山東省科研投入與工業發展關系研究

王緯 王子涵

摘要：科技創新是當前山東省新舊動能轉換過程的關鍵。山東省近年來加大科技經費支出，以促進經濟的良性發展。本文利用2009～2016年山東省地級市面板數據，通過建立面板數據隨機前沿模型測度了各市規模以上工業的技術效率，實證分析了研究與試驗發展（R&D）經費支出和研究與試驗發展（R&D）人員數量對工業發展的作用。研究結論對政府制定科技政策具有一定的參考價值。

關鍵詞：R&D經費支出;R&D人員數量;技術效率

中圖分類號：F424? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2018.06.004

0? ? 引言

當前，山東省正實施新舊動能轉換重大工程，以增強山東省經濟增長的內生動力。科技創新是實現新舊動能轉換的關鍵，技術進步是提高全要素生產率的重要手段。近年來，山東省重視科技資金的投入，科技經費快速增長。2016年山東省科技經費投入已達1566億，首進全國三甲。圖1描繪了全國和山東省近年來科技資金投入的強度，可以看出，山東省近年來科技經費投入強度高于全國平均水平。山東省政府于2018年3月出臺了《科技創新支持新舊動能轉換的若干措施》，目的在于提升科技供給能力，充分發揮科技創新支持新舊動能轉換的重要作用，為新舊動能轉換提供技術支撐。

為了加快建設創新型國家，各級政府紛紛出臺了大量的科技政策，鼓勵科技創新、推動技術進步，從而提高全要素生產率，優化調整經濟結構。在此背景下，山東省政府也相繼出臺了一系列科技政策，從基礎研究、人才培養、資金支持等多方面營造積極的大環境，為科技創新提供保障。顯而易見，各項科技政策的著力點在于加大科研資金的投入和高級科研人員的引入兩方面。因而，本文基于產業技術效率視角分析了R&D經費支出和R&D人員數量的工業增長效應，從而為促進山東省新舊動能轉換，提高山東省科技實力和政府科學決策提供參考。

國內外學者從企業生產效率、產業發展、經濟增長等角度實證分析了R&D經費投入的經濟效應。Wakelin以倫敦股票市場170家企業為樣本分析了企業的研發支出與生產率增長的關系[1];Bownset al.采用改進的 MMI模型測量了R&D經費投入的經濟效益[2];郭際等應用投入產出法實證檢驗了R&D經費投入對我國不同行業經濟效應的影響[3];盛壘考察了跨國公司R&D經費投入對中國各省的經濟溢出效應[4];王雷和黨興華研究發現R&D經費支出對技術創新與高新技術產業的支撐作用高于風險投資[5];陳云和賀德方（2012）論證了R&D經費支出對人均GDP的正向關系[6];周芳發現新產品強度越高的企業勞動生產率也越高，從而表明R&D經費支出和R&D人員數量對北京制造業有顯著的貢獻[7]。從現有文獻可以發現，學者對山東省R&D經費支出的經濟效應研究較少。馮文娜分析了山東省高新技術企業R&D資金投入、R&D人員投入與專利產出、新產品產出、創新績效、企業盈利能力等企業創新產出之間的相關關系[8]。

1? ? 方法與數據

1.1? ?方法介紹

測算工業技術效率主要有非參數方法和參數方法。兩階段或三階段數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是應用最廣泛的非參數方法。 隨機前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA）是當前計算技術效率主流的參數估計方法。SFA認為影響產出的主要因素除了技術無效率性以外還有很多隨機因素，將隨機干擾與技術無效率項分離。其具體形式為：

其中， 仍然表示前沿生產函數; 是雙邊的隨機誤差項，表示影響生產的隨機因素，通常假設它是獨立同分布的隨機變量，且其服從正態分布。 表示技術無效率項，通常假設它是非負的且與相互獨立。由于隨機生產前沿模型的誤差項由兩部分組成。 也被稱為復合誤差項。復合誤差項 是非對稱分布的。因而， 代表隨機前沿面。面板數據隨機前沿模型根據無效率項是否隨時間變化分為兩類。由于山東省近年來經濟發展和科技經費支出均呈現上漲趨勢。因而，本文采用技術效率隨時間變化的形式，同時，前沿生產函數一般選取科布-道格拉斯生產函數。建立的面板隨機前沿模型為：

1.2? ?數據說明

基于數據的可得性和代表性，本文選取山東省17個地級市面板數據分析R&D經費投入和R&D人員數量對規模以上工業生產的影響。其中，選取規模以上工業主營業務收入衡量工業總產出， 為固定資產投資額，Labor為規模以上工業全部從業人員年平均人數。由于從2009年開始，R&D經費統計口徑發生變化。因而，選取樣本的時間范圍為2009～2016年。以上數據均源于2009～2016年山東省統計年鑒。

表1為變量的描述性統計表。由于山東省17個地市經濟發展水平差距較大以及近年來各地市對科技投入的重視加強，各個變量的波動幅度均較大。還可以發現，R&D經費支出絕大多數是R&D內部支出，且企業支出占R&D內部支出的比例較高，R&D研究人員數量中兼職人員占據的比重較高。

2? ? 實證分析

2.1? ?山東省地級市規模以上工業技術效率測算

基于最大似然估計法，根據科布—道格拉斯生產函數的隨機前沿模型估計的山東省各個地市規模以上工業的技術效率，如表2。山東省平均技術效率為0.8606，說明全省規模以上工業生產可能存在技術無效率。經計算，無效率項的廣義似然比檢驗統計量為4.3，進一步說明全省規模以上工業生產存在明顯的無效率項。從表2可以看出，山東省各個地級市的技術效率差距顯著。聊城、菏澤和淄博等城市規模以上工業生產接近技術有效。然而，濰坊、棗莊和濟寧等城市技術效率偏低。這可能和近年來這些城市污染嚴重，節能減排有關。這些城市的經濟比重以工業為主，污染企業眾多，環保壓力大。隨著各地市開始整治環境污染，關停了一部分污染企業，進而一部分產能閑置，導致規模以上工業技術效率降低。

2.2? ? R&D經費支出

為探究R&D經費支出對產業效率的影響，在模型（2）中，加入R&D經費支出變量建立如下面板數據隨機前沿模型：

同時，本文實證檢驗了R&D經費支出結構對規模以上工業總產值的影響，參數估計結果見表3。從中可以發現，R&D經費內部支出、R&D經費內部中企業科技經費支出、R&D經費外部支出中的國內研究經費支出均能夠顯著促進規模以上工業的增長。然而，政府科技支出由于相較于企業科技支出較少，未能顯著的促進規模以上工業產值的增加。在R&D外部支出中，國內研究機構支出促進工業產值增加效果顯著，然而國內高校R&D外部支出系數不顯著。國內高校的科研注重科技基礎項目的研究，成果轉化率相較目標明確的研究機構較低。從表3還可以發現，勞動力和固定資產投資對規模以上工業產值增加均具有明顯的促進作用。最后，從無效率項檢驗統計量可以發現，無效率項是明顯存在的，且無效率項并未占據主要地位，這也說明了本文建立隨機前沿生產模型的適用性。

2.3? ?R&D科研人員

表4同樣為采用最大似然估計法估計的R&D科研人員對規模以上工業產能影響的結果。實證結果表明：R&D人員折合全時當量和R&D兼職人員與規模以上工業產值呈顯著的正向關系;然而，R&D人員數量和R&D全職人員變量的系數為負數，且不顯著。R&D人員折合全時當量衡量了R&D全職人員和兼職人員的全年的工作時間或工作量，工作時間越長以及工作量越大，R&D人員能獲得更多的成果并以此促進規模以上工業產值的增加。由于R&D人員數量中，R&D全職人員占比較高，在科研經費一定的前提下，R&D人員數量越多，人均科研經費較少，這導致科研產出率較低。同時，R&D兼職人員一般為高校的知名科研人員或者有經驗的科研人員，這部分科研人員更能夠促進科技成果轉化為產能和促進技術進步，因而對規模以上工業產值的增加有正向促進作用。

3? ? 結論和政策建議

本文基于面板數據隨機前沿模型測量了山東省17個地級市規模以上工業的技術效率，實證分析了R&D科研經費支出數量、R&D科研經費支出結構、R&D科研人員數量和結構對規模以上工業產能的影響。研究結果表明：

（1）山東省17個地市規模以上工業技術效率存在顯著的差異，技術無效率項顯著存在;

（2）R&D內部科研經費支出、R&D企業科研經費支出、R&D國內研究機構科研經費支出能夠顯著促進規模以上工業產能的增加;

（3）R&D科研人員工作量越多，規模以上工業產值越大，且R&D兼職人員能夠顯著的促進產值的增加。

根據研究結論，提出以下政策性建議：由于政策科技經費相較企業科技經費支出較少，促進作用不明顯，政府應該進一步加大科研資金的投入;不應盲目追求科研人員數量的增多，更應該注重科研人員質量建設，積極引入高級科研人員;進一步促進產學研結合，對接高校等科研機構與企業的合作，促進科技成果轉化為經濟增長的動力。

參考文獻：

[1] Wakelin K. Productivity growth and R&D expenditure in UK manufacturing firms[J]. Research policy， 2001， 30（7）： 1079-1090.

[2] Bowns S， Bradley I， Knee P， et al. Measuring the economic benefits from R&D： improvements in the MMI model of the United Kingdom National Measurement System[J]. Research Policy， 2003， 32（6）： 991-1002.

[3] 郭際， 葉衛美， 吳先華，等. 基于投入產出法的R&D經費投入的綜合經濟效益評估研究[J]. 科學學與科學技術管理， 2014（1）：9-15.

[4] 盛壘. 跨國公司在華R&D投資的溢出效應研究——基于隨機前沿分析方法（SFA）的檢驗[J]. 世界經濟研究， 2010（6）：68-74.

[5] 王雷，黨興華.R&D經費支出、風險投資與高新技術產業發展——基于典型相關分析的中國數據實證研究[J].研究與發展管理，2008（4）17-23.

[6] 陳云， 賀德方. 我國各省市自治區R&D經費支出的差異性及與人均GDP的相關性分析[J]. 中國軟科學， 2012（10）：78-87.

[7] 周芳. 北京市制造業R&D投入的貢獻研究——基于CDM模型的技術創新效果評估[J]. 研究與發展管理， 2014，26（6）： 22-31.

[8] 馮文娜. 高新技術企業研發投入與創新產出的關系研究——基于山東省高新技術企業的實證[J]. 經濟問題， 2010（9）：74-78.