我国大中型工业企业技术开发费用支出对产出的影响
【摘 要】 :我国大中型工业企业的研发能力对我国整个国民经济的发展都有着重要影响,其研究与开发费用支出对产出的影响是反映研究与开发能力的一个重要方面,本文利用Cobb-Douglas生产函数对其作实证分析,检验当年以及滞后几年的研发投入对企业产出产生的影响,分析我国大中型工业企业的研发费用的投入对企业经济效益和可持续发展的影响。
【关键词】 技术开发费用 产品销售收入 滞后
技术开发费用支出作为一种投资,是企业、行业,乃至国家的竞争战略的一个重要组成部分。在知识经济、全球经济一体化的背景下,市场竞争日趋激烈,技术进步在国家竞争优势中的作用日益显著,发达国家的经济增长中科技贡献已达70%以上。工业企业是科学技术转化为现实生产力和物化成产品的直接承担者,工业企业的技术开发能力是工业企业素质的重要标志,而大中型工业企业的发展在我国更是重中之重。加强大中型工业企业的研究与开发的能力,强化其科学技术行为,是增强其在市场经济中的竞争力,增加生产后劲,促进国民经济和社会协调发展的重要保证。因此,研究我国大中型工业企业技术开发费用支出对产出的影响,具有重大的现实意义。技术开发费用支出对企业经济效益及其可持续发展的贡献,这不仅涉及到企业技术开发行为本身,还涉及到与技术开发生产力的实现有关的转化活动,而且这应该是与企业发展关系最直接的部分,是企业最为关注的层面。因此,本文就从这个角度出发,以我国大中型工业企业1987-2001年的有关时间序列数据为研究对象,运用投入产出效率的范畴来测定我国大中型工业企业的研技术开发投入对产出的影响。而计量投入产出效率指标一般都采用生产函数的方法,它对表示投入产出关系较为直接清晰。本文将采用Cobb-Douglas生产函数，对其技术开发投入对产出的影响作实证分析，并进一步通过作滞后检验,分析我国大中型工业企业的研发投入对其可持续发展的影响,从而得出几点启示。由于难以获得我国各个大中型工业企业的个别数据资料,本文主要是从总体上进行分析。
建立模型
本文以Cobb-Douglas生产函数作为分析工具：
①
其中Q表示产量，也即是产出水平，而在现实中一般有两个指标可供选择，一是产品销售收入，一是工业总产值或工业增加值。本文将采用产品销售收入作为衡量指标,这是因为考虑到这一指标不只体现了工业企业的产出水平，还体现了企业的产后管理水平,如销售能力、市场预测能力以及库存管理水平等,这也是技术进步和生产力发展的应有之意,因而可以使研究更具有现实意义。K表示资本投入量，企业的技术开发经费支出是反映了企业在研究开发资本投入方面的重要指标，因此将其近似视为企业技术开发的资本投入量。L表示劳动力投入量，一般采用职工人数作为衡量指标,但由于未能直接找到我国大中型工业企业的职工人数,根据《中国科技统计年鉴》1987——2001各年技术开发人员和技术开发人员占职工人数的百分比计算间接得出大中型工业企业职工人数，即：
数据取得
本文选取了1987——2001年我国大中型工业企业的有关数据,数据主要来源于《中国科技统计年鉴》数据如下表:
我国大中型工业企业有关统计资料
年份 产品销售
收入（亿元） 技术开发经费
支出（亿元） 职工人数
（万人） 技术开发人员（万人） 技术开发人员占职工总数（%）
1987 5640.68 87.98 2492.53 70.04 2.81
1988 7454.57 116.04 2648.17 79.71 3.01
1989 8570.99 123.77 2843.43 77.91 2.74
1990 9623.85 133.06 2998.05 77.05 2.57
1991 11937.3 165.99 3200.39 82.89 2.59
1992 15235.42 208.81 3459.38 88.56 2.56
1993 19077.11 240.03 4069.26 104.58 2.57
1994 23903.57 321.29 3377.36 117.87 3.49
1995 30830.93 365.83 3856.56 123.41 3.2
1996 33553.47 384.88 3869.68 145.5 3.76
1997 36297.39 438.43 3780 147.42 3.9
1998 37462.72 478.69 3431.63 141.04 4.11
1999 41912.11 567.24 3160.87 145.4 4.6
2000 49846.91 823.72 2901.67 138.7 4.78
2001 58511.3 977.94 2803.28 136.8 4.88
回归分析：
根据Cobb-Douglas生产函数，两边去对数可以得到线形模型：
②
由于在现实中技术开发投入与产出的关系并不是精确的函数关系，因而在②的基础上引入一个随机误差项，得：
③
其中u是作为未引入影响因素、众多细小影响因素、数据误差等的代表。
运用eviews 3.1进行数据处理和模型检验。首先对③进行最小二乘估计，得数据分析报告：
= (0.731931) (0.019030) (0.093917)
t = (-2.171587) (50.39251) (8.046997)
0.996242 0.995615 F=1590.411 d=1.063185
从回归的结果看，回归方程的可决系数、修正可觉系数都较接近于1，说明模型中的各个解释变量对应变量的影响程度显著，且F值也很大，说明回归方程显著，模型的总体拟和程度较理想。在假定95%的概率把握程度下，即α=0.05 条件下进行t 检验：
假定
在α=0.05时， ，α的 t 统计量>，所以拒绝，说明在职工人数不变的情况下，解释变量技术开发经费支出对应变量产品销售收入的影响显著。
假定
在α=0.05时， ，β的 t 统计量>，所以拒绝，说明在技术开发经费支出不变的情况下，职工人数对产品销售收入的影响显著。
终上所述，模型的效果比较理想，从模型可以看出，在固定职工人数不变时，技术开发经费支出每增加1%，产品销售收入增加0.995615%，这说明了技术开发的投入对大中型企业的产出有显著的影响，企业应该重视技术开发的作用，通过技术开发带动企业的发展，增加企业的市场竞争力。
实证检验：
1、采用简单相关系数矩阵法对模型进行多重共线性检验，结果如下：
K L
1.000000 0.003655
0.003655 1.000000
K
L
从矩阵表中可以看出，K、L之间的相关系数很小，说明它们之间不存在明显的共线性，也就说明了模型不存在共线性。
2、采用ARCH检验对模型进行异方差检验，结果如下：
ARCH Test:
F-statistic 1.147219 Probability 0.459924
Obs*R-squared 5.891576 Probability 0.316912
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 12/06/03 Time: 09:52
Sample(adjusted): 1992 2001
Included observations: 10 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.006748 0.002143 3.148303 0.0346
RESID^2(-1) -0.332673 0.368624 -0.902473 0.4178
RESID^2(-2) -0.629196 0.323058 -1.947628 0.1233
RESID^2(-3) -0.204977 0.354090 -0.578886 0.5937
RESID^2(-4) -0.367939 0.312321 -1.178082 0.3041
RESID^2(-5) -0.236460 0.324729 -0.728177 0.5068
R-squared 0.589158 Mean dependent var 0.002791
Adjusted R-squared 0.075605 S.D. dependent var 0.002394
S.E. of regression 0.002302 Akaike info criterion -9.026629
Sum squared resid 2.12E-05 Schwarz criterion -8.845078
Log likelihood 51.13314 F-statistic 1.147219
Durbin-Watson stat 3.071384 Prob(F-statistic) 0.459924
在α=0.05时，自由度P=5，查表得=11.0705，从上表可以得：
Obs*R-squared=5.891576<=11.0705，这表明模型随机误差项不存在异方差。
3、采用DW检验对模型进行自相关性检验，在α=0.05，n=24,=2时，查表得临界值
=1.188 ，=1.546，由OLS的数据分析报告得出d=1.063185，0<d<,说明模型存在一阶正相关，这可能是由于产品的销售收入不仅要受当期的技术开发经费支出的影响，还要受以前的技术开发经费支出的影响。
4、由于模型具有一阶正相关，因此将模型变为分布滞后模型,由于做分布滞后模型的目的是要计量出产品销售收入受当期及滞后几期技术开发经费影响的程度，所以暂时不考虑职工人数的影响：令
Y=InQ C=InA X=Ink
则③变为Y=C+αX+u,于是可得滞后5年的分布滞后模型为：
Y=C+ ④
利用阿尔蒙多项式对分布滞后模型进行估计，结果如下：
Y=5.05557+
t= (20.43124)( 2.60863) (6.30579) (4.54205) (3.22243) (-0.08632)
-0.33682 ④
t=(-2.57347)
0.989992 0.984988 F=197.8425 d=1.754917
对分布之后模型进行DW检验，在α=0.05，n=24,=6时，查表得临界值
=0.837，=2.035，<d<，不能确定模型是否存在自相关。
结果分析:根据Cobb-Douglas函数的一般假设,劳动和资本的产出弹性为正数,其值小于1,研发费用作为一种投入被引入方程,其产出弹性也应介于0和1之间，加上实践经验得出当期和以前企业技术开发经费的投入都要影响企业的产出和经济效益。由④可以看出开发技术经费支出在滞后3年的弹性都符合假定，表明开发技术经费支出在滞后3年中都对产出产生影响，其弹性分别为0.28341，0.36792，0.34815，0.22410，开发技术经费支出的效果在四年中逐步发挥出来，在第二年达到最大。而在滞后4年时，弹性转为负，不符合假定，且t统计量较小，因此不于接受，这从一定意义上说明开发技术经费支出在滞后4年及以上时对产出的影响已经很弱了，可以不于考虑。
结论与启示：
通过以上对我国大中型工业企业技术开发费用支出对产出影响所作的当年以及滞后的实证检验,我们可以得出这样的结论:我国大中型工业企业的技术开发费用支出大致在4年左右的时间内对企业的产出存在影响,或者说对产出的增长发挥作用,其产出弹性在0.22-0.36,即技术开发费用支出增加1%,产出将增加约0.22%-0.36%。而美国工业企业的技术开发费用对生产率的影响作用,即它的产出弹性一般在0.1-0.15左右,而且1967-1977年11年间的变化很小,1967年为0.113,1977年为0.089。相比之下,我国大中型工业企业的技术开发费用投入的短期性非常明显,短期内的效果过于显著,几乎是一种短期的“爆发性”的作用,产出弹性过大,但持续性较差,波动很大,而这种波动可能会使我国工业经济也随之波动,对工业经济的长期稳定的可持续发展是相当不利的。这很可能是造成我国20世纪90年代工业经济的连续增长不超过3年的重要原因之一。结合我国大中型工业企业的研发现状,对之所以造成其技术开发费用投入的短期性、“爆发性”的原因进行了分析和解释,并得到几点启示:
1、我国对大中型工业企业的技术开发经费投入少,是造成其研发费用对产出影响具有短期性的原因之一。衡量企业技术创新能力的重要指标是企业技术研究与开发费用占销售额的比重。国际上一般认为企业技术研究与开发的费用占销售额的比重达到2%,企业方可维持生存,而占到5%,企业在市场上才具有竞争力。在发达国家,大型企业技术开发经费的投入占当年销售额的比例一般在4%-10%之间,而我国大中型工业企业的技术开发经费占销售额的比重不足2%，2000、2001年分别占1.65%,1.67%。这一比重也表明我国大中型工业企业远没有成为技术开发的主体,因此,加大我国大中型工业企业的技术开发经费的投入力度,拓宽渠道,增强大中型工业企业的自主开发能力是十分必要的。
2、我国大中型工业企业的科技能力薄弱,后劲不足,也可能使投入的研发经费无法得到充分的利用,从而也会造成只有短期效果。我国大中型工业企业缺乏科研人员和高水平技术开发机构,到2001年我国大中型工业企业科研人员才占总职工人数的4.88%,而在国外这一比例一般在8%-20%,有的高达30%,而且从自主开发能力看，没有开展R&D活动的企业占大中型工业企业的69%，没有新产品开发的企业占67%，半数以上国有大型企业未开展R&D活动或新产品开发活动,而高水平的研发机构则更少,。由此可见，我国大中型工业企业整体科技实力仍不容乐观，这就不能不影响到我国大中型企业的产品开发和技术创新能力。因此,只有不断地提高企业自身的研发能力,重视对高素质人才的培养,建立高水平的研发机构,才能较好地利用投入的研发费用,创造出更多的产出,才能有利于企业的可持续发展。
3、我国大中型工业企业的技术开发意识不强,重于模仿和技术的引进、改造,这很可能是我国的技术开发费用支出对产出的影响在短期内过于显著,而持续性影响较差的原因所在。我国大中型工业企业技术开发经费只占总研发费用的30%左右,而很大部分经费是用来技术引进和改造。由于我国技术开发较重于模仿,申请专利数较少,使得短期内较易出成果,对产出的推动也会表现出过于显著,但模仿的技术缺乏对其核心技术的学习,因此可持续性影响不强,就可能造成短期效应较大,波动性也较大。因此,应该加强我国大中型工业企业的创新意识,重视技术开发,提高自主创新能力,并不断完善我国的专利权法,给企业创新创造良好的外部环境。
参考文献：《计量经济学》庞浩主编 西南财经大学 2002年
《中国工业企业技术效率分析》姚洋、章奇 《经济研究》2001年第10期
《中国科技统计年鉴2002》