中國陶瓷產(chǎn)業(yè)集群技術創(chuàng)新效率測度研究

梁 祺，左和平

（1.同濟大學 經(jīng)管學院，上海200092；2.景德鎮(zhèn)陶瓷學院，江西 景德鎮(zhèn)333403）

0 引言

隨著全球工業(yè)化進程的加快，尤其是發(fā)展中國家工業(yè)化進程的快速遞進，立足于深厚陶瓷文化積淀的我國現(xiàn)代陶瓷工業(yè)迅速崛起，并逐步演化形成為包含廣東佛山、廣東潮州、福建德化、湖南醴陵、江西景德鎮(zhèn)、江蘇宜興、山東淄博和河北唐山等在內(nèi)的中國八大頗具規(guī)模又各具特色的陶瓷產(chǎn)業(yè)集群。而作為介于市場和企業(yè)之間的準市場或準科層組織形式的產(chǎn)業(yè)集群，其在決定企業(yè)、地區(qū)創(chuàng)新績效中的重要性不可否認，以至于現(xiàn)代創(chuàng)新理論認為，產(chǎn)業(yè)集群是一個縮微的區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)。沿著這一邏輯脈路分析，借助陶瓷產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新，突破增長瓶頸、謀求集群所在區(qū)域可持續(xù)的經(jīng)濟增長與社會協(xié)調(diào)發(fā)展，可謂是順理成章。然而現(xiàn)有針對陶瓷產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新效率的研究幾乎沒有，即使在陶瓷產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新方面的分析也很少，主要集中于純理論性闡述。以往的研究成果的確存在值得借鑒的觀點，但是卻普遍缺乏對陶瓷產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新效率的實證性研究，從而難以從陶瓷行業(yè)整體的視角出發(fā)，把握中國陶瓷行業(yè)生產(chǎn)率變化的特點。進而更加遑論通過各大陶瓷產(chǎn)業(yè)集群間的比較，了解區(qū)域間生產(chǎn)率的差異及其變動趨勢。為此，本文試圖利用2005～2009年的面板數(shù)據(jù)，對我國八大陶瓷產(chǎn)業(yè)集群的生產(chǎn)函數(shù)中效率因素進行測算和分析，在描述集群經(jīng)濟增長技術創(chuàng)新效率變化趨勢的同時，刻畫其與技術進步因素共同影響經(jīng)濟增長方式變化的過程，為探究陶瓷產(chǎn)業(yè)集群持續(xù)發(fā)展的政策含義和學術價值提供依據(jù)。

1 研究方法設計

本文在測算陶瓷產(chǎn)業(yè)集群技術創(chuàng)新效率時，選用SFA分析方法。根據(jù)Aigner、Battese、Lovell等的研究，測算技術創(chuàng)新效率的隨機前沿模型(SFA)的一般形式為：yit=f(xit,t)?exp(vit-uit)。其中，yit表示集群i的實際產(chǎn)出，x代表投入，f(?)代表生產(chǎn)可能性邊界上的確定前沿產(chǎn)出，t為時間趨勢。至于誤差項，其實由兩個部分組成，一則隨機擾動影響vit服從，另一部分uit=uiexp[-η(t-T)]，表示對個體沖擊的影響，服從非負斷尾正態(tài)分布，其中參數(shù)η為時間因素對技術費效率項的影響，兩部分vit和uit相互獨立。技術創(chuàng)新效率水平TEit=exp(-uit)表示由于生產(chǎn)無效率造成的實際產(chǎn)出與最大產(chǎn)出之間的距離，其值介于0～1之間，當TEit=1表示落在生產(chǎn)可能性邊界上，即技術有效，否則技術無效。此外，Battese和Coelli(1992)設定了相關方差參數(shù)來檢驗復合擾動項中技術無效項所占的比例，一旦γ=0被接受，則表明實際產(chǎn)出與最大產(chǎn)出之間的距離均來自于不可控的純隨機因素，此時可以直接運用OLS估計。在具體選擇生產(chǎn)函數(shù)時，常用的有柯布-道格拉斯和超越對數(shù)兩種形式。相較于前者，超越對數(shù)形式在形式上更加靈活，能更好地避免由于函數(shù)形式的誤設而帶來的估計偏差。本文分析中采用的是面板數(shù)據(jù)，隨著時間的推移，技術是否為中性，產(chǎn)出彈性是否固定，技術是否存在進步，研究中并不能事先確定，因此選用超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機前沿模型，具體形式如下所示：

其中，β為待估計系數(shù)，j,k代表投入變量，其余各項定義與前文一致。

2 數(shù)據(jù)與變量

本文所使用的樣本為2005～2009年中國八大陶瓷產(chǎn)業(yè)集群的數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)來源于歷年八大產(chǎn)業(yè)集群區(qū)域所在省市的統(tǒng)計年鑒。有關創(chuàng)新過程的產(chǎn)出，文中選取發(fā)明專利申請量作為考核指標。事實上，在創(chuàng)新產(chǎn)出指標的選擇上，一些學者偏向嘗試新的指標,比如新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)(吳延兵,2008)、新產(chǎn)品銷售收入(朱有為和徐康寧,2006)等。但本文認為，一方面，這些指標在反映創(chuàng)新成果的經(jīng)濟價值和商業(yè)化水平方面仍有缺陷，另一方面，在指標數(shù)據(jù)獲取方面難度較大。比如，新產(chǎn)品銷售收入雖然能夠較好地衡量創(chuàng)新產(chǎn)出，但相關統(tǒng)計年鑒中并沒有分省區(qū)的這一指標。而國外學者對專利與研發(fā)的關系進行了大量的實證研究后表明，即使考慮滯后效應在內(nèi)，研發(fā)和專利之間仍然存在顯著的相關性。因此，盡管專利在衡量創(chuàng)新產(chǎn)出時存在著諸多缺陷，但由于找到更好的替代指標還存在一定的困難，目前研究中依然被廣泛使用。專利數(shù)據(jù)包括專利申請受理量和專利申請授權量兩項指標。但專利授權量由于受到政府專利機構等人為因素的影響、不確定性較大，因而專利申請受理量比專利申請授權量更能反映研發(fā)產(chǎn)出的真實水平(張海洋，2000)。綜上，本文選取專利申請受理量作為研發(fā)產(chǎn)出的衡量指標。

對于創(chuàng)新活動的投入，一般由R&D人員投入和R&D經(jīng)費支出兩個變量來表征。對于R&D人員投入，通常是采用R&D人員全時當量顯性指標來衡量，其值為報告年內(nèi)R&D全時人員數(shù)加非全時人員按工作量折算成全時人員數(shù)的總和。而對于另一項投入R&D經(jīng)費投入，正如Griliches(1980)及吳延兵(2008)指出的，R&D活動對知識生產(chǎn)的影響不僅反映在當期，對以后的知識生產(chǎn)也將產(chǎn)生影響。因此，我們參考吳延兵的做法，采取永續(xù)盤存法來核算R&D存量，其計算公式為：Kit=(1-δ)Ki(t-1)+Eit，式子中Kit為i集群在第t期的資本存量，δ為折舊率，并依據(jù)Griliches等的估計，一般δ=15%，至于基期資本存量的估算，假設R&D資本存量的增長率等于R&D經(jīng)費的增長率，g為考察期內(nèi)實際R&D經(jīng)費支出的平均增長率，則其估算公式：Ki0=Ei0/(g+δ)。而Eit表示第i集群在t期的實際R&D經(jīng)費支出，顯然，其與物價變動相關，因此有必要對其進行價格平減(以1998年為基準)。由于科技活動經(jīng)費內(nèi)部支出包含固定資產(chǎn)構建費和其他費用(主要包括勞務費、業(yè)務費等)，前者可以采用各地區(qū)固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)平減，后者采用的平減指數(shù)為城市居民消費價格指數(shù)。為此，本文參照朱平芳和徐偉民構造的R&D支出價格指數(shù)=0.55×消費價格指數(shù)+0.45×固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)對名義R&D經(jīng)費支出進行平減(朱平芳、徐偉民，2003)。在確定了投入產(chǎn)出變量以后，可建立如下超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)隨機前沿經(jīng)驗模型：

式子中，yit、Kit、Lit分別是i集群在t期的專利申請受理量、R&D資本存量和R&D人員投入，β為回歸系數(shù)。

3 實證結(jié)果

3.1 生產(chǎn)函數(shù)的估計

以2005～2009年面板數(shù)據(jù)為基礎，利用Frontier4.1軟件對模型進行估計。經(jīng)驗模型的極大似然參數(shù)估計結(jié)果如表1所示。

表1 隨機前沿模型分析結(jié)果

從表1模型1給出的估計結(jié)果可以看到，r通過了顯著性水平0.01的顯著性檢驗，因此，本文使用SFA方法對效率進行分析是恰當?shù)?。另外，隨機前沿生產(chǎn)模型的設定形式正確與否直接關系到對技術效率分析的有效性。為此，本文擬使用廣義似然率統(tǒng)計量進行檢驗，以驗證超越對數(shù)生產(chǎn)前沿模型的適宜性。其統(tǒng)計量的計算公式為：λ=-2ln[L(H0)/L(H1)]，其中L(H0)和L(H1)分別是前沿模型在零假設H0和備擇假設H1下的似然函數(shù)值。如果零假設成立，那么檢驗統(tǒng)計量λ服從混合卡方分布，自由度為受約束變量的數(shù)目。本文假設限定為所有二次項系數(shù)均等于零，如果該假設成立，則分析中應采用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)。假設為與技術進步有關的系數(shù)均為零，而假設為投入要素R&D資本存量、R&D人員與技術進步的交叉項系數(shù)為零，表示技術進步與投入要素無關。假設則代表時變參數(shù)η=0，說明技術效率不具有時間趨勢。

表2 模型假設檢驗結(jié)果

3.2 創(chuàng)新效率測算結(jié)果

進一步依前文確定的模型測算各個陶瓷產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新的技術效率，結(jié)果如表3所示。

表3 樣本的平均技術創(chuàng)新效率

從全部樣本來看,八大陶瓷產(chǎn)業(yè)集群2005～2009年技術創(chuàng)新效率的均值為0.838，說明我國陶瓷產(chǎn)業(yè)集群研發(fā)創(chuàng)新中存在技術無效率，尚有接近17%的提升空間。由于八大陶瓷集群基本代表我國陶瓷行業(yè)的技術研發(fā)水平，所以實證檢驗結(jié)果也從一個側(cè)面反映我國陶瓷行業(yè)自主創(chuàng)新的技術效率還有待提高。而從各個集群的數(shù)據(jù)表現(xiàn)來看，地處區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展較好的佛山、、潮州、淄博、德化、醴陵等地則具有較高的研發(fā)技術效率，這些集群的技術效率均在0.8以上，而相比之下，地方經(jīng)濟發(fā)展較慢的景德鎮(zhèn)、宜興、唐山的技術效率均不足平均水平。

3.3 聚類分析

為了更加清晰地描述各集群的技術創(chuàng)新模式，本文將各集群技術創(chuàng)新效率與創(chuàng)新投入均值進行聚類分析，將其分為以下四種模式，結(jié)果如表4所示。

表4 聚類分析結(jié)果

第一類模式為高投入高效率模式，此類模式包括佛山、淄博兩個陶瓷集群在創(chuàng)新基礎設施、創(chuàng)新人才和制度建設等方面已然形成一套較為完備的、良性運作的體系，從而有效支撐研發(fā)效率的提高。

第二類模式為高投入低效率模式,此類模式包括潮州、景德鎮(zhèn)兩個集群。此類集群具有較高的研發(fā)投入,但效率并不理想。因此，為提高研發(fā)資源的利用效率，兩大陶瓷產(chǎn)業(yè)集群應轉(zhuǎn)變以大規(guī)模投入為基礎的粗放式創(chuàng)新發(fā)展模式，在有效調(diào)整研發(fā)投入的同時，適當進行制度變革和管理創(chuàng)新。

第三類模式為低投入高效率模式，此類模式包括德化陶瓷產(chǎn)業(yè)集群。相對于前兩類，此類集群創(chuàng)新投入較少，但效率卻較高。顯然，此類陶瓷產(chǎn)業(yè)集群應是創(chuàng)新發(fā)展重點支持的區(qū)域，應加大創(chuàng)新投入，以充分發(fā)揮其效率優(yōu)勢獲得更多的有效創(chuàng)新產(chǎn)出。

第四類模式為低投入低效率模式，此類模式包括唐山、醴陵、宜興。此類集群的特點是投入較少，相應的效率也不高。因此，為提高其創(chuàng)新效率，一方面，應合理安排創(chuàng)新投入，集中有限資源解決創(chuàng)新發(fā)展的關鍵問題，另一方面也應適當給予資金及政策扶持以改善創(chuàng)新環(huán)境，增進創(chuàng)新效率。

4 結(jié)論

本文基于內(nèi)生增長模型的生產(chǎn)函數(shù)理論，應用隨機前沿分析方法，構建超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，實現(xiàn)對中國陶瓷產(chǎn)業(yè)集群生產(chǎn)函數(shù)的估計與技術創(chuàng)新效率的實證測度。主要研究結(jié)論在于，首先集群技術創(chuàng)新中存在技術無效率，其平均技術創(chuàng)新效率為0.8381，創(chuàng)新的技術效率尚有近17%的提升空間。再則，我國陶瓷產(chǎn)業(yè)集群各集群創(chuàng)新效率存在差異，從樣本期間數(shù)據(jù)表現(xiàn)來看，佛山、淄博兩大陶瓷產(chǎn)業(yè)集群處于創(chuàng)新的良性互動中，其他產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新模式有待改進。第三，樣本期內(nèi)集群技術創(chuàng)新的效率并沒有表現(xiàn)出隨時間提升的趨勢?；谘芯拷Y(jié)論，啟示在于，各大陶瓷產(chǎn)業(yè)集群在增加創(chuàng)新投入，推動前沿技術進步的同時，也需關注技術創(chuàng)新的效率提高，這就需要在制度安排及管理創(chuàng)新方面給予足夠的關注。

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