中国制造业研究与开发资本存量测算

《中国国民经济核算体系（2016）》（Chinese System of National Accounts 2016,CSNA2016）修订了固定资本形成总额的核算范围和核算分类,将能为所有者带来经济利益的研究与开发（Research and Development, R&D）支出纳入固定资本形成总额的核算范围。基于《2008国民账户体系》（System of National Accounts 2008,SNA2008）的GDP核算平台,本文构建了制造业R&D支出的资本化核算框架,测算了中国1990-2016年26个制造业行业的R&D投资与资本存量,为进一步探究制造业无形资产的资本回报率、生产率等经济问题提供了数据支撑。测算结果显示：○1R&D投资是测算R&D资本存量的准确指标。直接使用各行业R&D经费内部支出作为R&D投资,将高估各行业R&D资本存量;○2本文构造的R&D投资价格指数通过了稳健性检验,说明使用城镇居民消费价格指数作为R&D工资支出的价格缩减指数是有效的;○3中国制造业研发实力不断增强。制造业R&D资本存量占全国R&D资本存量的比例从1990年的35.33%增长到2016年的67.75%;高技术制造业的R&D资本存量年均增长率高达20%~22%,对中国经济实现提质增效、转型升级起到重要的支撑和带动作用。     

中国高技术产业R&D资本折旧率的测算

2008年SNA将R&D并入到资产核算的范畴,但是将这一想法付诸实践面临诸多问题,难题之一就是R&D资本折旧率的选取。选择C-D生产函数、一级CES生产函数、二级CES生产函数和超越对数生产函数估算了中国高技术产业R&D资本折旧率,结果显示,医药制造业、航空航天器及设备制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业的R&D资本折旧率分别为20%、31.5%、25.25%、41.5%和31.3%。并且,在此基础上估算了五个行业的R&D资本存量,从平均增长率来看,计算机及办公设备制造业最快,其次是电子及通信设备制造业,医疗仪器设备及仪器仪表制造业和医药制造业相差不大,最慢的是航空、航天器及设备制造业。     

基于DEA-Malmquist指数方法的高新技术产业R&D绩效评价

文章采用非参数的DEA-Malmquist指数方法计算我国高新技术产业的技术效率指数、技术进步指数和TFP指数,分析我国高新技术产业R&D绩效。进一步以高技术产业的五类制造行业作为研究重点,建立面板数据定量分析不同行业的R&D绩效。结果表明:我国高新技术产业平均技术效率为0.864,存在13.6%的投入资源浪费;现阶段我国高新技术产业的制造业资源配置的提高快于技术进步的提高,R&D绩效总体增长主要受技术进步的影响。应推进科技管理体制改革,引进竞争机制;加大产业自主研发和创新,加快技术的转化;进一步合理配置资源。     

企业R&D投入对技术创新绩效的非线性影响——基于微观数据的实证分析

以中关村海淀科技园企业微观数据集为基础,实证检验企业R&D投入对技术创新绩效是否存在非线性影响,以解释为什么R&D投入高速增长与TFP增长率持续下降在中国并存这一现象。研究发现:随着R&D强度或企业规模的增大,持续的R&D投入将对技术创新绩效产生非线性影响,即呈现出"负向-正向-负向"的变化趋势;R&D投入对技术创新绩效的影响存在行业差异,且主要取决于各行业内部的R&D强度和技术密集度。因此,在实施创新驱动发展战略时,应当根据技术创新绩效动态调整R&D投入的规模及其在不同企业、行业或地区之间的分配,以避免R&D投入过度集中或不合理配置所造成的无谓损失与资源浪费。     

行业间R&D溢出影响因素门槛阀值的实证检验

文章根据R&D溢出效应受吸收能力影响的假设,建立了R&D溢出影响因素门槛检验模型,有别于现有研究中测度国际R&D资本选取相对数据的不足,使用各国行业层面R&D资本的绝对数据,采用动态面板准确测度R&D溢出影响因素的门槛阀值。     

基于DEA交叉评价模型的我国机构部门R&D效率研究

R&D(研究与开发)活动是国家发展科技创新的中坚力量,是国家或地区整体科技创新竞争力的源动力.合理评价R&D效率,有助于政府合理配置R&D投入并提高R&D产出水平.文章构建的DEA交叉评价模型,评估了我国主要机构部门的R&D活动投入产出效率,比较了我国R&D投入结构与发达国家差距.发现:为提高R&D效率,应该调整R&D投入结构,增加对高校及科研机构的R&D投入;同时努力实现地区间R&D活动均衡发展;企业部门需要组建高素质科技研发人才队伍.     

我国高校R&D统计口径研究

由于历史原因和近几年高校科学事业的快速发展,现有的R&D统计口径不能如实地反映高校R&D活动的真实状况.本文在总结0ECD手册关于高校R&D统计的原则和我国高校现有R&D统计口径的基础上,指出造成R&D统计混乱的原因,并借助高校收入类会计科目对R&D统计口径进行重新认识,最后就完善我国高校R&D统计工作提了几点具体建议.     

上海市工业企业R&D资源分布及资源配置分析

上海市工业企业是上海R&D资源配置的重心,其R&D资源分布呈现外资企业R&D投入占比较高、六个重点发展工业行业对R&D资源分布影响较大、大中型企业R&D投入意愿较强、郊区R&D投入分布有明显优势等特点,但同时存在R&D活动类型结构不够理想、基础创新能力不足、R&D人员和经费匹配程度有待提高、R&D经费外部支出结构仍有待提升等资源配置问题。为进一步优化工业企业R&D资源配置,建议利用九个高新技术产业化领域的发展平台,实现R&D资源优化配置;通过"抓大促小"营造良好创新环境,实现区域经济整体转型;调整资源流向配置结构,提高人员资金配置效率。     

我国高技术产业科技活动实力的比较分析

高技术产业属于技术创新活动频繁的行业,其技术创新必须以科技活动实力为前提,科技活动实力是保证各地区高技术产业竞争力的重要基础.文章通过选取科技活动环境、科技活动投入、科技活动产出与R&D投入等4个指标集合,运用因子分析方法,借助SPSS16.0统计分析软件衡量和评价我国各地区高技术产业科技活动实力.     

中国地区R&D效率及其影响因素的随机前沿分析

文章以1999～2008年省级地区面板数据为基础,运用超越对数生产函数的随机前沿模型研究了我国地区R&D效率及影响因素.研究发现,我国R&D效率平均水平较低,但呈现稳步的增长趋势.各地区R&D效率存在明显的差异,东部高于中、西部,但有逐步缩小的趋势.从R&D资源投入角度看,我国R&D效率呈现出较为明显的资本驱动型.政府对科技活动的支持强度对R&D效率提高没有起到预期的效果;外资依存度和贸易依存度均对R&D效率具有促进作用,且贸易依存度的影响力度略高于外资依存度.工业化水平与R&D效率呈显著正相关,信息化水平对R&D效率也具有积极的促进作用.我国R＆D活动技术无效率程度有进一步加强的趋势.     

SNA视角下企业研发资本化核算及主要变量调整

本文意在将国民经济核算（SNA）框架下的研发（R&D）资本化核算理论应用于企业微观层面,并开发企业会计核算数据支持宏观核算,以促进宏微观层面研发测度的协调和数据衔接。通过比较分析R&D核算的三种主要国际标准提出了SNA视角下基于会计数据的企业R&D资本化核算路径,既阐明会计核算的企业R&D投入就是R&D产出和R&D投资的保守估计,也为国家统计局加快知识产权产品核算提供了参考。基于我国企业R&D的会计信息披露与指标识别,结合沪深A股上市公司样本的代表性与相关数据处理,以2011—2016年数据为例初步实现了SNA视角下企业R&D资本化核算及相关变量调整,结果具有一定的参考作用。比如制造业、非一线城市以及非国有产权性质的企业R&D资本形成及存量水平不高,但其R&D投入强度还有R&D资本占调整后固定资产的比重则相对较高,其增加值、固定资产存量、资产存量及杠杆率受R&D资本化的影响也相对较大。     

中外研发(R&D)统计比较及其借鉴

根据《国家创新驱动发展战略纲要》目标,到2050年我国要建成为世界科技创新强国,成为世界主要科学中心和创新高地.R&D作为创新的核心组成部分,统计调查工作受到国家的高度重视,学习了解国外特别是发达国家R&D统计情况有助于更好地完善我国的统计制度,在R&D数据国际比较时更加客观地认识我国R&D实力. 1 中外R&D统计差异 从发达国家R&D统计实践可以看出,由于中外国情不同,以及发达国家在统计手段等方面的先进性,我国与发达国家在R&D统计方面仍然存在一些差异. (1)调查方法差异.与国外R&D统计注重全面调查和抽样调查相结合的方法不同,我国R&D统计作为综合年报统计内容之一,全部采用全面调查.另外,关于调查表设计,也采用统一的报表格式、填报内容,与某些国家区分长短表,针对不同行业、不同规模的企业采用不同的调查周期、调查内容不同.     

中国非正规经济的就业效应研究———基于投入产出模型

随着我国经济由高速增长向高质量发展转型,非正规经济在促进我国劳动就业方面的作用不断凸显。本文通过编制2002-2017年包含非正规经济部门的投入产出序列表,采用投入产出模型,定量测度制造业、建筑业、批发零售住宿餐饮业、交通运输仓储邮政业、居民服务其他服务业等5个行业非正规部门发展对我国劳动就业的直接和间接效应。研究结果显示:①各行业非正规部门对就业的直接贡献均高于同期同行业的正规部门,而且以批发零售住宿餐饮业为主的第三产业非正规部门的就业效应高于以制造业、建筑业为主的第二产业非正规部门;②由于制造业和建筑业两个行业非正规部门均存在较强的后向关联效应,因而对就业的间接贡献高于以批发零售住宿餐饮业为代表的第三产业非正规部门;③各行业非正规部门产出变化对就业的间接贡献主要集中于农林牧渔业、制造业、批发零售住宿餐饮业、租赁和商务服务业等行业,在建筑业、交通运输仓储邮政业、居民服务其他服务业等行业的表现不容乐观; ④动态来看,样本期内5个行业非正规部门产出变化对就业的直接和间接贡献均呈下降态势。     

中国高技术产业垂直专业化的生产率效应

本文选取中国高技术产业1995-2008年细分行业的面板数据,采用Malmquist生产率指数对TFP进行测算和分解。在考虑R&D投入、贸易开放度和产权结构的条件下,运用动态面板GMM方法,考察了垂直专业化对生产率增长的影响。研究显示,垂直专业化对我国高技术产业的TFP、技术进步和技术效率产生了显著的促进作用,而国有产权的过于集中不利于生产率增长;此外,R&D人力投入对技术效率产生负向的影响。     

应重视R&D人员的分析与研究

研究与试验发展(R&D)投入是衡量一个国家科技实力和竞争力的重要指标之一.R&D投入主要包括经费投入和人员投入两部分.我国历来比较重视R&D经费的投入,然而,R&D人员也是衡量科技投入的一个极为重要的指标,只有两者结合,才能客观地反映出R&D活动的规模、结构和质量.     

R&D区域投入产出绩效的综合评价——以广东省为例

文章根据《弗拉斯卡蒂手册》的分类,结合第二次全国R&D资源清查研究,构建了一套完整反映R&D投入产出活动绩效的指标体系,为了反映各区域的R&D活动效率,构造了突出"产出越多、投入越少,对外影响越大,则效率越高"原则的R&D投入产出绩效指数,理论结合实际,对广东省第二次全国R&D资源清查结果进行实证分析,并提出了政策建议。     

基于价值链视角的中国区域R&D活动全要素生产率变动分析

基于价值链视角,将R&D活动分解为上游的"科技研发"和下游的"经济转化"两个阶段,并通过构建相应的网络SBM模型的Malmquist指数方法,对中国区域R&D活动的全要素生产率、技术进步、技术效率等进行全面的动态分析。实证结果表明:1.考察期内,中国R&D活动的全要素生产率、技术进步、技术效率均保持较快的增长态势;2.技术进步的年均增长率显著高于技术效率,是R&D活动全要素生产率增长的主要动力来源;3.全要素生产率与技术进步之间存在较高的正相关,而技术进步与技术效率之间几乎完全背离,呈现出显著的负相关;4.相对于科技研发阶段,经济转化阶段全要素生产率的快速提升才是R&D活动发展的主要因素;5.全要素生产率、技术进步、技术效率的地区差异有所降低,均存在显著的"收敛"趋势。     

基于面板随机前沿模型的R&D对工业行业生产率影响研究

文章采用面板随机前沿模型研究了2006-2013年R&D与我国工业行业的生产效率状况.结果发现:在其他因素保持不变的情况下,工业行业的资本边际产出为正,增加资本投入可以促进工业总产值的增长;劳动投入相对过多,导致劳动的边际产出为负;增加R&D投入可以显著促进工业生产总值的增长.同时给出了36个工业行业的生产效率值,发现我国工业行业的生产效率普遍偏低,且行业间的差异非常明显.另外,工业行业的生产效率随着时间增加而逐步提高.     

R&D补贴、寻租与全要素生产率提升

R&D补贴一方面可以弥补研发活动外部性所产生的市场失灵,另一方面容易诱发寻租行为而削弱补贴效率,关于R&D补贴能否促进TFP提升尚未达成一致。本文从政府和企业互动视角着手构建两阶段动态博弈模型,演绎R&D补贴机制。研究发现,当R&D补贴强度高于某阈值后,容易诱使企业在创新策略选择中发送虚假信号,降低政府R&D补贴效率。进而利用中国省域面板数据检验不同强度R&D补贴对TFP的异质性影响,并探析寻租在R&D补贴与TFP之间的影响路径。实证结果表明,R&D补贴总体上对TFP具有负向影响,且补贴强度越高,负向作用越强;寻租是高额度R&D补贴抑制TFP提升的一个重要渠道。据此,创新政策实施过程中要及时调整对不同创新类型企业的补贴额度,防止长期高强度补贴引发寻租活动,确保企业所获取补贴与其实际需求相一致,有效促进全要素生产率提升。     

中国分地区大中型工业企业R&D资产折旧率测算

R&D资产折旧率作为R&D支出资本化过程中的重要指标,其数值直接影响我国资本存量、GDP等测算结果的准确性,但以往研究对R&D资产折旧内在原理的认识不足且对其数值的选取存在较大任意性.针对以上问题,本文借鉴前瞻利润模型构建了我国地区工业企业R&D资产折旧率测算模型,在选取1997-2010年《中国科技统计年鉴》数据的基础上,经科学测算将样本期延伸为1997-2015年,并采用数值最优化算法分别测算了各地区大中型工业企业R&D资产折旧率.结果表明,我国地区大中型工业企业R&D资产折旧率高于以往研究结果且各地区间存在明显差异.对于R&D资产技术含量高的地区、竞争程度低的地区、研发投入时滞期短的地区和自主研发能力强的地区R&D资产折旧率相对较低;反之,R&D资产折旧率相对较高.本文的测算结果弥补了R&D资产折旧率已有研究的不足,有助于我国各地区大中型工业企业R&D资产存量、R&D资产回报等进一步的研究.