基于EBA方法的R&D投資影響因素穩(wěn)健性研究

蔡中華+安婷婷+侯翱宇

摘要：從省際層面上對(duì)R&D投資的決定因素進(jìn)行實(shí)證研究，主要關(guān)注通過(guò)外商直接投資（FDI）實(shí)現(xiàn)的國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)移、專利保護(hù)強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及人力資本積累和科學(xué)研究人員數(shù)量。通過(guò)極值邊界分析（EBA）方法檢驗(yàn)這些因素的穩(wěn)健性和靈敏度。結(jié)果表明：高等教育和科研人員比例是對(duì)R&D強(qiáng)度具有積極影響的穩(wěn)健決定因素，通過(guò)外商直接投資實(shí)現(xiàn)的外國(guó)技術(shù)流入和收入增長(zhǎng)率對(duì)R&D投資無(wú)顯著影響，專利保護(hù)強(qiáng)度對(duì)決定R&D投資具有穩(wěn)健的積極影響。

關(guān)鍵詞：R&D投資；技術(shù)轉(zhuǎn)移； 專利保護(hù)強(qiáng)度；收入增長(zhǎng)； 極值邊界分析（EBA）

中圖分類號(hào)：F224.9

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001-8409（2014）11-0119-04

The Robust Research on Determinants of R&D Investment

——The Empirical Research Based on Provincial Panel Data

CAI Zhonghua， AN Tingting， HOU Aoyu

（School of Economics and Management， Beijing University of Chemical Technology， Beijing 100029）

Abstract：

This paper investigates the determinants of R&D investment at the provincial level with an emphasis on the roles of international technology transfer through FDI， patent rights protection， and economic growth， in addition to the essentials of human capital accumulation and the number of scientific researchers. The Extremeboundsanalysis （EBA） approach is applied to examine the robustness and sensitivity of these factors. The results of the EBA tests showed that tertiary education and the proportion of scientific researchers in a province were robust determinants that had positive effects on R&D intensity. Foreign technology inflows through FDI and the income growth rate are fragile determinants of R&D investment. Patent rights protection had a robust and positive impact on R&D intensity.

Key words： R&D investment； technology transfer； patent rights protection； income growth； extremeboundsanalysis （EBA）

R&D投資是推進(jìn)知識(shí)進(jìn)步、提高生產(chǎn)力、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最重要的因素之一。國(guó)內(nèi)外學(xué)者

從1960年代就開(kāi)始對(duì)R&D經(jīng)濟(jì)效果進(jìn)行研究，當(dāng)代解釋中大多數(shù)認(rèn)為R&D投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和技術(shù)進(jìn)步具有突出的作用?，F(xiàn)有的R&D文獻(xiàn)認(rèn)為，相比于其他因素，國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)移、專利權(quán)保護(hù)、收入水平是決定R&D投資的重要因素。關(guān)于R&D投資強(qiáng)度的三大假說(shuō)備受關(guān)注。國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)移假說(shuō)認(rèn)為，國(guó)外R&D活動(dòng)可以通過(guò)外商直接投資傳輸并影響國(guó)內(nèi)R&D投資決策。專利權(quán)保護(hù)假說(shuō)認(rèn)為，研發(fā)投資率與知識(shí)產(chǎn)權(quán)、專利權(quán)的保護(hù)強(qiáng)度呈正相關(guān)。收入增長(zhǎng)假說(shuō)認(rèn)為，R&D投資強(qiáng)度與收入變化密切相關(guān)[1，2]。

關(guān)于外商直接投資和國(guó)內(nèi)R&D投資的實(shí)證研究結(jié)果尚無(wú)定論。FDI對(duì)于R&D投資強(qiáng)度究竟是擠出效應(yīng)還是促進(jìn)效應(yīng)，在學(xué)術(shù)界引起了廣泛的爭(zhēng)議。對(duì)外經(jīng)濟(jì)開(kāi)放對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)工業(yè)企業(yè)R&D投入的擠出效應(yīng)比較明顯，欠發(fā)達(dá)地區(qū)的工業(yè)企業(yè)部門，其擠出效應(yīng)并不明顯[3]。國(guó)外的技術(shù)進(jìn)步通過(guò)FDI對(duì)我國(guó)整體技術(shù)水平的提升并不明顯，承接國(guó)際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用也是有限的[4]。FDI對(duì)提高自主創(chuàng)新能力和增強(qiáng)原創(chuàng)性的科技能力無(wú)顯著影響[5，6]。閆俊周通過(guò)分組研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI 對(duì)中國(guó)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響正在發(fā)生改變，由顯著影響轉(zhuǎn)變?yōu)椴伙@著影響[7]。然而FDI可以通過(guò)工人經(jīng)驗(yàn)、示范效應(yīng)等使東道國(guó)創(chuàng)新活動(dòng)受益，產(chǎn)生溢出效應(yīng)[8]。外商直接投資理論指出，利用外資所附帶的R&D 經(jīng)費(fèi)投入可以提高被投資國(guó)的R&D投入[9]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)也認(rèn)為，專利權(quán)保護(hù)計(jì)劃對(duì)R&D投資具有推動(dòng)力。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)制對(duì)R&D 投資具有顯著的正向影響[9～12]。一般而言，專利保護(hù)的增強(qiáng)會(huì)減少研發(fā)溢出，提高企業(yè)研發(fā)積極性，從而刺激研發(fā)投入，增加專利申請(qǐng)[13]；但過(guò)度嚴(yán)格的專利保護(hù)制度又容易形成壟斷，阻礙技術(shù)進(jìn)步，造成R&D投資強(qiáng)度的下降。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)地區(qū)R&D投入起基礎(chǔ)性作用[3]。Lederman等認(rèn)為富裕的國(guó)家會(huì)投入更多的R&D 經(jīng)費(fèi)[14]。

通過(guò)以上文獻(xiàn)分析發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者雖然從不同角度對(duì)R&D 投資影響因素的作用進(jìn)行了研究，但由于實(shí)證模型的假設(shè)不同、樣本不同、回歸方法不同，導(dǎo)致對(duì)R&D投資決定因素的實(shí)證研究結(jié)果表現(xiàn)出較大的差異?；谏鲜隹紤]，本文運(yùn)用極值邊界分析方法（EBA），從省際層面上對(duì)R&D投資的決定因素進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，關(guān)注通過(guò)FDI實(shí)現(xiàn)的國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)移、專利保護(hù)強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及人力資本積累和科學(xué)研究人員數(shù)量，從而得出關(guān)于R&D投資決定因素的穩(wěn)健性結(jié)果以及政策含義。

1研究思路與方法

EBA方法最早是由Leamer（1983，1985）在理論上提出的。Levine和Renelt（1992）應(yīng)用其研究了跨國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的決定因素。

EBA方法的主要功能是提供經(jīng)濟(jì)回歸中解釋變量的穩(wěn)健性和靈敏度測(cè)試，其核心是通過(guò)改變回歸中控制變量的子集，得到標(biāo)準(zhǔn)假設(shè)檢驗(yàn)不拒絕的關(guān)注變量的系數(shù)估計(jì)值的最大范圍。通過(guò)重復(fù)回歸估計(jì)，能夠得出關(guān)于需檢驗(yàn)假設(shè)的參數(shù)估計(jì)更穩(wěn)健的結(jié)果。

相比于其他定量方法，EBA方法在協(xié)調(diào)有爭(zhēng)議的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中具有一定的優(yōu)勢(shì)。

EBA方程的一般形式為：

W=βiI+βmM+βzZ+μ （1）

式（1）中，W為各省的研發(fā)投資強(qiáng)度，I是回歸中總會(huì)出現(xiàn)的一組變量，如高等教育比例、研究人員占總?cè)丝诘谋壤籑是一組主要關(guān)注的變量，包括通過(guò)外商直接投資實(shí)現(xiàn)的技術(shù)流入、專利保護(hù)指數(shù)以及收入增長(zhǎng)率；Z是從宏觀經(jīng)濟(jì)變量池中選出的、除M變量以外，被認(rèn)為是潛在的重要解釋變量的子集。

下面進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。第一步，從以往實(shí)證研究中選擇所關(guān)注的目標(biāo)變量M，在只有核心變量I加入的情況下做一次回歸（基礎(chǔ)回歸）：

W=βiI+βmM+μ （2）

第二步，計(jì)算包括所有與R&D投資強(qiáng)度有重要關(guān)系的潛在控制變量Z以及其線性組合的回歸結(jié)果，同時(shí)限制任何一個(gè)回歸中的解釋變量總數(shù)不超過(guò)8個(gè)。

第三步，找出所研究的目標(biāo)變量系數(shù)的最大值和最小值βm，且保證在10%的顯著性水平上不被拒絕。極值邊界由控制變量Z確定，產(chǎn)生極大值（極小值）邊界：

β=βm-max+2δmax （3）

β=βm-min-2δmin （4）

通過(guò)系數(shù)βm的極值邊界來(lái)判斷被解釋變量W和目標(biāo)變量M之間偏相關(guān)關(guān)系的置信度。如果βm仍顯著并且在極值邊界內(nèi)具有相同的符號(hào)，那么結(jié)果被稱為“穩(wěn)健的”。如果系數(shù)不顯著或在極值邊界范圍內(nèi)改變符號(hào)，那么結(jié)果被視為“不穩(wěn)健的”。

βm∈[β，β]；0[β，β] （5）

2變量和數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文實(shí)證研究數(shù)據(jù)來(lái)源于2006～2010年28個(gè)省市自治區(qū)的跨省年度數(shù)據(jù)（不包括西藏、海南和云南）。

因變量為研發(fā)強(qiáng)度，用 R&D經(jīng)費(fèi)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例衡量。數(shù)據(jù)來(lái)源于2007～2011年統(tǒng)計(jì)年鑒。

基于內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論和生產(chǎn)函數(shù)理論，人力資本存量和科研人員占總?cè)丝诘谋壤灰暈镮變量。人力資本存量用各省市自治區(qū)總?cè)丝谥懈叩冉逃丝诒壤═EREDU）來(lái)衡量，被認(rèn)為是各省R&D努力和創(chuàng)新能力的一個(gè)重要決定因素。數(shù)據(jù)來(lái)源于各省2007～2011年統(tǒng)計(jì)年鑒?？茖W(xué)研發(fā)人員占總?cè)丝诘谋壤≧ESPOPR）為人力資本投入的衡量指標(biāo)。研發(fā)人員數(shù)據(jù)（折合全時(shí)當(dāng)量）來(lái)自各省市自治區(qū)2007～2011年統(tǒng)計(jì)年鑒。

模型中的M 變量指國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)移、專利權(quán)保護(hù)以及收入增長(zhǎng)率。

國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)移用外商直接投資流入量表示。外商直接投資流入量占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例表示外商直接投資對(duì)技術(shù)的市場(chǎng)滲透，數(shù)據(jù)來(lái)源于各省2007～2011年統(tǒng)計(jì)年鑒。專利權(quán)保護(hù)使用

（許春明、單曉光）《中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度指標(biāo)體系的構(gòu)建及驗(yàn)證》構(gòu)建的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度新指標(biāo)體系進(jìn)行測(cè)量[15]。由于收入水平不固定，本文用

實(shí)際收入增長(zhǎng)率表示。數(shù)據(jù)用各省2007～2011年統(tǒng)計(jì)年鑒中的地區(qū)生產(chǎn)總值表示。

Z變量包括人口密度（POPD）、政府執(zhí)行研發(fā)占總研發(fā)的份額（GovRDs）以及其他宏觀經(jīng)濟(jì)變量，如固定資本形成增長(zhǎng)率（FKFG）、固定資本形成占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例（FKFGDP）、工業(yè)生產(chǎn)在地區(qū)生產(chǎn)總值中所占的份額（IndPS）。

表1列出了主要變量的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。從表1看出：各省市自治區(qū)之間的R&D經(jīng)費(fèi)支出跨度較大，標(biāo)準(zhǔn)差約比平均值的一半還要大。

3實(shí)證分析

運(yùn)用EBA方法，對(duì)通過(guò)FDI實(shí)現(xiàn)的國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)移、專利權(quán)保護(hù)、收入增長(zhǎng)以及人力資本存量和科研人員數(shù)量等變量，在決定R&D投資的穩(wěn)健性方面進(jìn)行檢驗(yàn)。

3.1基本模型回歸結(jié)果

模型1：剔除Z變量的回歸結(jié)果

對(duì)不包括Z變量在內(nèi)的R&D強(qiáng)度的基礎(chǔ)回歸進(jìn)行檢驗(yàn)。首先，“高等教育的比例”與“研究人員占總?cè)丝诘谋壤?/p>

兩個(gè)I變量都在1%的水平上正向顯著。說(shuō)明了“人力資本存量”和“專業(yè)科學(xué)研究人員”是決定R&D投資強(qiáng)度的主要因素。其次，M變量中，通過(guò)FDI實(shí)現(xiàn)的國(guó)際技術(shù)流入與R&D強(qiáng)度呈負(fù)相關(guān)但不顯著。第三，中國(guó)專利權(quán)保護(hù)強(qiáng)度指數(shù)高度顯著，正相關(guān)系數(shù)大約為040。各省市自治區(qū)地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)指數(shù)也是為負(fù)系數(shù)但不顯著。

模型2包括所有Z變量的回歸結(jié)果。

表2也列出了包括所有Z變量在內(nèi)的基本模型的回歸結(jié)果。主要結(jié)果歸納為：首先，高等教育和研究人員

比例兩個(gè)Ⅰ變量分別在1%和5%的水平上顯著。其次， M 變量（技術(shù)流入變量外商直接投資占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例）為負(fù)相關(guān)但不顯著。中國(guó)專利權(quán)保護(hù)強(qiáng)度指數(shù)的系數(shù)仍為高度顯著。然而，各省市自治區(qū)地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)指數(shù)的系數(shù)在模型2中變?yōu)檎伙@著。

最后，Z變量中政府部門執(zhí)行研發(fā)的份額對(duì)研發(fā)強(qiáng)度的影響為負(fù)但不顯著。這一結(jié)果暗示政府執(zhí)行研發(fā)可能與私人投資有一定的替代效應(yīng)。工業(yè)生產(chǎn)在地區(qū)生產(chǎn)總值的比重對(duì)R&D投資具有顯著負(fù)向影響。固定資本形成占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例及固定資本形成增長(zhǎng)率在回歸中均表現(xiàn)出對(duì)R&D強(qiáng)度的負(fù)向影響。

32穩(wěn)健性分析結(jié)果

接下來(lái)，分析I變量和M變量對(duì)R&D投資強(qiáng)度是否穩(wěn)健。應(yīng)用EBA方法得出的估計(jì)結(jié)果如表3所示。每次回歸選取5個(gè)Z變量中的3個(gè)作為回歸量。回歸進(jìn)行10種形式檢驗(yàn)。形成I變量和M變量上界和下界的Z變量的組合在表3中列出。從表3可以看出，I變量中“高等教育比例”在系數(shù)最大值和最小值的范圍內(nèi)在1%的水平上正向顯著，研究人員占總?cè)丝诒壤谙禂?shù)最大值和最小值范圍內(nèi)在不超過(guò)5%的水平上正向顯著。這表明，人力資本存量和科學(xué)研究人員是決定R&D投資強(qiáng)度的穩(wěn)健因素。M變量中，外商直接投資流入占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例

呈負(fù)相關(guān)，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明了外商直接投資不是決定R&D投資強(qiáng)度的穩(wěn)健因素。衡量中國(guó)專利權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的指數(shù)，在系數(shù)最大值和最小值的范圍內(nèi)在1%的水平上正向顯著，因此，其是決定R&D投資的穩(wěn)健因素。地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率不是決定R&D投資強(qiáng)度的穩(wěn)健因素，因?yàn)樗南禂?shù)改變了符號(hào)，并且沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

EBA方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果詳見(jiàn)表4。首先，高等教育人口比例是決定研發(fā)強(qiáng)度的一個(gè)非常穩(wěn)健的I變量。Bebczuk認(rèn)為高等教育人口多的國(guó)家需要更高水平的R&D投資[13]。一個(gè)省擁有較高比例的高等教育人口，意味著該省更關(guān)心知識(shí)積累和科學(xué)探索。這將為R&D活動(dòng)投入更多的資源提供更好的動(dòng)力。

其次，科研人員占總?cè)丝诘谋壤彩菦Q定R&D投資非常穩(wěn)健的I變量。這可以從生產(chǎn)理論的角度來(lái)解釋。無(wú)論是科研人員還是R&D投資都被視為研發(fā)生產(chǎn)過(guò)程中必要的投入因素。一省科研人員越多，則需要更大的R&D投資。

第三，國(guó)際技術(shù)流入的衡量方法——外商直接投資占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例呈負(fù)相關(guān)但不顯著。這在一定程度上證實(shí)了國(guó)外的創(chuàng)新技術(shù)作為替代國(guó)內(nèi)研發(fā)力度的假說(shuō)。國(guó)外的技術(shù)可以通過(guò)外商直接投資流入取代國(guó)內(nèi)研發(fā)。

第四，衡量中國(guó)專利權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的指數(shù)是決定R&D投資強(qiáng)度非常穩(wěn)健的M變量。表示在其他變量保持不變時(shí)，更強(qiáng)的專利保護(hù)制度能夠吸引更多的R&D投資。

在對(duì)各省地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)指數(shù)進(jìn)行回歸時(shí)，得到一個(gè)改變符號(hào)的系數(shù)，并且未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)R&D投資強(qiáng)度沒(méi)有穩(wěn)健性影響。

4結(jié)論

本文基于現(xiàn)有假說(shuō)和實(shí)證研究結(jié)果，在省際層面上探討影響R&D投資強(qiáng)度的主要決定因素，

并采用EBA方法檢驗(yàn)了國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)移、專利權(quán)保護(hù)和收入增長(zhǎng)假設(shè)。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)：首先，高等教育水平、科研人員占總?cè)丝诒壤菦Q定R&D投資的穩(wěn)健因素，對(duì)R&D投資強(qiáng)度有顯著的積極影響。第二，F(xiàn)DI實(shí)現(xiàn)的技術(shù)流入對(duì)R&D投資強(qiáng)度有負(fù)向影響，但不夠穩(wěn)健。這在一定程度上說(shuō)明，國(guó)外R&D投資確實(shí)是國(guó)內(nèi)研發(fā)強(qiáng)度的一個(gè)替代。第三，衡量中國(guó)專利權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的指數(shù)是決定R&D投資非常穩(wěn)健的因素，對(duì)R&D投資強(qiáng)度有顯著的積極影響。當(dāng)前收入增長(zhǎng)率對(duì)R&D投資強(qiáng)度的變化不穩(wěn)健。

從以上實(shí)證結(jié)果可以得出：首先，擴(kuò)展高等教育和積累更多的人力資本來(lái)從事更具創(chuàng)新性的R&D是非常重要的。人力資本表現(xiàn)出與研發(fā)強(qiáng)度強(qiáng)烈的正相關(guān)關(guān)系。教育是促進(jìn)研發(fā)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的根本。

第二，國(guó)內(nèi)研發(fā)強(qiáng)度和國(guó)外技術(shù)流入可以作為替代關(guān)系。從全國(guó)范圍來(lái)看，如果先進(jìn)省份增加其在科研上的合作水平， R&D資源將實(shí)現(xiàn)更高的效率。

第三，實(shí)行專利權(quán)保護(hù)政策是鼓勵(lì)R&D投資的有效方式。專利權(quán)的法律保護(hù)對(duì)保護(hù)專利是必要的，同時(shí)

對(duì)刺激R&D投資激勵(lì)也是十分有效的。

參考文獻(xiàn)：

[1]Eric C. Wang. Determinants of R&D Investment： The Extreme-Bounds-Analysis Approach Applied to 26 OECD Countries [J]. Research Policy， 2010， 39： 103-116.

[2]范柏乃， 段忠賢， 江蕾.創(chuàng)新政策研究述評(píng)與展望[J]. 軟科學(xué)， 2012， 11： 43-47.

[3]黃勁松， 陳剛. 對(duì)外經(jīng)濟(jì)開(kāi)放、政府偏好與區(qū)域R&D投入強(qiáng)度[J]. 經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索， 2011， 7： 43-49.

[4]劉飛， 王德發(fā). 國(guó)際R&D溢出、國(guó)內(nèi)R&D和真實(shí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于技術(shù)擴(kuò)散模型的一個(gè)實(shí)證[J]. 世界經(jīng)濟(jì)研究， 2009， 3： 82-86.

[5]李曉娣， 田也壯， 姚微. 跨國(guó)公司R&D投資對(duì)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)演化的影響研究[J]. 軟科學(xué)， 2012， 1： 109-114.

[6]陳勁， 陳鈺芬， 余芳珍. FDI 對(duì)促進(jìn)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響[J].科研管理， 2010， 28（ 1） ： 7-13.

[7]閆俊周. FDI 對(duì)我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響及演變[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)， 2010， 29（ 5）： 12-17.

[8]Kuiyin Cheng， Ping Lin. Spillover Effects of FDI on Innovation in China： Evidence from the Provincial Data [J]. China Economic Review， 2004， 15： 25-44.

[9]肖敏，賈曉霞. 我國(guó)R&D 強(qiáng)度的影響因素——基于局部調(diào)整模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 管理學(xué)報(bào)， 2011， 8（11）： 1663-1668.

[10]蔡翔， 崔曉蘭， 熊靜， 劉同存. 我國(guó)地區(qū)R&D效率及其影響因素探究——基于“科研產(chǎn)出—成果轉(zhuǎn)化”視角[J]. 軟科學(xué)， 2013， 3： 80-84.

[11]喻世友， 萬(wàn)欣榮， 史衛(wèi). 論跨國(guó)公司R &D投資的國(guó)別選擇[J]. 管理世界， 2004， 1： 46-54.

[12]Chen Lin， Ping Lin， Frank Song. Property Rights Protection and Corporate R&D： Evidence from China[J]. Journal of Development Economics， 2010， 93： 49-62.

[13]Nikos C， Varsakelis. The Impact of Patent Protection， Economy Openness and National Culture on R&D Investment： A Cross-country Empirical Investigation [J]. Research Policy， 2001， 30： 1059–1068.

[14]Lederman D， Maloney W F. R& D and Development [R]. Washington DC： World Bank Policy Research， 2003.

[15]許春明，單曉光. 中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度指標(biāo)體系的構(gòu)建及驗(yàn)證[J]. 科學(xué)學(xué)研究， 2008， 26（4）： 715-723.

[16]Bebczuk R N. R&D Expenditures and the Role of Government Around the World [J]. Estudios de Economia， 2002， 29 （1）： 109-121.

[17]Leamer E E. Lets Take the Con out of Econometrics [J]. American Economic Review， 1983， 73： 31-43.

[18]Leamer E E. Sensitivity Analyses Would Help [J]. American Economic Review， 1985， 75（3）： 308-313.

[19]Chengqi Wang， Mario I Kafouros. What Factors Determine Innovation Performance in Emerging Economies？ Evidence from China [J]. International Business Review， 2009， 18： 606–616.

（責(zé)任編輯：李鏡）

呈負(fù)相關(guān)，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明了外商直接投資不是決定R&D投資強(qiáng)度的穩(wěn)健因素。衡量中國(guó)專利權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的指數(shù)，在系數(shù)最大值和最小值的范圍內(nèi)在1%的水平上正向顯著，因此，其是決定R&D投資的穩(wěn)健因素。地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率不是決定R&D投資強(qiáng)度的穩(wěn)健因素，因?yàn)樗南禂?shù)改變了符號(hào)，并且沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

EBA方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果詳見(jiàn)表4。首先，高等教育人口比例是決定研發(fā)強(qiáng)度的一個(gè)非常穩(wěn)健的I變量。Bebczuk認(rèn)為高等教育人口多的國(guó)家需要更高水平的R&D投資[13]。一個(gè)省擁有較高比例的高等教育人口，意味著該省更關(guān)心知識(shí)積累和科學(xué)探索。這將為R&D活動(dòng)投入更多的資源提供更好的動(dòng)力。

其次，科研人員占總?cè)丝诘谋壤彩菦Q定R&D投資非常穩(wěn)健的I變量。這可以從生產(chǎn)理論的角度來(lái)解釋。無(wú)論是科研人員還是R&D投資都被視為研發(fā)生產(chǎn)過(guò)程中必要的投入因素。一省科研人員越多，則需要更大的R&D投資。

第三，國(guó)際技術(shù)流入的衡量方法——外商直接投資占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例呈負(fù)相關(guān)但不顯著。這在一定程度上證實(shí)了國(guó)外的創(chuàng)新技術(shù)作為替代國(guó)內(nèi)研發(fā)力度的假說(shuō)。國(guó)外的技術(shù)可以通過(guò)外商直接投資流入取代國(guó)內(nèi)研發(fā)。

第四，衡量中國(guó)專利權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的指數(shù)是決定R&D投資強(qiáng)度非常穩(wěn)健的M變量。表示在其他變量保持不變時(shí)，更強(qiáng)的專利保護(hù)制度能夠吸引更多的R&D投資。

在對(duì)各省地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)指數(shù)進(jìn)行回歸時(shí)，得到一個(gè)改變符號(hào)的系數(shù)，并且未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)R&D投資強(qiáng)度沒(méi)有穩(wěn)健性影響。

4結(jié)論

本文基于現(xiàn)有假說(shuō)和實(shí)證研究結(jié)果，在省際層面上探討影響R&D投資強(qiáng)度的主要決定因素，

并采用EBA方法檢驗(yàn)了國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)移、專利權(quán)保護(hù)和收入增長(zhǎng)假設(shè)。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)：首先，高等教育水平、科研人員占總?cè)丝诒壤菦Q定R&D投資的穩(wěn)健因素，對(duì)R&D投資強(qiáng)度有顯著的積極影響。第二，F(xiàn)DI實(shí)現(xiàn)的技術(shù)流入對(duì)R&D投資強(qiáng)度有負(fù)向影響，但不夠穩(wěn)健。這在一定程度上說(shuō)明，國(guó)外R&D投資確實(shí)是國(guó)內(nèi)研發(fā)強(qiáng)度的一個(gè)替代。第三，衡量中國(guó)專利權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的指數(shù)是決定R&D投資非常穩(wěn)健的因素，對(duì)R&D投資強(qiáng)度有顯著的積極影響。當(dāng)前收入增長(zhǎng)率對(duì)R&D投資強(qiáng)度的變化不穩(wěn)健。

從以上實(shí)證結(jié)果可以得出：首先，擴(kuò)展高等教育和積累更多的人力資本來(lái)從事更具創(chuàng)新性的R&D是非常重要的。人力資本表現(xiàn)出與研發(fā)強(qiáng)度強(qiáng)烈的正相關(guān)關(guān)系。教育是促進(jìn)研發(fā)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的根本。

第二，國(guó)內(nèi)研發(fā)強(qiáng)度和國(guó)外技術(shù)流入可以作為替代關(guān)系。從全國(guó)范圍來(lái)看，如果先進(jìn)省份增加其在科研上的合作水平， R&D資源將實(shí)現(xiàn)更高的效率。

第三，實(shí)行專利權(quán)保護(hù)政策是鼓勵(lì)R&D投資的有效方式。專利權(quán)的法律保護(hù)對(duì)保護(hù)專利是必要的，同時(shí)

對(duì)刺激R&D投資激勵(lì)也是十分有效的。

參考文獻(xiàn)：

[1]Eric C. Wang. Determinants of R&D Investment： The Extreme-Bounds-Analysis Approach Applied to 26 OECD Countries [J]. Research Policy， 2010， 39： 103-116.

[2]范柏乃， 段忠賢， 江蕾.創(chuàng)新政策研究述評(píng)與展望[J]. 軟科學(xué)， 2012， 11： 43-47.

[3]黃勁松， 陳剛. 對(duì)外經(jīng)濟(jì)開(kāi)放、政府偏好與區(qū)域R&D投入強(qiáng)度[J]. 經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索， 2011， 7： 43-49.

[4]劉飛， 王德發(fā). 國(guó)際R&D溢出、國(guó)內(nèi)R&D和真實(shí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于技術(shù)擴(kuò)散模型的一個(gè)實(shí)證[J]. 世界經(jīng)濟(jì)研究， 2009， 3： 82-86.

[5]李曉娣， 田也壯， 姚微. 跨國(guó)公司R&D投資對(duì)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)演化的影響研究[J]. 軟科學(xué)， 2012， 1： 109-114.

[6]陳勁， 陳鈺芬， 余芳珍. FDI 對(duì)促進(jìn)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響[J].科研管理， 2010， 28（ 1） ： 7-13.

[7]閆俊周. FDI 對(duì)我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響及演變[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)， 2010， 29（ 5）： 12-17.

[8]Kuiyin Cheng， Ping Lin. Spillover Effects of FDI on Innovation in China： Evidence from the Provincial Data [J]. China Economic Review， 2004， 15： 25-44.

[9]肖敏，賈曉霞. 我國(guó)R&D 強(qiáng)度的影響因素——基于局部調(diào)整模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 管理學(xué)報(bào)， 2011， 8（11）： 1663-1668.

[10]蔡翔， 崔曉蘭， 熊靜， 劉同存. 我國(guó)地區(qū)R&D效率及其影響因素探究——基于“科研產(chǎn)出—成果轉(zhuǎn)化”視角[J]. 軟科學(xué)， 2013， 3： 80-84.

[11]喻世友， 萬(wàn)欣榮， 史衛(wèi). 論跨國(guó)公司R &D投資的國(guó)別選擇[J]. 管理世界， 2004， 1： 46-54.

[12]Chen Lin， Ping Lin， Frank Song. Property Rights Protection and Corporate R&D： Evidence from China[J]. Journal of Development Economics， 2010， 93： 49-62.

[13]Nikos C， Varsakelis. The Impact of Patent Protection， Economy Openness and National Culture on R&D Investment： A Cross-country Empirical Investigation [J]. Research Policy， 2001， 30： 1059–1068.

[14]Lederman D， Maloney W F. R& D and Development [R]. Washington DC： World Bank Policy Research， 2003.

[15]許春明，單曉光. 中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度指標(biāo)體系的構(gòu)建及驗(yàn)證[J]. 科學(xué)學(xué)研究， 2008， 26（4）： 715-723.

[16]Bebczuk R N. R&D Expenditures and the Role of Government Around the World [J]. Estudios de Economia， 2002， 29 （1）： 109-121.

[17]Leamer E E. Lets Take the Con out of Econometrics [J]. American Economic Review， 1983， 73： 31-43.

[18]Leamer E E. Sensitivity Analyses Would Help [J]. American Economic Review， 1985， 75（3）： 308-313.

[19]Chengqi Wang， Mario I Kafouros. What Factors Determine Innovation Performance in Emerging Economies？ Evidence from China [J]. International Business Review， 2009， 18： 606–616.

（責(zé)任編輯：李鏡）

呈負(fù)相關(guān)，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明了外商直接投資不是決定R&D投資強(qiáng)度的穩(wěn)健因素。衡量中國(guó)專利權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的指數(shù)，在系數(shù)最大值和最小值的范圍內(nèi)在1%的水平上正向顯著，因此，其是決定R&D投資的穩(wěn)健因素。地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率不是決定R&D投資強(qiáng)度的穩(wěn)健因素，因?yàn)樗南禂?shù)改變了符號(hào)，并且沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

EBA方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果詳見(jiàn)表4。首先，高等教育人口比例是決定研發(fā)強(qiáng)度的一個(gè)非常穩(wěn)健的I變量。Bebczuk認(rèn)為高等教育人口多的國(guó)家需要更高水平的R&D投資[13]。一個(gè)省擁有較高比例的高等教育人口，意味著該省更關(guān)心知識(shí)積累和科學(xué)探索。這將為R&D活動(dòng)投入更多的資源提供更好的動(dòng)力。

其次，科研人員占總?cè)丝诘谋壤彩菦Q定R&D投資非常穩(wěn)健的I變量。這可以從生產(chǎn)理論的角度來(lái)解釋。無(wú)論是科研人員還是R&D投資都被視為研發(fā)生產(chǎn)過(guò)程中必要的投入因素。一省科研人員越多，則需要更大的R&D投資。

第三，國(guó)際技術(shù)流入的衡量方法——外商直接投資占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例呈負(fù)相關(guān)但不顯著。這在一定程度上證實(shí)了國(guó)外的創(chuàng)新技術(shù)作為替代國(guó)內(nèi)研發(fā)力度的假說(shuō)。國(guó)外的技術(shù)可以通過(guò)外商直接投資流入取代國(guó)內(nèi)研發(fā)。

第四，衡量中國(guó)專利權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的指數(shù)是決定R&D投資強(qiáng)度非常穩(wěn)健的M變量。表示在其他變量保持不變時(shí)，更強(qiáng)的專利保護(hù)制度能夠吸引更多的R&D投資。

在對(duì)各省地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)指數(shù)進(jìn)行回歸時(shí)，得到一個(gè)改變符號(hào)的系數(shù)，并且未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)R&D投資強(qiáng)度沒(méi)有穩(wěn)健性影響。

4結(jié)論

本文基于現(xiàn)有假說(shuō)和實(shí)證研究結(jié)果，在省際層面上探討影響R&D投資強(qiáng)度的主要決定因素，

并采用EBA方法檢驗(yàn)了國(guó)際技術(shù)轉(zhuǎn)移、專利權(quán)保護(hù)和收入增長(zhǎng)假設(shè)。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)：首先，高等教育水平、科研人員占總?cè)丝诒壤菦Q定R&D投資的穩(wěn)健因素，對(duì)R&D投資強(qiáng)度有顯著的積極影響。第二，F(xiàn)DI實(shí)現(xiàn)的技術(shù)流入對(duì)R&D投資強(qiáng)度有負(fù)向影響，但不夠穩(wěn)健。這在一定程度上說(shuō)明，國(guó)外R&D投資確實(shí)是國(guó)內(nèi)研發(fā)強(qiáng)度的一個(gè)替代。第三，衡量中國(guó)專利權(quán)保護(hù)強(qiáng)度的指數(shù)是決定R&D投資非常穩(wěn)健的因素，對(duì)R&D投資強(qiáng)度有顯著的積極影響。當(dāng)前收入增長(zhǎng)率對(duì)R&D投資強(qiáng)度的變化不穩(wěn)健。

從以上實(shí)證結(jié)果可以得出：首先，擴(kuò)展高等教育和積累更多的人力資本來(lái)從事更具創(chuàng)新性的R&D是非常重要的。人力資本表現(xiàn)出與研發(fā)強(qiáng)度強(qiáng)烈的正相關(guān)關(guān)系。教育是促進(jìn)研發(fā)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的根本。

第二，國(guó)內(nèi)研發(fā)強(qiáng)度和國(guó)外技術(shù)流入可以作為替代關(guān)系。從全國(guó)范圍來(lái)看，如果先進(jìn)省份增加其在科研上的合作水平， R&D資源將實(shí)現(xiàn)更高的效率。

第三，實(shí)行專利權(quán)保護(hù)政策是鼓勵(lì)R&D投資的有效方式。專利權(quán)的法律保護(hù)對(duì)保護(hù)專利是必要的，同時(shí)

對(duì)刺激R&D投資激勵(lì)也是十分有效的。

參考文獻(xiàn)：

[1]Eric C. Wang. Determinants of R&D Investment： The Extreme-Bounds-Analysis Approach Applied to 26 OECD Countries [J]. Research Policy， 2010， 39： 103-116.

[2]范柏乃， 段忠賢， 江蕾.創(chuàng)新政策研究述評(píng)與展望[J]. 軟科學(xué)， 2012， 11： 43-47.

[3]黃勁松， 陳剛. 對(duì)外經(jīng)濟(jì)開(kāi)放、政府偏好與區(qū)域R&D投入強(qiáng)度[J]. 經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索， 2011， 7： 43-49.

[4]劉飛， 王德發(fā). 國(guó)際R&D溢出、國(guó)內(nèi)R&D和真實(shí)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于技術(shù)擴(kuò)散模型的一個(gè)實(shí)證[J]. 世界經(jīng)濟(jì)研究， 2009， 3： 82-86.

[5]李曉娣， 田也壯， 姚微. 跨國(guó)公司R&D投資對(duì)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)演化的影響研究[J]. 軟科學(xué)， 2012， 1： 109-114.

[6]陳勁， 陳鈺芬， 余芳珍. FDI 對(duì)促進(jìn)我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新能力的影響[J].科研管理， 2010， 28（ 1） ： 7-13.

[7]閆俊周. FDI 對(duì)我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響及演變[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)， 2010， 29（ 5）： 12-17.

[8]Kuiyin Cheng， Ping Lin. Spillover Effects of FDI on Innovation in China： Evidence from the Provincial Data [J]. China Economic Review， 2004， 15： 25-44.

[9]肖敏，賈曉霞. 我國(guó)R&D 強(qiáng)度的影響因素——基于局部調(diào)整模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 管理學(xué)報(bào)， 2011， 8（11）： 1663-1668.

[10]蔡翔， 崔曉蘭， 熊靜， 劉同存. 我國(guó)地區(qū)R&D效率及其影響因素探究——基于“科研產(chǎn)出—成果轉(zhuǎn)化”視角[J]. 軟科學(xué)， 2013， 3： 80-84.

[11]喻世友， 萬(wàn)欣榮， 史衛(wèi). 論跨國(guó)公司R &D投資的國(guó)別選擇[J]. 管理世界， 2004， 1： 46-54.

[12]Chen Lin， Ping Lin， Frank Song. Property Rights Protection and Corporate R&D： Evidence from China[J]. Journal of Development Economics， 2010， 93： 49-62.

[13]Nikos C， Varsakelis. The Impact of Patent Protection， Economy Openness and National Culture on R&D Investment： A Cross-country Empirical Investigation [J]. Research Policy， 2001， 30： 1059–1068.

[14]Lederman D， Maloney W F. R& D and Development [R]. Washington DC： World Bank Policy Research， 2003.

[15]許春明，單曉光. 中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)強(qiáng)度指標(biāo)體系的構(gòu)建及驗(yàn)證[J]. 科學(xué)學(xué)研究， 2008， 26（4）： 715-723.

[16]Bebczuk R N. R&D Expenditures and the Role of Government Around the World [J]. Estudios de Economia， 2002， 29 （1）： 109-121.

[17]Leamer E E. Lets Take the Con out of Econometrics [J]. American Economic Review， 1983， 73： 31-43.

[18]Leamer E E. Sensitivity Analyses Would Help [J]. American Economic Review， 1985， 75（3）： 308-313.

[19]Chengqi Wang， Mario I Kafouros. What Factors Determine Innovation Performance in Emerging Economies？ Evidence from China [J]. International Business Review， 2009， 18： 606–616.

（責(zé)任編輯：李鏡）