基于随机前沿模型的高技术产业技术创新实证研究

吴加豪，张 鹏

（华南理工大学 工商管理学院，广州 510641）

基于随机前沿模型的高技术产业技术创新实证研究

吴加豪，张 鹏

（华南理工大学 工商管理学院，广州 510641）

文章基于创新系统的理论和随机前沿模型，发现高技术产业技术创新投入产出过程中，研发投入呈规模报酬递减性质，并且各省高技术产业技术创新的技术效率普遍比较低，高技术产业创新产出主要是投入驱动的而非效率驱动，同时发现该技术效率，随着更多非国有企业参与市场并进行研发活动和区域技术市场交易的活跃性加强而呈上升趋势。

高技术产业；创新系统；随机前沿模型

0 引言

从研发资源投入和专利申请数或授权数来看，企业逐渐成为中国技术创新过程中的主导力量[1-3]。学者们对工业企业的研发投入产出过程的效率及其影响因素进行了实证研究[4-5]。由于高技术产业是研发活动较为活跃的产业，该产业的研发创新效率的实证研究也得到学者们的关注，但他们的实证研究对该产业技术创新过程效率的影响因素缺乏探讨或探讨不全面[6-9]。而有学者从创新系统的角度较为全面地对技术创新过程的效率问题进行实证研究[1-2][10]，但他们研究的是企业、高校和研究机构的全社会的技术创新过程，本文试图从创新系统的角度使用随机前沿模型对高技术产业的技术创新进行实证研究。

1 技术创新的随机前沿模型

1.1 随机前沿部分

随机前沿部分为投入产出关系的边界。本文使用的创新产出变量为各省各年高技术产业发明专利授权数patentit，单位为件，理由在于它比实用新型或外观设计更有技术含量和更富有潜在经济价值，并且授权数比申请数更能显示区域拥有的创新数。创新的投入变量有两个：各省各年高技术产业研发经费内部支出RDit，单位为万元；各省各年高技术产业研发人员的全时当量personit，单位为千人年。借鉴李习保[1-2]的研究成果，创新投入产出的滞后结构分为两种：一种为滞后三期，即当年研发投入就产生发明专利的申请，然后滞后三年后获得发明专利的授权；另一种为滞后四期，即当年研发投入滞后一年后产生发明专利的申请，然后再滞后三年后获得发明专利的授权。建立随机前沿部分为

考虑到变量ln(RDit)和ln(personit)存在严重的共线性，他们相关系数为0.94261，故对随机前沿部分修正为

其中β1=α1，β2=α1+α2-1。β2正是对该投入产出过程的规模报酬的检验，如果β2＞0，则该投入产出过程呈规模报酬递增；如果β2=0，则该投入产出过程呈规模报酬不变；如果β2＜0，则该投入产出过程呈规模报酬递减。

1.2 技术效率部分

本文从创新系统的角度，探讨创新系统中的环境变量对高技术产业技术创新效率的影响。具体来说，考虑以下创新环境变量：

⑴有研发活动的企业中不同所有制企业的比重；

⑵区域中企业与高校、研究机构的科研交流合作的活跃程度；

⑶区域中金融机构对高技术产业研发活动的支持程度；

⑷区域中政府对高技术产业研发活动的支持程度；

⑸区域中科研人员为了研发活动获得技术专利和技术知识的途径，包括通过区域的技术市场交易和通过国外技术引进两种途径。

在企业的技术创新活动中，企业的所有制结构是重要的。因为国有企业的研发活动受委托代理问题困扰，造成国有企业对企业研发活动缺乏足够的激励机制和足够有效的监管机制，并且企业的研发活动很大程度受管理层影响，而国有企业的管理层选择机制也是非有效的，造成管理层对企业的研发活动的忽视或短视。在实证研究中，也证实了国有企业在研发活动中的普遍低效率。吴延兵[4]发现无论新产品的生产过程，还是专利的生产过程，国有产权的比例都对企业研发投入产出效率有显著负作用；朱有为等[7]对国有企业、民营企业和外资企业的研发资本存量对生产率增长的贡献进行比较，发现国有企业的研发资本存量对生产率增长的贡献是最低的。由于缺乏高技术产业的各种所有制企业的数目构成的数据，本文只能使用各省各年有研发活动的大中型企业中国有企业的比重，soerateit，来衡量区域中的研发活动在不同所有制类型企业中的分布。本文从有研发活动企业数目角度衡量企业研发活动中国有企业的比重，而非从研发经费支出或研发人员数目角度，用意在于可以考虑到国有企业退出市场、非国有企业进入市场等造成不同所有制类型企业数目变化的动态情况。

在区域中企业与高校、研究机构的科研交流合作的活跃程度方面，Martin Schaaper[3]的报告里提到，中国的高校、研究机构主要进行基础研究和应用研究，但高校、研究机构的基础研究和应用研究中可能有处于原始阶段但富有前景的新成果，企业与高校、研究机构的研发活动交流合作，可以让企业接触更多新成果或者得到高校、研究机构知识的互补，进而促进企业技术创新的效率。Martin Schaaper[3]提到交流合作有交互研发经费、共同申请专利、研发项目合作和外包等四种形式。由于在交互研发经费方面的数据比较完整，本文使用各省各年的高校、研究机构科技活动筹集经费中来自企业的资金额，univit和acadit,单位为亿元，来衡量企业与高校、研究机构的科研交流合作的活跃程度。

由于中国的金融市场的不成熟、金融机构类型多样性低以及金融机构对高风险研发活动的规避，中国的金融机构很可能没有对高技术企业研发活动提供很多支持。本文使用各省各年高技术产业科技活动经费筹集总额中金融机构贷款额financeit，单位为亿元，反映区域中金融机构对高技术产业研发活动的支持。

在区域中政府对高技术产业研发活动的支持方面，由于企业研发资金的缺乏，特别是中小民营企业，它们部分有自己的技术，有研发的积极性，但缺乏资金，融资困难，政府可以通过设立科技专项资金对企业的研发活动进行科技经费拨款，来支持企业的研发活动。本文使用各省各年高技术产业科技活动经费筹集总额中来自政府的资金额govit，单位为亿元，来反映区域中政府对高技术企业研发活动的支持程度。

在科研人员获得技术专利和技术知识的途径方面，区域的技术市场交易和国外技术引进两种途径，都是反映技术创新者与技术使用者间互动的方面。技术创新者与技术使用者间更好的互动，会促进技术的扩散，进而促进技术创新活动。本文使用各省各年技术市场成交合同金额temktit，单位为亿元，和各省各年国外技术引进合同金额teimit，单位为亿美元，来反映技术创新者与技术使用者间的互动程度。

1.3 模型的建立

基于以上对随机前沿部分和技术效率部分的讨论，建立以下模型

其中vit和uit为模型的随机误差项和技术效率项，并做出以下分布假设：

众数 μit=β3soeratei,t-k+β4univi,t-k+β5acadi,t-k+β6 financei,t-k+β7govi,t-k+β8temkti,t-k+β9teimi,t-k，k=3,4，该分布指的是众数为μit并且截去正态分布0以下部分的截尾正态分布；

⑶vit和uit独立分布，并且与投入变量无关。

为了得到技术效率的点估计，先令εit=vit-uit，则技术效率的点估计为：

2 实证分析

2.1 数据来源

本文使用的变量的数据是来自《中国高新技术产业统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》的31省1999～2009年的非平衡面板数据，部分年份及部分省观测值存在缺失。各创新环境变量间的共线性并不十分严重，他们的相关系数没有大于0.9的情况，具体如表1所示。

表1 创新环境变量间的相关系数

表2 计量结果

2.2 实证结果

对模型方程（3）使用Eviews 6.0的最大似然估计，计量结果如表2所示。

在投入变量的计量结果方面，滞后三期和滞后四期估计出来的系数都是统计上显著的，并且系数的值在滞后三期和滞后四期的差异比较小，差异小于0.05，因此滞后三期和滞后四期的结果具有一致性。发现每增加1%的高技术产业研发经费内部支出，会增加大概0.68%的高技术产业发明专利授权数。而ln(personi,t-k)的系数，无论滞后三期还是四期都显著为负，意味着高技术产业基于发明专利授权的技术创新过程是规模报酬递减的。规模报酬递减的原因可能是重要投入要素稀缺，比如特定设备、关键技术或高水平人才的稀缺，导致技术创新过程中投入的要素不能按比例的一起增加，并且在技术创新过程中，需要信息交流和人员间的协调，从中存在交易成本和信息成本[4]。

在创新环境变量方面，在滞后3期和滞后4期里γ的值都为1，意味着方程（3）随机方差主要来自技术效率项。同时由于技术效率的点估计计算公式（4）的技术效率项uit前有负号，意味着创新环境变量的系数为正时降低技术效率，而系数为负时提高技术效率。发现变量univit、acadit、financeit、govit、teimit，在滞后3期和滞后4期里都不显著。而soerateit在滞后3期和滞后4期都显著为正，意味着有研发活动的大中型企业中国有企业的比重对高技术产业技术创新效率有显著的负影响，降低高技术产业技术创新效率，从另一个角度来看，有研发活动的大中型企业中国有企业的比重的下降，即更多民营、三资等非国有企业参与市场并进行研发活动，会促进高技术产业技术创新效率的提升。而temktit在滞后3期和滞后4期都显著为负，即技术市场成交合同金额对高技术产业技术创新效率有显著正影响，提高技术创新的技术效率。相比高校及研究机构，高技术企业更可能参与到区域的技术市场交易并从中得益。

在技术效率的估计值方面，如图1、图2所示，自2005～2009年的各省技术效率值的均值在上升，但技术效率估计值普遍比较低，到2009年最大值也不到0.4。考虑对技术效率项有显著影响的变量soerateit和temktit，本文认为各省技术效率的上升趋势的目前驱动力量有两个：一个是，更多非国有企业参与市场并进行研发活动；另一个是，区域技术市场交易的活跃性加强。

3 结论

图1 滞后三期模型的技术效率估计值

图2 滞后四期模型的技术效率估计值

在高技术产业技术创新投入产出过程中，研发投入呈规模报酬递减的性质，同时由于各省高技术产业技术创新的技术效率普遍比较低，高技术产业创新产出主要是投入驱动的。而技术创新较低的技术效率，虽然由于更多非国有企业参与市场并进行研发活动和区域技术市场交易的活跃性加强而呈上升趋势，但创新系统的其他要素，如区域中以交互研发经费衡量的企业与高校、研究机构的科研交流合作、区域中金融机构对高技术产业研发活动经费支持，区域中政府对高技术产业研发活动经费支持和国外技术引进，对高技术产业技术创新的技术效率显著作用没有得到实证支持，表明目前区域的创新系统还有待完善。

[1]Xibao Li.China’s Regional Innovation Capacity in Transition:an Em⁃pirical Approach[J].Research Policy,2009,(38).

[2]李习保.中国区域创新能力变迁的实证分析：基于创新系统的观点[J].管理世界,2007,(12).

[3]Martin Schaaper.Measuring China's Innovation System:National Specificities and International Comparisons[C].Working Paper of OECD,2009.

[4]吴延兵.R&D存量、知识函数与生产效率[J].经济学(季刊),2006,(7).

[5]项本武.中国工业行业技术创新效率研究[J].科研管理,2011,(1).

[6]朱有为,徐康宁.中国高技术产业研发效率的实证研究[J].中国工业经济,2006,(11).

[7]朱有为,徐康宁.研发资本累积对生产率增长的影响——对中国高技术产业的检验（1996-2004）[J].中国软科学,2009,(4).

[8]李向东,李南,白俊红,谢忠秋.高技术产业研发创新效率分析[J].中国软科学,2011,(2).

[9]范凌钧,李南,陈燕儿.中国高技术产业技术效率区域差异的实证分析[J].系统工程,2011,(2).

[10]白俊红,江可申,李婧.应用随机前沿模型评测中国区域研发创新效率[J].管理世界,2009,(10).

F204

A

1002-6487（2013）04-0089-03

广东省高新区发展引导专项计划项目（2011B01060037）

吴加豪（1988-），男，广东东莞人，硕士研究生，研究方向：创新及高技术产业发展。

（责任编辑/浩 天）