中国研发活动与制造业的广义灰色关联度分析

刘效梅

（泉州师范学院 陈守仁商学院，福建 泉州362000）

一、引言与文献回顾

随着人口红利的逐渐丧失，中国制造业由低成本所带来的国际竞争力逐渐减弱，通过技术创新推动制造业升级，依靠先进技术来获取竞争优势是中国制造业的主要出路，但发达国家的“再工业化”给中国制造业在高端领域获取国际竞争优势也带来很大挑战。因此，现实对中国的技术创新能力提出了很高要求，迫切需要高效率的研发（R&D）活动来不断实现技术上的突破，抢占技术高点。在此背景下，中国越来越重视研发活动，研发投入保持了较大幅度的持续增长。2008年到2018年，全社会研发经费投入年均增长15.7%，是全球研发经费增长最快的国家。根据科技部网站的统计信息，到2018年，中国R&D人力规模世界第一，R&D 经费投入总量排在世界第二位。因此，研究研发活动与制造业的关联性，探讨研发活动对制造业产生的效果，对于今后更好地发挥研发活动对于中国制造业发展和升级的促进作用，提高研发活动的效率，有较强的现实意义。

国内外有不少学者探讨过研发活动与制造业的关联性，分析了研发支出对制造业的作用。这些研究主要基于企业层面数据，其中大部分研究都发现，研发活动与制造业正相关，或者研发活动明确对制造企业的业绩有积极影响。Ozturk等（2015）[1]研究了土耳其制造类企业的数据，发现研发支出对制造业销售增长有正向影响。Mehmet 等（2017）[2]对41家上市制造企业2009—2015年数据的研究发现，研发支出对制造企业有一定积极作用。Xu等（2018）[3]分析了2012—2016年中韩两国制造企业内部研发支出对公司业绩的影响，结果是研发强度对中韩两国制造企业绩效都具有较强的促进作用，这种影响在韩国比在中国更明显，研发投入对中国制造企业的绩效有正的时滞效应。Coad等（2019）[4]的研究显示，制造业与R&D之间存在正相关关系。有的研究发现，不同部门的制造业研发效率不一样。Docekalova等（2013）[5]发现，捷克研发活动最有效的部门是木材和纸张制造业，汽车制造业的效率最低。李洪亚（2014）[6]用2005—2007年中国两万多家制造业企业的数据，分析了R&D投入规模和投入强度对中国制造类企业成长的影响，发现R&D投入规模和强度都对中国制造企业成长有显著的积极影响，不同所有制企业、不同地区企业的研发活动效果有差距。

也有少量文献基于产业层面和宏观数据探讨了研发投入对制造业的影响，这些研究绝大部分也发现，研发投入对制造业有积极作用，或者研发投入与制造业正相关。Sikdar等（2018）[7]计算了产业层面全要素生产率对印度国内外制造类产业中间产品研发内容的弹性，结果表明，中间产品的研发存量对这些行业的生产率增长有贡献。郝国彩和张朕（2016）[8]对制造行业数据的研究结果是，与传统要素相比，R&D投入对中国制造业的竞争力提升作用比较弱；R&D人员投入和外部经费投入对制造业竞争力的影响是积极的，R&D经费内部投入对制造业竞争力影响是负面的。李新功（2016）[9]分析了2000—2013年中国制造业数据，结果显示，政府直接和间接R&D资助都能促进技术创新，只是这两种资助方式的效果不同，政府R&D资助的效果也因企业规模不同和R&D资金存量大小不一而效果不同。Erda（l2018）[10]对1996—2015年工业4.0过程中9个主要国家的面板数据做了面板格兰杰因果关系检验，结果表明研发支出占GDP的比例与制造业增加值之间存在双向因果关系，研发支出占GDP的比重增大，会显著提高制造业增加值。

现有相关研究所涉及的研发投入都没有区分基础研究、应用研究和试验发展这三类不同的研发活动，同时，探讨研发成果的应用价值的文献也比较欠缺。本文的主要创新点也正是在分析研发投入与制造业的关联度时对三类研发投入做了区分，也分析了研发成果与制造业的关联度，以考察研发成果在制造业产生的应用价值。希望这种研究尝试对于中国提高研发活动效率、更科学地分配R&D资源能有一点参考意义。

二、广义灰色关联度分析法的原理

考虑到可以获取的数据时序不长，采用适用于时序短、信息少的不确定性系统的灰色关联分析法来分析研发活动与中国制造业之间的关联性[11]。常用的灰色关联分析法包括：邓氏关联度、广义关联度、T型关联度、斜率关联度等，本文采用广义灰色关联度来分析。广义灰色关联度包括灰色绝对关联度、灰色相对关联度和灰色综合关联度。灰色综合关联度既可以反映两因素各自对应折线的相似程度，也能反映各折线相对于始点变化速率的接近程度，因此能比较全面地表现数列之间联系的紧密程度[11]。

（一）灰色绝对关联度

设Xi和Xj为长度相同的同一系统的行为序列。Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(n))，Xj=(xj(1),xj(2),…,xj(n))。则Xi和Xj的灰色绝对关联度εij的表达式为：

Xi0和Xj0分别是Xi和Xj的始点零化像。0 ＜εij≤1，Xi和Xj在几何上形似程度越大，εij越大。

（二）灰色相对关联度

（三）灰色综合关联度

Xi和Xj的综合关联度为ρij=θεij+(1-θ)rij，θ ∈[0 ,1] 。

如果关注序列绝对量的关系多一点，则θ 取大一点；θ 取小一点，则表明更加关心序列变化速率。本文θ 取0.5。0 ＜ρij≦1，ρij越接近于1，Xi和Xj的关联度越大。

从计算公式可以推算，灰色绝对关联度、灰色相对关联度和灰色综合关联度的计算结果都会介于0.5与1之间。越接近于1两个变量的关联度越大，越接近于0.5关联度越小。

三、实证分析及结果

（一）变量和数据

本文的研发活动以研发投入和研发成果两类来代表。研发投入主要涉及经费和人员的投入，选取全社会研发经费和研发人员总投入量，基础研究、应用研究和试验发展三类研发活动各自的经费和人员投入量，企业研发经费支出，政府研发经费支出作为研发投入的指标。同时选择专利授权数、发明专利授权数以及科技论文发表数量来表示研发成果。研发人员投入的数据采用相应的研发人员全时当量数据。

表1 研发成果和研发投入指标

制造业的整体情况用制造业增加值来代表，用X0表示，单位是亿元。考虑到数据可得性，用高科技产品出口额占制成品出口额比重来代表制造业升级的情况，用X01表示，单位是百分比（%）。

表2是X0、X01、X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13的原始数据。以X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13为比较序列，以X0和X01分别作为参考序列计算关联度。用ε0j、γ0j、ρ0j分别表示X0与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13的灰色绝对关联度、灰色相对关联度和灰色综合关联度。用ε01j、γ01j、ρ01j分别表示X01与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13的灰色绝对关联度、灰色相对关联度和灰色综合关联度。其中，j=1,2,…,13。

表2 变量的原始数据

（二）广义灰色关联度计算结果

表3和表4的数据分别是依照广义灰色关联度分析法计算得出的X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13与X0，以及X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13与X01的关联度。

表3 中国研发活动各指标与制造业增加值的关联度

代表研发活动的各指标与制造业增加值的灰色综合关联度的排序是：研究与试验发展试验发展人员投入＞研究与试验发展人员投入＞发明专利授权数＞研究与试验发展基础研究人员投入＞研究与试验发展政府资金经费支出＞研究与试验发展应用研究经费支出＞研究与试验发展经费支出＞研究与试验发展试验发展经费支出＞研究与试验发展企业资金经费支出＞研究与试验发展应用研究人员投入＞研究与试验发展基础研究经费支出＞发表科技论文数＞专利授权数。

代表研发活动的各指标与制造业增加值的灰色绝对关联度虽总体较低，但灰色相对关联度大多超过0.7，灰色综合关联度都没有低于0.6，说明中国的研发活动与制造业增加值的关联度不低。

灰色综合关联度计算结果表明，研究与试验发展试验发展人员投入与制造业增加值的关联度最大，为0.7419。研究与试验发展人员投入与制造业增加值关联度为0.7332，排在第二。发明专利授权数与制造业增加值的关联度为0.7096，排在第三位。与制造业增加值的关联度排在最后三位的分别是研究与试验发展基础研究经费支出、发表科技论文数和专利授权数。

表4 中国研发活动各指标与高科技产品出口额占制成品出口额比重的关联度

代表研发活动的各指标与高科技产品出口额占制成品出口额比重的灰色综合关联度排序为：研究与试验发展试验发展人员投入＞研究与试验发展基础研究人员投入＞研究与试验发展应用研究人员投入＞研究与试验发展人员投入＞研究与试验发展应用研究经费支出＞研究与试验发展政府资金经费支出＞发表科技论文数＞研究与试验发展经费支出＞研究与试验发展基础研究经费支出＞研究与试验发展试验发展经费支出＞研究与试验发展企业资金经费支出＞专利授权数＞发明专利授权数。

代表研发活动的各指标与高科技产品出口额占制成品出口额比重的灰色绝对关联度、灰色相对关联度和灰色综合关联度绝大多数都在0.6以下，说明中国研发活动与高科技产品出口额占制成品出口额比重的关联度总体较低。

灰色综合关联度计算结果显示，与高科技产品出口额占制成品出口额比重的关联度最大的三个指标是研究与试验发展试验发展人员投入、研究与试验发展基础研究人员投入、研究与试验发展应用研究人员投入，关联度分别为0.7446、0.6027和0.5955。与高科技产品出口额占制成品出口额比重关联度最小的三项指标分别是研究与试验发展企业资金经费支出、专利授权数、发明专利授权数，关联度分别为0.5150、0.5103和0.5086。

四、对实证分析结果的解释

研发活动各指标与制造业增加值的灰色综合关联度不低，但与高科技产品出口额占制成品出口额比重的关联度较小。可以认为，中国研发活动对制造业整体产生了比较明确的促进作用，但对于制造业升级所起的促进作用却比较小。

代表研发活动人员投入的绝大部分指标与制造业增加值和高科技产品出口额占制成品出口额比重的关联度都较大，除了应用研究人员投入与制造业增加值的关联度排序比较靠后外，其他代表研发人员投入的指标在两组关联度排序中都基本在最前面。研发人才是取得技术突破的关键，也是对制造业整体发展和升级起重要作用的资源，因此，研发人员投入与制造业整体和制造业升级的关系应该较为密切。其中，试验发展人员投入与制造业增加值和与高科技产品出口额占制成品出口额比重的关联度都排在第一位，可能是因为试验发展人员占了所有研发人员的70%以上，且试验发展是对已有知识的应用，是与产业关系最为直接的研发活动。尽管在本文考察期内，基础研究人员和应用研究人员投入在总研发人员投入的比重分别只占约7%和13%，但它们与高科技产品出口额占制成品出口额比重的关联度仅次于试验发展人员投入，说明基础研究和应用研究人员投入对于促进制造业升级是比较重要的。

代表研发经费投入和研发成果的指标与制造业增加值的关联度都在0.6到0.71之间，但与高科技产品出口额占制成品出口额比重的关联度不到0.54，说明研发经费和研发成果对制造业整体发展有积极影响，但对制造业升级的作用很小。由此可以推断，研发费用的使用效率不高，且更多用在了有利于短期内可以形成经济效益的研发领域，较少用于能形成持续创新能力和促进产业升级的领域。这一点也能在全社会研发经费在三类研发活动的分配上有显示。本文考察期内，中国全社会研发经费中有超过82%的比例投入到试验发展领域，只有不到18%的研发经费进入了作为获取新知识、积累知识资本重要途径的基础研究和应用研究领域。全社会研发活动的短期直接经济价值导向，决定了不容易形成具有较强原创性的研发成果。研发成果的创新内涵不够，则经济结构优化和产业升级的动力不足。

制造业增加值和高科技产品出口额占制成品出口额比重与政府研发经费支出的关联度都大于与企业研发经费支出的关联度，但中国企业研发经费支出近几年占比接近77%，政府研发经费支出占比约为20%，说明企业研发经费支出对制造业的作用不如政府研发经费支出明显，可能意味着企业研发经费支出的使用效率不高。也可能与企业研发经费支出结构不合理有关，因为企业研发经费支出用于应用研究和基础研究的比例总共不足5%[12]。基础研究和应用研究没有得到应有的重视，会导致企业自主创新能力不足，影响企业研发活动的质量和效率。

五、结论与建议

前文的分析表明，中国的研发活动与制造业增加值的关联度不低，但与高科技产品出口额占制成品出口额比重的关联度比较小。研发人员投入与制造业增加值和高科技产品出口额占制成品出口额比重都有着较大的关联度，尤其基础研究和应用研究人员投入在占比很小的情况下，与高科技产品出口额占制成品出口额比重的关联度并不小。研发经费投入和研发成果与高科技产品出口额占制成品出口额比重的关联度很小。因此，为更好发挥研发活动对制造业的促进作用，尤其是在促进制造业升级过程中的作用，今后需要重视研发人才队伍的建设，特别是重视基础研究和应用研究人才队伍的建设，提高研发经费的使用效率，完善科研激励制度。

第一，加强研发人才队伍建设。一是要完善研发人才培养机制。研发人才培养最基础的工作是要改进和完善本国基础教育和高等教育，营造有利于培养学生创造能力、独立思考能力的教育环境。还要努力提高高校培养研发人才的能力，大力挖掘产学研融合在促进研发人才培养方面的潜力。加大政府对企业研发人才培养的奖励和支持力度，提高企业培养研发人才的积极性。要重视对基础研究和应用研究领域人才的培养。二是重视国际研发人才的引进工作。在制定科学的国际人才评价体系的基础上，提高服务体系质量，营造良好的人才生活和发展环境，增强中国对国际研发人才的吸引力。完善国际研发人才引进奖励政策，加强奖励政策的宣传工作，拓展国际研发人才引进渠道。

第二，提高研发经费的使用效率。加大对基础研究和应用研究领域的资助，改变过度偏重试验发展的情况，尤其需要引导企业加大对基础研究和应用研究的投入。进一步优化研发经费的分配和投入机制，提高各级各类研发项目立项评估机制的科学性，制定统一、科学的项目成本核算细则，使研发经费的使用者和管理方都有章可循。还应加强研发经费监管队伍的专业化建设，以提高对项目研发经费的监管能力和水平。

第三，完善科研激励机制。一是需要彻底扭转科研激励机制中存在的重科研立项轻研究过程及结果的情况，要完善成果鉴定和结项管理制度。项目成果及成果鉴定过程都尽可能公开化，提高成果鉴定的有效性。二是改革科研成果的量化评估体系，提高对成果本身评估的重视程度，引导研发人员对研发成果质量和社会价值的重视。三是完善科技成果产业化机制，合理分配成果转化所带来的收益，提高科研人员转化成果的积极性。