华东师范大学学报(哲学社会科学版) >

2020 , Vol. 52 >Issue 1: 162 - 178

DOI: https://doi.org/10.16382/j.cnki.1000-5579.2020.01.016

当下经济问题探讨

创新要素空间错配及其创新效率损失:模型分解与中国证据

  • 董直庆 ,
  • 胡晟明
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  • 1 华东师范大学中国现代城市研究中心;
    2 华东师范大学经济与管理学部, 上海, 200241
董直庆,华东师范大学中国现代城市研究中心/经济与管理学部教授,博士生导师;胡晟明,华东师范大学经济与管理学部博士研究生(上海,200241)。

网络出版日期: 2020-01-14

基金资助

国家自然科学基金面上项目"要素与技术耦合视角下技术进步偏向性的形成机理、路径转换和跨国传递机制研究"（项目编号：71573088）；国家社科基金重点项目"供给侧结构性改革下东北老工业基地创新要素流动集聚与空间结构优化研究"（项目编号：17AZD009）；华东师范大学"幸福之花"先导研究基金项目"人工智能技术的劳动就业替代与岗位创造效应及劳动力市场新格局研究"。

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Spatial Misallocation of Innovation Factors and Efficiency Loss: Model Analysis and China's Evidence

  • DONG Zhi-qing ,
  • HU Sheng-ming
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Online published: 2020-01-14

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摘要

既有文献关注了生产要素错配引发全要素生产率损失问题，但普遍忽视创新要素诸如R&D人员和R&D资本错配，以及要素质量和投入结构差异可能引发的创新效率损失。为此，有必要将要素分类引入空间错配分析框架，选择省级面板数据测算创新要素错配及其引发的创新效率损失。其实证结果显示：（1）中国创新要素空间错配显著且对创新效率影响突出，创新要素错配的改善将会促使整体创新效率年均提升约0.7%。（2）不同类型创新要素错配及其引发的创新效率损失差异显著，R&D资本错配引发的创新效率损失明显更大，且相对于基础研究和应用研究，试验发展类R&D资本空间错配情况更突出并对整体创新效率影响更大；同时，R&D人员类型中的低技能人员易发生更高程度的错配。因此，为促进中国研发创新效率提升，政府应将地区特征与要素类型差异作为合理配置创新资源的重要考量条件。

关键词： 创新要素; 空间错配; 创新效率; R&D人员; R&D资本

本文引用格式

董直庆 , 胡晟明 . 创新要素空间错配及其创新效率损失:模型分解与中国证据[J]. 华东师范大学学报(哲学社会科学版), 2020 , 52(1) : 162 -178 . DOI: 10.16382/j.cnki.1000-5579.2020.01.016

Abstract

Current study has focused on the loss of total factor productivity caused by the misallocation of production factors, but generally ignores the misallocation of innovation factors such as R&D personnel and R&D capital, and the loss of innovation efficiency due to differences in the factor quality and input structure. This paper introduces the classification of factors into the framework of the spatial misallocation, and selects the provincial panel data to measure the misallocation and the loss of innovation efficiency. The results show that the spatial misallocation of innovation factors is serious and has severely obstructed the innovation efficiency in China. Mitigating the misallocation of innovation factors will promote an average annual increase of 0.7% in innovation efficiency. Furthermore, there exist significant differences in the misallocation and the resulting efficiency losses of various innovation factors. The misallocation of R&D capital leads to greater efficiency losses. Compared with basic research and applied research, the R&D capital of experimental development is more deeply misallocated and has a greater impact on innovation efficiency. Meanwhile, low-and medium-skilled labor is more likely to be misallocated. Therefore, in order to improve the innovation efficiency in China, the government should take regional differences and element types as important considerations for the rational allocation of innovation resources.

Key words： innovation factors; spatial misallocation; innovation efficiency; R&D personnel; R&D capital

参考文献

白俊红,2011,《中国的政府R&D资助有效吗?来自大中型工业企业的经验证据》,《经济学(季刊)》第4期。
白俊红、卞元超,2016,《要素市场扭曲与中国创新生产的效率损失》,《中国工业经济》第11期。
白俊红、刘宇英,2018,《对外直接投资能否改善中国的资源错配》,《中国工业经济》第1期。
陈林、罗莉娅、康妮,2016,《行政垄断与要素价格扭曲——基于中国工业全行业数据与内生性视角的实证检验》,《中国工业经济》第1期。
陈永伟、胡伟民,2011,《价格扭曲、要素错配和效率损失:理论和应用》,《经济学(季刊)》第4期。
戴魁早、刘友金,2016,《要素市场扭曲与创新效率——对中国高技术产业发展的经验分析》,《经济研究》第7期。
韩剑、郑秋玲,2014,《政府干预如何导致地区资源错配——基于行业内和行业间错配的分解》,《中国工业经济》第11期。
季书涵、朱英明、张鑫,2016,《产业集聚对资源错配的改善效果研究》,《中国工业经济》第6期。
江永宏、孙凤娥,2016,《中国R&D资本存量测算:1952~2014年》,《数量经济技术经济研究》第7期。
靳来群、林金忠、丁诗诗,2015,《行政垄断对所有制差异所致资源错配的影响》,《中国工业经济》第4期。
李静、楠玉、刘霞辉,2017,《中国经济稳增长难题:人力资本错配及其解决途径》,《经济研究》第3期。
马颖、何清、李静,2018,《行业间人力资本错配及其对产出的影响》,《中国工业经济》第11期。
宋结焱、施炳展,2014,《出口贸易是否降低了中国行业内资源错配?》,《世界经济研究》第10期。
王林辉、高庆昆,2013,《要素错配水平及其对全要素生产率作用效率的研究》,《经济学动态》第6期。
王林辉、袁礼,2014,《资本错配会诱发全要素生产率损失吗》,《统计研究》第8期。
王亚菲、王春云,2018,《中国行业层面研究与试验发展资本存量核算》,《数量经济技术经济研究》第1期。
王益烜、江永宏、柳楠、魏媛媛、陈亚宁,2014,《将研发支出纳入GDP核算的思考》,《中国统计》第2期。
吴延兵,2006,《R&D存量、知识函数与生产效率》,《经济学(季刊)》第3期。
肖兴志、李沙沙,2018,《产业集聚对制造业资源错配的纠正效率:线性抑或非线性?》,《产业经济研究》第5期。
杨林涛、韩兆洲、王昭颖,2015,《多视角下R&D资本化测算方法比较与应用》,《数量经济技术经济研究》第12期。
姚毓春、袁礼、王林辉,2014,《中国工业部门要素收入分配格局——基于技术进步偏向性视角的分析》,《中国工业经济》第8期。
袁志刚、解栋栋,2011,《中国劳动力错配对TFP的影响分析》,《经济研究》第7期。
张佩、马弘,2012,《借贷约束与资源错配——来自中国的经验证据》,《清华大学学报(自然科学版)》第9期。
Aoki, S., 2008, "Was the Barrier to Labor Mobility an Important Factor for the Prewar Japanese Stagnation", MPRA Paper, No.8178.
Aoki, S., 2012, "A Simple Accounting Framework for the Effect of Resource Misallocation on Aggregate Productivity", Journal of the Japanese and International Economies, Vol.26, No.4.
Brandt, L.,Tombe, T. and Zhu, X., 2013,"Factor Market Distortions across Time, Space and Sectors in China", Review of Economic Dynamics, Vol.16, No.1.
Caves, D.W., Christensen, L.R. and Diewert, W.E., 1982,"Multilateral Comparisons of Output, Input, and Productivity Using Superlative Index Numbers", The Economic Journal, Vol.92, No.365.
Chari, V.V., Kehoe, P.J. and McGrattan, E.R.,2002, "Accounting for the Great Depression", American Economic Review,Vol.92, No.2.
Christensen, L.R.,Jorgenson, D.W. and Lau, L.J., 1973,"Transcendental Logarithmic Production Frontiers", The Review of Economics and Statistics, Vol.55, No.1.
De Melo, J.A., 1977, "Distortions in the Factor Market:Some General Equilibrium Estimates", The Review of Economics and Statistics, Vol.59, No.4.
Hall, B.H. and Mairesse, J., 1995, "Exploring the Relationship between R&D and Productivity in French Manufacturing Firms", Journal of Econometrics, Vol.65, No.1.
Hsieh, C.T. and Klenow, P.J., 2009,"Misallocation and Manufacturing TFP in China and India",The Quarterly Journal of Economics,Vol.124, No.4.
Melitz, M.J., 2003, "The Impact of Trade on Intra-industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity", Econometrica, Vol.71, No.6.
Syrquin, M., 1986,"Productivity Growth and Factor Reallocation", in Chenery, H., Industrialization and Growth, Oxford University Press.
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