基于AHP的城市科研創新資金投入與產出探析

葉貝　閔心怡

摘 要：一個國家想要依靠通過轉變經濟結構調整和發展方式來帶動經濟增長，就必須重視對科研項目的資金投入。雖然我國近幾年的創新水平發展迅速，但是相較于發達國家還是有一定的差距，企業欠缺實力保證資金的有效利用和落實。想要高效率建設科技平臺，就必須對創新活動給予有力的支持和保障。本文以2007-2016年蘇州、南京、合肥、南昌、濟南五個城市科技投入與研發資金的相關數據為研究樣本，實證分析了政府技術投入資金與企業技術創新產出以及企業R&D經費投入與企業技術創新產出的關系。從上述關系得到這幾座城市在科研投入注重專業人員方面的培養，創新產出更多地轉化為專利申請數量的提升。同時也在本文后續部分對數據結果進行預測，得出在2025中國制造年這幾個城市大中型企業工業總產值規模估值。

關鍵詞：AHP層次分析法;R&D資本投入;R&D產出;專利產出

一、研究背景

在科技日新月異的當今，AI技術、物聯網、柔性電子等逐漸走進大眾視野，各個國家的傳統產業必將面臨著新的技術性變革。一個國家想要依靠通過轉變經濟結構調整和發展方式來帶動經濟增長，就必須重視對科研項目的資金投入。在前段時間美國對中興芯片的制裁問題，引發了國人對此的高度關注，從航母，殲20，龍芯、銀河系列等可以看出，政府在科研投入方面不斷的加大力度。“科教興國”戰略、“863”計劃、“973”計劃以及國家一系列科學任務的實施，使得企業、高校等總體科技實力和創新能力進一步強化，越來越多的企業參與到自主研發中去。企業想要在競爭愈發激烈的市場中生存壯大，不能再僅僅依靠資金和人力資源的規模，而是取決于企業的經營能力、技術創新和科技成果轉化的水平，以達到專利成果數量的擴張和研發效率的提升。

盡管現在社會上不斷提出“萬眾創新”的理念，但是不是所有的創新投入都會帶來理想的投資回報，社會的創新活動也遠低于“最佳”水平。政府的補助資金對企業來說是件好事，但是也會存在著“溢出效應”“協作失敗”等不良后果。因此本文就以南京、蘇州、合肥、濟南和南昌五個城市的研發投入產出關系為研究對象，分析其中的經濟規律。本文中的R&D經費指的是該年度里各個城市實際用于基礎研究、應用研究和試驗發展這三項的經費總額，不作具體分析。

二、研究問題分析

這是關于重大城市企業科研創新研發投入與產出情況的分析、比較和預測問題。首先根據所搜集的數據分析政府技術投入資金和企業R&D經費投入與企業技術創新產出的關系，研發活動產出是研發活動的最直接成果。近年來，學者們探討了企業創新投入與產出之間的關系，即利用專利數量作為衡量企業創新能力的指標，這在很大程度上彌補了以企業績效為衡量標準的一般缺陷。逄淑媛等人證實直接人力資本、R&D投入與企業專利產出之間是正相關的。根據數據顯示，各省各年的資金投入量都在穩步增長，專利發明數與新產品產值也大幅度提升，因此不難看出其大致都成正相關關系。

關于各個城市的研發投入資金和創新的特點，則需要參考相關文獻和數據，運用AHP層次分析法，分析各個城市的研發經費和研發強度（即R&D占GDP比重（%））和科研投入占比情況等。全社會研發經費的主要特點：主體在企業，約占三分之二;高校和科研院所比重超三分之一，而各個城市規劃和發展目標不同，則資金投入占比情況和創新方向也會發生差異，需要具體分析。

最后根據前兩部分的研究，并且結合幾個地區前十年的數據建立了折線圖，對未來走向進行估測。同時本文希望這個研究成果有一定的推廣作用。

三、科研投入產出研究模型的設計和實施

（一）理論假設

1. 假設在其他條件不變的情況下，R&D資本投入越大，專利產出數量越多。

2. 假設搜集的數據均真實有效。

3. 假設模型中不考慮投入產出的滯后性問題。

4. 假設資源利用的中介作用存在。

（二）符號說明

（三）相關模型的建立分析

1. 研究模型

南京、蘇州、合肥、南昌和濟南2007—2016十年間科技投入與產出狀況結構如下圖1，盡管很多學術文章已經證明了資金注入對科研成果的積極作用，但是本文在此基礎上引入資源利用這一中間變量，進一步衡量R&D投入對創新產出的作用。企業是否能最大限度支配資源的能力決定了其價值創造的水準，如果企業將有限資源最大化使用，則創新成果也會突出。因此我們建立如下的概念模型，如圖1所示，圖中共有兩個假設H1和H2，括號內表示各因素的影響方向。

由于政府補貼資金是企業R&D投入的一部分，因此我們將用政府注入資金與企業總投入資金的比值β來進行分析，首先分析比值表：

在全樣本檢驗中，可以看出，企業研發資本投資中政府補貼的比例越大，專利產出的數量就越大。一方面，政府補貼可以直接彌補研發和創新資金的不足，另一方面能夠產生額外行為，激勵和引導被補貼企業積極參與技術研發創新。本文認為，作為企業研發投入的一部分，政府研發補貼可以刺激企業自身的研發投入，但如果它們的比例太小或太大，企業專利產出的提升就會減弱。因此，本文將樣本數據分為三組，即β為10%或更低，10%至60%和60%或更高，并對其進行回歸測試。回歸結果表明，政府補貼比例在5%以下和80%以上這兩個區間時，與專利產出總量不存在顯著相關性;當政府補貼比例在5%～80%之間時，與專利總量顯著正相關。

2. 研究步驟

基于以上研究結果，采用層次分析法進行進一步具體的分析。

步驟一：分析城市各因素之間關系，建立系統的遞階層次結構（大致為目標層、準則層、方案層）。

首先將其分為三層，目標層O，準則層C，方案層P。最高一層稱為目標層，這一層中只有一個元素，即資金投入與創新特征;中間層為準則層，層中的元素為實現目標所采用的措施、政策、準則等，本文中是政府資金和企業資金。最低一層為方案層，這一層包括了實現目標可供選擇的方案，即人員投入、科技活動經費投入和科學技術投入。

步驟二：構造兩成比較的判斷矩陣建立層次分析法：

在建立遞階層次結構后，上下層元素間的隸屬關系就被確定了。假設以上一層次元素C為準則，所支配的下一層次的關系為u1，u2，…，un，我們的目的是要按它們對于準則C相對重要性賦予u1，u2，…，un相應的權重。AHP所用導出權重的方法就是兩兩比較方法。

兩兩比較法具體操作：當以上一層次某個因素C作為比較準則時，可用一個比較標度aij來表達下一層次中第i個因素與第j個因素的相對重要性（或偏好優劣）的認識。aij的取值一般取正整數1—9（稱為標度）或其倒數。由aij構成的矩陣稱為比較判斷矩陣A=（aij）。aij取值也可以取上述各數的中值2，4，6，8及其倒數，即若因素i與因素j比較得aij，則因素j與因素i比較得1/aij（i，j=1，2，3.....n）。同時比較判別矩陣或判別表A中的所有的元素aij必須具有傳遞性，即aij滿足等式：aij*akj=aik，（i，j，k=1，2，…，n）。

參考所給數據，參考各城市10年來各項投入均值如下表3：

則判斷矩陣

由此可知各個城市創新中注重專業性人員方面的培養，創新產出更多地轉化為專利申請數量的提升。劉光明（2013）在其研究中表明，科技人力資源是建設國家創新型城市的關鍵，每年各個城市從事R&D的人才更是呈爆發式增長模式，創新領軍人才、科學院士和工程院士的培養數量也在上升，這對拉動一個地區的創新水平都是有利因素。

3. 預測模型

根據以上的數據分析，作出以下總產值的走勢圖，圖表僅以南京為例：

采用一次平均法對時間序列進行預測，結合增長率圖可以發現，除了南京在2009年跟2015年出現負增長之外，其他各大城市每年的增長率都為正數。由此可知這些城市中的大中型企業工業總產值還在繼續往上增加。其中南昌跟合肥在2016年、2012年的增長率分別達到了19.9%跟16.87%，這說明南昌跟合肥正處于高速發展期，未來的幾年發展潛力巨大工業產值也會大幅增長。蘇州跟濟南在2016年的增長率分別達到了7.86%跟6.61%，這說明這兩個城市處于穩定發展期，南京在2016年的增長率為1.14%，并且增長走勢逐漸放緩，屬于發展期的尾巴，預計未來幾年的總產值與2014-2016年會是持平狀態。

4. 研究小結

對中國五家重要城市公司的專利數據進行統計分析，結果表明，中國企業越來越重視創新能力。專利產出數量從2007年到2016年有所增加，發明專利的增長速度和數量都在不斷增加。可以看出，專利產出日益成為中國企業衡量自主創新能力的重要途徑之一，因此以專利產出來研究企業的創新水平是十分可取的。

政府R&D補貼與R&D投資比例和專利產出之間的關系表明，它與專利產出總量，發明專利數量和專利數量顯著正相關，與實用新型專利數量的相關性不明顯。這表明政府研發補貼占企業研發投入的比例、專利產出、發明專利和外觀專利的總量更多。

四、模型的評價與改進

（一）存在問題

1. 政府補貼資金的進一步研究

政府補貼的資金究竟能夠發揮多大的用處是一個長期關注的問題，在中國這樣一個大國，對于政府資金用于科研創新這方面需要權衡全國的發展以及各方面在經濟當中發揮的作用，所以合理有效的對政府資金進行分配是一個大問題。

2. 研發支出的時間滯后性檢驗

研發支出的滯后性問題是一個不可避免的問題，因為在研發支出后，我們技術人員對于資金的使用以及使用的資金投入在哪些方面以及哪一些方面的影響都需要時間來進行檢驗。在研究中我們可以盡量迅速的更新數據，修正結果，在進行更加符合現實的判斷。

3. 數據的更新跟不上經濟的發展情況

全球化的當今，數據的更新出乎人們的意料，怎樣在爭分多秒的經濟更新時代獲得最有效的數據將會是一大難題。

（二）改進措施

每一種軟件應用于實際問題的時候都會有缺陷，怎么減少誤差范圍才是人為操作和修正的重中之重。

在應用數據時要瞄準現實情況，不能脫離所處的環境進行假設，成立不存在的問題。如果對于中國現實的政治經濟社會環境和現狀不了解，就很難確定研究中的問題以及癥結，從而導致作出不相符的假設，也就更難針對問題提出解決措施。

各地統計局或政府要完善系統數據庫，不斷提高數據質量。沒有數據，所有的分析研究將無從下手。想要解決社會問題，就有必要在生成的數據中找到問題，找到規律，尋求解決方法，并借助適當的測量軟件提高我們的數據質量。不斷提高計量經濟模型的質量，使其更加科學。模型建立中最重要的是解決變量和函數形式的設置錯誤。在建立模型之前，我們需要對我們正在研究的經濟問題進行徹底而詳細的調查，分析其運作規則，并獲得相關的影響因素。然后可以對定量關系進行建模。模型的建立并不是唯一的，需要根據實際變化進行調整。

充分的預測政策的變化，舍得假設更加符合現實。對于現實中政策的任何變化我們需要做出靈敏的反應，經濟活動都是隨機的，我們都不知道未來的緊急走勢，所以任何的變化都足夠引起我們的關注。斷改進預測技術，及時修正模型，改進預測結果。理論上的預測和實際的經濟走勢不可能幾乎相同，預測失誤不可避免。所以在這一方面不僅要提高預測者自身技能，還需要對使用的預測工具進行不斷的升級。

五、模型推廣

（一）加強創新型人才的培養

高校作為人才培養的重要載體，在為社會輸送緊缺型人才方面有著不可替代的地位。在大部分高校的課程體系中，同一專業的教學大綱、課程選擇和教學方式幾乎是高度一致。人才培養的趨同現象必然帶來同一崗位的重復不必要競爭，創新能力也得不到鍛煉。著力培養思維敏捷、專業過硬的高素質創新型人才，已經成為現代高校人才培養的統一標準，來適應社會產業結構的升級。遵循人才成長成材的自然規律，深化教育教學改革，培養學生創新意識，探索多種培養方式。不過，也要尊重學生的個性差異和未來打算，充分發揮每一個學生的潛能優勢。具體的還可以采取如下措施：加強區域間高校的訪學交換項目，構建學術思想交流平臺;開放創新創業基地，鼓勵學生自主創業;實施高層次人才引進計劃等。

（二）優化R&D經費投入結構

根據OECD《弗拉斯卡蒂手冊》中的定義，R&D經費支出應該分成基礎研究經費、應用增長經費和試驗發展經費三大類。就我國整體的投入水平來看，這三部分的投資金額是逐漸遞增的。以2016年的統計數據為例，我國基礎研究經費822.9億元，所占比重為5.2%;應用研究經費1610.5億元，占比是10.3%;試驗發展經費13243.4億元，所占比例是84.5%。雖然相較于上一年已經有明顯的提升，但是同其他科技強國相比，我國三類R&D經費結構仍有繼續優化的空間。同年，美國基礎研究經費784.21億美元，占比16.9%;日本基礎研究經費188.14億美元，比例為12.6%;俄羅斯基礎研究經費52.21億美元，占14.0%。因此，我國的基礎研究經費相對來說投入過少，進一步調整資金結構是未來中國三類研發資金改革的總趨勢。地方政府也要加大地方財政科技配置的力度，保持地方財政撥款呈遞增趨勢，引導高等院校、科研院所和企業的研發方向。

（三）推進企業產業園、孵化園和基地的建設

企業和高校都需要更多的融資平臺與研究機構，政府要加大力度完善資本市場。一是盡快制定切實有效的發展政策，加快各創新平臺（如孵化器、工業園區和科研基地等）服務功能的升級，扎根于國家創新城市體系并形成協同效應。

二是實施“走出去”戰略，不要把目標限制在全省各地，而是謀求與國外其他經濟區域的合作伙伴關系，加強科研項目的交流合作。三是政府應為孵化器、工業園區和基地做好后勤保障支持，推進國家創新型城市產業園區和基地等空間載體的成長和發展。

（四）完善科技成果轉化的管理工作

加快科技成果轉化、提高成果產業化比率，是目前世界各地科技政策的新走向。但是科技成果的轉化遠非想象中的那么容易，想要提高轉化率就需要政府、企業和研發機構三者的相互配合、共同發力。沒有政府作為強有力的后盾，光憑企業和個人是難以完成的。高等學校、科研院所和企業產業園是科技成果的源頭部門;企業是促使科研轉變為盈利手段的主體，可以自行或委托技術交易中介機構或第三方服務機構推進項目完成;最后，政府在科技成果轉化和推廣過程中履行良好的引導職能，完善風險投資機制、科研信貸機制、保險機制和協同創新機制等。

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