中国装备制造业的自主创新能力分析

2000—2006年，中国装备制造业从总量上保持了较好的增长势头。工业总产值从14671.40亿元增加到74764.19亿元，工业增加值从3705.57亿元增加到17466.48亿元，利润总额从674.69亿元增加到3418.05亿元（见图5.2）。从效益指标来看，装备制造业各行业平均工业增加值率、平均总资产贡献率以及平均产品销售率没有太大的变化，说明从1999—2006年中国装备制造业的总体效益还没有多大的改善（见图5.3）。但这并不说明技术因素在其中没有发挥作用，从图5.4的各行业平均全员劳动生产率来看，却发生了很大的变化，从1999年的40132.62元/人·年增加到2005年的106317.1元/人·年。这种劳动生产率的变化可以归结为技术进步的影响。

图5.2 中国装备制造业总量指标变化

这里说技术指标主要包括技术学习指标与技术投入和产出指标。技术学习选取了消化吸收经费支出指标；技术投入选取了引进国外技术支出、购买国内技术支出和研发经费支出三个指标；技术产出指标选取了专利申请数和发明专利数两个指标。

在技术投入中，我国装备制造业的研发经费从2002年的29344万元增加到2006年的9585000万元，出现了大幅度增长，而引进国外技术和购买国内技术支出基本保持平稳；在技术产出中，专利申请数和批准专利数从1999—2006年保持着较快的上升速度，批准专利数从1999年的3049件增长到2006年的18969件；在技术学习投入中，装备制造业消化吸收支出从1999年的106334.8万元增长到2006年的347032.0万元，增长了3倍多（见图5.5至图5.7）。

图5.3 中国装备制造业效益指标变化

另外，我们研究经费、批准专利数和消化吸收支出之间的相关性可以发现，技术投入和技术产出之间以及技术消化吸收与技术产出之间存在着显著的正相关关系（见表5.2）。这进一步说明了通过技术学习，装备制造业技术能力在逐渐提升。

图5.4 中国装备制造业各行业平均全员劳动生产率变化

图5.5 技术投入指标变化

图5.6 技术产出指标变化

图5.7 技术学习投入指标

表5.2 装备制造业技术投入、技术学习与技术产出之间的相关性

虽然从总体上可以说明技术学习、技术投入与技术能力提升之间的正相关性，但对于中国装备制造业各个行业来说，并不是一致的。通过分别对内部7个行业的相关性分析发现，在电气机械及器材制造业，消化吸收费用和专利数之间存在弱的负相关关系（皮尔森相关系数为－0.277）。另外在电子及通信设备制造业和仪器仪表及文化办公用机械制造业，消化吸收费用和专利数之间虽然存在着正相关关系，但与其他4个行业相比，相关性比较弱。

到目前为止，学术界关于产业自主创新能力的衡量指标体系方面的研究还没有一个一般的结论。这里主要借用国家统计局国家经济景气监测中心发布的《中国企业自主创新能力分析报告》中提出的评价指标进行实证分析。评价指标共包括潜在技术创新资源指标、技术创新活动评价指标、技术创新产出能力指标和技术创新环境指标四个一级指标。企业潜在技术创新资源指标是从人力资源和经济资源存量方面说明技术创新能力的指标，包括企业研发人员数、企业产品销售收入等。企业技术创新活动评价指标主要反映企业日常技术创新活动的投入情况，包括科技活动经费占销售收入的比重、研究和实验发展（研发）活动经费投入占产品销售收入比重等。技术创新产出能力指标主要说明技术创新的效果，包括申请专利数量占全国专利申请量比例、拥有发明专利数量占全国拥有发明专利量比重、新产品销售收入占产品销售收入比重等。技术创新环境指标是从政府和金融机构对技术创新的支持力度、技术创新的外部条件等方面反映技术创新外部环境的指标。主要有财政资金在科技活动经费筹集额中的比重、金融机构贷款在科技活动经费筹集额中的比重等指标。

对于中国整个装备制造业来说，目前还不具备自主技术创新的能力，这已经成为大多数人的共识。我们这里不讨论具体技术能力的大小，而是根据自主技术创新的指标体系，具体分析中国装备制造业内部各行业之间技术能力的不均衡性。

表5.3是2006年装备制造业各行业自主创新能力的二级指标数据。H1、H2、H3、H4、H5、H6、H7分别代表金属制品业、通用设备制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、电子及通信设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业。我们对其进行因子分析。根据相关系数矩阵R计算得到特征值、方差贡献率和累积贡献率，可知前3个因子的方差累计贡献率达到了93.551%，因此选前三个因子已经足够描述经济发展的总体水平。提取了3个公因子之后，计算共同度，所有的共同度都在88%以上，可知被提取的公因子对各变量的解释能力是非常强的。

表5.3 装备制造业7个行业技术创新能力指标

采用主成分法计算的因子载荷矩阵可以说明各因子在各变量上的载荷，即影响程度。从旋转后的因子载荷矩阵（见表5.4）可以看出，第一公因子技术创新资源指标和技术创新产出指标上有较大的载荷；第二公因子在技术创新活动指标上有较大的载荷；第三公因子也在技术创新资源指标上有较大的载荷。

从综合得分和排名上来看，H1和H7在3个因子上的得分都很低；H2、H3和H4在第2公因子上得分较高；H5在第1公因子和第2公因子上得分较高；H6在第1公因子上得分较高。按照综合排名，依次是H6、H5、H4、H3、H2、H1、H7（见表5.5）。

表5.4 旋转后的因子载荷矩阵

表5.5 装备制造业各行业因子得分及其排名

从总体上来说，中国装备制造业从总量上保持了较快的发展势头，但效益变化并不明显。技术进步在中国装备制造业成长过程中发挥着重要作用，具体表现在产业内部各行业平均全员劳动生产率的变化上。

中国装备制造业在技术投入、技术产出和技术学习费用上具有较大的增长。通过技术投入和技术产出之间以及技术消化吸收与技术产出之间相关性分析，说明了通过技术学习，装备制造业技术能力在逐步提升。从装备制造业产业内部各行业来看，技术学习与技术能力提升之间的相关性并不明显，特别是电气机械及器材制造业，消化吸收费用和专利数之间却存在弱的负相关关系。

通过对装备制造业内部各行业的自主创新能力分析表明，电子及通信设备制造业和电器机械及器材制造业在总体自主创新能力上最强，金属制品业和仪器仪表及文化办公用机械制造业的整体自主创新能力最弱。其中电子及通信设备制造业在创新资源和创新产出上表现最好，仪器仪表及文化办公用机械制造业在该指标上表现最差。