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【新时代创新驱动发展研究专题】中国制造业企业的研发创新

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发表于 2018-6-30 10:45:17 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 jjbjb 于 2018-8-30 17:20 编辑

中国制造业企业的研发创新——基本事实、常见误区与合适计量方法讨论

本文由厦门大学王亚南经济研究院龙小宁、林志帆撰写。文章以中国制造业企业的研发创新发展状况为研究对象,全面考察研发创新研究中最常用的工业企业数据库、上市公司数据、世界银行企业调查数据和私营企业调查数据四大数据来源,为相关研究提供基础信息支持与计量方法参考。本文提出,中国制造业企业研发创新的发展态势较为乐观,常规年度工业企业数据库中研发支出与新产品产出为正的企业比例仅约10%的“创新荒漠”很可能是统计纰漏造成的假象,并对实证研究中,研发创新变量作为被解释变量时合适计量方法的选择进行了总结。
一、引言
学术界对研发创新的关注持续升温,学者们多以研发支出、新产品产值、专利的申请与授权等可量化的研发创新指标为被解释变量,探索财税要素、市场竞争、政策的激励与扭曲、知识产权保护、FDI技术溢出等因素的影响;同时,许多关注中国经济发展的非专业研究者也借助各种新闻载体与自媒体表述了他们关于企业研发创新的看法。这些资料为洞悉中国企业研发创新的症结与困难提供了有益的启示,但本文梳理总结后发现:一方面,受限于数据可获得性与统计质量问题,许多研究者未能对中国企业的研发创新状况形成全面的认识,往往在基本事实上陷入误区,观点过于悲观、甚至有“危言耸听”之嫌;另一方面,部分实证研究忽视了工业企业数据库、上市公司数据、企业调查数据等数据来源中研发创新变量呈现的离散选择、零值堆积、统计截断等分布特征,在将这些变量作为被解释变量时未能采取正确的计量方法进行处理,降低了实证研究的可信度。因此,有必要对中国企业研发创新的基本事实进行系统整理,破除可能存在的误区,并尝试提供关于计量模型选择的建议。
二、中国制造业企业研发创新状况分析
当前,与研发创新相关的学术研究中最常用的四个数据来源分别是:工业企业数据库、上市公司数据、世界银行企业调查数据、私营企业调查数据。这些数据来源中包含的与研发创新相关的变量如表1所示。以下本文分节对相关信息进行分析讨论。
表1 常用数据来源中研发创新变量信息一览表
1.png
(一)工业企业数据库:1998-2007年
来自国家统计局的工业企业数据库是学者们进行研发创新相关研究最为常用的数据来源。尽管未能包含更近年度的信息,但作为国家统计局收集的基础性数据,工业企业数据库具有样本量大、变量多、时间跨度长等优点(聂辉华等,2012),基于这套数据研究得到的结论具有广泛的代表性。基于本文的研究目的,本文仅保留了CIC二位行业代码介于13至43之间的制造业企业,对研发支出与新产品产值这两个变量进行分析。
本节的核心发现为:除2004年第一次全国经济普查的数据外,常规年度工业企业数据库中研发支出与新产品产出变量约90%的观测值为零的现象很可能是统计纰漏的结果,大大低估了中国制造业企业进行研发创新活动的比例。结合多方面证据证明,常常见诸报端或部分研究的背景陈述中类似于“中国制造业企业迷失于‘创新荒漠’、创新乏力”等论断实际上是明显的误区。并且,针对零值观测值性质的讨论将对实证研究中的计量模型设定与估计方法选择产生重大影响。
(二)上市公司数据:2007-2015年
中国的上市公司财务报表与附注数据也提供了研发创新数据。本文从国泰安CSMAR数据库的“公司专利与研发创新”子库获取上市公司从2007-2015年间研发投入(包括研发支出与研发人员数)、专利申请和授权的数据,并根据证监会的《上市公司行业分类指引(2001年)》选择制造业企业进行分析。进而,本文根据国泰安CSMAR数据库提供的实际控制人信息,将制造业上市公司分为国有企业与非国有企业两组,对研发支出、专利申请与政府补贴进行统计分析。
(三)世界银行企业调查数据:2000-2011年
世界银行在中国进行的三轮企业调查,分别是在2003年与2005年发布的InvestmentClimate Survey和在2012年发布的EnterpriseSurvey,均提供了与研发创新相关的信息,最重要的特征之一是数据质量高,这与常规年度的工业企业数据库中研发创新变量可能存在统计纰漏的情况大不相同,且这三轮调查数据中绝大部分样本为民营企业。该调查结果与常规年度工业企业数据库中研发创新变量正值比例仅约10%的情况形成巨大的反差。经过辨析,确认了常规年度工业企业数据库存在统计纰漏的事实。简而言之,中国企业的研发创新活动早在本世纪初就已经相当活跃,工业企业数据库所呈现的“创新荒漠”实际上是统计纰漏引发的假象。
世界银行企业调查数据的另一重要特征为跨国可比性——世界银行于2000年前后开始在全球范围对发展中国家企业进行的投资环境调查(InvestmentClimate Survey)、营商环境与企业表现调查(Business Environment andEnterprise Performance Survey)等采取了较为一致的调查问卷;在2006年后整合形成的企业调查(Enterprise Survey)项目对问卷进行了统一,统计口径具有完全的跨国可比性。本文从中挑选了一些较有代表性且发展程度与中国相近的新兴发展中国家(包括金砖国家中的巴西、印度、南非,以及阿根廷、韩国、墨西哥、马来西亚、印度、越南),对这些国家企业的新产品、研发投入、专利进行统计分析,有助于对中国企业研发创新的国际地位与发展趋势进行判断。本文发现,中国企业的研发创新总体而言领先于其他新兴发展中国家。
(四)中国私营企业调查数据:2001-2011年
由中共中央统战部、中华全国商业联合会、中国(民)私营经济研究会等部门自1993年起联合进行的十余轮中国私营企业调查(Chinese Private Enterprise Survey,CPES)也有部分轮次的数据提供了与企业研发创新相关的信息。该调查每轮在中国31个省市(不含港澳台地区)内按照约0.05%的比例对不同规模、不同行业的私营企业进行分层随机抽样,具有广泛的代表性。中国私营企业调查数据的问卷内容虽然历经变更,但较多问题与备择项保持了较高的一致性,因此信息在时间维度上的可比性较强。2002年、2004年、2006年、2008年、2010年、2012年共6轮数据提供了研发创新的相关信息,从中可以探究私营制造业企业研发创新活动的演变情况,并与其它数据来源进行对比。与世界银行企业调查相似,中国私营企业调查也具有数据质量的优势。总体而言,在2001-2011年间,私营制造业企业的研发创新活动较为活跃并持续进步,反映的信息与世界银行企业调查高度一致。
(五)解读多个数据来源的一致与冲突
以上四个小节整理分析了工业企业数据库、上市公司数据、世界银行企业调查数据、中国私营企业调查数据中制造业企业的研发创新状况,表2(原文表17)对各个数据来源的关键信息进行了总结,本文尝试从中分析多个数据来源的一致与冲突。需要注意的是,研发创新活动往往与企业规模正相关。因此,在对比不同数据来源的信息时,需要考虑企业规模差异的影响。本文使用销售额的平均值和中位数作为代理变量,发现企业平均规模从大到小分别为上市公司、工业企业数据库、世界银行企业调查、中国私营企业调查。因此,合理的预期是,企业开展研发创新的比例将在上市公司、工业企业数据库、世界银行企业调查、中国私营企业调查间呈现大致递减的趋势。
表2(原文表17)  中国制造业企业研发创新状况关键信息:基于四个常见数据来源的总结
2.png
本文着重分析常规年度工业企业数据库中可能存在统计纰漏的意义在于:(1)在规范层面上,工业企业数据库是研发创新相关研究中最常用的数据来源,如果学者们将研发创新变量异常高的零值比例误解为现实情况,很可能做出过于悲观的判断,无法针对真实情况给出“对症下药”的政策建议;(2)在实证层面上,如果变量的零值不真实,而是包含了大量实际为正、但被误报为零的样本,那么在将研发创新变量作为被解释变量时,合适的计量方法应当为Truncation模型与MLE估计,而非Tobit模型,更遑论线性模型与OLS估计(18),下文将对合适计量方法的选择进行讨论。
三、合适计量模型与估计方法的讨论
由于研发创新变量往往具有离散选择、零值堆积与正值连续分布并存的混合形式、截断形式等分布特征,在实证研究中作为被解释变量时往往使模型扰动项违背关键经典假设,线性模型的OLS估计不一致、常用的统计检验失效,从而需要对合适计量方法的选择进行讨论。
本文将工业企业数据库、上市公司数据、世界银行企业调查数据、私营企业调查数据中研发创新变量所对应的合适计量方法总结如下:
表3(原表18)  各数据来源中研发创新变量合适计量方法总结
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四、结论与启示
    本文得到双重维度的发现:在规范层面上,本文发现,在1998-2015年间,中国企业的研发创新状况与发展态势较为乐观,研发支出、新产品产出、专利申请与授权等指标在广延边际上持续拓宽、在强度边际上稳定进步,基本领先于其他经济发展水平相近的新兴发展中国家;常规年度工业企业数据库呈现研发创新变量为正的企业比例仅约10%的“创新荒漠”很可能是统计纰漏造成的假象。在技术层面上,本文证明,当研发创新变量作为被解释变量时,离散、混合、截断分布特征将使线性模型的OLS估计不一致,故需要选取ProbitLogitTobitTruncation模型与MLE方法才能得到可信的实证研究结论。
    在政府将鼓励研发创新与推动技术进步上升至“国策”高度的时代背景下,中国企业的研发投入可能已不存在“总量不足”问题,关键症结在于不同所有制间存在明显的创新效率差异与资源错配。
该文在中国人民大学书报资料中心《创新政策与管理》2018年第6期上转载,原载于《中国经济问题》(厦门),2018.2.114~135。

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