技术体制视角下中国高技术经济效率实例研究 .docVIP

　　技术体制视角下中国高技术经济效率实例研究----技术经济学论文 --第 1 章 绪论 1.1研究背景 最近几年来，国内外学者对高新技术产业效率的研究成果和技术体制的研究成果还是相对较丰富。一方面高新技术产业效率的研究成果中主要集中在以高技术产业研发效率、高技术产业全要素生产率、高技术产业创新效率和高技术产业技术效率、规模效率等方面，而对高技术产业综合效率（本文定义经济效率）及其影响因素的研究还不是很多。另一方面技术体制的研究成果中主要集中在技术体制的概念、影响因素和行业创新收益的关系。能够将二者有机结合起来研究中国高技术产业的经济效率目前还没有，所以本文试图从技术体制视角实证研究中国高技术产业经济效率，通过搜集两方面的国内外文献，找出二者的切合点，探究技术体制是否影响中国高技术产业的经济效率。从经济学角度讲，高技术产业经济效率是一个国家或地区对其高技术产业投入资源的有效配置并达到帕累托最优状态，在这一状态下，所有的帕累托改进都不存在。国外学者 March-Chorda（1999）通过参数估计法--因子分析估计了高新技术产业效率。Chia-Hung（2005）通过参数估计法随机前沿 SFA 模型估计了高新技术产业的全要素生产率。Chen 和 Yeh Quey（2005）通过非参数估计法 DEA-CCR 和DEA-BCC 模型研究了 1991-1999 年期间台湾的六个高新技术行业的效率值。Raymond 和 Pradeep（2006）通过非参数估计法数据包络模型 DEA 中的 CCR、BBC和 NIRS 三个模型对 2002 年的美国 50 个州的高新技术产业效率进行了排名。在对高技术产业经济效率的影响因素的研究中，Martin，Anker Lund Vinding，Aaboen Lise（2006）等人分析了制度、人力资本、法人治理结构对高技术产业效率的影响。Hemmert 和 Martin（2004）分析了国际化与高新技术产业效率之间的关系。国内学者刘志迎和叶菱（2006）通过非参数估计法数据包络模型 DEA 对我国 1995-2004年的 17 个高新技术行业进行了产业效率、纯技术效率和规模效率的效率分析研究。王树佳（2009）运用 Malmquist 指数构建一个三投入三产出的模型，基于 2001～2007年中国 5 个高技术产业的细分行业的面板数据，分别测算了高技术产业及其细分行业的全要素生产率。刘勇（2010）采用 Malmquist 生产力指数法,对 2000～2007 年28 个省市的高技术产业运行效率进行实证考察,将其划分为即低效型、徘徊型、低增长型和高增长型 4 种类型。在对高技术产业经济效率的影响因素的研究中，李明智和王娅莉（2005）分析了 RD 对高新技术产业全要素生产率的影响，魏世红（2008）运用随机前沿方法验证了中国高技术产业技术效率，并揭示影响高技术产业技术效率的五个因素：所有制因素、规模效应、市场结构、金融系统、技术创新等。边瑞霄（2008）运用数据包络模型 DEA 测度了高技术产业技术效率并验证了劳动力素质、市场集中度、国际竞争力水平、所有制结构、技术进步等因素对其效率的影响。 技术体制（Technological Regimes）的概念最早由 Nelson 和 eulativeness of technical advances）、支撑企业创新活动的知识基础的特性（Properties of the knoalehta（2000）等在定义的四个技术体制变量基础上，他们针对后发国家的技术追赶，新增加了四个技术体制变量①，并且开发了一套关于技术体制的定量指标。国内学者张云龙（2006）②基于技术体制的理论框架构建了技术体制对行业技术创新活动影响的多元线性回归模型，利用该方法，探讨2001-2003 年间我国 28 个制造业的技术体制与行业技术创新活动特点是否存在的显著的相关关系。浙江大学的吴晓波、黄娟（2007）基于对我国 28 个制造行业 1999年到 2002 年面板数据的计量统计分析，从技术体制视角，分析了影响 FDI 行业内溢出效应以及 FDI 技术扩散的因素。焦少飞，张炜（2010）利用中国制造业的数据，区别于传统的“结构—创新”分析框架，从行业技术发展特征的角度，分析技术体制对技术创新的影响。表明了技术体制的各个维度不仅显著地影响了企业的研发努力，而且也在一定程度上决定着创新绩效。高新技术产业正是建立在必威体育精装版科学技术成果基础上的，因此它同时具有技术更新迅速、产品性能和工艺技术改进快等一系列技术体制的特点。这些特点决定高新技术产业的产品一旦被市场接受，需求会迅速增加，给企业带来丰厚的经济利润，从而在整体上提高高技术产业的经济效率。本文一方面运用非参数估计方法 DEA对中国的高技术产