行业经济论文-技术创新，产出增长和竞争力――对我国信息制造业的计量经济分析.doc -- 2 元

行业经济论文技术创新，产出增长和竞争力对我国信息制造业的计量经济分析【摘要】基于Pearson关系矩阵、Granger因果检验和回归分析，本文研究了19952004年中国信息技术制造业技术创新的6个关键指标对产出增长和产业竞争力的影响。结果显示RD总投入增加1，总产出将增长0.995。新产品RD经费投入每增加1，能带动0.550的新产品产出，新产品研发投入只要一年就可以产生收益，而技术引进和技术改造则至少需要3年才能产生收益。技术创新对信息技术制造业竞争力的影响因子为97.60，是提高产业竞争力最主要的因素。与发达国家比较，RD强度和效率较低是产业竞争力不强的主要原因。改善创新环境，加大技术创新投入并提高创新效率，是实现中国信息技术制造业从世界IT加工厂向世界IT创新领导者转变，促进产业结构升级战略的重要途径。【关键词】信息技术产业RD生产率竞争力1绪论20世纪下半叶的信息技术革命是经济增长最主要的推动力，它对提高企业和产业的国际竞争力发挥了关键的作用。国家之间的竞争，是科技创新和经济实力的较量。根据对各国的测算，20世纪初技术创新对经济增长的贡献只占5左右，2030年代提高到约15，4050年代上升到40，7080年代达到60，90年代已经高达70以上。美国在19291978年的50年中，技术进步对经济增长的贡献率为40，对资源配置的贡献率为20，对人均资本的贡献率为15，对规模经济的贡献率为13，对劳动者素质提高的贡献率为12。在19501962年间，英国技术创新对经济增长的贡献率为63.9，德国为81.9，日本19521968年为65,韩国19551970年为56.4，香港19551970年为46.5，中国19521982年为19,19791990年上升到30.3,19911995年达到40。这说明技术创新已经成为现代经济增长的重要源泉，也是提高产业国际竞争力、促进产业持续发展的重要手段。信息技术的开发与应用催生了一批新兴产业的迅速发展。近30年来，信息技术制造业作为关联度和带动度极强的产业取得了突飞猛进的进步。在美国和日本，韩国和台湾，信息技术产业已取代传统产业，成了国民经济中最大的支柱产业。现代信息产业已跃居美国头号产业，以信息技术为主的知识密集型产品和服务出口已占出口总值的40％。中国信息产业近10年来年均增速达到32，大大高于其他产业，成为国民经济的重要产业。更重要的是，信息技术制造业的发展有利于对传统产业的设备进行改造，促进了传统产业的结构变化，从而有利于产业结构调整和升级，提升经济的整体竞争能力。总体来看，中国产业参与国际竞争的过程已渡过了早期的制造业代工的阶段，进入了以自主创新和技术引进相结合驱动产业升级的新阶段。在创新理论中，技术创新主要是过程创新和产品创新，过程创新的目的在于提高生产率和降低单位产出的投入。相比较而言，产品创新更为重要。在产业层次，RD的大部分是用于新的、质量更高和性能更好的产品创新而不是工艺创新。例如瑞典工业RD总量中，7590用于产品创新，美国为68，日本为36。无论是何种创新，其最终影响必须体现在产品或服务上，才能对创新予以真实和准确地评价。在本文研究中，技术创新的内容遵循了熊彼特创新理论的基本思想，技术创新表现为企业或产业对现有技术有效组合运用、创造和吸纳各种新技术知识，向市场提供更好的产品或服务的过程。本文重点研究了技术创新对中国信息技术制造业增长的贡献和对产业竞争力的影响。第二部分定义了技术创新的指标和选择合适的分析方法，确定了技术创新与产业增长的实证框架。第三部分阐述了中国近十年来信息技术制造业的技术创新和产业增长的速度。第四部分检验了各种技术创新活动与信息技术制造业产出绩效的相关性，重点分析了RD投入对产品和产出增长的影响。第五部分分析了技术创新对信息技术制造业国际竞争力的影响。实证结果表明以RD经费投入占产业增加值的百分比衡量的RD投入强度是影响信息制造业发展的关键。第六部分对技术创新促进高技术产业增长进行了国际比较。最后是结论和政策建议。2指标体系与分析框架中国对信息技术产业的界定参考了OECD的产业分类标准，确定了医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业为高新技术产业。因此，将电子及通信设备制造业和电子计算机及办公用品制造业界定为信息技术制造业。技术创新使用投入和产出二类指标进行量化。投入指标包括RD经费投入和人力资源投入二种，经费投入分为RD总经费投入，RD内部经费投入，新产品研发投入，技术改造投入和技术引进投入五个指标。技术创新的产出指标也使用了五个指标。一是以新产品产值作为技术创新的实际产出。在我国的统计体系中，新产品产值是指工业企业在报告期内销售新产品所实现的收入，代表了所有技术创新投入要素或相关要素的最终产出。二是以出口交货值作为技术创新的相对产出指标，它是衡量产业的发展水平和该产业国际竞争力强弱的指标。三是以专利作为技术创新的潜在产出指标。专利是创新的一种成果，代表了发明创造实现商业化的潜在机会。四是产业的总产值，衡量产业的生产能力。五是产品销售利润，表示产业获得收益的大小。分析所采用的指标及其含义下表1。实证分析应用了Pearson关系矩阵检验了技术创新投入和产出指标之间的相关性，利用Granger因果检验和主成分分析法辨别要素之间的因果关系，进而建立技术创新与产业增长和竞争力的回归方程，确定技术创新对新产品产值、产业的产出增长和竞争力的影响程度。3技术创新投入与增长绩效3.1中国的信息技术制造业的技术创新信息制造业1995年RD总投入为30.2亿元，其中政府投入占8.9，企业投入占80。2004年总投入增加到428.47亿元，政府投入比例下降到2，企业投入比例上升到87。10年RD总投入增长了14.1倍，增长速度远高于其它行业。其中，1995年政府投入信息技术产业的RD经费为2.78亿元，2004年增加到8.37亿元，增加3.1倍。企业投入从24.85亿元增加到317.17亿元，增长了12.76倍。由此可知，信息技术产业的RD投入一直以企业为主导，创新的动力主要来源企业从销售收入中的投入。数据来源2002年高技术产业统计年鉴，北京，中国统计出版社，2003。2005年高技术产业统计年鉴，北京，中国统计出版社，2006在产业的技术创新的构成中见表3，从事创新活动的机构数量从1995年的964个下降到2003年的537个，但2004年恢复到847个，处于不稳定的变动状态。但参与技术创新的总人数则不断增加，年均增加8千多人。从事技术创新的科学家和工程师人数也增加了5万多人。各种技术创新的经费投入比例变化非常明显，从1995年到1997年技术改造经费占的比重最大，但是到了2004年比重最小，而新产品研发经费和内部经费从1995年的比重最小发展到了2004年所占比重最大。2004年，这两项投入占到了全部经费的85左右。技术创新投入在90年代中后期主要是以技术改造和引进为主，而从2000年以来则明显转移到RD和新产品开发。反映了我国信息技术制造业正在经历从技术引进和改造向自主创新变化。数据来源2005年中国统计年鉴，北京，中国统计出版社，2006。2002年高技术产业统计年鉴，北京，中国统计出版社，2003。2005年高技术产业统计年鉴，北京，中国统计出版社，20063.2信息技术制造业的产出增长和经济绩效1999年中国信息技术制造业总产值为2536亿元，产业附加值为636亿元，实现利税186亿元。到2004年，总产值达到22699亿元，产业附加值为4592亿元，实现利税1031亿元。十年间，总产值增长了8.9倍，年均增加2000亿元，附加值增长了7.2倍，年均增加395.6亿元。利税增长了5.5倍，年均增加84.5亿元见表4。信息技术产业的增长速度非常明显。占中国经济产出约10，已经成为中国制造业中的重要产业。而反映技术创新成果的新产品产出，在1999年的产值为537亿元，占整个产业产出的20，到2004年占整个产业的产出比重虽然只上升了5。但销售收入则从387亿元增加到5368亿元，增长了13.8倍，年均增加498.1亿元。实现利润从44亿元增加到382亿元，增长了8.7倍。由此比较，新产品的经济绩效明显优于整个产业。中国信息技术制造业的出口份额也在逐渐提高，1995年信息技术制造业的出口交货值为931亿元，到2004年增长到14106亿元，10年间增长了15倍。出口份额也从1995年的38.2增长到2004年的69.4，我国高技术产业在进出口一直出现逆差的情况下，但从2004年开始改变，第一次出口超过了进口，反映了我国信息制造业的国际竞争力不断增强。也是我国近几年了整个高技术产业科研投入不断加强，技术不断提高，自主创新的结果。以产业增加值/产业就业人数计算劳动生产率，自1995年以来，高技术产业的劳动生产率始终保持较高的增长趋势，年均增速高于制造业1.7个百分点，达到20.5。自1995年以来电子及通信设备制造业劳动生产率增长了2.5倍，电子计算机及办公用品制造业劳动生产率增长了1.8倍。2004年二个产业的生产率分别达到11.1万元/人和14.8万元/人，远高于制造业的劳动生产率，也高于其他三个高技术产业见表5。4技术创新投入对信息制造业产出影响的相关性分析4.1技术创新指标与产业增长的相关性检验衡量RD经费投入绩效，最直观的指标是新产品产值Y3，RD经费、人力资本投入和新产品产值的相关程度，其方程为Y3a1X2a2X3a3X4a4X5a5X61衡量各变量取对数后的Pearson相关系数，结果如下表6可见，各种经费投入、人力资本投入和新产品产值的相关程度都非常高，可以确定各种经费投入和人力投入对新产品产值的影响是显著的。但是需要考虑两个问题。第一，由于各种经费投入和人力资本投入之间的相关度也非常高，如果建立多元回归方程，则会出现多重共线性问题，使方程解释能力下降，因此需要分别对每一个指标采用一元回归方程。第二，以上Pearson相关系数检验虽然显示变量之间的相关度很高，但是这并不足以说明变量之间存在因果联系。如果直接建立回归模型很可能产生伪回归问题。另外技术创新的经费和人力资本投入并不能马上产生效益，而是有一定的时滞。由于存在这些问题，首先对各个变量进行Granger因果关系检验，以排除多重共线性的影响。样本选取时间长度为19952004年，则滞后一期和滞后二期的结果如表7和表8。结果显示，在滞后一期的情况下，只有新产品研发经费X3对新产品产值Y3的Granger原因比较明显。而在滞后两期的情况下，只有RD内部经费X2对新产品产值的Granger原因比较明显。这说明新产品研发经费只要一年就可以产生效益，RD内部经费需要两年才能产生效益。而由于只有10年的数据样本，Eviews无法计算滞后三期的Granger因果关系强弱程度，因此无法衡量X4、X5和X6产生效益的滞后期和效益大小。所以本文只对RD内部经费投入、新产品研发经费投入和新产品研发投入的绩效进行实证检验。4.2RD内部经费（X2）投入对新产品产出增长的作用根据Granger因果关系检验结果,方程采取自变量滞后两期的形式lnY3a2lnX2（2）b22调整后的样本为19972004，调整后样本数为8，回归结果为lnY30.550lnX2（2）5.6653此方程对现实的解释能力很强，不存在序列自相关问题。回归系数a20.550，即新产品研发经费的投入每增加1，能带动0.550的新产品产值，说明我国信息技术制造业RD内部经费投入的绩效比较低，而且还低于新产品研发经费投入的产出绩效4.3RD投入对产出增长的贡献为了分析RD总投入对信息技术制造业增长的影响，选取RD经费总额X1和RD人员总数X6两个指标来衡量信息技术制造业的RD资金和人力资本投入。以新产品产值Y3和工业总产值Y4两个指标反映产业的增长。由此建立测算这4个指标之间的相关程度相关性方程为aY3bY4c1X1c2X64其Pearson相关性检验的结果如表9所示通过上述的简单相关系数矩阵可以看到这4个指标之间呈高度正线性相关性，而且在显著性水平为0.1时可信度也非常高。可以初步判定信息技术制造业的RD投入对产业增长的相关程度很大（X1和X6与Y3和Y4的相关系数都在0.98以上，而且双尾检验结果也很显著）。但是多个变量之间的相关关系是错综复杂的，上述4个变量的任何两个变量之间都有显著的简单相关关系，而这种相关关系中夹杂了其他变量的影响，简单相关系数实际上不能完全反映两个变量之间的纯相关关系，例如新产品产值Y3受到RD经费总额X1和RD人员总数X6的影响，但是X1和X6之间也存在相互制约的关系，信息技术制造业的RD总人数X6肯定受到RD经费总额X1的影响，同时X6也可能对X1起到制约的作用，所以为了确切反映变量之间的相关关系，使用偏相关系数检验法，即分别测算当把X6作为控制变量时X1与Y3和Y4的偏相关系数以及把X1作为控制变量时X6与Y3和Y4的偏相关系数，分别观察信息技术制造业的RD经费投入和人力资本投入对产业增长的影响，检验结果如下结果显示，当固定X6的影响之后，X1与Y3和Y4的偏相关系数较高而且统计结果的可信度也非常高（都小于0.05），而当固定X1的影响，X6与Y3和Y4的偏相关系数明显偏低。表明信息技术制造业的产出增长对RD资金投入的依赖程度远高于对RD人力资本投入的依赖程度。