高技術產業技術創新效率提升的多元模式
——創新環境視角

范德成，谷曉梅

(哈爾濱工程大學 經濟管理學院，黑龍江 哈爾濱 150001)

0 引言

高技術產業作為知識技術密集型先導支柱產業，具有顯著創新性和強外部性[1]等特點，是國家實現產業轉型升級的關鍵驅動力量。同時，由于“機會窗口”較小，高技術產業又是實現對發達國家技術趕超的主要領域[2]。然而，由于存在諸如核心關鍵技術缺乏[3]、創新速度偏低(俞立平，王作功，胡林瑤，2018)等問題，我國高技術產業的技術創新效率仍然偏低[4]。創新環境可為技術創新活動提供基礎支撐[5]，因此如何改善創新環境以促進創新效率提升、最終實現技術躍遷，是高技術產業創新發展中亟需解決的核心問題。

目前，已有大量學者深入研究了創新環境對高技術產業技術創新效率的影響。如戴魁早[6]利用固定效應回歸模型發現，制度環境可優化資源配置，提高高技術產業知識生產效率；Hong等[7]應用SFA模型指出，政府創新干預不利于高技術產業創新效率提升；王斌和譚清美[8]綜合運用差分和系統GMM模型發現，市場環境對高技術產業創新成果轉化率有顯著影響；葉丹和黃慶華[9]通過構建面板回歸模型并進行FGLS估計指出，金融環境可顯著提升中國整體高技術產業創新效率，而市場環境、創新基礎設施、勞動者素質、創業水平的影響不顯著；Liu等[10]構建了由區域創新環境、高技術產業創新主體及主體間交流、制度環境和技術機會構成的創新環境指標體系，并利用因子分析法進行特征提取，得到區域發展條件、區域消費潛能和創新主體間交流3個因子，最后運用Tobit模型分析并發現上述3個創新環境因子均可促進高技術產業創新效率提升；李彥龍[11]采用反事實計量方法發現，稅收優惠政策可提高高技術產業創新效率；張涵和楊曉昕[12]運用SFA模型考察基礎設施環境、教育醫療環境、經濟產業環境對高技術產業創新效率的影響，指出教育醫療環境對研發效率有顯著影響，經濟產業環境對成果轉化率有顯著影響，基礎設施環境對兩階段創新效率均有顯著影響；Cao等[13]將市場競爭、企業規模、出口強度、政府干預作為影響高技術產業創新效率的環境因素，利用SFA模型發現，市場競爭、企業規模可促進研發效率與成果轉化率提升，出口強度對研發效率的影響為負，對成果轉化率的影響為正，政府干預對兩階段創新效率的影響均為負等。

已有文獻為高技術產業技術創新提供了理論指導和實踐啟示，但仍有待完善：一方面，基于不同研究目的，學者們選擇的環境變量和實證方法不盡相同，致使同一變量系數的估計結果在不同文獻中存在差異，與此同時，決策者也不能判斷該變量相較于其它環境變量的重要程度；另一方面，現有研究通常采用傳統回歸分析方法，聚焦于單個環境變量的凈效應，然而高技術產業技術創新效率是由涉及創新主體、市場、政策等諸多維度、橫跨企業、產業、地區等各個層面不同環境因素共同作用的結果，其與創新環境的因果關系十分復雜。因此，在考察創新環境對技術創新效率的影響時，不能僅關注單個環境因素的影響程度和方向，還應該將研究重點置于環境因素間的聯合效應。為了解決上述問題，本研究引入了可進行影響因素篩選的數據分組處理(GMDH)算法及可實現因素組態分析的模糊集定性比較分析(fsQCA)方法。相比以往研究，本研究的創新之處體現在：全面選取影響高技術產業技術創新效率的環境因素，然后識別出其中的關鍵因素，探究關鍵環境因素與創新效率間的多重并發因果關系，揭示因素間的聯合效應，從而形成多因素聯動的創新環境調控方案，為改善創新效率提供更為多元、異質的可行模式。

1 研究方法

1.1 CCR-DEA模型

(1)

1.2 數據分組處理(GMDH)算法

GMDH算法是由Malada & Ivakhnenko[15]提出的一種基于自組織數據挖掘理論的神經網絡算法。利用該算法建模無需事先假定環境因素與創新效率關系，在盡可能多地輸入解釋變量后，算法會從初始模型出發，結合內、外準則自組織地進行中間模型篩選，直至得到具有最優復雜度的多項式回歸方程，該方程中包含的環境因素即為關鍵因素。具體地：

(1)將樣本分為學習集A和測試集B。

(2)采用Kolmogorov-Gabor(K-G)多項式[16]建立環境因素與創新效率的一般關系。式(2)為任一環境因素組(xi,xj)的K-G多項式，在此基礎上可得到式(3)所示的初始模型集合。

f(xi,xj)=a0+a1xi+a2xj+a3xixj+a4xi2+a5xj2

(2)

{y1=a0,y2=a0+a1xi,y3=a0+a1xi+a2xj…}

(3)

(4)

(4)生成具有最優復雜度的最佳模型。重復執行第3步，直至新一層中間模型偏差均大于上一層中間模型時，輸出最佳模型，得到影響高技術技術創新效率的關鍵環境因素。

1.3 模糊集定性比較分析(fsQCA)方法

fsQCA是Ragin[18]將模糊數學思想與QCA分析結合形成的研究方法，打破了傳統QCA分析的二分取值限制，可更為真實地揭示關鍵環境因素組合對創新效率的影響。其操作步驟如下：

(1)數據校準。通過設置模糊得分分別為0.05、0.5和0.95的完全不隸屬、中間點、完全隸屬3個斷點，將原始數據轉換成隸屬度值。

(2)單因素必要性分析。計算式(5)、(6)所示的覆蓋度(coverage)和一致性(Consistency)值，檢驗各關鍵環境因素對創新效率提升的必要性，其中，Xi和Yi分別表示案例在關鍵因素組合與結果中的隸屬度。覆蓋度用來反映某因素對結果的解釋力；一致性用來判斷某因素是否是結果出現的必要條件，當一致性達到0.9時[18]，說明該因素可單獨促進創新效率提升。

Consistency(Xi≤Yi)=∑[min(Xi,Yi)]/∑(Xi)

(5)

Coverage(Xi≤Yi)=∑[min(Xi,Yi)]/∑(Yi)

(6)

(3)構建并簡化真值表。將隸屬度轉換為布爾邏輯代數，生成包含關鍵因素組合、具體案例、一致性的真值表，排除案例個數小于1的因素組合。同時，將一致性小于0.75的因素組合編碼為0，達到0.75的因素組合編碼為1，得到可呈現有效因素組合的簡化真值表[18-20]。

(4)采用Quine-McCluskey算法對簡化真值表進行運算，分析關鍵因素組合的充分性。運算后，可得到復雜解、中間解和簡單解，由于中間解構造的解釋模型兼具解釋力和普適性，因而通常匯報中間解中包含的因素組合[21-22]，并認為一致性達到0.75的因素組合是效率提升的充分條件，以此分析高技術產業技術創新效率提升模式。

2 變量與數據

2.1 變量選取

2.1.1 投入產出指標選取

技術創新投入通常采用勞動力與資本衡量。勞動力一般選取R&D人員全時當量衡量，資本一般選取R&D經費內部支出[4]、新產品開發經費[23]衡量。由于高技術產業技術創新不僅來源于自主研發，也可通過國外技術引進與消化吸收、國內技術購買及現存技術改造實現，所以也將這四項費用之和作為資本投入指標之一[4]。

產出主要從兩方面衡量[23]：一方面為知識產出，是技術創新的直接產出，用專利申請量表征；另一方面為經濟產出，是知識產出的商業實現，用新產品銷售收入表征。

2.1.2 技術創新環境指標選取

根據產業技術創新實踐以及客觀全面、開放多元原則，結合高技術產業創新環境相關研究[6-13]、鄧凱[24]對高新技術企業創新環境的考察，以及侯鵬等[25]、《中國區域創新能力評價報告》[26]對區域創新環境指標體系的構建，本研究從主體環境、交流環境、市場環境、要素環境、政策環境5個方面衡量高技術產業技術創新環境，具體指標如表1所示。

2.2 數據來源與處理

本研究選取2011-2016年中國內地29個省市(西藏、青海因2011-2013年技術引進、消化吸收、購買國內技術、技術改造經費數據缺失，予以剔除)的面板數據進行實證分析，并從《中國高技術產業統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》和《中國金融年鑒》中搜集所需數據。

R&D經費內部支出采用永續盤存法進行轉存量處理。

Kt=Kt-1(1-δ)+Et-1

(7)

式(7)中，Kt、Kt-1分別代表第t和t-1期的R&D經費內部支出存量；δ為折舊率，一般取經驗值15%[27]；Et-1為以2011年為基期進行平減后的R&D經費內部支出流量，R&D支出價格指數采用李向東等[28]的做法，即(勞務費/(勞務費+設備儀器支出))×消費價格指數+(設備儀器支出/(勞務費+設備儀器支出))×固定資產投資價格指數；2011年的R&D經費內部支出存量用其流量除以10%求得[29]。其它兩項經費支出轉存量的做法與R&D經費內部支出相同，且均使用R&D支出價格指數。

其它需要說明的指標及相應處理為：由于利稅數據僅統計至2014年，本研究計算2012-2014年(利稅-利潤)的平均增長率，然后利用平均增長率對2015年、2016年研發稅收指標的分母進行估算；新產品銷售收入、主營業務收入用工業品出廠價格指數進行平減[4]；人均GDP用人均GDP指數進行平減；外資高技術企業R&D經費投入用R&D支出價格指數進行平減。

表1 技術創新環境指標及描述

3 實證研究

3.1 高技術產業技術創新效率測度

將投入與產出的時滯設為一年，利用DEAP2.1軟件，可得到2012-2016年創新效率值。為方便比較，將各地區5年間創新投入、產出、效率的平均值和排序列出，如表2所示。從效率測度結果不難看出，除廣東、重慶處于效率前沿， 北京、天津、江蘇、安徽、河南、湖南、海南、四川、甘肅、寧夏、新疆的效率值在全國平均水平以上外，其余16個省市的效率值均未達到全國平均水平。值得注意的是，對比投入、產出數據可以發現，與廣東、北京不同，上海、江蘇、浙江、山東、福建5個高投入、高產出地區的效率值均偏低，不及安徽、河南、湖南，亦低于寧夏、新疆等創新資源相對匱乏的地區，這與陳珊[30]的研究結論一致。究其原因，伴隨著“中部崛起”、“西部大開發”戰略的落實，國家為推動中西部地區高技術產業創新發展，提供了諸多配套性政策措施，使得安徽、河南、寧夏、新疆等地區高技術企業創新建設得到加強，國內市場規模快速擴張，國際貿易日益頻繁，創新環境不斷改善，創新資源利用更為充分。而上海、江蘇、浙江等經濟發展水平較高地區，雖然創新資源較為豐富，各類創新環境較完善，但存在資源浪費、創新環境與創新效率協調性較差[31]等問題，從而阻礙了高技術產業技術創新效率提升。總體來看，中國高技術產業技術創效率均值為0.659，仍然偏低，存在較大提升空間，創新環境調控仍任重道遠。

3.2 高技術產業技術創新效率關鍵環境影響因素識別

在運用GMDH算法建模前，需對創新環境因素的原始數據進行標準化處理，如式(8)所示，然后將標準化后的數據連同創新效率值一同錄入GMDH Shell 3.8.9軟件，并將2012-2014年、2015-2016年數據分別作為學習集和測試集進行GMDH網絡訓練。當準則值為0.035 8時，訓練結束，輸出如式(9)所示的最佳模型。

(8)

(9)

其中，Y為技術創新效率，N4、N5、N7、N9、N10、N11是軟件運行過程中產生的中間變量。可以發現，影響高技術產業技術創新效率的關鍵環境因素有主體環境中的行業研發基礎(S1)和自主創新傾向(S2)、交流環境中的政府創新干預(C3)和對外開放度(C4)、市場環境中的市場需求(M1)、要素環境中的經濟基礎(E2)以及政策環境中的知識產權保護(P4)。上述因素與創新效率的關系復雜，但GMDH Shell 3.8.9軟件仍可根據對最佳模型均方誤差的影響程度得出各因素重要性排序，即針對某關鍵環境因素，在最佳模型中用其平均值代替，重新計算模型的均方誤差Rvar。同時，假定將所有關鍵環境因素進行均值替代處理后，模型均方誤差Rall對最佳模型均方誤差Rori的影響為100%，最佳模型均方誤差對自身的影響為0，則該因素對最佳模型均方誤差的影響為(Rvar-Rori)/(Rall-Rori)×100%。各關鍵環境因素對最佳模型均方誤差的影響如表3所示。

表2 各地區創新投入、產出、效率均值及排序

表3 最佳模型中各變量重要程度

由表3可知，影響高技術產業技術創新效率的關鍵環境因素按照重要程度排序，依次為經濟基礎(E2)、市場需求(M1)、對外開放度(C4)、行業研發基礎(S1)、自主創新傾向(S2)、政府創新干預(C3)和知識產權保護(P4)。經濟基礎(E2)是高技術產業技術創新的根本支撐，較高經濟發展水平不僅能為技術創新活動提供資金、設備支持，還能通過人才、資本的吸附補充創新要素，提高創新能力；市場需求(M1)的存在可使高技術創新成果較快地實現市場價值，是技術創新的動力來源；對外開放度(C4)反映高技術產業在出口貿易中與其它國家的交流程度，這種交流在助力國內企業學習先進技術的同時，驅使其融入國際市場，有助于提高我國高技術產品國際影響力；行業研發基礎(S1)決定了高技術產業技術創新的可能性，良好的研發基礎意味著充滿活力的創新氛圍和相對充足的創新投入，是創新成果源源不斷產生的根源；自主創新傾向(S2)反映了高技術企業扮演技術創新核心主體角色的意愿，較強的自主創新傾向說明企業愿意支出更多自籌資金投向具有高研發價值、強競爭力的技術領域；政府創新干預(C3)是政府參與高技術產業技術創新的直接手段，伴隨對企業技術創新資金的補充，政府會部署與國家戰略相匹配的科技創新任務，引導創新資源配置，促進創新進程；知識產權保護(P4)是與高技術產業技術創新相關性較大的制度環境因素，實施知識產權保護可維護企業創新成果獨有權，使企業在保護期限內獲得壟斷利潤，激勵企業技術創新。以上7個環境因素對高技術產業技術創新至關重要，是改善創新環境的主要發力點。由于這些關鍵環境因素共同作用于技術創新效率，因此考察因素間聯合效應、尋找促進創新效率提升的因素組合，對創新環境調控計劃制定十分重要。

3.3 高技術產業技術創新效率關鍵環境因素組合分析

3.3.1 關鍵環境因素必要性分析

將29個省市2012-2016年關鍵環境因素及技術創新效率平均值作為fsQCA分析樣本，錄入fsQCA3.0軟件。首先對數據進行校準，為避免主觀因素的干擾，將各因素及創新效率在25%、50%、75%上的取值分別作為完全不隸屬、中間點和完全隸屬的校準錨點[22,32,33]，如表4所示，并依據校準錨點得出隸屬度值。

表4 關鍵環境因素及創新效率校準錨點

為保證關鍵環境因素組合分析的準確性，在利用簡化真值表分析因素組合及其充分性前，應排除能夠單獨影響效率提升這一結果出現的必要條件因素，即單因素必要性分析，結果如表5所示。可知，雖然各關鍵環境因素均具有良好解釋力，但一致性均未達到0.9，說明任一因素均不是效率提升的必要條件，各因素對創新效率的影響是相互依賴的。因此，必須將全部關鍵環境因素納入組合分析，找出能充分確保效率提升的因素組合。

3.3.2 關鍵環境因素組合分析

通過對簡化真值表的運算，可求得表6所示的中間解。可以看出，共有4項關鍵因素組合可確保高技術產業技術創新效率提升，單個組合的一致性分別為0.797 2、0.896 6、0.799 4和0.872 5，4項組合的總體一致性為0.820 5，均超過0.75的一致性閾值，且總體覆蓋度為0.456 2，說明4項組合均是創新效率提升的充分條件，構成了創新效率提升的四重原因，可有效解釋45.62%的樣本案例。通過觀察，易發現第1、2、4項因素組合均適用于經濟基礎偏弱地區，而第3項因素組合適用于經濟基礎較好地區。

表5 關鍵環境因素必要性分析結果

表6 關鍵環境因素的多元組合

基于此，本研究將經濟基礎偏弱地區高技術產業技術創新效率的提升模式歸納為需求驅動型、主體帶動型和交流碰撞型。

(1)需求驅動型(～自主創新傾向(S2)*市場需求(M1)*～經濟基礎(E2))，主要通過弱化高技術企業技術驅動創新思維、強化市場需求導向提升技術創新效率，有效解釋了約19.48%的樣本案例。該模式意味著高技術企業在進行技術創新時，不應過度追求技術先進性，不應為急于到達技術“金字塔”頂端而忽視技術自身的適用性和生命力，消耗有限的研發資源，而是應培養對市場需求的判斷力，通過對日新月異的市場需求趨勢的敏銳捕捉，投入研發資金，部署創新任務，以避免創新成果轉化困難，實現技術創新的市場價值。

(2)交流碰撞型(對外開放度(C4)*～經濟基礎(E2) *政府創新干預(C3))，有效解釋了約21.18%的樣本案例。在這種模式下，高技術企業在內依靠政府研發補貼及其對創新方向的適時引領，在外借助發達國家先進技術的引進及國際創新趨勢的感知，通過內外互補的交流碰撞提升技術創新效率。該模式一方面表明高技術產業的市場化改革和政府放權不能一蹴而就，對于案例地區而言，政府干預可降低技術研發的盲目性，減少由企業貿然創新而造成的資源浪費；另一方面意味著應進一步擴大出口規模，利用“出口中學習”效應提升研發設備性能、改進工藝技術、完善產業化流程、提升高技術產品國際競爭力。

(3)主體帶動型(行業研發基礎(S1)*自主創新傾向(S2)*～知識產權保護(P4)*～經濟基礎(E2))，主要通過加大創新核心主體高技術企業研發機構建設、增強企業自主創新意愿和適度弱化知識產權保護來提升技術創新效率，有效解釋了約17.65%的樣本案例。該模式提倡增加高技術企業研發設備、人才和資金投入，鼓勵企業根據掌握的國內外創新需求配置創新資源，開展技術研發，同時，弱化過強的知識產權保護，改善由于某些企業過度攫取壟斷利潤所造成的資源配置失衡及行業重復研發所引致的資源低效利用，以更好發揮高技術企業的主體能動性。

經濟基礎較好地區則可通過增質減束型模式(～行業研發基礎(S1)*～政府創新干預(C3)*～知識產權保護(P4)*經濟基礎(E2))提升技術創新效率，即提高企業研發資源使用質量、減少政府創新干預和適度弱化知識產權保護，有效解釋了約17.04%的樣本案例。該模式一方面說明企業研發機構由于缺乏頂層設計、管理不善等原因，所投入的創新資源并沒有獲得與之匹配的創新產出，因此應加強機構投入資源的統籌規劃，提高資源使用質量；另一方面說明創新資源相對豐富、公司運營機制更為完善的案例地區應加快政府放權，將創新方向決策權更多交于企業，減少由于政府不當干預造成的研發混亂。該模式還強調應適度弱化知識產權保護，加速高技術企業間的新技術溢出，提高行業整體創新水平。

4 結論與啟示

本研究首先應用CCR-DEA模型測度中國內地29個省市2012-2016年的高技術產業技術創新效率，然后基于已有文獻，從主體環境、交流環境、市場環境、要素環境、政策環境5個方面選取影響創新效率的環境因素，并利用GMDH算法識別出其中的關鍵因素，最后運用fsQCA方法探究關鍵環境因素組合與創新效率關系，從創新環境視角揭示創新效率提升的多元模式。主要結論如下：

(1)研究期內中國高技術產業技術創新效率均值偏低，分省來看，超過半數省市的創新效率值在全國平均水平以下，且存在經濟發展水平較高、創新資源較充足的地區，如上海、江蘇、浙江等的創新效率低于寧夏、新疆等地區的現象，說明無論經濟發展水平高低，多數地區高技術產業技術創新環境均存在較大改善空間。

(2)影響高技術產業技術創新效率的關鍵環境因素按照重要性排序，依次為經濟基礎、市場需求、對外開放度、行業研發基礎、自主創新傾向、政府創新干預和知識產權保護。各地區若對上述7個關鍵環境因素予以優先關注，可極大提升創新環境的調控效果。

(3)盡管對高技術產業技術創新很重要，但任一關鍵環境因素均不是創新效率提升的必要條件，無法單獨決定創新效率，只有多因素聯動、彼此協同，方可確保創新效率提升。共有4項關鍵環境因素組合可作為效率提升的充分條件，從而提供了效率提升的4種模式，其中，適用于經濟基礎偏弱地區的有需求驅動型、交流碰撞型和主體帶動型，增質減束型模式則適用于經濟基礎較好地區。

上述結論對決策者具有以下政策啟示：

第一，從國家層面來說，應當從提高經濟發展水平、拓展高技術產品市場空間、為高技術產品出口打造良好國際貿易環境、加大高效能研發機構建設、增強高技術企業對先進適用技術的自主創新意愿、控制政府對創新方向和創新資源引導與規劃權的行使程度、實施適度知識產權保護7個方面把握高技術產業技術創新環境調控大局。與此同時，充分考慮創新環境的地區分異，幫助地方政府制定有側重、更符合自身實際的調控方案。

第二，對經濟發展水平較低的地區而言，由于創新資源相對匱乏、企業創新能力整體偏低，一方面可依據市場需求趨勢確定研發投入領域，減少資源浪費，另一方面可接受政府提供的研發資金補充，了解國家層面的高技術研究熱點，結合從出口貿易中獲取的國際市場需求信息進行技術創新。另外，還可提高企業自主創新積極性，鼓勵更多企業興辦研發機構，拓展創新資源，弱化知識產權保護，避免資源低效配置和使用。

第三，對經濟發展水平較高的地區而言，除應弱化知識產權保護外，還應改變研發機構要素驅動的創新模式，加強其對創新方向和投入資源的規劃與管理，減少政府對上述過程的干預，實現企業創新決策市場化。