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我國高新技術產業R&D投入產出模型的理論研究

2020-09-10 10:37:28賈強俊朱厚圣王新亮
商業2.0-市場與監管 2020年2期

賈強俊 朱厚圣 王新亮

摘要:目前,我國高新技術產業的穩步發展形勢,保障了國內創新性經濟不斷前進。為了從R&D投入產出方面衡量相關創新績效,本文基于C-D生產函數對我國高新技術產業的R&D投入、產出效率進行分析與研究,從而全面科學地展示R&D投入與產出的運作機制,并提出具有建設性的方針戰略。

關鍵詞:C-D生產函數;高新科技產業;R&D投入產出模型

高新技術產業具有知識密集型的特征,主要包含了現代科學信息技術、智能設備和電子數字新材料等領域。而且如今國家與國家之間的激烈沖突,不再是簡單的經濟與軍事的競爭,而是科技之間的碰撞,高科技技術行業領域尤其嚴重。

高新技術產業R&D活動及創新產品情況對于企業的長遠發展非常重要,對于國家的經濟建設與人才建設也具有意味深長的意義。因此,企業乃至國家開始重視企業的科研研發與創新投入,并且完善相關制度與法律。目前,我國各區域創新型產業不斷發展、科技產業扶持的新政策不斷落實,各產業堅持走集約化、內涵式發展道路,全面打通產業鏈、供應鏈。這些政策與方針推動著企業或者區域產業全面地向新科技、信息自動化進行戰略升級,加快經濟快速增長。根據高新科技術產業的相關數據,截止2018 年國家高新區內高技術產業企業共有約10.4萬家,總共創造了營業收入30.7萬億元,較上一年增長了9.9%。

1.文獻綜述

盧方元、范藝美[1]構造了DEA-Malmquist模型,并以2011-2015年期間國內航空航天器制造業的相關數據為研究對象,計算出國內空航天器制造業科研經費投入產出的績效;陳毅輝、蘇凱[2]基于QRE-OLS方法,對國內24 家林業上市公司2012-2015年的科技創新投入,得出了林業行業勞動力投入與資金投入之間無顯著的相關關系;彭良玉采用了DEA模型對安徽省內多個行業與區域的科研創新基金的投入產出效率進行定量評價,得出了安徽省內R&D投入產出效率存在地域不均衡的現象。結合目前的研究情況,由于對國內整體科技產業R&D投入與產出的研究較為少見,本文將基于C-D生產函數對其影響進行分析與計量。

2.理論研究

2.1評價指標體系構建

本文參考國內外眾多學者有關高新科技產業科研經費投入與產出的影響因素的研究成果,綜合考慮了R&D投入產出活動的具體內容與注意事項。在此基礎上從宏觀經濟角度定量分析我國高新科技發展的影響因素,選取人力資源、資金費用作為投入指標,選取產出品與技術產出作為產出指標,以符合科學研究的準確性、全面性與嚴謹性,具體指標內容見表1。

2.2數據預處理

結合上述構建的指標,從高新科技產業企業的財務報告進行搜集相關數據。另外,由于科技產業相關評價指標一般具有不同的量綱和量綱單位,為了防止影響到數據分析的精確性以及消除指標之間的量綱影響,需要進行數據標準化處理,以解決數據指標之間的可比性。因此,本文采用指數化處理模型,對原始數據進行歸一化處理,即使得原始數據均介于0與1之間,能夠提升模型的收斂速度與精度。具體計算公式為

上述公式中,Yi表示變量的歸一化數據,Xi表示數據集合的第i個初始數據,Xmax表示該數據集合中的最大值,Xmin表示該數據集合中的最小值。

2.3基于C-D生產函數的構建及修正

C-D生產函數由美國數學家Charles Cobb和經濟學家Paul Douglas根據美國制造業1899-1922年的歷史資料進行的總結,它主要以勞動和資本為投入變量,研究與計量投入與產出之間的相互關系。另外,它主要預測特定區域的工業產出,屬于經濟學中較為重要的數學計量模型。

上述公式中,Y代表一定技術含量狀態下的產出水平;A代表一定技術含量狀態下的對產出的效率系數;α、β分別為人力與資金生產要素投入對產出的敏感程度,其數值范圍均為0至1。

根據α和β的組合情況,共有三種類型,具體情況見表2:

通過這些判斷依據,可以對國內創新型企業的規模報酬進行度量與分析,并為合理安排生產要素的管理提出最優決策,提升企業乃至產業領域的要素生產率。

由于研究對象的局限性,上述生產函數模型仍有一些問題:①由于資本和勞動都是高科技產業投入過程中不可缺少的部分,則資本和勞動不能完全相互替代。②α和β分別為資本和勞動的產出敏感系數,敏感系數會隨著科技水平的不同而發生變化。為了更好地研究高新科技產業的R&D投入產出水平,必須將資本和勞動的未知性進一步確定化。

高新科技產業所應用的研究領域主要集中在宏觀經濟和產業經濟,而上文的數學模型僅涉及資金和勞動的兩個要素。因此,本文將上述的C-D生產函數模型修正為:

上述公式中,Y為產出水平;R為研發投入,可用企業新產品開發的經費支出為計量指標;K為資本投入,可選用高新科技公司總固定資產的數值為計量指標;L為勞動力投入,可采用科研人員比例作為計量指標;A為整體技術效率;α、β、γ分別表示研發、資本和勞動力對產出的敏感程度。同時,為使分析過程與結果比較簡單明顯,可對上述修正后的數學模型兩邊同時取對數,避免計算過程的繁雜,具體形式如下:

3.結論

近年來,企業雖然有了大量的生產設備、研究人員和科技技術,但企業的業務流程與經營決策需要一定的管理政策。對于高新科技產業,任何一個企業都具有差異的管理能力。根據目前國際上的管理效率劃分的標準,我國有相當一部分企業達不到其符合自身情況的管理能力,故也可以在將管理水平引入C-D函數之中,充分計量與分析國內企業科研投入與創新的績效情況。

同時,結合目前國內高新科技發展水平,給出如下三點建議:

3.1優化高新科技產業研發投入結構

目前國內高新技術產業存在地區分布、研發投入不均衡的特點,要加強科技產業的審慎監管制度,完善科學明確的資金投入體系,為具有良好發展前景與經濟效益的科技公司開拓融資擔保,并促進國內經濟產業與“數字化”的相互結合,優化國內科技產業的結構。

3.2引導科技創新人才培養與發展,建立科研創新的激勵機制

完善國內高等教育的制度,建立相關的福利激勵機制,促進國內高科技產業的研究水平。同時,我國要改善高新技術公司招聘人才的環境,大力推進工業園區建設,多元化、多渠道構建人才科研基地企業。

3.3政府制定技術性產業發展方針,加大創新教育與投資力度

發展高新技術產業,要聘請科技顧問,采取聯合開發項目、技術咨詢、人才培訓等形式,解決企業亟需的人才。同時,我國不僅要注重對科學研究活動數量的投資,更要注重對科學研究活動質量的投資。

參考文獻:

[1]彭良玉.安徽省規模以上制造業企業R&D投入產出效率分析[J].科技和產業,2018,18(09):72-76.

[2]陳毅輝,蘇凱.林業上市公司科技創新的投入產出分析[J].林業經濟問題,2018,38(01):42-47+105.

[3]盧方元,范藝美.中國航空航天器制造業R&D活動投入產出績效分析[J].安陽工學院學報,2018,17(04):5-9.

[4]王慶華,田小杰.基于C-D函數的我國醫藥業上市公司R&D投入產出模型研究[J].商業會計,2013(16):114-116.

[5]崔元碩,黃昊,張瓊.全要素生產率中的加成定價與規模報酬效應[J].數量經濟技術經濟研究,2017,34(10):128-143.

[6]胡海波.對C-D生產函數的修正及再思考[J].鄭州航空工業管理學院學報,2004(04):111-112.

基金項目:本文屬于2019年國家級大學生創新創業訓練計劃項目(201910378123)研究成果。

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