政府科技投入对自主创新能力的影响研究<br/>——以河北省为例

政府科技投入对自主创新能力的影响研究
——以河北省为例

2017-09-03杜宏巍

山东工商学院学报 2017年4期

关键词：授权量专利申请河北省

贾张,杜宏巍,2

(1.华北理工大学管理学院,河北唐山 063009;2.国家行政学院研究生院,北京 100089)

政府科技投入对自主创新能力的影响研究
——以河北省为例

贾张1,杜宏巍1,2

(1.华北理工大学管理学院,河北唐山 063009;2.国家行政学院研究生院,北京 100089)

利用相关分析和多元回归分析来分析多个因素与自主创新能力的关联性,指出,河北省政府科技投入中重要指标对自主创新能力的关联度大小依次为规模以上工业企业专利申请授权量、规模以上工业企业R&D人员当时量、规模以上工业企业R&D经费、规模以上工业企业新产品开发经费、财政科学技术支出、专利申请授权量。

政府科技投入;自主创新能力;多元回归分析

一、引言

自主创新能力是影响地区乃至国家经济发展水平的重要指标,如何切实提高本地区的自主创新能力应该成为河北省关注的首要焦点。近些年,国内外学者就政府科技投入对自主创新的推动作用、对政府科技投入政策推动自主创新效果的评价进行了积极探索,Vergragt和Brown(2007)提出,政府政策、激励等措施,能够促进企业的自主创新。Klassen (2004)通过美国和加拿大政府都倾向选择合适的税收优惠政策来促进企业对R&D的投资。朱平芳(2003)实证验证了科技财政激励对企业专利产出推动作用不显著。吴延兵(2006)将科技财政拨款作为变量研究创新水平及影响因素,得出政府资助对创新水平有显著作用。樊琦、韩民春(2011)我国政府科技R&D投入政策总能够促进我国制造业企业自主创新。陈新国,薛红飞(2012)认为R&D从业人员数量、R&D经费是科技投入的重要内容,也是促进自主创新能力的有力支撑;专利申请授权量是自主创新能力产出的表现形式。杨海波(2012)证明了政府科技投入与自主创新能力有正向的长期均衡关系[1-11]。由此可知学者对政府科技投入与自主创新能力的关联性研究大都停留在宏观层面上,研究均不够深入,本文从政府科技投入与产出的多个影响要素入手,研究河北省提升自主创新能力的有效策略,即利用相关分析和多元回归分析来分析和确定政府科技投入与产出对自主创新能力的影响关联度或政府科技投入与产出对自主创新能力的贡献测度,力争从科技的多个层面促进河北省的自主创新能力。

二、现状分析

创新是增强地区竞争力、促进经济发展的重要手段[12]。河北省属人口大省,但由于紧邻天津、北京,每年造成大量科技人才外流,致使河北省科技创新能力较弱。历年《中国区域创新能力报告》中,河北省均位列于10名之外。近些年,随着京津冀一体化的发展战略,科技人才有所回流,河北省科技创新能力有所提升,但较其他省份来说还有所差距。表1为2015年各创新大省的各项创新能力指标对比。

由表1可知河北省创新优势明显不足,各项创新指标均低出其他省份的1倍以上,其中,科学技术支出是北京省的1/6,是广东省的1/13。在2014年京津冀创新力指数综合排名中,河北省除石家庄市(第15名)和保定市(第19名)外,排名均在22～31名区间,创新力呈现明显弱势。从发明授权专利来看,天津占70%,河北仅占2%。外观专利来看,近五成在北京,四成在天津,河北不足一成。从实用新型专利来看,天津占64%,北京占31%,河北仅占5%,相较2013年呈现负增长。外来投资额可以反映一个地区的吸引力和发展潜力[13]。2014年外来投资近五成在天津,北京和河北各占25%,河北省11个地级市新增外来投资达427亿元,占比26%,主要分布在唐山市、石家庄市、张家口市、保定市,且河北在新增风险投资、新增外来投资方面呈上升趋势,说明虽然目前河北省创新能力较差,但未来却具有巨大的发展潜力。

三、实证研究

通过对文献的阅读和整理,本文选取政府科技投入和产出指标有6个并将其作为自变量,分别是财政科学技术支出、规模以上工业企业R&D人员当时量、规模以上工业企业R&D经费、规模以上工业企业开发新产品经费、规模以上工业企业专利申请数和专利申请授权量。政府科技投入的目的是推动各省各地区的自主创新能力,其根本目的是拉动各省的经济发展水平,因此,本文选取河北省地区生产总值(GDP)作为自主创新能力的观察指标,并将其作为因变量。

表1 各省份创新能力指标对比

(一)相关性分析

相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度,是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。相关系数介于-1到1之间,系数越接近于1或者-1,相关程度越大;系数越接近于0,相关程度越低。本文将选择2009～2014六年的国家统计年鉴的数据做相关性分析。

(1)

样本协方差可以被看成反映变量X和Y之间的联系强弱和方向的指标[14]。

(2)

(3)

(4)

最终r既可以反映相关性的强弱,又可以反映了相关性的方向。r的正负表示相关方向。通过spss17.0软件计算出相关性分析如表2。

通过计算,可得t检验的结果(表3)。

由此可知,以上6个影响因素p值全部小于0.05,6个因素与自主创新能力均有相关关系。

表2 自主创新能力影响因素相关性分析

①在0.01水平(双侧)上显著相关。

表3 t检验结果

(二)多元回归分析

多元回归分析法,是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析,建立预测模型进行分析的方法。多元回归分析能够找出几个特定的变量之间合适的数学表达式,并进行进行因素分析,即在对于共同影响一个变量的许多变量(因素)之间,找出哪些是重要因素,哪些是次要因素[14-16]。

设自主创新能力的观察指标GDP为y,即因变量,x1,x2,x3,x4,x5,x6为自变量,通过以上相关关系可知影响因素与自主创新能力为相关关系[16]。则设多元回归模型为:

y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+e.

(5)

其中b0为常数项,bi为回归系数,e为残差值。

(6)

(7)

在对参数值计算出来以后,要对模型进行检验和评价。首先是拟合度的测定,可决系数R2,它是在因变量的总变化中,方程解释模型的程度,R2越大,回归方各对样本数据点拟合的程度越强,所有自变量与因变量的关系越密切。计算公式为:

(8)

(9)

(10)

估计标准误差,估计标准误差越小,回归方程拟合程度越强。

(11)

(12)

其中,i为自变量的个数。通过计算可得表4。

表4 自主创新能力影响因素多元回归分析

表5 自主创新能力影响因素多元回归分析

四、结论

综合相关性分析和多元回归分析,可知河北省政府科技投入中重要指标对自主创新能力的关联度大小,依次为规模以上工业企业专利申请授权量、规模以上工业企业R&D人员当时量、规模以上工业企业R&D经费、规模以上工业企业新产品开发经费、财政科学技术支出、专利申请授权量。除专利申请授权量与自主创新能力的关联性偏低外,其他因素的关联性均在0.9以上,说明了科技投入对自主创新能力的重要性。

河北省虽为人口大省,但创新却不敌北京、上海、湖北等省份,究其原因是河北省忽略了政府科技投入对自主创新能力的重要性。通过查阅统计年鉴可知,2014年北京财政科学技术支出为282.71亿元,上海为262.29亿元,湖北为134.46亿元,三省均高出河北省(51.32亿元)的两倍以上,可见创新大省对财政科学技术支出的重视以及河北省的忽视。2014年专利申请授权量北京为74 661项、上海为50 488项,高出河北省30 132项的一倍多,虽然北京、上海的人口不及河北省多,但能看出三个省份人才创新积极性远超河北。2009年至2013年北京、上海两省份的专利申请授权量均超出河北省的两倍。北京、上海、武汉三省规模以上工业企业开发新产品经费历年均高出河北省一倍多。而财政教育支出河北省历年均高出以上三省,可见河北省对教育的支持力度较大,重视程度较高,但也能从另一个方面说明河北省重视创新理论,却忽视了创新实践的重要性。作为潜力发展大省,河北省要充分发挥政府科技投入的主导作用,不断提高科技投入比例,保证科技产出数量与质量,同时不断推出人才激励与保障政策,提升人才自主创新的积极性。

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