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論文導讀:：本文利用隨機前沿生產函數(shù)測算了中國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率，并考察了科技活動經費籌集額中政府資金、技術改造經費支出、企業(yè)規(guī)模以及市場結構等因素對研發(fā)效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率整體偏低，但呈現(xiàn)“三平穩(wěn)兩增長”的增長狀態(tài)。企業(yè)規(guī)模、市場結構、技術改造經費和研發(fā)效率顯著正相關，而科技活動經費籌集額中政府資金對研發(fā)效率的作用不明顯。
論文關鍵詞：研發(fā)效率，醫(yī)藥制造業(yè)，隨機前沿生產函數(shù)

　　1引言及文獻回顧
　　醫(yī)藥制造業(yè)是是關系到國計民生的基礎性和戰(zhàn)略性產業(yè)，技術創(chuàng)新是醫(yī)藥制造業(yè)的核心競爭力。研發(fā)活動作為技術創(chuàng)新的主要來源之一，是引導技術創(chuàng)新、實現(xiàn)科技進步的關鍵因素，同時研發(fā)效率的高低決定了能否有效適時地將研發(fā)投入轉化為創(chuàng)新成果，使產品在市場上獲取競爭力。但并不是所有的研發(fā)活動都能帶來技術創(chuàng)新，推動科技進步，這是由于部分研發(fā)投入沒有得到充分利用，不能產生有效的技術成果，無法實現(xiàn)預期目標，從而導致研發(fā)活動失效。因而，行業(yè)的研發(fā)效率對于醫(yī)藥制造業(yè)實現(xiàn)技術創(chuàng)新，增強產業(yè)競爭能力，促進產業(yè)的持續(xù)發(fā)展具有重要意義。
　　國內學者對醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)能力和技術創(chuàng)新的研究，主要集中在技術創(chuàng)新能力和產業(yè)化方面，而關于技術創(chuàng)新效率和研發(fā)效率的研究較少。首先，關于技術創(chuàng)新能力和產業(yè)化方面，張世賢（2005）認為技術創(chuàng)新遵循“閥值理論”，即只有當研發(fā)資源集中到一定程度才能使研發(fā)成果成為穩(wěn)定輸出，研發(fā)資源的極端分散化是目前我國醫(yī)藥產業(yè)化發(fā)展的最大障礙[1]。張偉(2008)從醫(yī)藥產業(yè)技術創(chuàng)新的特點入手，以1995-2004年的有關數(shù)據(jù)為基礎分析了我國醫(yī)藥產業(yè)技術創(chuàng)新能力不足的表現(xiàn)形式和問題所在，并提出提高醫(yī)藥產業(yè)技術創(chuàng)新能力的對策[2]。鄒鮮紅、黃健柏（2009）基于因子分析法，通過對我國28個省區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)技術創(chuàng)新過程的多個指標進行因子分析，通過構建技術創(chuàng)新能力評價體系，克服了采用投入型指標和產出型指標建立技術創(chuàng)新能力評價體系的缺陷，避免指標的重復評價，較為準確地對區(qū)域技術創(chuàng)新能力進行綜合評價，對因地制宜推進中國醫(yī)藥產業(yè)發(fā)展提供有益的支撐[3]。其次，在技術創(chuàng)新效率研究方面，大多數(shù)學者集中在高技術產業(yè)領域的研發(fā)效率研究，而具體到醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率研究的文獻較少（鄭潔，2008[4]）。
　　本文在已有研究的基礎上，采用隨機前沿函數(shù)方法，選取1999-2008年間我國醫(yī)藥制造業(yè)28個省市的面板數(shù)據(jù)，并構建了無效率函數(shù)，對醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率及其影響因素進行深入研究。
　　2 模型構建
　　2.1 實證模型的選擇
　　目前最常用的隨機前沿函數(shù)模型是Battese和Coelli在1992和1995年設定的生產函數(shù)模型，簡稱BC(1992)和BC(1995)模型。BC(1992)模型假設非效率項服從截尾正態(tài)分布，并認為技術效率隨時間不同而變化。BC(1995)模型則不但測算了效率數(shù)值的大小，還從影響技術效率的因素著手進行研究。BC(1995)模型是目前學者們最為推崇的一個研究工具，其與數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)相比藥學論文，具有考慮隨機誤差、采用面板數(shù)據(jù)、技術效率測算方程與其影響因素方程聯(lián)立的優(yōu)勢。
　　借鑒BC(1995)模型[5]，本文的隨機前沿函數(shù)模型構建如下：
　　 （1）
　　模型（1）中Y、RD、RDP分別表示我國醫(yī)藥制造業(yè)某省市某年的研發(fā)產出、研發(fā)資本投入、研發(fā)人員投入，i和t分別表示醫(yī)藥制造業(yè)第i個省份和第t個年份。β0是常數(shù)項，β1和β2代表研發(fā)資本和研發(fā)人員的產出彈性。（Vit-Uit）表示方程的隨機誤差項，具有復合結構，Vit代表經濟系統(tǒng)中不可控因素沖擊的噪聲誤差，假定其服從正態(tài)分布N(0，)，且獨立于Uit。Uit為非負隨機變量，考察研發(fā)活動中的技術無效率，假定其服從截尾正態(tài)分布N(Mit，)。表示省市i在t時期研發(fā)活動的研發(fā)效率。Mit越大表示技術效率越低，意味著投入等量的研發(fā)資本和研發(fā)人員能夠獲得的研發(fā)產出越少。本文重點考察科技活動經費籌集額中政府資金、技術改造經費支出、企業(yè)規(guī)模以及市場結構等因素對研發(fā)活動技術無效率的影響，因而構建以下無效率函數(shù)：
　　 （2）
　　函數(shù)（2）中δ0為待估常數(shù)，F(xiàn)und、Transf、Scale、MS分別表示科技活動經費籌集額中政府資金、技術改造經費支出、規(guī)模變量以及市場結構變量等變量，δ1、δ2、δ3、δ4分別表示相應變量的影響系數(shù)。Wit為隨機誤差項，假定其服從正態(tài)分布N(0，)。判斷構建的隨機前沿生產函數(shù)模型是否適合用來測算我國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率，可以通過考察函數(shù)(2)中隨機誤差項的技術無效的比重，也就是通過 (0≤γ≤1)的大小來判斷。當γ接近于0時，表示實際研發(fā)產出與可能最大研發(fā)產出的差距主要來自于不可控因素造成的噪聲誤差，此時用普通最小二乘法(OLS)就可以實現(xiàn)對生產參數(shù)的估計，無需采用隨機前沿函數(shù)模型。γ越趨近于1，越能說明前沿生產函數(shù)的誤差主要源于隨機變量Uit，則越適合采用隨機前沿生產函數(shù)模型對研發(fā)效率進行估計。
　　2.2 數(shù)據(jù)來源及變量選取
　　研究使用的數(shù)據(jù)，采用《中國高技術產業(yè)統(tǒng)計年鑒》（2005-2009）中醫(yī)藥制造業(yè)各個省市1999-2008年10年的面板數(shù)據(jù)。
　　 　　現(xiàn)有文獻在研究技術創(chuàng)新成果時，一般選取研發(fā)經費的投入和研發(fā)人員的投入作為技術創(chuàng)新的投入指標，對于技術創(chuàng)新的產出指標的選取，則存在不同看法。二十世紀五六十年代，使用研發(fā)經費近似作為技術創(chuàng)新產出指標，這樣做的缺陷是認為技術創(chuàng)新的投入和產出是一個線性關系，有投入就一定有產出。七十年代以來多采用專利數(shù)作為技術創(chuàng)新產出指標(Griliches，1990[6]；Prencipe，1997[7])。近年來也有學者采用新產品銷售收入（朱有為、徐康寧，2006[8]）和新產品產值（周立群、鄧路，2009[9]）作為研發(fā)產出指標�；�于眾多學者關于技術創(chuàng)新投入及產出指標選取問題的研究成果，本文結合我國醫(yī)藥制造業(yè)的行業(yè)特點行業(yè)及發(fā)展的現(xiàn)狀，選取合適的研發(fā)投入指標和研發(fā)產出指標。
　　一、研發(fā)投入指標的選取
　　醫(yī)藥制造業(yè)作為高技術、知識性生產函數(shù)，研發(fā)產出不僅受到當期研發(fā)資本投入的影響，也受到過去各期研發(fā)資本投入的影響，所以，選取研發(fā)資本存量來反映研發(fā)資本投入情況相比于直接使用研發(fā)資本投入更為恰當。關于研發(fā)資本存量的計算方法，國內外學者主要采用經典的永續(xù)盤存法。參照Goto& Suzuki(1989) [10]和吳延兵（2006）[11]的計算方法，以過去各個時期的研發(fā)支出現(xiàn)值與第t-1期的研發(fā)資本存量現(xiàn)值之和來表示即第t期的研發(fā)資本存量，計算公式如下所示：
　　 （3）
　　 其中，K是指研發(fā)資本存量，E代表研發(fā)支出，ρ為研發(fā)資本存量的折舊率。此外，，假定R&D資本存量K的平均增長率等于R&D支出E的平均增長率，研發(fā)資本存量的期初值為：，g為E的年均增長率（Coe，Helpman，1995 [12] ；吳延兵，2006 [11]）。本文的基年定位1999年。在測算研發(fā)資本存量之前，研發(fā)資本支出已經按1990年不變價“研發(fā)價格指數(shù)”進行平減[①]。對于研發(fā)資本折舊率ρ，國內外眾多文獻在估算研發(fā)資本存量時都采用了15%(Hu，Jefferson，Qian，2005 [13]；吳延兵，2006 [11]；朱有為和徐康寧，2006 [8])，因此，本文也采用ρ=15%。
　　研發(fā)人員投入的數(shù)量、結構和素質，是企業(yè)技術創(chuàng)新能力的重要表現(xiàn)。反映研發(fā)人員投入的指標主要是研發(fā)人員（人）和研發(fā)人員折合全時當量（人年）。前者是參與活動的人員數(shù)量，后者是按照參加人員實際參與研發(fā)活動的時間折合的研發(fā)活動工作當量。后者更能反映投入研發(fā)活動的人員情況。因此，本文選擇研發(fā)人員折合全時當量（人年）作為研發(fā)生產函數(shù)中的研發(fā)人員投入指標。
　　二、研發(fā)產出指標的選取
　　研發(fā)活動的產出指標主要有專利申請量、專利授權量、新產品產值、新產品銷售收入等衡量指標。其中，專利申請量和授權量，是研發(fā)活動的中間產出，能反映出研發(fā)活動的直接效果，是產業(yè)技術創(chuàng)新的重要衡量標準。新產品產值和新產品銷售收入是最終產出，相比專利指標，更能反映出產業(yè)研發(fā)活動產出在市場上的績效情況。本研究根據(jù)醫(yī)藥制造業(yè)的行業(yè)特點和研發(fā)現(xiàn)狀，以及醫(yī)藥制造業(yè)有關數(shù)據(jù)的可獲得性和可操作性，對研發(fā)產出指標進行篩選。首先由于專利量的數(shù)據(jù)局限，且醫(yī)藥制造業(yè)的專利指標較小，有的甚至為零，這種情況下使用OLS估計是有偏的。其次，新產品銷售收入受到營銷等非生產環(huán)節(jié)的影響，同時受市場上其他不確定因素影響，不能完全反映研發(fā)活動的產出和研發(fā)效率的變動。因此我們選用新產品產值作為研發(fā)產出指標，并以1999年為基年，按照工業(yè)品出廠價格指數(shù)進行平減，以消除通脹等因素的影響。
　　三、非效率函數(shù)指標的選取
　　科技活動經費籌集額，對于研發(fā)活動有重要的影響力，直接影響到研發(fā)投入的力度大小，而其中政府資金來源對于研發(fā)活動起到激勵和引導作用藥學論文，因此選擇這兩項指標進行非效率模型的研究，以深入研究政府資金對醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)效率的影響。另外，技術改造是我國醫(yī)藥制造業(yè)在當前發(fā)展水平下，普遍采用的技術創(chuàng)新方式，一定的技術改造能力將大大有利于研發(fā)能力和研發(fā)效率的提高。因此，技術改造經費是一項重要的研發(fā)活動效率考量指標，將其選入非效率模型，進一步研究其對研發(fā)效率的影響作用。同時，很多學者的研究都表明企業(yè)規(guī)模和市場結構對高新技術產業(yè)的研發(fā)效率的影響很大論文開題報告范例。因此，在非效率函數(shù)中，本文選擇科技活動經費籌集額中政府資金、技術改造經費支出、企業(yè)規(guī)模以及市場結構等變量作為技術無效率的影響因素。
　　3 實證結果分析
　　利用Shazam軟件及Frontier4.1軟件，使用極大似然法估計經驗模型可獲得各項參數(shù)，具體結果見表1。其中，γ值為0.9406，非常接近1，且LR單邊檢驗表明它符合混合卡方分布（mixed chi-squaredistribution），說明模型（1）中的誤差項有著明顯的復合結構。因此，采用SFA方法構建隨機前沿生產函數(shù)來測算我國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率是有效的。具體分析如下：
　�。�1）研發(fā)投入要素產出彈性和研發(fā)活動規(guī)模效應分析。研發(fā)資本投入(RD) 和研發(fā)人員投入（RDP）彈性系數(shù)β1、β2的值分別為0.2681和0.4298。表明我國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)經費內部支出每增加1%，新產品產值便會增加0.2681%；研發(fā)人員投入每增加1%，則新產品產值會增長0.4298%。可見，在我國醫(yī)藥制造業(yè)新產品產值的增長中，研發(fā)人員投入的貢獻率高于研發(fā)資本投入的貢獻率。同時，研發(fā)投入的彈性系數(shù)僅為0.6979，說明我國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)活動缺乏規(guī)模經濟性。
　　表1 SFA模型各參數(shù)估計值
　　Table 1 The estimate of eachparameter on SFA model
　　

注： *、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著，LR為似然比檢驗統(tǒng)計量，其符合混合卡方分布(Mixed Chi-square Distribution)。
　�。�2）研發(fā)效率的變動趨勢和各區(qū)域的研發(fā)效率比較分析。我國醫(yī)藥制造業(yè)28個省市1999-2008年的研發(fā)效率估計值，經整理后如表2、圖1所示。我國醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)效率10年均值為0.5290，相比之下，我國電力行業(yè)、通信行業(yè)的研發(fā)效率都已達到0.9以上，發(fā)達國家該行業(yè)的研發(fā)效率也早已達到0. 9 以上[4]，這說明我國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率還有待提高。但是，我國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率整體上呈現(xiàn)上升趨勢。從圖1可以看出，2000-2002年三年的研發(fā)效率基本沒有太大變化，此后出現(xiàn)2003-2004年兩年的較快增長，2004-2006年三年的研發(fā)效率再度處于一個平穩(wěn)期，2007年出現(xiàn)較快增長的情況。由于2008年出現(xiàn)金融危機，醫(yī)藥中間體及醫(yī)藥產品出口的下降，抑制了企業(yè)研發(fā)投入，因此研發(fā)效率有稍微的下降。同時，根據(jù)1999年的研發(fā)效率值，我們認為我國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率的變動具有周期性，即：三年一個平穩(wěn)期后將出現(xiàn)兩年的較高增長期，簡稱“三平穩(wěn)兩增長”。
　　從區(qū)域的角度看，研發(fā)效率居前三位的省市是屬于長三角都市圈的江蘇、浙江和上海，我國另外兩大都市圈（珠三角都市圈和京津冀都市圈）的六個省市的研發(fā)效率均位列前十。長三角都市圈（江蘇、浙江、上海）是我國醫(yī)藥產業(yè)最大的聚集區(qū)，在都市圈內形成了比較完整的醫(yī)藥產業(yè)鏈和比較合理的產業(yè)布局：江蘇省集聚了一批跨國醫(yī)藥企業(yè)，在化學制劑方面研發(fā)能力較強；浙江省的化學原料藥和中間體研發(fā)生產已具規(guī)模；上海擁有較多大規(guī)模的醫(yī)藥研發(fā)中心，研發(fā)能力較強，之所以研發(fā)效率低于江蘇和浙江，是因為本文選取的研發(fā)產出指標新產品產值和企業(yè)的生產能力相關，而上海的醫(yī)藥企業(yè)數(shù)量僅是江蘇、浙江的一半。珠三角都市圈市場經濟、民營經濟比較發(fā)達，廣州的中藥研發(fā)創(chuàng)新資源較好，而深圳集聚了一批生物制藥骨干企業(yè)，具備較好的生物醫(yī)藥研發(fā)環(huán)境。京津冀都市圈生物科技力量雄厚，北京在生物醫(yī)藥領域具有較強的科研基礎和研發(fā)能力，河北在化學制藥領域具有特色，天津在現(xiàn)代中藥、生物制藥等領域的研發(fā)能力較強，國際化水平較高。
　　表2 我國醫(yī)藥制造業(yè)1999-2008全國及各省市研發(fā)效率值
　　Table 2 The R&D efficiency of Chinesepharmaceutical industry from 1999 to 2008
　　

　　圖1 中國1999-2008年醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率
　　Figure 1 The R&D efficiency of Chinese pharmaceuticalindustry from 1999 to 2008
　�。�3）科技活動經費籌集額中政府資金對研發(fā)效率的影響。從表1可以看出，δ1=-0.1045，沒有通過顯著性檢驗，這說明科技活動經費籌集額中政府資金對研發(fā)效率的作用不明顯。這是由于政府對企業(yè)技術創(chuàng)新的推動不在新產品的研究開發(fā)階段，而在于對已有科研成果的商業(yè)化開發(fā)[1]。
　�。�4）技術改造經費支出對研發(fā)效率的影響。表1中δ2=-0.4736，說明技術改造經費支出和研發(fā)效率有著明顯的正向相關關系。這和我國的醫(yī)藥產業(yè)發(fā)展情況基本一致。目前，我國醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)數(shù)量多、規(guī)模小，很多企業(yè)缺乏核心技術和新藥研發(fā)能力，主要通過仿制新藥，或者是引進發(fā)達國家的技術，進行改造生產。技術改造經費的支出，將提高我國醫(yī)藥制造業(yè)新產品產值，從而對研發(fā)效率有正向作用。
　　（5）企業(yè)規(guī)模對研發(fā)效率的影響。表1中δ3=-2.7455，說明研發(fā)效率與企業(yè)規(guī)模之間存在著顯著的正相關關系，即企業(yè)規(guī)模越大，研發(fā)就越具規(guī)模經濟性，研發(fā)效率就越高。醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)具有投入高、周期長、風險大的特征，由于固定成本和沉沒成本的存在，相比于大型企業(yè)，中小型企業(yè)進行研發(fā)的風險很大。因此，中小型企業(yè)在從事研發(fā)活動時常常面臨資金瓶頸，同時大多數(shù)企業(yè)并不愿意冒險研發(fā)，而選擇跟隨模仿大企業(yè)已經打開市場的產品，這使將對研發(fā)效率的提高產生抑制作用。
　�。�6）市場結構對研發(fā)效率的影響。表1中δ4=-1.1173，這表明醫(yī)藥制造業(yè)的市場競爭性越強，越有助于刺激研發(fā)效率的提升。這與大多數(shù)學者的相關研究結論是一致的。已有學者研究認為，市場競爭程度與研發(fā)效率之間并非是簡單的正向關系，市場結構與企業(yè)規(guī)模之間相互關聯(lián)，市場集中度較低、企業(yè)規(guī)模過小并不利于研發(fā)投入和效率的提高。根據(jù)模型的估計結果，企業(yè)規(guī)模和市場競爭都對研發(fā)效率有促進作用藥學論文，這表明較大的企業(yè)規(guī)模和較充分的競爭關系有利于提高研發(fā)效率。目前，中國醫(yī)藥制造業(yè)企業(yè)的平均規(guī)模和市場集中度相對偏低，要提升新藥研發(fā)能力仍依賴于較大規(guī)模的企業(yè)。
　　 　　4 結論與建議
　　本文運用隨機前沿生產函數(shù)模型，研究了我國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率。研究結果發(fā)現(xiàn)，我國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率均值為0.5290，且每年的研發(fā)效率具有“三平穩(wěn)兩增長”的增長周期性。在醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)投入中，研發(fā)人員對新產品產出貢獻大于研發(fā)資本。但醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)活動仍不具有規(guī)模經濟性，平均研發(fā)效率水平偏低。從區(qū)域研發(fā)效率的比較分析可以知道，較高的市場集中度和產業(yè)集聚，有利于提高研發(fā)效率。同時，醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率與企業(yè)規(guī)模呈顯著的正向關系，市場競爭性有利于促進研發(fā)效率，技術改造經費支出有助于提高新產品產值，而科技活動經費籌集額中政府資金對研發(fā)效率的作用不明顯。
　　結合以上研究，要提高我國醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率，可以從以下幾個方面入手：
　　第一，發(fā)揮各地區(qū)醫(yī)藥制造業(yè)的產業(yè)優(yōu)勢和資源比較優(yōu)勢，在我國形成幾塊產業(yè)鏈完善、優(yōu)勢互補和相互支撐的“醫(yī)藥產業(yè)群”。例如，“長三角都市圈醫(yī)藥產業(yè)群”——在上海形成新藥研發(fā)中心和醫(yī)藥營銷中心，江蘇省著力發(fā)展化學制劑，而浙江進一步把化學原料藥做大做強，在長三角都市圈內形成完整的醫(yī)藥產業(yè)鏈和合理的醫(yī)藥產業(yè)布局模式。同時，發(fā)揮我國在中醫(yī)藥資源上的比較優(yōu)勢，在珠三角都市圈、京津冀都市圈以及云南、西藏等地建立中醫(yī)藥和生物醫(yī)藥研發(fā)中心，加大中藥的研究、生產及向世界市場推銷的力度。
　　第二，提高市場集中度，促進產業(yè)集聚，加大研發(fā)投入力度，增強研發(fā)能力。低集中度不利于研發(fā)投入活動的有效支撐，對研發(fā)效率存在不利影響。因此，需要鼓勵企業(yè)間的兼并與合并，提高集中度，形成規(guī)模經濟效應�？梢酝ㄟ^產業(yè)集聚，促進技術交流，促成合作研發(fā)。
　　第三，培育合理的競爭性市場環(huán)境。醫(yī)藥制造業(yè)的研發(fā)效率與企業(yè)規(guī)模呈顯著的正向關系，市場競爭性有利于促進研發(fā)效率，這兩個結論的結合意味著競爭性寡頭主導的、大中小型企業(yè)共存的市場結構可能是有利于改善醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)效率的理想市場結構形態(tài)。
　　第四，完善政策與制度，增強知識產權保護意識，為醫(yī)藥制造業(yè)研發(fā)活動提供良好的支撐。我國醫(yī)藥制造業(yè)的特點決定其受到政府政策和制度影響較大。因此，在產業(yè)政策層面，需大力引導企業(yè)走技術創(chuàng)新之路，并落實扶持政策，讓企業(yè)敢于投入研發(fā)，不斷積累技術力量，提高研發(fā)效率。

參考文獻：
[1]張世賢．閥值效應：技術創(chuàng)新的低產業(yè)化分析——以中國醫(yī)藥技術產業(yè)化為例．中國工業(yè)經濟，2005(4)：45-52
[2]張偉．我國醫(yī)藥產業(yè)技術創(chuàng)新能力研究．科技信息，2008(21)：600－601
[3]鄒鮮紅，黃健柏．基于因子分析的我國醫(yī)藥制造業(yè)區(qū)域技術創(chuàng)新能力研究．系統(tǒng)工程，2009，12(27)：67-72
[4]鄭潔，楊昌輝，徐晟．基于SFA 的我國醫(yī)藥制造行業(yè)技術創(chuàng)新效率研究．合肥工業(yè)大學學報(社會科學版)，2008，4(22)：58-62
[5]Battese，G．E．and T．J．Coelli．A Model for Technical Inefficiency Effects in aStochastic Frontier Production Function for Panel Data． Empirical Economics，1995，20：325-32
[6]Griliches，Zvi．Patent Statistics as Economic Indicators：A Survey．Journal ofEconomic Literature，1990，28：1661-1707
[7]Prencipe．ATechnological Competencies and A product’s Evolutionary Dynamics：A Case Study from the Aero-Engine industry．Research Policy，1997 (25)：1261–1276
[8]朱有為，徐康寧．中國高技術產業(yè)研發(fā)效率的實證研究．中國工業(yè)經濟，2006，(11)：38-45
[9]周立群，鄧路．企業(yè)所有權性質與研發(fā)效率—基于隨機前沿函數(shù)的高技術產業(yè)實證研究．上海交通大學學報，2006(9)：1-4
[10]Goto，A．and Suzuki， K．R&D Capital，Rate ofReturn on R&D Investment and Spillover of R&D in Japanese ManufacturingIndustries． Review of Economics and Statistics，1989，71(4)：555-564
[11]吳延兵．R&D存量、知識函數(shù)與生產效率．經濟學(季刊)，2006(4)：1130-1156
[12]Coe and Helpman．InternationalR&D Spillovers． European Economic Review，1995，39(5)：859-887
[13]Hu，Albert，G．Z．，Jefferson，G．H．and Qian Jinchang，R&D and Technology Transfer： Firm-Level Evidence from Chinese Industry．Review of Economics and Statistics，2005，87(4)：780-786