摘要:近年来,随着我国各地区创新能力的普遍提高,区域之间创新能力的差别也越来越
明显,以发明专利量衡量的创新产出在空间上呈现日趋集聚的现象。本文基于区域创新系统
的分析框架,根据我国各省、直辖市、自治区1998～2005年的创新活动数据,以职务发明专利
申请量和授权量作为创新产出的指标,实证分析影响我国区域创新能力差异的效率因素,并
解释导致这种差异和区域集聚的制度原因。
研究发现,导致我国区域创新能力差异日益扩大的原因主要在于不同地区之间创新效率
差异的扩大,而影响创新效率的因素包括区域创新主体的构成、政府的支持以及与工业结构
有关的创新环境。由于企业的创新能力存在区域集聚趋势,随着各地区研发投入模式向以工
业企业为主体转变,区域的总体创新能力在空间分布上亦日趋集中。因此,创新主体的构成变
化和企业创新能力的地区差异是导致我国区域创新系统整体绩效的集聚趋势加剧的根本原
因。
关键词:创新系统 专利 随机前沿
一、前言
在现有创新研究中,通过案例分析对不同国家创新绩效差异的比较研究主要关注创新系
统的结构和动态(Lundvall,1992;Nelson,1993;Freeman,2002)。然而,正如Liu和White(2001b)
所指出的,对于像中国这样处于转轨阶段的发展中国家而言,由于一个国家内部区域、行业的
多样性和彼此之间存在的差异,在国家层次上对创新能力进行分析可能是不适当的。这主要
是因为创新能力和绩效的差异不仅表现在国与国之间,而且体现在同一国家内不同地区之间
(Evangelistaetal.,2001;Acsetal.,2002;Fritsch,2002;LiuandWhite,2001a)。在中国向市
场经济体制转变的过程中,我国区域创新系统也经历了深刻的变化,其中一个主要的特征是
日趋显著的地区差异。要解释导致这种差异的结构性原因,在区域的层次对创新系统进行分
析可能更为适合。
创新系统作为一个分析框架,比较开放、灵活,具有丰富的内涵。但是,如何定义“系统”,
如何界定其边界,仍然是比较模糊、尚不清晰的问题,这对于在创新系统框架内进行实证分析
带来了很多困难。最近,Furman等人(2002),Furman和 Hayes(2004),Hu和 Mathews(2005)
部分采纳国家创新系统的理论框架,从实证分析的角度探讨不同国家之间创新能力差异的原
因。从方法论的角度表明了概念框架和实证分析的结合对于澄清创新系统属性的重要性。
出于相似的方法论方面的考虑,本文以区域创新系统为概念框架和分析单位,通过实证
研究解释影响中国区域创新绩效差异的根本原因。具体说来,本文使用专利数据作为衡量区
域创新产出的指标,分析在 1998~2005年间,影响我国区域创新产出能力变化的原因,除了
关注创新投入因素的作用外,重点分析创新主体、主体之间关系等系统因素的影响。
中国区域创新能力变迁的实证
分析:基于创新系统的观点*
□李习保
*作者感谢国家自然科学基金的资助(项目编号:G020801;起始时间:2007～2009年)。
中国区域创新能力变迁的实证分析:基于创新系统的观点
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《管理世界》(月刊)
2007年第 12期
分析我国的职务发明专利数据可以发现,自20
世纪 90年代末期以来,中国的职务专利申请量和
授权量均有比较明显的增长,尤为引人注目的是,
地区之间的专利活动差异越来越大,专利数量在区
域分布上日趋集中。我们也许可以把专利数量的普
遍增加归因于各地区研发资源投入(包括从事研发
活动的人力和财力)的增加,但是由于研发资源投
入的空间集聚并没有加剧,是什么原因导致了创新
产出的空间分布更加集中?这仍然是一个有待回答
的问题。本文借鉴生产力和效率分析的方法,将创
新过程(或者专利产出)视为一个知识生产函数,假
定创新主体行为的改变影响创新(或者专利)的生
产效率。分析结果表明,我国地区之间专利活动差
异的增大并不是由于不同地区研发投入增量的不
平衡所导致的,而是由于各地区创新(或者说研发
投入)模式的转变,即主导创新活动的主体改变所
引起的。在有些地区,企业是主要的创新者,而在另
外一些地区,高等学校和科研机构占主导地位。不
同类型机构的创新动机和知识基础存在差异,因而
其创新活动也有所不同。从这个意义上讲,地区创
新模式由该地区占主导地位的机构所从事创新活
动的特征所决定。在本文分析的时间段内,许多地
区经历了从高校和科研机构为主体到企业为主体
的创新模式转变。这种转变引起的创新效率差异的
扩大是导致各地区表现在专利数量上的创新产出
差异增大的重要原因。
本文采用的分析框架和实证分析模型与 Fur-
man等人(2002)的研究有所不同。许多研究者注意
到,发展中国家或者转轨经济的创新系统与发达国
家有着不同的特征 (LiuandWhite,2001b;Radose-
vic,2002;HuandMathews,2005;GuandLundvall,
2006)。比如说,在经济比较发达的国家,企业是创
新活动的绝对主体,但是在包括中国在内的发展中
国家并非如此。特别是,在我国的创新系统中,高校
和科研机构是非常重要的创新参与者(至少在现阶
段如此),其地位非常突出,对区域创新能力的贡献
相当显著。Furman等人(2002)提出的国家创新能
力概念,建立在 Romer(1990),Porter(1990)和 Nel-
son(1993)等人的理论基础上,强调企业在创新中
的主导地位,这对于分析发展中国家的创新能力并
不适合。同样,Feldman和Audretsch(1999),Paci和
Usai(1999),以及 Greunz(2004)关注行业内部结构
因素对技术知识扩散的影响,适合于对企业或行业
创新产出的研究,但对于分析我国创新系统总体绩
效具有一定局限性。有鉴于此,本文将对不同类型
创新活动主体在区域创新系统中的作用加以区分。
另外,为考虑创新系统主要构成元素和各元素之间
相互关系对创新绩效的影响,本文采用随机前沿模
型,从方法论上来说,这与 Furman等人(2002)以及
Furman和Hayes(2004)的研究也有所差别。需要指
出的是,目前国内学者对我国区域创新绩效差异的
研究,在很大程度上仍然局限于描述性的分析和解
释(甄峰等,2000;刘友金等,2001;柳卸林,2002;柳
卸林、胡志坚,2002;刘顺忠、官建成,2002;中国科
技发展战略研究小组,2003;官建成、刘顺忠,
2003),本文基于知识生产函数模型的计量分析将
有助于我们深入了解导致这种差异的机制和因素。
本文的结构安排如下:首先,第二部分对我国
区域创新系统的主要特点和变化趋势做一简单介
绍,并指出本文研究的问题;第三部分基于创新系
统理论提出一个概念性的分析框架和实证的分析
模型;第四部分给出本文所用数据的描述性统计分
析;第五部分是本文的分析结果和讨论;最后,第六
部分总结本文的主要发现。
二、中国的区域创新系统特征
参考我国目前关于区域创新系统的研究,本文
以我国 30个省级行政单位 (西藏、港澳台地区除
外)为分析对象,将每个省级区域看作单独的创新
系统进行分析。在对区域创新系统的绩效差异进行
比较之前,我们有必要对中国创新系统的总体特征
做一介绍和说明。
首先,从 20世纪 90年代末以来,中国各地区
的创新活动明显加强。以衡量高水平创新成果的指
标———技术含量比较高的发明专利为例,从 1998
年到 2005年,中国国内职务发明专利的申请量和
授权量增加了不止 10倍。如图 1a所示,在 1998
年,国内职务发明专利的申请和授权量分别为 3958
和918件。到2005年,这些数字已经分别增长到了
54088和 12635件。从创新活动的资源投入来看,
1998年国内的研发经费内部支出总额为 486亿元
人民币,2005年的总额上升到了将近2310亿元(按
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照1998年不变价格计算)!"。在同一时期,投入的研
发人员全时当量也几乎翻了一番(如图1b所示)。
其次,中国的区域创新主体呈现多元化的特
征,即主要创新活动者包括高等学校、科研机构和
工业企业三种类型的机构和组织。如前所述,这与
西方发达国家创新系统中企业作为主体的特征是
不相同的。表1列出了我国工业企业在创新活动中
的资源投入和两种类型专利产出中的份额。从中不
难看出,我国企业参与创新活动的程度相对于高等
学校和科研机构而言,并不处于绝对的主导地位。
如果从投入研究开发的人力资源来看,企业的投入
甚至不如高校和科研机构。另外,尽管企业
的专利申请活动非常活跃,占职务发明专
利申请总量的 60%,但其获得的发明专利
授权量仍然落后于高校和科研机构的总和。
尽管我国中长期科技发展规划已经明确了
企业成为未来创新主体的目标,但从目前来
看,至少在转轨过程中,创新角色的多元化
仍然是我国创新系统的一个主要特征。
第三,中国的区域创新系统存在高低
不同的两个层次。如 Tylecote(2006)所述,
许多转轨国家都存在双技术体系。较高层
次的创新系统,通常模仿发达国家,以高科
技、先进技术为主。较低层次的创新系统,
植根于本地的技术体系,常常以农业和传
统工业为主,但是对本地的贡献更加重要。
转轨国家的经济发展和创新绩效在很大程
度上依赖于国家如何协调这两个层次创新
系统的演进和发展。这种双技术体系共存
的现象在我国也比较明显。图 2a和 2b分
别给出了第一产业占国内生产总值份额和高技术
产业占工业总产值比例的地区分布情况。可以看
出,在我国部分地区,第一产业比例高达 30%,而在
另外一些地区,高技术产业在工业总产值中的比例
也超过30%。因此,在中国似乎存在着两种不同类
型的创新系统。在比较区域创新绩效时,我们显然
需要考虑到这种差异。
最后,也是本文所关注的,中国区域创新能力
的地区差异日益扩大。随着中国经济的快速发展,
创新日益集中在少数地区。图3描绘了按地区从高
到低排列的我国职务发明专利累计分布情况。例
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如,在 1998年,我国职务发明专利申请量
的一半左右(51%)来自于申请量最多的
前 5个地区,到 2005年,申请最多的 5个
地区所占的份额已经高达 2/3(67%)。在
同一时期,申请最多的前 10个地区占全
国总量的比例从72%增加到了84%。如果
从专利授权量来看,同样存在这种集中趋
势。以2005年为例,创新能力较强的前10
个地区拥有全国专利授权总量的 80%以
上,而其他 20个地区的比例尚不足 20%。
创新能力的这种空间分布有其深层的原
因,并不是偶然的。然而,从我国创新活动
的资源投入看,无论是研发经费内部支出
还是全时当量人员投入,并没有出现地区
集聚进一步加剧的趋势。如表 2所示,
1998~2005年,研发经费投入最多的前 5
个和前 10个地区,在全国研发经费总投
入中的比例分别稳定在 53%和 76%的水
平。而在投入研发的人力资源方面,投入
较高的前 5个和前 10个地区在全国总投
入中的份额也没有较大变化。因此,如何
解释图 3中的地区集聚趋势是一个值得
探讨和研究的问题。如果创新强度和资源
投入的增加可以解释创新(或职务发明专
利)增长,那么为什么各区域投入的研发
资源同比增长没有导致创新产出的同比
增长呢?为什么我国职务发明专利的空间
分布呈现出越来越集中的趋势呢?本文的主要目的就是解释
这种现象背后的原因。
根据 Furman等人(2002)的分析,研发资源的投入并不
是决定创新产出绩效的唯一因素,制度、环境以及政策的改
变都可能导致创新绩效的差异。我们的分析也证实,创新的
空间集聚趋势与各地区创新活动的投入产出效率差异有关,
这种效率差异的扩大进而与各地区创新活动在企业和高校
以及科研机构中的重新分配有关。
三、分析思路和实证模型
(一)分析思路
根据内生经济增长理论(Romer,1990;Jones,1995),我们
假定在每个地区都存在一个影响经济增长的新知识生产部
门。新知识生产函数的投入要素包括研发资源(包括财力和
人力)流量和先前积累的知识存量。这两种要素的投入总量
决定一个区域新知识生产的潜力,而这种潜力被转变成实际
新知识的程度为创新活动的技术效率,简称为创新效率。可
以设想,一个区域的创新效率与区域内创新活动的组织方
式、资源的分配等因素有关。从这个意义上讲,什么样的机构
从事多少创新活动、不同类型机构之间的相互关系等都会影
响总体的区域创新效率,进而影响总的创新产出水平。
按照创新系统的观点,一个协调统一的系统由元素和这
些元素之间的关系组成,创新系统的主要元素包括两种类
型,一种是具有特定目的和结构的不同类型的机构或组织,
如企业、高等学校、科研院所、政府和金融机构等。另外一种
元素是指调节和协调组织、个人之间相互关系的制度(Insti-
tutions),比如风俗习惯、行为规范、制度标准、法律法规等,其
中对创新行为影响较大的制度包括专利法、税法、产业政策、
环保法规、安全规范。由于这些制度元素通常是在国家的层
次上设立和确定的,一个国家内的不同区域面临着同样的制
度环境(如前述的专利法、税收制度以及产业政策等),因此,
本文在比较我国各区域创新系统时,将忽略这些制度元素对
地区差异的影响,而主要考虑各区域创新系统内部的组织构
成及其相互关系对创新效率的影响。为此,我们假定一个区
域创新系统的创新效率主要受下述几方面因素的影响:
1.不同类型的机构———企业、高校、科研机构———参与区
域创新活动的程度,即研发投入资源在不同主体之间的分配
关系;
2.高校和研发机构与企业之间的联系和合作关系;
3.政府部门和金融机构对创新活动的支持程度;
4.区域内技术知识的提供者与区域内外技术使用者之间
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的联系;
5.区域内的创新主体与国外技术资源和创新者
之间的联系;
6.区域本身特定的产业结构和集群特征。
本文在第四部分将对这些因素的选取和衡量
做进一步说明。
(二)实证模型
如果把创新看成一种知识生产过程,那么我们
就可以对知识生产函数进行实证分析。考虑到创新
效率对创新结果的影响,借鉴生产力分析的实证方
法,本文使用随机前沿模型对影响区域创新效率的
各因素进行估计和比较。
随机前沿模型最早由 Aigner等人(1977),
Meeusen和 vandenBroeck(1977)提出,主要用来
分析和估计生产效率,是生产力比较和效率分析常
用的计量经济模型(Kumbhakaretal.,1991;Battese
andCoelli,1995)。考虑到时变因素和非时变因素对
创新效率的影响,本文采用 Battese和 Coelli(1995)
提出的扩展模型,即:
yit=xit'α+εit,εit=υit-μit (1)
υit~N(0,συ2),
μit≥0,μit~TN(uit,συ2),uit=zit'β (2)
其中,vit表示独立同正态分布的误差项,μit是
服从单边正态分布、取值非负的无效率误差项。yit
表示 i地区 t年的实际创新产出水平 Yit的对数值;
xit代表地区i在t年的投入要素矢量,这些投入要
素决定区域的创新潜力;uit表示无效率误差项的期
望值,是影响效率的因素zit的函数,zit可以包括也
可以不包括xit中的某些变量。α和β是需要估计的
模型参数,其中 β是我们关注的影响创新效率的变
量系数。
与一般线性回归模型不同的是,模型(1)中的
误差项 εit由两部分组成。其中 vit是与创新效率和
投入要素无关的随机观察误差,而无效率误差 μit体
现的是创新产出的实际水平偏离创新潜力的程度。
由于实际的创新潜力 yit=xit'α+vit与随机误差项 vit
有关,因而是随机的和不确定的,该模型也由此而
得名。与以往的研究类似 (Jones,1998;Furmanet
al.,2002;FurmanandHayes,2004;HuandMath-
ews,2005),本文采用双对数的前沿生产函数,所有
变量(yit,xit和 zit)或者取对数,或者表示成比例的形
式。这样的处理不仅可以降低离群值对估计结果的
影响,而且估计系数具有弹性系数的意义。另外,创
新效率也可以被解释为潜在创新产出最终得以实
现的比例,即:
TEit=exp(-μit)=exp(yit-yit*)=Yit/Yit* (3)
其中 Yit和 Yit*分别代表 i地区 t年实际观察
到的和潜在的创新产出水平。创新效率TEit的估计
值可以由下式给出(KumbhakarandLovell,2000):
TEit=E{exp(-μit)│εit} (4)
四、数据描述
为了估计随机前沿模型,我们收集了我国 30
个省、直辖市、自治区 1998~2005年间的创新活动
数据,数据的来源包括:历年的中国统计年鉴、中国
科技统计年鉴、中国工业经济年鉴、中国高技术产
业统计年鉴以及中国专利年报。下面我们对这些变
量的构造逐一进行解释和说明。
(一)创新产出指标
为度量和比较区域创新水平,本文采用国内职
务发明专利申请量和授权量作为创新指标。使用专
利代表创新产出,文献中早已有过许多讨论(Pavitt,
1988;Griliches,1990;Archibugi,1992;Archam-
bault,2002)。目前大家公认的事实是,专利既不能
代表所有重要的创新,也不能反映不同创新的重要
性程度。在质量上还是数量上,专利与创新之间都
存在不一致性。尽管如此,由于其通用性、一致性和
易得性,专利仍然是研究者常用的衡量创新能力的
指标。最近,一些学者对多个指标进行比较后,确认
专利衡量创新具有一定的可靠性 (Acsetal.,2002;
HagedoornandCloodt, 2003; Evangelistaetal.,
2001)。在我国,与专利有关的法律制度(包括专利
申请、受理、授权的过程和费用)在全国范围内都是
一致的,不同区域的专利数据具有可比性,因而专
利能够在一定程度上代表地区创新水平。
使用我国专利数据,有两点需要特别注意。第
一,我国专利分为 3种类型,即发明、实用新型和外
观设计,不同类型的专利在申请授权程序、潜在经
济价值以及技术重要性上存在很大差别。其中,发
明专利体现的技术新颖水平和潜在商业价值最高。
因此,本文仅使用发明专利作为创新指标,只考虑
新颖性和价值较高的一类创新成果,而不考虑技术
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含量低、审批过程简单的实用新型和外观设计专
利。第二,在各地区的专利申请和授权量中,有相当
一部分属于个人发明。由于我国的统计数据中并不
包括个人创新活动的资源投入信息,因此,本文仅
考虑除个人发明专利之外的职务发明专利。
一项发明专利从申请、受理到最后获得授权要
经过相当一段时间,因此用专利授权量作为创新指
标需要考虑研发投入和获得专利授权之间的时间
滞后关系。在我国,发明专利申请获得授权大概需
要3年左右的时间,进一步考虑到从研发投入到专
利申请之间的时滞,本文假设两种时间滞后情形:
(1)专利申请没有滞后,授权滞后 3年;(2)专利申
请滞后一年,授权滞后4年。
(二)影响创新潜力的投入要素
根据我们前面给出的分析思路和计量经济模
型,区域研发资源(包括人力和财力)的投入总量和
累积的知识存量是新知识生产函数中的主要投入
要素。在估计一般的生产函数时,通常既包括资本
投入,又包括劳动力投入。但是,在我们的分析中,
研发经费内部支出和研发人员全时当量这两个变
量之间具有高度相关性(取对数后两个变量之间的
相关系数高达 ),因此,本文仅使用研发人员全
时当量作为创新投入要素。
至于累积的知识存量,Furman等人(2002)提出
了两个可能的指标。一个是人均GDP,该指标反映
已经实现的一个国家或地区知识存量的经济价值。
另一个指标是累计专利存量。由于我国专利申请量
和授权量在研究期间(1998～2005)增长幅度较大,
受此影响累计专利数与研发投入要素变量之间高
度相关。为避免共线性问题,本文用地区人均 GDP
衡量知识存量。
(三)影响创新效率的因素
尽管我们假设系统内部的组织结构及其变化
动态是影响区域创新潜力得以具体实现的主要因
素,但是直接衡量这些组织关系的指标并不存在。
特别是由于一些概念定义本身的模糊性和数据信
息的不足,我们很难对这些因素进行明确和准确的
测度。为此,本文采用一些体现各种类型组织之间
财务关系的中间指标近似地衡量各种组织之间的
动态关系。
(1)不同创新主体参与创新活动的强度———U-
NIVINS。企业、高校和科研机构是主要的创新活动
参与者,直接参与新知识的创造过程和研究开发活
动。由于不同类型组织的目标、结构以及运行机制
不同,因此,它们技术学习的能力、从事创新活动的
效率也有所差异(MoweryandSampat,2005)。这些
组织参与创新活动的强度,或者说在区域总的创新
活动中承担的比重,将会影响整个区域的创新绩
效。为了区分不同类型机构在创新活动中的作用和
对创新结果的影响,本文使用区域研究开发经费内
部支出总额中高校和科研机构的份额———UNI-
VINS———近似代表区域创新系统的组织构成。为方
便起见,本文对高校和科研机构合并分析,不再做
进一步细分。由于企业投入的研发经费内部支出比
例为1-UNIVINS,因此该变量可以用来反映企业与
非企业机构的创新活动对创新效率的影响。
1998年,我国各地区高校和科研机构内部支出
的研发经费占地区总量的比例大约在 %～
%之间,其中北京市的比例最高,接近92%。在
转变过程中,大多数地区的企业研发经费比例都有
所增加,到 2005年,高校和科研机构的研发经费比
例已经回落到 %～%,表明多数地区企业作
为创新主体的地位有所加强。
(2)企业与高等学校和科研机构之间的联
系———LINK。在一个创新系统中,机构、组织之间的
交往和联系对创新具有重要的作用 (Etzkowitzand
Leytesdorff,1997;Edquistetal.,2002),组织之间的交
互学习对创新的过程和绩效有明显影响 (Cohenet
al.,2002;Lundvalletal.,2002)。为考虑不同类型组
织之间的相互作用关系对创新效率的影响,本文使
用高校和科研机构筹集的科技活动经费中企业出
资比例———LINK———衡量企业与高校和科研机构
之间的关系。必须指出的是,这种定义没有考虑到
不同机构之间人员流动的影响。
在本文的研究期间,各地区LINK变量的取值
均低于30%。相对而言,东西部地区取值较高,而且
西部地区取值较低,表明东部地区不同类型创新者
之间的联系更加紧密。
(3)政府和金融机构对创新活动的支持力
度———GOV和BANK。在后发国家的追赶过程中,
政府的作用是不言而喻的。政府部门不仅通过法律
法规和产业政策等工具来协调不同部门的创新活
23- -
动,而且通过科技经费拨款或研发资助的方式对创
新活动提供直接支持,引导不同技术领域或行业的
科技资源配置,对国家的创新活动有深远影响
(Gerchenkron,1962;Amsden,1989;Suzuki,1994;Et-
zkowitz and Leytesdorff,1997;Kim,1997;Liu and
White,2001b;AmsdenandChu,2003)。本文使用地方
财政收入中科技三项费所占比例———GOV———近
似表示当地政府对于本地区创新活动的支持!"。在
我国,这一比例一般不超过3%。
金融机构和银行体系对技术创新和追赶也有
不可忽视的影响,东亚国家的发展历程表明这些支
持机构在创新活动中发挥着重要作用(Schumpeter,
1996;Kim,1997;Perez,2002;Sullivan,2005)。为体现这
些机构对区域创新的影响,本文使用地区科技活动
经费筹集总额中银行贷款的比例———BANK———衡
量金融机构和银行体系对创新活动的支持程度。目
前,我国大多数地区科技活动经费筹集中银行贷款
的比例都小于 10%,但是在一些西部省份,银行贷
款的比例高达20%,这表明金融机构和银行资金在
相对落后地区的创新活动中具有更加重要的作用。
(4)当地技术知识的提供者与区域内外技术使
用者之间的关系———TECHMKT。技术知识生产者
与使用者之间的沟通、联系有助于技术知识在创新
活动参与者之间的分享和传播,这对于以交互学习
为特征的创新过程而言,具有重要的影响(Lundvall,
1988,1992)。拥有技术方和需要技术方之间合作与
沟通的缺乏,“技术”和“市场”两张皮的现象,是导
致我国计划经济时期技术成果转化不够和技术利
用率较低的主要原因。为了解决这一问题,各地区
都设立了不同层次的技术市场 (GuandLundvall,
2006;LiuandWhite,2001b)。这些国内技术市场的
出现有助于促进不同组织、机构之间的技术知识资
产转移,对创新绩效有一定的影响。为考虑技术知
识的生产者和使用者之间关系对区域创新的影响,
本文使用按科技人员平均的技术市场成交金额的
对数值———TECHMKT———来体现这种交互关系。
总的看来,在经济较为发达的东部地区,技术
市场成交量(按科技活动人员平均后)高于西部地
区,特别是 4个直辖市是比较明显的技术交易中
心,这说明市场机制对这些地区的创新活动有着较
强的激励作用。
(5)区域创新主体与国外的联系———TSI。经济
发达国家的先进技术是发展中国家可以利用的一
个重要技术来源(Gerschenkron,1962;Giulianiet
al.,2005)。获取和利用这些技术知识的途径包括外
商直接投资、技术引进、国际贸易等(Cantwell,
1989; Soete,1987;AsheimandVang,2006)。从这
个意义上讲,一个地区的对外开发程度影响其创新
活动和绩效。本文使用贸易专业化指数———
TSI———表示本地区创新活动者对外国技术知识和
信息的利用程度,反映当地创新者与外界的关系。
该变量定义为:TSI=(出口额-进口额)/(出口额+进
口额),取值介于正负1之间。如果一个地区存在贸
易顺差(或贸易逆差),那么 TSI取正值(或负值)。
TSI的值越小,该地区越有可能通过进口产品获得
国外先进技术知识。在 1998～2005年间,我国东部
几个沿海省份,如广东、浙江、江苏和山东的 TSI值
较大,而北京和上海的 TSI值为负,不同地区表现
出迥异的增长和创新模式。
正如前面所谈到的,外商直接投资和技术引进
是利用外部技术的另外两个重要的途径,但是它们
只反映了一个方向———从国外到国内———的知识
流动和转移。韩国和我国台湾地区的发展经验表
明,出口对经济增长和技术学习有明显的促进作用
(Amsden,1989;AmsdenandChu,2003)。另外,考
虑到这3个指标之间的高度相关性,本文在实证分
析中只考虑TSI变量。
(6)产业结构和集群特征———LIGHT和
HITECH。企业所处的微观经济环境对创新活动的
过程和结果也有影响。在我国改革开放之前较长的
一段时间内,重工业优先发展的战略导致我国经济
成分中农业和重工业占很大比重。在这一时期由中
央政府根据国家工业化战略确定和形成的地区工
业结构布局是我国区域创新系统发展和变迁的起
点。近年来各地区高技术产业的发展对区域创新活
动也有着广泛影响。由于不同行业的知识基础、投
资要求以及创新过程存在差异 (Malerba,2005),工
业结构影响和决定创新绩效。全面衡量一个地区的
产业结构相当困难,同时由于受到数据资料的限
制,本文使用两个变量———LIGHT和 HITECH———
近似反映一个地区的产业结构特征。前者定义为工
业总产值中轻工业的比重,用来控制简单产品(如
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食品、家电、医药等)与复杂产品(如通用机械、专
用设备、交通运输设备等)行业在创新方面的差
异。后者定义为工业总产值中高技术行业的比
重,用以反映高技术产业对区域创新的影响。
1998年我国各地区轻工业在工业总产值中
的比重介于 %到 %之间,平均值在
%。近年来,随着各地区重工业的快速发展,
轻工业产值比重普遍降低。2005年各地区轻工
业产值的份额回落到%和 %之间,均值
为%。我国各地区之间高技术产业占工业总
产值比重差别较大,在地区分布上日趋集中。以
北京市为例,从1998年以来,高技术产业产值比
例一直在25%以上,明显高于其他大多数地区。
如前所述,本文使用的变量或者被转换成对
数形式或者以比例形式出现。其中,人均GDP按
照实际增长率调整为1998年价格,其他货币值
均按居民消费价格指数调整为1998年价格。表3
中给出了这些变量的描述性统计。
在估计(1)式的生产函数时,我们还增加了
时间虚拟变量。由于效率方程(2)中包括较多的
变量,为检查共线性问题,表 4列出了这些变量
之间的相关系数,并给出了方差膨胀因子和条件指数。
结果表明,这些变量之间的共线性问题并不严重。
五、主要发现和结果
(一)模型估计结果
以职务发明专利的申请量和授权量分别作为创新
产出指标,考虑时间滞后的两种情况,表5给出了不同
设定条件下的估计结果。
从表5的上部分可看出,发明专利数量与投入研
发活动的人力资源明显相关。以第一种情形为例,假定
其他变量不变,投入的研发人员全时当量增加1%,发
明专利申请量和授权量将分别增加%和%。至
于为什么以专利授权量衡量的创新产出弹性高于以专
25- -
利申请量衡量的弹性,一个可能的原因是专利申请
量远远高于专利授权量,基数较大。当然,这也可能
是因为近年来专利申请质量提高而导致获得授权的
比例较高。不同时间滞后假设下的估计结果基本一
致。
在两种时间滞后情形下,专利申请量的累积知
识存量弹性估计值非常接近,大约为1。尽管在长时
间滞后假设下,估计的授权量弹性小于1,但是两种
假设下的估计结果仍然具有可比性,在统计意义上
没有显著的不同。累计知识存量对创新产出正的弹
性系数表明存在着所谓的 “站在巨人肩膀上的影
响”,即先前创造的知识越多,越有助于新知识的产
生。在其他变量不变的情况下,人均GDP增长1%,
将导致专利量近似同比的增加。
如表5的下半部分所示,不管使用申请量还是
授权量作为因变量,不管假设较长的时间滞后还是
较短的时间滞后,影响创新效率各因素的估计系数
基本一致。由于对这些系数的解释是相似的,下面我
们根据表5中第(1)列的估计值对结果进行分析。
变量UNIVINS的估计系数为负值,而且非常显
著。表明高校和科研机构研发经费支出的比例越
高,无效率水平的均值(uit)越低,创新效率也就越
高。这意味着,在区域创新系统中,高校和科研机构
对提高创新效率有促进作用。但是,企业与高校和
科研机构之间的联系———LINK———对专利产出的
影响并不显著,表明这些机构之间的相互关系对创
新效率的影响并不明显。
政府对科技活动的财政支持对创新效率有明
显的促进作用,估计的 GOV系数为负,而且在统计
意义上显著。这说明,政府的支持对区域创新效率
有促进作用。至于金融机构和银行体系的作用,
BANK的估计系数在统计意义上并不显著,表明其
对创新效率的影响是不重要的。
TECHMKT的估计系数为正,表示活跃的技术
市场交易对创新效率有负面的影响,这似乎有悖常
理,而且与理论的预测并不一致。尽管看起来有点儿
令人费解,这个结果与我们的观察其实并不矛盾。
Gu和Lundvall(2006)曾经指出,在中国改革的早期
阶段,由于企业的技术学习和消化吸收能力不足,技
术市场并没有发挥出其应有的作用,导致高校和科
研机构的技术成果转化困难,在此背景下校办和所
办企业应运而生。经过20多年的改革开放,我国技
术市场对促进创新效率的影响似乎仍然有限。从这
个意义上讲,使用TECHMKT来表示知识生产者—
用户之间的关系也许并不是十分合适。另外,如果在
技术市场上交易的技术并不具有申请发明专利所需
的技术含量,存在“差”技术驱逐“好”技术的情况,那
么本文的估计结果也许就更容易解释了。
至于对外开放程度 TSI对创新效率的影响,本
文的分析不能给出确定的结论。在不同假设条件
下,估计的 TSI系数或正或负,但均不显著。因此,
我们不清楚区域的对外开放程度(包含进口和出口
两方面)对创新活动效率有什么样的影响。
产业结构对创新效率的影响得到了本文分析
结果的证实。4种假设情形下,HITECH的估计系数
均为负值。除一种情况外(第 3列),这些系数在统
计意义上表现显著。这说明,一个地区如果高技术
产业所占比重较高,那么区域的创新效率也相对较
高,这可能与相当一部分发明专利来源于高技术企
业有关。尽管 LIGHT的系数在统计意义上并不显
著,负的估计系数说明轻工业企业更富有创新性。
从发明专利申请和授权的角度来看,这似乎暗示以
生产简单产品为主的轻工业企业较以生产复杂产
品为主的重工业企业更有效率。
表5的下面几行给出了根据随机前沿模型估计
结果算出的γ值,可以看出,无论在何种假设条件
下,相当一部分的方差可以归因于效率因素。这为本
文使用随机前沿分析模型提供了一个有力的证据。
(二)创新效率比较
根据模型的估计结果,我们可以从公式(4)中
方便地计算出各个地区每年的创新效率估计值。图
4中的(a)和(b)比较了不同时间滞后情形下分别使
用申请量和授权量作为因变量所估计的创新效率。
从中可以看出,创新效率估计值基本上沿 45度直
线排列,表明时间滞后假设对创新效率的估计值没
有明显影响。因此,我们在下文的讨论中,只结合第
一种时间滞后(短滞后)情形的估计结果进行分析。
为了检查区域创新效率随时间变化的趋势,我
们在图 4的(c)和(d)中描绘了短时间滞后假设下
各地区创新效率的估计值。从(c)中可以明显看出,
在本文的研究期间(1998～2005),各地区发明专利
申请的效率差异越来越大,创新效率估计值的分布
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越来越分散,中值水平有所降低。而在(d)中,以专
利授权量作为因变量估计的创新效率值并没有呈
现这种扩散趋势。
以专利申请量衡量的创新产出效率有所下降
和地区差异日益增大的趋势为本文前文所指出的
专利量的日趋集聚提供了一种可能的解释。但是什
么原因导致了各区域创新效率的差异日益增大呢?
根据随机前沿模型的估计结果,高校和研究机构在
区域创新活动中参与的程度(UNIVINS)、政府的财
政支出(GOV)、技术市场人均交易量(TECHMKT)
以及高技术产业比重(HITECH)是影响总体区域创
新效率的显著因素。检查数据后我们发现,1998~
2005年间,各区域 GOV、TECHMKT和 HITECH的
分布趋势并没有太大变化,而随着我国工业企业参
与创新活动程度的增加,变量UNIVINS的取值有递
减的趋势。因此,区域创新主导模式(或主体)的转
变是导致创新效率差异增加的主要原因。
(三)区域创新模式分析
根据不同类型组织在区域研发资源总投入中
的比例,本文把区域研发活动分成不同的模式。从
研发经费内部支出和研发人员全时当量投入两个
角度考虑,如果企业的投入都高于(或低于)高校和
科研机构,那么我们说该地区的研发活动是企业
(或高校和科研机构)主导的。通过区分这两种主导
模式,我们可以清楚看出中国区域创新系统中创新
参与者和研发活动的结构变迁。如表 6所示,在
1998年,在研发活动方面,只有 9个地区是明显的
企业主导模式,11个地区是高校和科研机构主导模
式。到了2005年,企业主导区域研发活动的地区增
加到了 20个,而高校和科研机构主导的地区减少
到了6个。
为了解区域研发活动主体的转变对创新绩效
的影响,我们根据职务发明专利的申请量和授权量
对区域创新产出模式进行了类似分类。从申请量的
角度看,在 1998年我国有 13个地区的专利申请是
企业主导的,而其余 17个地区是高校和科研机构
主导的。到了2005年,情况正好反过来。尽管只有
6个地区的研发活动是由高校和科研机构主导的,
但是有多达 13个地区的专利申请由高校和科研机
构主导。如果从申请量和授权量两个角度考虑,这
种对比更加明显。在2005年,企业在专利申请和授
权量中均占主导地位的地区有 12个,与高校和科
研机构主导的地区一样多。然而,从研发资源的角
度看,有20个地区的研发投入是企业主导的,高校
和科研机构主导的地区只有6个。
为分析创新模式与创新效率之间的关系,我们
以当年发明专利申请量为因变量,对各区域的创新
效率估计值进行了排序。表6中第(1)和第(2)列括
号内给出的是创新效率估计值超过中位数水平的
区域数。例如,在1998年研发活动由企业主导的9
个区域,只有 1个地区的创新效率高于中位数水
平。甚至到了2005年,即使2/3的地区都由企业主
导研发资源投入,仍只有 7个地区的创新效率高于
中位数。换句话说,在 15个创新效率较低的地区
中,有13个地区都是企业主导研发投入的。而在 6
个由高校和科研机构主导研发投入的地区,创新效
率均处于比较高的水平,高于中位数水平。这种比
较说明了一个事实,即创新产出效率差异的扩大与
区域创新活动主导模式的变迁有关。
基于表 5中第 (1)列的随机前沿模型估计结
27- -
果,图 5比较了 1998年和 2005年创新产出(专利
申请量)的潜力估计值,即公式(1)中非随机的前沿
函数值,与创新效率估计值之间的关系。比较图5
中(a)和(b)的横轴可以发现,2005年各个地区的创
新产出潜力普遍高于 1998年,考虑到近年来各地
区在创新活动中资源投入(包括研发资源和累计知
识存量)的增加,这是可以预见的事实。然而,值得
关注的是各地区创新效率估计值分布的扩散程度。
在图5(a)中,各地区创新效率估计值的分布比较集
中,但到了2005年,其分布则比较分散(图5b)。而
且,这种扩散在研发活动由企业主导的地区更为明
显,估计效率值的变化在和之间。
根据表 5中的分析结果,可以推测,当一些地
区的研发活动转变为企业主导模式时,由于变量
UNIVINS的值降低,会导致创新效率估计值降低,
图 5(b)中观察到的许多地区创新效率的下降都是
出于这种原因。然而,这种变迁并不必然导致创新
效率的降低,这是因为区域研发活动主导模式的变
化也可能是由于工业结构的变化引起的。例如,如
果一个地区高技术产业的发展较快,高技术企业的
研发投入增幅较大,也可以使该地区呈现出企业主
导的研发活动模式。在这种情况下,因为变量
HITECH的值增加,估计的创新效率也有可能升高。
在图5中,两个比较典型的地区是天津和上海。在
1998年,这两个地区虽然有较高的研发投入,但创
新产出效率并不高。但到了2005年,其创新效率已
经位居前列。同一时期内,广东省的创新效率提高
也非常明显。检查数据后我们发现,这 3个地区的
高技术产业占工业总产值的比重,在 1998～2005年
间均增加了至少 6个百分点。显然,高技术产业的
快速发展是这些地区创新效率提高的主要原因。这
一现象说明了,区域研发活动向企业主导的模式转
变可能降低创新效率,也可能促进创新效率,这
要视产业机构和创新环境的变化而定。
区域创新效率的差异在研发活动由企业主
导的地区尤为明显的事实,似乎说明了企业的创
新效率在不同地区之间的差异更加突出。与图 3
类似,图 6比较了企业与高校和科研机构专利申
请量的区域集聚情况。如图6(a)所示,1998年企
业发明专利申请量最多的前 5个地区占全国企
业发明专利总申请量的 55%,到了 2005年,这一
比例进一步上升到了75%。换句话说,全国3/4的
企业发明专利申请是由 5个地区的企业申请的。
对比图6(b),高等学校和科研机构发明专利申请
量虽然也呈现出一定的区域集中趋势,但并不非
常突出。由此看来,总体创新产出的区域集聚趋
势主要是因为企业创新产出日趋集聚。正因为如
此,当一个地区的研发模式从高校和科研机构主
导转变为企业主导时,创新产出表现出地区集聚
的趋势似乎就不难理解。
六、结论
在我国区域创新系统变迁的过程中,一个比
较重要的现象是创新产出日益集中到少部分地
区。如果以职务发明专利量作为衡量创新产出的
指标,我国地区之间的差异非常明显。这种差异
不仅与各区域在创新活动中的资源投入有关,而
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且与创新活动的效率有关。基于创新系统的分析框
架,本文以我国 30个省级行政区域为分析单元(即
区域创新系统),假设系统的组织构成和组织之间
的相互关系影响创新效率,从实证的角度分析和估
计了这些因素对创新效率的影响。本文使用1998～
2005年我国30个省份的面板数据,以职务发明专
利量作为衡量区域创新产出的指标,结合新知识生
产函数,采用随机前沿模型分析和估计区域创新效
率。
不同模型设定情形下的估计结果表明,不论使
用专利申请量还是授权量,不论是假定短时间滞后
还是长时间滞后,分析的结果具有一致性和可靠
性。对效率因素的分析表明,创新系统的组织构成
和组织关系对创新效率有比较显著的影响。具体来
说,高校和科研机构的创新活动、政府的财政支持
以及高技术产业的发展对以专利衡量的创新产出
的效率有促进作用,而技术市场的作用则相反。相
比较高校和科研机构的创新绩效,企业创新绩效的
地区差异更为严重而且日益扩大。这样,当区域创
新活动模式由原来的高校和科研机构主导转变为
企业主导时,导致了区域创新绩效差异的进一步扩
大。因此,区域创新系统组织构成、产业结构的变化
以及企业创新绩效的地区差异是导致我国区域创
新绩效地区差异日益增大的主要原因。
最后,需要说明的是,本文的研究仍然存在一些
有待改进的地方。首先也是在创新研究中经常遇到
的一个问题就是,专利数量是否能够真正代表和衡
量一个区域的创新绩效。特别是,我们并没有谈到专
利的“质量”问题。一项高技术领域的发明专利很有
可能与一项传统技术领域内的发明专利代表不同
的技术含量、具有不同的潜在商业价值、需要不同
的研发成本投入。另外,不同组织、技术生产者—使
用者、内部和外部创新参与者之间关系是多个维度
的,包括财务、信息和人员等方面的交流。本文在确
定和衡量影响创新效率的因素时,仅仅使用以货币
衡量的财务信息,忽略了其他方面的一些因素。从
这个意义上讲,本文的结论具有一定的限制,这些
问题有待我们在未来的研究中加以克服和改进。
(作者单位:清华大学技术经济与管理系;教育
部人文社会科学重点研究基地—清华大学技术创
新研究中心;责任编辑:蒋东生)
注释
!"由于我国统计年鉴中没有关于研发支出指数的统计信
息,此处使用居民消费价格指数CPI进行近似调整。
#"本文之所以没有使用地方科技经费占财政收入的比例作
为衡量政府支持作用的指标,是因为该变量与其他变量之间存
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ABSTRACTSINENGLISH
ACaseStudyontheChangesintheInnovationCapabilityofChina'sRegions:
aConceptBasedontheInnovationSystem
byLiXibao
Inrecentyears,withthegeneraldevelopmentoftheinnovationabilityofChina'svariousregions,more
andmorenoticeablehasbeentheinnovationdifferenceamongregions,andtheinnovationoutputmeasured
regionalinnovationsystem,accordingtothedataoftheyear1998to2005regardinginnovationalactivities
inChina'svariousprovinces,autonomousregionsandmunicipalitiesdirectlyundertheCentralgovernment,
andtakingthenumberofapplicationsandauthorizationsastheindicatoroftheinnovationalindicator,we
havemadeacasestudyontheefficiencyelementsaffectingthedisparityintheinnovationalcapacityinChi-
na'
arethatthemainrootoftheincreasedwideningofthegapininnovationalabilitybetweenChina'svariousre-
gionsistheincreaseddifferenceininnovationalefficiencybetweenvariousregionsandthatthefactorsaf-
fectingtheefficiencyofinnovationincludethecompositionofthebodyoftheregionalinnovation,thesup-
'inno-
vationalabilitytendingtoconcentrateinregionsandwithvariousregions'modelsofinputintoresearchand
developmentconvertingmostlytoindustrialenterprises,theregionaloverallinnovationalabilityisincreas-
-
terprise'innovationalabilitybetweenregionsaretheleadingoriginoftheincreasedconcentrationofthe
overallachievementsofChina'sregionalinnovationsystem.
AResearchontheSociety-supportedNetwork—aCaseStudy
onthePublicServiceCorporationsinDalian'sCommunities
byZhangMin
WiththetransitionofChina'seconomicsystem,theadjustmentofindustrialstructureandthechangein
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