組態視角下高技術產業創新效率提升路徑研究
——一項模糊集定性比較分析

馮 旭，王 凡

(西南民族大學 商學院，四川 成都 610041)

0 引言

高技術產業具有知識密集、技術先進、產品附加值高、產業關聯性強等特征，既是經濟結構轉型升級的加速器，也是國家創新驅動發展戰略的重要載體。近年來，高技術產業在發展過程中出現規模效應限制和創新資源使用效率低下等問題，尤其是研發效率難以實現與R&D投入同比增長，科研成果經濟轉化易被忽視，從而拉低整體效率。因此，高技術產業創新效率影響因素及提升路徑研究成為學者們關注的熱點。

現有文獻主要從產業環境(產業結構、企業規模、產業聚集度等)[1-3]和外部資金支持(外商直接投資和政府資金支持等)[4-7]等方面探究創新效率影響因素及提升路徑。然而，現有研究還存在諸多爭議，學者們嘗試從不同角度進行解釋[8-9]，但缺乏確定性結論。

本文認為，解釋產業環境與外部資金支持等因素對高技術產業創新效率影響的悖論關系，需要從兩個方面進行思考：第一，創新效率受同一創新環境中多個要素綜合影響，上述復雜因素相互依賴、相互作用，因而在不同情境下可能導致上述關系呈現不同類型；第二，中國各區域間異質性顯著[10]，各省市地區在市場化改革進程、經濟水平以及創新活動支持等方面存在巨大差異[11]，創新效率表現不一。因此，將區域經濟水平與外部資金支持、產業環境等要素進行綜合分析，有助于解釋變量間的相互關系，進而發現高創新效率路徑。

綜上，本文從組態視角出發，采用不同于傳統回歸方法的定性比較分析方法(Qualitative Comparative Analysis QCA)揭示區域經濟水平、產業環境、外部資金支持與高技術產業創新效率之間的復雜因果關系，進而發現實現高創新績效的有效路徑。本文研究問題如下：第一，多個要素如何在復雜聯系中共同作用于高創新效率或導致低創新效率？這種構成高/低創新效率的路徑是否單一？第二，在高技術產業各階段創新效率實現過程中各影響因素分別扮演何種角色，能否合理解釋企業規模、政府支持等要素對創新效率產生不同影響的原因？

1 文獻綜述

1.1 創新效率與影響因素

創新效率是指創新投入到產出的轉化率，即一定創新環境和資源配置條件下，單位創新投入獲得的產出，或單位創新產出消耗的R&D投入[12]。創新效率的研究已從忽略系統內部結構及內在運行機理的單階段DEA評價，過渡到深入系統內部測評的多階段DEA評價。高技術產業創新并非單階段線性流動，而是分層次、網絡化價值流動過程，一般包含研發和成果轉化兩階段。例如，馮志軍等[13]構建兩階段關聯型網絡DEA模型對高技術產業細分行業的兩階段效率進行測度，發現多數細分行業表現為雙低或一高一低；劉樹林等[14]從投入產出視角將高技術產業創新活動劃分為技術開發、技術轉化和產業化3個階段，并結合各階段特征和影響因素對創新活動進行評價。

產業環境是高技術產業創新效率的關鍵影響因素，學者們通常從產業結構、企業規模等視角研究產業環境對創新效率的影響。產業結構通過激發需求與促進供給為高技術產業研發活動和成果轉化行為提供支持，黃磊[1]提出產業結構轉型升級對當地經濟環境和創新環境起帶動作用，肖仁橋[15]也在研究中證實了這種促進作用。企業規模對高技術產業創新效率的影響結論不盡相同，部分學者著眼于產業規模效益帶來的資源整合能力、市場掌控力和抗風險能力。杜康等[2]提出，大規模形態下企業組織管理存在繁冗現象并導致相應的弊端，發現市場維護成本對資源優勢持續性存在抑制作用。此外，有學者認為，二者之間呈U型關系，即企業規模較大或較小時創新效率較高，而企業規模處于中等水平時創新效率較低[3]。學者們就產業聚集對區域創新能力的影響存在顯著、不顯著、倒“U”型關系等不同觀點，現有研究從政策干預、研發投入邊際產出效應、企業競爭等方面加以解釋[8-10]。

外部資金支持主要是指外商直接投資和政府支持，是企業研發經費的重要補充，二者對創新效率的影響也存在較大爭議。趙慶[4]、Gorodnichenko 等[16]認為，外商直接投資帶來的資金支持及技術外溢效應極有可能促進當地企業創新水平提升。但也有學者發現，外商直接投資對高技術產業創新效率的影響不顯著，原因可能是引進外資在一定程度上會制約國內自主創新能力[5]。政府支持受地域異質性的影響較為嚴重，朱有為等[6]、Czarnitzki[7]、蔡翔等[17]認為，政府支持及由此伴隨的政策優勢等可以作為風向標引導更多社會投資，從而降低企業研發成本和風險；余泳澤[3]、余東華等(2015)認為，政府行為易受尋租行為制約或自身身份限制，從而導致資源錯配。此外，楊昌浩等[9]發現，政府支持對高技術產業研發效率的影響在我國東部和西部地區存在顯著差異。

區域經濟水平主要表現為當地市場的有效需求水平與環境承載力，區域經濟水平會對創新效率起推動或限制作用。一方面，市場為創新產出提供交易平臺，通過競爭和需求影響區域創新協同[18]。市場對創新產品的需求會對創新行為產生積極拉動作用，而當市場競爭較為激烈時會催生周邊環境對創新主體的模仿性壓力，提升區域創新效率。另一方面，經濟發展能力決定區域基礎設施水平與產學研鏈條的完備性，為創新提供堅實的物質基礎，能夠體現整個區域對于創新要素的包容度和承受度。特別是在我國經濟發展不均衡的情況下，東部地區創新環境成熟，匯集大量創新要素，優勢顯著，而西部地區創新基礎設施較為落后。大多數研究認為，經濟基礎是導致創新效率兩極化的主要原因[19]，而且這種差異短時間內難以消除。

1.2 創新績效提升路徑

創新績效提升路徑研究有助于解決創新過程中各影響因素協同發展問題。支燕[20]通過對人力、資金、技術等高技術產業創新績效影響要素分析，提出前者反哺后者、軟硬兼濟、低落差高自主等路徑建議；段晶晶[21]認為，創新主體與內部要素之間通過協同創新對創新績效產生疊加非線性效應，提出由政策支持、合作愿景、組織關系、知識等因素共同構成的涵蓋知識創新績效、人才培養績效和成果轉化績效的產學研協同創新績效提升路徑模型；吳升(2016)從技術創新網絡、網絡聯盟與企業組織學習等維度，提出技術網絡協同創新績效提升政策路徑，并通過構建相應模型檢驗技術創新網絡對企業協同創新績效作用機制的有效性與科學性，但僅驗證了知識整合、知識獲取及知識利用等因素在上述非法人、合同式協作組織中的單獨作用。通過文獻梳理發現，國內大多數研究僅提出理論假設或研究展望，部分研究僅探討3個以內因素對創新績效的影響，未考慮變量間的相互關系。

針對既有研究的不足，部分學者嘗試從組態視角研究產業或企業創新績效提升路徑。José[22]從組態視角出發，采用定性比較分析方法研究區域技術創新和非技術創新出現的條件并提出創新績效提升路徑；陳寒松[23]基于創業學習和商業模式創新理論，利用模糊集定性比較分析獲得4條創新績效產出關鍵路徑，厘清經驗學習、認知學習、新穎型商業模式創新和效率型商業模式創新在實現創新績效過程中的角色及替代關系；張輝[24]基于集合論思想分析創新績效形成過程中網絡嵌入與動態能力各構成維度間的復雜關系，運用模糊集定性比較分析方法探索實現高績效的必要條件及多重路徑選擇，揭示網絡嵌入三維度間的替代關系及績效影響因素與企業績效間的非對稱因果關系。

綜上所述，早期研究孤立地分析創新環境因素與效率之間的關系，忽視了各因素間的協同效應，導致產業環境、外部資金支持等因素與高技術產業創新效率之間的悖論關系。因此，需要采用新的視角和研究方法，將產業環境、外部資金支持、區域經濟水平視為一個整體，探究各要素對高技術產業創新績效的影響及相互作用機理。

2 組態分析方法與研究框架

組態分析方法的出現源于學者們對組態問題的深入研究，以及傳統分析方法在處理復雜問題上的局限性。引發社會現象的原因條件大多是相互依賴而非獨立的，環境、技術、戰略、結構、文化、實踐、結果及其維度均可以聚合為組態[25]。上述原因條件相互依賴構成不同的組態，決定特定結果出現與否。因此，原因條件與結果集合關系規律需要采取整體的、組合的方式加以解釋[26]。近年來，越來越多的研究證實，組態視角適合作為復雜因果關系研究理論的視角。組態分析方法突破傳統回歸分析方法對于重要變量之間重疊效應的限制，提供了一個系統、全面的視角，能夠有效處理由多個因素構成的構型，解釋高創新效率產生的各種原因因素組合，這種多方交互使多個高創新效率等效路徑的存在成為可能[27]。該分析方法在回答復雜因果問題時充分體現“思想實驗”屬性，具有更強的探索性[28]。通過思想實驗所產生的等效組態方案和因果結論有助于優化相關條件與組合，進而促進合理的戰略決策制定。此外，組態分析方法兼具定性分析與定量分析雙重屬性[29]，并且小樣本不影響其結果的可靠性。

基于前文理論分析，本文認為，高技術產業兩階段創新效率實現是綜合多種要素的組態效應問題，在研究高技術產業創新效率影響機制和提升路徑時，需要采用整體的、組合的方式，符合組織現象的相互依賴性和因果復雜性，從而更好地回答因果關系的非對稱性問題。本文構建涵蓋產業環境、外部資金支持以及區域經濟水平創新效率提升路徑模型(見圖1)，從“子集—集合”組態構型出發，研究影響因素與創新績效的多重并發因果關系。

圖1 研究框架

3 研究設計

3.1 數據說明

根據研究目的和研究方法要求，本文選擇2016—2018年作為研究區間，剔除數據缺失、創新投入極低的樣本省份，以中國(內地)28個省級行政區域高技術產業橫截面數據作為研究對象。所有數據均來自《火炬統計年鑒》和《中國統計年鑒》，數據口徑一致且較易獲得，避免了不同年鑒的計量基礎偏差。

3.2 構念測量

在QCA分析中，所有變量分為結果變量(Outcome)和原因因素(Condition)。結果變量為創新效率，包括研發效率和成果轉化效率。本文運用DEAP2.1軟件，把創新過程劃分為研發和成果轉化兩個階段，將獲得的數據導入BCC模型(第一階段選擇投入導向，第二階段選擇產出導向)。一階段創新投入指標包括R&D經費內部支出和R&D人員全時當量，一階段創新產出(二階段創新投入)指標包括專利申請數和新產品開發項目數，二階段創新產出包括新產品銷售收入和產業利潤。由于創新過程中研發投入轉化為最終經濟產出具有一定時滯性，參考已有研究，取滯后期為兩年，即第一階段投入指標取2016年數據，產出指標取2017年數據，第二階段產出指標取2018年數據。我國(內地)28個省市以2016—2018年為研究區間的兩階段創新效率測度結果見表1。

表1 我國(內地)28個省份兩階段創新效率DEA測量結果

原因因素反映企業所處的區域創新環境，主要包括3個維度。產業環境包括產業結構和企業規模，借鑒白俊紅[30]的研究成果，產業結構由第二產業產值占總產值的比重表示；企業規模借鑒余泳澤等[3]的研究成果，表現為區域內單位高技術產業產值，由高新技術產業總產值除以企業數量計算得出。外部資金支持主要從外商和政府兩個維度出發，借鑒楊浩昌等[9]的研究成果，外商投資由外商直接投資的自然對數表示；借鑒劉楊等[31]的研究成果，政府支持由政府科學技術支出占地方一般公共預算支出比重表示，反映地方政府對科技創新活動的支持力度。區域經濟水平借鑒于明超等[11]的研究成果，本文認為包括當地創新產品的有效需求水平，由人均GDP表示。結合創新活動時間周期，研發階段創新效率考慮2016年原因因素的影響，成果轉化階段創新效率考慮2017年原因因素的影響。

3.3 變量標準化

將模糊集通過外部標準進行校準，遵循并符合各集合的概念化、定義及標記過程。首先，采用上下四分位法，選取0.25和0.75及二者均值作為定距尺度值；其次，其對應的3個定性斷點可構成一個模糊集標準，即完全隸屬、完全不隸屬和交叉點。這3個基準用于將原始定距尺度值轉換為模糊隸屬分數。原因因素與結果變量的兩階段校準信息參見表2。

表2 結果變量與原因因素校準結果

4 數據結果分析

4.1 單向前因變量必要性分析

檢驗各原因因素能否構成結果變量的必要條件是進一步組合分析的前提。借鑒Ragin[32]和Schneider[33]的研究成果，本文認為，一般構成其必要條件的一致性閾值為0.9。表3和表4顯示，各原因因素影響兩階段創新效率的必要性水平均未超過0.9，因此，任何因素都無法構成兩階段結果變量(高創新效率和低創新效率)的必要條件。

表4 單因素必要條件分析結果(成果轉化效率)

表3 單因素必要條件分析結果(研發效率)

4.2 構型分析

各前因因素的必要性檢驗表明，單個原因因素對高創新效率或低創新效率的解釋力較弱。因此，進一步對上述原因因素進行fsQCA分析，以明確高創新效率和低創新效率的構成要素，結果見表5和表6。表中的“●”、“?”分別表示某一原因因素存在與不存在，核心因素與邊緣因素分別標記為大寫、小寫，空白處為某一因素既可存在也可不存在。

4.2.1 高創新效率分析

對28個省市數據采用fsQCA分析得到高創新效率組合結果，見表5和表6，給出Consistency 水平在0.80以上的因素組合，高研發效率組合總體一致性為0.815 476，高成果轉化效率組合0.800 475，意味著其適合解釋高研發效率和高成果轉化效率[34]。前者覆蓋率為0.501 792，后者為0.623 310，表明各組合共計解釋了50.18%的高研發效率樣本和62.33%的高成果轉化效率樣本。同時，發現4條高研發效率實現路徑和4條高成果轉化效率實現路徑，雖然上述路徑不同卻均構成高創新效率路徑。

表6 高成果轉化效率構型

(1)高研發效率。由表5可知，在多個創新因素的作用下，具有高研發效率的高技術產業呈現4種組合：組合1顯示，區域經濟水平高、產業結構合理再加上高水平外商投資與政府支持，能夠帶來高研發效率。組合2和組合3分別表現為在經濟發展較差的地區，如果企業具備一定規模，那么獲得政府資金支持可保障研發活動正常進行，支持Czarnitzki[7]的研究結論。如果產業環境基礎較差且政府資金不到位，那么引入外商資金和技術就尤為重要，與Gorodnichenko[16]和朱有為等[6]的研究結論基本一致。組合4中，在產業環境不佳且缺乏相應外部資金支持時，如果區域經濟水平較高也能促進高研發效率的實現。

表5 高研發效率構型

為更好地分析高研發效率實現路徑，在表5的基礎上繪制表7。表7顯示，在高研發效率組合中，區域經濟水平和外部資金呈現一定的替代關系。我國東部地區經濟發展優勢顯著，產業基礎較好，政府和外商投資對研發效率的影響不大。中西部地區由于產業結構尚不完善，外部資金投入對研發效率具有較大的促進作用，這與楊浩昌等[9]的研究結論比較接近。

表7 高研發效率路徑分析

(2)高成果轉化效率。由表6可知，在多個創新因素作用下，具有高成果轉化效率的高技術產業呈現4種組合：組合1中，在區域經濟水平較低且外部資金匱乏的情況下，產業結構合理和企業規模較大可以促進高成果轉化率實現，這符合胡艷等[35]的結論。組合2和組合3顯示，經濟發展較好但產業結構不完善的地區，如果企業規模較大或能獲得外部資金與技術支持也有助于高成果轉化率實現。組合4表明，在企業規模和外部資金支持為核心因素，產業結構與區域經濟水平為輔助因素的條件下，區域具備良好的成果轉化環境，有充足的動力完成成果轉化。

為更好地說明高成果轉化效率實現路徑，以表6為基礎繪制表8。表8顯示：①區域經濟水平和企業規模是實現高效率成果轉化的重要因素，區域經濟水平等外部宏觀經濟環境能夠為成果轉化提供物質支持與智力支持，有助于促進產業聚集、資源共享和人才引進等；規模較大企業擁有完善的創新基礎設施和創新產業鏈條，能夠為成果轉化提供充分的空間，這與肖仁橋等[15]的研究結論一致；②在高成果轉化實現過程中，區域經濟水平與產業結構存在一定的替代關系，區域經濟水平是實現高成果轉化效率的重要因素，但當區域發展水平較低時合理的產業結構也能促進高技術產業成果轉化；③企業規模與外部資金支持之間存在一定的替代關系，企業規模是實現高成果轉化效率的關鍵因素，企業規模較大有助于企業降低對外部資金的依賴，可以憑借規模優勢帶來的資源整合能力、資金實力與市場掌控力實現研發成果轉化并投入市場，這與Czarnitzki[7]的觀點一致，更進一步驗證了熊彼特[36]提出的企業規模與創新效率具有正相關關系的觀點。而當企業規模有限時，高水平外部資金支持也有助于促進高技術產業成果轉化效率提升。

表8 高成果轉化效率路徑

4.2.2 低創新效率分析

為檢驗高/低創新效率因素組合是否具有對稱性，以低創新效率為研究對象，得出低研發效率和低成果轉化效率的不同組合結果，見表9和表10。前者總體一致性為0.865 385，后者為0.814 910，均大于0.80的閾值；前者覆蓋率為0.301 068，后者為0.526 062，表明各組合共解釋了30.11%的低研發效率樣本和52.61%的低成果轉化效率樣本，同時發現3條低研發效率實現路徑和2條低成果轉化效率實現路徑。

(1)低研發效率。低研發效率構型如表9所示。

表9 低研發效率構型

(2)低成果轉化效率。低成果轉化效率構型如表10所示。

表10 低成果轉化效率構型

分析表9、表10發現：①5個低創新效率組合與表5、表6中的高效率組合并非簡單對立關系，彼此并非完全對稱；②外商投資缺失分別出現在兩階段的5個低效率組合中，說明外商資金與技術支持缺失是導致兩階段低創新效率的重要因素；③僅憑政府扶持難以扭轉成果轉化階段低效率的局面，較低的區域經濟水平和對外合作等因素缺失將難以獲得良好的外部環境支持。

4.3 穩健性檢驗

為降低參數設定威脅與模型設定威脅帶來的隨機性、敏感性[37]，眾多學者提出，應對定性比較分析結果進行相應的穩健性檢驗。本文參考借鑒已有研究，首先，采取普遍認可的統計論特定檢驗方法，調整時間跨度[38]，以2014—2016年為創新周期替代原有創新周期，所獲得的兩階段高創新效率路徑組合與原有研究結論基本契合；其次，采用張明等[39]推薦的集合論特定檢驗方法，通過調整一致性門檻值應對參數設定威脅，采用閾值0.85替換0.8，獲得少于原有研究的路徑組合，但各原因因素作用關系和角色與原有研究無異。

5 結語

5.1 結論

(1)實現高研發效率有4條路徑，通過路徑分析發現外部資金支持與區域經濟水平互為替代，當區域經濟水平較低時，高水平政府扶持或外商投資能夠實現高研發效率。4種高研發效率路徑可以歸納為3種類型：一是區域經濟水平高、產業結構合理，加上高水平的外商投資與政府支持，能夠帶來高研發效率；二是當地方經濟較為落后時，如果企業規模達到一定程度就可依靠政府資金等外部經濟支持推動研發活動，但若未滿足上述條件則需要引入外商資金和技術；三是當產業環境不佳且缺乏外部資金支持時，可以依賴區域高經濟水平實現高效率。

(2)實現高成果轉化效率也有4條路徑，其中良好的產業環境或扎實的經濟基礎是關鍵要素，區域經濟水平和產業結構、企業規模與外部資金支持之間存在一定的替代關系。4種高成果轉化效率路徑也可以歸納為3種類型：一是當區域經濟發展落后且外部資金不足時，成果轉化依賴于完善的產業結構和較大的企業規模；二是經濟發展較好的地區，擁有較大的企業規模或借助政府資金等外部支持就能實現成果轉化；三是通過內外部環境共同作用為成果轉化提供充足的動力。

5.2 啟示

(1)在外部資金支持方面，各級政府應因地制宜，采取針對性政策，以達到最佳資金使用效率。例如，對于經濟水平較高和產業環境較好的地區，給予適當的外部資金支持以實現高研發效率和高成果轉化效率；經濟水平較高而產業環境較差的地區，在研發效率方面具有優勢，政府應重點考慮在成果轉化階段給予高水平外部資金支持，從而促進成果轉化；經濟水平較低而產業環境較好的地區，企業自主創新能力強，政府應關注研發階段效率，在研發階段提供必要的外部資金支持；對于經濟水平較低和產業環境較差的地區，可以重點考慮通過吸引外商投資提高研發效率，并逐步改善當地產業環境。

(2)在規劃外部資金支持時，合理配置研發資源，避免外部支持對研發效率的擠出效應。

(3)地方政府應將吸引外商高技術產業的直接投資作為引資重點，此舉不僅能夠避免低創新績效出現，還能通過外商直接投資帶來的資金支持及技術外溢效應提升當地企業創新水平。

(4)從長遠發展看，各地區應逐步優化區域產業環境，鼓勵高技術企業做大做強，促進區域產業結構優化升級。

5.3 不足與展望

本文存在以下不足之處：理論建構方面，變量選取主要考慮數據可得性，未能涵蓋多維度、多層次的高技術產業創新環境，具有一定的局限性。未來研究可以考慮從更多角度與層面展開，如勞動力素質和產業聚集程度等。研究方法方面，本文采用規范的fsQCA方法進行分析，但缺少將其與傳統定量研究方法的比較。未來可以結合更為嚴謹的定量研究方法進一步證實本文主要構型的穩健性和可靠性。