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摘要：基于2007～2016年《南京市統計年鑒－規模以上工業企業科技活動》的數據，運用多元回歸模型，分析研究了投入因素對規模以上工業企業技術創新產出的影響。研究結果表明：科技活動人員數、R＆D經費內部支出及政府資金對規模以上工業企業技術創新新產品產值有顯著影響。因此，提出了要側重對企業科技活動人員的培養、加大R＆D經費內部支出的投入量，提高政府資金投入的精準度，促進企業技術創新產出。

關鍵詞：企業技術創新；規模以上工業企業；多元線性回歸

1研究背景

黨的“”報告指出，要加快建設創新型國家，堅持創新發展理念。GuW等認為技術創新作為企業重要的競爭戰略之一，受到政府和企業的重視。政府和企業推行了很多政策，投入了大量研發資金，對推動技術創新起到了一定的積極的作用，將政策實施效果評價研究工作做好，為將來出臺針對性更強的政策提供更有價值的參考依據就顯得尤為重要。只有對已有政策實施效果進行客觀評價，才能為將來出臺針對性更強的政策提供更有價值的參考依據。國內外學者關于企業技術創新投入要素與產出的關系展開了廣泛研究，李金保認為我國現階段的R＆D經費投入模式結構呈低水平均衡狀態、資金的結構和配置還存在很大缺陷；有些學者將政府R＆D投入和與企業R＆D投入的產出做了比較，分析兩者間的最優情況；林宇佳和谷玉颯等認為企業研發資金投入是成果產出的關鍵影響因素；李邃發現企業R＆D內部經費支出影響企業技術創新產出；張永安和郄海拓研究發現，我國各省市的創新成果有所增加，但是效率有待提高；戴浩認為政府補助可以促進企業技術創新；朱巍等認為人員投入和經費投入對創新產出高度相關。已有研究大多從宏觀方面分析，鮮有從微觀方面分析的。2019年，南京再次被評為新一線城市，南京的科技創新能力、綜合經濟實力和城市發展水平等都有一定程度提高。本文以南京市為例，運用多元回歸分析、柯布道格拉斯生產函數模型等方法，重點分析科技活動人員數、科學技術投入、科技活動經費籌集總額、政府資金、R＆D經費內部支出、R＆D經費外部支出這些投入要素對規模以上工業企業技術創新產出的績效評價。旨在得出，哪種因素對于大中型工業企業的產值影響最大，企業技術創新投入的切入點，如何將有限的資金合理化分配等問題。

2研究假設和模型構建

本研究選擇生產函數的方法研究投入產出效率。生產函數表示在一定時期內，在技術水平不變的情況下，生產中所使用的各種生產要素的數量與所能生產的最大產量之間的關系。由道格拉斯生產函數轉化的線性形式作為該研究建立實證研究的基本多元線性回歸模型。lnY為南京市的企業技術創新產出值即新產品產值；lnKJ代表科學技術投入；lnJF代表科技活動經費籌集總額、lnZF代表政府資金、lnRY代表科技活動人員數、lnNB代表R＆D經費內部支出、lnWB代表R＆D經費外部支出。人員投入、財務投入對企業技術創新產出的影響模型回歸方程如下：

3數據來源和描述性分析

本研究的數據來源于2007～2016年《南京市統計年鑒－規模以上工業企業科技活動》，在其中選取了具有代表性的科學技術投入、科技活動經費籌集總額、政府資金、科技活動人員數、R＆D經費內部支出、R＆D經費外部支出及新產品產值的相關數據，經過分類整理而成，是反映規模以上工業企業技術創新活動總體情況的數據資料匯集，具體如表1。從表1可以看出，南京市在2007～2016年中科學技術投入，科技活動經費籌集總額、政府資金科技活動人員數R＆D經費內部支出、R＆D經費外部支出、新產品產值）的總額在總體上有很大幅度的增加。其中2016年的科學技術的投入同比2007年增加了8．52倍，其中增幅最大出現在2011年，同比上一年增加了一倍；2016年的科技活動經費籌集總額是其2007年的2．47倍；新產品產值2016年是2007年的2．12倍，由于基數較大，所以這一增速同比其他城市較為可觀；2016年的R＆D經費外部支出是2007年的2．15倍高于R＆D經費內部支出的1．77倍；2016年的科技活動人員數是2007年的1．95倍；但就總體來看，除了科學技術投入，其他指標的增速普遍在1．5～2．5倍之間，幾個指標之間增速的偏離度并不是很大。

4“新一線”城市規模以上工業企業技術

創新投入產出效率實證分析本文運用SPSS24．0專業統計軟件對數據進行多元線性回歸分析處理。為了避免大數對回歸分析帶來的影響，先將2007～2016《南京市統計年鑒－規模以上工業企業科技活動》相關數據取對數處理，再進行回歸分析。R2作為判斷模型總體檢驗擬合優度，越接近于1其擬合度越精確。這些因素對企業技術創新產出回歸分析的R2值為0．969，非常接近1，表明結果的擬合度較高。F檢驗的sig值為0．001＜0．01，說明樣本數據對模型的擬合度較好（表2）。為消除多重共線性影響，本文使用逐步回歸的方法，逐步剔除了經費籌集總額和科技技術投入，得到的回歸結果如表3，給出的是多元線性回歸方程的系數和顯著性檢驗結果，表中的T檢驗是對單個自變量的顯著性檢驗。可以看出T檢驗對應的sig值有是3個小于0．05，1個大于0．05，B表示的是各個自變量在回歸方程中的回歸系數，但由于多個自變量的取值范圍和量綱是不同的，所以需要通過比較表中的標準系數的絕對值來判斷各個解釋變量對被解釋變量的影響程度。所以逐步回歸方程為最終結果為：回歸結果顯示，科技活動人員數顯著性差異為0．003，小于置信水平0．01，通過了顯著性影響檢驗，具有統計學意義；在其他影響因素不變的條件下，科技活動人員數對于新產品產值的影響系數是正數，具有正向影響即科技活動人員數越多，企業的科研水平會因此而提高，給企業帶來不斷地專利創新，從而使得新產品產值增加；此外，在解釋變量的單位標準化后，科技活動人員數每提高一個單位，新產品產值平均增加0．664個單位即影響程度為0．664的絕對值。R＆D經費內部支出顯著性差異為0．009，小于置信水平0．01，通過了顯著性影響檢驗，具有統計學意義；在其他影響因素不變條件下，R＆D經費內部支出對于新產品產值的影響系數是正數，具有正向影響即R＆D經費內部支出越多，用于研發的科技經費就越多，且這部分資金的利用效率相對而言較高，使得企業的科研水平得到提升，從而使得新產品的研發能力得到提升，促進了新產品產值的增加。此外，在解釋變量的單位標準化后，R＆D經費內部支出每提高一個單位，新產品產值平均增加1．182個單位即影響程度為1．182的絕對值。相比較其他因素，R＆D經費內部支出的影響程度最大。政府資金顯著性差異為0．028，小于置信水平0．05，通過了顯著性影響檢驗，具有統計學意義；在其他影響因素不變條件下，政府資金對于新產品產值的影響系數是負數，具有負向影響，即由于政府資金的投入利用效率相對于其他資金較低，相對而言阻礙了新產品產值的增長效率，此外，在解釋變量的單位標準化后，政府資金每提高一個單位，新產品產值平均減少0．765個單位即影響程度為－0．765的絕對值。R＆D經費外部支出顯著性差異為0．350，大于置信水平0．1，沒有通過了顯著性影響檢驗，即相比較而言，它的顯著性更不明顯一些，對新產品產值的影響沒有其他因素那么深。

5對策

隨著時代的發展，創新科技的要求，協同、開放的理念要求，因繼續加強人員投入和財務投入，充分調動企業的積極性，發揮中國特色社會主義市場經濟的作用，提高企業自身的科研能力，以科研為牽引，不斷提高企業的技術創新產出，在綠色經濟的前提下實現高效率的資本回報。

5．1加大研發創新人才培養力度

要實現人才強國，科技興國，研發人員是企業、機構開展科技活動的中軍力量，因此企業和政府在科技事業上應繼續加強科技人員的投入量，完善人才的落戶等一系列基礎政策，積極鼓勵和引導高校與企業的合作關系，例如開展多層次，多行業的高校創新創業大賽，鼓勵高校科技人才進行高質量創新項目的申報，從而促進產學研一體化的深入結合，企業的自身研發實力以及創新效率，增強新產品的科技含量，從而提高新產品的議價能力，實現新產品產值的增加。

5．2加大R＆D內部經費支出的投入

R＆D內部經費支出是企業科技活動的重要前提，政府和企業都應注重這部分的支出，特別是R＆D內部經費支出中基礎研究部分，這能很大程度的提高新產品的創造和新科技的產生；同時，要注重R＆D外部經費支出的對象，降低搜尋成本和協調成本的產生，提高委托單位和合作單位支出的資金產出水平，保障企業的科技研發。

5．3提高政府資金的使用效率

運用新的科學技術，對政府資金使用效率測評，優化政府資金的投入結構，政府資金更加高效的運用，并且帶動社會其他資金自發的投入到企業的科研中去。與此同時政府在資金政策上也應支持企業的研發創新，適當拓寬企業的科研資金融資渠道，給予企業科研資金的融資優惠。多種舉措并行，增強企業科研投入的長效增長，增加專利申請數，提高新產品產值，增加企業的科研產出。

參考文獻

［2］李金保．我國政府R＆D資金配置模式創新研究［J］．征信，2010（2）：82～83．

［3］陳鈺芬，李金昌．政府R＆D資助對企業R＆D經費投入的影響————基于浙江省規模以上工業企業行業面板數據的實證分析［J］．商業經濟與管理，2011（2）：30～35．

［4］林宇佳，谷玉颯，郭遠哲，等．企業創新投入與產出關系實證研究———基于醫藥行業上市公司的分析［J］．會計之友，2014（19）：71～78．

［5］李邃，萬秉燭．長江經濟帶區域創新系統投入與產出效率研究［J］．統計與決策，2017（23）：141～144．

［6］張永安，郄海拓，顏斌斌．基于兩階段DEA模型的區域創新投入產出評價及科技創新政策績效提升路徑研究———基于科技創新政策情報的分析［J］．情報雜志，2018，37（1）：198～207．

［7］蘇娜．財政科技專項補貼對企業R＆amp；D投入的影響比較分析［J］．統計與決策，2019，35（3）：182～185．

［8］戴浩，柳劍平．政府補助、技術創新投入與科技型中小企業成長［J］．湖北大學學報（哲學社會科學版），2018，45（6）：138～145．

［9］朱巍，陳慧慧，張景，等．基于專利角度的創新投入產出績效比較研究———以北京、上海、深圳、青島、杭州等九城市為樣本［J］．科技管理研究，2018，38（5）：77～86．

作者：呂梓陽 周波 單位：江西農業大學