我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率研究

藺 濤，梁靜溪

（哈爾濱理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，哈爾濱 150080）

隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)憑借其高科技含量、高附加值的特點(diǎn)和帶動(dòng)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)跨越發(fā)展的優(yōu)勢(shì)呈現(xiàn)出迅猛發(fā)展的態(tài)勢(shì)，這引起了各國(guó)政府的高度重視，并紛紛相繼出臺(tái)多種政策、采取多種渠道支持其發(fā)展。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵是企業(yè)的創(chuàng)新能力，而企業(yè)的創(chuàng)新能力很大程度由企業(yè)的科技創(chuàng)新（研究與實(shí)驗(yàn)性發(fā)展）活動(dòng)決定。因此，科技創(chuàng)新投入的增長(zhǎng)對(duì)于推動(dòng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有至關(guān)重要的作用。世界各國(guó)，尤其是西方的發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)科技創(chuàng)新的投入巨大，一些國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究表明科技創(chuàng)新投入對(duì)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力和社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有巨大的推動(dòng)作用。Dominique等通過對(duì)科技創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)組成的研究，認(rèn)為由商業(yè)部門、公共部門以及外國(guó)公司的科技創(chuàng)新投入對(duì)生產(chǎn)率的長(zhǎng)期增長(zhǎng)有顯著的決定作用。[1]張小蒂、王中興將我國(guó)科技創(chuàng)新的資本存量與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)各個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行了相關(guān)檢驗(yàn)和回歸分析，研究發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的專利申請(qǐng)數(shù)量、產(chǎn)品銷售收入、利潤(rùn)、新產(chǎn)品銷售收入同科技創(chuàng)新資本正相關(guān)。[2]

在已有的對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)效率的研究中大都采用非參數(shù)法和參數(shù)法兩種方法。非參數(shù)法主要以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）為代表，參數(shù)法則主要局限在采用隨機(jī)前沿分析法（SFA）和柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（C-D）兩種方法，由于函數(shù)設(shè)定形式的局限，這兩種方法在分析多要素投入時(shí)都不具有優(yōu)勢(shì)。在此，將采用二級(jí)三要素CES生產(chǎn)函數(shù)（固定替代彈性生產(chǎn)函數(shù)）對(duì)我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率進(jìn)行分析。

一、我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

2004—2011年，我國(guó)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新活動(dòng)的投入和產(chǎn)出都取得了巨大的成績(jī)，并且達(dá)到了前所未有的規(guī)模。我國(guó)科技創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出從2004年2921314.8萬(wàn)元增長(zhǎng)到2011年的12378065萬(wàn)元，平均年增長(zhǎng)率20.36%，短短幾年間增長(zhǎng)了3倍多，科技創(chuàng)新人員全時(shí)當(dāng)量也以平均23%的增長(zhǎng)速率從2004年的120830.03人增長(zhǎng)到2011年的426718.385人，在投入逐年加大的同時(shí)，科技創(chuàng)新產(chǎn)出（以新產(chǎn)品銷售收入衡量）從2004年的60989505.3萬(wàn)元增長(zhǎng)到2011年的203845208.9萬(wàn)元，年均增長(zhǎng)19.26%。

雖然我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新活動(dòng)投入產(chǎn)出方面均取得了巨大的進(jìn)步，但和國(guó)外一些發(fā)達(dá)國(guó)家相比仍然存在著較大的差距，按高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)占工業(yè)總產(chǎn)值比例看，中國(guó)僅有1.63%，而美國(guó)、日本、德國(guó)、韓國(guó)分別達(dá)到了16.9%、10.5%、6.9%，5.8%。按高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)占工業(yè)增加值比例看，中國(guó)為6%，美國(guó)為36.8%，日本為31.3%，德國(guó)是18%。在依托高投入發(fā)展的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，中國(guó)的科技創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)投入仍略顯不足。

二、模型選擇

CES生產(chǎn)函數(shù)其一般形式為：Y=A(a1K-p+a2L-p)-u/p，其中，A為希克斯中性的技術(shù)進(jìn)步參數(shù)，a1、a2為產(chǎn)出彈性，0

（2）（3）稱為二級(jí)三要素 CES生產(chǎn)函數(shù)，其中（2）式第一級(jí)CES中兩要素之間的替代彈性為：σ1=1/(1+p1)，（3）式第二級(jí)CES兩要素的替代彈性為：σ=1/(1+p)，將采用（2）（3）式所表示的二級(jí)三要素CES生產(chǎn)函數(shù)分析高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出（Y）和創(chuàng)新資本（K）、人員（L）、外部技術(shù)獲?。‥）之間的關(guān)系。

在對(duì)CES生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，常用展開的下式進(jìn)行估計(jì)：

將上式進(jìn)行變形得：

對(duì)上式進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，并最終求的二級(jí)CES生產(chǎn)函數(shù)中各系數(shù)。

三、變量選取及數(shù)據(jù)處理

（一）變量選取

高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新活動(dòng)主要分為三種主要形式：一是高技術(shù)企業(yè)的自主開發(fā)，企業(yè)擁有自己的研發(fā)機(jī)構(gòu)，通過內(nèi)部科技創(chuàng)新投入獲得技術(shù)創(chuàng)新并應(yīng)用到產(chǎn)品中；二是高技術(shù)企業(yè)通過引進(jìn)外部技術(shù)創(chuàng)新，直接將其運(yùn)用到自身產(chǎn)品之中；三是高技術(shù)企業(yè)的二次創(chuàng)新活動(dòng)，即在引進(jìn)的技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)上通過消化吸收再創(chuàng)造形成企業(yè)自身的技術(shù)創(chuàng)新。高技術(shù)企業(yè)的這三種獲得產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的模式都對(duì)產(chǎn)品性能提升和市場(chǎng)需求具有重要作用。因此在選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入衡量指標(biāo)時(shí)，為了使選取的指標(biāo)盡可能的涵蓋企業(yè)的這三種創(chuàng)新成果，將投入指標(biāo)分為我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部科技創(chuàng)新活動(dòng)的費(fèi)用投入，從外部獲取技術(shù)創(chuàng)新的的費(fèi)用投入和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新人員投入三部分。分別用新產(chǎn)品研發(fā)費(fèi)用、技術(shù)改造費(fèi)用之和和科技創(chuàng)新人員折合全時(shí)當(dāng)量作為衡量指標(biāo)，后者用技術(shù)引進(jìn)經(jīng)費(fèi)與消化吸收費(fèi)用之和進(jìn)行衡量。

（二）數(shù)據(jù)來源與處理

1.價(jià)格指數(shù)的修正

考慮到通貨膨脹等價(jià)格因素對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新活動(dòng)投入產(chǎn)出衡量指標(biāo)的影響，用通常采用的GDP平減指數(shù)平減法對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理，從而得到剔除價(jià)格變動(dòng)因素的實(shí)際值。所采用的公式如下：

其中，GDPdt表示的是第t年的GDP平減指數(shù)，GDPt為第 t年的 GDP名義值，GDPindext表示 t年的 GDP指標(biāo)，GDP2004是2004年的GDP名義值。用科技創(chuàng)新活動(dòng)投入產(chǎn)出衡量指標(biāo)分別除以計(jì)算得到的各年的GDPdt，從而得到扣除價(jià)格因素的實(shí)際指標(biāo)。

2.資本存量的確定

具體我們采用如下計(jì)算公式：

四、實(shí)證分析

（一）面板單位根檢驗(yàn)

對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值（Y），科技創(chuàng)新資本投入（K），科技創(chuàng)新人員投入（L）和技術(shù)投入（E）四個(gè)變量分別進(jìn)行LLC單位根檢驗(yàn)、ADF單位根檢驗(yàn)和PP-F單位根檢驗(yàn)。變量之間是非同階單整的，不能對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)與直接對(duì)原序列進(jìn)行回歸。對(duì)序列進(jìn)行一階差分處理后，對(duì)序列進(jìn)行一階差分處理后，單位根檢驗(yàn)結(jié)果均通過了1%的顯著性水平，說明各變量之間一階單整。

（二）模型設(shè)定檢驗(yàn)

在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)參數(shù)估計(jì)之前，為了防止模型的錯(cuò)用而對(duì)估計(jì)出的參數(shù)結(jié)果造成較大偏差，首先要對(duì)面板數(shù)據(jù)的模型形式進(jìn)行選擇。面板數(shù)據(jù)模型有混合模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型三種形式。通常采用F檢驗(yàn)來決定選用混合模型還是固定效應(yīng)模型，用Hausman檢驗(yàn)決定選取隨機(jī)效應(yīng)還是固定效應(yīng)模型。利用eviews7.2進(jìn)行F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果見表1和表2

表1 F檢驗(yàn)結(jié)果

表2 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表1 F檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出，P值小于0.10，拒絕建立混合效應(yīng)模型，應(yīng)建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。從表2看出，H檢驗(yàn)的P值小于0.10，拒絕建立個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型，應(yīng)建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。因此，運(yùn)用個(gè)體固定效應(yīng)模型對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)出進(jìn)行回歸分析。

（三）估計(jì)結(jié)果及結(jié)論

對(duì)展開的線性回歸方程進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。結(jié)果顯示方程的復(fù)相關(guān)系數(shù)等于0.829，校正復(fù)相關(guān)系數(shù)等于0.817，標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)值0.69133，方程假設(shè)檢驗(yàn)方差分析統(tǒng)計(jì)量F等于68.098，P=0.000，說明方程的擬合效果較好。估計(jì)結(jié)果如表3、表 4所示。

表3 各變量參數(shù)估計(jì)結(jié)果及顯著性檢驗(yàn)

表4 各省市常數(shù)項(xiàng)C估計(jì)值

由表3可看出我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部科技創(chuàng)新活動(dòng)的費(fèi)用投入，從外部獲取技術(shù)創(chuàng)新的費(fèi)用投入和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新人員投入對(duì)我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出都具有正的效應(yīng)，即增加相應(yīng)的投入會(huì)使創(chuàng)新產(chǎn)出也獲得相應(yīng)的增加。在選取的三指標(biāo)中，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部科技創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響作用最大，引進(jìn)并消化吸收外部技術(shù)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響最小。由表4可知，我國(guó)各省市的創(chuàng)新能力差距較大，由常數(shù)C的估計(jì)結(jié)果看，北京，天津，上海創(chuàng)新能力在各省市中表現(xiàn)突出，具有較高的創(chuàng)新能力，整體來看東部沿海城市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力明顯高于中西部地區(qū)。

表5 二級(jí)三要素CES生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

根據(jù)表5的計(jì)算結(jié)果和二級(jí)三要素CES生產(chǎn)函數(shù)的特性，可計(jì)算得到以下結(jié)論：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部科技創(chuàng)新活動(dòng)與外部技術(shù)獲取的替代彈性為1/(1+p1)=0.847，外部技術(shù)投入與內(nèi)部資金投入因素的組合與科技創(chuàng)新人員投入的替代彈性為1/(1+p)=1.818，表明外部技術(shù)投入與資本投入的組合要素對(duì)科技創(chuàng)新人力資源具有很強(qiáng)的可替代性。u=1.27，表明我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新科技創(chuàng)新投入產(chǎn)出是規(guī)模效益遞增的，加大創(chuàng)新投入能夠獲得更多的產(chǎn)出效益。

五、政策建議

（一）加大科技創(chuàng)新投入

科技創(chuàng)新經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度和資金的使用效率對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有重要推動(dòng)作用。u>1說明我國(guó)科技創(chuàng)新投入的規(guī)模效益遞增。因此，為了我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的提升，應(yīng)該進(jìn)一步加大對(duì)科技創(chuàng)新各要素的投入力度，并且加強(qiáng)對(duì)科技創(chuàng)新投入的管理，合理分配各要素的投入比例，提高要素的使用效率，確保我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新活動(dòng)的高效率進(jìn)行。

（二）加大對(duì)科技創(chuàng)新人才的培養(yǎng)

科技創(chuàng)新人才是當(dāng)今我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)提高企業(yè)創(chuàng)新能力的關(guān)鍵因素。政府應(yīng)該完善人才政策，使其適當(dāng)向企業(yè)傾斜，鼓勵(lì)企業(yè)建立研發(fā)中心，集聚和培養(yǎng)人才，創(chuàng)造重視人才重視創(chuàng)新的良好氛圍，支持高校、科研院所人才到企業(yè)中開展產(chǎn)學(xué)研合作?？萍紕?chuàng)新人力的投入對(duì)提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新產(chǎn)出具有知識(shí)聚集效應(yīng)。這些人力的投入最終目的是為了提升科技創(chuàng)新的效率和知識(shí)聚集效應(yīng)，從而推動(dòng)科技創(chuàng)新產(chǎn)出績(jī)效的增長(zhǎng)。

（三）強(qiáng)化高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新主體地位

構(gòu)建高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)。高新技術(shù)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力是實(shí)現(xiàn)自身競(jìng)爭(zhēng)力提升的根本動(dòng)力。構(gòu)建以高新技術(shù)企業(yè)為主體、市場(chǎng)為導(dǎo)向、產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的科技創(chuàng)新平臺(tái)，為產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵、共性技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化提供有效的儀器設(shè)備、研發(fā)資金、技術(shù)信息、研發(fā)咨詢、技術(shù)支持、學(xué)習(xí)與交流機(jī)會(huì)以及研發(fā)成果試制場(chǎng)所等，提升高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的持續(xù)與快速發(fā)展。

[1]Dominique G,van Pottelsberghe de la Potterie B.From R&D to productivity growth:Do the institutional settings and the source of funds ofR&D matter[J].OxfordBulletin ofEconomics&Statistics,2004(3):353-378.

[2]張小蒂，王中興.中國(guó)R&D投入與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)產(chǎn)出的相關(guān)性分析[J].科學(xué)學(xué)研究，2008(3)：526-530.