中國高技術產業(yè)市場結構與研發(fā)效率——基于DEA－Tobit兩階段模型的實證分析

王立平，南永清

(1.山東財經大學 經濟學院，山東 濟南 250014;2.山東大學 經濟學院，山東 濟南 250100)

高技術產業(yè)在我國經濟發(fā)展過程中發(fā)揮著舉足輕重的作用，提升研發(fā)效率是增強高技術產業(yè)競爭力的關鍵因素。本文對高技術產業(yè)市場結構與研發(fā)效率的關系進行研究，以期為政府制定發(fā)展高技術產業(yè)的相關決策提供理論依據。對市場結構和研發(fā)效率的研究可追溯至Schumpeter (1942)[1]，他認為壟斷性市場結構更有利于提升研發(fā)效率，這被稱為熊彼特假說。而 Arrow(1962)[2]認為競爭性市場結構能帶來更大的研發(fā)激勵，這被稱為阿羅假說。目前，關于市場結構和研發(fā)效率的關系存在四種觀點:一是支持熊彼特假說，如Goettler 和Gordon (2009)[3]等;二是支持阿羅假說，如Hashmi(2013)[4]等;三是認為市場結構與研發(fā)效率表現(xiàn)為動態(tài)關系，如Tingvall 和Karpaty (2008)[5]等認為隨著市場競爭的增強，研發(fā)效率會先上升后下降;四是認為二者的關系隨行業(yè)特點、環(huán)境改變而表現(xiàn)出不確定性，如Gilbert (2006)[6]等。

學術界對于市場結構與研發(fā)效率的關系尚未形成統(tǒng)一觀點。本文基于我國高技術產業(yè)的面板數(shù)據，運用DEA－Tobit兩階段模型來研究高技術產業(yè)市場結構對研發(fā)效率的影響。首先，介紹研究工具和樣本選擇;其次，測度了高技術產業(yè)市場結構和研發(fā)效率;再次，是高技術產業(yè)市場結構對研發(fā)效率影響的實證分析;最后，是結論和政策啟示。

一、研究工具與樣本說明

(一)研究工具

1.基于DEA 的Malmquist指數(shù)

數(shù)據包絡分析法 (DEA)是一種評價決策單元(DMU)相對效率的非參數(shù)方法，其借助數(shù)學規(guī)劃將DMU 投影到DEA 前沿面上，并通過比較DMU 偏離前沿面的程度來評價其相對有效性。研發(fā)效率，即研究的投入產出效率，可以利用基于DEA 的Malmquist指數(shù)來度量。本文采用Fare 等(1994)定義的DEA－Malmquist指數(shù)來計算各行業(yè)的研發(fā)效率，規(guī)模報酬可變狀態(tài)下的具體形式為:

其中，xt、xt+1分別為期和期的投入變量，yt、yt+1分別為期和t+1期的產出變量，D0t 和D0

t+1分別表示以t期和t+1期的技術為參照的距離函數(shù)。

2.確定研發(fā)效率影響因素的Tobit 模型

為確定影響研發(fā)效率的主要因素及影響程度，在利用DEA 模型得到Malmquist指數(shù)的基礎上，進一步采用Tobit 模型進行回歸分析，這被稱為DEA－Tobit兩階段模型。由于DEA 模型測度的效率值存在最低取值為0 的界限，此時數(shù)據被截斷，OLS 回歸將導致嚴重的有偏不一致估計，此時可以使用Tobin (1958)提出的Tobit 模型。

其中，β為回歸參數(shù)向量，xi、yi* 和yi分別為自變量向量、因變量向量和效率值向量，ε－N (0，σ2)，采用極大似然估計法可得到β 和σ 的一致估計量。

(二)樣本說明

本文采用了1995－2012年《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》中的13個三位碼高技術行業(yè)的面板數(shù)據進行研究，具體包括:化學藥品制造業(yè)、中成藥制造業(yè)、生物、生化制品制造業(yè)、通信設備制造業(yè)、電子器件制造業(yè)、電子元件制造業(yè)、家用視聽設備制造業(yè)、其他電子設備制造業(yè)、電子計算機整機制造業(yè)、電子計算機外部設備制造業(yè)、辦公設備制造業(yè)、醫(yī)療設備及器械制造業(yè)、儀器儀表制造業(yè)。樣本中剔除了航天航空器制造業(yè)、雷達及配套設備制造業(yè)和廣播電視設備制造業(yè)等三類行業(yè)，因為其研發(fā)活動主要是社會和國家目標導向而非市場和利潤目標導向。

二、高技術產業(yè)市場結構和研發(fā)效率測度

(一)基于Kalecki指數(shù)的高技術產業(yè)市場結構測度

本文選取Kalecki (1938)基于Lerner指數(shù)提出的衡量市場結構的方法，盡管其建立在一系列行業(yè)假設前提下，但仍能較精確地反映出行業(yè)的競爭程度，該指數(shù)越高表明市場壟斷程度越高，越低表明市場競爭越激烈。Kalecki指數(shù)的計算公式為:

利潤水平以行業(yè)利潤總額表示;折舊水平的計算借鑒了Hu 和Jefferson (2004)的做法，利用資本存量乘以15%的折舊率計算而來;行業(yè)總薪金水平，以科技活動經費內部支出中的勞務費表示;行業(yè)總收入以行業(yè)總產值表示;相關指標都通過居民消費價格指數(shù)進行了不變價(以1978年為基期)折現(xiàn)處理。

從圖1可以發(fā)現(xiàn)，家用視聽設備制造業(yè)、電子計算機整機制造業(yè)與電子計算機外部設備制造業(yè)的Kalecki指數(shù)最低，其市場競爭程度最為激烈;而生物、生化制品制造業(yè)的Kalecki指數(shù)最高，其市場結構趨于壟斷狀況。各行業(yè)市場結構的較大差異主要是由行業(yè)技術特點決定的，因為家用視聽設備制造業(yè)、電子計算機整機制造業(yè)與電子計算機外部設備制造業(yè)的技術已經比較成熟，并且其生產具有較強的規(guī)模經濟效應，這三個行業(yè)的市場準入門檻較低，產品可以進行批量化生產，因而市場競爭比較激烈;相比而言，生物、生化制品制造業(yè)從研發(fā)到試驗，再到市場推廣，要求的周期更長，技術要求更高，潛在的風險也更大，只有少數(shù)有實力企業(yè)能夠獲得成功，因而生物、生化制品制造業(yè)的市場準入門檻較高，市場競爭程度較低。同時，通信設備制造業(yè)和電子器件制造業(yè)的Kalecki指數(shù)整體呈現(xiàn)出波動下降趨勢，其市場趨于競爭態(tài)勢;而其余7個行業(yè)的Kalecki指數(shù)整體表現(xiàn)出逐年上升態(tài)勢，這些行業(yè)市場競爭程度在不斷弱化，壟斷程度在加強。

圖1 高技術產業(yè)Kalecki指數(shù)變動趨勢圖

(二)基于DEA－Malmquist指數(shù)的高技術產業(yè)研發(fā)效率測度

本文利用DEA－Malmquist指數(shù)來度量研發(fā)效率。研發(fā)投入變量包括R＆D 經費內部支出存量、新產品開發(fā)經費支出存量和R＆D 活動人員折合全時當量;研發(fā)產出變量包括新產品產值、新產品銷售收入。由于從研發(fā)投入到新專利、新產品產生以及商業(yè)化需要一定周期，存在投入產出時滯，這使得研發(fā)投入與產出的時間對應難以有效處理，目前尚沒有統(tǒng)一標準，本文將時滯統(tǒng)一設定為1年?！吨袊呒夹g產業(yè)統(tǒng)計年鑒》中缺失1995年新產品產值數(shù)據，本文用指數(shù)平滑法對其進行了預測處理。利用DEAP2.1 軟件測算1995－2011年我國13個高技術行業(yè)的DEA－Malmquist指數(shù)。根據計算結果，除了生物、生化制品制造業(yè)、化學藥品制造業(yè)、中成藥制造業(yè)、電子元件制造業(yè)以及儀器儀表制造業(yè)的研發(fā)效率有所改善，其余行業(yè)普遍出現(xiàn)了研發(fā)效率惡化的現(xiàn)象。其中，研發(fā)效率改善最顯著的是生物、生化制品制造業(yè)，效率改善幅度為15.1%，而電子計算機外部設備制造業(yè)的研發(fā)效率惡化最為嚴重，效率下跌幅度為12%;各行業(yè)研發(fā)效率整體上呈現(xiàn)年均1%的衰退趨勢，表明高技術產業(yè)普遍存在創(chuàng)新能力不足、研發(fā)效率下降的現(xiàn)象。

三、高技術產業(yè)市場結構對研發(fā)效率影響的實證分析

本文提出“高技術產業(yè)市場結構與研發(fā)效率存在倒‘U’形關系”的假設，并通過在模型中引入市場結構變量的一次項和平方項來對這一假設進行檢驗;同時，企業(yè)規(guī)模、產權結構、政府支持、出口導向等因素也可能會影響高技術產業(yè)研發(fā)效率，因此，本文構建了如下形式的Tobit 回歸模型。

在式(4)中，β0為常數(shù)項，βi為待估回歸系數(shù)，下標i 和t分別代表行業(yè)與時期，ε為殘差項。Eff為研發(fā)效率，利用DEA－Malmquist指數(shù)衡量;Kal 代表市場結構，用Kalecki指數(shù)測度;Size 代表企業(yè)規(guī)模，利用各行業(yè)不變價總產值與企業(yè)數(shù)比值表示的平均產值來測度;Own 代表以國有化程度衡量的產權結構，利用國有及國有控股企業(yè)當年總產值占行業(yè)當年總產值的比重來測度;Gov 代表政府支持力度，利用科技活動經費籌集額中政府資金比重來衡量;Exp 代表出口導向，利用行業(yè)當年出口交貨值占總產值比重來衡量。利用1995－2011年我國高技術產業(yè)13個細分行業(yè)的面板數(shù)據對Tobit 模型進行實證分析。《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》缺失以下數(shù)據:2009－2011年科技活動經費籌集額、2009－2011年科技活動經費籌集額中政府資金部分以及1996年和1997年出口交貨值，對于這些缺失數(shù)據，本文通過指數(shù)平滑法進行了預測處理。

本文利用Stata11.0 軟件對Tobit 模型進行檢驗。對于面板數(shù)據，需要決定采用固定效應還是隨機效應。由于Tobit 模型是非線性模型，面板固定效應的非線性模型通常得不到一致估計量，因此，這里采用隨機效應Tobit模型來進行計量分析，回歸結果如表1所示。

表1 Tobit 隨機效應面板估計結果

根據回歸結果，個體效應標準差(Sigma_u)與隨機干擾項標準差(Sigma_e)都相對較小，而rho 值達到0.6925，個體效應變化主要解釋了各行業(yè)研發(fā)效率的變化。根據沃爾德檢驗(Wald chi2)，拒絕不存在個體效應的原假設，對數(shù)似然值(Log likelihood)顯示模型整體擬合效果較好。

市場結構一次項系數(shù)估計值為正，二次項系數(shù)估計值為負，且均在5%的水平下顯著，證明了“高技術產業(yè)市場結構與研發(fā)效率存在倒‘U’形關系”的假設。這意味著在一定范圍內，隨著高技術產業(yè)市場壟斷程度的增加，研發(fā)效率隨之增加，因為在趨于競爭性的市場結構中，企業(yè)的創(chuàng)新成果極易被模仿，從而限制了其參與創(chuàng)新的動力，而趨于壟斷性的市場結構將使企業(yè)可以獲得研發(fā)的收益，更容易刺激企業(yè)的研發(fā)動機，但是當市場壟斷程度超過臨界值后，研發(fā)效率隨壟斷程度的增加而呈現(xiàn)出遞減態(tài)勢，因為壟斷勢力達到一定程度后，壟斷性的市場結構將使企業(yè)逐漸喪失研發(fā)創(chuàng)新的動力。此外，企業(yè)規(guī)模、以國有化程度衡量的產權結構、政府支持和出口導向的系數(shù)估計值都是正數(shù)，在統(tǒng)計上顯著，說明這些因素與研發(fā)效率具有正向關系。

四、結論及政策啟示

研究結果表明，高技術產業(yè)市場結構與研發(fā)效率之間存在倒“U”形的動態(tài)關系，研發(fā)效率先是隨著市場壟斷程度的提高而增加，而后在到達一定程度時，隨著市場壟斷程度的進一步上升而呈現(xiàn)下降趨勢。此外，企業(yè)規(guī)模、以國有化程度衡量的產權結構、政府支持和出口導向都和研發(fā)效率之間呈現(xiàn)出正相關關系。

根據上述結論，得到以下政策啟示:第一，由于高技術產業(yè)市場結構狀況并不必然導致研發(fā)效率的提升或惡化，因此，應根據行業(yè)具體特點和發(fā)展階段實行有差別的產業(yè)政策。第二，鼓勵高技術企業(yè)做大做強，高技術產業(yè)研發(fā)需要投入較大的固定成本，小企業(yè)無力抵御研發(fā)失敗帶來的風險，難以進行主動創(chuàng)新，相對于小企業(yè)，大企業(yè)更具融資優(yōu)勢與抗風險能力，因而創(chuàng)新優(yōu)勢更強。第三，加強國有企業(yè)在高技術產業(yè)的主導地位，增強國有經濟的控制力。國有及其控股企業(yè)在通過銀行體系及資本市場來滿足研發(fā)資金需求方面具有優(yōu)勢，并且技術水平較為先進，具有較強抗風險能力，更有機會獲得研發(fā)成功。第四，加強政府在高技術產業(yè)規(guī)劃、布局方面的指導作用，以及在融資、稅收方面的扶持力度，政府在融資、稅收等方面對高技術產業(yè)的支持會降低企業(yè)研發(fā)成本，有利于提升企業(yè)研發(fā)效率。第五，積極引導高技術企業(yè)開拓國際市場，擴大高技術產品出口。高技術產業(yè)可通過出口帶來的“學習效應”與開拓海外市場帶來的“規(guī)模經濟效應”兩種渠道來提高研發(fā)效率。

[1]J.A.Chumpeter.Socialism，Capitalism and Democracy[M].New York:Harper and Brothers，1942.

[2]K.Arrow.Economic Welfare and the Allocation of Resources for Invention，The Rate and Direction of Inventive Activity [M].Princeton:Princeton University Press，Nber，1962:609－626.

[3]R.Goettler.，B.Gordon.Competition and Innovation in The Microprocessor Industry:Does AMD Spur Intel to Innovate More[J].Unpublished Manuscript，2009.

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[5]P.G.Tingvall.，P.Karpaty.Service－Sector Competition，Innovation and R＆D[R].SSE/EFI Working Paper Series in Economics and Finance，2008.

[6]R.Gilbert.Looking for Mr.Schumpeter:Where are We in the Competition－Innovation Debate?Innovation Policy and the Economy[M].The MIT Press，Nber，2006:159－215.