國家重點研發計劃與企業創新
——來自A股上市公司的經驗證據

伍 晨，張 帆

(西安交通大學經濟與金融學院，陜西 西安 710061)

0 引言

國家科技計劃是用來推動科技創新的重要政策工具，1983年設立的國家科技攻關計劃是科技計劃的最早形式，旨在解決重大關鍵技術難題。緊隨其后，中國實施了國家高技術研究發展計劃，瞄準國際高技術領域。1997年中國部署實施國家重點基礎研究發展計劃，定位于解決重大科學問題。然而，過去政府主導的重大科技計劃往往缺乏產業需求互動的機制，并不能有效支撐產業的自主創新，這也是制約企業突破式創新的重要原因之一[1]。隨著科技計劃項目規模不斷增大，科技經費大幅增長，逐漸出現了重復資助、管理混亂的情況；加之新一輪技術革命和產業變革加速了從科學研究到技術發展演進的過程，縮短了新技術的開發周期，科技成果轉化效率顯著提升。為了適應當前的發展階段，2014年全面啟動了國家科技計劃管理改革，國家重點研發計劃是此次改革后實施的最新科技計劃，由原三大主體科技計劃整合而來，按照基礎前沿、重大共性關鍵技術到應用示范進行全鏈條設計，一體化組織實施，統籌科研院所、高校、企業研發機構力量，加速基礎前沿最新成果的轉化和對應用技術發展的帶動，更加主動有效地服務于經濟發展方式轉變和經濟結構調整。

國家重點研發計劃已經成為企業參與基礎研究、展開突破性創新活動的重要資金來源，2016年至今，國家重點研發計劃投入資金超過一千億元，其中企業收到的資助金額和項目數量已經與高校和科研機構旗鼓相當，企業的主體作用持續凸顯。對于企業來說，參與國家重點研發計劃項目可以直接獲得中央財政的研究經費資助，除此之外，在項目合作中高校和科研院所的基礎研究與企業的技術開發相匹配，為企業加快技術創新成果產業化提供了很好的環境。那么，相關企業在獲得國家重點研發計劃支持后其創新能力是否得到提升？國家重點研發計劃究竟如何影響企業創新？回答這些問題可為國家科技計劃引導和影響企業創新的相關研究提供經驗證據，對推進自主創新等政策實施也有重要的啟示和借鑒意義。

1 研究綜述

利用政府項目支持創新活動已成為大多數國家的普遍做法，政府為私人研發提供政策支持目的在于糾正市場失靈、增加企業私人研發投資，以提高社會整體福利。已有文獻分別從稅收、補貼、人才等角度出發，對政府的創新激勵性政策從理論與實證進行了深入研究。大量研究表明，政府的激勵政策會促使企業增加創新投入。Chen 等[2]以中國政府針對高科技企業實施的高新技術企業認定計劃為例，為稅收激勵對研發投資、利潤和其他管理支出費用化的影響提供了思考框架，研究發現，即使考慮到其他管理支出費用化問題，削減企業所得稅也會顯著促進企業的生產效率和盈利能力。Bronzini等[3]評估了意大利實施的一項研發補貼計劃對受益企業創新的影響，結果表明，該計劃在增加申請專利數量方面是成功的，但只適用于較小的公司。宋硯秋等[4]對中國政府創新補貼效果的研究支持并豐富了這一結論，創新補貼對企業創新績效有積極作用，除此之外，中央和省級政府的創新補貼效果比地市級更優，國企比民企更愿意進行策略性創新，創新補貼促使高科技企業更傾向于展開實質性創新。安同良等[5]考量了技術外溢，給出研發補貼的限定區間和最優規模。在評價補貼和稅收優惠兩種模式對企業研發的帶動作用時，提出稅收優惠優于財政補貼。與此相反，Wallsten[6]和Boeing[7]認為公共研發補助會擠出私人的創新投入。Kim 等[8]發現政府資助通常對企業創新產出有積極影響，但在創新水平方面，政府財政支持對高水平創新作用不顯著。黎文靖等[9]通過分析中國A股上市公司的專利數據也得到類似結論，更多的補貼和稅收優惠預期會導致企業過于追求數量而忽略質量。

值得注意的是，由于現有文獻所采用的數據和估計方法存在差異，導致尚未達成一致的研究結論。于是，近期一些學者在方法上做了一定程度的改進，為了解決選擇偏差引起的內生性問題，部分研究選擇使用PSM和DID估計來對國家創新激勵政策進行評估。Dai等[10]對中國實施的高新技術企業認定計劃進行了評估，結果證實該計劃總體有效，在認證期內中國上市公司創新績效持續得到提升，同時，通過區分一次性以及高質量的認證，揭示了欺詐性的高新技術企業認定潛在存在。秦雪征等[11]在探究國家科技計劃對中小企業的創新影響時，利用PSM方法處理產生的內生性問題。張果果等[12]采用PSM-DID方法探究國家集成電路產業投資基金建立這一政策實踐對企業創新的影響，發現國家產業投資基金通過激勵企業代理人解決了公司治理的委托代理問題，從而提升了企業創新水平。

國家重點研發計劃自設立起就引起社會各界的高度關注，隨著國家重點研發計劃的深入實施，相關研究逐漸增多。南方等[13]對比分析歐盟地平線2020計劃與中國重點研發計劃的管理模式，為重點研發計劃的實施提供啟發。孫珍全等[14]著重分析重點專項的管理理念和組織流程，總結當前的管理實踐經驗，為項目申報方提供參考。還有研究[15-17]對高校參與國家重點研發計劃的現狀做了回顧和總結，以此為基礎提出政策建議。也有研究[18-19]從農業和先進電子材料領域的國家重點研發計劃管理現狀出發，揭示國家重點研發計劃組織實施中需要優化的問題。

以上文獻大多圍繞發展現狀和存在問題等方面進行定性分析，具有一定的局限性，真正量化的分析較少，而且都是評估給定時間點的靜態效應。截止到目前，對國家重點研發計劃的政策動態效果評估的研究幾乎是一片空白。鑒于此，本文探討國家重點研發計劃對企業創新的政策效果及其影響機制，并對獲得重點研發計劃后的政策動態效應進行評估，揭示國家重點研發計劃的時滯結構，這對我國實施創新驅動發展戰略具有重要意義。

2 理論分析與研究假設

2.1 國家重點研發計劃與企業創新

本文分析，國家重點研發計劃的實施可能會促進企業創新。從創新投入的角度出發，國家重點研發計劃實行多元化投入方式，資金來源包括中央財政資金、地方財政資金、單位自籌資金和從其他渠道獲得的資金，獲得的項目資助能夠幫助企業克服科學研究的外部效應，降低企業投資的風險，從而促使企業積極進行研發創新。

本文認為，產學研合作給企業創新帶來間接影響。國家重點研發計劃從基礎前沿、重大共性關鍵技術到應用示范的一體化設計,需要多學科領域的交叉融合和與跨部門、跨行業、跨區域的協同創新。與其他科技計劃不同之處在于，其創新組織實施方式為產學研用之間協同創新，建立能保障項目順利實施的組織協調與系統推進機制。目前的研究普遍認為產學研合作有利于企業技術創新能力的提升[20-21]，企業面臨的內外部知識高度相關又相互補充，在國家重點研發計劃項目形成的產學研合作網絡下，參與各方共享和交換知識技能，使得企業可以充分整合內外部創新資源，積極探索新技術。此外，參與國家重點研發計劃項目并建立科技合作關系，成為企業開展基礎研究的重要方式。為了使科技與經濟在政策規劃上銜接更緊密，國家重點研發計劃打破以往研發階段各自行事的慣例，將基礎研究、應用開發、成果轉化、產業發展等各環節統籌起來，劃分為基礎研究、高新科技、社會發展、農林科技和基礎配套五大類進行資助，其中基礎研究在經費總額方面上升明顯。政府通過國家重點研發計劃引導企業展開具有產業實際需求的基礎研究活動，設立基礎研究板塊，吸引到許多研發能力強的企業參與。因此，本文預期，國家重點研發計劃的實施也會影響企業突破性創新。突破性技術創新對基礎科學知識的需求更強，現代科技革命無一不建立在科學知識重大進步的基礎之上，突破性技術更需要企業、高校和科研機構多主體的網絡化合作[22]。

企業與高校和科研院所在創新分工上有所不同，高校和科研院所注重基礎理論的突破與知識積累，主要方向集中于基礎研究，是企業突破性創新的重要知識來源；對于企業自身來說，主要強調應用類技術的創新，企業間的合作往往會促進漸進式創新[23-24]。產學研合作過程中異質性知識的相互溢出與融合,可以有效提升企業創新的知識寬度，從而為企業取得突破性創新成果增加知識儲備[25]。國家重點研發計劃上下游部署和橫向布局的任務相互關聯、有機銜接，可以實現上下游研發活動間的快速傳導和相互促進，為企業進行產學研合作提供有效途徑，助力企業吸收高校基礎研究成果，加速基礎前沿知識對創新下游企業的滲透和引領，進而提升企業突破性創新。

基于以上分析,本文提出假設H1：國家重點研發計劃會促進企業創新產出；H2：國家重點研發計劃提升企業突破性創新。

2.2 機制分析

為了更細致地探索國家重點研發計劃影響企業創新的機制，本文具體考慮了對企業創新非常重要的兩種資源：研發人才和技術開發。

人力資本是創新活動中的關鍵要素投入，與創新產出密切相關。企業中的研發人員通過不斷吸收、更新知識推進技術創新[26]。國家重點研發計劃要求項目負責人具有高級職稱或博士學位，而且參與人員中絕大多數都具有中級以上職稱或碩士以上學歷，Hasanefendic等[27]證明個體受教育程度越高，對創新產出作用越顯著。高學歷人才掌握著豐富的前沿專業知識，擁有很強的技術創新能力，個體之間在汲取新知識、學習使用新技術上更有優勢，這有利于企業創新。高校和科研院所主要承擔基礎研究工作，來自高校和科研院所的基礎研究人才與企業合作展開國家重點研發計劃項目攻關，會加快基礎研究成果分享，進而促進企業突破性創新水平的提升。

基于以上分析，本文提出假設H3：國家重點研發計劃通過吸引更多高學歷人才促進創新。

已有研究證明研發存在異質性，科學研究創造科技知識，不直接作用于生產技術進步，技術開發則是利用科學研究成果開發新產品及新工藝，從而推動生產技術進步[28-31]。因此，在討論國家重點研發計劃政策效果時，有必要將科學研究和技術發展的作用機制進行區分。國家重點研發計劃最終落腳點在于加速成果轉化和技術發展，這使得企業致力于促成從研究階段到實質開發階段的轉化。國家重點研發計劃為參與企業提供了技術開發活動所需的協同創新平臺支持，提高了技術開發質量，并且為滿足市場需求的技術開發項目提供了補助，使得技術開發成功率更高，開發支出資本化度量企業研發活動進入開發階段后所投入的成本,是企業的研發投入規模及其轉變為研發產出可能性的綜合結果。因此本文得出與宋建波等[32]類似的推論，獲得國家重點研發計劃資助的企業更傾向于將開發支出資本化，而開發支出資本化對企業創新的作用效果存在爭論。宋建波等[32]認為，存在研發補助時企業真實開發支出資本化率被高估，獲得補貼的企業開發支出資本化與研發產出的正向關系更弱；馮曉晴等[33]提出，開發支出資本化與企業創新呈倒U形關系。國家重點研發計劃的項目要求重點突出，企業申請時在考核指標和成果形式上做出明確和詳細的論證和說明。在政府部門嚴格的監督下，獲國家重點研發計劃資助的企業很難通過操縱資本化向管理部門傳遞公司研發成功的信號，因此，本文認為獲得重點研發計劃資助企業的開發支出資本化代表研發投入轉化為研發成果的真實水平，一旦將開發支出確認為無形資產后就意味著企業研發項目成果形成。

基于以上分析,本文提出假設H4：國家重點研發計劃通過提升開發支出資本化水平促進企業創新。

3 研究設計

為了克服內生性及選擇偏差等問題，本文采用PSM與DID估計相結合的方法，分析國家重點研發計劃對企業創新的政策效應。首先利用PSM方法找到與處理組在協變量維度上類似的對照組，再使用DID模型估計國家重點研發計劃所產生的凈效應。

3.1 PSM-DID估計

首先，利用PSM方法獲得樣本，選擇兩類上市公司作為分析對象:①從2016年開始獲得過國家重點研發計劃資助的企業，稱為處理組；②2016—2020年一次都未獲得過國家重點研發計劃資助的企業，稱為對照組。在考慮當前國家重點研發計劃項目申報相關內容的基礎上，選擇企業規模、財務杠桿、滯后一期的研發強度、資產收益率、第一大股東持股比例、所有權虛擬變量、企業年齡變量這七個協變量對處理組和對照組企業進行匹配，采用1:1最近鄰方法進行匹配。

其次，建立以下雙重差分模型檢驗國家重點研發計劃對企業創新的政策效果，具體模型的設定如下：

yit=α0+α1NKRDPit+γXit+ui+λt+εit

(1)

其中，yit為企業創新因變量；NKRDPit為因個體而異的處理期虛擬變量，若個體i在第t期受到國家重點研發計劃資助，代表進入處理期，則此后時期均取值為1，否則取值為0；Xit為控制變量；ui為個體固定效應，λt為時間固定效應，εit為標準殘差項。處理樣本和對照樣本在研發強度的滯后一期結果上進行匹配，確保處理后結果差異不受預處理選擇偏倚的驅動[10]。

3.2 數據來源與樣本選擇

整合后的國家重點研發計劃實施始于2016年，因此本文選取2016—2020年滬深兩市的A股上市企業中標國家重點研發計劃的企業為處理組。一次都沒有中標過的企業為控制組，將樣本時間限制在2012—2020年。納入2012—2015年的數據是為了跟蹤和控制企業的前處理特征和研發活動。由于國家重點研發計劃對特定行業的企業有明顯偏好，所以剔除沒有國家重點研發計劃資助企業的行業。行業分類依據證監會發布的 《上市公司行業分類指引》 (2012)，取2位行業代碼。通過Wind資訊、互聯網新聞檢索、科技部網站公示和上市公司公告手動搜集整理的方式獲得國家重點研發計劃資助的上市公司名單、中標年份、資助周期等數據；專利數據來自CNRDS數據庫中的創新專利研究子庫，公司財務數據和研發數據來自CSMAR數據庫。經過上述處理后，本文的初始樣本為25025個企業年度觀測值、3850家上市企業，其中進入處理組的企業有225家。

3.3 主要變量

(1)被解釋變量。本文借鑒余明桂等[34]的研究，使用企業當年專利申請總數來測度創新產出 (Innovation)。突破性創新強調原創性和新穎性，本文使用張正勇等[35]的劃分方法，采用發明專利來衡量突破性創新 (mode1)；實用新型和外觀設計專利是對現有技術和產品做的改進，因此采用實用新型和外觀設計專利總數代表漸進式創新 (mode2)。

(2)政策變量。本文設置企業是否受到國家重點研發計劃資助的虛擬變量 (NKRDP)，若企業在當年受到國家重點研發計劃資助，代表進入處理期，則此后時期均取值為1，否則取值為0。

(3)機制變量。人才變量 (R&D employee)使用企業研發人員數量來表示；開發支出資本化 (Capit-

alization)使用企業每年將開發支出確認為無形資產的數量衡量。

(4)控制變量。與現有文獻類似，本文控制企業規模 (Size)、企業年齡 (Age)、產權性質 (Soe)、盈利能力 (Roa)、償債能力 (Lev)、股權集中度 (Share)以及研發強度 (R&D intensity)，具體定義見表1。

表1 變量的定義

4 實證結果與分析

4.1 基準考察

通過PSM方法從未被國家重點研發計劃資助過的企業中選出最接近資助企業的樣本作為控制組，將 “是否為參與國家重點研發計劃的企業”這一虛擬變量對協變量進行Logit回歸，得到傾向得分值最接近的企業即為國家重點研發計劃的控制組。為了保證匹配質量，還需對匹配后的數據進行有效性檢驗。首先需要檢驗共同支撐假設，結果表明，匹配后所有變量均不存在顯著性差異。本文使用最近鄰匹配法進行匹配，通過繪制傾向得分值密度函數圖來檢驗處理組和控制組的匹配效果。處理組和控制組的匹配前后傾向得分值概率密度如圖1和圖2所示，對比圖1和圖2發現，匹配后兩組之間傾向得分值的概率密度相當接近，說明樣本的匹配效果較好。

圖1 匹配前傾向得分值

圖2 匹配后傾向得分值

本文使用DID模型 (1)來檢驗假設H1和H2，結果如表2所示。表2中 列 (1)為以企業創新產出數量為被解釋變量的回歸結果，可見國家重點研發計劃對資助企業的創新產出存在顯著促進作用。列 (2)和 (3)分別以企業突破性創新和漸進式創新為被解釋變量進行回歸，結果表明，國家重點研發計劃對企業突破性創新和漸進式創新均有積極影響。因此，假設H1和H2得證。

表2 基準回歸結果

4.2 平行趨勢和動態效應

基準回歸結果反映的是國家重點研發計劃政策實施對企業創新產出的平均影響，并未體現在不同時段內影響的差異。為此，本文采用事件研究方法考察國家重點研發計劃政策實施后的動態效應，同時檢驗多期DID是否滿足共同趨勢假設，具體模型設定如下：

(2)

其中，s<0表示處理組企業i在t時刻為國家重點研發計劃資助之前第s年；s>0表示處理組企業i在t時刻為國家重點研發計劃資助之后第s年。

本文將認定前4年以上的樣本統一歸并至認定前4年，并以資助前4年作為基準期。從圖3～圖5可以看出處理前3期的虛擬變量系數均與0無顯著差異，說明在國家重點研發計劃資助前處理組和控制組存在共同趨勢。國家重點研發計劃在項目啟動后的第二期開始對企業創新數量和漸進性創新產生正的處理效應，一直持續到項目結束，說明國家重點研發計劃政策對企業創新數量和漸進性創新的影響滯后兩年。對企業突破性創新的影響在項目啟動當年就開始顯現，啟動后的下一期不產生影響，第二期又開始顯現，體現出國家重點研發計劃對企業突破性創新實施效果具有一定的不穩定性。資助后的第二期系數估計值又開始顯著并逐年增大，說明隨著時間推移，國家重點研發計劃對企業突破性創新發揮的創新激勵作用不斷增強。

圖3 創新數量動態效應

圖5 漸進性創新動態效應

4.3 穩健性討論

為了保證研究結論的穩健性，本文更換了傾向得分匹配方法，重新對樣本進行匹配，借鑒李賁等[36]的研究，在穩健性檢驗部分采用卡尺內k近鄰匹配，具體參數的設置為在0.001卡尺內的 1∶4近鄰匹配。重新匹配后，樣本的傾向得分值密度函數如圖6所示。通過對比匹配前后處理組和控制組的傾向得分核密度分布，可以看出處理組和控制組匹配效果較好。

圖6 重新匹配后傾向得分值

對計量模型 (1)重新回歸后的結果 (見表3)顯示，國家重點研發計劃政策變量系數依舊顯著為正，有效說明本文檢驗結果穩健。

表3 穩健性檢驗回歸結果

在估計國家重點研發計劃對企業創新影響的過程中，難免受到其他政策實施的影響，這可能會干擾國家重點研發計劃實際的政策效應。因此，本文考慮其他政策事件對企業創新的影響。Dai 等[10]研究發現，中國高新企業認定激勵企業創新，則有可能是高新企業認定政策產生了促進企業創新的效果，從而對國家重點研發計劃的企業創新效果產生高估。為了識別這一影響，本文在基準回歸模型中加入高新企業認定政策虛擬變量，結果見表4。可以看出，所有基準模型加入高新企業認定政策虛擬變量后，高新企業認定政策效果均不顯著，表明政府實施的高新企業認定政策對國家重點研發計劃不形成干擾。同時，國家重點研發計劃的政策系數依然顯著為正。這一結論表明國家重點研發計劃對企業創新存在顯著正效應，并且本文的估計結論相對穩健。

表4 加入高新認定虛擬變量回歸結果

4.4 機制檢驗

根據理論部分提出的研究假設，國家重點研發計劃對企業創新可能存在人才效應和技術開發兩種傳導機制。本文借鑒李賁等[36]和石大千等[37]的方法，來驗證這兩種傳導機制。

(1)人才效應。構建中介效應模型驗證國家重點研發計劃人才效應對企業創新的影響，具體機制驗證模型設定如下：

驗證國家重點研發計劃對企業創新的影響：

yit=α0+α1NKRDPit+γXit+ui+λt+εit

(3)

驗證國家重點研發計劃對人才效應的影響：

R&Demployeeit=α0+α1NKRDPit+γXit+ui+λt+εit

(4)

將國家重點研發計劃政策變量和人才效應同時放入回歸方程：

yit=α0+α1NKRDPit+R&Demployeeit+γXit+ui+λt+εit

(5)

其中，yit為企業創新指標，表示企業創新的三個考量方面；NKRDPit表示國家重點研發計劃政策變量，因個體而異的處理期虛擬變量；employeeit為人才效應，用研發人員數量表示。

由于國家重點研發計劃對企業創新的影響已在基準回歸中驗證，因此表5只列出模型 (4)和 (5)的檢驗結果。

表5 人才效應檢驗結果

表5中列 (1)為政策對人才效應的檢驗結果，國家重點研發計劃政策變量系數為正且通過顯著性檢驗,表明企業參與國家重點研發計劃能夠顯著吸引研發人才加入。列 (2)～ (4)的結果顯示，人才效應對企業創新數量、突破性創新和漸進式創新均有顯著正向作用，與此同時，國家重點研發計劃對企業創新數量和突破性創新的影響作用變得不顯著，對漸進式創新的系數顯著但系數降低了，說明國家重點研發計劃通過人才效應促進了企業創新，這一結果與前文理論分析一致，假設H3得證。

(2)技術開發效應。與人才效應檢驗方法類似，本文使用開發支出資本化這一指標來對技術開發效應檢驗，回歸結果見表6。

表6中列 (1)為國家重點研發計劃政策對開發支出資本化的檢驗結果，表明獲得國家重點研發計劃資助促進企業開發支出中無形資產的增加。列 (2) (3)的結果顯示，人才效應對企業創新數量和突破性創新均有顯著正向作用。與此同時，國家重點研發計劃對企業漸進式創新的系數顯著但系數降低了，說明國家重點研發計劃通過技術開發效應促進了企業突破性創新，列 (4)結果表明國家重點研發計劃對企業展開漸進性創新不存在技術開發效應，假設H4得到部分驗證。

表6 技術開發效應結果

5 結論及政策啟示

本文基于2012—2020年3850家A股上市公司面板數據，利用PSM-DID方法實證檢驗了國家重點研發計劃對企業創新的影響。結論表明，國家重點研發計劃對企業創新數量、突破性創新和漸進式創新均有顯著提升，在政策動態效果上存在時滯性，對企業創新數量和漸進式創新的影響滯后兩年，對突破性創新的影響在項目啟動當年就開始顯現，從處理后的第二期起對企業突破性創新發揮的創新激勵作用越來越大。機制檢驗表明，國家重點研發計劃可以吸引更多高學歷人才進入企業搞科技研發，從而促進企業創新；此外，參與國家重點研發計劃項目會提升企業開發支出資本化水平，加速研發投入向企業的創新數量和突破性創新的轉化，而國家重點研發計劃對漸進式創新不存在這一效應。

本文的研究結論具有以下政策啟示：

(1)國家重點研發計劃瞄準國民經濟和社會發展各主要領域的重大、核心、關鍵科技問題，設立的主要目的是提升產業核心競爭力和整體自主創新能力。為了將關鍵技術掌握在自己手中，必須重視企業突破性創新的作用。對當前中國企業來說，積極參與國家重點研發計劃有利于促進企業突破性創新。政府通過對國家重點研發計劃保持持續、穩定、大力的投入，更多地吸引有能力的企業參與。除此之外，政府還應充分發揮財稅政策的支持作用，有針對性地引導企業加大基礎研究投入，反哺技術開發，攻占行業技術高地，實現突破性創新。

(2)政府應高度重視產學研深度融合在提升企業突破性創新所發揮的作用，強化高校、科研機構與企業的產學研合作，充分整合高校及研究機構在基礎研究和人力資本方面的優勢，鼓勵以企業為主導展開項目攻關，加強企業與高校、科研院所之間的知識共享，實現理論知識與生產實踐的有效結合，這有利于國家重點研發計劃快速完成產業化與工程化，提高技術成果的轉化率。

(3)國家重點研發計劃需要雄厚的科技攻關力量來支撐其運行，因此，政府的首要任務就是確保重點研發計劃項目長期保持充足的人才儲備。首先，政府應出臺更多的人才引進政策，促使高學歷的科技人才源源不斷地參與到國家重點研發計劃中，形成具有較高水平且穩定的科研合作團隊，充分發揮國家重點研發計劃的人才效應，并且重視對研發人才的培養工作，為科技項目的研發創新奠定人力資本支撐。其次，國家重點研發計劃管理部門應繼續探索更加便利、有效的項目交流方式，在合作網絡中建立開放的人才流動渠道，促進研發人員之間的知識擴散和吸收，以此提升研發人員的創新產出水平。最后，應適度引導高學歷基礎研究人才向企業科研部門集聚，同時企業應為科研人才提供施展才能的氛圍，讓優秀科研人員挑大梁，在實施項目中大膽探索更具顛覆性的新方法，國家重點研發計劃為企業提供了一個大量集聚高學歷科技人才的平臺，獲助企業應更主動吸納高質量的科技人才，充分調動科研人員的技術攻堅能力。

(4)技術開發效應分析表明，國家重點研發計劃會通過提升企業技術開發來促進突破性創新，因此，政府在實施國家重點研發計劃過程中應側重加大對技術開發的投入力度，有利于發揮技術開發效應，提升國家重點研發計劃的實施效果。