基于典型相關分析的我國企業技術創新投入與產出的關系研究*

布朝輝，張良強

(福州大學 軟科學研究所，福建 福州350002)

1 引言

企業要想在市場中占據主導地位，就需要不斷進行技術創新，憑借自身的核心技術占有市場。在一定程度上，企業技術創新產出成果的數量、水平以及技術成果的轉化應用情況等都取決于技術創新的投入。

目前，學術界對于企業技術創新投入和產出的研究成果較多。金彥[1]等通過改進知識生產函數對遼寧省企業技術創新投入和科技成果產出兩者的關系進行了實證研究，得出遼寧省的技術創新投入對科技成果產出的作用并不穩健和明顯;上官小放[2]等利用柯布道格拉斯生產函數對江西省高新技術企業的科技投入和產出中的新產品銷售收入進行了分析，他認為經費投入對新產品銷售收入的促進作用比人員投入的要大;姜勁[3]和曹勇[4]分別采用協整檢驗理論和逐步回歸的方法對國內高新技術產業技術投入和產出進行了計量分析，驗證兩者的相關關系。但是，在上述的研究中，由于研究方法所用模型的限制，產出變量只能用一個指標，而技術創新投入產出體系顯然是一個多投入、多產出的系統。因此，本文擬對技術創新投入和產出水平從多方面建立指標體系，并建立典型相關分析模型探討兩者之間的關系，從而為企業指明影響技術創新產出的因素，以便使企業采取相應的措施提高技術創新的效率，進而增強企業的技術創新能力。

2 典型相關分析的思路與方法

典型相關分析是用于研究兩組變量之間的相關性，反映兩組變量之間的相互線性依賴關系的一種統計方法。一般的，為了便于研究兩組變量X1，X2，…Xp和 Y1，Y2，…Yq之間的相關關系，通常找出第一組變量的某個線性組合U=a1X1+a2X2+…+apXp和第二組變量的某個線性組合V=b1Y1+b2Y2+…+bqYq，把研究兩組變量之間相關的問題轉化為研究兩個典型變量U與V之間的相關問題，希望使U與V的相關達到最大。我們把基于這種原則的分析方法稱為典型相關分析。

一般的，典型變量的對數是根據典型相關系數的顯著性檢驗和典型變量所包含的信息量確定的，各對典型變量本身具有最大的相關性，但與其他對典型變量不相關。其中第一對典型變量(U1，V1)從兩組變量提取相關關系的信息量最多，是兩個變量組各自的全部變化中最大的一部分共變關系，其相關系數稱第一典型相關系數;第二對典型變量(U2，V2)提取的次之，是在兩組變量剩余的變化中第二大的共變部分，其相關系數稱第二典型相關系數，以此類推，直到兩組變量間的相關性被提取完畢為止。這樣就可以把原來研究兩組變量之間的相關，轉化為研究從各組中提出的少數幾個典型變量之間的典型相關，從而減少研究變量的個數。

在本文中，我們擬分析的企業技術創新投入和產出都是包括多個表征指標的變量，因此適宜用典型相關分析法進行研究。所以我們對原始數據進行分析，計算出典型相關系數并進行顯著性檢驗，確定出典型變量對數，建立典型相關模型，探討技術創新投入與產出兩者的關系，最后，通過典型相關結構分析與冗余分析對模型分析的科學性進行檢驗。

3 我國企業技術創新投入與產業關系的典型相關實證分析

3.1 研究變量的確定

3.1.1 技術創新投入變量

技術創新投入可以直接或間接的促進科技的發展，加快經濟進步。在本文的研究中，我們將技術創新投入分為四類:第一類是以R＆D經費內部支出(X1)衡量的R＆D資金投入指標;第二類是以技術引進支出(X2)、消化吸收經費支出(X3)、技術改造支出(X4)和購買國內技術經費支出(X5)綜合衡量的技術引進消化吸收資金投入指標;第三類是以從事R＆D活動人員數(X6)衡量的科技人員投入水平指標。

3.1.2 技術創新產出變量

企業進行技術創新主要是為了將技術商業化應用，推進企業產品市場化進程，最終獲取利潤，擴大市場份額。在本文的研究中，我們主要將技術創新產出分為三類:第一類是以專利申請數(Y1)衡量的技術創新技術成果產出;第二類是以新產品銷售收入(Y2)衡量的技術創新經濟成果產出;第三類是以高新技術產業利潤總額(Y3)衡量的技術創新經濟效益產出。

3.2 各變量之間的關系分析

為了檢驗所選取的指標是否可以進行典型相關分析，我們給出兩組變量內部各自的相關矩陣，然后給出兩組變量間的相關矩陣。從《中國科技統計年鑒》[5]、《中國統計年鑒》[6]中收集指標的原始數據見表1，利用EXCEL中的CORREL函數計算出相關系數矩陣見表2、表3、表4。其中表2是反映企業技術創新投入的組內變量間的相關矩陣;表3是反映企業技術創新產出的組內變量間的相關矩陣;表4是企業技術創新投入和產出組間變量的相關矩陣。

由表2和表3可知，反映企業技術創新投入和產出的指標與組內的指標均呈中高度相關關系，可見對于技術創新投入和產出的指標選取合理，由此確保分析結果的科學性。由表4我們可以看出，企業的技術創新投入和產出這兩組變量間存在著中高度的相關關系，所以我們可以構建綜合指標來代表這種相關性。也就是說，對于這兩組變量，我們能夠采用典型相關的方法進行分析。

表1 各指標的原始數據

表2 技術創新投入內部指標相關系數矩陣

表3 技術創新產出內部指標相關系數矩陣

表4 技術創新投入與技術創新產出組間指標相關系數矩陣

3.3 典型相關模型的建立與分析

利用stata軟件[7]對數據進行分析，計算出企業技術創新投入和技術創新產出指標的典型相關系數(0.999 9，0.969 7，0.725 5)，為了判斷技術創新投入和技術創新產出這兩組指標所對應的典型變量是否顯著相關，我們對這三個相關系數進行顯著性檢驗，得出三個相關系數在0.01的顯著性水平下都是顯著的(P＜0.01)，所以企業技術創新投入和企業技術創新產出兩組變量相關性的研究可以轉化為3對典型變量相關性的研究。

典型相關系數所反映的是在進行典型變式的過程中原始變量的權重，主要是為了說明在構建典型函數的時候，組內變量的相對作用。由于反映指標的原始數據的量綱是不同的，不能進行直接的比較，所以我們在這里所說的典型系數是標準化的系數。所建立的典型相關方程見表5。利用典型相關模型對技術創新的投入和產出的關系進行定量的分析。

表5 典型相關模型

1)由第一組典型相關方程，我們可以看出，在第一典型變量U1中發揮主導作用的是R＆D經費內部支出(X1)，典型載荷為0.813 7，在第一典型變量V1中發揮主導作用的是新產品銷售收入(Y2)，其典型載荷為0.584 0，比較重要的是專利申請數(Y1)，其典型載荷為0.429 4。剩下的指標在典型變量的作用并不大。考慮到指標所代表的含義，第一典型變量U1可以用來反映R＆D資金投入，第二典型變量Y2與Y1則分別反映企業的技術創新經濟成果產出和技術成果產出。由于三者的典型載荷都為正數，所以，可以得出R＆D資金的投入對于企業的技術創新經濟成果和技術成果產出均具有重要的促進作用。

2)由第二典型相關方程，我們可以看出，在第二典型變量U2中發揮主導作用的是R＆D活動人員數(X6)，典型載荷為－2.706 1，在第二典型變量V2中發揮主導作用的是新產品銷售收入(Y2)，典型載荷為－10.296 5，此外，R＆D 經費內部支出(X2)在第二典型變量U2中發揮著比較重要的作用，典型載荷為1.425 1，同時在第二典型變量V2中發揮著比較重要作用的專利申請數(Y1)的典型載荷為7.747 1。考慮到指標所代表的含義，第二典型變量U2可以反映科技人員投入，第二典型變量V2可以用來反映企業的技術創新經濟成果產出。由Y2和X6兩者的典型載荷系數均為負數可知，科技人員的投入對于企業的技術創新經濟成果產出具有促進作用。除此之外，由X2和Y1的分析結果可知，第二典型變量還揭示了R＆D資金投入對企業的技術創新技術成果產出具有促進作用。

3)由第三典型相關方程，我們可以看出，在第三典型變量U3中發揮主導作用的是購買國內技術經費(X5)，典型載荷為－6.098 3，在第三典型變量V3中發揮主導作用的是高技術產業利潤總額(Y3)，典型載荷為－7.139 1。考慮到指標代表的含義，第三典型變量U3可以反映技術引進消化吸收資金的投入，第三典型變量V3可以用來反映企業的技術創新經濟效益產出。由Y3和X5兩者的典型載荷系數均為負數可知，技術引進消化吸收資金投入對企業的技術創新經濟效益產出具有重要的促進作用。

3.4 典型結構的分析

為了反映原始變量對典型變量的影響程度與方向，我們進行了基于原始變量與典型變量之間的相關系數值的典型結構分析。典型結構分析的計算結果見表6。

表6 典型結構分析

由表6可知，從整體上來看，技術創新投入組的變量與第一典型變量呈正相關，并且R＆D經費內部支出(X1)與第一典型變量的相關性最高(0.999 8)，可見R＆D資金投入在技術創新投入中占據主導地位。技術創新產出組的變量與第一典型變量呈正相關，并且新產品銷售收入(Y2)與第一典型變量的相關性最高(0.998 9)，說明技術創新技術成果產出在技術創新產出中占據主導地位。鑒于第一典型變量之間的高度相關性，導致技術創新投入組的6項指標和技術創新產出組的第一典型變量呈現高度的正相關性，同時技術創新產出組的3項指標與技術創新投入組的第一典型變量也具有高度的正相關性。就各個指標所代表的的含義而言，這樣一致的結構揭示了技術創新投入對產出的本質影響。此外，結構分析與典型相關模型間結論的一致性，也證明了典型相關分析結果具有高度的可信度。

3.5 典型變量的冗余分析

一組變量的方差被自身典型變量解釋的程度被稱為第一典型冗余，而一組變量的方差被對方典型變量解釋的程度則是第二典型冗余。為了探究典型變量對其所對應組變量的解釋程度，我們對典型變量進行了冗余分析，分析得出兩組變量的第一典型冗余分別達到89.8%和99.7%，均高于85%;第二典型冗余也都達到了88.9%和99.9%。可見3對典型變量都很好的預測了對應的那組變量，同時也較好的預測了對方的那組變量，說明技術創新投入和技術創新產出不僅能被自身的典型變量解釋，也能夠被其對應的典型變量解釋。

4 結語

綜合上述分析，我們可以得出企業的技術創新投入與技術創新產出存在著顯著的相關關系，并且R＆D資金的投入對企業的經濟成果和技術成果產出均有明顯的促進作用，但是結合典型相關模型1和模型2，可以得出R＆D資金投入對技術成果的產出推動作用更大;人員的投入則會促進經濟成果的產出;技術引進消化吸收資金投入則對企業的經濟效益產出有著明顯的促進作用。

從上面的結論我們可以看出，技術創新投入對技術創新產出有正向的推動作用，但是在上述幾個方面的投入上，國內的企業仍有缺陷，據此提出以下幾個方面的建議:

1)結合現狀，專利申請對企業的技術創新產出水平有著重要的影響作用，所以為加強企業的技術創新能力，一方面要推進專利戰略的實施力度，增加R＆D資金投入，大力提高企業的專利開發能力;另一方面，政府部門要為企業提供便利的專利申請服務，同時加強知識產權執法，更好的保護創新企業的利益。

2)就當前國內企業現狀而言，許多企業在技術投入上偏重于技術的引進而缺乏技術的自主創新，這樣難免會陷入技術的引進、落后、再引進、再落后的惡性循環，無法提高國內企業的生產技術水平。因此，國內企業應該加大技術研發力度，以自主研發為主，引進國外技術為輔，從而步入國際技術的前沿領域，增大自身的競爭力。

3)由于國內企業自身的科研能力有限，所以在加大科研經費的投入之外，還需要加強產學研合作，聯合高等院校、科研院所進行技術研發，從而提高企業的技術創新能力。

4)我國的科技人才比較短缺，而這有限的人力資源里僅有1/3的人員參與到了企業的創新活動中[8]。為此，應鼓勵并吸引更多的科技人員到企業工作，并鼓勵科技人員以成果、專利權入股的形式經營企業，將企業技術創新的風險和他們的利益聯系起來，激發科研人員的創新潛能。

[1]金 彥，吳 迪.遼寧省企業技術創新投入與科技成果產出問題研究[J].理論界，2010(7):55－57.

[2]上官小放，賀丹丹，黃子暄.江西省高新技術企業科技投入產出績效的實證研究[J].金融與經濟，2013(8):79－81.

[3]姜 勁，吳 雄.基于高技術創新型企業的創新投入產出研究[J]，數學的實踐與認識，2012，42(15):208－213.

[4]曹 勇，蘇鳳嬌.高技術產業技術創新投入對創新績效影響的實證研究——基于全產業及其下屬五大行業面板數據的比較分析[J].科研管理，2008，33(9):23－31.

[5]國家統計局，科學技術部.中國科技統計年鑒[M].北京:中國統計出版社，2001－2012.

[6]國家統計局.中國統計年鑒[M].北京:中國統計出版社，2001－2012.

[7]王大夫，李博柏.STATA實用教程[M].北京:中國人民大學出版社，2008.

[8]趙 夢，梅姝娥，仲偉俊.我國企業技術創新基本狀況分析[J].科技與經濟，2005，5(18):9 －13.