中国国防工业全要素生产率测算与分析

实现高水平科技自立自强是我国“十四五”时期重大战略部署。走好科技自立自强道路，关键是要提升自主创新特别是国防科技创新能力和水平。国防科技创新集中在前沿和尖端领域，市场换不来、花钱买不来，只有依靠自主创新。国防工业作为担负国防建设和经济发展双重使命的国家战略产业，是国防科技创新最集中的领域，也是反映国防科技水平的重要标志，其科技创新和技术进步关系到我国军队武器装备能力提升和国民经济高质量发展。目前，国际形势复杂多变，国防实力在维护国家利益中的作用进一步凸显。在此背景下，分析我国国防工业科技创新能力和水平，了解我国国防工业技术进步情况，有助于更好地把握国防工业发展方向，引导国防工业向创新型方向发展，推动国防工业转型升级，解决国防科技创新“卡脖子”问题，为全面建成世界一流军队提供有力科技支撑。

衡量产业科技创新能力和水平的方法有很多，全要素生产率作为衡量创新水平和经济发展质量的重要指标，对其进行测算能够为找出制约工业企业生产率增长的因素，推动经济高质量发展提供重要参考。全要素生产率(total factor productivity，TFP)也被称为技术进步率，可衡量由技术进步引起、无法用劳动和资本投入解释的生产率增长部分，能够全面反映企业技术进步、产品技术含量提升、产业结构优化和管理模式升级对综合生产力的影响。对国防工业全要生产率增长趋势进行分析，能够发现制约我国国防科技创新的因素，为加快推进国防科技创新能力建设提供依据。基于2004—2020年我国国防工业11家(我国国防工业核心军工集团总共有12家，其中中国航空发动机集团有限公司成立于2016年，成立时间不长，未找到公开数据)军工集团财务报表数据，从微观层面对其全要素生产率进行测算并对其变化趋势进行分析，从而掌握军工企业技术进步和科技创新情况，为进一步深入研究军工企业全要素生产率影响因素、提出有针对性的建设性意见提供参考借鉴。

1 文献回顾

全要素生产率一直是学术界研究的热点问题之一。对全要素生产率测算的理论研究已比较成熟，以LP、OP为代表的参数方法和以DEA为代表的非参数方法在理论逻辑上都比较清晰，而难点在于结合相关领域数据展开可靠性应用研究。

针对全要素生产率测算及方法的应用研究十分丰富，如杨汝岱[1]使用OP、LP等方法测算中国工业企业全要素生产率并对全要素生产率进行分解，分析制造企业生产率增长来源；冯正强和白利利[2]采用DEA方法测算2004—2014年中国装备制造业全要素生产率并对其结果进行分解；王丽明和孙小龙[3]运用OP方法测算2013—2015年中国各地级市农业企业全要素生产率；肖挺[4]使用ACF方法测算中国服务企业全要素生产率。

近年来，对军工企业技术效率的研究时有出现，但是测算与分析军工企业全要素生产率的文献相对较少。张明亲和张雅雅[5]使用DEA-Malmquist指数方法对22家军工上市公司全要素生产率、技术进步和技术效率进行分解测算，探讨规模效率、管理机制、技术进步对军工企业全要素生产率的影响，得出军工企业改制推动企业规模化经营与产品结构优化的结论，建议不断提高自主创新能力、推动资本整合，以促进全要素生产率提高；熊国经和宗瑾[6]基于面板数据，使用DEA方法对2011—2015年我国军工企业综合技术效率、技术效率和规模效率进行测算分析，发现企业规模效率低下会制约综合技术效率提升，技术效率受技术人员占比、总资产收益率影响较大；王萍萍和陈波[7]采用超越对数生产函数测算2001—2016年我国军工上市企业全要素生产率。

上述研究对于测算中国国防工业科技创新效率、探讨国防科技创新能力与军工企业全要素生产率影响因素、分析中国军工企业发展态势具有重要参考意义，但现有研究存在一个较大的问题就是采用的数据代表性不强。现有针对国防工业的实证分析，采用的数据大都来源于军工上市企业，出于国防安全和保密需要，除极少数企业外，大多数上市企业是11大军工集团下属非核心业务企业，且军品业务占比不高，其科技创新水平不能完全代表我国国防工业的实际情况，研究结果难免有较大偏差。此外，现有文献大多聚焦军工企业技术效率，技术效率从投入与产出角度反映要素投入利用程度，是指一种最佳配置状态，不能较好地解释国防科技创新能力变化的具体来源。

与已有研究相比，本文可能的贡献在于：第一，11大军工集团是我国国防工业的核心，是几乎所有武器装备总承包商、关键零部件乃至分包商的主体，本文采用2004—2020年11家大型军工集团财务数据，计算结果更加可靠。第二，在计算过程中，本文以中间投入代替OP方法中的投资作为代理变量，使用LP方法测算军工企业全要素生产率，计算结果更加精准。第三，本文分析较为全面，不仅计算基于LP方法的估算结果，对国防工业总体、细分行业及企业层面的全要素生产率变化趋势和差异进行分析，还对国防工业全要素生产率与已有文献中制造业全要素生产率进行比较，并对军工企业全要素生产率进行收敛性检验，探究军工企业发展离散程度和军工企业之间的追赶效应。第四，测算全要素生产率是研究国防科技创新影响因素、作用机理等重要问题的数据基础，本文计算结果为进一步开展深入研究奠定了基础。

2 计算方法与数据

2.1 回归模型设定

全要素生产率测算方法可以分为宏观和微观层面。其中，宏观层面方法包括Abramvitz(1956)提出的代数指数法、罗伯特·索洛(1957)提出的Solow余值法以及以Caves等(1953)提出Malmquist方法为代表的数据包络法；微观层面方法包括最小二乘法、Olley&Pakes (1996)提出的OP方法、Levinsohn & Petrin(2003)提出的LP方法、工具变量GMM方法以及Ackerberg(1968)提出的ACF方法。国内学者对全要素生产率测算方法进行了梳理，如鲁晓东和连玉君[8]的经典文献梳理了测算企业全要素生产率的参数和非参数方法，并指出这些方法的优缺点；刘方和赵彦云[9]对微观企业全要素生产率和全要素增长率进行区分，并对估算方法进行归类，区别梳理了基于余值思想的方法和基于生产前沿面思想的方法。由于本文分析样本是来自各军工企业的数据，属于微观层面，因而选择微观层面的全要素生产率计算方法。

OLS法作为估计企业全要素生产率较为经典的测度方法，存在样本选择性偏差和同时性偏差问题，易导致内生性问题，使得估计结果可能与实际存在偏差。固定效应方法虽然相对简便，但是只适用于面板型数据，且会导致大量数据被抛弃，也无法体现出时间变化对TFP的影响，这会使得被估参数识别度降低。同时，固定效应方法设定过于苛刻导致在实际操作中缺乏数据支撑。考虑到固定效应方法的局限性，在OP方法中引入代理变量企业当期投资，能够很好地解决同时性偏差问题，从而获得生产函数估计值，计算出全要素生产率。由于部分企业在一些年份没有投资，这会使样本数量减少，从而影响估计结果。考虑到投资数据获取的局限性和中间投入数据的易获得性，基于LP方法，使用中间投入作为代理变量，以更好地解决内生性问题，计算结果也能更好地体现企业全要素生产率变化。

本文参照鲁晓东和连玉君[8]的做法，使用LP方法计算中国军工企业全要素生产率。具体过程如下：

首先，设定生产函数为C-D生产函数，其相较于超越对数函数更能直观反映投入与产出之间的关系，并且结构简单，使用方便，是计算生产率过程中最常用的函数形式。因此，设定C-D生产函数形式为：

式中，Yit表示总产出，Lit表示劳动投入，Kit表示资本投入，Ait表示全要素生产率；i表示第i个样本企业，t表示时间。对式(1)取对数转化为线性形式，即：

lnyit=β0lnLit+β1lnKit+μit

由于残差项中未被观测部分会影响要素投入选择，导致回归结果产生偏误，因此将μit拆分。同时，根据LP半参数方法，加入中间投入M作为代理变量[10]，变形得到：

lnyit=β0lnLit+β1lnKit+β2lnMit+ωit+φit

式中，ωit是残差项μit中能够被观测到并且影响企业当期要素选择的一部分；φit是不可观测到的部分，是真正的残差项。

通过估算资本、劳动、中间投入系数β0、β1、β2的无偏估计量，计算出全要素生产率。最终确定估计模型为：

lnyit=α+β0lnLit+β1lnKit+β2lnMit+φit+γ

式中，γ为行业虚拟变量。

2.2 变量与数据说明

本文选取我国国防工业核心主体的11大军工集团为样本(见表1)，时间跨度为2004—2020年，数据来源于各集团经过审计的财务报表。

参考谢千里等[11]、张云等[12]、刘禹晴[13]对解释变量、控制变量及相关指标的选取方法，本文变量定义如表2所示。参考以往研究，劳动力以企业当年员工人数表征，但由于军工企业的特殊性，各企业未完全公布职工人数。因此，本文假设军工企业人员平均工资约等于同期制造业国有单位人员平均工资，使用公司财务报表中各年度应付职工报酬和国家统计局公布的各年度制造业国有单位就业人员平均工资两项数据对各公司年度职工人数进行估算。

为消除通货膨胀的影响，根据国家统计局历年发布的CPI数据对变量进行通货膨胀校正，并对部分年份缺失数据使用插值法进行计算补充。对于部分公司在一些年份未直接报告固定资产净值，使用以下公式进行计算补充：固定资产净值=固定资产原值-累计折旧。由于各公司数据在时间上并不一致，为更好地分析国防工业全要素生产率变化趋势，测算出全要素生产率后，根据已有军工企业年均全要素生产率增长率，对极少数缺失年份进行补齐。

表3为主要变量的描述性统计结果，各变量均存在一定波动性，且没有特殊异常值，可以进行回归分析。

3 计算结果与分析

本文根据LP方法，以中间投入作为代理变量，使用各企业财务报表数据，运用EViews计量软件进行回归分析，回归方程如下：

lnYit=β0+βklnKit+βllnLit+βmlnMit+βssaleit+βmamanageit+βfinfinanceit+βlevlevit+βchchit+βindindit+lntfpit

为得到较为稳健的回归结果，本文使用不同控制变量依次进行回归，结果如表4所示。总体看，核心解释变量符号符合预期，都比较显著，最终使用模型6的结果进行计算。

3.1 总体情况

图1显示了2004—2020年中国国防工业全要素生产率总体变化趋势。2004—2020年中国国防工业全要素生产率总体呈现不断上升趋势，由2004年的7.179 增长到2020年的14.814，样本期内年平均全要素生产率为12.133 ，年均增长率为6.9%。其中，2009、2012、2014、2016、2018年全要素生产率在下降，但是总体下降幅度不大。国防工业发展对国防建设与经济发展具有战略性意义，在国家对国防工业总体规划与重点建设下，国防工业全要素生产率快速增长。

中国国防工业全要素生产率变动具有一定阶段性特征。如图1所示，可将测算结果分为2004—2008年、2009—2015年和2016—2020年3个阶段。第一阶段军工企业全要素生产率呈现加速增长趋势，从2004年的7.179增长到2008年的15.326，达到样本期峰值，增长近113个百分点，年均增长率为22.7%，在3个阶段中年均增速最快。这一阶段，面临新一轮产业革命、军事革命，为加快国防现代化建设，国家对国防工业管理体制进行了一系列调整改革，设立国防科技工业局，为国防高新技术产业发展、国防工业核心能力建设提供了组织保障，国防工业全要素生产率稳步增长。第二阶段年均增长率最低，其中2009年全要素生产率较2008年下降34个百分点，是样本期下降幅度最大的年份，可能与金融危机的冲击有关。其后两年快速回升，在2011年达到样本期第二个峰值，这可能与国家出台促进国防科技发展的相关政策有关。2010年，为促进国防工业自主创新，工信部设立国防科学技术奖，国防科工局出台相关奖励细则；2014年出台的《国防科技工业企业管理创新成果评审奖励办法》鼓励军工企业创新管理模式、完善管理制度、改进管理方式，这对于企业保护创新成果、减少人才流失、激励自主创新具有重要作用。在这些针对性政策激励下，国防工业全要素生产率得到有效提升。虽然2012、2014年全要素生产率有所下降，但2012—2014年是整个样本期内变化较为平稳的阶段，这也使第二阶段全要素生产率得以维持在一个较高水平，该阶段全要素生产率年平均值为12.366，高于整个样本期均值，并且与第一阶段相比，提高了19个百分点。第三阶段呈现出“下降—上升—再下降—再上升” 的规律性交错变化，并且这一阶段全要素生产率及增长率达到样本期最高值。国家相关政策支持是这一阶段国防工业全要素生产率维持在较高水平的重要因素。2016年，《国防科工局关于促进国防科技工业科技成果转化的若干意见》强调促进国防科技创新成果转化与应用，加快创新资源流动，充分调动企业和科研人员创新积极性，推动国防科技工业技术进步；2017年，《军工技术推广专项奖励性后补助实施细则(试行)》给予国防科技工业技术发展资金和政策支持，激励军工技术从研究向应用转化，为国防工业高技术发展注入活力。

总之，我国国防工业全要素生产率总体呈不断上升趋势，说明中国国防工业科技创新能力不断增强，并且技术进步对于生产率的提高具有重要作用，国防工业朝着高质量方向不断发展。

3.2 各细分行业全要素生产率变化情况

本文将11大军工集团按行业分成船舶、兵器、电子、航空、航天和核工业6类，统计各细分行业全要素生产率平均值、年均增长率、标准差等，结果如表5所示。由于受到政策、资金、人才储备等因素影响，六大军工细分行业全要素生产率存在显著差异。从绝对数据看，除航空工业外，其它行业全要素生产率均值都大于2，其中电子工业全要素生产率均值最大(2.316)，说明电子工业技术进步最为明显，这与样本期信息技术快速发展有关。一方面，打赢信息化战争要求国防工业建设更加注重信息化与工业化相结合，电子工业作为信息化的关键，必须提升自主创新能力，加快技术进步；另一方面，在军民融合发展战略背景下，电子工业技术加快与相关领域民用工业技术融合，从而提高其在军民两用市场中的竞争力，使产业规模不断扩大[14]。因此，技术进步与产业规模扩大促进电子工业全要素生产率提高。电子、船舶、航天工业全要素生产率在六大行业中居于前列，这与其产业聚集发展密切相关[15]。一方面，产业集聚可以充分发挥政策、资源、技术共享优势，协同创新发展，加快自主创新能力，加快技术进步速度；另一方面，产业集聚使行业分工更加专业化，从而产生规模效应。航空工业全要素生产率均值最低，说明技术进步对航空工业生产率的提升作用尚不明显。近年来，我国航空工业虽然取得一些成就，带动了相关领域技术发展，但相较于其它军工行业，其技术进步速率不高。

从相对值看，样本期内，核工业、船舶工业、兵器工业全要素生产率年均增长率位列前3，除核工业外，其它行业全要素生产率年均增长率都低于10%，说明我国国防工业技术进步速度整体较为缓慢。其中，航空工业全要素生产率均值最慢，同时其全要生产率年均增长率也是最低的，仅为0.2%，远低于最高的核工业(10.2%)。这说明航空工业技术进步速度较其它军工行业低，核工业技术进步速度具有一定优势。这与样本期内核工业作为能源产业，在新能源开发与利用方面技术提升较快密切相关，如“华龙一号”研发成功，充分体现核工业的自主创新能力。船舶工业全要素生产率均值及年均增长率在六大行业中均排名第二，其全要素生产率提升与技术进步具有较大关系。近年来，在国家自主创新战略引领下，我国船舶工业通过技术引进与自主创新相结合，关键核心技术领域的自主创新能力显著提高。因此，技术进步是船舶工业全要素生产率增长较快的最主要原因。

如图2所示，样本期内，六大军工行业全要素生产率均呈波动上升趋势，其中船舶工业波动幅度最大，且2014年以后较之前平缓，其全要素生产率极差为6.763，标准差达1.506，其余行业全要素生产率极差都在2.5以内，标准差也都小于1。船舶工业不仅是海军建设重要的物质保障，还在国民经济发展中发挥着不可替代的作用。一方面，船舶工业为交通运输、水产渔业提供产品与服务，在国民经济供给体系中具有重要地位；另一方面，军民融合发展推动船舶工业军用技术在民用领域广泛应用，形成技术溢出效应，促进其它行业技术提升。因此，船舶工业全要素生产率波动主要由其行业本身特点与市场特点决定，受到这些因素影响，船舶工业全要素生产率在样本期呈现较大波动[16]。2007—2008年，船舶工业全要素生产率达到峰值，2008年，受全球金融危机冲击，世界经济形势严峻，船舶工业发展受到严重影响，技术进步遭遇阻碍，全要素生产率急速回落，造成极差较大。2011年、2015年和2017年，电子工业全要素生产率增长幅度较大，因此呈现出较大波动幅度，成为标准差最接近1的行业。电子工业是高科技密集型产业，技术进步是电子工业全要素生产率增长变化的重要原因。核工业全要素生产率增长走势较为平缓，而航天工业标准差最小，因此其总体变化最为稳定。航天工业发展壮大象征着综合国力的强大，航天工业是国防工业中较高端、精密的制造业，其全要素生产率变化受到技术进步的影响较大，如“神舟七号”“神舟十号”等一系列成就，是航天工业在高端、精密技术上突破发展的重要体现。

3.3 企业层面变化趋势分析

图3为11大军工集团全要素生产率变化情况。样本期内，各军工集团全要素生产率均呈波动上升趋势，与国防工业整体变动趋势一致。其中，中国船舶重工集团有限公司、中国电子信息产业集团有限公司、中国核工业建设集团有限公司全要素生产率波动幅度较大，其全要素生产率标准差都在0.5以上，尤其是中国船舶重工集团有限公司的标准差达到1.375，中国南方工业集团有限公司全要素生产率变化最为平稳，其全要素生产率标准差为0.181。军工企业作为特殊主体，与其它国有企业不同，既肩负获取利润的经济使命，又承担国防技术研究与装备生产的使命，在一系列调整改革、促进国防技术创新等政策激励下，各军工集团积极加大研发投入，提升自身科技创新水平，加快技术进步，呈现出样本期内全要素生产率总体增长的趋势。军工企业全要素生产率受到技术研发周期性、公司管理体制、市场环境等因素影响而产生一定波动。中国船舶重工集团有限公司作为国内最大的军工企业，技术创新能力较强、科技创新体系较为完备，在军用技术与民用技术领域都具有较强的竞争力，主要采取以销定产的个性化订单式经营模式，其研发活动具有周期长、投入大、风险高等特点，易受市场需求影响，导致其全要素生产率在样本期内出现较大波动。

为进一步分析企业全要素生产率增长情况，对各军工集团全要素生产率增长率进行测算。如图4所示，样本期内，年均增长率排在前3的是中国核工业建设集团有限公司、中国兵器工业集团有限公司、中国船舶工业集团有限公司，分别为0.350、0.107、0.097；年均增长率排在末3位的是中国航天科工集团有限公司、中国电子科技集团有限公司、中国航空工业集团有限公司，分别为0.035、0.030、0.002。全要素生产率年均增长率最高值(35%)与最低值(0.2%)相差较大，说明技术进步对军工集团之间生产率贡献差异较大。

军工企业全要素生产率增长率存在差异可能与其公司管理、公司规模、研发投入等因素有关。中国核工业建设集团有限公司管理结构科学，具有较强的资源整合能力，能够有效调整研发结构，提高资源利用率，促进技术创新能力提升。同时，其业务广泛，涉及军用、民用、核电多个领域，经营范围遍布多个国家和地区以及国内多个省市，有助于提升规模效率，促进全要素生产率提高。中国兵器工业集团有限公司作为中国最大的武器装备制造集团，具有独立、完备的生产管理体系，创新能力强，涉及领域众多，其经营规模在军工企业中名列前茅，是军民融合发展的重要力量。中国船舶工业集团有限公司主要业务是核心民品，专注于经营管理，具有显著的管理优势，以个性化订单生产方式为经营模式，能够提供高质量产品，有利于激励技术进步。随着其发展水平提高，形成一定规模效应，有利于全要素生产率增长。因此，上述3家军工集团的技术进步更加明显，全要素生产率增速较快。

3.4 国防工业与制造业全要素生产率对比分析

为进一步考察我国国防工业全要素生产率的相对大小，本文将计算结果与已有文献计算的制造业全要素生产率情况进行对比，结果如表6所示。根据本文计算结果，2004—2020年六大军工行业全要素生产率均值为2.02，行业均值由2004年的1.197增加到2020年的2.469；国防工业整体全要素生产率年平均值为12.133，从2004年的7.179增加到2020年的14.814，总增长率为106%，年均增长率为6.9%。

可以看出，2004—2013年，虽然中国国防工业全要素生产率年均增长率与总增长率比传统制造业、装备制造业更高，但其全要素生产率均值比制造业低，并且与高技术产业差距较大，绝对水平值不及高技术产业。随着年份的变化，中国国防工业全要素生产率均值逐渐增大，2004—2014年国防工业全要素生产率均值高于制造业，并且年均增长率高于制造业。2010—2016年，国防工业全要素生产率均值超过高技术产业，但总增长率仍低于高技术产业。由此可知，中国国防工业技术进步速度比同期制造业快，但与高技术产业相比，还有一定差距。这说明高技术产业技术进步对生产率的贡献更大，国防工业仍然需要不断提高自主创新能力，以技术进步推动生产率提高。

4 收敛性检验与分析

收敛检验能够帮助分析样本指标的动态变化趋势，收敛性检验包括δ检验与β检验两种方法，β检验又可分为绝对收敛和条件收敛检验。其中，δ收敛表示随着时间变化，经济指标离散程度逐渐降低，收敛于各自的稳态；β收敛能够反映不同主体某个指标增长速度追赶情况。以人均收入为例，如果每个经济体的人均收入或产出都能达到完全相同的稳态水平，那就是绝对β收敛；如果每个经济体都朝着各自不同稳态水平趋近则是条件β收敛[23]。目前关于收敛性分析的研究十分丰富，本文借鉴肖挺(2020)、刘霞婷等[22]的收敛性检验方法，仅进行δ收敛和绝对β收敛检验。

4.1 δ收敛检验

δ收敛检验方法判断总体是否出现收敛是通过企业间TFP变异系数确定的，变异系数使用标准离差率衡量，其计算公式为：

式中，CV代表标准离差率，δ表示全要素生产率的标准差，μ为全要素生产率均值。

本文对国防工业细分行业进行收敛性检验，如图5所示。2004—2020年，国防工业各细分行业变异系数走势存在较大差异，除航空航天工业外，其它细分行业期末变异系数都高于期初，但在该期间并不是一直上升，而是在期初到期末过程中出现过短暂收敛，并且都出现较大波动。这表明各细分行业并没有出现δ收敛特征，不存在显著的δ收敛，说明各细分行业没有收敛于各自的稳态。

4.2 β收敛检验

β收敛检验可用于分析全要素生产率较低的企业能不能最终追赶上全要素生产率较高的企业，检验方程如下：

式中，[ln(TFPit)-ln(TFPi0)]/t 表示t时期第i个企业全要素生产率增长率变动平均值，TFPit、TFPi0分别为报告期和期初第i个军工企业全要素生产率，t为时间跨度，α、 β为待估参数，it为随机误差项。如果β<0，说明存在绝对 β收敛，即期初全要素生产率水平低的军工企业对全要素生产率水平高的军工企业具有追赶效应，在样本期内，前者的全要素生产率增长速度比后者快, 最终各企业都将趋近于相同的稳态均衡水平。

其中，β收敛速度 λ的计算公式为：

如表7所示，样本期内，军工企业整体的 λ系数为负值，且通过1%的显著性水平检验，说明中国军工企业全要素生产率增长速度与其期初水平负相关，这也证明11大军工集团全要素生产率存在绝对β收敛，即存在全要素生产率较低军工企业追赶全要素生产率较高军工企业的趋势，具有追赶效应。但是，军工企业总收敛速度较慢，为0.32%，说明军工企业之间全要素生产率增长差距虽然在缩小，但缩小速度不够快。

5 结论与建议

5.1 结论

本文选取2004—2020年我国国防工业最核心的11大军工集团财务报表相关数据，运用LP方法，以中间投入作为代理变量，测算样本期国防工业全要素生产率，分析各企业、行业、总体变化趋势，并与制造业、高新技术产业全要素生产率进行比较，在此基础上对国防工业全要素生产率进行收敛性分析。通过测算和分析，得出如下结论：第一，样本期内，我国国防工业全要素生产率总体呈波动上升趋势，说明我国国防工业技术进步比较明显，这与近年来我国国防科技进步和武器装备发展现状相符。第二，我国国防工业全要生产率虽然在增长，但是整体增速较为平缓，全要素生产率年均增长率仅为6.9%，说明我国国防工业技术进步速率仍然不高。第三，军工细分行业全要素生产率存在较大差异，其中电子工业与船舶工业全要素生产率均值比其它军工行业高，航空工业最低；各军工企业之间全要素生产率增长率也存在较大差异，其中中国核工业建设集团有限公司全要素生产率年均增长率最高，中国航空工业集团有限公司最低，且二者差距较大，说明我国国防工业发展存在明显的行业差异，可能与国防和军队建设侧重领域有关。第四，与同期制造业全要素生产率相比，国防工业全要生产率有所提高，其全要素生产率及增长率均高于制造业整体，但与高技术产业还有一定差距。这说明在样本期内，我国国防工业技术进步速度落后于民用领域。第五，军工行业没有出现δ收敛特征，各行业没有收敛于各自的稳态；军工集团全要素生产率存在绝对β收敛，具有追赶效应，但收敛速度较慢。

5.2 启示与建议

基于上述研究结论，本文提出如下启示与建议：

第一，虽然国防工业全要素生产率在样本期呈上升趋势，但上升幅度不大，对于提高整体国防科技创新能力的贡献度不高，这表明国防工业增长仍然较多依赖要素投入。国防工业作为尖端技术领域，自主创新能力是其科技进步和核心竞争力提升的重要体现，经费投入是研发活动的重要保障，若要提升国防工业全要素生产率，必须加大研发投入力度。既要发挥研发补贴等政策支持的作用，又要发挥市场对资源配置的决定性作用，调整研发投入结构，提高投入要素的利用率，推动国防工业技术进步。

第二，军工行业之间技术进步差异明显，且部分行业之间差距较大。要实现国防工业高质量发展，必须推进军工行业协调发展，针对不同行业制定专项规划，设立重大专项研发资金[24]，重点扶持技术发展相对缓慢的行业。通过促进产业集聚，利用区域政策、技术创新、专业化分工优势，带动产业整体创新能力提升。

第三，军工企业层面全要素生产率差异也较大，虽然呈现出全要素生产率较低企业对较高企业的追赶效应，但追赶速度较慢。首先，军工企业要加大研发投入力度，提高研发经费利用率，积极开展基础研究、应用研究，突破核心技术瓶颈，提高自主研发能力，加快科技成果转化，形成自身竞争力。其次，转变增长模式，由粗放型向集约型发展方式转变，避免过度的规模扩张，发挥规模效应，提升发展质量。同时，优化集团内部管理机制、管理结构，把提高自主创新能力放在集团关键核心位置，协调好集团本部与子公司之间、子公司与子公司之间的关系，发挥好个体与整体对研发活动的支持作用。最后，树立竞争意识，在符合保密规定的前提下充分融入市场，参与市场竞争，激励企业创新，进而促进行业整体技术进步。

第四，国防工业技术进步速度落后于民用领域，需要进一步落实军民融合发展战略，推动先进民用技术转军用，促进国防科技创新。首先，打破阻碍军用与民用领域深度融合的政策、信息、平台等壁垒，为军民融合深度发展扫清障碍。其次，加快搭建军民产学研协同创新平台，建设一体化军民融合体系，共享技术、人才等资源，促进民用领域高端技术与军用领域前沿研究交流互通，以提高国防工业自主创新能力。最后，推进军民两用技术创新成果转化，确保军民融合技术研发活动循环可持续，不断提升自主创新能力。

[1] 杨汝岱.中国制造业企业全要素生产率研究[J].经济研究,2015,50(2):61-74.

[2] 冯正强,白利利.我国装备制造业技术水平测算及其影响因素研究——基于省际面板数据的比较分析[J].经济与管理评论,2018,34(2):69-81.

[3] 王丽明,孙小龙,贾伟.中国农业企业全要素生产率区域比较及驱动因素分析——基于1126家国家重点龙头企业[J].中国农业大学学报,2020,25(8):204-214.

[4] 肖挺.中国服务业全要素生产率变化及收敛趋势研究——基于上市企业的经验证据[J].财贸研究,2021,32(4):28-43.

[5] 张明亲,张雅雅.基于DEA-Malmquist指数的军工企业改制效率研究[J].工业技术经济,2016,35(3):88-94.

[6] 熊国经,宗瑾.基于DEA-Tobit模型的我国上市军工企业技术效率研究[J].科技管理研究,2017,37(19):59-63.

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