创新主体对研发全要素生产率的影响实证研究

创新主体对研发全要素生产率的影响实证研究

张金胜,韩先锋,师 萍

(西北大学经济管理学院,陕西西安710127)

摘 要:利用非参数的Malmquist生产率指数方法研究了1999-2008年我国研发全要素生产率(TFP)的变动及其分解,在对TFP变动的时序特征及地区差异进行比较分析的基础上,考察了公共和企业创新对研发TFP的影响。研究表明:我国研发TFP的增长主要是由技术效率推动的,技术进步改善的作用相对有限,研发技术进步与技术效率显著负相关,地区之间研发TFP增长率也存在显著差异;公共和企业研发对研发TFP的影响均为负,且企业研发对TFP增长的负面效应大于公共研发。关键词:创新主体;Malmquist指数;技术进步;技术效率;研发全要素生产率DOI:10.3969/j.issn.1001 7348.2011.09.001

中图分类号:F091.354 文献标识码:A 文章编号:1001 7348(2011)09 0001 04

0 引言

在当今知识经济时代,经济发展模式正从依靠资源、资本和劳动力的传统模式转向依靠科技、知识和人才的创新发展模式。技术进步对经济增长起着至关重要的作用,创新决定了经济增长的时机、方式及可持续程度,创新能力成为经济获取竞争优势的决定性因素,我国政府已将 提高自主创新能力,建设创新型国家 作为新时期国家发展战略的核心。近年来,研发创新资源投入迅速增加,我国的R&D强度(R&D/GDP)由1999年的0.76%上升到2008年的1.54%,R&D人员投入由1999年的82.17万人猛增到2008年的196.54万人。与此同时,研发创新的质量、效率问题,也成为人们关注的焦点。

对于研发创新的效率问题,已有文献主要从企业、产业和区域层面进行了研究。在企业、产业层面的研究主要着重于测度企业和高技术产业的研发创新效率,并从企业规模、市场结构及产权结构角度,探讨影响研发创新效率的因素,如Zhang等[1]、吴延兵[2]、冯根福等[3]、俞立平[4]、邓进[5]、岳书敬[6];基于区域视角关于研发效率的文献,主要从技术效率角度对我国研发效率进行测算和分析,如刘玲利[7]、岳书敬[8]、肖敏[9]。很少有文献从研发创新全要素生产率的角度对研发创新效率进行研究,何俊红[10]采用随机前沿分析法测算

了我国地区研发创新相对效率和全要素生产率,但未对研发创新全要素生产率增长的源泉及其区域差异进行深入研究。以创新主体的视角来考虑研发全要素生产率的影响因素的文献更是凤毛麟角。

本文主要从以下3个方面进行研究: 采用基于数据包络分析(DEA)的Malmquist指数法,对我国1999 2008年间研发创新全要素生产率的增长进行测算,并将其进一步分解为技术效率指数和技术进步指数,探讨其在考察期内的变化趋势及动力源泉; 考察我国各地区研发创新的全要素生产率增长状况,反映各地区全要素生产率变化趋势及动力源泉的差异; 从参与研发主体的角度对影响研发全要素生产率的因素进行量化分析,研究作为公共研发机构的科研机构和高等院校以及作为市场主体的企业,对我国研发全要素生产率的影响情况,为我国区域创新的协调发展和创新能力的提升提供理论参考。

1 研究方法与数据

1.1 研究方法

Malmquist指数最初由Malmquist提出,Caves首先将其应用于生产率变化的测算,在实证分析中,研究者普遍采用基于DEA的Malmquist指数法。

Malmquist生产率指数是通过距离函数来定义的,可以定义投入距离函数和产出距离函数。本文采用产

收稿日期:2010 09 15

基金项目:国家自然科学基金项目(70873095);教育部人文社会科学基金项目(07JA630067)

作者简介:张金胜(1971-),男,陕西合阳人,西北大学经济管理学院博士研究生,研究方向为公共财政、技术经济与创新管理;韩先锋

(1984-),男,陕西商洛人,西北大学经济管理学院硕士研究生,研究方向为技术经济与创新管理;师萍(1949-),女,陕西西,、,、。

2 科技进步与对策 2011年

出距离函数来定义Malmquist生产率指数。假定向量x表示投入量,x=(x1,x2 xm);y表示产出量,y=(y1,y2 yn);p(x)代表使用投入向量x所能生产的所有产出向量的集合。

产出距离函数可定义为:

d0(y,x)=min{ :(y/ ) p(x)}(1)以时期t的技术T为参照,基于产出角度的Malmquist指数可以表示为:

Mt0(xt+1,yt+1,xt,yt)=dt0(xt+1,yt+1)/dt0(xt,yt)(2)以时期t+1的技术T+1为参照,基于产出角度的Malmquist指数可以表示为:

1t+1t+1Mt+0(xt+1,yt+1,xt,yt)=d0(xt+1,yt+1)/d0(xt,yt)(3)从t到t+1时期,度量全要素生产率指数增长的Malmquist指数,可以分解为不变规模报酬假定下的技术效率指数(EC)和技术进步指数(TP),其中,技术效率变化指数还可进一步分解为纯技术效率指数(PC)和规模效率指数(SC),其分解过程如下:

1dt+0(yt+1,xt+1)

M0(xt+1,yt+1,xt,yt)=d0(yt,xt)

t+1+1t

d0(yt+1,xt+1)d0(yt,xt=EC TP=TP PC SC(4)

上式中,(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分别表示时期t和

1

时期t+1的投入产出量,dt0和dt+分别表示以时期t0

的技术T为参照,时期t和时期t+1的距离函数。全要素生产率的变化由技术进步变化、纯技术效率变化和规模效率变化3个部分构成。当某一变化率大于1时,表示其是生产率提高的源泉,反之则是生产率降低的根源。

1.2 数据说明与指标选取

本文的研究样本包括30个省份(不包括我国港澳台地区、西藏自治区),划分为东、中、西部地区。东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省份;中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省份;西部包括内蒙古、重庆、四川、陕西、贵州、云南、甘肃、青海、宁夏、广西、新疆11个省份。本文涉及的所有原始数据均来源于 中国科技统计年鉴 (1999-2009)、 新中国五十五年统计资料汇编 。沿袭Griliches[11]等的研究,将研发行为视为生产过程,每个省份视为研发活动的一个生产单元,各自使用一定的研发投入资源,得到研发产出。具体变量设定如下:

对于投入指标的选取,文献中常选用研发经费支出和研发人员来衡量。根据研发活动的特征及我国统计指标的特点,本文选取各地区研发人员全时当量(人年)、各地区研发经费内部支出存量(万元)作为衡量研发创新活动的投入指标。使用永续盘存处理方法得到:

t

t

1RDi,t=(1- )RDi,t-1+Ei,t-1

RDi,0=Ei,0/(g+ )(5)

(6)

RDi,t、RDi,t-1分别为第i省份第t、t-1年的研发存量;Ei,t-1为第i省份第t-1年的研发经费支出,每年的研发支出额用固定资产投资价格指数平减为基年不变价;g为研究时间段内R&D支出量的平均增长率, 为折旧率,这里采用多数文献的做法,取值15%。

研发投入与专利产出之间存在高度显著的相关性,因此本文采用专利作为衡量创新活动的指标。专利包括专利受理量和专利授权量两个指标,专利授权量由于受到政府专利机构等人为因素的影响,具有较大的不确定性,因而专利申请受理量比专利申请授权量更能反映研发产出的真实水平。鉴于此,选取国内专利申请受理量(项)作为衡量研发活动的产出指标之一;另外,本文采用技术市场成交合同金额(万元)、技术市场成交合同数(项)来反映研发创新的产出质量。

在一国科技发展和创新体系中,按照性质的不同,研发主体划分为企业和公共研发机构(包括科研机构和高等学校)两大类。企业创新的动力直接来自于市场,按照市场机制配置创新资源进行知识创造并取得收益,是参与创新实践最为活跃的因素和最重要的组成部分。而科研机构和高等学校总体上是基于公共产品的需要进行知识生产的,是国家创新的知识库和知识源,其功能主要体现在知识的生产、传播和转让方面。两大类研发主体承担着不同的角色,具有不同的功能定位,对研发的效率起到不同的作用。因此,各地区的研发主体参与创新活动的程度不同,影响着地区的创新能力和绩效。本文采用各地区研发经费支出中研发机构和大学、大中型工业企业所占的比重,作为衡量公共部门、企业参与研发强度的指标。

2 实证结果分析及结论

本文采用DEAP2.1软件包,对30个省份的研发创新全要素生产率进行估算,并分解为Malmquist生产率指数(TFP)、技术进步指数(TP)、技术效率指数(EC)、纯技术效率指数(PC)和规模效率指数(SC)。2.1 我国整体研发创新全要素生产率增长

表1是1999 2008年我国总体的研发全要素生产率的Malmquist生产率指数及其分解结果。可以发现,1999 2008年我国研发全要素生产率的平均增长率为-8.4%,主要原因在于技术进步表现为负增长,平均增长率为-11.3%。值得注意的是,技术进步增长率为负并非说明技术退步,而是指技术进步的速度减缓。考察期内技术效率的平均增长率为3.2%,其中规模效率的平均增长率为2.3%,纯技术效率的平均增长率为0.9%。总体看来,技术效率是推动我国研发全要素生

第9期 张金胜,韩先锋,师 萍:创新主体对研发全要素生产率的影响实证研究

表2 我国分地区研发创新Malmquist生产率指数

及其分解(1999 2008)

地区东部地区中部地区西部地区平均值

EC1.0331.0271.0491.032

TP0.8910.8630.9050.887

PC0.9921.0201.0261.009

SC1.0401.0071.0211.023

3

抵消了技术效率的提高,由此导致了1999 2008年我国研发全要素生产率呈现负增长。

表1 我国研发创新Malmquist生产率指数及其分解(1999 2008)

年份1999 20002000 20012001 20022002 20032003 20042004 20052005 20062006 20072007 2008平均值

EC0.8610.8911.3050.9281.1411.2481.0010.8521.1801.032

TP1.0290.8110.7061.0820.8280.7540.8381.1420.8910.887

PC1.0260.8331.0730.9391.0731.1711.0640.8701.0831.009

SC0.8401.0701.2160.9881.0641.0660.9410.9791.0891.023

TFP0.8860.7230.9211.0050.9450.9410.8380.9731.0510.916

TFP0.9210.8880.9540.916

式(7)中,A代指全要素生产率TFP、技术进步TP和技术效率EC,分别用1999-2008年各省份的研发TFP、TP、EC的均值来表示, 为常数项, 1、2为待估参数,分别表示企业研发和公共研发对研发全要素生产率的影响程度。鉴于全要素生产率、技术效率、技术进步均为相对指标,BP用1999-2008年各省份企业研发活动经费支出的年均增长率表示,PUB用1999-2008年各省份公共研发活动经费支出的年均增长率衡量, 为随机扰动项。表3给出了两大创新主体,即公共部门和企业部门的参与程度对我国研发全要素生产率的影响。

表3 公共部门和企业部门的参与程度对研发全要素生产率

影响的估计结果TFP

常数项公共研发企业研发F统计量R2

D-W值

-0.

363***(-2.157)-0.121#(-1.274)-0.268***(-2.038)2.5190.1572.325

TP-0.

365***

(-4.765)-0.132***(-3.063)-0.192***(-3.202)5.3080.2822.092

EC0.003(0.024)0.012(0.179)-0.076(-0.828)1.8770.1222.147

从变化趋势看,我国研发TFP、技术效率、技术进步的变化呈现出很大差异。导致在不同的考察期内,TFP增长的主要动力也不一样,如2002 2003年,技术进步水平的提高显著促进了研发TFP的增长,而2007 2008年,技术效率的提高成为研发TFP增长的主要动力。研发技术效率与技术进步的变化存在显著差异,主要表现在,当技术效率增长时,技术进步处于下降状态,当技术进步增长时,技术效率又处于下降状态。可见,我国研发技术效率与技术进步变化呈现显著的负相关,表明我国对现有研发技术的推广和扩散不太成功。正是因为二者作用的相互抵消,才导致了研发创新TFP的负增长。

表2是1999 2008年我国三大地区的研发全要素生产率的Malmquist生产率指数及其分解结果。可以发现,在推动研发创新全要素生产率增长的动力上,各地区与全国水平保持一致,主要是技术效率水平的提高,而技术进步对研发创新全要素生产率的提高有一定的负面效应。我国东部、中部、西部地区研发创新全要素生产率存在显著差异,西部地区的研发全要素生产率、技术进步、技术效率都显著高于东、中部地区,且西部(TFP)>东部(TFP)>全国(TFP)>中部(TFP),但三大地区的技术进步及TFP值均小于1。各地区技术进步指数与规模效率指数具有明显的负相关性,即规模效率指数越高,则技术进步指数越低。这说明在规模经济的条件下,地区研发创新活动缺乏技术创新。西部地区技术进步增长高于中、东部地区,说明我国研发创新活动的发展可能存在水平方向的 追赶效应 ,即落后地区通过技术吸收等途径赶超发达地区,导致西部地区的增长速度快于中、东部地区。2.2 创新主体对研发全要素生产率增长的影响如上所述,省份、地区间研发的技术进步、技术效率和生产率存在较大的空间差异,本文主要从研发主体的角度对差异形成的原因作进一步考察。计量模型如下:

12ln7)

注:#、*、**、***分别表示在20%、10%、5%、1%的水平下显著。

由表3可知,公共研发、企业研发与全要素生产率

指数呈现负相关关系,这说明公共研发和企业研发均对我国研发全要素生产率的提高有一定的抑制作用,企业研发的负面效应大于公共研发,同时也说明创新主体研发的负面效应是我国研发全要素生产率逐年下降的原因之一;公共研发、企业研发与研发技术进步指数呈现负相关关系,影响系数分别为-0.132、-0.192,且均在1%的显著水平下通过检验,说明两大创新主体对我国研发技术进步的提高具有显著的负面效应,企业研发的负面效应高于公共研发的负面效应;创新主体对研发技术效率的影响全部显著,这充分说明创新主体对研发技术效率的影响较小。创新主体对全要素生产率的影响主要表现在对技术进步的负面效应,这也印证了前文关于技术进步是导致我国研发全要素生产率下降的原因的结论。

创新主体对研发效率的提高没有起到预期的效果,可能与公共研发部门和企业研发部门在当地研发活动中扮演的角色不同、研发活动资源配置机制还不够完善合理、创新主体的研发活动动机不同等有关。

4 科技进步与对策 2011年

原因在于,相对于企业,公共研发机构作为介于政府部门和营利性企业之间的非营利性组织,从事着政府引领的各种公共研发活动,以研发为主业,人才层次高且队伍稳定、创新能力强、研发投入来源稳定且相对充足,因而研发创新产出效率高。而企业以市场为导向,且目前普遍追求短期利益,创新人才、研发资金较为缺乏,导致创新效率低下。

照社会主义市场经济的内在要求,企业不仅在投入上,更要在创新层次、研发效率上成为国家的创新主体,我国势必要深化科研机构科技体制改革,鼓励高等院校、科研院所为企业的研发活动提供可靠的技术支持,实现产学研联合;同时,政府要加大对企业研发投入的支持力度,增强其研发能力,以提高企业的研发产出效率和创新水平。这对于促进科技成果的转化,进而提高我国研发创新全要素生产率具有重要的现实意义。参考文献:

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(责任编辑:万贤贤)

3 主要结论

本文使用1999 2008年的我国省级面板数据,运

用Malmquist生产率变化指数模型,测算了我国各省份和三大地区的研发创新全要素生产率变化指数及其分解,并分析了考察期内研发创新全要素生产率的时序增长与区域差异特征。从中可以得出如下结论:(1)1999 2008年间,我国研发创新全要素生产率年均增长-8.4%,技术效率水平的提高是研发创新全要素生产率增长的主要原因。我国研发创新全要素生产率的增长,一方面表现为技术效率水平的提高,另一方面表现为技术进步的变化与技术效率的变化严重背离。我国研发创新全要素生产率增长构成的变化有一个显著的特征,即当研发创新技术效率有力地推动全要素生产率增长时,总会遇到技术进步下降对研发创新全要素生产率增长的不利影响,而未见到二者同时增长的情况。这种研发创新技术进步与研发创新技术效率损失并存的现象表明,我国对现有研发创新技术的推广和扩散不太成功,TFP并不是产出增长的主要源泉。

(2)我国研发创新全要素生产率增长呈现出明显的区域差异。从地区角度来看,西部地区研发创新全要素生产率的增长高于中、东部地区和全国平均水平,且我国研发创新全要素生产率的增长从西部到东部再到中部呈现出递减的趋势,各地区技术进步指数与规模效率指数具有明显的负相关性,即规模效率指数越高,则技术进步指数越低。这说明在规模经济的条件下,地区研发活动缺乏技术创新。

(3)公共研发和企业研发对我国研发创新全要素生产率均有负的影响,其中企业的影响程度更高。按

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