北京高技术产业研发转化效率实证研究_基于随机前沿生产函数的分析_邹文杰

第14卷第6期2012年12月

北京邮电大学学报（社会科学版）JournalofBeijingUniversityofPostsandTelecommunications（SocialSciencesEdition）Vol.14，No.6

Dec.2012

收稿日期：2012-09-20基金项目：教育部人文社会科学研究规划青年基金项目（12YJC790301）作者简介：邹文杰（1975—），男，福建古田人，福建师范大学经济学院副教授，博士后，主要研究方向为技术创新与产业发展。

北京高技术产业研发转化效率实证研究———基于随机前沿生产函数的分析

邹文杰1，张文刚2（1.福建师范大学经济学院，福建福州350108；2.福州大学管理学院，福建福州350002）

摘要：应用随机前沿生产函数模型，对北京高技术产业研发转化效率进行实证分析。研究表明，北京高技术产业研发经费的产出效率较为理想，而研发人员的产出效率存在较大的提升空间；高技术产业研发转化效率总体呈稳步上升态势，但各行业间差距明显；从影响北京高技术产业研发转化效率的因素看，产业利润和政府扶持对北京高技术产业研发转化效率都具有正向效应，市场结构对研发转化效率的影响不显著。针对上述研究结论，本文针对性提出提升北京高技术产业研发转化效率的若干建议。关键词：高技术产业；研发转化效率；随机前沿生产函数中图分类号：F269.2文献标识码：A文章编号：1008-7729（2012）06-0096-05

一、引言近年来，随着我国高技术产业的快速发展，高技术产业的研发转化效率问题引起理论界的高度关注。我国高技术产业高增长的同时，研发转化效率是否也有所提升？高技术产业的各行业研发效率变化趋势是否一致？高技术产业的研发效率主要受哪些因素的影响？我国学者围绕这些问题展开了深入的研究。从已有文献可以看出，我国高技术产业研发转化效率的研究主要集中在我国高技术产业总体研发效率、我国高技术产业分行业研发转化效率及我国省域高技术产业研发转化效率三个领域。朱有为等［1］运用随机前沿生产函数，以行业面板数据测算了我国高新技术产业研发产出效率，并考察了企业规模、市场结构和产权结构等因素对研发产出效率的影响。韩晶［2］应用随机前沿方法对我国高技术产业研发转化效率进行实证分析后，得出我国高技术产业研发转化效率总体在提升，但行业间研发转化效率差异明显的结论。余泳泽等［3］对我国高技术产业细分行业1995—2007年的研发转化效率进行分阶段研究，认为我国高技术产业研发转化效率整体较低，但是呈稳步增长趋势，并表现出空间差异性。在分行业研发转化效率研究方面，张永庆等［4］对我国医药制造业研发效率实证研究发现，我国医药制造业1999—2008年研发效率呈现“三平稳两增长”的增长状态，企业规模、市场结构、技术改造经费是影响医药制造业研发效率的主要因素。沈能［5］采用超越对数的随机前沿生产函数法测算了我国电子信息产业研发效率的变动趋势，并检验了我国电子信息产业研发转化效率的空间收敛性特征。原毅军等［6］利用随机前沿生产函数对装备制造业的研发效率进行了实证研究，发现企业规模、产业结构、政府政策和企业研发经费支出结构是影响装备制造业研发效率的主要因素。在区域高技术产业研发转化效率方面，景保峰等［7］对广东省高技术产业研发转化效率进行实证分析，认为1995—2008年广东省高技术产业各行业研发效率差异性明显，且在科技创新成果转化为企业经济绩效过程中，存在很多无效率因素。黄佐钘［8］对上海市高技术产业研发效率进行分析，发现上海高技术产业研发效率还存在较大

·69·的提升空间。刘芳［9］运用DEA-Malmquist指数法对河南高技术产业四大类行业2003—2008年的技术创新效率进行实证分析，结果表明，河南高技术产业四大类行业的技术创新效率均为非有效。目前，没有对北京高技术产业研发转化效率进行分析的相关文献。本文借鉴随机前沿生产函数模型对北京高技术产业研发转化效率进行测算，并探讨市场结构、政府扶持力度、产业利润等因素对研发转化效率的影响程度，进而提出提升北京高技术产业研发转化效率的政策建议。

二、模型选择本文在拜特斯等［10］随机前沿模型的基础上，运用对数型柯布-道格拉期（C-D）生产函数以及北京高技术产业2001—2010年的数据，对其研发转化效率进行测算，具体研究模型如下：lnYit=β0+β1lnLit+β2lnKit+ε

it（1）

式中，i为高技术产业各行业的序号；t为年份序号；Y为研发产出；L为研发人员投入，以研发活动人员折合全时当量表示；K为研发经费投入，以研发经费内部支出存量表示；β0为待估常数项；β1为研发人员投入的产出弹性；β2为研发经费的产出弹性。εit=vit－uit（2）

为式（1）的误差项，由vit和uit构成。式中，vit为研发系统的外部影响因素和数据上的统计误差，服从正态分布N（0，σ2v），且独立于uit；uit为非负随机变量，反映研发活动中的研发无效率水平，服从截尾正态分布N（Mit，σ2u）。e－Mit表示各高技术产业在t时期研发活动的转化效率，Mit越大，表明研发转化效率越低，即研发无效率程度越高，代表投入等量的研发资本和研发人员获得的研发产出越少。对于无效率项的影响因素，本文考查市场结构、政府扶持力度及产业利润对研发活动无效率项的影响，无效率项函数设定如下：Sit=λ0+λ1lnRit+λ2lnGit+λ3lnPit+ω

it（3）

式中，Sit为研发产出无效率项分布函数的均值；R、G、P分别为市场结构、政府扶持力度和产业利润；λ0为待估常数项；λ1为市场结构对研发无效率项的影响系数；λ2为政府扶持力度对研发无效率项的影

响系数；λ3为产业利润对研发无效率项的影响系数；ωit为随机误差项，假定其服从正态分布N（0，σ2w）。

三、数据来源与指标选取《中国高技术产业统计年鉴》将我国高技术产业分为医药制造业、航天航空器制造业、电子及通信

设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业五大产业。本文分析的北京高技术产业的指标数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》（2001—2010年）。各指标选取如下。（1）研发产出

在已有文献中，研发活动的产出指标一般用新产品产值、专利申请量、新产品销售收入等指标来衡量。本文选取新产品销售收入作为研发产出指标，主要考虑到新产品销售收入能反映出技术创新、工艺流程改进等研发活动的最终经济价值。（2）研发投入

研发投入主要有研发人员和研发资本两大指标。本文选取研发活动人员折合全时当量作为研发人员投入变量，选取研发经费内部支出作为研发资本投入变量。考虑到本期研发经费投入与过去各期研发经费投入都对研发产出产生影响，本文将研发经费内部支出转换成研发经费内部支出存量来衡量研发资本的投入。具体换算过程为：本期的研发经费内部支出存量等于上一期的研发经费内部支出存量加上当年的研发经费投入，再减去折旧，即Kit=θi（t－1）+（1－δ）Ki（t－1）（4）

式中，δ为研发资本的折旧率；θi（t－1）为i产业在t－1年经折现的研发经费投入。假设研发经费的增长率等于θ的增长率，研发经费的期初值可表示为Ki0=θi0/（g+δ）式中，g为θ的年均增长率（在测算研发经费内部支出存量前，本文已用2001年不变价“固定资产投资·79·

邹文杰等：北京高技术产业研发转化效率实证研究价格指数”将研发经费平减成不变价研发支出）。对于研发资本折旧率，采用多数学者的做法，取δ=15%。（3）市场结构

鉴于现有统计资料没有北京市五大高技术产业行业集中度的精确数据，本文选取北京市各高技术产业企业数量来衡量各行业的竞争激烈程度，高技术产业中企业数量越多，表明其竞争越激烈。（4）政府扶持力度

选取科技活动经费筹集额中政府资金衡量北京市政府对五大高技术产业的扶持力度。（5）产业利润

利润是产业科技创新的前提和驱动力，产业利润越高，产业技术创新的积极性越大。选取北京市五大高技术产业的平均利润来代表高技术产业的利润。本文利用固定资产投资价格指数①对与价格相关的新产品销售收入、研发经费内部支出、政府资金、产业利润等指标序列数据进行价格平减，把按当年价核算的数据换算成按2001年为基年的可比价计算的数据，以避免由于通货膨胀或通货紧缩造成与价格相关的指标时间序列数据的虚增或虚减。各变量的描述性统计结果如表1所示。

表1各变量描述性统计结果变量样本数最小值最大值均值标准差新产品销售收入/万元509.20215.56812.6551.814研发活动人员折合全时当量/人505.2048.4527.1250.707研发经费内部支出存量/万元5010.70313.08812.1240.731企业数量/个502.4856.1314.8031.159科技活动经费筹集额中政府资金/万元502.91110.8187.5071.285产业利润/万元500.8034.3442.4860.995

注：数据已进行不变价调整和对数处理

四、实证分析结果利用Frontier4.1软件，用极大似然法估计经验模型获得各项参数，结果如表2所示。表2随机前沿模型估计结果系数标准差t检验值β07.015＊＊

2.8092.497

β10.198

*

0.3101.987

β20.577＊＊

0.2002.882

技术无效率函数λ1－0.2980.173－1.722

λ20.877

*

0.4292.045

λ30.434＊＊＊

0.1223.551

σ24.822＊＊＊0.9625.012

γ0.918

＊＊＊0.04422.444

对数似然函数－27.287横截面数据5年数10样本数50平均效率0.468

注：*、＊＊、＊＊＊分别表示在10%、5%和1%水平上显著。

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北京邮电大学学报（社会科学版）2012年第6期①数据来源：《北京统计年鉴》（2006—2010年）