不同地区高新技术产业R&D活动的影响研究

(北京邮电大学 北京 100876)

一、引言

当今世界已经由原本的资本掠夺转变为现在的信息和知识掠夺。资本创造的“一本万利”的时代已经过去，知识和信息对于一个企业、一个地区发展的重要性不言而喻。自主创新能力已经成为一个企业、一个地区核心竞争力的代名词，是现代经济体系建设发展和战略支撑的主要动力。对于企业而言，需要不断加强R&D活动、提高技术创新能力，才能实现可持续发展和经济利益最大化。从经济学的角度来看，技术创新一般是指通过开发、创造新的技术并加以运用进而获取利益的活动。而在知识经济时代，R&D活动发挥它新的作用，极大地促进了知识产权的产生和发展，进而提高企业营收。

2018年以来，中美之间的贸易摩擦便开始不断升级，争端引发了全世界范围内的关注。这场贸易战表面上看是贸易顺差之争，实质是高新技术产业之争，是以研发为核心竞争力的科技实力之争。研发活动是整个企业经营活动的基础和核心，是衡量一个企业科技投入程度、科技含量以及发展活力的重要指标。R&D活动是现代高新技术企业的命脉，其发展的好坏将直接影响到企业品牌形象的树立以及核心竞争力的保持。

二、文献综述

随着科技的发展，高新技术产业的重要性已经逐渐深入人心，愈来愈多的学者对高新技术企业展开了深入研究，尤其是在企业知识产权方面。在知识产权竞争力方面，通过对欧美企业的知识产权状况进行实证分析，Anderson发现企业在科技领域的优势地位是由企业的知识产权维持的。邱洪华认为，在知识经济时代，一个国家或地区竞争优势的基础和关键在于知识产权发展情况。知识产权作为企业市场竞争的重要资源，在提升企业核心竞争力、协助企业获取经济利益方面发挥巨大的作用。国外学者Park·W利用1960-1990的横截面数据分析知识产权与企业经济发展之间的关联，发现知识产权能够间接的影响企业经济增长，其主要方式也是通过加强研发投入和资本积累来实现。

不同行业不同领域知识产权发挥作用的程度不同，对于高新技术企业而言，技术创新就是企业未来发展的命脉，自主知识产权的重要性也不言而喻。张晶晶为了让企业重视知识产权管理，通过构建知识产权管理评价体系，并进行实证分析综合评价高科技企业知识产权管理水平，从中发现问题以期望企业对知识产权管理做出改进。贾晓茹通过对中国高新技术企业知识产权战略进行分析，发现高新技术行业发展面临的机会与挑战并存。

依据目标的不一致性，不同学者在构建知识产权评价指标体系时，也选取了不同的指标进行分析。中南大学的谢文照从知识产权投入、成果、运用、管理和保护活动四方面构建了由27个二级指标构成的评价指标体系，并利用层次分析法确定指标权重，构建综合评价数学模型，对国家综合配套试验区知识产权发展绩效做出综合评判。孙娟以江苏省为研究对象，从知识产权创造、运用、保护、服务四个角度出发，最终选定125个指标进行定量与定性分析，得出江苏省总体建设排名情况。

三、研究问题与研究意义

纵观中国大中型高新技术产业发展情况，不同地区差异明显，而R&D活动对一个地区的高新技术产业的发展至为重要。鉴于此，本文寻找差距所在并对全国31个省份进行分类，目的是为R&D活动相对匮乏的地区提供参考，发现自身问题所在。同时，还分析R&D活动对大中型高新技术产业营收的影响，以此来突出其重要性。从现实意义来看，这对于企业经济转型和未来发展具有一定促进作用。

本文之所以以高新技术企业为基础研究对象，根本在于其展现出来的独特优势。高新技术企业具备如下优势：

(1)促进企业科技转型，鼓励更多的企业走向自主创新道路，激发企业创新热情，提高企业整体竞争力水平。

(2)高新技术企业往往是知识产权授权较多的企业，商标作为知识产权的一部分，以一种无形的方式提高企业的知名度。良好的品牌形象是有利的竞争工具，既能帮助企业提升市场地位，还能间接帮助企业获取经济利益。

(3)高新技术企业凭借在本领域中具有较强的自主创新能力、研究开发能力，在国内外市场开拓过程中占据优势，市场价值得到稳步提升。华为企业作为行业自主创新的高新技术企业代表，其近期与高通5G专利知识产权之争也彰显出R&D活动对企业未来发展甚至是国家发展的重要性。

四、指标选取和方法介绍

(一)指标选取

以高新技术产业为基础分析对象，从影响高新技术产业产出的相关因素出发，选取R&D活动中具代表性的关键指标。在选取评价指标时，一定要遵循如下几条原则：目的性原则、系统性原则、科学性原则、可操作性原则。此外，美国商务部提出的判定高新技术产业的主要指标有两个：一是研发与开发强度，即研究与开发费用在销售收入中所占比重；二是研发人员(包括科学家、工程师、技术工人)占总员工数的比重。

建立在以上要求的基础上，选取以下两个指标作为R&D活动中的关键指标，即R&D活动人员合计、R&D活动经费总支出。其中，指标“R&D活动人员合计”反映研发部门规模，同时也反映企业对创新活动的重视程度。通过对这些指标信息搜集和分析，发现不同地区R&D活动的差距所在，并为弱投入地区的高新技术产业提供参考意义。此外，还选取了引进技术经费支出、专利申请受理量、主营业务收入等指标作为相关分析的重要指标。通过分析R&D活动对专利申请受理量的影响，以及专利申请受理量对高新技术产业营收的影响，突出R&D活动的重要性和对产业发展的重大影响。

(二)方法介绍

本文主要采用方法为：聚类分析、相关分析和偏相关分析。其中，采用聚类分析对地区进行分类，找出关键特征；采用相关分析方法探究R&D活动对高新技术产业发展的影响。本研究采用SPSS 25 for mac软件作为运算工具，对R&D活动相关指标、专利申请受理量、主营业务收入进行分析，从定量的角度进一步说明之间的关系。

五、数据分析及结果解释

就上述指标的相关数据进行搜集，采用搜集数据的方式是浏览国家统计局网站。以2017年数据为基准，分别就各地区高新技术产业的相关情况进行统计。此外，用各省份专利申请受理量代替各省份高新技术产业专利申请量具有一定的可行性。因为高新技术产业是知识密集、技术密集的产业，其专利申请量变化趋势基本代表了该地区专利申请量的变化趋势。因此，以上数据的搜集是合理的。

(一)聚类分析

根据搜集的31个省市大中型高新技术产业R&D活动情况，按照地区进行聚类分析。分析哪几个地区R&D活动投入量相近，再结合实际该地区的发展情况加以解释，目的是突出R&D活动对于一个地区高新技术产业发展的重要性。

利用SPSS进行系统聚类。以“地区”为个案标注依据，以R&D的投入情况“R&D经费总支出”、“ R&D人员合计”为变量进行聚类分析。由输出结果，我们可知31个个案均为有效个案。从谱系图来看，广东省与其他地区距离较大，在这种情况下进行的聚类分析效果不佳。因此，本文考虑将广东省独自为第一类，并对提出广东省后的剩余个案进行二次聚类分析。聚类分析结果如图1。

图1 除去广东省聚类分析

从谱系图来看，可以分为四类。其中，江苏省自成一类；山东省、上海市、浙江省、北京市为第二类；辽宁省、陕西省、四川省、湖北省、福建省为第三类；其余20个地区为第四类。综合两次聚类分析，认为划分为五大类较为合适。根据聚类数进行快速聚类，记录不同个案的分类情况。经整理可得到如下分类情况：

第一类：广东省；

第二类：江苏省；

第三类：天津市、辽宁市、福建省、湖北省、湖南省、四川省、陕西省；

第四类：上海市、浙江省、山东省、北京市；

第五类：贵州省、重庆市、安徽省、河北省、河南省、江西省、黑龙江省、吉林省、云南省、山西省、海南省、广西壮族自治区、甘肃省、宁夏回族自治区、青海省、内蒙古自治区、新疆维吾尔自治区、西藏自治区。

根据分类结果进行特征分析，比较不同聚类的平均值，输出结果如图2。

图2 不同聚类的平均值

根据输出结果平均值可以看出，第一类广东省的R&D经费总支出、R&D人员合计数量以及主营业务收入均远超其他类别，说明广东省R&D活动投入力度最大。这与广东省高新技术企业数量以及整个地区经济发展状况有关，例如广东地区的华为企业，其2017年授予的专利数量多达3293件，排名第二，仅次于国家电网公司。

第二类江苏省的R&D经费总支出、R&D人员合计数量以及主营业务收入虽远不及广东省，但相比较其他地区，其投入力度也十分可观。这与江苏省对知识产权重视程度以当地高新技术企业发展情况有关。

第三类地区的R&D经费总支出、R&D人员合计数量以及主营业务收入相对较低。观察该类特征我们发现，大部分地区为中原地区，并且经济发展水平整体相对居中。因此，其R&D活动投入程度相对较低也符合实际情况。

第四类地区的R&D经费总支出、R&D人员合计数量以及主营业务收入相对较高。观察该类别特征，可以看出大多地区为直辖市或者是经济发展较好的省份。例如直辖市北京和上海，尽管其面积和人口相对其他省份较小，但其高速发展的互联网环境为高新技术产业提供了生存空间。

第五类地区的R&D经费总支出、R&D人员合计数量以及主营业务收入最低。从该类地区分布来看，多位于西北部等经济发展相对落后的地区。这也不难理解其研发投入程度低下。

总的来说，R&D活动投入力度总排序为：第一类 >第二类 >第四类>第三类 >第五类。即经济发展程度越高，且人口相对较多的地区的大中型高新技术产业R&D活动投入资金和人力越多，实现的主营业收入也最大。

(二)相关分析

利用相关分析法分析各变量之间的关系。首先提出如下假设：

H1：R&D经费总支出和专利申请受理量相关系数与零无显著差异；

H2：引进技术经费支出与专利申请受理量相关系数与零无显著差异；

H3：研发人员数量与专利申请受理量相关系数与零无显著差异；

H4：专利申请受理量与主营业务收入相关系数与零无显著差异。

针对以上假设进行相关分析，得到图3。根据图中数据可以看出假设H1-H4均不成立，应拒绝原假设，认为各变量之间的相关性显著。例如R&D经费总支出和专利申请受理量之间的相关系数为0.877，说明R&D经费的投入对专利产出影响较大。专利申请受理量与主营业务收入之间的相关系数为0.913，认为高新技术产业专利的产出对其营收有较大影响。

图3 相关分析

由于相关分析中研究两事物之间的线性相关性是通过计算相关系数等方式实现的，它未必是两事物间线性相关性强弱的真实体现，往往有夸大或缩小的趋势。例如本文在研究R&D人员与专利申请受理量的相关性时，理应考虑到R&D经费支出对专利申请受理量产生的影响。因此，单纯利用相关系数来评价变量间的相关性显然是不准确的，而需要在剔除其他相关因素影响的条件下计算变量间的相关性。偏相关分析的意义就在于此。因此，文章采用偏相关分析R&D活动因素对专利申请受理量的影响程度。包括计算偏相关系数和进行假设检验。于是提出如下几条假设：

H5：研发人员数量和专利申请授权量的偏相关系数与零无显著差异；

H6：引进技术经费支出和专利申请授权量的偏相关系数与零无显著差异。

根据上述假设进行偏相关分析。即在分析假设H5时，控制变量R&D经费总支出和引进技术经费支出不变。最终结果显示其P值约为0，因此拒绝原假设，有理由相信研发人员数量和专利申请授权量的偏相关系数与零有显著差异，且偏相关系数为0.638。同理，根据假设检验结果，拒绝原假设H6，认为引进技术经费支出和专利申请授权量的偏相关系数与零有显著差异，且偏相关系数为0.476。

经过以上相关分析，我们发现大中型高新技术产业通过投入R&D活动，进而提高产业的专利产出量。从而达到实现高营收的目的。

六、总结

文章首先利用聚类分析，依据R&D活动相关因素对不同地区投入情况进行分类。比较不同地区R&D活动投入程度的大小。可以看出投入程度大的地区其高新技术产业营业收入也相应的多，投入程度小的地区其高新技术产业营业收入也相应的少。再利用相关分析方法计算R&D活动对专利产出的影响程度以及专利产出对营收的影响，进一步证明R&D活动与高新技术产业的营业收入之间存在某种关系。最终发现R&D投入越大的地区，其专利产出量越多，其大中型高新技术产业的营业收入也越高。

基于以上结论，可以帮助弱投入地区的高新技术产业意识到自身存在的问题，并为它们提供有效的改善方式，例如提高产业R&D经费总支出以及R&D人员的投入量，还可以从人员能力方面入手，选取高学历人员从事R&D活动。这不仅可以帮助高新技术产业提升自身专利产出量以及营收，实现企业的可持续发展，还能提高地区整体竞争力。