发布时间 : 星期二 文章9E01 中国工业行业技术创新绩效的实证研究 - 图文更新完毕开始阅读
的双重计算(double counting) 问题（。R&D 投入由R&D资本投入和R&D人员投入构成。同时，实物资本投入和劳动投入中分别包括了R&D 投入部分中的资本投入和R&D人员投入。因此，如果将R&D作为一个独立的生产要素和物质资本投入、劳动投入同时进入生产函数时，R&D投入的两个组成部分就会分别被重复计算(Schankerman，1981) 。各行业的劳动投入量使用各行业年平均人数，从这个人数中扣除R&D 投入部分中的技术人员数量。各行业的R&D资本投入使用R&D经费内部支出总额，在其四个构成部分：技术开发人员劳务费、原材料费、固定资产购置费、其他费用中扣除固定资产购置费。经过这些处理后，R&D 投入就只被计算一次，从而避免了R&D 双重计算问题对估计结果的影响。然后，考虑将经过调整后的R&D支出平减成实际值。我们分别使用消费品物价指数对劳务费进行平减、用原材料、燃料、动力购进价格指数对原材料费进行平减、用固定资产投资价格指数与前两个指数的加权平均对其他费用进行平减，这些价格指数均以1998年为基期，从而得到各年各行业实际R&D支出量。在此基础上，我们参考Griliches(1980)、Goto和Suzuki(1989)、Hall 和Mairesse（1995）、Crépon 和Duguet（1997）及张军等（2004）、吴延兵（2008a）的做法，采取永续盘存法来核算中国工业行业的R&D资本存量，核算公式为:
Kit?(1??K)Kit?1?Eit
。其中, K为R&D资本存
量，E表示R&D支出，?为折旧率。根据上式，我们利用各行业科技活动经费内部支出（R&D支出）数据来估算R&D资本存量。关于基期R&D资本存量，按照Hall 和Mairesse (1995) 的方法，样本前所有时期的R&D支出呈几何级数衰减，并设样本前所有时期的R&D支出的平均增长率为gK，则基期R&D资本存量可以表示为：Ki1?Ei1/(gK??K) 。与吴延兵（2008）不同，我们不是事前假定gK为5%，而是依据样本计算各行业的gK。核算出基期R&D存量后，就可以利用永续盘存法核算出各行业历年的R&D资本存量。
我们计算得到的样本行业R&D资本存量实际值（以1998年为基期）见表1。 表１ 样本行业大中型工业企业R&D资本存量
样本行业 煤炭采选业 石油和天然气开采业 黑色金属矿采选业 有色金属矿采选业 非金属矿采选业 食品加工业 食品制造业 饮料制造业 1999 5.05 19.35 0.23 0.47 0.63 1.95 2.53 4.79 2000 8.31 20.85 0.26 1.19 0.82 3.92 4.18 7.13 2001 10.41 23.76 0.24 2.36 0.77 4.86 3.68 8.9 2002 15.6 20.73 0.45 1.44 0.79 6.46 4.46 10.92 2003 20 22.65 0.46 1.61 0.84 6.43 6.06 11.73 2004 29.7 37.78 1.94 2.79 1.26 12.05 11.28 14.01 2005 35.72 33.39 0.73 2.39 1.57 11.5 8.07 16.48 2006 47.48 31.99 1.02 3.27 1.76 14.68 9.86 20.91 2007 56.64 40.58 1.29 3.76 2.32 21.76 15.7 26.82 2008 70.3 52.48 3.09 3.93 3.5 23.09 17.32 29.22
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烟草加工业 纺织业 服装及其他纤维制品业 皮革毛皮羽绒及其制品业 木材加工及竹藤棕草制品业 家具制造业 造纸及纸制品业 印刷业记录媒介的复制 文教体育用品制造业 石油加工及炼焦业 化学原料及制品业 医药制造业 化学纤维制造业 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿物制品业 黑色金属冶炼及压延加工业 有色金属冶炼及压延加工业 金属制品业 普通机械制造业 专用设备制造业 交通运输设备制造业 电气机械及器材制造业 电子及通信设备制造业 2.07 11.05 1 0.94 0.43 0.32 3.05 1.47 1.14 7.71 21.33 10.37 4.57 3.11 4.01 8.23 27.52 6.29 3.59 27 20.75 49.16 34.16 62.42 4.09 14.88 1.36 0.72 0.63 0.25 5.14 1.32 0.99 15.27 34.58 18.58 7.72 3.57 5.12 12.27 41.07 13.67 4.95 35.39 24.65 69.27 45.48 98.73 6.73 3.78 17.8 2.19 1.34 1.46 0.41 6.63 1.96 1.11 10.64 39.46 21.51 8.97 5.36 6.68 15.03 50.24 14.32 5.74 35.13 25.59 83.72 62.44 134.01 7.89 4.96 23.94 3.14 1.63 1.31 0.34 9.36 2.25 1.27 9.53 54.05 29.81 8.12 6.92 6.37 15.85 72.13 15.43 6.88 42.92 30.43 125.04 108.11 160.87 9.25 7.45 26.64 4.42 3.04 1.82 0.37 12.36 2.39 1.84 10.71 68.01 31.68 11.63 8.08 7.1 20.3 102.55 20.28 9.77 57.5 50.21 135.67 85.24 196.85 11.23 9.97 36.61 8.71 4.89 4.03 2.47 14.33 4.72 4.1 18.17 101.61 48.6 13.56 14.62 14.98 26.02 2029.99 31.43 18.43 88.6 71.67 166.23 126.71 281.01 27.14 9.44 34.59 8.44 4.47 2.8 2.13 12.46 2.82 3.3 18.33 91.44 41.23 14.54 14.03 10.91 23.64 166.07 36.83 17.14 81.13 61.58 222.91 123.85 286.69 19.04 9.82 37.58 10.31 5.72 3.23 2.81 21.3 3.55 3.29 19.77 100.05 48.93 20.15 22.76 13.16 27.15 177.04 55.64 22 103.89 81.78 264 154.66 316.86 22.37 13.4 48.37 13.4 6.66 3.58 3.65 24.25 5.24 4 19.48 133.76 60.44 27.21 27.08 16.88 31.16 246.42 62.04 31.49 128.7 110.62 273.33 195.84 380.1 33.4 14.58 48.31 13.53 7.06 4.01 4.53 24.15 5.3 5.56 26.19 148.94 63.14 25.62 27.47 22.44 40.43 286.75 70.98 36 147.85 132.05 322.87 226.28 414.07 35 仪器仪表文化办公用机械制造业 7.3 注：作者根据《中国科技统计年鉴》相关数据计算得到，单位为亿元。
由于我们的模型设定为超越对数生产函数，所有变量均取其自然对数。表2 给出本文所使用的主要变量的描述性统计。
表2 核心变量的统计描述
变量 lnQ 均值 2.7355 2.8173 1.8621 1.0911 中位值 2.8089 2.8050 1.8500 1.1350 最大值 4.0365 3.9400 2.6900 3.3100 最小值 1.0874 1.4900 1.1300 -0.6400 lnK lnL lnR 五、实证结果分析
本文使用EVIEWS6.0软件对模型（1）进行实证检验，以得到模型相关参数的估计，进一步利用这些估计的参数值计算各要素的产出弹性。表3给出相关参数的估计结果。 表3 超越对数生产函数估计结果
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参数 ?0 回归（1） -0.7097 (0.6570) 2.0689*** (0.4891) -0.1495 (0.3773) -0.2343 (0.3256) 0.0847 (0.2066) 1.5416*** (0.2682) -0.1722 (0.1093) -1.0952*** (0.2004) 0.0873 (0.1243) 0.3444*** (0.1083) 回归（2） 0.7437 (1.3435) 0.9028** (2.1121) -0.6690* (-1.8424) 0.7752*** (3.0506) 0.2986* (1.6701) 0.7030*** (3.0141) 0.1595** (2.1310) -0.4335** (-2.5878) -0.3754*** (-3.9878 ) 0.3666*** (4.7795) RE 330 0.8457 0.0000 1.3783 回归（3） 1.1494** (1.9803) 0.4033 (0.8821) -0.7174* (-1.8385) 1.1002*** (4.1007) 0.4915*** (2.5506) 0.6754*** (2.7488) 0.2424*** (3.1420) -0.3614** (-2.0737) -0.4860*** (-4.9450) 0.3267*** (4.0749) FE 330 0.9552 0.0000 1.8046 回归（4） 2.0235*** (3.3784) 0.5477 (1.4670) -1.7985*** (-3.5130) 1.6938*** (7.2259) -0.0112 (-0.0770) 1.2181*** (3.6709) 0.4429*** (6.1441) 0.2123 (1.3924) -0.4404*** (-5.8819) -0.4856*** (-4.7085) 0.8555*** (40.8350) ?k ?L ?R ?KK ?LL ?RR ?KL ?KR ?LR Ar(1) 样本数 Adjusted R-squared Prob(F-statistic) D-W stat 330 0.8636 0.0000 0.4988 330 0.9616 0.0000 2.6023 注：括号中的数值为值，***、**、*分别表示参数估计值1%、5%、10%的显著性水平。
回归（1）为未施加AR项进行调整的混合回归结果，回归（2）为使用横截面随机效应的回归结果，回归（3）为使用横截面固定效应的回归结果，回归（4）为增加AR项进行调整的混合回归结果。由于，我们对要素产出弹性的计算取决于模型参数估计值，因此，使用哪个模型的参数估计值，必须考虑模型的总体表现，虽然总体回归检验的F统计量均高度显著，但从调整的R来看，回归（4）的该值最高，从D-W统计量来看，也是回归（4）表现最好。基于以上考虑，我们取模型（4）估计的参数值来计算要素产出弹性。
表4给出我们运用模型（4）估计的相关参数根据式（3）-（5）计算的各要素产出
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弹性。
表4 样本行业大中型工业企业R&D资本存量产出弹性
样本行业 煤炭采选业 石油和天然气开采业 黑色金属矿采选业 有色金属矿采选业 非金属矿采选业 食品加工业 食品制造业 饮料制造业 烟草加工业 纺织业 服装及其他纤维制品业 皮革毛皮羽绒及其制品业 木材加工及竹藤棕草制品业 家具制造业 造纸及纸制品业 印刷业记录媒介的复制 文教体育用品制造业 石油加工及炼焦业 化学原料及制品业 医药制造业 化学纤维制造业 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿物制品业 黑色金属冶炼及压延加工业 有色金属冶炼及压延加工业 金属制品业 普通机械制造业 专用设备制造业 交通运输设备制造业 电气机械及器材制造业 电子及通信设备制造业 仪器仪表文化办公用机械制造业 平均 1999 -0.67 -0.17 0.04 -0.17 -0.15 -0.43 -0.14 -0.22 -0.07 -0.48 -0.28 -0.02 -0.14 0.2 -0.19 -0.11 0.29 -0.2 -0.42 0.04 -0.02 0.04 -0.02 -0.47 -0.38 -0.19 -0.15 -0.15 -0.05 -0.18 0.02 0.14 0.3 2000 -0.56 -0.15 0.07 0.01 -0.13 -0.27 -0.03 -0.14 0.06 -0.4 -0.23 -0.1 -0.07 0.17 -0.09 -0.12 0.27 -0.08 -0.31 0.13 0.09 0.09 0.04 -0.37 -0.3 -0.04 -0.05 -0.08 0 -0.1 0.09 0.21 0.3 2001 -0.52 -0.12 0.06 0.16 -0.13 -0.21 -0.07 -0.08 0.06 -0.35 -0.17 0.03 0.09 0.25 -0.11 -0.05 0.28 -0.15 -0.29 0.13 0.16 0.13 0.07 -0.33 -0.25 -0.04 -0.06 -0.06 0.04 -0.07 0.14 0.19 0.31 2002 -0.49 -0.18 0.02 -0.03 -0.16 -0.28 -0.16 -0.1 0.11 -0.39 -0.34 -0.17 -0.07 -0.07 -0.1 -0.15 0.02 -0.19 -0.27 0.1 0.14 0.13 -0.12 -0.43 -0.19 -0.07 -0.19 -0.09 0 -0.03 0.15 0.13 0.24 2003 -0.43 -0.15 0.06 0.13 0.01 -0.11 0.05 0.04 0.25 -0.31 -0.08 -0.01 0.21 0.01 0.02 0.2 0.13 -0.12 -0.14 0.21 0.26 0.21 0.08 -0.22 -0.15 0 0.13 0.13 0.15 0.02 0.16 0.12 0.36 0.04 2004 -0.36 -0.05 0.4 0.29 0.13 0.02 0.16 0.09 0.32 -0.23 0.04 0.06 0.41 0.33 0.05 0.33 0.26 -0.01 -0.04 0.28 0.26 0.32 0.21 -0.17 0.44 0.05 0.25 0.22 0.24 0.06 0.13 0.63 0.59 0.17 2005 -0.37 -0.14 0.01 0.18 0.31 -0.09 -0.01 0.11 0.32 -0.3 -0.05 -0.07 0.25 0.15 -0.05 0.15 0.13 -0.09 -0.12 0.2 0.2 0.23 0.06 -0.25 -0.12 0.01 0.13 0.12 0.19 0.06 0.11 0 0.37 0.05 2006 -0.37 -0.19 0.02 0.21 0.27 -0.08 -0.01 0.14 0.32 -0.31 -0.08 -0.07 0.24 -0.13 0.19 0.04 -0.15 0.19 0.27 0.33 0.35 0.3 0.09 0.07 0.36 0.35 0.17 0.36 0.38 0.47 0.38 -0.04 0.33 0.13 2007 -0.36 -0.15 0.01 0.15 0.35 -0.06 0.05 0.15 0.39 -0.28 -0.09 -0.09 0.22 0.08 0.02 0.21 0.11 -0.14 -0.1 0.23 0.29 0.26 0.07 -0.25 -0.13 0.01 0.12 0.13 0.22 0.01 0.1 -0.07 0.37 0.06 2008 -0.36 -0.17 0.08 0.15 0.37 -0.1 0.03 0.15 0.4 -0.28 -0.11 -0.1 0.22 0.15 0 0.21 0.14 -0.1 -0.1 0.21 0.32 0.24 0.1 -0.23 -0.12 -0.02 0.09 0.1 0.2 0 0.08 -0.09 0.36 0.06 平均 -0.45 -0.15 0.08 0.11 0.09 -0.16 -0.01 0.01 0.22 -0.33 -0.14 -0.05 0.14 0.11 -0.03 0.07 0.15 -0.09 -0.15 0.19 0.21 0.20 0.06 -0.27 -0.08 0.01 0.04 0.07 0.14 0.02 0.14 0.12 0.35 0.02 -0.13 -0.06 -0.03 -0.10 注：本文只给出R&D资本存量产出弹性，其它要素的产出弹性备索。
计算结果显示，从样本行业在样本期间的总体平均来看，我国大中型工业企业R&D
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