高技術產業技術創新效率的國際比較

　　【摘要】2011年世界經濟尚在金融危機的泥潭中苦苦掙扎，各國紛紛搶抓機遇，試圖以創新創造新的經濟增長點。高技術產業以其高增長、高產值、高效益的特性，對一國的政治、經濟、軍事、文化乃至整個社會發展都有重要的戰略意義。本文采用隨機前沿（SFA）方法研究了各國高技術產業的創新效率。從發達國家2000～2009年高技術產業的平均創新效率來看，各國的創新效率呈現逐年增長的趨勢，而創新效率年增長率逐年下降，反映該行業的發展日趨成熟，同時這也預示著，未來高技術產業國際領域的競爭必將風起云涌，激烈至極。
　　【關鍵詞】技術創新高技術產業創新效率
　　高技術產業是一種知識和技術密集型的產業，發展高技術產業對推動產業結構升級，提高勞動生產率和經濟效益，以及提高一國的國際競爭力都具有極大的意義。
　　2008年的金融危機對世界經濟產生了深遠影響。歐盟委員會于2010年推出了“歐洲2020戰略”，以圖制止希臘主權債務危機繼續蔓延，全面提升歐盟國家經濟競爭力，高新技術產業是構成“歐洲2020戰略”三大發展重點——智能增長的重要內容。美國的奧巴馬總統在任上一直強調美國要回歸制造業并出臺一系列政策和措施來刺激美國制造業的發展。
　　中國1998年起開始實施高技術產業發展計劃——火炬計劃，各地紛紛建立高技術產業開發園區，通過創造良好的發展環境，極大地促進了我國高技術產業的發展，但是不能否認，我國在高技術產業中與發達國家相比還存在一定的差距。
　　一 文獻綜述
　　創新經濟效率是從投入的角度來衡量生產效率，主要是如何確定生產函數。按照薩繆爾森的定義，生產函數表示的是每一種具體數量的投入物（生產要素）的組合所可能產生的最大產量?？虏己偷栏窭梗?928）提出了著名的柯布道格拉斯生產函數。該函數形式簡潔，經濟內容豐富，參數易于估計測量，一直被引為經典。但是該函數不能反映要素投入之間的相互關系，而且要素要求構成最佳配合。Chris等（1973）提出了超越對數生產函數，允許要素間的替代彈性可變?？v觀之后的文獻，研究創新經濟效率時，較多運用的是柯布道格拉斯生產函數和超越對數生產函數。
　　研究創新效率的實證文獻以國家層面和區域層面的研究為最。Lee（2005）和Wang（2007）各自從國家層面對研發效率進行計算，前者以專利、技術平衡收益和論文發表數目為產出變量；后者以專利、SCI和EI論文發表數目為產出變量，得出不到半數的國家在創新活動中是有效率的。Lee等（2009）采用DEA方法測算韓國技術創新效率，其創新產出包括學術論文發表、專利、高校畢業生等。Chen（2010）用DEA方法對不同國家的創新效率進行測試，采用的產出變量包括專利、專利稅和論文發表數量。
　　在產業層面的創新效率研究上，Hashimoto（2008）采用DEA方法，從產業層面測算了日本醫藥企業全要素R&D效率變化。朱有為等（2006）用SFA方法測度了中國高技術產業的研發效率，得出中國高技術企業研發效率較低，但穩步上升的態勢。
　　二 隨機前沿方法
　　國內外學者研究創新效率一般運用數據包絡分析法（DEA）和隨機前沿生產函數法（SFA）。數據包絡分析主要采用線性規劃技術，是一種非參數前沿效率分析法。隨機前沿生產函數方法利用生產函數來構造生產前沿面，用技術無效率項的條件期望來作為技術效率，其結果受特殊點的影響較小而且不會出現效率值相同且為1的情況，可靠性、可比性都更好。
　　柯布道格拉斯生產函數是超越對數生產函數的特殊形式，與柯布道格拉斯生產函數相比，超越對數生產函數的主要優點是考慮了投入要素之間相互作用對于產出的影響。本文選擇超越對數生產函數來測試各國技術創新的效率。
　　三 各國高技術產業技術創新效率的國際比較
　　1.變量的選取及隨機前沿生產函數適用性的檢驗
　　本國研究對象為OECD國家，考慮到各國數據的可獲得性，在創新的投入指標方面，本文選擇研發經費投入（RDE）和人員投入（RDP）作為投入指標。對研發經費的投入考慮一年的時滯。在創新的產出指標方面，采用的指標是專利產出（PAT）。所用數據均來自OECD結構分析數據庫。
　　選擇隨機前沿生產函數時需考慮技術非效率檢驗、技術效率的非隨機性檢驗，以及非技術效率效應檢驗。各函數估計得到的似然函數值（見表1）。
　　2.高技術產業技術創新效率的模型估計結果
　　利用Frontier4.1軟件，對超越對數生產函數的參數進行估計（見表2）公式如下。
　　In（PATt）=β0+β1In（RDPt）+β2In（RDEt—1）+β3 In（RDPt）2+β4 In（RDE t—1）2+β5 In（RDP t）In（RDE t—1）+（Vt—Ut）
　　研發投入要素產出彈性分析：模型投入變量的參數即為專利對投入要素的彈性，研發人員（RDP）和經費投入（RDE）彈性系數β1和β2的值分別為3.46和3.87。兩個變量均通過1%的顯著性檢驗。模型的值為0.8623，接近1，且LR單邊檢驗的似然比顯著，說明模型中技術非效率是創新活動未達到前沿面的重要影響因素。因此，采用SFA方法構建隨機前沿生產函數來測算高技術產業的研發效率是有效的。
　　3.高技術產業創新效率的比較分析
　　通過運行Frontier軟件，得出各國高技術產業技術創新效率的結果（見表3）。
　　比較上表各國的技術創新效率，創新效率最高的三個國家為瑞典、荷蘭和芬蘭。中國在這些發達國家中可列至第四，創新效率已經躋身世界發達國家水平。日本、英國、德國和韓國等國的創新效率位于發達國家的中等水平。而法國、美國等國的創新效率在OECD國家中處于中下游位置。
　　出現上述結果的原因主要是由于一些國家創新效率不高，在相同的投入水平下創新產出低下，未能很好地利用創新資源。另外，如美國等高度發達國家進行的是基礎性研究，需要較長時間才能將創新投入轉化為創新產出，本文中選擇的是一年的時滯性，可能導致結果出現偏差，有關于這方面尚需進一步的研究。
　　對樣本國家在2000～2009年的平均創新效率進行比較，（見表4）可以發現各國高技術產業的技術創新效率出現逐年上升的趨勢，說明各國高技術產業的創新效率不斷提高，發展日漸成熟。而創新效率的年增長率有放緩趨勢，預計創新效率可能會在將來達到一個臨界值，而后保持穩定狀態。
　　四 小結
　　技術創新效率表明了技術創新投入要素的使用效率。當產出水平一定時，提高技術創新效率就相當于節約了創新要素的投入。從中國與其他發達國家高技術產業的創新效率相比較，中國的創新效率已經處于前沿位置，但與創新效率最高的瑞典等國家，還存在較大的差距，發展潛力較大。
　　從發達國家2000～2009年高技術產業的平均創新效率來看，各國的創新效率呈現逐年增長，而創新效率的年增長率出現逐年下降的趨勢，反映了各國對高技術產業的重視，高技術產業的發展日趨成熟。這也預示著，未來高技術產業國際領域的競爭必將風起云涌，激烈至極。
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