創新資金投入結構與高技術產業創新效率

（蘭州理工大學 經濟管理學院，蘭州 730050）

高技術產業為國民經濟先導產業，具有知識技術密集、創新投入比重高等特點。高技術產業通過創新不但直接促進產業自身競爭力的提高，而且可以關聯帶動其他相關產業的發展，實現經濟結構的優化升級。因此，高技術產業是我國當前產業基礎高級化和產業鏈現代化的重要抓手，是實現動力變革、推進我國經濟高質量發展的重要載體?；陂_放背景和創新路徑多樣化，高技術產業的創新活動包括研發創新和非研發創新兩個部分，其中非研發創新包括模仿創新、技術引進和技術改造等活動［1］。

一、文獻綜述

由于創新過程的高風險、復雜性以及創新資源的稀缺性，如何配置研發創新和非研發創新兩部分資金投入以提高創新效率成為學界和創新實踐密切關注的命題。遺憾的是學界研究長期重研發創新而輕非研發創新［2］，將研發等同于創新。但隨著全球化的深入，學術界開始重視非研發創新績效的研究，將研發創新和非研發創新納入同一分析框架，研究二者對高技術產業創新績效的影響。余泳等［3］研究表明R&D 投入是提升中國高技術產業創新績效的主要動力之一，但這并不意味著否定了非R&D 投入的作用，事實上非R&D 投入對提升中國高技術產業創新績效存在顯著的直接調節作用；李子彪等［4］研究發現，研發創新和非研發創新都對高新技術企業整體經濟創新績效產生顯著的促進作用，并且非研發創新還顯著促進了企業技術創新績效的提升；侯建等［5］實證考察了高技術產業研發創新和非研發創新與創新績效之間的關系發現，研發創新整體上對創新績效存在顯著的促進作用，而非研發創新則存在一定的負向影響；陳昭和林濤［6］研究發現，低研發資本投入行業，國際技術溢出對高技術產業技術創新有顯著抑制作用；高研發資本投入行業，國際技術溢出對技術創新有顯著促進作用。上述研究規正了研發是高技術產業創新唯一路徑的誤區，將研發創新和非研發創新納入同一分析框架使得對高技術產業創新績效影響因素的研究日趨完整。但在研究時沒有將二者納入同一計量模型分析，既然研發創新與非研發創新都是高技術產業創新效率的重要影響因素，分模型分別研究會導致重要變量缺失，模型估計結果與現實會出現偏差?，F有研究忽略了研發創新與非研發創新的依賴關系，將二者分別計入兩個計量模型的原因在于兩個方面：一方面，在企業投入能力一定的條件下，研發創新與非研發創新兩方面的投入是此消彼長的關系；另一方面，還存在“引進 創新 再引進 再創新”［7］的良性循環問題，如果將二者同時納入模型會引起共線性。而且已有研究缺乏研發創新與非研發創新的優化對比，沒有回答高技術產業創新資金投入如何配置，是否存在最佳配置結構等問題，對高技術產業創新資金投入決策的指導性欠佳。

本文立足已有研究文獻，采用二分法構建包括研發創新和非研發創新的高技術產業創新資金投入結構，以此為核心變量分析其對高技術產業創新績效的影響，尋求最佳投入結構，為高技術產業創新投入決策提供理論支持和實踐指導，對已有研究文獻做必要有益的補充。

二、理論分析及模型構建

（一）理論分析

開放背景下，研發并非高技術產業創新的唯一路徑，非研發創新也能很好地促進高技術產業創新效率提高［5，7］。研發創新雖然可以最終實現自主可控，但非研發創新通過引進、消化、吸收更容易快速形成技術優勢。高技術企業可以立足該種優勢在更高的技術水平上自主創新，使非研發創新服務于研發創新；研發活動也可能會對技術引進提出新需求，形成“引進 創新 再引進 再創新”的良性循環。對高技術產業而言，以提高創新效率為目標的創新投入自然被分割為兩部分，這在客觀上就形成了一種創新投入結構，這一結構是可變的。某地區高技術產業創新投入結構與其創新能力和創新環境越適應，創新投入結構對高技術產業創新效率的促進作用就會越強，反之作用會越弱，甚至出現負影響?；趧撔沦Y金投入的有限性，要想極大地提高創新效率，就必須合理配置研發創新和非研發創新資金，尋求研發創新和非研發創新資金的最佳結構。與其說研發創新和非研發創新影響高技術產業創新效率，還不如說創新投入結構影響了高技術產業的創新效率。借鑒曹勇和蘇鳳嬌［8］的研究，將非研發創新投入引入Griliches Jaffe 知識生產函數，構建創新生產模型如下：

其中：Y表示創新產出；A表示創新效率；IR表示研發經費投入；NR表示非研發經費投入；L表示創新人力資本投入；α、β和γ為產出彈性系數。于是創新資金投入結構為，用SI表示；為SI的倒數，用SR表示，于是NR=SN×IR，此時式（1）變換為

根據式（2）將創新效率A表示如下：

由式（3）可知，高技術產業創新效率會受到創新資金投入結構的影響，于是構建計量模型定量研究創新資金投入結構對創新效率的影響程度。

（二）模型構建

針對已有研究文獻對創新投入結構的忽略，立足理論分析，本論文將“研發創新投入/非研發創新投入”定義為高技術產業的創新資金投入結構，研究其對高技術產業創新效率的影響。參考任保顯和王洪慶［9］、董鵬剛［10］和白俊紅［11］的研究，政府R&D 資助強度、出口強度和企業規模也是影響高技術產業創新效率的重要因素，因此將這些變量納入控制變量。構建如下計量模型：

其中：tfpch表示高技術產業創新效率；SRit表示創新資金投入結構；gov表示政府R&D 資助強度；ei為出口強度；is為企業規模；i為地區，t為時間；β為待估參數；ε為隨機擾動項。如果創新資金投入存在最佳結構，那么最佳結構與非最佳結構條件下其對高技術產業創新效率的影響應該有所不同。由此，本文借鑒Hansen［12］的固定效應門檻回歸模型，以創新資金投入結構為門檻變量，尋求其最佳結構以及不同結構水平下創新資金投入結構對高技術產業創新效率的不同程度影響，于是構建如下非線性模型：

其中：C 為常數項；thr為門檻變量，即創新投入結構；τ1和τ2分別為創新資金投入結構的第一門檻值和第二門檻值；θ為待估參數；Iit（?）為虛擬變量，如果Iit（?）括號內條件滿足，Iit取1，否則取0；X為控制變量。

（三）變量生成

被解釋變量為高技術產業創新效率（tfpch），本文利用可以計算動態多投入多產出決策單元效率值的Malmquist 指數法進行測度，創新投入可以分為資本投入和人力投入，通常用R&D 經費內部支出和R&D 人員折合全時當量表征，但是考慮到非研發投入對創新效率的影響，本文特將非研發投入一并納入效率測度模型，并借鑒姬中洋和李彥龍［7］的研究，用技術引進、消化吸收、購買境內技術和技術改造費用之和表示非研發投入。其中R&D 經費內部支出為存量，因此特采用永續盤存法［13］計算。參照蔡青［14］，將高技術產業創新效率的產出分為知識產出和經濟產出。知識產出用高技術產業專利申請數表示，反映創新過程中涉及技術、工藝和外觀設計等難以量化的創新產出，體現了高技術產業自主創新積極性和創新水平。對于企業而言，只有將創新轉化為具有差異性的商品并被市場認可才能稱為真正有價值的創新，因此選取新產品銷售收入指標表示高技術產業創新的經濟產出。

核心解釋變量為創新資金投入結構（SRit），計算公式為，其中IRit為高技術產業研發投入，用永續盤存法計算得到的R&D 經費內部支出表示，NRit為高技術產業非研發經費投入，用技術引進、消化吸收、購買境內技術和技術改造費用之和表示。

控制變量包括政府支持強度（gov）、出口強度（ei）和企業規模（is）。gov用政府R&D 資助資金占高技術產業R&D 經費內部支出比重表示；ei用高技術產業新產品出口銷售收入與新產品銷售總收入的比值衡量；is用高技術產業主營業務收入比企業個數表示。

上述各變量所涉及的指標數據來源于2009—2016 年的《中國高技術產業統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》，西藏、青海和港澳臺地區由于數據缺失嚴重而被剔除。表1 為各變量的描述性統計。

表1 變量的描述性統計

三、模型估計及分析

運用Stata 13.1 軟件對模型（4）進行混合效應、固定效應、隨機效應模型回歸，通過B P 檢驗和Hausman 檢驗選出最優模型，回歸結果見表2。

從表中2 可以看出，創新資金投入結構無論在哪種模型中均在5%以上的顯著性水平下正向影響高技術產業創新效率，且影響程度大于3 個控制變量。B P 檢驗結果中P值為0.00 說明隨機效應優于混合效應，Hausman 檢驗結果中chi2（0）為0，P值不存在，表示隨機效應未滿足假設條件，因此在隨機效應和固定效應中選擇固定效應。固定效應的回歸結果顯示，創新資金投入結構在1%的顯著性水平下對高技術產業創新效率存在顯著的促進作用，即在其他條件不變的情況下，研發投入與非研發投入的比值每增加1%，高技術產業創新效率平均提升0.152%。企業規模在5%的顯著性水平下對高技術產業創新效率具有顯著的抑制作用，企業規模每增加1%，高技術產業創新效率平均下降0.151%。其余變量的變化在統計意義上未能對高技術產業創新效率產生顯著的影響。

表2 基本模型回歸結果

表2 表明創新資金投入結構對高技術產業創新效率存在顯著的正向影響，但是回歸模型的擬合優度R2極低，僅為0.082，說明創新資金投入結構對高技術產業創新效率的影響用線性模型表示可能并不合理，如果采用線性模型，創新資金投入結構對高技術產業創新效率的真實影響機制就會被忽略。因此借助Hansen 提出的門檻模型，利用Stata13.1 軟件對模型（5）展開估計。在此過程中利用Bootstrap（自抽樣）的方法檢驗門檻值的存在性，根據Bootstrap 方法得到的F統計值和相應的P值判斷單門檻或雙門檻的存在性，從而確定門檻模型類型（表3）。

由表3 可知，在10%的顯著性水平下，創新資金投入結構作為門檻變量時存在一個門檻值，因而對其選取單一門檻模型。接著對門檻值和門檻系數進行估計，見表4。

表3 門檻效應自抽樣檢驗結果

表4 門檻效應估計值及置信區間

表4 表明創新資金投入結構的門檻估計值在95%的置信區間內，門檻值估計較準確（LR 圖如圖1所示）。進一步用Stata13.1 估計門檻模型，結果見表5。

門檻回歸結果表明，創新資金投入結構作為門檻變量時，單一門檻值為0.583，兩個門檻區間內的參數估計值都通過1%顯著性水平的檢驗，擬合優度R2為0.419 與線性回歸相比有很大的提高，其余控制變量的顯著性有明顯的改善，說明創新資金投入結構對高技術產業創新效率的影響確實為非線性。創新資金投入結構小于0.583 時，其對高技術產業創新效率的邊際影響為0.680；當創新資金投入結構跨越門檻值0.583 時，其對高技術產業創新效率的邊際影響下降為0.380；當創新資金投入結構等于0.583 時，為最佳投入結構，此時研發經費投入/非研發經費投入為1.79∶1，大于該比值，創新資金投入結構對高技術產業創新效率的正向影響明顯減弱。進一步將29個省份劃分到兩個門檻區間，見表6。

圖1 創新資金投入結構的單一門檻估計值和置信區間

表5 門檻模型回歸結果

表6 2009—2016 年29 個省份在兩個門檻區間分布的變動情況

從表6 和圖2 可以看出，隨著時間的推移，越來越多的地區由第一門檻區間跨越到第二門檻區間，表明高技術企業越來越傾向于研發資金投入，創新資金投入結構有明顯提高。這可能是由于大多數高技術企業認為：創新來源于自主研發，在促進創新效率的途徑中，研發投入比非研發投入帶來的效用更大，即研發投入越多越好。但這可能只是主觀臆想導致的謬誤，因為門檻回歸結果顯示，較低的投入結構對高技術產業創新效率的影響較強，而較高的投入結構影響較弱，這在一定程度上也佐證了朱娟和李永發［15］的研究結果。研發創新雖然促進創新效率的提升，但由于其存在著較大的風險，且創新成果轉化為經濟產出的周期較長，因而對創新效率的提升作用非常有限。但相比之下，人們能夠在進行諸如技術改造、技術引進、消化吸收和購買國內技術等的非研發創新活動前對創新投入和產出進行預判，大大降低了創新風險，還能利用現成的知識和技術在短時間內將創新成果轉化為產出，是中國現階段內提高創新效率的有效途徑。因此，無論是政府還是企業都應摒棄“重研發，輕非研發”的思想，把握好創新資金投入結構，將非研發投入重視起來，利用好現有先進技術，讓有限的資金發揮最大的價值。

圖2 2009—2016 年兩個門檻區間包含的省份數

四、進一步拓展分析

門檻回歸結果表明，當高技術產業研發經費投入與非研發投入的比值超過1.79 時，創新資金投入結構對高技術產業創新效率的作用程度減弱，創新資金投入結構對高技術產業創新效率的影響呈非線性。而造成這種非線性的原因可能是高技術產業的創新資金投入結構對創新效率的影響還受到產業創新水平和創新環境的約束。為了研究不同創新水平和創新環境下創新資金投入結構對高技術產業創新效率的影響，本文再次利用如下門檻回歸模型進一步研究創新資金投入結構對高技術產業創新效率非線性影響的原因。

其中：θ和C為待估參數；Iit（·）為虛擬變量，如果Iit（·）括號內條件滿足，Iit取1，否則取0；thr為門檻變量，在此分別將創新水平（p）以及代表創新環境因素的政府支持強度（gov）和出口強度（open）作為門檻變量放入模型當中，生成3 個門檻回歸模型。其中，創新水平用有效發明專利數與高技術產業企業數的比值表示，政府支持強度和出口強度同控制變量的描述。再次利用Stata13.1 軟件采用上文中所述方法確定門檻模型類型，見表7。

表7 門檻效應自抽樣檢驗結果

從表7 可知，創新水平、政府支持強度和出口強度作為門檻變量時，分別在1%、5%和10%的顯著性水平下存在一個門檻值，因此均選擇單一門檻模型，進而對門檻值進行估計，見表8。

表8 門檻效應估計值及置信區間

由表8 可知，3 個門檻變量的門檻估計值均在95%的置信區間內且置信區間較小，說明門檻估計值非常準確。本文分別繪制出3 個門檻變量的似然比函數圖以更直觀地展現門檻估計值的準確性，門檻估計值是LR 值為0 時的取值，如圖3～圖5 所示。

圖3 創新水平的單一門檻估計值和置信區間

圖4 政府支持強度的單一門檻估計值和置信區間

圖5 出口強度的單一門檻估計值和置信區間

確定門檻值后，繼續使用Stata13.1 對模型（6）的其他參數進行估計，見表9。

當創新水平作為門檻變量時，模型具有單一門檻效應，門檻值為-0.797，R2為0.451。創新水平低于-0.797，創新資金投入結構在10%的顯著性水平下負向影響高技術產業創新效率，影響系數為-0.422；創新水平高于-0.797，創新資金投入結構在1%的顯著性水平下正向影響高技術產業創新效率，系數為0.561。可見跨越門檻值后，創新資金投入結構對高技術產業創新效率的影響由阻礙變為促進。這表明高技術產業創新水平處于低門檻區間時，隨著創新資金投入結構的提高，創新效率不斷降低，此時企業研發投入的相對量增加不但不能提高創新效率，反而對其產生了阻礙作用。究其原因可能是企業創新水平較低時，其擁有的諸如人力資本、技術水平、管理經驗、相關知識和研發資金等創新資源未能達到實現自主創新的要求或者這些資源未能實現有效配置，而創新又是一項高風險、高技術含量的活動，資源的低水平和低配置往往導致創新效率低下，甚至以失敗告終，創新投入成為沉沒成本，嚴重阻礙創新效率的提升。同時，較低的創新水平意味著較低的吸收能力，企業引進的技術沒有很好地消化吸收，抑制了非研發創新對高技術產業創新效率的促進作用。因此，企業在此階段不應一味加大研發投入，而應該調整創新投入結構，使之與當前的創新水平相適應。當高技術產業創新水平處于高門檻區間時，隨著創新資金投入結構的提高，創新效率不斷提升，這說明當企業的創新水平積累到一定高度時，繼續提高研發投入占比才對企業創新效率提升具有促進作用，此時的企業通過學習創新知識、積累創新經驗具備了一定的自主創新能力和吸收能力，達到了研發創新與非研發創新的相互促進，能夠利用現有的創新資源將創新投人順利轉化為創新產出，提升創新效率。

當政府支持強度作為門檻變量時，模型具有單一門檻效應，門檻值為-3.962，R2為0.430。政府支持強度低于-3.962，由于沒有通過顯著性檢驗，創新資金投入結構對高技術產業創新效率為不顯著的負影響，影響系數為-0.133；政府支持強度高于-3.962，創新投入結構對高技術產業創新效率的影響由負轉正，影響系數為0.597，且通過顯著性水平為1%的檢驗。這表明政府對高技術產業的研發投入支持度處于低門檻區間時，創新資金投入結構的提高使得創新效率不斷下降，即企業研發投入相對量的增加抑制了創新效率的提升；當政府支持處于高門檻區間時，提高企業研發資金投入的相對量能夠促進創新效率的提升。這是由于創新活動的每一個環節都離不開資金支持，充足的資金保障了企業創新活動順利開展，資金短缺會導致企業不能吸引優秀人才，害怕創新帶來的風險而不敢嘗試創新。因此政府為了鼓勵企業開展創新，打消企業的顧慮，主動給予高技術產業研發資金支持，而當這種支持處于低水平，尚未達到創新所需時，企業的自主創新活動仍然受制于資金短缺，不能順利產出創新成果，這時的企業更適合用現有的資金引進外部先進技術，迅速地將新技術轉化為收益，為下一次自主創新積累充足的研發資金；只有當政府研發支持達到一定高度，并與企業自身研發投入相配合，才能為創新活動提供充分的資金，保證研發活動的成功率和創新成果的應用效果，進而提高創新效率。

表9 門檻模型回歸結果

當出口強度作為門檻變量時，模型具有單一門檻效應，門檻值為-0.481，R2=0.425。出口強度低于-0.481，在1%的顯著性水平下創新資金投入結構正向影響高技術產業創新效率，影響系數是0.566；出口強度高于-0.481，創新資金投入結構在1%的顯著性水平下的影響系數為2.021，是低門檻區間的3.6 倍，表明創新投入結構對高技術產業創新效率的促進作用大幅提升?？梢?，出口強度作為門檻變量時，創新資金投入結構對高技術產業創新效率始終存在正向影響，當出口強度跨越門檻值后，創新資金投入結構的影響程度迅速提升，邊際影響變為先前的3.6 倍。這可能是由于市場需求是技術創新的內在源泉，而出口作為一種外需具有高標準、嚴要求、高利潤的特點，對企業技術要求高的同時也對企業有極大的吸引力，更能激發企業的自主創新動力，因而創新資金投入結構（即研發投入的相對量）對創新效率的邊際影響總為正。而隨著出口強度的加大，本土企業與外商的貿易更加頻繁，為了穩定已建立的外貿關系，尋求長期合作，本土企業會在學習外部知識的基礎上更注重自主創新，搶占市場先機，獲取利潤后開展新一輪的創新，不斷填補市場空白，因此高出口強度下，高技術產業創新資金投入結構（即研發投入的相對量）對創新效率的邊際影響更大。

五、主要結論與政策啟示

（一）主要研究結論

論文基于高技術產業創新資金投入分研發創新投入和非研發創新投入的現實，借鑒已有關于研發創新投入和非研發創新投入作用于高技術產業創新效率的研究成果，兼顧高技術企業為提高創新效率的創新資金投入決策需求，構建了高技術產業創新資金投入結構，在此基礎上運用2009—2016 年省域高技術產業創新的相關數據，進一步分析了高技術產業創新資金投入結構對創新效率影響的機制和原因，主要研究結論如下：

（1）高技術產業創新資金投入確實存在最佳結構，即高技術產業創新資金投入結構對創新效率的影響呈非線性機制，最佳投入結構為1.79∶1，當創新資金投入結構低于最佳結構時，高技術產業創新投入結構對創新效率的邊際影響為0.680；當創新資金投入結構高于最佳結構時，其對創新效率的邊際影響為0.380。

（2）基于全國29 個省域（西藏、青海及港澳臺地區由于數據缺失被剔除）的定量分析發現，2009—2016 年間，隨著時間的推移，越來越多的省份由創新資金投入結構的合理區間邁入了不合理區間，除湖南和福建外，其余省份高技術產業創新資金投入結構對創新效率的邊際影響均有所降低。

（3）進一步研究發現，高技術產業創新資金投入結構對創新效率之所以呈非線性影響，主要原因在于高技術產業創新資金投入結構對創新效率的作用還受到產業自身創新水平、政府支持強度和出口強度等因素的影響，且都呈單一門檻特征。當高技術產業創新水平跨過門檻值后，創新資金投入結構對創新效率的影響由負向變為顯著的正向促進作用；當政府支持強度跨越門檻值時，創新資金投入結構對創新效率的影響由不顯著負向影響變為顯著的正向促進作用；當出口強度跨越門檻值時，創新資金投入結構對創新效率的正向影響出現了較大幅度的遞增，其邊際影響為跨越門檻值之前的3.6 倍。

（二）政策啟示

（1）基于高技術產業創新投入結構對創新效率的非線性影響，我國高技術產業在加大創新資金投入以提高創新效率時，要堅持將自主創新與開放合作相結合，既要推進自主創新以實現安全可控，又要重視學習和引進國外先進技術，加大對國外技術的消化吸收投入力度。在該思想的指引下，高技術企業要注重研發創新資金投入和非研發創新資金投入的平衡，在保證研發創新資金投入的同時，要重視非研發創新資金投入對高技術產業創新效率的作用，找尋創新資金投入最佳結構，最大限度地提高高技術產業的創新效率。

（2）在優化創新資金投入結構，提升高技術產業創新效率的過程中，要充分、系統考慮高技術產業自身的創新水平、政府支持強度和出口強度等因素的非線性影響。在實踐中，高技術企業應著力提高自身的創新水平，并以此為依據選擇最優資金投入結構；政府應提高對高技術產業的支持強度，使之形成最優資金投入結構，同時制定出臺支持高技術產業出口的政策，以出口牽引創新資金投入結構優化，極大限度提升高技術產業創新效率。