董景榮 黃令 宋瑛

摘要：文章以2007年-2014年省際面板數(shù)據(jù)為樣本，采用柯布-道格拉斯（C-D）生產(chǎn)函數(shù)形式的隨機(jī)前沿模型，選取以專(zhuān)利申請(qǐng)量作為產(chǎn)出量來(lái)衡量技術(shù)進(jìn)步效率，實(shí)證考察了政府R&D投入、FDI等因素對(duì)技術(shù)進(jìn)步效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)：政府R&D投入、FDI對(duì)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步效率的提升有顯著的正向影響; FDI與政府R&D投入之間具有一定的替代效應(yīng);人員投入、資本投入對(duì)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步效率的提升有顯著地正向影響。此外，文章以專(zhuān)利授權(quán)量作為產(chǎn)出量來(lái)衡量技術(shù)進(jìn)步效率也證實(shí)了上述結(jié)論。文章根據(jù)上述結(jié)論，提出了促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步效率提升的相關(guān)政策。

關(guān)鍵詞：政府R&D投入;FDI;技術(shù)進(jìn)步效率

一、 引言

改革開(kāi)放以來(lái)，借助于改革紅利、人口紅利和全球化紅利帶來(lái)的體制優(yōu)勢(shì)、成本優(yōu)勢(shì)和市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，中國(guó)制造業(yè)快速擴(kuò)張，其總量超越美國(guó)成為全球名副其實(shí)的世界制造業(yè)第一大國(guó)。然而，中國(guó)制造業(yè)卻大而不強(qiáng)，大多制造業(yè)企業(yè)在參與全球分工體系中，仍位于全球價(jià)值鏈的低端環(huán)節(jié)，關(guān)鍵零部件、系統(tǒng)軟件和高端裝備缺乏、技術(shù)水平低下已經(jīng)成為制約中國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的瓶頸性因素。實(shí)現(xiàn)中國(guó)制造向中國(guó)創(chuàng)造轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵在于技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步。探討技術(shù)進(jìn)步效率極其影響因素?zé)o疑具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文重點(diǎn)從國(guó)內(nèi)政府R&D投入和外商直接投資（FDI）來(lái)探尋技術(shù)進(jìn)步的效應(yīng)。

政府R&D投入理論真正興起于新增長(zhǎng)理論對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的分析，Romer（1989）等學(xué)者將政府公共R&D視為彌補(bǔ)R&D活動(dòng)“市場(chǎng)失靈”的手段，主要通過(guò)政府對(duì)R&D投入來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)帕累托最優(yōu)。白俊紅、李婧（2011）運(yùn)用中國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)1998年～2007年分行業(yè)面板數(shù)據(jù)分析了政府R&D資助正向顯著的促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新效率;范凌鈞、陳燕兒（2014）基于效率的視角實(shí)證考察了政府R&D資助對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的促進(jìn)作用。相反的是，賴(lài)明勇等（2005）、嚴(yán)成（2016）等實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)自主研發(fā)對(duì)產(chǎn)出具有負(fù)效應(yīng);有關(guān)FDI對(duì)中國(guó)技術(shù)進(jìn)步的研究結(jié)論也存有爭(zhēng)論，何潔（2000）、項(xiàng)婕妤（2015）認(rèn)為FDI的引入促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步、而趙奇?zhèn)ィ?006）、王濱（2010）研究表明FDI外溢作用并不明顯。以上研究均忽視了技術(shù)進(jìn)步的最主要來(lái)源是政府R&D投入和FDI，大多沒(méi)有將兩者納入統(tǒng)一的分析框架。政府R&D投入與FDI究竟是替代效益，還是互補(bǔ)效應(yīng)？其中的內(nèi)在邏輯又如何？本文的研究有利于彌補(bǔ)這一點(diǎn)。

二、 模型設(shè)定

本文采用SFA測(cè)算各省、自治區(qū)、直轄市的技術(shù)進(jìn)步效率，并實(shí)證分析政府R&D投入、外商直接投資（FDI）、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)（ES）對(duì)技術(shù)進(jìn)步效率的影響。設(shè)定柯布-道格拉斯形式的隨機(jī)前沿模型：

三、 變量解釋與數(shù)據(jù)說(shuō)明

1. 變量解釋。根據(jù)中華人民共和國(guó)行政區(qū)劃，考慮到臺(tái)灣、香港、澳門(mén)缺乏模型中科技費(fèi)用支出等相關(guān)數(shù)據(jù)（李谷成，2009），因此本文選擇31個(gè)省、自治區(qū)或直轄市作為樣本。

被解釋變量：本文將技術(shù)進(jìn)步效率作為作為被解釋變量，采用專(zhuān)利申請(qǐng)量和專(zhuān)利授權(quán)量進(jìn)行解釋。

解釋變量：政府R&D投入，本文用政府R&D投入內(nèi)部支出進(jìn)行測(cè)度（范允奇，2014）;外商直接投資，外商直接投資是技術(shù)擴(kuò)散最為顯著的途徑（靳濤，2011），采用外商直接投資額;經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，技術(shù)進(jìn)步效率與一個(gè)省、自治區(qū)、直轄市第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平息息相關(guān)，因此采用第二產(chǎn)業(yè)占GDP中的比值來(lái)測(cè)量經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)（葉嬌，2014）;人員投入和資本投入，本文分別采取科技活動(dòng)人員和科技費(fèi)用支出來(lái)表示。

2. 數(shù)據(jù)說(shuō)明。本文所使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于2007年～2014年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，其中，2007年～2014年的專(zhuān)利申請(qǐng)量、政府R&D投入內(nèi)部支出、外商直接投資、科技活動(dòng)人員、科技費(fèi)用支出、第二產(chǎn)業(yè)在GDP中的比值等大部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、而由于數(shù)據(jù)更新慢，14年數(shù)據(jù)多數(shù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。因此在以專(zhuān)利申請(qǐng)量和專(zhuān)利授權(quán)量作為被解釋變量，政府R&D投入、FDI、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)作為解釋變量。31個(gè)省、直轄市、自治區(qū)8年的時(shí)間，共計(jì)248個(gè)觀(guān)測(cè)樣本。同時(shí)由于2010年每個(gè)省份的統(tǒng)計(jì)年鑒發(fā)生了改版以及部分?jǐn)?shù)據(jù)（科技費(fèi)用支出、科技活動(dòng)人員、政府R&D投入內(nèi)部支出）的缺失，我們用相鄰兩年（2009年和2011年）的平均值代替。

四、 實(shí)證分析

應(yīng)用stata軟件對(duì)隨機(jī)前沿模型中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。沿襲白俊紅（2011）的分析框架，我們將首先分析以專(zhuān)利申請(qǐng)量為技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)出的估計(jì)結(jié)果，然后分析以專(zhuān)利授權(quán)量為技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)出的估計(jì)結(jié)果。

1. 以專(zhuān)利申請(qǐng)量作為產(chǎn)出的隨機(jī)前沿模型估計(jì)結(jié)果。本文表1報(bào)告了專(zhuān)利產(chǎn)出的隨機(jī)前沿模型效果。其中，模型1和模型4分別是對(duì)政府R&D投入和FDI的回歸估計(jì)結(jié)果，模型2、模型3是科技活動(dòng)人員、科技費(fèi)用支出對(duì)政府R&D投入吸收能力的回歸估計(jì)結(jié)果。而模型5、模型6是科技活動(dòng)人員、科技費(fèi)用支出對(duì)FDI的回歸估計(jì)結(jié)果。模型7是政府R&D投入、FDI與技術(shù)進(jìn)步效率之間的關(guān)系。由于在模型1、模型2、模型3、模型7情況下，方差參數(shù)并不顯著，接受了原假設(shè)，即認(rèn)為不存在無(wú)效率項(xiàng)，但這很可能是由于樣本容量過(guò)小所致（僅為31），而在不同的模型中，方差參數(shù)均異于零，表明各省、市、自治區(qū)的進(jìn)步效率的技術(shù)非效率效應(yīng)是存在的，這也論證了SFA技術(shù)的合理性。

通過(guò)分析前沿生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)結(jié)果可知，不同模型下科技活動(dòng)人員與科技費(fèi)用支出對(duì)專(zhuān)利均有顯著的影響。lnL的彈性系數(shù)值在-0.107～0.185且均在1%的置信水平下顯著，而lnK的彈性系數(shù)值為0.761～1.076且在1%的置信水平下也顯著，以及史修松（2009）、白俊紅（2011）等研究均表明在促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步效率過(guò)程中，很大程度上受資金的影響，而受研發(fā)人員的影響較小。縱觀(guān)以往研究探其原因：其一，科技費(fèi)用支出的稀缺性。目前我國(guó)科技研發(fā)人員總量排世界第一，而科技費(fèi)用支出盡管每年都在逐量增加，但任然只占其GDP的2.2%《中國(guó)科技人才發(fā)展報(bào)告》（2014）。這也就表明了科技費(fèi)用支出具有較高的邊際報(bào)酬。其二、研發(fā)人員的激勵(lì)機(jī)制的不完善。從表1中看出科技活動(dòng)人員產(chǎn)出彈性低，反映出科技活動(dòng)人員相對(duì)剩余，但其實(shí)質(zhì)上在于激勵(lì)機(jī)制的不足，從而導(dǎo)致了科技活動(dòng)人員的積極性的下降以及人員的浪費(fèi)。

我們的實(shí)證分析還發(fā)現(xiàn)，科技活動(dòng)人員與科技費(fèi)用支出系數(shù)之和在一般數(shù)情況下都大于一，符合規(guī)模報(bào)酬遞增的特征，而其原因可能與技術(shù)的進(jìn)步有關(guān)，而技術(shù)進(jìn)步是分工深化和專(zhuān)業(yè)化水平的提增強(qiáng)的產(chǎn)物。一方面規(guī)模報(bào)酬遞增是由于政府R&D投入和FDI的引進(jìn)提高了生產(chǎn)率;另一方面是人力、資本投資的外溢效應(yīng)、干中學(xué)效應(yīng)以及培訓(xùn)導(dǎo)致規(guī)模報(bào)酬遞增。

從表1中技術(shù)非效率函數(shù)的估計(jì)結(jié)果可知，模型1揭示了政府R&D投入正向顯著的促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步效率。說(shuō)明R&D投入促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步的效率，滿(mǎn)足了省、自治區(qū)、直轄市提高技術(shù)進(jìn)步效率的資金需求，降低了風(fēng)險(xiǎn)，從而增加了引導(dǎo)和推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的動(dòng)力，也有利于有效的利用社會(huì)資源，進(jìn)而提高了省、自治區(qū)、直轄市的技術(shù)進(jìn)步的效率。

模型2和模型3反映科技活動(dòng)人員投入和科技費(fèi)用支出正向顯著的促進(jìn)了政府R&D資助。而且科技活動(dòng)人員投入和科技費(fèi)用支出不僅可以直接提高技術(shù)進(jìn)步效率，還可以間接提高其對(duì)政府R&D投入費(fèi)用，進(jìn)而進(jìn)一步提高省、自治區(qū)、直轄市的技術(shù)進(jìn)步效率。吸收和利用政府的R&D投入是以一定的條件為前提的，從而造成了不同省、自治區(qū)、直轄市引資用資效果的差異;這也表明科技費(fèi)用支出與科技活動(dòng)人員配備水平越高，越有利于吸收和利用政府R&D投入。

模型4展示了FDI在1%的水平上顯著的促進(jìn)了省、自治區(qū)、直轄市的技術(shù)進(jìn)步效率。FDI的系數(shù)估計(jì)值在0.156左右穩(wěn)定存在，表明一地區(qū)FDI流入增加1%，對(duì)該地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步的帶動(dòng)能力為0.56%。究其原因，一方面外資通過(guò)資本引進(jìn)給予各省、自治區(qū)、直轄市資本規(guī)模上的支持，另一方面，滿(mǎn)足省、自治區(qū)、直轄市的技術(shù)開(kāi)發(fā)與創(chuàng)新的資金。

模型5和模型6分別引入FDI與吸收能力指標(biāo)（科技活動(dòng)人員、科技費(fèi)用支出）的交叉項(xiàng)，證實(shí)了人力、資本對(duì)FDI技術(shù)外溢效應(yīng)產(chǎn)生了顯著的正向效應(yīng)（賴(lài)明勇，2005）。表明了各省、自治區(qū)、直轄市的人力和資本投入促進(jìn)了對(duì)FDI技術(shù)外溢的吸收能力。進(jìn)而間接的促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步效率的提高。

模型7揭示了政府R&D投入、FDI與技術(shù)進(jìn)步效率之間的關(guān)系。作為一個(gè)發(fā)展中的大國(guó)，F(xiàn)DI和政府R&D投入是提高我國(guó)技術(shù)進(jìn)步效率的重要?jiǎng)恿?。因此，在依?lài)各省、自治區(qū)、直轄市的R&D投入的同時(shí)，更要重視FDI帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步，從而充分利用政府R&D投入、FDI這兩類(lèi)技術(shù)進(jìn)步來(lái)源，形成自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力。模型中l(wèi)nR&D和lnFDI的回歸系數(shù)分別是-0.197和-0.119在1%的水平下顯著，所以政府R&D投入與FDI是替代關(guān)系，政府R&D的投入導(dǎo)致了引進(jìn)外商直接投資的減少。從非效率函數(shù)中的其他控制變量來(lái)看，模型1～模型7中，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)（ES）的系數(shù)值在-0.920～-0.613，對(duì)技術(shù)進(jìn)步效率的影響正向顯著且穩(wěn)定在-0.800左右。上述結(jié)果意味著，科技活動(dòng)人員和科技費(fèi)用的投入不僅可以直接提高技術(shù)進(jìn)步效率，而且可以增強(qiáng)其吸收能力來(lái)提高對(duì)政府R&D投入、FDI的吸收與利用，進(jìn)而提高各省、自治區(qū)、直轄市的技術(shù)進(jìn)步效率;政府R&D投入與FDI之間存在替代效應(yīng)。由此也啟示，各省、自治區(qū)、直轄市應(yīng)該根據(jù)自身的實(shí)際情況進(jìn)行比較分析以及選擇。

2. 專(zhuān)利授權(quán)量作為產(chǎn)出的隨機(jī)前沿模型估計(jì)結(jié)果。表2報(bào)告了以專(zhuān)利授權(quán)量作為產(chǎn)出的隨機(jī)前沿模型。其中模型8和模型11是政府R&D投入和FDI的回歸估計(jì)結(jié)果，模型9、模型10和模型12、模型13分別是科技活動(dòng)人員、科技費(fèi)用支出對(duì)政府R&D投入、FDI的吸收能力的回歸估計(jì)結(jié)果。（下轉(zhuǎn)第36頁(yè)）

從估計(jì)結(jié)果來(lái)看，政府R&D投入、FDI以及科技活動(dòng)人員和科技費(fèi)用支出的吸收能力均正向顯著的促進(jìn)了省、自治區(qū)、直轄市的技術(shù)進(jìn)步效率。這些結(jié)論基本上與表1中以專(zhuān)利申請(qǐng)量作為產(chǎn)出的實(shí)證分析結(jié)果一致。而科技活動(dòng)人員與科技費(fèi)用支出的系數(shù)之和變?yōu)樾∮?，技術(shù)進(jìn)步符合規(guī)模報(bào)酬遞減的特征。而在以專(zhuān)利申請(qǐng)量和以專(zhuān)利授權(quán)量作為產(chǎn)出時(shí)，規(guī)模報(bào)酬發(fā)生變化，究其原因是一方面是因?yàn)閺膶?zhuān)利申請(qǐng)到專(zhuān)利授權(quán)之間有一定的時(shí)間差，因此.專(zhuān)利授權(quán)數(shù)在揭示當(dāng)期的技術(shù)進(jìn)步效率時(shí)可能存在一定的缺陷;另一方面是由于所有的專(zhuān)利申請(qǐng)量并不是都能授權(quán)，所以夸大了產(chǎn)出水平。

五、 結(jié)論與啟示

1. 政府R&D投入正向顯著的促進(jìn)了省、自治區(qū)、直轄市的技術(shù)進(jìn)步效率。FDI的引進(jìn)對(duì)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步效率在1%的水平下正向顯著，伴隨著不斷引進(jìn)外商直接投資額，對(duì)技術(shù)進(jìn)步效率起到了推動(dòng)作用。

2. 科技活動(dòng)人員和科技費(fèi)用支出對(duì)省、自治區(qū)、直轄市的技術(shù)進(jìn)步效率均有正向效應(yīng)，表明增強(qiáng)人力、資本投入有利于技術(shù)進(jìn)步;科技費(fèi)用支出的彈性系數(shù)大于科技活動(dòng)人員的彈性系數(shù)。應(yīng)完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)政策、稅收減免政策、金融貨幣政策等，為科技人員技術(shù)研發(fā)提供激勵(lì)性的政策保障;培育和壯大企業(yè)技術(shù)研發(fā)人員隊(duì)伍，提升技術(shù)創(chuàng)新能力，充分整合科研院所和高校的研發(fā)資源，形成產(chǎn)學(xué)研協(xié)同的人員與科研經(jīng)費(fèi)配置體系。

3. 政府R&D投入和FDI之間存在替代效應(yīng)。作為一個(gè)發(fā)展中國(guó)家，通過(guò)政府R&D投入和FDI對(duì)提升技術(shù)進(jìn)步效率均有顯著的正向影響，那么各省、自治區(qū)、直轄市在引進(jìn)政府R&D投入的同時(shí)，引進(jìn)FDI起到了抑制作用，即政府R&D投入導(dǎo)致FDI的減少。然而政府R&D投入和FDI是促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的主要來(lái)源，這就給省、自治區(qū)、直轄市在引進(jìn)投資過(guò)程中帶來(lái)了巨大的負(fù)面影響。為防止這種現(xiàn)象進(jìn)一步惡化，各省、自治區(qū)、直轄市政府應(yīng)從全局出發(fā)統(tǒng)籌安排，協(xié)調(diào)好政府R&D投入與FDI之間的關(guān)系，充分發(fā)揮政府R&D投入與FDI對(duì)提高技術(shù)進(jìn)步效率的促進(jìn)作用。

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基金項(xiàng)目：2014年重慶市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目“基于農(nóng)戶(hù)視角的產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)組織績(jī)效評(píng)價(jià)及其治理研究”（項(xiàng)目號(hào)：2014BS024）;國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（項(xiàng)目號(hào)：14AJL015）;國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（項(xiàng)目號(hào)：14SKE02）。

作者簡(jiǎn)介：董景榮（1966-），男，漢族，重慶市人，重慶大學(xué)管理學(xué)博士，重慶師范大學(xué)副校長(zhǎng)、教授、博士生導(dǎo)師，美國(guó)哥倫比亞高級(jí)訪(fǎng)問(wèn)學(xué)者，研究方向?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新;黃令（1991-），男，漢族，重慶市巫山縣人，重慶師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士生，研究方向?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步;宋瑛（1977-），女，漢族，四川省成都市人，東北財(cái)經(jīng)大學(xué)博士后，重慶工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副院長(zhǎng)、副教授，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步與組織效率。

收稿日期：2016-10-13。