我國研發(fā)投入與創(chuàng)新績效的互動關(guān)系
——基于PVAR模型的實證研究

許薺方

(重慶工商大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，重慶，400067)

黨的十九大報告指出，我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)型期，必須快速落實創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系。技術(shù)創(chuàng)新可以反映國家和地區(qū)的創(chuàng)新改革進(jìn)程，對國家和地區(qū)的發(fā)展有向?qū)ё饔?，也是企業(yè)抓住機(jī)遇、迎接挑戰(zhàn)、不斷攀升的必經(jīng)途徑。技術(shù)創(chuàng)新能力的強(qiáng)弱常用創(chuàng)新績效來衡量，與技術(shù)創(chuàng)新息息相關(guān)的即研發(fā)投入，研發(fā)投入的規(guī)模和強(qiáng)度是國家和地區(qū)科技實力、核心競爭力的體現(xiàn)。加快建設(shè)創(chuàng)新型國家作為建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的主要任務(wù)之一，必須要深刻執(zhí)行，落實技術(shù)創(chuàng)新刻不容緩。

截至2015年底，我國的R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出達(dá)14 169.88億元，與1995年相比增長了近40倍，R&D經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度也由1995年的0.57%增加至2.07%；R&D人員全時當(dāng)量由1995年的75.17萬人年增加至2015年的375.88萬人年，增長幅度也很大(數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒(2006—2016)》)。近年來，在我國GDP總量不斷持續(xù)上升的過程中，R&D投入增長趨勢十分明顯。R&D活動越來越多，有效利用和合理分配R&D投入才能使創(chuàng)新成果的產(chǎn)出達(dá)到最優(yōu)水平。此外，研發(fā)投入與創(chuàng)新績效存在著相互影響的關(guān)系，研發(fā)投入可推動企業(yè)提升創(chuàng)新績效；反過來，創(chuàng)新績效的應(yīng)用需求又引發(fā)企業(yè)進(jìn)一步投入更多的研發(fā)要素。研究研發(fā)投入與創(chuàng)新績效的互動關(guān)系可以解釋這一相互影響，以便更好地指導(dǎo)創(chuàng)新實踐。

一、文獻(xiàn)綜述

研發(fā)投入與創(chuàng)新績效關(guān)系是國內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注的問題，國外學(xué)者對此問題的研究相對較早。Scherer[1]研究了美國五百強(qiáng)企業(yè)，得出了其R&D人員與R&D的專利授予量具有線性相關(guān)關(guān)系的結(jié)論；Schmookler[2]研究證實了科學(xué)家與工程師數(shù)量、R&D經(jīng)費(fèi)投入與專利數(shù)量之間具有顯著正相關(guān)關(guān)系；Comanor and Scherer[3]研究了當(dāng)?shù)?7家醫(yī)藥企業(yè)，證實其新產(chǎn)品銷售收入與R&D人員之間具有高度相關(guān)性。國內(nèi)許多學(xué)者就研發(fā)投入與創(chuàng)新績效的關(guān)系問題做出了研究。以下學(xué)者認(rèn)為研發(fā)資金投入對研發(fā)產(chǎn)出的作用比研發(fā)人員投入對研發(fā)產(chǎn)出的作用更強(qiáng)：李輝等[4]以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)為對象，研究了6個R&D投入指標(biāo)對創(chuàng)新績效的作用，得出了勞務(wù)費(fèi)的作用尤為顯著的結(jié)論；張瑞等[5]對R&D活動三大主體的企業(yè)研發(fā)投入與研發(fā)產(chǎn)出的長期短期關(guān)系進(jìn)行了研究，認(rèn)為前期專利產(chǎn)出對當(dāng)期的專利成果有著顯著的促進(jìn)作用，同時得出了企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入對專利成果貢獻(xiàn)率最大，而研發(fā)人員投入對產(chǎn)出的影響卻不明顯的結(jié)論；唐勇等[6]基于VAR模型研究了新疆高新技術(shù)企業(yè)的R&D經(jīng)費(fèi)投入、科技人員投入與企業(yè)自主創(chuàng)新能力的關(guān)系，結(jié)果表明科技人員投入對企業(yè)自主創(chuàng)新能力的影響不顯著。以下學(xué)者認(rèn)為研發(fā)投入對創(chuàng)新績效有滯后效應(yīng)：解雪梅等[7]92-94利用面板數(shù)據(jù)模型研究了我國高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)投入與新產(chǎn)品創(chuàng)新績效的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)R&D資本投入具有滯后性，在研發(fā)過程中增加當(dāng)年的R&D人員投入而相對減少R&D資本投入，可以達(dá)到創(chuàng)新總體效益的最大值；白云飛等[8]運(yùn)用VAR模型研究了我國R&D投入對科技創(chuàng)新的時滯效應(yīng)，認(rèn)為我國R&D投入對發(fā)明專利數(shù)的滯后影響周期一般為1～4年，且我國的R&D投入偏向于研發(fā)周期較短的試驗項目。以下學(xué)者從區(qū)域的角度研究了研發(fā)投入與創(chuàng)新績效的關(guān)系：解雪梅等[7]95分析了我國東、中、西部高新技術(shù)企業(yè)研發(fā)投入與新產(chǎn)品創(chuàng)新績效的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)中西部地區(qū)無論是在資源擁有、R&D人員數(shù)量還是效率利用方面都遠(yuǎn)不如東部地區(qū)；劉煥鵬等[9]研究了各地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D能力與創(chuàng)新績效的關(guān)系，研究結(jié)果表明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D能力對創(chuàng)新績效的影響沒有顯著的地區(qū)差異。

已有研究為本文提供了重要的理論參考和方法借鑒，但多數(shù)學(xué)者只進(jìn)行了單向研究，對于研發(fā)投入與創(chuàng)新績效的互動分析相對較少。已有不少學(xué)者運(yùn)用了面板數(shù)據(jù)模型對兩者關(guān)系進(jìn)行研究，但運(yùn)用面板向量自回歸(PVAR)模型的相對較少。本文根據(jù)R&D投入的兩大類別來建立指標(biāo)體系，利用PVAR模型，分別從短期和長期的角度研究R&D投入與創(chuàng)新績效的互動效應(yīng)。

二、研究方法、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

(一)研究方法

選取2005—2015年全國31個省市的面板數(shù)據(jù)，采用面板向量自回歸(PVAR)模型來研究。首先，PVAR與VAR一樣不需要區(qū)分內(nèi)生變量和外生變量，把所有變量都視為內(nèi)生變量，以反映各變量之間真實的互動關(guān)系；其次，正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠?qū)⒁粋€變量的沖擊對其他變量所帶來的影響分離，用于分析該變量對其他變量的影響程度；再次，個體效應(yīng)包含了無法觀察的個體差異，時間效應(yīng)則考慮了個體在同一時間上可能受到的共同沖擊。更重要的是，與普通VAR相比，PVAR對時間序列的長度要求大大降低：如果以T為時間長度、以p為滯后項的階數(shù)，當(dāng)T≥p+3時，就可以進(jìn)行參數(shù)估計；且當(dāng)T≥2p+2時，就可以估計穩(wěn)態(tài)下的滯后項參數(shù)。

p階滯后的PVAR模型可以表示為：

yit=αi+βt+Myit-1+Nyit-2+…+Pyit-p+εit

(1)

(二)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說明

多數(shù)學(xué)者采用專利申請量來衡量創(chuàng)新績效。張瑞等采用專利授權(quán)數(shù)作為衡量R&D產(chǎn)出的指標(biāo)；孫曉華等認(rèn)為無論是新產(chǎn)品的產(chǎn)出、生產(chǎn)效率的提高還是專利獲得授權(quán)，其最終都是為了提高盈利，因此選用利潤水平來衡量經(jīng)營績效；與孫曉華的思路類似，李輝等用新產(chǎn)品主營業(yè)務(wù)收入來衡量創(chuàng)新績效；嚴(yán)成樑等對比了專利申請數(shù)、專利授權(quán)數(shù)、新產(chǎn)品銷售額等指標(biāo)后指出，專利授權(quán)數(shù)雖不是衡量創(chuàng)新績效的最佳指標(biāo)，但在現(xiàn)有環(huán)境下，其仍是反映創(chuàng)新產(chǎn)出的較佳指標(biāo)?；诖耍疚倪x用專利授權(quán)數(shù)(gpatent)來衡量創(chuàng)新績效。同時，為了驗證選取專利授權(quán)數(shù)來衡量創(chuàng)新績效的穩(wěn)健性，用專利申請量(apatent)替代專利授權(quán)數(shù)帶入模型進(jìn)行估計，比較兩種估計結(jié)果的差異大小。R&D投入最直觀的可以分為R&D經(jīng)費(fèi)投入和R&D人員投入，分別用R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出(capital)和R&D人員全時當(dāng)量(labor)來衡量。相關(guān)數(shù)據(jù)來自《中國科技統(tǒng)計年鑒(2006—2016)》，為避免異方差的出現(xiàn)和消除量綱的影響，所有數(shù)據(jù)都經(jīng)過對數(shù)化處理。

三、基于PVAR模型的實證分析

(一)模型最優(yōu)階數(shù)選取

在估計PVAR模型之前，必須先確定PVAR(p)模型的滯后階數(shù)p。根據(jù)AIC、BIC、HQIC準(zhǔn)則，如表1表示，確定最優(yōu)滯后階數(shù)為一階，即建立PVAR(1)模型(↑所標(biāo)識的是最優(yōu)滯后階數(shù))。

值得注意的是，SPU密封膠、MS密封膠、PU密封膠、SR密封膠均在我國預(yù)制裝配式建筑外墻防水密封施工中有著較為廣泛應(yīng)用，因此本文建議國內(nèi)盡快制定預(yù)制裝配式建筑密封膠行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)需明確具體部位或節(jié)點(diǎn)是否應(yīng)使用密封膠以及使用密封膠的種類，借鑒國內(nèi)外成功案例、研發(fā)新型密封膠施工質(zhì)量現(xiàn)場檢測工具同樣需要得到重點(diǎn)關(guān)注[3]。

表1 最優(yōu)滯后階數(shù)選取

(二)單位根檢驗與格蘭杰因果檢驗

對原始序列進(jìn)行面板單位根檢驗和面板格蘭杰因果檢驗，可以判斷序列的平穩(wěn)性和序列間的雙向互動關(guān)系，以確保估計結(jié)果的可靠性。LLC單位根檢驗結(jié)果如表2所示，格蘭杰因果檢驗結(jié)果如表3所示(“***”“**”“*”分別表示在1%、5%、10%的置信水平上顯著)。

從表2可以看出，專利授權(quán)數(shù)的LLC檢驗值大于10%顯著性下的臨界值，R&D經(jīng)費(fèi)投入與R&D人員投入的LLC檢驗值均大于5%顯著性水平下的臨界值，說明這3個原始序列即為平穩(wěn)，可以直接用原序列進(jìn)行PVAR估計。

從表3可以看出，專利授權(quán)數(shù)在5%的顯著性水平下是R&D經(jīng)費(fèi)投入的格蘭杰原因，R&D經(jīng)費(fèi)投入在1%的顯著性水平下是專利授權(quán)數(shù)的格蘭杰原因，說明這2個變量間互為格蘭杰因果關(guān)系；專利授權(quán)數(shù)在10%的顯著性水平下是R&D人員投入的格蘭杰原因，R&D人員投入在1%的顯著性水平下是專利授權(quán)數(shù)的格蘭杰原因，說明這2個變量間有一定的格蘭杰因果關(guān)系。

表2 單位根檢驗結(jié)果

表3 Granger因果檢驗結(jié)果

(三)PVAR估計

分別用專利授權(quán)數(shù)和專利申請量與R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員投入建立PVAR模型分別進(jìn)行估計，得到表4的PVAR估計結(jié)果。從兩種估計結(jié)果來看，對應(yīng)的估計值符號相同，數(shù)值及顯著性都差異不大，說明該模型的穩(wěn)健性較高。

表4 PVAR估計結(jié)果

注：“***”“**”“*”分別表示在1%、5%、10%的置信水平上顯著。其中t-1表示滯后一期，估計系數(shù)下面括號中的值為t統(tǒng)計量值；“/”前為用專利授權(quán)數(shù)衡量創(chuàng)新績效帶入模型的估計結(jié)果，“/”后為用專利申請量衡量創(chuàng)新績效帶入模型的估計結(jié)果。

首先將專利授權(quán)數(shù)作為依賴變量，PVAR結(jié)果見第二列。專利授權(quán)數(shù)的滯后1期對當(dāng)期專利授權(quán)數(shù)的影響為正，具體值為0.394，但數(shù)值較小且不顯著，說明研發(fā)活動成果在短期內(nèi)對后期的成果產(chǎn)生一定的正向促進(jìn)作用，但不夠顯著；就R&D投入對專利授權(quán)數(shù)的關(guān)系來看，R&D經(jīng)費(fèi)投入滯后1期對當(dāng)期專利授權(quán)數(shù)的影響顯著為正，R&D人員投入對當(dāng)期專利授權(quán)數(shù)的影響顯著為負(fù)，說明前一期的資本積累對當(dāng)期的創(chuàng)新產(chǎn)出有明顯的推動作用，而前一期所增加的人員投入對當(dāng)期的創(chuàng)新產(chǎn)出卻有較大的負(fù)影響，這是因為研發(fā)人員在最初投入到研究中，由于經(jīng)驗不足和技術(shù)不成熟，在短期內(nèi)還無法帶來創(chuàng)新產(chǎn)出。

將R&D經(jīng)費(fèi)投入作為依賴變量，PVAR結(jié)果見第三列。專利授權(quán)數(shù)的滯后1期對當(dāng)期R&D經(jīng)費(fèi)投入的影響為負(fù)，但負(fù)值不大且不顯著，表明隨著研究活動成果的產(chǎn)出，短期內(nèi)R&D經(jīng)費(fèi)投入不會增加；R&D經(jīng)費(fèi)投入的滯后1期對當(dāng)期自身經(jīng)費(fèi)投入有顯著的正向影響，表明前期的經(jīng)費(fèi)投入會導(dǎo)致當(dāng)期的經(jīng)費(fèi)投入；R&D人員投入的滯后1期對當(dāng)期R&D經(jīng)費(fèi)投入有顯著的負(fù)影響，表明R&D人員投入的增加在短期內(nèi)不會導(dǎo)致R&D經(jīng)費(fèi)投入的增加，甚至?xí)筊&D經(jīng)費(fèi)投入縮減。

將R&D人員投入作為依賴變量，PVAR結(jié)果見第四列。專利授權(quán)數(shù)的滯后1期對當(dāng)期R&D人員投入的影響為負(fù)，但并不顯著，說明短期內(nèi)創(chuàng)新產(chǎn)出的增加并不會帶來R&D人員投入的增加；R&D經(jīng)費(fèi)投入的滯后1期對當(dāng)期R&D人員投入有正向影響，雖然顯著水平不高，但仍表明即使在短期內(nèi)，R&D經(jīng)費(fèi)投入也能在一定程度上帶動研發(fā)人員的積極性；另外，R&D人員投入的滯后1期對當(dāng)期自身人員投入也有顯著的正向影響。

(四)脈沖響應(yīng)分析

圖1 脈沖響應(yīng)結(jié)果Fig.1 Results of impulse response

1.面對專利授權(quán)數(shù)在本期的正交化創(chuàng)新，專利授權(quán)數(shù)在同期增加到0.205 8，并且在未來12期的影響都為正，但影響逐漸減小，說明當(dāng)期專利授權(quán)數(shù)行為對其后期的作用是同向的，并且隨著時間的推移，該正向作用逐漸減弱。

2.R&D經(jīng)費(fèi)投入沖擊對專利授權(quán)數(shù)的影響在本期沒有變化，在第1期增加到0.069 2，在第2期到達(dá)峰值0.084 2，從第3期開始回落，至第9期減小為0.001 9，從第10期開始影響變?yōu)樨?fù)，并且負(fù)影響增強(qiáng)，說明專利授權(quán)數(shù)對R&D經(jīng)費(fèi)投入行為的反應(yīng)在短期內(nèi)是逐漸增強(qiáng)的，從第3期開始，反應(yīng)逐漸減弱，直至第9期都是正向的。R&D人員投入沖擊對專利授權(quán)數(shù)的影響在本期沒有變化，但在滯后期中卻均呈現(xiàn)出負(fù)影響，一直到第4期，其負(fù)影響都在逐漸增強(qiáng)，從第5期開始向好的方向發(fā)展，直至第12期負(fù)影響都處于逐漸減弱的趨勢，說明R&D人員投入在短期內(nèi)難以對專利授權(quán)數(shù)產(chǎn)生積極的影響，這一結(jié)果再次證實了前面的PVAR分析結(jié)果，表明目前我國研發(fā)人員的研發(fā)效果還有待進(jìn)一步提高。

3.專利授權(quán)數(shù)沖擊對R&D經(jīng)費(fèi)投入的影響在本期增加到0.067 3，從第2期開始由正轉(zhuǎn)負(fù)，直到第6期才回升為正影響，但在其影響為負(fù)的期間，負(fù)影響是逐漸減弱的，說明還是有好轉(zhuǎn)的趨勢。至第12期，其正影響都以微弱的幅度上漲，表明創(chuàng)新成果的產(chǎn)出從第2期開始對R&D經(jīng)費(fèi)投入有著抑制作用，到第6期其促進(jìn)作用才慢慢凸顯，且逐漸增強(qiáng)。專利授權(quán)數(shù)沖擊對R&D人員投入的影響總在本期增加至0.064 0，在第1期有所下降，從第2期開始直轉(zhuǎn)為負(fù)，并且負(fù)影響持續(xù)增強(qiáng)，從第5期開始響應(yīng)幅度下降，到第10期其影響又變?yōu)檎?，說明專利授權(quán)數(shù)沖擊對R&D人員投入的影響總的來說不太穩(wěn)定，且從第2期開始就變?yōu)榱素?fù)影響，直到第10期才恢復(fù)為正。

4.R&D經(jīng)費(fèi)投入沖擊對R&D人員投入的影響在滯后12期呈現(xiàn)出先增強(qiáng)后減弱的趨勢，但一直都為正，說明R&D經(jīng)費(fèi)投入的增加會拉動R&D人員的引進(jìn)，只是在長期過程中這種拉動力量會有所減弱；相反，R&D人員投入沖擊對R&D經(jīng)費(fèi)投入一直都呈現(xiàn)出負(fù)作用。

(五)方差分解

前文已經(jīng)得到了變量之間短期的互動關(guān)系，為了更清楚地分析長期R&D投入中哪一個因素的變化對創(chuàng)新績效產(chǎn)生的影響更大，在脈沖響應(yīng)的基礎(chǔ)上利用方差分解來進(jìn)一步說明，通過方差分解可以得到?jīng)_擊反應(yīng)對變量波動的貢獻(xiàn)度，具體結(jié)果如表5所示。

表5 方差分解結(jié)果

在專利授權(quán)數(shù)的兩個影響因素中，R&D人員投入變動對專利授權(quán)數(shù)的貢獻(xiàn)率最大，達(dá)到了51.1%，甚至高于自身前期的影響，而專利授權(quán)數(shù)的變動中，僅有15%是由R&D經(jīng)費(fèi)投入引起的，表明在長期中，研發(fā)人員對創(chuàng)新績效的推動作用更為明顯，優(yōu)于經(jīng)費(fèi)對創(chuàng)新績效的推動作用；2.長期中R&D人員投入的變動對R&D經(jīng)費(fèi)投入的影響也較短期更高，是除R&D經(jīng)費(fèi)投入自身變動外最能推動其發(fā)展的因素；3.在R&D經(jīng)費(fèi)投入變動中，最大的部分是來自于自身前期的變動，R&D人員投入的變動中，最大部分是來自于R&D經(jīng)費(fèi)投入的前期變動；4.10期、12期的解釋程度都相近，說明在長期中，各變量對所有變量誤差項的解釋程度都保持穩(wěn)定。

五、結(jié)論與啟示

(一)充分利用前期的專利產(chǎn)出

專利授權(quán)數(shù)的滯后1期對當(dāng)期專利授權(quán)數(shù)有正向作用，面對本期專利授權(quán)數(shù)的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，在未來12期其影響都為正。通過方差分解，發(fā)現(xiàn)在專利授權(quán)數(shù)的變動中，有33.9%是來自自身因素的影響。同時，在長期過程中專利產(chǎn)出對R&D經(jīng)費(fèi)投入、R&D人員投入的影響都很微弱，沒有發(fā)揮出專利產(chǎn)出在創(chuàng)新領(lǐng)域的重要作用。這說明前期的專利產(chǎn)出在一定程度上形成了知識積累，在后期中，研發(fā)人員可以對前期的專利產(chǎn)出加以利用或進(jìn)行再創(chuàng)新，從而產(chǎn)出新的專利成果。但由于專利產(chǎn)出沒有對研發(fā)投入帶來理想的促進(jìn)作用，導(dǎo)致“以投入促創(chuàng)新，以創(chuàng)新引投入”這樣的良性循環(huán)鏈運(yùn)行有所磕絆。因此，對于專利產(chǎn)出的利用要“趁熱打鐵”，在已產(chǎn)專利的基礎(chǔ)上步步創(chuàng)新，力爭創(chuàng)造出更多、更有價值的創(chuàng)新成果。

(二)加大R&D經(jīng)費(fèi)投入

R&D經(jīng)費(fèi)投入和R&D人員投入的滯后1期對當(dāng)期自身投入均有顯著的正向影響，也就是說前期經(jīng)費(fèi)與人員投入會導(dǎo)致后期自身投入增加。R&D經(jīng)費(fèi)投入滯后1期對當(dāng)期專利授權(quán)數(shù)的影響顯著為正, 在本期給R&D經(jīng)費(fèi)投入一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后，在未來6期對專利授權(quán)數(shù)的影響雖呈現(xiàn)出不穩(wěn)定趨勢，但其影響都為正，表明前期的R&D經(jīng)費(fèi)投入對后期專利成果的增加有促進(jìn)作用。且R&D人員投入的變動更多的是來自于R&D經(jīng)費(fèi)投入的變動，說明R&D經(jīng)費(fèi)投入的增加會推動R&D人員投入的增加。因此，應(yīng)該加大R&D經(jīng)費(fèi)投入，為專利成果帶來強(qiáng)有力的資金后盾，同時有效帶動研發(fā)人員投入，從而提升專利質(zhì)量，這對于維持我國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健發(fā)展、推動我國向?qū)＠麖?qiáng)國邁進(jìn)、促進(jìn)創(chuàng)新型國家建設(shè)具有重要意義。

(三)加大對研發(fā)人員的培養(yǎng)，縮短培養(yǎng)周期，建立合理的薪酬激勵機(jī)制

R&D人員投入對當(dāng)期專利授權(quán)數(shù)的影響顯著為負(fù)，并且在未來6期R&D人員投入沖擊對專利授權(quán)數(shù)變化的影響都持續(xù)為負(fù)，說明從短期來看R&D人員投入對專利產(chǎn)出不僅沒有推動作用，反而抑制專利的產(chǎn)出。研發(fā)人員由于經(jīng)驗不足、技術(shù)不成熟，起初的投入在消耗資源的同時又無法高效地產(chǎn)出專利成果，反映出研發(fā)人員質(zhì)量不高、其研發(fā)效果不容樂觀的現(xiàn)狀。但從長期來看，專利授權(quán)數(shù)的變動中，最多的是來自R&D人員投入的影響，說明前期的R&D人員投入隨著實踐經(jīng)驗的積累、技術(shù)的逐漸成熟，對專利產(chǎn)出起著主導(dǎo)性的推動作用，而R&D經(jīng)費(fèi)投入的很大一部分會成為研發(fā)人員的勞動報酬，進(jìn)而刺激研發(fā)人員的研發(fā)積極性，因此經(jīng)費(fèi)投入會在一定程度上轉(zhuǎn)化為人員投入，在長期過程中強(qiáng)化了R&D人員投入對專利產(chǎn)出的推動作用。因此，要加大對研發(fā)人員的培養(yǎng)，且在保證質(zhì)量的同時縮短培養(yǎng)周期，提高研發(fā)人員的研發(fā)效率。同時要建立合理的薪酬鼓勵機(jī)制，刺激研發(fā)人員的研發(fā)積極性。