不同规模企业间创新绩效影响因素比较研究_基于面板数据半参数模型_朱晋伟
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第 36 卷第 02 期 2015 年 02 月
科学学与科学技术管理
SCIENCE OF SCIENCE AND MANAGEMENT OF S. & T.
Vol. 36, No. 02 Feb. 2015
不同规模企业间创新绩效影响因素比较研究
——基于面板数据半参数模型
朱晋伟， 梅静娴
(江南大学 商学院， 江苏 无锡 214012)
· 85 ·
出系数 βi 的估计值 β i 。 (3) 利用非参数方法估计出来的系数 β i 来计算
E[(Yit - βi Xit )|Zit] 作 为 因 变 量 来 估 计 非 参 数 部 分 g(Zit ) ， Zit 是非参数因素联合矩阵， 其中， 最后得出其
Ù
好地反映企业创新绩效的指标， 但是它不能够直观 地反映企业的研发成果会给其带来多大的经济利 益。因此， 这里选取新产品销售额占主营业务收入 的比率作为被解释变量， 原因有两点： 一是， 新产品 销售额一般被认为是能衡量市场对新产品接受程度 的指标 [16]； 二是， 新产品的研发程度能够直接评估一 家公司在创新绩效上的努力程度[17]。 参照 Wang(2009)建立被解释变量与解释变量[11]， 以新产品销售额占主营业务收入的百分比作为被解 释变量—创新绩效； 受数据限制， 适当删减原文中的 一些影响指标。构建解释变量包括： 研发人员比率， 由高技术企业中技术研发人员数量占产业总人数的 百分比来表示； 行业平均规模， 以产业总人数除以企 业个数来表示； 引进技术费用， 以技术引进费用占当 年价总产值的百分比来表示； 出口比率， 以出口交货 值占当年价总产值的百分比来表示； R&D 经费比率： 鉴于数据的可获得性， 选取 R&D 经费内部投资作为 测量指标， 以 R&D 经费内部支出占当年价总产值的 (2) 百分比来表示。具体如表 1 所示。
Yit = αi + βi Xit + g(Zit ) + εit i = 1,2; t = 1,2, ⋯,9 Yit 为第 i 个样本变量第 t 年的创新绩效；Xit 为 式中： N ´ 1 向量 ( N 表示有 N 个作为参数部分的解释变 Zit 同样也为 N ´ 1 向量 ( N 表示有 N 个作为非 量)；
[13]
2
模型的构建
首先判别各项指标是作为半参数模型中的参数
2.1 面板数据模型 部分还是非参数部分。构建面板模型如下：
Yit = αi + βi Xit + μit i = 1,2; t = 1,2, ⋯,9 i = 1,2 分别表示高技术产业里的大型企业和中 式中：
(1)
型 企 业 这 两 类 数 据 样 本 ；t = 1,2, ⋯,9 分 别 对 应
第 02 期
度对企业创新绩效的影响 [7]。同时， 也有研究指出， 虽然研发人员比率在企业成长初期会提升企业的创 新绩效 ， 但是在企业成长后期反而会带来负面影 响[8-9]。为了验证研发人员比率会对我国高技术企业 的创新绩效带来何种影响， 本文提出以下假设： H1： 研发人员比率对高技术产业创新绩效有显 著影响。 1.2 行业平均规模和创新绩效的关系 另一个会对企业创新绩效产生影响的因素就是 行业平均规模。Ona(2011)以行业平均规模作为影响 结果得出行业平均规模对企业 指标进行实证分析 ，
Ù Ù 数方法来估计出 Yit 和 Xit 的估计值 Y it 和 X it 。
R&D 内部经费投资、 R&D 外部经费投资、 员工培养
(2) 对 Yit - Y it = βi ( Xit - X it ) + εit 做回归分析， 得
Ù
Ù
第 02 期
Ù
不同规模企业间创新绩效影响因素比较研究——基于面板数据半参数模型
0.75(1 - u ) + 作为所构建半参数模型的核函数。窗宽
2
Ù
的选择也十分重要， 过大会造成曲线趋近于直线， 过 小则未能很好的消除扰动项， 这里选择交错鉴定的 方法来测量窗宽， 主要步骤是： 设立数据的每个局部 观测点 x = Xi ， 分别剔除这些观测点 ( Xi Yi) ， 将剩下 的 n - 1 个观测点在 x = Xi 处进行核估计， 最后通过公 式(2)比较平方拟合误差。
摘要： 基于面板数据半参数模型， 选取 2005—2013 年中国高技术产业相关数据， 研究高技术企业创新绩效的影响因 素， 以及当企业规模不同时， 会有怎样的区别。研究发现： 面板数据半参数模型的拟合效果要优于一般参数模型； 出 口比率与创新绩效在大型和中型企业里皆呈倒 U 型关系； R&D 经费比率与创新绩效在大型企业中呈正相关关系， 而 在中型企业里呈倒 U 型关系。 关键词： 创新绩效； 企业规模； 出口比率； 半参数估计 中图分类号： F276.44;F406.3 文献标识码： A 文章编号： 1002-0241(2015)02-0083-09
研发人员比率 引进技术费用 出口比率 行业平均规模
技术研发人员数 ／ 产业总人数 产业总人数 ／ 企业个数 技术引进费 ／ 当年价总产值
Ｒ ＆Ｄ 经费比率
Ｅ ｘ ｐ
出口交货值 ／ 当年价总产值
3.2 数据来源 (3) 以 2004—2012 年中国高技术产业为研究样本， 所有数据均来自于 2005—2013 年 《中国高技术产业 统计年鉴》 。分别摘取每年年鉴中大型企业、 中型企 业的企业数、 新产品销售额、 主营业务收入、 R&D 经 费内部支出、 出口交货值、 技术引入费、 技术研发人 员、 产业总人数、 当年价总产值等指标作为实证的原 始数据库。由于统计数据不完善， 在 2009 年缺失出 口交货值数据， 2012 年缺乏当年价总产值数据的情 况下， 作这两项指标其余 8 年的趋势图， 发现发展稳 定， 因此， 按每年增加的百分比来估算这两个缺失数 据。具体数值如表 2 所示。
CV (h n) = n-1 å (Yi - m n -i ( Xi))2 w( Xi)
i=1 n Ù
由于本文是对高技术产业大型企业和中型企业 两类样本数据进行的对比研究， 因此构建两个半参 数模型， 利用 Matlab 软件， 自编程序语言， 计算出适 合的核函数和窗宽后再利用上述半参数模型的估计 方法来得到被解释变量的估计值。 最后， 构建基于面板数据的半参数模型：
的创新绩效有积极影响， 两者之间呈正相关关系。 可见， 行业平均规模不同于企业规模， 也是影响创新 绩效的因素之一， 因此， 本文提出以下假设： H2： 行业平均规模对高技术产业创新绩效有显 著影响。 1.3 引进技术费用和创新绩效的关系 吸收国外先进技术是提高产业创新绩效的有效 方法之一， 而对于国外技术的引进需要企业对其有 专门资金的投入。在对中国高技术产业创新绩效的 影响因素研究中发现， 引进技术费用能够推动企业 引进技术费用使用得 创新绩效的提升[11]。一般而言， 越多， 所能吸收掌握的知识也就越多， 能对企业的创 新绩效起到促进作用。这样， 本文提出以下假设： H3： 引进技术费用对高技术产业创新绩效有显 著影响。 1.4 出口比率和创新绩效的关系 出口交易可以促进国内外的知识转移， 新产品 的出口， 可以给企业带来丰厚的利润， 有利于创新绩 经常会考虑到将出口比率 效的提高[12]。现有研究中， 作为创新绩效的影响因素之一。因此， 本文提出以 下假设： H4： 企业的出口比率对创新绩效有显著影响。 1.5 R&D 经费支出和创新绩效的关系 R&D 投资是 衡 量 创 新 绩 效 的 常 用 指 标之一。 Manual(2005) 将 这 一 指 标 扩 展 到 6 个 细 分 指 标 ：
技术创新是我国经济发展的主要推动力， 是提 升社会生产力和综合国力的战略支撑。早在 20 世 纪， 熊彼特就提出关于技术创新的著名假说， 其中一 条就是对企业规模与技术创新关系的推论， 即企业 规模越大， 技术创新就越有效率。之后， 国内外许多 学者对企业规模与创新绩效之间的关系进行了深入 探讨。 在国外研究文献中， Philips(1966) 设定因变量为 企业的研发支出占销售增加额比重[1]， 发现企业规模 对研发支出强度有显著正向影响。Lee(2010)等人以 韩国 329 家大型企业和 2414 家中小型企业为研究对 象 [2]， 得出大型企业的创新绩效高于中小企业的结 果。在国内研究文献方面， 粟进(2014)在已有研究的 基础上选取 4 家企业进行案例分析 [3]， 发现企业家精 神、 研发能力、 市场需求和竞争、 政府政策与法规是 科技型企业创新能力提高的关键驱动因素。尹志锋 (2011)通过对 2006 年全球研发投入前 2000 家企业进 行的分析指出[4]， 企业研发投入和企业规模之间并不 具有线性关系。王晓丽(2011)研究发现， 主要有三方
[10]
等。 Francis(2010) 认为， 不同的 R&D 投资方式会给 企业的创新绩效带来不同的影响， 而这些影响都是 R&D 投资的时间 正向影响 [14]。 Gopalan(2012) 指出， 段越长， 企业创新绩效的提高幅度就越大 [15]。因此， 本文提出以下假设： H5： R&D 经费支出对创新绩效有显著影响。 1.6 半参数模型中参数部分预假设 在构建半参数模型之前， 需判别出面板数据半 之后再进一步进行不同 参数模型中的参数部分 Xi ， 规模企业创新绩效影响因素的比较研究， 基于以上 5 个假设， 本 文 再 设 立 假 设 Hia 和 假 设 Hib 两 个 假设： Hia： 对于大型企业来说，Xi 与创新绩效之间呈 正相关关系； Hib： 对于中型企业来说，Xi 与创新绩效之间呈 正相关关系。
表 1 变量描述
创新绩效 指标 代码 Ｌ ａ ｂ Ｔ ｅ ｃ Ｒ Ｄ Ｓ ｉ ｚ Ｉ ｎ ｎ 新产品销售额 ／ 主营业务收入 计算
最终估计值 g (Zit ) 。这里的误差 εit 就是以最佳窗宽 的代入使之最小化， 最佳状态是 E(εit ) = 0 。 半参数模型估计的核心问题是选择适当的核函 数和窗宽， 核函数的作用是在核估计中消除随机因 素的扰动， 起光滑作用， 使所得曲线反映变量之间的 实 际 经 济 关 系 。 本 文 选 取 抛 物 线 核 K (u) =
Yit 为第 i 个样本变量第 t 年的 2004—2012 年这 9 年；
创新绩ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ；Xit 为第 i 个样本变量第 t 年的影响指标；
μit 为误差。在实际的经济分析中， 此类模型应采用 F 统计量进行检验， 以确定是建立混合回归模型， 还
是个体固定效应回归模型。 2.2 半参数模型 半参数模型能有效避免参数模型关于模型设定 而产生的误差， 也能减少非参数模型解释变量维数， 提高模型的拟合效果。其估计主要步骤如下： 利用非参 (1) 选择适合核函数 K (u) 和窗宽 h n ，
基金项目： 国家社会科学基金项目(14BGL019)； 国家自然科学基金项目(71102093) 第一作者简介： 朱晋伟(1966—)， 男， 浙江人， 管理学博士， 教授， 研究方向： 战略管理、 跨国经营管理、 中小企业管理。
· 84 ·
不同规模企业间创新绩效影响因素比较研究——基于面板数据半参数模型
0
引
言
面的因素对大中型企业创新能力产生影响[5]： 研发经 费的比率、 研发人员的数量以及市场竞争程度的 大小。 从总体上看， 随着研究的日益深入， 对企业创新 绩效的研究已不再局限于规模这个单一的影响因 素。有哪些因素会对我国高技术产业的创新绩效产 生影响？不同规模的企业又会有怎样的影响差异？ 本文将就此展开深入研究。目前， 大多数的实证研 究都是基于 “线性” 模型， 这一方法容易因为模型提 前设定而产生误差， 而通过构造面板数据半参数模 型， 能够更加准确地分析数据间的内在联系。
收稿日期： 2014-04-23
1
假设提出
为研究高技术企业创新绩效的影响因素， 通过
参阅目前国内外该领域的研究成果， 结合我国的现 状， 从以下几个方面提出研究假设。 1.1 研发人员比率和创新绩效的关系 研发人员比率能够反映一个企业对新知识和新 技术吸收的程度 [6]。对于新知识和新技术的吸收与 运用， 需要有专门人才。对处于不断成长阶段的产 业来说， 研发人员比率的重要程度要高于资本集中
科学学与科学技术管理
SCIENCE OF SCIENCE AND MANAGEMENT OF S. & T.
Vol. 36, No. 02 Feb. 2015
不同规模企业间创新绩效影响因素比较研究
——基于面板数据半参数模型
朱晋伟， 梅静娴
(江南大学 商学院， 江苏 无锡 214012)
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出系数 βi 的估计值 β i 。 (3) 利用非参数方法估计出来的系数 β i 来计算
E[(Yit - βi Xit )|Zit] 作 为 因 变 量 来 估 计 非 参 数 部 分 g(Zit ) ， Zit 是非参数因素联合矩阵， 其中， 最后得出其
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好地反映企业创新绩效的指标， 但是它不能够直观 地反映企业的研发成果会给其带来多大的经济利 益。因此， 这里选取新产品销售额占主营业务收入 的比率作为被解释变量， 原因有两点： 一是， 新产品 销售额一般被认为是能衡量市场对新产品接受程度 的指标 [16]； 二是， 新产品的研发程度能够直接评估一 家公司在创新绩效上的努力程度[17]。 参照 Wang(2009)建立被解释变量与解释变量[11]， 以新产品销售额占主营业务收入的百分比作为被解 释变量—创新绩效； 受数据限制， 适当删减原文中的 一些影响指标。构建解释变量包括： 研发人员比率， 由高技术企业中技术研发人员数量占产业总人数的 百分比来表示； 行业平均规模， 以产业总人数除以企 业个数来表示； 引进技术费用， 以技术引进费用占当 年价总产值的百分比来表示； 出口比率， 以出口交货 值占当年价总产值的百分比来表示； R&D 经费比率： 鉴于数据的可获得性， 选取 R&D 经费内部投资作为 测量指标， 以 R&D 经费内部支出占当年价总产值的 (2) 百分比来表示。具体如表 1 所示。
Yit = αi + βi Xit + g(Zit ) + εit i = 1,2; t = 1,2, ⋯,9 Yit 为第 i 个样本变量第 t 年的创新绩效；Xit 为 式中： N ´ 1 向量 ( N 表示有 N 个作为参数部分的解释变 Zit 同样也为 N ´ 1 向量 ( N 表示有 N 个作为非 量)；
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模型的构建
首先判别各项指标是作为半参数模型中的参数
2.1 面板数据模型 部分还是非参数部分。构建面板模型如下：
Yit = αi + βi Xit + μit i = 1,2; t = 1,2, ⋯,9 i = 1,2 分别表示高技术产业里的大型企业和中 式中：
(1)
型 企 业 这 两 类 数 据 样 本 ；t = 1,2, ⋯,9 分 别 对 应
第 02 期
度对企业创新绩效的影响 [7]。同时， 也有研究指出， 虽然研发人员比率在企业成长初期会提升企业的创 新绩效 ， 但是在企业成长后期反而会带来负面影 响[8-9]。为了验证研发人员比率会对我国高技术企业 的创新绩效带来何种影响， 本文提出以下假设： H1： 研发人员比率对高技术产业创新绩效有显 著影响。 1.2 行业平均规模和创新绩效的关系 另一个会对企业创新绩效产生影响的因素就是 行业平均规模。Ona(2011)以行业平均规模作为影响 结果得出行业平均规模对企业 指标进行实证分析 ，
Ù Ù 数方法来估计出 Yit 和 Xit 的估计值 Y it 和 X it 。
R&D 内部经费投资、 R&D 外部经费投资、 员工培养
(2) 对 Yit - Y it = βi ( Xit - X it ) + εit 做回归分析， 得
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不同规模企业间创新绩效影响因素比较研究——基于面板数据半参数模型
0.75(1 - u ) + 作为所构建半参数模型的核函数。窗宽
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的选择也十分重要， 过大会造成曲线趋近于直线， 过 小则未能很好的消除扰动项， 这里选择交错鉴定的 方法来测量窗宽， 主要步骤是： 设立数据的每个局部 观测点 x = Xi ， 分别剔除这些观测点 ( Xi Yi) ， 将剩下 的 n - 1 个观测点在 x = Xi 处进行核估计， 最后通过公 式(2)比较平方拟合误差。
摘要： 基于面板数据半参数模型， 选取 2005—2013 年中国高技术产业相关数据， 研究高技术企业创新绩效的影响因 素， 以及当企业规模不同时， 会有怎样的区别。研究发现： 面板数据半参数模型的拟合效果要优于一般参数模型； 出 口比率与创新绩效在大型和中型企业里皆呈倒 U 型关系； R&D 经费比率与创新绩效在大型企业中呈正相关关系， 而 在中型企业里呈倒 U 型关系。 关键词： 创新绩效； 企业规模； 出口比率； 半参数估计 中图分类号： F276.44;F406.3 文献标识码： A 文章编号： 1002-0241(2015)02-0083-09
研发人员比率 引进技术费用 出口比率 行业平均规模
技术研发人员数 ／ 产业总人数 产业总人数 ／ 企业个数 技术引进费 ／ 当年价总产值
Ｒ ＆Ｄ 经费比率
Ｅ ｘ ｐ
出口交货值 ／ 当年价总产值
3.2 数据来源 (3) 以 2004—2012 年中国高技术产业为研究样本， 所有数据均来自于 2005—2013 年 《中国高技术产业 统计年鉴》 。分别摘取每年年鉴中大型企业、 中型企 业的企业数、 新产品销售额、 主营业务收入、 R&D 经 费内部支出、 出口交货值、 技术引入费、 技术研发人 员、 产业总人数、 当年价总产值等指标作为实证的原 始数据库。由于统计数据不完善， 在 2009 年缺失出 口交货值数据， 2012 年缺乏当年价总产值数据的情 况下， 作这两项指标其余 8 年的趋势图， 发现发展稳 定， 因此， 按每年增加的百分比来估算这两个缺失数 据。具体数值如表 2 所示。
CV (h n) = n-1 å (Yi - m n -i ( Xi))2 w( Xi)
i=1 n Ù
由于本文是对高技术产业大型企业和中型企业 两类样本数据进行的对比研究， 因此构建两个半参 数模型， 利用 Matlab 软件， 自编程序语言， 计算出适 合的核函数和窗宽后再利用上述半参数模型的估计 方法来得到被解释变量的估计值。 最后， 构建基于面板数据的半参数模型：
的创新绩效有积极影响， 两者之间呈正相关关系。 可见， 行业平均规模不同于企业规模， 也是影响创新 绩效的因素之一， 因此， 本文提出以下假设： H2： 行业平均规模对高技术产业创新绩效有显 著影响。 1.3 引进技术费用和创新绩效的关系 吸收国外先进技术是提高产业创新绩效的有效 方法之一， 而对于国外技术的引进需要企业对其有 专门资金的投入。在对中国高技术产业创新绩效的 影响因素研究中发现， 引进技术费用能够推动企业 引进技术费用使用得 创新绩效的提升[11]。一般而言， 越多， 所能吸收掌握的知识也就越多， 能对企业的创 新绩效起到促进作用。这样， 本文提出以下假设： H3： 引进技术费用对高技术产业创新绩效有显 著影响。 1.4 出口比率和创新绩效的关系 出口交易可以促进国内外的知识转移， 新产品 的出口， 可以给企业带来丰厚的利润， 有利于创新绩 经常会考虑到将出口比率 效的提高[12]。现有研究中， 作为创新绩效的影响因素之一。因此， 本文提出以 下假设： H4： 企业的出口比率对创新绩效有显著影响。 1.5 R&D 经费支出和创新绩效的关系 R&D 投资是 衡 量 创 新 绩 效 的 常 用 指 标之一。 Manual(2005) 将 这 一 指 标 扩 展 到 6 个 细 分 指 标 ：
技术创新是我国经济发展的主要推动力， 是提 升社会生产力和综合国力的战略支撑。早在 20 世 纪， 熊彼特就提出关于技术创新的著名假说， 其中一 条就是对企业规模与技术创新关系的推论， 即企业 规模越大， 技术创新就越有效率。之后， 国内外许多 学者对企业规模与创新绩效之间的关系进行了深入 探讨。 在国外研究文献中， Philips(1966) 设定因变量为 企业的研发支出占销售增加额比重[1]， 发现企业规模 对研发支出强度有显著正向影响。Lee(2010)等人以 韩国 329 家大型企业和 2414 家中小型企业为研究对 象 [2]， 得出大型企业的创新绩效高于中小企业的结 果。在国内研究文献方面， 粟进(2014)在已有研究的 基础上选取 4 家企业进行案例分析 [3]， 发现企业家精 神、 研发能力、 市场需求和竞争、 政府政策与法规是 科技型企业创新能力提高的关键驱动因素。尹志锋 (2011)通过对 2006 年全球研发投入前 2000 家企业进 行的分析指出[4]， 企业研发投入和企业规模之间并不 具有线性关系。王晓丽(2011)研究发现， 主要有三方
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等。 Francis(2010) 认为， 不同的 R&D 投资方式会给 企业的创新绩效带来不同的影响， 而这些影响都是 R&D 投资的时间 正向影响 [14]。 Gopalan(2012) 指出， 段越长， 企业创新绩效的提高幅度就越大 [15]。因此， 本文提出以下假设： H5： R&D 经费支出对创新绩效有显著影响。 1.6 半参数模型中参数部分预假设 在构建半参数模型之前， 需判别出面板数据半 之后再进一步进行不同 参数模型中的参数部分 Xi ， 规模企业创新绩效影响因素的比较研究， 基于以上 5 个假设， 本 文 再 设 立 假 设 Hia 和 假 设 Hib 两 个 假设： Hia： 对于大型企业来说，Xi 与创新绩效之间呈 正相关关系； Hib： 对于中型企业来说，Xi 与创新绩效之间呈 正相关关系。
表 1 变量描述
创新绩效 指标 代码 Ｌ ａ ｂ Ｔ ｅ ｃ Ｒ Ｄ Ｓ ｉ ｚ Ｉ ｎ ｎ 新产品销售额 ／ 主营业务收入 计算
最终估计值 g (Zit ) 。这里的误差 εit 就是以最佳窗宽 的代入使之最小化， 最佳状态是 E(εit ) = 0 。 半参数模型估计的核心问题是选择适当的核函 数和窗宽， 核函数的作用是在核估计中消除随机因 素的扰动， 起光滑作用， 使所得曲线反映变量之间的 实 际 经 济 关 系 。 本 文 选 取 抛 物 线 核 K (u) =
Yit 为第 i 个样本变量第 t 年的 2004—2012 年这 9 年；
创新绩ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ；Xit 为第 i 个样本变量第 t 年的影响指标；
μit 为误差。在实际的经济分析中， 此类模型应采用 F 统计量进行检验， 以确定是建立混合回归模型， 还
是个体固定效应回归模型。 2.2 半参数模型 半参数模型能有效避免参数模型关于模型设定 而产生的误差， 也能减少非参数模型解释变量维数， 提高模型的拟合效果。其估计主要步骤如下： 利用非参 (1) 选择适合核函数 K (u) 和窗宽 h n ，
基金项目： 国家社会科学基金项目(14BGL019)； 国家自然科学基金项目(71102093) 第一作者简介： 朱晋伟(1966—)， 男， 浙江人， 管理学博士， 教授， 研究方向： 战略管理、 跨国经营管理、 中小企业管理。
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不同规模企业间创新绩效影响因素比较研究——基于面板数据半参数模型
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引
言
面的因素对大中型企业创新能力产生影响[5]： 研发经 费的比率、 研发人员的数量以及市场竞争程度的 大小。 从总体上看， 随着研究的日益深入， 对企业创新 绩效的研究已不再局限于规模这个单一的影响因 素。有哪些因素会对我国高技术产业的创新绩效产 生影响？不同规模的企业又会有怎样的影响差异？ 本文将就此展开深入研究。目前， 大多数的实证研 究都是基于 “线性” 模型， 这一方法容易因为模型提 前设定而产生误差， 而通过构造面板数据半参数模 型， 能够更加准确地分析数据间的内在联系。
收稿日期： 2014-04-23
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假设提出
为研究高技术企业创新绩效的影响因素， 通过
参阅目前国内外该领域的研究成果， 结合我国的现 状， 从以下几个方面提出研究假设。 1.1 研发人员比率和创新绩效的关系 研发人员比率能够反映一个企业对新知识和新 技术吸收的程度 [6]。对于新知识和新技术的吸收与 运用， 需要有专门人才。对处于不断成长阶段的产 业来说， 研发人员比率的重要程度要高于资本集中