物化产出环节创新效率较低。物化产出环节创新效率较高的是以食品制造业及纺织业为代表的低端制造业,而以医药、专用设备、交通运输、通信、计算机及电子设备以及仪器仪表为代表的制造业物化产出环节的创新效率仅为0.2左右,这些行业在物化产出环节上存在较大问题,物化产出效率有较大提升空间。对我国制造业10个代表行业各环节创新效率进行测算可以发现,我国制造业当前存在物化产出效率较低的问题,物化产出效率较低已经成为制约我国制造业创新能力进一步提升的重要因素。

4.1.2 我国制造业分地区各环节创新效率测算

本文运用DEA模型对我国内地30个省份制造业的科技产出效率、物化产出效率及价值产出效率进行测算和评价,由于西藏部分指标缺失,故将西藏略去。实证结果如表4所示,我国制造业大部分省份科技产出效率与价值产出效率较高,物化产出效率普遍较低。通过对不同省份的科技产出效率进行比较发现,我国制造业科技产出效率较高的省份大多分布在京津冀、长三角以及珠三角区域,东部省份科技产出效率明显高于中西部省份。但是,也可以发现,制造业科技产出效率的高低并不完全与当地经济发展水平相一致,中西部地区的安徽、四川、贵州等省份的科技产出环节综合技术效率也较高。而在物化产出环节,物化产出效率较高的省份普遍位于中西部地区,而经济发展水平较高的东部省份物化产出效率普遍较低,其中,京津冀、长三角以及珠三角区域的物化产出效率明显低于中西部省份。由价值产出效率5年均值可以看出,我国大部分省份制造业价值产出效率较高,只有山西、辽宁、云南、甘肃以及宁夏5个省份的价值产出效率低于0.6,处于较低水平。通过数据可以看出,我国制造业价值产出效率较高的省份大多分布在经济发展水平较高的地区。

表4各省份科技产出效率物化产出效率及价值产出效率(2010-2014年均值)

序号省份科技产出效率均值物化产出效率均值价值产出效率均值1北京0.9830.2200.9382天津0.9120.2881.0003河北0.5870.7230.6674山西0.6930.4880.4735内蒙古0.3881.0000.7966辽宁0.6880.5330.5887吉林0.8560.9390.6828黑龙江0.7550.4590.8109上海0.9110.1780.96910江苏0.7660.2920.76711浙江0.9530.2650.91612安徽1.0000.3080.73213福建0.6310.3570.71214江西0.5940.8070.76215山东0.5940.4230.77216河南0.5090.6380.77117湖北0.6860.3970.70818湖南0.7460.3790.82919广东0.9520.3060.72520广西0.7680.8420.66421海南1.0000.7570.71722重庆0.9520.2810.96623四川0.9910.4750.61124贵州1.0000.5330.75925云南0.6300.5720.58326陕西0.7690.4160.96327甘肃0.6250.5610.53128青海0.3511.0000.70729宁夏0.8660.5520.53630新疆0.7520.8270.967

从分行业和分区域两个角度对我国制造业各环节创新效率进行测算发现,无论是分行业还是分区域,我国制造业都存在科技产出效率与价值产出效率较高,而物化产出效率较低的现象。在我国制造业创新活动中,大部分企业只注重专利等科技产出的数量,忽视了科技成果的物化。物化产出环节是我国制造业创新价值实现过程的重要组成部分,在我国制造业创新活动中,只有全面提高各环节创新效率,才能全面提升创新能力。因此,提高我国制造业物化产出效率对增强我国制造业自主创新能力具有至关重要的作用。

4.2 我国制造业各环节创新效率外溢效应研究

为了更好地分析我国制造业科技产出效率、物化产出效率及价值产出效率的外溢效应,本文首先运用Moran's I指数对各环节创新效率的空间相关性进行测算[18],我国制造业各环节创新效率的Moran's I指数如表5所示。

表5我国制造业各环节创新效率的Moran'sI指数

Morran's I20102011201220132014科技产出效率0.149**0.1240.166**0.186**0.136*物化产出效率0.124*0.1520.183*0.112**0.164价值产出效率0.1780.115*0.151**0.174**0.161**

注:******分别表示在1%、5%、10%的水平下通过了显著性检验

根据Moran's I指数及显著性结果可以看出,我国物化产出效率虽然空间相关性为正,但空间正相关程度较低,物化产出效率的Moran's I指数在2011-2014年没有通过显著性检验,而科技产出效率及价值产出效率空间正相关程度较高。

对我国制造业各环节创新效率的空间相关性进行测算后,本文将对我国制造业各环节创新效率的外溢效应进行实证分析。由于不清楚各个变量之间的空间相关关系,本文将运用空间误差模型以及空间杜宾模型分别对我国制造业各环节创新效率的外溢效应进行实证分析,经过豪斯曼检验,上述模型均采用固定效应模型,实证结果如表6所示。无论是空间误差模型还是空间杜宾模型,λ值和ρ值在经济基础空间权重矩阵下都为正,并且都通过了显著性检验,这表明我国制造业科技产出效率具有显著的空间外溢效应,一个区域的制造业科技产出效率与周边区域制造业科技产出效率息息相关。另外,从实证结果可以看出,无论是空间误差模型还是空间杜宾模型,物化产出效率对科技产出效率的影响都显著为正,价值产出效率对科技产出效率的影响为负但不显著。这表明科技产出效率与物化产出效率之间存在显著的价值链外溢效应,科技产出效率与价值产出效率之间存在非显著的负价值链外溢效应。就其它控制变量对科技产出效率的影响而言,从实证结果可以看出,人力资本对科技产出效率有显著正向影响,同时,WC系数也显著为正,表明人力资本不仅对本区域科技产出效率发挥促进作用,还对周边区域科技产出效率发挥促进作用。而政府投入力度与外商直接投资对科技产出效率有显著负向影响,说明在科技产出环节,过多的政府资金投入与外商直接投资并不会提升科技产出效率,反而起到了抑制作用。将面板数据回归结果与科技产出效率测算结果进行比较分析可以发现,随着我国制造业在科技产出环节投入的不断加大,科技产出效率已经达到较高水平,单纯地增加研发资金投入已经不能大幅度提升我国制造业科技产出效率。我国制造业只有注重人力资本积累,提高研发人员综合素质,科技产出效率才能不断提高。

表6我国制造业创新效率外溢效应的实证结果

变量科技产出环节经济基础空间权重矩阵空间误差模型空间杜宾模型物化产出环节经济基础空间权重矩阵空间误差模型空间杜宾模型价值产出环节经济基础空间权重矩阵空间误差模型空间杜宾模型K0.150 4**0.144 9**-0.064 6-0.041 9(1.96)(1.94)(-0.79)(-0.54)U0.185 1**0.216 4**0.311 2***0.331 3***(2.30)(2.48)(3.51)(4.07)V-0.128 1-0.099 10.240 8***0.249 4***(-1.63)(-1.22)(3.17)(3.27)B0.120 90.028 6(0.49)(0.99)G-0.832 2*-1.064 2**(-1.60)(-2.05)C0.035 4*0.034 80.029 10.036 9(1.61)(1.51)(1.10)(1.41)F-0.009 3*-0.059 40.019 70.070 1(-1.66)(-1.02)(0.36)(1.31)D0.026 80.040 3*0.011 60.008 8(1.01)(1.69)(0.45)(0.30)En-0.060 2-0.048 5(-0.71)(-0.88)I0.024 1***0.025 4***(3.60)(4.14)WK-0.093 5-0.035 5(-0.21)(-0.52)WU0.067 60.353 4***(0.33)(3.92)WV0.658 00.198 8*(0.96)(2.14)WB0.060 7(1.26)WG0.253 1(0.44)WC0.0625***0.037 2(2.94)(1.35)WF0.255 20.030 2(1.19)(1.45)WD0.231 5**0.119 1(2.56)(0.89)WEn-0.029 9(-0.92)WI0.027 4***(4.53)λ0.4496**0.774 4***0.689 2***(2.47)(9.88)(6.37)ρ0.0806***0.508 6***0.357 2***(8.31)(3.29)(3.91)Logl41.297 4146.851 7144.445 9152.815 6137.696 6150.431 7

注:LogL代表对数似然函数值,括号内为Z检验值;******分别表示在10%、5%、1%的水平下显著

从我国制造业物化产出效率外溢效应实证结果可以看到,无论是空间误差模型还是空间杜宾模型,λ值和ρ值在经济基础空间权重矩阵下都为正,并且都通过了显著性检验,表明我国制造业物化产出效率具有显著的空间外溢效应,一个区域的制造业物化产出效率与周边区域制造业物化产出效率息息相关。另外,从实证结果可以看出,无论是空间误差模型还是空间杜宾模型,科技产出效率和价值产出效率对物化产出效率的影响都显著为正,这表明科技产出效率与物化产出效率之间以及价值产出效率与物化产出效率之间都存在显著的价值链外溢效应。同时,在空间杜宾模型中WV系数也显著为正,表明价值产出效率不仅对本区域物化产出效率有显著正向影响,还对周边区域物化产出效率发挥着促进作用。从实证结果可以看出其它控制变量对物化产出效率的影响,企业规模对我国制造业物化产出效率有显著正向影响,同时WD也显著为正,表明企业规模不仅对本区域物化产出有显著正向影响,还对周边区域物化产出效率发挥促进作用。由物化产出效率测算结果可知,我国制造业无论是分行业还是分区域都存在物化产出效率较低的问题,而企业规模对物化产出效率影响显著。因此,在现阶段提高我国制造业产业集中度与企业规模是提升物化产出效率的有效手段。

从我国制造业价值产出效率外溢效应实证结果可以看到,无论是空间误差模型还是空间杜宾模型,λ值和ρ值在经济基础空间权重矩阵下都为正,并且都通过了显著性检验,这表明我国制造业价值产出效率具有显著的空间外溢效应,一个区域的制造业价值产出效率与周边区域制造业物化产出效率息息相关。另外,从实证结果可以看出,无论是空间误差模型还是空间杜宾模型,物化产出效率对价值产出效率的影响都显著为正,科技产出效率对物化产出效率的影响为负但不显著。这表明价值产出效率与物化产出效率之间存在显著的价值链外溢效应,价值产出效率与科技产出效率之间存在非显著的负价值链外溢效应。从实证结果可以看出其它控制变量对价值产出效率的影响,营业费用对我国制造业价值产出效率有显著正向影响,同时WI的系数也显著为正,说明营业费用不仅对本区域制造业价值产出效率有促进作用,而且对周边区域制造业价值产出效率发挥促进作用。

5 结论与建议

5.1 研究结论

本文在创新价值链理论的基础上,将我国制造业创新活动细分为科技产出、物化产出以及价值产出3个环节,并运用DEA模型从分行业和分区域两个角度对我国制造业各环节创新效率进行了测算及评价,同时构建经济基础空间权重矩阵,运用空间误差模型及空间杜宾模型对我国制造业各环节创新效率的外溢效应进行了实证研究,得到结论如下:

(1)我国制造业创新效率无论是分行业还是分区域,均存在科技产出效率及价值产出效率较高,而物化产出效率较低的问题。

(2)科技产出效率、物化产出效率及价值产出效率的空间相关性都为正,并且大部分通过了显著性检验。其中,我国物化产出效率虽然空间相关性为正,但空间正相关程度较弱。

(3)就我国制造业各环节创新效率的空间外溢效应而言,科技产出效率、物化产出效率以及价值产出效率都表现出显著的空间外溢效应。

(4)就我国制造业各环节创新效率的价值链外溢效应而言,科技产出效率与物化产出效率、物化产出效率与价值产出效率之间都表现出明显的价值链外溢效应,而科技产出效率与价值产出效率之间没有形成明显的价值链外溢效应。这充分说明物化产出效率对科技产出效率及价值产出效率都有很好的带动作用,而科技产出环节和价值产出环节连接较为松散。

(5)在科技产出环节,人力资本不仅对本区域科技产出效率有显著正向影响,还对周边区域科技产出效率发挥促进作用,而政府投入力度与外商直接投资对科技产出效率有显著负向影响。在物化产出环节,企业规模不仅对本区域物化产出效率有显著正向影响,还对周边区域物化产出效率发挥促进作用。在价值产出环节,营业费用不仅对本区域制造业价值产出效率有促进作用,还对周边区域制造业的价值产出效率发挥促进作用。

5.2 对策建议

根据研究结论,本文提出以下几点建议:

(1)加强我国制造业各环节、各区域创新效率协同发展。我国制造业创新是一个多投入、多产出、多环节的活动,在创新价值实现过程中,科技产出环节、物化产出环节及价值产出环节相互联系、相互依托。只有3个环节的创新效率协同发展,我国制造业创新效率才能真正得到提高。针对我国制造业目前科技产出效率及价值产出效率较高而物化产出效率较低的问题,我国制造业要加大物化产出环节的投入力度,大力提高当前生产制造水平,注重科技成果物化,从而提高物化产出效率。同时,还要加强不同区域创新效率协同发展,加大各区域之间的交流与合作,缩小各区域各环节创新效率的差距。

(2)加强我国制造业人力资本积累。人才是技术创新的根基,也是创新的核心要素,我国制造业创新活动更离不开高素质、高技术的创新型人才。我国制造业应该大力引进海外高素质、高技术、高层次的创新型人才,从而打造具有核心竞争力的创新团队。同时,我国制造业应该加强与高校及科研院所的合作,更有针对性地培养我国制造业创新所需的紧缺人才,通过职业教育、继续教育等多种培养方式,提高我国制造业员工的劳动技能和综合素质,同时提升人才培养的吻合度和质量。另外,还要建立完善的人才激励机制,在物质层面和精神层面对我国制造业创新型人才实行双重激励,从管理层面上加强我国制造业创新的人力资本积累。

(3)提高我国制造业产业集中度与规模效率。技术创新对资金要求较高、周期较长,在我国制造业中大企业是技术创新的主要力量。因此,要鼓励有并购重组能力的大企业进行市场并购和重组,通过培育我国制造业龙头企业,提高企业创新能力及风险承担能力。鼓励我国制造业进行市场并购和重组并不代表着盲目收购,我国制造业进行市场并购和重组应该主要针对创新能力较强但创新活动受到资金限制的国内中小企业,以及国外掌握相关领域核心技术的高技术企业。

(4)完善政府投入制度,促进政府投入方式多样化。创新活动需要政府的支持和投入,但政府资金投入过高会对我国制造业创新资源投入形成一定的挤出效应。因此,应该不断完善政府投入制度,促进政府投入方式的多样化。政府应对不同行业提供差别化的补贴,重点扶持补贴高端制造业。同时,建立健全评审机制,如果企业申报项目与创新成果存在不一致的现象,则政府应该对企业进行处罚。政府除对扶持企业进行资金补贴外,还可以通过搭建产学研合作平台、举办创新研讨会等多种形式为我国制造业创新提供支持。

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StudyontheSpilloverEffectofInnovationEfficiencyinChina'sManufacturingIndustryBasedonInnovationValueChain

Zhao Lei

(Institute of Applied Economics,Shanghai Academy of Social Sciences,Shanghai 200030,China)

AbstractBased on the theory of innovation value chain, this paper divides China's manufacturing innovation activities into three links: technological production, materialized production and value production. And this paper uses DEA model to calculate the innovation efficiency of the three links in China's manufacturing industry. Then it builds the weight matrix of economic foundation space and uses spatial error model and spatial Dubin model to analyze the spatial spillover effect and value spillover effect of innovation efficiency in three links of manufacturing industry in China. The results show that whether from the industry perspective or the regional perspective, there is a high innovation efficiency in technological production and value production, while the innovation efficiency of the materialized production is low in China's manufacturing industry; in terms of the spatial spillover effect of innovation efficiency in all links of manufacturing industry, China's manufacturing industry shows significant spatial spillover effects on the efficiency of technological production, value production and materialized production; and the empirical results of the value chain spillover effect of the innovation efficiency of China's manufacturing show that the efficiency of technological production and the efficiency of materialized production, the efficiency of materialized production and the efficiency of value production both show obvious value chain spillover effects.

KeyWords:Innovation Value Chain; Manufacturing Industry; Innovation Efficiency; Spillover Effect

文章编号:1001-7348(2018)18-0074-09

文献标识码:A

中图分类号F403.6

DOI10.6049/kjjbydc.2018030766

作者简介赵磊(1989-),男,江苏南通人,上海社会科学院应用经济研究所博士研究生,研究方向为产业创新。

收稿日期2018-06-12

(责任编辑:万贤贤)