楊 修,宋 超,朱曉暄

(1. 中國科學技術交流中心 調研協(xié)調處，北京 100045；2.西南石油大學 地球科學與技術學院，四川 成都 610500)

哪些文化因素影響了國家創(chuàng)新力？
——基于時空層次貝葉斯模型的估計

楊 修1,宋 超2,朱曉暄1

(1. 中國科學技術交流中心 調研協(xié)調處，北京 100045；2.西南石油大學 地球科學與技術學院，四川 成都 610500)

文化是影響國家創(chuàng)新力的重要因素。那么，哪些文化因素會影響國家創(chuàng)新力呢？本文采用2011-2015年52個主要國家和地區(qū)的時空面板數(shù)據(jù)，利用時空層次貝葉斯模型，就不同文化因素對國家創(chuàng)新力影響進行實證分析。結果發(fā)現(xiàn)，不同文化因素對國家創(chuàng)新力影響呈現(xiàn)差異。其中，以個人主義、長期導向與放縱為主的文化價值觀提升了國家創(chuàng)新力，而以男性氣質、權力距離與不確定性規(guī)避為主的文化價值觀會阻礙國家創(chuàng)新力的提升。

創(chuàng)新力；文化因素；時空層次貝葉斯模型

Abstract：Culture is the main factor on national innovation. Which kinds of cultural factors impact national innovation. Based on 52 countries’ Spatial Temporal panel data for period 2011-2015, we estimate the impact of culture on national innovation under spatialtemporal hierarchical Bayesian models. The results show that culture does influence the national innovation. The factors including individualism, indulgence and long orientation increase national innovation. But the factors including power distance, uncertainty avoidance and masculinity hinder national innovation.

Keywords:innovation; cultural factor; Spatial-Temporal Hierarchical Bayesian Models

一、問題的提出

伴隨知識經濟時代的來臨，文化已成為影響社會創(chuàng)造力的重要因素，在創(chuàng)新驅動發(fā)展中發(fā)揮著重要的引領作用?？梢哉f，人類社會的一切創(chuàng)新活動都扎根于社會的文化氛圍之中。國家的文化價值觀念不僅影響著本國居民創(chuàng)造活動的取向，而且對于整個社會創(chuàng)新理念的凝練、創(chuàng)新習慣的養(yǎng)成、創(chuàng)新制度的完善與創(chuàng)新能力的提高均發(fā)揮著十分重要的作用[1]。因此，不同的文化必然伴隨著不同的文化創(chuàng)新方式，產生不同的創(chuàng)新成果。

近些年，隨著我國經濟社會的快速發(fā)展，我國創(chuàng)新力水平顯著提升。根據(jù)國際知識產權組織等機構聯(lián)合發(fā)布的《2016年全球創(chuàng)新指數(shù)》(Global Innovation Index)，2016年我國創(chuàng)新力綜合得分為50.6，較2013年增長13.1%，成為首度躋身世界前25強的發(fā)展中國家。值得注意的是，在排名前25位的世界主要國家中，除了中國香港外，其余國家均以歐美發(fā)達經濟體為主，其中有15位來自歐洲，瑞士創(chuàng)新力綜合得分66.3，位列全球第一。然而，以往的研究主要集中在經濟層面，忽略了文化對國家創(chuàng)新力的影響。那么，文化能否影響國家創(chuàng)新力？如果答案是肯定的，哪些文化因素會影響國家創(chuàng)新力呢？

文化是民族、宗教或社會群體在長期發(fā)展中形成的相對穩(wěn)定的價值觀、習俗、信仰與社會行為準則[2]。由于不同的文化背景，不同的社會群體參與創(chuàng)新活動的程度也呈現(xiàn)差異[3]。其中，個人主義精神作為西方文化精神中的基本構成，它對人類創(chuàng)新活動的影響得到越來越學者的關注。Steiner(1995)、Tiessen(1997)、Mueller和Thomas(2001)研究發(fā)現(xiàn)，在一個創(chuàng)意的、非傳統(tǒng)性的社會更容易實現(xiàn)社會創(chuàng)新[4-6]。Temin(1997)將工業(yè)革命時期歐洲西北部地區(qū)國家技術進步歸功于新教主義及其對個人主義的提倡[7]。Florida(2002)認為技術創(chuàng)新型國家和城市的發(fā)展主要依靠于創(chuàng)新者中的“創(chuàng)意階層”，這部分群體多元、包容、思維開放，倡導個人主義精神[8]。

隨著涉及價值觀、社會行為準則的跨國類文化數(shù)據(jù)庫的逐漸豐富與完善，如全球價值觀數(shù)據(jù)庫(WVS)、霍夫斯泰德文化維度(Hofstede)數(shù)據(jù)，越來越多學者從國家層面就文化影響創(chuàng)新進行實證研究。Shane(1993)采用霍夫斯泰德四種文化維度與國家專利數(shù)據(jù)，對33個國家的樣本進行了實證研究。研究結果發(fā)現(xiàn)，在控制了財富這一變量后，個人主義得分越高的國家表現(xiàn)出較高的創(chuàng)新性[9]。Taylor和Wilson(2012)采用了62個國家20年面板數(shù)據(jù)研究了個人主義對國家創(chuàng)新效率的影響。結果發(fā)現(xiàn)，在控制了政治因素影響后，個人主義對國家創(chuàng)新效率產生了顯著的影響，而以家庭和地區(qū)為中心的集體主義不僅會阻礙國家創(chuàng)新效率，還對國家科學進步造成負面影響[10]。

除了關注個人主義單一文化維度外，越來越多的學者從多個文化維度來考察它們對國家創(chuàng)新的影響。Dwyer 等(2005) 以七種科技創(chuàng)新成果為對象，研究了霍夫斯泰德五個文化維度對創(chuàng)新在歐洲國家擴散的影響。結果發(fā)現(xiàn)，個人主義精神和和長期傾向阻礙了創(chuàng)新在歐洲國家的擴散，而男性主義和權力距離促進了創(chuàng)新在歐洲國家的擴散[11]。而Tellis et al.(2003)在研究文化對歐洲十六國十種消費品技術擴散影響時，發(fā)現(xiàn)只有部分文化因素具有顯著性，其中不確定性規(guī)避對創(chuàng)新擴散具有阻礙作用[12]。Kaasa和Vadi(2010)研究了文化對歐洲國家創(chuàng)新轉化的影響，發(fā)現(xiàn)權力距離越大，國家創(chuàng)新轉化能力越強；個人主義得分越高，國家創(chuàng)新轉化能力越弱[13]。 但Rinne和Steel(2016)采用全球創(chuàng)新指數(shù)作為被解釋變量時，卻發(fā)現(xiàn)個人主義得分越高，越能促進國家創(chuàng)新力[14]。

此外，代理商與移民作為國家文化的重要載體，對國家創(chuàng)新的影響也得到了學者們的關注。一方面，在與客戶進行談判、交易的過程中，代理商往往會受到雙方不同文化背景的影響，而產生一定的文化異質性?；谝陨峡紤]，Desmarchelier等(2016)引入霍夫斯泰德的“不確定性規(guī)避”和“個人主義”兩種文化維度構建了代理商模型，采用蒙特卡羅模擬實驗來研究文化對創(chuàng)新的影響。結果發(fā)現(xiàn)，領導者影響力對創(chuàng)新擴散沒有影響；不確定性規(guī)避對創(chuàng)新擴散產生負向作用，而個人主義精神有利于創(chuàng)新的擴散；受安格魯撒克遜(Anglo-Saxon)文化影響的國家更容易實現(xiàn)創(chuàng)新。另一方面，移民者與本地居民間不同的文化背景，也會影響到技能與知識的擴散[15]。Fujita和Weber(2004)研究發(fā)現(xiàn)，受不同教育與文化環(huán)境的影響，勞動群體的文化多樣性對于研發(fā)活動具有十分重要的作用[16]。Niebuhr(2009)通過用工人國籍數(shù)量來衡量文化多樣性，研究了文化多樣性對德國區(qū)域創(chuàng)新的影響。結果發(fā)現(xiàn)，受不同文化的影響，工人在知識與工作能力上的差異將推動區(qū)域研發(fā)投入行業(yè)的發(fā)展。同時，這種文化多樣性所帶來的利益將超過由于溝通障礙所產生的成果[17]。

綜合以往文獻研究，我們發(fā)現(xiàn)：

第一，有關文化與創(chuàng)新的研究文獻針對歐美國家者較多，而缺少對發(fā)展中國家的探討。特別地，在國內方面，除了李曉梅(2013)外，大部分研究仍停留在定性分析層面，缺少一定的量化研究[18]。

第二，有關創(chuàng)新力指標選取，大部分研究主要采用的是專利或商標申請數(shù)量。事實上，根據(jù)2015年美國白宮發(fā)布的《美國創(chuàng)新戰(zhàn)略》，創(chuàng)新被定義為“是產品生產或技術流程中孕育出的一個新思想，并可以創(chuàng)造出價值，是經濟增長和國家競爭力提升的根基”。不難看出，創(chuàng)新實質上是將新的思想或發(fā)明引入到生產系統(tǒng)，并實現(xiàn)規(guī)?；徒洕б?，強調了思想或發(fā)明的商業(yè)化應用。顯然，僅僅采用專利或商標申請數(shù)量等變量衡量國家創(chuàng)新力難以全面地展現(xiàn)出其商業(yè)化應用這一特點。為此，本文將采用世界知識產權組織等機構聯(lián)合頒布的全球創(chuàng)新指數(shù)得分來衡量，這是因為該指標的測算是基于創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產出兩大層面綜合得出，其中創(chuàng)新投入由研究機構、人力資本與研究、基礎設施、市場水平及商業(yè)水平組成；創(chuàng)新產出由科學產出與創(chuàng)意產出組成。同采用專利或商標申請數(shù)量等指標相比，全球創(chuàng)新指數(shù)覆蓋廣泛，凸顯了思想或發(fā)明的商業(yè)化應用，更全面地體現(xiàn)了國家的創(chuàng)新力。

第三，以往有關文化與創(chuàng)新的研究所構建的模型均忽略了樣本國家間空間自相關與時間趨勢效應，不利于擬合宏觀尺度上的經濟學現(xiàn)象。而采用時空層次貝葉斯模型在充分考慮空間自相關與時間趨勢效應基礎上，通過擬合不同的結構化和非結構化的隨機效應參與建模，并將先驗知識與不確定性表達引入模型，有效地克服了上述問題，能夠深入挖掘潛在的經濟學規(guī)律。

因此，綜合以上考慮，本文基于層次貝葉斯建模理論，采用中國、日本、印度、美國、英國等52個國家和地區(qū)的時空面板數(shù)據(jù)，以探究不同文化因素對國家創(chuàng)新力的影響為目標，通過建立時空多變量回歸統(tǒng)計模型，識別不同文化因子對國家創(chuàng)新力的貢獻作用，擬合創(chuàng)新力的時間變化和空間變異規(guī)律，生成全球創(chuàng)新力分布圖，為宏觀經濟學提供科學依據(jù)。

二、模型的設定與變量的選取

(一)模型的設定

針對本文研究內容，綜合考慮解釋變量、控制變量和時空效應的關系，本文構建了以下幾種統(tǒng)計模型。

1.多變量回歸模型

結合以往研究[10], 本文將構建考慮多變量回歸模型[19-20]，并將影響國家創(chuàng)新力的自變量分為解釋變量組與控制變量組。其中，解釋變量為本文關注的文化因素，包括個人主義、長期傾向、權利距離、男性主義、不確定性規(guī)避和自我放縱；控制變量用于控制由于考慮因子不全而導致的模型誤差。具體方程如下：

(1)

其中，cultureit為不同文化維度下的文化因素，controlit為可能影響國家創(chuàng)新力的控制變量。

2.時空獨立模型

時空獨立模型是層次貝葉斯框架下時空統(tǒng)計建模研究中廣泛使用的一種模型，綜合考慮了空間自相關性、線性關系的時間趨勢和非線性變化的時空異質性。在本文的研究中，數(shù)據(jù)樣本由52個國家和地區(qū)組成，記為i=1， …，n。時間選取2011-2015年，記為t=1，…，T。模型中的結構化線性預測因子ηit可以表達為：

ηit=log(innit)=β0+μi+νi+γt+φt(2)

其中，innit是時空面板觀測數(shù)據(jù)，代表各個國家的在不同年份的創(chuàng)新力；β0是截距；μi和νi兩個隨機變量對應的是空間自相關結構效應和空間異質性非結構效應，μi和νi相互獨立，它們各自的先驗分布不相同；γt和φt分別是時間結構化效應和時間非結構效應，它們各自的先驗分布也不相同。

(3)

(4)

其中，κμ稱為精度參數(shù)，它等于方差的倒數(shù)；i～j表示i地和j地相鄰。

γt|γ-t～Normal(γt+1,τγ) 當 t=1

(5)

γt|γ-t～Normal(γt-1,τγ) 當 t=T

3.時空多變量回歸模型

考慮到影響國家創(chuàng)新力的潛在解釋變量，本文在時空獨立模型基礎上，建立了時空多變量回歸模型，與空間和時間隨機變量一起來分析不同文化因素對國家創(chuàng)新力的影響，該過程模型表示為方程6：

(6)

(二)變量的選取

1.被解釋變量：國家創(chuàng)新力innit

本文采用2011-2015年由世界知識產權組織(WIPO)等機構聯(lián)合發(fā)布的《全球創(chuàng)新指數(shù)》報告中創(chuàng)新力綜合指數(shù)得分來衡量國家創(chuàng)新力。

2.解釋變量： 文化因素cultureit

本文采用霍夫斯泰德(Hofstede)所提出的六種文化維度得分來衡量國家的不同文化因素，這六種文化維度主要包括個人主義(individualism)、權力距離(Power distance)、男性氣質(masculinity)、不確定性規(guī)避(uncertainty)、長期取向(long orientation)和自我放縱(indulgence)。上述六種文化維度得分越高，說明該國家更具有此類文化特質。該數(shù)據(jù)來源于霍夫斯泰德(Hofstede)文化維度網站*霍夫斯泰德(Hofstede)文化維度網站為https://www.geert-hofstede.com/cultural-dimensions.html。。

3.控制變量

(1)軍事投入：militaryit

軍事投入往往被認為是推動技術進步，提升國家創(chuàng)新力的重要來源[23]。一般而言，國家軍事投入越大，越有助于實現(xiàn)技術進步，推動國家創(chuàng)新發(fā)展。為此，本文采用國家軍事支出來衡量軍事投入，數(shù)據(jù)來源于2016年世界銀行發(fā)布世界發(fā)展指數(shù)(World Development Indicator)。

(2)經濟水平：pgdpit

大量文獻研究表明，國家經濟發(fā)展程度越高，國家的創(chuàng)新力也就越高。為此，本文選擇當期以美元計價的人均GDP來衡量國家經濟水平，數(shù)據(jù)來源于聯(lián)合國統(tǒng)計署數(shù)據(jù)庫*由于聯(lián)合國統(tǒng)計署數(shù)據(jù)庫缺少2015年數(shù)據(jù)，故2015年人均GDP數(shù)據(jù)來源于世界銀行發(fā)布的世界發(fā)展指數(shù)報告(World Development Indicator)。。

(3)貿易開放水平：openit

貿易開放水平往往被認為是長期內推動國家創(chuàng)新的重要因素[24]。為此，本文采用貿易開放度指數(shù)，即open=(exp+imp)/gdp，來對國家貿易開放水平進行衡量。其中，國家出口額與進口額(exp,imp)數(shù)據(jù)來自聯(lián)合國商品貿易數(shù)據(jù)庫(UN COMTRADE)，國家GDP數(shù)據(jù)來源于聯(lián)合國統(tǒng)計署數(shù)據(jù)庫*同上。。

(4)自然資源：resourceit

自然資源被認為是阻礙國家創(chuàng)新的重要因素。根據(jù)“資源詛咒”理論，豐富的自然資源可能是阻礙國家經濟增長的原因。自然資源豐富的國家往往更依賴于能源、礦產以及農產品等出口，而缺少創(chuàng)新的動力[25]。因此，結合Taylor和Wilson(2012)的研究[10]，本文選擇國家可耕地面積(land)和能源出口額(fuel)來衡量國家自然資源，數(shù)據(jù)來源于世界銀行發(fā)布的世界發(fā)展指數(shù)(World Development Indicator)。

三、實證分析

本文采用2011-2015年中國、日本、美國、英國等52個主要國家和地區(qū)的時空面板數(shù)據(jù)，首先，對的解釋變量進行了數(shù)據(jù)變換，消除方差齊性和非正態(tài)問題并統(tǒng)一量綱。同時，為了最大限度利用控制變量和簡化模型復雜度，本文對控制變量進行主成分分析，將主成分作為新的控制變量納入模型。然后，研究構建了5種不同類型的層次貝葉斯模型，采用集成嵌套拉普拉斯近似算法求解模型參數(shù)，并對模型擬合度和預測精度進行定量評價，選出最優(yōu)模型。最后，本文就不同文化因素對國家創(chuàng)新力的貢獻度進行估計，擬合創(chuàng)新力的整體時間變化趨勢，繪制世界各國總體創(chuàng)新力的空間地圖。具體實證過程如下所述。

(一)數(shù)據(jù)處理

首先，本文采用Box-Cox方法對解釋變量進行數(shù)據(jù)轉換，消除方差齊性和非正態(tài)問題，從而減小不可觀測的誤差和預測變量的相關性。其次，本文對經數(shù)據(jù)轉換后的解釋變量做了無量綱Z-Core標準化處理，以保證在統(tǒng)一的水平上評價解釋變量對因變量的貢獻度。最后，考慮到模型中納入了較多的自變量，本文對數(shù)據(jù)轉換后的六種控制變量進行主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)，從而在盡可能保留初始變量的信息條件下，用一組較少的不相關變量代替大量相關變量。如圖1所示，通過碎石圖，可以發(fā)現(xiàn)，PC方法的在前三個主成分十分接近1，前三個主成分可以代表全部信息。FA方法主要用于尋求用來解釋數(shù)據(jù)的潛在結構，保留四個公因子。但是，考慮到降維的目的，本文最終選取PCA-1、PCA-2和PCA-3作為新的控制變量替代模型中原有的六種控制變量因子，納入到后續(xù)模型中。

圖1 碎石圖：判斷需提取的公共因子數(shù)

(二)模型評價與驗證

為保證本文模型設定的合理性，本文將在層次貝葉斯建?？蚣芟?，建立如下五種貝葉斯模型，并對模型擬合效果與預測精度進行評價與驗證，選取最佳的模型進行后續(xù)經濟學分析。具體模型設定如下：

第一，多變量回歸模型：考慮解釋變量和控制變量，沒有考慮時間和空間效應, 如上文方程-1所示。

第二，時空獨立模型：考慮時間和空間效應，沒有考慮解釋變量和控制變量， 如上文方程-2所示。

第三，空間多變量回歸模型：在多變量回歸模型基礎上，考慮空間自相關和異質性，具體如下所述：

第四，時間多變量回歸模型：在多變量回歸模型基礎上，考慮結構化的時間效應和非結構化時間效應，具體如下所述：

第五，時空多變量回歸模型：綜合考慮解釋變量、控制變量以及結構化和非結構化的時間以及空間效應，如上文方程-6所示。

在擬合效果方面，本文主要采用偏差信息準則(Deviance Information Criterion, DIC)的方法對模型擬合效果進行評價。其評價指標主要包括有效參數(shù)個數(shù)PD、方差均值MD和DIC值，其中PD值越大，模型的復雜度越高；MD值越大，模型的誤差越高；DIC值越小，模型的擬合度越好。一般而言，DIC值是模型擬合度與復雜度最佳平衡，是衡量模型擬合度最重要的指標。

在預測效果方面，本文主要采用交叉驗證的對數(shù)值均值得分的方法(Logarithmic Score, LS)對模型的預測效果進行評價[22]。其中，LS得分越低，模型的預測效果越好。此外，為了保證評價結果的準確性，本文進一步利用確定系數(shù)(R-Square)、均方根誤差(Root-Mean-Square Error, RMSE)和均方誤差(Mean Squared Error, MSE)來評價模型的擬合度與預測精度。其中，R-Square越接近1，模型解釋能力越強，擬合度越好；RMSE越接近0，MSE越小，模型選擇與擬合效果越好，數(shù)據(jù)預測效果越準確。

針對上述五種模型，本文利用七種定量評價參數(shù)對模型的擬合效果與預測精度進行評價，以選出擬合效果最優(yōu)、預測能力最佳的模型作為最終估計模型，具體評價結果如表1所示。

從表1結果來看，在模型的復雜度與誤差方面，時空多變量模型的PD值最高，MD值最小，說明同其他四種模型相比，時空多變量模型誤差最小，但是復雜程度較高。綜合考慮模型擬合度與復雜度的最佳平衡，時空多變量的DIC值最低，為985.34，說明時空多變量模型的擬合度最佳。同時，在確定系數(shù)(R-Square)上，時空多變量模型和空間多變量模型的R-Square值為0.98，十分接近1, 原始面板數(shù)據(jù)中98%的效應可以被該模型解釋，說明考慮空間效應的多變量模型的解釋能力較強，擬合程度較好。

表1 模型擬合度和預測精度評價結果

最后，在模型的預測精度方面，本文發(fā)現(xiàn)，時空多變量模型的LS值為1.92，低于其他四種模型的LS值，預測能力最佳。同時，為了保證評價結果的準確性，本文進一步對上述五種模型的MSE和RMSE進行估計。從估計結果來看，時空多變量模型的RMSE值為0.08，接近0，而MSE值最小，為1.64，說明時空多變量模型的預測精度更準確。

綜合上述分析，時空多變量模型無論在模型擬合度還是預測精度上均取得最佳效果，作為本文實證設計的最終模型，用于后續(xù)分析。

(三)創(chuàng)新力的時間和空間特征

本文在時空多變量模型的基礎上，分別對模型的時間和空間特征進行擬合。首先，研究通過隨機游走模型和隨機獨立模型分別擬合時間結構和非結構化的風險效應，利用貝葉斯推斷求解的隨機變量后驗概率密度，得到樣本國家創(chuàng)新力水平整體的時間效應變化趨勢圖，其中結構化時間曲線代表隨機游走模型擬合的整體變化趨勢，是世界創(chuàng)新力的主要效應和走勢；非結構化時間曲線代表時間上的異質性，是由于個別國家創(chuàng)新力發(fā)展水平特殊性而產生的次要效應。如圖2所示，結構化時間趨勢整體呈現(xiàn)上升趨勢，說明樣本國家創(chuàng)新力總體保持上升趨勢。而非結構化時間趨勢在2013-2014年出現(xiàn)局部波動后又進一步呈現(xiàn)出上升態(tài)勢，這可能與2013年部分國家創(chuàng)新力發(fā)生下滑有關，從2014年國家創(chuàng)新力得分來看，當年印度、愛爾蘭、匈牙利等國家創(chuàng)新力均出現(xiàn)不同程

度下滑，隨后又進一步恢復。以冰島為例，2014年冰島創(chuàng)新力達56.4，較2013年降低2.3，但2015年又迅速恢復至57 。但從總體而言，全球創(chuàng)新力依然保持增長勢頭。

接下來，研究利用后驗概率密度數(shù)據(jù)集，對模型的空間效應特征進行擬合?？臻g效應反映了不同國家在空間上的創(chuàng)新水平差異，地區(qū)值越大，國家的空間創(chuàng)新性越高；值越小，國家的空間創(chuàng)新性越小。如圖3所示，可以看出美國、瑞士為代表的西方發(fā)達國家創(chuàng)新力明顯居于世界前列。同時，其周邊的國家由于地緣優(yōu)勢與文化的相似性，也表現(xiàn)出較高的創(chuàng)新效應。此外，中國、韓國和日本在亞洲地區(qū)表現(xiàn)出較高的創(chuàng)新效應，但是同歐美發(fā)達國家相比，效應水平仍然偏低。

(四)文化因素對國家創(chuàng)新力的貢獻度

結合上文的研究，本文發(fā)現(xiàn)，地理位置接近、文化相似的地區(qū)表現(xiàn)出相似的創(chuàng)新效應，其中，歐美等西方文化為代表的地區(qū)之創(chuàng)新效應要明顯地高于以中國、日本和韓國為代表的亞洲地區(qū)。那么這種文化效應的差別是否與文化因素相關？不同文化因素對國家創(chuàng)新力影響又如何呢？接下來，本文通過利用時空層次貝葉斯模型對文化因素變量的后驗參數(shù)進行估計，對上述問題進行回答。其中，相對貢獻率RC用于解釋各變量對被解釋變量的實際作用。當RC>1時，說明該變量對被解釋變量具有促進作用。當RC<1時，說明該變量對被解釋變量具有阻礙作用。具體估計結果如表3所示。

圖2 國家創(chuàng)新力時間變化趨勢圖

圖3 國際創(chuàng)新力的空間效應地圖

從表3的估計結果看，權力距離、男性氣質和不確定性規(guī)避的相對貢獻率分別為0.0617， 0.4908和0.5647，均小于1，說明上述三種文化因素對于國家創(chuàng)新力均具有阻礙作用。同時，個人主義、長期取向和放縱的相對貢獻率分別為5.8474, 3.0453和2.3842，均大于1，說明上述三種文化因素促進了國家創(chuàng)新力的提升。

(五)實證結果的評價

結合上文實證結果，我們發(fā)現(xiàn)，不同文化因素對國家創(chuàng)新力影響的效果呈現(xiàn)差異。個人主義、長期傾向和放縱這三類文化維度對國家創(chuàng)新力影響正。結合霍夫斯泰德的文化理論解釋，本文給出如下解釋。首先，在個人主義價值觀為主導的社會，社會群體往往更崇尚個性行為，更尊重個人的想法與思想，敢于對權威進行批判，因而更容易激發(fā)社會的創(chuàng)新活力。其次，長期傾向反映了社會群體在面對未來挑戰(zhàn)時如何去維持與過去的關系。一般而言，長期傾向得分越低的社會，社會群體更愿意去保持過去的傳統(tǒng)，對新的挑戰(zhàn)產生質疑。相反，長期傾向得分較高的社會，在面對新的挑戰(zhàn)時，社會群體更愿意打破傳統(tǒng)的束縛，采用更實用的方法來接受挑戰(zhàn)。因而，長期傾向得分越高，越容易激發(fā)社會創(chuàng)新能力。最后，放縱反映了人們控制個人欲望和沖動的程度。一個國家在放縱文化維度得分越高，該國家對個體約束越少，越注重社會個體的個性化發(fā)展，因而容易激發(fā)社會的創(chuàng)新活力。

表3.解釋變量在模型中的后驗參數(shù)

與之相反的是，不確定性規(guī)避、男性氣質和權力距離對國家創(chuàng)新力具有負向影響。基于霍夫斯泰德的文化理論，本文認為可能是出于如下原因。第一，不確定性規(guī)避反映了社會群體在處理未來不確定性的方式。在一個不確定規(guī)避較高的社會，社會群體往往墨守陳規(guī)，偏愛舊的理論、習俗和事物，而不愿意接納新生事物，懼怕改革和創(chuàng)新。因而，不確定性規(guī)避得分越高，越不利于提升國家的創(chuàng)新力。第二，在男性氣質為主導的社會，社會群體重競爭和成就，把成功擺在首位。相反，在女性氣質為主導的社會，社會群體往往更加關愛對方，組織人際關系相對穩(wěn)定，人與人之間溝通順暢，群體間相互信任，具有較強的團隊意識，為創(chuàng)新觀點或行為的孕育創(chuàng)造了良好的氛圍。第三，權力距離反映了社會內成員對社會權力分配不平等現(xiàn)象的接受程度。權力距離得分越高，說明社會成員將權力視為社會發(fā)展的重要因素，社會結構往往存在等級制度。因而，在權力距離得分較高的國家，由于權力在社會上被賦予了重要地位，企業(yè)或個人發(fā)展往往要受控于政府的管理和約束，將阻礙新思想的傳播，不利于提升國家的創(chuàng)新力。

四、結論與啟示

本文采用2011-2015年中國、美國、英國、日本等52個國家和地區(qū)的時空面板數(shù)據(jù)，通過建立時空層次貝葉斯模型，就不同文化因素對國家創(chuàng)新力影響的問題進行了實證研究。研究發(fā)現(xiàn)，不同文化因素對國家創(chuàng)新力影響不盡相同，其中，個人主義、長期傾向和放縱這三種文化因素對國家創(chuàng)新力具有正向作用，而權力距離、不確定性規(guī)避和男性氣質這三種文化因素對國家創(chuàng)新力具有負向作用。

盡管本文只采用52個國家作為研究對象，但本文的研究結論對于進一步提升我國創(chuàng)新力仍具有一定的借鑒意義。未來我國應積極營造崇尚創(chuàng)新的社會文化環(huán)境，營造鼓勵探索、寬容失敗、敢為人先和尊重自由的社會氛圍，培育尊重知識、崇尚創(chuàng)造、追求卓越的創(chuàng)新文化。具體而言，一方面，我國應鼓勵學術創(chuàng)新，尊重不同見解，激發(fā)批判思維，營造具有生氣、無約束、敢于探索與創(chuàng)新的學術研究氛圍。另一方面，我國應積極引導創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)建設開放、平等、合作、自由的組織文化，大力培育企業(yè)家精神和創(chuàng)客文化，減少行政上的干預，為企業(yè)與個人從事創(chuàng)新活動營造一個包容創(chuàng)新的文化環(huán)境，形成人人崇尚創(chuàng)新、人人渴望創(chuàng)新、人人皆可創(chuàng)新的社會氛圍。

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(本文責編：王延芳)

WhichCulturalFactorsImpactNationalInnovation——AnalysisBasedonSpatial-temporalHierarchicalBayesianModels

YANG Xiu1,SONG Chao2,ZHU Xiao-xuan1

(1.DivisionofPolicyStudy,ChinaScienceandTechnologyExchangeCenter,Beijing100045,China; 2.SchoolofGeoscienceandTechnology,SouthwestPetroleumUniversity,Chengdu610500,China)

G04

A

1002-9753(2017)09-0050-10

2016-12-05

2017-04-15

國家社科基金一般項目“信任水平對中國外貿出口的影響及對策研究”(項目編號：16BJL085)；科技部科技創(chuàng)新戰(zhàn)略研究專項“國際科技創(chuàng)新合作重大任務、新機制和重點問題研究”(項目編號：ZLY2015087)。

楊修(1988-)男，滿族，北京人，科技部中國科學技術交流中心調研協(xié)調處助理研究員，經濟學博士，研究方向：開放經濟與國際科技創(chuàng)新合作、全球化與創(chuàng)新。