高技术又可以被称为高新技术，“高”意味着产业的技术水平高、研发投入费用高、收益高；“新”意味着使用的技术前沿、方法现代、生产出来的产品新颖别致。高技术产业则是一个以高技术和新技术为中枢的产业集合，一个国家在前沿技术方面的发展规模是国家最高科学技术掌握能力的外显，体现出该国家的综合实力。因此各个国家对于高技术产业的发展都较为重视，投入的研发资金较高，研发人员比例较大，以期为国家社会经济带来高收益。

如今，我国正处在全面深化改革的关键时期，高技术需求的快速增长给我国高技术产业带来迅猛的发展态势。区别于一般产业，高技术产业的一个明显特色是研发所需要资金与人员的比例较大，研发投入的成本较高，但同时高技术产业带来的经济收益也明显领先于一般产业。作为国家社会经济增长的核心与动力源泉，高技术产业的创新能力和发展前景已成为推动国家经济发展、提高国家实力的中坚力量，也是目前我国推行创新驱动战略的重要领域。

高技术产业的重心在于使用高技术，研发新产品，而新产品的研发离不开企业在人、财、物方面的支持。其中全社会研究与试验发展经费的投入可以最直接地反映出一个国家或地区在高新科技创新方面的投入水平，因此投入产出比则是衡量该国家或地区的企业综合竞争力的主要指标之一。投入产出比又叫研发投入强度，在宏观上指的是全社会研究与开发新产品过程中的资金投入比上GDP；从微观上看，研发投入强度是一个企业的研发新产品费用的支出与其主营业务收入之比。

根据《中国高技术产业统计年鉴》整理了2013年到2022年十年间我国高技术产业在R&D投入方面的相关状况，见 表1 。其中，2017年因数据缺失使用均值法补齐。可以看出，近十年我国在高技术产业中的财力与人力投入两方面整体呈上升趋势。其中，科技活动经费用于开发新产品和科研活动内部支出的增长最为显著。内部经费支出从1734亿元增长至6507亿元，平均每年的增长速度为14.1%。每年新产品开发经费支出高于经费内部支出，表明高技术产业资金投入的重点主要在新产品研发方面。在人力投入方面，除2016年与2017年有小幅度下降外，总体投入量仍是上升趋势。在技术投入方面，技术引进与消化吸收经费支出波动较小，技术改造与购买国内技术经费支出波动较大，整体投入力度处于增长阶段。作为一个开发中国家，我国仍需加大在产品研发技术方面的成本支出，由此才有利于我国高技术产业科技水平得到持续发展。在技术引进与消化吸收经费支出方面，技术引进与自主创新一直是我国面临的两难选择，且消化吸收的费用明显低于引进技术的费用，表明我国对引进国外技术的消化与再创新存在不足之处。相较于技术引进费用，我国近年来购买国内技术的经费明显增长，表明我国的技术自给率在显著上升，对外技术依存度不断减少。

本文主要通过专利申请数和新产品销售收入衡量我国2013年至2022年产业创新产出的情况。下 图1 是近十年来创新产出的相关数据，可以看出随着创新投入力度的加大，收获的成果明显。其中，代表知识产出的专利申请数从10万件增加至43万件，增长速度较快，总体保持着快速增长的势头。代表经济产出的新产品销售收入十年间增长了近3倍，可见新产品作为企业创新的最终成果，给高技术产业带来的收益非常可观。

目前，学界常用Cobb-Douglas生产函数来研究研发活动的投入对创新绩效的影响，其基本形式为

${\text{W = JL}}^{\alpha }{\text{K}}^{\beta }$(1)

其中，W代表R&D得到的创新产出，J是常数，L表示人员的投入，K表示资金的支出，α代表R&D人员产出的弹性系数，β代表R&D资金产出的弹性系数0。

为更好地研究高技术产业研发投入与创新绩效之间关系，本文将在公式(1)的基础上，将下文的测度指标带入，并对公式的两边取对数，因此得到以下模型：

$Ln{Y}_t=c+\alpha Ln{L}_t+\beta 1LnK1t+\beta 2LnK2t+\beta 3Ln{M}_t+{\epsilon }_t$(2)

其中，Y表示创新绩效，c是常数项，L表示R&D人员，K₁表示研发经费资本存量，K₂表示新产品开发经费支出，M表示外部技术投入，α与β_i(i = 1, 2, 3, 4)是回归参数，ε表示随机误差项，下标t为时间序列(2013~2022)。

由此，初始创新绩效的模型为：

$LnPt=c+\alpha LnLt+\beta 1LnK1t+\beta 2LnK2t+\beta 3LnMt+\epsilon t$(3)

最终创新绩效的模型为：

$Ln{N}_t=c+\alpha Ln{L}_t+\beta 1LnK1t+\beta 2LnK2t+\beta 3Ln{M}_t+{\epsilon }_t$(4)

研发投入方面，人、财、物对企业新产品研发的支持主要体现在两个方面：R&D内部投入与外部技术投入。R&D内部投入指的是企业在“财”与“人”方面的投入，主要由新产品开发研究的费用、相关R&D活动的费用以及R&D人员构成。外部投入指的是企业引入外部技术方面的投入费用，包括购置国内外技术和对引进的技术进行吸收、应用和再创新的费用。

创新产出绩效阶段，高技术产业的专利申请数反映了研发投入向知识专利产出的转化，是高技术产业的中间产出，并且与最终的经济产出之间具有紧密联系，因此本文把专利申请数当作初始创新绩效。新产品销售收入是研发投入转化为经济效应的关键指标，反映了研发投入带来的经济收益，因此本文把新产品销售收入当作最终创新绩效。

下 表2 是整理的本文的测度指标。

在做具体的分析之间，考虑到通货膨胀的影响，本文将我国高技术产业资金方面主要指标用PPI做了不变价缩减。

根据参考文献的相关经验，考虑到研发资本投入会产生累计作用，因此用永续盘存法计算出高技术产业在研发经费内部支出方面累计的研发资本存量。具体计算公式为

$K1t=\left(1-\delta \right)\times K_{1\left(t-1\right)}+Et$(5)

其中，K_1t代表我国高技术产业第t年的研发经费资本存量，δ表示折旧率，根据参考文献中的常用数值，选取15%为折旧率。K_1(t−1)代表我国高技术产业第t − 1年的研发资本存量，E_t代表该年的R&D经费内部支出。

事物之间的联系错综复杂，其中存在一种现象名为相关(Correlation)。指的是两个变量的变化存在一定的相似规律，可分为高度相关、弱相关与不相关。由于研发投入的几个指标与创新绩效的两个指标之间可能并不存在相关关系，或者关系并不紧密，因此本文首先对这些指标进行相关性分析，常用的分析变量间相关性的方法主要有Pearson相关分析与Spearman相关分析，其中前者适合度量连续型变量间的线性关系，后者适合有序分类变量。由于本文的变量属于连续型非等级数据，因此选用Pearson相关分析方法。在用软件SPSS进行Pearson相关分析后，得到的结果见下 表3 ，最后分析出来的结果Pearson相关系数可以精确的表现出指标之间的相关程度。其中，相关系数的绝对值在0~0.4表示二者之间不相关或者弱相关，绝对值越接近1则表示二者之间相关性越强。

注：表中“^**”表示在0.01水平(双侧)上显著相关。

由上 表3 可以看出，高技术产业的指标P和N分别与L、K1、K₂、M₁和M₄的相关系数均为正值，且数值较大，并且均接近于1，表示二者指标在0.01水平上高度相关。而高技术产业的P、N和M₂之间的相关系数值接近于0，和M₃之间的相关系数值为负，说明它们之间为弱相关或者无相关。因此把指标M₂和M₃排除，不再作为研发投入的相关指标进行后续的研究。

接下来为进一步测度我国高技术产业研发投入与创新绩效各个指标之间的具体相关水平，并将其以函数表达式呈现出来。本文将用到上文已建立好的模型和接下来的逐步回归分析，来准确表达高技术产业研发投入与创新绩效中变量间相互依存的定量关系。逐步回归分析适用于自变量较多的情况，还可消除自变量之间可能存在的多重共线性的问题，从而提高模型的可靠性。

由于以上各个变量之间存在共线性，会影响到多元线性回归分析的结果。因此本文选取逐步回归分析方法在SPSS中进行分析，分别得到了较为准确以专利申请数P为被解释变量初始创新绩效和以新产品销售收入作为被解释变量N的最终创新绩效的回归结果，具体结果见下 表4 。

从上 表4 的逐步回归分析结果可以看出：

其一，在新产品开发经费支出K₂对产业的知识产出有明显的推动效应。当被解释变量采用专利申请数P时，从模型对回归参数的t检验结果来看，高技术产业的研发投入指标中只有新产品开发经费支出K₂显著相关，其余变量均被排除。具体表现为新产品开发经费支出每上升1%，高技术产业的专利申请数将提高1.099个百分点。这表明，新产品开发经费在技术创新中处于关键地位，新产品的开发一般涉及前沿技术，因此容易产生新的创新成果。当企业增加新产品研究开发费用的投入时，该产业的申请发明专利和实用新型专利的数量会随之增加。

其二，研发人员投入L、研发资本存量K₁、技术改造经费支出M₁对经济方面的产出有明显的正向激励作用，购买国内技术经费支出M₂有显著的负向影响关系，变量K₂被排除。研发人员作为创新活动的主体，是推动技术进步和经济增长的重要因素。研发资本存量则代表了企业在研发资金方面的积累，是企业创新能力可持续性的基础。技术改造经费支出是对技术的升级与更新，由此能够提高企业的生产效率、增强企业竞争力，由此给企业带来一定的经济效益。在研发方面的长期投入和积累，是形成持续的基础。则反映了企业在技术升级和更新方面的努力，这对于提升生产效率、降低成本和增强市场竞争力具有重要意义。购买外部技术虽可以短期内提升企业的技术水平，但若过度依赖外部技术而非自主研发，则会限制企业的长期发展潜力，从而影响企业的经济效益。新产品开发经费支出在经济产出方面的影响不显著，可能有多方面的原因。一方面，知识产出和经济产出之间存在一定的滞后效应，即新产品的研发和专利申请可能不会立即转化为经济收益。另一方面，经济产出的影响因素更为复杂，除了研发活动外，还包括市场需求、竞争环境、政策环境等多个方面。因此，即使新产品开发经费支出对知识产出有显著影响，也不一定能在短期内对经济产出产生显著影响。

本文在参考综合国内相关文献的基础之上，对我国高技术产业的研发投入与创新绩效现状进行整理与分析，找出决定二者的相应指标，分析研发投入对创新绩效的影响程度。以2013年到2022年高技术产业的相关数据为面板数据，利用软件SPSS对数据进行逐步回归分析，得到了以下几个结论：

其一，除个别指标外，根据Pearson相关分析结果可以得出高技术产业在R&D方面的投入与创新绩效高度相关，且具有正向的激励作用。而技术引进经费支出和消化吸收经费支出与专利申请数和新产品销售收入之间的相关性较弱或者无相关。这表明，高技术产业若仅依赖引进技术和消化吸收并不能直接转化为有效的创新产出。因此，高技术产业的自主研发和创新能力是企业发展的关键，而研发投入是提高企业创新能力的基石。

其二，在Pearson相关分析中测算出的与创新绩效显著相关的几个研发投入指标对创新绩效均具有一定的线性回归关系。其中，新产品开发经费支出在企业知识产出方面处于关键地位。研发人员投入、研发资本存量、技术改造经费支出均对经济方面的产出有明显的正向激励作用，这意味着增加研发人员的数量和质量、加大研发经费的投入以及提升技术改造力度，有助于提升高技术产业的创新能力和市场竞争力，进而推动新产品销售收入的增长。因此，企业应当高度重视研发人员的培养和引进，合理规划研发经费的投入，并加大技术改造经费的投入，以全面提升自身的创新实力和市场竞争力。外部技术方面出现了消化不良的局面，使得投入的外部技术无法带来相应的创新产出，因此企业要注重平衡自主研发和外部技术购买的关系，以形成持续的创新能力和竞争优势。

基于以上几个结论，本文给出相应的政策意见：

其一，企业需建立稳定的研发投入机制。根据高技术产业自身具有的高投资高收益的特质，企业应设定明确的研发投入目标和计划，确保研发投入与企业发展战略相匹配。同时确保研发投入的持续增长，并加强对研发经费使用的管理和监督，确保资金的有效利用。。

其二，企业需合理配置资源。高技术产业应转变现有的资源投入观念，将开发新产品以及相关的R&D活动作为重心，加大对研发活动人员、R&D经费和新产品开发经费的投入。在购买国内技术时，需要谨慎评估其潜在的价值和贡献，避免单纯依赖外部技术而忽视自主研发和创新。

其三，政府应加大财政扶持。政府今后可以适当增加对高技术产业的财政扶持力度，进一步完善企业融资体系。实行相应的优惠政策，如加大对企业研发的补贴力度，从而降低企业的研发成本与研发投资风险，刺激企业扩大自主创新活动，减少对外部技术的依赖，以实现产业的技术进步。同时，加强产学研合作，推动科技成果的转化和应用。使我国高技术产业得到进一步发展，进而带动我国综合国力与国际竞争力的增长。