我国高新技术产业R&D投入产出模型的理论研究

贾强俊 朱厚圣 王新亮

摘要：目前，我国高新技术产业的稳步发展形势，保障了国内创新性经济不断前进。为了从R&D投入产出方面衡量相关创新绩效，本文基于C-D生产函数对我国高新技术产业的R&D投入、产出效率进行分析与研究，从而全面科学地展示R&D投入与产出的运作机制，并提出具有建设性的方针战略。

关键词：C-D生产函数;高新科技产业;R&D投入产出模型

高新技术产业具有知识密集型的特征，主要包含了现代科学信息技术、智能设备和电子数字新材料等领域。而且如今国家与国家之间的激烈冲突，不再是简单的经济与军事的竞争，而是科技之间的碰撞，高科技技术行业领域尤其严重。

高新技术产业R&D活动及创新产品情况对于企业的长远发展非常重要，对于国家的经济建设与人才建设也具有意味深长的意义。因此，企业乃至国家开始重视企业的科研研发与创新投入，并且完善相关制度与法律。目前，我国各区域创新型产业不断发展、科技产业扶持的新政策不断落实，各产业坚持走集约化、内涵式发展道路，全面打通产业链、供应链。这些政策与方针推动着企业或者区域产业全面地向新科技、信息自动化进行战略升级，加快经济快速增长。根据高新科技术产业的相关数据，截止2018 年国家高新区内高技术产业企业共有约10.4万家，总共创造了营业收入30.7万亿元，较上一年增长了9.9%。

1.文献综述

卢方元、范艺美[1]构造了DEA-Malmquist模型，并以2011-2015年期间国内航空航天器制造业的相关数据为研究对象，计算出国内空航天器制造业科研经费投入产出的绩效;陈毅辉、苏凯[2]基于QRE-OLS方法，对国内24 家林业上市公司2012-2015年的科技创新投入，得出了林业行业劳动力投入与资金投入之间无显著的相关关系;彭良玉采用了DEA模型对安徽省内多个行业与区域的科研创新基金的投入产出效率进行定量评价，得出了安徽省内R&D投入产出效率存在地域不均衡的现象。结合目前的研究情况，由于对国内整体科技产业R&D投入与产出的研究较为少见，本文将基于C-D生产函数对其影响进行分析与计量。

2.理论研究

2.1评价指标体系构建

本文参考国内外众多学者有关高新科技产业科研经费投入与产出的影响因素的研究成果，综合考虑了R&D投入产出活动的具体内容与注意事项。在此基础上从宏观经济角度定量分析我国高新科技发展的影响因素，选取人力资源、资金费用作为投入指标，选取产出品与技术产出作为产出指标，以符合科学研究的准确性、全面性与严谨性，具体指标内容见表1。

2.2数据预处理

结合上述构建的指标，从高新科技产业企业的财务报告进行搜集相关数据。另外，由于科技产业相关评价指标一般具有不同的量纲和量纲单位，为了防止影响到数据分析的精确性以及消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。因此，本文采用指数化处理模型，对原始数据进行归一化处理，即使得原始数据均介于0与1之间，能够提升模型的收敛速度与精度。具体计算公式为

上述公式中，Yi表示变量的归一化数据，Xi表示数据集合的第i个初始数据，Xmax表示该数据集合中的最大值，Xmin表示该数据集合中的最小值。

2.3基于C-D生产函数的构建及修正

C-D生产函数由美国数学家Charles Cobb和经济学家Paul Douglas根据美国制造业1899-1922年的历史资料进行的总结，它主要以劳动和资本为投入变量，研究与计量投入与产出之间的相互关系。另外，它主要预测特定区域的工业产出，属于经济学中较为重要的数学计量模型。

上述公式中，Y代表一定技术含量状态下的产出水平;A代表一定技术含量状态下的对产出的效率系数;α、β分别为人力与资金生产要素投入对产出的敏感程度，其数值范围均为0至1。

根据α和β的组合情况，共有三种类型，具体情况见表2：

通过这些判断依据，可以对国内创新型企业的规模报酬进行度量与分析，并为合理安排生产要素的管理提出最优决策，提升企业乃至产业领域的要素生产率。

由于研究对象的局限性，上述生产函数模型仍有一些问题：①由于资本和劳动都是高科技产业投入过程中不可缺少的部分，则资本和劳动不能完全相互替代。②α和β分别为资本和劳动的产出敏感系数，敏感系数会随着科技水平的不同而发生变化。为了更好地研究高新科技产业的R&D投入产出水平，必须将资本和劳动的未知性进一步确定化。

高新科技产业所应用的研究领域主要集中在宏观经济和产业经济，而上文的数学模型仅涉及资金和劳动的两个要素。因此，本文将上述的C-D生产函数模型修正为：

上述公式中，Y为产出水平;R为研发投入，可用企业新产品开发的经费支出为计量指标;K为资本投入，可选用高新科技公司总固定资产的数值为计量指标;L为劳动力投入，可采用科研人员比例作为计量指标;A为整体技术效率;α、β、γ分别表示研发、资本和劳动力对产出的敏感程度。同时，为使分析过程与结果比较简单明显，可对上述修正后的数学模型两边同时取对数，避免计算过程的繁杂，具体形式如下：

3.结论

近年来，企业虽然有了大量的生产设备、研究人员和科技技术，但企业的业务流程与经营决策需要一定的管理政策。对于高新科技产业，任何一个企业都具有差异的管理能力。根据目前国际上的管理效率划分的标准，我国有相当一部分企业达不到其符合自身情况的管理能力，故也可以在将管理水平引入C-D函数之中，充分计量与分析国内企业科研投入与创新的绩效情况。

同时，结合目前国内高新科技发展水平，给出如下三点建议：

3.1优化高新科技产业研发投入结构

目前国内高新技术产业存在地区分布、研发投入不均衡的特点，要加强科技产业的审慎监管制度，完善科学明确的资金投入体系，为具有良好发展前景与经济效益的科技公司开拓融资担保，并促进国内经济产业与“数字化”的相互结合，优化国内科技产业的结构。

3.2引导科技创新人才培养与发展，建立科研创新的激励机制

完善国内高等教育的制度，建立相關的福利激励机制，促进国内高科技产业的研究水平。同时，我国要改善高新技术公司招聘人才的环境，大力推进工业园区建设，多元化、多渠道构建人才科研基地企业。

3.3政府制定技术性产业发展方针，加大创新教育与投资力度

发展高新技术产业，要聘请科技顾问，采取联合开发项目、技术咨询、人才培训等形式，解决企业亟需的人才。同时，我国不仅要注重对科学研究活动数量的投资，更要注重对科学研究活动质量的投资。

参考文献：

[1]彭良玉.安徽省规模以上制造业企业R&D投入产出效率分析[J].科技和产业，2018，18（09）：72-76.

[2]陈毅辉，苏凯.林业上市公司科技创新的投入产出分析[J].林业经济问题，2018，38（01）：42-47+105.

[3]卢方元，范艺美.中国航空航天器制造业R&D活动投入产出绩效分析[J].安阳工学院学报，2018，17（04）：5-9.

[4]王庆华，田小杰.基于C-D函数的我国医药业上市公司R&D投入产出模型研究[J].商业会计，2013（16）：114-116.

[5]崔元硕，黄昊，张琼.全要素生产率中的加成定价与规模报酬效应[J].数量经济技术经济研究，2017，34（10）：128-143.

[6]胡海波.对C-D生产函数的修正及再思考[J].郑州航空工业管理学院学报，2004（04）：111-112.

基金项目：本文属于2019年国家级大学生创新创业训练计划项目（201910378123）研究成果。