摘 要：想要提高研發(fā)效率，就要找到影響研發(fā)效率的因素。本文對中國資源型產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的影響因素展開了定量和定性的分析。經(jīng)過研究得到各種影響因素對研發(fā)效率的作用。

關鍵詞：研發(fā)；效率；資源

借鑒 Battese 和 Coelli（1995） 以及 Zhang 等人（2003） 的模型設定方法， 本文的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型構建如下：

這其中，下標i和t分別表示行業(yè)和時間。Y、L和K分別表示研發(fā)產(chǎn)出、研發(fā)人員投入和研發(fā)資本投入。和分別代表研發(fā)人員投入和研發(fā)資本的產(chǎn)出彈性。表示待估常數(shù)項。代表方程的隨機誤差項，具有復合結構。其中指經(jīng)濟系統(tǒng)不可控因素沖擊的噪聲誤差， 假定其服從正態(tài)分布N（0，），且獨立于。為非負隨機變量，考察研發(fā)活動中的技術無效率，假定其服從截尾正態(tài)分布N（Mit，）。則表示行業(yè)i在t時期研發(fā)活動的技術效率，Mit越大表明技術效率越低，也即技術無效率程度越高，意味著投入等量的研發(fā)資本和研發(fā)人員能夠獲得的研發(fā)產(chǎn)出越少。結合理論分析，參考前人研究成果，本文重點考察市場競爭程度、幾個重要因素對研發(fā)活動技術效率的影響，則無效率函數(shù)模型設定如下：

其中，為待定常數(shù)項。t表示時間趨勢，表示研發(fā)活動技術效率變化的時間趨勢系數(shù)，符號為正，符號為負表示技術效率遞增。-分別表示各種資本占比、企業(yè)規(guī)模、資本密集度、資產(chǎn)負債率、利潤率、資源狀況等影響因素對研發(fā)活動技術效率的影響系數(shù)。Wit是回歸方程的隨機誤差項，假定服從正態(tài)分布N（0，）。

判斷上述模型設定是否合理，可以考察方程（1）隨機誤差項中技術無效的比重， 也就是考察式

中γ的大小。當γ接近于0時，表明實際研發(fā)產(chǎn)出與可能最大研發(fā)產(chǎn)出的差距主要來自于不可控因素造成的噪聲誤差，γ越趨近于1，越能說明前沿生產(chǎn)函數(shù)的誤差主要源于隨機變量。

本文根據(jù)2005年至2011年的數(shù)據(jù)，進行了隨機前沿分析。通過運行Frontier4.1軟件得到了運算結果，主要的結果數(shù)據(jù)如下：

在這里，本文發(fā)現(xiàn)這里的gamma值傾向于0而不是傾向于1，表明模型的適用性不好。經(jīng)過比對分析和研究，本文認為可能的原因在于2011的數(shù)據(jù)，具有不同特性，不宜和2005-2010的數(shù)據(jù)放在一起分析。2011年的數(shù)據(jù)全部為個資源型產(chǎn)業(yè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的研發(fā)及研發(fā)影響因素數(shù)據(jù)，不同于之前的大中型工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)。雖然之前文本也將企業(yè)規(guī)?？紤]在影響因素之中，但是有可能二者還有其他更多其他方面的差異。因此，本文將2011年數(shù)據(jù)剔除，再次進行運算，得到主要結果如下：

可以看到，gamma值雖沒有很接近1，但情況已好很多。并且，似然比檢驗值即LR檢驗值顯著，說明隨機誤差項有比較明顯的復合結構。

從t檢測值上可以看到，delta7、delta8和delta9在5%的水平上顯著，其他不顯著。平均技術效率為0.677。

delta7、delta8和delta9對應的影響因素為企業(yè)規(guī)模、資本密集度、資產(chǎn)負債率，其中企業(yè)規(guī)模和資產(chǎn)負債率和研發(fā)效率呈反向關系，資本密集度和研發(fā)效率呈正向關系。

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