软件和信息技术服务业创新效率研究

冯鑫明，陈 进

（江苏科技大学 经济管理学院，江苏 镇江212003）

在计算机硬件发展正逼近物理极限背景下，软件和信息技术服务业已然成为信息产业中发展速度最快、技术创新最活跃、增值效应最大的部分。

软件和信息技术服务业是指对信息传输、信息制作、信息提供和信息接收过程中产生的技术问题或技术需求提供服务的行业［1］。该产业属于技术更新快、产品附加值高、应用领域广、渗透能力强、资源消耗低、人力资源利用充分的新型产业。创新能力是软件和信息技术服务业发展的基本动力，也是其核心竞争力。我国对软件和信息技术服务业的科技投入逐年增加，研发经费投入强度即投入的研发经费与软件业务收入比由2009年的7．3%上升到2012年的8．8%①数据来源：《电子信息产业统计年鉴（软件篇）》2009－2012。。那么，我国各省区市的软件和信息技术服务业创新效率究竟如何？本文利用计量经济模型，结合面板数据来定量分析这一问题，并进一步探讨影响创新效率的因素，以期为政府和企业提供决策的依据。

目前，研究创新效率及其影响因素的角度有两个，即产业和区域。Richard等利用随机前沿法分析了1973—1991年经合组织（OECD）中12个成员国的九大产业，发现导致各国技术效率存在差距的两大原因是人力资本和研发投入，并且人力资本的影响力大于研发投入［2］；余泳泽对高技术产业技术创新过程的各个阶段及其影响因素进行实证研究后发现，市场化程度、企业规模、政策支持等对各地区高技术产业技术创新效率均有正向影响［3］；张运华等对高新技术产业17个行业的平均创新效率进行测度后认为，低配置效率是导致平均创新效率较低的主要原因，目前我国高新技术产业的研发效率主要受制于资源的低配置效率［4］；韩晶对我国高技术产业创新效率进行了实证分析，发现企业数量对其有负向影响，产业利润和三资企业总资产对其有正向影响［5］；朱承亮等对我国的研发创新效率进行估算，并考察了人力资本及其结构因素对它的影响，发现研发效率整体较低，且研发投入是提升我国研发创新效率的重要因素［6］；樊华对2000—2007年我国省域科技创新效率进行测度并分析其收敛性和影响因素后发现，工业结构、对外开放度对科技创新效率具有正影响，东部省域的科技创新效率高于中西部省域［7］。

综上所述，众多学者对于创新效率的研究主要集中在产业层面上，涉及产业绝大多数为高技术产业，即用高端技术生产高技术产品的产业，主要有信息技术、生物工程以及新材料等。由此可见，在某种程度上可以认为以信息技术为主要支撑的软件和信息技术服务业是高技术产业的一个重要领域。学者们在研究高技术产业的创新效率时，主要是针对高技术产业这一整体进行的，并未单独对其所包含的某个领域进行细分研究。如今，信息技术以不断加快的创新速度席卷全球，大数据、云计算、物联网以及移动互联网等新一代信息技术正逐渐成为推动经济社会变革非常重要的驱动力，因此对软件和信息技术服务业创新效率进行研究具有重要意义。本文参照前人对其他产业的研究，以软件和信息技术服务业为研究对象，定量分析其创新效率及其影响因素，对重点省区市进行比较，分析其整体发展趋势，并提出相关建议。

一、研究方法、数据来源及数据处理

（一）理论模型

在现实经济生活中，大部分生产单元并不像传统生产函数模型所假定的那样：在一定的投入要素条件下就可以得到最大产出，或者在一定产出条件下则使用最小投入要素。事实上，它们与最有效率的生产前沿面有所偏离，存在无效率项。识别无效率项的方法有参数法和非参数法。参数法主要有增长核算法、随机前沿法（stochastic frontier analysis，SFA），非参数法有数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）和指数法。目前，学者在研究效率问题时，会在比较两种方法优缺点的基础上，根据研究需要在随机前沿法和数据包络分析中做出选择。参数方法中的增长核算法一般采用总量生产函数形式对参数进行估计，计算结果除了受技术进步因素影响之外，还会由于统计口径不完全一致而带来误差；并且该方法所作的关键假设之一是规模报酬不变，对于规模报酬递增的行业，该方法有待商榷。非参数方法中的DEA法与随机前沿生产函数法相比，不需要任何具体函数形式或者分布交涉得到生产前沿面，只要使用线性规划的办法即可。但是，DEA法没有考虑测量误差和噪音对前沿面位置的影响，同时把观察值到前沿面的偏差都当成无效率的结果，忽略了测度的误差。相比于DEA，SFA对于模型的假设比较合理，允许技术无效率的存在，并且在模型中添加了随机扰动项，使得对技术效率的估计不存在潜在偏误。因此，本文以现有的文献为基础，结合指标选择的合理性和统计数据的可获得性，选取了以下变量，并为了消除变量量纲的影响，建立如下模型：其中：Y为技术创新能力；L为研发人员投入；F为研发资本；β0为截距项；β1，β2均为待估参数；i为年份；t为地区；Vit是服从的独立同分布随机变量，表征其他不可控因素对软件和信息技术服务业创新的随机影响；Uit为非负随机变量，表征生产非效率对软件和信息技术服务业创新的随机影响，假设其服从截尾正态分布（mit，越大，创新效率越低。对于无效率项的影响因素，本文重点考虑市场结构、产业开放度和产业利润等因素，无效率项函数设定为

其中：mit是无效率项分布函数的均值；Mit，Oit，Sit分别表示第i年t省市的市场结构、产业开放度和产业规模；δ0为常数项，δ1，δ2，δ3分别表示市场结构、产业开放度和产业规模对研发无效率项的影响系数；ωit为服从正态分布的随机误差项。

（二）指标选择与数据处理

本文依据最新国民经济行业分类对软件和信息技术服务业进行划分，将其看作是信息传输、软件和信息技术服务业下的子部分，主要包括软件开发、信息系统集成、信息技术咨询、数据处理和存储以及集成电路设计。

鉴于行业的新颖性和数据的可获得性，选取了2009—2012年我国27个省区市软件和信息技术服务业的面板数据为处理对象。采用面板数据模型进行分析可保证样本的数量和质量。面板数据结合了时间序列数据和截面数据的优点，能够同时反映每个个体随时间变化的规律和一段时期内个体的规律。原始数据来源于《中国电子信息产业统计年鉴（软件篇）》（2009—2012），具体指标以及数据处理如下。

1．创新产出Y

创新产出突出显示技术创新能力要素组合的效果，现在表现出来的创新产出是过去创新能力要素组合的产物，现在呈现的能力要素状况是未来技术创新产出的基础［8］337。从这个意义上讲，评价技术创新效率最现实的指标是创新产出指标，而不是能力要素指标。因此，本文以“软件产品销售收入”来衡量软件和信息技术服务业的技术创新能力，并以2009年为基期，用CPI进行平减。

2．创新投入

本文的创新投入采用常用的劳动力投入和资本投入。

研发人员投入L：软件和信息技术服务业是创新型产业，而且软件开发的整个过程都在进行技术创新，因为软件开发不是产品的重复生产和制造，而是用脑袋创造的活动，生产出来的软件是世界上以前不存在的东西［8］338；因此，软件开发人员是软件和信息技术服务业的核心人力资本，本文以“软件开发人员数”来衡量研发人员投入。

研发费用F：对于产业创新效率来说，研发费用投入对于软件和信息技术服务业的研发具有直接影响，由于软件研发周期相对较短，本文采用各省区市软件和信息技术服务业的“研发经费”来衡量研发费用，并以2009年为基期进行平减。

3．影响因素

市场结构M：由于缺乏行业集中度的精确数据，故选择“企业数量”来衡量市场结构情况，企业数量越多，市场竞争越激烈。

产业开放度O：用“软件业务出口收入”来表示产业开放度情况，软件业务出口收入越高，表明产业的开放度越高，同时以2009年为基期，用CPI进行平减。

企业规模S：采用“软件业务收入”与“企业数量”的比值来衡量产业规模，并且以2009年为基期，用CPI进行平减。

二、实证结果研究

（一）创新效率参数估计及相关检验

本实证研究采用SHAZAM和Frontier4．1软件来估计2009—2012年27个省区市的软件和信息技术服务业创新效率。由于Frontier4．1数据输入格式有限制，因此，先采用SHAZAM对变量取自然对数值，将合适的数据格式代入，得到式（1）和式（2）中的待估参数的估计值、相关的检验结果（表1），以及各省区市软件和信息技术服务业2009—2012年基于新产品销售收入的创新效率估计结果。

表1 创新效率参数估计及相关检验结果

由表1可见，γ＝0．9 999 999，且在1%显著水平下具有统计学意义，说明式（1）中的误差项有着十分明显的复合结构；因此应对四年中的产业数据使用随机前沿法分析，而不能选择OLS法估计。

β0，β1，β2在1%显著水平下均具有统计学意义。β1＝0．596，说明软件研发人员数量每增加1%，创新产出增加0．596%；β2＝0．09，说明研发经费投入增加1%，会使创新产出增加0．09%。产生这一现象的原因，可能是创新经费支出在产品、技术、材料、工艺、标准等不同研发阶段分配的比例不合理。因此，在增加研发经费投入的同时，应当更加注重研发经费的合理分配。相比研发经费投入，研发人员数量增加所带来的创新产出要高很多。可以说，该产业的创新产出的增加主要是靠增加软件研发人员拉动的。这与该产业本身的特征相关。软件和信息技术服务业生产与一般产品生产不同，在该产业生产中，人力资源的智力和服务占据了很大部分，因此从事研发人员的数量必须首先得到保证。

（二）影响创新因素

由表1可见，δ0，δ1，δ2，δ3在1%显著水平下均具有统计学意义。δ2为正，说明产业开放度对产业创新产出有负向影响。虽然产业开放度高意味着有更多机会接触外资企业，可以学习其先进技术和管理经验，但软件和信息技术服务业强调对核心技术的掌握。任何一家软件企业的核心技术都是高度保密的，大量的软件外包服务只是在从事一些零碎和机械的工作，并不能提升产业的创新效率。核心技术受制于人，缺乏自主的基础软件，对于产业创新效率和信息安全都是不利的，加快研发我国自主操作系统、基础软件以及中间软件已刻不容缓。

δ1的值为－0．451 491 83，说明市场结构对软件和信息技术服务业的创新产出有正向影响。这说明在强大的竞争压力下企业数量越多企业越有进行创新的动力，从而提升产业整体的创新效率；并且又一次印证了软件和信息技术服务业创新主要依靠人力资源的智力而不是研发经费的数量，小企业的优秀人才同样可以催生创新。

δ3的值为－0．571 872 39，说明企业规模对软件和信息技术服务业的创新产出也具有正向影响。相比小企业，大企业丰厚的福利待遇、优质的工作环境等对于就业者有更大的吸引力，更容易吸收到优秀人才，也更有利于提升创新效率。因此，龙头企业与数量合理的一般企业对于提升软件和信息技术服务业的创新效率都是不可或缺的。

（三）软件和信息技术服务业创新效率估计结果分析

本文对2009－2012年国内一些省区市软件和信息技术服务业基于新产品销售收入的创新效率进行了估计，结果见表2。

从国家层面来看，对各省区市软件和信息技术服务业的平均创新效率由高到低进行排名，创新效率大于总平均效率的排名为前10的省市分别为北京、四川、广东、上海、江苏、辽宁、山东、福建、浙江、湖南，其中除了四川和湖南，其余均为东部地区的省市。由此可见，我国软件和信息技术服务业的创新效率主要依靠东部地区拉动，中西部地区的创新效率不高。

表2 27省区市软件和信息技术服务业创新效率（2009－2012）

2009－2012年，东部地区平均创新效率一直处于领先地位，平均增长率为8．8%，优于中部和西部的6．9%和2．3%。从区域的整体平均创新效率看，东部地区高于中部地区，中部地区略高于西部地区。其可能的原因是，东部地区凭借良好的教育环境培养了大批软件和信息技术服务业研发人才，同时该产业依靠东部优越的经济条件和就业条件也吸引了中西部的大批优秀人才，而中西部地区在人才方面相对欠缺，尤其是西部，因此其创新效率的平均增长率受到影响。

针对区域个体进一步分析三大地区四年的创新效率发现，东部与西部地区不同省区市的创新效率差距很大，中部地区不同省市间的创新效率差距不大。对于东部地区而言，北京市一直以高创新效率居首，而海南的平均创新效率在27省区市中较低，并且其2009－2011年的创新效率为最低。北京市是政治经济大都市，其软件和信息技术服务业拥有丰厚的人力资源并且企业竞争也很激烈，同时相关的行业鼓励政策可以得到先行落实，因此平均创新效率高。而海南省利用其独特的地理环境，以旅游业为核心产业，对于软件和信息技术服务业投入的研发人力和费用都很少，因此其软件和信息服务业的创新效率较低。对东部地区软件和信息技术服务业创新效率起拉动作用的省市有北京、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东和广东。

西部地区绝大部分省区市软件和信息技术服务业的创新效率都低于其平均创新效率，拉动西部该产业创新效率的主要是四川省。2012年，四川省该产业的业务收入列中西部第一位，占整个西部的52．8%。原因主要是：第一，四川省位处内陆，人力资源成本较低，其他省市为解决发展过程中遇到的劳动力价格上涨问题转而向四川投资。第二，四川省软件和信息技术服务业企业的数量不断增多，进而带动了创新效率的提升。

中部地区软件和信息技术服务业不同省的创新效率与东部和西部比差距不大，但湖南和湖北两个省较为突出。从平均创新效率来看，湖南为0．405，高于湖北。但观察其趋势发现，湖南软件和信息技术服务业四年的变化趋势较为动荡，而湖北该产业的四年变化趋于稳步提升。这与湖北教育大省的背景有关，大批软件研发人才进入企业，使得创新效率稳步提升；同时，湖北有关软件和信息技术服务业发展的鼓励政策有75条，为该产业的发展提供了良好的环境。相比之下，湖南省软件和信息技术服务业以软件服务外包为核心，长沙是全国13个服务外包基地城市之一，核心技术受制于人；而湖北空间信息领域以及制造业信息化领域的研发处于国内领先水平，多家企业拥有自主知识产权。因此，湖北的软件和信息技术服务业创新效率稳步提升。

（四）软件和信息技术服务业创新效率的动态发展

从软件和信息技术服务业创新效率（图1）的发展动态来看，2009－2012年，软件和信息技术服务业创新效率一直在平稳增长，说明我国软件和信息技术服务业技术创新效率在不断提升。近些年，研发费用和人才投入不断增加，市场越来越开放，软件业务出口逐年增多。除此以外，该产业创新效率的平稳增长与政府的支持密不可分。国发［2000］18号文件把推动软件产业创新发展作为主要的政策目标，成为我国软件和信息技术服务业发展过程中的重要里程碑。据此出台一系列配套政策，带来了该产业迅速发展的“黄金十年”，对我国该产业从小到大的快速发展起到了至关重要的作用。这些政策的颁布与实施不断吸引投资者，使企业的数量迅速增加，各企业为了提升竞争力不断加大研发力度，在一定程度上推动了软件和信息技术服务业的快速发展。但由图1还可以发现，四年中创新效率增长速度比较缓慢，因此，该产业创新效率仍然有很大的提升空间。

图1 基于新产品销售收入的软件和信息技术服务业创新效率

三、结论

创新是软件和信息技术服务业发展的根本动力。本文采用随机前沿分析法对2009－2012年我国27个省区市的软件和信息技术服务业创新效率进行了实证分析。

对于软件和信息技术服务业而言，研发人员数量比研发费用投入对创新产出的影响更大。因此，在加大研发经费投入的同时，更要注重对软件研发人才的培养。

在对影响创新效率因素的考察中发现，产业开放度对产业创新产出有负向影响。核心技术是软件和信息技术服务业发展的动力，但由于目前核心技术受制于人，缺乏自主的基础软件，这就要求我们更应该加强自主研发，拥有自己的基础性软件。市场结构对软件和信息技术服务业的创新产出有正向影响，表明企业数量越多，企业在强大竞争压力下越有创新动力，从而更能提升产业整体创新效率。政府应当给予更多鼓励政策，以吸引创业者和企业家。企业规模对软件和信息技术服务业的创新产出也具有正向影响。大企业能够吸引更多优秀人才，这对于软件和信息技术服务业是至关重要的。企业数量和企业规模对该产业创新效率的正向影响表明：在发展龙头企业的同时，也要保证一定的软件企业数量，以保持一定的竞争力来促进产业创新效率提高。

目前，我国软件和信息技术服务业创新效率的提升主要是靠东部地区，东部地区的平均创新效率高于中西部地区，但是四年来位于西部地区的四川省该产业的创新效率一直位列前三。因此，随着劳动力价格不断上涨，应当考虑向中西部地区转移软件和信息技术服务业，利用中西部人力资源成本较低的优势来提升整个产业的创新效率。针对提高中西部地区软件和信息技术服务业技术创新效率的问题，从企业的角度来看，应该加大研发经费的投入，完善员工的各项福利制度以吸引高素质人才，并建立完善的创新激励机制；从政府的角度来看，应该加大扶持力度，充分利用工业和信息产业升级转型的专项资金以加大财政对该产业研发费用的投入，同时给予企业各种优惠政策，在扶持龙头企业发展的同时扩大对具备高成长潜力的中小企业融资的支持力度。

软件和信息技术服务业创新效率的发展动态表明，2009－2012年，该产业创新效率平稳增长。这不仅和研发投入以及市场开放度有关，还与国家的鼓励政策紧密相关，而增长速度的缓慢也预示着该产业的创新效率具有很大的提升空间。

［1］ 中华人民共和国工业和信息化部．软件和信息技术服务业“十二五”发展规划［EB／OL］．（2012－04－06）．http：／／www．miit．gov．cn／n11293472／n11293832／n11293907／n11368223／14542600． html．

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