研發(fā)投入對高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的影響

王巧玲 于陽

摘要：文章在已有研發(fā)投入的研究基礎上，探索研發(fā)投入對創(chuàng)新績效的影響，并在生產(chǎn)函數(shù)模型的基礎上，對模型進行細化，利用面板數(shù)據(jù)來考察投入要素對新產(chǎn)品銷售收入的影響。研究結(jié)果顯示，研究人員的投入和資本的投入都對創(chuàng)新績效有一定的影響，此外，主營業(yè)務投資額、有效專利申請、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出等對新產(chǎn)品銷售收入也有顯著影響。

一、文獻綜述

科技創(chuàng)新是一個國家經(jīng)濟增長的基礎，也是科技發(fā)展的象征。創(chuàng)新績效的影響因素，一直都是學者們熱衷討論的話題，也是研究領域的一個非常大的熱點。研發(fā)活動在企業(yè)技術創(chuàng)新過程中發(fā)揮著關鍵作用，是企業(yè)甚至國家的重要創(chuàng)新源泉，也是產(chǎn)業(yè)升級的重要途徑。

關于資本投入對創(chuàng)新績效作用的研究，Ehie等對制造業(yè)和服務業(yè)數(shù)據(jù)作了分析，研究發(fā)現(xiàn)資本的投入可以顯著提升創(chuàng)新績效。依據(jù)中國的數(shù)據(jù)，資本投資對創(chuàng)新績效有正向作用的基礎上，孫曉華等近一步驗證了幾個行業(yè)和企業(yè)特征對R&D強度的影響。關于人力投入對創(chuàng)新績效影響，Subramaniam，Marvel，Hsu等通過對企業(yè)和產(chǎn)業(yè)研究分析，均發(fā)現(xiàn)人力資本和資金資本的結(jié)合，可以顯著提高新產(chǎn)品開發(fā)。

大部分學者主要研究資本投入和人力投入兩者對創(chuàng)新績效的影響。例如，邵云飛等以全國各省市為研究對象，以及各地域R&D人員和R&D經(jīng)費集為變量，并以專利申請量來反映該區(qū)域創(chuàng)新能力的強弱，得出我國GDP在不斷上升，并在前列，然而我國的創(chuàng)新技術的名次仍然不高，主要原因我國自主創(chuàng)新能力低，在技術引進、技術模仿方面還是比較多，以及研發(fā)投入人力財力不足等。關于技術投入與創(chuàng)新績效的實證研究，張華平通過選取相關的創(chuàng)新投入與產(chǎn)出指標，采用DEA-Malmquist指數(shù)模型，分析了中國高新技術產(chǎn)業(yè)17個子行業(yè)的創(chuàng)新效率變化結(jié)果表明，從2003～2014年，中國高技術產(chǎn)業(yè)的整體創(chuàng)新效率有所提高，但不同行業(yè)的創(chuàng)新效率變化和影響因素存在很大差異。張治棟和甘衛(wèi)平采用因子分析法和聚類分析法從創(chuàng)新基礎、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新轉(zhuǎn)化和創(chuàng)新產(chǎn)出這四個方面對我國的高技術產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力進行了深入的研究。

目前有很多研究忽略了一些地區(qū)的差異，隨著研究的進一步深入，大家開始加入了相應地區(qū)，通過面板來分析所需要的結(jié)果，現(xiàn)在關于技術創(chuàng)新的深入研究也開始發(fā)現(xiàn)了創(chuàng)新績效的復雜性。該文通過建立數(shù)據(jù)模型，利用stata15軟件，研究創(chuàng)新績效的影響因素。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)高技術產(chǎn)業(yè)的R&D人員投入、主營業(yè)務收入、出口交貨值、R&D內(nèi)部支出、有效專利申請等對創(chuàng)新績效有顯著的正向促進作用。

二、研究設計

（一）模型設定

創(chuàng)新是把生產(chǎn)要素和條件聯(lián)系在一起重新配置成新的生產(chǎn)系統(tǒng)。有很多研究結(jié)果表明，資本投入和勞動力的投入是兩大生產(chǎn)要素的投入，是創(chuàng)新產(chǎn)出的兩個重要因素。利用Griliches的知識生產(chǎn)函數(shù)作出基本假設：

其中，Y表示創(chuàng)新績效，RDS代表研發(fā)資本投入，RDT代表研發(fā)所投入的人員的數(shù)量。a和b分別表示研發(fā)資本投入和研發(fā)人力投入的彈性系數(shù)，A為常數(shù)項，ε為隨機誤差項。由于研發(fā)創(chuàng)新投入與創(chuàng)新績效之間的關系可能是線性關系也可能是非線性關系，所可能會出現(xiàn)偏差，這里為了便于觀察結(jié)果，對變量和因變量取了對數(shù)。對模型（2）作自然對數(shù)處理得到模型（3）：

其中，RDS表示高技術產(chǎn)業(yè)的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出，即用來表示研發(fā)資本投入，RDT表示R&D人員全時當量，即研發(fā)人力投入。EXP表示高技術產(chǎn)業(yè)出口交貨值，RJ表示高技術產(chǎn)業(yè)的主營業(yè)務收入，F(xiàn)IN表示投資額在五百萬以上的項目。PAT表示有效的專利申請，NRD表示技術改造經(jīng)費支出。β0為常數(shù)項;βi為回歸系數(shù)，i取1，2，3…… 分別代表省份;i取1，2，3，……T表示年份;εit為隨機誤差項;LN為消除自相關取的對數(shù)，該模型主要高技術產(chǎn)業(yè)的技術創(chuàng)新各個口徑之間的影響，最主要的是對新產(chǎn)品銷售收入的影響。

（二）變量設置

為了更好地進行對創(chuàng)新績效的研究，通過對現(xiàn)有文獻的整理及歸納，結(jié)合前人的研究經(jīng)驗，增加了出口交貨值、投資額等相關變量，建立研發(fā)投入與創(chuàng)新績效模型，并進行實證分析和解釋。

1. 被解釋變量：新產(chǎn)品銷售收入（Y）。

2. 解釋變量：技術產(chǎn)業(yè)的R&D經(jīng)費內(nèi)部支出（RDS）。人員全時當量（RDT）。

3. 控制變量。高技術產(chǎn)業(yè)出口交貨值（EXP）。高技術產(chǎn)業(yè)的主營業(yè)務收入（RJ）。高技術產(chǎn)業(yè)投資額（FIN）。有效的專利申請（PAT）。技術改造經(jīng)費支出（NRD）。

三、實證結(jié)果分析

1.單位根檢驗。在實證分析之前，不知道是否出現(xiàn)假的回歸現(xiàn)象，所以對變量數(shù)據(jù)做了一次面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗，檢驗數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)。該文利用了isp檢驗，經(jīng)檢驗面板數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

2.回歸模型的選擇與分析。本研究運用Stata 15軟件分別28省的2009～2017年數(shù)據(jù)為研究樣本進行檢驗，建立模型。

3.進行實證數(shù)據(jù)分析，該文用混合回歸、固定效應模型、隨機效應模型進行估計，見表1。

通過實證結(jié)果顯示，變量lnRDT對因變量lnY的回歸系數(shù)為0.445，并且通過0.01的顯著性檢驗。說明它對新產(chǎn)品創(chuàng)新績效的增長有積極影響。因變量lnY的變量lnRDS的回歸系數(shù)為0.057，并且通過了0.1的顯著性檢驗，表明R&D資本的投入有助于新產(chǎn)品的銷售收入。變量lnEXP對因變量lnY的回歸系數(shù)為0.149，并且通過了0.01的顯著性檢驗，表明出口值對新產(chǎn)品的銷售收入有正面影響。因變量lnY的變量lnRJ、lnPAT和lnPAT的回歸系數(shù)分別為0.345、0.151、0.075，并且通過了0.01的顯著性檢驗，表明主營業(yè)務收入、投資額、有效專利申請對新產(chǎn)品的銷售收入有正面影響。變量lnNRD對因變量lnY的回歸系數(shù)為-0.010，但未通過顯著性檢驗，因此拒絕零假設。說明技術轉(zhuǎn)型不會影響新產(chǎn)品的銷售收入，也不是創(chuàng)新績效的必要因素。

四、結(jié)論與啟示

本文得出研發(fā)人力、研發(fā)資金的投入，主營業(yè)務收入，投資額，有效專利申請等對新產(chǎn)品銷售收入都有顯著性影響，即對創(chuàng)新績效有正向關系，而技術改造對新產(chǎn)品銷售收入的影響不大。我國技術創(chuàng)新的基礎還很薄弱，需要重視技術創(chuàng)新這一塊，尤其是高技術產(chǎn)業(yè)。提出以下建議。

第一，需要對于內(nèi)部經(jīng)費、人員、固定資產(chǎn)等進行投入，提高人力、經(jīng)費的有效使用。第二，全面推行自主創(chuàng)新，讓自主創(chuàng)新成為引導，培養(yǎng)創(chuàng)新人才，提高有效的專利申請數(shù)量，鼓勵大家積極自主創(chuàng)新，保護知識產(chǎn)權，提高競爭優(yōu)勢。第三，根據(jù)企業(yè)或產(chǎn)業(yè)的實際情況，來采取相關措施來提高技術創(chuàng)新。

參考文獻：

[1]Ehie I C， Olibe K. The effect of R&D investment on firm value： An examination of US manufacturing and service industries [J].International Journal of Production Enomics，2010，128（01）：127-135.

[2]孫曉華，李明珊.研發(fā)投資：企業(yè)行為，還是行業(yè)特征？[J].科學學研究，2014，32（05）：724-734.

[3]Parthasarthy R， Hammond J. Product innovation input and outcome： Moderating effects of the innovation process[J]. Journal of? Engineering and Technology Management，2002，19（01）：75-91.

[4]Subramaniam M，Youndt M A.The influence of intellectual capital on the types of innovative capabilities[J].Academy of Management Journal，2005，48（03）：450-463.

[5]Marvel M R，human capital and its effects on innovation radicalness[J].Entrepreneur ship Theory and Practice，2007，31（06）：807-828.

[6]邵云飛，詹坤，汪臘梅.中國醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率的BCC-Malmquist時空差異研究[J].科研管理，2016（S1）：32-30.

[7]張華平.我國高技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率變動分析——基于行業(yè)面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].華東經(jīng)濟管理，2016，30（09）：88-93.

[8]張治棟，甘衛(wèi)平.我國區(qū)域高技術產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新能力綜合評價與分析[J].科技創(chuàng)新導報，2014，11（29）：13-14+17.

（作者單位：煙臺大學經(jīng)濟管理學院）