摘要：在当前经济发展趋缓的新常态下, 为促进经济进一步发展, 国内推行供给侧改革的方针政策, 而科技创新是供给侧改革中的关键短板。本文将科技创新在当前经济发展阶段的表现, 以及对供给侧改革的贡献度作为研究重点, 以河北省为例, 构建科技投入与企业绩效的多元线性回归模型, 研究科技投入与企业绩效的关系, 检验供给侧结构性改革中科技创新的开展情况, 提出相关调整建议。
关键词：新常态; 供给侧改革; 科技创新; 边际效益; 多元线性回归; 研发投入;
引言
当前阶段中国经济出现了经济增长的新常态:速度上, 从高速增长转为中高速增长;结构上, 经济结构不断优化升级;动力上, 从要素驱动、投资驱动转向创新驱动。由于边际收益递减的客观经济规律, 要素驱动和投资驱动仅仅是阶段有效的, 经济发展最终靠创新驱动。正如经济学家熊彼特认为, 发展是经济循环流转过程的中断, 也就是实现了创新, 创新是发展的本质规定。
国内外学者在科技创新及供给侧改革等对经济的影响方面已经做了大量研究, Charles (1998) 提出科技研发投入对经济长期增长有重要的促进作用, 并且通过实证研究了科技研发投入的回报率问题, 对经济新增长理论进行了扩充。吴玉鸣 (2006) 运用空间计量学中的多个模型 (空间差系数空间滞后模型、空间误差模型、变系数回归模型等) , 对中国31个省的研发与创新和创新能力贡献率进行计量分析, 发现区域创新和区域人力资本存量密切相关。李琳 (2013) 提出科技创新对区域经济的促进作用非常重要。科技创新能够促成区域企业集群发展, 从而提升区域内企业整体科技创新能力, 加快技术扩散的速度, 形成一定规模效应, 从而达到提升区域经济整体实力的目的。王子晨 (2016) 分析了科技创新与供给侧改革的关系, 提出科技创新成为供给侧结构性改革的动力源和突破口, 其本身也面临着需要进行供给侧改革的要求。彭迪生 (2017) 对新常态下发展新经济与供给侧结构性改革的内在逻辑进行了研究, 提出发展新经济是供给侧结构性改革的重要抓手和有效途径, 两者在需求、目标、动力、过程、手段、效应等方面具有“共生性”, 相互依赖、相互促进、互为补充。
目前结合企业的实际数据进行实证方面的相关研究较少, 本文结合河北省上市公司相关数据对科技创新引领供给侧改革展开研究。
1 研究方法、数据来源
本文基于新常态下的战略机遇期, 根据生产函数理论Y=AF (N, K) , 选取河北省具有代表性的上市公司 (包括主板、创业板和中小板等) 为样本, 建立面板模型, 根据脉冲响应和方差分析, 研究新常态下科技创新对河北省企业发展的影响程度;结合样本数据, 构建科技投入与企业绩效的多元线性回归模型, 研究科技投入与企业绩效的关系, 分析新常态下河北省科技创新现状及可能存在的问题, 为促进科技创新进一步开展提出相关建议。
本文选择河北省截至2017年3月15日已上市的37家公司作为样本, 对其科技创新问题展开研究;对河北省51家上市公司2012~2016年相关财报数据进行了原始数据的采集与统计研究。在统计基础上除去上市时间短等不可得、不合理的相关因素, 留存37家公司作为样本进行实证分析。数据主要来源于上海证券交易所和深圳证券交易所公开的上市公司年报。
2 科技创新引领供给侧结构性改革的实证分析
2.1 基于面板数据的投入产出分析
本文从生产函数的科技投入、资本投入与劳动投入3个方面进行统计, 具体统计的主要指标有:营业收入、营业成本费用、营业利润、存货、固定资产、无形资产、研发费用、员工人数等, 统计了以上指标2012~2016年的合并财务报告的相关数据。根据生产函数理论, 选取河北省具有代表性的上市公司为样本, 建立面板模型。根据回归结果分析科技投入、资本投入以及劳动投入对企业绩效的影响。生产函数有很多形式, 各种形式均可转变成线性的, 所以为了分析简单, 本文将生产函数设成线性形式, 模型如下:
Y表示营业收入, A代表科技投入, N代表资本投入, L为劳动投入。由于数据为短面板数据, 所以不需要进行平稳性检验。对数据进行Hausman检验得:
表1 Hausman检验结果
根据表1结果, 应该建立个体固定效应模型, 消除异方差和自相关后估计结果如下:
其中D为虚拟变量, i=1, …, 37, 模型各个系数都通过了t检验, R很高, F值很大, 从DW值来看也没有自相关, 模型拟合很好。
