中国制造业R&D产出效率的研究：基于行业数据分析

本文通过前面章节的数据结果可以知道，我国制造业综合技术效率值整体偏低。导致制造业产业研发投入产出低效率的主要原因与产业属性有关，对技术需求不高的产业研发投入产出效率基本都属于低效率产业。造成产业研发投入产出低效率的原因不仅与产业属性有关，更有可能是在研发过程中由于创新损耗产生过多造成了新产品产能过低。表 4.6 显示，如果计算过程不包含非期望产出，总体综合技术效率将大大提高。但是在实际论证中不考虑非期望是不客观的，因此，通过分析松弛变量及依据松弛变量得出改进后的目标值，针对各产业提出今后研发投入程度的建议。

1 绪论

1.1 研究背景
党的十八大以来，国家高度重视推动实体经济特别是制造业的转型和现代化建设，制定了《中国制造业发展纲要（2015-2025）》等一系列规划，为我国制造业的发展明确了方向。党的十九大报告着重强调，实体经济应当作为经济发展的重心，同时，要加快发展先进制造业，加快速度使我国制造业向世界前列迈进。中国的科技创新能力与西方发达国家比，并不处于领先地位，这使中国的国家安全和经济发展面临严峻挑战。中国两大科技巨头——中兴和华为，先后受到美国的制裁，特朗普签署总统令，禁止所有美国公司购买华为设备，美国商务部也禁止华为购买美国技术或配件。美国之所以能制裁中国企业，是因为美国企业的科技可以完全独立，这也显示了一个国家科学技术独立的重要性。简而言之，本文选题主要依据以下三个方面：
第一，创新是引领发展的第一动力。研发是产业技术创新的核心，是增强各国自主创新能力，对促进经济社会发展起关键性作用。制造业在国家实际经济发展中起着不可或缺的作用，企业的技术创新与制造业现代化的成功与否息息相关。目前，政策文件的制定表明，我国制造业正进入创新转型升级的进程，各个产业都必须提高自主创新能力，独立自主地开发核心技术。
第二，科技创新能力不足。2017 年，我国科技创新能力总体排名第 17 位，虽然与往年相比有较大增长，但与科技创新能力发达的国家如美国、日本这些国家之间仍存在着不小的差距。这也是限制我国竞争力的重要原因。
第三，研发投入逐年增加但产出效率增长并不明显。据国家统计局统计，包括研发资金和研发人员在内的研发投入总量逐年增加。尤其是鼓励一些高技术新兴产业发展而加大投资力度，对靠科技人才的培养方式也变得多元化。由此可见，在政府支持创新政策的推进下，无论是从宏观角度还是微观层面，产业研发投入总额已有了较大规模的提升，但是创新产出效率并没有明显的提升。
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1.2 研究意义
近年来，随着我国将创新驱动发展战略作为国家主要战略，各级科研机构都增强了对技术创新活动的科技经费和人才培养投入力度。本文从政府及企业研发投入的现实需求出发，从具体细分产业出发，实证检验研发投入效果，使得研究结果更加客观，增强了其可信度，为客观评价当前研发投入对产出效率的影响奠定基础性工作，也为优化政府及企业实施研发投入提供政策支撑，具有可靠的理论基础与现实意义。
1.2.1 理论意义
（1）对原有的单项评价指标进行了修订，丰富和完善了研发投入产出效率测度、评价方法。与以往的研究相比较，把人力资本投入也作为同样重要的评价指标纳入实证分析中。人力资本作为一种产生成果的能力，离不开研究者的创新努力，它对提高产业效率、促进经济增长有十分重要的作用；
（2）一般情况下对绩效的评价是依据会计财务指标来分析的，而由于研发活动持续时间长、过程相比较日常经济活动具有不可测性，用财务指标反映研发投入的产出效率并不能体现其实际情况。本文研究从产业层面运用超效率 DEA模型选取 R&D 人员折合全时当量、R&D 研发经费内部支出、新产品研发费用、作为研发投入输入指标，选取新产品销售额、有效发明专利数、创新损耗作为输出指标，为测度产业绩效变动的依据。能够更加客观、全面地体现研发投入产出效率。
1.2.2 实践意义
根据国民经济发展进程，尽管我国经济持续快速增长，但改革开放以来，知识积累和技术进步，有形资本和财富的积累与增长都有赖于对研发经费和人力资本的投入，目前还不能完全满足经济发展的实际需要，也不能充分发挥研发投资对经济增长的潜力和贡献。尤其当前，我国正处于全面深化改革、产业结构优化升级的关键时段，不断加大研发投入，使得产业绩效大幅提升的情况下，正确认识和深入分析研发投入对产业绩效的影响，不仅仅对国家产业经济转型和体制改革有影响，也关系到经济的持续增长。
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2 基本概念界定及研究综述

2.1 相关概念说明
2.1.1 投入产出主体
在国家创新体系中，研发投入的各种资源往往分布在企业、政府相关研究机构和高校研究机构，并在不同产业的创新中起着重要作用，尤其是在先进技术和新技术领域。因为高新技术产业和新技术依靠大量的研发投入，通过科研成果直接传递到产品上，进一步提高产品产量，其创新能力得到提高，才能够提高产能、扩大产值。
国家公共研究机构是国内研发创新的重要参与者，尤其是国防、医药等公共项目。近年来，各国都意图掌握全球技术革命的话语权，成为技术进步和发展的主导者，这不仅仅与经济发展形势有关，而且关乎一个国家在国际产业分工中的地位与资源的利用率。高等教育机构由大量的科研人员组成，有着科学研究其独特的环境和优势。高校研究机构的科研水平决定了国家知识创新体系基本竞争力水平，从而决定了国家的基本竞争力。因此，高等学校的科研能力越来越重要。
创新的三个主要组成部分之间有着密不可分的联系：如果企业本身由于缺乏研发资源而只有自己的研发机构来进行技术创新，那么企业本身就存在很多创新风险。政府公共研究机构、高校科研机构与各个产业相互之间的分工合作，会降低新产品研发过程中存在的风险。制造业对技术的需求也使高等教育机构和国家科学机构更愿意加强技术研究，使之适应市场需求，通过提高产业竞争力，使企业实现长期增长。高等院校和研究机构之间相互合作，提供科研人才，降低研究成本；科研机构与高等教育机构为企业提供技术支持，促进企业新产品研发，解决企业技术保障与开拓新市场所遇到的实际问题。

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2.2 国内外研究现状及综述
国外研究学者关于科技进步对经济增长产生影响的研究成果较为丰富，索罗(Rober M.Solow，1957)，是较早测算科技进步贡献率的学者之一，阿布拉莫维茨(Moses Abramowitz，1998)，也一直致力于增长源泉的探索，20 世纪 50 年代他同索罗基本同时针对技术进步与美国经济增长之间的关系做过研究。戴尔乔根森(Dalew.Jorgenson，1972)，研究发现由于资本化新技术的影响越来越大而引起的生产效率的变化。但是，在旧生产理论中，新技术被认为是“非物质化”，即与资本和劳动力的增长无关。Solow(1975)在美国，在技术进步的实证研究中首次使用了增长率方程，但该模型将技术进步视为经济增长的外部变量。查尔斯霍尔顿(Charles R.Hulten，1978)，考虑到中间产品对科技进步和生产率提高的贡献，他分析了美国劳工统计局关于制造业投入产出的数据，表明全要素生产率的变化是由于有形技术的存在。
2.2.1 科技投入是经济增长的核心动力
各国研究人员运用各种数据模型分析得出，科技投资是经济增长的关键原因，并且进一步论证了国内经济增长理论。Griliches 和 Lichtenberg(1984)依据美国制造业数据分析得出，全要素生产率的高低与研发投入的力度有很大的相关性。
Griliches(1986)收集了美国从 1957—1977 年间大概 1000 家大型制造业企业的数据，事实分析表明，科技投资，特别是研发领域的科技投资，对生产率增长至关重要。过去几年，国外学者对科研投入、科研水平与经济增长的关系进行了深入的研究。Philippe Aghion，Paul A.David，Dominique Foray(2009)与会者讨论了科学、技术、创新及其与经济增长的关系，并注意到理论方法在其关联中的适用程度。Ying-Chyi Chou，Ying-Ying Hsu，Hsin-Yi Yen 的研究表明，科技研究人员的培养与管理是一个值得研究的课题，以国际货币基金组织 2006 年出版的《世界竞争力年鉴》为基础，对项目竞争力指数进行了分析。对科学技术研究人员的认定，基于专家意见和报告分析的选择标准有助于确定科技人力资源竞争力的因素、子类别和权重。这项研究侧重于国家和区域经济，分析并解释了指标的结果并提出建议。Mario Coccia(2009)指出，发达国家政府采取了许多提高生产力的政策，并高度重视相关的激励措施，如对研发投入，分析的重点是投入率与经济增长之间的联系。经济计量分析表明，生产率增长率的提高，是由于对研发投资占国内生产总值比重增加。

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3 中国制造业研发投入产出现状..................14
3.1 研发投入现状......................14
3.2 研发产出现状..............................16
4 制造业研发投入产出效率分析——基于超效率 DEA 模型............19
4.1 变量选取依据.......................19
4.2 制造业绩效评价模型的选择........................21
5 基于脉冲响应分析的制造业研发投入产出滞后效应研究..............35
5.1 模型选择............................35
5.2 数据获取.......................35

5 基于脉冲响应分析的制造业研发投入双向滞后效应研究

5.1 模型选择
向量自回归模型（Vector Auto Regressive，VAR）是所有当期变量对模型中变量的滞后几期变量数据做回归分析，本文利用 VAR 模型和脉冲响应函数对新产品研发投入与新产品销售收入之间存在的相互滞后效应做实证分析。
以上文献回顾表明，国内外专家主要利用研发资金来衡量研发投入，另一方面，研发支出还包括部分前期筹备等，例如，就测试开发成本而言，对当前新产品开发过程的反应就不那么明确了。所以，本文选择新产品研发投入来代表研发成本投入量；与输入变量新产品研发投入相一致的输出变量则选为新产品销售收入。
本章所采用数据来源于国家统计局发布的《2001-2017 工业企业科技活动统计年鉴》的相关统计数据。考虑到新产品的研发成本和销售收入与物价在较长的时间范围内都有密切的关系。在本章中，以 2001 年消费价格指数为基期对2001-2017 年的 R&D 经费内部支出和新产品销售收入做平减，以抵消价格波动对研究结果的影响，确保研究结果的客观性与真实性。
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6 结论与政策建议

6.1 主要结论
本文基于超效率 SBM 模型的基础上，建立两种模型，不考虑非期望产出的超效率 SBM 模型和把非期望产出包含在内的 SBM 超效率模型，对我国制造业下细分的 31 个子产业进行了效率评价并如下得出结论：
第一，通过前面章节的数据结果可以知道，我国制造业综合技术效率值整体偏低。导致制造业产业研发投入产出低效率的主要原因与产业属性有关，对技术需求不高的产业研发投入产出效率基本都属于低效率产业。
第二，造成产业研发投入产出低效率的原因不仅与产业属性有关，更有可能是在研发过程中由于创新损耗产生过多造成了新产品产能过低。表 4.6 显示，如果计算过程不包含非期望产出，总体综合技术效率将大大提高。但是在实际论证中不考虑非期望是不客观的，因此，通过分析松弛变量及依据松弛变量得出改进后的目标值，针对各产业提出今后研发投入程度的建议。
第三，基于脉冲响应分析实证模型，对研发投入高效率产业和低效率产业新产品研发投入和新产品销售收入之间的滞后影响做具体分析，可以看出高效率产业研发投入与新产品销售收入的关系较为明显，而低效率产业研发投入与生产的关系并不明显。
参考文献（略）