廣東省R&D投入強(qiáng)度與區(qū)域創(chuàng)新能力研究

鄭文韜

[提要] 運(yùn)用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型，對廣東省R&D投入強(qiáng)度與創(chuàng)新能力關(guān)系進(jìn)行實證分析。結(jié)果表明：（1）R&D經(jīng)費投入強(qiáng)度對區(qū)域創(chuàng)新能力的提升有顯著促進(jìn)作用，但對初始創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)彈性遠(yuǎn)大于對最終創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)彈性。（2）R&D人員投入強(qiáng)度對區(qū)域創(chuàng)新能力無顯著影響。

關(guān)鍵詞：生產(chǎn)函數(shù)模型;R&D經(jīng)費投入強(qiáng)度;R&D人員投入強(qiáng)度;初始創(chuàng)新能力;最終創(chuàng)新能力

中圖分類號：F061.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

收錄日期：2019年10月17日

一、引言

自熊彼特（1912）提出創(chuàng)新理論以來，學(xué)術(shù)界就極為關(guān)注對創(chuàng)新的研究。大量理論與實踐表明，創(chuàng)新是國家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)不斷增長的重要動力。相關(guān)資料顯示，從20世紀(jì)初到90年代，發(fā)達(dá)國家創(chuàng)新對國民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率不斷上升。隨著知識化進(jìn)程的加快以及市場競爭的日益加劇，創(chuàng)新能力已經(jīng)成為當(dāng)今區(qū)域綜合競爭力的重要組成部分和地區(qū)經(jīng)濟(jì)獲取國際競爭優(yōu)勢的決定性因素，提升創(chuàng)新能力已經(jīng)成為一個區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級與實現(xiàn)跨越式發(fā)展的基本路徑。

研究與開發(fā)（R&D）作為創(chuàng)新活動的來源，受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。關(guān)于R&D投入與創(chuàng)新之間關(guān)系，最早的研究可追溯到20世紀(jì)60年代。R&D投入強(qiáng)度是影響地區(qū)創(chuàng)新能力和科技競爭力的重要因素，同時也是企業(yè)不斷開發(fā)新產(chǎn)品以獲得持續(xù)競爭力的根本保障。因此，R&D投入強(qiáng)度對區(qū)域創(chuàng)新能力影響機(jī)制的研究具有較大的理論價值與現(xiàn)實意義。

二、文獻(xiàn)綜述

近年來，國內(nèi)外學(xué)者就R&D投入與創(chuàng)新能力之間的關(guān)系進(jìn)行了一系列有益探索。美國學(xué)者Schere（1965）通過建立企業(yè)面板數(shù)據(jù)模型，對企業(yè)規(guī)模等變量加以控制后，研究發(fā)現(xiàn)R&D投入對創(chuàng)新產(chǎn)出有顯著正效應(yīng)。劉和東、梁東黎（2006）、陳春暉和曾德明（2009）的研究結(jié)果表明R&D投入與創(chuàng)新能力之間存在均衡關(guān)系。陳廣漢、藍(lán)寶江（2007）的研究結(jié)果顯示，1998～2005年間各省市R&D經(jīng)費內(nèi)部支出對發(fā)明專利申請數(shù)影響甚大。Arrow Keneth（2010）認(rèn)為，一個地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出受到上期科研經(jīng)費投入的顯著影響。劉麗萍和王亞林（2012）把專利申請量作為衡量創(chuàng)新能力的指標(biāo)，通過關(guān)聯(lián)度分析發(fā)現(xiàn)，研發(fā)經(jīng)費和科研人員投入均對創(chuàng)新能力存在顯著影響。唐勇（2013）運(yùn)用VAR模型分析了新疆地區(qū)R&D投入與技術(shù)創(chuàng)新能力的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)二者顯著正相關(guān)。林宮（2013）運(yùn)用自回歸分析法研究發(fā)現(xiàn)，福建省專利申請量與政府、企業(yè)、高校三者的經(jīng)費投入和人員投入之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

遺憾的是，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多僅以專利衡量區(qū)域創(chuàng)新能力，鮮有文獻(xiàn)用新產(chǎn)品產(chǎn)值等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)多角度衡量創(chuàng)新能力。鑒于此，本文分別用專利申請量和新產(chǎn)品產(chǎn)值衡量創(chuàng)新的初始能力及最終能力，選取廣東省2007～2016年的時間序列數(shù)據(jù)，運(yùn)用知識生產(chǎn)函數(shù)模型和OLS回歸分析法，探究R&D投入強(qiáng)度對區(qū)域創(chuàng)新能力（初始能力及最終能力）的影響。

三、研究設(shè)計

（一）模型構(gòu)建。本文實證研究采用柯布-道格拉斯知識生產(chǎn)函數(shù)模型。根據(jù)原模型中各變量意義，并考慮到實證的可行性，對原模型各變量進(jìn)行取對數(shù)線性化處理，故設(shè)定如下模型：

LnY=c+αLnX1+βLnX2+ε

其中LnY為創(chuàng)新能力，LnX1為R&D經(jīng)費投入強(qiáng)度，LnX2為R&D人員投入強(qiáng)度，ε為隨機(jī)干擾項。c為常數(shù)項，α和β為待估系數(shù)，分別表示解釋變量LnX1和LnX2對被解釋變量LnY的貢獻(xiàn)彈性。

（二）變量及指標(biāo)設(shè)定

1、創(chuàng)新能力。參考目前學(xué)術(shù)界的普遍做法，本文選取專利衡量創(chuàng)新能力。鑒于專利數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性，本文以每萬人均專利申請數(shù)衡量初始創(chuàng)新能力。創(chuàng)新的最終目的是讓科研成果等知識產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力，并產(chǎn)生商業(yè)價值，因此，僅以專利來衡量創(chuàng)新能力是片面的，為了更好地衡量創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化能力，本文在以上基礎(chǔ)上增加一個指標(biāo)，用高新技術(shù)產(chǎn)品產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值比重衡量最終創(chuàng)新能力。

2、R&D經(jīng)費投入強(qiáng)度。R&D經(jīng)費投入是影響科技創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化的首要因素，為了能較準(zhǔn)確地反映區(qū)域創(chuàng)新經(jīng)費的投入力度，本文用R&D經(jīng)費占GDP比重衡量R&D經(jīng)費投入強(qiáng)度。

3、R&D人力資本投入強(qiáng)度。區(qū)域創(chuàng)新能力與人力資本密切相關(guān)，為了較準(zhǔn)確地反映創(chuàng)新人才投入強(qiáng)度，本文用R&D活動人數(shù)占總從業(yè)人員比重衡量R&D人力資本投入強(qiáng)度。

綜上所述，本文的變量指標(biāo)體系如表1所示。（表1）

（三）數(shù)據(jù)來源。本文所用數(shù)據(jù)來源于廣東省科技統(tǒng)計網(wǎng)和相關(guān)年份的《廣東統(tǒng)計年鑒》。

四、計量結(jié)果與實證分析

（一）單因子回歸分析。假定其他因素不變，運(yùn)用Stata14.0軟件分別檢驗兩個自變量（LnX1和LnX2）對解釋變量（LnY1和LnY2）的影響，結(jié)果如表2所示。（表2）

表2顯示，兩個解釋變量對兩個被解釋變量的解釋度較強(qiáng)，均在80%以上，表明廣東省R&D投入強(qiáng)度與創(chuàng)新能力高度相關(guān)。其中，LnY1的兩個系數(shù)均大于1，且在1%水平下顯著，而LnY2的兩個系數(shù)則均小于0.5，也在1%水平下顯著性，這說明，R&D投入強(qiáng)度對初始創(chuàng)新能力的正向貢獻(xiàn)大于對最終創(chuàng)新能力的正向貢獻(xiàn)。

（二）OLS多元回歸分析。用Stata14.0軟件的OLS多元回歸法，按照上述模型進(jìn)行回歸，所得結(jié)果見表3。（表3）

表3顯示，兩次回歸的擬合優(yōu)度均超過85%，F(xiàn)值高達(dá)73.30和26.86，D-W值分別為1.591983和1.374206，回歸系數(shù)通過了1%水平的顯著性檢驗。這表明本文設(shè)定的計量模型能很好地反映R&D投入強(qiáng)度對區(qū)域初始創(chuàng)新能力和最終創(chuàng)新能力的影響。

在各解釋變量中，R&D經(jīng)費投入強(qiáng)度（LnX1）在兩次回歸中系數(shù)均為正，且分別在1%和5%水平下顯著，這與預(yù)期結(jié)果一致。這表明廣東省R&D經(jīng)費投入強(qiáng)度與創(chuàng)新能力顯著正相關(guān)。但LnX1對初始創(chuàng)新能力（LnY1）的貢獻(xiàn)彈性比對最終創(chuàng)新能力（LnY2）的貢獻(xiàn)彈性更大。LnX1每增加一個百分點時，LnY1相應(yīng)增加3.72個百分點，而LnY2則只增加0.77個百分點。這也意味著廣東省專利的轉(zhuǎn)化率不高，許多科研成果并未投入現(xiàn)實生產(chǎn)過程?？赡艿脑蛴校阂皇乾F(xiàn)今科研人員的考評指標(biāo)更加側(cè)重于學(xué)術(shù)成果，導(dǎo)致科研人員缺乏將成果產(chǎn)業(yè)化、市場化的動力;二是高校和科研院所與產(chǎn)業(yè)界聯(lián)系強(qiáng)度弱，科研成果與市場需求脫節(jié)。

R&D人員投入強(qiáng)度（LnX2）在兩次回歸中系數(shù)均為負(fù)，且未通過顯著性檢驗，這與預(yù)期結(jié)果截然相反。這表明廣東省R&D人員投入強(qiáng)度對創(chuàng)新能力無顯著貢獻(xiàn)，這也與現(xiàn)有許多研究結(jié)果不一致?？赡艿脑蛴校阂皇菑V東從改革開放以來，一直以優(yōu)厚的政策條件吸引大批海內(nèi)外人才，相對于其他創(chuàng)新投入而言，科技人員出現(xiàn)飽和甚至過剩的狀況，導(dǎo)致科技人員的創(chuàng)新邊際效應(yīng)為負(fù);二是盡管科技人員眾多，但真正能在技術(shù)方面取得突破的高層次創(chuàng)新人才仍然比較緊缺。

五、結(jié)論與政策含義

（一）結(jié)論?，F(xiàn)階段廣東省R&D經(jīng)費投入強(qiáng)度對創(chuàng)新能力的提升具有顯著促進(jìn)作用，但其對初始創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)彈性遠(yuǎn)大于對最終創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)彈性。此外，R&D人員投入強(qiáng)度對創(chuàng)新能力無顯著影響。

（二）政策含義。基于以上研究結(jié)果，我們提出以下幾點相關(guān)政策含義：第一，各地應(yīng)繼續(xù)加大科研經(jīng)費的投入力度，充分利用科研經(jīng)費的邊際報酬遞增以提升區(qū)域整體創(chuàng)新能力;第二，應(yīng)建立并完善企業(yè)、高校與科研院所的合作機(jī)制，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作，以促進(jìn)科研成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力;第三，應(yīng)合理配置科技人力資源，并加強(qiáng)高層次創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)與引進(jìn)。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]張宗和，彭昌奇.區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力影響因素的實證分析——基于全國30個省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2009（11）.

[2]劉麗輝，陳晶瑛.廣東區(qū)域創(chuàng)新能力影響因素實證分析[J].中國人力資源開發(fā)，2012（6）.

[3]曹勇，曹軒禎，羅楚珺，秦以旭.我國四大直轄城市創(chuàng)新能力及其影響因素的比較研究[J].中國軟科學(xué)，2013（6）.

[4]魯盛潭，方旻.高科技、高成長性企業(yè)R&D投入與企業(yè)績效的相關(guān)性分析[J].財會月刊，2011（36）.

[5]劉麗萍，王亞林.R&D投入、專利申請量與技術(shù)創(chuàng)新能力[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2012（3）.

[6]唐勇.基于VAR模型的新疆農(nóng)村信貸與農(nóng)戶收入關(guān)系實證研究[J].石河子大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2011.25（4）.