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    研究人員比例、研究費(fèi)用與企業(yè)創(chuàng)新

    2021-05-06 11:31:48徐瑛聰
    合作經(jīng)濟(jì)與科技 2021年9期
    關(guān)鍵詞:創(chuàng)新力比重專利

    □文/ 徐瑛聰

    (重慶工商大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院 重慶)

    [提要] 創(chuàng)新對于國家和企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。本文采用國泰君安數(shù)據(jù)庫截至2018 年末的上市公司數(shù)據(jù),從研究費(fèi)用的中介效應(yīng)角度探究研究人員比例對企業(yè)創(chuàng)新力的影響作用及其內(nèi)在機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn):研究人員比例對企業(yè)創(chuàng)新力有顯著的正向作用,同時(shí)研究費(fèi)用的中介效應(yīng)明顯,中介效應(yīng)占總效應(yīng)的37.44%。

    一、引言

    創(chuàng)新對于國家和企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。在國際上,各國紛紛提出“再工業(yè)化”、“工業(yè)4.0”等戰(zhàn)略,這關(guān)系到中國能否走出“中等收入關(guān)鍵”。新一輪的科技革命已經(jīng)迫在眉睫,中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需要找到新的發(fā)力點(diǎn)。在十九大中提出,創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力,是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐,到2030 年時(shí)使我國進(jìn)入創(chuàng)新型國家前列。同時(shí),企業(yè)創(chuàng)新是國家實(shí)現(xiàn)自主創(chuàng)新的關(guān)鍵,2015 年,國家高新區(qū)內(nèi)企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出達(dá)4,521.6 億元,占全國企業(yè)的31.8%,全部研發(fā)投入占生產(chǎn)總值的比重達(dá)5.5%,是全國平均水平的2.6 倍。

    從以往文獻(xiàn)中來看,熊彼特(1912)提出創(chuàng)新理論以來,系統(tǒng)地論述了創(chuàng)新的含義、主體、動(dòng)力、決定因素、經(jīng)濟(jì)條件以及它對經(jīng)濟(jì)影響,認(rèn)為創(chuàng)新能力是企業(yè)競爭、區(qū)域發(fā)展和國家經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的關(guān)鍵要素。李春濤、宋敏(2010)對中國制造企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行了分析,認(rèn)為國有產(chǎn)權(quán)降低了激勵(lì)對創(chuàng)新的促進(jìn)作用,CEO 的薪酬激勵(lì)能促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新。馮根福、溫軍(2008)通過對公司治理與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系進(jìn)行分析,認(rèn)為股權(quán)集中度與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新存在“倒U 型”關(guān)系,國有持股比例越高,技術(shù)創(chuàng)新能力越低,獨(dú)立董事制度與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新存在正相關(guān)關(guān)系。聶輝華、譚松濤(2008)對中國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)進(jìn)行分析,得出企業(yè)的創(chuàng)新與規(guī)模、市場競爭之間均呈倒U 型關(guān)系。鮑新中、孫曄(2014)認(rèn)為創(chuàng)新研發(fā)投入與企業(yè)績效正相關(guān)。國內(nèi)文章較少從研發(fā)人員比重和研發(fā)費(fèi)用內(nèi)在角度對企業(yè)創(chuàng)新力進(jìn)行分析,因此本文從研發(fā)費(fèi)用角度探究研發(fā)人員比重對企業(yè)創(chuàng)新力的影響,并為企業(yè)和政府提供決策上的建議。

    二、數(shù)據(jù)來源與變量設(shè)定

    表1 變量定義說明一覽表

    表2 變量之間Pear son 相關(guān)系數(shù)矩陣

    (一)數(shù)據(jù)來源。本文的研究數(shù)據(jù)及樣本選自國泰安數(shù)據(jù)庫,用EXCEL 剔除在上市公司信息中專利獲得量、研發(fā)費(fèi)用、總資產(chǎn)和總負(fù)債紕漏不全和缺失的樣本,最后剔除ST 上市的企業(yè)樣本,最終共選取546 個(gè)上市公司樣本進(jìn)行分析研究。

    (二)變量設(shè)定

    1、因變量。在現(xiàn)有關(guān)于創(chuàng)新產(chǎn)出的研究中,常用企業(yè)專利數(shù)量和企業(yè)研發(fā)新產(chǎn)品數(shù)量這兩種方法進(jìn)行衡量,但企業(yè)研發(fā)新產(chǎn)品數(shù)量往往數(shù)據(jù)不好搜集,為了數(shù)據(jù)的可搜集性,所以本文研究的因變量采用企業(yè)專利獲得數(shù)量,用來表示企業(yè)的創(chuàng)新力。

    2、自變量。本文選擇企業(yè)研究人員占總員工數(shù)比例的研究人員比例作為自變量,研究人員的水平很大程度上決定著研發(fā)費(fèi)用的使用方向和效率。

    3、中介變量。溫軍、馮根福(2012)表明了研發(fā)費(fèi)用對企業(yè)創(chuàng)新的效應(yīng),為了避免企業(yè)差異性帶來的影響,將研發(fā)費(fèi)用取對數(shù)作為代替變量。

    4、控制變量

    (1)企業(yè)年齡。通常企業(yè)年齡長,創(chuàng)新體會越完善,越可能進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。為了消除企業(yè)年齡的差異性影響,釆用“2021年減去企業(yè)創(chuàng)立年份”的自然對數(shù)作為替代變量。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和企業(yè)年報(bào)。

    (2)企業(yè)規(guī)模。根據(jù)聶輝華、譚松濤(2008)闡述了企業(yè)的規(guī)模對創(chuàng)新有顯著的正效應(yīng),本文選用企業(yè)總資產(chǎn)來說明企業(yè)規(guī)模,將企業(yè)的總資產(chǎn)取對數(shù)表示企業(yè)規(guī)模,從而消除企業(yè)規(guī)模帶來的差異性。

    (3)企業(yè)總負(fù)債。企業(yè)總負(fù)債是指企業(yè)承擔(dān)并需要償還的全部債務(wù),包括流動(dòng)負(fù)債和長期負(fù)債、遞延稅項(xiàng)等。本文選擇企業(yè)總負(fù)債作為控制變量,為了消除企業(yè)的差異性,將總負(fù)債進(jìn)行對數(shù)化操作。

    以上變量詳細(xì)說明,見表1。(表1)

    三、實(shí)證分析

    為了準(zhǔn)確地評估各類企業(yè)變量與企業(yè)專利數(shù)之間的關(guān)系,實(shí)證分析分為兩步:第一步使用相關(guān)性分析,尋找變量間的規(guī)律;第二步根據(jù)企業(yè)專利數(shù)的數(shù)據(jù)特征,使用計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)常用的泊松回歸模型來衡量各企業(yè)變量對企業(yè)創(chuàng)新的影響。

    (一)相關(guān)性分析。從表2 中可以看出,企業(yè)創(chuàng)新力、研發(fā)人員比重、研發(fā)費(fèi)用這三個(gè)主要變量兩兩間均存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系。企業(yè)專利數(shù)同企業(yè)總負(fù)債、企業(yè)總負(fù)債也存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系,同時(shí)全部變量的方差膨脹因子(VIF)均嚴(yán)格小于5,說明變量之前不存在多重共線性干預(yù)。(表2)

    (二)回歸分析。企業(yè)專利數(shù)是典型的計(jì)數(shù)數(shù)據(jù),只能取正整數(shù),對于這種數(shù)據(jù)建模,最常見的方法就是采用泊松回歸(PRM)進(jìn)行估計(jì)。在使用泊松回歸擬合之前,需要考慮到模型是否存在過度離散的情況,即方差Var(λ)大于均值λ,Var(λ)=Фλ,其中Ф 稱為色散系數(shù),如果Ф>1,則認(rèn)為該數(shù)據(jù)出現(xiàn)過度離散現(xiàn)象,可能會導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)誤差變小,從而影響回歸系數(shù)的顯著性水平。再出現(xiàn)過度離散現(xiàn)象后,我們應(yīng)采用準(zhǔn)泊松回歸。假設(shè)隨機(jī)變量Y 服從于準(zhǔn)泊松分布,其均值為λ,準(zhǔn)泊松回歸的表達(dá)式如下:

    ln(Y)=β0+β1X1+β2X2+…+βnXn

    在R 軟件當(dāng)中,可直接使用“qcc”包來檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否存在過度離散現(xiàn)象,經(jīng)檢驗(yàn),p-value 值為0,小于0.05,認(rèn)為確實(shí)存在過度離散現(xiàn)象。

    (三)中間效應(yīng)檢驗(yàn)。采用因果逐步回歸法進(jìn)行分析,模型1 是研發(fā)人員比重對于企業(yè)創(chuàng)新力的準(zhǔn)泊松回歸,模型2 是企業(yè)研發(fā)人員比重對企業(yè)研發(fā)費(fèi)用的線性回歸,模型3 是企業(yè)研發(fā)人員比重和企業(yè)研發(fā)費(fèi)用對企業(yè)創(chuàng)新力的準(zhǔn)泊松回歸。模型具體如下:

    模型 1:ln(Patents)=α0+α1RDPersonRatio+α2Age+α3TotalAssets+α4TotalLiability+ξ1

    模型 2:RDSpendsum=β0+β1RDPersonRatio+β2Age+β3TotalAssets+β4TotalLiability+ξ2

    模型 3:ln(Patents)=γ0+γ1RDSpendsum+γ2RDPersonRatio+γ3Age+γ4TotalAssets+γ5TotalLiability+ξ3

    擬合結(jié)果如表3 所示。(表3)

    經(jīng)檢驗(yàn)結(jié)果,模型1 體現(xiàn)了企業(yè)研發(fā)人員比重對企業(yè)創(chuàng)新力有顯著的正向作用,模型2 體現(xiàn)了研發(fā)人員比重對企業(yè)研發(fā)費(fèi)用有顯著的正向作用,同時(shí)模型3 的結(jié)果顯示,企業(yè)研發(fā)人員比重和企業(yè)研發(fā)費(fèi)用對企業(yè)創(chuàng)新力均有顯著的正向作用,即因果逐步回歸法可以認(rèn)為中介效應(yīng)的存在,為了準(zhǔn)確明晰中介效應(yīng)的存在和影響,采用Bootstrap 方法進(jìn)行中介檢驗(yàn),結(jié)果如表 4 所示。(表 4)

    從間接效應(yīng)95%置信區(qū)間[0.196,7.166]得出,很顯然不包含0,中介效應(yīng)成立,直接效應(yīng)為5.419,研發(fā)人員比重通過研發(fā)投入對企業(yè)專利的間接效應(yīng)為3.244,研發(fā)人員比重對企業(yè)專利的總效應(yīng)為8.663,中介效應(yīng)占比37.44%。

    四、結(jié)論及建議

    (一)結(jié)論。本文主要從企業(yè)自身的因素的出發(fā),側(cè)重探究研發(fā)人員比重和研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新力的影響,采用國泰安數(shù)據(jù)庫中上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,研發(fā)人員比重對企業(yè)創(chuàng)新力有顯著的正向作用,研發(fā)人員比重能夠直接地體現(xiàn)一個(gè)企業(yè)創(chuàng)新能力的程度。同時(shí),用于反映企業(yè)規(guī)模的總資產(chǎn)對企業(yè)創(chuàng)新力也有著顯著的正向作用。企業(yè)研發(fā)費(fèi)用在研發(fā)人員比重對企業(yè)創(chuàng)新力的影響中起到了中介作用,占比達(dá)到37.44%,這表明企業(yè)研發(fā)費(fèi)用投入的提升能夠提升企業(yè)創(chuàng)新力。

    (二)建議。本文的研究也能為提升企業(yè)創(chuàng)新力政策的制定提供參考借鑒。一方面企業(yè)研發(fā)人員水平和數(shù)量是一個(gè)企業(yè)創(chuàng)新能力的潛力所在,企業(yè)創(chuàng)新能力的提升關(guān)鍵在于人才,所以對于企業(yè)和政府,應(yīng)當(dāng)支持研究人才的落戶,保障研究人員的要求,企業(yè)和政府應(yīng)加大對研究費(fèi)用的投入和補(bǔ)助,才能更好地引進(jìn)人才,用好人才;另一方面政府應(yīng)大力提升對企業(yè)創(chuàng)新的支持力度,加強(qiáng)政策的引導(dǎo),提高政府對企業(yè)創(chuàng)新的補(bǔ)助,優(yōu)化資助結(jié)構(gòu),加大對研發(fā)設(shè)置完備、創(chuàng)新體系健全、吸納能力強(qiáng)、有能力進(jìn)行開拓性創(chuàng)新活動(dòng)企業(yè)的資助。

    表3 因果逐步回歸結(jié)果一覽表

    表4 boot st r ap 中介效應(yīng)檢驗(yàn)一覽表

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