我国技术市场成交额影响因素实证分析

　　摘    要：　技术市场成交额是登记合同成交总额中技术部分的成交金额, 反映了一国技术市场的发展情况。与研究与试验发展人员全时当量、发明专利申请受理数、研究与试验发展应用研究经费支出、科技成果登记数具有密不可分的关系。本文对技术市场成交额的主要影响因素进行了多元线性回归分析, 分析他们的定量关系, 构建了计量经济学模型, 给出了多种检验的详细过程并提出建议。

　　关键词：　技术市场成交额; 多元线性回归; 计量经济学; Eviews软件;

　　一、 技术市场现状

　　党的十九大报告强调创新是引领发展的第一动力, 技术市场是国家创新驱动发展战略中的重要组成部分, 技术市场是技术产品实现从科研成果到生产要素转化的重要路径。近年来, 我国技术市场成交额在不断攀升, 由2003年的1084.67亿元增至2017年的13424.33亿元, 上涨了11.38倍。技术市场在促进科技成果转化和技术进步中的作用日益突出。

　　二、 实证分析

　　(一) 模型设定

　　影响技术市场成交额的因素有很多, 但根据分析主要的因素包括以下几方面:

　　1．研究与试验发展人员全时当量 (万人年) (X1)

　　研究与试验发展人员全时当量是国际上比较科技人力投入而制定的可比指标。科技人力投入的增加本质上也就是技术交易市场上投入品的增加, 对技术市场成交额起关键作用。

　　2．研究与试验发展基础研究经费支出 (亿元) (X2)

　　技术市场整体上是规模报酬的, 从要素市场的角度来看, 研究与试验发展基础研究经费支出对技术市场交易额也起着重要作用。

　　3．发明专利申请受理数占比 (X3)

　　专利是专利权的简称, 发明专利申请受理数占比是指发明类专利申请受理数占所有专利申请受理数的比重。在技术交易环节中, 主要是发明类型的专利能成交为技术合同的产品, 因此发明专利申请受理数占比可视为重要指标之一。
 

　　4．科技成果登记数 (X4)

　　技术市场工作是反映区域创新、促进科技成果转化的最直接指标, 而一国的科技成果登记数则直观反映了一国的科技成效。

　　除以上主要因素, 还存在其他因素影响着技术市场成交额, 分别列举如下:

　　1. 国家出台的相关政策

　　国家出台的创新创业等相关政策, 无疑会对技术市场产生影响。但政策对技术市场的影响程度很难用数据说明表示, 不能实际的度量, 所以将其归为其他因素。

　　2. 主要企业对高级人才的投入

　　主要企业对经济发展贡献率大, 它们对高级人才的投入越高, 能获得的劳动者的生产技能和专业水平越高, 便能提高技术部门的生产率, 进而以更低的成本产生更多的利润, 这样对技术市场成交额自然会产生积极影响。

　　3. 市场经济波动

　　从数据中我们可以看出市场经济波动会影响技术市场成交额, 如2008年金融危机导致整个经济市场的低迷, 致使2008～2009年的技术市场成交额增长率为15年内最低。这些因素由于数据搜集等原因不易度量, 故将其归为其他因素, 在本文中用随机扰动项μ表示。

　　综合以上分析, 设定了以下计量经济模型:

　　其中, lnY为技术市场成交额 (亿元) ;X1为研究与试验发展人员全时当量 (万人年) ;X2为研究与试验发展基础研究经费支出 (亿元) ;X3为发明专利申请受理数占比 (%) ;X4为科技成果登记数 (项) 。

　　(二) 数据的搜集

　　为了估计模型参数, 从《中国科技统计年鉴》搜集了我国2003～2017年我国技术市场成交额、研究与试验发展人员全时当量、研究与试验发展基础研究经费支出、发明专利申请受理数占比、科技成果登记数的相关数据。

　　(三) 模型的估计与调整

　　根据所查找的数据, 运用Eviews软件, 采用OLS法对模型参数进行估计:

　　该模型R2=0.998806,R︿2=0.998328R2=0.998806,R︿2=0.998328, 可见可决系数较高, F检验显着。但是取α=0.05时, X1和X4系数的t检验不显着, 这表明模型可能存在着多重共线性。因此进一步利用COR命令进行相关系数检验, 检验得到结果如表1所示:

　　表1 实际有效汇率取对数后的ADF检验

　　通过观察相关系数矩阵, 可以看出解释变量之间的相关系数较高, 模型的确存在多重共线性。因此, 对该模型进行改进, 将解释变量X1与X4去除, 取双对数模型, 再用OLS法重新估计模型, 重新得到回归方程为:

　　1. 经济意义检验

　　从回归结果可以看出, 研究与试验发展基础研究经费支出每增加1%, 技术市场成交额的比重增加13.88397%;发明专利申请受理数占比每增加1%, 技术市场成交额的比重增加85.83197%。

　　2. 统计推断检验

　　拟合优度:R2=0.998486, 说明模型对技术市场成交额的解释程度很高, 达到了99.84%, 表明模型对样本拟合得非常好。

　　F检验:在给定显着性水平α=0.05下, F=3956.696 , 其P值0.000000, 也明显小于α=0.05, 这表明回归方程显着, 即“研究与试验发展基础研究经费支出”“发明专利申请受理数占比”、变量联合起来确实对“技术市场成交额”有显着的影响。

　　T检验:当α=0.05时, tα2(n?k)=t0.025(12)=2.178,lnX1tα2(n-k)=t0.025(12)=2.178,lnX1和lnX4的t绝对值大于2.178。

　　表明各解释变量对技术市场成交额 (lnY) 有显着影响。

　　3. 计量经济学检验

　　DW检验:给定显着性水平α=0.05, 查询DW表得, 当n=15, k=2时, 下限临界值dL=0.95, 上限临界值dU=1.54, 因为DW检验统计量位2.187, 大于1.54且小于4-dU=2.46, 根据判定区域可知, 不存在自相关。

　　White检验:通过white检验得到R2=0.193209, 由拟合的数据可知, N×R2=2, 898135, 由White检验知, 在α=0.05下, 查x2分布表, 得临界值x2 (5) =11.0705, 比较计算的x2统计量与临界值, 因为x2 (5) >N×R2, 所以不拒绝原假设, 表明模型不存在异方差。

　　三、 政策建议

　　由于因素选择以及模型设定等问题, 通过计量分析可知研究与试验发展基础研究经费支出、发明专利申请受理数占比是影响我国技术市场成交额最主要、最显着的因素, 并且二者均与技术市场成交额是呈正相关的, 所以为了提高技术市场成交额, 提出以下建议:

　　(一) 研究与试验发展基础研究经费支出

　　加大对企业研究与试验发展基础研究经费投入的税收减免力度, 对于具有开发性的新型产品, 在一定时期内减免税收, 除此之外, 改善能使企业技术进步的资金环境也很重要, 因为这能增强企业的技术开发实力, 完善金融市场结构, 以便更好地推动技术创新。政府若能及时提供充裕的资金支持和监督评价机制对技术市场交易额的增加也会起积极作用。

　　(二) 发明专利申请受理数

　　专利数量增加不一定能提高市场交易效率, 关键在于发明类型专利的申请受理数占比要高。一味地强调专利申请受理总数, 虽然创新能力表现为提升, 但由于专利数量的增加是因非发明类型的专利增加导致的, 本质上对于技术交易环节仅是造成投入的冗余, 并不能增加技术市场的成交量。因此政府应适当放松对发明类型专利申请的难度, 对发明类型专利提供优惠政策, 积极引导和鼓励全社会对发明类型专利的申请。机构组织和企业应加强对发明类型专利的研究开发力度, 增加对此类发明专利的投入, 包括研究经费的投入和研发人员的投入。

　　除以上两点建议, 加强对科技人才的培养, 实施科技型人才储备战略也很重要。从上文的分析中, 科技人员的投入虽然不一定能促进技术市场成交额的提高, 但因为研发人员本身也是属于技术市场可交易产品的一部分, 所以增加研发人员的投入, 不失为是促进技术资本转化的有效方式。因此, 政府和学校作为两大主体, 都应加强支持和鼓励创新创业力度, 重视并发展学生自发的创新项目, 从资金和专业知识上都提供相应的帮助。

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