中国高技术产业市场结构与研发效率
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[摘 要]基于DEA-Tobit两阶段模型的研究框架，利用中国高技术产业13个三位码行业的面板数据，分别采用Kalecki与DEA-Malmquist指数测算了高技术产业市场结构与研发效率状况，考察了市场结构对研发效率的影响。结果显示，高技术产业市场结构与研发效率间呈现'倒U型“的非线性关系，扩大规模、国家控制、政府支持及出口导向因素皆有利于企业研发效率的提升。
[关键词]高技术产业；市场结构；研发效率；DEA-Tobit模型
[中图分类号]F124.3 [文献标识码]A [文章编号]2095-0292（2014）05-0059-03
高技术产业在我国经济发展过程中发挥着举足轻重的作用，提升研发效率是增强高技术产业竞争力的关键因素。本文对高技术产业市场结构与研发效率的关系进行研究，以期为政府制定发展高技术产业的相关决策提供理论依据。对市场结构和研发效率的研究可追溯至Schumpeter（1942）[1]，他认为垄断性市场结构更有利于提升研发效率，这被称为熊彼特假说。而Arrow（1962）[2]认为竞争性市场结构能带来更大的研发激励，这被称为阿罗假说。目前，关于市场结构和研发效率的关系存在四种观点：一是支持熊彼特假说，如Goettler和Gordon（2009）[3]等；二是支持阿罗假说，如Hashmi（2013）[4]等；三是认为市场结构与研发效率表现为动态关系，如Tingvall和Karpaty（2008）[5]等认为随着市场竞争的增强，研发效率会先上升后下降；四是认为二者的关系随行业特点、环境改变而表现出不确定性，如Gilbert（2006）[6]等。
学术界对于市场结构与研发效率的关系尚未形成统一观点。本文基于我国高技术产业的面板数据，运用DEA-Tobit两阶段模型来研究高技术产业市场结构对研发效率的影响。首先，介绍研究工具和样本选择；其次，测度了高技术产业市场结构和研发效率；再次，是高技术产业市场结构对研发效率影响的实证分析；最后，是结论和政策启示。
一、 研究工具与样本说明
（一）研究工具
1.基于DEA的Malmquist指数
数据包络分析法（DEA）是一种评价决策单元（DMU）相对效率的非参数方法，其借助数学规划将DMU投影到DEA前沿面上，并通过比较DMU偏离前沿面的程度来评价其相对有效性。研发效率，即研究的投入产出效率，可以利用基...
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