馮 鋒, 李慧敏
(中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 管理學(xué)院,安徽合肥230026)
新中國(guó)成立以來(lái),我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)一直保持著較高的增長(zhǎng)速度,現(xiàn)今已建成獨(dú)立的、門(mén)類(lèi)比較齊全的工業(yè)體系,工業(yè)布局日趨完善。但工業(yè)發(fā)展過(guò)程中也面臨著發(fā)展方式較為粗放、自主創(chuàng)新能力不強(qiáng)、資源能源消耗高等諸多問(wèn)題。2011年,國(guó)務(wù)院印發(fā)的《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)規(guī)劃(2011~2015年)》就明確指出:“今后5年,我國(guó)工業(yè)發(fā)展環(huán)境將發(fā)生深刻變化,長(zhǎng)期積累的深層次矛盾日益突出,粗放增長(zhǎng)模式已難以為繼,已進(jìn)入到必須以轉(zhuǎn)型升級(jí)促進(jìn)工業(yè)又好又快發(fā)展的新階段?!笨梢?jiàn),轉(zhuǎn)型升級(jí)、結(jié)構(gòu)調(diào)整將逐步成為我國(guó)工業(yè)發(fā)展的主旋律,而提升創(chuàng)新效率作為加快工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心環(huán)節(jié),也日益受到了越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注。
目前學(xué)者們對(duì)于創(chuàng)新效率的研究主要集中在創(chuàng)新活動(dòng)中的技術(shù)效率或R&D效率評(píng)價(jià)方面,因?yàn)榧夹g(shù)效率能夠反映創(chuàng)新資源的最優(yōu)利用能力[1],對(duì)技術(shù)效率進(jìn)行評(píng)價(jià),有利于提高創(chuàng)新資源的使用效率,促進(jìn)創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置,并最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)[2]。而R&D投入則是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、提升技術(shù)效率過(guò)程中的一項(xiàng)重要科技資源。目前的研究具體可分為兩類(lèi)視角:(1)區(qū)域視角。Bannistter和Stolp研究了墨西哥各區(qū)域制造業(yè)的技術(shù)效率[3];Nasierowski和Arcelus運(yùn)用DEA方法考察了45個(gè)國(guó)家的R&D創(chuàng)新效率及其影響因素[4];張海洋運(yùn)用DEA-Tobit兩步法對(duì)我國(guó)各地區(qū)大中型工業(yè)R&D效率和影響因素進(jìn)行了分析[5];唐德祥、李京文、孟衛(wèi)東運(yùn)用隨機(jī)前沿方法分析了R&D對(duì)技術(shù)效率影響的區(qū)域差異及路徑依賴(lài)[6]。(2)行業(yè)視角。Griliches對(duì)美國(guó)1000家制造業(yè)企業(yè)1957~1977年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,結(jié)果表明科技投入對(duì)生產(chǎn)力的提高具有重要作用,其中R&D投入的作用最為重要[7];Collier研究了R&D投入的部門(mén)績(jī)效[8];李勝文、李大勝利用中國(guó)34個(gè)工業(yè)細(xì)分行業(yè)面板數(shù)據(jù),測(cè)算了工業(yè)及其細(xì)分行業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率[9];田長(zhǎng)明以工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入、產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)為樣本,利用因子分析模型研究了行業(yè)特征對(duì)創(chuàng)新效率的影響[10]。
已有的文獻(xiàn)或利用多元回歸分析探討區(qū)域(行業(yè))工業(yè)技術(shù)效率的水平,或直接以R&D為投入指標(biāo)考察區(qū)域(行業(yè))R&D效率變動(dòng)趨勢(shì)及影響因素,目前還尚無(wú)文獻(xiàn)將R&D投入作為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),考察行業(yè)R&D影響下的技術(shù)效率。為進(jìn)一步揭示R&D與技術(shù)效率相關(guān)關(guān)系及技術(shù)效率部門(mén)差異,本文運(yùn)用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型(SFA)對(duì)大中型工業(yè)企業(yè)37個(gè)行業(yè)R&D影響下的技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)度,并對(duì)測(cè)度結(jié)果按照“技術(shù)效率—產(chǎn)值平均增長(zhǎng)率”(E-G)相關(guān)關(guān)系進(jìn)行部門(mén)劃分,結(jié)果顯示各部門(mén)行業(yè)具有明顯的聚類(lèi)或差異性特征,然后在對(duì)上述聚類(lèi)或差異特征進(jìn)行初步探討的基礎(chǔ)上給出了相應(yīng)政策建議,以期對(duì)未來(lái)各工業(yè)行業(yè)的發(fā)展提供參考。
近年來(lái),確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)模型(DEA)和隨機(jī)前沿函數(shù)模型(SFA)因各自的優(yōu)勢(shì)和特色,在生產(chǎn)率和效率度量研究中得到了廣泛應(yīng)用。DEA模型是將有效的生產(chǎn)單位連接起來(lái),用分段超平面的組合即生產(chǎn)前沿面來(lái)緊緊包絡(luò)全部觀測(cè)點(diǎn),是一種確定性前沿方法,該方法的特點(diǎn)在于無(wú)需設(shè)定前沿生產(chǎn)函數(shù),約束較少,但缺點(diǎn)是沒(méi)有考慮隨意誤差項(xiàng)和無(wú)效率項(xiàng)對(duì)生產(chǎn)率和效率的影響,而隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)則解決了此問(wèn)題。Aigner、Lovell、Schmidt和 Meeusen、Van Den Broeck同時(shí)于1977年引進(jìn)了隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)[11],其基本函數(shù)形式為:
其中,yit表示觀測(cè)對(duì)象i在時(shí)期t的標(biāo)量產(chǎn)出,xit表示要素投入,f(·)是生產(chǎn)函數(shù),表示在可能性邊界上的確定前沿產(chǎn)出,(vit-uit)為復(fù)合誤差項(xiàng),vit為觀測(cè)誤差和其他隨機(jī)因素影響(隨機(jī)擾動(dòng)影響),服從N(0,σ2v)分布,uit是一個(gè)非負(fù)變量,服從N+(0,σ2u)分布,表示僅對(duì)某個(gè)體產(chǎn)生的沖擊影響(技術(shù)非效率項(xiàng))。變差系數(shù)定義為γ=σ2u/(σ2v+σ2u),0≤γ≤1,用來(lái)檢驗(yàn)技術(shù)非效率項(xiàng)所占比例,若γ接近于零,說(shuō)明實(shí)際產(chǎn)出與可能最大產(chǎn)出的差異主要來(lái)源于觀測(cè)誤差和其他隨機(jī)因素vit,此時(shí)采用傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)方法即可;γ接近于1,則說(shuō)明無(wú)效率項(xiàng)uit在生產(chǎn)單元與前沿面的偏差中占主要成分。從統(tǒng)計(jì)角度看,當(dāng)γ顯著異于零時(shí),說(shuō)明存在無(wú)效率效應(yīng),因此隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)成為更有效的模型形式。
Battese和Coelli等學(xué)者不斷改進(jìn)和發(fā)展了隨機(jī)前沿方法,將時(shí)間因素和其他因素引入模型,并能夠?qū)δP椭械膮?shù)和模型本身進(jìn)行檢驗(yàn),該方法得到了更為廣泛地應(yīng)用。本文依據(jù)模型基本原理,運(yùn)用對(duì)數(shù)型柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)及2005~2009年面板數(shù)據(jù),對(duì)我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)各行業(yè)R&D影響下的技術(shù)效率水平進(jìn)行測(cè)定。具體研究模型如下:
其中,下標(biāo)i為行業(yè)序號(hào),i=1,2,…,N,下標(biāo)t為年份序號(hào),t=1,2,…,T;式(2)中Y 表示各行業(yè)產(chǎn)值(單位:億元),L表示各行業(yè)年均從業(yè)人員數(shù)量(單位:萬(wàn)人),K表示各行業(yè)年均資本存量(單位:億元),β0為截距項(xiàng),β1、β2為待估參數(shù),β1、β2分別表示勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性和資本產(chǎn)出彈性,誤差項(xiàng)(vit-uit)為復(fù)合結(jié)構(gòu),vit為觀測(cè)誤差和隨機(jī)擾動(dòng)影響,服從N(0,σ2v)分布,uit是一個(gè)非負(fù)變量,服從N+(0,σ2u)分布,表示僅對(duì)某個(gè)行業(yè)產(chǎn)生的沖擊影響(技術(shù)非效率項(xiàng)),vit和uit之間相互獨(dú)立;式(3)中TEit=exp(- uit)表示樣本中第i個(gè)行業(yè)在第t時(shí)期內(nèi)技術(shù)效率水平,當(dāng)u=0,TE=1時(shí),處于技術(shù)效率狀態(tài)。當(dāng)u>0,0<TE<1時(shí),則處于技術(shù)非效率狀態(tài);式(4)和(5)是定量描述時(shí)間因素對(duì)uit的影響,η為衰減系數(shù);式(6)中和分別表示隨機(jī)誤差項(xiàng)方差和技術(shù)效率項(xiàng)方差,γ為最大似然法估計(jì)的參數(shù),在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中,若γ=0這一原假設(shè)被接受,則說(shuō)明所有行業(yè)的生產(chǎn)都位于生產(chǎn)可能性曲線(xiàn)上,直接使用OLS方法分析即可,反之,則需要使用SFA方法分析;式(7)為無(wú)效率函數(shù),δ0、δ1、δ2為一組待估參數(shù),用來(lái)評(píng)估R&D經(jīng)費(fèi)和R&D人員對(duì)技術(shù)效率產(chǎn)生的影響。
本文采用《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2006~2010年)和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》(2006~2010年)中按行業(yè)分大中型工業(yè)企業(yè)2005~2009年的相關(guān)數(shù)據(jù)。因其他采礦業(yè)、廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,故剔除了這2個(gè)行業(yè),形成37個(gè)細(xì)分工業(yè)行業(yè)。其中包括采礦業(yè)的5個(gè)細(xì)分行業(yè);制造業(yè)29個(gè)細(xì)分行業(yè)以及公用事業(yè)的3個(gè)細(xì)分行業(yè)。
模型中的Yit表示各細(xì)分行業(yè)產(chǎn)值(單位:億元),按照1990年價(jià)格基準(zhǔn)進(jìn)行折算。
L表示各行業(yè)年均從業(yè)人員數(shù)量(單位:萬(wàn)人),年均就業(yè)人員數(shù)=(上年年末就業(yè)人員數(shù)+本年年末就業(yè)人員數(shù))/2。
K表示工業(yè)各行業(yè)年均固定資本存量(單位:億元),該指標(biāo)采用Goldsmith在1951年提出的永續(xù)盤(pán)存法(perpetual inventory method)進(jìn)行計(jì)算。其基本公式如下:
其中,Kt表示t期期末的資本存量,It表示t期內(nèi)的投資額,at為t期的資本折舊率,Pt為t期的投資價(jià)格指數(shù)。固定資本折舊率和當(dāng)年固定資產(chǎn)投資指標(biāo)采用張軍、吳桂英、張吉鵬的研究成果進(jìn)行測(cè)算(固定資本折舊率為9.6%)[12];固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)2005~2009年的數(shù)據(jù)可以直接從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2010年)》上得到;基期固定資本存量則使用郭玉清的方法予以計(jì)算[13]。根據(jù)以上數(shù)據(jù)和方法可以計(jì)算得到2005~2009年全社會(huì)固定資本存量,并按1990年價(jià)格進(jìn)行折算。最后,根據(jù)大中型工業(yè)各子行業(yè)增加值占GDP比重計(jì)算結(jié)果,即可將全社會(huì)固定資本存量按比例分?jǐn)偟酱笾行凸I(yè)企業(yè)各子行業(yè),進(jìn)而得到各行業(yè)資本存量近似結(jié)果。
R&D經(jīng)費(fèi)支出(單位:億元),按1990年價(jià)格基準(zhǔn)進(jìn)行折算;R&D人員數(shù)據(jù)均折合全時(shí)當(dāng)量(單位:萬(wàn)人/年)進(jìn)行表示。
根據(jù)研究模型和2005~2009年面板數(shù)據(jù),運(yùn)用Frontier4.1分析軟件對(duì)前沿生產(chǎn)函數(shù)(1)進(jìn)行估計(jì),得到模型的參數(shù)估計(jì)值和檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。
表1 SFA估計(jì)結(jié)果
從表1可以看出:
(1)模型的γ值為0.2983,且通過(guò)了1%顯著水平下統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明式(2)中的誤差項(xiàng)具有明顯的復(fù)合結(jié)構(gòu),采用隨機(jī)前沿模型對(duì)本文的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析是合理且有效的。
(2)考察勞動(dòng)力和資本投入的產(chǎn)出彈性β1和β2均為正且β2通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn),其中β1=0.2626,表明各行業(yè)年均從業(yè)人員每增加1個(gè)百分點(diǎn),能使各行業(yè)產(chǎn)值增加0.2626個(gè)百分點(diǎn);β2=0.7127,表明各行業(yè)年均資本存量每增加1個(gè)百分點(diǎn),能使各行業(yè)產(chǎn)值增加0.7127個(gè)百分點(diǎn)。可見(jiàn),勞動(dòng)力投入對(duì)我國(guó)各大中型企業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)貢獻(xiàn)不明顯,而資本投入則對(duì)其具有明顯的正向作用。
(3)行業(yè)技術(shù)效率的影響參數(shù)δ1為負(fù)且通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明R&D經(jīng)費(fèi)支出對(duì)各工業(yè)行業(yè)技術(shù)效率具有顯著的正向影響;δ2為正,未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明R&D人員當(dāng)量對(duì)各行業(yè)技術(shù)效率水平具有負(fù)向影響,但影響作用不明顯。具體來(lái)看,每增加1個(gè)單位R&D經(jīng)費(fèi)支出,行業(yè)技術(shù)效率水平將增長(zhǎng)34.88個(gè)百分點(diǎn);每增加1個(gè)單位R&D人員當(dāng)量,將帶來(lái)行業(yè)技術(shù)效率29.27個(gè)百分點(diǎn)的損失。上述結(jié)果表明,R&D經(jīng)費(fèi)支出能夠給各工業(yè)行業(yè)技術(shù)效率帶來(lái)較大程度的增長(zhǎng),其投入具有規(guī)模效應(yīng);而R&D人員當(dāng)量對(duì)技術(shù)效率具有負(fù)面影響,當(dāng)R&D人員當(dāng)量超過(guò)了最佳生產(chǎn)規(guī)模時(shí),存在過(guò)度投入的可能。
基于SFA模型的我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)效率測(cè)算結(jié)果如表2所示。
大中型工業(yè)企業(yè)各行業(yè)平均技術(shù)效率變動(dòng)趨勢(shì)如圖1所示。
圖1 我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)行業(yè)平均技術(shù)效率趨勢(shì)
從表2和圖1可以看出,在樣本期間,各行業(yè)技術(shù)效率隨時(shí)間推移呈緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì),各行業(yè)5年技術(shù)效率平均增幅為2.59%,技術(shù)效率均值為0.6085,具備較大的提升空間。此外,從時(shí)間趨勢(shì)圖上看,2005~2006年、2008~2009年技術(shù)效率增幅較大,而2006~2008年增幅較為平緩。具體到各行業(yè),技術(shù)效率水平差距很大,最高的黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)5年平均技術(shù)效率達(dá)到了0.8489,而最低的水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)5年平均技術(shù)效率僅為0.3777,行業(yè)間技術(shù)效率的較大差距,不僅來(lái)自部門(mén)本身特點(diǎn)的差異,更與R&D投入、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)政策等諸多因素相關(guān)。
通過(guò)數(shù)據(jù)和模型結(jié)果分析可以看到,大中型工業(yè)企業(yè)各行業(yè)均投入了大量資金和人力發(fā)展生產(chǎn),并廣泛開(kāi)展R&D活動(dòng),R&D影響下的技術(shù)效率逐年提高,行業(yè)產(chǎn)值穩(wěn)步增長(zhǎng)。但模型結(jié)果同時(shí)顯示,各行業(yè)間技術(shù)效率差距較大,部分行業(yè)自身技術(shù)效率在樣本期間也呈現(xiàn)震蕩變化特征。為進(jìn)一步解釋差異來(lái)源,本文參考了瑞典學(xué)者Olof Ejermo,Astrid Kander等人在研究瑞典國(guó)民經(jīng)濟(jì)各部門(mén)R&D投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)關(guān)系時(shí)采用的部門(mén)分類(lèi)思想[14],依據(jù)各工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)和技術(shù)效率相關(guān)關(guān)系(E-G關(guān)系),將樣本中特征突出的部分行業(yè)劃分為以下四類(lèi)部門(mén),對(duì)各部門(mén)聚類(lèi)或差異性特征表現(xiàn)及來(lái)源作了初步探討。
第Ⅰ類(lèi):“兼優(yōu)”部門(mén)。即行業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)迅速且技術(shù)效率較高(產(chǎn)值5年平均增長(zhǎng)率超過(guò)20%,平均技術(shù)效率超過(guò)0.6)。
這一部門(mén)包括有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、電氣機(jī)械及器材制造業(yè)等6個(gè)工業(yè)行業(yè),無(wú)一例外全部為制造業(yè)。研究發(fā)現(xiàn),上述行業(yè)可分為三種類(lèi)型:(1)高耗能特性和高R&D投入(以有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)為代表);(2)規(guī)??偭看?、產(chǎn)業(yè)集聚明顯、骨干企業(yè)逐步成長(zhǎng)(以交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)為代表);(3)較高的資本密集程度、較高的R&D投入和國(guó)內(nèi)國(guó)際市場(chǎng)近年來(lái)持續(xù)升溫的高需求(以電氣機(jī)械及器材制造業(yè)為代表);(4)高勞動(dòng)密集程度(以農(nóng)副食品加工業(yè)為代表)。
第Ⅱ類(lèi):“前優(yōu)后劣”部門(mén)。即行業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)迅速但技術(shù)效率較低(產(chǎn)值5年平均增長(zhǎng)率超過(guò)20%,平均技術(shù)效率低于0.6)。
這一部門(mén)包括黑色金屬礦采選業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)等7個(gè)行業(yè)。容易發(fā)現(xiàn),這一部門(mén)大多為采礦業(yè)或礦物制品業(yè),具有明顯的聚類(lèi)特征:以自然資源的存在為前提,大量的資源開(kāi)采產(chǎn)生了較高的產(chǎn)值;生產(chǎn)效率較為低下,機(jī)械化程度不高;R&D活動(dòng)有所開(kāi)展但覆蓋范圍不廣,技術(shù)效率不高;行業(yè)內(nèi)無(wú)序競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致的成本提升、利潤(rùn)降低。
第Ⅲ類(lèi):“前劣后優(yōu)”部門(mén)。即行業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)較慢但技術(shù)效率較高(產(chǎn)值5年平均增長(zhǎng)率低于15%,平均技術(shù)效率高于0.6)的部門(mén)。
這一部門(mén)包括造紙及紙制品業(yè)、通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)等5個(gè)行業(yè),大致可歸類(lèi)為輕工業(yè)制造業(yè)和通信、電子設(shè)備等技術(shù)含量較高的設(shè)備制造業(yè)。幾個(gè)輕工業(yè)行業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率在2008~2009年出現(xiàn)了較大幅度的下滑,結(jié)合輕工業(yè)的出口導(dǎo)向、外向依賴(lài)度強(qiáng)等特征,可以推斷輕工業(yè)制造業(yè)受到始于2008年的國(guó)際金融危機(jī)影響較大;其次,上述行業(yè)在樣本期間保持了較高的技術(shù)效率,R&D活動(dòng)投入也呈穩(wěn)步上漲趨勢(shì),R&D對(duì)技術(shù)效率影響的釋放作用較強(qiáng),具體表現(xiàn)在該類(lèi)行業(yè)以多學(xué)科工藝和技術(shù)為支撐,各學(xué)科的進(jìn)步為輕工業(yè)行業(yè)發(fā)展注入了活力,在科技帶動(dòng)生產(chǎn)能力方面,輕工業(yè)行業(yè)具有較大優(yōu)勢(shì)。再看通信等技術(shù)含量較高的設(shè)備制造業(yè),觀察其在樣本期間的產(chǎn)值增長(zhǎng)率變化特征,和輕工業(yè)類(lèi)似,受2008年國(guó)際金融危機(jī)影響較大,連續(xù)2年出現(xiàn)大幅下降,在2010年有較大回升,R&D釋放作用非常明顯,受?chē)?guó)際國(guó)內(nèi)需求影響劇烈,后金融危機(jī)時(shí)期反彈勢(shì)頭強(qiáng)勁。部分行業(yè)處在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力不斷加強(qiáng),中、低端設(shè)備世界制造中心地位逐步確立的階段,某些分支行業(yè)具備世界領(lǐng)先水平。
第Ⅳ類(lèi):“兼劣”部門(mén)。即行業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)較慢同時(shí)技術(shù)效率較低(產(chǎn)值5年平均增長(zhǎng)率低于15%,平均技術(shù)效率低于0.6)。
這一部門(mén)包括水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、印刷業(yè)、文教體育用品制造業(yè)等6個(gè)行業(yè)。該部門(mén)行業(yè)較為分散,既涉及公用事業(yè),也有日用品制造業(yè)等。盡管行業(yè)聚類(lèi)特征不明顯,但單獨(dú)來(lái)看,仍可發(fā)現(xiàn):R&D投入相對(duì)同類(lèi)行業(yè)而言較低;行業(yè)整體科技含量不高;行業(yè)中中小企業(yè)占比大,規(guī)模效益不明顯;部分行業(yè)具有公共服務(wù)性質(zhì)或自然壟斷性質(zhì);科技政策覆蓋力度不強(qiáng)、覆蓋面不廣是該部門(mén)的特征所在。
本文利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型(SFA),采用2005~2009年面板數(shù)據(jù)對(duì)大中型工業(yè)企業(yè)37個(gè)行業(yè)R&D影響下的技術(shù)效率、技術(shù)效率部門(mén)差異進(jìn)行了研究。結(jié)果表明:(1)R&D投入對(duì)工業(yè)行業(yè)技術(shù)效率具有普遍的正向促進(jìn)作用。(2)各行業(yè)平均技術(shù)效率隨著R&D投入的增加逐年穩(wěn)步增長(zhǎng)。(3)勞動(dòng)力投入對(duì)行業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)貢獻(xiàn)不明顯,而資本投入則對(duì)其具有明顯的正向作用。(4)R&D經(jīng)費(fèi)對(duì)技術(shù)效率正向作用明顯,其投入具有規(guī)模效應(yīng),而R&D人員當(dāng)量對(duì)技術(shù)效率具有負(fù)面影響,超過(guò)了最佳生產(chǎn)規(guī)模,存在過(guò)度投入的可能。(4)按E-G關(guān)系劃分的工業(yè)行業(yè)部門(mén)存在明顯聚類(lèi)特征或差異性特征。
本文結(jié)合四類(lèi)部門(mén)的具體特征,分別提出以下政策建議:
(1)“兼優(yōu)”部門(mén)。有色金屬冶煉類(lèi)行業(yè)應(yīng)繼續(xù)將改善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、降低單位能耗作為持續(xù)發(fā)展的目標(biāo),履行國(guó)家“低碳經(jīng)濟(jì)”戰(zhàn)略;在增加R&D投入的基礎(chǔ)上加強(qiáng)對(duì)R&D人員的培養(yǎng),促進(jìn)科技創(chuàng)新效率的提升;各機(jī)構(gòu)應(yīng)完善政策支撐體系,為其轉(zhuǎn)型升級(jí)提供保障。
(2)“前優(yōu)后劣”部門(mén)。加快采礦業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)步伐,取締產(chǎn)能落后企業(yè),合并不規(guī)范的小企業(yè),發(fā)揮規(guī)模優(yōu)勢(shì);持續(xù)加大R&D活動(dòng)投入,著力釋放R&D對(duì)技術(shù)效率的影響,以自動(dòng)化控制等先進(jìn)工藝和現(xiàn)代化管理手段不斷促進(jìn)采礦業(yè)的發(fā)展壯大。
(3)“前劣后優(yōu)”部門(mén)。加大對(duì)自主創(chuàng)新的支持力度,不斷利用先進(jìn)技術(shù)改造提升傳統(tǒng)輕工業(yè),節(jié)約資源,保護(hù)環(huán)境,實(shí)現(xiàn)輕工業(yè)和社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。技術(shù)含量較高的設(shè)備制造業(yè)應(yīng)繼續(xù)加大R&D投入,重視自主研發(fā),大力推進(jìn)價(jià)值鏈向高端轉(zhuǎn)移。
(4)“兼劣”部門(mén)。通過(guò)要素配置效率的提升來(lái)拉動(dòng)技術(shù)效率;進(jìn)一步完善資本市場(chǎng)組合功能,以提升企業(yè)規(guī)模效益、改善經(jīng)營(yíng)管理;相關(guān)政策制定機(jī)構(gòu)應(yīng)酌情加大對(duì)該部門(mén)行業(yè)的政策傾斜力度,完善產(chǎn)業(yè)化環(huán)境,促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)學(xué)研共生體系建立,為其發(fā)展提供良好的政策環(huán)境。
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大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2012年4期