我国大中型工业企业技术开发费用支出对产出的影响(共6页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上我国大中型工业企业技术开发费用支出对产出的影响统计01级1班 洪璇寒 【摘要】 :我国大中型工业企业的研发能力对我国整个国民经济的发展都有着重要影响,其研究与开发费用支出对产出的影响是反映研究与开发能力的一个重要方面,本文利用Cobb-Douglas生产函数对其作实证分析,检验当年以及滞后几年的研发投入对企业产出产生的影响,分析我国大中型工业企业的研发费用的投入对企业经济效益和可持续发展的影响。【关键词】 技术开发费用产品销售收入滞后技术开发费用支出作为一种投资,是企业、行业,乃至国家的竞争战略的一个重要组成部分。在知识经济、全球经济一体化的背景下,市场竞争日趋激烈,
2、技术进步在国家竞争优势中的作用日益显著,发达国家的经济增长中科技贡献已达70%以上。工业企业是科学技术转化为现实生产力和物化成产品的直接承担者,工业企业的技术开发能力是工业企业素质的重要标志,而大中型工业企业的发展在我国更是重中之重。加强大中型工业企业的研究与开发的能力,强化其科学技术行为,是增强其在市场经济中的竞争力,增加生产后劲,促进国民经济和社会协调发展的重要保证。因此,研究我国大中型工业企业技术开发费用支出对产出的影响,具有重大的现实意义。技术开发费用支出对企业经济效益及其可持续发展的贡献,这不仅涉及到企业技术开发行为本身,还涉及到与技术开发生产力的实现有关的转化活动,而且这应该是与企
3、业发展关系最直接的部分,是企业最为关注的层面。因此,本文就从这个角度出发,以我国大中型工业企业1987-2001年的有关时间序列数据为研究对象,运用投入产出效率的范畴来测定我国大中型工业企业的研技术开发投入对产出的影响。而计量投入产出效率指标一般都采用生产函数的方法,它对表示投入产出关系较为直接清晰。本文将采用Cobb-Douglas生产函数,对其技术开发投入对产出的影响作实证分析,并进一步通过作滞后检验,分析我国大中型工业企业的研发投入对其可持续发展的影响,从而得出几点启示。由于难以获得我国各个大中型工业企业的个别数据资料,本文主要是从总体上进行分析。建立模型本文以Cobb-Douglas生
4、产函数作为分析工具: 其中Q表示产量,也即是产出水平,而在现实中一般有两个指标可供选择,一是产品销售收入,一是工业总产值或工业增加值。本文将采用产品销售收入作为衡量指标,这是因为考虑到这一指标不只体现了工业企业的产出水平,还体现了企业的产后管理水平,如销售能力、市场预测能力以及库存管理水平等,这也是技术进步和生产力发展的应有之意,因而可以使研究更具有现实意义。K表示资本投入量,企业的技术开发经费支出是反映了企业在研究开发资本投入方面的重要指标,因此将其近似视为企业技术开发的资本投入量。L表示劳动力投入量,一般采用职工人数作为衡量指标,但由于未能直接找到我国大中型工业企业的职工人数,根据中国科技
5、统计年鉴19872001各年技术开发人员和技术开发人员占职工人数的百分比计算间接得出大中型工业企业职工人数,即:数据取得本文选取了19872001年我国大中型工业企业的有关数据,数据主要来源于中国科技统计年鉴数据如下表:我国大中型工业企业有关统计资料年份产品销售收入(亿元)技术开发经费支出(亿元)职工人数(万人)技术开发人员(万人)技术开发人员占职工总数(%)19875640.6887.982492.5370.042.8119887454.57116.042648.1779.713.0119898570.99123.772843.4377.912.7419909623.85133.062998
6、.0577.052.57199111937.3165.993200.3982.892.59199215235.42208.813459.3888.562.56199319077.11240.034069.26104.582.57199423903.57321.293377.36117.873.49199530830.93365.833856.56123.413.2199633553.47384.883869.68145.53.76199736297.39438.433780147.423.9199837462.72478.693431.63141.044.11199941912.11567.2
7、43160.87145.44.6200049846.91823.722901.67138.74.78200158511.3977.942803.28136.84.88回归分析:根据Cobb-Douglas生产函数,两边去对数可以得到线形模型: 由于在现实中技术开发投入与产出的关系并不是精确的函数关系,因而在的基础上引入一个随机误差项,得: 其中u是作为未引入影响因素、众多细小影响因素、数据误差等的代表。运用eviews 3.1进行数据处理和模型检验。首先对进行最小二乘估计,得数据分析报告:= (0.) (0.) (0.) t = (-2.) (50.39251) (8.)0. 0. F=159
8、0.411 d=1.从回归的结果看,回归方程的可决系数、修正可觉系数都较接近于1,说明模型中的各个解释变量对应变量的影响程度显著,且F值也很大,说明回归方程显著,模型的总体拟和程度较理想。在假定95%的概率把握程度下,即=0.05 条件下进行t 检验:假定 在=0.05时, ,的 t 统计量,所以拒绝,说明在职工人数不变的情况下,解释变量技术开发经费支出对应变量产品销售收入的影响显著。假定 在=0.05时, ,的 t 统计量,所以拒绝,说明在技术开发经费支出不变的情况下,职工人数对产品销售收入的影响显著。终上所述,模型的效果比较理想,从模型可以看出,在固定职工人数不变时,技术开发经费支出每增加
9、1%,产品销售收入增加0.%,这说明了技术开发的投入对大中型企业的产出有显著的影响,企业应该重视技术开发的作用,通过技术开发带动企业的发展,增加企业的市场竞争力。实证检验:1、采用简单相关系数矩阵法对模型进行多重共线性检验,结果如下:K L1. 0. 0. 1.KL从矩阵表中可以看出,K、L之间的相关系数很小,说明它们之间不存在明显的共线性,也就说明了模型不存在共线性。2、采用ARCH检验对模型进行异方差检验,结果如下:ARCH Test:F-statistic1. Probability0.Obs*R-squared5. Probability0.Test Equation:Dependen
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