创新投入、创新环境与高技术产业绩效

魏新颖，王宏伟，徐海龙

(1.河南大学经济学院，河南 开封 475004;2.中国社会科学院大学，北京 102488;3.中国社会科学院数量经济与技术经济研究所，北京 100732；4.中国科学技术发展战略研究院，北京 100038)

0 引言

2000年以来，中国高技术产业发展迅速，规模不断壮大。2015年，中国高技术产业增加值占世界的比重达到29%，超过美国，但其存在产品附加值低、缺乏核心技术、盈利能力差等问题[1-3]。2016年，中国高技术产业的销售利润率为6.69%，仅比制造业高出0.46%，没有体现出高技术产业应有的高收益特征。因此，研究如何提升高技术产业绩效具有重要的现实意义。

中国高技术产业绩效不高的根本原因在于自主创新能力不强。增加创新投入可以提升自主创新能力，但创新投入的效果受创新环境制约，良好的创新环境能够使创新投入发挥更大作用。为了提升高技术产业绩效，在增加创新投入的同时还必须有良好的创新环境予以支撑。因此，研究创新投入和创新环境对高技术产业绩效的影响有助于找出创新投入和创新环境存在的问题，进而找到提升高技术产业绩效的路径。

目前，一些学者认为创新投入的增加提升高技术产业绩效[4-6]。也有一些学者认为创新环境对技术创新及创新绩效有重要作用[7-9]。但是，现有研究只是单独考虑创新投入对高技术产业绩效的影响以及创新环境对技术创新活动的影响，忽视了创新环境对创新投入的制约作用。事实上，创新环境影响技术创新活动，从而进一步影响高技术产业绩效。也就是说，创新投入对高技术产业绩效的影响在很大程度上依赖于创新环境。由于中国各省市的创新环境存在较大差异，因此，不同省市的创新投入对高技术产业绩效的影响效果也会有差别。为此，本文综合考虑创新投入和创新环境等因素，利用交互项变量和门限回归模型研究它们对高技术产业绩效的影响。

1 计量模型、变量说明与数据来源

1.1 计量模型的设定

为了研究高技术产业创新投入和创新环境对其绩效的影响，本文构建三种模型：创新投入和创新环境对高技术产业绩效影响的线性模型，在线性模型的基础上加入创新投入和创新环境的交互项模型，以创新环境为门限变量的门限回归模型。本文构建的计量模型如下：

Yit=αXit+βWit+γZit+μi+εit

(1)

Yit=αXit+βWit+θXit·Wit+γZit+μi+εit

(2)

Yit=α1Xit·I(Wit≤φ)+α2Xit·I(Wit>φ)+βWit+γZit+μi+εit

(3)

其中，Yit为产业绩效；Xit为创新投入；Wit为创新环境；Zit为控制变量。

模型 (1)表明，创新投入和创新环境对高技术产业绩效具有简单的线性影响。模型 (2)加入创新投入和创新环境的交互项，用来反映创新投入对高技术产业绩效的边际影响与创新环境有关，受创新环境制约。若交互项的系数θ>0，说明创新环境在创新投入影响高技术产业绩效时起促进作用，反之起阻碍作用。模型 (3)同样反映了创新投入对高技术产业绩效的影响受创新环境制约这一非线性问题，但模型 (3)能够客观确定出一个或几个门限值，说明在不同的创新环境区间段创新投入对高技术产业绩效的不同影响。模型 (3)中，Wit为门限变量，φ为门限值，本文以创新环境作为门限变量；Xit是门限效应变量，本文以创新投入作为门限效应变量；I(·)为示性函数，如果括号中的表达式为真，则取值为1，反之取值为0。模型 (3)为单一门限模型，双重门限模型可以在此基础上扩展。

1.2 变量选择与说明

模型的被解释变量为高技术产业绩效，解释变量为高技术产业研发投入。创新环境变量包括信息化水平、市场化程度、劳动者素质和金融环境。控制变量为高技术产业企业规模、价格水平、出口交货值和技术引进费用。变量的具体说明如下：

(1)高技术产业绩效 (Y)。目前，学术界用来衡量产业绩效的指标有总产值、增加值、利润、增加值率和销售利润率等。利润反映企业的盈利能力，是评价企业经济绩效的常用指标。本文根据数据的可得性，选取利润指标刻画高技术产业绩效，在实证分析时使用利润总额，在稳健性分析中使用销售利润率。

(2)研发投入 (RD)。创新投入影响高技术产业的技术创新能力，又进一步影响高技术产业绩效。创新投入包括研发资本投入和人力投入两部分，但两者相关性非常强，影响模型的估计效果。因此，本文只选择研发资本投入作为解释变量，研发资本投入用永续盘存法估算。

(3)创新环境 (INNO)。良好的创新环境可以为创新活动提供保障，不断吸引外来投资和技术人才，有助于促进区域高技术产业发展和绩效提升。中国科技发展战略研究小组自2001年起，每年对各省市的创新环境进行评价。本文借鉴其评价指标体系[10]，选取信息化水平、市场化程度、劳动者素质和金融环境4个指标，并将它们等权重加权综合成一个变量来衡量创新环境。①信息化水平 (IDI)，本文采用国家统计局统计科研所公布的各省市的信息化发展指数代表信息化水平[11]；②市场化程度 (MAR)，本文选取非国有工业总产值占全部工业总产值的比重、非国有固定资产投资占全社会固定资产投资的比重和非国有就业人口占全部就业人口的比重3个指标，用它们的平均值反映市场化程度[12]；③劳动者素质 (HUM)，本文用6岁及以上人口中大专及以上学历所占比例来衡量各省市的劳动者素质；④金融环境 (FIN)，本文用各省市金融机构贷款余额占其GDP的比重来衡量金融环境。

(4)控制变量。本文选取高技术产业企业规模 (SI)、价格水平 (PPI)、出口交货值 (EXP)和技术引进费用 (TI)作为控制变量。在高技术产业创新活动中，较大规模的企业更有可能产生创新的规模效应，从而具有较高的利润[13]。用高技术产业主营业务收入与企业个数之比即平均销售收入表示企业规模。价格水平直接影响产业利润水平，用不变价工业生产者出厂价格指数来衡量价格水平。出口在一定程度上反映了产品的竞争力，增加出口可能增加高技术产业利润，用高技术产业出口交货值衡量出口状况。技术引进也是提高创新能力的途径，用技术引进费用衡量技术引进状况。

1.3 数据来源与说明

本文所用数据主要来自 《中国统计年鉴》 《中国高技术产业统计年鉴》 《中国金融年鉴》和Wind数据库，样本区间为2000—2016年。对样本中的个别缺失数据用平滑法进行处理，西藏、青海、新疆的数据缺失较多，故舍去。为了使数据具有可比性，将高技术产业利润总额、研发经费内部支出、出口交货值和技术引进费用等变量均转化为2000年不变价。为了消除数据波动，对模型中的绝对数变量取对数处理，模型中各变量的描述性统计如表1所示。

2 模型的估计与结果分析

2.1 线性模型的估计结果与分析

表2是线性模型的估计结果，模型1研究了研发投入和创新环境对高技术产业绩效的影响；模型2～模型5分别研究了研发投入和信息化水平、市场化程度、劳动者素质及金融环境对高技术产业绩效的影响。5个模型的Hausman检验结果显示，在5%的显著性水平下它们为固定效应模型，因此表2为固定效应模型的估计结果。

表2表明研发投入对高技术产业绩效有显著正影响，即研发投入的增加有助于提升产业绩效。增加研发投入有利于高技术产业开展研发活动，进行产品创新和工艺创新，从而使产品质量提高、种类增加或成本降低，进一步带动利润增加。虽然研发投入能促进高技术产业绩效提升，但中国高技术产业的研发投入相对较低，研发经费投入占工业总产值的比例在2012年仅为1.68%，远远低于美国在2009年的19.74%和日本在2008年的10.50%。并且中国高技术产业还存在创新效率偏低的问题，因此，如果能进一步提高研发投入和创新效率，高技术产业绩效会提高更多。

模型1的结果说明创新环境整体上对高技术产业绩效有显著正影响，模型2和模型3的结果显示信息化水平和市场化程度同样对高技术产业绩效有积极影响。其原因是：样本期间，创新环境不断改善，信息化水平和市场化程度不断提高，信息化水平的提高促使创新知识很快传播和扩散，市场化程度的提高激发了创新活力，市场竞争的加强提高了创新效率，从而使高技术产业绩效获得提升。与信息化水平相比，市场化程度的影响更大，显著性更强，说明市场化程度是更为重要的因素。模型4和模型5显示，劳动者素质和金融环境对高技术产业绩效的影响不显著。究其原因，可能在于样本期间，虽然劳动者素质和金融环境也有了一定的提高和改善，但相对于高技术产业的需求来说还远远不够，对创新活动的支撑能力较弱。中国的教育观念和教育机制不利于培养劳动者的创新能力，虽然各省市6岁及以上人口中大专及以上学历占比有了一定提高，但仍然缺乏具有创新意识、勇于创新的高层次人才，这与当前高技术产业发展对创新人才的需求不相适应。在高技术产业发展的资金支持方面，缺乏多元化的科技投资渠道，对高技术产业发展非常重要的风险投资比较滞后，尤其对中小型高技术企业的融资支持力度不足。因此，劳动者素质和金融环境对高技术产业绩效的影响不显著。

表1 模型中各变量的描述性统计

表2 创新投入和创新环境对高技术产业绩效影响的估计结果

注：括号内为t值，***、**、*分别表示变量在1%、5%和10%的水平上显著，Hausman检验为χ2统计量值，下同。

控制变量中，企业规模对高技术产业绩效有显著正影响，表明企业规模越大，高技术产业利润越多，规模大的企业减少了内部交易费用，降低了成本，且规模大的企业资金实力比较雄厚，能够实现创新的规模经济。价格水平的系数显著为正，说明价格水平对高技术产业利润产生了积极影响，与经济理论相符。出口交货值的系数显著为正，表明出口增加有利于增加高技术产业利润。出口对于企业开拓国际市场、提高产品竞争力具有重要作用，因此，出口增加有可能增加高技术产业利润。技术引进对高技术产业利润的影响为负且不显著，原因是样本期间高技术产业的技术引进费用出现了相对下降趋势，2007年技术引进费用高达130.1亿元，之后呈逐渐下降趋势。

2.2 含有交互项模型的估计结果与分析

上述结果表明，创新环境对高技术产业绩效有积极影响。那么，创新环境如何影响高技术产业绩效？在创新活动中，除了需要大量的研发投入外，还需要相应的创新基础设施、人力资源和金融资源予以全方位支持，并且由市场机制对这些资源进行配置，才能保障创新活动的顺利进行。创新环境与研发投入相互作用，将极大地优化创新活动，提高创新绩效[14]。为了验证创新环境和研发投入对高技术产业绩效的相互作用，本文借助乘积项的方法进行研究，估计结果见表3。

表3 创新投入和创新环境对高技术产业绩效影响的估计结果

从表3可知，模型1的结果表明研发投入与创新环境的乘积项的系数显著为正，说明在研发投入相同的条件下，创新环境越好的地区研发投入对高技术产业绩效的边际影响越大。模型2的结果显示，研发投入与信息化水平的乘积项的系数显著为正，说明信息化水平越高，研发投入对高技术产业绩效的影响效果越大。因此，信息化水平高的地区，研发投入对高技术产业绩效的促进作用更强。模型3的结果显示，研发投入与市场化程度的乘积项的系数显著为正，表明在研发投入相同时，市场化程度越高的地区研发投入对高技术产业绩效的促进作用更大，主要原因是市场化水平越高的地区政府的行政干预较少，对创新资源的垄断性扭曲配置较低，从而可以将有限的研发资源更好地投入到市场需要的新产品中去，其结果是研发资源的利用效率更高[15]。因此，高技术产业研发资源的作用效果会受到市场化水平的制约，从而市场化程度不同的地区，研发投入的作用效果也不相同。模型4和模型5的结果表明，研发投入与劳动者素质和金融环境的乘积项的系数统计上不显著，这一点与线性模型的估计结果一致，说明劳动者素质和金融环境并不能增强研发投入对高技术产业绩效的影响效果，其主要原因在于劳动者素质和金融环境方面存在诸多问题。劳动者素质方面，从数量上来看，我国的科技人才队伍规模很大，但在结构上不太完善，缺乏重大科研领域的领军型人才。金融环境方面，高技术产业在创业期和成长期需要大量的资金，但我国大部分高技术企业融资渠道单一，且风险投资发展滞后，中小型高技术企业得不到有效的金融支持，这些问题导致劳动者素质和金融环境不能增强研发投入的作用效果。

2.3 门限回归模型的估计结果与分析

以上用乘积项的方法分析表明，研发投入作用于高技术产业绩效的效果受创新环境的制约，良好的创新环境会增强研发投入的作用效果。接下来对乘积方法进行改进，采用门限回归模型进行检验。本文依次将创新环境和创新环境的四个方面——信息化水平、市场化程度、劳动者素质和金融环境作为门限变量进行研究。

采用门限回归模型进行分析，首先需要进行门限效应检验，确定门限值的个数。利用Hansen提出的方法对模型进行门限效应检验[16]，结果如表4所示。检验结果显示，在10%的显著性水平下，以创新环境、信息化水平和市场化程度为门限变量的门限回归模型存在单一门限效应，以劳动者素质和金融环境为门限变量的门限回归模型不存在门限效应。

表4 门限效应检验结果

在对模型进行门限效应检验之后，分别估计出门限值及置信水平为95%的置信区间，具体结果见表5。创新环境、信息化水平和市场化程度的门限值分别为0.7629、0.6826、0.5704，门限值均在95%的置信区间内，说明门限值在5%的显著性水平上通过了显著性检验。

表5 门限值的估计及显著性检验

表6中的模型1～模型3分别是以创新环境、信息化水平和市场化程度为门限变量的门限模型的估计结果。从估计结果看，检验模型个体效应是否为零的F统计量分别为22.02、22.98、21.38，均在1%显著性水平下拒绝原假设，说明模型中的个体效应存在显著差异，应该选择固定效应模型，这符合面板门限回归模型的要求。

表6 面板门限回归模型的参数估计结果

模型1的结果显示，当创新环境综合指数小于0.7629时，研发投入每增加1%，就会使高技术产业绩效增加0.2409%；当创新环境指数高于0.7629时，研发投入每增加1%，高技术产业绩效将增加0.3887%。这表明，研发投入在创新环境不同的区间段内对高技术产业绩效的影响效果不同，创新环境较好时，研发投入对高技术产业绩效的影响程度更大。

模型2的结果显示，当信息化水平小于0.6826时，研发投入每增加1%，就会使高技术产业绩效增加0.2096%；当信息化水平高于0.6826时，研发投入每增加1%，高技术产业绩效将增加0.3367%。说明研发投入在信息化程度不同的区间段对高技术产业绩效的影响效果不同，同样多的研发投入在信息化水平高的地区能发挥更大的作用。同时从模型3可以看出，当市场化程度小于0.5704时，研发投入每增加1%，就会使高技术产业绩效增加0.2219%；当市场化程度高于0.5704时，研发投入每增加1%，高技术产业绩效将增加0.3464%。这表明研发投入在市场化程度不同的区间段对高技术产业绩效的影响效果也存在差异，在市场化程度高的地区发挥的作用更大。与信息化水平相比，市场化程度的影响更大，显著性更强，说明市场化程度是影响研发投入作用效果的更为重要的环境因素。

2.4 稳健性检验

本文采用更换变量的方法，对上述结果进行稳健性检验。将被解释变量换成高技术产业销售利润率，解释变量中的研发投入换成研发强度，出口和技术引进费用也换成它们占主营业务收入的比重，对前文中的三种模型分别进行估计。结果表明，更换变量后，虽然系数估计值大小有所不同，但基本符合经济实际。此外，分别以创新环境、信息化水平和市场化程度为门限变量的门限回归模型同样存在单一门限值，这说明模型估计的稳健性较好，估计结果有效。

3 研究结论和政策启示

本文选取2000—2016年的省级面板数据，采用实证分析方法探讨了研发投入和创新环境对高技术产业绩效的影响。研究发现：①研发投入、创新环境、信息化水平和市场化程度对高技术产业绩效具有显著的促进作用，但劳动者素质和金融环境对高技术产业绩效的影响不显著。②研发投入在影响高技术产业绩效时受创新环境、信息化水平和市场化程度制约。在创新环境指数、信息化水平和市场化程度的不同区间段，研发投入对高技术产业绩效的影响大小存在显著差异。当创新环境指数、信息化水平和市场化程度较高时，研发投入对高技术产业绩效影响的边际效应较大；反之，边际效应较小。③劳动者素质和金融环境对研发投入的支撑作用较弱，二者并未显著影响研发投入对高技术产业绩效的作用效果。

由上述结论可见，要想提升高技术产业绩效，政府在制定创新政策时，不能只考虑增加研发投入，还应考虑创新环境对研发活动的影响。为了提升研发投入的作用效果，各地区应根据实际情况，提高信息化水平和市场化程度，尤其要重视提高劳动者素质，改善金融环境。具体来说，通过加强信息基础设施建设，扩大互联网、物联网、云计算、大数据和人工智能等信息技术的推广使用，以增强信息化对高技术产业创新的支撑作用。通过进一步推进市场化改革，减少政府干预，完善市场运行的法律制度环境，以提高高技术产业创新要素配置效率。通过建立健全创新人才培养和引进机制，为高技术产业创新活动提供大批高层次人才，以解决高技术产业发展人才方面的瓶颈。通过完善技术创新投融资体系，建立多元化的科技融资体制，特别是大力发展风险投资，以增加高技术产业技术创新资金规模。