俞立平

(浙江工商大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院，杭州 310018)

0 引 言

黨的十九屆五中全會(huì)指出我國(guó)已轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，制度優(yōu)勢(shì)明顯，但創(chuàng)新能力不能適應(yīng)高質(zhì)量發(fā)展的要求。改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)一直重視科技創(chuàng)新的作用，科技水平和能力得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。目前科技論文數(shù)量已經(jīng)名列全球第二，載人航天、北斗導(dǎo)航、高性能計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域的水平已居世界前列，但與此形成巨大反差的是，我國(guó)超一流的科技成果偏少，科技對(duì)經(jīng)濟(jì)的支撐不足，經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨轉(zhuǎn)型升級(jí)的巨大壓力，科技成果轉(zhuǎn)化水平低，著名的錢(qián)學(xué)森之問(wèn)凸顯頂級(jí)科技人力資源不足，這一切充分說(shuō)明了我國(guó)存在創(chuàng)新數(shù)量不足、創(chuàng)新質(zhì)量不高等問(wèn)題。

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和創(chuàng)新主體。研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)效益的關(guān)系，分析不同性質(zhì)的創(chuàng)新成果對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)效益的影響機(jī)制，有利于總結(jié)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的特征和規(guī)律，發(fā)現(xiàn)存在的問(wèn)題，對(duì)于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及政府制定相關(guān)政策具有重要借鑒意義。

創(chuàng)新理論經(jīng)歷了從企業(yè)到產(chǎn)業(yè)、從微觀到宏觀的發(fā)展歷程，逐步形成了基于產(chǎn)業(yè)角度研究創(chuàng)新的理論基礎(chǔ)?！皠?chuàng)新(Innovation)”的概念由Schumpeter首次提出，他在經(jīng)濟(jì)學(xué)中引入“創(chuàng)新”思想。在創(chuàng)新質(zhì)量的定義及其效用的研究方面，Haner(2002)初步提出了一個(gè)創(chuàng)新質(zhì)量概念框架，認(rèn)為創(chuàng)新質(zhì)量應(yīng)該定義為在“潛能-過(guò)程-結(jié)果”這三個(gè)遞進(jìn)的維度中創(chuàng)新績(jī)效的綜合[1]。楊幽紅(2013)從顧客滿(mǎn)意和成本兩方面出發(fā)進(jìn)行定義，創(chuàng)新質(zhì)量包括產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量和過(guò)程質(zhì)量[2]。Bloom等(2002)研究發(fā)現(xiàn)引用率高的專(zhuān)利能有效提高企業(yè)價(jià)值[3]。

關(guān)于創(chuàng)新質(zhì)量與績(jī)效的關(guān)系及其實(shí)證研究，Lanjouw等(2004)以專(zhuān)利指標(biāo)為主建立指標(biāo)體系評(píng)價(jià)創(chuàng)新質(zhì)量，研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新質(zhì)量對(duì)公司股票市場(chǎng)價(jià)值的彈性系數(shù)為正數(shù)[4]。張子娟(2013)研究發(fā)現(xiàn)雖然對(duì)于企業(yè)成長(zhǎng)來(lái)說(shuō)，創(chuàng)新并沒(méi)有顯著的正向作用，但提高創(chuàng)新質(zhì)量能夠加速企業(yè)發(fā)展[5]。葉子榮、賈憲洲(2011)通過(guò)知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)，對(duì)我國(guó)省際動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，研究發(fā)現(xiàn)在發(fā)明專(zhuān)利這一技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)中，與科技財(cái)政資金的產(chǎn)出彈性相比，非政府科技資金的產(chǎn)出彈性更高[6]。高林、賀京同和那藝(2014)研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新激勵(lì)對(duì)其數(shù)量與質(zhì)量的影響存在異質(zhì)性[7]。

根據(jù)以上對(duì)現(xiàn)有研究的總結(jié)來(lái)看，學(xué)界對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的界定及其重要性的研究成果較為豐富。關(guān)于創(chuàng)新質(zhì)量的作用，涉及其與公司股票市場(chǎng)價(jià)值、創(chuàng)新績(jī)效、企業(yè)成長(zhǎng)、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新激勵(lì)、經(jīng)營(yíng)績(jī)效等的關(guān)系，研究既有宏觀視角也有微觀視角。從目前的研究看，有必要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行深入研究：創(chuàng)新數(shù)量與質(zhì)量?jī)烧咧g的關(guān)系及其協(xié)調(diào)性，該領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)較少，需要進(jìn)一步進(jìn)行研究；對(duì)于創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與高技術(shù)企業(yè)效益的關(guān)系，現(xiàn)有研究更加側(cè)重企業(yè)效益受創(chuàng)新的影響程度，而對(duì)創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量所受企業(yè)效益的反饋?zhàn)饔眠@一方面研究較少；現(xiàn)有研究較少關(guān)注高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新數(shù)量的相關(guān)問(wèn)題，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和非常重要的創(chuàng)新主體，研究其創(chuàng)新數(shù)量、質(zhì)量的相關(guān)問(wèn)題具有重要價(jià)值。

本文選取的研究對(duì)象為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，首先對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新數(shù)量作用機(jī)制進(jìn)行分析，并采用面板數(shù)據(jù)模型研究?jī)烧呒捌涔餐饔脤?duì)企業(yè)效益的貢獻(xiàn)，并利用貝葉斯向量自回歸模型(BVAR)對(duì)三者之間的互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行研究。系統(tǒng)總結(jié)我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新現(xiàn)狀，分析其中存在的問(wèn)題，并提出相關(guān)政策建議。

1 創(chuàng)新數(shù)量、質(zhì)量與效益之間的互動(dòng)關(guān)系

創(chuàng)新數(shù)量、質(zhì)量與效益之間的互動(dòng)關(guān)系見(jiàn)圖1。

圖1 創(chuàng)新數(shù)量、質(zhì)量與效益

創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量。創(chuàng)新的數(shù)量與質(zhì)量同等重要，對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)而言，沒(méi)有一定的創(chuàng)新數(shù)量，很難保證有較高的創(chuàng)新質(zhì)量；即使有高水平的創(chuàng)新質(zhì)量，如果沒(méi)有一定的規(guī)模，也很難推動(dòng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。對(duì)企業(yè)而言，除了以上內(nèi)容成立以外，創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新數(shù)量有時(shí)是兩者不可得兼的關(guān)系，如果研發(fā)項(xiàng)目投入過(guò)多、資源分散，加上高質(zhì)量的項(xiàng)目研發(fā)投入多、周期長(zhǎng)，在面臨激烈市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的情況下，往往難以保證較高的質(zhì)量。當(dāng)然，如果企業(yè)為了確保創(chuàng)新質(zhì)量，往往難以兼顧數(shù)量。所以說(shuō)，數(shù)量是質(zhì)量的基礎(chǔ)，質(zhì)量是數(shù)量的目標(biāo)。即使有較高的創(chuàng)新質(zhì)量，但如果沒(méi)有一定的數(shù)量也沒(méi)有意義；而沒(méi)有一定的創(chuàng)新數(shù)量，很難出現(xiàn)較高的創(chuàng)新質(zhì)量。

創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與企業(yè)效益。從微觀角度來(lái)看，無(wú)論是創(chuàng)新數(shù)量或者是質(zhì)量，對(duì)企業(yè)效益應(yīng)該有顯著貢獻(xiàn)，但是這種作用并不總是存在，比如新產(chǎn)品研發(fā)成功，需要投入大量設(shè)備，那么短期內(nèi)可能難以取得利潤(rùn)，何況還有創(chuàng)新失敗的可能。從宏觀產(chǎn)業(yè)角度，創(chuàng)新數(shù)量對(duì)企業(yè)效益應(yīng)該產(chǎn)生積極的影響，這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)企業(yè)的創(chuàng)新總能獲益，從而彌補(bǔ)了少數(shù)企業(yè)的波動(dòng)。但創(chuàng)新質(zhì)量的情況比較復(fù)雜，我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量總體不夠高，如果沒(méi)有一定的規(guī)模，有可能難以對(duì)企業(yè)效益產(chǎn)生積極影響。為此，本文提出假設(shè)H1：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量對(duì)企業(yè)效益具有正向促進(jìn)作用；H2：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量對(duì)企業(yè)效益具有負(fù)向作用。

當(dāng)然，高技術(shù)企業(yè)效益對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新數(shù)量具有負(fù)向作用。如果企業(yè)效益的源泉不是創(chuàng)新，那么非常明顯，效益對(duì)創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)生不了正反饋；如果企業(yè)從創(chuàng)新中獲益，創(chuàng)新數(shù)量多，創(chuàng)新質(zhì)量高，企業(yè)往往愿意加大研發(fā)投入，從而提高創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量，形成良性循環(huán)。當(dāng)然，這種提升可能是同步的，也有可能是分先后次序的，有時(shí)以提升創(chuàng)新質(zhì)量為主，有時(shí)以提升創(chuàng)新數(shù)量為主。

創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與投入要素的關(guān)系。投入要素包括資本和勞動(dòng)力，Solow(1958)很早就開(kāi)始研究技術(shù)進(jìn)步與要素投入之間的關(guān)系[8]。Van Reenen(1997)基于598個(gè)英國(guó)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新對(duì)就業(yè)具有正向影響[9]。Young(2004)研究了偏向型技術(shù)進(jìn)步(biased technical change)與商業(yè)周期以及勞動(dòng)收入比重波動(dòng)三者的聯(lián)系[10]。Hernando(2008)建立了一個(gè)內(nèi)生增長(zhǎng)模型涉及要素節(jié)約型和技術(shù)進(jìn)步，研究發(fā)現(xiàn)資本充裕的國(guó)家的可再生要素的投入比重將隨著產(chǎn)出的增加而增加，而且更傾向于使用資本密集型的技術(shù)[11]。進(jìn)一步地，在創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量較高的情況下，對(duì)要素投入應(yīng)該具有一定的替代作用，而如果創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量不高時(shí)，創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量對(duì)要素投入可能會(huì)產(chǎn)生互補(bǔ)作用。當(dāng)然這個(gè)問(wèn)題比較復(fù)雜，比如高技術(shù)產(chǎn)業(yè)如果出現(xiàn)一些革命性的技術(shù)進(jìn)步，也會(huì)催生新的要素投入。

2 研究方法與數(shù)據(jù)

2.1 基本方程與面板數(shù)據(jù)模型

第一步，根據(jù)經(jīng)典的Cobb-Douglus生產(chǎn)函數(shù)，來(lái)建立高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)：

log(Y)=c+α1log(K)+α2log(L)

(1)

在式(1)中，α1表示資本的彈性系數(shù)、α2表示勞動(dòng)力的彈性系數(shù)，L、K、Y分別表示勞動(dòng)力投入、資本投入、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)效益，c為常數(shù)項(xiàng)。在此函數(shù)的基礎(chǔ)上，增加創(chuàng)新數(shù)量R1、創(chuàng)新質(zhì)量R2變量，同時(shí)考慮到創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量的共同作用，得：

log(Y)=c+α1log(K)+α2log(L)+α3log(R1)+α4log(R2)+α5log(R1)log(R2)

(2)

研究一般可以采用時(shí)序數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)或面板數(shù)據(jù)，考慮到我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)間不夠長(zhǎng)，而省際截面數(shù)據(jù)代表性差，數(shù)據(jù)較少，本文選擇面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行研究。Mundlak(1961)創(chuàng)立了面板數(shù)據(jù)模型，由于有足夠多的數(shù)據(jù)數(shù)量，從而能夠有效降低多重共線性的影響，其中的固定效應(yīng)模型對(duì)于遺失重要變量不敏感，從而有效地提高估計(jì)效果[12]。

此外，由于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)資本、勞動(dòng)力、創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與效益之間通常存在互動(dòng)關(guān)系，也意味著存在變量的內(nèi)生性問(wèn)題，此時(shí)一般傳統(tǒng)的估計(jì)方法就會(huì)失效，需要引入工具變量消除變量?jī)?nèi)生性的影響。本文選擇解決此問(wèn)題時(shí)最常用的SYS-GMM法來(lái)進(jìn)行估計(jì)，這一方法由Blundell等(1998)提出，它不需要知道隨機(jī)誤差項(xiàng)的數(shù)據(jù)分布信息，允許序列和異方差相關(guān)，克服了差分廣義矩法估計(jì)量較易受弱工具變量影響的不足，因此估計(jì)結(jié)果比其他參數(shù)估計(jì)方法更有效[13]。

2.2 貝葉斯向量自回歸模型

貝葉斯向量自回歸模型(BVAR)由Litterman(1986)創(chuàng)立，是在傳統(tǒng)VAR模型基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種優(yōu)秀模型，其理論基礎(chǔ)是貝葉斯推斷理論(Bayesian Inference)，特點(diǎn)是不需要確定系數(shù)的精確數(shù)量關(guān)系，只要給定系數(shù)的分布函數(shù)，將圍繞其均值波動(dòng)的隨機(jī)變量當(dāng)作所有變量的系數(shù)[14]。系數(shù)隨機(jī)變量包含預(yù)測(cè)者在預(yù)測(cè)前所獲取的某些相關(guān)信息的某種可能的先驗(yàn)分布，Litterman分布也被稱(chēng)為Minnesota分布，是BVAR模型采用的先驗(yàn)分布。BVAR模型不會(huì)產(chǎn)生傳統(tǒng)向量自回歸方法的不可信結(jié)構(gòu)，在短期預(yù)測(cè)時(shí)預(yù)測(cè)精度較高，因此得到了廣泛的使用。

2.3 變量與數(shù)據(jù)

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)中，用利潤(rùn)來(lái)表示高技術(shù)企業(yè)效益，用資產(chǎn)總計(jì)表示高技術(shù)企業(yè)資本，用從業(yè)人員平均人數(shù)表示高技術(shù)企業(yè)勞動(dòng)力，根據(jù)Griliches(1990)的研究，用新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入表示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新數(shù)量，因?yàn)樗从沉烁呒夹g(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的市場(chǎng)價(jià)值[15]。關(guān)于創(chuàng)新質(zhì)量變量的選取，現(xiàn)有的方法較多，Lerner(1994)采用專(zhuān)利的IPC分類(lèi)號(hào)數(shù)量的前4位數(shù)表示創(chuàng)新質(zhì)量，并對(duì)其有效性進(jìn)行驗(yàn)證[16]。張古鵬、陳向東和杜華東(2011)在研究中國(guó)地區(qū)間創(chuàng)新質(zhì)量的差異時(shí)采用專(zhuān)利授權(quán)率和專(zhuān)利長(zhǎng)度[17]。由于從產(chǎn)業(yè)角度相關(guān)數(shù)據(jù)無(wú)法獲取，因此本文創(chuàng)新質(zhì)量采用發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)數(shù)與專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)的比例表示。

從2011年開(kāi)始，資產(chǎn)總計(jì)數(shù)據(jù)才在《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》公布，因此本文從2011—2017年年鑒中選取相關(guān)數(shù)據(jù)。西藏地區(qū)數(shù)據(jù)缺失較多，故舍棄該地區(qū)數(shù)據(jù)，表1是變量的描述統(tǒng)計(jì)。

表1 變量描述統(tǒng)計(jì)

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

首先對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，以防止偽回歸問(wèn)題的出現(xiàn)。本文同時(shí)進(jìn)行Hadri、LLC和ADF檢驗(yàn)，以結(jié)果一致為準(zhǔn)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過(guò)一階差分，所有的變量都是平穩(wěn)時(shí)間序列。

3.2 創(chuàng)新數(shù)量與質(zhì)量的彈性估計(jì)

接下來(lái)采用面板數(shù)據(jù)模型，在式(2)基礎(chǔ)上，對(duì)創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量以及兩者共同作用對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)效益的作用進(jìn)行估計(jì)。基于GMM模型進(jìn)行估計(jì)，工具變量采用所有自變量的一階滯后項(xiàng)。首先進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)，接下來(lái)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果顯示拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。但創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量的共同作用沒(méi)有通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，將其刪除，結(jié)果見(jiàn)表2，其中為便于比較，表2同時(shí)給出混合回歸結(jié)果。

表2 面板數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果

從估計(jì)結(jié)果看，模型的擬合優(yōu)度較高，R2高達(dá)0.989，對(duì)比混合回歸的估計(jì)結(jié)果，所有變量彈性系數(shù)的排序一致，說(shuō)明研究結(jié)果是穩(wěn)健的。最高的是資本，彈性系數(shù)為0.497；第二是勞動(dòng)力，彈性系數(shù)為0.271；接著是創(chuàng)新數(shù)量，彈性系數(shù)為0.104；但創(chuàng)新質(zhì)量的彈性系數(shù)為-0.362。說(shuō)明創(chuàng)新質(zhì)量還不足以給高技術(shù)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)效益，本質(zhì)上這和我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平不高有關(guān)，這樣假設(shè)H1和假設(shè)H2均得到驗(yàn)證。

3.3 貝葉斯向量自回歸模型估計(jì)

由于面板數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)一階差分后平穩(wěn)，因此在此基礎(chǔ)上可以建立BVAR模型，并對(duì)各要素的脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步分析。

高技術(shù)企業(yè)效益的脈沖響應(yīng)函數(shù)見(jiàn)圖2。資產(chǎn)總計(jì)和勞動(dòng)力的正向沖擊對(duì)企業(yè)效益的影響為正，又以資本的影響更為顯著，這和面板數(shù)據(jù)模型中資本彈性系數(shù)大于勞動(dòng)力是一致的。而無(wú)論是創(chuàng)新數(shù)量還是創(chuàng)新質(zhì)量的正向沖擊對(duì)企業(yè)效益的影響均為負(fù)，并且這種影響是長(zhǎng)期的，說(shuō)明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新是長(zhǎng)期持續(xù)的過(guò)程，并且有其自身的規(guī)律，短期內(nèi)的創(chuàng)新沖擊對(duì)企業(yè)效益并沒(méi)有好的促進(jìn)作用。

圖2 企業(yè)效益的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖3為創(chuàng)新數(shù)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)。資產(chǎn)總計(jì)的沖擊最大，當(dāng)期就發(fā)生作用并且達(dá)到極大值；其次是勞動(dòng)力的沖擊，總體比較平穩(wěn)，企業(yè)效益的沖擊也具有正向影響。說(shuō)明企業(yè)的規(guī)模與效益決定了企業(yè)必須保證一定規(guī)模的創(chuàng)新數(shù)量，但創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊總體為負(fù)數(shù)，影響較小，這是因?yàn)槠髽I(yè)研發(fā)投入是有限的，在保證數(shù)量的前提下要提高質(zhì)量很難。

圖3 創(chuàng)新數(shù)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖4為創(chuàng)新質(zhì)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)。創(chuàng)新數(shù)量的沖擊對(duì)其影響最大，總體作用比較平穩(wěn)，說(shuō)明只有在保證一定創(chuàng)新數(shù)量的基礎(chǔ)上才能提高創(chuàng)新質(zhì)量。資本的沖擊具有短期正向影響，并且在當(dāng)期達(dá)到極大值，說(shuō)明企業(yè)投資和規(guī)模在擴(kuò)大時(shí)已經(jīng)注重創(chuàng)新質(zhì)量的提高。勞動(dòng)力的沖擊對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響短期為負(fù)，長(zhǎng)期具有正向影響，而企業(yè)效益的沖擊對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)效益提升后，往往不注重創(chuàng)新質(zhì)量的提高。

圖4 創(chuàng)新質(zhì)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)

4 研究結(jié)論

創(chuàng)新數(shù)量與企業(yè)效益之間總體上呈良性互動(dòng)關(guān)系。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量對(duì)企業(yè)效益的彈性系數(shù)為正數(shù)，并且脈沖響應(yīng)函數(shù)中，企業(yè)效益的沖擊對(duì)創(chuàng)新數(shù)量具有正向反饋?zhàn)饔?。但是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量對(duì)企業(yè)效益的沖擊為負(fù)，這是由高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的特點(diǎn)決定的，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)本身就是高風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)新投入大，見(jiàn)效慢，時(shí)間長(zhǎng)，加上我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)自有技術(shù)水平還不高，短期加大創(chuàng)新數(shù)量不僅增加大量的研發(fā)投入，并且往往難以取得較好的效益。

創(chuàng)新質(zhì)量對(duì)企業(yè)效益的影響為負(fù)。創(chuàng)新質(zhì)量對(duì)企業(yè)效益的彈性系數(shù)為負(fù)數(shù)，這和我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量較低有關(guān)。此外，從脈沖響應(yīng)函數(shù)中可以看出，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊對(duì)效益的影響為負(fù)，高技術(shù)企業(yè)效益的沖擊對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響也為負(fù)，兩者并沒(méi)有形成良性互動(dòng)關(guān)系。這和我國(guó)創(chuàng)新中，發(fā)明專(zhuān)利占所有專(zhuān)利的比重較低，發(fā)明專(zhuān)利授權(quán)數(shù)占申請(qǐng)數(shù)的比重較低有關(guān)，根本原因是我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量較低。

創(chuàng)新數(shù)量是創(chuàng)新質(zhì)量的基礎(chǔ)。脈沖響應(yīng)函數(shù)表明，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量的正向沖擊對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量具有正向影響，而創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新數(shù)量總體上呈現(xiàn)負(fù)面影響，這是因?yàn)樘岣邉?chuàng)新質(zhì)量必然要增加研發(fā)投入，在研發(fā)資源有限的情況下必然會(huì)影響到創(chuàng)新數(shù)量。而創(chuàng)新數(shù)量就不同了，只有保有一定規(guī)模的創(chuàng)新數(shù)量，才有可能產(chǎn)生一些高質(zhì)量的創(chuàng)新。

創(chuàng)新數(shù)量和質(zhì)量對(duì)資本呈現(xiàn)替代關(guān)系，對(duì)勞動(dòng)力呈現(xiàn)互補(bǔ)關(guān)系。脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果表明，無(wú)論是創(chuàng)新數(shù)量還是創(chuàng)新質(zhì)量的正向沖擊，對(duì)資本呈現(xiàn)負(fù)面影響，即創(chuàng)新數(shù)量與質(zhì)量的提升，可以減少資本的投入；對(duì)勞動(dòng)力呈現(xiàn)正向影響，即可以帶動(dòng)就業(yè)?？傮w上，這是和我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新總量不夠、創(chuàng)新水平不高有關(guān)，短期能夠推動(dòng)就業(yè)，有助于社會(huì)穩(wěn)定，但長(zhǎng)期應(yīng)該盡快改善。