高新技术企业全要素生产率研究——基于科技人才投入视角

刘晋元 甘水玲

(1.上海市科学技术委员会 创新服务处，上海 200003；2.上海市研发公共服务平台管理中心，上海 200031)

0 引言

党的十九届五中全会提出，科技自立自强作为国家发展的战略支撑。这是加快建设科技强国，实现科技自立自强是新时代科技改革发展的重要任务。高新技术企业(以下简称高企)作为科技创新的排头兵，作为科技强国、创新强国的重要力量，培育发展成效显著，但在“后疫情时代”也面临诸多挑战。因此，进一步认清我国高企面临的实际困难，进行前瞻性思考和布局刻不容缓。本文从科技的角度，对柯布道格拉斯生产函数进行拓展和改进，测算我国高企全要素生产率及各要素贡献率，以期能够准确发现高企发展存在的问题，并提出有效建议以供参考。

1 文献回顾

国内外对高企全要素生产率的研究不多，知网搜索“高新技术企业全要素生产率”关键字相关的文献一共15篇，主要聚焦在微观层面的样本实证分析。纪培端[1]从微观层面选取企业样本，利用DEA-MALMQUIST指数法测算了深圳市高企全要素生产率水平，得到其呈逐年上升趋势，且科技投入强度、企业年龄、科技人员投入等因素对高企全要素生产率具有显著的正向影响；而资本密度则抑制了高企全要素生产率的提升。刘方等[2]聚焦中关村海淀科技园，基于2007—2015年的企业数据，用Olley-Pakes方法测算高新技术产业TFP，发现金融支持和税收优惠对各类高新技术产业TFP均有明显促进作用；财政补贴对高新技术产业TFP显现抑制作用。方文中等[3]基于2008—2012年上海市科技企业统计中的高企数据,运用OLS、FE、系统GMM、OP方法分别估算了企业TFP,发现自主研发中的R&D人力投入和国外技术引进对TFP有促进作用,但是自主研发中的R&D资本投入因存在1年时滞而产生抑制作用。杨豆豆[4]运用DEA-Tobit两阶段法,实证了财政补贴对创业板高企全要素生产率有显著的正向影响。徐伟民对政府政策、开发区建设与高企全要素生产率之间的关系进行实证，发现在政府政策、开发区建设与高技术企业成长之间,起实际作用的是政府政策,而开发区建设则对高企全要素生产率的提高没有很明显的作用。部分学者从宏观层面进行实证分析。张亚璟等[5]选取2011-2017年国内高企为样本数据,应用双重差分模型对高企TFP影响分析，发现研发费用加计扣除对TFP的促进作用最显著,其次为税率优惠；固定资产加速折旧没有显著的激励作用。齐园[6]应用C-D生产函数和索洛经济增长模型测算的北京高新技术产业不同所有制类型企业的全要素生产率(TFP)及其贡献率，发现三资企业TFP最高,但三种类型企业的TFP增长率均为负值；非国有企业的技术进步贡献率最大,而国有和三资企业的技术进步贡献率为负。

通过文献分析发现，对于高企全要素生产率的研究较少，从宏观层面的研究更少，且全国范围内的测算几乎没有。因而文章尝试从宏观层面及全国的视角，对我国高企全要素生产率进行系统分析，并结合现有研究结果进行归纳总结，以把握我国高企整体发展状况，提出有效的政策建议。

2 研究方法

经济增长与资本、劳动力、全要素生产函数之间的关系可用柯布道格拉斯生产函数表示：

(1)

其中，Yt、At、Kt、Lt分别表示t时期的总产出、全要素生产率、资本、劳动力，ɑ、β分别表示资本产出弹性和劳动力产出弹性。

本文学习周洛华提出的“基于信息时代的柯布道格拉斯生产函数”表现形式，提出从科技的角度，将劳动力分解为研发劳动力、科技服务劳动力、其他劳动力，形成柯布道格拉斯拓展生产函数，进而测算高企全要素生产率及各要素投入对经济增长的贡献，其形式如下：

(2)

对方程(2)取自然对数利用stata软件进行线性回归估计各系数值：

Ln(Yt)=Ln(At)+αLn(Kt)+βLn(L1t)+λLn(L2t)+φLn(L3t)

(3)

对各系数做正规化处理：

(4)

对方程(2)求全微分可得全要素生产率增长率：

(5)

用EK、EA、EL1、EL2、EL3分别表示资本、研发劳动力、科技服务劳动力、其他劳动力、全要素生产率对经济增长的贡献率：

(6)

3 数据获取与处理

本文数据均来自《中国火炬统计年鉴》，无缺失数据。主要选取了我国各地区高企2014年到2018年的数据，其中研发劳动力(EL1)选取高企R&D人员全时当量，代表高企的创新投入；科技服务劳动力选取科技活动人员减去R&D人员全时当量，代表高企的创新服务投入；其他劳动力选取年末从业人员减去科技活动人员，代表高企的经营管理者和基层工作者投入；资本是选取高企年末资产减去负债资产；产出是选取高企营业收入总额。

4 实证分析

4.1 各系数值估计

利用回归分析估计各系数值如表1所示。

根据表1回归结果可知，回归模型拟合优度达到0.982，且由表1可知，各项P值均小于0.05，通过检验。其中，研发劳动力边际影响值最小，仅有0.11；其他劳动力大，为0.485；后依次是科技服务劳动力为0.238及资本为0.169。

表1 系数回归

4.2 高新技术企业全要素生产率

计算我国各地区高企全要素生产率结果如表2所示。

由表2可知，根据文章的研究方法，虽然测算出我国各地区高企每年的全要素生产率增长率大多为负，但趋势向好。以2014—2017年的均值来看，9个省市(自治区)企业全要素生产率为正，依次是新疆、贵州、黑龙江、宁夏、上海、甘肃、云南、内蒙古、湖北。2017年，有17个省市区高企全要素生产率均值为正，依次是甘肃、西藏、黑龙江、河北、贵州、宁夏、山西、青海、吉林、上海、云南、内蒙古、四川、陕西、江苏、山东、辽宁及北京。

表2 我国各地区高企全要素生产率增长率(2014-2017年)

对比2014—2015年和2016—2017年全要素生产率增长率均值，发现有20个省市区高企全要素生产率显著提升，说明2016年重新修订了《高企认定管理办法》，在一定程度上有效推动了我国各地区企业的创新发展、技术进步。

对各要素增长率进行相关分析，得到表3。

由表3可知，高企全要素生产率增长率与研发劳动力没有显著相关性，与高企营业收入总额有显著正相关，与其他要素投入均呈现显著负相关；研发劳动力增长率与科技服务劳动力增长率呈现显著负相关，与其他劳动力均为显著正相关，与资本增长率正相关关系；科技服务劳动力增长率与高企营业收入总额有正相关关系；其他劳动力与研发劳动力、产出率显著正相关；资本与高企营业收入总额显著正相关。

4.3 高新技术企业各要素贡献率

计算我国各地区2014—2017年高企各要素贡献率均值如表3所示。

根据贡献率计算结果可知，我国各省市区2014—2017年高企研发劳动力贡献率均值为0.03，71%的省市区基本都呈现上升趋势，其中趋势较大的依次是海南、辽宁、青海、湖北、内蒙古、宁夏、广东；相对稳定且一直为正值的依次是四川、北京、山东；科技服务劳动力贡献率均值为0.58，整体较可观，大部分省市区均为正值，但74%省市区呈现轻微下降趋势；其他劳动力贡献率均值为0.55，较为稳定，基本都为正值，65%的省市区呈现下降趋势；资本的贡献率均值为0.22，68%的省市区呈现下降趋势；全要素生产率的贡献率均值为0.38,62%的省市区均呈现上升趋势。由表3可知，4年间高企研发劳动力贡献率均值排名前五的为吉林、云南、安徽、江西、四川；科技服务劳动力排名前五的为江苏、福建、湖南、青海、海南；其他劳动力排名前五的为吉林、湖南、河北、天津、海南；资本排名前五的为黑龙江、青海、辽宁、海南、广西。

表3 各要素相关性分析(2014—2017年)

表4 我国各地区高企各要素贡献率均值(2014—2017年)

4 结论与建议

4.1 结论

(1)高企中对劳动力的需求各有不同，其中研发劳动力的边际影响力最小，其次是科技服务劳动力，其他劳动力边际影响最大。可以看出其他劳动力是高企的重心，主要包含了企业的经营管理层和基层或一线劳动力，经营管理层是企业的决策者，需要了解企业的状况，进行风险投资并承担责任，基层或一线劳动力(如销售等)则是企业的基石，是企业正常运行的保障，都是与企业持续发展息息相关的重要队伍；科技服务劳动力主要是科技活动人员中负责科技服务和推广的科技人员，是企业进行科技成果转化和推广、技术转移等的中坚力量，是将科技成果福利最大化的重要队伍；研发劳动力是高企的核心技术人才，是企业盈利的关键所在，在我国处于高速流动中[7]。他们创新意识高，创新基础好，创新能力强，因而对技术也会有更鲜明的要求和追求，当自我价值满足下降时，人才流失严重，影响核心技术的开发进程和效率，因而作用发挥也不够明显。

(2)高企各要素增长率之间相关性程度各有差异，其中各要素与产出增长率基本都显著正相关。各要素与产出增长率的相关性大小依次是其他劳动力增长率(0.552)、全要素生产率增长率(0.422)、研发劳动力增长率(0.351)、资本(0.326)、科技服务劳动力(0.179)；各要素与研发劳动力增长率的相关性大小依次是产出增长率(0.351)、其他劳动力增长率(0.263)、资本增长率(0.169)、科技服务劳动力(-0.354)；全要素生产率增长率与产出增长率显著正相关，与其他要素增长率显著负相关，与研发劳动力增长率无相关性；资本增长率、其他劳动力增长率、科技服务劳动力增长率都只与研发劳动力增长率和产出增长率有显著相关关系。

(3)我国各省市区年度全要素生产率增长率大多为负，但趋势向好。尤其2016年重新修订《高企认定管理办法》后，我国高企全要素生产率有显著提升。考虑到高企因其高风险、高投入、周期长等特征，而高企认定又存在有效期，因而对高企年度的全要素生产率进行测算，较难实际表达高企的运行效率，但在这样的特征下全要素生产率增长率趋势向好也说明高企高投入高产出，整体效果长期可观。

(4)我国各省市区高企各要素贡献率均值最高的是科技服务劳动力(0.58)，其次是其他劳动力(0.55)、全要素生产率(0.38)、资本(0.22)、研发劳动力(0.03)。大部分省市区全要素生产率贡献率、研发劳动力贡献率都呈现上升趋势。说明高企的发展趋势前景好，经营管理等技术进步快，且科技已经成为主要贡献力量，但目前研发还处于弱势，资本投入也相对较少，经营管理等技术进步水平不高，都没有发挥出应有作用。

4.2 建议

(1)灵活制定高新技术企业认定有效期区间，让企业潜心开展创新活动。周维提出高企认定政策对企业创新投入也存在抑制作用，表现在如果不同企业在创新和寻租活动中有较高的租金，则企业能够寻租的机会更大，这时企业寻租的机会成本会远远小于企业自主创新的机会成本，因而会很大程度上削弱企业开展自主创新活动的动机[8]。各年度高企全要素生产率增长率普遍为负，以及其研发劳动力增长率、贡献率都呈现上升趋势可以看出,高企创新活力没有完全释放，因而从政策上突破，应灵活制定高企认定有效期区间，让企业在更合理的周期里潜心开展创新活动，充分尊重高企具有周期长、高风险、高投入等规律特征，避免因政策期限等外部原因，出现减少创新活动、或急于求成，导致创新动力不足、创新质量低下等不良效果。

(2)鼓励高新技术企业加大研发投入力度，形成以企业为主体的创新体系。研发投入是高企进行自主创新的关键，我国高企研发劳动力与资本、其他劳动力、科技服务劳动力都具有显著相关关系，在高企的作用至关重要且研发劳动力增长率、贡献率虽呈现上升趋势但目前都不高，比如，设置“高企引才伯乐奖”，对于引进高水平人才做出巨大贡献的可考虑合理延长半年甚至更长的有效期等奖励措施；完善高校、科研院所等科研人员和高企研发人才“双向兼职”“长租短借”等灵活聘用制度，促进知识共享、智力流动，自主培养一批优秀的复合型、具有国际视野的创新人才和技能人才；鼓励高企加大研发资金投入、拓宽高企资金投入渠道，减轻高企运营成本压力，努力为高企技术创新注入源头活水、提供强有力保障，以最大限度地发挥人才价值，加快形成以企业为主体的科技创新体系。

(3)优化高企研发人才职业发展环境，激发企业创新活力。研发人才是高企命脉，其职业发展空间至关重要。应引导高企建立多元化、人性化的研发人才职业发展体系，以适应高企研发人才强烈的自我价值实现、较高的成就事业动机、较强的创新突破等需求。高企研发人才薪酬一般普遍较高，因而物质激励不是唯一重要因素，应更加重视非物质激励。一方面高企制定阶段性研发人才的职业发展激励计划，赋予研发人才更大的技术创新自主权，给予更大的平台和机会参与富有挑战性的工作等；另一方面政府优化企业研发人才职称评审制度，制定出一套适合企业研发人才、能突出企业研发人才贡献、专业能力、职业素养等的职称评定体系，使研发人才有更高的自我提升感、价值实现感、获得成就感、社会荣誉感，从而激发企业创新活力，减少高企高水平研发人才流失概率。

(4)创新高新技术企业管理方式，营造健康可持续发展环境。我国高企全要素生产率增长率趋势向好，贡献率在各要素中排名第三。说明我国高企经营管理等技术进步水平日趋见好，但仍处于中等水平，需在全面深入了解高企的发展规律的基础上，创新利于人才成长、适合高企长远发展的管理方式和技术，夯实高企实力、提升高企层次，营造健康可持续发展环境。一方面推动高企人才分类管理，如偏重技能技术的人才，必须在人才管理机制中突出创造力差异、技能高低，体现实效性和层级性，营造敢于创新、勇于探索的良好氛围；如偏重基层或一线的人才，充分考虑岗位实际情况之外，也要重视员工的个性化需求进而合理分配，保证基层员工才尽其用，实现员工与生产需求、工作岗位最佳结合，发扬员工最大的优势和价值，使其逐渐成长为中坚力量；另一方面政府要协助高企做好人力资源管理工作，如搭建高企之间、高企与高校、科研院所之间高层次人才科技创新交流互动平台，注重高企顶层设计人才实力培养和沟通，提高经营管理水平，降低决策失误风险；为高企引进青年人才提供更加便利、优惠的安居政策、落户政策，减少高企引才成本和难度。