創新政策工具組合、創新能力與創新績效研究

張永安，關永娟

(北京工業大學 經濟管理學院，北京 100124)

0 引言

創新是發展的根本，創新政策是創新驅動發展的基本手段。創新政策目標強調在符合市場經濟規律、國際規則的前提下，把提升企業創新能力作為轉變增長方式的支撐點，創新政策效果強調創新不僅要注重數量增加，更要注重質量提升。現有學者對創新政策效果關注較多，但主要研究單一政策效果，且大多只是探討創新政策工具對創新績效的影響，而最終政策需要以組合或者協同形式解決問題，目前已有文獻對創新政策組合作用的研究關注較少。

政府多次強調利用多種政策組合，鼓勵全社會支持自主創新。目前我國創新政策工具主要采用供給型、需求型及環境型政策工具[1]，3類政策中供給型創新政策應用時間較早、數量較多、效果也很明顯。近年來，需求型和環境型創新政策工具的影響力逐漸顯現，多種政策工具相互作用、合力促進創新，因此可全面考查多種創新政策工具組合作用效果。本文采用我國內地省份面板數據，聚焦創新政策工具及其交互作用，探討創新政策工具組合對創新能力和創新績效的影響，挖掘有效提升創新能力、改進創新績效的政策工具組合方案，以彌補當前研究不足。

1 文獻回顧

創新是經濟持續增長的新動能，創新能力是轉變經濟增長方式的支撐點，政府通過補助等形式對創新主體進行資助，并為其提供設備、資金與基礎設施等良好的物質條件，間接促進創新能力提升[2]。部分學者運用VAR模型[3]、系統動力學模型[4]等方法驗證創新政策對創新能力的作用機理，也有部分學者證實創新政策對創新能力的正向激勵效果[5-6]，其均從不同角度證實創新政策是政府提高創新能力最有力的政策工具，但目前較少有學者關注創新能力構成的復雜性并進行深入研究。

因此，應綜合利用多種創新政策工具組合，引導企業成為科技創新主體，逐步形成自主創新政策合力。已有學者從不同角度探討了政策組合的作用。李偉紅等(2014)研究證實創新政策工具兩兩組合對經濟增長具有顯著影響；李冬冬等[7]認為在雙重外部性下，組合政策對提高研發水平比單一政策更優；張永安等(2015)聚焦于創新政策對區域企業創新績效的影響，發現政策工具組合運用效率較高，且不同產業間創新政策效率存在異質性；徐喆等(2017)利用負二項回歸模型實證檢驗不同類別組合和同一類政策內不同政策組合特征對高技術產業創新能力的影響。現有研究較少涉及不同種類政策工具組合作用效果以及如何進行組合效果更優。

創新政策作用效果研究一直是學者關注重點，已有研究成果頗豐。現有研究一方面從國家層面[8]、區域層面[9-11]、產業層面[12-14]及企業層面[15-16]驗證創新政策作用效果，發現創新政策對不同層次主體激勵效果不同，另一方面證實不同類型創新政策作用效果[17-20]由于政策類別不同而存在明顯差異，但現有研究較少從創新數量和創新質量兩個方面進行創新政策效果研究。

本文從創新數量、創新質量雙維視角出發，利用中國省市層面數據研究創新政策工具及其交互項對創新能力及創新績效的影響，考查供給型政策、需求型政策及環境型政策的交互作用及其對創新能力的影響，從而揭示多種創新政策工具組合作用及其與創新能力、創新績效間的關系。

2 研究設計

2.1 模型與假設

創新政策作用效果主要體現在兩個方面：一是調控效果(張永安等，2015)，二是激勵效果[21]，無論哪種效果其核心目的均是促進創新能力提升。不同層次、不同類型創新政策工具對創新能力的促進作用存在一定差別。其中，供給型創新政策的主要目的在于擴大創新要素供給，需求型創新政策主要目的在于擴大創新需求，環境型創新政策主要目的在于優化創新環境，3類政策工具從不同角度共同作用于企業主體，共同促進其創新能力提升。基于此，本文提出如下假設：

H1：創新政策工具及其交互項能夠顯著促進基礎創新能力和技術創新能力提升。

企業創新能力是促進我國經濟由高速增長向高質量提升的關鍵要素，其對創新績效的促進作用主要體現在以下兩個方面：一是增加研發投入。創新能力越強的企業，其越愿意加大創新投入[22]；二是直接產出創新成果。創新能力越強的企業，擁有的專利技術越多，越能夠正向促進企業創新績效提升。基礎創新能力越強，越有利于從根本上促進企業創新質量提升；技術創新能力越強，企業新產品數量越多，其市場創新績效越高，從而直接表現為企業創新數量越多。由此，本文提出如下假設：

H2a：基礎創新能力能夠顯著促進企業創新質量提升；

H2b：技術創新能力能夠顯著促進企業創新數量增加。

目前，從創新數量與創新質量角度探討創新政策作用效果的研究不多。不同類型創新政策對創新績效的作用機制不同，供給型創新政策通過加大人才、資金等創新要素投入促進研發，從而增加創新數量、提升創新質量；需求型創新政策指向明確，通過營造有利于創新的市場環境促進創新擴散，既能增加創新數量，又有利于創新質量提升；環境型創新政策通過構建良好的創新發展環境，間接推動創新數量增加和創新質量提升。基于此，本文提出如下假設：

H3：創新政策工具及其交互項能夠顯著促進創新數量增加和創新質量提升。

本文基于以上分析，以熊彼特的創新理論為基礎，對其進行適當調整和改進，構建模型如圖1所示。模型構建過程主要考慮以下3個因素：①創新政策工具主要分為需求型、供給型及環境型3類，實際上3種政策組合使用，共同對區域創新能力和創新績效產生影響。鑒于此，本文將3種政策及其交互項納入模型進行實證研究；②根據曾婧婧等[21]的研究成果，結合本文研究目的，將創新能力分為基礎創新能力和技術創新能力兩種；③考慮創新能力對創新績效的復雜影響，本文從創新數量和質量雙維視角，探究創新能力對新產品銷售收入和創新效率的影響。

圖1 研究模型

2.2 變量與測度

(1)創新政策工具。①供給型創新政策工具是區域創新的推動力，政府通過信息、技術、人才及資金等工具改善區域創新要素供給狀況，推動技術發展進而促進區域創新。供給型創新政策工具主要包括研發補貼、人才培養與激勵、科技投入、信息服務等方面。考慮到數據可獲取性，本文選用R&D人員全時當量作為供給型創新政策工具的評價指標；②需求型創新政策工具是區域創新的拉動力，政府通過政府采購、示范工程、貿易管制、技術認定等措施降低市場不確定性，改善創新條件，增加區域創新需求，刺激市場或重構新市場，從而拉動區域創新能力提升及促進新產品開發。本文選用政府采購作為需求型創新政策評價指標；③環境型創新政策工具主要是指政府通過金融支持、稅收優惠、法規管制等為創新創建良好的發展環境，間接推動區域創新及新產品、新技術開發與利用。基于數據可獲取獲性及研究需要，本文選取政府補助衡量環境型創新政策。

(2)因變量：創新績效。本文將創新績效分為創新數量和創新質量兩個維度。創新數量代表創新規模，本文借鑒Griliches[23]的研究成果，采用新產品銷售收入對其進行測量；創新質量代表創新水平，本文參考董鵬剛等[24]的研究成果，選用創新效率作為衡量指標。創新效率測算采用非參數法DEA-Malmquist法，創新投入評價指標為R&D經費內部支出和科技活動人員數，創新產出評價指標為專利申請數和技術市場成交額。

(3)創新能力：基礎創新能力是區域創新能力提升的源動力，各級政府通過設立自然基金等多種舉措推動原始創新，進而促進技術創新能力提升及科技進步和社會發展。本文參考曾婧婧等[21]的做法，選用各省論文發表總量作為評價基礎創新能力的指標。技術創新能力是區域創新能力提升的主要驅動力，用以反映應用科學領域的創新成果，基礎科學領域研究成果只有轉化成技術才能推動創新，因此技術創新能力是促進社會發展的核心。基于數據準確性和可獲取性并參考現有文獻做法，本文采用專利申請授權量衡量技術創新能力。

(4)控制變量。創新績效受一系列因素的共同影響，除政策變量外，參考已有學者研究成果，本文引入如下控制變量：①經濟發展水平。通常經濟發展水平較高地區更愿意投入更多資源用于創新，用人均GDP表示；②省市規模。不同規模省市其創新數量和效率均不同，用各省市年末人口總數表示。考慮到我國東西部地區發展不均衡，對創新發展影響差異較大，所以西部省市賦值為0，東部省市賦值為1(除陜西、四川、云南、貴州、廣西、甘肅、青海、寧夏、新疆、西藏、內蒙古、重慶市外，其它均為東部地區)；③考慮到國外創新對國內的影響，引入國外創新水平及對外開放程度兩個控制變量。其中，國外創新水平采用外商直接投資額衡量，對外開放程度采用進出口總額與GDP的比值衡量；④考慮到創新活動投入大且風險高，引入金融發展水平作為控制變量，采用金融機構年末存貸款余額與GDP占比衡量。

為緩解異方差帶來的影響，變量中所有絕對量均取對數處理，詳細變量說明見表1。

表1 變量說明及定義

2.3 樣本選取與數據收集

本文選取我國內地30個省份2008-2018年平衡面板數據作為樣本(由于西藏研發支出及R&D人員全時當量數據缺失，故未納入統計)，數據來源于《中國科技統計年鑒》、《中國高技術產業統計年鑒》以及各省市自治區統計年鑒，數據分析采用Stata15.0軟件，本文主要變量統計結果見表2。

3 實證檢驗

3.1 創新政策工具與創新能力

本文運用面板回歸模型，其一般包括變系數、變截距及混合模型3種。對于模型確定，首先進行Chow檢驗，結果顯示p值為0.000，即拒絕原假設，表明本文內容不宜選用混合模型；其次，進行Husman檢驗，結果依然拒絕原假設，意味著固定效應模型優于隨機效應模型，故本文采用固定效應模型進行實證分析。鑒于本文是研究創新政策組合對創新能力及創新績效的影響，政策類因素時間變化趨勢明顯，故本文估計方法為時間固定效應模型。數學模型如下：

Inabilityit=∝0+∝1Inpolicyit+∝2Controlit+εit

(1)

Inperfitit=β0+∝β1Inabilityit+β2Controlit+μit

(2)

Inperfitit=γ0+γ1Inpolicyit+γ2Inabilityit+γ3Controlit+δit

(3)

上述模型中，Inabilityit代表i省份t時期的創新能力，Inpolicyit代表i省份t時期不同類型創新政策工具，Inperfitit代表i省份t時期的創新績效，Controlit代表控制變量，主要包括省市規模(Scale)、地區虛擬變量(Area)、國外創新水平(Inout)、對外開放程度(Open)、經濟發展水平(Eco)及金融發展水平(Fin)。

對模型1進行回歸分析。模型1-1-A、1-1-B、1-1-C以基礎創新能力作為被解釋變量，模型1-2-A、1-2-B、1-2-C中被解釋變量為技術創新能力，兩組模型中解釋變量均為供給型、需求型和環境型創新政策工具及其交互項，加入控制變量后，逐步建立回歸模型進行分析，結果如表3所示。

表2 主要變量描述性統計結果

表3 創新政策工具對創新能力的影響

續表3 創新政策工具對創新能力的影響

由表3可知，國外創新水平顯著促進基礎創新能力提升，對外開放程度顯著促進技術創新能力提升，這可能是由于國外技術創新直接推動了國內科研能力提升，但國內還是以跟蹤性創新為主，故國外創新水平對基礎創新能力促進效應顯著；對外開放程度反映與國外技術的對接交流程度，通過技術引進等方式推動國內技術進步，提高對外開放程度會顯著促進國內技術創新能力提升；金融發展水平和城市規模均顯著促進基礎創新能力和技術創新能力提升，表明培育良好的金融發展環境、提高金融發展水平、優化城市規模均有助于創新能力提升。

(1)創新政策工具對創新能力的影響。表3回歸結果表明，研發人員數量對技術創新能力的回歸系數為1.129且通過統計檢驗，表明目前供給型創新政策顯著促進技術創新能力提升，但其對基礎創新能力的回歸系數為-0.079且未通過統計檢驗，意味著供給型創新政策并沒有推動基礎創新能力提升。供給型政策可通過擴大創新要素供給直接推動技術創新，此部分結論表明供給型創新政策實現了其政策目標。

政府補助對基礎創新能力的回歸系數為0.429且通過統計檢驗，意味著政府補助顯著促進基礎創新能力提升，但其對技術創新能力的回歸系數為-0.0951且通過統計檢驗，表明政府補助顯著抑制了技術創新能力提升。這說明，首先環境型創新政策作用效果明顯；其次，加大政府補助導致政策導向型R&D投入增加，但R&D投入增加并未推動技術進步進入良性循環。

需求型政策對基礎創新能力和技術創新能力無顯著影響。這表明，當前政府采購措施并未推動區域創新能力提升。這一結論與政策設立初衷相背離，可能原因在于目前政府采購主要傾向于市場上已有產品，且政策存在監管難、執行難等問題，削弱了政府采購政策對創新績效的直接影響，導致其對基礎創新能力和技術創新能力的影響不明顯。

(2)創新政策工具交互項對創新能力的影響。研發人員數量與政府采購交互項對基礎創新能力和技術創新能力均存在顯著正向影響，影響系數分別為3.565和1.633，政府補助與政府采購交互項對基礎創新能力和技術創新能力的影響系數分別為3.116和1.260，且在統計上均顯著，意味著需求型創新政策顯著提升了供給型和環境型創新政策的有效性。研發人員數量和政府補助交互項對技術創新能力的回歸系數為0.066 8且通過顯著性檢驗，表明供給型和環境型創新政策組合顯著提升了技術創新能力。

假設H1得到部分驗證，說明創新政策工具組合能夠促進區域創新能力提升。需求型創新政策通過行政手段建立政府采購渠道從而推動區域創新發展，供給型創新政策通過擴大創新要素供給直接推動技術創新，環境型創新政策通過擴大金融支持間接促進技術創新，三者各有優長。在實踐中，應將不同類型創新政策工具有效結合，實現創新政策功能協同互補，從而設計合理的創新發展政策。

3.2 創新能力對創新數量與創新質量的影響

對模型2進行回歸，分析創新能力對創新績效的影響，以創新數量和創新質量為因變量，以基礎創新能力和技術創新能力為自變量，以省市規模、金融發展水平、經濟發展水平及高技術產業發展水平等為控制變量建立模型進行回歸分析，結果見表4。

由表4可知，基礎創新能力對創新效率的回歸系數為-0.069 6且通過統計檢驗，意味著基礎創新能力顯著抑制創新質量提升，原因可能在于大量基礎研究成果尚未找到商業化途徑，亟需構建高校、科研機構與企業的商業合作機制，加快成果轉化進程；技術創新能力對新產品銷售收入的影響系數為0.634且在1%顯著性水平下顯著，表明技術創新能力顯著促進了創新數量增加。技術創新能力與創新數量間關系具有兩面性。一方面，技術創新能力提升會推動技術發展進而加速新產品研發，企業因此獲得超額利潤；另一方面，新產品銷售收入增加使得企業利潤增長，進而有利于企業加大研發活動支出，推動技術創新發展。由此，假設H2a、H2b得到驗證。

3.3 創新政策工具、創新能力與創新績效

對模型3進行回歸，以創新數量和創新質量為因變量，以3類創新政策工具及其交互項、基礎創新能力和技術創新能力為自變量，逐步引入控制變量進行回歸，具體結果如表5和表6 所示。

表4 創新能力對創新數量與創新質量的影響檢驗結果

表5和表6表明，隨著控制變量、自變量及其交互項的逐步引入，模型回歸效果不斷加強，解釋能力逐步提高，模型6擬合優度高于其它模型。國外創新水平和對外開放程度顯著促進新產品銷售收入，顯著抑制創新效率，因此國外創新水平和對外開放程度可以顯著促進國內創新數量增加，但對創新質量起顯著抑制作用。這是因為，雖然國外創新水平有所提升，但國內企業現階段依然以跟隨創新模式為主，自主創新能力并未得到有效提升，因此抑制了國內創新效率提升。

金融發展水平對創新數量和創新質量起顯著抑制作用，這與徐曉舟等[25]的結論部分一致。可能原因在于，金融機構通常支持風險低、市場前景好且具有還款能力的項目，而創新項目通常資金投入大、風險較高以及前景不明朗，因此很難得到金融支持，與回歸結果一致。

(1)3類創新政策工具及其交互項對創新績效的影響。人才激勵政策顯著促進新產品銷售收入增長，表明供給型創新政策顯著促進創新數量增加；政府補助對新產品銷售收入的回歸系數顯著為正，表明環境型創新政策對創新數量具有顯著正向影響；需求型創新政策對創新數量的回歸系數為正，但未通過顯著性檢驗，表明需求型創新政策對創新數量有促進作用，但不明顯。供給型、需求型及環境型創新政策對創新質量均無顯著影響。這一結論表明，我國目前3類創新政策對創新數量促進作用顯著，但創新質量的直接影響作用不明顯。

供給型和環境型創新政策交互項對創新數量呈顯著抑制作用，由上述分析結果可知供給型和環境型創新政策對創新數量均為顯著促進，說明供給型和環境型創新政策組合功能存在競爭；供給型和需求型創新政策交互項以及環境型和需求型創新政策交互項對創新數量的回歸系數均為正且通過統計性檢驗，說明供給型和需求型以及環境型和需求型創新政策組合顯著促進了創新數量提升，即需求型與供給型、需求型與環境型創新政策組合功能呈現協同互補性。總體而言，對創新數量而言，創新政策交互項作用效果明顯優于單一政策效果。供給型、環境型和需求型創新政策兩兩交互項對創新質量的回歸系數均為負且通過統計性檢驗，表明3類創新政策交互項對創新質量抑制作用顯著，假設H3得到部分驗證。

(2)創新能力的中介作用。由表5可知，當基礎創新能力和技術創新能力同時引入創新數量模型時，3類創新政策交互項均不再顯著，技術創新能力顯著提升了創新數量，表明技術創新能力在創新政策工具對創新數量影響中發揮完全中介作用。由表6可知，當基礎創新能力和技術創新能力同時引入創新質量模型時，3類創新政策工具交互項均不再顯著，而基礎創新能力對創新質量具有顯著正向影響，表明基礎創新能力在創新政策工具對創新質量的影響中發揮完全中介作用。顯然，創新能力是影響創新政策工具與創新績效關系的關鍵因素。創新政策只有在提升區域創新能力的基礎上，才能影響創新績效。因此，創新政策應致力于影響創新能力，才能進一步激發創新活力，提升創新績效。

表5 創新政策工具、創新能力對創新數量的影響檢驗結果

表6 創新政策工具、創新能力對創新質量的影響檢驗結果

續表6 創新政策工具、創新能力對創新質量的影響結果

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本文選用2008-2018年中國內地30省份面板數據，基于創新質量與創新數量雙重視角，實證研究創新政策工具及其交互項與創新能力、創新績效間的作用關系，重點分析創新政策工具組合作用效果以及不同類型創新能力在創新政策工具與創新績效關系中發揮的中介作用。結果表明：①供給型和環境型創新政策均有利于促進技術創新能力和創新數量提升，而需求型創新政策對創新能力及創新績效的影響均不顯著；②需求型、環境型和供給型創新政策兩兩組合對基礎創新能力和技術創新能力呈顯著正向影響，且顯著促進創新數量提升，但對創新質量均呈顯著負向影響；③需求型與供給型創新政策、需求型與環境型創新政策功能上呈現協同互補性，供給型和環境型創新政策功能上存在競爭；④基礎創新能力在創新政策工具對創新質量的影響中發揮完全中介作用，技術創新能力在創新政策工具對創新數量的影響中發揮完全中介作用。

4.2 管理啟示

本文為我國創新政策設計和實施提供了新思路，未來應加強多種創新政策工具組合運用，充分發揮創新政策工具的協同互補作用。基于以上研究結論，本文提出如下管理啟示：

(1)不僅應加強需求型創新政策對創新能力及創新績效的促進作用，更應高度關注需求型創新政策與其它類型創新政策的交互作用。首先，需求型創新政策應強化創新能力導向，政府采購商品種類應通過政府采購平臺提前發布未來技術需求信息，強化市場采購，政府作為需求方應搭建溝通平臺，在政府、企業與科研院所之間建立良好的溝通渠道；另外，優化現有需求型創新政策工具，積極探索開發新型需求型創新政策工具，促進其它類型創新政策與需求型創新政策結合以促進需求型創新政策發揮更大作用。

(2)加強協同互補性創新政策工具組合，減少或弱化競爭性創新政策工具組合。政府應豐富需求型與供給型、需求型與環境型創新政策工具組合，改善供給型和環境型創新政策工具組合，對創新政策工具有效性和協同性進行評估，及時剔除過時的政策選項。另外，政策設計應相互協同，積極開發不同類型政策工具，優化政策組合類型，努力激發主體創新活力。

(3)3類創新政策交互項對創新質量均為顯著負向影響，說明我國目前創新政策目標及效果主要體現在創新數量上，對創新質量提升尚未充分發揮作用。因此，創新政策目標、工具、評估等各方面都應作出調整。首先，應調整創新政策目標，從促進創新數量增加轉變為促進創新質量提升；其次，創新政策整體設計強調協同性，綜合覆蓋創新各環節；最后，創新政策工具要從目前人才激勵、R&D投入、政府補助等轉為普惠性政策、引導性政策，將對創新的外部激勵轉變為社會內在需求，調動社會創新積極性。

(4)創新能力在創新政策與創新績效關系中發揮完全中介作用。首先，政府在設計創新政策時應注重創新能力提升目標導向，并注重引導基礎創新能力和技術創新能力提升，健全法制，打造公平競爭環境，真正將創新從外部激勵轉變成企業內在需求。

本研究也存在一些局限和不足，如創新政策工具指標選取R&D人員數量、政府補助及政府采購等政策工具可能存在一些遺漏，未來研究應進一步將創新政策工具擴展，建立更加完善的政策組合分析框架，充分挖掘政策工具組合內在影響機制，以更加全面、合理地評估創新政策工具組合作用效果。