倪紅福，夏杰長

(中國社會(huì)科學(xué)院財(cái)經(jīng)戰(zhàn)略研究院，北京 100028)

北京地區(qū)制造業(yè)企業(yè)使用研發(fā)成果中隱含研發(fā)投入與生產(chǎn)率關(guān)系

倪紅福，夏杰長

(中國社會(huì)科學(xué)院財(cái)經(jīng)戰(zhàn)略研究院，北京 100028)

企業(yè)使用的研發(fā)成果和技術(shù)可能來自自身執(zhí)行R＆D活動(dòng)，也可能是來自于其他企業(yè)R＆D活動(dòng)，故企業(yè)使用研發(fā)成果中隱含的R＆D投入更能真實(shí)反映R＆D投入對生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)。本文利用耶魯－加拿大技術(shù)流動(dòng)一致矩陣測算北京制造業(yè)分行業(yè)使用研發(fā)成果中隱含R＆D投入，并實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)執(zhí)行R＆D投入、使用研發(fā)成果中隱含R＆D投入與生產(chǎn)率之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)執(zhí)行R＆D和使用研發(fā)成果中隱含R＆D投入對生產(chǎn)率具有正影響，且后者的產(chǎn)出彈性系數(shù)比前者的高一倍。

使用R＆D投入；執(zhí)行R＆D投入；全要素生產(chǎn)率；產(chǎn)出彈性

1 引言

國內(nèi)外學(xué)者從產(chǎn)業(yè)和企業(yè)等不同層次對R＆D與生產(chǎn)率的關(guān)系進(jìn)行了研究，這些主要基于橫截面數(shù)據(jù)的研究大部分都表明R＆D支出對生產(chǎn)率具有顯著的正影響，具有比物質(zhì)資本更高的收益率。而在利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)，更多的研究發(fā)現(xiàn)R＆D與生產(chǎn)率的關(guān)系在統(tǒng)計(jì)上顯著性較弱，甚至為負(fù)。

但是，以上研究局限于行業(yè) (企業(yè))自身執(zhí)行的R＆D活動(dòng) (R＆D投入)與生產(chǎn)率 (TFP)之間關(guān)系，而非行業(yè) (企業(yè))在生產(chǎn)過程所使用的研發(fā)創(chuàng)新成果。企業(yè)使用的研發(fā)成果可能是企業(yè)自身R＆D投入的產(chǎn)出，也可能是其他企業(yè)R＆D投入帶來的。也就是說，現(xiàn)實(shí)中，研發(fā)成果的來源行業(yè)可能不是研發(fā)成果的真正使用行業(yè)。只有真正使用的創(chuàng)新成果才會(huì)對行業(yè) (企業(yè))的生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。如果我們假設(shè)研發(fā)創(chuàng)新成果產(chǎn)出與R＆D投入成正向關(guān)系，那么真正對生產(chǎn)率產(chǎn)生影響的是企業(yè)使用研發(fā)創(chuàng)新成果中隱含的R＆D投入(簡稱:使用R＆D投入)。若以企業(yè)自身執(zhí)行的R＆D投入 (簡稱，執(zhí)行R＆D投入)變量來研究R＆D與生產(chǎn)率的關(guān)系，可能會(huì)低估R＆D活動(dòng)對生產(chǎn)率的影響作用。Schmooker[1]是最早提出該觀點(diǎn)的學(xué)者之一，認(rèn)為與技術(shù)進(jìn)步有關(guān)的績效的提高不但與企業(yè)自身的R＆D投入有關(guān)，而且還受到來自其他企業(yè)執(zhí)行R＆D活動(dòng)的影響或體現(xiàn)在購買中間投入品中的R＆D投入。因此，本文利用耶魯－加拿大技術(shù)流動(dòng)一致矩陣[2]測算北京分行業(yè)使用R＆D，并計(jì)量分析其與生產(chǎn)率的關(guān)系。

2 北京地區(qū)分行業(yè)R＆D投入情況

為便于與國際比較，本文中行業(yè)將按Griliches[3]的行業(yè)分類對中國的國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)重新歸類 (限于篇幅，本文中未列出的數(shù)據(jù)和相關(guān)資料，讀者可向作者索取)。在此基礎(chǔ)上計(jì)算了2002—2009年北京分行業(yè)R＆D投入占比以及投入強(qiáng)度。

2.1 北京地區(qū)分行業(yè)R＆D投入結(jié)構(gòu)特點(diǎn)

(1)近年來，制造業(yè)執(zhí)行R＆D占比呈下降趨勢，且主要集中在化學(xué)和機(jī)械行業(yè)。北京地區(qū)制造業(yè)占比從2006年的30.85%下降到2009年的16.14%，下降幅度為47.68%。其中機(jī)械和化學(xué)占比從2006年的25.22%和1.97%分別下降到2009年的12.13%和1.32% (見表1)，它們是制造業(yè)執(zhí)行R＆D下降的主要貢獻(xiàn)者，也是制造業(yè)內(nèi)部執(zhí)行R＆D投入占比最多的部門。

表1 北京地區(qū)行業(yè)R＆D占總R＆D投入比重 (%)

(2)北京制造業(yè)執(zhí)行R＆D投入占總R＆D投入的比重明顯偏低。北京地區(qū)制造業(yè)R＆D占比遠(yuǎn)低于美國、日本和加拿大等國家水平。1983年美國制造業(yè)R＆D占總R＆D經(jīng)費(fèi)的比重達(dá)69.9%，相對較低的加拿大相應(yīng)比重也達(dá)36.7%。同時(shí)，北京制造業(yè)R＆D投入占總R＆D投入的比重也低于上海和天津，2011年上海和2010年天津的制造業(yè)R＆D投入占比分別為為56.42%和61.09%，遠(yuǎn)高于2009年北京地區(qū)占比 (16.14%)。

北京制造業(yè)R＆D經(jīng)費(fèi)的投入比重相對較低的主要原因可能是，中央政府R＆D投入大，導(dǎo)致第三產(chǎn)業(yè)中研究試驗(yàn)發(fā)展和教育行業(yè)的R＆D投入特別大。北京地區(qū)是國家級科研院所和高校集中地，中央政府投入了大量R＆D經(jīng)費(fèi)。在行業(yè)劃分時(shí)，這些R＆D經(jīng)費(fèi)執(zhí)行部門歸屬于第三產(chǎn)業(yè)中研究試驗(yàn)發(fā)展行業(yè)或教育行業(yè)。再加上北京地方政府的R＆D經(jīng)費(fèi)投入，大大拉高了北京地區(qū)的R＆D經(jīng)費(fèi)總投入，從而提高非制造業(yè)的R＆D投入比重，降低了制造業(yè)的R＆D經(jīng)費(fèi)投入比重。

2.2 北京地區(qū)行業(yè)R＆D投入強(qiáng)度

(1)北京制造業(yè)R＆D投入強(qiáng)度遠(yuǎn)高于非制造業(yè)的投入強(qiáng)度。表2顯示了北京地區(qū)分行業(yè)R＆D投入強(qiáng)度。如 2009年制造業(yè) R＆D投入強(qiáng)度(6.11%)是非制造業(yè)投入強(qiáng)度 (1.91%)的3倍左右。2004—2009年的平均水平情況大致與2009年的情況相似，制造業(yè)的R＆D投入強(qiáng)度平均為8.25%，是非制造業(yè) (1.51%)的5.46倍。

表2 北京地區(qū)分產(chǎn)業(yè)R＆D投入強(qiáng)度 (R＆D/增加值,%)

(2)北京制造業(yè)R＆D投入強(qiáng)度與國際水平相差不大?？傮w上來看，北京地區(qū)制造業(yè)R＆D投入強(qiáng)度與20世紀(jì)80—90年的美國的投入強(qiáng)度 (1983年，8.25%)相差不大，略微好于日本 (1984年，4.76%)、德國 (1983年，5.31%)、法國 (1983年，4.61%)和英國 (1983年，5.78%)。這些國家的發(fā)展階段正好與北京地區(qū)現(xiàn)在所處的發(fā)展階段相近，因此，北京地區(qū)與20世紀(jì)80～90年代美國、日本等國家進(jìn)行比較具有一定的合理性。

3 北京分行業(yè)使用R＆D投入測算情況

3.1 耶魯－加拿大技術(shù)流動(dòng)一致矩陣簡介

技術(shù)沒有一個(gè)定義明確的測量單位，導(dǎo)致難以準(zhǔn)確量化分析行業(yè)使用研發(fā)成果和自己執(zhí)行R＆D形成的研發(fā)成果，以及行業(yè)間的技術(shù)流動(dòng)情況。專利可作為發(fā)明創(chuàng)造的一個(gè)較好的代理變量，Evenson和Putnam[4]利用加拿大專利數(shù)據(jù)開發(fā)了比較精確的耶魯－加拿大技術(shù)流動(dòng)一致矩陣，從而可以構(gòu)建來源行業(yè)－使用行業(yè)的技術(shù)流動(dòng)一致矩陣。

3.2 北京地區(qū)分行業(yè)使用R＆D投入測算

應(yīng)用耶魯－加拿大技術(shù)流動(dòng)一致矩陣方法存在兩個(gè)嚴(yán)格的假設(shè):一是，北京地區(qū)與加拿大的技術(shù)轉(zhuǎn)移相似?？紤]到北京地區(qū)與20世紀(jì)70年代加拿大的發(fā)展階段相近，技術(shù)流動(dòng)特點(diǎn)可能比較相似；二是，R＆D投入與研發(fā)成果產(chǎn)出呈線性關(guān)系，同樣的R＆D投入將產(chǎn)生同等程度的研發(fā)成果(如專利數(shù))，例如農(nóng)業(yè)行業(yè)使用了食品行業(yè)28%的專利產(chǎn)出，那么農(nóng)業(yè)使用了食品行業(yè)28%的R＆D投入。這樣就能把利用專利數(shù)據(jù)構(gòu)建技術(shù)流動(dòng)一致矩陣轉(zhuǎn)化為R＆D投入數(shù)據(jù)。顯然以上兩個(gè)假設(shè)很強(qiáng)，但是測算結(jié)果依然具有重要意義，一是測算數(shù)據(jù)能大致表明北京地區(qū)行業(yè)間技術(shù)流動(dòng)特征和程度大小；二是，若后續(xù)實(shí)證結(jié)果表明北京地區(qū)使用R＆D投入與TFP的關(guān)系強(qiáng)于執(zhí)行R＆D投入與TFP的關(guān)系，也就論證了北京與加拿大技術(shù)流動(dòng)特征具有相似性的假設(shè)是合理的。

表3顯示了北京地區(qū)制造業(yè)行業(yè)使用R＆D與執(zhí)行 R＆D投入比值。2009年數(shù)據(jù)表明，食品、紡織、木材、紙業(yè)是技術(shù)輸入行業(yè)，機(jī)械制造業(yè)、金屬、非金屬、其他制造業(yè)是技術(shù)輸出行業(yè)。從2002—2009年各產(chǎn)業(yè)的技術(shù)輸入和輸出狀態(tài)基本沒有變化，化學(xué)行業(yè)在2003年和2009年為技術(shù)輸入狀態(tài)，其他年份均為技術(shù)輸出狀態(tài)。與美、日、英、法、德等比較發(fā)現(xiàn)，北京地區(qū)與這些國家的技術(shù)輸入和輸出行業(yè)方向基本上一致，只是技術(shù)輸入和輸出程度有差別。

表3 北京地區(qū)行業(yè)使用R＆D投入與執(zhí)行R＆D投入比值變化情況(%)

4 R＆D與全要素生產(chǎn)率

4.1 理論模型和數(shù)據(jù)處理說明

本文生產(chǎn)函數(shù)假設(shè)如下:

若定義全要素生產(chǎn)率為:

式 (1)可以變?yōu)?

一般來說，研究R＆D與生產(chǎn)率之間關(guān)系時(shí)，嚴(yán)格上要求是R＆D資本存量，但絕大多數(shù)實(shí)證研究文獻(xiàn)中，往往利用以當(dāng)期和滯后期R＆D投入代替存量的簡單方法。主要原因是數(shù)據(jù)的可獲得性和R＆D資本存量測算結(jié)果的不確定性。此外，在一定的假設(shè)條件下，R＆D投入近似等于R＆D資本存量[5－7]，鑒于數(shù)據(jù)時(shí)間跨度較短，估算R＆D資本存量誤差較大，本文也利用該簡單處理方法。本文中有關(guān)分行業(yè)產(chǎn)出、勞動(dòng)和資本等數(shù)據(jù)，來自 《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》。有關(guān)R＆D的數(shù)據(jù)來自歷年《北京市研究與發(fā)展 (R＆D)數(shù)據(jù)匯編》。具體關(guān)鍵數(shù)據(jù)的處理說明如下:

R＆D價(jià)格指數(shù)。為得到2004年為基準(zhǔn)的不變價(jià)R＆D投入，需要構(gòu)造R＆D價(jià)格指數(shù)。本文利用朱平芳、徐偉民[8]的方法，以北京市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)合成需要的R＆D價(jià)格指數(shù)。

分行業(yè)實(shí)際產(chǎn)出量。用工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)縮減各行業(yè)的現(xiàn)價(jià)總產(chǎn)值。對不變價(jià)增加值的計(jì)算，采用單縮減法，獲得不變價(jià)增加值。

物質(zhì)資本存量。現(xiàn)價(jià)物質(zhì)資本存量數(shù)據(jù)直接取自 《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》中分行業(yè)固定資產(chǎn)凈值。利用北京市固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)統(tǒng)一調(diào)整到以2004年為基準(zhǔn)的不變價(jià)固定資產(chǎn)凈值。

4.2 實(shí)證結(jié)果

利用式 (2)的基本模型，以增加值表示產(chǎn)出變量的回歸結(jié)果見表4(鑒于以總產(chǎn)值和銷售產(chǎn)值的實(shí)證結(jié)果與增加值變量實(shí)證結(jié)果相似，限于篇幅，只報(bào)告了增加值變量的分析結(jié)果)。表4中(1)是不考慮R＆D投入變量的回歸結(jié)果，物質(zhì)資本的產(chǎn)出彈性為0.453，物質(zhì)資本和勞動(dòng)呈規(guī)模報(bào)酬遞增特征 (當(dāng)假設(shè)物質(zhì)資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性之和為1的約束檢驗(yàn)時(shí)，在1%水平上拒絕原假設(shè))。(2)、 (3)、 (4)分別是加入使用R＆D投入、滯后一期的使用R＆D投入、滯后二期的使用R＆D投入變量的回歸結(jié)果。(5)、(6)、(7)分別是加入執(zhí)行R＆D投入、滯后一期執(zhí)行R＆D投入、滯后二期的執(zhí)行R＆D投入變量的回歸結(jié)果。從(2)、(3)、 (4)可以看出，使用R＆D投入對產(chǎn)出表現(xiàn)出高度顯著的正影響，滯后一期的產(chǎn)出彈性最高。從 (5)、 (6)、 (7)的結(jié)果來看，執(zhí)行R＆D投入對產(chǎn)出也表現(xiàn)顯著的正影響，滯后二期的產(chǎn)出彈性最高。顯然，使用R＆D投入的產(chǎn)出彈性是執(zhí)行R＆D投入產(chǎn)出彈性的2倍左右。此外，回歸結(jié)果顯示R＆D投入的產(chǎn)出彈性處于0.1～0.3的范圍內(nèi)，這與國內(nèi)外有關(guān)R＆D投入的產(chǎn)出彈性的估計(jì)基本一致。國際上估計(jì)產(chǎn)業(yè)層面上的R＆D投入產(chǎn)出彈性范圍一般在0.1～0.5，主要分布在0.1～0.2之間[9－10]。

利用以上估計(jì)結(jié)果中不加入R＆D時(shí)估計(jì)的物質(zhì)資本和勞動(dòng)、中間投入的估計(jì)系數(shù)測算TFP，并在模型 (3)加入其他影響TFP的控制變量 (企業(yè)規(guī)模，開放度、資本密集度)。開放度變量以出口交貨值/銷售產(chǎn)值的比表示。企業(yè)規(guī)模變量以工業(yè)增加值/企業(yè)個(gè)數(shù)來表示。資產(chǎn)密集度以總資產(chǎn)/工業(yè)增加值表示。

表4 執(zhí)行R＆D和使用R＆D的產(chǎn)出彈性估計(jì)結(jié)果

表5 使用R＆D與TFP估計(jì)結(jié)果

表5顯示了使用R＆D與TFP的估計(jì)結(jié)果。表中 (1)和 (2)是當(dāng)期使用R＆D投入的估計(jì)結(jié)果，其中后者加入了控制變量。表中 (3)和 (4)是滯后一期使用R＆D投入的估計(jì)結(jié)果，其中后者加入了控制變量。表中 (5)和 (6)是滯后二期使用R＆D投入估計(jì)結(jié)果，其中后者加入了控制變量。估計(jì)結(jié)果顯示:使用R＆D投入對TFP具有正的影響，滯后二期的使用R＆D投入顯著性最大，當(dāng)不加入控制變量時(shí)，通過10%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；當(dāng)加入控制變量時(shí)，通過1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。此外，開放度控制變量始終沒有通過統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)。企業(yè)規(guī)模變量對TFP有顯著的正影響，這種正影響可能來自企業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益。資本密集度變量對TFP具有顯著的負(fù)影響，資本密集度高的行業(yè)代表了企業(yè)的高資本投入，市場進(jìn)入相對較難，壟斷地位明顯，導(dǎo)致了生產(chǎn)率較低。

表6顯示了執(zhí)行R＆D投入與TFP的估計(jì)結(jié)果。比較表5和表6的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):執(zhí)行R＆D投入對TFP的影響程度明顯低于使用R＆D投入對TFP的影響程度。如表5和表6中相應(yīng)的 (6)的回歸結(jié)果表明，滯后二期的使用R＆D投入對TFP的彈性 (0.0846)是執(zhí)行 R＆D投入對 TFP彈性(0.0446)近2倍。

表6 執(zhí)行R＆D與TFP估計(jì)結(jié)果

5 結(jié)論與政策啟示

本文研究發(fā)現(xiàn):R＆D對生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用。使用R＆D投入產(chǎn)出彈性系數(shù)明顯高于執(zhí)行R＆D投入，是執(zhí)行R＆D投入的近2倍。在控制了企業(yè)規(guī)模、市場開放度等變量下，仍然發(fā)現(xiàn)使用R＆D和執(zhí)行R＆D對TFP具有正的影響，且前者的影響大于后者?？梢缘玫揭韵抡邌⑹?

(1)政府需加大對技術(shù)輸出行業(yè)的研發(fā)支持力度。技術(shù)輸出行業(yè)的研發(fā)成果具有較大的溢出效應(yīng)，不但對自身企業(yè)產(chǎn)生正影響，而且能提高其他行業(yè)生產(chǎn)率水平。由于技術(shù)輸出行業(yè)企業(yè)自身不能獲取自己研發(fā)的全部收益，存在外部性，故政府部門應(yīng)該加大對技術(shù)輸出行業(yè)的政策支持。

(2)促進(jìn)跨區(qū)域跨國的技術(shù)轉(zhuǎn)移和知識擴(kuò)散。技術(shù)轉(zhuǎn)移和知識擴(kuò)散的范圍擴(kuò)大，相當(dāng)于企業(yè)能使用的知識和技術(shù)量擴(kuò)大，從而更有利于提高企業(yè)生產(chǎn)率水平。

(3)積極開發(fā)中國或北京自己的技術(shù)流動(dòng)一致矩陣。雖然耶魯－加拿大技術(shù)流動(dòng)一致矩陣對于北京具有一定的適應(yīng)性，但是隨著中國科學(xué)技術(shù)發(fā)展和專利制度的完善，應(yīng)該開發(fā)自己技術(shù)流動(dòng)協(xié)調(diào)一致矩陣，以更加精準(zhǔn)的認(rèn)識中國技術(shù)知識的行業(yè)間流動(dòng)狀況，從而為相關(guān)政策制定提供依據(jù)。

[1]Schmookler Jacob.Invention and Economic Growth[M].Cambridge:Harvard University Press，1966.

[2]A Steven Englander，Robert Evenson，Masaharu Hanazaki.R＆D，Innovation and the Total Factor productivity Slowdown[J].OECDEconomicStudies，1988，(11):7－42.

[3]Griliches Zvi，Mairesse，et al.Productivity and R＆D at the Firm Level.National Bureau of Economic Research，1981.

[4]Evenson R，Kortum S，Putnam J.Estimating Patents by Industry Using the Yale-Canada Patent Concordance[M].Mimeo，YaleUniversity，NewHaven，1988.

[5]Bond SHarhoff D，Van Reenen J.Corporate R＆D and Productivity in Germany and the United Kingdom[D].WorkingPaper，2002.

[6]Goto，Akira，Kazuyuki Suzuki.R＆D Capital，Rate of Return on R＆D Investment and Spillover of R＆D in Japanese Manufacturing Industries[J].Review of Economics and Statistics，1989，71(4):555－564.

[7]Pakes A，Schankerman M.The Rate of Obsolescence ofKnowledge，Research GestationLags and the Private Rate of Returnto Research Resources，in Z.Griliches(ed.)，R＆D，Patents and Productivity[M].Chicago:University of Chicago Press，1984.

[8]朱平芳，徐偉民.政府的科技激勵(lì)政策對大中型工業(yè)企業(yè)R＆D投入及其專利產(chǎn)出的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究，2003，6(5):l.

[9]Mairesse J，Sassenou M.R＆D and Productivity:a Survey of Econometric Studies at the Firm Level[J].OECD Science-Technology Review，1991，8(9):4－41.

[10]Jefferson G H，BaiHuamao Guan Xiaojing.R＆D Performance in Chinese Industry[J].Economics of Innovation and New Technology，2004，13(1):2－14.

(責(zé)任編輯 譚果林)

R＆D Expenditure Embodied in the Using R＆D Output of the Firm and Productivity

Ni Hongfu，Xia Jiechang
(National Academy of Economic Strategy，CASS，Beijing 100028，China)

The R＆D output that the companies usemay be from the results of their own performing R＆D activities，butmostly gain from other enterprise R＆D activities.In this paper，using the Yale-Canada Concordance，the R＆D expenditure(or capital)used in themanufacturing industry of Beijing is calculated，in which the invention or patent by industry of use embodies.Moreover，the paper investigates the relationship between R＆D and productivity.We find that R＆D performed or used by the industry has significantly positive effects on productivity，and the output elasticity of using R＆D is twice as high as that of performing R＆D.

Using R＆D；Performing R＆D；Total factor productivity；Output elasticity

F222

A

國家社科基金重大項(xiàng)目 “擴(kuò)大我國服務(wù)業(yè)對外開放的路徑與戰(zhàn)略研究”(14ZDA084)，國家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目 “基于雙區(qū)域OLG-CGE模型人口老齡化對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響研究”(71401009)，北京市自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目 “基于區(qū)域CGE模型的京津冀一體化研究”(9154028)。

2014－08－18

倪紅福 (1980－)，男，湖南人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士；研究方向:宏觀經(jīng)濟(jì)模型，服務(wù)經(jīng)濟(jì)理論與創(chuàng)新。