俞立平,孫建紅

(1.浙江工商大學(xué)管理工程與電子商務(wù)學(xué)院,浙江 杭州 310018;2.寧波大學(xué)商學(xué)院,浙江 寧波 315211)

產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度作用機(jī)制與門檻特征
——以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為例

俞立平1,孫建紅2

(1.浙江工商大學(xué)管理工程與電子商務(wù)學(xué)院,浙江 杭州 310018;2.寧波大學(xué)商學(xué)院,浙江 寧波 315211)

本文構(gòu)建了創(chuàng)新速度的作用機(jī)制框架，包括線性機(jī)制和非線性機(jī)制。線性機(jī)制是指創(chuàng)新速度通過競爭優(yōu)勢、樹立品牌、降低成本、獲取利潤等效應(yīng)有效地促進(jìn)創(chuàng)新成果。非線性機(jī)制包括規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和適度速度效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上基于面板數(shù)據(jù)模型和面板門檻回歸模型進(jìn)行了實(shí)證，結(jié)果表明：創(chuàng)新速度對創(chuàng)新成果的貢獻(xiàn)顯著，彈性系數(shù)為0.344。創(chuàng)新成果越高，創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)越大。中等創(chuàng)新速度時(shí)，創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)最大。企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)最大，政府科技投入以及研發(fā)人員的績效總體不高。

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)；創(chuàng)新速度；創(chuàng)新成果；門檻特征

1 引言

當(dāng)前，以美國為代表的西方發(fā)達(dá)國家產(chǎn)品創(chuàng)新周期不斷縮短，多數(shù)產(chǎn)品已經(jīng)可以達(dá)到3周的設(shè)計(jì)周期和3個(gè)月的試制周期，而我國企業(yè)相去甚遠(yuǎn)，新產(chǎn)品開發(fā)周期仍較長，平均為18個(gè)月[1]。麥肯錫公司研究發(fā)現(xiàn)，市場平均每年銷售增長20%，但是商品價(jià)格卻下跌12%，如果高技術(shù)產(chǎn)品晚上市6個(gè)月，即使開發(fā)成本控制在預(yù)算內(nèi)，也會導(dǎo)致企業(yè)5年內(nèi)盈利減少33%[2]。

市場的不確定性以及技術(shù)創(chuàng)新的復(fù)雜性，使得新產(chǎn)品快速創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)巨大。當(dāng)年施樂公司快速開發(fā)的1045型復(fù)印機(jī)，由于設(shè)計(jì)缺陷造成100萬美元的損失[3]。2015年5月13日，豐田和日產(chǎn)因高田氣囊缺陷需要召回汽車650萬輛，使得“高田氣囊門”汽車召回總量突破3000萬輛，成為迄今規(guī)模最大的汽車召回案[4]。

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，2013年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出為1734億元，新產(chǎn)品銷售收入29029億元，有效發(fā)明專利115884件，與10年前相比，平均年度增幅分別為22.79%、42.50%、20.45%，研發(fā)增長保持著較高的速度。研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度與創(chuàng)新成果的關(guān)系，分析其作用機(jī)制，探索其作用規(guī)律，尋找最佳發(fā)展速度，對于我國高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級具有十分重要的意義。

現(xiàn)有研究主要從微觀企業(yè)層面對產(chǎn)品創(chuàng)新速度加以界定。Manisfield[5]認(rèn)為產(chǎn)品創(chuàng)新速度就是指產(chǎn)品從研發(fā)到投放市場過程中，某兩個(gè)標(biāo)志性時(shí)間點(diǎn)的跨度。Kessler等[6]則偏向單個(gè)產(chǎn)品的整個(gè)研發(fā)過程，認(rèn)為產(chǎn)品創(chuàng)新速度是從初次發(fā)現(xiàn)市場可能，到實(shí)現(xiàn)商品化所需要的時(shí)間。關(guān)于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度，學(xué)術(shù)界總體上缺乏研究。本文認(rèn)為：產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度就是指產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的快慢程度，一般用某個(gè)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成果的增長率來表示，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度一般是隱性的，難以用具體的時(shí)間來衡量。

Alpert等[7]認(rèn)為創(chuàng)新較快的企業(yè)往往是市場中的先進(jìn)入者，擁有更快的資金回收速度、更低的價(jià)格、更卓越的產(chǎn)品，最終帶來企業(yè)利潤的增加。Menon等[8]認(rèn)為，快速創(chuàng)新的企業(yè)能夠?yàn)槭袌鰩砀有路f的產(chǎn)品，從而樹立品牌、贏得客戶。Mcevily等[9]認(rèn)為從經(jīng)濟(jì)收益角度來看，較高的創(chuàng)新速度可以使企業(yè)有效利用財(cái)務(wù)杠桿，分?jǐn)傢?xiàng)目成本，從而實(shí)現(xiàn)利潤最大化。Markman等[10]認(rèn)為加快創(chuàng)新速度賦予企業(yè)更多嘗試失敗的機(jī)會，降低了單次失誤所帶來的成本，從而增加了創(chuàng)新成功的可能性。Aghion等[11]從經(jīng)濟(jì)周期角度分析，認(rèn)為在經(jīng)濟(jì)衰退期，市場需求不旺，此時(shí)增加一單位的研發(fā)資源用于創(chuàng)新，機(jī)會成本比經(jīng)濟(jì)繁榮期小，所以在衰退期，資源投入從生產(chǎn)活動轉(zhuǎn)向技術(shù)創(chuàng)新活動，創(chuàng)新速度加快；而繁榮期則相反。周游等[12]通過對英國技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長歷史數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長之間有相互決定、相互影響的關(guān)系。馬永遠(yuǎn)[13]通過對98個(gè)新產(chǎn)品開發(fā)團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)新產(chǎn)品開發(fā)團(tuán)隊(duì)的時(shí)間壓力與團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新績效之間存在倒U型相關(guān)關(guān)系，過高的時(shí)間壓力對創(chuàng)新績效會產(chǎn)生不利的影響。

Smith等[14]發(fā)現(xiàn),絕大多數(shù)國外企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)周期都比預(yù)計(jì)周期長。Graves[15]、Griffiina[16]認(rèn)為，必須均衡好產(chǎn)品快速投放市場獲取利潤與產(chǎn)品性能風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，快速投放市場容易獲取高額利潤，但也容易產(chǎn)生產(chǎn)品缺陷。呂濤等[17]認(rèn)為加速產(chǎn)品創(chuàng)新可能帶來各種經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，如由于創(chuàng)新產(chǎn)品技術(shù)本身的不成熟、技術(shù)效果的不確定性以及技術(shù)壽命的不確定性等。何山等[18]也持類似觀點(diǎn)，如果企業(yè)單純提高產(chǎn)品投放市場速度，未成熟產(chǎn)品推向市場機(jī)率就會增大，往往難以應(yīng)對后進(jìn)人市場者的競爭。申元月等[19]建立了產(chǎn)品創(chuàng)新最佳周期選擇模型，并用皮爾曲線擬合創(chuàng)新產(chǎn)品的生命周期。蔡瑞林等[20]通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新模式對競爭戰(zhàn)略存在反向能動影響，競爭戰(zhàn)略對創(chuàng)新速度具有正向影響，單一的創(chuàng)新模式對創(chuàng)新速度沒有顯著影響。

綜合以上論述，從以下幾個(gè)方面尚值得深入研究：

第一，缺乏從宏觀角度對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度的研究，包括產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度的界定、基本理論、作用機(jī)制等；第二，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是我國的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，那么其創(chuàng)新速度的變化特征、作用規(guī)律如何？產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度對創(chuàng)新成果的貢獻(xiàn)是線性的還是非線性的？與產(chǎn)品創(chuàng)新速度相比，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度過快可能有什么問題，過慢有什么問題，有沒有最佳的速度；第三，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度的總體表現(xiàn)如何？其增長潛力如何？如何對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度的狀況做一個(gè)客觀評價(jià)。

2 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度的作用機(jī)制分析

企業(yè)創(chuàng)新速度的微觀作用機(jī)制是宏觀產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度作用機(jī)制分析的基礎(chǔ)和重要依托，所有的微觀作用機(jī)制如品牌效應(yīng)、成本效應(yīng)、利潤效應(yīng)等對宏觀作用機(jī)制同樣有效，但宏觀作用機(jī)制又有自身特點(diǎn)。此外，關(guān)于創(chuàng)新速度的測度，微觀層面往往用時(shí)間作為單位，而在宏觀產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度層面，是難以采用時(shí)間作為單位的。本文主要從產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度的角度研究其作用機(jī)制(見圖1)，包括線性作用機(jī)制和非線性作用機(jī)制。線性作用機(jī)制就是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度的平均水平，以及如何對創(chuàng)新成果產(chǎn)生作用。非線性作用機(jī)制主要指產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度的作用規(guī)律，又包括規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、適度速度效應(yīng)以及兩者的交叉共同效應(yīng)。

圖1 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度作用機(jī)制

線性作用機(jī)制是一種比較理想化的狀況，因?yàn)楦呒夹g(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)本質(zhì)上是復(fù)雜系統(tǒng)，很難呈現(xiàn)完全的線性特征，線性作用機(jī)制只是分析問題的視角之一，與非線性作用機(jī)制對應(yīng)，從而達(dá)到更精細(xì)描述產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度作用機(jī)制及其特點(diǎn)的目的。線性非線性作用機(jī)制與宏觀微觀作用機(jī)制又是交叉的，線性機(jī)制本質(zhì)上描述的是作用機(jī)理，而非線性機(jī)制描述的是作用規(guī)律，兩者是辯證的統(tǒng)一。由于微觀作用機(jī)制是宏觀作用機(jī)制的基礎(chǔ)，因此線性非線性作用機(jī)制分析又主要體現(xiàn)出微觀作用機(jī)制。

線性機(jī)制與非線性機(jī)制本質(zhì)上是共存的，區(qū)別在于看問題的視角不一樣。如果研究創(chuàng)新速度的平均彈性和總體狀況，那很明顯是線性作用機(jī)制；如果研究創(chuàng)新速度彈性的某段時(shí)間或者某種情況下的作用規(guī)律，那就體現(xiàn)出非線性所用機(jī)制。

2.1 線性作用機(jī)制

線性作用機(jī)制主要是創(chuàng)新速度對創(chuàng)新產(chǎn)出的平均影響，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度的提高，必然會追加更多的研發(fā)經(jīng)費(fèi)，同時(shí)帶來國家對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策的支持，最終導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新成果大量增加，呈現(xiàn)如下五種效應(yīng)：①競爭優(yōu)勢效應(yīng)。創(chuàng)新速度是企業(yè)競爭優(yōu)勢的重要前提，也是核心競爭力所在[21]。提高創(chuàng)新速度的最大優(yōu)越性就是使企業(yè)獲得先入優(yōu)勢，創(chuàng)新速度越快，這種先入優(yōu)勢就越大[22]。②品牌效應(yīng)?？焖賱?chuàng)新使得企業(yè)產(chǎn)品以更快的速度投向市場，吸引客戶，樹立企業(yè)良好的品牌形象[23]。加快創(chuàng)新速度能夠提高產(chǎn)品的新穎程度，提高品牌效應(yīng)，更好地滿足消費(fèi)者的動態(tài)需求，提高消費(fèi)者的效用和感知水平[24]。③研發(fā)成本相對降低效應(yīng)。快速創(chuàng)新意味著創(chuàng)新效率的提高，從而分?jǐn)偭藙?chuàng)新成本[6,9]。④知識積累效應(yīng)，創(chuàng)新速度的加快增加了研發(fā)團(tuán)隊(duì)的知識積累，而研發(fā)團(tuán)隊(duì)知識的積累帶來了規(guī)模經(jīng)濟(jì)效果，使得最終提供給消費(fèi)者的新產(chǎn)品更加完善，上市時(shí)間更短、更能滿足顧客需求[25]。⑤利潤效應(yīng)。創(chuàng)新速度的提高最終能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來豐厚的利潤回報(bào)[7]。當(dāng)然，競爭優(yōu)勢效應(yīng)、品牌效應(yīng)、研發(fā)成本相對降低效應(yīng)和知識積累效應(yīng)，本質(zhì)上都會給企業(yè)帶來利潤。為此提出假設(shè)H1：創(chuàng)新速度對創(chuàng)新成果具有正向促進(jìn)作用，其彈性系數(shù)為正。

2.2 非線性作用機(jī)制

(1)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。企業(yè)創(chuàng)新也存在著經(jīng)濟(jì)學(xué)中的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，當(dāng)企業(yè)創(chuàng)新規(guī)模較小時(shí)，研發(fā)人員需要解決的問題較多，只能將注意力集中到關(guān)鍵技術(shù)、關(guān)鍵環(huán)節(jié)，這樣勢必會降低研發(fā)效率，所以很難保證較高的創(chuàng)新速度，創(chuàng)新速度對產(chǎn)出的貢獻(xiàn)就較小。只有當(dāng)企業(yè)具有一定的研發(fā)規(guī)模時(shí)，才能進(jìn)行有效的分工協(xié)作，提高研發(fā)效率，此時(shí)創(chuàng)新速度也能得到保證，取得較好的創(chuàng)新成果；而當(dāng)企業(yè)研發(fā)規(guī)模很大時(shí)，如果不能有效地進(jìn)行管理，那么也不容易激發(fā)科技人員的創(chuàng)新熱情，創(chuàng)新速度也難以提高，創(chuàng)新效果也難以處于最佳水平。

產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新同樣存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，就高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展而言，當(dāng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新規(guī)模較小時(shí)，難以形成有效的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新集群，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率不高，也難以保證產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新速度，創(chuàng)新速度的作用機(jī)制難以有效發(fā)揮，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效果往往不佳。只有當(dāng)產(chǎn)業(yè)具有一定創(chuàng)新規(guī)模時(shí)，產(chǎn)業(yè)內(nèi)部各單位才能進(jìn)行有效的協(xié)同創(chuàng)新，提高創(chuàng)新速度，取得較好的創(chuàng)新效果。而當(dāng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新規(guī)模很大時(shí)，意味著產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成熟，此時(shí)要進(jìn)一步提高創(chuàng)新速度也比較困難?；谝陨戏治觯岢黾僭O(shè)H2：中等創(chuàng)新規(guī)模的產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)新速度對創(chuàng)新成果的彈性系數(shù)最大，創(chuàng)新速度存在創(chuàng)新成果門檻。

(2)適度速度效應(yīng)。低速創(chuàng)新的企業(yè)，要么處于起步期，要么處于成熟期，前者企業(yè)剛剛創(chuàng)建，許多技術(shù)問題還沒有解決，創(chuàng)新速度緩慢，創(chuàng)新效果不好。新興產(chǎn)業(yè)要得到市場的認(rèn)可需要一個(gè)過程，自身有個(gè)培育期，這也會帶來風(fēng)險(xiǎn)；后者發(fā)展已經(jīng)比較穩(wěn)定，技術(shù)也比較成熟，所以創(chuàng)新也比較緩慢，當(dāng)然也難以有較好的創(chuàng)新成果。

高速創(chuàng)新的企業(yè)由于速度過快，創(chuàng)新投入大，涉及創(chuàng)新人員多，創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)面廣，創(chuàng)新管理困難，一般難以取得較好的效果，只有保持適當(dāng)?shù)膭?chuàng)新速度，才能產(chǎn)生較好的效果，為此提出假設(shè)H3：中等創(chuàng)新速度的產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)新速度對創(chuàng)新成果的彈性系數(shù)最大，創(chuàng)新速度自身具有門檻效應(yīng)。

3 方法與數(shù)據(jù)

3.1 面板數(shù)據(jù)模型

在生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上，Jaffe基于Griliches的研究[26-27]，將人力資源變量引入，構(gòu)成了著名的Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)：

Y=AKαLβ

(1)

式中，Y表示創(chuàng)新產(chǎn)出，K表示R&D研發(fā)經(jīng)費(fèi)，L表示研發(fā)勞動力，α、β表示彈性系數(shù)，A為常數(shù)項(xiàng)，是知識生產(chǎn)函數(shù)的全要素生產(chǎn)率。對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)而言，由于研發(fā)投入包括企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和政府財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)投入，因此將K分解為企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)(K1)和財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)(K2)，并增加產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度變量S。此外為了便于消除異方差，對式(1)兩邊同時(shí)取對數(shù)，經(jīng)整理得： log(Y)=c+α1log(K1)+α2log(K2)+βlog(L)+

γlog(S)

(2)

本文采用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行估計(jì)，面板數(shù)據(jù)模型同時(shí)基于截面數(shù)據(jù)與時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，該模型是Mundlak[28]首創(chuàng)，在增加數(shù)據(jù)量的同時(shí)可以有效消除多重共線性的影響，保證模型估計(jì)時(shí)的自由度，提高估計(jì)效率和估計(jì)效果。常見的估計(jì)方法有最小二乘估計(jì)(OLS)、兩階段最小二乘估計(jì)(2SLS)、系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(SYS-GMM)等?？紤]到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)科技投入產(chǎn)出系統(tǒng)中，往往存在內(nèi)生變量，因此采用系統(tǒng)廣義矩法進(jìn)行估計(jì)[29]，它克服了差分廣義矩法估計(jì)量較易受弱工具變量影響的弱點(diǎn)。

3.2 面板門檻回歸模型

(1)創(chuàng)新成果門檻模型。由于創(chuàng)新速度可能存在創(chuàng)新成果門檻效應(yīng)，即創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)存在非線性關(guān)系，所以引入面板門檻回歸模型來進(jìn)行研究。以單門檻為例，對于創(chuàng)新速度S而言，如果存在一個(gè)創(chuàng)新成果門檻水平τ，使得對于Y≤τ和Y>τ時(shí)，創(chuàng)新速度對創(chuàng)新成果的彈性系數(shù)呈現(xiàn)顯著差異：

(3)

當(dāng)Y≤τ時(shí)，創(chuàng)新速度對創(chuàng)新成果的回歸系數(shù)為θ1；當(dāng)Y>τ時(shí)，創(chuàng)新速度對創(chuàng)新成果的回歸系數(shù)為θ2，如果存在數(shù)個(gè)門檻，可以進(jìn)一步引入更多的τ，原理基本類似。

(2)創(chuàng)新速度門檻模型。根據(jù)前文分析，創(chuàng)新速度可能也存在門檻效應(yīng)，以單門檻為例，對于創(chuàng)新速度S而言，如果存在一個(gè)門檻水平τ，使得對于S≤τ和S>τ時(shí)，創(chuàng)新速度對創(chuàng)新成果的彈性系數(shù)會表現(xiàn)出顯著的差異，呈現(xiàn)非線性關(guān)系，引入虛擬變量Di使其滿足：

(4)

將其帶入式(2)：

log(Y)=c0+θ1Dilog(S)+θ2(1-Di)log(S)+

c1log(K1)+c2log(K2)+c3log(L)

(5)

式(5)相當(dāng)于一個(gè)針對創(chuàng)新速度的分段函數(shù)模型，當(dāng)S≤τ時(shí)，創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為θ2，當(dāng)S>τ時(shí)，創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為θ1。通過選擇合適的門檻值τ，從而可以得到不同的θ，虛擬變量Di是以一個(gè)門檻為例說明的，實(shí)際情況可能有多個(gè)門檻值，需要設(shè)置多個(gè)虛擬變量。

3.3 數(shù)據(jù)

學(xué)術(shù)界一般選擇發(fā)明專利、新產(chǎn)品銷售收入、研發(fā)投入等作為創(chuàng)新成果的替代變量，由于發(fā)明專利從申請到授權(quán)往往需要3年乃至更長的時(shí)間，這樣研發(fā)投入到專利的滯后期可能需要 4～5年，這對數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度提出了很高的要求，本文時(shí)間跨度有限，此外一些企業(yè)也不一定申請專利，有些創(chuàng)新也不能申請專利，因此借鑒Griliches[30]的做法，采用新產(chǎn)品銷售收入作為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成果的替代變量，它較好地說明了創(chuàng)新產(chǎn)品的市場價(jià)值。自然地，其年度增長率作為創(chuàng)新速度的替代變量，但在數(shù)據(jù)處理時(shí)，部分地區(qū)新產(chǎn)品銷售收入出現(xiàn)負(fù)增長，而在回歸時(shí)由于彈性取值需要必須取對數(shù)，負(fù)數(shù)是無法取對數(shù)的，所以必須將增長率轉(zhuǎn)為正數(shù)，于是采用下一年度新產(chǎn)品銷售收入與上一年度的比值表示創(chuàng)新速度。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)的來源主要是兩個(gè)渠道，一是企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，二是財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)，這兩個(gè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒中可以直接查到，R&D勞動力采用研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量表示，這也是學(xué)術(shù)界通行的做法。

本文所有數(shù)據(jù)均來自于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》2010—2014年，主要原因是一些變量的統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生了變化，實(shí)際數(shù)據(jù)為2009—2013年期間高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的省際面板數(shù)據(jù)，西藏、青海地區(qū)由于部分地區(qū)部分年度數(shù)據(jù)缺失，實(shí)際數(shù)據(jù)為大陸29個(gè)省級行政區(qū)域5年的面板數(shù)據(jù)，變量的描述統(tǒng)計(jì)量如表1所示。

表1 變量描述統(tǒng)計(jì)

4 實(shí)證結(jié)果

4.1 變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

面板數(shù)據(jù)也包含時(shí)間序列，因此也有可能存在平穩(wěn)性問題，必須進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以防止偽回歸。面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法包括ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)、Levin Lin及Chu檢驗(yàn)等，為保證研究的穩(wěn)健性，本文采用這幾種方法同時(shí)進(jìn)行檢驗(yàn)，以結(jié)果一致作為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)(見表2)，一階差分后所有變量均為平穩(wěn)的時(shí)間序列。

表2 單位根檢驗(yàn)

續(xù)表2

注：*表示在10%的水平下檢驗(yàn)通過、**表示在5%的水平下檢驗(yàn)通過、***表示在1%的水平下檢驗(yàn)通過，下同。

4.2 面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

考慮到變量的內(nèi)生性問題，工具變量均采用自變量的1階滯后項(xiàng)。首先引入全部變量進(jìn)行回歸，Hauseman檢驗(yàn)為19.008，其相伴概率為0.001<0.1，拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)，說明需要采用固定效應(yīng)模型，當(dāng)然由于本研究中，研究對象已經(jīng)接近總體，也應(yīng)該采用固定效應(yīng)模型?；貧w結(jié)果發(fā)現(xiàn)研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，將其刪除，繼續(xù)進(jìn)行Hauseman檢驗(yàn)，最后采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果見表3中的“固定效應(yīng)2”欄。三種估計(jì)結(jié)果中，企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)均最大并且顯著，創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)均第二并且顯著，財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)均為負(fù)并且顯著。研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量在混合回歸時(shí)只在10%的水平下通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，這充分說明回歸結(jié)果是比較穩(wěn)健的。

表3 面板數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果

從最終結(jié)果看，剔除研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量以后，所有變量均在1%的水平上通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，模型的擬合優(yōu)度R2高達(dá)0.989。企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)最大，其次是創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)，政府財(cái)政科技投入的彈性系數(shù)為-0.236，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

政府財(cái)政科技投入績效不高的原因是多方面的：第一，財(cái)政科技投入側(cè)重點(diǎn)不同，政府對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的財(cái)政科技支持，主要投入到關(guān)系到國計(jì)民生的一些關(guān)鍵領(lǐng)域和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并不是投向所有產(chǎn)業(yè)和地區(qū)，純粹市場化的技術(shù)創(chuàng)新政府一般不予投入，這樣就降低了財(cái)政科技投入的貢獻(xiàn)。第二，目前的財(cái)政科技投入體制可能也存在較大的優(yōu)化空間，財(cái)政科技投入存在不合理的現(xiàn)象，財(cái)政科技投入的績效有待提高。

4.3 創(chuàng)新成果的門檻效應(yīng)估計(jì)

為了對創(chuàng)新成果門檻對創(chuàng)新速度的彈性影響進(jìn)行估計(jì)，首先運(yùn)用Hansen[31]的面板數(shù)據(jù)門限模型，檢驗(yàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成果對創(chuàng)新速度是否存在門檻效應(yīng)。先進(jìn)行單門檻檢驗(yàn)，面板數(shù)據(jù)門限效應(yīng)檢驗(yàn)的似然比值LR(LR Test for Threshold Effect)為7.352，F(xiàn)檢驗(yàn)值為34.078，相伴概率為0.000，說明應(yīng)該采用單門檻模型。繼續(xù)進(jìn)行雙門檻回歸，F(xiàn)檢驗(yàn)為35.859，相伴概率為0.000，說明雙門檻效應(yīng)存在。進(jìn)一步進(jìn)行三門檻檢驗(yàn)，但是第一階段回歸系數(shù)沒有通過檢驗(yàn)，最終采用雙門檻進(jìn)行回歸，結(jié)果見表4，除了研發(fā)勞動力沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)外，所有變量均通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

表4 創(chuàng)新成果的門檻效應(yīng)

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成果的門檻值有兩個(gè)，分別為10.330和16.716，換算成原始值后新產(chǎn)品銷售收入分別為3.06億元和1818.28億元。新產(chǎn)品銷售收入低于3.06億元的地區(qū)數(shù)據(jù)有6個(gè)，介于3.06億元和1818.28億元之間的有128個(gè)，高于1818.28億元的有11個(gè)，總體上，中等創(chuàng)新成果水平的地區(qū)居多。對于創(chuàng)新成果水平較低的地區(qū)而言，創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為0.108；中等地區(qū)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為0.363；較高地區(qū)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為0.777，隨著創(chuàng)新成果水平的提升，創(chuàng)新速度彈性系數(shù)的提升比較明顯。

假設(shè)2僅得到部分驗(yàn)證，并沒有呈現(xiàn)出中等創(chuàng)新成果地區(qū)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)最大，根本原因是，創(chuàng)新成果較高的地區(qū)只有11個(gè)數(shù)據(jù)，絕大多數(shù)地區(qū)處在中等創(chuàng)新成果水平，這樣少部分地區(qū)創(chuàng)新績效好，創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)相對較高，從另外一個(gè)角度也說明我國創(chuàng)新成果也具有較大的提升空間，創(chuàng)新成果越好，創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)越大。

4.4 創(chuàng)新速度的門檻效應(yīng)估計(jì)

下面估計(jì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度自身的門檻效應(yīng)。首先運(yùn)用Hansen(1999)的面板數(shù)據(jù)門限模型，檢驗(yàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度是否存在門檻效應(yīng)。先進(jìn)行單門檻檢驗(yàn)，面板數(shù)據(jù)門限效應(yīng)檢驗(yàn)的似然比值LR為7.352，F(xiàn)檢驗(yàn)值為8.726，相伴概率為0.001，拒絕原假設(shè)。繼續(xù)進(jìn)行雙門檻回歸，F(xiàn)檢驗(yàn)為7.388，相伴概率為0.003，說明存在雙門檻。進(jìn)一步進(jìn)行三門檻檢驗(yàn)，第一階段回歸系數(shù)沒有通過檢驗(yàn)，最終決定采用雙門檻進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5所示。除了研發(fā)勞動力外，所謂變量在1%的水平下均通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

表5 創(chuàng)新速度的面板門檻回歸結(jié)果

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度門檻值有兩個(gè)，分別為5.069和5.525，換算成原始值后分別為158.95%和250.96%。創(chuàng)新速度低于158.95%的地區(qū)數(shù)據(jù)有114個(gè)，介于158.95%～250.96%的有23個(gè)，高于250.96%的有8個(gè)。對于創(chuàng)新速度較低的地區(qū)而言，創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為0.246；對于中等水平地區(qū)，創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為0.324；對于創(chuàng)新速度最高的地區(qū)而言，創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)為0.224。中等創(chuàng)新速度地區(qū)創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)最高，這樣假設(shè)3得到驗(yàn)證。

5 研究結(jié)論

本文構(gòu)建了創(chuàng)新速度的作用機(jī)制框架，認(rèn)為通過競爭優(yōu)勢、樹立品牌、降低成本、獲取利潤等效應(yīng)能夠有效促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出。創(chuàng)新速度對創(chuàng)新成果的貢獻(xiàn)顯著，創(chuàng)新速度每增加1%，會帶來創(chuàng)新成果增加0.344%。此外創(chuàng)新速度存在自身門檻和創(chuàng)新成果門檻，中等創(chuàng)新速度時(shí)，創(chuàng)新速度對創(chuàng)新成果貢獻(xiàn)的彈性系數(shù)最大，適度速度效應(yīng)明顯；而創(chuàng)新成果越高，創(chuàng)新速度的彈性系數(shù)越大。保持合適的創(chuàng)新速度，對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要意義。對于創(chuàng)新成果水平較高的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)而言，創(chuàng)新具有累計(jì)效應(yīng)，創(chuàng)新速度的彈性會越來越大，因此，鞭打快牛不失為一種有效的手段。

我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成果總體上還不豐富，大多數(shù)地區(qū)處于中等創(chuàng)新成果地區(qū)，并且大多數(shù)地區(qū)處于低速創(chuàng)新階段，因此，加快創(chuàng)新速度，能有效促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。無論是創(chuàng)新速度的平均水平還是創(chuàng)新成果的總量，均有較大的提升空間，加快高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度是行之有效的重要措施。

研究還發(fā)現(xiàn)，企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)最大，政府財(cái)政科技投入以及研發(fā)人員的績效總體不高。因此，必須充分發(fā)揮市場機(jī)制，加強(qiáng)財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)的分配與跟蹤，使得有限的經(jīng)費(fèi)投入能夠發(fā)揮最佳效果，以提高財(cái)政科技經(jīng)費(fèi)的績效。此外還要注重提高研發(fā)人員的積極性，以提高勞動生產(chǎn)率。

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(責(zé)任編輯 沈蓉)

The Threshold Characteristics and Innovation Speed of High Technology Industry

Yu Liping1,Sun Jianhong2

(1.School of Management Engineering and Electronic Business,Zhejiang Gongshang University,Hangzhou 310018,China;2.Business School of Ningbo University,Ningbo 315211,China)

Action mechanism framework of innovation speed was constructed in this paper,including linear mechanism and nonlinear mechanism.Linear mechanism is one of mechanisms that innovation speed can effectively improve innovation output through the effect of competitive advantage,building brands,cutting cost and earning profits.Nonlinear mechanism insists of scale economic effect and moderate speed effect.On this basis,it carried on a empirical research using panel data modal and panel threshold regression model.It shows that innovation speed significantly affects innovation output with a 0.344 elastic coefficient.With more innovation output,elastic coefficient of innovation speed increases.When innovation speed is at a medium level,elastic coefficient of innovation speed is largest.Elastic coefficient of firm R&D input is largest,the performance of the full-time equivalent financial technology input and R&D staff is generally not high.

High-technology industry;Innovation speed;Innovation output;Threshold feature

國家社科基金“港口經(jīng)濟(jì)圈構(gòu)建的理論框架和實(shí)踐探索”(15FJY005)，浙江省軟科學(xué)重點(diǎn)課題“浙江省創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的關(guān)鍵問題、影響因素與評估體系研究”(2015C25024)，浙江省軟科學(xué)項(xiàng)目“基于可持續(xù)發(fā)展的浙江戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑與對策研究”(2016C25018)。

2016-11-28

俞立平(1967-)男，江蘇姜堰人，博士，教授；研究方向：技術(shù)經(jīng)濟(jì)、科學(xué)計(jì)量。

G302

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