創新數量與質量視角下研發人員績效研究※

王黎明 俞立平

內容提要：從創新數量與創新質量的視角分析研發人員的作用特征具有重要意義。該文首先從理論上構建了研發人員對創新數量、創新質量的作用機制，包括直接作用機制、間接作用機制與創新成果反饋機制。并利用貝葉斯向量自回歸模型與面板門檻模型進行了實證，研究結果表明，研發人員對創新數量作用機制顯著。研發人員對創新質量不具備直接作用機制和反饋機制，只有微弱的間接作用機制。研發人員對創新數量的貢獻具有創新數量門檻效應、研發人員門檻效應、企業研發經費門檻效應：隨著創新數量水平的提高，研發人員貢獻的彈性也較高；隨著研發人員增加，研發人員貢獻的彈性降低；隨著企業研發經費的增加，研發人員貢獻的彈性呈現先增加后降低的狀態。

一、 引 言

我國已經成為創新大國，但還不是創新強國，廣大科技工作者是我國重要的創新主體。據2015年中國統計年鑒，全國R&D人員535.15萬人，居世界第一，其中全時人員336.36萬人，占62.85%，投入研究與試驗發展經費13015.63億元，居世界第二位。我國發明專利受理數世界第一，科技論文世界第二。需要注意的是，我國還不是科技強國。據中國科學技術信息研究所統計，中國各學科論文在2005-2015年10年期間共發表國際論文158.11萬篇，穩居世界第二，但被引用次數處于世界前1%的高被引論文有15011篇，僅占全世界的11.9%。美國、英國和德國高被引論文數量分別為65079篇、16478和15073篇，均超過中國。除了在量子通訊、航天、高鐵等少數領域我國處于世界先進水平外，大多數技術領域我國與發達國家還有較大差距。

創新數量代表了創新的總體規模，而創新質量代表了創新的實際水平，研發人員發揮著重要作用。創新質量是產品和服務的質量、過程質量、企業管理質量的綜合(Haner，2002)，是創新所提供的產品、服務、過程，經營管理和市場的組織、方法的特征滿足顧客要求的程度，以及所含缺陷的免除程度(楊幽紅，2013)。科技人員對創新的貢獻，既體現在創新的數量，也體現在創新的質量上。在這樣的背景下，研究研發人員對創新數量與創新質量的作用機制，分析其中存在的問題，不僅有利于提高創新績效，提高研發人員的積極性，而且對于國家出臺相關科技政策具有重要意義。

關于研發人員與創新的關系。Coombs(1996)在總結若干大型企業研發戰略管理成功經驗基礎上，提出創新績效是企業研發先期投入和過程學習的體現，是衡量研發人員創新活動有效性的關鍵指標。Mumford(2000)認為創新不僅指企業賴以生存和發展的創新產品或技術，還涵蓋了研發人員在實現創新目標過程中的知識發現、創新流程和工作氛圍等所有可能影響創新績效的過程因素。Kogut et al.(1992)認為創新實際上是研發人員在對知識識別、整合和創造過程中所產生的各種顯性和隱性成果，是研發人員個體綜合創新能力的體現。Nelson et al.(1966)最早從創新能力維度評價企業研發人員的創新績效，重點關注如何從教育角度促進研發人員創新能力成長，以加快技術擴散和企業利潤增長。李永周、黃薇等(2014)認為研發人員的創新績效并非是單純的創新業績體現，而是對創新系統從研發資源投入到創新成果產出過程中，創新效率和效益的綜合衡量。

在實證研究領域，Thomhill(2006)認為研發人員創新活動中所涉及的企業知識、行業活力和創新互動等都會影響企業的經營業績。Lev et al.(1996)研究發現，科研經費投入對科技創新團隊績效的影響具有明顯滯后作用，影響持續時間與科研團隊所在領域相關。Moenaert et al.(1990)把市場客戶、現有技術、同業競爭和儲備資源的不確定程度視為影響研發人員信息獲取能力和創新成功的關鍵障礙因素，并分析了不同情境下研發人員創新行為的風險高低程度。Ballot et al.(2001)將中間創新產出納入研發人員創新模型，用以考核創新投入的利用率和創新流程的有效性。王鉞、白俊紅(2016)運用引力模型和空間計量分析技術，研究發現研發人員的區際流動能夠顯著促進中國地區創新的收斂，而戶籍制度改革對研發人員的流動有顯著的推進作用。吳玉鳴(2006)對我國省域R&D投入與創新產出之間的關系進行了計量分析，發現省域人力資本投入對區域創新產出的貢獻率最高。

也有少數研究認為研發人員對創新的貢獻較低。車春鸝、陸文安(2015)分析發現，某市187個科研團隊中，科技資金、人力資源投入與科技創新團隊績效之間不存在顯著相關關系。鄧明、錢爭鳴(2009)在知識生產中引入了知識存量的概念，研究了知識存量、知識生產與空間知識溢出之間的關系。研究發現我國區域知識生產效率較低，特別是科技活動人員的產出彈性很低。

從現有的研究看，微觀層面關于科技團隊的組成、影響因素、激勵等領域的研究較多，關于研發人員的績效、對創新以及企業效益貢獻的研究也比較豐富。關于研發人員的績效，學術界研究結論并不一致，可能與變量選擇、模型設置、研究對象等不同有關。總體上，在以下幾個方面有必要進行進一步的深入研究：

第一，創新既包括創新數量，也包括創新質量，從這個角度研究研發人員作用機制、作用特點的研究不多，需要從理論和實證角度加以深入分析。

第二，研發經費與研發人員是兩項重要的創新投入，它們對創新數量與創新質量作用有何區別？作用規律有何特點？

第三，我國科技投入產出中，從創新數量與創新質量的視角，存在哪些問題？原因是什么？

本文以我國高技術產業為例，對以上問題進行分析。高技術產業是我國國民經濟的主導產業和創新的重要主體，具有較強的代表性。本文首先基于貝葉斯向量自回歸模型，從宏觀上分析研發人員投入、研發經費投入與創新數量、創新質量之間的互動關系，在此基礎上，進一步采用面板門檻模型，研究研發人員投入對創新數量、創新質量的非線性關系，包括研發人員對創新成果貢獻的創新成果門檻效應、研發人員自身門檻效應、研發經費門檻效應，最后進行總結。

二、 研發人員對創新數量、創新質量的作用機制

1. 研發人員對創新的作用機制

研發人員的作用機制如圖1所示。其作用機制包括直接作用機制、間接作用機制和反饋機制。直接作用機制就是研發人員的投入，會通過其創造性的勞動，帶來創新成果的增加，包括創新數量的增加與創新質量的提高。間接作用機制就是指，企業擴大研發人員投入，除了人員投入帶來的創新貢獻外，還通過帶動研發經費的進一步增加，帶來創新成果的增加。直接作用機制是一種靜態貢獻，而間接作用機制是一種動態貢獻，是隨著研發人員增加而體現的。研發人員對創新的作用還體現在反饋機制上，即研發人員投入取得較好的創新成果，為企業帶來效益，企業得到激勵后會進一步加大研發人員與經費投入，形成良性循環。反饋機制是間接作用機制的重要推動力量。

圖1 研發人員的作用機制

2. 研發人員對創新數量、創新質量的非線性分析

研發人員對創新數量、創新質量的貢獻是一個比較復雜的問題，以往研究之所以會出現研發人員對創新貢獻較小甚至不顯著情況，除了變量選取、研究對象、模型設置不同以外，另外一個重要原因可能與研發人員對創新貢獻的非線性有關。所謂非線性，就是指不同的創新成果、不同研發人員水平、不同企業研發經費水平下，研發人員的彈性均會體現出不同的特點和規律。

第一，不同創新數量、創新質量下研發人員彈性。當創新數量水平較低時，研發人員數量較少，水平較低，隨著創新數量的提高，企業研發水平也得到提高，相應地，研發人員對創新的貢獻也得到提高。研發人員規模的擴大，還會帶來創新的規模經濟效果，即人均創新數量會得到提高。對于創新質量，情況也類似。為此，本文提出如下假設：

H1：隨著創新數量的提高，研發人員對創新數量的彈性越來越大，即研發人員貢獻存在創新數量的門檻效應。

H2：隨著創新質量的提高，研發人員對創新質量的彈性越來越大，即研發人員貢獻存在創新質量的門檻效應。

第二，不同研發人員水平下研發人員的彈性。當研發人員數量較少時，研發人員受到足夠的重視，積極性得到充分發揮，因此對創新數量的貢獻必然較大，隨著研發人員增多，團隊得到擴大，力量增強，創新數量必然增加，但是研發人員的邊際貢獻是減少的，其彈性是降低的。對于創新質量，同樣也呈現類似的規律，為此提出以下假設：

H3：隨著研發人員增加，研發人員對創新數量的彈性越來越低，即研發人員貢獻存在自身的門檻效應。

H4：隨著研發人員增加，研發人員對創新質量的彈性越來越低，即研發人員貢獻存在自身的門檻效應。

圖2 不同研發人員下研發人員彈性

第三，不同研發經費下研發人員的彈性(圖3)。當研發經費較低時，由于沒有足夠的經費投入，研發人員難以開展有效的研究，因此創新數量是較低的，隨著研發經費的進一步增加，在較好的條件下，研發人員可以獲取更好的創新數量，但是當研發經費非常充裕時，雖然創新數量繼續增加，但研發人員創造性得到充分發揮，此時增加創新數量更加困難。為此提出以下假設：

H5：隨著研發經費增加，研發人員對創新數量的貢獻呈現先增后降的狀態，即研發人員對創新數量的貢獻呈現研發經費門檻。

對于創新質量，雖然從理論上與創新數量類似，但由于我國創新質量還較低，研發經費增加時，創新質量總體是提高的，因此研發人員對創新質量的貢獻總體上呈現單調遞增狀態。為此提出以下假設：

H6：隨著研發經費的增加，研發人員對創新質量的貢獻呈現遞增狀態，即研發人員對創新質量的貢獻呈現研發經費門檻。

圖3 不同研發經費下研發人員彈性

三、 研究方法與數據

1. 貝葉斯向量自回歸模型

為了分析研發經費投入、研發人員投入與創新數量、創新質量之間的互動關系，可以用貝葉斯向量自回歸模型(Bayesian Vector Autoregressions，BVAR)進行研究。貝葉斯向量自回歸模型是在Sims(1980)創立的傳統VAR模型基礎上產生的，用來分析若干具有互動關系的變量之間的關系。傳統VAR模型有一些不足，影響了其應用，尤其是在數據量較少的情況下。比如VAR模型不能解決待估參數過多問題，當滯后期較多和數據量偏少的情況下會出現估計偏誤，也不能有效處理各滯后變量之間的多重共線性問題。Litterman(1986)在貝葉斯推斷理論基礎上創立了貝葉斯向量自回歸模型，在短期預測時，預測精度得到了大幅提高，并且不會出現傳統模型的不可信結構。與傳統VAR模型類似的是，BVAR模型也是主要通過脈沖響應函數與方差分解來分析變量之間的互動關系。

2. 面板門檻回歸模型

在貝葉斯向量自回歸模型的基礎上，可以采用面板門檻模型進一步分析研發人員對創新數量、創新質量貢獻的非線性效應。這里主要包括創新數量/創新質量自身的門檻、研發人員門檻、研發經費門檻三種類型，從而可以檢驗本文中的幾個主要假設，以對研發人員的作用機制進行驗證。

(1) 基本方程。本文的基本方程是科技生產函數。在科技投入產出中，Griliches(1979)借鑒Cobb-Doglas生產函數，首先將研發經費引入到科技投入產出中，Jaffe(1989)在此基礎上進一步引入科技人力資源投入，這就是著名的Griliches- Jaffe知識生產函數：

Y=AKαLβ

(1)

公式(1)中，Y表示科技產出，K表示研發經費，L表示研發人員，α、β分別表示研發經費與研發人員的彈性系數，A為常數項，表示科技生產函數中的全要素生產率。

(2) 創新數量、創新質量門檻。以創新數量為例，由于研發人員L對創新數量Y1的貢獻可能存在創新數量門檻效應。假設存在單門檻，如果存在一個創新數量水平τ，使得對于Y1≤τ和Y1>τ時，研發人員對創新數量貢獻的彈性呈現顯著差異。當Y1≤τ時，研發人員對創新數量的彈性系數為θ1；當Y1>τ時，研發人員對創新數量的彈性系數為θ2。如果存在多個門檻，可以進一步引入更多的τ1、τ2……，原理類似。

(2)

對于創新質量門檻，方法類似，這里省略公式。

(3) 研發人員門檻。所謂研發人員門檻，就是在不同研發人員水平下，研發人員對創新數量、創新質量的彈性呈現出顯著的差異。以創新數量為例，假設存在單門檻，如果存在一個研發人員水平τ，使得對于L≤τ和L>τ時，研發人員對創新數量貢獻的彈性呈現顯著差異。當L≤τ時，研發人員對創新數量的彈性系數為θ1；當L>τ時，研發人員對創新數量的彈性系數為θ2。如果存在多個門檻，可以進一步引入更多的τ1、τ2……。

(3)

對于研發人員對創新質量貢獻的研發人員自身門檻，方法類似，在此同樣省略公式。

(4) 企業研發經費門檻。所謂企業研發經費門檻，就是在不同企業研發經費水平下，研發人員對創新數量和創新質量的彈性出現顯著差異。以創新質量為例，對于單門檻情形，如果存在一個企業研發經費水平τ，使得對于K≤τ和K>τ時，研發人員對創新數量貢獻的彈性出現顯著差異。當K≤τ時，研發人員對創新數量的彈性系數為θ1；當K>τ時，研發人員對創新數量的彈性系數為θ2。如果存在多個門檻，可以進一步引入更多的τ1、τ2……。

(4)

對于研發人員對創新質量貢獻的企業研發經費門檻，方法類似，此處公式省略。

3. 變量與數據

高技術企業知識生產函數中，因變量涉及創新數量Y1、創新質量Y2，創新數量主要從創新規模角度衡量，借鑒Griliches(1990)的方法，采用新產品銷售收入表示。關于創新質量的處理方法較多，Lerner(1994)采用授權專利IPC分類號前4位表示，張古鵬、陳向東等(2011)采用專利長度和專利授權率表示。本文基于省際面板數據進行研究，無法得到專利代碼長度相關數據，因此采用授權發明專利占所有申請專利的比重表示。

因變量中，企業研發投入數據直接來自于高技術產業統計年鑒，研發人員投入采用研發人員折合全時當量表示，數據也直接來自統計年鑒。由于發明專利授權數指標2010年才開始公布，因此數據范圍為2010-2015年期間。西藏地區因數據缺失較多而將其刪除，實際為30個省市6年的面板數據，變量的描述統計如表1所示。

四、 實證結果

1. 變量的平穩性檢驗

表1 變量描述統計

由于分析研發人員對創新數量、創新質量的非線性關系本質上仍然是回歸，因此必須對數據進行平穩性檢驗，以防止出現偽回歸問題。從提高穩健性角度出發，本文同時采用Hadri、Levin lin & chu、Fisher ADF三種方法進行平穩性檢驗，以結果相同為準，結果如表2所示，經過1階差分后，所有變量均為平穩的面板數據。

表2 變量的平穩性檢驗

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的統計水平上顯著。下表同。

2. 研發投入與創新數量、創新質量的互動關系

下面建立面板貝葉斯向量自回歸模型，分析創新數量、創新質量、企業研發經費、研發人員之間的互動關系。貝葉斯向量自回歸模型不要考慮協整關系，根據經驗滯后期選擇2期，這是因為滯后期太短不能反映投入產出關系，而滯后期太長數據時間跨度不允許。下面采用脈沖響應函數與方差分解進行深度分析。

圖4 創新數量的脈沖響應函數

(1) 脈沖響應函數分析。第一，創新數量的脈沖響應函數(圖4)。來自研發經費一個標準差的正向沖擊對其影響最大，但作用有一定的滯后性，當期為0，然后快速升高并趨于穩定。其次是來自創新質量的沖擊，當期為0，隨后持續升高，作用時間較長。說明創新質量的提高有利于創新數量的增加。最后是研發人員的沖擊，當期為0，第三期達到極大值后趨于穩定。

第二，創新質量的脈沖響應函數(圖5)。來自創新數量一個標準差的正向沖擊對其影響最大，其次是研發經費的沖擊，但兩者的總體作用比較輕微，尚難以有效地提高創新質量。而來自研發人員的沖擊對其影響為負，說明研發人員的增加難以有效提高創新質量，反而有相反的效果。

圖5 創新質量的脈沖響應函數

第三，企業研發經費的脈沖響應函數(圖6)。來自創新數量一個標準差的正向沖擊對其影響最大，當期就發揮作用，效果比較平穩，時間較長，說明創新數量對企業研發經費形成了良好的正向反饋。來自創新質量的沖擊次之，當期就發揮作用，并且隨著時間的推延總體呈上升趨勢。來自研發人員的沖擊作用最小，當期為0，第三期達到最大，隨后緩慢下降。

圖6 企業研發經費的脈沖響應函數

第四，研發人員的脈沖響應函數(圖7)。來自創新質量一個標準差的正向沖擊對其影響最大，當期就發揮作用并達到極大值，隨后緩慢下降。其次是研發經費的沖擊，同樣當期發揮作用并達到極大值，隨后緩慢下降。最后是創新質量的沖擊，當期發揮作用，隨后急劇衰減為負，到第四期以后才逐漸上升。

圖7 研發人員的脈沖響應函數

(2) 方差分解。各變量方差分解如表3所示。創新數量的方差分解中，除自身外，研發經費作用較大，創新質量與研發人員作用較小。創新質量的方差分解中，除自身外，研發人員的貢獻最大。企業研發經費的方差分解中，除自身外，創新數量份額最大，其次是創新質量和研發人員。研發人員的方差分解中，創新數量與研發經費的作用較大。

表3 方差分解(100%)

(3) 研究小結。基于脈沖響應函數與方差分解可以看出，研發人員與創新數量之間形成了良性的互動關系。研發人員與創新質量之間不存在互動關系。總體上，研發人員對創新數量具有直接作用機制，對創新質量不具備直接作用機制。存在的原因一方面是由于我國創新質量總體水平不高，另一方面可能是研發人員與創新質量之間存在非線性關系，因此有必要采用面板門檻回歸模型進行進一步分析。

研發人員與研發經費之間形成了良性互動，而企業研發經費與創新數量、創新質量之間也形成了良性互動，因此研發人員的間接作用機制還是比較明顯。

研發人員與創新數量之間形成了反饋機制，與創新質量之間不存在反饋機制。

3. 研發人員作用的面板門檻回歸模型分析

(1) 不同創新數量、創新質量下研發人員彈性。首先對不同創新數量門檻下的研發人員彈性進行估計，基于Hansen(1999)的面板數據門檻模型，首先進行單門檻檢驗，F檢驗值為18.641，相伴概率為0.001，拒絕沒有門檻的原假設，繼續進行雙門檻檢驗，結果F檢驗值為20.116，相伴概率為0.000，可以采用雙門檻模型，但第一階段研發人員的回歸系數沒有通過統計檢驗，最終決定采用單門檻模型。此外，考慮到研發投入與產出之間的滯后關系，滯后期選擇1年進行估計，結果如表4所示。

表4 創新數量門檻下研發人員對創新數量的彈性

注：括號內為標準誤。下表同。

創新數量自然對數的門檻值為14.239，即當創新數量的自然對數小于等于該值時，研發人員對創新數量的彈性為0.261，共有93組數據位于此范圍；當創新數量的自然對數大于該值時，研發人員對創新數量的彈性為0.339，共有87組數據位于此范圍，這樣H1就得到了檢驗。

下面對不同創新質量門檻下研發人員的彈性進行估計，經過檢驗發現，研發人員對創新質量的貢獻不存在創新質量的門檻效應，并且在采用普通最小二乘法進行估計時，研發人員對創新質量的彈性系數為負數但沒有通過統計性檢驗，這樣H2就沒有得到檢驗。

(2)不同研發人員水平下研發人員的彈性。首先對不同研發人員門檻下研發人員對創新數量的彈性進行估計，單門檻F檢驗值為16.213，相伴概率為0.001，雙門檻F檢驗值為4.828，相伴概率為0.025，最終決定采用雙門檻模型進行估計，結果如表5所示。

表5 研發人員自身門檻下研發人員對創新數量的彈性

研發人員兩個門檻值的自然對數分別為5.050、9.675，將研發人員水平分為三類，數據組數量分別為9、129、42個，以中等水平居多。隨著研發人員的增加，其對創新數量貢獻的彈性系數分別為0.727、0.351、0.311，彈性系數是逐漸降低的，這樣H3就得到了檢驗。

經過進一步檢驗發現，研發人員對創新質量的貢獻不存在研發人員自身的門檻， 這樣H4就沒有得到檢驗。

(3) 不同研發經費門檻下研發人員的彈性。首先對不同研發經費門檻下研發人員對創新數量的彈性進行估計，單門檻F檢驗值為7.105，相伴概率為0.009，雙門檻F檢驗值為2.959，相伴概率為0.085，最終決定采用雙門檻模型進行估計，結果如表6所示。

表6 研發經費門檻下研發人員對創新數量的彈性

企業研發經費兩個門檻值的自然對數分別為11.931、13.337，將研發經費投入水平分為三類，數據組數量分別為93、56、31個。隨著企業研發經費增加，研發人員對創新數量貢獻的彈性系數分別為0.294、0.348、0.316，呈現中間高兩邊低的特點，這樣H5就得到了檢驗。

同樣經過進一步檢驗發現，研發人員對創新質量的貢獻不存在企業研發經費自身的門檻效應，這樣H6就沒有得到檢驗。

五、 研究結論

1. 研發人員對創新數量作用機制顯著

本文構建了研發人員對創新數量與創新質量作用機制的理論框架，并采用貝葉斯向量自回歸模型和面板門檻回歸模型進行了實證。研究表明，研發人員對創新數量的作用機制顯著，其直接作用機制是研發人員對創新數量的直接貢獻，間接作用機制是研發人員的增加通過帶動研發經費的增加進而加快創新數量產出，同時創新數量增加會對研發人員投入增加帶來正向反饋，具有反饋機制。

2. 研發人員對創新質量的作用機制不顯著

研發人員對創新質量的貢獻并沒有呈現理論上的直接作用機制和反饋機制，但研發人員增加通過帶動研發經費增加對創新質量具有一定的間接作用機制，總體上，研發人員對創新質量的作用機制不顯著。存在的原因主要有兩個：一是我國創新質量較低，還處于起步階段；二是研發人員對創新質量的貢獻呈現非線性關系。實證研究排除了后者，也就是說，研發人員對創新質量作用機制不顯著的根本原因是我國創新質量水平較低所致。因此，一方面要加快創新驅動發展，注重創新成果量的擴張，促進我國高技術產業轉型升級；另一方面要注重提高創新質量，以提高企業核心競爭力，兩者必須協調發展。

3. 研發人員對創新數量的貢獻呈現非線性特征

研發人員對創新數量的貢獻具有創新數量門檻效應，即隨著創新數量水平的提高，研發人員貢獻的彈性也較高。研發人員對創新數量的貢獻也具備研發人員自身的門檻效應，隨著研發人員增加，研發人員貢獻的彈性是降低的。研發人員對創新數量的貢獻也具備企業研發經費門檻效應，隨著企業研發經費的增加，研發人員貢獻的彈性呈現先增加后降低的狀態，即中等研發經費時，研發人員貢獻的彈性最大。