我国技术创新效率与高新技术产品出口关系研究——基于东中西部地区数据分析

张 洁丁家云

（1.安徽财经大学，安徽 蚌埠 233030；2.铜陵学院，安徽 铜陵 244000）

一、引言与文献综述

中国产业结构正在经历巨大的转变，传统产业贸易与发展的竞争优势正逐渐消逝，但高技术产业发展仍旧处于追赶阶段。从数据上来看中国2016年高新技术产品出口额就比2010年的高新技术产品出口额高出22.71%，中国高新技术产业虽然在高速发展中，但是每年其出口额所占的出口总额比例却没有过多的增长，同样在国际上无论是与发达国家还是与新兴市场国家相比，仍然有较大差距。刘宏铎、张建武[1]运用需求信息回归推断法发现在高新技术产业出口的横向比较上，我国高新技术产品出口质量远远比不上欧美等发达国家，只能和巴西、墨西哥等国家相当。附加值低、利润空间小、以劳动密集型为主要特点的高新技术产业阻碍了现在中国经济和技术的进一步发展。

技术创新会带动经济增长的理论是毋庸置疑的。支持该观点的早期理论有：新经济增长理论认为技术的进步是经济增长的核心，是各国经济增长的推动力；著名的熊彼特创新理论强调的就是生产技术革新和生产方法变革在经济发展过程中所起到的重要作用。现代学者的观点也在支持这一理论，戎梅[2]等作者在研究技术创新对出口的影响时从创新投入和创新环境等方面证明了创新强度和高新技术产品贸易竞争力的关系成正比。明洁，朱姗姗，李根[3]选取9个科技创新指标，运用灰色关联法实证其对高新技术产品出口的影响，发现科技创新对高新技术产品出口的关联度很大。关于技术创新支持国际贸易方面的理论：梅里兹（Melitz）[4]结合新贸易理论中垄断竞争模型和企业异质性假设得出结论：具有高生产率的企业会主动进入出口市场，而低生产率的企业则被迫退出出口市场，技术创新带来生产率的提高将有利于企业进入海外市场。

然而创新是个复杂的过程，有一些研究学者从资源投入利用效率角度去研究分析如何提高创新效率。一般而言，投入到社会生产中的新技术都需要经历实验开发、中间应用放大实验以及工业和产业化三个过程，在这之间创新投入可能不会有效转化成产出。在得到我国高新技术产业资源投入利用效率情况下，有些学者提出了自己的观点。卫平和王艳[5]通过DEA分析方法研究我国东中西部地区创新效率，发现资源投入之间存在相对冗余，阻碍了高新技术产业创新效率的进一步提升。才冰冰[6]认为我国科技投入在科技成果转化方面资金相对较少，还有我国现行专利制度下科技创新者偏向于风险较小且收益较高的科技奖励制度，使得科技创新成果在转化过程中缺乏市场导向性。余泳泽[7]将高技术产业的创新过程分为技术开发和技术成果转化两个阶段，从价值链视角可发现我国绝大多数地区处于低创新效率情况且两个阶段的低效率主要都是来自于纯技术无效率，并且发现企业规模、市场化程度、政府支持和企业自身经营都会影响高技术产业研发创新效率。在测量创新效率的过程中，张永安、郄海拓、颜斌斌[8]运用两阶段动态网络DEA模型将各阶段的创新行为分为两个阶段，第一阶段是投入和中间品产出，第二阶段是中间品和产出，最终发现成果转化效率低下主要是由于各省之间尚未进行有效的资源信息交流。

从以上的文献中我们可以发现对技术创新效率的测算分析研究，也只是停留在最后测算得出的资源利用效率层面，对于技术创新如何影响高新技术产品的出口缺乏具体的实际研究。其他对高新技术产品出口影响因素的研究文献也只是从资源投入角度考虑，并没有涉及到资源的配置利用领域，而且实际操作的可能性也低。本文认为技术创新效率可以分解为其他几种关于效率的影响因素，这些因素都可以对高新技术产品的出口有影响，因此本文将技术创新效率与高新技术产品出口结合起来，最后得到几种效率对高新技术产品出口的影响程度。这对我国出口产品结构优化，完善资源配置率，提升我国高新技术产品出口水平具有一定的意义。在研究方法上，本文借鉴克劳迪尔-克鲁兹—卡扎雷萨（ClaudioCruz-Cázaresa）[9]运用的一种去研究创新和公司绩效之间关系的新方法，因此先是选取我国近几年来省级面板数据，通过DEA运算得出地区的5种效率EFFCH、TECHCH、PECH、SECH、TFP，然后比较分析不同效率与高新技术产品出口之间的关系，最后找到提高高新技术产品出口水平的路径。

二、计量模型的建立与指标数据的选取

（一）模型建立

效率的评估方法主要有随机前沿分析（SFA）和数据包络分析（DEA），随机前沿分析法是一种参数方法，需要设定生产函数的形式，而对于不需要设定具体函数形式就能通过多产出、多投入数据得出具体效率的评估方法来说，本文选取的数据更加倾向于使用DEA分析。DEA是由Charnes和Cooper提出解决在多投入多产出情况下评价决策单元相对有效性的方法，近些年来被广泛应用于全要素生产率评估、资源配置和生产前沿面估计等研究当中。后来经过在此研究与分析的基础上，Caves等人（1982）又将DEA方法与Malmquist提出的Malmquist指数结合起来建立了考察两相邻时间段生产效率变化的指数，具体形式可以表示如下：

其中（Xt,Yt）和（Xt+1,Yt+1）分别表示 t和 t+1 时期全部决策单元的输入与输出数据，Dt0和Dt+10分别表示t时期和t+1时期的输出距离函数；这四种距离有以下线性规划计算得出：

M0（Xt+1,Yt+1,Xt,Yt）用来测度全要素生产率的增长，其可以分解为技术效率变化EFFCH和技术进步变化TECHCH，而技术效率变化EFFCH又可以进一步分解为纯技术效率变化PECH和规模效率变化SECH，具体形式分别表示如下：

在建立最终的OLS模型中，本文在一定程度上借鉴了徐静[17]（2012）的方法：

Y表示高新技术产品出口交货值占GDP的比重，代表高新技术产品出口对国内生产总值的贡献，X1、X2、X3分别表示各省高技术产业R&D投入强度、R&D人员比重、企业规模，X4表示 EFFCH、TECHCH、PECH、SECH、TFP（技术创新效率即前面的全要素生产效率M指数），这五种技术效率是核心变量。其中R&D投入强度即是R&D投入费用与各省内生产总值之比，R&D人员比重是R&D人员占从业人数的百分比，企业规模用各省的固定资产投资占各省内生产总值来确定。

（1）高技术产业R&D投入强度X1。因为R&D投入强度是R&D经费所占的GDP之比，可以从该指标上读取各省对高新技术产业的重视程度。一般来说，各省对高新技术产业的重视程度越高，该比值越大，也就越有利于提高高新技技术产品出口的竞争水平。

（2）R&D人员比重X2。R&D人员也是高新技术产业发展的重要投入要素。投身于高新技术产业发展的工作人员占从业人数之比反映了地区高新技术产业的发展情况，该比值越高越能促进高新技术产业发展。

（3）企业规模X3。企业规模的大小也会影响产品的出口状况，企业规模扩大导致的规模经济和自身实力的提高有利于增加高新技术产品的出口数量。本文用固定资产投资的金额来衡量企业规模的扩大情况。

（4）5种效率X4。TFP的经济含义为:数值越大，说明生产力变化越大，越有发展潜力;数值越小，说明生产力退步。EFFCH是在规模报酬不变的情况下，衡量决策单元到生产前沿的 “追赶效应”，EFFCH值大小与1进行比较，当EFFCH=1时，在现有技术条件下技术效率不变；EFFCH<1时，技术效率降低，与其他地区相比追赶差距增大；EFFCH>1时，技术效率提高，追赶差距减小，更加接近整体的发展状况。TECHCH衡量了生产前沿边界的移动，代表了各地区在相邻时间段内技术进步的程度。TECHCH=1表示技术进步规模有效；TECHCH<1表示技术退步；TECHCH〉1，表示技术进步。纯技术效率PECH是衡量企业由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率SECH是衡量由于企业规模因素影响的生产效率。

DEA—Malmquist分析模型又分为C2R（规模报酬不变）和BC2（规模报酬改变），考虑到高新技术产业的生产投入的技术创新活动具有知识经济特征，所以本文选用了BC2模型。在DEA—Malmquist的分析中，一般选取高技术产业技术改造经费支出、高技术产业消化吸收经费支出和高技术产业技术引进经费支出和R&D内部支出费用、R&D人员数量作为投入，新产品产值、专利申请数作为产出。

（二）数据的来源与处理

本文数据来自于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国高技术产业州省份统计年鉴》以及各省的统计年鉴和统计网站、科技网站。在数据的寻找中发现有些省份数据缺失问题严重，所以本文将港澳台、内蒙古、新疆、西藏、甘肃、宁夏、青海省份数据给删除，对于海南、山西、贵州缺失个别数据的省份本文用均值法将其填补。

考虑到在技术创新活动中一般都会存在 “时滞效应”，所以当期的技术创新投入可能要在未来时期才带来创新产出，因此本文在数据的录入分析中在投入时期不变的情况下，产出滞后一期，即2009-2015年是投入数据，2010-2016年是产出数据。

三、效率测度与评价分析

考虑到我国东中西部地区科技发展水平差距悬殊，因此在这样的国内实情下我们也需要了解各地区资源利用情况。以下是我国5种效率的东中西部地区对比图，由于全要素生产率指数可以分解为TECHCH和EFFCH,前者是技术创新效率的技术变化率，后者是技术创新效率的资源配置变化率，EFFCH又可以分解为PECH和SECH，因此通过对以下图形的对比分析找出对高新技术产业技术创新效率有影响作用的主要因素。

图1 2011-2016年东中西部地区全要素成产率对比图

图2 2011-2016年东中西部地区技术进步对比图

图3 2011-2016年东中西部地区综合技术效率对比图

图4 2011-2016年东中西部地区纯技术效率对比图

图5 2011-2016年东中西部地区规模效率对比图

在全要素生产率的折线图中，东部地区折线波动情况较为稳定，中部地区次之，西部地区波动情况明显。由上面公式可得全要素生产率受技术进步和综合技术效率的影响，而技术进步的折线波动幅度相比于综合技术效率的折线波动幅度更加强烈，从技术进步折线图也可以看出其波动情况和全要素生产率折线图大致相当，因此可以得出我国技术进步对全要素生产率的影响要大于综合技术效率对全要素生产效率的影响的结论，这和徐静[17]、陈伟、张长孝[10]等人的观点相符。技术进步指标衡量的是整体产业技术的进步或衰退程度，这也反映了不同地区对高新技术产业发展的重视程度以及它们各自的发展水平。对于东中西部地区技术进步差异的研究结果，本文给出的解释是东部地区技术创新资源比较丰富，当科技发展到一定的程度也会受到产业结构升级、边际递减规律等因素的影响，而且事实上东部地区本身也对科技的发展有足够多的重视，每年科技投入情况都很稳定，所以东部地区技术进步状况很稳定；相反西部地区本身科技技术力量薄弱，只要有一定的科技投入，就能获得很多的产出。

再对比三个地区的综合技术效率指数，发现东部地区综合技术效率折线波动比较平稳。综合技术效率衡量的是资源配置的完善程度，东部地区资源配置比较完善，这也符合事实。后两幅图显示的纯技术效率和规模效率折线波动都比较平稳，但是仔细也能发现东部地区规模效率比中西部地区的规模效率要更加有效，而东部地区纯技术效率折线波动最大，中部西部地区次之。对于纯技术效率折线波动本文给出的解释是东部地区高技术产业竞争加剧，企业为了能够获得收益，除了通过创新增加产品的高附加值，还会从管理、营销等方面水平的提高去增加高新技术产品的生产销售数量、提高高新技术产品的生产质量。

四、计量回归结果与分析

为了进一步验证技术创新效率以及与技术创新效率有关的4种效率和高技术产品出口之间的内在联系，把以上我国东中西部地区的5种效率结果作为解释变量、高新技术产品出口交货值与各省的省内生产总值之比作为被解释变量，并且将其分别取对数进行回归。首先选定面板数据模型的使用类型，面板数据模型中常用的有随机效应模型和固定效应模型，通过检验模型误差项与解释变量的正交性可以解决面板模型的设定问题，一般最常用的检验方法是豪斯曼检验。本文通过运行stata11中的豪斯曼检验，发现最终的结果Prob>chi2都是小于0.05，所以本文的面板数据应该使用固定效应模型，以下是固定效应模型的运行结果（见表1）。

考虑到R&D经费投入和固定资产投入很大程度上由各地相关政策决定，因此为了使分析的结果更加具有稳健性，本文使用个体固定和双向固定模型进行结果对比分析。在分析的过程中发现控制变量X3（即固定资产投资占GDP的比重）的系数无论从哪个模型来看都是负值，且具有显著性影响，影响系数也较大，说明高新技术企业规模的扩张相对于各地区的GDP对高新技术产品的出口影响是消极的，这个结果和预想的不太一样。本文给出的解释是当今我国越来越重视高新技术产业的发展，有关高新技术产业的固定资产投入也越来越多，然而由于我国科学技术尤其是核心技术发展并不成熟，早期的固定资产投入并不能在短期内有效地转化成高新技术产业的产出，高新技术产业发展都有一定的时滞效应。同时这里被解释变量Y代表的是高新技术产品出口交货值对省内生产总值的贡献，而X3衡量的是固定资产投资占各省GDP的比重，所以并不能说明绝对的高新技术产业规模扩张对高新技术产品出口是有消极影响，但是高新技术企业固定资产的投资的确也没有拉动高新技术产品出口占各省省内生产总值的比值上升。

再来分析核心变量。（1）技术创新效率TFP的回归系数无论从单项固定还是双向固定上来看都过了显著性检验。全要素生产率是在考虑科技进步、配置效率等所有因素的条件下衡量的投入产出的效率指数，它对高新技术产品出口交货值占GDP的影响是0.34%，表示只要处在有效生产的前提下，高新技术产品出口拉动了GDP的0.34%增长。（2）而TECHCH不仅是t检验不显著，相比于其他核心变量也有经济不显著（变量系数相对比较小）现象，说明我国的技术进步对高新技术产品出口的影响较小，然而从上面效率测度与评价分析中发现技术进步对我国的高新技术产品产出影响比较大。技术进步对高新技术产品生产和出口的影响程度不一致，本文对其理解是我国高新技术产业的技术水平还没有像欧美等发达国家成熟，这可能导致出口的高新技术产品并不符合国际市场的需求，以及欧美对中国高新技术产品的抵制，这都会使得技术进步对我国高新技术产品出口竞争力的提升作用不明显。但是技术进步依旧是我国高新技术产业发展的重要依托，只有当我国的科学技术取得足够的发展与进步才能在产品出口的数量与质量上有显著的提升。（3）综合技术效率EFFCH对高新技术产品出口的影响最为显著，只要我国综合技术效率有效，其对高新技术产品出口交货值占GDP的比重就能影响0.9%左右，因此为了提高现下我国高新技术产品的出口水平，我国应该重视资源配置整合能力、资源使用效率，提高资源利用管理水平。（4）纯技术效率PECH对我国高新技术产品出口交货值占GDP的影响是0.3%。（5）规模效率SECH对我国高新技术产品出口交货值占GDP的影响是0.26%，它们各自对高新技术产品出口的影响并不太大，但是考虑到综合效率由二者共同决定，因此各政府企业在资源投入使用时应该充分考虑到自身的实际情况。

表1 效率对高新技术产品出口的回归

从以上结果的分析中我们得知我国大部分科技发展尚在追赶路途中，打破技术发展水平的瓶颈，独立自主地拥有先进的核心科技，将有助于中国高新技术产品走向世界，而依靠技术进步去让高新技术产品贸易带动经济的增长又需要投入很多的人力物力，因此本次实证分析结果又表明我国提高高新技术产业的出口竞争优势是通过其他方式，比如高新企业管理的改善、资本结构的改革、营销模式的创新和市场的扩大等。

五、结论与政策建议

本文将创新投入对高新技术产品出口的影响分为两个阶段，先是利用DEA-Malmquist模型，计算得出我国各省市6年的创新效率与其他4种效率，再研究分析这些效率与我国高新技术产品出口之间的关系，最终得到以下结论：（1）我国东部地区技术的创新与发展维持在高水平，非科技优势也很明显，这为高新技术产业的未来发展打好基础；西部地区科技较为薄弱，创新投入可以换取更多的收益。（2）我国高新技术产业的科技技术水平存在发展瓶颈，表现在技术进步对我国高新技术产品的生产有积极影响，但是在国际贸易中，技术进步对高新技术产品的出口水平影响并不明显。（3）非科技手段也是提升我国高新技术产品出口竞争优势的一种有效手段。

针对以上研究发现的问题，本文提出的政策建议如下：（1）各地方政府应该结合当地实际情况发展高新技术产业。东部地区教育环境和基础设施条件都比较适合高新技术产业的发展，当地政府应当积极扶持高新技术产业的发展，促进校企之间的合作，依靠“产研学”去拉动当地技术创新水平的提高。对于西部地区高新技术产业的发展，政府更需要加大资金的投入力度，在其发展过程中要起到带头作用；（2）近几年中国高新技术企业的发展越来越受到来自欧美等国家的限制，产品出口受到影响，政府除了开启多方谈话维护国家和企业利益，也应该帮助企业开辟其他国家的市场，缓解企业压力；（3）规范企业竞争，政府应当积极引导各地方企业通过合理的竞争方式去开拓国内外市场；（4）鉴于各地技术发展水平的差异性，各个省市之间可以加强科技学术等方面的交流，通过知识溢出来提高科技薄弱地区的技术水平；（5）高新技术产业的发展除了技术的推动，也应当符合国际的市场需求。因此需要突破科技的瓶颈，增加产品的附加值，也要提高出口高新技术产品的质量水准；（6）技术进步是我国高新技术产品进步的重要依托，但是面对国际高新技术产业竞争的激烈性和环境的复杂性，企业除了技术进步来增强自己的竞争力，也要依靠企业结构的改革与完善、营销方式的改善等方式来增强企业抵抗风险的能力。