所有制结构、研发资源错配与研发回报率的相互关系——基于2005－2007年中国工业企业的经验数据

吴 佐，张 敏，王 文

（西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安710061）

一、引 言

自从熊彼特提出创新理论以来，研发、创新与技术进步一直是经济学研究最为关注的重要领域之一［1］1－6。中国作为最大的发展中国家，为实现经济的持续、健康发展，中国政府近年来将“提高企业自主创新（研发）能力、建立创新型国家”作为新时期国家的重大发展战略。在这一关键性发展战略的指导下，政府部门与企业不断加大研发投入力度。进入21世纪以来，中国的研发经费投入持续上升，研发经费投入占GDP的比重（研发强度）从2000年的0．9% 增加到2010年的1．8%，研发人员总量从2001年的不足百万人增长到2010年的250多万人，年均增长率达到了12%。

研发资源投入的大幅增加将会带来两方面的效果。一方面，研发资源投入到研发效率高的企业可以弥补企业研发投入的不足，降低企业的研发风险，并进一步提高企业的研发产出；另一方面，如果研发资源更多的投入到研发效率较低的企业，不仅不利于研发产出的提高，还将造成研发资源利用的低效率，使得研发效率高的企业受到研发资源约束。因此，研发资源在不同企业之间的配置问题比研发投入总量的多寡更为重要。

已有关于工业研发资源配置的研究主要从分析研发（创新）效率影响因素的角度出发，通过计量回归方法，间接反映研发资源投入配置到哪一类企业会更有效率［2－3］。张海洋等直接分析不同企业之间研发资源配置与研发效率的关系［4］。近期一些文献提出资源从低生产率企业流向高生产率企业的重置效应是一个国家（地区）生产率增长的另一个关键因素，由此认为不同企业间的资源错配必然会带来效率损失［5－6］。目前关于资源错配的研究主要关注的是一般性生产过程中的资源（资本、劳动）错配情况，极少有人讨论研发（创新）生产过程中的资源错配问题。

在中国，企业的所有制结构与研发效率存在密切联系。实践和文献研究已经证明，相对于非国有企业，国有企业的研发效率是低下的［7］。因此，研发资源从国有企业向非国有企业的流动将会提高中国工业的生产率水平，但是由于扭曲性政策等因素，研发效率较低的国有企业依然能够以低的成本获得研发资源投入（如政府对国有企业的研发资助偏好），研发效率较高的非国有企业不得不依靠内部资源积累或者高昂的外部融资而从事研发活动，研发资源在不同所有制间的错配带来了较大的研发效率损失。在这个意义上，本文主要从所有制结构的角度考察不同所有制企业的研发资源错配与研发回报率的关系，进一步估算消除研发资源错配后研发产出的潜在提升空间。

二、研究框架与计量模型

（一）研究框架

由于资源错配是一个相对抽象的概念且不易度量，为清晰说明企业的所有制结构影响研发资源错配的机制，我们借鉴Dollar等在研究一般性生产过程中的资源错配问题时提出的分析框架，通过引入新产品市场、研发资本市场及研发劳动力市场资源错配的三个变量，刻画不同所有制企业的研发资源错配程度与研发回报率之间的关系，在此基础上得到一个可供实证分析的计量模型［8］。

考虑一个代表性企业j的创新生产过程，假设企业j在研发资源（包括研发资本和研发劳动力）市场为价格接受者。令πj、Yj、Kj和Lj分别为企业j的创新收益、新产品产出、研发资本投入和研发人员投入，企业j的创新收益函数可表示为：

其中pj表示企业j所生产的新产品价格，rj和ωj分别表示企业j所面临的研发资本投入成本和研发人员投入成本。研发资源错配使得企业所面临的实际新产品价格和实际研发资源价格偏离了市场的均衡价格。pj、rj和ωj中下标j用来强调新产品和研发资源错配取决于企业的特定属性（如所有制结构）。借鉴在资源错配研究中常用的定义，本文以价税的形式来刻画新产品和研发资源价格的扭曲，令：

其中pj、rj和ωj分别表示企业j不存在错配时的新产品价格、研发资本投入成本及研发劳动力投入成本，τYj、τKj和τLj可以看作是企业j所生产的新产品与所投入研发资本、研发人员要素的扭曲“税”。τYj概括了企业j面临的所有新产品扭曲，新产品扭曲在本质上等同于对产出Yj征收一定比例的税，使得企业j的实际新产品价格低于竞争均衡条件下的新产品价格。τKj和τLj分别代表企业j面临的研发要素市场扭曲，将导致企业j的实际资源投入成本高于市场均衡水平。

假定企业j的新产品生产函数遵循规模报酬不变的CD形式为接近现实情况，进一步假定经济中每个企业所生产的新产品具有一定程度的差异性（垄断竞争），此时代表性企业j面临向下倾斜的需求曲线为：

其中Y表示经济中所有企业总的新产品产出，σ为不同企业所生产新产品的替代弹性。在垄断竞争的市场环境下，创新收益最大化意味着代表性企业j实际研发资本投入的平均收益产出与实际研发劳动投入的平均收益产出与相应的边际收益产品具有如下关系：

需要说明的是，由于企业j的实际产品价格pj中包含了错配的因素而无法直接观测，因此，不能直接测度企业j研发资源投入的实际边际收益产出和实际平均收益产出，但是可以观测到企业j的名义产品价格p。令企业j的名义研发资本平均收益产出和名义研发劳动平均收益产出分别为pYj／Kj和于是式（6）、（7）可以近似写为：

从式（8）和式（9）可以看出，企业研发资源错配和新产品错配（τYj）在很大程度上反映了企业的研发回报率，也就是说，企业的研发资源错配程度与研发回报率正相关，企业的研发回报率在一定程度上可以看作是研发资源错配程度的代理变量。

（二）计量模型

分析表明，企业的研发资源错配程度与研发回报率存在密切联系，所有制结构对研发回报率和研发资源错配具有重要影响。本文将利用中国工业企业层面的数据信息，分析企业属性对研发回报率和对研发资源错配的影响。本文侧重于分析研发回报率（研发资源错配程度）随企业的所有制结构的变化而发生变化的程度。为了精确，选择了如下变量：企业的地区属性（location）、行业属性（sector）以及可能影响研发资源回报率的其他控制变量（control），主要包括反映企业从事研发活动意愿的研发强度（rdin）、科 技 人 员 比 重 （stpp）及 员 工 培 训 密 度（train），用来控制企业面临的销售市场和消费者偏好影响的出口比重（export）以及企业规模（size）和企业年龄（age）等。

根据上述分析，建立如下计量模型：

三、数据来源与处理

本文所使用的数据来自国家统计局编纂的《中国工业企业数据库》。该数据库提供了1998—2009年各企业的相关重要经济指标，是截至目前可以得到的最全面的工业企业数据库［9］。考虑到有关研发投入和产出的数据仅出现在2005—2007年，因此本文的时间跨度选取2005、2006、2007年连续三年的数据资料进行分析。

《中国工业企业数据库》提供的原始数据从2005年的27万家企业到2007年的33万余家企业，考虑到企业层面的数据通常存在较多的异常观测值，为解决样本异常值的问题，本文参照谢千里等人的做法，在筛选样本时剔除了以下观测值［10］：关键性指标（就业人数、销售额、总资产、固定资产净值、工业总产值、实收资本）为负、缺失或为0的企业；就业人数少于10人的企业，因为大多数异常值来自这些没有可靠会计系统的小企业；不符合一般会计准则的企业，包括利润率大于1、增加值（VA）和销售额的比率不在0与1之间、流动资产和固定资产多于总资产；在进行了上述一般性剔除程序后，仍需剔除本文的关键性变量或参数所对应的异常值，具体到本文所研究的问题，需要剔除新产品产值和研发投入为负以及没有（缺失）研发经费和人员投入的企业。在进行了所有的剔除程序后，初步得到大约84 000个观测值。

为避免受到企业进入退出的影响，本文筛选了在2005—2007年每年连续出现的企业，最终得到了9 340个样本，这样就形成了时间跨度为3年的面板数据。由于本文重点分析不同所有制企业的研发资源错配问题，因此，在进行了上述剔除程序后，要按照一定的标准将全部样本划分为若干所有制类型。在对不同所有制进行分类时，本文遵循Dougherty等人的做法，以企业实收资本的控股股东身份将所有样本工业企业分为国有企业、集体企业、法人企业、私人企业、港澳台资企业及外资企业6种所有制类型［11］。

表1 2005—2007年按所有制划分的样本企业分布情况表

表1给出了2005—2007年样本企业所有制属性分布的基本情况。由表1可知，私人企业和法人企业的数目较多，其次是国有企业和外资企业，集体企业和港澳台资企业数目相对较少。国有企业和集体企业在2005—2007年间有较小幅度的减少，法人企业和私人企业则没有太大变化，港澳台资企业和外资企业有较小幅度的增加，总体来看，样本企业的所有制属性分布在考察年份基本稳定。

四、变量构造与估计结果解释

（一）变量构造

本文重点关注企业的所有制结构与研发回报率（研发资源错配）之间的关系，但是考虑到企业的研发资本（劳动）回报率还受到其他经济变量的影响，我们也将这些变量作为控制变量引入。表2给出了详细的变量定义。

表2 变量定义表

（二）回归结果与解释

本节将对企业的所有制结构与研发资源回报率（研发资源错配）之间的关系进行说明，利用Stata12软件得到的估计结果见表3。表3中的第一列和第二列是对模型（10）的估计结果，第三列和第四列是对模型（11）的估计结果。Breusch＆Pagan LM检验结果支持随机效应（RE）估计，为方便对比，我们比较了pool－OLS和RE的估计结果，第一列和第三列是采用混合OLS的估计结果，第二列和第四列是采用随机效应（RE）的估计结果。

表3 估计结果表

从表3中第一列和第二列的估计结果来看，不论是pool－OLS估计还是RE估计，均显示集体、法人、私人、港澳台资、外资等5种所有制虚拟变量的回归系数为正，且大部分显著，这表明在控制了其他因素的影响后，这5种所有制企业的研发资本回报率均高于国有企业，意味着非国有企业的研发资本错配程度高于国有企业［12］。在控制了所有其他因素的RE回归中，私人企业的研发资本回报率高出国有企业最多，其次是法人企业，且均在1%的水平显著，表明这两类所有制企业受到较强的研发资本约束。

从表3中第三列和第四列的估计结果可以看出，集体企业虚拟变量的回归系数显著为负，说明在控制了其他因素的影响后，集体企业的研发劳动回报率低于国有企业。法人、私人、港澳台资、外资等4种所有制虚拟变量的回归系数为正，且大部分显著，表明在控制了其他因素的影响后，这4种所有制企业的研发劳动回报率均高于国有企业。与研发资本情况类似，私人企业的研发劳动回报率高出国有企业最多，其次是法人企业，且均在1%的水平显著，表明这两类所有制企业受到较强的研发劳动力约束。

表3同时显示，研发强度（rdin）的回归系数均为负，但多数不显著，说明企业研发经费投入占销售收入的比重与研发资本回报率之间相关关系较弱。科技人员比重（stpp）与员工培训密度（train）的回归系数均为正，且大部分显著，表明企业的科技活动人员占从业人员的比重、以及企业支付的职工教育费占销售收入的比重越高，对企业研发资本回报率的提升具有显著的促进作用。企业出口比重（export）的系数显著为正，表明外向型企业所面临的销售市场和消费者偏好对研发回报率具有正向影响。企业规模（size）和企业年龄（age）的回归系数大多为负，在一定程度上意味着规模较小、成立时间较短的企业受到的研发资本约束越高。

五、消除研发资本错配的模拟过程

前文的实证结果表明，在研发资源错配的情况下，私人企业比非私人企业拥有更高的研发回报率。那么如果能够缓解（或消除）这种研发错配现象，即把更多的研发资源从国有企业流向研发回报率更高的非国有企业，将会带来多大的提升空间？受数据和方法的限制，本节假定研发劳动力保持不变，仅考虑资本可自由流动的情形，利用数值模拟方法估算出消除不同所有制企业间研发资本错配所带来的研发产出改善空间。

在资本自由流动的情形下，根据资本回报率的高低将所有企业区分为两种类型：低资本回报率的企业集合s向与高资本回报率的企业集合p流动。假定所有工业企业的研发产出由两种类型企业的研发产出相加而成，即Y＝Ys＋Yp。进一步假定生产函数遵循规模报酬不变的CD形式，即Ys＝Fs（Ks，如果把研发资本K0从低研发资本回报率的企业集合s流向高研发资本回报率的企业集合p，在均衡点两类企业的研发资本回报率相等，即Fs（Ks－K0，Ls）／（Ks－K0）＝Fp（Kp＋K0，Lp）／（Kp＋K0）。将该式代入第二部分的相关表达式中，根据研发资本回报率相等的均衡条件，可以得到如下两个公式：

其中式（12）表示研发资本的最优流动量，式（13）给出了通过研发资本在两种企业集合间的转移、进而消除研发资源的错配，带来整个工业的研发产出的改善。

为估算K0／Ks与ΔY／Y，需要设定几个重要参数：资本份额α；企业集合s与企业集合p的初始研发资本量比Ks／Kp；企业集合s与企业集合p研发资本的错配程度比较（初始研发资本回报率之比）ds／dp。因此，我们需要根据研发资本回报率的高低来分别界定不同所有制企业集合s与企业集合p。根据回归结果，在存在研发资本错配的情况下，私人企业的研发资本回报率在6种所有制类型中是最高的。将私人企业单独划分1组，作为企业集合p，将另外的5种所有制类型的企业合并为另外一组作为企业集合s，称为非私人企业。两种企业集合确定以后，借鉴Hsieh等的做法，假定中国工业企业的要素份额与美国制造业企业的要素份额相同，将资本产出弹性α设定为0．33，为了不失一般性，给这个参数分别赋值0．3、0．35和0．4［6］。本文9 340家样本企业的数据显示，非私人企业与私人企业的研发资本存量比在2．7～5．2之间，因此我们给初始研发资本量比Ks／Kp分别赋值为2．5、3．5、4．5和5．5。本文数据显示，样本期间内，私人企业的研发资本回报率平均为16．7，其余5种所有制类型企业的平均研发资本回报率约为13．38，ds／dp的取值约为0．8。为了不失一般性，对ds／dp分别赋值为：0．75、0．85。

在得到上述三个关键参数的基础上，根据式（12）与式（13）就可以估算出在消除不同所有制间的研发资本错配后，研发资本从非私人企业向私人企业的最优流入量以及整个工业的研发产出的提升空间。表4给出了数值模拟结果。

表4 消除不同所有制企业间研发资本错配后的数值模拟结果表

表4的数值模拟结果显示，非私人企业向私人企业转移的最优研发资本量约为非私人企业现有研发资本存量的6%～15%。相应的，在消除了不同所有制企业间的研发资本错配后，研发资本在私人企业与非私人企业之间的最优配置结构可以使中国工业的研发产出比目前提高大约2．9%～6．4%。因此，只要积极推动产权结构和金融市场的改革，将更多的研发资本配置给资本回报率更高的企业，就可以改善中国工业研发资源使用效率低下的状态，从而切实增强中国工业的技术创新能力。

六、结 论

本文以企业研发回报率作为研发资源错配的代理变量，以2005—2007年中国工业规模以上企业层面数据为样本，在控制了地区与行业属性因素后，从研发资源错配的角度，对企业所有制属性与研发资源回报率之间的关系进行了深入系统的研究，同时进一步通过数值模拟技术，估算了当消除不同所有制企业之间的研发回报率差异后，所带来的潜在研发产出提升程度。本文主要结论如下：

第一，中国研发资源（经费、人员）投入和产出在近年来均有大幅提高，但是与发达国家相比还存在不小的差距。虽然国有企业的研发资源投入在各所有制中处于较高水平，但国有企业的研发回报率却是最低的。在控制了其他可能因素的影响后，私人企业的研发资本回报率、研发劳动回报率高出国有企业最多，其次是法人企业，表明这两类所有制企业的研发资源错配程度较高，受到较强的研发资源约束。

第二，在消除了不同所有制企业之间的研发资本错配后，即把更多的研发资本从研发效率较低的国有企业重新配置到研发效率较高的非国有企业，可以使中国工业的研发产出提高2．9%～6．4%。这意味着，虽然经过了30余年的市场化改革，但是不同所有制企业依然不能按照市场竞争、优胜劣汰的原则来配置研发资本，并因此带来了高昂的研发效率损失。

本文的研究结果具有深刻的政策启示：研发资源配置在中国工业企业研发（创新）生产过程中扮演了极其重要的角色。给定研发资本、研发劳动投入，不同所有制企业之间的研发资源错配对整个工业的创新生产过程带来了高昂的效率损失。如果研发资源误配得到改善，将会释放出大量的研发（创新）生产力。因此，要提高中国工业的研发效率、增强工业创新能力的国际竞争力，不仅需要加大研发资源投入，更重要的是，提高研发资源在不同属性企业之间的配置效率，促进研发资源从研发效率较低的国有企业向研发效率较高的非国有企业行业流动。在这个意义上，积极制定和坚决执行以工业创新和工业结构调整为主要内容的工业发展战略无疑是正确的。

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