中国上市公司研发效率及其影响因素分析——基于2007-2014年中国上市公司的经验数据-林青宁.pdf

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1、第G21 G22卷G21第G23期G23 G24 G25 G26年G21 G21 G23月G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21技G21术G21经G21济G27 G28 G29 G2A G2B G2C G2D G2C G2E G2F G30 G29 G2C G2B G2C G31 G32G29 G33G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21G34 G2C G2D G35G21 G22G21G36 G2C G35G23G37 G28 G38 G35G21G23 G24 G25 G26中国上市公司研发效率

2、及其影响因素分析G21 G21 G21基于G23 G24 G24 G26G21G23 G24 G25 G39年中国上市公司的经验数据林青宁G21毛世平G22中国农业科学院农业经济与发展研究所G23北京G25 G24 G24 G24 G3D G25G24摘G21要G23基于G23 G24 G24 G26G25G23 G24 G25 G39年中国深沪上市公司的非平衡面板数据G21构建G53 G30 G3A模型测度了上市公司的研发效率G21从时间和空间维度分析了其收敛性G21并考察了人才结构G27专利保护程度和全球化战略对上市公司研发效率的影响G24结果表明G26东部地区上市公司的研发效率优于中G2

3、7西部地区的上市公司G21但后者有追赶前者的趋势G28在上市公司研发效率的影响因素中G21专利保护程度以及上市公司全球化战略与研发效率之间存在显著的正相关关系G28大专以上学历与上市公司研发效率之间存在显著的正相关关系G21而大专以下学历与上市公司研发效率之间存在不显著的负相关关系G24关键词G23研发效率G28上市公司G28收敛性中图分类号G23G37 G24 G22 G23 G35G39 G21 G21文献标志码G23G3A G21 G21文章编号G23G25 G24 G24 G23 G3B G3C G3D G24 G3EG24G23 G24 G25 G26G25G24 G23 G3B G

4、24 G24 G3F G26 G3B G24 G3D收稿日期G23G23 G24 G25 G22 G3B G25 G23 G3B G25 G21基金项目G23国家自然科学基金项目G22我国农业科研院所科技创新效率研究G23 G29G26 G25 G21 G26 G21 G23 G22 G21G2A G28国家自然科学基金项目G22农业企业科技成果转化效率研究G26基于企业技术创新能力的视角G23 G29G26 G25 G22 G26 G21 G23 G26 G3FG2A G28中国农业科学院科技创新工程项目G22我国上市公司参与农业科技创新问题研究G23 G29G3A G41 G27 G63

5、G54 G40 G63 G3A G30 G53 G40 G23 G24 G25 G26 G40 G24 G3FG2A作者简介G23林青宁G29G25 G3C G3D G3DG25 G2A G21男G21山东淄博人G21中国农业科学院农业经济与发展研究所博士研究生G21研究方向G26科技创新与发展G28毛世平G29G25 G3C G22 G3DG25 G2A G21通讯作者G21男G21山东平度人G21中国农业科学院农业经济与发展研究所研究员G21博士生导师G21博士G21研究方向G26公司治理G27科技创新G24G21 G21研究背景与文献综述经过G21 G24多年的改革开放G21中国经济实现

6、了跨越式发展G21经济规模总量跃居世界第二G23然而G21经济高速发展的背后G21却是资源利用率低下G22研发在经济增长中的贡献度不高等问题G23尤其是近年来产能过剩G22劳动力成本优势逐渐减弱G22环境承载能力或已接近上限等问题凸显G23以粗放式生产要素投入和牺牲环境和健康为代价的传统发展模式已不再适应中国经济的可持续发展G23面对经济增速放缓G22经济结构亟待优化升级背景下的新常态G21如何转变发展方式G22调整经济结构G22升级驱动模式G21如何从原有的要素驱动G22投资驱动转变为创新驱动G21成为日益严峻的问题G23面对一系列挑战G21党中央国务院提出了G23 G24 G23 G24年

7、中国进入创新型国家行列的战略目标G21同时强调在建立创新型国家的过程中上市公司是创新的主体G23上市公司是中国市场经济的微观主体G21其研发能力对于创新型国家的建设至关重要G23G41 G29 G2A G42 G31 G43 G28 G44 G28 G45G24G25 G25提出的创新理论认为G21创新是推动经济高速发展的根本力量G23创新可使上市公司焕发活力并持续进步G21进而推动效率的提高G21创新能力强的上市公司比创新能力弱的上市公司具有更强的市场竞争力和生命力G23随着全球化进程的进一步加快以及市场同质化和复杂化的进一步加深G21上市公司之间的竞争越来越激烈G23上市公司只有具备核心创

8、新能力G21才能开发新产品G21将技术优势转化为市场优势G21产生新的利润增长点G21在激烈的市场竞争中脱颖而出G23在上市公司作为市场微观主体的地位逐步确立的背景下G21如何提高上市公司的研发效率G22探寻影响上市公司研发效率的主要因素成为学术界关注的焦点问题G23中国上市公司的研发效率总体情况如何G30随着时间和空间的变化呈现出怎样的变化趋势G30是否呈现出收敛特征G30影响中国上市公司研发效率的主要因素有哪些G30这些均是需要通过定性分析和实证检验才能回答的科学命题G23近年来G21关于研发效率的研究多集中于G39个方面G21即研发效率的定性分析与测度G22研发效率的空间布局以及收敛性G

9、22研发效率与要素禀赋结构的关系以及研发效率的影响因素G23在研发效率的定性分析与测度方面G26姚洋和章奇G24G23 G25使用G25 G3C G3C G3F年中国工业普查数据对上市公司的研发效率进行了测度和分析G21结果表明非国有上市公司比国有上市公司具有更高的效率G21公司规模较大的上市公司比公司规模较小的上市公司具有更高的研发效率G29颜鹏飞和王兵G24G21 G25G26G3F万方数据使用G53 G30 G3AG27G4A G47 G44 G47 G28 G2B G4C G28 G2D G2C G43 G31 G28 G2B G44 G47 G2B G47 G2D G2F G33G3

10、2G33G28方法测度了G25 G3C G26 G3DG2AG23 G24 G24 G25年中国G21 G24个省G27自治区G22直辖市G28的研发效率G21发现中国经济增长在很大程度依赖于研发效率的提高G29郭庆旺G22赵志耘和贾俊雪G24G39 G25使用非参数的G53 G30 G3A方法估算了G25 G3C G26 G3CG2AG23 G24 G24 G21年中国省域的研发效率变化G21结果表明中国经济增长的地区差异较大且该差异呈逐步扩大趋势的主要原因是研发效率和技术进步率的地区差异较大G29王琴梅和谭翠娥G24G3F G25使用G53 G30 G3A方法测度与分析了G23 G24 G

11、24 G21G2AG23 G24 G25 G24年西安的整体物流效率G21结果表明西安市的整体物流效率较高且与市场化程度息息相关G23在研发效率的空间布局以及收敛性方面G26池仁勇G22虞晓芬和李正卫G24G22 G25采用G53 G30 G3A方法对中国G21 G24个省G27自治区G22直辖市G28的研发效率进行了测度与分析G21发现中国省域研发效率具有东高西低的特征G29韩晓燕和翟印礼G24G26 G25在测度与分析中国省域生产效率的基础上G21运用巴罗回归等方法分析了中国农业生产率的收敛性G21结果显示G25 G3C G3D G3FG2AG25 G3C G3C G25年的农业生产率趋于

12、发散G21G25 G3C G3C G23G2AG23 G24 G24 G23年的农业生产率呈条件收敛G21且各区域的农业生产率不同G29王志刚G22龚六堂和陈玉宇G24G3D G25采用超越对数函数的G53 G30 G3A方法研究了G25 G3C G26 G3DG2AG23 G24 G24 G21年中国省域的生产效率G21结果表明东部地区的生产效率最高G21其次是中部地区和西部地区G21各地区的生产效率具有时间上的波动性G29田伟和柳思维G24G3C G25建立了随机前沿生产函数模型G21测度与分析了G25 G3C G3C G3DG2AG23 G24 G25 G24年中国G21 G24个省G2

13、7自治区G22直辖市G28的农业生产效率G21结果表明各地区的研发效率存在显著差异且该差异呈不断扩大趋势G21不同区域具有不同的收敛特征G29李胜文G22李大胜和邱俊杰等G24G25 G24 G25构建了共同前沿生产函数G21对中国各地区的研发效率进行了测度与分析G21发现东G22中G22西部地区面对的技术集存在显著差异且中部地区的研发效率最高G29高鸣和宋洪远G24G25 G25 G25使用G53 G30 G3A模型G21测度了G25 G3C G26 G3DG2AG23 G24 G25 G23年中国G21 G25个省G27自治区G22直辖市G28的粮食生产效率G21结果表明中国各粮食生产区的

14、粮食生产效率存在较大差异G21政府应注重各粮食生产区间研发效率的均衡性G29马林静G22王雅鹏和吴娟G24G25 G23 G25使用G23 G24 G24 G25G2AG23 G24 G25 G23年中国G21 G24个省G27自治区G22直辖市G28的粮食生产面板数据G21采用G53 G30 G3A模型对中国粮食主产区的研发效率进行了测度与分析G21发现中国各粮食主产区的研发效率均存在收敛趋势G21且各粮食主产区的效率水平不同G29李梦琦G22胡树华和王利军G24G25 G21 G25以长江中游城市群的G23 G26个城市为研究对象G21使用G53 G30 G3A方法测度其研发效率G21结果

15、表明长江中游城市集群的整体研发效率较高G21但短板地区仍存在G23以上研究均认为G21中国各地区的研发效率存在差异G21其收敛趋势也不尽相同G21且东部地区的研发效率大于中部地区和西部地区G23在研发效率的影响因素方面G26刘国新和万君康G24G25 G39 G25结合中国的实际情况G21对市场结构与研发效率的关系进行了研究G21结果表明上市公司规模对创新效率的影响较大G21利润率对创新效率有正向影响G29刘小玄和郑京海G24G25 G3F G25基于G25 G3C G3D G3FG2AG25 G3C G3C G39中国国有上市公司的面板数据G21分析了其效率的影响因素G21结果表明人力素质和

16、教育程度与国有上市公司的效率之间存在正相关关系G29刘小玄G24G25 G22 G25利用G25 G3C G3C G3F年全国工业普查的数据G21实证分析了所有制结构与效率的关系G21发现非国有上市公司的效率高于国有上市公司G29刘小玄和李双杰G24G25 G26 G25发现G21产业G22所有制G22所属区域都会对上市公司的效率产生影响G29刘小玄和吴延兵G24G25 G3D G25发现G21上市公司的生产效率与外部融资支持正相关G29范钧和陈燕儿G24G25 G3C G25采用G25 G3C G3C G22G2AG23 G24 G25 G24年中国高技术产业的行业数据G21运用随机前沿方法

17、对政府的G51 G52 G53资助与上市公司的研发效率的关系进行实证研究G21结果表明两者显著正相关G23由于本研究未涉及要素禀赋结构与研发效率的关系G21因此未对该方面相关的文献进行综述G23综上G21目前学术界对研发效率的研究主要从测度G22收敛性和影响因素等方面展开G21多数文献往往侧重一个角度且多从宏观层面展开研究G21部分文献细化到中观行业层面G21而从微观角度研究上市公司的研发效率及其影响因素的文献较少G23鉴于此G21本文从微观角度入手G21以中国上市公司作为研究样本G21运用G53 G30 G3AG27G4A G47 G44 G47 G28 G2B G4C G28 G2D G2

18、C G43 G31 G28 G2B G44 G47 G2B G47 G2D G2F G33G32G33G28方法测度其研发效率G21进而分析其收敛性G21在此基础上分析影响上市公司研发效率的主要因素G21最后提出提高中国上市公司研发效率的政策建议G23G22 G21理论分析与模型构建本文首先在理论分析的基础上提出研究假设G21进而构建计量经济模型G21对上市公司的研发效率进行测度G21并实证分析其主要影响因素G23G22 G24 G21 G21研究假设本文从上市公司研发活动内外部影响因素的角度探究其对上市公司研发效率的影响G23其中G21影响上市公司研发活动的主要内部因素包括上市公司人才结构G

19、22全球化战略G22盈利能力以及成长性等G21主要外部因素包括专利保护程度以及宏观经济环境等G23已有研究中G24G25 G39 G40 G25 G3C G25公司盈利能力G22成长性以及宏观经济环境等因素对上市公司研发效率的影响均已得到证实G21但内部影响因素中的人才结构G22全球化战略以及外部影响因素中的专利保护程度对上市公司研发效率的影响尚待证实G23鉴于此G21本文将人才结构G22专G3DG3F技术经济G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G

20、21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21第G21 G22卷G21第G23期万方数据利保护程度以及全球化战略作为检验变量G21实证它们对上市公司研发效率的影响G23G25G28人才结构G23人才结构是反映上市公司人力资本质量的重要标志G23一般认为G21上市公司的平均教育程度越高G21其人力资本质量越好G23国外的一些研究表明G21人力资本与全要素生产率显著正相关G24G23 G24 G40 G23 G25 G25G23国内学者G24G23 G23 G40 G23 G21 G25也对人力资本与全要素生产率的关系进行研究G

21、21并得出了类似结论G23这些文献考虑了人力资本与G27 G37 G54的关系G21但均将人力资本作为一个整体考虑G21未考虑不同教育程度的人力资本对研发效率的影响G21未考虑人力资本的异质性G23从传统意义上讲G21首先G21教育程度高的人会优先选择位于发达地区的G22规模效益好的上市公司G2A G2A G2A这些上市公司也更易留住人才G23从这个意义上讲G21人才结构与上市公司的研发效率之间存在互为因果的内在关系G23人才内在价值决定了研发效率高的上市公司愿意为其支付更高的代价G23其次G21教育程度高的人的知识储备和技能储备更加丰富G21这些人在配置资源合理性方面占据优势G21可大幅降低

22、学习专业技术带来的时间成本G23中国于G23 G24 G24 G3D年提出建设创新型国家的战略后G21上市公司作为市场的微观主体G21通过技术学习G27包括消化吸收技术G22改造升级技术G28和技术模仿G27包括引进国外技术G22购买国内技术G28开展研发活动G23在这种情况下G21教育程度高的人更易达到技术学习和技术模仿的门槛G23根据边际技术替代规律G21在资本投入一定的情况下G21低于相对教育程度的人力资本进行强制的研发活动反而导致效率下降G23基于以上讨论G21本文将人才结构划分为G39个维度G2A G2A G2A研究生G22本科G22大专和大专以下G21并实证分析其对上市公司研发效率

23、的影响G23基于以上讨论G21本文提出假设G26教育程度与上市公司研发效率之间存在正相关关系G21且不同的教育程度对上市公司研发效率的影响不同G27G55 G25G28 G23G23G28专利保护程度G23上市公司是市场经济的主体G21其研发能力对于创新型国家的建立至关重要G23然而G21上市公司的技术模仿以及技术学习等问题使其研发活动具有很强的外部性G23根据G4D G2C G47 G33 G28的外部性定律G21研发具有的正外部性会导致上市公司开展研发活动获得的收益小于社会整体获得的收益G23因此G21如何激励上市公司开展研发活动是一个关键问题G23上市公司的竞争优势取决于对内部性和异质性

24、资源的控制G23专利产品作为创新活动的产出G21在法律背景下被赋予了异质性G22内部性和难模仿性等特性G21因此保护专利可以防止竞争对手通过技术模仿和技术学习使用自己的研发成果G23专利保护制度的确立和实施使上市公司获得垄断性收益G23专利制度的确立使上市公司具有私有权利优势G21实现了上市公司的研发活动由正外部性向内部性的转变G21确保了上市公司的研发活动在专利保护年限内具有充分的内部性G21维持了上市公司的竞争优势G23当专利期满后G21专利技术向社会公开G21对社会整体产生正外部性作用G21推动了社会整体效益的提升G23综上G21专利保护制度的实施G21能够实现上市公司效益与社会效益的有

25、机结合G23据此G21本文提出假设G26专利保护程度与上市公司研发效率之间存在正相关关系G27G55 G23G28 G23G21G28全球化战略G23研发活动是一个技术积累与技术进步的过程G23技术积累越多G22技术进步越大G21相应的研发效率就越高G23在本国技术积累与技术进步的前提下G21上市公司通过购买国外技术和技术模仿等可以实现对国外先进技术的引进和学习G23根据比较优势理论G21上市公司实施全球化战略可以建立本国的比较优势G21引进与学习国外先进技术可以缩短新产品的研发周期G21吸收国外先进技术有助于上市公司实现技术改造与升级并形成研发驱动模式G21引进海外人才有助于完善本国上市公司

26、的要素禀赋结构G21实施贸易全球化可以实现外汇收入和就业机会的增加G21从而加快上市公司技术创新能力建设的步伐G23在全球化战略背景下G21研发新产品有利于上市公司迅速占领国内市场并逐步拓宽海外市场G21上市公司获得境外营业收入G21提高其研发回报率G29同时G21研发活动有利于促进上市公司建立研发驱动型增长模式G23随着经济全球化进程的加快G21技术创新活动的竞争进一步加剧G21本国上市公司不能仅仅满足于在国内市场发展G21还应把握住全球化战略带来的机遇G21通过技术引进和技术学习实现自身技术的改造与升级G23基于以上讨论G21本文提出假设G26全球化战略的实施有助于上市公司研发效率的提高G

27、27G55 G21G28 G23G22 G24 G22 G21模型构建与样本选择G22 G24 G22 G24 G21 G21模型构建根据以上理论分析G21本文构建随机前沿生产函数模型测度上市公司的研发效率G21并以此为基础对研发效率的影响因素进行实证检验G23由于本文数据为面板数据G21因此使用G56 G47 G44G44 G28 G33 G28和G4D G2C G28 G2DG2DG32提出的针对面板数据的随机前沿生产函数模型G23该模型的一般形式可以表示为G4B G21G26 G27 G55 G21G26G21G29G27G37 G21G26 G3C G41 G21G26G28 G27G

28、21 G27 G25G21G23G21 G2D G21G22G29G26 G27 G25G21G23G21G2D G21G4AG28 G23 G27G25G28G3CG3FG21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21林青宁等G26中国上市公司研发效率及其影响因素分析G21 G21万方数据式G27G25G28中G26G4B G21G26表示G26时期样本上市公司G21的产出G29G55 G21G26表示G26时期样本上市公司G21的投入G29G21为待估参数G29G37 G21G26为随机扰动项G21服从零均值G22不变方差的正态分布G21即G37 G21G26G28G36G2

29、7G24G21G29 G24G23G28 G29G41 G21G26为技术非效率项G21服从均值为G2E G21G26G22方差为G29 G30G23G22零处截尾的正态分布G21即G41 G21G26G28G36G27G2E G21G26G21G29 G30G23G28 G21且G37 G21G26与G41 G21G26独立G23本文使用对数形式的柯布G3B道格拉斯生产函数为基础模型G21测度上市公司研发效率的随机前沿生产函数可以表示为G2D G2B G4B G21G26 G27G21G24 G29G21G25G2D G2B G56 G21G26 G29G21G23G2D G2B G49 G

30、21G26 G29 G37 G21G26 G3C G41 G21G26G23 G27G23G28式G27G23G28中G26G56为资本投入G29G49为劳动投入G29为了实证检验上市公司研发效率的影响因素G21本文构建如下上市公司研发效率影响因素模型G26G4A G38 G21G26 G27 G2A G24 G29 G2A G25G2D G2B G47 G25 G2FG26 G2D G2B G21G26 G29 G2A G23G2D G2B G43 G25 G28 G3F G2D G33 G23 G2B G21G26 G29 G2A G21G2D G2BG39 G23 G33G33 G2D

31、G32 G2D G21G26 G29 G2A G39G2D G2B G41 G22 G2C G28 G23 G33 G21G26 G29 G2A G3FG2D G2B G4C G25 G26 G2D G22 G26 G21G26 G29 G2A G22 G4D G33 G23 G53 G25 G33 G21G26G29 G2A G26G2D G2B G4C G2B G23 G2A G21G26 G21G26 G29 G2A G3DG2D G2B G4D G2B G23 G57 G21G26 G29 G2A G3CG4B G2D G25 G2B G29 G58 G21G26G23 G27G21G

32、28式G27G21G28中G26G47 G25 G2FG26 G2D G2BG22G43 G25 G28 G3F G2D G33 G23 G2BG22G39 G23 G33G33 G2D G32 G2D和G41 G22 G2C G28 G23 G33分别表示上市公司人才结构中的研究生G22本科G22大专及大专以下学历G29G4C G25 G26 G2D G22 G26表示专利保护程度G21用上市公司的年度专利授权量加总表示G29G4D G33 G23 G53 G25 G33表示全球化战略G21为虚拟变量G21以样本上市公司是否实施全球化战略表示G29G2A G25G22G2A G23G22G2

33、A G21G22G2A G39G22G2A G3F和G2A G22分别表示对应变量的参数估计值G29控制变量中G4C G2B G23 G2A G21G26G21 G22G4D G2B G23 G57和G4B G2D G25 G2B分别表示公司盈利能力G22成长性以及宏观经济环境G27本文用年份虚拟变量作为宏观经济环境变量的替代变量G28 G21G2A G26G22G2A G3D和G2A G3C分别表示对应控制变量的参数估计值G29G58 G21G26服从截尾正态分布G21即G58 G21G26G28G36G27G24G21G29G23G28 G23G22 G24 G22 G24 G22 G21

34、样本选取与数据处理本文各项检验变量的数据来源于巨潮网披露的G23 G24 G24 G26G2AG23 G24 G25 G39年样本上市公司的年度报表和相关公告G21各项控制变量的数据来源于G4D G4D G30 G51经济金融数据库G23为尽可能避免数据披露不完善G22信息披露不真实对实证结论的影响G21保证数据的完整性和实证结果的精确度G21本文对经营出现状况的G41 G27 G22上市公司和数据存在异常值的上市公司从样本中剔除G21最终获得满足以上条件的G3C G3F G3C个样本G23其中G21G23 G24 G24 G26G2AG23 G24 G25 G39年历年样本上市公司的数量分别

35、为G3C G24G22G22 G22G22G3D G24G22G25 G22 G22G22G25 G24 G3DG22G25 G3F G25G22G25 G21 G3C和G25 G3F G3CG23G22 G24 G22 G24 G23 G21研发效率测度本文对用于测度上市公司研发效率的投入G22产出变量进行如下处理G26上市公司的研发效率是指考虑研发投入的上市公司的生产效率G23本文以G26时期样本上市公司G21的产出值为产出量G21以G26时期样本上市公司G21的劳动力投入量和资产投入为投入量G21并加入研发投入量G21利用G53 G30 G3A模型对上市公司的研发效率进行测度G23在对模

36、型进行回归前G21首先使用历年的G54 G54 G63指数对投入产出变量数据进行平减操作G21以消除通胀因素的影响G23此外G21由于上市公司的研发支出对其研发效率的影响不仅仅表现在当期G21而统计年鉴中的数据均为增量数据G21因此对研发支出进行存量校正G23本文借鉴永续盘存法对研发支出行重新测算G21测算公式为如下G26G56G3DG21G26 G27 G38G3DG21G26 G29G27G25 G3C G2AG28G56G3DG21 G21G26 G3C G25G23上式中G26G56G3D表示当年的研发经费存量G29G38G3D表示当年的研发资本流量G29G2A表示折旧率G21本文采用

37、文献中常选定的G25 G3F G61G29G21表示观测单元G21G29G26表示G26时期G23以研发经费内部支出为例G21本文借鉴吴延兵的研究G24G23 G39 G25G21将折旧率G2A设定为G25 G3F G61G23基期研发存量可表示为G56G3DG25 G27 G38G3DG25G27G25 G29 G32G28G32 G27G32 G29 G2AG28 G23其中G21G32为研究期间研发支出的平均增长率G23假定G32 G67 G3F G61G21G2A G67 G25 G3F G61G21则G56G3DG25 G27 G3F G5C G23 G3F G38G3DG25G21

38、据此可得到G23 G24 G24 G26G2AG23 G24 G25 G39年样本上市公司的研发经费内部支出存量G23G23 G21上市公司研发效率的测度及收敛性分析G21 G21本文用G53 G28 G47 G43 G23 G5C G25软件测度G23 G24 G24 G26G2AG23 G24 G25 G39年各样本上市公司的研发效率G21并绘制其分布直方图G21如图G25所示G23从图G25可以看出G26没有研发效率达到G25的上市公司G29样本上市公司的平均研发效率为G24 G5C G26 G21 G3C G24G21最大值为G24 G5C G3C G3C G24 G24G21最小值为

39、G24 G5C G24 G3F G24 G24G29样本年上市公司的研发效率主要集中分布在G27G24 G5C G26 G3F G24 G24G21G24 G5C G3D G23 G3F G24G28区间内G23这表明G21样本上市公司的平均研发效率较高G21但仍存在约G24 G5C G23 G22 G24 G24的技术效率损失G23因此G21研发效率低的上市公司可通过完善自身的治理结构G22有效利用自身的资本和人力实现研发效率的提升G23图G21 G21上市公司研发效率分布直方图本文对G23 G24 G24 G26G2AG23 G24 G25 G39年历年的上市公司研发效率进行描述性统计G2

40、7见表G25G28 G21并从时间和空间维度分析上市公司的研发效率总体G21在此基础上研究其收敛性G23G24G22技术经济G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21 G21第G21 G22卷G21第G23期万方数据表G21 G21 G22 G55 G55 G56G27G22 G55 G21 G25年历年样本上市公司研发效率的描述性统计结果年度平

41、均值最大值最小值标准差样本数G23 G24 G24 G26 G24 G5C G3D G23 G24 G24 G24 G5C G3C G3D G24 G24 G24 G5C G22 G3D G24 G24 G24 G5C G24 G26 G39 G24 G3C G24G23 G24 G24 G3D G24 G5C G3D G3D G24 G24 G24 G5C G3C G3C G24 G24 G24 G5C G26 G3F G24 G24 G24 G5C G24 G22 G23 G24 G22 G22G23 G24 G24 G3C G24 G5C G3D G3F G24 G24 G24 G5C

42、G3D G3D G24 G24 G24 G5C G3D G23 G24 G24 G24 G5C G24 G21 G39 G24 G3D G24G23 G24 G25 G24 G24 G5C G3D G21 G24 G24 G24 G5C G3C G3C G24 G24 G24 G5C G26 G25 G24 G24 G24 G5C G24 G22 G39 G24 G25 G22 G22G23 G24 G25 G25 G24 G5C G39 G26 G24 G24 G25 G5C G24 G24 G24 G24 G24 G5C G25 G24 G24 G24 G24 G5C G23 G3F G2

43、6 G24 G25 G24 G3DG23 G24 G25 G23 G24 G5C G26 G22 G24 G24 G24 G5C G3C G3F G24 G24 G24 G5C G22 G21 G24 G24 G24 G5C G24 G22 G26 G24 G25 G3F G25G23 G24 G25 G21 G24 G5C G22 G3D G24 G24 G24 G5C G3C G3D G24 G24 G24 G5C G24 G3F G24 G24 G24 G5C G25 G3D G24 G24 G25 G21 G3CG23 G24 G25 G39 G24 G5C G3D G24 G24 G

44、24 G24 G5C G3C G3D G24 G24 G24 G5C G3F G21 G24 G24 G24 G5C G24 G39 G25 G24 G25 G3F G3CG21 G21由表G25可知G21不同年度宏观经济环境对上市公司的研发效率产生影响G23受G2B建设创新型国家G2C战略目标的影响G21样本上市公司的研发效率在G23 G24 G24 G3D年达到最大值G29G23 G24 G24 G3D年G3C月G21受国际金融危机的影响G21中国经济面临增速回落G22出口负增长G22就业难等问题G21G23 G24 G24 G3DG2AG23 G24 G25 G24年样本上市公司的研发效

45、率出现小幅下滑G21但并没有出现明显跌落G21这主要是因为中国政府于G23 G24 G24 G3D年G25 G25月推出了进一步扩大内需G22促进经济平稳较快增长的十项措施G21并不断完善和充实了应对国际金融危机的政策措施G29G23 G24 G25 G25年中国房地产市场趋冷G22泡沫问题严重G21且欧美等国家和地区的债务危机也对中国经济产生负面影响G21因此G23 G24 G25 G25年样本上市公司的研发效率跌到G2B谷底G2C G21均值为G24 G5C G39 G26 G3FG22最小值仅为G24 G5C G25 G24 G24 G24G29G23 G24 G25 G23G2AG23

46、 G24 G25 G39年样本上市公司的研发效率稳中带升G21主要得益于近年来中国实施的一系列平稳性经济拉动政策G23不同地区上市公司的研发效率有何差异G30落后地区上市公司的研发效率能否实现对发达地区上市公司的追赶G30为证实这些问题G21本文按照上市公司的分布划分东G22中G22西三个区域G23其中G21东部区域包括北京G22天津G22河北G22辽宁G22上海G22江苏G22浙江G22福建G22山东G22广东G22海南G25 G25个省G27市G28 G29中部区域包括山西G22吉林G22黑龙江G22安徽G22江西G22河南G22湖北G22湖南G3D个省G29西部区域包括内蒙古G22广西G

47、22重庆G22四川G22贵州G22云南G22西藏G22陕西G22甘肃G22青海G22宁夏G22新疆G25 G23个省G27市G22自治区G28 G23在划分的基础上G21本文分别对三大区域的研发效率进行了统计G21结果见表G23G23表G22 G21中国分地区上市公司研发效率年度东部地区中部地区西部地区G23 G24 G24 G26 G24 G5C G3D G39 G21 G24 G24 G5C G3D G23 G39 G24 G24 G5C G3D G24 G39 G24G23 G24 G24 G3D G24 G5C G3D G3C G22 G24 G24 G5C G3D G3D G23 G

48、24 G24 G5C G3D G3F G23 G24G23 G24 G24 G3C G24 G5C G3D G24 G25 G24 G24 G5C G26 G3C G21 G24 G24 G5C G26 G26 G39 G24G23 G24 G25 G24 G24 G5C G3D G39 G3C G24 G24 G5C G3D G21 G25 G24 G24 G5C G3D G24 G22 G24G23 G24 G25 G25 G24 G5C G39 G24 G3D G24 G24 G5C G21 G3D G39 G24 G24 G5C G21 G21 G23 G24G23 G24 G25 G

49、23 G24 G5C G26 G3D G25 G24 G24 G5C G26 G26 G23 G24 G24 G5C G26 G3F G3F G24G23 G24 G25 G21 G24 G5C G22 G3C G23 G24 G24 G5C G22 G26 G39 G24 G24 G5C G22 G22 G22 G24G23 G24 G25 G39 G24 G5C G3D G24 G23 G24 G24 G5C G26 G3C G26 G24 G24 G5C G26 G3C G26 G24G21 G21从表G23可以看出G21G23 G24 G24 G26G2AG23 G24 G25 G39年东部地区样本上市公司的研发效率要优于中G22西部地区的样本上市公司G21但其差值呈越来越小的趋势G23理论上G21东部地区较中G22西部地区在基础设施建设G22交通运输G22人才聚集等方面具有优势G21因此东部地区上市公司的研发效率相应地高于中G22西部地区的上市公司G23近年来G21随着西部大开发战略的逐步推进G21中G22西部地区的基础设施建设得到了加强G21对人才的吸引力也在逐步增大G23因此G21本文认为中G22西部地区的上市公司可通过技术学习和技术模仿等实现研发效率的提高G21并成功追赶东部地区的上市公司G23为验证该观点G21本文对东部G2