企业科技投入产出（精选10篇）
企业科技投入产出 篇1
摘要：针对我国企业科技投入不足及其对科技投入认识的不足等问题展开分析研究,分析了提升企业竞争力的指标,阐述了回避企业科技投入风险的对策,以加大企业科技投入,促进企业发展。
关键词：企业,科技投入,指标,对策
科技投入不足是制约我国企业发展的重要因素。虽然科学技术是第一生产力的理论早已成为广大经营管理者的共识,但是科学技术的得到与转化是以具有一定风险的高额投入为代价的,不正确地认识科技投入的风险和效益特点,企业的科技投入便不可能有真正的动力,不认真研究企业科技投入的对策,便会在科技投入的风险面前束手无策。
1 企业应成为科技投入的主体
科技投入是指与科技活动有关的人、财、物、时间、信息等资源的投入,一般是用研究和发展(R&D)经费占国民生产总值的百分比和技术开发费占销售收入的百分比分别表示国家和企业科技投入的强度。科技进步与科技投入的力度息息相关,科技投入是科技活动的物质基础,R&D是科学活动的核心,当今世界工业化各国的工业发展过程都与其R&D的投资规模及结构密切相关,目前一些工业发达国家的R&D/GDP在2%～3%左右,发展中国家的R&D/GDP在0.5%～1.5%左右,自1991年来的10年间,我国R&D/GDP强度一直在0.6%～0.83%之间徘徊,2000年首次超过1%,2001年达到1.09%,2003年达到了1.31%的最高记录。现阶段我国规定企业用于技术开发的费用不低于销售收入的1.5%,与发达国家10%～20%的水平相差甚远。总的来说,国家和企业的科技投入水平十分低下。自20世纪90年代以来,一些工业发达国家企业的R&D经费已占国家R&D经费的60%～70%,而我国的R&D经费中,企业仅占1/3左右。科学技术是具有独立形态的生产力,它和一般社会物质生产力共同构成一般生产力。科技生产力决定着一般社会物质生产力的发展方向和水平,同时,一般社会物质生产力又为科技生产力提供物质基础。企业是实现科技生产力与一般社会物质生产力相结合的场所,需要加大科技投入的力度才能实现这种结合,才能从根本上提高进入市场的竞争力。因此,在市场经济的条件下,企业要逐步成为科技投入的主体。
2 提升企业技术竞争力的指标
借鉴“世界经济论坛”(WEF)发布的《世界竞争力报告》的分析,可以把7个方面作为提升企业技术竞争力的要素:发明专利及其保护程度,研究开发(R&D)经费支出,研究开发(R&D)人员,研究开发机构质量,企业技术教育培训,企业与大学、R&D机构的互动,研究开发经费的可获得程度(如风险资金)。企业R&D强度(即R&D经费支出/销售额),也可以看作是上述7个要素的集成。企业R&D强度指标表示企业主管对销售收入与R&D经费支出之间关系的一种认识,是一种前瞻性认识,是企业发展战略的宣示,也是对企业前途的一种预支。它是测试企业技术竞争力的一个重要指标。发达国家跨国公司的这一指标在5%左右,高技术企业在10%左右,甚至在15%～20%,我国大中型工业企业2001年的这一指标平均为0.8%(见图1),但华为达到13%,中兴为12%,海尔为7%。
研究表明,企业R&D强度(R&D经费支出/销售额)与新产值开发率呈现正相关关系。
美国大型工业公司的R&D强度较高,其绝对值都很大,达到几亿、几十亿美元的规模。我国R&D强度较高的企业凤毛麟角,仅有华为、中兴、海尔等少数企业(见表1,表2)。
3 企业科技投入风险的对策
3.1 强化企业的科技投入意识
要加大企业科技投入的力度:1)要有强烈的科技意识,要主动认识科技投入风险的客观规律和科技投入效益的特点,只有充分认识了科技投入的风险和效益,才会主动进行风险预测,增强科技投入的信心。2)在市场的压力下,企业也可以实现由被动科技投入向主动科技投入的转变。
3.2 协调企业的科技投入行为
科技投入体制的改革是科技体制改革的主要任务之一。企业的科技投入主要来源于银行贷款,国家财政拨款和企业自筹资金三大部分。要成立一个以科委牵头的科技投入协调机构,从宏观上协调财政、金融、企业三大主体的投入行为,确保科技投入逐年增加,要逐步增加科技贷款的规模,降低科技贷款的利率,科技投入协调机构应负责其审查工作,对于有较高推广价值的研究项目,建议优先给予低息或无息贷款,鼓励企业科技贷款的积极性。还可以建立地方和行业的科技开发基金,重点支持有条件的企业开展科学研究。
3.3分散企业科技投入的风险
一项科研成果从研究到取得经济效益,由一个从基础研究、应用研究到产品开发的研究开发过程;从生产布局、工艺设计到产品制造的生产过程;从市场调查、市场开发到售后服务的市场营销过程,这些过程共同形成科技活动的链条,而企业的科技投入一般只是支持这条科技活动链的某几个环节,分散企业科技投入的风险,应当用经济合同等形式,以项目为对象,把科技活动链上的所有部门都联系起来,各个部门根据投资和获利的多少,分担不同的责任。例如,为研制开发某一高新技术产品,可用经济合同把研究、生产、经营甚至消费等各个部门联系起来,这种方法既可以分散科技投入的风险;同时,由于受共同利益的驱动,各部门的合力作用有利于减少科技投入的风险。
3.4发展风险投资业
针对企业科技投入高风险、高效益的特点,我国也应当努力发展风险投资业。
3.5以股份制的形式组建企业的研究开发机构
目前,我国除少数大型企业集团建立的工程技术中心具有较充足的经费投入和研究实力外,占企业96%以上的中小型企业,其研究开发机构的力量十分薄弱和分散,很难独立地进行研究与开发。建议用股份制的形式建立以行业为依托的研究开发机构,任何一个法人单位都可以在对本企业的投资利润和风险进行权衡后协商入股,承担有限责任并且通过董事会和股东大会对研究开发机构进行监督,保护自己的利益。
科技项目的选择主要应考虑企业项目的先进性、适用性和效益,要从企业的实际出发,既要考虑项目的先进性,又要考虑企业自身应用项目的能力,以及项目可能产生的经济效益。要建立从研究开发到生产应用的一条龙管理机制,防止因非技术因素而导致项目失败。要选择科学的计算方法,预测项目的经济效益,避免错误地中止远期可能产生巨大经济效益的项目。
参考文献
[1]姚帆.现代企业的生命力在于技术创新[J].山西建筑,2007,33(3):194-195.
[2]国家统计局.科学技术部中国科技统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2002.
[3]科技部.中国科学技术指标[M].北京:科学技术文献出版社,2003.
企业科技投入产出 篇2
最近一段时间，一直在思考科技投入问题，不禁想到以前曾看过的拉弗曲线(Laffer curve)来，它本是美国供应学派经济学家拉弗于20世纪70年代中期提出的理论，在学界存在很多争议，但它的理论解释力很强大，因此产生了很大的影响。它的主要理论观点是关于课税与税收之间的关系，即税收与税率在一定范围内，税收随着税率的提高而增加，但是当税率超过一定比例时，税收收入不是增加反而是减少。这点很好理解，当税率为O或者100％时，国家的税收都是零，前者国家不收税，所以税收为O，后者国家完全剥夺，则厂家拒绝生产，由于没有税基，国家的税收也是0。只有当税率处于一个合适的范围内，国家的税收才会增加。拉弗曲线的原理被里根政府采纳，在任内取得了很好的效果。其实，科技投入与产出跟此有些相似，当国家没有投入时，科技产出很小，这是大科学时代科技发展的内在秉性决定的。而当国家的投入无限大的时候(实际不可能)，科技产出也随之下降或者停滞不前，当然这时的科技产出不是不增长，而是相对于投入来说增长率为零，甚至为负增长。基于这种理解，根据拉弗曲线对中国的科技投入与产出进行一些简单分析，寻找出其边界空间，应该还是具有启发意义的。
通过近十年的数据可以看出，随着我国科技投入的增加，我国的科技产出增加效应明显。目前，世界主要发达国家的科技投入基本上都超过2％(R&D／GDP)，中位数是2.5％左右，从这里可以看出，我们科技投入的缺口还很大，上升空间也很大。但是由此而来的现象值得关注，即随着我国科技投入的进一步增加，我们的科技产出数量的增速将减慢。由此，我们可以大胆推测，中国未来科技投入的最适宜的比例是占GDP的2.5～3.5％之间，之所以出现超出中位数的情况，是因为中国科技人员的基数过大的原因。超过这个范围，中国科技的边际产出率将快速降低，当然总量还是会增加的，只是这种增加是极度不经济的。美国取消超级超导对撞机以及消减科研预算，从本质上讲都可以看作是对科技边际产出率快速降低的一种有力回应。从这个意义上说，对于一个国家来说，并不是科技投入越多越好，一旦超过一个比例，这种投资是不经济的。
造成这种状况的原因除了上面提到的边际产出率降低的客观原因外，还有一种主观原因，即增加的科技投入对某些科技共同体成员来说人为地造成了边际效用递减规律的过早发生。这种情况对于中国来说，显得尤为重要与紧迫，因为，中国的学术场域还没有形成完善的自律机制，再加上科技资源分配与评审体制严重不健全，导致资源的过度垄断与集中，严重影响了有限资源的利用效率，这些都加剧了资源的边际效用递减。
企业科技投入产出 篇3
关键词：政府科技投入,企业自筹研发投入,企业总研发投入,PVAR模型,医药制造业
研发投入是开展研发活动的基础,是反映一国自主创新能力的重要指标之一。而企业是研发活动的主体,也是研发投入的主要来源,但是新药研发活动具有不确定性和公共产品等特点,会抑制医药企业研发投入。因此,政府有必要制定相应的政策对医药企业研发活动进行适度干预,而政府科技投入是目前普遍采用的激励措施之一。
但政府科技投入是否真正促进医药企业研发?影响时滞为多久?影响贡献率为多大?这种影响是单向还是双向?为解决以上问题,本文将从研究综述、模型构建、实证检验及结果分析、建议四个方面展开讨论。
1研究综述
关于政府科技投入对企业研发投入的影响,国内外学者均从不同角度做了很多研究,由于研究对象及研究方法的不同,并未得到一致结论。政府科技投入对企业研发投入可能会产生两种影响:
一为杠杆效应,即政府科技投入能促进企业研发投入的增加。王霞等(2014)通过对1480家上海新兴产业中的民营企业进行分析,发现政府科技投入对企业研发投入的杠杆作用要强于挤出作用,且两者存在长期均衡关系。寇铁军,马大勇(2013)分析了1991年-2011年间政府科技投入与企业研发投入之间的关系,发现我国政府科技投入对技术创新投入引导效应弹性系数为0.7014,且政府科技投入是企业研发投入的Granger原因。Benjamin Montmartin等(2015)利用1990-2009年间25个0ECD国家的数据,研究发现政府研发补贴与财政激励政策在一个国家内将对私人研发有积极的空间溢出效应。Sergio Afcha(2014)与Massimo G.Colombo(2011)亦得出相同结论。
二为挤出效应,即政府科技投入会导致企业研发投入减少。苏盛安,赵付民(2005)采用广义矩阵法从宏观层次上得出结论政府直接资助对企业的科技投入产生挤出效应。孙燕,孙利华(2011)构建多元线性回归模型亦得出相同结论。
已有研究有许多值得借鉴之处,但也存在不足:(1)关于指标的选取:已有研究中要么以“企业自筹的研发投入”为考察指标,要么以“企业研发经费支出”为考察指标,无法全面准确的说明政府科技投入对企业研发投入的影响情况。(2)关于相互影响关系:现有的研究中只关注了政府科技投入对企业研发投入的单向影响,而政府科技投入对企业研发投入是一个动态的长期的过程,政府与企业作为企业研发的重要主体,其中一方的变化都可能影响到另一方的改变,所以有必要对两者之间的相互关系进行分析。(3)关于滞后期的确定:研发投入是具有滞后性的,滞后期不同,所得出的结果也会不同,已有文献中大多主观设定滞后期,使研究结果缺乏科学性与准确性。(4)关于内生性的处理:政府科技投入在对企业产生影响时,可能会受到各种因素影响,如企业规模、企业性质等,分析时无法把所有因素都涵盖其中,于是产生内生性问题。目前大部分研究所采用的回归方法并不能消除内生性。
针对以上问题,本文将采用我国26个省市医药制造业1999-2013年的面板数据,通过建立PVAR模型,从企业自筹研发投入与企业总研发投入两个方面综合分析政府科技投入与企业研发投入的相互影响关系,并进一步分析影响的动态变化及影响贡献率,以期对已有研究有所补充,对相关政策分析有所启示。
2模型构建
PVAR模型由Holtz-Eakin首次提出,现已发展为一个兼具面板数据分析与时序分析优势的成熟模型;PVAR方程把所有变量看成一个内生系统来处理,可解决变量内生性问题;考察了所有变量的滞后项,能真实反映变量间的互动关系;还能分析系统变量间的冲击响应和方差分解。
本文将建立如下PVAR模型:
在式(1)中,yit是基于面板数据2×1的变量向量,其中:当研究政府科技投入与企业自筹研发投入的关系时,yit=(ZFTRit,QYTRit)τ;当研究政府科技投入与企业总研发投入的关系时,yit=(ZFTRit,QYZCit)τ。其中,ZFTR指政府科技投入,用企业科技活动经费筹集额中的政府资金这一指标来衡量,QYTR指企业自筹研发投入,用企业科技活动经费筹集额中的企业资金这一指标来衡量,QYZC指企业总研发投入,用企业研发经费内部支出这一指标来衡量。下标i(=1,2,…,26)表示26个省市,t表示1999-2013年,λ为滞后阶数,Bλ是滞后λ期时变量的系数矩阵,αi是省效应向量,γt是年效应向量,μit是随机扰动项。
由于西藏、新疆、宁夏、青海、海南五省数据缺失被排除,本文选取了1999-2013年其余26个省市医药制造业的面板数据进行研究,所用到的数据全部来自《中国高技术产业统计年鉴》。
3实证检验与结果分析
3.1变量平稳性检验
3.1.1单位根检验
数据平稳性对于时间序列的模型构建至关重要。如果数据不平稳,可能会导致两个相互独立的变量出现伪相关关系。单位根检验是检验数据平稳性最常用最精确的方式,其中,常用的单位根检验方法有LCC检验、ADF检验、Hadri检验等,由于检验原理不同,检验结果也不尽相同。本文将采用这三种方法同时进行检验,结果如表1所示。综合三种方法的结果,企业自筹研发投入、企业总研发投入、政府科技投入三者均通未过显著性检验,所以无法拒绝原假设,三个变量都是不平稳的;但是经过一阶差分后,虽然企业总研发投入与企业自筹研发投入的LCC检测值未通过显著性检验,但是ADF及Hadri检测值均通过了显著性检验,而政府科技投入的三个检测值均通过了显著性检验,所以认为这三个变量的一阶差分均是平稳序列,即皆为一阶单整变量。
3.1.2协整检验
本文接着进行面板协整检验,协整的思想就是把同阶非平稳变量放在一起进行分析,通过这些变量进行线性组合,从而消除它们的随机趋势,得到其长期联动趋势。结果如表2所示,虽然Gt值(Group-T检验)没有通过显著性检验,但是Ga(Group-ADF检验)、Pt(Panel-T检验)、Pa(Panel-ADF检验)值均在1%显著性水平显著,所以企业自筹研发投入、企业总研发投入、政府科技投入虽然是不平稳序列,但是彼此之间通过形成线性组合后,将存在长期均衡关系。
3.2确定变量最优滞后阶数
本文分别对数据做了一至五阶滞后的模型估计,综合考虑AIC准则(赤池信息准则)、BIC准则(贝叶斯信息准则)、HQIC准则(滞后阶数确定准则),从而得出最优滞后阶数。结果如表3所示,企业自筹研发投入与政府科技投入的最优滞后阶数为一阶,企业总研发投入与政府科技投入的最优滞后阶数为三阶。
3.3 PVAR模型实证检验
3.3.1 PVAR模型的处理过程
首先本文采取前向均值差分(Helmet)消除了模型的固定效应,并保证滞后变量与转换后的变量正交,而与误差项无关,可作为GMM估计的工具变量。GMM方法可得出变量自身的滞后和其余变量的滞后对该变量的短期影响,结果如表4、表5所示。
注:h.QYTR为经过前向均值差分(Helmet)处理后的企业自筹研发投入值,.h.ZFTR为经过前向均值差分处理后的政府科技投入值,L.h.ZFTR为经过前向均值差分处理后的滞后一期政府科技投入值,L.h.QYTR为经过前向均值差分处理后的滞后一期企业自筹研发投入值。
随后,本文进行了脉冲响应分析,即在其他变量保持不变的情况下,给一个变量的扰动项加入一个标准差的冲击,研究其如何对模型中其他变量产生动态影响。脉冲响应函数是通过PVAR参数构造的,必须考虑标准差,但是标准差难以通过计算得到,因此本文通过蒙特卡洛方法模拟产生置信区间。结果如图1、图2所示。
为了更清楚地刻画各变量之间的相互影响程度,本文进一步采用方差分解的方法,分析每个随机扰动对PVAR模型中的变量产生影响的贡献度。表6、表7给出了第10个预测期、第20个预测期和第30个预测期的方差分解结果。
3.3.2 PVAR模型的结果
(1)政府科技投入与企业自筹研发投入的影响。
政府科技投入与企业自筹研发投入的GMM估计结果如表4所示。把企业自筹研发投入作为依赖变量时:滞后一期的企业自筹研发投入对当期企业自筹研发投入的影响系数为-0.044,但是P值为0.609,所以影响并不显著;滞后一期的政府科技投入对当期企业自筹研发投入的影响系数为13.67,且非常显著。
把政府科技投入作为依赖变量时:滞后一期的政府科技投入对当期政府科技投入的影响系数为0.774,且很显著;而滞后一期的企业自筹研发投入对政府科技投入的影响系数为0.005,P值为0.189,影响不显著。
脉冲响应结果如图1所示。在当期给政府科技投入一个标准差大小的正冲击后,企业自筹研发投入在第一年迅速增加,第二年开始增加力度逐年减小,但在未来五年影响皆为正。
在当期给企业自筹研发投入一个标准差大小的正冲击后,政府科技投入在第一年有极小程度的增加,第二年开始以平缓的速度减少。
由表5可知,经过20个预测期之后,系统已基本稳定。其中,企业自筹研发投入的变化来自于政府科技投入波动的影响程度约为43.33%;而政府科技投入的变化来自于企业自筹研发投入波动的影响程度仅为1.67%。
综上:政府科技投入与企业自筹研发投入具有单向影响关系。其中:一方面,滞后一期的政府科技投入对企业自筹研发投入有显著的正向影响,当期政府科技投入增加后,对企业自筹研发投入接下来的一年中影响程度最大,随后效果会逐渐减弱,且政府科技投入对企业研自筹发投入的波动贡献度高达43.33%。另一方面,企业自筹研发投入对政府科技投入并无显著的影响。
医药企业中一些风险高、外部效用大的项目,如新药基础研究,企业不愿也无法承担风险,而政府的科技投入能降低企业创新投入的风险,增加企业研发成功的概率,从而激励企业增加自身的研发投入。而企业自筹研发投入只是企业总研发投入中的一部分,企业加大自筹研发投入后,企业的总研发支出及研发产出并不一定是增加的,所以政府并不会因为企业自筹研发投入的变化而去改变科技投入政策。
(2)政府科技投入与企业总研发投入的影响。
政府科技投入与企业总研发投入的GMM估计结果如表6所示,把企业总研发投入作为依赖变量时:滞后一期的企业总研发投入对当期企业总研发投入有正向影响,滞后二期、三期的企业总研发投入对当期企业总研发投入有负向影响,但是均不显著;滞后一期、二期、三期的政府科技投入均对当期企业总研发投入产生正向影响,但是只有滞后一期时显著。
把政府科技投入作为依赖变量时:滞后一期、二期、三期的政府科技投入对当期政府科技投入产生正向影响;滞后一期的企业总研发投入对当期政府科技投入产生正向影响,但是并不显著,滞后二期、三期的企业总研发投入对当期政府科技投入产生负向影响,但是只有滞后二期时才显著。
注:同表4。
政府科技投入与企业总研发投入的脉冲响应函数如图2所示,在当期给政府科技投入一个标准差大小的正冲击后,企业总研发投入在第一年迅速增加,第二年后仍以极平缓的速度在增加,至第三年达到最大值,第四年后逐渐减小,未来五年的影响皆为正。
在当期给企业总研发投入一个标准差大小的正冲击后,政府科技投入在第一年有极小程度的增加,第二年会迅速减少,第二年后以平缓的速度减少。
政府科技投入与企业总研发投入的方差分解结构如表5所示。经过20个预测期之后,系统已基本稳定。企业总研发投入的变化有65.39%来自于政府科技投入的变化。而政府科技投入的变化只有23.54%来自于企业总研发投入的变化。
综上:政府科技投入与企业总研发投入具有双向影响关系。其中:滞后一期的政府科技投入对企业总研发投入产生显著正向影响;当期政府科技投入增加后,企业总研发投入在接下来的一年迅速增加,第二年后仍以极平缓的速度在增加,至第三年达到最大值,第四年后逐渐减小;企业总研发投入的变化有65.39%来自于政府科技投入变化。滞后二期的企业总研发投入对政府科技投入产生负向影响;当期企业总研发投入增加后,政府科技投入在第一年有极小程度的增加,随后开始减少;政府科技投入的变化只有23.54%来自于企业总研发投入的变化。
政府科技投入一方面可降低研发风险、提高研发效率,从而改变企业的研发决策行为,另一方面通过改变企业投资研发的成本结构、增加融资渠道等方式来缓解企业的融资约束,从而促使企业的总研发投入随之增加。Miguel Meuleman等(2012)研究发现获得政府补贴将能提供一个关于中小企业质量的积极信号,从而利于企业获得长期债务融资。Massimo G.Colombo等(2013)则从微观角度分析了1994-2008年288个意大利NTBFs企业的数据,发现获得政府补贴的NTBFs企业会增加投资和降低投资现金流的敏感性,融资约束得到缓解。而政府对企业进行科技投入的目的在于缓解企业研发的融资约束,激励企业加大总研发投入,当企业逐步加大总研发投入后,政府科技投入的目的已达到,将会对其减少科技投入。
4建议
政府科技投入对企业自筹研发投入及企业总研发投入均产生杠杆效应,所以政府科技投入对促进医药企业技术创新是有效且必要的,一方面,政府需继续适度的加大对医药企业的直接科技投入,另一方面,可借助间接手段促进医药企业新药研发,包括:(1)对医药企业提供政府融资担保,降低医药企业融资成本;(2)通过逐步扩大医疗保险覆盖范围等政府采购政策,扩大医药产品的市场需求;(3)通过对研发机构及高校的公共投资,促进基础研究的提升,从而降低医药企业研发的技术成本。
关于增加我省科技投入的建议 篇4
按照全国科技大会关于加强自主创新、建设创新型国家的要求，国家财政及各省都把增加科技投入，大幅度增加应用技术研究与开发资金，作为一项重要工作来抓。据悉，中央财政在“十五”期间投入的应用技术研究与开发资金为400亿元，“十一五”期间将达到1100～1200亿元。据了解，各省都将大幅度增加科技投入。我省2005年省本级应用技术研究与开发经费为6390万元，按国家关于财政科技投入增幅要明显高于财政经常性收入增幅的要求和2005年我省地方级财政收入24?郾6％的增幅计算，2006年省级应用技术研究与开发经费应达到7962万元；按增长30％可视为“明显高于”计算为8307万元。考虑到近年来我省应用技术研究与开发经费与其它省份还有一定差距，低于全国平均水平，为落实全国科技大会关于鼓舞士气、振奋人心的要求，希望2006年能有较大的增幅，建议增加到1?郾2亿元左右。
建议之二：增加省级技术创新资金
科技型中小企业作为一个以高技术、高效益、高风险为代表的群体，在推进自主技术创新、结构调整、产业配套、增长方式转变等诸多方面日益显示出突出作用。国家为了支持科技型中小企业的发展，设立了技术创新基金，省政府也随之建立了省级创新资金，但资金规模十分有限，大量种子型、科技型中小企业仍无法得到资助，势必导致创业资源外流。仅就近两年我省申报创新资金项目的情况分析，可以看出技术创新资金投入远远不足：2004～2005年，全省科技型中小企业共申报技术创新项目294项，安排立项115项，项目申报立项率为39％，平均每项安排资金24?郾1万元。我省是科技资源与人才的大省，由于创新资金投入所限，一批具有较高水平的技术创新项目向外流走。因此，增加省级创新资金额度，有助于促进科技资源消化和科技型中小企业的快速发展。
2006年，科技部将改变以往先申报、后匹配的申报办法，新规则为各省先立项投入经费支持，然后再申报国家项目的方式。采用这种方式是为了强化各省建立和扩大技术创新资金数额，国家根据各省每年安排、申报的项目总数来确定支持该省的项目数（约占省项目总数的40％左右）。同时提出，对地方资助金额在35万元以上的项目，实行重点扶持。这就要求我们省必须增加一定数额的资金，申报更多数量的项目，这样才能获得更多的国家资金支持。
近几年来，兄弟省市对增加创新资金都给予高度重视，上海市每年安排25000万元，北京市10000万元，辽宁省8000万元，黑龙江9000万元，我省2500万元。据悉，2006年各省的创新基金都将随着国家要求成倍增加。建议我省技术创新资金投入应采取逐年增加的积极姿态，2006年应达到5000万元，以后视国家投入水平再逐年增加。
建议之三：设立省级创业投资引导基金
设立省级创业投资引导基金十分必要。这是因为：首先，根据高新技术产业发展的规律，创业投资是关键环节，是优秀科技成果通过创新基金转变成创业“种子”的催化剂和试金石。其次，我省新成果较多，在较成熟技术创新成果基础上进行创投、参股或担保，是提高科技资本收益促进产出的重要手段之一。如果省外资金投资我们的成果，客观上既损失了资源，又不利于本地经济的发展。设立创业投资引导基金，有利于与科技投入互为补充，一套管理系统有助于降低管理成本。其三，政策效应与市场激励效益加合，有利于引导社会游资进入创业投资领域，引导民营资本和境外资本在本地兴办高新技术企业。建议我省拿出10000万元资金，由省科技厅会同财政厅组建创业投资引导基金，开展前期工作。
企业科技投入产出 篇5
中国以煤炭为主要能源,自新中国成立60多年来,煤炭在一次能源消费中的比重一直在2/3以上,为经济持续快速发展提供了有力保障。目前,我国工业化、城镇化、市场化、国际化的进程加快,对能源的需求日益增大,而中国富煤、少气、贫油的资源赋存特点决定了煤炭的主体地位不变,但是煤炭本身是可耗竭性资源,不仅要满足社会发展的需求,而且承载着减轻环境污染的压力,所以煤炭工业必须坚持走集约型增长的发展道路。
在煤炭工业由粗放型向集约型转型的发展中,科技进步与创新具有战略地位和支撑作用,煤炭工业每一次大的发展都与关键技术的突破、重大理论的形成密切相关,一部煤炭开采史,就是一部科技不断进步、不断创新的历史。而科技投入是科技进步的必要条件,科技进步依赖于科技投入,所以科技投入对煤炭工业的发展至关重要,有必要研究各项科技投入包括人力、物力、财力对煤炭经济所产生的影响,在投入规模和结构上存在的问题,寻求合理、有效的科技投入来促进科技创新,发展先进生产力,优化产业结构,实现经济转型发展。
1 文献综述
世界各国的经济发展历史已经表明,科技投入可以促进科技进步,进而带动经济增长,它与一个国家或地区的经济发展呈正相关关系。国内外的专家、学者就科技投入对经济增长的促进作用进行了深入的研究。Guelec和bruno比较了不同类型的R&D投入对生产率增长的长期影响[1]。国内的研究主要是从两个方面开展:第一是从国家、区域、省市来分析科技投入对经济增长的影响,如贾鹏、王晓明等以灰色关联度分析为基础发现科研投入中R&D投入对经济增长的影响最大,其中高等院校和大中型企业的R&D投入对经济的拉动作用最为明显[2];李兵、王铮等引入科技投入变量建立了扩展的C-D生产函数,测算了各投入要素贡献率,结果表明科技投入对经济增长的影响非常显著,但在各地区中存在较大差别等[3];王立成、朱勇平分别采用了灰色关联度分析和计量经济学模型研究沿海三大经济区域经济增长与科技投入的关系,认为沿海三大经济区域的经济增长与科技活动人员之间的关系最为密切,其次是科技活动经费支出,再次是R&D经费支出等[4];黄鲁成、米传民、陈冬生等分别对北京市、江苏省、武汉市的科技投入与经济增长的关联性进行分析,均表明科技投入与经济增长有明显的正相关关系[5,6,7]。第二是从产业的角度进行研究,这方面的论文相对较少,如殷林森、胡文伟等对科技投入与产业经济增长的关联性进行实证分析,得出的结论是科技投入对产业经济增长有显著作用,R&D经费对高端制造业、服务业的投入效率更高,科技人员的投入对以农业为主的第一产业的效率更高[8];李强、刘冬梅利用静态面板估计了不同函数形式下科研变量对农业生产的弹性,发现农业科研投入在过去取得了很高的回报率并在促进农业科技进步、推动农业增长方面发挥了重要作用[9]。
综上所述,不难发现研究科技投入对煤炭工业经济增长影响的文献很少。本文与上述研究的不同之处在于:第一,本文对煤炭工业科技投入要素与产出关联性的强弱程度进行研究;第二,本文不仅分析各项科技投入要素的投入情况,而且对其形成原因进行了挖掘;第三,计算了各年科技经费内部支出的实际增长率以及它在GDP中的实际比重,便于比较其变化规律;第四,在构建灰色关联度模型中引入科技项目数与技术引进经费,考察二者对煤炭工业产出的影响。灰色关联度分析较计量经济学模型而言,对样本容量的大小以及是否满足某种分布没有特殊要求和限制,能够给出科技投入诸变量之间的关联性,计算量小,十分方便,被许多学者使用。
2 我国大中型煤炭企业2001—2010年科技投入分析
2.1 指标的选取与数据处理
2.1.1 指标的选取
本文首先分析2001—2010年我国大中型煤炭企业各项科技投入要素的投入规模与强度,所有数据均来自历年的《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。仔细查阅年鉴发现存在指标不连续的问题,受此限制,将10年期分为两个时间段进行研究:第一个时间段为2001—2008年,时间跨度相对长,作为研究的重点,选取的科技投入指标为科技活动经费内部支出、科技活动人员、科技项目数、技术引进经费。科技活动经费内部支出是科技活动中资本的因素,指报告年度内用于科技活动的实际支出,包括劳务费、科研业务费、科研管理费,非基建投资购建的固定资产、科研基建支出以及其他用于科技活动的支出。科技活动人员是科技活动中人的因素,指报告年度内直接从事科技活动以及专门从事科技活动管理和为科技活动提供直接服务的人员。科技项目数可以表示科技活动中技术的因素,技术引进费用则表示技活动中引进国外技术的因素。第二个时间段为2009—2010年,选取的科技投入指标为R&D经费内部支出、R&D经费外部支出、R&D人员、R&D项目数、引进国外技术经费支出,分别代表了科技活动中资本、人、技术、国外技术的因素。R&D指在科学技术领域,为增加知识总量以及运用这些知识去创造新的应用而进行的系统的、创造性的活动,是科技活动的核心,是科学技术转化为现实生产力的基础。然后构建灰色关联度模型分析科技投入对产出的影响,产出指标采用工业总产值。
2.1.2 数据处理
对于2001—2008年科技活动经费内部支出的时间序列数据,为了便于分析比较,要消除价格影响,折算为以2001年为基期的实际值。在《中国科技统计年鉴》中给出了科技活动经费内部支出总额的名义值及它的主要三部分,即劳务费、原材料费、固定资产购建费。参考国内外学者的研究,用居民消费价格指数计算出劳务费的实际值,用固定资产投资价格指数计算出固定资产购建费的实际值,用原材料、燃料、动力购进价格指数计算出原材料、水电费、资料费等的实际值,最后把这三部分相加,得到科技活动经费内部支出总额的实际值。世界各国和重要国际组织长期以来普遍采用R&D经费占GDP的比例评价一个国家或地区科技投入的强度,在2001—2008年这个时间段内本文使用科技活动经费内部支出占GDP的比例表示煤炭工业科技投入的强度,故GDP也要除以GDP价格指数得到实际值。对于2009—2010年R&D经费的数据,时间相隔一年,没有进行相应的平减处理。
2.2 科技经费投入分析
2.2.1 2001—2008年科技经费投入分析
由表1可知,第一,2001—2008年间,大中型煤炭企业科技活动经费内部支出总额在逐年增长,实际增长率保持在16%以上,平均实际增长率为28.82%。表明企业是重视科技活动的,科技经费的支持力度越来越强。但是增长的幅度不稳定,波动较大,其中2003年实际增长率为16.74%,而2004年实际增长率为69.62%,没有呈现出一个有计划的增长规律,缺乏科技支持的稳健机制,但总的态势不错。
第二,结合图1,2001—2008年间,大中型煤炭企业科技活动经费内部支出总额的实际增长率明显高于GDP的实际增长率,这是一个良好的发展势头,完全符合经济发展的规律,可以使得煤炭工业的科技实力和后劲得以长期保持和不断加强。
第三,大中型煤炭企业科技活动经费内部支出总额占GDP的比重,体现了科技活动在国民经济收入与分配中的地位,反映了科技投入的强度。2001—2008年间,该比重从0.016%增加到0.052%,呈递增的趋势,表明科技投入的强度在不断加大,但是该比重过低,与发达国家相比相距甚远。世界上一些创新型国家R&D经费的投入强度大多数都在2%以上。我国煤炭工业科技经费投入严重不足,没有得到国家足够的重视,不符合煤炭工业可持续发展的要求。
第四,煤炭科技经费严重短缺的原因有:国家财政对煤炭工业的科技投入有限;企业负担重,行政事业性收费难取消,政策性增支因素增多,使得企业成本增长较快,积累机能较弱;引进外资受到投资环境和自然条件的约束;机器设备折旧周期长,用于设备更新的资金更少,影响科技发展。
2.2.2 2009—2010年科技经费投入分析
由表2可知,2009—2010年我国大型煤炭企业的R&D经费支出增长了18.21%,投入的规模在增加,而且高于GDP的增长率,发展势头不错,但占GDP的比重过低,只有0.0297%,强度不够,需要继续加大。
2.3 科技经费来源分析
2.3.1 2001—2008年科技经费来源分析
科技经费的筹集渠道有政府资金、企业资金、金融机构贷款、境外资金等。从表3可以看出,政府资金在煤炭产业科技经费总额中所占的比例偏低,平均为2.56%。而在英美等发达国家,政府投入是煤炭产业科技资金的重要来源之一,约占煤炭产业科技投入总额的20%～35%。虽然在2001—2007年间此比例有所上升,但速度缓慢,说明科技投资引起了政府的重视,但是还不够重视。企业资金在煤炭产业科技经费总额中的比例占到90%左右,而且呈现上升的趋势。企业是科技经费投入的主体,在科技活动中占有较强的地位,表明企业注重科技创新活动;国家也一直在倡导企业要增加科技投入。金融机构贷款的比例在下降,由2001年的6.75%下降到2007年的2.95%,这与贷款的难易程度和成本有一定的关系。
2.3.2 2009—2010年科技经费来源分析
由表4可知,企业资金是R&D内部经费来源的绝对主力,占到98%左右,接下来是政府资金,约占1.9%左右,而国外资金及其他资金所占比例微乎其微。
2.4 企业科技机构及其进行科技活动情况分析
2.4.1 2001—2008年大中型煤炭企业科技机构及其进行科技活动分析
2001—2008年我国大中型煤炭企业科技机构及其进行科技活动数据统计见表5所示。资源整合以来,大中型煤炭企业的数量激增,2008年的企业个数是2001年的2.7倍。但是有科技机构的企业数和有科技活动的企业数增长缓慢,使得它们占全部企业的比重逐渐下降,其中,2008年有科技机构的企业数占全部企业数的9.02%,有科技活动的企业占全部企业的比例也仅仅为15.80%,表明在大中型煤炭企业中只有少数企业进行了科技研究与开发活动。究其原因有:(1)科技活动的成果具有公共物品的特征,企业无法完全独自占有,一旦产生便被积极推广,同时被其他企业使用,而且科技创新活动风险高、成本大、周期长,这样使得企业对于科技活动望而怯步,小企业更是无力承担;(2)我国煤炭企业在产权关系和资产责任上比较模糊,企业的生存和发展受到政府的保护和约束,使得企业缺乏技术创新的内在动力和外在竞争压力,不利于科技活动的开展;(3)没有形成煤炭企业科技发展所需的良好的内外部环境,从企业内部来看,科学技术的重要性还没有深入人心,没有达到真正“吃香”的程度,从外部环境来看,煤炭工业科技发展的有关政策没有长久性、稳定性,国家提供的资金数量又很少,因此制约着科技力量的发展。
2.4.2 2009—2010年大中型煤炭企业R&D机构及其进行R&D活动分析
由表6可知,2009—2010年,大中型煤炭企业的数量在增加,全国煤炭产量超过1亿t的企业有5家,占全国产量的25.1%;前10名企业的产量占全国产量36%,20家超过3 000万t/a的企业产量占全国产量的50%[10]。有R&D机构的企业数与有R&D活动的企业数也在增加,但增长速度较慢,使得他们占全部企业个数的比重在下降,同时也可以看到,他们所占比例很低,均在10%左右,表明只有少数企业进行办有R&D机构并进行R&D活动,这需要引起国家和企业的关注。
2.5 科技人员投入分析
在科技投入中,科技人员始终是最直接、最积极的因素,科技人员潜力的发挥影响煤炭工业技术进步和自主创新能力的提高。由表7可知,2001—2008年,科技活动人员的数量呈递增趋势,除2002年增长率较低、2004年增长率较高外,其余几年均保持在12%左右。但是科技活动人员占全部从业人员的比重过低,尽管该比重也在逐步上升,到2008年也仅有3.29%。科技活动人员中科学家和工程师的数量除2002年外,都在增加,平均增长率为15.31%,但是占全部从业人员中的比例太低,仅为1.20%～2.04%。很显然,煤炭科技人才短缺,而且员工文化素质普遍较低,无论在数量上还是质量上都无法满足科技进步的需要,制约着企业对新技术的吸收、消化和创新,甚至容易引发安全事故。科技人才缺乏的原因为煤矿产业吸引力较弱,煤矿产业中尊重知识、尊重人才、尊重科学的风气没有真正形成,煤炭企业对人力资源的开发不够重视,高科技人才引不进来,甚至有人才流失的现象。
2009年,我国大中型煤炭企业R&D人员的数量为69 093人,占全部从业人数的1.75%;2010年,R&D人员的数量为65 312人,占全部从业人数的1.59%。这一比例极低,而且有所下降。
2.6 科技项目与技术引进经费分析
2.6.1 科技项目情况
由表8可知,我国大中型煤炭企业承担的科技项目数总体呈增加趋势,表明我国煤炭技术在不断进步。“十一五”期间大中型企业研究与试验发展(R&D)经费投入约380亿元,完成了一批国家863计划、973计划、科技支撑计划和重大专项等科研项目,实施国家科技大型示范工程项目13个、重点课题近300项[10],研究取得重大突破的有煤层气开发利用关键技术、特大型矿区资源与环境协调开发技术等,开始产业化运营的有煤炭液化、煤制烯烃等,各种难采煤层的开采技术及工艺装备得到了广泛应用,煤矿重大灾害防治技术取得突破性进展,全国煤矿百万吨死亡率由2005年的2.811下降到2010年的0.749[11]。
2.6.2 技术引进经费分析
由表9可以看出,2001—2010年间,我国大中型煤炭企业技术引进费用总体呈上升趋势,但是极不稳定,如2008年急剧增长,增长率为175.43%,2009年、2010年又开始下降;技术引进经费占国民生产总值的比例非常低,在2008年达到最高比例也仅为0.0078%,充分说明煤炭企业的科技发展主要依靠国内技术。
3 我国大中型煤炭企业科技投入与产出的灰色关联分析
3.1 灰色关联分析的建模机理
灰色关联分析定量描述和比较变量之间在发展过程中随时间而相对变化的情况,根据时间序列曲线几何形状的相似程度来判断他们关联性的大小,曲线越接近,相应的变量之间的关联性就越大,反之就越小。对两个系统或两个因素之间关联性大小的量度,称为关联度。
3.2 关联度的计算步骤
设时间序列{X
3.2.1 原始数据变换
对原始数据需要消除量纲(或单位),转换为可比较的数据序列。目前,常用的方法有均值化变换、初值化变换、标准化变换。对于较稳定的社会经济系统数列作动态序列的关联度分析时,多采用初值化变换,因为这样的数列多数是增长的趋势。
3.2.2 计算关联系数
经数据变换的母序列记为{X0(t)},子序列记为{Xi(t)},则在时刻t=k时母序列{X0(t)}与子序列{Xi(t)}{Xi(k)}的关联系数{L0i(k)}可由下式计算:
式中:△L0i(k)表示k时刻两比较序列的绝对差;△max和△min分别表示所有比较序列各个时刻绝对差中的最大值与最小值;ρ称为分辨系数,其意义是削弱最大绝对差数值太大引起的失真,提高关联系数之间的差异显著性,ρ∈(0,1),一般情况下可取0.1～0.5。
3.2.3 求关联度
关联度分析实质上是对时间序列数据进行几何关系比较,以比较序列各个时刻的关联系数之平均值计算,即:
式中,roi为子序列i与母序列0的关联度,N为比较序列的长度(即数据个数)。
3.2.4 排关联序
将m个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列起来,便组成关联序,记为{X}。它直接反映各个子序列对于母序列的“优劣”关系。
3.2.5 列出关联矩阵
若有n个母序列{Y1},{Y2},…,{Yn}(n≠2)及其m个子序列{X1},{X2},…,{Xm}(m≠1),则各子序列对母序列{Y1}有关联度[r11,r12,…,r1m],各子序列对于母序列{Y2}有关联度[r21,r22,…,r2m];类似地,各子序列对于母序列{Yn}有关联度[rn1,rn2,…,rnm]。将rij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)作适当排列,可得到关联度矩阵[12]。
3.3 实证分析
设我国大中型煤炭企业的工业总产值为母序列,各个子序列分别为科技活动经费内部支出总额、科技活动人员、科技项目数、技术引进费,计算母序列与各个子序列的关联度,将2001—2008年的原始数据输入DPS软件中,可得计算结果如表10所示。
由关联矩阵可知,科技活动经费内部支出、科技活动人员投入、科技项目研发、技术引进经费与煤炭工业产出有正相关关系,关联性比较显著,科技投入对产出有显著的推动作用。在影响产出的诸指标中,科技活动经费内部支出的影响最大,发挥的效率最高,对煤炭经济增长有着更为显著的促进作用;接下来依次为技术引进经费、科技活动人员,科技研发项目的影响最小。
数据采用各年对2001年的比值,消除了量纲的影响,绘制出大中型煤炭企业各项科技投入与产出的关系模拟图(见图2)。从图2可以看出煤炭工业总产值曲线与科技活动经费内部支出曲线非常接近;接下来相似的依次为技术引进经费曲线、科技活动人员曲线、科研项目曲线,有效地显示了它们之间的关联程度,与计算的灰色关联度是一致的。
4 结论与建议
通过对我国大中型煤炭企业各项科技投入要素进行分析,并使用灰色关联理论研究了科技投入要素与产出的关联性,得出以下结论,并针对存在的问题给出有效的建议。
4.1 结论
(1)我国大中型煤炭企业科技活动经费内部支出、R&D经费支出在逐年增加,平均增长率为20%左右,高于GDP增长率,发展势头良好;但占GDP比重过低,投入资金偏低,强度不够,需继续加大投入。在科技经费来源中,企业资金占到90%以上,是进行科技活动的主力;而政府资金只有2%,比例偏低,需加大政府资金的带动作用。
(2)我国大中型煤炭企业中有科技活动的企业数占到16%左右,有R&D活动的企业数占11%,表明只有少数企业进行科技活动;同时,企业缺乏高端专业技术人才,科技活动人员占从业人员的比例仅有3%左右,而R&D人员占从业人员的比例仅有1.6%左右,需要加强人力资源建设。
(3)我国大中型煤炭企业承担的科技项目数在逐年增加,表明我国的煤炭技术在不断进步与完善;每年的技术引进经费总体呈上升趋势,但占GDP比重极低,表明技术进步主要依靠的仍然是国内技术,但需引进一些关键的技术与设备。
(4)科技投入要素中科技活动经费内部支出、科技活动人员、科技项目、技术引进经费与煤炭工业产出有着明显的正相关关系,尤其科技活动经费内部支出对产出有着更为显著的促进作用,发挥的效率最高。继续加大科研投入,促进科技进步,提高生产率,减少环境污染,对于促进经济增长、转变经济增长方式具有重要意义。
4.2 我国大中型煤炭企业科技投入发展对策建议
(1)彻底转变“挖煤就靠拼体力”的观念,坚定不移地实施科教兴煤的战略,提高煤炭全行业对科技进步作用的认识,营造全员学科技、用科技、发展科技的良好氛围,培养技术创新的意识,形成积极创新的态度;同时,煤炭企业要积极进行科技管理体制改革,落实各项科技创新措施,提高自主创新的能力。
(2)要加大和落实科技经费的投入,提高其在国民生产总值中的比例。1)煤炭企业作为科技投入的主体,应注重积累资本运营经验,建立完善的资本运营体制,借助多元化的金融渠道筹集资金以增加科技投入,如通过上市募集资金、控股或参股产业链上下游企业来筹集资金等。2)煤炭企业应努力及时将科研成果进行转化,应用新技术推出新产品,创造良好业绩,降低成本,形成企业发展的良性循环。3)政府也要加大对煤炭科技的资金投入,因为它不仅起着导向作用,而且常常有着“点石成金”的效果。4)政府积极落实已出台的税收优惠政策,并采取一些措施以倡导和激励企业增加科技投入,如建立重点技术研究与开发补助金制度、实施技术研究与开发融资优惠政策、设立攻关技术研究基金等[13]。
(3)优化科技资源的配置,提高各项科技要素的使用效率。根据相关研究资料,R&D经费在基础研究、应用研究和实验发展中的合理配置关系为基础研究占10%左右,应用研究占25%左右,实验发展占60%左右。依照此规律合理分配科技经费,使其发挥最大效用。加强科研工作的组织协调,加强产、学、研联合,发挥各自的优势,联合攻关,加速科研成果的形成和转化。
(4)加强人力资源建设,争取建成具备煤矿专业知识,掌握煤矿新设备、新工艺、新技术的专业人才队伍和有现代化管理水平的优秀企业家队伍。1)提供有利条件,吸引高层次、高技能人才,并为他们的发展营造良好环境,使他们的才能能够得到充分发挥。2)鼓励和支持大中专毕业生到煤炭行业工作,提高煤炭行业科技人才的比重。3)建立合理有效的培训人才机制,对所需的各类人才进行培训和继续教育,提高煤炭行业员工的素质。4)建立科学、完善的薪酬体系和竞争机制,充分激发创新人才潜能的发挥。
(5)对引进先进技术与设备要做统一规划,尤其要加速引进关键性的技术,而且要对引进的技术和设备进行科学的管理,使得它们能很好地被利用,充分发挥效益,避免出现设备因技术标准高而无法操纵的局面;同时也要积极组织对引进的技术和设备协作攻关、消化吸收,最终实现国产化。
(6)国家要制定合理的产业技术政策,发展技术市场,完善技术推广的体系和运行机制,综合利用宏观调控手段,促进技术创新和推广性用[14]。此外,还要建立一个稳定的科技经费投入机制,通过立法明确规定科技经费应占国民经济生产总值的比例,并要同科技、经济、社会的发展相适应且不断提高;同时政府还要监督检查科技经费的具体落实情况,这样才能保证科技投入对煤炭工业经济增长的持续推进作用。
摘要：对2001—2010年我国大中型煤炭企业各项科技投入要素的投入规模与强度进行分析,剖析其形成原因,构建灰色关联度模型对科技投入与产出进行实证研究。研究得出的主要结论有:科技经费投入强度不够,其中政府资金比例过低;大中型煤炭企业中只有少数企业从事科技活动,科技活动人员占全部从业人员比例很低;我国煤炭科技技术进步主要依靠国内技术;科技活动经费内部支出、科技活动人员、科技项目、技术引进经费与煤炭工业产出有明显的正相关关系,尤其科技活动经费内部支出对产出有着更为显著的促进作用。最后针对结论给出了相应的建议。
青海省工业企业科技投入效率分析 篇6
一、模型选取
由于科技创新具有一定的外部性与公共产品属性, 一个地区的科技发展的资金来源与物质保障理应由政府提供, 科技投入一直扮演着该项重要的角色。随着大量财政资金的不断增加, 地区技术水平与科技创新能力能否实现同步的提升是值得研究的问题。因此科技投入的效率问题也成为了众多学者潜心探索的领域。乌兰运用DEA分析法对内蒙古科技投入规模、结构、效率进行了实证分析, 最终得出2001—2010年间, 有6年DEA有效, 4年非DEA有效, 并最终提出了相应的政策建议。谭秀阁, 杨建飞, 王钰运用数据包络分析法对我国30个省市、地区的科技投入效率进行实证分析, 研究结果说明各地区间效率差距较大, 并从总体和分地区的角度给予了一定的结论。
DEA模型是运筹学家A.Charnes, W.W.Cooper所提出的评价各部门系统之间的相对效率的分析方法, 通过对于多个输入和输出部门的数据进行搜集, 得出其相对有效性, 从而评价各部门间的规模及技术是否有效。这种方法较好地解决了多元决策单元综合评价的问题, 从技术手段上具有相对可行性。
(一) CCR模型的确定
作为最基本的DEA模型, CCR模型可以解决多投入多产出的决策单元的效率测算, 在该模型中, 假设有n个决策单元, 即n个DMU, 在每个DMU中均有m项投入变量和s项产出变量, 在第j个DMU中分别用向量xj与yj来表示。即:
其具体模型为:
而当时, 可选择超效率模型进行分析, 即对多个DMU进行决策。主要公式为:
(二) 指标的确定与数据来源
由于科技活动是一项系统性较强、复杂性较高的活动, 对其投入效率需要全面、综合的进行评价, 因此在对青海省工业企业的科技投入效率进行评价时, 指标的选取尤为重要。从目前情况来说, 科技投入指标从大的方面基本可以分为投入指标与产出两类, 但具体指标过于庞杂, 需要结合实际情况进行筛选, 结合以往学者的指标选择并进行进一步审查与筛选, 最终确定为投入指标两个:R&D人员全时当量 (X1) 和R&D经费支出 (X2) , 产出指标两个:新产品销售 (Y1) 及专利申请数 (Y2) 。拟将该指标构建如下表1, 而数据将采用青海省2009-2013年相关数据, 来源于2010———2014年《青海省统计年鉴》和《中国统计年鉴》。具体数据见下表2。
(三) 实证分析
根据上述的相关数据, 利用Deap2.1软件对青海省工业企业科技投入效率进行分析, 考虑到规模收益对最终结果的影响, 因此将各项指标的数据代入CCR模型进行运算, 以每一年作为一个决策单元进行评价, 得出青海省在2009———2013年之间每年技术创新的投入与产出的松弛变量与剩余变量值, 经过模型分析得出以下结果。
从表3可以看出近五年青海省工业企业技术创新的综合效率在0.272—1之间, 且基本在0.4的水平上下波动, 综合效率较低, 但基本实现效率的逐年递增。而纯技术效率在0.781—1之间, 处于相对有效的态势, 但从2012年开始有所下降, 规模效率在0.315—1之间, 基本处在上升的趋势。
根据分析结果, 可知青海省工业企业技术创新在2010———2013年的纯技术效率为0.864、0.869、0.788、0.781, 规模效率为0.315、0.405、0.518、0.805。如表4所示, 在2010———2013年间, 新产品销售收入需要分别多增加370 730万元、454 912万元、437 652万元、415 995万元, 专利申请数应该分别增加312件、247件、200件、81件, R&D人员全时当量可分别减少250人/年、241人/年、428人/年、757人/年, R&D经费支出要素可分别减少20 389万元、42 144万元、44 376万元、33 274万元。
二、结论及对策建议
从上述分析结果来看, 青海省工业企业技术创新近5年来所表现出DEA非有效, 基本均存在投入冗余和产出不足的情况。尤其随着近年来技术创新投入的不断增加, 其相对应的冗余也同步增加, 说明投入规模的不断扩大并未带来产出效率的同步提高, 产出率还存在不足。由此可见, 技术创新投入的数量规模虽然有所提升, 但质量和水平还停留在初期阶段, R&D人员和经费的支出都有大量的冗余, 因此在投入方面, 要更加注重R&D人员的的水平提升以及R&D资金的有效利用, 这样才能从根本上提升技术创新产出的水平, 针对这种情况, 提出以下几点建议供参考。
(一) 立足资源优势, 提高资金利用效率
作为具有天赋异禀的青海省, 如何依靠资源优势发挥强大的动力, 摆脱“资源陷阱”的束缚, 提升科技创新能力, 是一项非常严峻的考验。首先, 青海省在科技投入的规模上, 应该继续保持稳定增长, 引导社会与相关企业增加科技投入。其次, 在不断加大科技经费投入总量的基础上, 逐步完善科技经费投入结构, 建立合理的管理体系。在支持方式上从单纯的资金支持向政策倾斜转变。针对青海省工业企业创新能力普遍较弱的现状, 应充分考虑青海盐湖资源、新能源、新材料、装备制造、信息产业等领域的发展优势, 支持设立国家新型工业示范基地。同时应调整经济结构, 鼓励高技术、高附加值、低能耗产业的发展, 实现科技资金的合理利用, 提高资金使用效率。政府和相关部门要更多地考虑如何让企业自身进行资金再造, 鼓励企业进行资金筹集, 拓宽R&D资金的来源渠道。
(二) 完善科技投入机制, 促进科技成果转化率
要实现科技资金的透明化和高效率利用, 就要完善科技投入资金的监管体制, 落实保障科技投入的各项政策规定。优化财政科技经费的投资方向, 建立健全科技决策的机制, 以市场为导向, 建立科技管理体制, 对运行的过程实施有效监控, 发挥政府宏观调控的作用。同时, 加强政府各部门之间的协作, 提高科技产出效率, 从根本上扶持青海省科研机构的发展, 提高全省科技经费投入使用的效率及科技成果转化率, 为工业企业的生产运营过程提供良好的保障。
(三) 大量培养引进技术人才, 发挥人力资源优势
作为西部地区的省份, 青海省更加应该积极促进高等教育的发展, 为经济与社会发展提供大批高级技术人才和管理人才。优化科技人才成长环境, 依托重点学科、重大科研项目吸引高层次人才为我所用。激励科技人员创新积极性, 为高层次人才创造良好的工作和生活环境。对于从事技术创新与研发的技术从业人员, 可以在个人所得税上进行相应的政策鼓励与扶持。建立有利于高科技人才发展的考核制度, 设立奖励基金, 提高科技人员进行自主研发的积极性。同时进一步加大对口援青工作力度, 在扩大产业援青规模的同时, 更加关注智力援青、人才援青, 帮助青海提升“产学研用”整体实力。
(四) 完善政策体系, 营造良好的外部环境
良好的政策环境可以为一个地区的技术创新活动提供强有力的外部条件, 因此青海省亟需在政策制度方面加以完善。鼓励企业进行技术创新活动, 对于有一定技术创新贡献的企业及个人给予相应的奖励。建立健全相应的政策法规, 完善各项对技术创新活动的鼓励政策, 进行多层次、多样性的技术创新平台建设, 加强产学研的紧密合作。为技术创新成长期的企业进行政策保护, 规避市场经济风险, 并在产业政策、人力资源、专项资金等方面给予倾斜支持, 为全省各类企业在技术创新领域的发展提供良好的外部环境。
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企业科技投入产出 篇7
关键词：中关村,中小企业,R&,D,投入产出
2009年3月20日,全国政协副主席、科技部部长万钢在北京的千人大会上宣布,国务院已经批复支持中关村建设国家自主创新示范区。各界一致认为,中关村成为我国第一个国家自主创新示范区,将为实现从“中国制造”到“中国创造”的巨大跨越提供一个鲜活样本。自1988年成立以来,经过20多年的创新实践,中关村逐步探索出了一套以技术创新为核心,以制度创新、组织创新、商业模式创新和文化创新为支撑和条件的全方位的创新模式。目前,中关村已经成功跨越体制、机制创新阶段和技术产品创新阶段,进入全面自主创新阶段,为首都和全国提高自主创新能力、优化产业结构、转变发展方式做出了表率和贡献。但与此同时,我们也应认识到,中关村与世界一流科技园区相比,创新能力还存在一定差距,产学研紧密合作的局面尚未完全形成,创新资源的效能未能最大程度释放。为实现“全国自主创新示范区”和“全球科技创新中心”的战略目标,中关村尚须进一步提升自主创新能力[1]。作为占中关村园区约一半数量的中小企业,更应该作为优先扶持的目标,提升中小企业的创新能力,才会使整个中关村的创新能力显著提升,这是我们解决问题的重中之重。
2009年9月19日,国务院发布《关于进一步促进中小企业发展的若干意见》,意见指出,中小企业是我国国民经济和社会发展的重要力量,促进中小企业发展,是保持国民经济平稳较快发展的重要基础,是关系民生和社会稳定的重大战略任务。必须采取更加积极有效的政策措施,帮助中小企业克服困难,转变发展方式,实现又好又快发展。
可见,解决和发展好中关村中小企业的发展问题、自主创新问题,既是提升中关村自主创新能力的首要工作,也是国家当前保增长、扩内需、调结构、促发展、惠民生的紧迫任务。讨论和研究关于中关村中小企业自主创新问题,具有很强的现实意义。
1 研究方法综述
在对R&D投入产出效率进行评价时,主要有两种方式:参数化分析法和非参数化分析法。参数化分析法首先必须设定生产函数,同时对误差项进行估计,并通过建立计量模型来估计参数值,进而对R&D投入产出效率进行评价,如随机前沿分析法(SFA)、回归分析法、logistic分析、空间计量分析、面板数据分析等[2];非参数分析法则不需要设定生产函数和相关参数,是一种利用线性规划方法求解观察值的相对效率,如数据包络法(DEA)、层次分析法(AHP)和模糊综合评级法等。除上述两种主要的分析方法之外,也有学者运用管理学中常用的SWOT分析法对R&D效率进行研究分析[3,4]。
早在1978年,M clean和Round[5]利用澳大利亚980个制造业企业1971-1972年的数据,对企R&D投入和产出间的关系进行分析,得出R&D产出和R&D投入显著正相关的结论。
张小蒂、王中兴[6]将我国R&D资本存量与高技术产业各个产出指标进行了相关检验和回归分析,研究发现高技术产业的专利申请数量、产品销售收入、利润、新产品销售收入同R&D资本正相关。
所以综合国内外研究发现,参数化方法使用频率较多且大部分结论基本一致,即R&D投入对于产出指标有显著正向影响,所以本文不采用此方法。另外,在非参数方法研究中,机构和行业以及区域层面的R&D研究都有涉及。但在行业或区域层面的研究中,多以工业企业和省级分析为主,对某一小区域内的中小企业的R&D效率研究较为缺乏。且在实证分析中多以单一非参数方法对数据进行分析,由于变量的选择和指标体系的构建具有较强的主观性,单一方法得出的研究结论相对缺乏可靠保障。
有鉴于此,本文综合利用DEA方法中的CCR、BCC模型以及malmquist指数方法,为分析中关村科技园区内的中小企业在发展过程中的R&D投入产出效率提供较为可靠的结论,以期为有关部门制定政策措施提供一定的参考。
2 R&D投入产出指标与数据选择
R&D投入一般包括资金和人员的投入,所以本文选择R&D经费内部支出和R&D人员数作为投入指标。
创新投入产出分析中,选用专利申请数据体现产出水平。专利数据包括专利申请量和专利授权量,国外经济学界常采用专利申请量而不是专利授权量来衡量创新。Griliches[7]论证了专利申请量比专利授权量更能反映创新的真实水平,因为专利授权量受到政府专利机构等人为因素的影响较大,使专利授权量由于不确定性因素增大而容易出现异常变动。
新产品销售收入则比较能反映企业技术创新的强度。因为技术创新的过程,便是从专利到产品的转化过程,企业R&D活动的最终目的便是把产出成果转化成新产品。
所以本文选取专利申请数和新产品销售收入作为创新产出指标。
鉴于数据的可获得性,本文的数据来自中关村科技园区管委会提供的2008-2010年中关村中小企业十大技术领域(电子信息、生物医药、新材料、先进制造、航空航天、现代农业、新能源、环境保护、海洋工程、核应用)R&D投入和创新产出数据。
3 中关村中小企业R&D投入与创新产出DEA评价
数据包络分析(Date Envelopment Analysis,简记为DEA)是由运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等于1978年提出,以输出/输入作为相对绩效而发展起来的评价决策单元(Decision Making Units,简称DMU)相对有效性的非参数方法。它融合了数学、运筹学、数理经济学和管理科学等多个学科,是一种多指标投入和多指标产出的有效性综合评价方法,主要用来评价同类型单位之间的相对有效性。数据包络分析模型中最具代表性的模型为CCR模型和BCC模型。在进行CCR模型分析时,是从相对有效性、规模有效性和技术有效性进行评价分析;BCC模型是对纯技术有效性的评价。
CCR模型假设规模收益不变,用以评价综合效率,BCC模型允许规模收益可变,用以评价技术效率,两者的比值用以评价规模效率,从而可以分析各技术领域中小企业R&D投入产出的规模报酬是递增、递减或者保持不变的状态。
CCR模型如公式(1)所示:
undefined
其中ε为非阿基米德无穷小量,大于零,使赋予各个指标的权重不为零或负数;θ为表示技术效率值;λ表示n个DMU的线性组合向量;s-表示投入过剩,即剩余变量;s+表示产出不足,即松弛变量;xij表示第j个DMU第i种类型投入的投入总量,xij>0;yrj表示第j个DMU对第r种输出的产出量,yrj>0;i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;r=1,2,…,s,其中xij、yrj为已知数据。
BCC模型比CCR模型更有灵活性,BCC模型允许规模收益可变,其有效前沿面不通过原点,并且是分段的线性凸包,仅仅用于评价技术效率而不评价规模效率。主要是扩充CCR模型,深入讨论技术效率与规模效率的问题。BCC模型只需在CCR模型中增加约束条件undefined,如公式(2)。
undefined
在公式(1)和(2)中,当最优解θ=1,s-=s+=0时,则称决策单元j0为DEA有效;当θ<1,或s-≠0,s+ ≠0时,则称决策单元j0为非DEA有效。若θ=l,且s-≠0或s+ ≠0时,则判定决策单元j0为弱DEA有效。两者的主要区别在于,CCR意义下的有效性为纯技术有效性和规模有效性的综合,称之为综合技术效率,而BCC意义下的有效性为单纯的技术有效性,即纯技术效率。
我们首先利用产出导向的CCR模型和BCC模型从规模报酬不变和规模报酬可变两个角度分析2010年各技术领域综合效率情况以及规模报酬变化情况。分析结果如表2所示。
从规模报酬不变的角度来看,2010年,新能源和核应用领域综合效率达到了最优,其余领域综合效率偏低,其中,规模效率值均未达到最优,这说明,企业规模成为制约中小企业提升产出效率的主要瓶颈。
航空航天、生物医药、新材料、先进制造领域纯技术效率较低, 说明这些领域的中小企业在技术、 管理等方面的效率相比大型企业还存在一定差距和不足。
从规模报酬可变的角度看,2010年,除了海洋工程领域,其余领域规模报酬均呈现递减。造成规模报酬递减的主要原因有两个,其一是生产要素可得性的限制。随着企业生产规模的逐渐扩大, 由于原材料供应、 劳动力市场等多种因素的限制, 可能会使厂商在生产中需要的要素投入不能得到及时满足。其二是生产规模发展到一定程度的厂商在管理上效率会下降,如内部的监督控制机制、信息传递等,容易错过有利的决策时机,使生产效率下降。结合中关村中小企业的实际情况来看,第二种原因占的比重更大一些。
其次,在CCR模型条件下,我们进一步分析投入的松弛量,也即投入冗余,见表3。2010年,R&D经费支出冗余较多的是电子信息、先进制造、生物医药和航空航天领域中小企业。各领域R&D经费支出平均冗余3.5亿元,R&D人员冗余最多的是新材料领域中小企业,从积极的方面来看,中关村中小企业在这些领域内研发人员和资金的投入优势和力度较其他领域明显。
最后,在CCR模型条件下分析各技术领域产出的目标值并计算出实际值与目标值之间的差距,见表4。2010年,现代农业、新能源、环境保护、海洋工程、核应用领域专利产出和新产品销售收入达到或基本接近理论目标值,说明这些领域发展势头迅猛,产出效果明显。电子信息、生物医药、新材料、先进制造、航空航天领域创新产出还有很大的提升空间,应该加大研发扶持力度,促进科技成果转化。
4 Malmquist-DEA方法
无论哪种DEA模型都是对各个技术领域在同一时间点上的状况进行横向的比较分析。在挖掘历史数据的深层信息方面,尤其在通过历史数据的比较,形成对未来趋势的判断方面,它们还存在明显的不足。因此,本文采用继续利用Malmquist指数分析法,应用基于DEA 方法的Malmquist生产率指数分析十大技术领域20008-2010年的全要素生产率(TFP)的动态变化,以全面深入考察R&D投入对生产率增长的贡献以及技术效率变化的趋势。
Malmquist指数可以分解为综合效率的变化和技术进步的变化,综合效率大于1时说明在该时期内,决策单元的综合效率有所提高,综合效率的变化又可以分解为纯技术效率的变化和规模效率的变化。技术进步的变化大于1时说明在该时期内,决策单元的技术有创新和明显进步。
从综合效率值的变化可以看出,生物医药、新材料、先进制造、现代农业的效率平均值是下降的,新材料、现代农业领域综合效率下降的原因是规模效率递减,先进制造领域综合效率下降的原因是纯技术效率递减,生物医药领域综合效率下降的原因是纯技术效率和规模效率都出现了递减。
从技术进步效率变化来看,2008-2010年,所有领域技术进步效率年均20%以上的增长速度,技术进步增速最快的三个领域分别是海洋工程、现代农业和核应用,年均技术进步增速达到了47.1%、35.8%和35.7%,中关村园区内中小企业技术优势明显。
从全要素生产率的变化来看,除生物医药领域以外,其余领域的变化都是正值,说明全要素生产率三年期间是递增的,呈现正增长。而生物医药领域主要是综合效率值的变化出现了下降。
从三年平均效率变化来看,综合效率、技术进步和全要素生产率变化均出现递增趋势,各技术领域整体发展势头良好,效率均为正增长趋势。
5 数据分析综合结论
1)2008-2010年,中关村园区内中小企业技术创新优势明显,技术进步年均增速在20%以上。
2)2008-2010年,中关村中小企业各技术领域整体发展势头良好,全要素生产率呈现正增长趋势。
3)生产规模发展到一定程度的厂商在管理上效率会下降,企业规模成为制约中关村中小企业提升产出效率的主要瓶颈。
4)航空航天、生物医药、新材料、先进制造领域的中小企业在技术、管理等方面的效率相比大型企业、国有企业还存在一定差距和不足。
5)电子信息、生物医药、新材料、先进制造、航空航天领域发展较快,研发投入力度大,但创新产出还有很大的提升空间。
6 促进中关村中小企业创新发展的对策建议
6.1 帮助企业快速扩大规模,提升管理效率,突破瓶颈
中小企业应该利用好中关村中小企业创新基金、融资贷款平台等各项扶持政策,迅速扩大规模,以达到快速发展、做强做大的目标。
政府管理机构要努力提高中小企业内部经营管理水平,提升管理效率。引导中小企业加强内部基础管理,强化营销和风险管理,完善治理结构,推进管理创新,提高经营管理水平。
还应引导中小企业完善信息传递机制,利用信息技术提高研发、管理、制造和服务水平,提高市场营销和售后服务能力,鼓励信息技术企业开发和搭建行业应用平台,为中小企业信息化提供软硬件工具、项目外包、工业设计等社会化服务。
通过以上手段,争取能够提升中小企业在内部管理、信息传递,综合效率等方面的水平,迅速突破由于规模和效率带来的发展瓶颈期。
6.2 在大力发展战略性新兴产业的过程中吸纳中小企业参与,帮助其解决技术、管理、人才等方面的难题
在促进产学研合作的同时还应扶持中小企业与大型国企、民企以及外资企业的广泛合作,在航空航天、生物医药、新材料、先进制造领域,北京相比其他省市拥有得天独厚的优势,这些领域汇聚了国内顶尖的大院大所,大型央企,高等院校,这些科技资源的配置为中关村中小企业的发展提供了极大地便利,应该利用好这些优势资源,争取形成互帮互助,协同创新的格局。
通过合作,最大程度地实现优势互补,从互补的人力和技术资源中获得协同效应,促进企业之间的知识流动,分享最新的研究成果。合作R&D各方可在制造和营销上找到适当的途径,有利于合作各方利益的实现。弥补中小企业在资金、技术、人才等生产要素配置上的弱势。
6.3 继续加大R&D投入,保持优势领域,其余领域齐头并进,形成全面创新的良好格局
继续保持中关村中小企业在电子信息、生物医药、新材料、先进制造等领域的企业集群和研发优势,促进其创新技术成果转化,为中小企业营造良好的市场环境,鼓励企业创立自主品牌,利用政府采购等形式帮助其打开市场销路,使其产品能尽快得到市场认可。
加大现代农业、新能源、环境保护、海洋工程等领域的研发投入,促进更多优质创新成果产出,从数据分析结果也可以看出,尤其是海洋工程和现代农业领域,近几年技术进步速度非常快。
近几年,中关村中小企业各技术领域整体发展势头良好,全要素生产率呈现逐年递增趋势。各技术领域齐头并进,形成全面创新的良好格局,可以使中关村科技园区在国家自主创新示范区建设过程中实现飞跃式发展。
6.4 加强统计监测,提升社会关注度
建立中小企业统计监测制度。统计部门要建立和完善对中小企业的分类统计、监测、分析和发布制度,加强对规模以下企业的统计分析工作。有关部门要及时向社会公开发布发展规划、产业政策、行业动态等信息,逐步建立中小企业市场监测、风险防范和预警机制,使社会和民众也能够关注中关村中小企业的发展,使软科学研究机构,公益院所能为中关村中小企业的发展献计献策。
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企业科技投入产出 篇8
高新技术企业作为高新技术产业的载体,其整体水平决定高新技术产业的发展状况,影响着一个地区或国家的经济发展水平[1]。高新技术企业的持续发展需要企业不断地技术创新,才能适应市场发展。企业的创新需要有投入。近些年,部分学者对企业科技活动投入与主要经济指标、科技产出指标的关系进行了分析研究,得出企业科技活动投入在一定程度上推动着社会进步。例如张少津、刘文艳[2]等以河北省的科技活动投入经费、科技人员投入和GDP为研究对象,利用协整理论和VAR模型等分析方法,得出三者之间存在长期均衡关系。陈爱国、魏晓平[3]运用典型相关分析法得出最近十几年来我国高技术产业科技活动的效率总体水平较高,发展趋势良好。汪海凤、赵英[4]以我国各省市的高新技术企业整体为研究对象,采用因子分析方法对我国各省市高新技术企业的成长性进行综合评价,得出研发能力和潜力是影响高新技术企业成长的四大因素之一。
通过上述学者的研究可知,科技活动投入在不管是推动地区进步还是推动企业发展都发挥着不可替代的作用。本文研究了摸清苏州高新技术企业科技投入现状,找出目前企业创新发展的不足,为以后制定相关政策提供参考。
1 发展现状
2014 年,苏州拥有高新技术企业2950 家,根据国家火炬统计年报要求,完成应统入统企业2903 家。这2903 家高新技术企业实现营业收入9231.40 亿元,同比增长7.65%,科技投入强度(指科技活动经费投入除以营业收入,其中科技活动经费投入包括企业内部科技活动资金投入和来自政府部门的科技活动资金投入)为4.22%,同比增长3.94%,科技活动人员19.80 万人,同比增长10.99%。上述成绩的取得离不开企业对技术创新的追求,更离不开企业逐年增加的科技活动费用。
1.1 各地区高新技术企业科技投入强度逐年增大
2014 年,苏州应统入统高新技术企业的科技投入强度为4.22%,超过4%的市(县)、区有7 个,其中工业园区、姑苏区较高,其强度都超过5.80%。(1)从企业科技投入资金量上看:工业园区资金量投入最大,达到88.02 亿元,其同比绝对增加值也为最高,较去年增加14.38 亿元;高新区企业平均科技投入资金量最高,达到0.16 亿元;姑苏区同比增长率最大,同比增长116.64%。(2)从政府科技投入资金量上看:工业园区政府投入资金量最高,达到3.25 亿元,其同比绝对增加值也最高,较去年增加1.03 亿元;高新区同比增长率最大,同比增长66.64%。(3)从政府投入撬动比(企业科技投入比上政府科技投入)上看:2014 年,相城区政府投入撬动比最高,达到1∶ 94,其次为常熟市(1∶ 82)、太仓市(1∶ 80)。
1.2 各技术领域高新技术企业科技投入强度各具特色
(1)从技术领域大类来看,环境保护类高企科技投入强度最高,达到5.04%,高于全市平均水平0.82个百分点;电子与信息领域的企业总科技投入资金量最大,达到124.78 亿元,占全市总资金量的32.04%;新材料领域的企业政府投入撬动比最高,达到1∶ 82,即政府部门向新材料领域的高企投入1 元,可以带动企业投入82 元进行科技活动;环境保护、光机电一体化、生物医药技术和电子与信息4 个领域的科技投入强度均高于全市平均水平。(2)从技术领域小类来看,计算机软件产品类企业科技投入强度最高,达到17.8%;机电一体化机械设备类企业总科技投入资金量最大,达到34.09 亿元;计算机外部设备政府投入撬动比最大,达到1∶ 374;新能源类企业使用来自政府部门的科技活动资金最多,达到0.69 亿元。
1.3 政府部门科技资金的介入更好地推动企业创新发展
在应统入统高新技术企业中,使用来自政府部门科技活动资金的企业641 家,占全市企业的数的22.08%。这641 家高企的企业科技投入强度为4.58%,高于未获得政府部分科技活动资金投入的企业0.58 个百分点,这说明政府部门对企业科技活动资金的投入能够很好、有效的带动企业进行科技研发。其中,工业园区享受政府资助企业数最多,达到150 家,企业科技投入强度为6.15%;姑苏区享受政府资助企业数最少,但是这些高企的科技投入强度却是各市(县)、区最高;姑苏区、昆山市两地区企业对政府科技活动资金投入最为敏感,有、无政府投入的企业科技投入比例相差分别达到2.09,1.23 个百分点。
1.4 中小型高新技术企业更加注重开展科技活动
按照常用企业划分标准,在应统入统高新技术企业中,营业收入低于3000 万元的企业科技投入强度最大,达到19.86%,高出全市15.64 个百分点,该规模企业数也最多,占到全市总企业数的31.45%。营业收入3000 万元以上、1 亿元以下的企业使用政府科技活动资金最多,达到2.07 亿元,占全市总量的26.99%,其科技投入强度达到8.57%,也要高出全市4.35 个百分点。营业收入1 亿元以上、3 亿元以下的企业有647 家,营业收入为1166.89 亿元,占全市的12.64%,总科技投入62.38 亿元,占全市的16.02%,科技投入强度为5.35%,高出全市1.13 个百分点。营业收入3 亿元以上、10 亿元以下的企业有374 家,营业收入为2012.57 亿元,占全市的21.80%,总科技投入79.43 亿元,占全市的20.40%,科技投入强度为3.95%,低于全市0.27 个百分点。营业收入10 亿元以上的企业166 家,营业收入5477.98 亿元,占全市的59.34%,总科技投入185.81 亿元,占全市的47.71%,科技投入强度为3.39%,为各类规模最低(见图1)。
2存在的不足
2.1 部分高新技术企业科技投入强度偏低
按照国家高新技术企业认定标准,对申请企业的研究开发费用总额占销售收入总额的比例有一定的要求。认定标准要求:年收入小于5000 万元的企业,科研经费比例不低于6%;年收入在5000 万元至20 000万元的企业,比例不低于4%;年收入在20 000 万元以上的企业,比例不低于3%。从本次年报数据来看,年收入低于5000 万元的企业有1266 家,科技投入强度低于6%的企业有168 家;超过5000 万元低于2亿元的企业860 家,强度低于4%的企业有97 家;超过2 亿元的企业777 家,强度低于3%的企业119 家。在入统的高企中低于2%的企业竟有79 家。
2.2 政府部门科技活动资金投入差异化明显
2014 年,应统入统的高新技术企业中使用政府部门科技活动资金投入的企业也就才有641 家,占高企总数的22.08%,近4 年使用政府资金率没超过30%。(1)在区域分布方面,吴中区、相城区、太仓市入统高企平均获得政府资金非别为10.12 万元、12.49万元、13.74 万元,与获得政府投入较高的姑苏区(69.69 万元)、工业园区(52.10 万元)相差近6 倍。(2)在技术领域方面,新能源(501)领域企业115 家,政府科技活动资金投入6900 万元,而同一大领域的高新节能(502)领域企业114 家,政府投入才1900 万元;计算机软件产品(105) 领域企业59 家,政府投入5800 万元,而同一大领域的电子计算机(101)领域企业151 家,政府投入才6400 万元。
2.3 政府部门科技活动资金撬动作用减弱
2012-2014 年苏州高新技术企业不论是企业自身投入还是政府投入都保持了逐年递增的趋势,其中政府投入年均增长29%,虽然政府部门每年用于扶持企业的资金在不断增加,但是政府资金发挥的作用却逐年递减,2012 年入统高企政府资金撬动比例(政府投入与企业投入比)为1∶72,到2013 年下降到1∶63,到2014 年下降到1∶50。在各辖市区中,下降最明显的是太仓市,由2012 年的1∶233,下降到2014 年的1∶80。
3对策与建议
3.1 鼓励增加科技投入,推动企业转型升级
(1)利用税收减免,刺激企业增加投入。税收减免是国家扶持企业创新的重要政策,而利用税收优惠获取税收利益,是企业追求税后利润最大化惯用手段。在国家减按15%企业所得税、50%研发加计扣除的基础上,尝试探索对“经认定拥有自主知识产权的高新技术成果转化项目的企业”“引进高新技术经过消化、吸收的新项目投产后的企业”“奖励和分配给员工的股份再投入企业生产经营的个人”等进行所得税减免,以刺激企业增加研发投入,推动企业创新发展。(2)尝试企业贷款额度与研发投入挂钩。企业贷款是为了扩大自身规模,银行放贷是看重企业发展前景,政府贴息是为了推动地方发展,要实现共赢,关键是企业要能够适应市场发展,适应市场的关键就是要推陈出新、转型升级,其中研发投入是核心,没有研发投入,就没有改革创新,所以在银行放贷、政府贴息时要将企业研发投入放在重要位置,这样才能实现共赢[5]。
3.2及时关注产业动向,全面掌握自身发展状况
(1)重视高新技术产业发展,把稳经济发展脉搏。技术含量高度密集是高新技术产业区别于其他产业的根本特征。大力提高高新技术企业的研发能力,鼓励和引导高新技术企业建立研究开发机构,以多种形式吸引国内外著名科研机构在苏州落户安家,积极推进跨国企业研发机构的本土化。(2)关注传统产业转型,适时加大扶持力度。加大传统优势产业转型升级扶持力度,激励企业进行技术创新,将自身优势向产业链的高附加值环节延伸。鼓励支持企业进行产品创新,大力发展具有自主知识产权产品,逐步树立自身品牌。注重利用新技术、新工艺、新装备和网络技术等先进技术,推动传统产业转变发展方式[6]。
3.3 完善政府扶持方式,提升政府资金使用效率
(1)改进科技项目扶持方式。要以需求为导向设置科技计划体系,着力解决科技计划重复交叉、创新资源碎片化等突出问题,不断提高后补助、间接支持、滚动支持的比例,加快形成以后补助、间接支持为主的、符合创新资源配置规律的资金使用方式。要对项目负责人设定责任目标、对企业设立科技信用档案,凡是项目未按时间完成、项目承担过多、相关统计不配合的企业要限制或者取消申报资格。(2)完善政企互动机制。政府通过科技项目资金、科技贷款贴息、税费减免等手段推动企业发展,企业获得政府扶持后须及时反馈经营信息,以便政府改善或者持续推行扶持手段,这种机制应是双向的,但在实际操作中,更大程度上是单向的,企业觉得政府扶持是应该的,没必要为政府的扶持负责。所以,建议探索一种机制或者搭建一个平台,让政企双方能够最大程度互换信息,让政府资金真正用在需要它的地方[7]。
摘要：企业是创新的主体,而高新技术企业是综合反映企业创新能力的重要载体,其持续稳定的科技活动投入是保障企业转型升级、赢得竞争优势的重要手段。文章通过利用苏州2014年度火炬统计年报数据,挖掘在各行业、各领域、各地区高新技术企业的科技活动开展状况,并运用定量分析研究政府扶持资金在推动企业创新中发挥的作用。
关键词：高新技术企业,科技活动投入,科技创新,政府扶持
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山东省科技投入与经济增长研究 篇9
关键词:山东省;科技投入;经济增长;灰色关联
中图分类号:F127 文献标志码:A 文章编号:1002—2589(2009)22—0106—02
科技进步是经济发展的基础,是转变经济增长方式的关键。而科技发展又依赖于人力、财力以及物力等相关要素德投入,亦即科技发展深刻依赖于经济发展。因此,探讨区域科技投入与经济增长的内在关系,对于经济转型和结构转型具有重要的实践指导意义。
一、指标选取
目前在我国,通常使用科技研究与发展经费(R&D)占国内生产总值(GDP)的百分比来衡量科技经费投入。但是这种方法过于笼统,不能反应科技投入所涉及的各个方面之间的关系以及它们分别与经济增长之间的关系。
本文用人力投入、财力投入和装备投入等几个方面综合反应科技投入,当三者者投入比例合理时共同促进科技进步,从而影响经济增长。指标的选取应分别体现上述三方面科技投入的规模、水平、强度等方面的数量特征。
人力投入是科技发展进而也是科技投入的基础方面,人力投入指标选取要充分考虑科技人力总量多寡和科技人力层次结构:其一,选取全社会从事科技活动人员总数、科学家工程师所占比重,用以反映科技人力投入总量和科技人力素质;其二,选取从事R&D活动的科技人员总量、R&D人员占全部科技活动人员的比重、每百万人口R&D人员,用以反映科技人力投入的规模、强度和水平。
财力投入反映在总量、水平以及投入强度等方面:一是科技活动经费总额和人均科技活动经费,分别反映科技财力投入的总量和水平;二是科技活动经费占GDP的比重,用以测度科技财力投入强度。
装备投入反映了微观经济主体——生产企业的装备水平,生产设备装备水平直接体现企业的科技水平与实力。鉴于资料可得性且不失一般性,以大中型企业的生产设备原值反映企业的生产设备的投入状况。由于微电子控制生产设备在现代化大生产中关键作用,以工业微电子控制生产设备原值及比率反映企业的生产设备的现代化程度。
为消除上述所列评价指标之间存在线性相关,本文采用主成分分析法对科技人力投入、科技财力投入以及科技装备投入等指标进行简化。主成分分析方法(principal component analysis)将多个变量通过线性变换对于原先提出的所有变量,建立尽可能少的新变量,使得这些新变量是两两不相关的,而且这些新变量尽可能保持原有的信息。
设X=(X1 ,…,Xp)′是p维随机向量,满足:均值E(X)=μ,协方差矩阵D(X)=∑x,作线性变换,则:
方差Var(Zi )=a′i∑ai ,(i=1,2,…,p)
协方差Cov(Zi,Zj )=a′i∑aj ,(i,j=1,2,…,p)
设定∑x的特征值为λ1≥λ2≥…≥λp≥0,a1 ,a2 ,…,ap 为相应的单位正交特征向量,则X的第i主成分为:
Zi=a′iX(i=1,2,…,p)
将原始数据进行标准化处理:
Zij=(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)
其中,j=Xij,Sj=(Xij-ij)2(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)
借助spss13.0统计分析软件,求得主成分个数及其贡献率。本研究中,采用1996—2007年山东省统计年鉴中的相关数据作为原始数据,从计算结果看,科技活动人员总数对科技人力投入的贡献率达81.289%,科技活动经费总额(R&D支出)对科技财力投入的贡献率达99.998%,大中型企业的生产设备原值对科技设备投入的贡献率达86.159%,因此,本文选择科技活动人员总数、科技活动经费总额和大中型企业生产设备原值代表科技人力投入、科技财力投入和科技设备投入。
二、科技投入与经济增长灰色关联评价法
本文采用灰色关联度模型计算科技投入对经济增长的相关系数。
1.科技投入与经济增长灰色关联度
设定参考数列和比较数列为Y0(t )={x0(1),x0(2),…,x0 (n)},n为指数个数;比较数列为Yi (t )={xi (1),xi (2),…,xi (n)},i=1,2,3,…,m;t=1,2,3,…,n。
那么,Z0与Zi在k点的关联测度值:(ρ为分辨率系数,0≤ρ≤1)
φ(K)=[2],
Z0与Zi的灰色关联度为:
ηi=φ(K)
2.灰色关联度的计算步骤
(1)确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。这里,Y0 (t )代表经济增长数列,X0为GDP值;Yi(t )为科技投入数列,X1指科技活动人员数,X2指科技活动经费总额(R&D支出),X3指企业的生产设备原值。
(2)对参考数列和比较数列进行无量纲化处理。由于系统中各因素的物理意义不同,导致数据的量纲也不一定相同,不便于比较,或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时,一般都要进行无量纲化的数据处理,即:将原始数据进行标准化处理。
(3)计算Y0与Yi在k点的关联度。
(4)求参考数列与比较数列的灰色关联系数,即Y0与Yi的关联度ηi。
三、山东省科技投入与经济增长之灰色关联分析
将山东省历年的科技投入指标与山东省的历年的GDP指数做灰色关联度分析,考察科技投入与经济增长之间的相关性。原始数据来源于历年《山东省统计年鉴》。根据科技投入与经济增长灰色关联度计算公式,测算山东省科技投入与经济增长的关联系数。
其次,将评价指标值进行标准化处理。
再次,计算各时点的关联系数。
取ρ=0.5,① 则各时点的关联系数。
最后,计算Y0与Yi的关联度。
用λ1、λ2、λ3分别表示科技活动人员总数、R&D经费支出以及大中型企业设备价值与GDP的灰色关联度,计算结果如下:
λ1=φ01(k)=0.59,关联性②中。
① λ2=φ02(k)=0.78,关联性强。
λ3=φ03(k)=0.71,关联性强。
计算结果显示,λ1<λ3<λ2,且λ1明显小于λ2及λ3,而λ2略小于λ3。说明,在1996—2007年间,山东省经济增长与科技投入各构成方面的灰色关联度存在差异,科技活动人员总数与GDP的关联度明显低于科技经费总额及大中型企业的设备支出与地区生产总值的关联度。说明科技活动经费的投入和企业的装备情况与经济增长关系更为密切。
四、结论
由山东省科技投入与经济增长相关性分析结果可知,科技投入与经济增长有着密切关系。科技投入的三个因素中,以R&D支出為代表的科技财力投入与经济增长最为密切,企业装备水平次之,人力投入与经济增长关联度最小。
从计算结果看,科技活动人员总量与经济增长关系较弱。但是,科技活动人员是科技投入构成的不可或缺的一部分,长期来看科技人力投入形成异质性人力资本,而人力资本是一种特殊的具有主观能动性的资源,是促进经济增长的终极推动力,对现代高新技术产业的发展和经济增长起着决定性的作用。
因此,建议山东省总体上加大科技投入的同时,向科技人力投入和科技财力投入倾斜,注重科技人力投入以形成经济长期持续增长的的人力资本基础,注重以R&D为主体的科技财力投入以尽快实现经济结构转型升级。
注释:
①灰色关联分析中,辨别系数取值范围一般在0～1之间,多用0.5,研究表明辨别系数是动态的,取值大小与具体研究问题有关。
②可以将关联度分级为:0.35～0.65属于中等关联度,0.65～0.85属于较强关联度。
参考文献:
[1]高惠璇.多元统计分析[M].北京:北京大学出版社,2005:293-302.
企业科技投入产出 篇10
关键词：科技活动经费,杠杆效应,挤出效应
一、引 言
高水平的科技投入强度是一个国家具有较高创新能力的重要保障。在国际上, 公认的标准是主要用科技投入费用的比重 (R&D投入 /GDP) 来衡量一国的科技投入强度[1]。政府科技投入是我国科技投入的重要组成部分。政府科技投入不仅是为了引导私人投资, 促进经济增长, 更主要的目的是弥补市场对科学和社会公益技术投资的失灵, 实现公共价值[2]。在此情况下, 政府通过加大财政科技投入弥补市场失灵成为各国各地的普遍做法。数据显示, 我国财政科技支出持续攀升, 从2003年的975.54亿元增加到2012年的4452.63亿元, 年均增长达到35.64%①。那么, 我国政府不断加大的科技投入是否弥补了市场失灵, 带动更多的企业科技投入, 促进了企业的技术创新呢?
现有文献在有关政府科技投入对企业科技投入影响的研究中, 主要形成三种结果:一是政府科技投入能促进企业科技投入。政府科技投入对企业科技投入主要存在杠杆效应、挤出效应和外溢效应三方面的效应, 其中杠杆效应和溢出效应是主要的[3], 政府的资助更有利于激励企业用自有资金进行研发投入[4]。其中, 孙维峰 (2012) 认为这种激励效应随着政府投入强度的提高而递减[5], 而廖信林等 (2013) 则认为这一杠杆效应随着工业化阶段的提升而不断增强[6]。二是政府对企业的直接投入具有挤出效应, 而政府对科研机构的资助对企业具有促进作用, 总体而言, 政府投入的杠杆作用要大于挤出效应[7,8]。三是政府的科技投入对企业具有长期的挤出效应。其中, 肖丁丁等 (2013) 认为从全国范围来看, 政府资助企业对其R&D支出存在长期的挤出效应, 但挤出效果逐渐减少;在东部地区, 政府资助企业对企业R&D支出则产生积极的杠杆效应;在中部地区对企业的研发资助存在挤出效应;在西部地区政府科技投入对企业R&D支出同时存在挤出与杠杆效应[9]。
R&D经费是技术创新原动力的R&D活动赖以进行的重要资源, 以往的研究大多数都是运用R&D经费投入的数据对政府与企业R&D投入的关系进行研究, 而R&D活动只是科技活动的重要组成部分 (科技活动划分为R&D、科技教育与培训、科技服务三个组成部分[10], ) 运用R&D经费的数据来论证政府资金对企业资金的关系并不能全面反映在科技活动中政府资金对企业资金的影响。与以往研究不同, 本文对科技活动经费 (包括对R&D的投入、对科技教育与培训的投入、科学技术服务过程中的技术开发投入、对科技成果转化与应用的投入以及与科技活动有关的其他投入) 筹集中政府资金对企业资金的影响进行论证, 试图能更全面地反映出政府科技投入对企业科技投入的影响。
二、数据与模型
本文采用2002~2011年中国31个省市的面板数据作分析, 所有数据来源于2003~2012年《中国科技统计年鉴》。由于《中国科技统计年鉴》从2009年开始不再按资金来源报告各省市的科技活动经费筹集额, 为保证分析的效果, 本文采用2002~2008年科技活动经费筹集额和2009-2011年R&D经费内部支出额的数据作分析。
我国科技活动经费筹集来源主要包括政府资金、企业资金和金融机构贷款三部分, 本文主要对政府资金和企业资金投入的关系进行论证。为了能进一步分析地区宏观经济对企业资金投入的影响, 在模型中增加工业化阶段虚拟变量作为控制变量。在工业化发展阶段的划分上, 本文在参考陈佳贵等 (2006) 对工业化发展阶段的划分方法[11]的基础上将中国各省份划分为3个梯队 (结果见表1所示) 。
本文借鉴廖信林等 (2013) 的研究设计, 设置三个工业化阶段虚拟变量如下:
为了避免出现“虚拟变量陷阱”, 本文只将D2i和D3i两个虚拟变量以乘法方式放入模型 (1) 中, 而作为D1i基础类别。
综上, 本文构建线性模型 (1) 如下:
其中, Yit表示省份i在t年度的企业资金额, Xit表示省份i在t年度的政府资金额; βi表示自变量对因变量影响的参数, 其符号为正时, 表示两变量间具有杠杆效应, 为负则表示挤出效应; αi表示个体不可观测效应, 用来表示不同省份的异质性, μit为随机误差项。
三、计量模型估计与实证分析
(一) 面板数据的单位根检验与协整检验
针对面板数据, 通常有LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验、Hadri检验以及Breitung检验方法。其中LLC、IPS、Fisher-ADF和Breitung检验的原假设均为含有单位根, Hadri检验原假设为不含有单位根。本文运用Eviews6.0分别对面板数据lnX、lnY进行检验, 表2给出三种检验方法的结果。lnX、lnY的一阶差分在1%的显著水平下都是平稳的, 说明lnX、lnY序列都存在单位根。
注:*** 表示参数估计在 1%显著性水平下显著;** 在 5%显著性水平下显著。括号内是参数显著性检验的伴随概率。
本文采用被广泛应用的Kao面板协整检验方法进行检验。Kao检验对应的原假设是:变量之间不存在协整关系。本文得到的ADF值为 -3.3367, 伴随概率P值为0.0004, 显著拒绝原假设, 说明企业资金与政府资金之间存在显著的协整关系或长期均衡关系, 能够有效避免虚假回归问题。
(二) .实证结果分析
在进行模型估计前, 应进行模型的设定和检验。本文用Hausman检验与是否相关。Hausman检验的原假设是随机影响模型中个体影响与解释变量不相关。如果不存在相关性, 则可将模型设定为随机模型。本文使用Eviews6.0估计及检验, 得到Hausman检验统计量值为38.1651, 伴随概率p值为0.0000。p值小于0.05, 所以显著拒绝原假设, 本文应建立固定效应模型。面板模型包括混合回归模型、变截距模型和变系数模型, 本文运用E- views6.0估计及检验确定lnY与lnX之间应建立变截距模型。模型估计结果如表3所示。
注:所有参数估计在 1%显著性水平下显著。
从表3所示的回归结果看, 模型 (1) 拟合效果很好 (判定系数接近于1) , 所构建的模型能够充分解释被解释变量所包含的信息。
1. 在科技经费中政府资金对企业资金投入存在杠杆效应。表3所示结果显示, 在科技活动经费筹集中, 政府资金对企业资金有较强的正向影响, 这一影响在1%显著性水平下显著。政府科技投入对企业科技投入存在杠杆效应, 其弹性系数为0.6001, 即政府资金投入每增加1个单位, 能够促进企业资金投入增加0.6001个单位。进一步分析, 政府资金对企业资金虽然存在正相关关系, 但政府资金每增加1个单位仅使企业追加资金支出0.6001个单位, 企业资金增加的单位数小于政府资金, 这说明政府资金发挥的杠杆效应仍比较小。本文的分析结果与杨洵和师萍 (2006) 、肖丁丁等 (2013) 的结论不同。其中, 杨洵和师萍 (2006) 认为政府对企业研发进行直接资助对企业研发支出产生挤出效应, 弹性系数为 -0.043;肖丁丁等 (2013) 指出府资助企业对其R&D支出存在长期的挤出效应。本文的结果不同于以上学者的原因可能是所作分析的数据不同, 以上学者采用的是企业R&D经费的数据, 而本文运用科技活动经费筹集的数据进行分析。理由是, 企业R&D经费反映的是企业研发情况, 在知识产权保护制度不健全的情况下, 试验发展阶段的技术外溢性最强, 企业会通过这种“技术外溢”中获得收益, 从而减少其相应的研发支出[7]。科技活动经费反映的是科技活动整体情况, 在科技创新中, 科技教育与培训、科学技术服务过程中的技术开发、科技成果转化与应用的外溢性相对较弱, 企业通过外溢效应获得的收益相对较少, 因此企业愿意投入资金改善人才培训、技术开发以及成果转化等方面。
2.随着工业化程度的提高, 政府资金对企业资金的促进效果逐渐减弱。表3的估计结果显示, 在不同的工业化发展阶段中, 政府资金对企业资金的影响差异比较显著。在工业化初期阶段, 中国政府科技经费投入对企业科技经费投入的影响程度为1.4306, 即政府科技经费投入每增加1个单位, 能够促使企业科技经费投入增加1.4306;在工业化中期阶段, 影响程度为1.2135, 即政府科技经费投入每增加1个单位, 能够促使企业科技经费投入增加1.2135;在工业化后期阶段, 影响程度为0.6001, 即政府科技经费投入每增加1个单位, 能够促使企业科技经费投入增加0.6001, 虽表现为杠杆效应, 但影响程度较小。可见, 按照目前政府科技经费投入分布情况, 政府科技经费投入的效果仍表现为杠杆效应, 但政府科技经费投入对企业科技经费投入的杠杆效应随着经济发达程度提升而减弱, 这与廖信林等 (2013) 的研究结果不同。廖信林等 (2013) 运用R&D数据对政府对企业的R&D资助对企业自身R&D投入的影响进行分析, 得出的结果是在工业化初期、工业化中期和工业化后期三 个阶段的 影响系数 分别是1.7340、2.5190、6.8730, 这一杠杆效应随着工业化阶段的提升而不断增强。本文研究结果与廖信林等 (2013) 的不同, 原因可能是本文运用科技活动经费筹集额的数据进行研究。科技活动经费包含R&D、科技教育与培训、科学技术服务过程中的技术开发、科技成果转化与应用以及与科技活动有关的经费, 政府对企业的R&D资助对企业自身R&D投入会随着工业化阶段的提升而不断增强 (受市场竞争效应、预期效应、重叠效应与创新环境改善效应、风险分担效应等影响[6]) , 但政府资金在科技教育与培训、技术开发、科技成果转化与应用等方面的投入对企业资金投入随着工业化阶段的提升而不断减弱。总体而言, 政府资金投入对资金投入的杠杆效应随着工业化进程的提升而减弱。
根据以上结论, 在科技活动经费中政府资金对企业资金投入存在杠杆效应。在工业化初期, 政策工具对企业科技投入的影响较大, 可见在经济欠发达地区, 政府应加大科技投入力度, 尤其要加大对科技教育与培训、技术开发、科技成果转化与应用等方面的投入, 引导企业提高科技经费投入, 以建设完善的科技创新体系, 提高企业的科技创新能力;而在工业化后期, 政策工具对企业科技投入的影响较小, 在经济发达地区, 政府应重点加大对企业R&D的投入, 适度对创新基础设施、创新环境以及科技服务等方面进行投入。
四、结论与建议
(一) 在科技经费投入中政府资金投入对企业 资金投入存在杠杆效应
在科技投入中, 应坚持政府科技投入为主导, 充分发挥政府科技投入对企业科技投入的杠杆作用。随着全球竞争加剧, 各国政府都认识到科技对经济的巨大促进作用, 投入的科技经费也越来越多。我国目前的科技投入强度与发达国家相比存在较大差距。从R&D活动经费进行国际比较, 2010年日本R&D经费占国内生产总值的比重为3.26%, 德国为2.82%, 而我国仅有1.77%①。从增长速度上看, 我国的科技经费支出额以年均35.64% 的速度增长, 远远超过世界主要发达国家增长率水平, 但是我国政府科技投入的绝对规模仍处于较低水平。因此, 需要各级政府, 特别是中央政府继续加大科技投入, 强化财政科技投资。
(二) 在科技投入中政府资金对企业资金的杠 杆效应随着工业化阶段的提升而不断减弱
在工业化初期、工业化中期和工业化后期三个阶段, 政府资金对企业资金投入的影响分别是1.4306、1.2135、0.6001。因此, 不同省份或地区的政策制定者应根据本地区工业化发展阶段测算政府资金的投入比例和结构。处于工业化初期的省市, 政府资金应投入科技创新环境、创新基础设施以及创新服务的建设中, 提高科技教育与培训、技术开发、科技成果转化与应用水平, 通过建设完善的科技创新体系以促进企业研发活动的开展;处于工业化中期的省市, 政府在加大投入科技创新体系建设的同时, 应加强对企业R&D活动的支出, 综合提高企业自主创新能力;处于工业化后期的省市, 政府应加大对企业R&D的投入, 进一步强化企业的创新能力。
参考文献
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