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    新疆R&D經(jīng)費(fèi)投入與高新技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新能力*——基于VAR模型的分析

    2013-11-22 06:51:56蒲佐毅
    關(guān)鍵詞:科研經(jīng)費(fèi)創(chuàng)新能力模型

    唐 勇,蒲佐毅

    (石河子大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,新疆 石河子832003)

    一、問(wèn)題提出與文獻(xiàn)回顧

    科技進(jìn)步是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最主要的推動(dòng)力,企業(yè)自主創(chuàng)新能力是衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)科技進(jìn)步的重要標(biāo)志,而企業(yè)創(chuàng)新能力的大小尤其體現(xiàn)在專(zhuān)利擁有數(shù)量上。新疆地區(qū)由于其特殊的區(qū)情,長(zhǎng)期以來(lái)一直成為國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)區(qū)域,此區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新能力是全國(guó)的短板所在,該短板能否彌補(bǔ),關(guān)系到國(guó)家創(chuàng)新體系建設(shè)的成敗。影響企業(yè)自主創(chuàng)新能力的因素有很多,包括政策因素、財(cái)政金融支持因素等,但相對(duì)來(lái)說(shuō),R&D經(jīng)費(fèi)投入(科研經(jīng)費(fèi)投入)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的提高具有決定作用,R&D投入利用效率的高低,直接決定了企業(yè)創(chuàng)新能力的高低。國(guó)外學(xué)者對(duì)R&D經(jīng)費(fèi)投入與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系作了一定的研究。Arrow(1962)研究發(fā)現(xiàn),某國(guó)的技術(shù)水平與該國(guó)前期的投資積累額相關(guān)[1];Romer(1986)對(duì)“干中學(xué)”理論給出了另一種解釋?zhuān)篟&D投入過(guò)程會(huì)創(chuàng)造出知識(shí),企業(yè)使用私人知識(shí)和勞動(dòng)力可以生產(chǎn)出新知識(shí),與此同時(shí),也加速了對(duì)公共知識(shí)的積累[2];Lach and Shankerman(1989)研究了美國(guó)191家制造業(yè)企業(yè)發(fā)現(xiàn),R&D投入是資本投資的Granger原因[3]。近年來(lái)國(guó)內(nèi)學(xué)者也作了大量的研究,具有代表性的觀點(diǎn)如下:劉和東、梁東黎(2006)以我國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)為研究對(duì)象,實(shí)證檢驗(yàn)了R&D投入與企業(yè)自主創(chuàng)新能力的關(guān)系,得出兩者存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,兩者的因果關(guān)系隨時(shí)期的不同而不同的結(jié)論[4];陳廣漢、蘭寶江(2007)基于國(guó)內(nèi)專(zhuān)利申請(qǐng)量和R&D的面板數(shù)據(jù)研究了研發(fā)支出、競(jìng)爭(zhēng)程度和我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力之間的關(guān)系,得出我國(guó)各地區(qū)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量均對(duì)發(fā)明申請(qǐng)數(shù)有積極影響[5];張倩肖、馮根福(2007)研究了三種R&D溢出與中國(guó)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系,得出本地企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的主要外部力量來(lái)自外商投資企業(yè)的R&D溢出[6];劉麗萍、王雅林(2011)以專(zhuān)利申請(qǐng)量作為衡量中國(guó)企業(yè)自主創(chuàng)新能力的指標(biāo),運(yùn)用回歸分析法和關(guān)聯(lián)度分析法,對(duì)R&D投入與專(zhuān)利申請(qǐng)量的關(guān)系進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)R&D投入、科研人員投入及企業(yè)數(shù)量等因素均對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力存在顯著影響并提出相應(yīng)政策建議[7]。雖然相關(guān)文獻(xiàn)較多,但是目前的文獻(xiàn)還有如下不足之處:首先,相關(guān)文獻(xiàn)大多以全國(guó)為研究對(duì)象,很少有針對(duì)新疆地區(qū)的文獻(xiàn);其次,大多研究均采用專(zhuān)利申請(qǐng)量作為衡量企業(yè)創(chuàng)新能力的指標(biāo),且假定該指標(biāo)是外生變量;第三,研究方法創(chuàng)新性不強(qiáng)。

    鑒于上述問(wèn)題,本文以新疆地區(qū)為研究對(duì)象,選取能夠轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力的專(zhuān)利授權(quán)量為衡量企業(yè)創(chuàng)新能力的指標(biāo),并采用避免把特定變量外生化的向量自回歸模型進(jìn)行分析,以期得出新疆R&D投入與企業(yè)創(chuàng)新能力之間的關(guān)系,并針對(duì)性地提出對(duì)策建議。

    二、研究方法、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

    (一)研究方法

    本文采用向量自回歸(VAR)模型考察新疆R&D經(jīng)費(fèi)投入與高新技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新能力的關(guān)系。傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法描述變量間的數(shù)量關(guān)系是以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)的,但是經(jīng)濟(jì)理論在一定程度上不能反映變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,為此,美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家西姆斯(C.A.Sims)于1980年將VAR模型巧妙地引入經(jīng)濟(jì)學(xué),以期解決傳統(tǒng)計(jì)量模型所存在的問(wèn)題。

    在兩個(gè)變量情況下,假定受到現(xiàn)在和過(guò)去 的影響,則VAR模型的一般標(biāo)準(zhǔn)形式可以表述為:

    其中{Yt}和{Xt}都是平穩(wěn)的,v1t與v2t服從均值為0,方差為的白噪音,且相互獨(dú)立[8]。

    基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)是建立VAR模型的出發(fā)點(diǎn),該模型將系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中其他內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來(lái)構(gòu)造,從而將單變量自回歸模型推廣到向量自回歸模型,為探尋系統(tǒng)中各變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系提供了合理的分析工具。

    (二)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

    絕大多數(shù)文獻(xiàn)采用專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量作為高新技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo),但是考慮到專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量不一定代表企業(yè)真實(shí)的創(chuàng)新能力,故本文選取專(zhuān)利授權(quán)量作為企業(yè)自主創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo),用P表示;通常影響企業(yè)自主創(chuàng)新能力的因素有兩大類(lèi)[9],一類(lèi)是包括企業(yè)家經(jīng)營(yíng)管理理念、政府扶持政策及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等,由于此類(lèi)因素是定性變量,無(wú)法直接衡量,所以本文重點(diǎn)關(guān)注影響企業(yè)自主創(chuàng)新能力的第二類(lèi)因素,即投入因素。投入因素主要包括科技人員投入和R&D經(jīng)費(fèi)投入,其中科技人員投入選用科技活動(dòng)人數(shù)衡量,用L表示,R&D經(jīng)費(fèi)投入用科研經(jīng)費(fèi)籌集總額衡量,用K代替。

    本文相關(guān)的數(shù)據(jù)摘自1991年至2011年的《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》,由于數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)形式并不影響變量間的協(xié)整關(guān)系,所以為了消除異方差及量綱的影響,本文對(duì)各序列進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理,企業(yè)自主創(chuàng)新能力、R&D經(jīng)費(fèi)投入與科技人員投入的對(duì)數(shù)形式分別用LnP、LnK和LnL表示。

    三、基于VAR模型的實(shí)證檢驗(yàn)

    (一)變量的平穩(wěn)性與協(xié)整檢驗(yàn)

    運(yùn)用EVIEWS5.0,對(duì)各序列采用ADF檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1。從結(jié)果中可以看出,在各顯著性水平下,三個(gè)原始序列均不平穩(wěn),但其一階差分在5%的顯著性水平下均平穩(wěn),即三序列都含有一個(gè)單位根,表示為L(zhǎng)nP~I(xiàn)(1),LnK~I(xiàn)(1),LnL~I(xiàn)(1), 滿(mǎn)足協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件。

    表1 序列的ADF單位根檢驗(yàn)

    本文采用Johanson協(xié)整檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。表2顯示了采用最大特征根跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量來(lái)評(píng)判的JJ檢驗(yàn)結(jié)果,兩者都顯示在5%的顯著性水平下存在一個(gè)協(xié)整方程。

    表2 變量的JJ協(xié)整檢驗(yàn)

    (二)VAR模型滯后期的選擇

    為了提高計(jì)量分析的準(zhǔn)確性,在進(jìn)行VAR模型分析之前,還必須對(duì)模型的滯后階數(shù)進(jìn)行確定。評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)量各自給出的最小滯后期用“*”表示,如表3所示,5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)都顯示建立VAR(1)模型比較合理。

    表3 滯后階數(shù)的選定

    (三)基于多元協(xié)整的VAR估計(jì)

    由于LnP、LnK和LnL之間至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系,所以可以將三變量均視為內(nèi)生變量,建立基于協(xié)整的多變量VAR模型:

    其中,p為滯后階數(shù),C是待估的截距三維列向量,Ai是3×3階待估系數(shù)矩陣,ε為隨機(jī)擾動(dòng)三維列向量。

    運(yùn)用EVIEWS5.0對(duì)上式進(jìn)行估計(jì),所得VAR(1)模型結(jié)果如下:

    括號(hào)內(nèi)為相應(yīng)的t檢驗(yàn)值,三個(gè)方程的擬合優(yōu)度分別為0.885、0.935和0.440,說(shuō)明前兩個(gè)方程擬合得比較好,第三個(gè)方程則不太理想。從VAR(1)的結(jié)果可以看出,當(dāng)期企業(yè)自主創(chuàng)新水平受自身滯后一期和滯后一期科研經(jīng)費(fèi)投入量的影響:當(dāng)上期企業(yè)自主創(chuàng)新水平每進(jìn)步1個(gè)百分點(diǎn),當(dāng)期的企業(yè)自主創(chuàng)新水平隨之進(jìn)步0.4439個(gè)百分點(diǎn);當(dāng)上期科研經(jīng)費(fèi)投入每增加1個(gè)百分點(diǎn),當(dāng)期企業(yè)自主創(chuàng)新能力提高0.3837個(gè)百分點(diǎn)。VAR結(jié)果還顯示,上期科研經(jīng)費(fèi)投入每增加1%,當(dāng)期的科研投入也會(huì)同向增加0.6492%,上期科技人員投入對(duì)當(dāng)期科技人員投入也是正向影響的,影響的幅度為0.5951%,由于變量之間其他關(guān)系均不太顯著,所以本文忽略不計(jì)。

    (四)VAR模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    由于非穩(wěn)定的VAR模型不可做脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析,所以應(yīng)對(duì)此VAR模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn),如果VAR模型的全部特征根的倒數(shù)值都在單位圓內(nèi)(或特征根的倒數(shù)值全部小于1),表明該VAR模型是穩(wěn)定的,否則是不穩(wěn)定的。檢驗(yàn)結(jié)果顯示該VAR模型是一個(gè)平穩(wěn)的系統(tǒng),如圖1所示(相對(duì)應(yīng)的特征值的倒數(shù)見(jiàn)表4):

    圖1 VAR模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)圖

    表4 VAR模型特征根的倒數(shù)值

    (五)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

    圖2 脈沖響應(yīng)函數(shù)示意圖

    在圖2中,橫軸代表沖擊作用的滯后期間數(shù)(單位:年),縱軸表示各變量的響應(yīng);實(shí)線(xiàn)表示脈沖響應(yīng)函數(shù),虛線(xiàn)表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。A圖表示科研經(jīng)費(fèi)投入對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新實(shí)施沖擊時(shí)企業(yè)自主創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)效應(yīng)的時(shí)間路徑,在第1期科研經(jīng)費(fèi)的作用為負(fù),但沖擊效應(yīng)以較快的速度回升到零值并擊穿零值,在到達(dá)第2期之前迅速轉(zhuǎn)為正效應(yīng),并在第3期達(dá)到最大,之后呈平緩的下降態(tài)勢(shì),從第8期開(kāi)始基本保持穩(wěn)定。這說(shuō)明科研經(jīng)費(fèi)投入對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新的效應(yīng)表現(xiàn)為先增加,再略有下降并最終趨于平穩(wěn)的規(guī)律。B圖表示人力資本投入對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新能力的沖擊效果,圖形顯示,科技人員投入對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新的作用在第一期是負(fù)的,但到第2期轉(zhuǎn)變?yōu)檎淖饔貌⒁恢痹诹愀浇\(yùn)行,說(shuō)明科技人員投入對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新的作用沒(méi)能很好地發(fā)揮出來(lái)。C圖和D圖分別為企業(yè)自主創(chuàng)新水平對(duì)科研經(jīng)費(fèi)投入和科技人員投入的反向沖擊作用。C圖顯示,企業(yè)自主創(chuàng)新對(duì)科研經(jīng)費(fèi)的響應(yīng)函數(shù),起初表現(xiàn)為上升的趨勢(shì),第3期出現(xiàn)峰值而后開(kāi)始緩慢下降并趨于穩(wěn)定,這說(shuō)明企業(yè)自主創(chuàng)新能力的提高可以反過(guò)來(lái)促進(jìn)科研經(jīng)費(fèi)的投入。從D圖中可以看出企業(yè)自主創(chuàng)新對(duì)科技人員的沖擊作用一直在零值以下運(yùn)行,這說(shuō)明隨著企業(yè)自主創(chuàng)新能力的提高,對(duì)科技人員的數(shù)量要求可能要減少,但對(duì)人員質(zhì)量的要求應(yīng)該會(huì)有所提高。

    (六)基于VAR(1)的方差分解分析

    方差分解是通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度[7]。從企業(yè)自主創(chuàng)新的方差分解結(jié)果可以看出,企業(yè)自主創(chuàng)新滯后三期的波動(dòng)主要是來(lái)自自身的沖擊,并且逐期下降,但在10期內(nèi)始終沒(méi)能跌破50%??蒲薪?jīng)費(fèi)投入對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新的解釋作用呈遞增態(tài)勢(shì),在滯后4期突破了20%,滯后第10期達(dá)到42.64%??萍既藛T投入對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新的貢獻(xiàn)較小,始終沒(méi)能突破2%。從表5中還可以看出,科研經(jīng)費(fèi)投入及科技人員投入的變化主要來(lái)自自身的沖擊。

    表5 各變量的方差分解結(jié)果

    (七)格蘭杰(Granger)因果關(guān)系檢驗(yàn)

    Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)是解決變量顯著相關(guān),但是否有現(xiàn)實(shí)意義的問(wèn)題的手段之一,其基本思想是,X是否是引起Y變化的變量,主要是看Y能夠在多大程度上被過(guò)去的X解釋?zhuān)尤隭的滯后值是否使解釋程度提高,如果X在預(yù)測(cè)中有幫助,或者X與Y的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上顯著,就可以說(shuō)“Y是由X Granger引起的”[10]。基于不同期的新疆高新技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新水平與科研經(jīng)費(fèi)投入及科技人員投入的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)如表6所示。結(jié)果顯示,在5%的顯著性水平下,當(dāng)滯后階數(shù)分別為1階、2階時(shí),科研經(jīng)費(fèi)投入是企業(yè)自主創(chuàng)新的Granger原因,除此之外,各變量間再不存在任何Granger因果關(guān)系。

    表6 基于不同滯后期的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

    四、結(jié)論及建議

    基于VAR模型及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果可以得出如下結(jié)論:盡管新疆高新技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新能力與R&D經(jīng)費(fèi)投入及科技人員投入的增長(zhǎng)是非平穩(wěn)的,但它們之間從長(zhǎng)期看存在均衡關(guān)系;R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新能力有較顯著的解釋作用:當(dāng)上期科研經(jīng)費(fèi)投入每增加1%,當(dāng)期企業(yè)自主創(chuàng)新能力平均提高0.3837%;科技人員投入對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新能力的作用在統(tǒng)計(jì)學(xué)上不顯著,企業(yè)自主創(chuàng)新能力對(duì)自身也有積極的促進(jìn)作用;脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解分析結(jié)果表明,與長(zhǎng)期相比,短期內(nèi)R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新能力的影響作用較弱,科技人員投入對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新的解釋能力在長(zhǎng)短期均不明顯,這與VAR模型的結(jié)論是一致的;Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)表明R&D經(jīng)費(fèi)投入是企業(yè)自主創(chuàng)新的Granger原因,這說(shuō)明當(dāng)增加研發(fā)投入強(qiáng)度,企業(yè)自主創(chuàng)新能力則能得到相應(yīng)提高,除此之外,各變量間再不存在任何格蘭杰因果關(guān)系。

    基于上述結(jié)論,給出如下建議:首先,雖然R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新能力有顯著的提升作用,但這種提升作用較弱,是缺乏彈性的,這說(shuō)明新疆高新技術(shù)企業(yè)在資金利用效率方面還有待提高,企業(yè)應(yīng)制定相應(yīng)的監(jiān)督和管理體制,確保科研經(jīng)費(fèi)投入作用發(fā)揮到最大;其次,從分析結(jié)果可以看出,科技人員投入對(duì)新疆高新技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新能力的作用不明顯,這就要求相關(guān)部門(mén)通過(guò)體制和制度創(chuàng)新,消除束縛科技人員發(fā)揮作用的消極因素,建立合理的獎(jiǎng)懲制度,激勵(lì)高校、科研院所和廣大科技人員參與到提高企業(yè)自主創(chuàng)新能力的行動(dòng)中來(lái);第三,在加大對(duì)R&D投入的同時(shí),政府應(yīng)通過(guò)制定財(cái)政、金融等各項(xiàng)相關(guān)措施,鼓勵(lì)和吸引社會(huì)資金對(duì)企業(yè)自主創(chuàng)新進(jìn)行支持[7];最后,確保國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略的實(shí)施,加強(qiáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)力度,以激發(fā)全社會(huì)的創(chuàng)新活力。

    [1]Arrow,Kenneth.The Economic Implications of Learning by Doing[J].Review of Economic Study,1962,(29).

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    [6]張倩肖,馮根福.三種R&D溢出與本地企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2007,(11).

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