唐 勇，蒲佐毅

（石河子大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 石河子832003）

一、問題提出與文獻(xiàn)回顧

科技進(jìn)步是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長最主要的推動力，企業(yè)自主創(chuàng)新能力是衡量一個國家或地區(qū)科技進(jìn)步的重要標(biāo)志，而企業(yè)創(chuàng)新能力的大小尤其體現(xiàn)在專利擁有數(shù)量上。新疆地區(qū)由于其特殊的區(qū)情，長期以來一直成為國內(nèi)學(xué)者關(guān)注的熱點區(qū)域，此區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新能力是全國的短板所在，該短板能否彌補，關(guān)系到國家創(chuàng)新體系建設(shè)的成敗。影響企業(yè)自主創(chuàng)新能力的因素有很多，包括政策因素、財政金融支持因素等，但相對來說，R＆D經(jīng)費投入（科研經(jīng)費投入）對企業(yè)創(chuàng)新能力的提高具有決定作用，R＆D投入利用效率的高低，直接決定了企業(yè)創(chuàng)新能力的高低。國外學(xué)者對R＆D經(jīng)費投入與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系作了一定的研究。Arrow（1962）研究發(fā)現(xiàn)，某國的技術(shù)水平與該國前期的投資積累額相關(guān)［1］；Romer（1986）對“干中學(xué)”理論給出了另一種解釋：R＆D投入過程會創(chuàng)造出知識，企業(yè)使用私人知識和勞動力可以生產(chǎn)出新知識，與此同時，也加速了對公共知識的積累［2］；Lach and Shankerman（1989）研究了美國191家制造業(yè)企業(yè)發(fā)現(xiàn)，R＆D投入是資本投資的Granger原因［3］。近年來國內(nèi)學(xué)者也作了大量的研究，具有代表性的觀點如下：劉和東、梁東黎（2006）以我國大中型工業(yè)企業(yè)為研究對象，實證檢驗了R＆D投入與企業(yè)自主創(chuàng)新能力的關(guān)系，得出兩者存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，兩者的因果關(guān)系隨時期的不同而不同的結(jié)論［4］；陳廣漢、蘭寶江（2007）基于國內(nèi)專利申請量和R＆D的面板數(shù)據(jù)研究了研發(fā)支出、競爭程度和我國區(qū)域創(chuàng)新能力之間的關(guān)系，得出我國各地區(qū)R＆D經(jīng)費內(nèi)部支出、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量均對發(fā)明申請數(shù)有積極影響［5］；張倩肖、馮根福（2007）研究了三種R＆D溢出與中國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系，得出本地企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的主要外部力量來自外商投資企業(yè)的R＆D溢出［6］；劉麗萍、王雅林（2011）以專利申請量作為衡量中國企業(yè)自主創(chuàng)新能力的指標(biāo)，運用回歸分析法和關(guān)聯(lián)度分析法，對R＆D投入與專利申請量的關(guān)系進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)R＆D投入、科研人員投入及企業(yè)數(shù)量等因素均對企業(yè)創(chuàng)新能力存在顯著影響并提出相應(yīng)政策建議［7］。雖然相關(guān)文獻(xiàn)較多，但是目前的文獻(xiàn)還有如下不足之處：首先，相關(guān)文獻(xiàn)大多以全國為研究對象，很少有針對新疆地區(qū)的文獻(xiàn)；其次，大多研究均采用專利申請量作為衡量企業(yè)創(chuàng)新能力的指標(biāo)，且假定該指標(biāo)是外生變量；第三，研究方法創(chuàng)新性不強。

鑒于上述問題，本文以新疆地區(qū)為研究對象，選取能夠轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力的專利授權(quán)量為衡量企業(yè)創(chuàng)新能力的指標(biāo)，并采用避免把特定變量外生化的向量自回歸模型進(jìn)行分析，以期得出新疆R＆D投入與企業(yè)創(chuàng)新能力之間的關(guān)系，并針對性地提出對策建議。

二、研究方法、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

（一）研究方法

本文采用向量自回歸（VAR）模型考察新疆R＆D經(jīng)費投入與高新技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新能力的關(guān)系。傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟(jì)方法描述變量間的數(shù)量關(guān)系是以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)的，但是經(jīng)濟(jì)理論在一定程度上不能反映變量間的動態(tài)關(guān)系，為此，美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家西姆斯（C.A.Sims）于1980年將VAR模型巧妙地引入經(jīng)濟(jì)學(xué)，以期解決傳統(tǒng)計量模型所存在的問題。

在兩個變量情況下，假定受到現(xiàn)在和過去 的影響，則VAR模型的一般標(biāo)準(zhǔn)形式可以表述為：

其中｛Yt｝和｛Xt｝都是平穩(wěn)的，v1t與v2t服從均值為0，方差為的白噪音，且相互獨立［8］。

基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)是建立VAR模型的出發(fā)點，該模型將系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中其他內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造，從而將單變量自回歸模型推廣到向量自回歸模型，為探尋系統(tǒng)中各變量間的動態(tài)關(guān)系提供了合理的分析工具。

（二）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

絕大多數(shù)文獻(xiàn)采用專利申請數(shù)量作為高新技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo)，但是考慮到專利申請數(shù)量不一定代表企業(yè)真實的創(chuàng)新能力，故本文選取專利授權(quán)量作為企業(yè)自主創(chuàng)新能力的衡量指標(biāo)，用P表示；通常影響企業(yè)自主創(chuàng)新能力的因素有兩大類［9］，一類是包括企業(yè)家經(jīng)營管理理念、政府扶持政策及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等，由于此類因素是定性變量，無法直接衡量，所以本文重點關(guān)注影響企業(yè)自主創(chuàng)新能力的第二類因素，即投入因素。投入因素主要包括科技人員投入和R＆D經(jīng)費投入，其中科技人員投入選用科技活動人數(shù)衡量，用L表示，R＆D經(jīng)費投入用科研經(jīng)費籌集總額衡量，用K代替。

本文相關(guān)的數(shù)據(jù)摘自1991年至2011年的《新疆統(tǒng)計年鑒》，由于數(shù)據(jù)的對數(shù)形式并不影響變量間的協(xié)整關(guān)系，所以為了消除異方差及量綱的影響，本文對各序列進(jìn)行了對數(shù)化處理，企業(yè)自主創(chuàng)新能力、R＆D經(jīng)費投入與科技人員投入的對數(shù)形式分別用LnP、LnK和LnL表示。

三、基于VAR模型的實證檢驗

（一）變量的平穩(wěn)性與協(xié)整檢驗

運用EVIEWS5.0，對各序列采用ADF檢驗，檢驗結(jié)果見表1。從結(jié)果中可以看出，在各顯著性水平下，三個原始序列均不平穩(wěn)，但其一階差分在5%的顯著性水平下均平穩(wěn)，即三序列都含有一個單位根，表示為LnP～I(xiàn)（1），LnK～I(xiàn)（1），LnL～I(xiàn)（1）， 滿足協(xié)整檢驗的前提條件。

表1 序列的ADF單位根檢驗

本文采用Johanson協(xié)整檢驗，檢驗結(jié)果見表2。表2顯示了采用最大特征根跡統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量來評判的JJ檢驗結(jié)果，兩者都顯示在5%的顯著性水平下存在一個協(xié)整方程。

表2 變量的JJ協(xié)整檢驗

（二）VAR模型滯后期的選擇

為了提高計量分析的準(zhǔn)確性，在進(jìn)行VAR模型分析之前，還必須對模型的滯后階數(shù)進(jìn)行確定。評價統(tǒng)計量各自給出的最小滯后期用“＊”表示，如表3所示，5個評價指標(biāo)都顯示建立VAR（1）模型比較合理。

表3 滯后階數(shù)的選定

（三）基于多元協(xié)整的VAR估計

由于LnP、LnK和LnL之間至少存在一個協(xié)整關(guān)系，所以可以將三變量均視為內(nèi)生變量，建立基于協(xié)整的多變量VAR模型：

其中，p為滯后階數(shù)，C是待估的截距三維列向量，Ai是3×3階待估系數(shù)矩陣，ε為隨機擾動三維列向量。

運用EVIEWS5.0對上式進(jìn)行估計，所得VAR（1）模型結(jié)果如下：

括號內(nèi)為相應(yīng)的t檢驗值，三個方程的擬合優(yōu)度分別為0.885、0.935和0.440，說明前兩個方程擬合得比較好，第三個方程則不太理想。從VAR（1）的結(jié)果可以看出，當(dāng)期企業(yè)自主創(chuàng)新水平受自身滯后一期和滯后一期科研經(jīng)費投入量的影響：當(dāng)上期企業(yè)自主創(chuàng)新水平每進(jìn)步1個百分點，當(dāng)期的企業(yè)自主創(chuàng)新水平隨之進(jìn)步0.4439個百分點；當(dāng)上期科研經(jīng)費投入每增加1個百分點，當(dāng)期企業(yè)自主創(chuàng)新能力提高0.3837個百分點。VAR結(jié)果還顯示，上期科研經(jīng)費投入每增加1%，當(dāng)期的科研投入也會同向增加0.6492%，上期科技人員投入對當(dāng)期科技人員投入也是正向影響的，影響的幅度為0.5951%，由于變量之間其他關(guān)系均不太顯著，所以本文忽略不計。

（四）VAR模型平穩(wěn)性檢驗

由于非穩(wěn)定的VAR模型不可做脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析，所以應(yīng)對此VAR模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗，如果VAR模型的全部特征根的倒數(shù)值都在單位圓內(nèi)（或特征根的倒數(shù)值全部小于1），表明該VAR模型是穩(wěn)定的，否則是不穩(wěn)定的。檢驗結(jié)果顯示該VAR模型是一個平穩(wěn)的系統(tǒng)，如圖1所示（相對應(yīng)的特征值的倒數(shù)見表4）：

圖1 VAR模型平穩(wěn)性檢驗圖

表4 VAR模型特征根的倒數(shù)值

（五）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

圖2 脈沖響應(yīng)函數(shù)示意圖

在圖2中，橫軸代表沖擊作用的滯后期間數(shù)（單位：年），縱軸表示各變量的響應(yīng)；實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。A圖表示科研經(jīng)費投入對企業(yè)自主創(chuàng)新實施沖擊時企業(yè)自主創(chuàng)新的動態(tài)效應(yīng)的時間路徑，在第1期科研經(jīng)費的作用為負(fù)，但沖擊效應(yīng)以較快的速度回升到零值并擊穿零值，在到達(dá)第2期之前迅速轉(zhuǎn)為正效應(yīng)，并在第3期達(dá)到最大，之后呈平緩的下降態(tài)勢，從第8期開始基本保持穩(wěn)定。這說明科研經(jīng)費投入對企業(yè)自主創(chuàng)新的效應(yīng)表現(xiàn)為先增加，再略有下降并最終趨于平穩(wěn)的規(guī)律。B圖表示人力資本投入對企業(yè)自主創(chuàng)新能力的沖擊效果，圖形顯示，科技人員投入對企業(yè)自主創(chuàng)新的作用在第一期是負(fù)的，但到第2期轉(zhuǎn)變?yōu)檎淖饔貌⒁恢痹诹愀浇\行，說明科技人員投入對企業(yè)自主創(chuàng)新的作用沒能很好地發(fā)揮出來。C圖和D圖分別為企業(yè)自主創(chuàng)新水平對科研經(jīng)費投入和科技人員投入的反向沖擊作用。C圖顯示，企業(yè)自主創(chuàng)新對科研經(jīng)費的響應(yīng)函數(shù)，起初表現(xiàn)為上升的趨勢，第3期出現(xiàn)峰值而后開始緩慢下降并趨于穩(wěn)定，這說明企業(yè)自主創(chuàng)新能力的提高可以反過來促進(jìn)科研經(jīng)費的投入。從D圖中可以看出企業(yè)自主創(chuàng)新對科技人員的沖擊作用一直在零值以下運行，這說明隨著企業(yè)自主創(chuàng)新能力的提高，對科技人員的數(shù)量要求可能要減少，但對人員質(zhì)量的要求應(yīng)該會有所提高。

（六）基于VAR（1）的方差分解分析

方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度［7］。從企業(yè)自主創(chuàng)新的方差分解結(jié)果可以看出，企業(yè)自主創(chuàng)新滯后三期的波動主要是來自自身的沖擊，并且逐期下降，但在10期內(nèi)始終沒能跌破50%?？蒲薪?jīng)費投入對企業(yè)自主創(chuàng)新的解釋作用呈遞增態(tài)勢，在滯后4期突破了20%，滯后第10期達(dá)到42.64%。科技人員投入對企業(yè)自主創(chuàng)新的貢獻(xiàn)較小，始終沒能突破2%。從表5中還可以看出，科研經(jīng)費投入及科技人員投入的變化主要來自自身的沖擊。

表5 各變量的方差分解結(jié)果

（七）格蘭杰（Granger）因果關(guān)系檢驗

Granger因果關(guān)系檢驗是解決變量顯著相關(guān)，但是否有現(xiàn)實意義的問題的手段之一，其基本思想是，X是否是引起Y變化的變量，主要是看Y能夠在多大程度上被過去的X解釋，加入X的滯后值是否使解釋程度提高，如果X在預(yù)測中有幫助，或者X與Y的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計上顯著，就可以說“Y是由X Granger引起的”［10］?；诓煌诘男陆咝录夹g(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新水平與科研經(jīng)費投入及科技人員投入的Granger因果關(guān)系檢驗如表6所示。結(jié)果顯示，在5%的顯著性水平下，當(dāng)滯后階數(shù)分別為1階、2階時，科研經(jīng)費投入是企業(yè)自主創(chuàng)新的Granger原因，除此之外，各變量間再不存在任何Granger因果關(guān)系。

表6 基于不同滯后期的格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果

四、結(jié)論及建議

基于VAR模型及相關(guān)檢驗結(jié)果可以得出如下結(jié)論：盡管新疆高新技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新能力與R＆D經(jīng)費投入及科技人員投入的增長是非平穩(wěn)的，但它們之間從長期看存在均衡關(guān)系；R＆D經(jīng)費投入對企業(yè)自主創(chuàng)新能力有較顯著的解釋作用：當(dāng)上期科研經(jīng)費投入每增加1%，當(dāng)期企業(yè)自主創(chuàng)新能力平均提高0.3837%；科技人員投入對企業(yè)自主創(chuàng)新能力的作用在統(tǒng)計學(xué)上不顯著，企業(yè)自主創(chuàng)新能力對自身也有積極的促進(jìn)作用；脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解分析結(jié)果表明，與長期相比，短期內(nèi)R＆D經(jīng)費投入對企業(yè)自主創(chuàng)新能力的影響作用較弱，科技人員投入對企業(yè)自主創(chuàng)新的解釋能力在長短期均不明顯，這與VAR模型的結(jié)論是一致的；Granger因果關(guān)系檢驗表明R＆D經(jīng)費投入是企業(yè)自主創(chuàng)新的Granger原因，這說明當(dāng)增加研發(fā)投入強度，企業(yè)自主創(chuàng)新能力則能得到相應(yīng)提高，除此之外，各變量間再不存在任何格蘭杰因果關(guān)系。

基于上述結(jié)論，給出如下建議：首先，雖然R＆D經(jīng)費投入對企業(yè)自主創(chuàng)新能力有顯著的提升作用，但這種提升作用較弱，是缺乏彈性的，這說明新疆高新技術(shù)企業(yè)在資金利用效率方面還有待提高，企業(yè)應(yīng)制定相應(yīng)的監(jiān)督和管理體制，確?？蒲薪?jīng)費投入作用發(fā)揮到最大；其次，從分析結(jié)果可以看出，科技人員投入對新疆高新技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新能力的作用不明顯，這就要求相關(guān)部門通過體制和制度創(chuàng)新，消除束縛科技人員發(fā)揮作用的消極因素，建立合理的獎懲制度，激勵高校、科研院所和廣大科技人員參與到提高企業(yè)自主創(chuàng)新能力的行動中來；第三，在加大對R＆D投入的同時，政府應(yīng)通過制定財政、金融等各項相關(guān)措施，鼓勵和吸引社會資金對企業(yè)自主創(chuàng)新進(jìn)行支持［7］；最后，確保國家知識產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略的實施，加強知識產(chǎn)權(quán)的保護(hù)力度，以激發(fā)全社會的創(chuàng)新活力。

［1］Arrow，Kenneth.The Economic Implications of Learning by Doing［J］.Review of Economic Study，1962，（29）.

［2］Romer，Paul.Increasing Returns and Long－ Run Growth［M］.Journal of Political Economy，1986，（94）.

［3］Lach，Saul，and Schankerman，mark.Dynamics of R＆D and Investment in the Scientific Sector［J］.Journal of Political Economy，1989，（97）.

［4］劉和東，梁東黎.R＆D投入與自主創(chuàng)新能力關(guān)系的協(xié)整分析——以我國大中型工業(yè)企業(yè)為對象的實證研究［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2006，（8）.

［5］陳廣漢，蘭寶江.研發(fā)支出、競爭程度與我國區(qū)域創(chuàng)新能力研究——基于1998－2004年國內(nèi)專利申請數(shù)量與R＆D數(shù)據(jù)的實證分析［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2007，（3）.

［6］張倩肖，馮根福.三種R＆D溢出與本地企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2007，（11）.

［7］劉麗萍，王雅林.R＆D投入、專利申請量與中國企業(yè)自主創(chuàng)新能力［J］.哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報，2011，（11）.

［8］高鐵梅.計量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模：Eviews應(yīng)用及實例：第二版［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2009.

［9］張自力，丘書俊，何新慧.高新技術(shù)企業(yè)自主創(chuàng)新與金融支持效率——基于廣東的數(shù)據(jù)分析［J］.廣東金融學(xué)院學(xué)報，2010，（11）.

［10］唐勇.基于VAR模型的新疆農(nóng)村信貸與農(nóng)戶收入關(guān)系實證研究［J］.石河子大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2011，（8）.