湖南大中型工業企業R&D績效及影響因素研究

彭秋霞

（瀏陽市財政局，湖南 長沙 410300）

一、引言

當前，聚焦“三高四新”，強化科技創新引領，是湖南發展的重要戰略之一。而R&D活動是整個科技創新的核心，影響著科技創新的效率以及經濟增長的質量及水平。截至2020年底，湖南R&D經費與地區生產總值之比達2.25%，R&D經費支出較2016年底增長了92.1%，達941.55億元，其中73.89%為工業R&D經費支出。而工業是湖南經濟發展的重要支柱，大中型工業企業又是工業發展的關鍵推手。因此，了解和掌握湖南大中型工業企業R&D績效水平情況，分析影響績效水平的因素，對提高R&D資源配置與使用效率意義重大。基于此背景，本文以湖南大中型工業企業為研究對象，對其R&D績效及影響因素進行實證研究，并結合實證結論提出相關建議。

二、R&D績效評價

（一）研究方法

DEA是運用線性規劃方法，對決策單元樣本的投入產出指標進行對比，形成包含所有最佳生產觀測值的前沿面，通過與此前沿相比較來測評其他決策單元效率的相對高低。本文采用DEA方法并基于BCC模型對湖南各地市大中型工業企業R&D績效進行評價。

對上述模型進行Charness-Cooper轉換，得到等價的線性規劃模型：

上述線性規劃問題的對偶規劃問題為：

假設λ*，S-*，S+*，θ*為該模型的最優解，則BCC模型判定生產效率的標準如下：S-*表示為減少多少投入時達到目標效率，S+*表示為增加多少產出時達到目標效率。結合θ*，S-*，S+*，3個指標，可判斷DEA有效性。當θ*=1，S-*=S+*=0時，則該DMU為DEA有效，即原投入X0和原產出Y0達到相對最優水平；當θ*=1，但S-*或S+*大于0，則該DMU為DEA弱有效；當θ*＜1，則該DMU為DEA無效，即維持原產出Y0不變的情況下，只需投入原X0的θ*比例。

BBC模型將綜合效率拆分為純技術效率和規模效率，綜合效率=純技術效率*規模效率。其中，純技術效率反映企業R&D投入技術與管理水平的優良，規模效率反映企業R&D投入結構與規模的合理程度，當規模效率值為1時，即投入規模達到最優。

（二）變量選取與數據說明

對R&D活動進行績效評價是提高資源配置效率，提升科技創新能力的重要手段。其首要環節是要明確R&D投入與產出變量，本文結合學者已有的R&D績效評價研究成果，遵循指標建立的科學性、全面性、可操作性原則，選取以大中型工業企業的R&D全時當量和R&D經費內部支出為投入指標，反映企業R&D活動人員及經費的投入。而產出指標從直接產出和間接產出兩方面考慮，選取以專利申請數和新產品銷售收入為評價指標，衡量企業技術研發與產品市場創新能力。數據均來源于《湖南省統計年鑒》。

考慮到R&D投入產出存在時滯性，本文對年際間投入指標進行了相關分析，結果如表1所示：相鄰年份投入指標的相關性均大于0.9且在1%顯著水平下顯著相關。因此，本文采用同年的投入與產出數據，對分析結果的有效性不會造成影響。

表1 投入指標年際間的相關系數

本文選取 2010-2020 年湖南省12個地市大中型工業企業R&D投入和產出為研究樣本，由于張家界、湘西州兩地的相關統計數據不全，出于數據完整性考慮，未將其納入本研究范圍。為檢驗各指標數據是否滿足DEA分析要求，對投入與產出指標進行了相關性檢驗，如表2所示：呈顯著正相關性，說明本文選取的指標是合適的。

表2 投入變量與產出變量之間的相關系數

（三）實證結果與分析

1.實證結果

運用deap2.1軟件對2010~2020年湖南各地市大中型工業企業R&D投入產出數據進行效率分析，分別得到各地市的綜合效率、純技術效率與規模效率。將2010~2020年各地市的計算結果進行平均，得到湖南大中型工業企業R&D活動效率變化趨勢圖（見圖1），統計出2020年各地市大中型工業企業R&D活動效率值（見表3），將2010~2020年各地市大中型工業企業R&D活動效率值進行平均，得到各地市R&D活動效率情況，并反映在象限圖上（見圖2）。

表3 2020年湖南各地市大中型工業企業R&D活動效率值

2.實證分析

由圖1和圖2可知，2010~2020年湖南各地市大中型工業企業R&D活動綜合效率均值為0.831，純技術效率均值為0.899，規模效率均值為0.902。從變化趨勢來看，湖南省近11年R&D活動效率值均在0.8~1之間上下波動，且其純技術效率不高是導致綜合效率偏低的主要原因。按近11年的平均效率水平可將各地市分為4類：第一類是規模效率與純技術效率均低于平均水平，有永州、衡陽；第二類是規模效率高于平均水平，純技術效率低于平均水平，有湘潭、懷化、邵陽；第三類是規模效率低于平均水平，純技術效率高于平均水平，有婁底、郴州；第四類是規模效率與純技術效率均在平均水平之上，有株洲、長沙、常德、益陽、岳陽。總體來看，湖南各地市R&D活動效率水平存在較大差異。

由表3可知，2020年湖南各地市大中型工業企業R&D活動效率情況：株洲、邵陽、岳陽、益陽、婁底等地市的綜合效率均為1，說明當前這些地市大中型工業企業R&D投入在技術上有效、規模效率上處于最優；湘潭、衡陽、常德、郴州等地市的純技術效率小于規模效率，且都小于1，說明這些地市在合理安排要素投入規模的同時，更要注重其管理水平的提高；而導致長沙、永州、懷化等地市綜合效率偏低的原因，主要是規模效率不高。因此，在保持現有管理水平的基礎上，需對投入規模進行合理調控。而湘潭、衡陽、郴州、永州、懷化等地市，雖然均未出現產出不足，但不同程度上存在R&D人員投入冗余現象。因此，這些地市要進一步提高對R&D人員的利用效率，在現有產出水平下湘潭、衡陽、郴州、永州、懷化等地市R&D人員全時當量投入應分別減少410.991人年，130.184人年，915.519人年，69.561人年，75.112人年。

三、R&D績效影響因素分析

（一）研究方法

為進一步分析影響R&D效率高低的因素，以上述DEA分析得到的R&D活動綜合效率值作為因變量，各影響因素為自變量，構建回歸模型。由于BCC得到的綜合效率值在0到1之間，因變量只能在一定范圍內取值，在回歸分析時會導致估計量產生偏差。因此本文采用適用于雙側受限的tobit模型。模型設定如下：

模型中β為多元線性模型的回歸系數向量，χi為自變量向量，Yi為因變量向量，ε為殘差項，ε服從均值為0，方差為σ2的正態分布。

（二）變量選取與數據說明

通過廣泛查閱相關文獻，并結合湖南實際，從內部與外部因素兩方面進行分析，將湖南各地市大中型工業企業R&D績效影響因素歸納如表4所示：

（三）實證結果與分析

1.實證結果

本文以2013~2020年湖南各地市大中型工業企業R&D活動DEA分析的綜合效率值為因變量，以表4中的各影響因素指標為自變量，建立Tobit模型。各因素指標的數據均根據《湖南省統計年鑒》中相關數據整理得出。

表4 各影響因素測度變量及具體指標

為避免極端值的影響，對各變量均進行了1%和99%的縮尾處理，后續分析均采用處理后的數據，實證分析采用的軟件工具為stata16.0。在進行回歸之前，以TE為因變量與影響因子進行回歸方差膨脹因子（VIF）檢驗，結果表明各變量的VIF值均小于10，說明變量間不存在嚴重的多重共線性。

表5 變量描述性分析結果

2.實證分析

由表6可知：地區經濟水平、政府科技投入、園區工業發展、企業盈利能力等對R&D綜合效率有顯著正向影響，其中，企業盈利能力貢獻作用最強，其次是政府科技投入和園區工業發展。而高新技術產業水平和市場集中度對R&D綜合效率有促進作用，但不顯著；貿易開放程度對R&D綜合效率的提升有顯著的抑制作用，可能由于各地市外向型經濟還出于粗放型發展階段，出口產品多集中在低勞動力成本、市場準入門檻較低的行業，這在一定程度上阻礙了產業結構的高級化和合理化進程。長此以往，不利于企業自主創新能力的提升。

表6 Tobit模型估計結果

四、結論與建議

通過上述實證分析，得到如下結論及啟示：

（一）強化投入要素管理，提高資源使用效率

實證結果表明，導致DEA無效的原因，既有R&D活動技術效率低的因素，也有規模效率低的因素，但技術效率低的影響程度更大。因此，在合理安排要素投入規模的同時，更要注重其管理質效的提高。一方面，優化政府R&D經費投放，進一步向重大需求集中和重點領域傾斜，并改進經費預算管理與撥付方式，積極推行項目全面績效考評，強化考評結果運用，提升績效管理約束力；另一方面，企業也需進一步優化投入結構，精簡研發人員，重視R&D活動日常考核管理，堅持激勵與約束并重，充分調動企業科研人員的積極性和能動性。

（二）優化科技創新環境，增強企業創新能力

實證結果表明，政府科技投入、企業成本費用利潤率對R&D績效的提高有顯著的促進作用，而貿易開放程度對R&D績效的提升有顯著的抑制作用。對此，一方面，要抓好落實各項減輕企業負擔的政策與措施，降低企業生產成本。通過完善有關科技創新活動中的稅收減免制度，幫助企業及時兌現稅收紅利，以減稅激發企業增加研發投入，促進技術創新的積極性。另一方面，需進一步調整外向型經濟的發展戰略，積極探索促進外向型經濟轉型升級的有效路徑，優化開放結構，提高開放質量。同時，建立并完善人才引進及培養機制，支持企業牽頭組建創新聯合體，推進產學研深度融合，提升企業的創新能力和市場競爭力。

（三）推進園區轉型升級，打造地區經濟增長極

實證結果表明，區域經濟水平和園區工業發展對R&D績效的提高有顯著的促進作用。當前，產業園區已成為發展高新技術產業、促進產業集群、帶動區域經濟結構及增長方式轉變的重要平臺。因此，各地市要重視產業園區建設，積極推進園區轉型升級。一是優化產業布局，綜合各地經濟發展特點與資源稟賦，科學確定園區主導產業與優勢產業；二是聚焦產業集群，通過引進整合一批投資規模大、技術含量高、經濟效益好、創新能力強的產業項目落地園區，以帶動其他相關產業的發展；三是優化產業結構，引導企業進行關鍵技術攻關，推進傳統產業與高新產業進行融合。多舉措做強產業園，打造地區經濟增長極。