基于多主體的創新生態系統資源配置優化路徑探析

溫鳳媛，白雪飛

（1.沈陽師范大學 國際商學院，遼寧 沈陽 110034；2.遼寧大學 公共基礎學院，遼寧 沈陽 110036）

創新生態系統論是在開放式創新理論的基礎上發展起來的。由于創新技術的復雜性、創新資源的稀缺性及創新能力的局限性，企業僅依靠自己獨立的資源很難進行技術創新活動，為了應對全球日益激烈復雜的競爭環境，傳統的企業與企業之間的競爭逐漸演變為供應鏈與供應鏈之間的競爭，進而成為技術創新生態系統的競爭。創新生態系統是指在一定的創新環境下，多個創新主體協同創新，通過組織間深入網絡合作，實現各種資源的整合與共享，使各創新主體實現利益共贏的一種復雜的網絡創新組織模式。在創新生態系統中，各利益主體所擁有的資源如何進行有效配置，將影響技術創新的成效，也影響創新生態系統整體功能的提升。

一、創新生態系統資源配置的內涵

James Moore在1993年提出了生態系統的概念，認為生態系統是由一些組織和個體之間相互作用所構成的網絡，通過共同的演化和調整，實現價值的增值和創新效率的提高。Ander也認為創新生態系統是一種網絡組織，是具有一定結構性的以核心企業或創新平臺為中心的松散的網絡組織[1]。在新的競爭環境中，企業憑借自身的能力已經難以完成其發展所需要的技術創新，必須通過與其他具有一致性目標的伙伴進行協作，構建技術創新生態系統，才能創造出市場所需要的產品，實現價值增值。Levin等人認為，生態系統存在著“遺傳——變異——選擇”這種生態演進過程，是由眾多的創新企業或組織所構成[2]。本文認為，創新生態系統是指在一定的創新環境下，多個創新主體進行協同創新，通過組織間深入的網絡合作，實現各種資源的整合與共享，使各創新主體實現利益共贏的一種復雜的網絡創新組織模式。

（一）創新生態系統的特點

創新生態系統是一個開放的系統。創新生態系統的開放性體現在兩方面，一是創新生態系統內部，各創新成員之間通過相互合作，實現資源互補、信息共享，促進創新活動的開展。同時創新生態系統對外界環境并不是封閉的，而是通過與外界環境不斷進行各種知識、信息與技術的交流、擴散、吸收等，實現一個良性的創新循環過程。

創新生態系統具有非線性的結構。隨著新技術革命的不斷推進，創新呈現出越來越復雜的趨勢，因此創新系統中的各成員也呈現出多樣化趨勢，他們彼此之間由于自身的屬性及領域的不同，在系統中發揮著不同的作用，各創新主體之間的合作體現出一定的非線性結構[3]。

創新生態系統呈現出鮮明的動態性。創新生態系統所處的環境是不斷變化的，這種變化也影響著系統內部各創新主體的運行與發展，同時系統內部成員之間也是不斷發展變化的，當創新生態系統的創新目標實現后，成員之間原有的合作關系將被打破，會不斷地有新成員進入也會有老成員退出，從而構成新的平衡。

（二）創新生態系統的主體構成

創新生態系統是一個開放的創新系統，強調的是系統內部成員、系統與外部組織的合作，利用內外部創新資源進行創新，實現新技術的商業化。其中企業是創新的主體，通過與其他創新主體間進行的技術、信息、資金等的交流與互動，為創新提供重要的保證。高校作為知識的提供者，是創新生態系統中的知識儲備庫，在創新過程中能發揮著不可替代的作用。科研機構擁有專門性資源，掌握著技術前沿知識的動態，可以向創新生態系統中輸送創新知識流，促進技術創新的進程。政府在創新生態系統中通過相關政策規則的制定、執行和監督，直接或間接地參與創新。

二、創新資源配置效率評價指標體系

創新資源配置效率的測度，主要從資源投入和資源產出兩個方面構建評價指標體系。資源投入評價指標選擇人力資源、財力資源、物力資源和信息資源四個一級指標。資源產出評價指標選擇知識產出和經濟產出兩個一級指標。

（一）資源投入指標

1.人力資源投入指標

對于創新主體來說，不僅需要充足的研發人員，更需要高質量的具有較強能力的研發人員，因此從數量和質量兩個方面反映創新人力資源情況更為全面合理。創新人力資源投入指標選取研發人員數量和研發人員能力兩項指標，分別標記為Rlzy1和 Rlzy2。

2.財力資源投入指標

財力資源投入指標從財力資源規模和財力資源潛力兩個方面衡量。財力資源規模可以通過研發經費總支出額來體現，財力資源投入潛力可以通過研發經費充裕程度來體現，因此選取研發經費支出總額、研發經費充裕程度這兩項指標，分別標記為Clzy1和Clzy2。

3.物力資源投入指標

物力資源投入主要從基礎設施建設和研發設施建設兩個方面衡量。其中，研發基本建設投資使用情況選取研發設備投入額指標，研發設施建設情況選取市級以上實驗室或研發中心數量指標，分別標記Wlzy1和Wlzy2。

4.信息資源投入指標

信息資源包含了進行創新活動所需要的一切相關的知識、技術等，屬于知識形態的創新資源，能夠反映創新主體對知識情報的掌握程度。信息資源投入指標選取擁有該行業的核心技術、擁有獨特的生產工藝或技術這兩項指標衡量，分別標記為Xxzy1和Xxzy2。

（二）資源產出指標

資源產出主要包括知識產出和經濟產出兩個方面。

1.知識產出指標

知識產出是創新活動的直接輸出形式，是檢驗創新活動是否成功的重要標志。知識產出指標主要選取申請專利數和擁有發明專利數兩項指標衡量，分別標記為Zscc1和Zscc2。

2.經濟產出指標

經濟產出是創新活動的間接產出形式，是創新活動市場化能力和競爭力的突出表現。經濟產出指標主要選取新產品產值和新產品銷售額兩項指標衡量，分別標記為Jjcc1和Jjcc2。

創新生態系統資源配置效率評價指標體系如表1所示。

表1 創新生態系統資源配置效率評價指標體系

三、資源配置效率測度方法與測度模型說明

效率評價常用的方法有邊際分析法、結構分析法、能力分析法、數理統計法、參數分析法和非參數分析法等[1]。這些測度方法和模型各自有優缺點。其中，目前最為常用的是非參數分析法中的數據包絡分析法（DEA），其根據多項投入指標和多項產出指標，利用線性規劃方法，測算同類型單位的相對有效性的數量分析方法。數據包絡分析法在處理多指標投入多指標產出方面具有明顯優勢，同時由于該方法不需要人為設定各個指標的權重，也不需要提前設定生產前沿函數，所以能夠有效減少人為因素對評價結果的影響，使效率的測度結果更加客觀，更具有說服力。

而傳統的DEA模型包含了環境因素和隨機誤差等非經營的因素對效率的影響，導致最終所得到的效率值不能真實地反映決策單元的內部管理水平等。為解決這一問題，本文選擇Fried等提出的三階段DEA模型，該模型能夠有效解決傳統DEA模型的不足之處，具有明顯的優越性。該模型的構建和使用主要包括三個階段：第一階段構建傳統DEA模型，第二階段構建相似SFA分析模型；第三階段得到調整后的DEA模型，最終得到剔除環境因素和隨機誤差影響之后的真實的、客觀的資源配置效率測度值[4]。

四、創新生態系統資源配置效率的實證分析

（一）數據來源

本文對創新生態系統中各個利益主體的資源配置效率進行分析，沒有現成的相關數據，所以本文開發了創新生態系統資源配置效率測度量表。從企業側的視角，對創新生態系統中企業、高校和科研機構三個利益主體在具體的產學研合作項目中的資源配置情況進行問卷調查。通過反復設計、修改、完善和預試之后形成正式量表，選擇遼寧裝備制造產業創新生態系統中具有產學研密切合作活動的100家企業發放調查問卷，收回有效問卷82份，問卷有效回收率為82%。

（二）變量測度

本文最終形成的正式量表共包括題項為28個。首先，采用Cronbach’s系數對量表的信度進行檢驗，發現本文各因素Cronbach’s系數均大于0.7，問卷具有較好的內部一致性，說明量表具有很好的可靠性；其次，對量表的效度進行度量，量表的效度主要包括內容效度和結構效度。本文所用量表經過企業、高校和科研機構有關專家多次探討和修改，并進行多次預試和調整，具有較好的內容效度，說明測量目標與測量內容相符。本文通過各變量的AVE值對結構效度進行測量，各變量的AVE值均大于0.5，說明所設計量表具有較高的結構效度，說明量表測量結果與期望評估內容同構程度較高。信度和效度檢驗結果說明量表具有很好的信度和效度，可以進行后續實證研究。

（三）數據分析結果

第一階段：傳統DEA分析

利用傳統DEA投入導向BCC和CCR模型，運用DEAP2.1軟件，對創新生態系統中企業、高校和科研機構三個利益主體的資源配置效率進行分析，結果如表2所示。

表2 創新生態系統不同利益主體資源配置效率評價結果

從表2可以看出，在不考慮外部環境因素和隨機誤差的情況下，企業、高校和科研機構三個利益主體三項效率值的平均值均沒有達到1。其中，資源配置的純技術效率平均值為0.952，規模效率平均值為0.932，綜合效率平均值為0.887。純技術效率平均值較高說明整個創新生態系統的管理和技術因素水平較高。

第二階段：SFA回歸分析

將第一階段得到的資源投入冗余量作為被解釋變量，選取中央財政撥款、地區生產總值、市場開放度和教育發展水平四個環境變量作為解釋變量，構建SFA回歸模型，以剝離外在環境變量對效率的影響。

表3 第二階段SFA回歸結果

應用計量統計軟件FRONTIER4.1，采用極大似然估計法，對回歸模型的待估參數進行估計，得到結果如表3所示。

從表3可以看出，SFA回歸模型中的系數大部分通過了T檢驗，說明環境變量和隨機因素對投入冗余有顯著影響。也就是說，環境變量和隨機因素是管理和技術因素之外造成投入松弛的重要原因，環境變量和隨機因素對創新生態系統中企業、高校和研究機構三個利益主體的創新資源投入具有顯著影響。

資源投入松弛變量是指通過改善經營管理和技術水平能夠減少的投入量，因此環境變量與投入松弛變量正相關則說明環境變量的增加不利于資源配置效率的提升，反之負相關則說明環境變量增加有利于資源配置效率的提升。從表中SFA回歸結果可以看出，大部分回歸系數為負數，說明增加環境變量有利于配置效率的提升，即有利于減少各種資源投入的浪費或減少負的產出。實際上，中央財政撥款、地區生產總值、市場開放度和教育發展水平的提升確實都有利于資源配置效率的提升，所以提高中央財政撥款、地區生產總值、市場開放度和教育發展水平是加快創新系統發展，提高創新資源配置效率的有利途徑。

第三階段：調整后的DEA分析

對企業、高校和科研機構三個利益主體資源投入進行調整之后，再次對調整后的資源投入和資源產出進行BCC和CCR模型分析，分析結果見表4。

表4 創新生態系統不同利益主體資源配置效率評價結果

從表4可以看出，對比第一階段的結果，在剔除了環境因素和隨機干擾因素的影響之后，資源配置效率產生了一定的變化。純技術效率有一定的上升，由0.952上升到0.977；規模效率則有所下降，由0.932下降到0.898；綜合效率平均值有所下降，由0.887下降到0.877。說明國家財政撥款、地區生產總值、市場開放程度和教育發展水平四個環境變量大大掩蓋了純技術效率，虛高了規模效率，在這些環境因素的影響下，整體效率呈現虛高態勢。同時，我們發現，企業和高校的綜合效率下降，科研機構沒有變化，說明企業和高校之所以在第一階段被高估，是因為他們面臨較好的環境因素或是運氣較好。

比較創新生態系統中的企業、高校和科研機構三個不同利益主體的創新效率，我們發現，企業的純技術效率值為1，綜合效率不高主要由規模無效率導致說明企業改革的重點在于如何更好地發揮其規模效益；高校在純技術效率或者規模效率方面都存在不同程度的無效率，且規模無效率程度大于純技術無效率的程度，說明創新資源總體配置效率不高，說明高校未能進行科研資源的有效整合；科研機構的創新資源配置效率值均為1，處于技術效率前沿面，其投入產出水平在整體上是有效的，同時表明其技術有效和規模有效，即技術、管理水平與生產、經營規模達到了理想程度，創新資源配置實現了優化，這與科研機構有的放矢地進行科研活動有關。

五、促進創新生態系統資源優化配置的發展路徑

（一）通過創新主體的合作，實現創新生態系統的良性發展

高等院校和科研機構是技術創新的知識儲備庫，是知識創新的一個重要基地，對高技術向傳統產業滲透和戰略性新興產業發展起著重要作用。一方面利用高等院校的專業人才和豐厚的科研成果促進企業的創新活動；另一方面，創新生態系統也可以加速高等院校科研成果的商業化和產業化。因此，有序有效的推進高等院校和科研機構的創新資源與企業合作，向社會開放，實現校企融合發展，可以減少技術創新風險，提高技術創新能力，促進高等院校和科研機構的科技資源與產業相結合，促進創新資源與相關產業（企業）的高度融合、優勢互補[5]，實現創新生態系統的良性發展。

（二）通過行業集聚效應，實現創新生態系統的資源共享

創新生態系統中各相互關聯的利益主體通過在一定地理位置上的集聚，各利益主體之間相互影響、相互作用，產生新的特性與優勢，從而構成系統的、完善的、充滿活力的創新體系。資源集聚不僅有利于各創新主體之間的交流與合作，從而推動技術創新成果的轉移及轉化，更利于通過技術溢出效應，實現創新資源的有效整合，使行業內各利益主體之間形成合力。并將這種合力反作用于各個利益主體，推動各要素之間的協同創新活動，促進產業與創新的有效對接，實現產業價值鏈的延伸，全面提升企業、行業及區域的綜合實力[6]。

（三）通過孵化基地的作用，實現創新生態系統的協同發展

孵化基地可以通過更好地集中各種優勢資源，為技術創新提供更好的服務，成為資源整合和科技成果轉化的加速器。創新生態系統不僅重視技術創新，更重視創新技術的商業化。因此要充分發揮市場的作用，創辦孵化基地，通過相應的政策支持，提高孵化能力，為創新企業提供完善的技術支持和專業服務，加速科技創新與創新成果的商業化進程[7]，實現創新生態系統的協同發展。

（四）通過構建中介網絡，實現創新生態系統的服務升級

創新生態系統是一個多利益主體的創新體系，創新主體的參與程度及參與方式都會不同程度地影響系統的協同運行和創新進程，因此可以探索有效的科技與市場相銜接的中介網絡服務平臺推動創新生態系統升級。創新生態系統可以通過行業協會等將各產業所屬的信息中心、技術中心、研究開發中心、專利事務中心及相關的科技企業聯合起來，進行協調創新，成為創新的基礎平臺，實現資源共享、優勢互補，為創新生態系統各創新主體提供良好的溝通、監督及協調等服務，促進各主體之間的合作與交流，打破產業或行業間的局限，拓寬服務范圍，實現創新生態系統服務的全面升級[8]。