論文：R&D、新產(chǎn)品與我國工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)

論文：R&D、新產(chǎn)品與我國工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)

內(nèi)容提要：與現(xiàn)有測(cè)算TFP增長(zhǎng)的文獻(xiàn)不同，本文主要目的是考察在分別引入R&D資本存量、R&D人員、技術(shù)引進(jìn)等投入要素和新產(chǎn)品產(chǎn)出以后，我國大中型工業(yè)TFP增長(zhǎng)的變化情況。研究發(fā)現(xiàn)：由于R&D效率較低，在引入R&D投入要素后，我國大中型工業(yè)由于技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)有較大幅度下降造成TFP增長(zhǎng)下降；技術(shù)引進(jìn)極大地促進(jìn)了我國大中型工業(yè)TFP增長(zhǎng)，這主要得益于技術(shù)進(jìn)步特別是技術(shù)效率的全面提升；我國大中型工業(yè)R&D對(duì)TFP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)在逐步增加，技術(shù)引進(jìn)對(duì)我國大中型工業(yè)TFP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)仍然在增加�？偟膩碚f，在通常TFP增長(zhǎng)核算中，沒有考慮R&D投入會(huì)高估我國大中型工業(yè)TFP增長(zhǎng)；沒有考慮技術(shù)引進(jìn)會(huì)低估我國大中型工業(yè)TFP增長(zhǎng)；同時(shí)忽略了R&D和技術(shù)引進(jìn)，會(huì)造成我國大中型工業(yè)TFP增長(zhǎng)低估。
關(guān)鍵詞：R&D 新產(chǎn)品 TFP增長(zhǎng) 技術(shù)引進(jìn) 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式
一、引言
近年來，用全要素生產(chǎn)率（TFP）增長(zhǎng)分析我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉，并以此判斷我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可持續(xù)性的文獻(xiàn)大量涌現(xiàn)。例如，Chow（1993）、Wu（2000）、張軍（2002）、鄭京海、胡鞍鋼（2005）分別運(yùn)用增長(zhǎng)核算法或前沿生產(chǎn)函數(shù)法對(duì)我國全國、省級(jí)或行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行TFP分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要靠資本的積累，TFP的貢獻(xiàn)很低。我國可能會(huì)重韜“主要靠汗水而不是靈感，來自更努力的工作而不是更聰明的工作”的東亞增長(zhǎng)模式（Krugman，1994）的覆轍，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)難以持續(xù)。涂正革、肖耿（2005），岳書敬、劉朝明（2006）運(yùn)用前沿生產(chǎn)函數(shù)模型對(duì)我國大中型工業(yè)企業(yè)、省級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行TFP增長(zhǎng)及其構(gòu)成進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)前沿技術(shù)進(jìn)步是我國TFP大幅增長(zhǎng)的核心動(dòng)力。[ 中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與宏觀穩(wěn)定課題組（2006）的研究認(rèn)為：上述研究結(jié)果的差異主要是由于數(shù)據(jù)時(shí)間階段不同造成的。上個(gè)世紀(jì)90年中后期，國有企業(yè)改革逐步到位。由于勞動(dòng)力保持了正的增長(zhǎng)，測(cè)算出來的90年代中后期“正�！逼髽I(yè)TFP增長(zhǎng)要比90年代前期的“冗員”企業(yè)TFP增長(zhǎng)要低。]
然而，一些學(xué)者并沒有止步于對(duì)TFP增長(zhǎng)是上升還是下降的解釋，而是對(duì)TFP的經(jīng)濟(jì)含義和理論缺陷進(jìn)行了更為深入的探討[ 鄭玉歆（1999），易剛等（2003）也對(duì)TFP的理論缺陷進(jìn)行了思考。但林毅夫、任若恩（2007）的討論更為全面和深入。]。最近，林毅夫、任若恩（2007）通過對(duì)有關(guān)國內(nèi)外文獻(xiàn)的綜述，深入分析了全要素生產(chǎn)率的方法發(fā)展和理論基礎(chǔ)，并對(duì)一些國家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)經(jīng)驗(yàn)的進(jìn)行回顧，指出現(xiàn)有的大多數(shù)研究對(duì)TFP的意義存在誤解，
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入要素的同時(shí)，將新產(chǎn)品從產(chǎn)出中分解出來，可以更好地測(cè)算引入R&D部門后TFP增長(zhǎng)變化的情況；另一方面為R&D績(jī)效評(píng)價(jià)中產(chǎn)出和投入指標(biāo)難以選取的問題提供一個(gè)解決思路，進(jìn)而能夠較好地判斷R&D活動(dòng)績(jī)效。理論上R&D產(chǎn)出應(yīng)該是形式多樣的中間品，比如降低生產(chǎn)成本的工藝創(chuàng)新、新方法和新產(chǎn)品的創(chuàng)新、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和質(zhì)量的改善等等。這些中間品既可以用于生產(chǎn)新產(chǎn)品，又可以促進(jìn)一般產(chǎn)品生產(chǎn)績(jī)效的提高。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)選取專利、新產(chǎn)品銷售收入或者工業(yè)總產(chǎn)值等指標(biāo)來衡量R&D產(chǎn)出都存在一些問題。譬如，選取專利作為R&D產(chǎn)出衡量指標(biāo)，就會(huì)存在“不是所有發(fā)明都進(jìn)行專利申請(qǐng)，也不是所有發(fā)明都成為專利，不同專利的質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)價(jià)值有很大的差別”（Griliches，1990）的問題。選取新產(chǎn)品銷售收入作為R&D產(chǎn)出衡量指標(biāo)的問題在于，新產(chǎn)品其實(shí)和一般產(chǎn)品生產(chǎn)一樣，需要生產(chǎn)部門的物質(zhì)資本和勞動(dòng)的投入，才會(huì)獲得產(chǎn)出。然而，由于用于新產(chǎn)品生產(chǎn)的物質(zhì)資本和勞動(dòng)投入難以獲得，通常在考察R&D新產(chǎn)品績(jī)效時(shí)，只是簡(jiǎn)單地對(duì)R&D資本和R&D人員與新產(chǎn)品銷售收入進(jìn)行回歸，這樣就忽略了生產(chǎn)部門的物質(zhì)資本和勞動(dòng)投入對(duì)新產(chǎn)品的作用，導(dǎo)致R&D績(jī)效高估。此外，選取新產(chǎn)品銷售收入作為R&D產(chǎn)出衡量指標(biāo)還忽略了R&D活動(dòng)對(duì)一般產(chǎn)品生產(chǎn)的影響。同樣，選取工業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo)，則會(huì)存在忽略R&D活動(dòng)對(duì)其主要產(chǎn)出目標(biāo)新產(chǎn)品的影響的問題。
本文運(yùn)用多種投入和多種產(chǎn)出構(gòu)成的生產(chǎn)決策單元DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）模型較好地避免上述問題。通過比較不同投入和產(chǎn)出構(gòu)成的生產(chǎn)率測(cè)算模型，可以更好地評(píng)價(jià)R&D績(jī)效。一般來說，如果引入R&D部門后，整個(gè)工業(yè)或者某個(gè)行業(yè)TFP增長(zhǎng)出現(xiàn)增加，說明整個(gè)工業(yè)或者某個(gè)行業(yè)R&D部門效率較高，R&D部門對(duì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)比一般生產(chǎn)部門高；如果TFP增長(zhǎng)出現(xiàn)下降，則說明R&D部門效率低下，R&D部門對(duì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)比一般生產(chǎn)部門低。此外，與回歸分析得到系數(shù)平均值不同，本文使用DEA方法可以對(duì)各行業(yè)R&D績(jī)效情況進(jìn)行更具體和細(xì)致地分析。
我們還分析了在投入要素中增加技術(shù)引進(jìn)變量后TFP增長(zhǎng)變化的情況。Zeckhauser（1968）,Parente(1994)和Yorukoglu（1998）的技術(shù)采用（technology adoption）模型認(rèn)為，生產(chǎn)企業(yè)采用一項(xiàng)新技術(shù)，由于使用舊技術(shù)的專家或者員工并不是都能很快掌握新技術(shù)，存在一個(gè)技術(shù)特定（technology specific）學(xué)習(xí)時(shí)期。因此，采用一項(xiàng)更好的技術(shù)可能造成生產(chǎn)率首先下降然后上升。Greenwood（1996），Hornstein and Krusell（1996），Greenwood et.al（1997）的實(shí)證研究也表明上世紀(jì)70年代以來，大多數(shù)的發(fā)達(dá)國家在采用內(nèi)含新技術(shù)的新設(shè)備后，物化型技術(shù)進(jìn)步大幅上升，進(jìn)而造成TFP下降。然而，國內(nèi)有關(guān)經(jīng)驗(yàn)分析表明，技術(shù)引進(jìn)對(duì)我國工業(yè)生產(chǎn)率的提高有一定的促進(jìn)作用。朱平芳、李磊（2006）對(duì)我國上海市大中型企業(yè)技術(shù)引進(jìn)的績(jī)效進(jìn)行了分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)的有形技術(shù)購買對(duì)其勞動(dòng)生產(chǎn)率和技術(shù)水平的提高具有顯著的正效應(yīng)，其他內(nèi)資企業(yè)和三資企業(yè)的技術(shù)引進(jìn)對(duì)其生產(chǎn)率提高作用不顯著。與朱平芳、李磊（2006）使用回歸分析方法不同，本文將技術(shù)引進(jìn)作為一種投入要素納入TFP核算，并且分析由此對(duì)TFP增長(zhǎng)變化的影響。
綜上所述，與現(xiàn)有TFP核算文獻(xiàn)僅僅考察TFP增長(zhǎng)是上升還是下降不同，本文的主要目的是考察分別引入R&D資本、R&D人員、技術(shù)引進(jìn)投入要素和新產(chǎn)品產(chǎn)出后，我國工業(yè)TFP增長(zhǎng)及其構(gòu)成的變化情況。具體來說，本文試圖回答以下問題：在引入R&D投入要素后，我國工業(yè)TFP增長(zhǎng)及其構(gòu)成有何變化？將產(chǎn)出種類區(qū)分為一般產(chǎn)品和新產(chǎn)品，對(duì)我國工業(yè)TFP增長(zhǎng)及其構(gòu)成有無明顯影響？R&D、技術(shù)引進(jìn)分別對(duì)我國工業(yè)TFP增長(zhǎng)有何影響？顯然，解答上述問題，對(duì)于深入理解TFP的經(jīng)濟(jì)含義以及認(rèn)識(shí)R&D和技術(shù)引進(jìn)對(duì)我國工業(yè)TFP增長(zhǎng)的影響，進(jìn)而正確判斷它們?cè)谖覈夹g(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中所起的作用有重要意義。
二、方法、變量和數(shù)據(jù)
TFP核算始于Solow（1957），經(jīng)Kendrick（1961），Dension（1962），Jorgenson and Griliches（1967）等的發(fā)展，現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用。通用的TFP核算方法有增長(zhǎng)核算法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）兩種。由于前者存在需要引入很強(qiáng)的的行為與制度假設(shè)、不對(duì)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率加以區(qū)分、受樣本觀測(cè)值數(shù)量限制，難以選擇較復(fù)雜的函數(shù)形式進(jìn)行生產(chǎn)函數(shù)估算等問題，本文TFP核算將采用非參數(shù)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型DEA－Malmquist指數(shù)法。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法有基于投入和基于產(chǎn)出兩種，本文將采用后一種方法。
參照Färe et al （1994）定義的以投入為指標(biāo)的Malmquist生產(chǎn)率變化指數(shù)，假設(shè)在每個(gè)時(shí)期t ＝ 1，…，T，第k = 1，…，K個(gè)行業(yè)使用n=1，…，N種投入，得到第m＝1，…，M種產(chǎn)出。在DEA條件下，每一期在固定規(guī)模報(bào)酬（C），投入要素強(qiáng)可處置（S）條件下的參考（最佳）技術(shù)定義為：
(1）
又叫投入可能性集合，其中每一個(gè)給定產(chǎn)出的最小投入子集又被叫做生產(chǎn)技術(shù)的前沿。z表示每一個(gè)橫截面觀察值的密度變量（Intensity variables）。計(jì)算每一個(gè)行業(yè)k基于投入的Farrell技術(shù)效率的非參數(shù)線性線性規(guī)劃模型為：
s.t.
（2）
根據(jù)Färe et al （1994），距離函數(shù)是Farrell技術(shù)效率的倒數(shù)，從而可以定義參考技術(shù)下的投入距離函數(shù)： （3）
投入距離函數(shù)可以看作是某一生產(chǎn)點(diǎn)向理想的最小投入點(diǎn)壓縮的比例。注意，當(dāng)且僅當(dāng)。此外，，當(dāng)且僅當(dāng)為技術(shù)前沿上的點(diǎn)，生產(chǎn)在技術(shù)上是有效率的。這意味著生產(chǎn)從技術(shù)上講其效率為100%, 也就是在給定產(chǎn)出情況下實(shí)行了最小投入（Farrell, 1957）。如果，t期的實(shí)際生產(chǎn)點(diǎn)在技術(shù)前沿的外部，生產(chǎn)在技術(shù)上是無效的。在時(shí)間t+1，將式子中的t替代為t+1，便可以得到此時(shí)的距離函數(shù)。
根據(jù)Caves et al (1982)，基于投入的全要素生產(chǎn)率指數(shù)可以用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)來表示： (4)
這個(gè)指數(shù)測(cè)度了在t期的技術(shù)條件下，從t到t+1期的全要素生產(chǎn)率效率的變化率。同樣，可以定義在t+1期的技術(shù)條件下，測(cè)度從t到t+1期的全要素生產(chǎn)率變化的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)： (5)
為了避免在選擇生產(chǎn)技術(shù)參照系的隨意性，把以投入為指標(biāo)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)特定為兩個(gè)Malmquist指數(shù)的幾何平均值，一個(gè)以t期生產(chǎn)技術(shù)為參照，另一個(gè)以t+1時(shí)刻為參照，可以表示為（Färe，Grosskopf & Norris，1997）：
= (6)
其中，TE是規(guī)模報(bào)酬不變且要素強(qiáng)處置條件下的相對(duì)效率變化指數(shù)，它測(cè)度了從t到t+1每個(gè)觀察對(duì)象到最佳實(shí)踐的追趕程度。TG是技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，它測(cè)度了技術(shù)邊界從t到t+1的移動(dòng)。該指標(biāo)大于1表示技術(shù)進(jìn)步，等于1時(shí)技術(shù)無進(jìn)步，小于1時(shí)技術(shù)退步。這樣，生產(chǎn)率的變化被拆分為兩個(gè)部分，一個(gè)時(shí)技術(shù)效率的變化，一個(gè)是技術(shù)進(jìn)步率。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的構(gòu)造要求計(jì)算四個(gè)混合距離函數(shù)、、、。第k個(gè)行業(yè)的倒數(shù)可以由線性規(guī)劃（7）求出，其他幾個(gè)混合距離可以同理得到。 s.t.
(7)
根據(jù)前面的討論，本文將每一個(gè)行業(yè)視作一個(gè)由多種投入、多種產(chǎn)出組成的生產(chǎn)決策單元。為了比較R&D活動(dòng)和技術(shù)引進(jìn)對(duì)TFP增長(zhǎng)及其構(gòu)成的影響，我們首先運(yùn)用通常TFP核算，將工業(yè)總產(chǎn)值作為決策單元的產(chǎn)出，中間投入、固定資產(chǎn)凈值、勞動(dòng)作為投入要素；然后分兩步引入R&D部門：先將投入要素分解為中間投入、固定資產(chǎn)凈值、勞動(dòng)、R&D資本存量和R&D人員，然后再將工業(yè)總產(chǎn)值分解為一般產(chǎn)品總產(chǎn)值和新產(chǎn)品總產(chǎn)值；最后在投入要素中引入技術(shù)引進(jìn)變量。這樣，根據(jù)投入和產(chǎn)出變量的不同，本文將構(gòu)造四個(gè)模型（見表1）。為了避免重復(fù)計(jì)算，在引入R&D資本存量和技術(shù)引進(jìn)變量后，我們分別對(duì)固定資產(chǎn)凈值進(jìn)行等量扣除；引入R&D人員后，對(duì)勞動(dòng)數(shù)量進(jìn)行等量扣除；引入新產(chǎn)品，則工業(yè)總產(chǎn)值等量扣除為一般產(chǎn)品產(chǎn)值[由于新產(chǎn)品增加值數(shù)據(jù)無法獲得，而且新產(chǎn)品與一般產(chǎn)品的中間投入的區(qū)別可能并不大，我們?cè)谕度胍刂胁]有將中間投入?yún)^(qū)分為一般產(chǎn)品中間投入和新產(chǎn)品中間投入兩種類型。]。
表1 模型變量情況表
模型 投入變量 產(chǎn)出變量
模型1 工業(yè)總產(chǎn)值 中間投入、固定資產(chǎn)凈值、勞動(dòng)
模型2 工 ……（未完，全文共26706字，當(dāng)前僅顯示4803字，請(qǐng)閱讀下面提示信息。收藏《論文：R&D、新產(chǎn)品與我國工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)》）