中国高技术产业自主创新能力的影响因素*

曹虹剑，李 康

(湖南师范大学 商学院，湖南 长沙 410081 )

中国高技术产业自主创新能力的影响因素*

曹虹剑，李 康

(湖南师范大学 商学院，湖南 长沙 410081 )

运用2005-2014年我国18个高技术行业中大中型内资企业的面板数据，实证分析了R&D经费内部支出、R&D人员全时当量、政府资金、技术改造费用支出以及新增固定资产对高技术产业自主创新能力的影响.实证结果显示，从全部行业来看，R&D经费内部支出、技术改造经费支出和政府资金对我国高技术产业自主创新能力具有显著的正向影响，新增固定资产和R&D人员全时当量对我国高技术产业自主创新能力有一定的正向影响，但不显著.从细分行业来看，这些因素对各行业自主创新能力的影响又有所不同.

技术经济学；自主创新能力的影响因素；实证分析；面板数据模型

1 引 言

在全球新一轮科技革命与产业变革正在酝酿、兴起的背景下，以消耗大量资源和廉价劳动力来获取经济增长的传统模式已不能满足各国经济发展的需要.为了突破初级生产要素和环境等的束缚，大力发展技术密集的高技术产业，不仅使我国的产业结构得到了优化，而且使我国产业整体竞争力进一步得到提升.2014年我国高技术产业主营业务收入达到12.7万亿元，其中，内资企业主营业务收入5.9万亿元，占比46.6%.经过多年的发展，我国高技术产业已经发展壮大，但与发达国家相比，我国高技术产业仍存在一些突出问题：缺少核心技术，技术与专利的成果转化率不高，产品附加值较低，缺乏品牌与核心竞争力等.究其根本，主要是因为我国高技术产业的自主创新能力还处于较低的水平，尤其是内资企业的创新能力还有待进一步提高.为把我国建设成为真正的创新型国家，使高技术产业在关键技术上有重要突破，我国必须努力提升高技术产业的自主创新能力.那究竟有哪些主要因素影响了我国高技术产业的自主创新能力？这是值得深入探讨的课题.

Farrell(1992)最早提出了自主创新能力(independent innovation)一词，其意指不需要外部的手段而进行的技术创新[1].自主创新能力在经济学中常用来指发展中国家为了对发达国家技术赶超而进行的创新，所以研究自主创新的主要是中国等发展中大国的学者，发达国家的学者对自主创新的研究相对较少，他们对创新的研究主要集中在对技术创新和创新能力上.张和胡(Zhang，Hu，2012)从创新投入能力、创新产出能力和创新环境支持三个方面，构建了高新技术产业自主创新能力评价指标体系，并对中国31个省的数据进行了实证分析[2]；戴和陈(Dai，Chen，2016)运用高技术产业省级面板数据，研究了研发、国内外技术引进对创新能力的影响，结果表明研发、对外技术引进有助于提高创新能力，而国内技术转移对其影响不显著，在不同地区研发和国内外技术引进对创新能力的影响是不同的，技术引进对提高中西部地区创新能力的影响不显著[3]；而国内学者对于我国高技术产业技术创新、创新能力以及创新绩效的研究，最近几年也日渐深入.邓路和高连水(2009)通过实证发现，内资企业R&D经费和人员投入能显著促进创新产出的提高，技术引进对自主创新效率存在显著的正向影响[4].韩晶(2010)利用SFA方法实证分析了中国高技术产业创新效率，研究结果显示，中国高技术产业整体创新效率有改善的趋势[5].李向东和李南等(2011)利用高技术产业17个行业的面板数据研究了高技术产业研发创新效率，结果表明，提高研发创新效率对于提升高技术产业经济绩效有促进作用[6].支燕和白雪洁(2012)利用SEM模型对我国高技术产业创新绩效提升的路径选择进行了评估分析，结果显示，目前技术外取对我国高技术产业创新绩效的影响远高于自主创新[7].肖仁桥、钱丽和陈忠卫(2012)从价值链的视角，利用DEA模型实证分析了中国高技术产业创新效率及其影响因素，并提出了相关的政策建议[8].赵志耕和杨朝峰(2013)利用随机前沿知识生产函数模型研究了R&D经费、人员投入、知识存量和技术引进等因素对我国转型时期高技术产业创新效率的影响[9].刘树林、姜新蓬和余谦(2015)利用链式网络DEA方法研究了我国高技术产业技术创新三阶段的特征[10].张娜、杨秀云和李小光(2015)从内部创新、产业组织、制度环境和技术溢出效应等四个方面考察影响我国高技术产业技术创新的主要因素及其作用机理，并通过构建面板数据模型进行了实证分析[11].孙国锋、张婵和姚德文(2016)年利用DEA模型和大中型高技术企业的面板数据，对我国高技术企业创新效率进行了测度与分解，实证研究发现，大中型国有和内资企业的创新效率要明显低于大中型港澳台和外资企业，此外，研发成果转化率和规模效率低是阻碍我国大中型国有和内资高技术企业发展的重要因素[12].杨浩昌、李廉水和刘军(2016)实证研究了高技术产业聚集对技术创新的影响机制，并分区域进行了比较，研究结果表明，高技术产业聚集有利于技术创新的提升，并且产业聚集在东部地区的作用要明显大于在中西部地区的作用[13].

综上所述，国内外文献的相关研究集中在我国高技术产业的技术创新、创新能力和创新绩效这三个方面，学者们用实证的方法分析了技术创新的效率、创新能力的测度和创新绩效以及它们的影响因素，部分学者还分行业和地区进行了实证检验和比较分析，但是对于我国高技术产业自主创新能力影响因素的研究相对较少.宋河发和穆荣平(2009)认为，自主创新能力是掌握股权和知识产权控制权以及产品收益权的能力[14].本文将以我国高技术产业大中型内资企业为研究对象，因此选择高技术产业中的内资企业最能体现我国创新能力的“自主性”.本文运用2005～2014中国高技术产业的统计数据，通过构建面板数据模型，从投入、转化、产出等几个方面选取指标，对影响我国高技术产业自主创新能力的主要因素进行分析.

2 研究设计与数据说明

2.1 实证模型

运用面板数据模型进行实证分析，其基本形式设定如式(1).

yit=αi+xitβi+μit，

(1)

其中αi表示截距项，xit是1×n维的解释向量，βi是n×1维的系数向量，μit为随机误差项，i和t分别表示个体和时间.根据αi和βi的不同，可以将面板数据模型分成不同的种类.本文主要运用了固定效应模型和混合回归模型.

(1)首先对高技术产业全部行业内资企业自主创新能力的影响因素进行回归分析，由于考虑到各行业之间存在个体差异性，截距项会有所不同，因此将模型设定为个体固定效应模型，模型如式(2).

ln (NPSRit)=αi+β0+β1ln (RDIEit)

+β2ln (RDFEit)+β3ln (TREit)

+β4ln (NIFAit)+β5ln (GMFit)+μit．

(2)

模型(2)中αi表示固定效应截距项，β0是常数项，β1-β5分别表示相对应变量的弹性系数，μit是误差项，i和t分别表示高技术产业的细分行业和年度.

(2)为了进一步深入的了解各因素对高技术产业行业创新能力影响的差异，对高技术产业细分行业内资企业的自主创新能力的影响因素进行回归分析，由于考虑到各大类行业中的每个行业具有一定的相似性，以及各大类行业中的截面较少，因此采用混合回归模型，模型设定如式(3)所示.

ln (NPSRit)=ε+ρ0+ρ1ln (RDIEit)

+ρ2ln (RDFEit)+ρ3ln (TREit)

+ρ4ln (NIFAit)+ρ5ln (GMFit)+σit．

(3)

模型(3)中ε表示不变截距项，ρ0是常数项，ρ1-ρ5分别表示相对应变量的弹性系数，σit是误差项，i和t分别表示高技术产业的细分行业和年度.

2.2 变量选取

自主创新能力形成的过程，实际就是将各种生产要素融合在一起投入到生产过程中，经过转化实现产出的过程.关于被解释变量的选取，将从产出环节着手.回顾文献，大部分学者是以专利作为创新能力的被解释变量，但专利主管机构的偏好会对专利授权的数量产生影响[4]，而且专利的数量并不能直接反映创新的产出结果.为了更好地衡量创新能力，尤其是创新的成果转化能力，我们用新产品销售收入(NPSR)来衡量自主创新能力[11]，新产品销售收入高，说明企业技术创新、产品创新与市场创新的能力越高.

解释变量主要从以下几个方面进行选取.

(1)在生产的投入过程中，选取R&D经费内部支出(RDIE)、R&D人员折合全时当量(RDFE)，以及技术改造经费支出(TRE)作为主要的投入解释变量[15].提高R&D活动的经费支出和质量是提高自主创新能力的有效途径，为了拥有更多的产业核心技术和自主知识产权.技术改造经费支出是指为进行技术改造而支出的费用.信息经济时代的技术进步是很迅速的，用先进的技术和工艺代替落后的技术和工艺，可以为自主创新能力的提升创造良好的条件.

(2)在生产的转化过程中，选取新增固定资产(NIFA)作为主要的转化解释变量.新增固定资产是指本年度的固定资产投资总额，这一指标可以很好地反映本年度内产业转化能力的变化.固定资产的投入是技术创新的基础，持续和高质量的固定资产投资有助于提高产业创新效率.

(3)在外部环境因素方面，选取政府资金(GMF)作为主要的外部环境因素解释变量.高技术产业的R&D活动，以及生产、销售等环节需要大量的资金投入，具有资金投入大，风险高，回报周期长等特点，这是一般的新创企业难以独立承担的.以政府资金来补充企业的R&D投入，或者以减税、退税和补贴的方式对企业生产、研发或其它环节给予一定的支持，这都可以缓解企业压力，提高创新效率，促进高技术企业的可持续发展.

综上所述，影响我国高技术产业自主创新能力的变量主要包括：投入环节的R&D经费内部支出(RDIE)、R&D人员折合全时当量(RDFE)以及技术改造经费(TRE)，转化环节的新增固定资产投资额(NIFA)，以及外部环境因素：政府资金(GMF).

2.3 数据说明

选取2005～2014年中国高技术产业大中型内资企业数据进行实证研究.实证研究的数据来源于历年的《中国高技术产业统计年鉴》和历年的《中国统计年鉴》，并根据国家统计局发布的《高技术产业(制造业)分类(2013)》筛选出化学药品制造等18个三位或四位码行业中的大中型内资企业2005年至2014年的数据.价格指数来源于《中国统计年鉴》，其它数据来源于历年的《中国高技术产业统计年鉴》.由于统计口径的变化，2005～2007年的高技术产业大中型内资企业数据不能从《中国高技术产业统计年鉴》中直接获取，因此采用以下计算方法：内资企业A=全行业A-三资企业A(其中A为相对应的解释变量和被解释变量的数据)来获取2005～2007年的数据.《高技术产业(制造业)分类(2013)》对以前分类的产业代码和名称进行了一定的调整，2005～2011年“通信系统设备制造”为“通信传输设备制造”与“通信交换设备制造”之和.2005～2011年“视听设备制造”等于“家用视听设备制造”.2005～2011年“计算机零部件制造”等于“计算机外部设备制造”.2005～2011年“飞机制造”等于“飞机制造及修理”.此外，其中政府资金和新增固定资产的统计口径为内资企业，所以这两个变量的大中型内资企业的数据使用内资企业的数据近似代替.为了减小数据的波动性，剔除价格因素的影响，部分指标使用相对应的价格指数，以2005年为基期进行平减处理.相关变量的统计性描述如下表1所示.

表1 解释变量的统计性描述

数据来源：中国高技术产业统计年鉴

3 实证结果及分析

利用Stata软件来进行参数估计，首先对我国高技术产业全部行业大中型内资企业进行回归分析，根据Hausman检验结果p值为0.000 6，拒绝原假设，说明模型(2)设定是合适的，参数估计的结果如下表2所示.

表2 高技术产业全部行业内资企业估计结果

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著.

由表2可知模型(2)的拟合度R2为0.774，F统计量显著，即回归方程显著.实证结果显示：高技术产业全部行业内资企业的R&D经费内部支出(RDIE)、技术改造经费支出(TRE)以及政府资金(GMF)参数的t值均在1%的置信度下拒绝了原假设，参数非常显著，新增固定资产(NIFA)参数t值在5%的置信度下显著，而R&D人员全时当量参数不显著.其中β1为0.571 3，说明R&D经费内部支出对我国高技术产业自主创新能力有显著的正向影响[15]，对于我国高技术产业大中型内资企业来说，研发资金投入越多，自主创新能力越强.但是R&D人员全时当量参数β2远小于β1，且不显著，这个结果与部分学者的研究结果相反，其原因可能是我国是一个人口大国，人口素质结构不合理，低技能劳动力的基数大，但具备高素质人力资本的人才比较少，所以研发人力投入对高技术产业内资企业自主创新能力的影响比研发资金投入小很多.此外，技术改造经费的弹性系数β3为0.161 5，对自主创新能力的正向影响十分显著，这说明技术改造经费投入越多，用对旧技术、旧工艺的改造、提升程度越大，自主创新的效率也就越高，所以新产品销售收入也就越多.新增固定资产的弹性系数β4为0.093 2，这表明固定资产投资对于产业的自主创新能力有一定正向影响，但不是非常显著.因为固定资产投资是创新的基础，所以固定资产投资对于高技术产业创新能力有正向影响，但是可能由于固定资产重复投资和各地区各产业的投资不均衡，投资的边际效益递减，所以造成其对自主创新能力的影响不是十分显著.政府资金对于我国高技术产业内资企业的自主创新能力影响很显著，其弹性系数β5为0.150 1，这说明对于我国处于初创期和成长期的内资高技术企业而言，政府资金的支持显得尤为重要，可以减轻企业的资金压力，增加企业自主创新的意愿和提升内资企业的自主创新能力.

为了考察各个高技术产业的细分行业自主创新能力的影响因素，根据国家统计局发布的《高技术产业(制造业)分类(2013)》，将所选高技术产业的18个行业分为五大类行业，分别是：医药制造业、航空航天器制造业、电子及通讯设备制造业、电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业[16][17]，并利用模型(3)分别对五大行业进行回归分析，结果如下表3所示.

表3 高技术产业内资企业细分行业估计结果

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著，括号内为t值.

表3估计结果显示，F统计量非常显著，说明回归方程显著，调整后的拟合优度R2都在0.89以上，模型设定合理.医药制造业的R&D经费支出和R&D人力投入对我国医药制造业自主创新能力有显著的正向影响，其弹性系数分别为0.736 5和0.669 9.这说明增加研发经费和高素质的研发型人才的投入对医药制造业自主创新能力的提高至关重要.但是，技术改造经费支出、新增固定资产和政府资金对于医药制造业内资企业的自主创新能力有负向影响，但是不显著.对于航空航天器制造业，研发人员投入的弹性系数为0.667 9，对我国航空航天器制造业内资企业的自主创新能力正向影响非常显著，这说明大量高精尖人才的投入是我国航空航天器制造业进步的关键.此外，增加政府资金对航空航天器制造业内资企业自主创新能力的提高也有显著的正向影响，这可能因为我国航空航天器制造业企业基本上都是国有企业，对政府资金的依赖性比较大.但是，R&D经费支出等其他因素对航空航天器制造业没有显著的影响.在电子及通讯设备制造业和电子计算机及办公设备制造业中，R&D研发经费支出对内资企业自主创新能力的提高影响显著，其弹性系数分别为1.100和0.876 8，说明研发经费的增加对其自主创新能力有显著促进作用.技术改造经费对电子及通讯设备制造业和电子计算机及办公设备制造业自主创新能力有较显著的正向影响.研发人员投入对电子及通讯设备制造业和电子计算机及办公设备制造业有一定的负向影响，但并不显著.对医疗设备及仪器仪表制造业来说，研发经费和人员投入对它的自主创新能力的影响很小，这说明R&D经费和人力投入不是影响我国医疗设备及仪器仪表制造业内资企业自主创新能力的重要因素[18][19]；技术改造经费支出和政府资金对其有较显著的正向影响；新增固定资产对其自主创新能力基本没有影响.从以上实证结果可以看出，各因素对不同行业自主创新能力的影响比较复杂.

4 结 论

自主创新能力的提升是我国高技术产业得以发展和产业整体竞争力得以增强的关键.为体现中国创新能力的“自主性”，以高技术产业大中型内资企业为研究对象，利用2005～2014年中国高技术产业的数据，从投入、转化和外部环境等方面实证检验了影响我国高技术产业自主创新能力的主要相关因素.从整个高技术产业来看，研发的资本投入和技术改造经费支出等投入资金的创新产出效益要明显高于研发人力投入，这与以往的一些研究结论有所不同.这可能是因为我国高技术产业大体上还处于资本驱动阶段，高素质创新人才缺乏，导致人力投入对提升创新产出的效果不明显.固定资产投资的增加对产业自主创新能力提高有一定积极作用，但影响不是很显著.政府资金的增加能显著的促进自主创新能力的提升.从细分行业来看，各行业自主创新能力的重要影响因素不尽相同，研发经费支出和人力投入对我国医药制造业自主创新能力有显著的正向影响.对于以国有企业为主的航空航天器制造业，研发人力和政府资金投入是促进其自主创新能力提高的关键因素，其他因素对其影响不是太显著.增加研发经费支出能显著地促进电子及通讯设备制造业和电子计算机及办公设备制造业自主创新能力的提升，此外技术改造经费支出对其也有一定的正向影响.对于医疗设备及仪器仪表制造业来说，只有技术改造经费支出和政府资金投入对其自主创新能力有一定的正向影响，新增固定资产等其它因素对其自主创新能力的影响很小.

为提升我国高技术产业的自主创新能力，首先应该加大高技术内资企业的研发资金投入，改善研发人力投入的结构，增加高素质创新型人才的投入[20].在研发资金投入方面，应该完善多层次的资本市场，引导社会资本投入高技术产业，加强监管，保证资金的使用效率.人力投入方面，应该做到产学研相结合，多培养专业型和创新型人才，同时，要设立贡献与收益对等的激励制度，最大程度地激发创新人才的创新意愿.其次应该适当增加技术改造经费支出，为自主创新提升创造良好的技术条件.第三，要适当地改变投资的方式和方向，应根据产出潜力和发展前景投资，避免重复和盲目投资.第四，应该适当增加对政府资金依赖性较大的高技术行业的投入力度，同时防止政府投资对民间投资的挤出效应.政府可以通过不同的渠道和方式对高技术产业进行支持，而不仅仅是简单的直接补贴或退税.总之，要通过对投入、产出和外部环境等各个方面的优化来提升我国高技术产业的自主创新能力，增强我国产业的国际竞争力，实现我国经济发展方式从传统要素驱动到创新驱动的转变.

[1] Farrell J. Integration and independent innovation on a network [J].American Economic Review, 1993(2): 420-424.

[2] Zhang J, Hu X. A comparative study on the independent innovation ability of high-tech industry in China [J]. Economy & Management, 2012(4): 93-96．

[3] Dai M, Chen Y. R & D, Technology Imports and Innovation Capacity-Evidence from High-Tech Industry of China [J]. American Journal of Industrial & Business Management, 2016, 6(1): 24-32.

[4] 邓路, 高连水. 研发投入、行业内R&D溢出与自主创新效率——基于中国高技术产业的面板数据(1999—2007)[J]. 财贸研究, 2009(5): 9-14.

[5] 韩晶. 中国高技术产业创新效率研究——基于SFA方法的实证分析[J]. 科学学研究, 2010(3): 467-472.

[6] 李向东, 李南, 白俊红, 谢忠秋. 高技术产业研发创新效率分析[J]. 中国软科学, 2011(2): 52-61.

[7] 支燕, 白雪洁. 我国高技术产业创新绩效提升路径研究——自主创新还是技术外取?[J]. 南开经济研究, 2012(5): 51-64.

[8] 肖仁桥, 钱丽, 陈忠卫. 中国高技术产业创新效率及其影响因素研究[J]. 管理科学, 2012(5): 85-98.

[9] 赵志耘, 杨朝峰. 转型时期中国高技术产业创新能力实证研究[J]. 中国软科学, 2013(1): 32-42.

[10]刘树林, 姜新蓬, 余谦. 中国高技术产业技术创新三阶段特征及其演变[J]. 数量经济技术经济研究, 2015(7): 104-116.

[11]张娜, 杨秀云, 李小光. 我国高技术产业技术创新影响因素分析[J]. 经济问题探索, 2015(1): 30-35.

[12]孙国锋, 张婵, 姚德文. 大中型高技术企业创新效率测度与分解——基于DEA模型的实证分析[J]. 审计与经济研究, 2016(3): 111-119.

[13]杨浩昌, 李廉水, 刘军. 高技术产业聚集对技术创新的影响及区域比较[J]. 科学学研究, 2016, 34(2): 212-219.

[14]宋河发, 穆荣平. 自主创新能力及其测度方法与实证研究——以我国高技术产业为例[J]. 科学学与科学技术管理, 2009(3): 73-80.

[15]吴艳, 张训, 翟欢欢. 战略性新兴产业发展的金融支持研究[J]. 经济数学, 2013(1): 105-110.

[16]曹勇, 苏凤娇. 高技术产业技术创新投入对创新绩效影响的实证研究——基于全产业及其下属五大行业面板数据的比较分析[J]. 科研管理, 2012(9): 22-31.

[17]贺正楚, 潘红玉, 张蜜. 新材料产业技术创新联盟模式研究[J]. 财经理论与实践, 2015(2): 128-132.

[18]曹虹剑, 李睿, 贺正楚. 战略性新兴产业集群组织模块化升级研究——以湖南工程机械产业集群为例[J]. 财经理论与实践, 2016(2): 118-122.

[19]贺正楚, 张蜜, 吴艳, 阳立高. 生物医药产业共性技术服务效率研究[J]. 中国软科学, 2014(2): 130-139.

[20]曹虹剑, 张建英, 刘丹. 模块化分工、协同与技术创新——基于战略性新兴产业的研究[J]. 中国软科学, 2015(7): 100-110.

The Influencing Factors of High-tech Industries’ Independent Innovation Ability in China

CAO Hong-jian，LI Kang

(Business School，Hunan Normal University，Changsha，Hunan 410081,China)

This paper analyzed the influences of internal R&D expenditure, full-time equivalent of R&D personnel, government funds, expenditure for technical renovation and newly increased fixed assets on China's independent innovation ability by using 18 high-tech industries' panel data of large and medium-sized domestically funded enterprises. From the perspective of the whole industry, empirical results indicate that internal R&D expenditure, expenditure for technical renovation, government funds have a significant positive effect on the independent innovation ability of China's high-tech industry. Newly increased fixed assets and full-time equivalent of R&D personnel have a certain positive effect, but the effect is not significant. From the industry point of view, these factors have different effects on the independent innovation ability in various industries.

Technical Economics；Influencing factors of independent innovation ability；Empirical analysis；Panel data model

2016-06-28

湖南省社科基金重点项目(14ZDB013)，国家社科基金青年项目(13CJY057)，湖南师范大学教改项目(201501)

曹虹剑(1975—)，湖南桃江人，湖南师范大学商学院副教授，经济学博士E-mail:caohj@hunnu.edu.cn

F276.44;F273.1

A