張玉昌

(南京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇 南京 210093)

一、引 言

中國的經(jīng)濟(jì)增長歷經(jīng)要素驅(qū)動(dòng)后開始轉(zhuǎn)向效率和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，促使經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力也來源于創(chuàng)新和效率的提升[1]。為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)健康可持續(xù)發(fā)展，我國把“提高自主創(chuàng)新能力，建立創(chuàng)新型國家”和“中國制造2025”作為新時(shí)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心戰(zhàn)略。在黨的十九大報(bào)告中“創(chuàng)新”一詞出現(xiàn)50余次，習(xí)近平總書記再次強(qiáng)調(diào)“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力”，堅(jiān)定實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略。全國R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出從2000年的895.66億元增長到2015年的14169.88億元，年均增長率為31.8%，研發(fā)活動(dòng)投入不斷加大(1)數(shù)據(jù)資料來源于國家統(tǒng)計(jì)局。。雖然每年研發(fā)投入不斷增加，但本土企業(yè)的自主創(chuàng)新能力嚴(yán)重滯后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求[2]。究其原因，創(chuàng)新效率不僅依賴于研發(fā)部門的要素投入，在很大程度上也取決于研發(fā)部門投入要素的利用效率[3][4]。因此，如何提升要素在企業(yè)中的配置效率成為企業(yè)提高研發(fā)效率的關(guān)鍵。

按照新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，要素配置的帕累托最優(yōu)條件是要素在各部門的邊際報(bào)酬相等。但企業(yè)的要素資源在研發(fā)部門和生產(chǎn)部門的配置有時(shí)并不是完全按照要素在各部門的邊際報(bào)酬相等的原則，而是由企業(yè)決策者決定，企業(yè)的管理者是研發(fā)部門創(chuàng)新活動(dòng)的主要決策者和實(shí)際執(zhí)行者[5]，因而要素的配置在很大程度上取決于企業(yè)管理者的決策[6]。一方面，研發(fā)創(chuàng)新過程的不確定性和研發(fā)成果的“公共品”特征導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新力不足[7]，企業(yè)決策者傾向于減少研發(fā)部門的要素投入；另一方面，企業(yè)面臨市場競爭和潛在進(jìn)入者的威脅迫使企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新[8]，創(chuàng)新研發(fā)的積極性又激勵(lì)企業(yè)決策者增加研發(fā)部門的投入。這兩方面共同影響企業(yè)決策者投入到研發(fā)部門和生產(chǎn)部門的要素配置比例。

因此，本文聚焦企業(yè)研發(fā)決策通過影響要素在研發(fā)部門的配置，進(jìn)而影響企業(yè)的創(chuàng)新效率，建立企業(yè)研發(fā)決策影響創(chuàng)新效率的理論和實(shí)證模型，結(jié)合2011～2013年企業(yè)科技活動(dòng)數(shù)據(jù)，揭示企業(yè)研發(fā)決策對企業(yè)研發(fā)效率的影響效應(yīng)，這對優(yōu)化企業(yè)要素配置決策、提升技術(shù)創(chuàng)新效率和經(jīng)濟(jì)增長率具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的個(gè)體，企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新效率是經(jīng)濟(jì)增長的重要?jiǎng)恿?，也是企業(yè)在國際市場上是否具有競爭力的基礎(chǔ)[9]。正因如此，關(guān)于企業(yè)創(chuàng)新效率的研究一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。諸多研究成果分析影響企業(yè)研發(fā)效率的因素，研究的焦點(diǎn)主要從傳統(tǒng)的角度來分析(如政府研發(fā)補(bǔ)助、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)類型、市場勢力、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)和行業(yè)特征等)[10][11][3][12][13][11][14][8][15][16][4][17][18]。盡管企業(yè)規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、市場環(huán)境、行業(yè)特點(diǎn)和產(chǎn)業(yè)政策等已成為影響技術(shù)創(chuàng)新的重要因素，但企業(yè)的管理者是研發(fā)部門創(chuàng)新活動(dòng)的主要決策者和實(shí)際執(zhí)行者[5]。企業(yè)管理者在作決策時(shí)面臨創(chuàng)新研發(fā)的“消極”和“積極”兩方面的抉擇。一方面，企業(yè)管理者決策創(chuàng)新研發(fā)時(shí)面臨“消極”的阻礙。因?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新活動(dòng)存在技術(shù)和市場風(fēng)險(xiǎn)及研發(fā)活動(dòng)的信息不對稱問題，考慮到企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力和自身聲譽(yù)時(shí)可能不愿進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新[19]。同時(shí)，中國的漸進(jìn)式改革誘發(fā)要素市場發(fā)育程度滯后于商品市場，導(dǎo)致土地、資本和勞動(dòng)等要素價(jià)格存在不同程度的“低估”現(xiàn)象，刺激企業(yè)和企業(yè)家密集使用有形要素，而較少有壓力和動(dòng)力投資于自主創(chuàng)新[20]。地方政府掌握資源的初始分配權(quán)，容易滋生企業(yè)的尋租行為并獲取尋租收益，由政治關(guān)聯(lián)帶來的額外收益抑制企業(yè)自身能力建設(shè)的動(dòng)力，企業(yè)喪失通過高風(fēng)險(xiǎn)的自主創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)來獲取企業(yè)利潤或企業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)的內(nèi)在激勵(lì)[21]。安同良等(2009)發(fā)現(xiàn)我國存在大量的企業(yè)通過尋租獲得收益，從而擠出企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的事實(shí)[14]。另一方面，企業(yè)又具有“積極”開展研發(fā)創(chuàng)新的激勵(lì)。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和市場競爭程度不斷提高，企業(yè)保持競爭力最有效的途徑就是提升創(chuàng)新效率，企業(yè)決策者逐漸重視技術(shù)創(chuàng)新的作用而增加研發(fā)部門的要素投入[22]。另外，企業(yè)管理者追求自身利益和榮譽(yù)等更高層次的精神需求，促使企業(yè)增加對創(chuàng)新的投入，進(jìn)而提升創(chuàng)新效率[19]。因此，企業(yè)決策者在決定要素配置時(shí)，既面臨創(chuàng)新成果帶來的收益，還面臨通過尋租獲得利潤。這兩方面的原因影響企業(yè)管理者的決策，從而影響要素資源在研發(fā)部門的配置比例。

企業(yè)管理者的決策也受到企業(yè)的微觀特征的影響。Schmalensee(1989)認(rèn)為隨著企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)張，企業(yè)管理者對企業(yè)的控制權(quán)變?nèi)?，從而削弱企業(yè)的創(chuàng)新效率[23]。吳延兵(2014)研究發(fā)現(xiàn)不同所有制企業(yè)因產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異而具有不同的技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)[24]。張冀(2010)利用中國工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析企業(yè)管理者的研發(fā)激勵(lì)，發(fā)現(xiàn)私有企業(yè)的管理者研發(fā)激勵(lì)最大，國有企業(yè)次之，最后是外商投資企業(yè)[25]。

雖然現(xiàn)有文獻(xiàn)分析企業(yè)決策影響要素的配置，要素配置影響創(chuàng)新效率，但只是單獨(dú)分開來分析。本文嘗試把三者納入一個(gè)分析框架中，理清三者之間的關(guān)系，并結(jié)合中國企業(yè)科技創(chuàng)新活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。因此，本文的可能貢獻(xiàn)在于：(1)創(chuàng)新理論模型，把企業(yè)決策、要素配置和研發(fā)效率納入一個(gè)模型中，并對理論命題進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，這是對現(xiàn)有研究的極大補(bǔ)充；(2)豐富企業(yè)創(chuàng)新效率影響的研究，企業(yè)研發(fā)決策通過影響要素配置，進(jìn)而影響企業(yè)的創(chuàng)新效率，這種影響與企業(yè)的微觀特征有關(guān)，并從理論和經(jīng)驗(yàn)分析兩個(gè)層面對該問題進(jìn)行研究。

三、理論框架和關(guān)系模型

為分析企業(yè)研發(fā)決策影響資本和勞動(dòng)在研發(fā)部門的配置，進(jìn)而影響研發(fā)部門的創(chuàng)新效率，我們設(shè)定企業(yè)的總生產(chǎn)函數(shù)為柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，具體形式為：

Y=AKαLβ

(1)

其中，生產(chǎn)函數(shù)滿足規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)，即α+β=1；α和β分別為資本產(chǎn)出彈性、勞動(dòng)產(chǎn)出彈性，Y表示產(chǎn)出，K表示資本投入量，L表示勞動(dòng)投入量；A在一般情況下表示企業(yè)總體技術(shù)進(jìn)步，也稱為索洛剩余。

設(shè)定研發(fā)部門的生產(chǎn)函數(shù)模型為：

(2)

其中，αa和βa分別為研發(fā)部門的資本產(chǎn)出彈性和勞動(dòng)產(chǎn)出彈性，Ya表示研發(fā)部門的產(chǎn)出，Ka、La分別為研發(fā)部門的資本和勞動(dòng)投入。假設(shè)研發(fā)部門的生產(chǎn)函數(shù)也遵循規(guī)模報(bào)酬不變，即αa+βa=1。公式(1)和(2)變形為人均生產(chǎn)函數(shù)形式：

(3)

其中，K/L表示生產(chǎn)過程中資本和勞動(dòng)兩種投入要素的配置組合(即資本深化)，不同部門的資本深化水平是不同的，且研發(fā)部門的Ka/La與該企業(yè)的K/L的比值在不同企業(yè)也存在差異。由于企業(yè)決策的差異，不同企業(yè)的資本和勞動(dòng)在研發(fā)部門和生產(chǎn)部門的配置不同，不同部門的資本和勞動(dòng)配置差異導(dǎo)致企業(yè)的研發(fā)效率的異質(zhì)性。因此，以企業(yè)研發(fā)部門的要素配置FAI(Factor Allocation Index)作為測度企業(yè)研發(fā)決策的指標(biāo)(2)借鑒林毅夫(2002)在“發(fā)展戰(zhàn)略、自生能力和經(jīng)濟(jì)收斂”一文中發(fā)展戰(zhàn)略選擇的描述。，反映了企業(yè)開展研發(fā)創(chuàng)新的一種決策行為。企業(yè)研發(fā)決策影響資本和勞動(dòng)在研發(fā)部門的配置組合，研發(fā)部門的資本-勞動(dòng)比率(資本深化)與企業(yè)的總體資本-勞動(dòng)比率(資本深化)的比值反映該企業(yè)在研發(fā)部門中要素投入的決策對自身比較優(yōu)勢的偏離程度，具體定義形式為：

(4)

由公式(3)和(4)可得到：

(5)

其中，ya為研發(fā)部門的人均產(chǎn)出，表示研發(fā)部門的創(chuàng)新效率；y為企業(yè)的平均勞動(dòng)產(chǎn)出。對公式(5)兩端取對數(shù)，可簡化為線性回歸方程：

ln(ya)=βo+β1ln(FAI)+β2ln(y)

(6)

根據(jù)公式(5)，如果企業(yè)重視科技創(chuàng)新項(xiàng)目，增加對研發(fā)部門的資本和勞動(dòng)投入，研發(fā)部門的資本-勞動(dòng)比率占總體的比重提升后使研發(fā)部門資本深化程度提高，從而影響研發(fā)效率。如果方程(6)的參數(shù)β1為正，表示企業(yè)研發(fā)決策對企業(yè)創(chuàng)新效率存在正向影響；如果參數(shù)β1為負(fù)，說明企業(yè)的決策使研發(fā)部門的資本-勞動(dòng)配置比例不利于企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新，要素在研發(fā)部門的配置可能是不合理的。

四、企業(yè)研發(fā)決策影響創(chuàng)新效率的效應(yīng)分析

(一)實(shí)證模型設(shè)定

1.模型設(shè)定和變量說明。根據(jù)上文的討論，為檢驗(yàn)關(guān)系模型在實(shí)際經(jīng)驗(yàn)中的應(yīng)用，除關(guān)系模型涉及到的變量外，企業(yè)的微觀特征(如企業(yè)規(guī)模、產(chǎn)權(quán)類型和人力資本等)也影響企業(yè)的決策。因此，在模型中納入企業(yè)微觀特征與企業(yè)決策的交互項(xiàng)，建立如下的基礎(chǔ)模型回歸方程：

lnyait=β0+β1FAIit+β2yit+∑(βnZit×FAIit)+∑(βnZit)+εit

(7)

∑(βnZit×FAIit)=β3sizeit×FAIit+β4rightit×FAIit+β5lnHit×FAIit+β6lnage×FAIit

(8)

∑(βnZit)=β7sizeit+β8rightit+β9lnHit+β10lnage

(9)

公式(8)為各控制變量與企業(yè)研發(fā)決策的交互項(xiàng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，∑(βnZit)為回歸模型中的控制變量。在衡量研發(fā)部門的產(chǎn)出時(shí)，借鑒白俊紅(2011)的做法，選取專利申請數(shù)作為研發(fā)部門產(chǎn)出的測度指標(biāo)[11]，研發(fā)部門中從事科技研發(fā)活動(dòng)的就業(yè)人數(shù)作為研發(fā)部門的勞動(dòng)投入。根據(jù)公式(4)的描述，企業(yè)研發(fā)決策(FAI)以研發(fā)部門資本深化與企業(yè)總體資本深化的比值衡量。在公式(6)中，y為企業(yè)總產(chǎn)出與企業(yè)總就業(yè)人員的比值，為避免內(nèi)生性問題，采用企業(yè)所在行業(yè)的人均產(chǎn)出水平。

表1 變量的含義解釋

2.數(shù)據(jù)來源及處理。本文使用工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)數(shù)據(jù)庫中2011～2013年的數(shù)據(jù)，為分析結(jié)果的可靠性，借鑒白俊紅(2011)測度R&D價(jià)格指數(shù)的做法[11]，我們對研發(fā)活動(dòng)資本存量進(jìn)行平減，以消除價(jià)格的影響。另外，在經(jīng)驗(yàn)估計(jì)中，為避免多重共線性和異方差等回歸問題，絕對量采取對數(shù)形式處理。

(二)實(shí)證結(jié)果及分析

在回歸模型中，考慮到計(jì)量回歸中異方差和序列相關(guān)等誤差問題，我們采用FGLS估計(jì)方法(如表2所示)。表2的回歸結(jié)果(1)是把測度企業(yè)研發(fā)決策的指標(biāo)和企業(yè)總體人均生產(chǎn)效率作為解釋變量，分析二者對企業(yè)研發(fā)部門創(chuàng)新效率的影響。企業(yè)研發(fā)決策和企業(yè)總體生產(chǎn)效率(lny)的系數(shù)顯著為正，說明企業(yè)研發(fā)決策對企業(yè)研發(fā)部門研發(fā)效率存在顯著的促進(jìn)效用。具體來說，企業(yè)管理者增加研發(fā)部門資本深化的比例，投入到研發(fā)部門資本深化比例提高，企業(yè)的研發(fā)效率也隨之提升。在加入交互項(xiàng)的回歸結(jié)果(2)～(5)中，企業(yè)研發(fā)決策的系數(shù)都顯著為正，對企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新存在促進(jìn)效應(yīng)，驗(yàn)證方程(6)中的參數(shù)β1為正的假說?；貧w結(jié)果(2)中企業(yè)規(guī)模與企業(yè)研發(fā)決策交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為負(fù)，說明企業(yè)規(guī)模越大，通過影響企業(yè)管理者對企業(yè)資源要素的配置決策，從而抑制企業(yè)的創(chuàng)新效率，這一結(jié)論與“熊彼特假說”不同。按照Schumpeter提出的理論，對小企業(yè)而言，具有壟斷勢力的大規(guī)模企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步做出更大的貢獻(xiàn)，但也存在不利于研發(fā)創(chuàng)新的一面。因?yàn)榇笠?guī)模企業(yè)往往滿足于一項(xiàng)新技術(shù)的研發(fā)帶來的規(guī)模收益，從而沒有動(dòng)力進(jìn)行新的技術(shù)研發(fā)。人力資本與企業(yè)決策交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為正，說明企業(yè)的人力資本加強(qiáng)企業(yè)研發(fā)決策對研發(fā)部門創(chuàng)新效率的提升效應(yīng)。因?yàn)槠髽I(yè)的人力資本水平越高，企業(yè)管理者預(yù)期獲得研發(fā)成果的可能性越大，從而積極增加研發(fā)部門的資源要素。從企業(yè)的產(chǎn)權(quán)類型來看，國有成分占比越高，企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新效率越低。國有企業(yè)存在“委托-代理”問題，由于研發(fā)創(chuàng)新具有投入高、風(fēng)險(xiǎn)大的特點(diǎn)，為規(guī)避這一先天不足，企業(yè)管理者傾向于把企業(yè)的資源要素配置到生產(chǎn)部門，減少研發(fā)部門的投入比例，導(dǎo)致研發(fā)部門所需的要素配置不足，降低了研發(fā)效率。另外，國有企業(yè)容易滋生企業(yè)的尋租行為，造成企業(yè)的資源要素錯(cuò)配，抑制企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。企業(yè)年齡的系數(shù)為負(fù)，根據(jù)回歸過程及數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，年齡較長的企業(yè)屬于一些比較傳統(tǒng)的行業(yè)，這些行業(yè)技術(shù)相對成熟，而存在時(shí)間較短的企業(yè)大多屬于新興產(chǎn)業(yè)，技術(shù)更新速度較快，企業(yè)具有創(chuàng)新研發(fā)的積極性，企業(yè)管理者更傾向于增加研發(fā)部門的投入，以提升研發(fā)部門的創(chuàng)新效率。

表2 企業(yè)決策影響企業(yè)研發(fā)效率的回歸結(jié)果(N=11301)

注：根據(jù)Stata 15.0結(jié)果整理，*** 、** 和*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平；控制變量包括企業(yè)規(guī)模、人力資本、產(chǎn)權(quán)類型和企業(yè)年齡，由于控制變量不是本文探討的重點(diǎn)，故匯報(bào)的結(jié)果中略去。

五、研發(fā)部門產(chǎn)出方向性全局Malmquist指數(shù)測度的創(chuàng)新效率

(一)研發(fā)部門產(chǎn)出方向性全局Malmquist指數(shù)

借鑒Oh(2010)提出的全局Malmquist指數(shù)方法，我們構(gòu)建研發(fā)部門產(chǎn)出方向性全局Malmquist(Global Malmquist-GM)指數(shù)并測度企業(yè)研發(fā)部門的產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率(TFP)[26]，作為企業(yè)研發(fā)部門創(chuàng)新效率的指標(biāo)[27]。與上文類似，以專利申請數(shù)作為研發(fā)部門的產(chǎn)出，把研發(fā)部門的研發(fā)資本和從事科技研發(fā)的人員作為投入指標(biāo)。產(chǎn)出方向性全局Malmquist指數(shù)可分解為配置效率(AC)和技術(shù)進(jìn)步(TC)：

M=AC*TC

按照2位行業(yè)代碼對企業(yè)進(jìn)行分組，測算行業(yè)研發(fā)部門產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率、配置效率和技術(shù)進(jìn)步的幾何平均值(如表3所示)。從表3來看，所有行業(yè)研發(fā)部門全要素生產(chǎn)率2011～2013年平均為1.562且Malmquist指數(shù)都超過1，說明研發(fā)部門的技術(shù)創(chuàng)新效率不斷改善，但創(chuàng)新效率的改善主要來源于技術(shù)進(jìn)步，而非配置效率的提升。從具體行業(yè)來看，研發(fā)部門全要素生產(chǎn)率都有提升，提升最多的是技術(shù)革新比較快的化學(xué)纖維制造業(yè)和需求多樣化的皮革毛羽及其制品和制鞋業(yè)，這兩個(gè)行業(yè)的TFP增長比較大主要是因?yàn)樾袠I(yè)的配置效率的提升。其他行業(yè)的TFP雖有提升，但主要來自于技術(shù)進(jìn)步，而配置效率的提升作用相對較小。如果配置效率能改善，全要素生產(chǎn)率則有明顯的提升。

表3 2011～2013年企業(yè)科技活動(dòng)分行業(yè)TFP及其分解結(jié)果

注：按照《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》的行業(yè)分類，剔除資源采選業(yè)等專利申請數(shù)比較少的行業(yè)及壟斷程度高的煙草和石油加工業(yè)等行業(yè)。

(二)企業(yè)研發(fā)決策對創(chuàng)新效率的再檢驗(yàn)

根據(jù)企業(yè)研發(fā)部門的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，把研發(fā)部門產(chǎn)出方向性全局Malmquist指數(shù)測度的企業(yè)創(chuàng)新效率作為被解釋變量。從表4的回歸結(jié)果(1)來看，企業(yè)研發(fā)決策的回歸系數(shù)顯著為正，說明研發(fā)決策促進(jìn)研發(fā)部門的創(chuàng)新效率的提升。從加入企業(yè)微觀特征與企業(yè)決策交互項(xiàng)的回歸結(jié)果(2)～(5)可以發(fā)現(xiàn)，估計(jì)結(jié)果(2)中企業(yè)規(guī)模與企業(yè)研發(fā)決策交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為負(fù)，說明企業(yè)規(guī)模越大，企業(yè)的創(chuàng)新效率水平越低。人力資本與企業(yè)決策交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為正，說明企業(yè)的人力資本強(qiáng)化企業(yè)決策對研發(fā)部門研發(fā)效率的提升效應(yīng)。從企業(yè)的產(chǎn)權(quán)類型來看，國有企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新較低。企業(yè)年齡的系數(shù)為負(fù)，企業(yè)存在年限越長，越不利于企業(yè)創(chuàng)新效率的提升。表4的回歸結(jié)果與表2基本一致，說明本文的實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的。

表4 企業(yè)決策影響研發(fā)部門創(chuàng)新效率的估計(jì)結(jié)果(以Malmquist指數(shù)測度，N=8172)

注：同表2。

六、結(jié) 語

本文分析企業(yè)研發(fā)部門的要素配置對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響，把研發(fā)部門的要素配置作為測度企業(yè)研發(fā)決策的指標(biāo)，實(shí)證檢驗(yàn)企業(yè)研發(fā)決策對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響效應(yīng)，最后得到如下結(jié)論：(1)利用研發(fā)部門的要素配置測度的企業(yè)研發(fā)決策與企業(yè)創(chuàng)新效率水平呈正相關(guān)，說明企業(yè)管理者通過增加研發(fā)部門的投入來提高研發(fā)部門的資本深化比例，進(jìn)而提升企業(yè)的創(chuàng)新效率；(2)由于企業(yè)微觀特征的異質(zhì)性，企業(yè)研發(fā)決策受到微觀特征的影響，對創(chuàng)新效率的影響效應(yīng)也存在差異，企業(yè)的規(guī)模越大，企業(yè)研發(fā)決策對創(chuàng)新效率的抑制影響越大，與“熊彼特假說”存在差別；人力資本水平越高和企業(yè)年齡越短的非國有企業(yè)，企業(yè)創(chuàng)新效率水平較高；(3)利用產(chǎn)出方向性全局Malmquist指數(shù)測度企業(yè)的創(chuàng)新效率，發(fā)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率的提升主要來自于技術(shù)進(jìn)步，配置效率改善的貢獻(xiàn)很小。

由于企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)存在不確定性和“公共品”的市場失靈問題，抑制了企業(yè)管理者的創(chuàng)新積極性。根據(jù)上述分析及研究結(jié)論，我們可得到如下的啟示：第一，研發(fā)部門的要素投入和配置已成為提升創(chuàng)新效率的重要因素，企業(yè)管理者應(yīng)注重改善要素的配置水平，增加研發(fā)部門的投入，提高研發(fā)部門資本-勞動(dòng)(資本深化)的水平，從而提升企業(yè)的創(chuàng)新效率；第二，從長期來看，大規(guī)模企業(yè)應(yīng)注重增加研發(fā)部門的投入，提升企業(yè)的創(chuàng)新效率，結(jié)合自身市場規(guī)模效應(yīng)獲取更多的創(chuàng)新收益；第三，國有企業(yè)應(yīng)注重體制機(jī)制的改革，設(shè)置合理的“代理人”激勵(lì)機(jī)制，合理劃定政府與市場的邊界，讓市場在資源配置中發(fā)揮更大的作用；第四，在研發(fā)創(chuàng)新過程中，人力資本水平對企業(yè)創(chuàng)新尤為重要，企業(yè)創(chuàng)新效率的提升更多地依賴于研發(fā)人員的知識技能的積累，因而企業(yè)應(yīng)重視研發(fā)人員的引進(jìn)和培養(yǎng)；第五，企業(yè)創(chuàng)新效率的提升在很大程度上來自于企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，而不是配置效率的改善，說明增加研發(fā)部門的投入可促進(jìn)創(chuàng)新效率的改善，但盲目增加研發(fā)投入也可能造成企業(yè)的要素配置不合理，因而企業(yè)管理者在重視增加研發(fā)部門投入、提升技術(shù)進(jìn)步水平的同時(shí)，也要兼顧要素配置效率的改善。