文档介绍：中国高技术产业研发创新全要素生产率研究
□包迪（广西大学商学院广西南宁530004）
♦基金项目：国家自然科学基金资助项目（项目编号：71462003）；广西研究生教育创新计 划项目（项目编号：YCSW2017013）
◊中图分类号：发创新问题的研究成果十分丰富。从高技术产业研 发创新绩效的研究成果来看，杨晓冬等(2012)针对我国近年该产业发展迅速的特点，应用 非参数统计估计的数据包络分析方法评价了东、中部地区的创新绩效水平。其中，同作为研 发创新绩效的重点内容，研发效率与研发创新全要素生产率的区别在于，研发效率是一种基 于评价对象横截面数据的静态评估，而研发创新全要素生产率是一种基于评价对象面板数据 的动态评估，即通过动态评估创新发展的趋势分析研发创新全要素生产率增长的源泉，是技 术效率的改善还是技术进步。而现有文献大多集中于对高技术产业的研发效率进行测度与分 析，相比较而言，很少有文献从研发创新全要素生产率的角度对我国高技术产业进行测量与 评价，应用高技术产业面板数据对研发创新绩效的跨期动态变化进行研究基本为空白。
通过以上相关文献回顾可知，现有研究存在以下不足：首先，现有关于研发创新绩效的 研究多集中于静态研发效率的测度与评价上，而对动态研发创新全要素生产率增长的测度与 评价较少，特别是对高技术产业研发创新全要素生产率的测度与评价鲜有研究；其次，对 于现有的动态研发创新全要素生产率的研究中，多数研究集中于比较分析研发创新全要素 生产率变动的时序特征及地区差异，只有少数研究从时序特征和行业差异这两个维度对研发 创新全要素生产率进行实证分析。基于此，本文从时间和行业这两个维度出发，利用2005 -2014年我国高技术产业17个行业最新面板数据，运用Malmquist指数分析法对研发创新 绩效的跨期动态变化(即研发创新全要素生产率)进行测算和研究。目的在于深入探讨我国 高技术产业创新产出增长的动力源泉，判断高技术产业创新发展的趋势，从而为提升高技术 产业乃至全国的研发创新绩效提供政策指导，发挥高技术产业对提升我国创新能力及建立创 新型国家的引领作用。
三、研究方法
关于全要素生产率变动的研究，目前主要有四种方法：增长核算法，生产函数法，随机 前沿分析法，以及基于DEA的Malmquist指数分析法。其中Malmquist指数分析法由于具 有不需要对生产函数结构做先验假定、不需要对参数进行估计、允许无效率行为存在、能对 TFP变动进行分解等优点，在研究中受到了越来越多的关注。因此本文选择Malmquist指数 法来测算中国高技术产业研发创新全要素生产率。
Malmquist生产率指数是在距离函数的基础上定义的，包括投入距离函数和产出距离函 数。本文使用产出距离函数来定义Malmquist生产率指数。产出距离函数为：
d0 (y, x) =min {巾：(y/6)Cp (x)}
其中，x表示投入量，x= (xl, x2…xm)； y表示产出量，y= (yl, y2“・yn)； p (x)表 示有效前沿面的的集合。
以时期t的技术为参考技术，基于产出距离函数的Malmquist指数表示为：
MtO (xt+1, yt+1, xt, yt) =dtO (xt+1, yt+1) /dtO (xt, yt)
以时期t+1的技术为参考技术