增強我國高新技術產業創新效率的方法研究

顧淑紅花均南呂　濤(廣西師范大學，桂林　541004)　(中國礦業大學，徐州　116)(桂林電子科技大學，桂林　541004)

增強我國高新技術產業創新效率的方法研究

顧淑紅1，2花均南2，3呂濤21(廣西師范大學，桂林541004)2(中國礦業大學，徐州221116)3(桂林電子科技大學，桂林541004)

〔摘要〕本文以申請專利數、新產品銷售收入為因變量，以科技與發展人員全時當量(LNpeo)、高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)、研究與試驗發展機構數(LNjg)、產業總產值(LNcz)、高技術產業利潤額(LNlre)為自變量，進行加權最小二乘(WLS)回歸估計，實證研究得出:申請專利數、新產品銷售收入與其影響因素，即科技與發展人員全時當量(LNpeo)、高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)、研究與試驗發展機構數(LNjg)、產業總產值(LNcz)、高技術產業利潤額(LNlre)之間存在正相關關系;其中科技與發展人員全時當量(LNpeo)、高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)是影響我國高新技術產業創新效率兩個最重要的變量，其影響系數為0. 673、0. 783。

〔關鍵詞〕高新技術產業創新效率申請專利加權最小二乘

前言

技術從一個層次上決定了某個產業發展水平，我國高技術產業是以技術為核心的技術密集型產業，近幾年我國高技術產業取得了較快的發展勢頭，但是由于早期粗放式經濟增長方式影響，我國高技術產業創新的績效依然不足，并且加之我國國內環境以及高技術企業自身的弱點，表現為我國高技術產業規模小、資金不足、高技術人才匱乏等，我國高技術產業的績效還需要進一步提升。

當前關于我國高技術產業績效的研究主要是從定量的角度進行評價，如馮鋒等(2015)選取我國29個省市的數據為研究案例，探索了兩階段鏈視角下科技投入產出鏈效率;付強，馬玉成(2015)則基于價值鏈模型，對我國高技術產業技術創新雙環節效率進行了探索，指出當前我國高技術產業基礎創新績效處于較低水平的結論;馮堯(2014)則利用DEA方法，探索了我國高技術產業科技成果轉化效率，針對當前我國高技術產業科技成果轉化處于較低水平的現狀，從自主創新、產學研合作等方面提出解決對策;馮纓，滕家佳(2015)以江蘇省高技術產業為研究案例，構建高技術產業技術創新效率評價體系，對江蘇省高技術產業技術創新效率進行了定量測評。由此可見，當前從其影響因素出發進行實證研究的文獻幾乎沒有，本文將從增強我國高新技術產業創新效率的影響因素著手，構建最小二乘估計模型，從而有效剖析如何加強各種措施構建，最終實現我國高技術產業可持續健康發展。

1　我國高技術產業創新效率狀況

當前我國產業出現了較快的發展趨勢，企業自主創新和研發取得了一定的成就，產業創新績效得到了明顯的提升。

1. 1我國高技術產業創新狀況

我國高技術產業創新狀況如表1所示:

表1　我國高技術產業基本情況

1. 1. 1我國高技術產業研究與試驗發展機構數

根據表1和圖1，2004～2014年我國高技術產業研究與試驗發展機構數呈現出逐年遞增的趨勢，2004年我國高技術產業研究與試驗發展機構數為1255個，2008年突破2000達到2415個，2011年突破3000達到3184個，2013年突破4000達到4566個，2014年達到4583個。可見，最近幾年我國高技術產業研究與試驗發展機構數異軍突起，發展較快。

圖1　我國高技術產業研究與試驗發展機構數變化

從增長率上來看，我國高技術產業研究與試驗發展機構數的增長率呈現出不斷波動的特征，經歷1～2年的增長之后就會出現1～2年的下降，2004年我國高技術產業研究與試驗發展機構數增長率為12. 93%，2014年下降為0. 37%，是增長率最低的年份。2004～2014年11年期間，增長率最高的為2013年。

1. 1. 2高技術產業研究與試驗發展人員全時當量

根據表1和圖2，2004～2014年我國高技術產業研究與試驗發展人員全時當量也呈現出逐年遞增的趨勢，2004年我國高技術產業研究與試驗發展人員全時當量為12. 78萬人年，2008年突破20達到24. 82萬人年，2011年突破30達到32萬人年，2012年突破40達到42. 67萬人年，2013年突破50達到52. 6萬人年，2014年達到55. 9萬人年。可見，最近幾年我國高技術產業研究與試驗發展人員全時當量也發展較快。

圖2　我國高技術產業研究與試驗發展人員全時當量變化

我國高技術產業研究與試驗發展人員全時當量的增長率也呈現出不斷波動的特征，經歷1年的增長以后，就會出現1年的下降，2004年我國高技術產業研究與試驗發展人員全時當量的增長率為3. 65%，2014年下降為6. 27%。2004～2014 年11年期間，增長率最高的為2006年，為43. 38%，增長率最低的為2000年，為－5. 48%。

1. 1. 3高技術產業研究與試驗發展經費

根據表1和圖3，2004～2014年我國高技術產業研究與試驗發展經費也呈現出逐年遞增直線式發展趨勢，2004年我國高技術產業研究與試驗發展經費為222. 44億元，2012年突破1000達到1237. 81億元，2013年達到1491. 49億元，2014年達到1734. 4億元。可見，一直以來，我國不斷增加對高技術產業研究與實驗發展經費的投入，尤其是2010年以后，經費投入的數額不斷增大。

圖3　高技術產業研究與試驗發展經費變化趨勢

我國高技術產業研究與試驗發展經費的增長率呈現出微微波動的態勢，增長率一直維持在25%的增長速度上，2010年以前，其增長率有所下滑，2011～2012年期間，增長率不斷增加，接近30%的水平。2012年以后出現了下滑，2014年我國高技術產業研究與試驗發展經費的增長率達16. 29%。

1. 1. 4高技術產業專利申請數

根據表1和圖4，2004～2014年我國高技術產業專利申請數也呈現出逐年遞增直線式發展趨勢，2004年我國高技術產業專利申請數為8270件，2010年突破5000達到51513件，2012年、2013年、2014年分別達到77725件、97200件、102532件。可見我國高技術產業專利申請數增長較快，尤其是2008年之后，其數量激增趨勢明顯。

圖4　高技術產業專利申請數變化

我國高技術產業專利申請數的增長率呈現稍微下降的趨勢，這主要是因為我國高技術產業專利申請數近幾年發展迅速，已經形成了較大的基數。

1. 2我國高技術產業發展概況

近幾年我國高技術產業憑借技術優勢，產業效益較好，產業發展迅速，高技術產業發展的前景十分廣闊，經濟效益明顯。

表2　高技術產業產值狀況

1. 2. 1高技術產業利潤額

根據表2和圖5，2004～2014年我國高技術產業利潤額逐年遞增，2004年我國高技術產業利潤額為9345634. 8萬元，2014年我國高技術產業利潤額高達83452345. 3萬元。可見我國高技術產業效益較好，利潤額逐年增加，利潤額的增長率雖有波動，但基本穩定在30%的水平上。

1. 2. 2高技術產業總產值

根據表2和圖6，2004～2014年我國高技術產業總產值也逐年遞增，2004年我國高技術產業總產值為305256332萬元，增長率為6. 82%，2014年我國高技術產業總產值高達1246385035萬元，增長率為19. 24%。可見我國高技術產業總產值增長也較快，總產值的增長率也有波動，基本穩定在25%的水平上。

圖5　高技術產業利潤額

圖6　高技術產業總產值

1. 2. 3高技術產業新產品銷售收入

根據表2和圖7，2004～2014年我國高技術產業新產品銷售收入也逐年遞增，2004年我國高技術產業新產品銷售收入不足5000億元，但是2014年我國高技術產業新產品銷售收入高達28739. 3434億元，當年增長率為16. 13%。可見我國高技術產業新產品銷售收入增長也較快，新產品銷售收入的增長率也有波動，基本穩定在25%的水平上。

圖7　高技術產業新產品銷售收入

2　我國高技術產業創新效率實證研究

2. 1模型構建

借鑒前文對投入產出的闡述，本文構建的實證模型如下所示:

式(1)為以新產品銷售收入為產出變量的模型構建，其中式(2)為以專利申請數為產出變量的模型構建。

其中，LNzl表示專利申請數，LNpeo表示科技與發展人員全時當量，LNrd表示高技術產業研究與試驗發展經費，LNjg表示研究與試驗發展機構數、LNcz表示產業總產值，LNlre表示高技術產業利潤額。

2. 2變量和數據來源

本文的因變量為專利申請數和新產品銷售收入，主要用于描述我國高技術產業創新效率，其自變量為科技與發展人員全時當量、高技術產業研究與試驗發展經費、研究與試驗發展機構數、產業總產值、高技術產業利潤額。

本文所有的數據均來自歷年的《中國統計年鑒》。

2. 3實證結果

2. 3. 1描述性統計

數據的描述性統計如表3所示:

表3　數據的描述性統計

根據數據的描述性統計:專利申請數極小值為1，極大值為2563433，均值為1257. 98，標準差為2564. 58，可見被調查樣本專利申請數存在較大的差異;新產品銷售收入極小值為124. 55，極大值為6354，均值為3541，標準差為9. 256，可見被調查樣本中我國高技術產業的新產品銷售收入差異不明顯，這也證實了高技術產業新產品的經濟效益較好。

同樣，專利申請數、新產品銷售收入、科技與發展人員全時當量、高技術產業研究與試驗發展經費、研究與試驗發展機構數、產業總產值、高技術產業利潤額之間也表現出較強的正相關性。

2. 3. 2相關性統計

利用johansen相關性檢驗，驗證變量的相關性，有利于明確我國高技術產業創新效率與其各因素之間的關聯性，變量的相關性檢驗如表4所示:

表4　變量的相關性

續表

根據表4，新產品銷售收入與專利申請數之間的相關系數為0. 55，兩者表現出較強的正相關;科技與發展人員全時當量與專利申請數、新產品銷售收入之間的相關系數分別為0. 65、0. 61，也表現出較強的正相關;高技術產業研究與試驗發展經費與專利申請數、新產品銷售收入、科技與發展人員全時當量之間的相關系數分別為0. 68、0. 78、0. 45，呈現正相關;研究與試驗發展機構數與試驗發展經費與專利申請數、新產品銷售收入、科技與發展人員全時當量、高技術產業研究與試驗發展經費之間的相關系數分別為0. 68、0. 21、0. 66、0. 56，呈現正相關;產業總產值與試驗發展經費與專利申請數、新產品銷售收入、科技與發展人員全時當量、高技術產業研究與試驗發展經費、研究與試驗發展機構數之間的相關系數分別為0. 75、0. 69、0. 78、0. 71、0. 82，呈現正相關;高技術產業利潤額與試驗發展經費與專利申請數、新產品銷售收入、科技與發展人員全時當量、高技術產業研究與試驗發展經費、研究與試驗發展機構數、產業總產值之間的相關系數分別為0. 65、0. 69、0. 48、0. 42、0. 65，呈現正相關。

由此可見，我國高技術產業利潤額與試驗發展經費、專利申請數、新產品銷售收入、科技與發展人員全時當量、高技術產業研究與試驗發展經費、研究與試驗發展機構數、產業總產值之間均呈現出較強的正相關關系。

2. 3. 3以新產品銷售收入為產出變量的實證分析

以新產品銷售收入為因變量，以科技與發展人員全時當量(LNpeo)、高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)、研究與試驗發展機構數(LNjg)、產業總產值(LNcz)、高技術產業利潤額(LNlre)為自變量，進行加權最小二乘(WLS)回歸估計，結果如表5所示。

表5　以新產品銷售收入為產出變量的實證分析

以新產品銷售收入為產出變量的實證分析得出，模型調整后的擬合優度為87. 95%，F值為3345. 62，DW值為2. 134，說明模型擬合的較好。

其中科技與發展人員全時當量(LNpeo)的估計系數為0. 673，通過了5%的顯著性水平檢驗，科技與發展人員全時當量(LNpeo)與新產品銷售收入(LNY)成正相關，科技與發展人員全時當量(LNpeo)每增加1%，新產品銷售收入(LNY)則提升0. 673%;高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)的估計系數為0. 783，通過了5%的顯著性水平檢驗，高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)與新產品銷售收入(LNY)成正相關，高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)每增加1%，新產品銷售收入(LNY)則提升0. 783%;研究與試驗發展機構數(LNjg)的估計系數為0. 232，通過了5%的顯著性水平檢驗，研究與試驗發展機構數(LNjg)與新產品銷售收入(LNY)成正相關，研究與試驗發展機構數(LNjg)每增加1%，新產品銷售收入(LNY)則提升0. 232%;產業總產值(LNcz)的估計系數為0. 573，通過了5%的顯著性水平檢驗，產業總產值(LNcz)與新產品銷售收入(LNY)成正相關，產業總產值(LNcz)每增加1%，新產品銷售收入(LNY)則提升0. 573%;高技術產業利潤額(LNlre)的估計系數為0. 763，通過了5%的顯著性水平檢驗，高技術產業利潤額(LNlre)與新產品銷售收入(LNY)成正相關，高技術產業利潤額(LNlre)每增加1%，新產品銷售收入(LNY)則提升0. 763%。

2. 3. 4以申請專利數為產出變量的實證分析

以申請專利數為因變量，以科技與發展人員全時當量(LNpeo)、高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)、研究與試驗發展機構數(LNjg)、產業總產值(LNcz)、高技術產業利潤額(LNlre)為自變量，進行加權最小二乘(WLS)回歸估計，結果如表6所示。

表6　以申請專利數為產出變量的實證分析

以申請專利數為產出變量的實證分析得出，模型調整后的擬合優度為87. 95%，F值為3345. 62，DW值為2. 134，說明模型擬合的較好。

其中科技與發展人員全時當量(LNpeo)的估計系數為0. 752，通過了5%的顯著性水平檢驗，科技與發展人員全時當量(LNpeo)與申請專利數(LNzl)成正相關，科技與發展人員全時當量(LNpeo)每增加1%，申請專利數(LNzl)則提升0. 752%;高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)的估計系數為0. 732，通過了5%的顯著性水平檢驗，高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)與申請專利數(LNzl)成正相關，高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)每增加1%，申請專利數(LNzl)則提升0. 732%;研究與試驗發展機構數(LNjg)的估計系數為0. 533，通過了5%的顯著性水平檢驗，研究與試驗發展機構數(LNjg)與申請專利數(LNzl)成正相關，研究與試驗發展機構數(LNjg)每增加1%，申請專利數(LNzl)則提升0. 533%;產業總產值(LNcz)的估計系數為0. 643，通過了5%的顯著性水平檢驗，產業總產值(LNcz)與申請專利數(LNzl)成正相關，產業總產值(LNcz)每增加1%，申請專利數(LNzl)則提升0. 643%;高技術產業利潤額(LNlre)的估計系數為0. 439，通過了5%的顯著性水平檢驗，高技術產業利潤額(LNlre)與申請專利數(LNzl)成正相關，高技術產業利潤額(LNlre)每增加1%，申請專利數(LNzl)則提升0. 439%。

3　研究結論和對策建議

高技術產業是我國國民經濟體系的重要組成部分，一定程度上決定了我國產業發展水平、技術研發能力和層次以及我國在全球經濟體系中的地位。本文以申請專利數、新產品銷售收入為因變量，以科技與發展人員全時當量(LNpeo)、高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)、研究與試驗發展機構數(LNjg)、產業總產值(LNcz)、高技術產業利潤額(LNlre)為自變量，進行加權最小二乘(WLS)回歸估計，研究得出:科技與發展人員全時當量(LNpeo)、高技術產業研究與試驗發展經費(LNrd)是影響我國高新技術產業創新效率兩個最重要的變量;科技與發展人員全時當量(LNpeo)對申請專利數的影響系數分別為0. 752和0. 673，對新產品銷售收入的影響系數分別為0. 732、0. 783。

根據以上研究結論，作者提出首先我國要加強對高技術產業的支持，促進科技與發展人員發展水平，提高科技與發展人員素質和水平;其次我國要不斷加強高技術產業研究與試驗發展經費的投入，促進企業進行自出創新和研發;再次，還要加快科技成果的轉化，推動我國技術市場不斷發展;最后要提升我國高技術產業集中度，增強企業規模效益，提升企業經濟實力，為科技創新奠定良好的資金支撐。

參考文獻

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(責任編輯:王平)

Research on the Method of Enhancing the Innovation Efficiency of High Tech Industry in China

Gu Shuhong1，2Hua Junnan2，3Lv Tao2
(1．Guangxi Normal University，Guilin 541004，China; 2．China University of Mining and Technology，Xuzhou 221116，China; 3．Guilin University of Electronic Technology，Guilin 541004，China)

〔Abstract〕In this paper，new product sales revenue as the dependent variable，the technology and development personnel equivalent (LNpeo)，high technology research and development funds (LNrd)，research and test development institutions (LN-jg)，high technology industry profit (LNlre) as the independent variables，the empirical study concluded that: Application Patents，new product sales revenue and its influencing factors，such as technology and development funding (LNrd)，research and test development institutions (LNcz)，high technology industry profit (LNlre) exist positive correlation．Research and experimental development of full time equivalent (LNpeo)，high technology industry of science and technology and development personnel Funds (LNrd) is the two most important variables that affect the innovation efficiency of China's high and new technology industry，and its influence coefficient is 0. 673，0. 783．

〔Key words〕high and new technology industry; innovation efficiency; patent application; weighted least square

作者簡介:顧淑紅，廣西師范大學經濟管理學院副教授，中國礦業大學管理學院博士研究生。研究方向:管理科學與工程。花均南，桂林電子科技大學商學院副教授，中國礦業大學管理學院博士研究生。研究方向:管理科學與工程。呂濤，通訊作者，中國礦業大學管理學院教授，博士生導師。研究方向:管理科學與工程。

基金項目:國家自然科學基金項目“突發性能源短缺應急響應的組織體系及情景——應對策略研究”(項目編號: 71173218) ;國家社會科學基金重點項目“中小企業動態國際創業模式績效機制研究”(項目編號: 12AGL003) ;廣西哲社基金一般項目“基于顧客感知的網購快遞物流服務質量評價研究”(項目編號: 13BGL011) ;廣西人文社會科學發展研究中心·科學研究工程“優青特色研究團隊”。

收稿日期:2016—01—05

〔中圖分類號〕F224; F276. 44

〔文獻標識碼〕A

DOI:10．3969/j．issn．1004－910X．2016．04．004