加入WTO以来中国航运业创新驱动发展效率的阶段性评估
时间：2023-06-10 17:35:18 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
胡荣荣，蒋元涛
上海海事大学，上海 201306
习近平总书记在党的十九大报告中指出：“创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。”创新正在代替投资、要素和劳动力，成为新时期驱动中国经济发展的主要动力[1]。传统产业作为中国经济发展的坚实基础，需要通过增加创新投入，形成促进传统产业创新驱动发展的成果产出，奠定中国经济高质量发展的基础[2]。在各种传统产业中，航运业作为交通类生产性服务业，对推动经济全球化可持续发展、保障国家重点战略物资运输和支持全球供应链高效运营具有极其重要的作用。中国加入WTO后逐渐确立了世界制造业的中心地位，大量矿产能源、零部件和制成品的海运需求急速扩张，推动了近十几年航运业的高速发展。根据克拉克森的公开数据，2018年中国船队规模达7744艘，载货质量为1.7亿 t，仅次于希腊位居全球第二[3]。远洋运输发展成为中国最主要的交通运输方式之一，对其他行业的健康发展起到支撑保障性作用，航运业创新驱动发展凸显重要性和必要性。
随着航运业创新投入的逐年提高，创新投入和产出的转化效率还有待明确，需要根据航运业创新驱动发展历程的创新特点，对创新投入效果进行科学评估，调整和优化相关创新政策[4]。由于创新过程的复杂性和多向性，创新驱动发展效果评估受到学术界极大关注，主要集中在评估方法和评估指标领域[5-7]。随着投入和产出指标的多样化，目前评估方法主要有2种，即以随机前沿分析(stochastic frontier analysis，SFA)为主的参数方法和以数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)为主的非参数方法[8]。SFA方法是前沿分析参数方法的典型代表，假设生产函数已知，通常选择柯布-道格拉斯生产函数进行测度，优点是能够降低随机因素对创新产出的影响[9]。DEA方法通过线性规划来度量效率，不需要已知生产前沿的具体函数形式，只需要相关的投入产出数据，可以面对生产函数未知及多投入和多产出的情况，具有较强的适应性和灵活性[10]。选择创新评估指标主要从创新流程视角考虑，根据流程前后确定创新驱动的投入和产出[11-12]。总体而言，创新流程的前部以要素、知识和研发为主，后部以产品、成果和价值为主，体现创新投入和创新产出的显著差异[13-14]。
本文以中国航运业创新驱动发展为研究对象，对加入WTO后2002年以来中国的航运业发展历程，依据不同时期占据行业主导地位的投入因素，把航运业演化历程分为要素驱动、投资驱动和技术驱动3个发展阶段[15]。选择反映航运业创新特色的投入和产出指标，获取2012—2017年航运业3个发展阶段创新驱动相关数据，运用DEA方法对创新投入和产出效果进行评估分析，比较创新驱动发展不同阶段的创新效率和原因，为提升未来航运业创新驱动效率提供对策建议。
根据主导发展的不同要素占比，加入WTO以来中国航运业发展存在不同的驱动力，本文结合2008年全球性金融危机和文献[16]，以2008、2013年作为重要转型节点，将中国航运业创新驱动发展阶段划分为要素驱动、投资驱动和技术驱动3个阶段，如表1所示。
表1 中国航运业创新驱动3个阶段发展历程的创新模式比较
基于要素禀赋的要素驱动阶段是中国航运业发展的第一阶段，以劳动力为核心的各种劳动密集型投入要素具有成本优势，但因运力增加滞后于货运需求，运价和船租不断攀升。2002年是中国加入WTO后的第1年，国际贸易量开始剧增，中国航运业依靠价格优势迎来发展黄金期。
基于船舶规模的投资驱动阶段是中国航运业发展的第二阶段，全球航运行业进入低迷期，国家鼓励航运业拆除旧船、投资新船以实施运力结构调整。这个阶段对船舶投资达到历史顶峰，旧船拆解量和大型化新船交付量一直维持在高位，中国船队规模急速扩张，融合新兴技术的大型船舶占比逐渐优化[17]。
基于技术变革的技术驱动阶段是中国航运业发展的第三阶段，航运企业开始加大对新型船舶以及互联网、物联网和大数据的投资应用，把降低船舶运营成本和提升航运服务品质作为企业参与市场竞争的主要手段[18]。研发人员、研发经费和船舶技术资产等创新性投入逐渐增加，占据主导地位[19-20]。
3个发展阶段存在不同的驱动力，但要素驱动和投资驱动2个阶段同样存在创新行为，只是与技术驱动阶段相比，创新投入和产出在企业发展中不占据主要地位。根据现实需求，不同阶段的创新模式表现为不同目的和特征：第一阶段的要素驱动是航运业成长期，创新投入主要以学习发达国家既有的航运发展经验为主要目的，学习型创新模式的投入产出效率比较高；
第二阶段的投资驱动是快速发展期，创新目的主要是把国外先进的船舶管理和航运服务经验与本国实际情况结合，相比学习型创新，结合型创新的投入产出效率有所降低；
在技术驱动的第三阶段，中国航运业已经在掌握国外先进经验的基础上，进入以创造航运业领域新技术为主要目的的阶段[21]，各种创新性要素达到较高的投入规模，创造型创新没有任何经验可供借鉴，投入产出效率会出现较大波动。
2.1 评估方法
DEA是基于相对效率概念而开发的一种效率评估方法，通过数学规划对多投入和多产出的决策单元进行效率和有效性评价。随着DEA相关理论的不断发展，产生许多新模型：规模报酬不变的CCR模型，1978年由Charnes、Cooper和Rhodes提出应用于前沿面估算的非参数数学规划的数据包络分析方法；
可变规模报酬的BCC模型，1984年由Banker、Charnes和Cooper提出的1个对固定规模效益模式的DEA分析的扩展[22]。本文选择DEA-CCR与DEA-BCC 2种DEA模型对中国航运业创新驱动发展的效率进行评估具有可行性，原因为：一是此2种模型均能够处理多投入、多产出情况下的投入产出效率分析，避免单变量生产函数模型对产出度量不准确的问题；
二是航运业创新投入和产出变量的类型差异大，其单位和维度存在差别，DEA方法对指标的适应性强，能够处理指标单位不同导致的误差；
三是航运业创新投入和产出是年度序列数据，但创新的投入产出与企业生产商品获得利润完全不同，商品的投入产出主要依靠硬件设备，其效率与技术进步紧密相关，而创新投入转化成产出是知识传播、知识创造的过程，2001年以来此方面的技术进步变化平稳。
在规模报酬不变的情况下，DEA-CCR模型可用来评价规模有效和技术有效，DEA-BCC模型针对规模报酬可变的情况，在CCR模型的基础上进一步完善，把技术效率划分成纯技术效率和规模效率，通过在CCR模型中增加约束条件衡量规模报酬，比较决策单元间的相对技术有效性[23]。
2.2 投入和产出指标
根据航运业的关键创新投入，即创新人才、创新资本及创新技术等，将航运业创新投入分为人才投入、资金投入和技术投入等领域。其中，人才投入选择研究与开发人员全时当量测度，资金投入选择研究与开发(research and development，R&D)资本存量来表示，新兴技术投入依据新船接收量和旧船拆除量2个方面测算。在创新产出方面，普遍选择专利授权量作为变量，新产品销售绩效是衡量创新绩效的最常用变量。根据航运业的实际情况，选择专利授权量、船舶大型化程度和中国海运贸易世界占比衡量中国航运业创新投入和产出，分别代表航运业成果产出、运力产出和经济产出，如表2所示。
表2 中国航运业创新投入和产出评价指标
针对具有航运特色的创新投入和产出指标，相关指标数据来源于文献[24-27]，选取时间范围涉及航运业创新驱动3个发展阶段，包括2002—2017年共16 a的数据。投入指标的R&D资本存量采用永续盘存法进行估算。
2.3 评估过程及结果
在2002—2017年中国航运业快速发展期和转型期，获取要素驱动、投资驱动和技术驱动3个发展阶段的创新统计指标，采用DEAP软件，设定多阶段DEA分析方法，对中国航运业创新驱动发展效率进行评价。为了控制时间序列的影响，以不同年份为决策单元，测算在规模报酬不变和规模报酬可变2种模式下的航运业创新驱动发展效果，并估计投入指标的投入冗余和产出指标的产出不足。
2.4 评估分析
航运业创新发展驱动效率的阶段性评估结果如表3所示，其中，综合效率反映决策单元在规模报酬不变的情况下，创新投入能够实现的实际产出与最大产出的比值；
纯技术效率是企业因管理和技术等因素影响的生产效率；
规模效率是企业由规模因素影响的生产效率。
表3 航运业创新驱动发展效率的阶段性评估
2.4.1 综合效率分析
综合效率θ反映决策单元在规模报酬不变的情况下，创新投入能够实现的实际产出与最大产出的比值，该比值的理想结果是1，说明DEA有效，比值小于1，说明决策单元的创新投入存在浪费，属于非DEA有效。
由表3可知：2002—2017年，中国航运业平均综合效率为0.965，虽然经历2次转型和调整，但是大部分年份的创新驱动效率为DEA有效。
如果0.965≤θ<1，决策单元属于DEA轻微无效；
如果θ<0.965，决策单元属于DEA严重无效。以此标准判断，中国航运业创新驱动共有10个年份处于DEA有效，占比为62.5%，而DEA无效的6个年份都属于严重无效，占比为37.5%。2002—2017年全行业创新驱动发展效率有10个年份处于DEA有效、技术有效和规模有效同时并存的状态，说明R&D人员、研发资金和船舶技术等多方面的创新投入在大多数时期得到有效地转化，取得当年创新投入水平下可以实现的最优创新产出。
以发展阶段视角分析航运业创新驱动发展效率。2002年开始的第一阶段以要素驱动为主要特点，创新不占驱动航运业发展的主导地位，整体创新投入处于历年较低水平，但7 个年份都处于DEA有效状态，相对于较低的创新投入水平，创新产出的效果表现良好；
第二阶段以金融危机为转折点，中国航运业进入投资驱动时期，由表3可知，仅有2 个年份的综合效率为1，且效率没有达到1的年份创新投入较高；
第三阶段进入技术驱动后，由表3可知，创新的综合效率更低，说明创新投入产出的转化效率存在问题，投入或者产出有一定的改进空间。
2.4.2 纯技术效率分析
纯技术效率是规模报酬可变情况下的创新投入效率分析，反映决策单元在最佳规模下创新投入的产出情况，可以判断决策单元有效利用创新资源的能力和管理水平的高低。由表3可知：在航运业创新驱动的第一、三阶段，每年的纯技术效率都为1，只在第二阶段的2009年，金融危机导致国际贸易量下降对航运业造成严重冲击，创新管理出现缺陷，创新投入要素出现浪费，创新驱动的纯技术效率为0.924。2010、2013年和第三阶段的前3 a，创新管理问题不是综合效率处于无效状态的主要原因。
2.4.3 规模效率分析
规模效率是指研发规模的有效程度，体现了决策单元是否在最佳研发规模上进行科技创新。如果决策单元的规模效率小于1，说明决策单元规模相对无效；
如果决策单元的规模效率为1，说明规模相对有效，属于最优投入规模状态。由表3可知，中国航运业3个发展阶段的最大规模效率为1，最小规模效率为0.796，平均规模效率为0.969，属于规模相对无效。其中，有10个年份规模有效，占所有决策单元数量的62.5%。在第一阶段，创新驱动发展不占主导地位，但创新驱动发展的规模效率均为有效状态，第二、三阶段出现较多的规模效率无效状态。在第二阶段，全球航运市场处于低迷状态，中国航运业投资购买新船却处于历史最高位，通过投资驱动策略导致船队规模大幅增加，创新人员、研发经费和船舶技术等方面的投入都达到较大规模，创新产出的效率降低[28]。在第三阶段，虽然投资驱动船队增加的趋势开始回落，但是进入技术驱动占据主导的发展阶段，创新研发人员和研发资本存量规模大量增加，规模效率大多在无效状态。
因此，中国航运业综合效率的无效状态主要是规模效率无效造成的，说明现有创新规模结构与最优规模结构存在差距，需要缩小创新投入规模。尤其在第二、三阶段，中国航运业规模效率无效的年份占比超过50%。第二阶段第1年的纯技术效率低于1，说明该时期综合效率无效既有规模效率无效的原因，又有纯技术效率无效的原因。
2.4.4 效率改进分析
航运业创新驱动的投入和产出变量如表4所示。
表4 航运业创新驱动的投入和产出变量 %
由表4的投入变量分析可知：第一阶段不存在创新人才投入冗余，第二阶段的前2 a和最后1 a及第三阶段的2014年，创新人才存在投入冗余的情况。创新资金只在第三阶段的2015年存在投入冗余，其他年份该指标不存在投入冗余，这与我国企业研发经费整体投入不足相呼应。第二阶段的前2 a出现新船接受量冗余，第二阶段的后2 a和第三阶段的前2 a，连续4 a旧船拆解量存在投入冗余。
由表4的产出变量分析可知：3个发展阶段的产出情况存在较大差异。第一阶段的3个产出变量不存在产出不足，专利授权量在3个发展阶段不存在产出不足，海运贸易世界占比只在2016年出现1次产出不足。在第二、三阶段的大多数年份，单位船舶载质量都存在不同程度的产出不足，其中，第二阶段开始的2 a和结束的1 a存在产出不足，第三阶段有3 a存在产出不足。整体来看，航运产业创新驱动发展效果在第一个阶段的所有指标产出方面表现良好；
在第二、三阶段，单位船舶载质量的产出不足情况较严重，尤其在第三阶段，该项指标产出不足加重。因此，第二、三阶段都存在改进空间，应该继续推动船舶大型化进程。
采用DEA方法，对加入WTO以来中国航运业创新驱动发展的3个阶段进行创新效率评估与比较分析，研究结果发现：航运业3个发展阶段的主导驱动力不同，创新发挥的驱动效果整体呈现良好状态。其中，要素驱动阶段的创新行为是学习模式，创新驱动效果稳定向好；
投资驱动阶段的创新行为是结合模式，创新驱动效果开始出现波动；
技术驱动阶段的创新行为属于创造模式，创新驱动效果出现显著下滑。
2002年以来中国航运业创新驱动发展的3个阶段中，非DEA有效状态的年份占比达到62.5%，有10个年份处于DEA有效、技术有效和规模有效同时并存的状态，说明创新投入在大部分时期都得到有效转化。有6个年份DEA无效，且均属于严重无效状态，主要是受规模效率无效的影响，航运业现有创新规模结构与最优规模结构存在明显差距，规模报酬递减，需要降低创新要素投入规模[29]。航运业只在2009年出现创新管理失误导致创新投入资源的浪费，科技管理水平有待提高。
根据加入WTO以来中国航运业创新驱动发展效率的阶段性评估结果，提出2个对策建议：一是航运业在要素驱动阶段创新投入能获得有效产出，进入技术驱动阶段创新投入的有效性降低，原因是创新性投入的大规模增加没有伴随新兴技术突破和高层次人才投入，创新投入进入规模递减区间。因此，需要通过互补性和互利性机制设计，强化创新链转化环节不同创新主体的紧密合作，选择互联网、大数据和人工智能等新兴信息技术领域，推动更大应用价值的颠覆性新技术，创新效率才能获得显著改善。二是继续对制造、更换使用大型新船制定支持政策，效率评估显示，船舶大型化程度在当前大多数年份呈现产出不足，单位货物运输成本高，应该继续鼓励航运企业改善船队运力结构，增加大型船舶占比。
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