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摘要：本文從溢出效应的视角，分析了近年来我国R&D经费投入强度的变化，在我国经费投入历年增加，投入强度也历年增大的情况下，运用投入产出法和生产函数等来测度和评价R&D溢出效应。
关键词：R&D溢出效应；经费投入强度；测度与评价
新经济增长理论认为，技术进步是实现经济长期稳定增长的决定因素。而R&D投入强度将直接影响到技术进步的效率和水平，因此R&D活动成为劳动生产率提升进而推动经济快速增长的重要源泉。大量的实证分析都表明，无论是本地的R&D活动还是邻接（或国外）地区的R&D活动都对本地的经济增长具有明显的推动作用，如Nadiri（1993）、Mohnen（1997）等人的研究。近些年来，不少学者通过研究发现R&D活动的溢出效应也成为促进一个地区增长的重要源泉，特别是R&D经费投入强度的多少对经济的发展有着直接的正向效应，因而把研究的目标又集中到了这种溢出效应的度量和影响作用上。
一、近年来我国R&D经费投入强度的变化
R&D经费投入强度是指研发经费支出与销售收入的比例。我国在20世纪80年代中期开始科技活动测算工作， 1985年首次开展了全国科技投入普查活动，后面几年有的是抽查，有的是普查，目前在国家统计局网站上能找到最早的是1999年的《1999年全国科技经费投入统计公报》。
我国R&D经费投入上，表中从2010年的7062.6亿元到2016年的15676.7亿元，每年同比增加经费的平均值1410多亿元；投入R&D经费比上年增长率从2010年的21.7%到2016年的10.6%，年增长平均值是15.37%；R&D经费投入强度（与国内生产总值之比），表中从2010年的1.76%到2016年的2.11%，每年平均比上年增加0.074%；按R&D人员（全时工作量）计算的人均经费。从2010年的27.7万元到2016年的40.4万元，每年平均比上年增加2.16万元。
从1999年开始，我国R&D投入模式已由政府主导型向企业主导型转换。2013年R&D经费投入强度突破2个百分点；2015年较2011年翻了一番，支出规模仅次于美国居世界第二位；2016年R&D经费投入力度和国家财政科技支出继续增长。在R&D投入持续增加过程中，目前存在基础研究和应用研究投入偏低等问题。这就要求不光要加大政府对R&D经费投入的力度，还要激发企业对R&D经费投入的积极性和主动性，转化投入模式，提高企业R&D经费投入产出的效率。
二、产业R&D溢出效应的测度
产业 R&D溢出效应测度的相关文献采用的逻辑是，把来自于技术溢出方（企业）R&D的相关数据（通常是产业研发资金）作为自变量加入到技术溢出接受方（高校）对应的知识生产函数中，然后通过回归分析确定该变量系数的正负及是否通过显著性检验，以确知有无技术溢出效应。
产业R&D 溢出的测度主要包括生产函数法、投入产出法、矩阵法和技术距离法。其中，生产函数（production function）是指在一定时期内，在技术水平不变的情况下，生产中所使用的各种生产要素的数量与所能生产的最大产量之间的关系。其可以用一个数理模型、图表或图形来表示。生产函数分一种可变投入生产函数和多种可变投入生产函数。对既定产品，技术条件不变、资本投入一定、劳动投入与可能生产的最大产量间的关系，通常又称作短期生产函数，如柯布—道格拉斯生产函数。
投入产出法利用R&D 经费支出和投入产出系数两方面数据测算产业间R&D 溢出，如上表所示的R&D投入强度，其结果既体现了产业部门间的技术联系，又结合了产业R&D 投入特征，比较而言更为全面合理。根据投入产出法，产业间R&D 活动的溢出效应依靠投入产出模型来进行度量。During 定义了后向 R&D 流量系数矩阵 R&DC 和前向流量系数矩阵R&DD ，藉此导出了总受益者效应、总贡献者效应和产业间溢出效应指标来衡量产业间R&D 溢出。
三、产业R&D溢出效应的评价。
根据产业层面R&D投入强度及溢出效应的特点，选取R&D投入指标：R&D人员全时当量（人年）、科学家和工程师（人年）、R&D经费（万元）、R&D产出指标、主营业务收入（万元）、新产品销售收入（万元）、新产品开发项目数（项）、专利申请数（件）、拥有发明专利数（件）等。尹伟华，袁卫（2012）运用DEA方法对产业层面的中国R&D投入绩效展开评价，根据区域R&D活动过程的复杂性，将区域R&D活动过程分解为科技研发过程和经济转化过程，运用规模报酬不变的关联网络DEA模型，对我国区域R&D投入绩效进行了较全面的评价。结果表明：我国区域R&D投入的整体效率和两个子过程效率普遍偏低，存在明显的区域差异；经济转化过程效率低下是导致我国区域R&D投入绩效偏低的主要原因，且大部分地区表现为两过程效率的一高一低或双重低效。其他文献也有证明。Powers & Mc Dougall（2005）以企业资源基础观作为理论框架，利用 1991 年～2000 年来自于美国 120 个高校的数据，分别以创新型公司以及许可的数量为因变量建立两个线性回归方程，通过负二项回归分析， 作为自变量的产业研发资金的系数均大于1，并显著通过检验，表明产业R&D经费投入强度对于创新型公司的形成及许可的数量都有显著的正向影响。
参考文献：
[1]尹伟华，袁卫，我国区域R&D投入绩效评价研究——基于关联网络DEA模型 [J].《科技进步与对策》.2012（12）：（124-127）
[2]方瑛，产业经济溢出效应对城市发展的促进作用[J].《武汉商学院》.2017（3）：（40-42）
安徽省教育厅人文社科重点项目《产业R&D溢出效应的测度与评价》最终成果，项目编号SK2014A200。
作者信息；汪敏（1968.7-），女，安徽枞阳人，安徽枞阳县地矿事务服务中心，工程师，研究方向：土地调查和研究。
关键词：R&D溢出效应；经费投入强度；测度与评价
新经济增长理论认为，技术进步是实现经济长期稳定增长的决定因素。而R&D投入强度将直接影响到技术进步的效率和水平，因此R&D活动成为劳动生产率提升进而推动经济快速增长的重要源泉。大量的实证分析都表明，无论是本地的R&D活动还是邻接（或国外）地区的R&D活动都对本地的经济增长具有明显的推动作用，如Nadiri（1993）、Mohnen（1997）等人的研究。近些年来，不少学者通过研究发现R&D活动的溢出效应也成为促进一个地区增长的重要源泉，特别是R&D经费投入强度的多少对经济的发展有着直接的正向效应，因而把研究的目标又集中到了这种溢出效应的度量和影响作用上。
一、近年来我国R&D经费投入强度的变化
R&D经费投入强度是指研发经费支出与销售收入的比例。我国在20世纪80年代中期开始科技活动测算工作， 1985年首次开展了全国科技投入普查活动，后面几年有的是抽查，有的是普查，目前在国家统计局网站上能找到最早的是1999年的《1999年全国科技经费投入统计公报》。
我国R&D经费投入上，表中从2010年的7062.6亿元到2016年的15676.7亿元，每年同比增加经费的平均值1410多亿元；投入R&D经费比上年增长率从2010年的21.7%到2016年的10.6%，年增长平均值是15.37%；R&D经费投入强度（与国内生产总值之比），表中从2010年的1.76%到2016年的2.11%，每年平均比上年增加0.074%；按R&D人员（全时工作量）计算的人均经费。从2010年的27.7万元到2016年的40.4万元，每年平均比上年增加2.16万元。
从1999年开始，我国R&D投入模式已由政府主导型向企业主导型转换。2013年R&D经费投入强度突破2个百分点；2015年较2011年翻了一番，支出规模仅次于美国居世界第二位；2016年R&D经费投入力度和国家财政科技支出继续增长。在R&D投入持续增加过程中，目前存在基础研究和应用研究投入偏低等问题。这就要求不光要加大政府对R&D经费投入的力度，还要激发企业对R&D经费投入的积极性和主动性，转化投入模式，提高企业R&D经费投入产出的效率。
二、产业R&D溢出效应的测度
产业 R&D溢出效应测度的相关文献采用的逻辑是，把来自于技术溢出方（企业）R&D的相关数据（通常是产业研发资金）作为自变量加入到技术溢出接受方（高校）对应的知识生产函数中，然后通过回归分析确定该变量系数的正负及是否通过显著性检验，以确知有无技术溢出效应。
产业R&D 溢出的测度主要包括生产函数法、投入产出法、矩阵法和技术距离法。其中，生产函数（production function）是指在一定时期内，在技术水平不变的情况下，生产中所使用的各种生产要素的数量与所能生产的最大产量之间的关系。其可以用一个数理模型、图表或图形来表示。生产函数分一种可变投入生产函数和多种可变投入生产函数。对既定产品，技术条件不变、资本投入一定、劳动投入与可能生产的最大产量间的关系，通常又称作短期生产函数，如柯布—道格拉斯生产函数。
投入产出法利用R&D 经费支出和投入产出系数两方面数据测算产业间R&D 溢出，如上表所示的R&D投入强度，其结果既体现了产业部门间的技术联系，又结合了产业R&D 投入特征，比较而言更为全面合理。根据投入产出法，产业间R&D 活动的溢出效应依靠投入产出模型来进行度量。During 定义了后向 R&D 流量系数矩阵 R&DC 和前向流量系数矩阵R&DD ，藉此导出了总受益者效应、总贡献者效应和产业间溢出效应指标来衡量产业间R&D 溢出。
三、产业R&D溢出效应的评价。
根据产业层面R&D投入强度及溢出效应的特点，选取R&D投入指标：R&D人员全时当量（人年）、科学家和工程师（人年）、R&D经费（万元）、R&D产出指标、主营业务收入（万元）、新产品销售收入（万元）、新产品开发项目数（项）、专利申请数（件）、拥有发明专利数（件）等。尹伟华，袁卫（2012）运用DEA方法对产业层面的中国R&D投入绩效展开评价，根据区域R&D活动过程的复杂性，将区域R&D活动过程分解为科技研发过程和经济转化过程，运用规模报酬不变的关联网络DEA模型，对我国区域R&D投入绩效进行了较全面的评价。结果表明：我国区域R&D投入的整体效率和两个子过程效率普遍偏低，存在明显的区域差异；经济转化过程效率低下是导致我国区域R&D投入绩效偏低的主要原因，且大部分地区表现为两过程效率的一高一低或双重低效。其他文献也有证明。Powers & Mc Dougall（2005）以企业资源基础观作为理论框架，利用 1991 年～2000 年来自于美国 120 个高校的数据，分别以创新型公司以及许可的数量为因变量建立两个线性回归方程，通过负二项回归分析， 作为自变量的产业研发资金的系数均大于1，并显著通过检验，表明产业R&D经费投入强度对于创新型公司的形成及许可的数量都有显著的正向影响。
参考文献：
[1]尹伟华，袁卫，我国区域R&D投入绩效评价研究——基于关联网络DEA模型 [J].《科技进步与对策》.2012（12）：（124-127）
[2]方瑛，产业经济溢出效应对城市发展的促进作用[J].《武汉商学院》.2017（3）：（40-42）
安徽省教育厅人文社科重点项目《产业R&D溢出效应的测度与评价》最终成果，项目编号SK2014A200。
作者信息；汪敏（1968.7-），女，安徽枞阳人，安徽枞阳县地矿事务服务中心，工程师，研究方向：土地调查和研究。