科技創(chuàng)新投入對科技創(chuàng)新績效的影響效應(yīng)研究

摘要：本文以揚州市科技創(chuàng)新投入與科技創(chuàng)新績效的關(guān)系為研究對象，采用2002～2011年揚州市宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，應(yīng)用典型相關(guān)分析方法進行實證研究。研究結(jié)果表明：科技創(chuàng)新投入與科技創(chuàng)新績效具有相關(guān)性，且相關(guān)關(guān)系顯著；相對于人力資源投入，財力資源投入與科技創(chuàng)新績效具有更加密切的正相關(guān)關(guān)系，即科技創(chuàng)新績效更大程度上受財力資源投入大小的影響；政府科技撥款對專利授權(quán)數(shù)具有促進作用。

關(guān)鍵詞：科技創(chuàng)新投入；科技創(chuàng)新績效；典型相關(guān)分析

作為中國長三角的節(jié)點城市及南京經(jīng)濟圈、上海都市圈的重要成員，近年來，揚州市不斷加快區(qū)域合作和國際化進程，擴大對外開放和合作，著眼于正在加速興起的世界新一輪科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)革命，產(chǎn)學研一體化進程明顯加快，自主研發(fā)和創(chuàng)新能力不斷增強。目前，揚州市正圍繞“發(fā)展創(chuàng)新型經(jīng)濟、建設(shè)創(chuàng)新型城市”這一目標，致力于科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級。因此，研究揚州市科技創(chuàng)新投入與科技創(chuàng)新績效的關(guān)系對今后揚州市科技投入方向有現(xiàn)實的指導意義。

一、相關(guān)文獻回顧

綜合國內(nèi)外文獻研究，學者關(guān)于科技創(chuàng)新投入與科技創(chuàng)新績效、科技產(chǎn)出的關(guān)系研究主要為實證研究，且結(jié)論比較一致：科技投入通過促進生產(chǎn)效率帶動經(jīng)濟快速增長并在創(chuàng)新活動中發(fā)揮積極作用，有利于國家創(chuàng)新能力的提高。連燕華等探討了用于描述國家科學技術(shù)產(chǎn)出的定量方法，設(shè)計了科技投入指數(shù)和科技產(chǎn)出指數(shù)并進行了實證分析。劉亞旭等對科技投入產(chǎn)出評價方法進行了比較研究。于靜霞等將各省科技投入與產(chǎn)出的績效和效率進行對比。李強基于內(nèi)生增長理論設(shè)計我國科技投入-產(chǎn)出績效評價模型。

上述文獻研究主要集中在概念界定、效率評價、模型建設(shè)方面，而對于具體城市的科技創(chuàng)新投入要素與科技創(chuàng)新績效關(guān)系的研究比較少，對科技創(chuàng)新投入和科技創(chuàng)新績效的指標衡量標準沒有達成一致意見。本文通過識別主要的科技創(chuàng)新投入與科技創(chuàng)新績效指標，利用典型相關(guān)分析方法研究科技創(chuàng)新投入與科技創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新投入對科技創(chuàng)新績效影響的關(guān)鍵路徑，為提高城市區(qū)域創(chuàng)新能力、促進經(jīng)濟發(fā)展提供依據(jù)。

二、研究方法

1.變量選擇和數(shù)據(jù)來源

本文以揚州市科技創(chuàng)新投入與創(chuàng)新績效關(guān)系為研究對象，數(shù)據(jù)來源于2002～2011年的《江蘇省科技進步監(jiān)測結(jié)果與科技統(tǒng)計公報》、《江蘇省統(tǒng)計年鑒》等權(quán)威統(tǒng)計報告。

科技創(chuàng)新活動的投入是開展科技活動的條件和基礎(chǔ)，科技人力資源是科技資源諸要素中的核心資源要素，科技財力資源是科技人力資源開展科技活動的前提和基礎(chǔ)，因此這兩大指標能充分體現(xiàn)科技資源投入要素的特征。關(guān)于科技創(chuàng)新投入，本文總共采用了5項指標：科技活動人員占從業(yè)人員比重（%）X1、R&D活動人員占科技活動人員比重（%）X2、全社會R&D支出占GDP的比重（%）X3、政府科技撥款占財政支出的比重（%）X4、科技與技改貸款占銀行貸款余額的比重（%）X5。

科技創(chuàng)新能力是一個地區(qū)科技創(chuàng)新的基礎(chǔ)，科技創(chuàng)新績效的衡量可用科技創(chuàng)新成果衡量，包括3個指標：每十萬人口專利申請數(shù)（件/10萬人）Y1、每十萬人口專利授權(quán)數(shù)（件/10萬人）Y2、發(fā)明專利占專利授權(quán)數(shù)的比重（%）Y3。

2.典型相關(guān)分析方法

典型相關(guān)分析是借助于主成分分析的思想，從變量組X中提取一個典型成分U=a′X，再從變量組Y中提取一個成分V=b′Y。在提取過程中，要求U與V的相關(guān)程度達到最大。這樣一組新的綜合變量稱為第一對典型相關(guān)變量，同樣的方法可以找到第二對、第三對......，典型相關(guān)變量之間的簡單相關(guān)系數(shù)稱為典型相關(guān)系數(shù)。

三、實證研究

1.指標相關(guān)分析

本文使用DPS7.05統(tǒng)計分析軟件，對樣本數(shù)據(jù)進行實證分析。首先得到的是科技創(chuàng)新投入組內(nèi)相關(guān)系數(shù)、科技創(chuàng)新績效組內(nèi)相關(guān)系數(shù)及科技創(chuàng)新投入各層面與科技創(chuàng)新績效各層面之間的相關(guān)系數(shù)。

由分析結(jié)果可知，科技創(chuàng)新投入組中，X1與X4之間的關(guān)系最為密切，單相關(guān)程度達到0.8886，這說明政府科技撥款的經(jīng)費投入與科技活動人員數(shù)有很強的聯(lián)系；X1與X3的關(guān)系密切程度次之，單相關(guān)程度也高達0.8724，反映出科技創(chuàng)新經(jīng)費投入與科技活動人員數(shù)存在密切的聯(lián)系。科技創(chuàng)新績效組的三個層面中，各個變量之間的相關(guān)程度比較高，達到0.6以上�？梢�，就影響科技創(chuàng)新績效的自身因素而言，具有較好程度的聯(lián)動作用。

影響科技創(chuàng)新投入與創(chuàng)新績效的相關(guān)關(guān)系中，X4與Y2、Y1的相關(guān)系數(shù)最高，分別達到0.9839和0.9816，這說明就單個因素來看，政府科技撥款越高，可以被用于研發(fā)科技創(chuàng)新產(chǎn)出的資金越充實，經(jīng)費越高，有足夠的能力為研究新成果開拓市場，提高城市技術(shù)創(chuàng)新的水平。在這一點上，實證結(jié)果與投入-產(chǎn)出分析理論和實際都是相符合的。相對于人力資源投入，財力資源投入與科技創(chuàng)新績效具有更加密切的正相關(guān)關(guān)系，即科技創(chuàng)新績效更大程度上受財力資源投入大小的影響。

總之，從科技創(chuàng)新投入和科技創(chuàng)新績效各自的相關(guān)性分析結(jié)果來看，各單因素無論在內(nèi)部還是在交叉性上，都具有一定程度的相關(guān)性。下文將對兩組變量進行深入研究，探討兩組變量的實質(zhì)聯(lián)系。

2.典型相關(guān)系數(shù)及顯著性檢驗

我們可以從實證分析結(jié)果得到科技創(chuàng)新投入組與科技創(chuàng)新績效組提出的典型相關(guān)系數(shù)，第一對典型變量的相關(guān)系數(shù)為0.9996，第二對典型變量的相關(guān)系數(shù)為0.9801，第三對典型變量的相關(guān)系數(shù)為0.5911。但是，在α=0.05的顯著性水平下，只有前兩對典型變量是顯著的（p值　　3.典型相關(guān)模型

典型變量系數(shù)是原始變量轉(zhuǎn)化為典型變式的權(quán)數(shù)，所反映的是組內(nèi)變量在形成典型函數(shù)時的相對作用。科技創(chuàng)新績效構(gòu)成部分受科技創(chuàng)新投入構(gòu)成部分的影響程度可以用兩對典型變量系數(shù)來綜合描述。兩對典型相關(guān)變量的線性組合為 　　在典型相關(guān)模型（1）中，u1中發(fā)揮主導作用的是政府科技撥款比重，v1中發(fā)揮主導作用的是專利授權(quán)數(shù)�？紤]兩者符號相同，可認為政府科技撥款對專利授權(quán)數(shù)有促進作用。科技活動人員比重在u1中發(fā)揮較重要作用，專利申請數(shù)在v1中發(fā)揮較重要作用，考慮兩者符號相同，可以認為科技活動人員數(shù)對專利申請數(shù)有正向促進作用。

在典型相關(guān)模型（2）中，u2主要受科技活動人員比重、政府科技撥款比重和R&D活動人員比重的影響，v2主要受專利申請數(shù)、專利授權(quán)數(shù)和發(fā)明專利比重的影響。第二對典型變量將科技創(chuàng)新投入中的R&D活動人員比重分離出來，創(chuàng)新績效組中與之相對應(yīng)的解釋變量主要是發(fā)明專利比重，兩者符號相同，表明R&D活動人員數(shù)對發(fā)明專利數(shù)具有顯著正向促進作用。

4.典型冗余和解釋能力分析

冗余分析是對構(gòu)建的典型相關(guān)變量解釋能力的判斷，是一組原始觀測變量形成的典型變量對另一組原始觀測變量的總方差解釋程度的分析，具體地分為組內(nèi)變差解釋和組間變差解釋。

由典型冗余分析的結(jié)果可知，兩組變量能由第一典型變量解釋的組內(nèi)方差分別達到56.0%和58.2%，由第二典型變量解釋的組內(nèi)方差分別為38.6%和40.3%。同時，科技投入組的第一典型變量u1 可以解釋對應(yīng)的58.2%的組間變差，第二典型變量u2 能解釋對應(yīng)的38.8%的組間變差。值得注意的是，科技投入與創(chuàng)新績效產(chǎn)出存在因果關(guān)系，因此本次分析的變差的解釋不能是雙向的，不能夠得出創(chuàng)新績效組的典型變量可以解釋科技投入組的變差。這說明第一典型變量能夠較好地預(yù)測對應(yīng)的那組變量，也較好地預(yù)測了對方組的變量，同時說明科技創(chuàng)新投入與科技創(chuàng)新績效不僅能夠被其自身的典型變量解釋，同時也能被其對應(yīng)的典型變量解釋。與此相比可以看出，第二典型變量無論是對自身原始變量組還是對相對應(yīng)的原始變量組的解釋能力都不太強，該典型相關(guān)模型的結(jié)果不理想。

四、研究結(jié)論及啟示

通過研究本文得出以下結(jié)論：一是科技創(chuàng)新投入與科技創(chuàng)新績效具有相關(guān)性，且相關(guān)關(guān)系顯著；二是相對于人力資源投入，財力資源投入與科技創(chuàng)新績效具有更加密切的正相關(guān)關(guān)系，即科技創(chuàng)新績效更大程度上受財力資源投入大小的影響；三是政府科技撥款對專利授權(quán)數(shù)具有促進作用；四是科技活動人員數(shù)對專利申請數(shù)具有正向促進作用；五是R&D活動人員數(shù)對發(fā)明專利數(shù)具有顯著的正向促進作用。

相關(guān)研究結(jié)論對政策層面的啟示主要體現(xiàn)在以下方面。

1.加大經(jīng)費投入，拓寬資金渠道

揚州市近年來全社會研發(fā)支出、政府科技撥款基本保持穩(wěn)定增長趨勢，但是漲幅較小，投入強度低，特別是與江蘇省蘇南地區(qū)相比還存在很大差距。本研究中揚州市政府科技撥款與科技創(chuàng)新績效、科技活動人員有較強的相關(guān)關(guān)系，因此加大經(jīng)費投入不僅可以促進科技產(chǎn)出，而且可以提高科技人員的數(shù)量和質(zhì)量。由于政府財力有限，單靠政府投資已不能滿足科技發(fā)展的需要。應(yīng)積極拓寬融資渠道，采取優(yōu)惠措施吸引民間和外地資金，鼓勵建立民營科技機構(gòu)，不斷加大科技經(jīng)費的投入力度。

2.增加創(chuàng)新型人員資源存量，加強科技隊伍建設(shè)

一方面，本文研究表明科技活動人員數(shù)對專利申請數(shù)有顯著正向促進作用，增加人力資源投入能夠顯著提升科技創(chuàng)新績效水平。另一方面，相關(guān)研究也表明人力資源的數(shù)量直接影響財力資源的使用效率，當人力資源相對充沛時，人力資源會對財力資源具有一定的需求，對財力資源產(chǎn)生一定的“拔拉”效應(yīng)。

3.創(chuàng)新培養(yǎng)機制，優(yōu)化R&D人員結(jié)構(gòu)

由本文研究結(jié)論可知，揚州市R&D活動人員對發(fā)明專利數(shù)有顯著正向促進作用，所以我們應(yīng)該注意科技創(chuàng)新人才的培養(yǎng)和激勵。首先，鼓勵企業(yè)專門制訂針對研發(fā)人員的長期培養(yǎng)計劃，以自有的科技研發(fā)項目為紐帶，與當?shù)馗咝＝�立研究人員的聯(lián)合培養(yǎng)模式并作為挖掘創(chuàng)新人才的長效措施。

參考文獻：

[1]連燕華，石兵.國家科學技術(shù)投入與產(chǎn)出評價[J].中國軟科學， 2002（01）.

[2]劉亞旭，龔小軍.科技投入產(chǎn)出評價方法探析[J].中國科技論壇， 2007（04）.

[3]于靜霞，劉玲利.我國省級科技投入產(chǎn)出效率評價[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟， 2007 （09）.

[4]李強.基于內(nèi)生增長理論的我國科技投入產(chǎn)出績效評價模型研究[J].科學管理研究， 2006（04）.

（作者單位：揚州大學）

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