中國大中型工業(yè)企業(yè)研發(fā)效率研究——基于行業(yè)間RD溢出的視角

夏良科

（寧波大學(xué) 商學(xué)院，浙江 寧波 315211）

一、引 言

改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)以年均9%以上的速度增長，經(jīng)濟(jì)實(shí)力顯著增強(qiáng)；同時，一些發(fā)展中的問題也凸顯出來。中國經(jīng)濟(jì)“粗放式”發(fā)展特征依舊明顯：宏觀層面上，增長主要由投資驅(qū)動，并由此引發(fā)了經(jīng)濟(jì)中的一系列不平衡；微觀層面上，許多公司財務(wù)業(yè)績差，效率低，缺乏技術(shù)革新（鄭京海等，2008）［1］?！爸袊圃臁币琅f處于產(chǎn)業(yè)鏈低端，附加值不高；企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力較低，競爭力不強(qiáng)依舊飽受詬病。當(dāng)前，人民幣升值、國內(nèi)生產(chǎn)資料價格上漲等因素大大削弱了中國企業(yè)的國際競爭力，如何增強(qiáng)企業(yè)競爭力，提升整個經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的效率，保持經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展是當(dāng)前中國面臨的一個迫切難題。

事實(shí)上，中國自20 世紀(jì)90年代提出“科教興國”戰(zhàn)略以來，RD投入和人力資本積累都有了長足的增長。中國科技部的數(shù)據(jù)顯示：RD 投入和人力資本積累均有大幅進(jìn)步，2010年我國RD 總經(jīng)費(fèi)為1043.2 億美元，規(guī)模僅次于美國和日本成為全球RD 總經(jīng)費(fèi)第三大國；我國RD 人員總量占世界總量的23.6%，2008 之后連續(xù)位居世界第一。經(jīng)驗(yàn)研究表明，全要素生產(chǎn)率的增長可以解釋中國1978-1995年間經(jīng)濟(jì)增長的30%～58%；而1992-2004年間只能解釋經(jīng)濟(jì)增長的27%，遠(yuǎn)小于對日本和德國的類似估計值（分別是50%和58%）（World Bank，1997［2］；吳延瑞，2008［3］）。那么，為什么中國全要素生產(chǎn)率水平依舊不高，經(jīng)濟(jì)增長中全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)反而有所下降呢？RD和人力資本影響生產(chǎn)率的機(jī)制是什么，中國研發(fā)投入的效率究竟如何？

當(dāng)前大量的文獻(xiàn)從國家、地區(qū)或產(chǎn)業(yè)等多個視角分析研發(fā)投入與生產(chǎn)率提高的關(guān)系，但是，對該問題的研究不僅存在結(jié)論上的分歧；更重要的是，缺乏對于RD和人力資本積累影響生產(chǎn)率機(jī)制的研究。首先，大部分實(shí)證研究都支持RD 投資是TFP 增長的決定因素（Congress of the U.S.，2005）［4］；但是，有的對于發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體的研究則認(rèn)為RD對TFP的作用不顯著甚至為負(fù)（Nadiri and Kim，1996）［5］。其次，忽視了RD溢出效應(yīng)影響TFP變化的作用機(jī)制。韓穎等（2010）基于我國歷年投入產(chǎn)出表對7個產(chǎn)業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)各產(chǎn)業(yè)的溢出效應(yīng)在不斷的變小，各產(chǎn)業(yè)的溢出效應(yīng)在不斷發(fā)生變化，決定于產(chǎn)業(yè)的特性［6］。尤建新等（2011）區(qū)分了政府和企業(yè)RD投入的溢出效應(yīng)，并認(rèn)為政府資助R＆D 溢出效應(yīng)對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響顯著為正；但是產(chǎn)業(yè)間企業(yè)R＆D 投入溢出效應(yīng)表現(xiàn)為弱的技術(shù)負(fù)外部性［7］。第三，既有研究更多關(guān)注人力資本在增強(qiáng)技術(shù)開發(fā)能力和吸收、應(yīng)用現(xiàn)有技術(shù)方面對于TFP的影響，很少研究人力資本在提升RD效率方面的作用，而研究人力資本影響RD溢出效應(yīng)的文獻(xiàn)則更少。

二、模型設(shè)置和分析方法

（一）模型設(shè)置

假設(shè)行業(yè)i 在時期t 的總產(chǎn)出Yit由技術(shù)進(jìn)步函數(shù)Ait（·）和生產(chǎn)函數(shù)Fit（·）組成。技術(shù)進(jìn)步Ait（·）由人力資本積累（Hit）、RD 投入（Rit）和RD 溢出（SRit）所決定；生產(chǎn)函數(shù)由資本（Kit）、勞動（Lit）以及中間投入（Mit）決定。進(jìn)一步假設(shè)兩個函數(shù)均為柯布-道格拉斯函數(shù)形式：

其中，Xit，n表示投入變量，n=1，2，3 分別對應(yīng)資本K，勞動L和中間品M三種要素。定義TFP為：

對（2）式兩邊取自然對數(shù)：

我們將RD溢出變量SRit分為前、后兩個方向，其中前向RD溢出（SRU）衡量上游企業(yè)RD變化通過向下游企業(yè)提供中間品而對下游企業(yè)技術(shù)進(jìn)步的影響；后向RD 溢出（SRD）則衡量下游企業(yè)RD 增加對于上游中間品供應(yīng)企業(yè)TFP的影響。此外，人力資本積累不僅影響行業(yè)自身RD的效率，同時還可能提升行業(yè)的吸收能力，間接增強(qiáng)行業(yè)間的RD 溢出效應(yīng)。為此，將人力資本與RD 投資以及RD 溢出效應(yīng)的交互作用納入統(tǒng)一的分析框架，最終的估計模型為：

β1、 β2 、 β3 、 β4 和β5 分別表示相應(yīng)變量的TFP 彈性；αi和λt和分別表示行業(yè)和時間效應(yīng)，εit～I(xiàn)ID（0，Ω）是隨機(jī)擾動項(xiàng)。Xp是人力資本積累和RD、RD 溢出的交互項(xiàng)，包括為避免多重共線性，在回歸方程中每次只加入一個交互項(xiàng)。

（二） Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

本文采用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法的曼奎斯特（Malmquist） 生產(chǎn)率指數(shù)對TFP 進(jìn)行測算和分解?；舅枷胧?，基于各個有效單元數(shù)據(jù)，利用線性規(guī)劃技術(shù)構(gòu)造出一個前沿生產(chǎn)面。在投入不變的情況下，各個單元的實(shí)際產(chǎn)出與前沿生產(chǎn)面之間的距離的大小即表示各單元生產(chǎn)效率的高低。具體地，在規(guī)模報酬不變，要素強(qiáng)可處置條件下，基于投入的技術(shù)前沿定義為：

z 表示每一個橫截面觀察值的權(quán)重，可以將每一個觀測單元基于投入的Farrell技術(shù)效率表示為：

這個兩個指數(shù)分別測度了從時期t 到t+1 技術(shù)效率變化的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。生產(chǎn)率的變化可以表示為：

式（8）中，Malmquist 指數(shù)分解成為了效率變化指數(shù)（EC）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TC）。其中，Mi、EC和TC大于、等于、小于1 分別表示TFP、技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步改善、沒有變化和退化。

三、數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計描述

（一） 數(shù)據(jù)處理

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文分析基于中國大中型工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)；所有原始數(shù)據(jù)均來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計年鑒》。

1.Malmquist指數(shù)及分解

假定單一產(chǎn)出（實(shí)際工業(yè)總產(chǎn)值）的生產(chǎn)來自三種投入：資本（實(shí)際固定資產(chǎn)存量）、勞動（年末從業(yè)人員總數(shù)）以及中間投入（實(shí)際工業(yè)總產(chǎn)值和實(shí)際工業(yè)增加值之差）。實(shí)際工業(yè)總產(chǎn)值和實(shí)際工業(yè)增加值分別用各年各行業(yè)的工業(yè)品出廠價格指數(shù)（1999=1）對名義值進(jìn)行平減；為計算實(shí)際固定資產(chǎn)存量，我們首先參照李小平、朱鐘棣（2005）［8］建議的方法，得出各行業(yè)歷年的固定資產(chǎn)價格指數(shù)，然后利用永續(xù)盤存法獲得各行業(yè)實(shí)際的固定資產(chǎn)存量：

2.RD存量

為綜合考察RD的效率，本文將各行業(yè)歷年新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)、技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)、技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)、消化吸收經(jīng)費(fèi)和購買國內(nèi)技術(shù)經(jīng)費(fèi)等五項(xiàng)之和作為行業(yè)RD總量，并且利用上面得到的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)平減得到實(shí)際RD變量，參照Young （1995）［9］的方法，利用分析區(qū)間之前5年投資的年均增長率代表整個投資的增長，則RD投資存量為：

其中，η 是折舊率，參考現(xiàn)有的研究，并考慮到中國作為發(fā)展中國家的現(xiàn)實(shí)，這里取10%；gj表示行業(yè)j在1996-2000年五年間RD投資的平均增長率；是經(jīng)過平減的1996年RD的投資額；表示行業(yè)j第t0年RD投資存量；和則分別表示行業(yè)j第t年的RD存量和RD流量。

3.兩類RD溢出

其中，j代表向行業(yè)i提供中間品的上游行業(yè)；Ωji 表示行業(yè)j的產(chǎn)品作為中間投入在行業(yè)i所購買的所有中間投入中所占的比重，由最新的2007年中國投入-產(chǎn)出表計算得出；Rjt是行業(yè)j第t年的RD存量。按照投入產(chǎn)出表的分類，本文將《中國統(tǒng)計年鑒》中大中型工業(yè)企業(yè)涵蓋的39個子行業(yè)合并為21個。

其中，Ωik為行業(yè)i的產(chǎn)品作為行業(yè)k的中間產(chǎn)品在行業(yè)k 的所有中間投入中的比重，Rkt是行業(yè)k 第t年的RD 存量。式（13）的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義很明顯，即下游產(chǎn)業(yè)的研發(fā)投入越強(qiáng)，和（或）上下游產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)越緊密，則下游產(chǎn)業(yè)的RD對上游產(chǎn)業(yè)的溢出效應(yīng)越強(qiáng)。

4.人力資本積累

現(xiàn)有類似研究中，國外學(xué)者通常使用員工平均的受教育年限來表示人力資本積累的程度，年限越多，則認(rèn)為人力資本積累也越多。然而，在行業(yè)層面上，我們無法獲得中國各個行業(yè)員工準(zhǔn)確的受教育年限數(shù)據(jù)。為此，我們轉(zhuǎn)而利用行業(yè)中科技活動人員的占比來代替，這一比重越高，則人力資本積累越多。

（二）Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解

圖1 顯示，2000-2010年全國大中型工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長0.4個百分點(diǎn)；其中技術(shù)進(jìn)步年均提高4個百分點(diǎn)，技術(shù)效率則每年下降了近3.4%。

圖1 M almquist指數(shù)及技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率年均變化

這個結(jié)果證實(shí)了之前很多研究對中國工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高主要有賴于技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)效率的貢獻(xiàn)很小，甚至為負(fù)的判斷。同樣借助非參數(shù)方法，國內(nèi)學(xué)者李小平、朱鐘棣（2006）［10］發(fā)現(xiàn)1999-2003年中國工業(yè)行業(yè)TFP年均增長10%，其中技術(shù)效率年均下降5%，技術(shù)進(jìn)步則年均增長了18%。涂正革、肖耿（2006）［11］對1996-2002年中國大中型工業(yè)企業(yè)的研究也得到了類似的結(jié)論，即雖然TFP年均提升15.9%，但主要源于技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)，技術(shù)效率反而下降了4%。

圖1還表明技術(shù)進(jìn)步加速和技術(shù)效率的惡化均始于2002年。原因之一，由于中國改革開放的進(jìn)一步深入，尤其是中國加入WTO之后，本土企業(yè)面臨國內(nèi)、外市場更大的競爭。為了在競爭中占領(lǐng)先機(jī)，企業(yè)更多地傾向于技術(shù)超越，表現(xiàn)在重金購買先進(jìn)技術(shù)的費(fèi)用迅速增加；而對現(xiàn)有技術(shù)的改進(jìn)和吸收重視不夠，經(jīng)費(fèi)投入不足；另一方面，行業(yè)“領(lǐng)先企業(yè)”技術(shù)越先進(jìn)，行業(yè)內(nèi)企業(yè)之間的技術(shù)差距就越大，則整個工業(yè)行業(yè)技術(shù)效率越低。近年來受全球經(jīng)濟(jì)下滑的影響，生產(chǎn)效率持續(xù)下降，進(jìn)一步導(dǎo)致整體全要素生產(chǎn)率逐漸下降。

四、模型結(jié)果分析

為提高面板數(shù)據(jù)模型分析的準(zhǔn)確性，本文同時考慮了截面和時間兩個方向的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)，將基礎(chǔ)模型設(shè)為截面方向?yàn)殡S機(jī)效應(yīng)，時間方向?yàn)楣潭ㄐ?yīng)，利用多余固定效應(yīng)似然比檢驗(yàn)（LR）和Hausman 檢驗(yàn)來確定。如果Huasman 檢驗(yàn)顯著拒絕了原假設(shè)則表明截面方面為固定效用模型；而如果LR 檢驗(yàn)顯著，則表明時間方向適用固定效應(yīng)模型。另外，我們還利用Levin，Lin，Chu檢驗(yàn)和Fisher–PP檢驗(yàn)對回歸殘差進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)是否存在虛假回歸的情況。

表1結(jié)果是以Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)作為被解釋變量，經(jīng)過回歸分析得到。首先，四個模型中LLC和PP-Fisher檢驗(yàn)均顯著拒絕了原假設(shè)，表明模型設(shè)置合理，不存在虛假回歸；而Hausman 檢驗(yàn)與LR 統(tǒng)計量的顯著性表明，截面方向?yàn)殡S機(jī)效應(yīng)；時間方向?yàn)楣潭ㄐ?yīng)。

從結(jié)果來看，4個模型中自身RD存量的系數(shù)均顯著為正，而后向RD 溢出的系數(shù)則顯著為負(fù)，前向RD 溢出效應(yīng)不顯著。這表明中國大中型工業(yè)企業(yè)TFP的提高主要有賴于自身RD 的投入，后向RD 溢出反而抑制了行業(yè)TFP 增長。模型（1）的結(jié)果顯示，自身RD 的TFP 彈性為0.12，這要高于Jungsoo Park （2005）［12］對OECD 國家和3個東亞國家的研究結(jié)果（4.7%～5.7%），也高于M. o’ Mahony et al（2009）［13］對美國、英國、日本、法國和德國等5個發(fā)達(dá)國家的結(jié)論（3.6%）。模型2 的結(jié)果表明，RD 對TFP 增長的作用主要來自人力資本與RD的交互作用，如果控制了人力資本對RD 的作用，自身RD 的TFP 彈性只有0.02。人力資本顯著提高了自身RD投資的效率，但是，在提高行業(yè)的吸收能力，促進(jìn)行業(yè)間溢出效應(yīng)的作用卻不明顯，模型中表現(xiàn)為其與前向和后向RD溢出的交互作用系數(shù)均不顯著。同時，雖然在基礎(chǔ)模型中人力資本的系數(shù)不顯著；但是，在控制了人力資本和行業(yè)自身RD的交互作用后，人力資本對于TFP增長的作用顯著為負(fù)。

此外，模型3

顯示，在控制了人力資本和后向RD溢出的交互作用之后，后向RD溢出效應(yīng)對于TFP增長的作用雖然為負(fù)，但已經(jīng)沒有顯著性。

表2以效率變化指數(shù)EC作為被解釋變量，對模型的檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)模型1、3 截面和時間方向皆為固定效應(yīng)模型；而模型2、4截面方向適于固定效應(yīng)模型，時間方向則應(yīng)利用隨機(jī)效應(yīng)模型；面板單位根檢驗(yàn)的結(jié)果表明不存在虛假回歸。

表2顯示，促進(jìn)效率變化的因素與促進(jìn)TFP提高的因素不同，行業(yè)自身RD投入明顯地抑制了技術(shù)效率的改進(jìn)；來自下游行業(yè)RD 的溢出效應(yīng)對于技術(shù)效率的提升具有重要作用。同時，模型2和3的結(jié)果都顯示，在控制了人力資本與行業(yè)自身RD或者與后向RD溢出的交互項(xiàng)后，人力資本對于TFP的作用也顯著為負(fù)。這表明，人力資本更多的是通過提升RD的效率或是對RD溢出的吸收能力來提升行業(yè)的技術(shù)效率；但是，人力資本自身對于技術(shù)效率反而具有抑制作用。這表明，技術(shù)研發(fā)實(shí)力越強(qiáng)的企業(yè)，也即RD投入與人力資本積累越多，更多的關(guān)注于技術(shù)超越，傾向于開發(fā)、引進(jìn)新、尖技術(shù)，而對于當(dāng)前技術(shù)的改進(jìn)和吸收重視不足。

表2 RD溢出對效率提升的影響：被解釋變量ln（EC）（2000-2010年）

在控制了與人力資本的交互作用之后，后向RD溢出的TFP彈性為-0.49?？赡艿慕忉屖巧嫌纹髽I(yè)更多追求創(chuàng)新性技術(shù)（表現(xiàn)為技術(shù)進(jìn)步提高和技術(shù)效率下降），導(dǎo)致對于中間投入的標(biāo)準(zhǔn)提高；上游企業(yè)技術(shù)越先進(jìn)，下游企業(yè)與所需標(biāo)準(zhǔn)的差距越大。如果下游企業(yè)滿足不了要求，上游企業(yè)就會尋求其他途徑，比如進(jìn)口來獲得中間投入，從而使下游企業(yè)TFP 下降。相反，前向RD 溢出效應(yīng)有助于技術(shù)效率的提高，原因是下游中間投入品由上游企業(yè)確定，下游企業(yè)效率的提高并不一定要求上游企業(yè)技術(shù)邊界上移，更多的只是促使其提高投入品的使用效率。

表3是以技術(shù)進(jìn)步TC為被解釋變量得到的結(jié)果。從中可以看出，除了模型4，其余3個模型的LR 統(tǒng)計量和Hausman檢驗(yàn)均拒絕了原假設(shè)，故截面和時間方向均為固定效應(yīng)模型更為適合；模型4 則應(yīng)該采用截面方向?yàn)殡S機(jī)效應(yīng)，時間方向?yàn)楣潭ㄐ?yīng)的模型；面板單位根檢驗(yàn)的結(jié)果表明不存在虛假回歸，回歸結(jié)果是可信的。

表3 RD溢出對技術(shù)進(jìn)步的影響：被解釋變量ln（TC）（2000-2010年）

結(jié)果顯示，自身RD投入，尤其是人力資本積累是促進(jìn)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步最重要的因素，而前向和后向RD溢出效應(yīng)均不利于技術(shù)進(jìn)步。同時，交互項(xiàng)的系數(shù)表明人力資本積累對于本行業(yè)RD 的效率作用不明顯，卻顯著地阻礙了行業(yè)間RD的溢出，不論這種溢出來自上游還是下游產(chǎn)業(yè)。由于我們定義的RD是技術(shù)引進(jìn)、購買和吸收以及開發(fā)新產(chǎn)品等費(fèi)用之和，而Malmquist 指數(shù)的分解中技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TC）在圖形上表現(xiàn)為前沿生產(chǎn)函數(shù)在時期t到t+1之間的移動，其經(jīng)濟(jì)含義是保持生產(chǎn)要素投入數(shù)量和結(jié)構(gòu)不變，僅僅因技術(shù)改進(jìn)導(dǎo)致產(chǎn)出增加。與技術(shù)效率下降的原因相反，研發(fā)實(shí)力越強(qiáng)的企業(yè)越傾向于技術(shù)超越，即引進(jìn)或開發(fā)新、尖技術(shù)，這就表現(xiàn)為技術(shù)前沿上移，即技術(shù)進(jìn)步。我們注意到，近年來大部分行業(yè)開發(fā)新產(chǎn)品經(jīng)費(fèi)的比重逐漸增加，比如通訊設(shè)備、儀器儀表等行業(yè)2007年用于開發(fā)新產(chǎn)品的經(jīng)費(fèi)占當(dāng)年RD總投入的60%以上；開發(fā)新產(chǎn)品、新技術(shù)力度加大以及人力資本積累的提升產(chǎn)生更多的新技術(shù)和新工藝，從而使技術(shù)進(jìn)步顯著提高。

五、主要結(jié)論及政策涵義

本文利用面板數(shù)據(jù)模型分析了1999-2010年中國大中型工業(yè)企業(yè)的21行業(yè)中研發(fā)投入對TFP的影響，從多個方面深化了對RD、人力資本與TFP增長關(guān)系的認(rèn)識：

首先，本文證實(shí)RD投入是中國工業(yè)TFP增長的決定因素。RD顯著地促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步，但同時也是導(dǎo)致中國大中型工業(yè)企業(yè)技術(shù)效率持續(xù)惡化的重要原因。其次，行業(yè)間的RD 溢出對于全要素生產(chǎn)率具有重要影響，后向RD 溢出不利于TFP 增長，而前向RD 溢出是提升技術(shù)效率重要因素；但是，前向和后向的RD 溢出均不利于技術(shù)進(jìn)步。第三，本文沒有發(fā)現(xiàn)人力資本積累作為TFP 增長引擎的證據(jù)；相反，我們發(fā)現(xiàn)，如果控制了RD投資與人力資本變量的交互作用，人力資本積累增加甚至抑制了TFP提升，其中的重要原因在于人力資本積累雖然顯著地促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步（TC），同時卻不利于技術(shù)效率的提升。第四，人力資本具有“同化器”的作用。人力資本不僅促進(jìn)自身RD 投資對于TFP增長和技術(shù)效率提升的貢獻(xiàn)，同時還有助于后向RD溢出對于技術(shù)效率提高的作用；但是，卻抑制了前向和后向RD溢出促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。

本文還揭示出制約我國RD效率提升的另一重要原因是當(dāng)前中國大中型工業(yè)企業(yè)中存在的“趕超”思想：為了在市場競爭中占得先機(jī)，企業(yè)更多地傾向于技術(shù)超越，購買和開發(fā)新、尖技術(shù)，以期迅速達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先地位；但是，對已有技術(shù)的消化、吸收卻沒有充分重視，普遍投入不足。實(shí)際上，不僅是大中型工業(yè)企業(yè)，鄭京海等（2005）［14］對中國省級層面的研究，周立群、夏良科（2010）對天津?yàn)I海新區(qū)各工業(yè)行業(yè)的研究都得到了類似的結(jié)論［15］。本文的結(jié)果顯示，RD投入和人力資本積累越多，技術(shù)進(jìn)步越大；同時技術(shù)效率下降也越多。造成這種狀況的原因一方面是由于隨著中國全球化的逐漸深化，國內(nèi)企業(yè)面臨的競爭日趨劇烈，導(dǎo)致企業(yè)期望通過加大技術(shù)投入取得行業(yè)領(lǐng)先地位；此外，當(dāng)前政策對于開發(fā)新產(chǎn)品，申請專利等比較重視，給予資金支持或政策優(yōu)惠。但是，企業(yè)加強(qiáng)對自身技術(shù)的吸收卻很難度量，很難獲得政府實(shí)質(zhì)性的支持，這也是導(dǎo)致企業(yè)傾向技術(shù)開發(fā)創(chuàng)新的因素。

［1］鄭京海，胡鞍鋼，Arne Bigsten.中國的經(jīng)濟(jì)增長能否持續(xù)？——一個生產(chǎn)率視角［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2008，7（3）：777-808.

［2］World Bank. China 2020：Development Challenges in the New Century［R］.Washington D C：The World Bank，1997.

［3］吳延瑞.產(chǎn)率對中國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)：新的估計［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2008，7（3）：827-842.

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［5］Nadiri，Kim. RD，Production Structure and Productivity Growth：A Comparison of the US，Japanese，and Korean Manufacturing Sectors［R］.NBER Working Paper 5506，1996.

［6］韓穎.我國7個產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)間RD溢出效應(yīng)縱向比較分析［J］.科學(xué)學(xué)研究，2010（4）：542-548.

［7］尤建新，陳震，邵魯寧.產(chǎn)業(yè)間RD溢出對創(chuàng)新產(chǎn)出的動態(tài)效應(yīng)研究——基于上海市大中型工業(yè)企業(yè)的實(shí)證研究［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2011（4）：53-57.

［8］李小平，朱鐘棣.中國工業(yè)行業(yè)全要素生產(chǎn)率的測算——基于工業(yè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)分析［J］.管理世界，2005（4）：56-64.

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［10］李小平，朱鐘棣.國際貿(mào)易、RD 溢出和生產(chǎn)率增長［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2006（2）：31-43.

［11］涂正革，肖耿.中國工業(yè)增長模式的轉(zhuǎn)變——大中型企業(yè)勞動生產(chǎn)率的非參數(shù)生產(chǎn)前沿動態(tài)分析［J］.管理世界，2006（10）：57-67.

［12］Jungsoo Park. International and intersectional RD spillovers in the OECD and East Economies［J］.Economic Inquiry，2004，42（4）：39-57.

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［14］鄭京海，胡鞍鋼.中國改革時期省際生產(chǎn)率增長變化的實(shí)證分析（1979—2001）［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2005（2）：263-96.

［15］周立群，夏良科.天津?yàn)I海新區(qū)的技術(shù)進(jìn)步、效率提升與全要素生產(chǎn)率增長——基于Malmquist指數(shù)的測度［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2010（11）：101-109.