基于隨機前沿模型的高技術產業技術創新實證研究

吳加豪，張 鵬

（華南理工大學 工商管理學院，廣州 510641）

基于隨機前沿模型的高技術產業技術創新實證研究

吳加豪，張 鵬

（華南理工大學 工商管理學院，廣州 510641）

文章基于創新系統的理論和隨機前沿模型，發現高技術產業技術創新投入產出過程中，研發投入呈規模報酬遞減性質，并且各省高技術產業技術創新的技術效率普遍比較低，高技術產業創新產出主要是投入驅動的而非效率驅動，同時發現該技術效率，隨著更多非國有企業參與市場并進行研發活動和區域技術市場交易的活躍性加強而呈上升趨勢。

高技術產業；創新系統；隨機前沿模型

0 引言

從研發資源投入和專利申請數或授權數來看，企業逐漸成為中國技術創新過程中的主導力量[1-3]。學者們對工業企業的研發投入產出過程的效率及其影響因素進行了實證研究[4-5]。由于高技術產業是研發活動較為活躍的產業，該產業的研發創新效率的實證研究也得到學者們的關注，但他們的實證研究對該產業技術創新過程效率的影響因素缺乏探討或探討不全面[6-9]。而有學者從創新系統的角度較為全面地對技術創新過程的效率問題進行實證研究[1-2][10]，但他們研究的是企業、高校和研究機構的全社會的技術創新過程，本文試圖從創新系統的角度使用隨機前沿模型對高技術產業的技術創新進行實證研究。

1 技術創新的隨機前沿模型

1.1 隨機前沿部分

隨機前沿部分為投入產出關系的邊界。本文使用的創新產出變量為各省各年高技術產業發明專利授權數patentit，單位為件，理由在于它比實用新型或外觀設計更有技術含量和更富有潛在經濟價值，并且授權數比申請數更能顯示區域擁有的創新數。創新的投入變量有兩個：各省各年高技術產業研發經費內部支出RDit，單位為萬元；各省各年高技術產業研發人員的全時當量personit，單位為千人年。借鑒李習保[1-2]的研究成果，創新投入產出的滯后結構分為兩種：一種為滯后三期，即當年研發投入就產生發明專利的申請，然后滯后三年后獲得發明專利的授權；另一種為滯后四期，即當年研發投入滯后一年后產生發明專利的申請，然后再滯后三年后獲得發明專利的授權。建立隨機前沿部分為

考慮到變量ln(RDit)和ln(personit)存在嚴重的共線性，他們相關系數為0.94261，故對隨機前沿部分修正為

其中β1=α1，β2=α1+α2-1。β2正是對該投入產出過程的規模報酬的檢驗，如果β2＞0，則該投入產出過程呈規模報酬遞增；如果β2=0，則該投入產出過程呈規模報酬不變；如果β2＜0，則該投入產出過程呈規模報酬遞減。

1.2 技術效率部分

本文從創新系統的角度，探討創新系統中的環境變量對高技術產業技術創新效率的影響。具體來說，考慮以下創新環境變量：

⑴有研發活動的企業中不同所有制企業的比重；

⑵區域中企業與高校、研究機構的科研交流合作的活躍程度；

⑶區域中金融機構對高技術產業研發活動的支持程度；

⑷區域中政府對高技術產業研發活動的支持程度；

⑸區域中科研人員為了研發活動獲得技術專利和技術知識的途徑，包括通過區域的技術市場交易和通過國外技術引進兩種途徑。

在企業的技術創新活動中，企業的所有制結構是重要的。因為國有企業的研發活動受委托代理問題困擾，造成國有企業對企業研發活動缺乏足夠的激勵機制和足夠有效的監管機制，并且企業的研發活動很大程度受管理層影響，而國有企業的管理層選擇機制也是非有效的，造成管理層對企業的研發活動的忽視或短視。在實證研究中，也證實了國有企業在研發活動中的普遍低效率。吳延兵[4]發現無論新產品的生產過程，還是專利的生產過程，國有產權的比例都對企業研發投入產出效率有顯著負作用；朱有為等[7]對國有企業、民營企業和外資企業的研發資本存量對生產率增長的貢獻進行比較，發現國有企業的研發資本存量對生產率增長的貢獻是最低的。由于缺乏高技術產業的各種所有制企業的數目構成的數據，本文只能使用各省各年有研發活動的大中型企業中國有企業的比重，soerateit，來衡量區域中的研發活動在不同所有制類型企業中的分布。本文從有研發活動企業數目角度衡量企業研發活動中國有企業的比重，而非從研發經費支出或研發人員數目角度，用意在于可以考慮到國有企業退出市場、非國有企業進入市場等造成不同所有制類型企業數目變化的動態情況。

在區域中企業與高校、研究機構的科研交流合作的活躍程度方面，Martin Schaaper[3]的報告里提到，中國的高校、研究機構主要進行基礎研究和應用研究，但高校、研究機構的基礎研究和應用研究中可能有處于原始階段但富有前景的新成果，企業與高校、研究機構的研發活動交流合作，可以讓企業接觸更多新成果或者得到高校、研究機構知識的互補，進而促進企業技術創新的效率。Martin Schaaper[3]提到交流合作有交互研發經費、共同申請專利、研發項目合作和外包等四種形式。由于在交互研發經費方面的數據比較完整，本文使用各省各年的高校、研究機構科技活動籌集經費中來自企業的資金額，univit和acadit,單位為億元，來衡量企業與高校、研究機構的科研交流合作的活躍程度。

由于中國的金融市場的不成熟、金融機構類型多樣性低以及金融機構對高風險研發活動的規避，中國的金融機構很可能沒有對高技術企業研發活動提供很多支持。本文使用各省各年高技術產業科技活動經費籌集總額中金融機構貸款額financeit，單位為億元，反映區域中金融機構對高技術產業研發活動的支持。

在區域中政府對高技術產業研發活動的支持方面，由于企業研發資金的缺乏，特別是中小民營企業，它們部分有自己的技術，有研發的積極性，但缺乏資金，融資困難，政府可以通過設立科技專項資金對企業的研發活動進行科技經費撥款，來支持企業的研發活動。本文使用各省各年高技術產業科技活動經費籌集總額中來自政府的資金額govit，單位為億元，來反映區域中政府對高技術企業研發活動的支持程度。

在科研人員獲得技術專利和技術知識的途徑方面，區域的技術市場交易和國外技術引進兩種途徑，都是反映技術創新者與技術使用者間互動的方面。技術創新者與技術使用者間更好的互動，會促進技術的擴散，進而促進技術創新活動。本文使用各省各年技術市場成交合同金額temktit，單位為億元，和各省各年國外技術引進合同金額teimit，單位為億美元，來反映技術創新者與技術使用者間的互動程度。

1.3 模型的建立

基于以上對隨機前沿部分和技術效率部分的討論，建立以下模型

其中vit和uit為模型的隨機誤差項和技術效率項，并做出以下分布假設：

眾數 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，該分布指的是眾數為μit并且截去正態分布0以下部分的截尾正態分布；

⑶vit和uit獨立分布，并且與投入變量無關。

為了得到技術效率的點估計，先令εit=vit-uit，則技術效率的點估計為：

2 實證分析

2.1 數據來源

本文使用的變量的數據是來自《中國高新技術產業統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》的31省1999～2009年的非平衡面板數據，部分年份及部分省觀測值存在缺失。各創新環境變量間的共線性并不十分嚴重，他們的相關系數沒有大于0.9的情況，具體如表1所示。

表1 創新環境變量間的相關系數

表2 計量結果

2.2 實證結果

對模型方程（3）使用Eviews 6.0的最大似然估計，計量結果如表2所示。

在投入變量的計量結果方面，滯后三期和滯后四期估計出來的系數都是統計上顯著的，并且系數的值在滯后三期和滯后四期的差異比較小，差異小于0.05，因此滯后三期和滯后四期的結果具有一致性。發現每增加1%的高技術產業研發經費內部支出，會增加大概0.68%的高技術產業發明專利授權數。而ln(personi,t-k)的系數，無論滯后三期還是四期都顯著為負，意味著高技術產業基于發明專利授權的技術創新過程是規模報酬遞減的。規模報酬遞減的原因可能是重要投入要素稀缺，比如特定設備、關鍵技術或高水平人才的稀缺，導致技術創新過程中投入的要素不能按比例的一起增加，并且在技術創新過程中，需要信息交流和人員間的協調，從中存在交易成本和信息成本[4]。

在創新環境變量方面，在滯后3期和滯后4期里γ的值都為1，意味著方程（3）隨機方差主要來自技術效率項。同時由于技術效率的點估計計算公式（4）的技術效率項uit前有負號，意味著創新環境變量的系數為正時降低技術效率，而系數為負時提高技術效率。發現變量univit、acadit、financeit、govit、teimit，在滯后3期和滯后4期里都不顯著。而soerateit在滯后3期和滯后4期都顯著為正，意味著有研發活動的大中型企業中國有企業的比重對高技術產業技術創新效率有顯著的負影響，降低高技術產業技術創新效率，從另一個角度來看，有研發活動的大中型企業中國有企業的比重的下降，即更多民營、三資等非國有企業參與市場并進行研發活動，會促進高技術產業技術創新效率的提升。而temktit在滯后3期和滯后4期都顯著為負，即技術市場成交合同金額對高技術產業技術創新效率有顯著正影響，提高技術創新的技術效率。相比高校及研究機構，高技術企業更可能參與到區域的技術市場交易并從中得益。

在技術效率的估計值方面，如圖1、圖2所示，自2005～2009年的各省技術效率值的均值在上升，但技術效率估計值普遍比較低，到2009年最大值也不到0.4?？紤]對技術效率項有顯著影響的變量soerateit和temktit，本文認為各省技術效率的上升趨勢的目前驅動力量有兩個：一個是，更多非國有企業參與市場并進行研發活動；另一個是，區域技術市場交易的活躍性加強。

3 結論

圖1 滯后三期模型的技術效率估計值

圖2 滯后四期模型的技術效率估計值

在高技術產業技術創新投入產出過程中，研發投入呈規模報酬遞減的性質，同時由于各省高技術產業技術創新的技術效率普遍比較低，高技術產業創新產出主要是投入驅動的。而技術創新較低的技術效率，雖然由于更多非國有企業參與市場并進行研發活動和區域技術市場交易的活躍性加強而呈上升趨勢，但創新系統的其他要素，如區域中以交互研發經費衡量的企業與高校、研究機構的科研交流合作、區域中金融機構對高技術產業研發活動經費支持，區域中政府對高技術產業研發活動經費支持和國外技術引進，對高技術產業技術創新的技術效率顯著作用沒有得到實證支持，表明目前區域的創新系統還有待完善。

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

[2]李習保.中國區域創新能力變遷的實證分析：基于創新系統的觀點[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]吳延兵.R&D存量、知識函數與生產效率[J].經濟學(季刊),2006,(7).

[5]項本武.中國工業行業技術創新效率研究[J].科研管理,2011,(1).

[6]朱有為,徐康寧.中國高技術產業研發效率的實證研究[J].中國工業經濟,2006,(11).

[7]朱有為,徐康寧.研發資本累積對生產率增長的影響——對中國高技術產業的檢驗（1996-2004）[J].中國軟科學,2009,(4).

[8]李向東,李南,白俊紅,謝忠秋.高技術產業研發創新效率分析[J].中國軟科學,2011,(2).

[9]范凌鈞,李南,陳燕兒.中國高技術產業技術效率區域差異的實證分析[J].系統工程,2011,(2).

[10]白俊紅,江可申,李婧.應用隨機前沿模型評測中國區域研發創新效率[J].管理世界,2009,(10).

F204

A

1002-6487（2013）04-0089-03

廣東省高新區發展引導專項計劃項目（2011B01060037）

吳加豪（1988-），男，廣東東莞人，碩士研究生，研究方向：創新及高技術產業發展。

（責任編輯/浩 天）