美國貿易打擊清單內的中國戰略性新興產業企業投入產出效率研究
——基于2008—2017年26家上市公司樣本數據分析

李曉梅

(遼寧工業大學管理學院,遼寧 錦州 121001)

0 引言

經濟新常態下，戰略新興產業的發展已成為拉動全球經濟增長的新動能，而作為制造業大國，中國戰略新興產業正成為中國經濟發展的新引擎。然而，中美貿易戰中，美國實施對華經貿制裁，其目的是要拖慢甚至拖垮中國高精尖科技全面趕超美國的進程，以保證美國高新技術全球領先以及戰略新興產業的領跑地位。2018年3月美國宣布擬對每年最多達1000億美元的中國進口商品征收關稅的計劃，特別把“航空航天、信息和通信技術”等戰略性新興產業列為將要征收關稅的行業。一些中國戰略性新興企業出現在了《美國301調查報告》清單里，引起了世界的廣泛關注，如美的集團、中國中車、清華紫光、中國化工、中國商飛和中國航空工業集團、華大基因等6家控股的中國戰略性新興產業企業。美的集團雖然不是國有企業，但在中國打造具有全球競爭力的機器人產業的計劃中，美的具有重要地位。2016年，美的斥資42億美元收購了德國頂尖機器人集團之一庫卡(Kuka)。中國化工及其他中國國有鐵路集團是與龐巴迪(Bombardier)、西門子(Siemens)等全球行業領軍企業建立合資公司的主要受益者，在2016年初宣布將斥資440億美元收購全球最大的農藥和種子集團之一瑞士先正達(Syngenta)，這宗收購也使陶氏杜邦(DowDuPont)、孟山都(Monsanto)等美國農藥生產商陷入與中國的直接競爭。中國中車目前是全球最大的鐵路車輛制造商，近幾年進入了美國市場，拿下了為波士頓、芝加哥、洛杉磯、費城供應地鐵列車的合同。中國商飛和中國航空工業集團這兩家中國飛機制造集團被認為正試圖打破波音和空客在客機市場上的壟斷地位，并把中國變成一個航空制造業強國。清華紫光在2015年以38億美元收購美國西部數據(Western Digital)15%的股份。華大基因作為全球最大的基因組學研發機構，華大基因吸引了多輪私募股權機構的投資，2013年，華大基因收購了總部位于美國的基因組測序公司Complete Genomi-cs，后者已經對逾2萬個人類基因組進行了測序。這6家戰略性新興產業成長的背后也給國內其他區域戰略性新興產業發展帶來重要啟示。

何為戰略性新興產業？培育壯大戰略性新興產業是“十三五”規劃綱要提出的“優化現代產業體系”的重大任務。一般意義的戰略性新興產業是知識技術密集、物質資源消耗少、成長潛力大、綜合效益好的產業，是國民財富的創造體系。2017年國家統計公報明確了工業戰略性新興產業包括節能環保產業、新一代信息技術產業、生物產業、高端裝備制造產業、新能源產業、新材料產業、新能源汽車產業等七大產業中的工業相關行業。為有效促進戰略性新興產業的發展，各國先后出臺了一系列的制度、政策以引導與刺激其發展，2010年國務院出臺了《關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》，2017年國務院政府全面啟動了《 “十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》確定的21個重大工程，推進已有相關部署工程項目，包括對信息消費、生物技術惠民、“互聯網+”、大數據等領域加大支持力度和項目建設。美國奧巴馬政府先后簽署了《美國創新戰略：促進可持續增長和提供優良工作機會》《重整美國制造業框架》，明確了發展清潔能源、先進汽車技術、健康技術等產業的戰略方向；日本、韓國也相繼出臺了《面向光輝日本的新成長戰略》《新增長動力規劃及發展戰略》等促進新興產業發展所需的融資制度、財稅制度。

中美貿易戰背景下，中國戰略性新興產業企業近10年投入產出效率如何？能否頂住壓力實現技術和規模經濟優勢是本文關注的熱點，也是進一步深入研究分析的主要內容，特別是在當前的經濟背景下，研究中國戰略性新興產業企業的投入產出效率對同類企業的發展具有重要的借鑒和參考價值。本文基于《美國301調查報告》列出的貿易打擊清單里的主要中國戰略新興產業企業控股公司2008—2017年上市樣本數據，采用規模報酬可變的數據包絡方法進行投入產出效率測算分析，旨在對我國戰略新興產業企業投入產出效率的提升提供參考。

1 文獻回顧

分析戰略性新興產業投入產出效率是當前學者們廣泛關注的重點。根據前文所設定的研究目標，本文的文獻綜述重點在兩個方面：一是戰略新興產業企業投入產出效率影響因素；二是測算戰略新興產業企業投入產出效率的測度方法。

1.1 戰略新興產業效率影響因素

當前戰略新興產業效率低下主要原因由資本配置效率低下和企業無技術效率構成，趙玉林等[1]選取戰略性新興產業403家上市公司的數據進行研究，考察了產業技術效率對資本配置效率的影響，指出可以通過提高技術效率來改善戰略性新興產業的資本配置效率。姚瀟穎等[2]構建logistic回歸模型，對產學研合作模式及其影響因素的異質性問題進行實證分析。研究的結果表明，產學研合作受企業技術創新因素、結構因素和環境因素的影響,其中技術創新因素影響尤為突出。另外，同樣為戰略新興產業的國有企業與民營企業在生產效率上也存在著明顯的不同。程貴孫等[3]采用BCC模型對民營以及國有上市公司的相對效率進行研究，發現二者的生產效率非有效且純技術效率的大幅度下降會引起企業的綜合效率整體降低。這兩類上市公司在戰略性新興產業各行業中的技術效率、規模效率以及綜合效率上均存在顯著差異。同時魏峰等[4]研究發現國有企業技術效率的上升情況更為明顯。孫治宇等[5]研究了外商直接投資對江蘇省戰略性新興產業企業技術效率的影響，指出通過引進外資無法對企業技術效率的提升產生明顯的推動作用，引進外資而產生的技術轉移效果并不明顯，由此提出要改善企業經營環境、加強研發創新能力建設等建議來推動戰略性新興產業的迅速發展。呂巖威等[6]以我國戰略性新興產業18個行業為研究對象，對各行業技術效率及其影響因素進行研究，發現我國戰略性新興產業的技術效率呈現出一定的起伏波動，總體效率水平較低，并進一步指出產業集聚度以及企業規模均對技術效率起到正向作用，而外商直接投資則對其產生負面作用。引進外資并不能從根本上提高企業的生產效率，加快創新驅動發展才是戰略新興產業發展的動力之源。王水蓮[7]從企業微觀層面與行業層面對戰略新興產業系統分析，認為企業效率最優模式的實現需要打破組織邊界,建立商業模式創新系統框架,形成靈活的立體創新網絡,為戰略性新興企業的商業模式創新提供動力來源、資源基礎和合法化構建氛圍。劉志陽等[8]從戰略性新興產業生命周期的視角出發，研究戰略性新興產業創新獲利的關鍵因素，并發現動態有效的創新獲利策略將有助于創新價值占有和對發達國家的趕超，創新企業應該根據產業所處生命周期動態選擇創新獲利策略制定我國戰略性新興產業扶持政策，不僅要考慮自主創新能力，也要考慮創新獲利能力。邸曉燕等[9]從公共政策理論的視角，探討了產業技術創新戰略聯盟標準的內涵，新興產業中技術創新對聯盟標準的需求，并總結試點聯盟在開展標準工作中的實踐，提出了相關政策建議，以促進產業技術創新戰略聯盟標準的制定和實施。張曉濤等[10]對中美兩國制造業振興戰略的政策支持體系進行系統梳理，比較分析發現兩國再工業化戰略的政策體系的層次結構不同、政策設計者的權限不同、政策體系的作用群體不同，提出了有效實施我國制造業振興戰略的3點政策建議，如提升人才、資金、技術的要素稟賦、明確政府的職能定位以及提高政府的政策執行效率。黃永春等[11]基于資源累積與進入時機的交互效應，探討了新興大國企業進入戰略性新興產業趕超的時機選擇機制和績效生成機制，進而通過數理建模和仿真分析比較了不同進入時機的追趕績效，最后以我國高鐵產業為例進行了剖析。

1.2 戰略新興產業測度方法相關研究

在現有的研究中，對戰略新興產業效率測度的實際數據的處理，通常選擇引入Malmquist指數分解方法。劉志迎等[12]基于歷年各省市高新科技企業經營的實際數據，建立DEA-Malmquist評價模型，在CCR與BCC靜態模型的基礎上，引入Malmquist指數分析，利用動態數據包絡分析法對高新技術產業整體效率進行研究，分析高效率決策單元投入要素關系。黃海霞等[13]通過Malmquist指數分解方法在測算戰略性新興產業的技術創新后指出，純技術效率對戰略性新興產業技術創新全要素生產率增長的影響最大，全要素生產率的增長動力因區域不同而存在明顯差異，東西部地區對技術進步的依賴程度較大，而中部地區則更多地依賴于技術效率的增長。鄔龍等[14]通過隨機前沿模型與柯布-道格拉斯生產函數模型，分析研究了我國戰略性新興產業的創新效率。熊嬋[15]指出中國高科技創業企業的發展一直備受關注。鑒于創業企業的低存活率以及高科技企業的高投入和高風險等特征，對高科技創業企業的運營效率進行測度和評價具有重要的理論意義和現實意義。

通過對相關文獻梳理發現，針對研究戰略性新興產業效率的測度方法有很多，包括DEA-Tobit模型、二階段DEA模型、改進Wurgler方法以及半參數最小二乘法(STLS)。傳統的CCR模型是徑向的，沒有考慮綜合的松弛性問題，導致測度經濟效率失真；而處理非期望產出的DEA-SBM模型將松弛變量考慮到目標函數中，一方面解決了傳統CCR模型不能解釋的綜合的松弛性問題。本文基于規模報酬可變的BCC-DEA模型，同質性保證了決策單元之間的可比性和評價結果的公平性，為進一步把“黑箱”打開，基于2008—2017年美國貿易打擊的中國戰略性新興產業上市企業的樣本數據，測算企業10年內投入產出效率變化情況，該方法中的有效前沿面取代了微觀經濟學中的生產函數，根據帕累托最優原理，通過線性規劃的方式確定了生產可能集的最優生產點是否在生產前沿面上。

2 研究方法

測度企業投入產出效率的方法有許多，本文選取A Charnes 和W W Cooper等著名運籌學家提出的是數據包絡方法(Data Envelopment Analysis，DEA)，該方法是介于管理學和運籌學新興交錯的一個研究領域，是一種有效率的非參數化方法，該方法使用數學規劃模型評價具有多個投入、多個產出的決策單元(Decision Making Unit,DMU)之間的相對有效性，其經濟學原理是在一定的投入和產出條件下，計算出效率前沿面，通過測算決策單元DMU 的生產曲面與最佳前沿面之間的距離來計算效率值，并以此來衡量決策單元是否達到最有效，若成果有效就叫作有效DEA[16-17]。

在數據包絡分析方法中，最具代表性的是CCR模型和BCC模型，兩個是DEA最常用的模型，CCR模型是隱含了規模收益不變(VRS)的假設，測算的是決策單元整體有效性的效率值，但這種假設比較嚴格，導致很多決策單元不能在這種假設下完成。由此，學者Banker等對傳統CCR模型進行改進，提出了BCC模型，BCC模型是假設規模收益可變的數據包絡模型，測算技術效率的有效性，本文采用規模收益可變(CRS)的BCC模型。假定有m個獨立的決策單元(本文研究的決策單元為戰略新興產業樣本企業)，每個決策單元有n個要素投入和k種產出，建立模型：

(1)

式中，λJ為相對于DMUj0的第j個決策單元的組合比例；s-為輸入松弛向量，s+為輸出剩余向量(輸出虧量)。θ為決策單元DMUj0的有效值。

3 樣本選取與數據來源

3.1 評價指標體系的選取

戰略性新興產業企業投入產出效率是一個多要素投入、多產出的動態復雜系統，包括各類資產總計、營業成本、營業收入、凈利潤、每股收益等多項綜合一級指標。從構建的評價指標體系看多種多樣，在進行指標選取時，需要結合投入產出效率分析的目的進行，同時還要考慮數據的可獲得性。在投入指標中，資產總計又包括存貨、固定資產和長期股權投資三個二級指標[18]。存貨是指企業在日常活動中持有以備出售的產成品或商品、處在生產過程中的產品、生產過程或提供勞務過程中耗用的材料或物料等；長期股權投資是通過投資取得被投資單位的股份。投入指標營業成本又包括銷售費用、管理費用和財務費用三個二級指標。在產出指標中，營業收入包括主營業務收入和其他業務收入。主營業務收入是指企業從事本行業生產經營活動所取得的營業收入，其他業務收入是指各類企業主營業務以外的其他日常活動所取得的收入。一般情況下，其他業務活動的收入不大，發生頻率不高，在收入中所占比重較小。凈利潤為銷售凈利率(%)與銷售收入的比值。每股收益又稱每股稅后利潤、每股盈余，指稅后利潤與股本總數的比率。每股收益通常被用來反映企業的經營成果，基本每股收益=歸屬于普通股股東的當期凈利潤÷當期發行在外普通股的加權平均數。投入和產出指標構建如表1所示。

表1 戰略性新興產業上市企業投入和產出指標構建

3.2 數據來源及說明

本文主要選取《美國301調查報告》里列出的貿易打擊清單的中國戰略新興產業企業，這些上市公司涉及的戰略新興產業領域包括高端裝備制造、節能環保、新一代信息技術、生物、新能源、新材料等多個領域新興技術產業，26家上市企業為樣本數據來源于網易財經、《中信建投證券》等證券網站公布的2008—2017年的年度報表數據，如表2所示。

表2 2008—2017年26家樣本企業一級投入產出指標原始數據平均值(單位：萬元)

4 投入產出效率測度分析

首先，在2013年、2015年和2016年26家中國戰略新興產業企業投入產出效率變動趨勢波動明顯。2008年中航電子投入產出效率最低水平值為0.761，投入產出效率水平值在0.9～1.0的有2家企業，投入產出效率達到DEA最優的企業有21家，占比80.76%；在2009年滄州大化投入產出效率最低水平值為0.598，投入產出效率水平值在0.9～1.0的有6家企業，投入產出效率達到DEA最優的企業有17家，占比65.38%；2010年滄州大化投入產出效率仍最低，水平值為0.638，投入產出效率水平值在0.9～1.0的有4家企業，投入產出效率達到DEA最優的企業有19家，占比73.08%；2011年滄州大化投入產出效率依然最低，水平值為0.603，投入產出效率水平值在 0.9～1.0的有12家企業，投入產出效率達到DEA最優的企業也是12家，占比73.08%；2012年滄州大化投入產出效率水平值依然最低為0.738，投入產出效率水平值在0.9～1.0的有22家企業，投入產出效率最優為1的企業僅有2家，分別是四川成飛和天馬微電，占比7.69%；2013年深圳飛亞達投入產出效率水平值最低為0.493，投入產出效率水平值在0.9～1.0的有14家企業，投入產出效率達到DEA最優的企業僅有7家，占比26.92%；2014年滄州大化投入產出效率水平值又恢復到最低為0.644，投入產出效率水平值在0.9～1.0的有14家企業，投入產出效率達到DEA最優的企業僅有6家，占比23.08%；2015年深圳飛亞達投入產出效率水平值又恢復到最低為0.404，投入產出效率水平值在0.9～1.0的有17家企業，投入產出效率最優為1的企業僅有4家，占比15.38%；2016年深圳飛亞達投入產出效率水平值最低值為0.349，投入產出效率水平值在 0.9～1.0的有17家企業，投入產出效率最優為1的企業僅有7家，占比26.92%；2017年深圳飛亞達投入產出效率水平值仍然最低為0.632，投入產出效率水平值在0.9～1.0的有10家企業，投入產出效率達到DEA最優的企業上升為14家，占比53.85%。

表3 2008—2017年中國戰略性新興產業企業投入產出技術效率水平值變動趨勢

圖2 2008—2017年中國戰略性新興產業企業投入產出效率變動趨勢

其次，在2008—2017年樣本企業投入產出效率按年份最優出現機率不等，DEA最優狀態有5家同時出現在6～7個年份，分別是天馬微電、中航機電、沈陽化工、中航機電、中國中車；DEA投入產出效率最優狀態在5～4個年份的企業有9家，分別是美的集團、ST河化、中航直升機、江西航空、貴州汽車、中航重機、中航飛機、中航沈飛和中航航空；DEA投入產出效率最優狀態僅有3個年份的企業有8家，分別是寶勝科技、沙隆達A、天科股份、風神輪胎、深圳飛亞達、中航光電、四川成飛、中航儀器；DEA投入產出效率最優狀態等于小于2個年份的企業有4家，分別是紫光股份、滄州大化、中航三鑫、中航電子。

再次，從2008—2017年平均投入產出效率(即技術效率、純技術效率、規模效率)保持在DEA最優水平狀態的中國戰略新興產業企業為0家，企業規模尚可改進，且容易改進的樣本企業有21家。2008—2017年中國戰略新興產業企業在10年里平均投入產出效率總體保持在0.9～1.0水平狀態，個別企業如中航機電、中航電子純技術效率10年間能夠保持在最優狀態，中航資本是唯一保持在規模效率最優狀態的企業。大部分企業要么是純技術無效率，要么是規模無效率，從而最終導致技術無效率，如表4所示。

最后，根據表4的分析結果，又進一步對26家樣本企業進行企業規模狀態進行梳理。從整體來看，26家中國戰略戰略性新興產業企業規模效率都在上升階段，無論是政府投資還是企業自身投入都比較重視企業發展，沒有企業處于停滯或規模過小階段，有1家企業達到了規模最優，21家企業規模處于尚可改進且容易改進的階段(見表5)。

表4 2008—2017年中國戰略性新興產業企業平均投入產出效率水平值比較

表5 企業規模分類

5 結論及政策啟示

通過對列入美國貿易打擊“清單”里的美的集團、清華紫光等主要中國戰略新興產業企業2008—2017年投入產出效率數據的測算分析得知，樣本企業在近10年里投入產出效率總體水平保持在0.9～1.0的狀態，沒有一家能夠保持在技術效率、純技術效率和規模效率最優狀態，近54%的企業能夠有5個年份以上保持在DEA投入產出效率最優狀態，且有80.76%的企業規模尚處于可改進和且容易改進的階段，有進一步提升規模效率的空間。技術無效率可能的原因是多方面的，如較多企業的干中學需要進一步提升，即技術引進后的消化吸收能力尚缺乏，核心技術的投入產出效率不高。本文試圖從以下幾方面提出相應的政策啟示:

5.1 實施產業創新驅動發展戰略

從測算分析結果來看，中國中車、清華紫光等中國戰略性新興產業企業技術效率每年逐步提升，規模效率處在容易改進階段，所以實施產業創新驅動發展進行技術創新是必經之路。中國戰略性新興產業是中國經濟未來發展的新動力，著名經濟理論大師薩謬爾森曾撰文，中國的技術進步、生產效率的提升會損害美國的利益，所以當前中美貿易爭端正在新興技術領域擴大，特別是近幾年中國中車新興技術的迅速發展和擴張引起美國的注意。中國在當前新興技術競爭的壓力下，要發展壯大，必須提升本土企業技術、規模效率，堅持實施創新驅動戰略。首先，加強研發機構的建立，通過聚集先進的技術、經驗進行產品創新與開發，這對提升企業純投入產出效率是非常必要的，如中化集團在新農藥創制方面應不斷加強投入，以技術進步促進企業戰略轉型，構建多層次的技術創新體系和兩級科技管理體系；其次，加強知識產權的管理，對中國戰略性新興產業上市公司知識產權的申請、實踐和保護給予政策方面的鼓勵，支持戰略性新興產業公司發展名牌產品和開展創品牌活動，樣本企業本身要培養自我創新意識，不能依賴于政府政策，主動在各方面開展技術、產品創新，如清華紫光在國家集成電路產業推進戰略的引導下，以“國際并購+自主創新”雙輪驅動，確立以集成電路產業為主，向泛IT、移動互聯、云計算與云服務等信息產業核心領域集中發展戰略；最后，加強高端人才隊伍引進建設，戰略新興產業上市公司必須擁有足夠的高端人才包括科研人才、管理人才等多方面的專業人才，充分發揮其智慧才能產生“馬太效應”，從而提高企業的競爭力，最終提升企業的投入產出效率。

5.2 增強企業技術戰略聯盟

中國戰略性新興產業企業投入產出效率沒有達到最優大部分是由于企業規模不經濟導致的，一些企業處在初創期和成長期，需要成熟期企業的引領和帶動。一方面，鼓勵戰略性新興產業率先進入和跟隨進入的企業間開展技術戰略聯盟，構筑戰略性新興產業的國內創新鏈。后進入的企業的科學技術有限，很少有新產品的研究能夠成功，鑒于此，應引導強化企業間的幫扶和引領創新、分工合作等，以降低技術趕超風險和成本；另一方面，戰略性新興產業企業在發展戰略時要考慮適當的引進和購買先進技術，加強外部知識獲取性，從而提高企業的核心競爭力，美的集團收購了德國高端制造業企業技術和規模效率逐步提升，在全球競爭力的機器人產業計劃中具有重要地位，但需要持續提高自主創新能力，深入發展人工智能與家電的結合。清華紫光應以國際并購為切入點，在此基礎上加大研發投入，實現“裂變式”技術聯盟，如2015年以38億美元收購美國西部數據(Western Digital)15%的股份，需要建立更好的機制，以獲取更好的市場占有率。2016年中國化工斥資440億美元收購全球最大的農藥和種子集團之一瑞士先正達(Syngenta)。這幾家典型企業的技術戰略聯盟不僅得到了世界頂級技術也得到了人才，在時間和資金上做到實質性節省，有利于企業產生更快的投入產出回報。由于戰略性新興產業企業受資金和人力等方面的限制，自主研發風險較大，因此通過外部購買軟件和設備能最快地獲取所需技術，由于這些技術已經成熟，風險性較低，有利于企業減少研發成本，提高生產效益。

5.3 完善政策支持保障體系

當前中國戰略性新興產業正處于成長期，企業投入產出效率仍有上升的空間，依據企業生命周期的演化和發展階段，政府應實施差異化扶持政策，構建新興產業科技成果專業基地，搭建公共技術支撐平臺，為戰略性新興產業企業營造良好的技術與產業協同發展的外部環境。應依據不同細分領域的發展特點采取不同的培育政策。對于高端裝備制造領域、新材料領域等依托傳統產業進一步發展起來的企業在培育的過程中可以和傳統產業結合起來，利用傳統產業成熟的分銷渠道和銷售經驗來提高上市公司產品或者服務的市場認可度，這樣不僅能夠節約培育成本，還能夠幫助相關傳統產業企業進行轉型升級。對于節能環保領域、新能源領域、新能源汽車領域內等因為資源緊張或環境問題而興起的企業，在培育的過程中可以在產業政策上給以相關稅收支持和企業補貼優惠，同時設置有限的優惠時間，防止公司對政策刺激形成依賴。對于因為經濟發展或國際大環境的改變而興起的企業，在培育過程中政府可以設置嚴格的準入標準，并合理地進行產業布局規劃，避免過多公司同時躋身相關新興產業重點。對于規模較小的企業來說，如紫光股份、滄州大化、中航三鑫、中航電子，在技術鏈驅動戰略性新興產業高端化發展的主要目標下，適度通過地方政府扶持擴大生產規模，實施技術追趕戰略，購買戰略性新興產業鏈中處于領跑的企業終端產品，通過“嫁接”方式，突破薄弱的“芯片”制造環節和可改進的生產技術環節，增加新產品的銷售收入，降低專利研發投入出現沉默成本的可能，形成自己的規模優勢和關鍵技術點，最終目的提升其投入產出效率，特別在當前中美貿易之戰中，提升中國戰略性新興產業企業的競爭力尤為重要。