基于SD模型的產業(yè)集群創(chuàng)新與溢出政策分析

楊皎平，紀成君，鄭 毅

（遼寧工程技術大學 工商管理學院，遼寧 葫蘆島 125105）

0 引言

在產業(yè)集群內部，知識溢出對合作創(chuàng)新的影響具有正反兩方面的效應[1],一方面，知識溢出為合作創(chuàng)新提供了基礎，文獻[2]認為合作創(chuàng)新過程中知識外溢能夠提高社會福利，并且一個產業(yè)的知識外溢程度越大，對企業(yè)創(chuàng)新越有利。另一方面，知識溢出所形成的共享知識的公共產品屬性以及知識溢出的外部性，使得在集群創(chuàng)新中容易形成“搭便車”現(xiàn)象。進而導致集群企業(yè)出現(xiàn)創(chuàng)新惰性，知識溢出的優(yōu)勢變?yōu)榱觿荩a業(yè)集群無法持續(xù)發(fā)展，導致自稔性風險發(fā)生[3]。因此有很多學者對集群知識溢出的負效應及其治理進行了研究。

1 知識溢出對集群創(chuàng)新的影響

1.1 知識創(chuàng)新&知識溢出的SD模型

為了建立SD模型，做如下簡單的假設：

⑴集群中某個創(chuàng)新型企業(yè)進行知識創(chuàng)新的唯一動機就是獲得超額利潤 (或壟斷利潤)[5]，通過創(chuàng)新成果可以改進質量，節(jié)約成本或者增加品種[12]等，因而增加壟斷收益，同時利益的增加又促進了創(chuàng)新的投入，進而增加了創(chuàng)新成果，因而構成一個正反饋回落：創(chuàng)新知識—壟斷利潤—創(chuàng)新投入—創(chuàng)新知識。

⑵知識創(chuàng)新增加了知識位勢[13]，知識位勢的增加促進了溢出速度，進而增加了模仿型企業(yè)的知識和收益，因此減少了創(chuàng)新型企業(yè)的壟斷利潤，從而減少了創(chuàng)新知識，這構成了一個負反饋回路：創(chuàng)新知識—知識位—溢出速度—模仿企業(yè)利潤—壟斷利潤—創(chuàng)新知識。該回路正好說明了知識溢出的負效應。

⑶知識溢出存在正效應，知識溢出增加了集群知識的積累，具有規(guī)模經濟、范圍經濟與聯(lián)結經濟[14]，因而增加了每個企業(yè)的收益率。另外，隨著集群知識的積累，由于企業(yè)的學習能力增強進而增加了溢出速度。

為此，可以建立如圖1所示的因果關系圖來表示集群中的創(chuàng)新和溢出行為。圖1中，集群創(chuàng)新環(huán)境表示集群的客觀信息環(huán)境對溢出的影響。

根據(jù)系統(tǒng)因果圖，參考系統(tǒng)流圖的符號，建立系統(tǒng)動態(tài)流圖如圖2所示，其中主要函數(shù)關系為：

這一方面表示創(chuàng)新收益不僅取決與企業(yè)自身知識還取決與集群的知識環(huán)境；另一方面表示當集群知識不變的情況下，創(chuàng)新知識對創(chuàng)新收益的邊際效應遞減特性[15]。這樣的設定是符合現(xiàn)實情況的，另外模仿收益的設定也與此類似。

②溢出速度=h×知識位勢×模仿容易程度×集群共享知識。

圖1 集群創(chuàng)新與知識溢出的因果關系圖

圖2 集群創(chuàng)新與知識溢出的系統(tǒng)流圖

圖3 創(chuàng)新、溢出和集群知識積累的演化圖

圖4 不同溢出率下的創(chuàng)新速度演化

圖5 不同溢出率下的集群共享知識演化

這樣的設定符合擴散規(guī)律：開始時雖然知識位勢高，但集群共享知識少，因而緩慢擴散，隨著集群共享知識的增加，擴散迅速增加，最后雖然集群知識積累很多，但是知識位勢下降，故而擴散緩慢。

③壟斷收益=創(chuàng)新收益—模仿收益

④創(chuàng)新投入=λ×壟斷利潤

⑤集群知識=DELAY1I(模仿性知識,τ,int)

創(chuàng)新知識被模仿后一段時間后才能轉換為集群知識，因此采用延遲函數(shù)表示集群知識與模仿性知識間的關系。

1.2 知識溢出對集群創(chuàng)新的影響分析

從圖1和圖2可以看出，該模型的控制變量為“集群環(huán)境”，集群環(huán)境決定了集群內企業(yè)間知識溢出的容易程度，因此下面分析不同的溢出程度（溢出率）對集群創(chuàng)新行為的分析。

通過模擬發(fā)現(xiàn)（如圖3所示）集群共享知識呈“S曲線”演化，創(chuàng)新速度和溢出速度呈“倒鐘型”演化。

特別的，當溢出率分別取 1，0.75，0.5，0.25，從圖 4、圖 5可看出，隨著溢出率的不同，創(chuàng)新速度，集群共享知識的演化軌跡呈現(xiàn)不同變化。容易發(fā)現(xiàn)隨著溢出率的增加，創(chuàng)新速度相應隨著下降；另外雖然在短期內集群共享知識增加較快，但是長期來說卻趨于減慢，而隨著溢出率的減少，雖然在短期內集群共享知識增長較慢，但長期增加卻較快，但是由于知識的溢出，最終都導致了創(chuàng)新速度趨于零，集群知識趨于穩(wěn)定。

這充分說明，如果不對集群的創(chuàng)新行為進行激勵，由于在集群環(huán)境中知識溢出相對容易的多，雖然短期之內增加了集群的共享知識，使得集群的競爭優(yōu)勢得以表現(xiàn)，即溢出表現(xiàn)出一定的正效應。但正是這種高溢出率使得集群創(chuàng)新往往比較短命，從長期來看卻導致集群共有知識的不足，也就是集群內的知識高溢出率存在所謂的自稔性風險。

2 集群創(chuàng)新政策的分析與對比

2.1 集群創(chuàng)新政策

在產業(yè)集群內部，由于知識溢出非常容易，從而導致知識創(chuàng)新具有很強的外部性，只有通過一定的機制安排將外部性內部化才能克服產業(yè)集群內的創(chuàng)新惰性。現(xiàn)實當中往往有如下幾類機制或政策。

⑴技術秘密的保護，即以商業(yè)秘密的形式確定創(chuàng)新投資者的創(chuàng)新技術私有權。這種策略的作用機理就在于主觀降低知識溢出率，如葉建亮（2001）認為在集群創(chuàng)新環(huán)境中存在一個最優(yōu)的知識溢出水平，使得加入集群組織的企業(yè)產出最大化，且該知識溢出水平與集群組織規(guī)模和產業(yè)的市場規(guī)模無關，只與產業(yè)的技術特性和知識特征以及企業(yè)自身對知識的吸收處理能力相關[16]。

⑵知識創(chuàng)新公共投資方式，即由政府以及私人基金組織進行科技知識創(chuàng)新投資，投資產生的創(chuàng)新知識由全社會共同分享，這種方式將知識創(chuàng)新的外部性內在化與社會集體行為之中，目前世界各國對重大經濟價值的科技項目進行積極的投資和管理就屬于這種情況。

⑶專利許可的市場交易機制，在專利制度下，非創(chuàng)新者（模仿型企業(yè)）通過與專利人（創(chuàng)新型企業(yè)）的市場交易，以許可合同的方式獲得專利使用權，分享創(chuàng)新型知識。專利許可權交易即提高了專利人的創(chuàng)新動機，又促進了知識溢出的順利進行，可以充分發(fā)揮集群創(chuàng)新的優(yōu)勢。

下面分別討論這三種機制對集群創(chuàng)新的作用效果，這三種機制實際上是三大類措施，為了簡單起見，分別討論純粹的知識保護，政府科技孵化，知識交易這三種途徑。其中純粹的知識保護對應于技術秘密的保護，在這里為政府主觀降低知識溢出率，科技孵化對應于創(chuàng)新知識的公共投資，即政府通過向集群企業(yè)征稅，并用于創(chuàng)新投資，而知識交易則對應于專利許可的市場交易機制。

2.2 創(chuàng)新政策對比分析

在不同的創(chuàng)新政策（知識保護，科技孵化，知識交易）下的系統(tǒng)流圖分別如圖6、圖7和圖8所示。為了對三種政策進行綜合分析，在流圖中增加了集群稅后利潤的水平變量。

圖6 知識保護與集群創(chuàng)新系統(tǒng)流圖

圖7 科技孵化與集群創(chuàng)新系統(tǒng)流圖

圖8 知識交易與集群創(chuàng)新系統(tǒng)流圖

在圖6中，溢出率=集群環(huán)境×知識保護，即隨著知識保護力度的增加，溢出率減少，進而溢出速度降低。在圖7中通過對集群所有企業(yè)征收一定的稅收，同時將這些稅收作為科技孵化投入，擁有加快創(chuàng)新速度，即創(chuàng)新速度=α×企業(yè)創(chuàng)新投入+β×科技孵化投入。在圖8中通過創(chuàng)新知識交易市場，將創(chuàng)新知識在創(chuàng)新型企業(yè)和模仿型企業(yè)之間交易，將模仿收益的ρ 倍（0＜ρ＜1）作對創(chuàng)新企業(yè)的轉移支付。 即知識交易額=ρ×k×；創(chuàng)新收益=k×+知識交易額；模仿收益=（1-ρ）×k×

下面分析對比這3種政策對創(chuàng)新速度、集群共享知識、集群利潤這三個指標的影響，如圖9、圖10和圖11所示。

從圖9和圖10可以看出，當適當?shù)恼{節(jié)稅率與轉移支付率，在創(chuàng)新速度和集群共享知識這兩個指標上，科技孵化政策與知識交易具有相同的效果。而嚴格的知識保護（溢出極其小）雖然在短期內加快了創(chuàng)新速度，但是由于集群的共享知識嚴重不足，使得集群內每個企業(yè)的收益率增長緩慢，最終在長期內由于投入不足而導致創(chuàng)新速度逐漸變慢。另外對集群共享知識來說，在短期內嚴格的知識保護不如高溢出有效，在長期不如科技孵化與知識交易有效。

從圖11可以看出，對于整個集群的利潤來說，也可以發(fā)現(xiàn)，知識保護沒有科技孵化與知識交易有效。

另外還可以發(fā)現(xiàn)，在保證創(chuàng)新速度相同的前提下，知識交易相對與科技孵化來說帶來更大的集群福利。這很容易得出當滿足集群福利相同的前提下，在創(chuàng)新速度方面知識交易比科技孵化更加迅速。這是因為在本模型中筆者設定α＞β，這樣的設定在現(xiàn)實中往往是成立的，即企業(yè)處于自身利益的角度從事創(chuàng)新的速度要大于政府從集群整體角度從事創(chuàng)新的速度。由于科技孵化并沒有增加創(chuàng)新企業(yè)的壟斷利潤，特別在高知識溢出的集群環(huán)境中，最終必然導致壟斷利潤接近于零，從而企業(yè)不再進行重新投入，集群的創(chuàng)新完全依靠政府的科技孵化。而知識的交易通過轉移支付增加了創(chuàng)新企業(yè)的壟斷利潤，使得創(chuàng)新企業(yè)更加有激勵去進行創(chuàng)新投入。當企業(yè)的創(chuàng)新效率α大于科技孵化的創(chuàng)新效率β時，必然表現(xiàn)為科技孵化不如知識交易更有效。

通過以上的分析可以看出，對集群內部存在的創(chuàng)新惰性，不能單純依靠限制知識溢出或者知識保護來解決。集群內部的知識溢出有正反兩個效應，一個好的政策應該是趨利避害的，而上面提及的科技孵化與知識交易機制正好可以起到這種作用。

圖9 三種政策對創(chuàng)新速度的影響

圖10 三種政策對集群共享知識的影響

圖11 三種政策對集群共享知識的影響

3 集群創(chuàng)新管理的啟示

知識是一種非排他的公共產品，應充分、合理地開發(fā)和利用，雖然在集群內部知識溢出具有正反兩方面效應，但是解決的途徑不應該是抑制溢出，而在于構建一套切實可行的補償機制，使得創(chuàng)新者的溢出能夠得到相應的補償，以維持創(chuàng)新者和產業(yè)集群內部持續(xù)的創(chuàng)新動力。當然構建補償機制是有一定難度的，如需要對知識溢出進行度量，對補償方式和補償標準進行確定。這為集群創(chuàng)新管理提供了一個發(fā)展思路。

筆者認為在集群知識溢出和知識創(chuàng)新管理中，需要市場和政府兩只手來使集群發(fā)展實現(xiàn)帕累托最優(yōu)，使知識創(chuàng)新與知識溢出螺旋式推進[17]。但在集群發(fā)展周期中的不同階段，市場和政府作用的側重點是不同的，并且作用的力度也是不同的。

⑴在產業(yè)集群發(fā)展初期，需要政府的積極引導，雖然純粹的知識產權保護可能具有雙刃劍的作用，但是在有效的政策補償和知識交易市場機制建立之前，一定程度的知識溢出控制也不失為一種權宜之計，但是不能作為長效機制。

⑵隨著產業(yè)集群的發(fā)展，政府需要尋找一套知識溢出補償和知識創(chuàng)新激勵的機制體系，如可以借鑒西方國家鼓勵企業(yè)創(chuàng)新的經驗，實施諸如財政刺激政策、金融支持政策、專利保護政策、政府采購政策甚至法律政策。這些政策在一定程度上都具有轉移支付的性質，實際上20世紀初經濟學家就提出了著名的修正性“稅收——津貼”原則，這種原則應用在集群創(chuàng)新中就是對溢出接收方進行征稅對創(chuàng)新方進行補貼。

⑶當產業(yè)集群進一步發(fā)展，政府實施的政策機制可能需要高昂的成本，特別的由于公共投資創(chuàng)新可能導致“供求脫節(jié)”或者“主體虛位”而使得創(chuàng)新效率底下，如戚聿東教授就認為自主創(chuàng)新主體不是政府[18],此時就需要從市場層面完善創(chuàng)新激勵機制，需要集群中各個主體的共同努力，建立推動創(chuàng)新成果交易的市場機制，通過市場交易使得創(chuàng)新企業(yè)獲得創(chuàng)新的理想收益，進而激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新。在這其中，一是要建立健全鼓勵創(chuàng)新成果交易的系列制度，包括建立和完善技術產權交易市場、高新技術產業(yè)化成果展示交易市場、完善技術交易中介服務等直接促進創(chuàng)新產品市場交易的制度規(guī)定，以及人才流動、資金融通等促進創(chuàng)新要素有效組合的交易制度；二是建立健全規(guī)范技術成果交易秩序的系列制度，以降低創(chuàng)新主體參與市場交易的交易成本。

[1]楊玉秀,楊安寧.合作創(chuàng)新中知識溢出的雙向效應[J].工業(yè)技術經濟，2008，27,(8).

[2]叢海濤，唐元虎.知識外溢對合作創(chuàng)新模式組織選擇的影響[J].上海交通大學學報，2006,(9).

[3]杜偉.完善R&D激勵機制方略[J].財經問題研究,2004,(3).

[4]韓鵬，陳德棉，張黎.跨國公司對中國本地企業(yè)知識溢出模型分析[J].科學管理研究，2004，22,(4).

[5]張聰群.集群創(chuàng)新:優(yōu)勢與知識溢出所產生的雙重影響[J].寧波大學學報(人文科學版）,2005,18,(5).

[6]賈明江.集群企業(yè)創(chuàng)新動機分析[J].哈爾濱工業(yè)大學學報,2005,37,(8).

[7]宋常，嚴宏深.科技創(chuàng)新企業(yè)的外部性與政府補貼研究[J].黑龍江社會科學,2008,(1).

[8]趙黎明，李振華.城市創(chuàng)新系統(tǒng)的動力學機制研究[J].科學學研究,2003,21,(1).

[9]孫曉華.產業(yè)集聚效應的系統(tǒng)動力學建模與仿真[J].科學學與科學技術管理,2008,(4).

[10]朱曉霞.基于SD模型的RIS創(chuàng)新驅動力研究[J].科學學研究，2008,26,(6).

[11]楊東升,張永安.產學研合作的系統(tǒng)動力學分析[J].北京工業(yè)大學學報,2009,35,(1).

[12]孫赫.發(fā)展中國家知識產權保護的經濟效應研究[J].世界經濟研究，2007,(2).

[13]李莉，黨興華，張首魁.基于知識位勢的技術創(chuàng)新合作中的知識擴散研究[J].科學學與科學技術管理,2007，(4).

[14]王立平，呂民樂.知識溢出的規(guī)模經濟、范圍經濟與聯(lián)結經濟[J].科學·經濟·社會，2005，23(101).

[15]霍沛軍，陳繼祥，宣國良.雙寡頭RED競爭與合作中的知識產權保護[J].上海交通大學學報,2001，35(6).

[16]葉建亮.知識溢出與企業(yè)集群[J].經濟科學，2001，(3).

[17]侯漢平，王烷塵.R&D知識溢出效應模型分析[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2001，(9).

[18]張宏武.自主創(chuàng)新與創(chuàng)新政策研究的新進展：中國工業(yè)經濟學會2006年年會學術觀點綜述[J].中國工業(yè)經濟，2006，(11).