摘 要

本文利用我国2015~2016年上市公司A股制造业微观数据为基础，运用DEA-Tobit两阶段模型，计算出政府科技投入对企业科技投入效率的具体影响程度，然后以2015~2016我国30省的省际宏观数据为基础，在考虑科技进步带来的环境污染情况下，利用改进的非期望SBM模型并剔除政府科技投入对企业科技投入的内生性影响来测算我国30省的政府科技投入效率和企业科技投入效率。DEA-Tobit两阶段结果表明：政府科技投入负向调节了企业科技投入与企业科技投入效率之间的关系。剔除内生性非期望SBM模型的测算结果显示：（1）经济科技水平较发达地区政府与市场的科技投入效率较高，经济科技发展水平最低的西部地区其次，经济科技水平居中的中部地区最低；（2）经济科技发展水平最高的东部沿海地区企业科技投入效率高于政府科技投入效率；经济科技发展水平较弱的中部地区政府与市场的效率相持平，西部地区则是政府效率高于市场效率；（3）经济较弱的中部地区科技带来的环境污染比经济发展最好的东部地区和发展最弱的西部地区更多，即符合科技发展水平与环境污染间的倒“U”型关系。

关键词：绿色 ；内生性；科技投入效率；政府与市场；

Abstract

Based on the micro - data of our company ' s A - share manufacturing industry in 2015 - 2016 , this paper uses DEA - Tobit two - stage model to calculate the specific influence degree of government science and technology investment on the efficiency of science and technology investment in enterprises . Then , based on the inter - provincial macro data of 30 provinces of China in 2015 - 2016 , the paper calculates the efficiency of government science and technology investment and the efficiency of scientific and technological input of enterprises in 30 provinces in China . The negative government input regulates the relationship between enterprise science and technology investment and the efficiency of enterprise science and technology investment. Excluding the endogenous unexpected SBM model, the calculation results show that the economic and technological level of the western region is higher than that of the developed region, the western region with the lowest level of economic and technological development, and the western region with the lowest level of economic and technological development. The economic and technological level in the middle of the central region is the lowest (2) the highest level of economic and technological development of enterprises in the eastern coastal areas of science and technology investment efficiency is higher than the efficiency of government science and technology input; In the middle region, where the level of economic and technological development is weak, the efficiency of the government is equal to that of the market, while in the western region, the efficiency of the government is higher than that of the market. 3) the environmental pollution caused by science and technology in the middle region of the weak economy is more than that in the eastern region with the best economic development and the weakest west region, which accords with the inverted "U" type relationship between the level of scientific and technological development and environmental pollution.

Key words:environmental externality; Endogenous; Science and Technology Investment efficiency; Government and Market; improved SBM Model ；Tobit Model

目 录

第1章 绪论 1

1.1选题背景 1

1.2国内外研究动态 2

1.3研究方法及思路 3

第2章 理论分析及研究假设 4

2.1科技投入对生态环境的影响 4

2.1.1政府科技投入对生态环境的影响 4

2.1.2企业科技投入对生态环境的影响 5

2.1.3金融科技投入对环境的影响 5

2.2不同科技投入主体之间的影响 6

第3章 模型、变量与数据 7

3.1模型构建 7

3.1.1效率评价模型 7

3.1.2Tobit模型（因变量受限模型） 9

3.2变量选取 10

3.2.1改进非期望SBM模型中的投入、产出选择 10

3.2.2Tobit模型中变量选择 10

3.3数据来源 11

第4章 实证结果与分析 14

4.1政府科技投入对企业科技投入效率影响程度 14

4.2效率测算 15

4.3稳健性检验 17

第5章 结论与建议 18

5.1结论 18

5.2政策建议 18

参考文献 19

致谢 21

第1章 绪论

1.1选题背景

随着我国对科学技术的关注度日益提高，“科学技术是第一生产力”这一观点也广泛被学者们所接受，从早期古典学派的Adam Smith（1776）在《国富论》就指出技术的改进对提高生产力有巨大的作用^[1]。另一位古典政治经济学代表David Ricardo（1821）对Adam Smith的理论做了进一步的研究指出技术进步不仅是增加了国家财富，同时也会增加未来潜在的生产力^[2]。新古典综合学派的Solow（1957）在把技术进步作为外生变量从C-D生产函数中分离得出索罗剩余（Solow Residual）并计算了技术进步对经济增长的贡献率后发现技术进步在生产中具有重要地位^[3]。Romer等一批经济学家（1986）提出内生增长模型，指出技术进步能避免资本边际效率递减，对经济增长有着持续推动作用^[4]。近年来国际上学者对技术进步对经济增长的探讨仍旧是从内生增长模型出发进行挖掘。由于Schumpeter在1912年提出创新概念后，许多学者也逐渐开始关注创新对经济增长的作用，特别是科技的创新。党的十八大就明确说明科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑^[5]，加上我国在对科技的创新与产业的创新过程中遭受到发达国家的技术封锁^[6]，因此自主科技创新成为我国的研究和关注的重点，而影响科技创新的实力的最重要的一个因素同时也是其决定条件就是科技投入^[7]。据统计我国科技研发经费投入自2000年来平均以将近每年23%的速度增长，2017年我国研发经费投入总量为17500亿元，位居世界第二，我国科技创新能力排名也从2012年的20名上升至17位。事实上，在这看似光鲜的科技投入绩效背后也造成了环境污染外部性问题，有资料显示2016年我国污染、污染和颗粒物污染位于全球第一，尽管这一情况在2017年有所改善，但我国环境污染问题不可忽视。另外根据党的十大大和十九大中的“建设生态文明城市”、“坚持人与自然和谐共处”会议精神，因此科技进步带来的环境污染也要纳入科技投入绩效评价体系中，同时政府、企业、金融机构是科技投入的三大主体，即分为政府与市场两部分作为科技投入的主体。一般来说，市场相比政府能更好地进行资源配置，但同时也会产生环境污染等外部性而导致的市场失灵问题^[8]。另一方面，由于我国税改后财政分权体制、寻租等政府干预失效原因，政府活动也会造成对环境上的负面影响，其中也包括科技活动^[9]-[13]。与此同时政府科技投入、企业科技投入、金融机构贷款三者行为互相影响^[14]-[16]，在讨论科技投入产出效率这个系统里产生内生性问题，从而不能准确地得出单个主体真实的科技投入效率。在此背景下，在科技投入效率分析框架体系中纳入生态环境因素，从而基于一个“绿色”视角并考虑科技投入产出系统中的内生性问题来比较政府与市场科技投入效率具有重要的理论与现实意义。

1.2国内外研究动态

随着科学技术不断被重视，对科技的投入的方式和总量越来越多，因此各界学者对科技投入的效率的研究成为近年来的热点。相关研究可分为两类：一是基于科技投入产出指标体系对地区总体科技投入效率研究；二是对科技投入不同主体的科技投入效率的探讨。

区域财政科技投入产出效率的研究最主要的前提是要构建一套完整的科技投入投入产出指标。一般地，科技投入主要分为人力投入、财力投入和物力投入，其中人力投入包括Ramp;D人员（研究与试验发展人员）、地方千人计划人员（吕晨等，2014；俞立平等，2013；戚尔鹏等，2017）^[17]-[18]；财力投入包含政府财政科技投入、企业研发支出、金融机构贷款（薛庆根，2013；Wang Licheng，2011）^[19]-[21]；物力投入包括科研实验室在内的内资固定资产投入和外资固定资产投入（吕晨等，2014；方爱平等，2013）^[17][22]。科技产出一般分为直接产出和间接产出，直接产出一般是发明专利、论文；间接产出产出有学者认为是技术合同合同成交额、科技产业收入额、GDP工业增加值等经济利益指标（吕晨等，2014；方爱平等，2013）^[17][22]，另一部分学者则把环境污染所带来的“三废”作为间接产出的副产品（朱永国，2007；赵当如等，2018）。上述研究对科技投入产出途径有了比较深的研究，对本文的探讨提供了理论准备，可是他们对科技投入效率的研究所采用的指标体系中大部分是以科技成果或经济利益等正面效果作为科技产出所采用的指标，而未考虑科技投入后进行科研研发和技术使用中所带来的环境污染等负面影响，我们可以从历史中发现，英国在18世纪完成第一次工业革命后，科技领域有了质的突破，但同时也饱受工业化带来的水污染（工业废水污染）、空气污染（煤炭大气造成的雾霾污染），因此科技进步造成的生态环境污染问题不可忽视。尽管一小部分学者考虑了这个问题，但其中一部分学者对这种非期望产出指标处理并不科学，另一部分学者则在科技投入方面考虑不完善，忽视了金融机构对科技投入的贡献，这导致最终的结果并不准确。