我国整体产业研发投入水平影响因素研究——基于2016—2021年《欧盟产业研发投入记分牌》数据

温顺豪

福建师范大学经济学院,福建 福州 350108

0 引言

科学技术是第一生产力,是加快实现高水平科技自立自强,实现中华民族伟大复兴的重要支撑,党的十八大以来,党中央把科技创新摆在国家发展全局的核心位置,以改革驱动创新、以创新驱动发展,在鼓励社会资金投资研发活动、落实激励产业研发投入的税收优惠政策等方面加大了力度,从而推动我国产业研发大力发展。产业研发投入已逐渐成为各大经济体之间竞争的关键,在全球化的竞争格局下,技术的升级和更新迭代速度加快,尤其在生物技术、制药、保健、软件和技术硬件等研发密集度高的行业和部门,这导致高新技术产业的研发投入与传统制造行业之间的差距逐渐扩大[1]。研发投入不仅是知识增长与积累的投资,更是创新的基石[2]。为进一步促进我国推动创新型国家建设,本文采用灰色关联分析法研究分析影响我国研发投入水平的因素,以及每个因素与我国研发投入的关联程度,明确各关联因子与我国研发投入之间的关系,从而制定对应策略,并据此为我国科技事业的战略性调整和全局性谋划提供政策建议。

1 文献综述

党的十九大指出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。创新是引领高质量发展的核心动力。赵安南 等[3]通过灰色关联分析,研究研发投入对河南省经济发展水平的影响,指出河南省经济发展水平与研发人员投入的灰色关联度最高,其次是研发外部经费支出和研发投入强度,但整体与河南省经济发展水平保持密切联系。赵玉林 等[4]运用灰色关联分析方法,从高技术产业总体、高技术产业各部门以及各地区高技术产业发展3个层面,研究我国高技术产业发展对经济增长的带动作用,结果发现:大力发展对经济增长有突破性带动作用的高技术产业是实现我国经济持续、稳定、健康发展的重要战略举措。魏雪[5]基于灰色关联分析功效系数法、财务指标分析等方法深入研究莱美药业研发投入对财务绩效的影响,研究发现:企业研发投入与营业收入关联度最大,同时对企业的综合绩效影响程度较高。黄颖 等[6]通过灰色关联分析法对京津冀地区和长三角地区生物医药产业发展水平开展评估分析,指出在产业规模方面,京津冀、长三角地区生物医药产业各自存在发展阶段不统一,产业协同发展水平欠缺的问题,长三角地区研发机构与研发人员布局尚待进一步调整。

综上,目前关于我国产业研发投入的研究主要集中在其作为影响要素的角度。大部分研究选择具体行业、公司或特定地区作为分析对象,专注于研究我国某一行业或特定地区的研发投入水平,这导致对我国整体研发投入的研究存在明显的空白。基于此,本文选择我国整体产业研发投入作为研究对象,并采用灰色关联分析法来探讨影响我国产业研发投入的关联要素。

2 研究方法与数据来源

2.1 数据指标的选取

根据灰色系统理论,我国产业研发投入的影响因素涉及到多方面,研发投入水平是一个综合性、联动性较强的指标。本文将2016—2021年我国产业研发投入在全球研发投入中的占比情况(X0)作为参考序列,影响我国研发投入水平的因素作为比较序列。结合我国情况,并考虑数据的可获得性和用于衡量我国研发投入水平的影响程度,最终选取企业活动因子、社会文化因子、政策法规因子、宏观经济因子、市场成熟度因子、基础设施因子、生态可持续因子作为一级指标,并从中分化出20个二级指标(见表1)。

表1 我国研发投入水平影响因子指标体系

2.2 模型设定

灰色关联分析法是通过计算灰色关联度,分析各因素之间关联程度的量化方法,我国研发投入水平影响因素较多,是典型的复杂信息不完备和不确定的灰色系统,因此采用灰色关联分析法是可行的。当系统发展过程中,两因素同步变化率较高,即两要素之间关联程度较高,反之则较低。主要研究步骤如下。

第1步,确定参考数列和比较数列。被研究对象即我国研发投入水平作为参考数列,对有影响系统行为的因素即20个自变量作为比较数列,分别用X0和Xi(i=1,2,…,20)表示。

第2步,对参考数列和比较数列进行无量纲化处理。由于数据较大,考虑到数据平稳性,本文采取均值化方式进行无量纲化处理,计算公式如下。

(1)

式中:i=0,1,…,m;k=1,2,…,n。

第3步,求出差序列。计算公式如下。

(2)

第4步,求极差。首先求解参考序列和比较序列的绝地差序列,然后从求得的绝对差序列中提取元素中的最大值和最小值,即Δmax和Δmin。

其中,k=1,…,m;i=1,…,n。

第5步,求灰色关联系数。针对参考序列和比较数列,计算求出灰色关联系数。计算公式如下。

(3)

式中:ρ为分辨系数,一般ρ取值区间为(0,1),通常ρ=0.5。

第6步,结合关联系数计算关联度。对评价对象分别计算其指标与参考序列对应元素的关联系数的均值,以反映各评价对象与参考序列的关联关系,计算公式如下。

(4)

2.3 数据来源

各指标数据主要利用2016—2022年《欧盟产业研发投入记分牌》,其他相关数据来源于WIPO组织的全球创新指数(GLL指数)。

3 我国研发投入水平影响因素的灰色关联分析

3.1 灰色关联度计算

1)根据灰色关联度计算分析方法,以我国研发投入在全球产业研发投入中的占比(X0)作为参考序列,各指标(X1～X20)作为比较数列,利用式(1)对原始数据进行无量纲化处理。

2)根据式(2)计算差序列。

3)求最大值和最小值:Δmax为0.86,Δmin为0。

4)根据式(3)计算灰色关联系数。

5)根据式(4)求出灰色关联度,并针对关联度进行综合排序。

3.2 结果分析

表2展示了我国研发投入水平的影响因素关联度及其排名。关联度值的范围是0～1,值越大,与“参考值”(母序列)的相关性就越强,这也意味着其评价越高。通过对上述关联系数结果进行加权处理,得到了最终的关联度值,并基于此对我国过去6年的研发投入水平进行了评价排序。

表2 我国研发投入水平影响因素关联度与排名

从表2可以看出,企业活动因子作为一级指标,与我国研发投入水平的关联程度最为显著,其关联度达到0.811 7。然而,其下的二级指标在关联度排名中的位置却有很大的差异,分别位于第1、第2和第13名。这表明这3个二级指标对我国研发投入水平的影响力各不相同。

企业作为创新研发的主体,通常更愿意投入研发经费。高额的研发投入往往与技术进步和产品创新相关,这有助于企业提高自身的竞争力和市场份额,如研发投入、销售额和资本密集度都与企业的创新能力和市场表现紧密相连。在激烈的市场竞争中,企业活动不仅反映了市场的竞争态势和产业结构,还直接影响研发投入水平的提升。资本密集度则代表企业在技术和设备上的投资水平,资本密集度越高,风险越大,资本成本越高。但相较于研发投入和市场表现,资本密集度在研发投入水平上的影响较为有限,这也解释了其关联度相对较低的原因。

政策法规因子在所有一级指标中对我国研发投入水平的关联程度排名第2,其关联度达到0.751 1。这一数据清晰地揭示了政策法规与我国研发投入水平之间的紧密关系。在当今的经济环境中,政府的政策和法规不仅为产业研发提供了明确的指导,更起到了积极的推动作用。一个公正、透明且稳定的监管环境是企业健康发展的基石,它能够有效地降低商业运营中的不确定性和风险,从而鼓励企业加大研发投入,进一步推动技术创新。政府通过制定和实施针对性的政策,引导产业朝向具有战略意义的技术和目标发展。例如鉴于当前全球气候变化的严峻挑战,政府可能会更加支持清洁能源、节能技术和其他绿色技术的研发。长期的科技和产业规划为企业提供了一个清晰、稳定的发展蓝图,在这样的指导下,企业能够更有目的性地进行研发投入,更加明确地确定自己的发展方向。这不仅有助于提高企业的竞争力,还能够为整个产业带来持续、健康的发展。

社会文化因子与我国研发投入水平的关联度排名第3,达到了0.728 3。其中,全职研发人员、教育投入占比、国内研发经费投入在二级指标中的排名分别是第9、第15和第10。这一数据突显了社会文化因子对我国研发投入水平的重要影响,它反映了社会对科技创新的支持和重视。全职研发人员数量不仅是衡量一个地区或国家对科学和技术人才培养的关键指标,更是一个地区或国家科技创新活力的直接体现,而对科研人才的培养和吸引,往往与当地的教育环境和科研氛围密切相关。教育投入显示了一个地区或国家对教育资源的分配和重视程度。高额的教育投入不仅有助于培养更多的科技人才,也为未来的科技创新打下了坚实的基础,这种投入可以确保学生从基础教育阶段就接受到高质量的科学教育,为他们日后进入研发领域打下坚实的基础。

市场成熟度因子在一级指标中排名第4,关联度为0.722 2。其中的二级指标信贷水平、市值占比和市场规模的排名分别为第11、第16和第5。市场的成熟度和规模不仅直接影响产业研发的方向,更决定了其效率和成果的商业化潜力。信贷水平、市值规模和市场规模这3个指标共同构成了市场成熟度的核心。信贷水平是衡量金融体系对我国研发支持力度的关键指标,一个健全的信贷体系可以为企业提供稳定的资金来源,使其能够持续进行研发活动,甚至在面临经济波动时也能保持研发的稳定性。较大的市值规模不仅意味着市场中有更多的投资者和更广泛的投资组合,还代表了市场的深度和流动性。大市值规模的存在可能有助于分散投资风险,降低资本成本,进而鼓励企业增加研发投资,推动技术创新和产业的持续发展。

宏观经济因子、基础设施因子、生态可持续因子与我国研发投入水平关联程度相较于其他指标偏低,但也是影响我国研发投入水平的重要因素。宏观经济因子排名位于一级指标的中间位置,外国直接投资可以引入先进的技术和管理经验,促进本地企业的技术创新和管理改进,GDP增长反映了整体经济的活力,它可以为研发提供更广阔的市场空间和更多的资金支持。第三产业的发展可以推动产业结构的升级,并为高附加值和高技术产业的发展提供更好的环境。信息技术的普及有助于提高研发效率,促进技术交流和合作,并推动创新的快速传播。交通和能源等基础设施的完善为产业研发提供了必要的物质条件,并有助于降低生产成本和提高效率。环境问题的管理能力与绿色和可持续发展有关,强化环境管理可以促进企业采用更环保的生产方式,推动绿色技术的研发和应用。能源效率可能直接影响研发投入水平,因为它与生产成本和资源利用效率有关,提高能源效率可以降低生产成本,促进技术创新和商业,从而与我国研发投入水平有较高的关联度。基础设施因子和生态可持续因子在一级指标中排名靠后,说明我国在基础设施和绿色可持续发展方面有进步的空间。

4 对策与建议

4.1 采取税收激励机制,推动产学研协同发展

企业是产业研发投入的重要主体。为了鼓励企业增加研发投入,政府应采取一系列激励措施。政府可以通过提供税收优惠、抵免或退税等方式,允许企业将其研发费用的一部分或全部作为额外的税务扣除,从而降低其应纳税所得额。为了进一步加强企业与学术界的合作,可以建立联合培训与教育机制。企业和学术机构可以合作开展培训和教育项目,为学生和员工提供实践经验和技能培训。

4.2 加强知识产权法律体系建设,建立长期研发投资评估机制

为了更好地保护企业的研发成果,应完善法律法规体系,保护企业的研发成果;优化审查流程,简化专利、商标和版权的申请和审查流程;提供在线维权服务,通过在线平台,可以方便地进行知识产权的申请、查询、维权服务,并获得法律咨询和援助。同时,建立有效的监管机制,确保研发投入效益。应定期评估研发投入的效益和影响,确保其与社会福利最大化的目标保持一致。基于效用最大化的理论,长期评估可以为政策制定者提供有价值的反馈。此外,为了确保知识产权得到有效保护,必须加大对侵权行为的法律制裁,这包括加大罚款、追究刑事责任等措施,确保侵权者受到应有的处罚。最后,明确评估目标,确保研发投资效益。

4.3 鼓励绿色研发技术,积极推动能源市场化改革

为了推动绿色技术的研发和应用,政府应采取多种措施支持相关企业,如为绿色技术研发的企业提供财政补贴或税收减免,以激励更多企业进入这一领域。国际技术转移和合作是关键,因此应鼓励企业与国内外伙伴共享绿色技术和知识,加速技术的推广。公众的态度也至关重要,政府需要加大宣传,鼓励公众选择绿色产品。为确保技术的真实性,应建立完善的绿色技术认证和标准体系,保障消费者权益并提高企业竞争力。在能源方面,应依托能源研发中心整合资源,攻克技术难题。

5 结束语

基于灰色关联分析和我国产业研发在全球研发中的占比情况,选取了20个影响我国研发投入水平的指标,对近6年数据进行灰色关联分析,得到以下结论:20个影响因素与我国研发投入水平的关联度均大于0.5,关联程度都相对密切。关联性较强的因素是企业净销售额、企业投入研发经费和能源效率,这3个因子关联度均大于0.8;其余除环境表现关联度在0.582 7,其他均在0.7～0.8。从一级指标来看,企业活动因子、政策法规因子、社会文化因子排名最前。

本文在研究方面也有不足之处。在指标选取方面,影响我国研发投入水平的因素非常复杂,且研发投入水平难以衡量,本文基于数据选取和资料获取等原因,将我国在全球产业研发投入中的占比作为考量指标,没有考虑研发产出因素。同时,在影响因素上考虑不够全面,例如企业层面指标还有研发人员素质、技术引进和吸收能力,并且各影响因素之间也存在着相互影响的关系。本文结论仅针对灰色关联分析的结果得出,没有对我国产业研发投入水平趋势作出预测。