基于AHP的城市科研创新资金投入与产出探析

叶贝　闵心怡

摘 要：一个国家想要依靠通过转变经济结构调整和发展方式来带动经济增长，就必须重视对科研项目的资金投入。虽然我国近几年的创新水平发展迅速，但是相较于发达国家还是有一定的差距，企业欠缺实力保证资金的有效利用和落实。想要高效率建设科技平台，就必须对创新活动给予有力的支持和保障。本文以2007-2016年苏州、南京、合肥、南昌、济南五个城市科技投入与研发资金的相关数据为研究样本，实证分析了政府技术投入资金与企业技术创新产出以及企业R&D经费投入与企业技术创新产出的关系。从上述关系得到这几座城市在科研投入注重专业人员方面的培养，创新产出更多地转化为专利申请数量的提升。同时也在本文后续部分对数据结果进行预测，得出在2025中国制造年这几个城市大中型企业工业总产值规模估值。

关键词：AHP层次分析法;R&D资本投入;R&D产出;专利产出

一、研究背景

在科技日新月异的当今，AI技术、物联网、柔性电子等逐渐走进大众视野，各个国家的传统产业必将面临着新的技术性变革。一个国家想要依靠通过转变经济结构调整和发展方式来带动经济增长，就必须重视对科研项目的资金投入。在前段时间美国对中兴芯片的制裁问题，引发了国人对此的高度关注，从航母，歼20，龙芯、银河系列等可以看出，政府在科研投入方面不断的加大力度。“科教兴国”战略、“863”计划、“973”计划以及国家一系列科学任务的实施，使得企业、高校等总体科技实力和创新能力进一步强化，越来越多的企业参与到自主研发中去。企业想要在竞争愈发激烈的市场中生存壮大，不能再仅仅依靠资金和人力资源的规模，而是取决于企业的经营能力、技术创新和科技成果转化的水平，以达到专利成果数量的扩张和研发效率的提升。

尽管现在社会上不断提出“万众创新”的理念，但是不是所有的创新投入都会带来理想的投资回报，社会的创新活动也远低于“最佳”水平。政府的補助资金对企业来说是件好事，但是也会存在着“溢出效应”“协作失败”等不良后果。因此本文就以南京、苏州、合肥、济南和南昌五个城市的研发投入产出关系为研究对象，分析其中的经济规律。本文中的R&D经费指的是该年度里各个城市实际用于基础研究、应用研究和试验发展这三项的经费总额，不作具体分析。

二、研究问题分析

这是关于重大城市企业科研创新研发投入与产出情况的分析、比较和预测问题。首先根据所搜集的数据分析政府技术投入资金和企业R&D经费投入与企业技术创新产出的关系，研发活动产出是研发活动的最直接成果。近年来，学者们探讨了企业创新投入与产出之间的关系，即利用专利数量作为衡量企业创新能力的指标，这在很大程度上弥补了以企业绩效为衡量标准的一般缺陷。逄淑媛等人证实直接人力资本、R&D投入与企业专利产出之间是正相关的。根据数据显示，各省各年的资金投入量都在稳步增长，专利发明数与新产品产值也大幅度提升，因此不难看出其大致都成正相关关系。

关于各个城市的研发投入资金和创新的特点，则需要参考相关文献和数据，运用AHP层次分析法，分析各个城市的研发经费和研发强度（即R&D占GDP比重（%））和科研投入占比情况等。全社会研发经费的主要特点：主体在企业，约占三分之二;高校和科研院所比重超三分之一，而各个城市规划和发展目标不同，则资金投入占比情况和创新方向也会发生差异，需要具体分析。

最后根据前两部分的研究，并且结合几个地区前十年的数据建立了折线图，对未来走向进行估测。同时本文希望这个研究成果有一定的推广作用。

三、科研投入产出研究模型的设计和实施

（一）理论假设

1. 假设在其他条件不变的情况下，R&D资本投入越大，专利产出数量越多。

2. 假设搜集的数据均真实有效。

3. 假设模型中不考虑投入产出的滞后性问题。

4. 假设资源利用的中介作用存在。

（二）符号说明

（三）相关模型的建立分析

1. 研究模型

南京、苏州、合肥、南昌和济南2007—2016十年间科技投入与产出状况结构如下图1，尽管很多学术文章已经证明了资金注入对科研成果的积极作用，但是本文在此基础上引入资源利用这一中间变量，进一步衡量R&D投入对创新产出的作用。企业是否能最大限度支配资源的能力决定了其价值创造的水准，如果企业将有限资源最大化使用，则创新成果也会突出。因此我们建立如下的概念模型，如图1所示，图中共有两个假设H1和H2，括号内表示各因素的影响方向。

由于政府补贴资金是企业R&D投入的一部分，因此我们将用政府注入资金与企业总投入资金的比值β来进行分析，首先分析比值表：

在全样本检验中，可以看出，企业研发资本投资中政府补贴的比例越大，专利产出的数量就越大。一方面，政府补贴可以直接弥补研发和创新资金的不足，另一方面能够产生额外行为，激励和引导被补贴企业积极参与技术研发创新。本文认为，作为企业研发投入的一部分，政府研发补贴可以刺激企业自身的研发投入，但如果它们的比例太小或太大，企业专利产出的提升就会减弱。因此，本文将样本数据分为三组，即β为10%或更低，10%至60%和60%或更高，并对其进行回归测试。回归结果表明，政府补贴比例在5%以下和80%以上这两个区间时，与专利产出总量不存在显著相关性;当政府补贴比例在5%～80%之间时，与专利总量显著正相关。

2. 研究步骤

基于以上研究结果，采用层次分析法进行进一步具体的分析。

步骤一：分析城市各因素之间关系，建立系统的递阶层次结构（大致为目标层、准则层、方案层）。

首先将其分为三层，目标层O，准则层C，方案层P。最高一层称为目标层，这一层中只有一个元素，即资金投入与创新特征;中间层为准则层，层中的元素为实现目标所采用的措施、政策、准则等，本文中是政府资金和企业资金。最低一层为方案层，这一层包括了实现目标可供选择的方案，即人员投入、科技活动经费投入和科学技术投入。

步骤二：构造两成比较的判断矩阵建立层次分析法：

在建立递阶层次结构后，上下层元素间的隶属关系就被确定了。假设以上一层次元素C为准则，所支配的下一层次的关系为u1，u2，…，un，我们的目的是要按它们对于准则C相对重要性赋予u1，u2，…，un相应的权重。AHP所用导出权重的方法就是两两比较方法。

两两比较法具体操作：当以上一层次某个因素C作为比较准则时，可用一个比较标度aij来表达下一层次中第i个因素与第j个因素的相对重要性（或偏好优劣）的认识。aij的取值一般取正整数1—9（称为标度）或其倒数。由aij构成的矩阵称为比较判断矩阵A=（aij）。aij取值也可以取上述各数的中值2，4，6，8及其倒数，即若因素i与因素j比较得aij，则因素j与因素i比较得1/aij（i，j=1，2，3.....n）。同时比较判别矩阵或判别表A中的所有的元素aij必须具有传递性，即aij满足等式：aij*akj=aik，（i，j，k=1，2，…，n）。

参考所给数据，参考各城市10年来各项投入均值如下表3：

则判断矩阵

由此可知各个城市创新中注重专业性人员方面的培养，创新产出更多地转化为专利申请数量的提升。刘光明（2013）在其研究中表明，科技人力资源是建设国家创新型城市的关键，每年各个城市从事R&D的人才更是呈爆发式增长模式，创新领军人才、科学院士和工程院士的培养数量也在上升，这对拉动一个地区的创新水平都是有利因素。

3. 预测模型

根据以上的数据分析，作出以下总产值的走势图，图表仅以南京为例：

采用一次平均法对时间序列进行预测，结合增长率图可以发现，除了南京在2009年跟2015年出现负增长之外，其他各大城市每年的增长率都为正数。由此可知这些城市中的大中型企业工业总产值还在继续往上增加。其中南昌跟合肥在2016年、2012年的增长率分别达到了19.9%跟16.87%，這说明南昌跟合肥正处于高速发展期，未来的几年发展潜力巨大工业产值也会大幅增长。苏州跟济南在2016年的增长率分别达到了7.86%跟6.61%，这说明这两个城市处于稳定发展期，南京在2016年的增长率为1.14%，并且增长走势逐渐放缓，属于发展期的尾巴，预计未来几年的总产值与2014-2016年会是持平状态。

4. 研究小结

对中国五家重要城市公司的专利数据进行统计分析，结果表明，中国企业越来越重视创新能力。专利产出数量从2007年到2016年有所增加，发明专利的增长速度和数量都在不断增加。可以看出，专利产出日益成为中国企业衡量自主创新能力的重要途径之一，因此以专利产出来研究企业的创新水平是十分可取的。

政府R&D补贴与R&D投资比例和专利产出之间的关系表明，它与专利产出总量，发明专利数量和专利数量显着正相关，与实用新型专利数量的相关性不明显。这表明政府研发补贴占企业研发投入的比例、专利产出、发明专利和外观专利的总量更多。

四、模型的评价与改进

（一）存在问题

1. 政府补贴资金的进一步研究

政府补贴的资金究竟能够发挥多大的用处是一个长期关注的问题，在中国这样一个大国，对于政府资金用于科研创新这方面需要权衡全国的发展以及各方面在经济当中发挥的作用，所以合理有效的对政府资金进行分配是一个大问题。

2. 研发支出的时间滞后性检验

研发支出的滞后性问题是一个不可避免的问题，因为在研发支出后，我们技术人员对于资金的使用以及使用的资金投入在哪些方面以及哪一些方面的影响都需要时间来进行检验。在研究中我们可以尽量迅速的更新数据，修正结果，在进行更加符合现实的判断。

3. 数据的更新跟不上经济的发展情况

全球化的当今，数据的更新出乎人们的意料，怎样在争分多秒的经济更新时代获得最有效的数据将会是一大难题。

（二）改进措施

每一种软件应用于实际问题的时候都会有缺陷，怎么减少误差范围才是人为操作和修正的重中之重。

在应用数据时要瞄准现实情况，不能脱离所处的环境进行假设，成立不存在的问题。如果对于中国现实的政治经济社会环境和现状不了解，就很难确定研究中的问题以及症结，从而导致作出不相符的假设，也就更难针对问题提出解决措施。

各地统计局或政府要完善系统数据库，不断提高数据质量。没有数据，所有的分析研究将无从下手。想要解决社会问题，就有必要在生成的数据中找到问题，找到规律，寻求解决方法，并借助适当的测量软件提高我们的数据质量。不断提高计量经济模型的质量，使其更加科学。模型建立中最重要的是解决变量和函数形式的设置错误。在建立模型之前，我们需要对我们正在研究的经济问题进行彻底而详细的调查，分析其运作规则，并获得相关的影响因素。然后可以对定量关系进行建模。模型的建立并不是唯一的，需要根据实际变化进行调整。

充分的预测政策的变化，舍得假设更加符合现实。对于现实中政策的任何变化我们需要做出灵敏的反应，经济活动都是随机的，我们都不知道未来的紧急走势，所以任何的变化都足够引起我们的关注。断改进预测技术，及时修正模型，改进预测结果。理论上的预测和实际的经济走势不可能几乎相同，预测失误不可避免。所以在这一方面不仅要提高预测者自身技能，还需要对使用的预测工具进行不断的升级。

五、模型推广

（一）加强创新型人才的培养

高校作为人才培养的重要载体，在为社会输送紧缺型人才方面有着不可替代的地位。在大部分高校的课程体系中，同一专业的教学大纲、课程选择和教学方式几乎是高度一致。人才培养的趋同现象必然带来同一岗位的重复不必要竞争，创新能力也得不到锻炼。着力培养思维敏捷、专业过硬的高素质创新型人才，已经成为现代高校人才培养的统一标准，来适应社会产业结构的升级。遵循人才成长成材的自然规律，深化教育教学改革，培养学生创新意识，探索多种培养方式。不过，也要尊重学生的个性差异和未来打算，充分发挥每一个学生的潜能优势。具体的还可以采取如下措施：加强区域间高校的访学交换项目，构建学术思想交流平台;开放创新创业基地，鼓励学生自主创业;实施高层次人才引进计划等。

（二）优化R&D经费投入结构

根据OECD《弗拉斯卡蒂手册》中的定义，R&D经费支出应该分成基础研究经费、应用增长经费和试验发展经费三大类。就我国整体的投入水平来看，这三部分的投资金额是逐渐递增的。以2016年的统计数据为例，我国基础研究经费822.9亿元，所占比重为5.2%;应用研究经费1610.5亿元，占比是10.3%;试验发展经费13243.4亿元，所占比例是84.5%。虽然相较于上一年已经有明显的提升，但是同其他科技强国相比，我国三类R&D经费结构仍有继续优化的空间。同年，美国基础研究经费784.21亿美元，占比16.9%;日本基础研究经费188.14亿美元，比例为12.6%;俄罗斯基础研究经费52.21亿美元，占14.0%。因此，我国的基础研究经费相对来说投入过少，进一步调整资金结构是未来中国三类研发资金改革的总趋势。地方政府也要加大地方财政科技配置的力度，保持地方财政拨款呈递增趋势，引导高等院校、科研院所和企业的研发方向。

（三）推进企业产业园、孵化园和基地的建设

企业和高校都需要更多的融资平台与研究机构，政府要加大力度完善资本市场。一是尽快制定切实有效的发展政策，加快各创新平台（如孵化器、工业园区和科研基地等）服务功能的升级，扎根于国家创新城市体系并形成协同效应。

二是实施“走出去”战略，不要把目标限制在全省各地，而是谋求与国外其他经济区域的合作伙伴关系，加强科研项目的交流合作。三是政府应为孵化器、工业园区和基地做好后勤保障支持，推进国家创新型城市产业园区和基地等空间载体的成长和发展。

（四）完善科技成果转化的管理工作

加快科技成果转化、提高成果产业化比率，是目前世界各地科技政策的新走向。但是科技成果的转化远非想象中的那么容易，想要提高转化率就需要政府、企业和研发机构三者的相互配合、共同发力。没有政府作为强有力的后盾，光凭企业和个人是难以完成的。高等学校、科研院所和企业产业园是科技成果的源头部门;企业是促使科研转变为盈利手段的主体，可以自行或委托技术交易中介机构或第三方服务機构推进项目完成;最后，政府在科技成果转化和推广过程中履行良好的引导职能，完善风险投资机制、科研信贷机制、保险机制和协同创新机制等。

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