蔺 涛，梁静溪

（哈尔滨理工大学经济学院，哈尔滨 150080）

随着知识经济时代的到来，高新技术产业凭借其高科技含量、高附加值的特点和带动区域产业结构升级、促进区域经济跨越发展的优势呈现出迅猛发展的态势，这引起了各国政府的高度重视，并纷纷相继出台多种政策、采取多种渠道支持其发展。高新技术产业取得竞争优势的关键是企业的创新能力，而企业的创新能力很大程度由企业的科技创新（研究与实验性发展）活动决定。因此，科技创新投入的增长对于推动高技术产业发展具有至关重要的作用。世界各国，尤其是西方的发达国家对科技创新的投入巨大，一些国内外学者的研究表明科技创新投入对企业的竞争力和社会经济增长具有巨大的推动作用。Dominique等通过对科技创新经费组成的研究，认为由商业部门、公共部门以及外国公司的科技创新投入对生产率的长期增长有显著的决定作用。[1]张小蒂、王中兴将我国科技创新的资本存量与高技术产业各个产出指标进行了相关检验和回归分析，研究发现高技术产业的专利申请数量、产品销售收入、利润、新产品销售收入同科技创新资本正相关。[2]

在已有的对高新技术产业研发效率的研究中大都采用非参数法和参数法两种方法。非参数法主要以数据包络分析（DEA）为代表，参数法则主要局限在采用随机前沿分析法（SFA）和柯布道格拉斯生产函数（C-D）两种方法，由于函数设定形式的局限，这两种方法在分析多要素投入时都不具有优势。在此，将采用二级三要素CES生产函数（固定替代弹性生产函数）对我国高新技术产业的研发效率进行分析。

一、我国高技术产业发展现状

2004—2011年，我国的高技术产业科技创新活动的投入和产出都取得了巨大的成绩，并且达到了前所未有的规模。我国科技创新经费内部支出从2004年2921314.8万元增长到2011年的12378065万元，平均年增长率20.36%，短短几年间增长了3倍多，科技创新人员全时当量也以平均23%的增长速率从2004年的120830.03人增长到2011年的426718.385人，在投入逐年加大的同时，科技创新产出（以新产品销售收入衡量）从2004年的60989505.3万元增长到2011年的203845208.9万元，年均增长19.26%。

虽然我国高技术产业科技创新活动投入产出方面均取得了巨大的进步，但和国外一些发达国家相比仍然存在着较大的差距，按高新技术产业科技创新经费占工业总产值比例看，中国仅有1.63%，而美国、日本、德国、韩国分别达到了16.9%、10.5%、6.9%，5.8%。按高新技术产业科技创新经费占工业增加值比例看，中国为6%，美国为36.8%，日本为31.3%，德国是18%。在依托高投入发展的高新技术产业，中国的科技创新经费投入仍略显不足。

二、模型选择

CES生产函数其一般形式为：Y=A(a1K-p+a2L-p)-u/p，其中，A为希克斯中性的技术进步参数，a1、a2为产出弹性，0

（2）（3）称为二级三要素 CES生产函数，其中（2）式第一级CES中两要素之间的替代弹性为：σ1=1/(1+p1)，（3）式第二级CES两要素的替代弹性为：σ=1/(1+p)，将采用（2）（3）式所表示的二级三要素CES生产函数分析高新技术企业创新产出（Y）和创新资本（K）、人员（L）、外部技术获取（E）之间的关系。

在对CES生产函数进行参数估计时，常用展开的下式进行估计：

将上式进行变形得：

对上式进行参数估计，并最终求的二级CES生产函数中各系数。

三、变量选取及数据处理

（一）变量选取

高新技术产业科技创新活动主要分为三种主要形式：一是高技术企业的自主开发，企业拥有自己的研发机构，通过内部科技创新投入获得技术创新并应用到产品中；二是高技术企业通过引进外部技术创新，直接将其运用到自身产品之中；三是高技术企业的二次创新活动，即在引进的技术创新的基础上通过消化吸收再创造形成企业自身的技术创新。高技术企业的这三种获得产品技术创新的模式都对产品性能提升和市场需求具有重要作用。因此在选取高技术产业创新投入衡量指标时，为了使选取的指标尽可能的涵盖企业的这三种创新成果，将投入指标分为我国高技术产业内部科技创新活动的费用投入，从外部获取技术创新的的费用投入和高技术产业科技创新人员投入三部分。分别用新产品研发费用、技术改造费用之和和科技创新人员折合全时当量作为衡量指标，后者用技术引进经费与消化吸收费用之和进行衡量。

（二）数据来源与处理

1.价格指数的修正

考虑到通货膨胀等价格因素对高技术产业科技创新活动投入产出衡量指标的影响，用通常采用的GDP平减指数平减法对选取的指标进行预处理，从而得到剔除价格变动因素的实际值。所采用的公式如下：

其中，GDPdt表示的是第t年的GDP平减指数，GDPt为第 t年的 GDP名义值，GDPindext表示 t年的 GDP指标，GDP2004是2004年的GDP名义值。用科技创新活动投入产出衡量指标分别除以计算得到的各年的GDPdt，从而得到扣除价格因素的实际指标。

2.资本存量的确定

具体我们采用如下计算公式：

四、实证分析

（一）面板单位根检验

对高新技术产业新产品产值（Y），科技创新资本投入（K），科技创新人员投入（L）和技术投入（E）四个变量分别进行LLC单位根检验、ADF单位根检验和PP-F单位根检验。变量之间是非同阶单整的，不能对变量进行协整检验与直接对原序列进行回归。对序列进行一阶差分处理后，对序列进行一阶差分处理后，单位根检验结果均通过了1%的显著性水平，说明各变量之间一阶单整。

（二）模型设定检验

在进行面板数据参数估计之前，为了防止模型的错用而对估计出的参数结果造成较大偏差，首先要对面板数据的模型形式进行选择。面板数据模型有混合模型、固定效应模型和随机效应模型三种形式。通常采用F检验来决定选用混合模型还是固定效应模型，用Hausman检验决定选取随机效应还是固定效应模型。利用eviews7.2进行F检验和Hausman检验的结果见表1和表2

表1 F检验结果

表2 Hausman检验结果

根据表1 F检验的结果可以看出，P值小于0.10，拒绝建立混合效应模型，应建立个体固定效应模型。从表2看出，H检验的P值小于0.10，拒绝建立个体随机效应模型，应建立个体固定效应模型。因此，运用个体固定效应模型对高新技术产业创新投入产出进行回归分析。

（三）估计结果及结论

对展开的线性回归方程进行参数估计。结果显示方程的复相关系数等于0.829，校正复相关系数等于0.817，标准误估计值0.69133，方程假设检验方差分析统计量F等于68.098，P=0.000，说明方程的拟合效果较好。估计结果如表3、表 4所示。

表3 各变量参数估计结果及显著性检验

表4 各省市常数项C估计值

由表3可看出我国高技术产业内部科技创新活动的费用投入，从外部获取技术创新的费用投入和高技术产业科技创新人员投入对我国高新技术产业创新产出都具有正的效应，即增加相应的投入会使创新产出也获得相应的增加。在选取的三指标中，高技术产业内部科技创新活动对创新产出的影响作用最大，引进并消化吸收外部技术对创新产出的影响最小。由表4可知，我国各省市的创新能力差距较大，由常数C的估计结果看，北京，天津，上海创新能力在各省市中表现突出，具有较高的创新能力，整体来看东部沿海城市高技术产业创新能力明显高于中西部地区。

表5 二级三要素CES生产函数的参数估计结果

根据表5的计算结果和二级三要素CES生产函数的特性，可计算得到以下结论：高技术产业内部科技创新活动与外部技术获取的替代弹性为1/(1+p1)=0.847，外部技术投入与内部资金投入因素的组合与科技创新人员投入的替代弹性为1/(1+p)=1.818，表明外部技术投入与资本投入的组合要素对科技创新人力资源具有很强的可替代性。u=1.27，表明我国高新技术产业创新科技创新投入产出是规模效益递增的，加大创新投入能够获得更多的产出效益。

五、政策建议

（一）加大科技创新投入

科技创新经费投入强度和资金的使用效率对高技术产业创新产出具有重要推动作用。u>1说明我国科技创新投入的规模效益递增。因此，为了我国高新技术产业核心竞争力的提升，应该进一步加大对科技创新各要素的投入力度，并且加强对科技创新投入的管理，合理分配各要素的投入比例，提高要素的使用效率，确保我国高技术产业科技创新活动的高效率进行。

（二）加大对科技创新人才的培养

科技创新人才是当今我国高新技术产业提高企业创新能力的关键因素。政府应该完善人才政策，使其适当向企业倾斜，鼓励企业建立研发中心，集聚和培养人才，创造重视人才重视创新的良好氛围，支持高校、科研院所人才到企业中开展产学研合作。科技创新人力的投入对提升高技术产业的科技创新产出具有知识聚集效应。这些人力的投入最终目的是为了提升科技创新的效率和知识聚集效应，从而推动科技创新产出绩效的增长。

（三）强化高新技术企业技术创新主体地位

构建高新技术产业创新平台。高新技术企业技术创新能力是实现自身竞争力提升的根本动力。构建以高新技术企业为主体、市场为导向、产学研相结合的科技创新平台，为产业关键、共性技术研发与产业化提供有效的仪器设备、研发资金、技术信息、研发咨询、技术支持、学习与交流机会以及研发成果试制场所等，提升高新技术产业技术水平、实现产业的持续与快速发展。

[1]Dominique G,van Pottelsberghe de la Potterie B.From R&D to productivity growth:Do the institutional settings and the source of funds ofR&D matter[J].OxfordBulletin ofEconomics&Statistics,2004(3):353-378.

[2]张小蒂，王中兴.中国R&D投入与高技术产业研发产出的相关性分析[J].科学学研究，2008(3)：526-530.