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      我國文化制造業(yè)R&D創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化效率研究

      2016-11-22 22:27:31毛瑞瓊
      2016年31期
      關(guān)鍵詞:創(chuàng)新效率

      毛瑞瓊

      摘 要:本文將2010-2014年我國29個省市文化制造業(yè)的相關(guān)面板數(shù)據(jù)進行隨機前沿分析,對我國文化制造業(yè)的創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化效率進行了測算。模型結(jié)果顯示:中國文化制造業(yè)的創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化過程中都存在無效率的現(xiàn)象,整體效率不高;各地區(qū)存在很大的不平衡,除個別省份以外大部分省份表現(xiàn)為較高的創(chuàng)新效率伴隨的是較高的轉(zhuǎn)化效率,低創(chuàng)新效率伴隨著低轉(zhuǎn)化效率,且二者技術(shù)進步都表現(xiàn)為中性。

      關(guān)鍵詞:創(chuàng)新效率;轉(zhuǎn)化效率;文化制造業(yè)

      一、引言

      近年來,隨著文化制造業(yè)這一概念的提出,進一步細化了文化產(chǎn)業(yè)的研究內(nèi)容。文化制造業(yè)發(fā)展迅速,逐漸開始占據(jù)技術(shù)的高地。2014年,我國文化制造業(yè)法人單位數(shù)達17.26萬個,資產(chǎn)總額為10438.2億元,產(chǎn)業(yè)增加值為9913億元,與2010年相比增長了125.8%,平均年增長率為25.16%。文化制造業(yè)占整個文化產(chǎn)業(yè)增加值的41.4%,占GDP約1.56%。從文化制造業(yè)的企業(yè)規(guī)模來看,規(guī)模以上企業(yè)數(shù)量還比較少,為1.9萬個,占企業(yè)總數(shù)比例還比較小。就各地區(qū)來說,資源配置不均衡,地區(qū)發(fā)展很不平衡。因此本文將對文化制造業(yè)的R&D創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化效率進行測算并分析研究。

      二、模型設(shè)定

      一般來說,隨機前沿分析方法的一般模型形式為:

      本文將研究我國文化制造業(yè)的R&D創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化效率。因此本文將根據(jù)公式(1)分別構(gòu)建創(chuàng)新效率分析和轉(zhuǎn)化效率分析兩個隨機前沿模型。

      (一)創(chuàng)新效率分析模型

      (二)轉(zhuǎn)化效率分析模型

      二、數(shù)據(jù)選取及變量說明

      本文的數(shù)據(jù)主要是文化制造業(yè)的R&D投入產(chǎn)出的相關(guān)數(shù)據(jù)。本文選取了2010~2014年我國29個省文化制造業(yè)的有關(guān)R&D投入與產(chǎn)出的數(shù)據(jù),由于西藏、新疆數(shù)據(jù)缺失,因此略去?;谇叭说难芯?,本文以發(fā)明申請專利數(shù)作為R&D創(chuàng)新效率研究階段的產(chǎn)出指標,新產(chǎn)品銷售收入作為R&D轉(zhuǎn)化效率研究階段的產(chǎn)出指標,以R&D人員全時當量、經(jīng)費支出作為R&D的投入指標,其中R&D活動經(jīng)費支出以2010年為基年計算存量數(shù)據(jù)。

      三、實證分析

      (一)創(chuàng)新效率的實證分析

      如下,表1是對公式(2)進行最大似然估計(MLE)的結(jié)果。一般認為γ值大于0.5則模型合適,根據(jù)表1中γ的值0.695大于0.5且通過1%的顯著檢驗,因此采用隨機前沿模型是合理的。

      (二)轉(zhuǎn)化效率實證分析

      基于前文分析隨機前沿模型同樣適用于轉(zhuǎn)化效率表3為最優(yōu)模型估計的出的轉(zhuǎn)化效率,可以看出,我國文化制造業(yè)在2010-2014年間R&D轉(zhuǎn)化效率全國均值為0.398,轉(zhuǎn)化效率較低,有很大的進步空間。東部地區(qū)最高為0.465,中部地區(qū)最低為0.280,各地區(qū)均有的發(fā)展空間。各省來看,文化制造業(yè)轉(zhuǎn)化效率在全國均值之上的有13個省市,且都遠高于全國平均水平。省際間轉(zhuǎn)化效率不平衡,差距較大。青海、陜西等效率過低。

      (三)創(chuàng)新效率與轉(zhuǎn)化效率的相關(guān)性分析

      上文分別分析研究了文化制造業(yè)的創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化效率,接下來將研究省際創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化的相關(guān)關(guān)系。圖1為各省文化制造業(yè)創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化效率全國排名的折線圖。橫坐標為省份,縱坐標為效率值的排名??梢钥闯龀齻€別省份外兩條折線圖的大致趨勢是一致的,有較高創(chuàng)新效率水平的地區(qū)同樣有較高的轉(zhuǎn)化效率,反之亦然。

      五、結(jié)論

      基于本文的研究,有以下幾點啟示:第一,對文化制造業(yè)企業(yè)的投入不僅要加強要素水平和技術(shù)性的投入,減少技術(shù)無效率的情況,重視專利成果的生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化問題,第二,國家應(yīng)該在加強對低創(chuàng)新及轉(zhuǎn)化效率的省份投入的同時也要繼續(xù)關(guān)注高創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化效率省份的投入,力求達到公平,此外省際、地區(qū)間的交流可以取長補短,相互學(xué)習(xí)進而共同進步。第三,可以通過加大對創(chuàng)新的投入,通過提高創(chuàng)新效率來提高轉(zhuǎn)化效率。(作者單位:蘭州財經(jīng)大學(xué))

      注釋:

      ① 本文地區(qū)劃分具體為:東部:北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南;中部:山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部:內(nèi)蒙古、重慶、四川、貴州、云南、廣西、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆.

      參考文獻:

      [1] 蔣萍.全口徑中國文化產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出效率研究——基于三階段DEA模型和超效率DEA模型的分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2011(12):69-81.

      [2] 黃永興,徐鵬.中國文化產(chǎn)業(yè)效率及其決定因素:基于Boot-strap-DEA的空間計量分析[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理,2014(3):457-466.

      [3] 程慧平.中國省際R&D創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化效率實證研究[J].經(jīng)濟與金融管理,2015,27(4):29-37.

      [4] Li X.B.Chinas Regional Innovation Capacity in Transition:An Empirical Approach[J].Research Policy,2009,38(2):338-357.

      [5] 項本武.中國工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率研究中[J].科研管理,2011,32(1):10-14.

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