朱林 朱學義

【摘 要】 文章收集2004—2018年全國工業(yè)企業(yè)有關數(shù)據(jù)，創(chuàng)造性地應用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)法確定了工業(yè)企業(yè)科技人才貢獻價值，并和其他科技創(chuàng)新投入與產(chǎn)出指標共同利用灰色關聯(lián)度法明確了影響工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新績效各因素的影響程度，得出如下結論：用新產(chǎn)品銷售收入反映科技創(chuàng)新績效的主要影響有企業(yè)科技人員人均研發(fā)經(jīng)費支出、企業(yè)投入新產(chǎn)品開發(fā)項目的經(jīng)費支出、企業(yè)有效發(fā)明專利、企業(yè)研發(fā)經(jīng)費支出占主營業(yè)務收入的比率，企業(yè)未來發(fā)展的重心是要充分發(fā)揮科技人才在企業(yè)創(chuàng)新引領中的核心要素作用。

【關鍵詞】 科技人才貢獻; 科技創(chuàng)新績效; 工業(yè)企業(yè); 柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)法; 灰色關聯(lián)度法

工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新績效突出表現(xiàn)在兩個方面：一是反映科學技術方面的績效;二是體現(xiàn)科學技術創(chuàng)新的績效。前者涉及科技投入和產(chǎn)出，后者涉及科學技術人員的創(chuàng)新成就。在以往的研究中，反映科學技術人員的貢獻通常用“R&D人員全時當量”（人/年）指標反映，即用當年參加研究和開發(fā)活動的人數(shù)反映，包括全年全部工作時間都用在研究開發(fā)項目的人數(shù)（全時人員數(shù)）和全年只有部分或大部分時間根據(jù)研發(fā)項目需要而參與研究開發(fā)項目的人數(shù)（非全時人員數(shù)），但后者要按工作量折算為全時人員數(shù)。這一指標是國際上比較科技人力投入而制定的可比指標，必須在科研績效中加以反映。然而，這一指標僅僅是一個數(shù)量指標，不是質量指標。也就是說反映工業(yè)企業(yè)科技績效的投入因素不僅僅是投入了多少人員，更重要的是要看這些人員對科技績效做出了多少貢獻，這是一個價值量化的質量指標。本文想在此方面做一個新的探討。

衡量工業(yè)企業(yè)科技績效的內(nèi)容及指標很多，包括市場調(diào)研績效、立項研究績效、創(chuàng)新設計績效、專利發(fā)明績效、團隊合作績效、研究試制績效、成果推廣績效、新產(chǎn)品銷售績效等。這些績效內(nèi)容及指標中，應以習近平總書記2018年11月18日在亞太經(jīng)合組織工商領導人峰會上提出的“創(chuàng)新導向”[ 1 ]為根本，突出科技創(chuàng)新績效的評價。而科技創(chuàng)新績效的終極成果是“新產(chǎn)品銷售收入”，它是集研究開發(fā)過程、發(fā)明專利、成果轉化一體化的可量化的綜合性價值指標。采用這一指標可以反映科技成果轉化為生產(chǎn)力的水平，且有聚焦“創(chuàng)新引領”的可比性。

工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新業(yè)績依靠什么創(chuàng)造？首先，依靠人才。習近平總書記2018年5月28日在中國科學院第十九次院士大會、中國工程院第十四次院士大會上指出，“創(chuàng)新驅動實質是人才驅動”，強調(diào)“人才是創(chuàng)新的第一資源”[ 2 ]。其次，依靠投入。要有研究開發(fā)經(jīng)費投入，尤其要有傳統(tǒng)項目技術改造經(jīng)費投入、新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費投入、國內(nèi)外先進技術投入、發(fā)明專利轉化應用投入等。最后，依靠效率。主要包括科技人才年均研究經(jīng)費、科技人才發(fā)明專利、研發(fā)項目經(jīng)費含量、新產(chǎn)品收入中研究經(jīng)費含量等。在以往的研究中，比較注重科技投入的單項因素作用，忽略研究效率指標的作用。正是效率指標更能充分體現(xiàn)“投入產(chǎn)出最大化”的科研績效價值。本文要在這方面做新的突破。

查閱中國知網(wǎng)（CNKI），研究科技創(chuàng)新的文章很多，但大多是研究科技創(chuàng)新能力的評價[ 3 ]、科技創(chuàng)新效率的評價[ 4 ]、科技創(chuàng)新模型的構建[ 5-6 ]、科技創(chuàng)新評價方法的應用[ 7 ]、科技創(chuàng)新業(yè)績指標的設置等[ 8 ]，到目前為止，還沒有人從價值量化的角度研究科技人才貢獻對科技創(chuàng)新績效的影響，即便有研究論文應用到“科技人員”指標、“人員全時當量”指標，但這些指標僅僅是數(shù)量指標計量而已。筆者創(chuàng)新運用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)法確定科技人才貢獻價值，同時與灰色關聯(lián)度法結合確定了規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新績效的其他影響因素和影響程度。

一、科技人才貢獻價值的確定

工業(yè)企業(yè)科技人才貢獻價值的確定思路是先確定工業(yè)企業(yè)人才為企業(yè)創(chuàng)造的價值——人均貢獻價值。由于柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)法研究企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出的函數(shù)是人力和物力，并通過模型測定出勞動力和固定資產(chǎn)等物力要素分別所做的貢獻，即通過模型指數(shù)（？琢、？茁）反映“生產(chǎn)要素貢獻率”，所以本文先測定生產(chǎn)要素貢獻率中的“勞動要素貢獻率”，然后確定工業(yè)企業(yè)科技人才對科技績效做出的貢獻價值，即利用“勞動要素貢獻率”（人均貢獻價值）和投入的科技人才數(shù)量確定。

（一）勞動要素貢獻率的確定

工業(yè)企業(yè)創(chuàng)造的價值通常用“工業(yè)增加值”反映，它是國內(nèi)生產(chǎn)總額（GDP）的重要組成部分。工業(yè)增加值依靠資本、勞動、科技、管理等生產(chǎn)要素創(chuàng)造。每一種生產(chǎn)要素對工業(yè)增加值有多大貢獻呢？柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)法給出了如下計算公式：

筆者運用上述公式時所作的定義：GDP是現(xiàn)行價格反映的工業(yè)增加值;A（t）是綜合技術水平;L原意是投入的勞動力數(shù)（單位是萬人或人），后人應用時常用工資總額反映，本文用工業(yè)企業(yè)工資總額反映;K是投入的資本，包括固定資本和流動資本兩部分，用支出法計算的GDP中的“資本形成總額”反映;？琢是勞動力產(chǎn)出的彈性系數(shù);？茁是資本產(chǎn)出的彈性系數(shù)。上述公式應用時兩邊取對數(shù)，得到：

利用表1“現(xiàn)價工業(yè)增加值”“工業(yè)企業(yè)推算的資本形成額”“工業(yè)企業(yè)工資總額”數(shù)據(jù)取對數(shù)，采用EVIEWS的最小二乘法程序輸出道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)結果見表2。

LnL回歸方程系數(shù)0.1633是“勞動要素產(chǎn)出彈性”，即工業(yè)企業(yè)勞動者，包括管理者、科技勞動者、一般勞動者（用所有勞動者工資總額體現(xiàn)其價值）對工業(yè)增加值的彈性系數(shù)是0.1633，小于資本對工業(yè)增加值的彈性系數(shù)0.7159。將0.1633填入表1中“勞動要素產(chǎn)出彈性”欄各行，根據(jù)表1、表2有關數(shù)據(jù)計算“勞動要素貢獻率”（準確的定義是“勞動要素貢獻指數(shù)”）的公式如下（計算結果填入表1中）：

勞動要素貢獻指數(shù)=勞動要素產(chǎn)出彈性×工業(yè)企業(yè)工資總額增長率÷工業(yè)增加值增長率

（二）工業(yè)企業(yè)科技人才貢獻價值的確定

根據(jù)柯布—道格拉斯構建生產(chǎn)函數(shù)模型的最初含義等式左邊是產(chǎn)量，等式右邊是投入的資本量和勞動量（勞動力數(shù)量[ 9 ]），筆者延伸應用這一公式時還原“勞動力數(shù)量”，認為工業(yè)企業(yè)勞動要素貢獻指數(shù)的含義是（以2018年實際數(shù)據(jù)為例）：2018年工業(yè)增加值增長6.1%，勞動要素對工業(yè)增加值的貢獻率是8.57%（0.1633×3.2%÷6.1%）[ 10 ]，即勞動要素貢獻指數(shù)是0.0857。工業(yè)企業(yè)內(nèi)部不論從事何種工作（種）的人員，他們都對工業(yè)增加值做出了貢獻?？萍既藛T從事科技工作，是對科技價值做出的貢獻，而科技價值同樣是工業(yè)增加值的組成部分。因此，將這一貢獻指數(shù)用于工業(yè)企業(yè)科技人員（用科技勞動力數(shù)量反映），就能計算出工業(yè)企業(yè)科技人才的貢獻價值。公式如下：

工業(yè)企業(yè)科技人才貢獻價值=工業(yè)企業(yè)勞動要素貢獻指數(shù)×工業(yè)企業(yè)R&D機構人員數(shù)

以2018年為例，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)科技人才貢獻價值=0.0857×318.3=27.2783（萬元/人·年）。通過計算2004—2018年工業(yè)企業(yè)科技人才各年“貢獻價值”（表1）可見，2004—2018年我國高校科研人員貢獻價值隨著科技人員和勞動要素貢獻指數(shù)的變動而不斷增加，由2004年的14.6896萬元增長到2018年的27.2783萬元，年均遞增4.52%。

二、科技創(chuàng)新投入與產(chǎn)出價值的確定

（一）科技創(chuàng)新投入與產(chǎn)出指標的設置

工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新要投入人力、物力和財力。在投入人力方面，除了上述確認的工業(yè)企業(yè)科技人才貢獻價值外，還要給每位科技人才提供研發(fā)經(jīng)費;在投入物力和財力方面，要對現(xiàn)有生產(chǎn)設備或生產(chǎn)線進行技術改造，這種技術改造要以先進的科學技術為支撐，還要研究新的科技項目，獲取自主知識產(chǎn)權（如專利等），開發(fā)新產(chǎn)品等。因此，科技創(chuàng)新投入與產(chǎn)出指標的設置見表3。

（二）全國工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新指標數(shù)據(jù)的收集

根據(jù)國家統(tǒng)計局等部門公布的數(shù)據(jù)，2004—2018年全國工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新狀況及科技創(chuàng)新績效見表4。

三、采用灰色關聯(lián)度法確定工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新績效的影響因素

（一）灰色關聯(lián)度法的基本模型和應用原理

所謂灰色關聯(lián)度是指系統(tǒng)發(fā)展過程中多個因素之間發(fā)展趨勢的相似程度或相異程度。為了定量研究系統(tǒng)中各個因素之間的關聯(lián)程度，人們提出多種方法來確定不同因素之間的相關系數(shù)，如列聯(lián)表分析法、方差分析法、相關分析法、回歸分析法、聚類分析法等[ 12 ]。這些方法都是以數(shù)理統(tǒng)計理論和技術為基礎，運用時需要大量的數(shù)據(jù)，否則很難找出統(tǒng)計規(guī)律。就回歸分析而言，要求數(shù)據(jù)多、分布有規(guī)律、回歸結果中因變量與自變量的擬合度高、關系顯著等[ 13 ]，一旦這些條件不具備，回歸分析就不能使用。而灰色關聯(lián)分析方法卻從某種程度上彌補了以上缺憾。

灰色關聯(lián)度分為灰色基本關聯(lián)度、灰色絕對關聯(lián)度、灰色相對關聯(lián)度和灰色綜合關聯(lián)度四種類型。如果研究對象既體現(xiàn)特征行為序列X0代表的折線，又體現(xiàn)相關因素序列Xi代表的折線相似程度，還反映X0和Xi相對于始點的變化速率的接近程度，則采用灰色綜合關聯(lián)度法。本文研究X0和Xi的關系，采用灰色綜合關聯(lián)度較合適?；疑C合關聯(lián)度法構建模型如下：

基本模型：R=W×X。在這個基本模型中，R為M個評價對象的綜合評價結果向量，W為N個評價指標的權重向量，X為系統(tǒng)中的各個因素。

灰色綜合關聯(lián)度法的應用步驟：確定反映系統(tǒng)行為特征的參考數(shù)列（X0）和影響系統(tǒng)行為的比較數(shù)列（Xi）;對參考數(shù)列和比較數(shù)列進行無量綱化處理;計算參考數(shù)列與比較數(shù)列的絕對差值;計算比較數(shù)列（Xi）對參考數(shù)列（X0）的關聯(lián)系數(shù)（？孜i）;求關聯(lián)度Ri（Ri=1/n∑n i=1？孜i）;根據(jù)關聯(lián)度排序;對排序結果進行分析。

以上灰色關聯(lián)度法的基本原理是通過分析比較數(shù)列指標變化并計算一系列指標與主指標之間的關聯(lián)度（系數(shù)的大?。﹣砼袛鄶?shù)列指標對主指標的影響程度[ 14 ]。主指標就是構建一般模型定義的因變量（Y），系列指標就是自變量（X），在灰色關聯(lián)度法中，X為比較數(shù)列（Xi，i=1，2，…，n），Y為參考數(shù)列（X0）。工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新績效指標是工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入，本文設置“新產(chǎn)品銷售收入”為參考數(shù)列，其余指標為比較數(shù)列。因為工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新的落腳點之一就是要創(chuàng)造更多的新產(chǎn)品銷售收入，最終實現(xiàn)企業(yè)利潤最大化，工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入反映了企業(yè)進行科技創(chuàng)新的宗旨和目的。運用灰色關聯(lián)度法定義的數(shù)列指標如表5。

（二）灰色關聯(lián)度法的操作

應用灰色關聯(lián)度法模型解決具體問題，可采用Excel軟件進行操作[ 14 ]。為了更簡潔地闡述灰色關聯(lián)度法的應用原理，本文僅列示灰色關聯(lián)度法的運作程序及計算結果。

采用灰色關聯(lián)度法計算全國工業(yè)企業(yè)2004—2018年科技創(chuàng)新績效影響因素數(shù)據(jù)，得出結果如表6。

四、研究結論及對策

從表6均值可見比較數(shù)列對參考數(shù)列的關聯(lián)度排序：R&D人員全時當量經(jīng)費支出關聯(lián)系數(shù)均值0.7151>新產(chǎn)品開發(fā)項目經(jīng)費支出關聯(lián)系數(shù)均值0.6952>有效發(fā)明專利數(shù)關聯(lián)系數(shù)均值0.6913>R&D經(jīng)費支出占主營業(yè)務收入之比關聯(lián)系數(shù)均值0.6573>引購技術經(jīng)費支出關聯(lián)系數(shù)均值0.6428>科技人才貢獻價值關聯(lián)系數(shù)均值0.6255>技術改造經(jīng)費支出關聯(lián)系數(shù)均值0.6044。前四項因素是主要因素，具體分析如下：

1.R&D人員全時當量經(jīng)費支出是工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的第一因素。從表4數(shù)據(jù)可見，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)每個研發(fā)人員每年擁有研發(fā)經(jīng)費（支出）由2004年的20.38萬元上升到2018年的43.46萬元，年均遞增5.6%。企業(yè)加大每個研發(fā)人員研發(fā)經(jīng)費的投入力度對企業(yè)創(chuàng)造科技績效會產(chǎn)生極大的推動力。正如胡錦濤所說：“人才作為重要的生產(chǎn)要素，不僅有一般的生產(chǎn)要素所具有的‘生產(chǎn)功能，而且具有其他生產(chǎn)要素所不具備的‘效率功能，即人才要素具有提升自身及其他生產(chǎn)要素質量和效率的獨特功能?！盵 15 ]

2.新產(chǎn)品開發(fā)項目經(jīng)費支出是工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的第二因素。從表4數(shù)據(jù)可見，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)每個新產(chǎn)品開發(fā)項目發(fā)生的研究經(jīng)費支出由2004年的126.77萬元提升到2018年的268.44萬元，年均遞增5.5%。企業(yè)加大研發(fā)項目經(jīng)費投入力度已成為企業(yè)發(fā)明專利、創(chuàng)造科技績效的法寶。

3.有效發(fā)明專利數(shù)是工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的第三因素。從表4數(shù)據(jù)可見，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)有效發(fā)明專利數(shù)由2004年的30 315件上升到2018年的1 094 200件，年均遞增29.2%，是科技創(chuàng)新績效上升速度最快的項目。這說明我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)依靠專利發(fā)明推動科技創(chuàng)新績效提高的發(fā)展速度是驚人的?，F(xiàn)實研究表明，科技實力是國家實力的關鍵。美國從二次世界大戰(zhàn)以來科技水平和實力已經(jīng)取代德國成為世界科技中心并保持至今，美國的科技實力來自多個方面，其中，專利的發(fā)明和應用成為美國科技實力的重要方面。據(jù)世界知識產(chǎn)權組織統(tǒng)計，截至2016年底，全世界有效發(fā)明專利共計972萬件。保有量排在前五名的國家分別是日本（266萬件）、美國（219萬件）、中國（124萬件）、韓國（95萬件）、德國（60萬件）。從發(fā)明專利申請增量看，排在前五名的國家分別是中國（126萬件）、美國（52萬件）、日本（46萬件）、韓國（23萬件）、德國（18萬件），而專利授權量排在前五名的國家分別是中國（32萬件）、日本（29萬件）、美國（28萬件）、韓國（12萬件）、德國（10萬件）[ 16 ]。從發(fā)明專利數(shù)據(jù)可見，中國近年來重視專利的發(fā)明，科技實力在不斷增強，這一勢頭給工業(yè)企業(yè)尤其是制造業(yè)企業(yè)提供了快速發(fā)展的契機。

4.R&D經(jīng)費支出占主營業(yè)務收入之比是工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的第四因素。從表4數(shù)據(jù)可見，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費支出占主營業(yè)務收入之比由2004年的0.56%上升到2018年的1.25%，年均遞增5.9%，發(fā)展速度僅次于有效專利發(fā)明速度。這表明全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)在創(chuàng)造主營業(yè)務收入的同時重視研發(fā)經(jīng)費的投入，對新產(chǎn)品銷售市場產(chǎn)生重要作用。

需要說明的是，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)科技人才貢獻價值沒有成為工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新績效的主要因素。它在創(chuàng)造企業(yè)科技創(chuàng)新績效的七大因素中排第六位（均值0.6255），即工業(yè)企業(yè)科技人才的作用沒有充分發(fā)揮。這是極其不足的。2016年3月13日，習近平總書記在第十二屆全國人大第四次會議解放軍代表團全體會議上指出“人才是創(chuàng)新的核心要素”。習總書記這一觀點給全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)科技發(fā)展指明了方向。有學者[ 17 ]運用1998—1999年人才和GDP數(shù)據(jù)研究了“人才經(jīng)濟系數(shù)”得出結論：新加坡人才經(jīng)濟系數(shù)（即每個人才創(chuàng)造的GDP萬元/人）是352.40，日本是255.99，美國是160.39，加拿大是137.55，俄羅斯是86.79，韓國是54.13，馬來西亞是47.55，而中國只有26.28。可見，中國仍然處于較落后地位，需要繼續(xù)努力。

從以上研究結果可見，工業(yè)企業(yè)提高科技創(chuàng)新績效的主要抓手有三項：一是抓新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費的投入。有投入才有產(chǎn)出，不重視新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費的投入，就不可能打造出新產(chǎn)品。抓新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費的投入包括“人員研發(fā)經(jīng)費”和“新產(chǎn)品開發(fā)項目研發(fā)經(jīng)費”兩方面的投入。它不僅能為企業(yè)發(fā)明專利創(chuàng)造更多有利條件，還能為企業(yè)創(chuàng)造更可觀的新產(chǎn)品銷售收入，提升研發(fā)經(jīng)費的運作效率[ 18 ]。2004年，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出126.77（萬元/個），當年有效發(fā)明專利數(shù)為30 315件，取得的新產(chǎn)品銷售收入為22 808.6億元，平均每億元經(jīng)費創(chuàng)造專利31件、每元經(jīng)費創(chuàng)造新產(chǎn)品銷售收入23.6元。到了2018年，全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費支出268.44（萬元/個），當年有效發(fā)明專利數(shù)為1 094 200件，取得的新產(chǎn)品銷售收入為197 094.1億元，平均每億元經(jīng)費創(chuàng)造專利73件，但每億元經(jīng)費創(chuàng)造新產(chǎn)品銷售收入只有13.2元?？梢?，2004—2018年15年間，我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)每億元新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費創(chuàng)造的專利增加了1.4倍，但取得的新產(chǎn)品銷售收入只有0.4倍。透過下降情況的實質不難看出，企業(yè)在追求專利發(fā)明的同時還應該提高專利轉化為生產(chǎn)率的效率[ 19 ]，這樣才能充分發(fā)揮“科技興企”的作用[ 20 ]。

二是抓研發(fā)專利的發(fā)明和申請。有的企業(yè)家說，如果企業(yè)每年沒有專利發(fā)明，則企業(yè)創(chuàng)新力就停止了，企業(yè)就會被飛速發(fā)展的科技時代所拋棄。如何激勵企業(yè)科技人才多出專利呢？首先，要把企業(yè)科技人才發(fā)明專利作為進入企業(yè)人才庫（關鍵人才[ 21 ]）隊伍的必需條件;其次，要在企業(yè)科技人才申請專利方面提供各種方便和優(yōu)惠;再次，要在企業(yè)干部選拔過程中像徐州卷煙廠那樣，優(yōu)先考慮具有專利的科技人才;最后，要給科技人才發(fā)明的專利確定股份，學習國內(nèi)一些優(yōu)秀企業(yè)集團的做法，讓專利股份與其他股本一起參與企業(yè)分紅。

三是提高企業(yè)研發(fā)經(jīng)費占主營業(yè)務收入的比率，不斷提高企業(yè)產(chǎn)品的科技含量[ 22 ]。

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