R＆D資本化背景下制造業(yè)分行業(yè)全要素生產(chǎn)率再分析

文春艷

摘要：制造業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要支撐，新常態(tài)時(shí)期，大力提升全要素生產(chǎn)率是中國(guó)向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變的重要抓手。本文在R&D資本化背景下分析了中國(guó)制造業(yè)規(guī)模以上和規(guī)模以上國(guó)有控股行業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解項(xiàng)的變動(dòng)，同時(shí)分析了R&D資本化對(duì)全要素生產(chǎn)率及產(chǎn)出的影響作用。研究發(fā)現(xiàn)：（1）規(guī)模以上國(guó)有控股行業(yè)全要素生產(chǎn)率增速比規(guī)模以上行業(yè)更快，且主要源于技術(shù)效率的促進(jìn)作用。從分解項(xiàng)看，R&D資本化對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用大于對(duì)技術(shù)效率的促進(jìn)作用。（2）規(guī)模以上行業(yè)和規(guī)模以上國(guó)有控股行業(yè)R&D資本化投入和全要素生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)相反關(guān)系，后者還未能實(shí)現(xiàn)R&D資本化對(duì)全要素生產(chǎn)率的正向推動(dòng)作用。（3）R&D資本化投入能有效促進(jìn)產(chǎn)出增長(zhǎng)，然而投入產(chǎn)出效率仍較低，傳統(tǒng)物質(zhì)資本、勞動(dòng)仍然是促進(jìn)產(chǎn)出增長(zhǎng)的主要因素。

關(guān)鍵詞：全要素生產(chǎn)率;R&D資本化;制造業(yè);所有制;技術(shù)創(chuàng)新;技術(shù)效率;投入產(chǎn)出

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：100228482019（06）008612

全要素生產(chǎn)率（TFP）是衡量企業(yè)、產(chǎn)業(yè)和國(guó)家經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的效率范式。改革開放以來，我國(guó)制造業(yè)快速發(fā)展，特別是1995—2010年期間，我國(guó)制造業(yè)規(guī)?？焖贁U(kuò)張，2010年首次超過美國(guó)，成為全球制造業(yè)第一大國(guó)。然而，我國(guó)制造業(yè)體量和規(guī)模大增的同時(shí)，質(zhì)量和效益并沒有得到同步提升，“大而不強(qiáng)”一直是我國(guó)制造業(yè)的標(biāo)簽。隨著資源約束趨強(qiáng)，傳統(tǒng)制造業(yè)陷入增長(zhǎng)瓶頸期，亟需進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和升級(jí)。根據(jù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，大力提升全要素生產(chǎn)率，是制造業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要抓手。

資本投入是進(jìn)行效率范式分析的關(guān)鍵變量之一。2009年，聯(lián)合國(guó)正式發(fā)布《國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系2008》（SNA2008）①，在1993版國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系的基礎(chǔ)上，明確指出將R&D支出納入資產(chǎn)計(jì)算的范疇。2017年，中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局正式發(fā)布《中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系（2016）》（CSNA2016），在立足中國(guó)實(shí)際國(guó)情的基礎(chǔ)上，接軌國(guó)際國(guó)民核算體系，其中在資本核算部分也明確提出將R&D投入進(jìn)行資本化核算，計(jì)入固定資本范圍。

一方面，將R&D資本化可以完善國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算體系，接軌國(guó)際標(biāo)準(zhǔn);另一方面，將R&D投入流量轉(zhuǎn)化為存量，便于研究其和生產(chǎn)率以及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的關(guān)系。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的統(tǒng)計(jì)公報(bào)②，2017年我國(guó)R&D經(jīng)費(fèi)投入總量為17606.1億元，同比增長(zhǎng)12.3%，投入強(qiáng)度為2.11%，已經(jīng)達(dá)到發(fā)達(dá)國(guó)家中等R&D投入強(qiáng)度水平。其中，規(guī)模以上制造業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)投入為11624.7億元，占全國(guó)R&D投入的66.03%。然而，盡管制造業(yè)R&D投入占全國(guó)R&D投入比例較高，但是投入強(qiáng)度僅為1.14%，是全國(guó)R&D平均投入強(qiáng)度的54.02%，創(chuàng)新投入產(chǎn)出優(yōu)勢(shì)并不明顯。按照國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，我國(guó)創(chuàng)新能力仍處于中等偏下行列。

根據(jù)索洛余值的定義，全要素生產(chǎn)率是扣除物質(zhì)資本和勞動(dòng)投入后，其余因素對(duì)產(chǎn)出增長(zhǎng)的綜合貢獻(xiàn)。資本邊界擴(kuò)延之后，生產(chǎn)函數(shù)的設(shè)定中，資本不僅包括傳統(tǒng)的物質(zhì)資本，還應(yīng)包括R&D資本。王華[1]指出，將R&D支出納入固定資本范疇后，不僅影響GDP的測(cè)算結(jié)果，也會(huì)對(duì)要素生產(chǎn)率以及全要素生產(chǎn)率的測(cè)算過程及結(jié)果產(chǎn)生影響。此外，我國(guó)制造業(yè)市場(chǎng)還面臨多種所有制共存的復(fù)雜環(huán)境，不同所有制行業(yè)面臨的市場(chǎng)環(huán)境、政策支持、融資渠道、開放程度等都存在一定的差異性，因此對(duì)制造業(yè)分行業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分析時(shí)，需要考察不同所有制行業(yè)的差異性，從而有利于相關(guān)政策的制定，有利于政府和社會(huì)針對(duì)性地營(yíng)造適合其發(fā)展的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

本文基于SNA2008和CSNA2016的理論框架，首先對(duì)我國(guó)制造業(yè)分行業(yè)R&D投入水平進(jìn)行資本化處理，以明晰制造業(yè)各行業(yè)的創(chuàng)新投入水平。隨后，在資本邊界擴(kuò)延條件下，對(duì)制造業(yè)規(guī)模以上（以下簡(jiǎn)稱“規(guī)上”）和規(guī)模以上國(guó)有控股（以下簡(jiǎn)稱“規(guī)上國(guó)控”）各行業(yè)全要素生產(chǎn)率水平進(jìn)行重新測(cè)算及分解，一方面確定影響生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要變量，另一方面確定R&D資本投入對(duì)技術(shù)變化和技術(shù)效率的影響。最后，由于R&D反映創(chuàng)新投入，分析其對(duì)全要素生產(chǎn)率及產(chǎn)出的影響程度，不僅能夠明確現(xiàn)階段制造業(yè)創(chuàng)新投入效率，也能夠?yàn)橐亟Y(jié)構(gòu)優(yōu)化的方向提供支撐。

本文研究的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。其一，豐富了行業(yè)層面全要素生產(chǎn)率的研究。傳統(tǒng)對(duì)全要素生產(chǎn)率的分析主要基于勞動(dòng)和物質(zhì)資本投入，近年來，眾多經(jīng)濟(jì)學(xué)者開始從無形資本的視角解釋經(jīng)濟(jì)和生產(chǎn)率增長(zhǎng)的原因，特別是R&D投入越來越受到各國(guó)的重視，例如中美貿(mào)易摩擦的焦點(diǎn)即聚焦于技術(shù)創(chuàng)新和知識(shí)產(chǎn)權(quán)層面。本文基于R&D資本化方法，將R&D經(jīng)費(fèi)投入進(jìn)行資本化記入固定資本作為生產(chǎn)函數(shù)投入變量，能夠更加深入地分析我國(guó)制造業(yè)發(fā)展過程中由于R&D投入帶來的效率提升。其二，本文在R&D資本化背景下，對(duì)不同所有制企業(yè)的R&D效率進(jìn)行了分析，對(duì)現(xiàn)階段深化國(guó)有企業(yè)改革，提升國(guó)有企業(yè)生產(chǎn)率有一定的政策意義。

一、文獻(xiàn)回顧

（一）全要素生產(chǎn)率

已有諸多文獻(xiàn)對(duì)全要素生產(chǎn)率的測(cè)度和分解方法進(jìn)行了研究，例如基于增長(zhǎng)核算框架的索洛余值法、非參數(shù)DEA法以及參數(shù)方法SFA等。由于不同數(shù)據(jù)層面樣本特征存在差異性，因此不同方法存在適用性問題。田友春等[2]對(duì)選擇全要素生產(chǎn)率測(cè)算方法的理論框架進(jìn)行了梳理。他們指出，對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算方法選擇時(shí)，需要符合數(shù)據(jù)本身的特征，當(dāng)研究層面為宏觀分行業(yè)層面的面板數(shù)據(jù)樣本時(shí)，DEA是更為適用的計(jì)算方法。DEA方法也根據(jù)計(jì)算指數(shù)的不同，包括不同的類型，例如基于Malmquist指數(shù)、Trnqvist指數(shù)、Luenberger指數(shù)、Hicks?Moorsteen指數(shù)、Fre?Primont指數(shù)等的DEA方法等[3]。

已有文獻(xiàn)研究表明，我國(guó)并不具備全要素生產(chǎn)率相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)。楠玉等[4]經(jīng)過測(cè)算發(fā)現(xiàn)，2008—2015年我國(guó)全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)份額僅為16.11%。通過對(duì)比西方發(fā)達(dá)國(guó)家、東亞發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體以及拉美等陷入中等收入陷阱國(guó)家全要素增長(zhǎng)率的發(fā)展趨勢(shì)，他們指出持續(xù)提升我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量，必須要致力于全要素生產(chǎn)率的提升。茹少峰等[5]提出效率變革是我國(guó)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的核心，而效率變革的核心則是全要素生產(chǎn)率的不斷提升。余泳澤[6]也給出了省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證證據(jù)，認(rèn)為全要素生產(chǎn)率還未發(fā)揮推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的全部能量。

按照索洛余值的經(jīng)典解釋，全要素生產(chǎn)率是除物質(zhì)資本存量和勞動(dòng)投入之外，促進(jìn)產(chǎn)出增長(zhǎng)的要素綜合體，但具體內(nèi)涵具有模糊性。對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解，可以探索促進(jìn)增長(zhǎng)的源泉。Fare等[7]的研究最具代表性。他們將全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率兩部分，其中技術(shù)進(jìn)步反映創(chuàng)新效應(yīng)，技術(shù)效率反映追趕效應(yīng)。經(jīng)過測(cè)算，他們指出美國(guó)作為世界發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，技術(shù)創(chuàng)新是其全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要源泉，而日本作為追趕型經(jīng)濟(jì)，技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)幾乎持平。同為亞洲經(jīng)濟(jì)體，日本以往快速發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)，能夠?qū)ξ覈?guó)經(jīng)濟(jì)突破新常態(tài)有所啟迪。

學(xué)者們從不同研究層面對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行分析分解。從國(guó)家層面，趙玉林等[8]分析了中美兩國(guó)制造業(yè)發(fā)展質(zhì)量的差異，發(fā)現(xiàn)2000—2014年中國(guó)制造業(yè)總體全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率高于美國(guó)，存在追趕效應(yīng)，但金融危機(jī)后下降形勢(shì)嚴(yán)峻，追趕效應(yīng)減弱，中國(guó)全要素生產(chǎn)率不僅仍與美國(guó)存在較大差距，且金融危機(jī)之后差距有不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)。Hsieh等[9]研究發(fā)現(xiàn)，如果消除勞動(dòng)和資本投入的資源錯(cuò)配，中國(guó)和印度的全要素生產(chǎn)率能夠分別提升30%～50%和40%～60%。從區(qū)域?qū)用?，余泳澤[6]對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解后發(fā)現(xiàn)，在要素投入異質(zhì)性情況下，中國(guó)各省份全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要源于技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效應(yīng)，而技術(shù)效率的貢獻(xiàn)不明顯。常遠(yuǎn)等[10]從技術(shù)偏向進(jìn)步視角，發(fā)現(xiàn)自改革開放以來，我國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要源于要素配置，技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用有限。從行業(yè)層面，鄭江淮等[11]從全要素生產(chǎn)率視角對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)進(jìn)行了理論和實(shí)證分析，指出長(zhǎng)三角地區(qū)已經(jīng)呈現(xiàn)出“二元結(jié)構(gòu)”，即部分行業(yè)表現(xiàn)為技術(shù)進(jìn)步不顯著但是技術(shù)效率高，部分行業(yè)卻表現(xiàn)為技術(shù)進(jìn)步水平高但技術(shù)效率水平低。

根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，全要素生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率低于50%時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為主要依賴勞動(dòng)、資本等傳統(tǒng)要素的粗放型增長(zhǎng)模式，貢獻(xiàn)率超過50%時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式開始向集約型轉(zhuǎn)變。眾多學(xué)者從不同視角分析了全要素生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)及產(chǎn)出增長(zhǎng)的影響。Yalnkaya等[12]發(fā)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)強(qiáng)度明顯高于發(fā)展中國(guó)家。黃燕萍[13]通過對(duì)我國(guó)省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，認(rèn)為提升全要素生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用明顯優(yōu)于提升物質(zhì)資本的投入。陳琦[14]通過測(cè)算發(fā)現(xiàn)，1991—2012年全要素生產(chǎn)率對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率僅為45.9%，表明中國(guó)長(zhǎng)期以來粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式明顯。段敏芳等[15]實(shí)證發(fā)現(xiàn)我國(guó)區(qū)域全要素生產(chǎn)率存在差異性，且西部地區(qū)在技術(shù)進(jìn)步和效率提升方面增長(zhǎng)潛力較大，因此能夠通過東部配套產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移實(shí)現(xiàn)西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，實(shí)現(xiàn)資源和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

提高全要素生產(chǎn)率是供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的根本性目標(biāo)，是推動(dòng)我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，由“中國(guó)制造”向“中國(guó)創(chuàng)造”的核心，更是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展的源泉?？傮w來看，我國(guó)全要素生產(chǎn)率水平仍較低，且主要是技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素生產(chǎn)率起促進(jìn)作用，追趕效應(yīng)不明顯。和日本追趕型經(jīng)濟(jì)相比，我國(guó)“干中學(xué)”效應(yīng)較弱，這一方面源于勞動(dòng)力技能弱、人力資本水平低，另一方面也反映出我國(guó)長(zhǎng)期依賴技術(shù)引進(jìn)，而本國(guó)人才、設(shè)備等配套設(shè)施不足，無法實(shí)現(xiàn)技術(shù)引進(jìn)和本土科技設(shè)備、人才的高效融合。我國(guó)已步入經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新常態(tài)，且制造業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)上并不具有領(lǐng)先技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，遭遇增長(zhǎng)瓶頸期，而提高全要素生產(chǎn)率是提高要素利用率的技術(shù)性前提，因此需要大力提升全要素生產(chǎn)率，促進(jìn)我國(guó)由制造大國(guó)到制造強(qiáng)國(guó)、創(chuàng)造強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變。

（二）R&D資本化

SNA2008正式提出在國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算中將無形資產(chǎn)有形化。其中，R&D資本化是指R&D支出不再作為中間消耗處理，而是計(jì)入資本形成范疇[16]，對(duì)傳統(tǒng)資本邊界做了擴(kuò)延。R&D資本化面臨的首要問題是測(cè)算問題。根據(jù)楊林濤等[1718]的研究，目前對(duì)R&D資本存量的估計(jì)方法主要有三種：Raymond方法、Griliches方法以及Brain方法

記t時(shí)期R&D資本存量為Rt，R&D資本投入額為Et，R&D資本折舊率為δ，則三種主流R&D資本化的計(jì)算公式分別如下：

Raymond方法：Rt=Et+（1-δ）Rt-1;

Griliches方法：Rt=Et-1+（1-δ）Rt-1;

Brain方法：Rt=（1-12δ）Et+（1-δ）Rt-1。

。上述三種方法都是基于測(cè)算物質(zhì)資本存量的永續(xù)盤存法，根據(jù)R&D投入的特征，對(duì)基期和折舊率形式進(jìn)行不同形式的設(shè)定?，F(xiàn)階段關(guān)于R&D資本化的實(shí)證研究主要是圍繞上述三種方法展開的，基礎(chǔ)操作是選擇合適的變量反映R&D支出水平。王俊等[1920]將R&D經(jīng)費(fèi)減去勞務(wù)費(fèi)后剩余的部分作為行業(yè)R&D支出水平。項(xiàng)本武[21]采用科技活動(dòng)內(nèi)部支出估算我國(guó)工業(yè)行業(yè)的R&D資本存量。王孟欣等[2224]采用R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出數(shù)據(jù)，測(cè)算了中國(guó)高技術(shù)行業(yè)的R&D資本存量。王亞菲等[25]指出，應(yīng)該用R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)中的資產(chǎn)性支出額，而非直接采用R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出作為工業(yè)行業(yè)層面R&D投入的替代變量，因?yàn)楹笳邥?huì)高估R&D資本存量。

進(jìn)行R&D資本化測(cè)算，一方面是適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)的變化，另一方面是為了提高國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算的準(zhǔn)確性。國(guó)內(nèi)學(xué)者基于R&D資本化的理論框架，對(duì)以往R&D資本化的水平進(jìn)行了估算。劉建翠等[20]測(cè)算了中國(guó)1978—2012年的R&D資本存量，結(jié)果顯示R&D資本存量占GDP的比重呈現(xiàn)先下降后上升的“U”形特征。江永宏等[26]則指出我國(guó)R&D資本存量占GDP的比重并非呈現(xiàn)“U”形特征，而是“N”形特征。行業(yè)層面，由于制造業(yè)行業(yè)眾多，行業(yè)異質(zhì)性明顯，測(cè)算過程更加細(xì)致。王俊[19]首先采用知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)法，對(duì)制造業(yè)分行業(yè)的R&D資本折舊率進(jìn)行了估計(jì)，隨后采用永續(xù)盤存法測(cè)算R&D資本存量，結(jié)果表明R&D投入強(qiáng)度越高的行業(yè)，測(cè)算出的R&D資本化水平越高。這一結(jié)論在孟凡鵬等[23]分析我國(guó)大中型制造行業(yè)時(shí)，也進(jìn)一步得到證實(shí)。孟凡鵬等[23]指出，2001—2010年我國(guó)28個(gè)大中型制造行業(yè)的R&D資本存量都以較快的速度增長(zhǎng)，其增速分布在9.8%～47.3%之間，表明制造業(yè)越來越重視科研創(chuàng)新對(duì)長(zhǎng)期持續(xù)性發(fā)展的重要性。

R&D投入能否有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和全要素生產(chǎn)率提升，是學(xué)術(shù)界仍在不斷研究的熱點(diǎn)問題。實(shí)證研究中，王華[1]分析了國(guó)家層面R&D資本投入和全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的關(guān)系，指出兩者之間呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。行業(yè)層面，柳劍平等[27]從全球視角出發(fā)，將R&D資本存量分為本國(guó)本行業(yè)、本國(guó)其他行業(yè)、外國(guó)本行業(yè)和外國(guó)其他行業(yè)四類，指出除了外國(guó)其他行業(yè)R&D資本化投入對(duì)生產(chǎn)率是負(fù)向作用外，其他類型的R&D資本存量對(duì)促進(jìn)我國(guó)行業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)有積極的作用。而在分析市場(chǎng)化程度較高的英國(guó)各產(chǎn)業(yè)部門時(shí)，Goodridge等[28]指出R&D資本化對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的促進(jìn)作用很小。

R&D資本化投入和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之間關(guān)系的分析中，項(xiàng)本武[21]對(duì)我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)R&D資本存量進(jìn)行了測(cè)算，表明R&D資本存量對(duì)產(chǎn)出的要素彈性系數(shù)仍較低。王孟欣[22]按照國(guó)有產(chǎn)權(quán)的比重，將工業(yè)行業(yè)劃分為國(guó)有產(chǎn)權(quán)較重和國(guó)有產(chǎn)權(quán)較輕的兩類行業(yè)，分析各自R&D資本存量和產(chǎn)出增長(zhǎng)之間的關(guān)系。結(jié)果表明，兩類行業(yè)的R&D資本的產(chǎn)出彈性系數(shù)皆為正，而國(guó)有產(chǎn)權(quán)較重的行業(yè)彈性系數(shù)更高。胡亞茹等[24]對(duì)我國(guó)高技術(shù)行業(yè)進(jìn)行分析，指出R&D資本對(duì)全要素生產(chǎn)率同時(shí)存在滲透效應(yīng)和替代效應(yīng)，特別是在新常態(tài)時(shí)期，R&D資本對(duì)全要素生產(chǎn)率的結(jié)構(gòu)促進(jìn)效應(yīng)仍較弱。Chun等[29]通過分析已有文獻(xiàn)對(duì)熊彼特創(chuàng)造性破壞過程的研究歷程，指出經(jīng)濟(jì)發(fā)展和開放程度越高、私有產(chǎn)權(quán)制度保障越好，創(chuàng)造性破壞過程越經(jīng)常發(fā)生。Corrado等[30]在研究中發(fā)現(xiàn)投資于R&D等知識(shí)型無形資產(chǎn)，能夠通過提高勞動(dòng)者技能形成全要素生產(chǎn)率外溢效應(yīng)。在Corrado等[30]研究的基礎(chǔ)上，Borgo等[31]通過測(cè)算發(fā)現(xiàn)，R&D資本盡管占無形資本的11%，但是僅僅貢獻(xiàn)了投入要素0.03%的增長(zhǎng)并且造成了0.03%的全要素生產(chǎn)率降低。

長(zhǎng)期以來，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論致力于解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉以及增長(zhǎng)的差異問題，但是創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用迄今沒有明確的理論體系。R&D資本化的逐漸實(shí)現(xiàn)，能夠?yàn)榻忉尳?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、生產(chǎn)率變化提供新的視角。由于我國(guó)行業(yè)數(shù)據(jù)的有限性，以上對(duì)行業(yè)層面全要素生產(chǎn)率特別是R&D資本化的分析中，較少直接涉及行業(yè)所有制的問題。Boitani等[32]分析了歐洲公共交通領(lǐng)域的全要素生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)幾乎全部國(guó)營(yíng)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率都低于私營(yíng)企業(yè)，并且優(yōu)質(zhì)的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制能夠顯著提高全要素生產(chǎn)率。我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展階段，國(guó)有企業(yè)及國(guó)有控股企業(yè)在行政和資源方面的優(yōu)勢(shì)是造成制造業(yè)產(chǎn)能過剩、資源流動(dòng)障礙的重要原因之一。例如，葛晶等[33]指出，行政壟斷直接造成行業(yè)間人力資本錯(cuò)配的59.65%。焦翠紅等[34]指出政府對(duì)企業(yè)R&D補(bǔ)貼在超過一定臨界值時(shí)，企業(yè)會(huì)通過創(chuàng)新項(xiàng)目釋放虛假信號(hào)進(jìn)行尋租，反而抑制了全要素生產(chǎn)率的提升。制造業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)，是我國(guó)實(shí)現(xiàn)高速增長(zhǎng)向高質(zhì)量增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵組成部分，在新常態(tài)階段的深度結(jié)構(gòu)調(diào)整期，國(guó)有控股企業(yè)的改革仍然十分受關(guān)注。因此，本文在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，試圖在R&D資本化背景下分析制造業(yè)行業(yè)全要素生產(chǎn)率以及R&D資本化投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。

二、理論模型設(shè)定和數(shù)據(jù)整理

（一）生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定

將生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，即C?D生產(chǎn)函數(shù)。經(jīng)典C?D生產(chǎn)函數(shù)投入要素中僅包括物質(zhì)資本存量和勞動(dòng)投入變量，即

Y=Af（L，K）=ALαLKαK（1）

其中，A表示?？怂怪行约夹g(shù)進(jìn)步參數(shù)，在增長(zhǎng)核算方法定義下，A代表全要素生產(chǎn)率。L為勞動(dòng)投入要素，K表示物質(zhì)資本存量投入，αL和αK分別表示勞動(dòng)和物質(zhì)資本的彈性系數(shù)。企業(yè)在規(guī)模報(bào)酬不變條件下進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng)。

SNA2008對(duì)資本邊界進(jìn)行了擴(kuò)延，將R&D投入水平計(jì)入固定資本范疇。而式（1）中僅包括物質(zhì)資本投入，因此需要對(duì)生產(chǎn)函數(shù)的資本投入項(xiàng)進(jìn)行修正，即資本投入不僅包括傳統(tǒng)的物質(zhì)資本投入，還應(yīng)包含R&D資本化投入。即將生產(chǎn)函數(shù)修正為

Y=Af（L，K，R）=ALαLKαKRαR（2）

其中，R表示基于SNA2008資本化思想處理的R&D資本化投入，投入要素上標(biāo)分別表示各自的彈性系數(shù)。式（2）表示，產(chǎn)出受到勞動(dòng)投入、物質(zhì)資本投入、R&D資本化投入以及技術(shù)項(xiàng)的綜合影響。

（二）全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率測(cè)度及分解

索洛基于增長(zhǎng)核算方法，將除了資本和勞動(dòng)投入要素之外，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起促進(jìn)作用的要素統(tǒng)稱為全要素生產(chǎn)率，但未對(duì)其內(nèi)因進(jìn)行解釋。Fare等[7]基于DEA?Malmquist方法對(duì)經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織17個(gè)國(guó)家的生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)度，并將生產(chǎn)率變動(dòng)分解為技術(shù)進(jìn)步和效率變化兩個(gè)部分，其中技術(shù)進(jìn)步項(xiàng)用于反映經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中技術(shù)創(chuàng)新的部分，效率變化項(xiàng)用于反映技術(shù)追趕效應(yīng)（見圖1）。

因此，本文首先基于DEA?Malmquist方法[13]，對(duì)制造業(yè)分行業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)度，并對(duì)組成全要素生產(chǎn)率的主要部分，即技術(shù)進(jìn)步和效率變化兩部分的變化進(jìn)行分析。

（三）R&D資本化投入與生產(chǎn)率關(guān)系

首先，對(duì)式（2）兩邊分別取對(duì)數(shù)，其中μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)：

lnY=a0+αLlnL+αKlnK+αRlnR+μ（3）

式（3）移項(xiàng)得

lnY-αLlnL-αKlnK=a0+αRlnR+μ（4）

根據(jù)式（1），傳統(tǒng)索洛余值TFP0為

TFP0=A=YLαLKαK（5）

對(duì)式（5）兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)，其中ν為隨機(jī)誤差項(xiàng)：

lnTFP0=lnY-αLlnL-αKlnK+ν（6）

將式（6）帶入式（5）中得

lnTFP0=a0+αRlnR+η（7）

其中，η=μ+ν為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（四）數(shù)據(jù)來源與整理

本文選取制造業(yè)分行業(yè)（選取28個(gè)兩位數(shù)行業(yè)）層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括規(guī)上行業(yè)和規(guī)上國(guó)控行業(yè)兩個(gè)范疇，樣本時(shí)間跨度為2005—2015年。所有制改革是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中長(zhǎng)期受到關(guān)注的問題。改革開放以來，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)體制逐漸由政府主導(dǎo)型向市場(chǎng)主導(dǎo)型轉(zhuǎn)變，在經(jīng)濟(jì)調(diào)結(jié)構(gòu)、促改革不斷深入的過程中，國(guó)有企業(yè)如何改革、如何放權(quán)、如何提高市場(chǎng)效率，長(zhǎng)期備受關(guān)注。因此，本文同時(shí)選取制造業(yè)規(guī)上分行業(yè)以及規(guī)上國(guó)控分行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。由于科技發(fā)展與研究類數(shù)據(jù)的部分可得性，私營(yíng)工業(yè)行業(yè)和外商投資工業(yè)行業(yè)的科技統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)較少，因此本文不予考慮。在實(shí)證分析中，統(tǒng)一將基期定為2005年。

工業(yè)增加值（Y）：來自歷年《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。2008年以來，《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》未再公布工業(yè)增加值的數(shù)據(jù)。因此，根據(jù)統(tǒng)計(jì)局公布的分行業(yè)工業(yè)增加值增速數(shù)據(jù)，對(duì)2008—2015年的行業(yè)增加值數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，并用分行業(yè)工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。

物質(zhì)資本存量（K）：采用永續(xù)盤存法估計(jì)制造業(yè)分行業(yè)的物質(zhì)資本存量，即Kit=Iit+（1-δit）Kit-1，其中，借鑒陳詩(shī)一[35]的研究，考慮行業(yè)異質(zhì)性的存在，折舊率采用可變折舊率，即δit

陳詩(shī)一[35]折舊率計(jì)算公式：折舊率t=累計(jì)折舊t-累計(jì)折舊t-1固定資產(chǎn)原值t-1。

。用固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減，得到可比價(jià)物質(zhì)資本存量。

勞動(dòng)投入（L）：數(shù)據(jù)來源于歷年《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》，分行業(yè)平均用工人數(shù)。

R&D資本化投入（R）：本文借鑒王亞菲等[25]測(cè)算制造業(yè)大中型分行業(yè)R&D資本化的測(cè)算方法，對(duì)規(guī)上和規(guī)上國(guó)控行業(yè)的R&D資本存量進(jìn)行測(cè)算

參考王亞菲等[25]，R&D投入=R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出R&D資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)-資本性支出固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)+固定資本消耗;

Rit=（1-δ）Ri（t-1）+（1-12δ）Iit，其中第一個(gè)公式用于計(jì)算R&D投入水平，第二個(gè)公式計(jì)算R&D資本存量。

，所需變量主要來源于歷年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和《工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》，主要變量包括R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、資本性支出、固定資產(chǎn)構(gòu)建費(fèi)、科技活動(dòng)內(nèi)部支出等。此外，《工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》2005—2010年公布數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)口徑為大中型企業(yè)，為保持一致性，根據(jù)2008年經(jīng)濟(jì)普查年鑒公布的規(guī)上行業(yè)數(shù)據(jù)和大中型工業(yè)行業(yè)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建調(diào)整系數(shù)，將2005—2010年相應(yīng)指標(biāo)調(diào)整為規(guī)上口徑。

三、實(shí)證分析

隨著十八大創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的提出和十九大高質(zhì)量發(fā)展范式的提出，國(guó)家和企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到科技創(chuàng)新投入對(duì)經(jīng)濟(jì)和企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要性。本文參照王亞菲等[25]的方法，測(cè)算了制造業(yè)分行業(yè)R&D資本化投入。結(jié)果顯示，截至2015年，規(guī)上和規(guī)上國(guó)控28個(gè)制造業(yè)行業(yè)R&D資本化投入水平分別達(dá)到9488.703億元和2795.118億元，年均增速31.7%和32.8%，表明我國(guó)制造業(yè)R&D投入正在步入快車道?；诖?，本文對(duì)全要素生產(chǎn)率以及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的效率進(jìn)行測(cè)算分析。

（一）分行業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率測(cè)算及分解

根據(jù)DEA?Malmquist方法，本文分別計(jì)算規(guī)上和規(guī)上國(guó)控行業(yè)測(cè)度的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率并進(jìn)行分解

限于篇幅，這里只呈現(xiàn)了行業(yè)和年度均值數(shù)據(jù)。。其中，作為參照基準(zhǔn)，表1是根據(jù)傳統(tǒng)方法（即生產(chǎn)函數(shù)不包含R&D資本投入）計(jì)算的結(jié)果，表2是生產(chǎn)函數(shù)納入R&D資本投入變量后全要素生產(chǎn)率計(jì)算及其分解的結(jié)果。

表1給出了生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定中不考慮R&D資本化投入時(shí)各行業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)測(cè)算及其分解結(jié)果。首先，從整體上看，全要素生產(chǎn)率變動(dòng)及其分解結(jié)果表1比表2高。這也從側(cè)面反映出，在生產(chǎn)函數(shù)中遺漏R&D資本投入，全要素生產(chǎn)率會(huì)被高估。為了更直觀地觀察R&D資本投入對(duì)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)測(cè)度結(jié)果的影響，表3分別將表1和表2最后一行均值結(jié)果匯總，并進(jìn)行比較分析。

將R&D資本化投入變量納入分析框架的分析結(jié)果顯示（見表2），規(guī)上國(guó)控行業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)為1.015，高于規(guī)上行業(yè)的均值0.9671，表明規(guī)上國(guó)控行業(yè)在提升全要素生產(chǎn)率方面相對(duì)更有效率。從行業(yè)整體均值看，規(guī)上行業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)小于1，且主要是由于技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)的結(jié)果，而規(guī)上國(guó)控行業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)及其分解項(xiàng)都大于1，且技術(shù)效率項(xiàng)的貢獻(xiàn)大于技術(shù)變動(dòng)的貢獻(xiàn)。從我國(guó)制造業(yè)發(fā)展歷程看，為了振興經(jīng)濟(jì)，從農(nóng)業(yè)國(guó)家轉(zhuǎn)向工業(yè)國(guó)家，改革開放以來，國(guó)有控股企業(yè)引進(jìn)了大量國(guó)外成熟的技術(shù)設(shè)備。結(jié)合中國(guó)當(dāng)時(shí)豐厚的人口紅利，國(guó)有控股企業(yè)的“干中學(xué)”效應(yīng)得到顯著提升，也通過技術(shù)外溢效應(yīng)促進(jìn)本土科研創(chuàng)新的提升，技術(shù)效率占優(yōu)勢(shì)。而民營(yíng)企業(yè)和外商企業(yè)，技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)更加顯著，原因在于民營(yíng)企業(yè)面臨的市場(chǎng)門檻更高，企業(yè)更加注重通過研發(fā)投入和科技創(chuàng)新提升競(jìng)爭(zhēng)力。例如民營(yíng)企業(yè)華為2017年研發(fā)創(chuàng)新投入占總收入的14.9%，同時(shí)憑借技術(shù)優(yōu)勢(shì)順利在全球市場(chǎng)進(jìn)行品牌擴(kuò)張。而外商投資企業(yè)，往往帶著豐厚的資金和高技術(shù)設(shè)備進(jìn)入國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，相比國(guó)內(nèi)企業(yè)，其經(jīng)驗(yàn)更加豐富，設(shè)備和資金優(yōu)勢(shì)明顯，技術(shù)創(chuàng)新效率更高。

從表2中28個(gè)細(xì)分行業(yè)的結(jié)果看，2005—2015年規(guī)上行業(yè)中僅有5個(gè)行業(yè)的全要素生產(chǎn)率變動(dòng)大于等于1，而規(guī)上國(guó)控行業(yè)有18個(gè)。從分解項(xiàng)看，規(guī)上行業(yè)技術(shù)變化基本呈現(xiàn)食品加工、服裝業(yè)、家具制造等輕工業(yè)為主的部門低于醫(yī)藥制造、專用設(shè)備制造、電器機(jī)械制造業(yè)等重工業(yè)為主的行業(yè)，表明重工業(yè)部門的技術(shù)創(chuàng)新投入和技術(shù)轉(zhuǎn)化效率較高。技術(shù)效率方面，除了化纖制造、塑料制造、有色金屬加工等行業(yè)變動(dòng)率超過1之外，其他行業(yè)的技術(shù)追趕效應(yīng)較弱。針對(duì)規(guī)上國(guó)控行業(yè)，多數(shù)行業(yè)的技術(shù)效率和技術(shù)變化水平都大于1，然而經(jīng)過比較也發(fā)現(xiàn)，針對(duì)食品制造、紡織業(yè)、醫(yī)藥制造、化纖制造等行業(yè)，盡管其分解項(xiàng)都大于1，但明顯技術(shù)效率變化值大于技術(shù)變化項(xiàng)，表明在提升全要素生產(chǎn)率方面，國(guó)有控股主要行業(yè)仍是追趕效應(yīng)為主、技術(shù)創(chuàng)新為輔的狀態(tài)。這也可能由于追趕效應(yīng)主要源于“干中學(xué)”效應(yīng)和技術(shù)改造效應(yīng)，是在引進(jìn)先進(jìn)設(shè)備的基礎(chǔ)上消化吸收，而技術(shù)創(chuàng)新不僅投入大、耗時(shí)長(zhǎng)，且充滿不確定性。

綜上所述，規(guī)上各行業(yè)平均全要素生產(chǎn)率變動(dòng)水平較低，多數(shù)重工業(yè)行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)起主要促進(jìn)作用。同時(shí)，技術(shù)效率水平反映出行業(yè)的追趕效應(yīng)不明顯。與此相反，規(guī)上國(guó)控行業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)水平較高，且技術(shù)追趕效應(yīng)優(yōu)于技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。根據(jù)日本追趕型經(jīng)濟(jì)發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)，后發(fā)經(jīng)濟(jì)追趕過程中，技術(shù)效率和技術(shù)變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用相當(dāng)，而根據(jù)對(duì)表2的分析，制造業(yè)規(guī)上國(guó)控行業(yè)還需要進(jìn)一步加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新的投入研發(fā)力度。十八大報(bào)告正式提出了國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)政策，國(guó)有控股企業(yè)作為首要改革的對(duì)象，應(yīng)更加重視自主核心技術(shù)的研發(fā)，擺脫核心技術(shù)的高度對(duì)外依賴性，發(fā)揮在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的引領(lǐng)示范效應(yīng)。

從表3的結(jié)果可以看出，不包含R&D資本投入時(shí)，規(guī)上和規(guī)上國(guó)控行業(yè)的全要素生產(chǎn)率變動(dòng)分別被高估了3.5%和2.3%。從分解項(xiàng)看，技術(shù)變化平均被高估的程度大于技術(shù)效率。這表明R&D投入對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用明顯高于對(duì)技術(shù)效率的促進(jìn)作用，這一效果對(duì)規(guī)上國(guó)控行業(yè)更加明顯。因此，增加行業(yè)R&投入水平，能夠通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的提升最終促進(jìn)生產(chǎn)率的提高。

具體到各個(gè)行業(yè)，可以看出R&D資本投入對(duì)規(guī)上農(nóng)副食品加工、印刷業(yè)、服裝業(yè)等輕工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用明顯。輕工業(yè)屬于民間資本進(jìn)入門檻較低的行業(yè)，市場(chǎng)化程度也相對(duì)更高，因此企業(yè)積極進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新，提升核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，就能夠有效提升生產(chǎn)率水平。隨著制造業(yè)結(jié)構(gòu)深度調(diào)整，以及勞動(dòng)成本和原材料價(jià)格的不斷上升，輕工業(yè)能夠成功轉(zhuǎn)型到高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵就是不斷提升研發(fā)投入，保持可持續(xù)性競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

（二）R&D資本化投入和全要素生產(chǎn)率的關(guān)系分析

從理論認(rèn)知上，R&D投入的目的是提升研發(fā)創(chuàng)新水平。新技術(shù)能夠提高要素利用率甚至改變生產(chǎn)方式，從而促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。根據(jù)前文的分析，不考慮R&D資本投入時(shí)，會(huì)高估行業(yè)全要素生產(chǎn)率水平。因此，下面具體分析制造業(yè)R&D投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響程度。

這里基于式（1）—（7）進(jìn)行分析。由于本文樣本時(shí)間跨度較短（2005—2015年，共11年），為保證結(jié)果的

有效性，借鑒柳劍平等[27]的做法，首先對(duì)整體行業(yè)進(jìn)行估計(jì)，在規(guī)模報(bào)酬不變條件下，獲得物質(zhì)資本存量K和勞動(dòng)投入變量L取對(duì)數(shù)后的估計(jì)參數(shù)，對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，作為估算索洛余值的系數(shù)參數(shù)值。此外，將被解釋變量的一階滯后項(xiàng)引入模型，分析其動(dòng)態(tài)效應(yīng)。最后，采用穩(wěn)健最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表4。

根據(jù)表4的結(jié)果，首先，R&D資本化投入對(duì)全要素生產(chǎn)率影響效應(yīng)顯著。但規(guī)上和規(guī)上國(guó)控行業(yè)R&D資本化投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響作用相反。其中，規(guī)上行業(yè)R&D資本化投入對(duì)全要素生產(chǎn)率是正向促進(jìn)作用，而規(guī)上國(guó)控行業(yè)二者之間則呈現(xiàn)顯著的負(fù)向關(guān)系。結(jié)合表1和表2的結(jié)果，規(guī)上國(guó)控行業(yè)的全要素生產(chǎn)率變動(dòng)普遍高于規(guī)上行業(yè)，且主要來自于技術(shù)效率項(xiàng)的貢獻(xiàn)，而R&D資本化投入主要是通過提高技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)水平，提升全要素生產(chǎn)率增速。因此，規(guī)上國(guó)控行業(yè)需要在提升效率的基礎(chǔ)上大力加強(qiáng)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的投入力度，提高技術(shù)創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)率的效率。

根據(jù)《工業(yè)企業(yè)科技活動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)，2015年制造業(yè)國(guó)有及國(guó)有控股企業(yè)引進(jìn)技術(shù)經(jīng)費(fèi)支出1849184萬元，購(gòu)買境內(nèi)技術(shù)經(jīng)費(fèi)支出863659萬元，前者是后者的2.14倍，而同期制造業(yè)內(nèi)資企業(yè)技術(shù)引進(jìn)和國(guó)內(nèi)技術(shù)引進(jìn)的金額分別為1779292萬元和1787294萬元，兩者份額基本持平。這表明國(guó)有及國(guó)有控股企業(yè)的對(duì)外技術(shù)依賴性仍然很強(qiáng)，而民營(yíng)內(nèi)資企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)相對(duì)優(yōu)于國(guó)有及國(guó)有控股企業(yè)。因此，在市場(chǎng)化改革進(jìn)程中，需要進(jìn)一步樹立競(jìng)爭(zhēng)中立的規(guī)則，給民營(yíng)內(nèi)資企業(yè)以充分的支持，發(fā)揮其激發(fā)市場(chǎng)創(chuàng)新活力的能力。而對(duì)國(guó)有控股企業(yè)，如何在引進(jìn)技術(shù)的基礎(chǔ)上再創(chuàng)新，以及如何提高自有技術(shù)創(chuàng)新能力，是在深度調(diào)整階段需要面臨的重要命題。在未來發(fā)展中，國(guó)有企業(yè)需要國(guó)內(nèi)科研和生產(chǎn)具備堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，針對(duì)性地引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)技術(shù)，加快引進(jìn)技術(shù)和國(guó)內(nèi)科研力量的深度融合。

規(guī)上行業(yè)R&D投入對(duì)全要素生產(chǎn)率則是積極的促進(jìn)作用。對(duì)比規(guī)上國(guó)控行業(yè)情況，同時(shí)包含多種所有制的規(guī)上行業(yè)，技術(shù)創(chuàng)新效率更高，反映出競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制在經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)化中的重要作用。然而，盡管規(guī)上行業(yè)R&D資本化對(duì)全要素生產(chǎn)率是正向促進(jìn)作用，但是彈性系數(shù)僅為0.05，表明我國(guó)R&D投入效率仍較低。

最后，規(guī)上和規(guī)上國(guó)控行業(yè)滯后項(xiàng)都不顯著，即不具備顯著的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。一方面，說明我國(guó)制造業(yè)技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備較弱，無法以過去的信息促進(jìn)當(dāng)期技術(shù)的變革;另一方面，在當(dāng)今知識(shí)信息時(shí)代，技術(shù)和信息的更迭速度不斷加快，企業(yè)必須不斷地汲取新技術(shù)新知識(shí)，才能保持可持續(xù)性競(jìng)爭(zhēng)力。

（三）R&D資本化投入和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長(zhǎng)

下面從要素彈性系數(shù)估計(jì)視角，分析我國(guó)制造業(yè)要素結(jié)構(gòu)變化和投入產(chǎn)出效率。由于本文樣本選取區(qū)間較短，經(jīng)檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)存在異方差性，因此采用消除異方差的面板穩(wěn)健最小二乘法對(duì)式（2）進(jìn)行估計(jì)，得到各投入要素的彈性系數(shù)估計(jì)值，結(jié)果見表5。

從表5可以看到，規(guī)上和規(guī)上國(guó)控行業(yè)要素配置結(jié)構(gòu)都已演變成物質(zhì)資本為主、勞動(dòng)投入次之、R&D資本投入最少的格局。這表明隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷深入，我國(guó)制造業(yè)要素結(jié)構(gòu)已經(jīng)由勞動(dòng)主導(dǎo)型向資本主導(dǎo)型轉(zhuǎn)變。兩類行業(yè)物質(zhì)資本彈性系數(shù)基本一致，都約為0.590，即增加1單位物質(zhì)資本投入，產(chǎn)出約增加0.6個(gè)單位。

從彈性系數(shù)看，規(guī)上行業(yè)的勞動(dòng)彈性系數(shù)為0.338，明顯高于規(guī)上國(guó)控行業(yè)的0.225。民營(yíng)企業(yè)是我國(guó)吸納勞動(dòng)力的重要場(chǎng)所，且民營(yíng)企業(yè)的融資能力相對(duì)較弱，對(duì)勞動(dòng)要素的依賴性更強(qiáng)，特別是紡織業(yè)、服裝業(yè)、文體用品制造等輕工行業(yè)。例如東部沿海地區(qū)，改革開放繁榮了一批服裝、紡織、電子加工等制造業(yè)工廠，吸納了大量的勞動(dòng)人口，借助人口紅利優(yōu)勢(shì)，東部制造業(yè)得到快速發(fā)展。盡管規(guī)上和規(guī)上國(guó)控行業(yè)物質(zhì)資本彈性系數(shù)相近，但R&D資本彈性系數(shù)呈現(xiàn)明顯差距。現(xiàn)階段，國(guó)有企業(yè)改革正處于深水期，改革的重點(diǎn)也從管企業(yè)逐步轉(zhuǎn)移到管資本，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)調(diào)整，不僅意味著提升物質(zhì)資本的利用率，更強(qiáng)調(diào)優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)布局，增加更多R&D等高質(zhì)量資本的投入。

項(xiàng)本武[21]指出，產(chǎn)業(yè)層面R&D投入彈性的平均國(guó)際水平在0～0.50之間。從表5結(jié)果看，2005—2015年我國(guó)制造業(yè)規(guī)上行業(yè)R&D投入彈性系數(shù)為0.094，規(guī)上國(guó)控行業(yè)為0.137，前者R&D投入產(chǎn)出效率僅是后者的68.61%。一方面，我國(guó)制造業(yè)層面R&D投入彈性系數(shù)和國(guó)際平均水平相比仍較低，需進(jìn)一步提高R&D投入強(qiáng)度，要素分配結(jié)構(gòu)需要向更高級(jí)形態(tài)的技術(shù)和知識(shí)主導(dǎo)型生產(chǎn)模式推進(jìn)。另一方面，從不同所有制行業(yè)看，民營(yíng)及外商投資行業(yè)，R&D投入產(chǎn)出效率還有很大的提升空間。民營(yíng)經(jīng)濟(jì)是我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，也是推動(dòng)創(chuàng)新性社會(huì)發(fā)展的重要載體。因此，在高質(zhì)量發(fā)展階段，不僅要繼續(xù)加強(qiáng)國(guó)有控股企業(yè)的R&D投入產(chǎn)出效率，還需要進(jìn)一步釋放民營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新活力。為此，十九大報(bào)告和2019年的兩會(huì)報(bào)告都進(jìn)一步提出降低民營(yíng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)壓力的措施，通過降低企業(yè)稅率、下調(diào)貸款利率，幫助民營(yíng)企業(yè)釋放來自營(yíng)運(yùn)成本不斷上升的壓力，同時(shí)加快市場(chǎng)金融改革，幫助以往融資門檻高的企業(yè)有能力、有財(cái)力進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新，為制造業(yè)優(yōu)化調(diào)整要素資源結(jié)構(gòu)，向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)軌做好準(zhǔn)備。

四、結(jié)論與啟示

本文在R&D資本化背景下，重新測(cè)度了制造業(yè)規(guī)上行業(yè)和規(guī)上國(guó)控行業(yè)全要素生產(chǎn)率水平，以及R&D資本化投入對(duì)全要素生產(chǎn)率以及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的影響。根據(jù)分析結(jié)果，得出以下結(jié)論：

（1）規(guī)上國(guó)控行業(yè)全要素生產(chǎn)率增速快于規(guī)上行業(yè)，且主要是來自技術(shù)效率的促進(jìn)作用。從全要素生產(chǎn)率的分解項(xiàng)看，R&D資本化投入能顯著提升技術(shù)變化水平，而對(duì)技術(shù)效率的促進(jìn)作用略低。

（2）規(guī)上行業(yè)和規(guī)上國(guó)控行業(yè)R&D資本化投入和全要素生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)相反關(guān)系。其中，規(guī)上行業(yè)R&D資本化投入對(duì)提高全要素生產(chǎn)率有積極的促進(jìn)作用，而規(guī)上國(guó)控行業(yè)兩者之間則呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（3）規(guī)上和規(guī)上國(guó)控行業(yè)的要素結(jié)構(gòu)差異化明顯。首先，相對(duì)國(guó)際平均水平，我國(guó)制造業(yè)R&D資本化投入的產(chǎn)出彈性系數(shù)仍然很低，分別為0.094和0.137，對(duì)產(chǎn)出的促進(jìn)作用顯著低于物質(zhì)資本存量和勞動(dòng)等傳統(tǒng)投入要素。其次，物質(zhì)資本存量已經(jīng)超過勞動(dòng)投入成為促進(jìn)產(chǎn)出增長(zhǎng)的主要因素，我國(guó)制造業(yè)已經(jīng)由勞動(dòng)主導(dǎo)型生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變?yōu)橘Y本主導(dǎo)型生產(chǎn)模式。

基于上述結(jié)論，制造業(yè)在向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)型升級(jí)的過程中，在全要素生產(chǎn)率方面，應(yīng)發(fā)揮國(guó)有控股行業(yè)的優(yōu)勢(shì)和引領(lǐng)性作用，進(jìn)一步優(yōu)化資本配置結(jié)構(gòu)，發(fā)揮科技創(chuàng)新等無形資本的重要性，帶動(dòng)市場(chǎng)創(chuàng)新活力。同時(shí)，也要進(jìn)一步加強(qiáng)國(guó)有企業(yè)的放權(quán)改革，強(qiáng)化競(jìng)爭(zhēng)中立原則的意識(shí)，讓市場(chǎng)參與經(jīng)濟(jì)資源的分配，促使R&D資本化對(duì)國(guó)有控股行業(yè)全要素生產(chǎn)率由負(fù)向轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛲苿?dòng)作用。技術(shù)效率方面，在開放條件下，不僅要注重技術(shù)引進(jìn)，更要注重國(guó)內(nèi)科研人才和設(shè)備的配套設(shè)施，加強(qiáng)技術(shù)引進(jìn)和國(guó)內(nèi)創(chuàng)新配套機(jī)制的融合，提升“干中學(xué)”效率。技術(shù)變化或技術(shù)創(chuàng)新方面，加強(qiáng)R&D投入強(qiáng)度和力度，促使企業(yè)在轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中不斷向技術(shù)引導(dǎo)型、知識(shí)引導(dǎo)型轉(zhuǎn)變。產(chǎn)出效率方面，優(yōu)化要素配置結(jié)構(gòu)，以提升全要素生產(chǎn)率為契機(jī)，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和資本利用率，釋放勞動(dòng)成本上升壓力和資源約束壓力。

參考文獻(xiàn)：

[1]王華. 中國(guó)GDP數(shù)據(jù)修訂與全要素生產(chǎn)率測(cè)算： 1952—2015[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)， 2018（8）： 4155.

[2]田友春， 盧盛榮， 靳來群. 方法、數(shù)據(jù)與全要素生產(chǎn)率測(cè)算差異[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2017（12）： 2240.

[3]O’Donnell C J. Econometric estimation of distance functions and associated measures of productivity and efficiency change[J]. Journal of Productivity Analysis， 2014， 41（2）： 187200.

[4]楠玉， 袁富華， 張平. 論當(dāng)前我國(guó)全要素生產(chǎn)率的提升路徑[J]. 上海經(jīng)濟(jì)研究， 2017（3）： 6570.

[5]茹少峰， 魏博陽(yáng)， 劉家旗. 以效率變革為核心的我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的實(shí)現(xiàn)路徑[J]. 陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）， 2018（3）： 115126.

[6]余泳澤. 異質(zhì)性視角下中國(guó)省際全要素生產(chǎn)率再估算： 1978—2012[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）， 2017（3）： 10511072.

[7]Fare R， Grosskopf S， Norris M， et al. Productivity growth， technical progress， and efficiency change in industrialized countries[J]. American Economic Review， 1994， 84（1）： 10401044.

[8]趙玉林， 谷軍健. 制造業(yè)創(chuàng)新增長(zhǎng)的源泉是技術(shù)還是制度？[J]. 科學(xué)學(xué)研究， 2018（5）： 3446+146.

[9]Hsieh C T， Klenow P J. Misallocation and manufacturing TFP in China and India[J]. The Quarterly Journal of Economics， 2009， 124（4）： 14031448.

[10]常遠(yuǎn)， 吳鵬. 要素配置會(huì)扭曲技術(shù)進(jìn)步偏向性對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響嗎？[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)， 2019（1）： 2034.

[11]鄭江淮， 戴一鑫. 長(zhǎng)三角制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)——基于要素偏向、行業(yè)異質(zhì)性與生產(chǎn)率變遷的分析[J]. 暨南學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）， 2018（5）： 1527.

[12]Yalnkaya ， Hüseyni ， elik A K. The impact of total factor productivity on economic growth for developed and emerging countries： A second?generation panel data analysis[J]. Margin The Journal of Applied Economic Research， 2017， 11（4）： 404417.

[13]黃燕萍. 金融發(fā)展、人力資本與全要素生產(chǎn)率[J]. 廈門大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）， 2016（2）： 102110.

[14]陳琦. 新興大國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)機(jī)制： 基于全要素生產(chǎn)率的分析[J]. 湖南師范大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào)， 2015（6）： 3642.

[15]段敏芳， 田秉鑫. 差距與發(fā)展： 西部地區(qū)制造業(yè)如何在承接中升級(jí)[J]. 湖北大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）， 2018（2）： 118125.

[16]孫靜， 徐映梅. SNA視角下企業(yè)研發(fā)資本化核算及主要變量調(diào)整[J]. 統(tǒng)計(jì)研究， 2018（12）： 1625.

[17]楊林濤， 韓兆洲， 王昭穎. 多視角下R&D資本化測(cè)算方法比較與應(yīng)用[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2015（12）： 90106.

[18]侯林芳. 三種R&D資本化測(cè)度方法的應(yīng)用與比較[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策， 2018（16）： 145148.

[19]王俊. 我國(guó)制造業(yè)R&D資本存量的測(cè)算（1998—2005）[J]. 統(tǒng)計(jì)研究， 2009（4）： 1318.

[20]劉建翠， 鄭世林， 汪亞楠. 中國(guó)研發(fā)（R&D）資本存量估計(jì)： 1978—2012[J]. 經(jīng)濟(jì)與管理研究， 2015（2）： 1825.

[21]項(xiàng)本武. 中國(guó)工業(yè)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效研究——基于R&D資本存量產(chǎn)出彈性的視角[C]. 中華外國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)說研究會(huì)第19次年會(huì)暨外國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)說與國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)發(fā)展新格局， 2011： 8.

[22]王孟欣. 工業(yè)行業(yè)研究和開發(fā)資本與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于研究和開發(fā)資本存量的面板數(shù)據(jù)研究[J]. 河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2011（1）： 8086.

[23]孟凡鵬， 毛旰. 我國(guó)制造業(yè)R&D資本存量再估計(jì)[J]. 統(tǒng)計(jì)與管理， 2012（5）： 3234.

[24]胡亞茹， 陳丹丹. 中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率分解——兼對(duì)“結(jié)構(gòu)紅利假說”再檢驗(yàn)[J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2019（2）： 136154.

[25]王亞菲， 王春云. 中國(guó)制造業(yè)研究與開發(fā)資本存量測(cè)算[J]. 統(tǒng)計(jì)研究， 2018（7）： 1829.

[26]江永宏， 孫鳳娥. 中國(guó)R&D資本存量測(cè)算： 1952—2014年[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2016（7）： 113130.

[27]柳劍平， 程時(shí)雄. 中國(guó)R&D投入對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的技術(shù)溢出效應(yīng)——基于工業(yè)行業(yè)（1993—2006年）的實(shí)證研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2011（11）： 3450.

[28]Goodridge P， Haskel J， Wallis G. Accounting for the UK productivity puzzle： A decomposition and predictions[J]. Economica， 2018， 85（339）： 581605.

[29]Chun H， Kim J W， Morck R， et al. Creative destruction and firm?specific performance heterogeneity[J]. Journal of Financial Economics， 2008， 89（1）： 109135.

[30]Corrado C， Haskel J， Jona?Lasinio C. Knowledge spillovers， ICT and productivity growth[J]. Oxford Bulletin of Economics and Statistics， 2017， 79（4）： 592618.

[31]Borgo M D， Goodridge P， Haskel J， et al. Productivity and growth in UK industries： An intangible investment approach[J]. Oxford Bulletin of Economics and Statistics， 2013， 75（6）： 806834.

[32]Boitani A， Nicolini M， Scarpa C. Do competition and ownership matter？ Evidence from local public transport in Europe[J]. Applied Economics， 2013， 45（11）： 14191434.

[33]葛晶， 李勇. 中國(guó)人力資本錯(cuò)配的測(cè)算及成因研究——基于行政壟斷的視角[J]. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究， 2019（1）： 6274.

[34]焦翠紅， 陳鈺芬. R&D補(bǔ)貼、尋租與全要素生產(chǎn)率提升[J]. 統(tǒng)計(jì)研究， 2018（12）： 8091.

[35]陳詩(shī)一. 中國(guó)工業(yè)分行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)估算： 1980—2008[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）， 2011（3）： 735776.

[本刊相關(guān)文獻(xiàn)鏈接]

[1]常遠(yuǎn)， 吳鵬. 要素配置會(huì)扭曲技術(shù)進(jìn)步偏向性對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響嗎？[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)， 2019（1）： 2034.

[2]郭俊華， 衛(wèi)玲邊， 衛(wèi)軍. 新時(shí)代新常態(tài)視角下中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與升級(jí)[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)， 2018（6）： 8190.

[3]張躍， 王圖展， 劉莉. 比較優(yōu)勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)與區(qū)域制造業(yè)轉(zhuǎn)移[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)， 2018（6）： 107118.

[4]戴小勇. 資源錯(cuò)配視角下全要素生產(chǎn)率損失的形成機(jī)理與測(cè)算[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)， 2018（5）： 103116.

[5]宋麗穎， 劉源， 張偉亮. 資源型城市全要素生產(chǎn)率及其影響因素研究——基于財(cái)政收支的視角[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)， 2017（6）： 1724.

[6]韋曙， 林歐梅. 產(chǎn)業(yè)集聚、資產(chǎn)專用性和制造企業(yè)生產(chǎn)率[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)， 2017（3）： 7785.

責(zé)任編輯、校對(duì)： 高原

The Re?analysis of Total Factor Productivity of Manufacturing Industry on the Ground of R&D Capitalization

WEN Chunyan

（Institute of Applied Economics， Shanghai Academy of Social Sciences， Shanghai 200235， China）

Abstract：The manufacturing industry is a vital component of the national economy. In the new normal period， vigorously improving total factor productivity is an important starting point for China to transform into a high?quality stage. Under the background of R&D capitalization， this article analyses the industry?classified TFP and its decomposition of our country manufacturing industry above scale， as well the manufacturing industry （state?controlled holding） above scale. In the meantime， the article demonstrates the impacts that R&D capital brings in TFP and output. In consequence： （1） On account of the influence of technical efficiency， the growth rate of the manufacturing industry （state?controlled holding） above scale is greater than the growth rate of the manufacturing industry above scale. In addition， from the perspective of decomposition terms， the promotion effect of R&D capitalization on technical innovation items is greater than that on technical efficiency items. （2） The R&D capital of manufacturing industry above scale and the manufacturing industry （state?controlled holding） above scale are on inverse relationship with TFP. The industries above the scale （state?owned holding） have not realized the positive promoting effect of R&D capital on total factor productivity. （3） Traditional factors， which include physical capital and labor input， are the main factors that promote the growth of output， although R&D capital can effectively accelerate the growth of output， and the input?output rate remains low.

Keywords：Total Factor Productivity （TFP）; R&D capitalization; Manufacturing industry; Ownership; Technological innovation; Technical efficiency; Input?output