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我国工业企业产品创新活动全要素生产率研究

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原永鹏赵蕾

【摘要】在中国制造2025和供给侧改革的背景下，构建了创新活动要素投入和产出的评价体系，并通过Malmquist指数分解法对我国工业企业创新活动效率进行了实证分析，为各地区提升产品创新活动的全要素生产率探寻内在机理。

【关键词】全要素生产率;M指数;产品创新要素

前言

科学研究与试验发展（ResearchandDevelopment，RD，以下简称RD）在是指在科学技术领域，为增加知识总量及运用这些知识去创造新的应用而进行的系统的创造性活动，分类为基础研究、应用研究、试验发展。

据2020年4月2日，中国科学技术部通过官网发布必威体育精装版完成的2018年中国RD经费投入和人员发展分析显示，2018年，中国RD经费继续保持稳定增长态势，RD经费总量接近2万亿元（人民币，下同），仅次于美国，居世界第2位。早在2016年，世界經合组织在报告上公布的数据显示，中国在RD（科学研究与试验发展）上的投入总量约为1.54万亿元，此投入总量占比全世界投入总量的五分之一，远超欧盟28国总量合计，位居世界第二。但令人唏嘘的是，在2017年公布的《全球创新指数报告》中显示，中国的创新指数排名，仅排到了全球第22位，尽管2019年公布的必威体育精装版报告中，中国已经排到了全球第14位，但此排名一出可见，我们与以欧盟、美国等为代表的发达国家相比，创新要素的高投入水平缺并未换回创新绩效和能力的同步提升。

十九大报告中提出，“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。”虽然中国在产品、企业、产业三个层面持续发展，创新要素投入的增加带来创新能力提升，形成区域内产业竞争优势。但缺乏科学、合理的创新要素投入，导致我国某些地区出现了诸如规模效应递减、创新产出效率低下、经济增长萎靡不振的问题。研究如何进行产品创新效率的测度、创新要素结构的优化、创新效率的提升，具有重大的理论和现实意义。

一、文献综述

（一）创新要素的概念和分类

创新要素包括的范围比较广，分为创新主体要素（高校、科研型企业、服务中介以及科研机构等）、创新投入要素（政府部门、企业研发部门以及金融风投等资金和设备投入以及创新资源要素（人力资源、信息资源以及知识资源等）[1]。创新要素之间存在既相对独立又相互协同的体系化关系，比如政策要素、资金要素、人力要素、技术要素、服务中介要素、管理要素等之间具有“1+12”的集聚效应[2]。

（二）创新要素结构与创新效率

企业创新要素的投入数量以及投入结构将会很大意义上决定企业创新活动的规模和质量，最终将反映在企业的创新绩效上。早期学者采用研发产出和研发投入之比进行创新效率的简单测算，但不能反映出不同创新要素对创新效率影响的权重[3]。之后的研究，广泛应用最小二乘的回归分析，通过计算创新要素的弹性系数从而反映对创新活绩效的影响[4]。现阶段，数学规划法、前沿分析法在经济学相关效率测度上的应用得到国内学者广泛接受。创新绩效的测度除了方法的选择以外，还与创新要素指标的选择相关[5]。

综上所述，关于创新要素与经济增长的理论研究已形成初步体系，本文旨在聚焦学者在过去的研究中存在的几点存疑进行深度挖掘：一是，以往关于创新效率的研究依赖单一要素变量，未从多个创新要素之间的整合协同角度分析对创新效率影响。二是，创新要素结构仍是一个未经深入研究的“黑匣子”。创新要素结构的演变方式不仅限于要素之间的扩散和集聚，还有其他的方式影响着区域的创新绩效，例如，创新要素结构的优化。

二、研究工具与方法

本文利用测度全要素生产率的常用方法——Malmquist指数（简称M指数）分解法，通过与数据包络理论相结合保证了数据的动态性和可比性。我国不同省份即为若干个决策单元，以（，）表示年创新要素投入和产出，以（，）表示年的状况。可以作为比较创新效率的M指数的计算公式为：

其中对M指数的进一步分解，分为两种情况，一种是不变规模报酬，另一种是可变报酬。不变规模报酬的分解较为简便，分解步骤表示如下：

在以上分解的基础上，如果考虑了不变规模报酬的状况，那么距离函数分为和，分别表示不变规模和可变规模下的距离函数。

需要说明的是，计算了各个决策单元在不同时期对应不同生产前沿的创新效率变化情况，是全要素生产率从上一期到本期的动态变化指数，代表了创新要素较上一期的改进程度。代表了技术是否进步的指标，反映不同决策单元的先进技术推广情况技术和创新程度。和分别在不变规模报酬和可变规模报酬视角下，测算了不同决策单元在各时期对最优生产前沿的追赶效应，反映了各决策单元的创新要素利用效率。则可以衡量各个时期决策单元的创新要素投入的规模报酬效率，从而评价创新要素之间的搭配和投入数量是否达到了最佳。

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