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高新技術企業內部研發投入產出效果分析與實證研究

2017-08-15 21:06:08潘艷美安華剛肖健華
創新科技 2017年5期
關鍵詞:高新技術企業

潘艷美 安華剛 肖健華

[摘 要] 針對高新技術企業內部研發投入產出效果的提升問題,本文從研發投入內部來源的角度進行考慮,以廣州市某區高新技術企業2014-2016年的統計數據為基礎,采用實證研究方法,試圖構建該區高新技術企業內部研發投入與產出的關系模型,根據最終研究結果進行分析總結,從而得出一些有用的結論。

[關鍵詞] 高新技術企業;內部研發;產出效果;實證研究

[中圖分類號] F276.44 [文獻標識碼] A [文章編號] 1671-0037(2017)5-32-3

Abstract: In order to improve the high-tech enterprises internal R & D input and output effects, considering from the internal sources pf R & D investment, based on the statistical data (2014-2016) of high-tech enterprises in a district of Guangzhou,by using empirical research methods, this paper tried to construct the relationship model of R & D input and output of high-tech enterprises in this area, and analyzed and summarized according to the final research results, to obtain some useful conclusions .

Key words:high tech enterprise; internal research and development;output effect; empirical research

企業研發投入類型來源不同會對其研發產出能力或者效率的影響不一致,Zvi Grilicghes 在研究中提出R&D費用能夠提高企業的生產效率的觀點,并強調企業依賴自身負擔的R&D費用比依賴政府撥款的效率要高[1]。

《2015年廣東科技統計年鑒》中提及廣州市高新技術企業的銷售規模占比達到了全市企業總產值的1/3[2]。然而,廣州市高新技術企業研發投入總量的增加,并不意味著其研發投入產出效率出現顯著提升。因此,本文通過對高新技術企業內部研發投入和其產出效果的關系進行實證研究,并依據結果來分析其研發投入與產出效果是否存在一定的關系,針對該地區高新技術企業的內部研發投入管理提出相關建議。

1 相關指標設計與數據選取

1.1 自變量指標

為使模型具備現實的指導意義,本文將研發人員指標作為研發投入變量指標,目的是使高新技術企業內部研發投入與產出之間關系模型具有實際意義,將研發人員作為研發投入產出模型中的相關參數。因此,本文進行研究的變量指標主要是指高新技術企業內部研發資金以及作為輔助指標的研發人員變量。

1.2 因變量指標

目前學術界考察企業研發產出的通用指標是專利數,魯志國提出觀點:企業進行研發投入對企業的技術創新能力發展有積累性,企業經營利潤增加或市場份額擴大是創新產出的有形資產表現形式,新知識或專利是創新產出中的無形資產表現形式[3]。

高新技術產品(服務)在市場中取得利潤收益,能體現出企業開展研發活動獲得的效益。因此,高新技術產品(服務)收入可以體現出高新技術企業進行內部研發投入實現的價值,并能衡量企業內部研發投入的產出效果。具體的自變量和因變量指標設計、說明如下。

2 高新技術企業內部研發投入與產出實證研究

Charles和Paul Dauglas 提出了Cobb-Daugls 函數,該生產函數是由資本、勞動力投入以帶冪次形式相乘得到產出的函數,具有規模不變性,其形式為:[Q=ALaKβ]。其中,[Q]為產量,L為勞動力投入量,K為資本投入量,[A,α,β]為參數,其中,[α,β]為產出彈性,[0<α<1],[0<β<1];[α+β>1]表示規模報酬遞增,[α+β=1]表示規模報酬不變,[α+β<1]表示規模報酬遞減。

本文通過研究分析廣州市某區高新技術企業內部來源的研發投入和產出效果之間的相關性,構建該地區高新技術企業研發投入產出模型,并對構建的模型進行分析得出研究結論。

2.1 高新技術企業內部研發投入與產出變量系數分析

本文先利用E-views19.0統計軟件對自變量和因變量[X1、X2、Y1、Y2]之間的關系進行分析。

從表1、表2中可以看出,變量之間的相關系數接近于1,這表明本文選取的自變量和因變量指標之間存在較強的相關關系。同時,還可以發現,該區高新技術企業內部研發資金、研發人員投入的相關性較高,若要建立兩者之間的關系方程,很大可能會出現多重共線性問題,這也證明了在線性回歸方程中,高新技術企業的研發人員指標自變量沒有通過檢驗,因此,高新技術企業內部研發資金與研發人員共存時,不存在線性模型。

2.2 高新技術企業內部研發投入與產出能力之間的非線性模型

本文依據經濟增長理論,利用Cobb-Daugls 生產函數,提出所研究的自變量與因變量之間可能存在非線性曲線方程關系,并嘗試構建自變量和因變量之間的關系模型。因此,本文提出假設:高新技術企業其內部研發資金、研發人員投入與其產出能力之間存在曲線關系。

第一個式子轉化后得:[LogY1=C1+αLogX1+βLogX2],并進一步研究高新技術企業研發變量之間的關系,具體如表4:

從表4看出,對數化后自變量都通過了檢驗,并且變量之間的擬合優度也較好,在5%的顯著水平下,DW大于[du=1.51](樣本容量為33時),這說明變量之間不存在自相關關系。因而得出方程:

對第二個公式進行轉化,得:

對研發資金投入、研發人員數量與專利數量進行分析,得到的結果見表5:

表5中可發現,對數化后的內部研發資金以及研發人員投入兩個自變量通過了5%的顯著水平檢驗,但是,由于在顯著性水平5%時,DW值小于[du=1.51](樣本容量為33),難以確定研發變量是否存在自相關關系,為明確變量間的具體關系,需要消除變量之間的自相關,因此,本文嘗試將假設方程的常數項去掉,并進行高新技術企業專利數與自變量之間的系數檢驗,如表6所示:

從表6看到,去掉常數項C之后,自變量的P值均小于0.05,由此看出變量之間不存在自相關,不需要進行其他的調整。因此,常數項去掉后,在5%的顯著性水平下自變量通過了相關性檢驗,且擬合度較好,同時DW值大于[du=1.51](樣本容量為33),這體現出變量之間不存在自相關關系,得出方程式為:

通過以上實證分析后,得到廣州市某區高新技術企業內部研發投入與產出效果之間的關系模型方程:

因此,本文提出的假設經過分析后成立,即廣州市某區高新技術企業內部研發資金、研發人員投入與其研發產出能力之間存在曲線關系。

3 結論

本文通過研究構建了高新技術企業內部研發投入與高新技術企業產品(服務)收入、專利之間的關系模型。同時,本文研究結果證明了廣州市某區高新技術企業內部研發投入對其產出能力的之間存在非線性曲線關系,兩者之間不是簡單的線性關系。

通過對模型的分析可以看出,高新技術企業內部研發資金投入與專利數的彈性系數小于與高新技術產品(服務)收入的彈性系數,造成該現象產生的原因是由于高新技術企業產品(服務)收入作為研發開展的直接產出,內部研發資金投入對高新技術產品(服務)收入的影響較大,同時,高新技術企業內部研發形成的專利的過程是長期、復雜的,因此,內部研發資金投入對高新技術企業產品(服務)收入的影響程度遠遠大于對專利的影響程度。本文研究得出,研發人員對高新技術企業產出能力的彈性系數小于研發資金對其產出能力的彈性系數,這表明該地區的高新技術企業需要進一步完善和加強研發人員的培訓、激勵以及管理。

參考文獻:

[1] Zvi Grilicghes. R&D and productivity: measurement issues and econometric results。[J].Science,1987:4810.

[2] 幸曉維,葉健夫,等.2015廣東科技統計年鑒[M].廣東省出版集團廣東科技出版社,2015.

[3] 魯志國.R&D投資作用于技術創新的傳導機制分析[J].深圳大學學報(人文社會科學版),2005(5):25-28.

[4] Hyojoon Kim,Youngwoo Kim,Keuntae Cho. The effect of research and development investment and desorptive capacity on firm performance[J].Asian Journal of Technology Innovation,2014(2).

[5] 蘇皚.R&D投入與創新產出關系的實證研究——以高新技術產業為例[J].西南師范大學學報(自然科學版),2016(1):82-88

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