蘇麗

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DEA-CCR模型下技術創(chuàng)新對全要素生產率的影響＊

蘇麗

（湖南科技大學，湖南 湘潭 411201）

基于DEA-CCR模型測算了我國30個省份在2001—2016年期間全要素生產率的情況。并根據(jù)中國創(chuàng)新指數(shù)編撰方法重新設定了技術創(chuàng)新指標用以衡量各地區(qū)技術創(chuàng)新水平。研究發(fā)現(xiàn)，我國技術創(chuàng)新水平較高的區(qū)域（華北、東北、華東）的全要素生產率要高于技術創(chuàng)新水平較低的區(qū)域（華中、華南、西南、西北），若技術創(chuàng)新水平提高1個單位，地區(qū)全要素生產率將提高1.068個單位，且在1%顯著性水平下成立。技術創(chuàng)新是促進各地區(qū)全要素生產率增長的主要動力，提升技術創(chuàng)新能力是我國經濟持續(xù)增長的力量源泉。

DEA-CCR模型；技術創(chuàng)新；創(chuàng)新指標；全要素生產率

1 引言

黨的十九大報告指出，創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，報告中10余次提到科技、50余次強調創(chuàng)新。當前我國經濟的增長也已經由資本驅動轉變?yōu)閯?chuàng)新驅動，其中技術創(chuàng)新是創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略中至關重要的環(huán)節(jié)。而技術存量轉換為全要素生產率能力較低，由此可以看出我國經濟沒有擺脫效率低下的粗放式發(fā)展，因此要促進我國經濟繼續(xù)長期穩(wěn)定發(fā)展，必須轉變經濟發(fā)展方式，實現(xiàn)資本驅動型向創(chuàng)新驅動型的發(fā)展轉變。

2000年以前的大量實證研究表明，技術進步還沒有成為中國經濟增長的源泉[1-2]。從目前來看，盡管制度變革和物理資本積累仍然具有進一步推動中國經濟增長的潛力。但是，無論根據(jù)外生經濟增長理論還是內生經濟增長理論，經濟持續(xù)增長的動力和源泉依然是技術進步。許多研究學者認為經濟發(fā)展的實質是在市場中不斷引入以技術為基礎的創(chuàng)新，因此研發(fā)投入、技術進步、技術創(chuàng)新等對全要素生產率有正向的促進作用[3-6]。也有學者在研究中得出了不同的結論，文獻[7]中，馬洪福和郝壽義考察技術進步對全要生產率增長的效應時發(fā)現(xiàn)，中性技術進步對TFP增長的貢獻在逐步提高，而有偏技術進步則在一定程度上影響為負。在假定技術進步速度相同的前提下，技術進步速度在一定條件下會誤導經濟增長的戰(zhàn)略制訂[8]。文獻[9]中張金勝等在考察公共和企業(yè)創(chuàng)新對研發(fā)TFP的影響時發(fā)現(xiàn)，我國研發(fā)TFP的增長主要是由技術效率推動的，但是研發(fā)技術進步與技術效率顯著負相關，地區(qū)之間研發(fā)TFP增長率也存在顯著差異。

因此，本文根據(jù)以往文獻進一步研究技術創(chuàng)新在全要素生產率及經濟增長中的作用。但是以往的學者在研究技術創(chuàng)新時大多選擇單一的指標作為衡量工具，這會導致技術創(chuàng)新指標的偶然性和主觀性。技術創(chuàng)新指標不同必然會對研究結果造成差異性影響。而本文在前人研究的基礎上，旨在尋找新的代理變量來衡量技術創(chuàng)新水平，以期用更合理的方式檢驗技術創(chuàng)新水平對全要素生產率的影響，最終為我國新一輪經濟增長提供合理的可行性建議。

2 技術創(chuàng)新與全要素生產率的實證分析

2.1 研究方法與指標、數(shù)據(jù)選取

2.1.1 研究方法——數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）

數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）是由查恩斯、庫珀和羅德（Charnes，Cooper&Rhodes）[11]首先提出的。該方法在評價效率時不需要事先設定生產函數(shù)的具體形式以及無效率項或誤差項的分布，從而避免了受人為主觀因素的影響，同時該方法能夠簡化算法并減少誤差，特別是在分析生產率方面具有一定優(yōu)勢，不僅適用截面數(shù)據(jù)的分析，同樣適用于面板數(shù)據(jù)的分析，多年來被國內外學者廣泛應用于經濟和管理系統(tǒng)評價、產業(yè)和企業(yè)效率評估、技術創(chuàng)新和技術進步分析等領域內的研究。CCR模型建立在規(guī)模報酬不變的假設上，僅考慮企業(yè)以增加投入的方式擴大產出，規(guī)模大小不影響效率的高低。本文選擇了DEA-CCR模型對各地區(qū)的全要素生產率進行再測算，并在此基礎上進行以下研究。

2.1.2 指標選取及數(shù)據(jù)來源

2.1.2.1 核心變量——技術創(chuàng)新指標測算

本文基于中國創(chuàng)新指數(shù)本分別選取了創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新投入2個指標：①創(chuàng)新環(huán)境，我們選取科技撥款占財政撥款的比重來衡量。政府財政科技撥款對全社會創(chuàng)新投入和創(chuàng)新活動的開展具有帶動和導向作用，該指標反映政府對創(chuàng)新的直接投入力度以及對重點、關鍵和前沿領域的規(guī)劃和引導作用。②創(chuàng)新投入，我們選取R&D經費占GDP比重來衡量。該指標又稱R&D投入強度，是國際上通用的、反映國家或地區(qū)科技投入水平的核心指標，也是我國科技中長期科技發(fā)展規(guī)劃綱要中的重要評價指標。我們對科技撥款占財政撥款的比重和R&D經費占GDP的比重2個指標進行加權計算得到技術創(chuàng)新綜合指標。2001—2016年技術創(chuàng)新指標趨勢如圖1所示。

注：數(shù)據(jù)來源于作者測算。

圖1反映了2001—2016年期間我國技術創(chuàng)新水平的變化趨勢。數(shù)據(jù)顯示2001—2016年間，我國技術創(chuàng)新水呈明顯上漲趨勢。尤其在2006年以后，我國的技術創(chuàng)新水平有了飛速提升。

2.1.2.2 因變量——全要素生產率（Tfp）測算

本文選取2001—2016年樣本面板數(shù)據(jù)運用DEAP2.1軟件測算了全要素綜合效率-能源經濟效率。這里使用的投入要素主要有能源消費總量（萬噸標準煤）、勞動力（萬人）和資本存量（億元）這3個變量，產出要素為GDP。其中，能源消費總量指的是原煤和原油及其制品、電力和天然氣等，采用各地區(qū)的年末能源消費總量來表示；勞動力用各地區(qū)的年末常住人口來表示；資本存量則采用單豪杰最新研究成果永續(xù)盤存法以2001年為折算基期測算。折舊率采用大多數(shù)文獻研究所選取的10.96%，計算公式為：

期望產出則以2001年為基期對GDP進行平減處理得到實際的GDP表示。2001—2016年各區(qū)域全要素生產率如表1所示。表1列出了2001—2016年間我國各區(qū)域的全要素生產率指數(shù)?？傮w而言，除部分地區(qū)在2001—2016年間實現(xiàn)了全要素生產率較為緩慢的增長，大部分地區(qū)的全要素生產率均是呈不規(guī)則遞減趨勢。以1為分界線，衡量全要素生產率的變化情況，全國大部分地區(qū)每年的全要素生產率增長均為負，這說明我國大部分地區(qū)的全要素生產率增長均在下降。其中華北、東北、華東地區(qū)2001—2016年平均全要素生產率均接近0.7，而華中、華南、西南、西北各地區(qū)的平均全要素生產率均在0.6左右。

表1 2001—2016年各區(qū)域全要素生產率

華北東北華東華中華南西南西北AVG 20010.7840.7810.7640.7150.6920.6190.5900.706 20020.7450.7420.7250.6790.6600.5890.5620.672 20030.7160.7130.6970.6490.6340.5640.5430.645 20040.7000.6930.6770.6290.6150.5450.5280.627 20050.6830.6730.6570.6100.5970.5300.5170.610 20060.6750.6650.6530.6040.5910.5260.5130.604 20070.6770.6680.6590.6070.5950.5310.5180.608 20080.6700.6630.6570.6010.5910.5270.5130.603 20090.6610.6560.6520.5940.5880.5270.5080.598 20100.6600.6560.6530.5930.5880.5300.5080.598 20110.6580.6560.6520.5910.5850.5330.5080.598 20120.6540.6520.6500.5860.5800.5310.5000.593 20130.6610.6590.6580.5940.5850.5340.4930.598 20140.6600.6550.6550.5880.5760.5250.4780.591 20150.6650.6580.6580.5890.5770.5250.4770.593 20160.6720.6620.6620.5890.5750.5210.4670.592 AVG0.6840.6780.6700.6140.6020.5410.5140.615

注：數(shù)據(jù)來源于作者測算。

2.1.2.3 控制變量

全要素生產率變化不僅受技術創(chuàng)新的影響，而且受制度、人力資本、產業(yè)結構、區(qū)域經濟協(xié)調、市場化、對外開放、資源配置效率等多種因素的影響。本文選取了人力資本、外商直接投資、產業(yè)結構3種指標作為整個回歸模型的控制變量。其中，人力資本（rl）用人均受教育年限來表示，具體采用的方法是小學、初中、高中、大專及以上分別按6年、9年、12年、16年處理，乘以該地區(qū)不同學歷人口的比重；外商直接投資（fdi）用各地區(qū)外商直接投資與當年生產總值占比表示；產業(yè)結構（is）用地區(qū)第三產業(yè)產值占當年地區(qū)生產總值的比重表示。本文數(shù)據(jù)均來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》、各省《統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》。描述性統(tǒng)計如表2所示。

表2 描述性統(tǒng)計

指標nmaxminmeansd 全要素生產率（tfp）48010.2860.6830.161 創(chuàng)新體系（cx）4800.0730.000 70.0730.009 外商直接投資（fdi）4800.1470.000 40.0260.022 人力資本（rl）48012.2816.048.4560.999 產業(yè)結構（is）4800.8020.2830.4190.082

2.2 實證結果及分析

2.2.1 回歸結果

技術創(chuàng)新對全要素生產率的面板回歸見表3.

本文進行了豪斯曼檢驗后采取固定效應模型進行面板回歸。結果顯示，在未引入技術創(chuàng)新指標時，外商直接投資和人力資本與全要素生產率分別在5%和1%顯著性水平下呈負相關效應，而產業(yè)結構在1%顯著性水平下與全要素生產率呈正相關效應，此時，調整后的2為0.163.當引入技術創(chuàng)新指標時，控制變量對全要素生產率的影響并沒有發(fā)生明顯的變化，此時調整后的2為0.176.此處，2值變大且相關控制變量的符號、大小、顯著性水平并沒有顯著變化，這說明技術創(chuàng)新指標的引入改善了原有的模型。其中技術創(chuàng)新水平與全要素生產率在1%顯著性水平下正相關。技術創(chuàng)新指標對全要素生產率呈顯著的正向影響，且技術創(chuàng)新水平若提高1個單位，地區(qū)全要素生產率將提高1.068個單位。

表3 技術創(chuàng)新對全要素生產率的面板回歸

模型模型1模型2 解釋變量tfptfp cons0.979***（16.56）1.058***（16.09） cx 1.608***（2.68） fdi-0.646**（﹣2.38）﹣0.507*（﹣1.84） rl-0.053***（﹣8.78）﹣0.063***（﹣8.97） is0.414***（4.76）0.368***（4.19） Hausman53.72***（Prob>chi2=0.0000）65.17***（Prob>chi2=0.0000） n480480 調整r20.1630.176 F值28.91***23.77***

注：***，**，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。

2.2.2 穩(wěn)健性檢驗

本文將研究數(shù)據(jù)進行滯后一期處理，然后進行Hausman穩(wěn)健性檢驗，檢驗數(shù)據(jù)見表4.

結果顯示，當我們將數(shù)據(jù)滯后一期處理后，無論是引入技術創(chuàng)新指數(shù)還是不引入技術創(chuàng)新指數(shù)，各控制變量與全要素生產率的關系并沒有發(fā)生明顯的變化。模型3和模型4與模型1和模型2的檢驗結果基本一致。這說明本文選擇的計量模型和實證方法以及最后得到的檢驗結果是可靠的。

3 研究結論

本文基于DEA-CCR模型測算了我國30個省份在2001—2016年期間全要素生產率的情況，并根據(jù)中國創(chuàng)新指數(shù)編撰方法重新設定了技術創(chuàng)新指標用以衡量各地區(qū)技術創(chuàng)新水平，最后對技術創(chuàng)新與全要素生產率之間的關系進行了檢驗。得出如下結論：①各地區(qū)全要素生產率增長普遍為負?？傮w而言，除部分地區(qū)在2001—2016年間實現(xiàn)了全要素生產率較為緩慢的增長，大部分地區(qū)的全要素生產率均是呈不規(guī)則遞減趨勢。②地區(qū)間技術創(chuàng)新水平差異較大。2001—2016年間雖然我國各個省份的技術創(chuàng)新水平的呈增長趨勢，但是我國華北、東北、華東地區(qū)的平均創(chuàng)新指數(shù)均達到了0.01，而華中、華南、西南、西北地區(qū)的平均創(chuàng)新指數(shù)均低于0.01.③技術創(chuàng)新是全要素生產率增長的核心因素。研究發(fā)現(xiàn)，我國技術創(chuàng)新水平較高的區(qū)域（華北、東北、華東）的全要素生產率要高于技術創(chuàng)新水平較低的區(qū)域（華中、華南、西南、西北），且技術創(chuàng)新水平若提高1個單位，地區(qū)全要素生產率將提高1.068個單位。因此，本文認為技術創(chuàng)新是促進各地區(qū)全要素生產率增長的主要動力，提升技術創(chuàng)新能力是我國經濟持續(xù)增長的力量源泉。

表4 滯后一期的穩(wěn)健性檢驗

模型模型3模型4 解釋變量l_tfpl_tfp cons0.918***(14.99)0.974***(14.33) l_cx 1.152***（1.88） l_fdi﹣0.727**（﹣2.58）﹣0.615**（-2.14） l_rl﹣0.056***（﹣9.19）﹣0.062***（-8.87） l_is0.615***（6.19）0.582***（5.78） Hausman50.62***（Prob>chi2=0.0000）60.39***（Prob>chi2=0.0000） n480480 r20.1990.206 F值50.62***27.01***

注：***，**，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。

4 政策建議

結合上述研究結論，本文提出以下3點建議：①應該把創(chuàng)新驅動擺在首要位置，而實行創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的首要任務就是突破技術創(chuàng)新難關、提高技術創(chuàng)新能力及技術創(chuàng)新水平。因此，應該倡導創(chuàng)新文化，強化知識產權保護、運用，培養(yǎng)一大批具有國際水平的戰(zhàn)略科技人才、科技領軍人才、青年科技人才和高水平創(chuàng)新團隊。另外，還需要強化對引進技術的消化吸收，加大技術創(chuàng)新和人才培養(yǎng)力度，夯實和提升技術創(chuàng)新能力。②要瞄準世界科技前沿，強化基礎研究，實現(xiàn)前瞻性基礎研究、引領性原創(chuàng)成果重大突破。加強應用基礎研究，拓展實施國家重大科技項目，突出關鍵共性技術、前沿引領技術、現(xiàn)代工程技術、顛覆性技術創(chuàng)新，為建設科技強國、質量強國、航天強國、網絡強國、交通強國、數(shù)字中國、智慧社會提供有力支撐。③提高科技撥款在財政撥款中的比例，并對科技撥款的實際運用進行監(jiān)管，將科技撥款用在我國技術創(chuàng)新實際工作中去，為我國各地區(qū)營造良好的創(chuàng)新環(huán)境。同時，應該做好科技創(chuàng)新資源的優(yōu)化配置工作，防范科技資源在我國各地區(qū)的錯配問題。

［1］趙明.技術進步對經濟增長貢獻的分析思考［J］.當代財經，1998（8）：13-16.

［2］劉全洲，王瑩.技術進步對我國經濟增長作用的實證分析［J］.當代經濟科學，1999（4）：40-45.

［3］岳鴻飛，徐穎，周靜.中國工業(yè)綠色全要素生產率及技術創(chuàng)新貢獻測評［J］.上海經濟研究，2018（4）：52-61.

［4］何玉梅，羅巧.環(huán)境規(guī)制、技術創(chuàng)新與工業(yè)全要素生產率——對“強波特假說”的再檢驗［J］.軟科學，2018，32（4）：20-25.

［5］黃智淋，俞培果.近年技術創(chuàng)新對我國經濟增長的影響研究——基于面板數(shù)據(jù)模型分析［J］.科技管理研究，2007（5）：74-77.

［6］陶長琪，齊亞偉.中國全要素生產率的空間差異及其成因分析［J］.數(shù)量經濟技術經濟研究，2010，27（1）：19-32.

［7］馬洪福，郝壽義.要素稟賦異質性、技術進步與全要素生產率增長——基于28個省市數(shù)據(jù)的分析［J］.經濟問題探索，2018（2）：39-48.

［8］林毅夫，劉培林.經濟發(fā)展戰(zhàn)略對勞均資本積累和技術進步的影響——基于中國經驗的實證研究［J］.中國社會科學，2003（4）：18-32，204.

［9］張金勝，韓先鋒，師萍.創(chuàng)新主體對研發(fā)全要素生產率的影響實證研究［J］.科技進步與對策，2011，28（9）：1-4.

［10］CHARNES A，COOPER W W，RHODES E.Measuring theefficiency of decision making units［J］.European journal ofoperational research，1978（6）：429-444.

2095－6835（2018）20－0022－03

F427

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2018.20.022

蘇麗（1993—），女，河南信陽人，經濟學碩士，研究方向為產業(yè)經濟學、國民經濟學。

教育部人文社會科學一般項目“地方政府競爭下區(qū)際產業(yè)轉移和承載系統(tǒng)的空間失配性和矯正機制研究”（編號：13YJC790131）

〔編輯：嚴麗琴〕