《广东省R&D投入强度和区域创新能力》
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[提要] 运用柯布-道格拉斯生产函数模型,对广东省R&D投入强度与创新能力关系进行实证分析.结果表明：（1）R&D经费投入强度对区域创新能力的提升有显著促进作用,但对初始创新能力的贡献弹性远大于对最终创新能力的贡献弹性.（2）R&D人员投入强度对区域创新能力无显著影响.
关键词：生产函数模型;R&D经费投入强度;R&D人员投入强度;初始创新能力;最终创新能力
中图分类号：F061.5 文献标识码：A
收录日期：2019年10月17日
一、引言
自熊彼特（1912）提出创新理论以来,学术界就极为关注对创新的研究.大量理论与实践表明,创新是国家和地区经济不断增长的重要动力.相关资料显示,从20世纪初到90年代,发达国家创新对国民经济的贡献率不断上升.随着知识化进程的加快以及市场竞争的日益加剧,创新能力已经成为当今区域综合竞争力的重要组成部分和地区经济获取国际竞争优势的决定性因素,提升创新能力已经成为一个区域经济发展、产业结构优化升级与实现跨越式发展的基本路径.
研究与开发（R&D）作为创新活动的来源,受到学术界的广泛关注.关于R&D投入与创新之间关系,最早的研究可追溯到20世纪60年代.R&D投入强度是影响地区创新能力和科技竞争力的重要因素,同时也是企业不断开发新产品以获得持续竞争力的根本保障.因此,R&D投入强度对区域创新能力影响机制的研究具有较大的理论价值与现实意义.
二、文献综述
近年来,国内外学者就R&D投入与创新能力之间的关系进行了一系列有益探索.美国学者Schere（1965）通过建立企业面板数据模型,对企业规模等变量加以控制后,研究发现R&D投入对创新产出有显著正效应.刘和东、梁东黎（2006）、陈春晖和曾德明（2009）的研究结果表明R&D投入与创新能力之间存在均衡关系.陈广汉、蓝宝江（2007）的研究结果显示,1998～2005年间各省市R&D经费内部支出对发明专利申请数影响甚大.Arrow Keneth（2010）认为,一个地区的创新产出受到上期科研经费投入的显著影响.刘丽萍和王亚林（2012）把专利申请量作为衡量创新能力的指标,通过关联度分析发现,研发经费和科研人员投入均对创新能力存在显著影响.唐勇（2013）运用VAR模型分析了新疆地区R&D投入与技术创新能力的关系,发现二者显著正相关.林宫（2013）运用自回归分析法研究发现,福建省专利申请量与政府、企业、高校三者的经费投入和人员投入之间存在长期稳定的均衡关系.
遗憾的是,现有文献大多仅以专利衡量区域创新能力,鲜有文献用新产品产值等经济指标多角度衡量创新能力.鉴于此,本文分别用专利申请量和新产品产值衡量创新的初始能力及最终能力,选取广东省2007～2016年的时间序列数据,运用知识生产函数模型和OLS回归分析法,探究R&D投入强度对区域创新能力（初始能力及最终能力）的影响.
三、研究设计
（一）模型構建.本文实证研究采用柯布-道格拉斯知识生产函数模型.根据原模型中各变量意义,并考虑到实证的可行性,对原模型各变量进行取对数线性化处理,故设定如下模型：
LnY等于c+αLnX1+βLnX2+ε
其中LnY为创新能力,LnX1为R&D经费投入强度,LnX2为R&D人员投入强度,ε为随机干扰项.c为常数项,α和β为待估系数,分别表示解释变量LnX1和LnX2对被解释变量LnY的贡献弹性.
（二）变量及指标设定
1、创新能力.参考目前学术界的普遍做法,本文选取专利衡量创新能力.鉴于专利数据的非平稳性,本文以每万人均专利申请数衡量初始创新能力.创新的最终目的是让科研成果等知识产出转化为现实生产力,并产生商业价值,因此,仅以专利来衡量创新能力是片面的,为了更好地衡量创新成果的转化能力,本文在以上基础上增加一个指标,用高新技术产品产值占工业总产值比重衡量最终创新能力.
2、R&D经费投入强度.R&D经费投入是影响科技创新与转化的首要因素,为了能较准确地反映区域创新经费的投入力度,本文用R&D经费占GDP比重衡量R&D经费投入强度.
3、R&D人力资本投入强度.区域创新能力与人力资本密切相关,为了较准确地反映创新人才投入强度,本文用R&D活动人数占总从业人员比重衡量R&D人力资本投入强度.
综上所述,本文的变量指标体系如表1所示.（表1）
（三）数据来源.本文所用数据来源于广东省科技统计网和相关年份的《广东统计年鉴》.
四、计量结果与实证分析
（一）单因子回归分析.假定其他因素不变,运用Stata14.0软件分别检验两个自变量（LnX1和LnX2）对解释变量（LnY1和LnY2）的影响,结果如表2所示.（表2）
表2显示,两个解释变量对两个被解释变量的解释度较强,均在80%以上,表明广东省R&D投入强度与创新能力高度相关.其中,LnY1的两个系数均大于1,且在1%水平下显著,而LnY2的两个系数则均小于0.5,也在1%水平下显著性,这说明,R&D投入强度对初始创新能力的正向贡献大于对最终创新能力的正向贡献.
（二）OLS多元回归分析.用Stata14.0软件的OLS多元回归法,按照上述模型进行回归,所得结果见表3.（表3）
表3显示,两次回归的拟合优度均超过85%,F值高达73.30和26.86,D-W值分别为1.591983和1.374206,回归系数通过了1%水平的显著性检验.这表明本文设定的计量模型能很好地反映R&D投入强度对区域初始创新能力和最终创新能力的影响.
在各解释变量中,R&D经费投入强度（LnX1）在两次回归中系数均为正,且分别在1%和5%水平下显著,这与预期结果一致.这表明广东省R&D经费投入强度与创新能力显著正相关.但LnX1对初始创新能力（LnY1）的贡献弹性比对最终创新能力（LnY2）的贡献弹性更大.LnX1每增加一个百分点时,LnY1相应增加3.72个百分点,而LnY2则只增加0.77个百分点.这也意味着广东省专利的转化率不高,许多科研成果并未投入现实生产过程.可能的原因有：一是现今科研人员的考评指标更加侧重于学术成果,导致科研人员缺乏将成果产业化、市场化的动力;二是高校和科研院所与产业界联系强度弱,科研成果与市场需求脱节.
R&D人员投入强度（LnX2）在两次回归中系数均为负,且未通过显著性检验,这与预期结果截然相反.这表明广东省R&D人员投入强度对创新能力无显著贡献,这也与现有许多研究结果不一致.可能的原因有：一是广东从改革开放以来,一直以优厚的政策条件吸引大批海内外人才,相對于其他创新投入而言,科技人员出现饱和甚至过剩的状况,导致科技人员的创新边际效应为负;二是尽管科技人员众多,但真正能在技术方面取得突破的高层次创新人才仍然比较紧缺.
五、结论与政策含义
（一）结论.现阶段广东省R&D经费投入强度对创新能力的提升具有显著促进作用,但其对初始创新能力的贡献弹性远大于对最终创新能力的贡献弹性.此外,R&D人员投入强度对创新能力无显著影响.
（二）政策含义.基于以上研究结果,我们提出以下几点相关政策含义：第一,各地应继续加大科研经费的投入力度,充分利用科研经费的边际报酬递增以提升区域整体创新能力;第二,应建立并完善企业、高校与科研院所的合作机制,促进产学研合作,以促进科研成果转化为现实生产力;第三,应合理配置科技人力资源,并加强高层次创新型人才的培养与引进.
主要参考文献：
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[6]唐勇.基于VAR模型的新疆农村信贷与农户收入关系实证研究[J].石河子大学学报（哲学社会科学版）,2011.25（4）.
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创新能力引用文献:
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