于驚濤，楊大力

(大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部，遼寧 大連 116024)

一、引言

基礎(chǔ)研究、技術(shù)發(fā)明、創(chuàng)新成果的商業(yè)化是科技創(chuàng)新的三個重要方向，因其產(chǎn)出和效率與國家經(jīng)濟(jì)增長和勞動生產(chǎn)效率的提高密切相關(guān)[1-2]，各國政府都非常關(guān)注本國創(chuàng)新效率的提升。近年來，中國在創(chuàng)新投入方面有了長足的進(jìn)步，2015年創(chuàng)新投入在全球位列第二。但與創(chuàng)新投入的規(guī)模性擴(kuò)張相比，其創(chuàng)新產(chǎn)出還未能滿足當(dāng)前經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的需要。根據(jù)世界知識產(chǎn)權(quán)組織、康奈爾大學(xué)和歐洲工商管理學(xué)院聯(lián)合發(fā)布的《全球創(chuàng)新指數(shù)》報告，2017年中國在全球創(chuàng)新指數(shù)排名中位列17位。結(jié)合本國特色和全球競爭的需要，提升創(chuàng)新效率、推動中國創(chuàng)新的轉(zhuǎn)型發(fā)展，已成當(dāng)務(wù)之急。在未來的政策中，是否仍然通過大規(guī)模的政府投入推動中國創(chuàng)新發(fā)展并提升其創(chuàng)新效率，是值得研究者和政策制定者高度關(guān)注的問題。

本文將通過對創(chuàng)新領(lǐng)先國家的實證研究，回答以下問題：(1)在創(chuàng)新領(lǐng)先國家中，中國的創(chuàng)新效率水平如何？與其他國家相比，有何差異性？(2)影響創(chuàng)新效率的關(guān)鍵性因素是什么？政府大規(guī)模投入和經(jīng)濟(jì)干預(yù)對創(chuàng)新效率起何種作用？中國應(yīng)采取何種政策導(dǎo)向？

二、文獻(xiàn)綜述

創(chuàng)新效率是指在一定環(huán)境和資源配置下單位創(chuàng)新投入獲得的產(chǎn)出，或者單位創(chuàng)新產(chǎn)出所需要的投入。國內(nèi)外有很多研究者采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法對創(chuàng)新效率進(jìn)行研究[3-4]，而在國家層面的創(chuàng)新效率問題上，過往研究集中在整體效率評價方面，如Alberto等人[5]，關(guān)注到不同國家創(chuàng)新產(chǎn)出方向及效率的異質(zhì)性問題。所謂創(chuàng)新效率的異質(zhì)性[6]，是指具有不同創(chuàng)新特質(zhì)的個體在創(chuàng)新效率上的不同表現(xiàn)。基于不同國家在社會經(jīng)濟(jì)、科技發(fā)展、資源稟賦方面的特點，其在創(chuàng)新產(chǎn)出方向上各有偏重，因而在不同產(chǎn)出方向上的效率也有相當(dāng)?shù)牟町愋浴?/p>

在評價國家創(chuàng)新效率時，一些學(xué)者將創(chuàng)新視為一個連續(xù)的過程，并將其劃分為不同階段，如知識創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新三階段[7]或研發(fā)、科技向經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化兩階段[8-9]，上一階段的產(chǎn)出被視為下一階段的投入。但還有一些學(xué)者認(rèn)為創(chuàng)新是一個非連續(xù)性過程，這不僅體現(xiàn)在企業(yè)層面，也同樣體現(xiàn)在國家層面[10]。

學(xué)界在衡量創(chuàng)新投入時，大多采用研發(fā)經(jīng)費和研發(fā)人員全時當(dāng)量指標(biāo)[11-12]，而在衡量創(chuàng)新產(chǎn)出時，不同學(xué)者可能采用不同的產(chǎn)出指標(biāo)。針對一國之創(chuàng)新產(chǎn)出的評價，本質(zhì)上是評估其在基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和研究成果商業(yè)化方面的產(chǎn)出能力。

從基礎(chǔ)研究產(chǎn)出角度，公開發(fā)表是其成果的主要載體，通常采用科技論文發(fā)表數(shù)量、SCI論文發(fā)表數(shù)量、科學(xué)出版物數(shù)量進(jìn)行衡量[13]，但近年來科技評價更傾向于采用“高被引論文”作為評估指標(biāo)。所謂“高被引論文”，根據(jù)ESI數(shù)據(jù)庫的界定，是指近十年來被引頻次排在全球前1%的論文。在應(yīng)用研究成果的衡量方面，專利是比較普遍采用的標(biāo)準(zhǔn)[14]，其中以三方專利和居民專利授權(quán)量為最主要的指標(biāo)。三方專利是指同一專利在歐洲專利局、日本專利局和美國專利商標(biāo)局注冊并尋求保護(hù)的發(fā)明專利，三方專利歸屬于發(fā)明者所居住的國家并以專利首次注冊的時間為準(zhǔn)。在創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化方面，新產(chǎn)品銷售收入、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值、高技術(shù)產(chǎn)品出口額以及知識產(chǎn)權(quán)使用費等指標(biāo)經(jīng)常被采用[15-17]。其中，知識產(chǎn)權(quán)使用費經(jīng)常被用來衡量專利貿(mào)易的水平，更能反映創(chuàng)新成果在國際商業(yè)競爭中的地位。

此外，對創(chuàng)新效率作用要素的研究也是創(chuàng)新效率相關(guān)研究的重要組成部分?？傮w上看，有關(guān)FDI投資和貿(mào)易開放度[17]，政府支持是最經(jīng)常被提到的因素[18]，對經(jīng)濟(jì)自由度與創(chuàng)新效率的作用關(guān)系研究尚少，需要進(jìn)一步展開。

三、模型構(gòu)建與變量選取

本文首先運(yùn)用產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA-CCR模型，對24個創(chuàng)新領(lǐng)先國家在三個不同產(chǎn)出方向上的創(chuàng)新效率進(jìn)行評價，并運(yùn)用K-Means聚類分析和收斂檢驗，對評價結(jié)果進(jìn)行分類以識別不同國家創(chuàng)新效率的異質(zhì)性。在此基礎(chǔ)上，論文運(yùn)用面板回歸，對影響創(chuàng)新效率的主要因素進(jìn)行識別和檢驗。

(一)領(lǐng)先國家創(chuàng)新效率評價及其異質(zhì)性

1.不同產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA評價模型及變量選取

本文研究著重關(guān)注創(chuàng)新領(lǐng)先國家在不同產(chǎn)出方向上的創(chuàng)新效率的差異性，因此分別構(gòu)建了四組DEA-CCR模型，分別對基礎(chǔ)研究、技術(shù)發(fā)明、創(chuàng)新成果的商業(yè)化產(chǎn)出效率和整體創(chuàng)新效率進(jìn)行評價。

DEA評價是由Charnes等[19]提出的一種效率測度方法，本文使用CCR模型評價各決策單元的創(chuàng)新效率，其最終測算結(jié)果的相對效率得分區(qū)間在0～1之間。當(dāng)?shù)梅衷浇咏?時，表示相對有效性越高；當(dāng)相對效率值達(dá)到1時，表示DEA有效，該評價個體被視為評價組內(nèi)效率最佳的國家。

所有四組DEA模型均采用資本投入(GDS)和人力投入(SEP)作為投入變量。資本投入以國內(nèi)研發(fā)資金投入量(以2005年不變價格計算，百萬美元)指標(biāo)計算，包括居民企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)、高校、政府的研發(fā)支出，其中包含了來自國外的研發(fā)資金投入但排除了國內(nèi)資金在國外研發(fā)項目的投入；人力投入采用研發(fā)科學(xué)家和工程師全時當(dāng)量(年人)作為投入指標(biāo)。

針對不同產(chǎn)出方向的三組模型中，則分別選取基礎(chǔ)研究、技術(shù)發(fā)明和創(chuàng)新成果商業(yè)化的代表性指標(biāo)進(jìn)行衡量，具體如下：基礎(chǔ)研究產(chǎn)出導(dǎo)向評價模型選用“高被引論文(HCP)”指標(biāo)。相較于通常被采用的科技論文數(shù)量或SCI、EI、ISIP論文發(fā)表數(shù)量，高被引論文數(shù)量更能體現(xiàn)一國高質(zhì)量基礎(chǔ)研究的產(chǎn)出水平。實際上，近年來中國高被引論文發(fā)表數(shù)量呈快速上升趨勢，2005年在24個國家中位居第六，至2016年10月，中國高被引論文數(shù)量已經(jīng)僅次于美國和英國，位居全球第三。技術(shù)發(fā)明產(chǎn)出導(dǎo)向評價模型則選用三方專利授權(quán)數(shù)量(TFP)進(jìn)行測算，通常認(rèn)為三方專利授權(quán)數(shù)量能更有效體現(xiàn)一個國家的技術(shù)發(fā)明產(chǎn)出的質(zhì)量。創(chuàng)新成果商業(yè)化產(chǎn)出的衡量指標(biāo)較多，本文選用知識產(chǎn)權(quán)使用費(IPF)這一指標(biāo)進(jìn)行測算，主要是考慮到該指標(biāo)可以衡量專利貿(mào)易水平，更能反映創(chuàng)新成果在國際商業(yè)競爭中的地位。

整體創(chuàng)新效率評價模型中，其產(chǎn)出采用“高被引論文數(shù)量”、“三方專利授權(quán)數(shù)量”和“知識產(chǎn)權(quán)使用費”三個指標(biāo)進(jìn)行衡量。所有投入產(chǎn)出指標(biāo)均采用總量指標(biāo)，考慮到創(chuàng)新投入和產(chǎn)出之間存在遲滯性，本文設(shè)定滯后期為2年。

2.聚類及收斂分析

創(chuàng)新領(lǐng)先國家之間在三個創(chuàng)新產(chǎn)出方向上是否存在異質(zhì)性特征？各國的優(yōu)勢和劣勢何在？本文采用K-Means聚類和收斂檢驗，對創(chuàng)新效率的評價結(jié)果做進(jìn)一步的分析。通過聚類分析，本文對24個國家創(chuàng)新產(chǎn)出類型進(jìn)行初步識別。

在聚類分析基礎(chǔ)上，進(jìn)一步采用β-收斂對分組的合理性進(jìn)行檢驗。β-收斂分為條件β-收斂和絕對β-收斂[20]，其中條件β收斂用于檢驗評價組內(nèi)單個國家的效率增長是否隨時間推移而趨于各自的穩(wěn)態(tài)水平，而絕對β收斂則用于檢驗組內(nèi)相對效率落后國家與領(lǐng)先國家相比，其效率水平是否隨時間推移而趨于同一穩(wěn)態(tài)。條件β收斂在絕對收斂的基礎(chǔ)上，需要引入對穩(wěn)態(tài)值跨國變異施加控制的矢量Xi,tXi,t。設(shè)定絕對β收斂模型和條件β收斂的回歸方程分別為：

log(yi,t+1/yi,t)=a-blog(yi,t)+ui,t,t+1

(1)

log(yi,t+1/yi,t)=a-blog(yi,t)+φXi,t+

ui,t,t+1

(2)

式中：yi,t、yi,t+1分別為國家i第t年、第t+1年的創(chuàng)新效率，a為常數(shù)項，ui,t,t+1為隨機(jī)擾動項 (i=1,2…24; t=2005, 2006…2011)，如果回歸系數(shù)小于零，則表明收斂存在。式(2)中引入了對穩(wěn)態(tài)值跨國變異施加控制的矢量Xi,t。

(二)面板Tobit回歸模型

本文采用面板數(shù)據(jù)回歸對各國產(chǎn)出效率差異性的影響因素進(jìn)行識別和分析。由于DEA模型測得的效率值是介于0、1之間的截斷數(shù)據(jù)，如采用最小二乘回歸方法，會導(dǎo)致估計的有偏且不一致，因此選用Tobit歸回模型。

Effjt=β0+β1FDIjt+β2IEjt+β3IEFjt+β4GSjt+β5STjt+μj+еjt

(3)

其中，Effjt表示第j個國家第t年的研發(fā)效率，F(xiàn)DIjt表示第j個國家第t年的外商直接投資占GDP的比重，IEjt表示第j個國家第t年的進(jìn)出口占GDP的比重，IEFjt表示第j個國家第t年的經(jīng)濟(jì)自由度得分，GSjt表示第j個國家第t年的政府研發(fā)投入占GDP的比重，STjt表示第j個國家第t年的第三產(chǎn)業(yè)占比。μj為不隨時間而改變的個體效應(yīng)，ejt為隨時間和個體而改變的擾動項，β0為截距項，β1、β2、β3、β4、β5為待估參數(shù)。

Tobit回歸的系數(shù)本身并不代表釋解變量對被解釋變量的影響程度，但是由于轉(zhuǎn)換因子恒為正，其回歸系數(shù)的符號仍可代表解釋變量對被解釋變量的影響方向[21]。

對創(chuàng)新效率影響因素的選擇，本文主要考慮FDI投資、貿(mào)易開放度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府投入和政府干預(yù)5個因素。

FDI投資和貿(mào)易開放度被認(rèn)為是影響國家間技術(shù)轉(zhuǎn)移和技術(shù)外溢水平的重要指標(biāo)[22-23]，F(xiàn)DI投資可能產(chǎn)生正的或負(fù)的技術(shù)外溢，而貿(mào)易開放程度則間接影響對國外先進(jìn)技術(shù)和管理方式的接近程度。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則反映了一個國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段，創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高級化之間存在相互作用。

政府投入和干預(yù)是否影響創(chuàng)新效率也是很多研究的關(guān)注點。本文選用政府研發(fā)投入在GDP中的占比來衡量一國政府在創(chuàng)新中的投入程度，其占比越高，代表該國政府投入在創(chuàng)新活動中的支持力度越高；政府干預(yù)程度則采用經(jīng)濟(jì)自由度指標(biāo)進(jìn)行衡量，該指數(shù)涵蓋了全球155個國家，包含了企業(yè)經(jīng)營、投資、貿(mào)易、貨幣、財政、金融、就業(yè)自由、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、政府開支以及廉潔程度等10個指標(biāo)，用以衡量經(jīng)濟(jì)活動的自由競爭水平。

(三)評價對象選擇和數(shù)據(jù)來源

本文在選擇與中國進(jìn)行國際比較研究的評價對象時，沒有按照OECD、金磚國家或G20等政治體的概念進(jìn)行篩選，而是依據(jù)全球主要國家的創(chuàng)新水平，初選了30個國家。這些國家的篩選是根據(jù)康奈爾大學(xué)、歐洲工商管理學(xué)院和世界知識產(chǎn)權(quán)組織聯(lián)合發(fā)布《2015全球創(chuàng)新指數(shù)報告》排名前三十位，該報告采用79個投入產(chǎn)出指標(biāo)對全球國家或經(jīng)濟(jì)體的創(chuàng)新現(xiàn)狀進(jìn)行了評價。剔出數(shù)據(jù)缺失國家，最終選擇了中國和美國、英國、德國、日本、法國、愛爾蘭、韓國、新加坡、奧地利、比利時、加拿大、芬蘭、荷蘭、瑞典、愛沙尼亞、斯洛文尼亞、捷克、盧森堡、葡萄牙、南非、俄羅斯、荷蘭、挪威共計24個國家進(jìn)行評價。

論文使用數(shù)據(jù)來源包括：OECD統(tǒng)計數(shù)據(jù)報告(研發(fā)的國內(nèi)總支出、研發(fā)人員全時當(dāng)量、政府研發(fā)投入占比、三方專利授權(quán)數(shù)量)、世界銀行(知識產(chǎn)權(quán)使用費、FDI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和貿(mào)易開放度)、湯森路透數(shù)據(jù)庫(高被引論文數(shù))以及華爾街日報全球經(jīng)濟(jì)自由度指數(shù)報告。所有以貨幣計量的數(shù)據(jù)均轉(zhuǎn)換為2005年不變價百萬美元。

四、國家間創(chuàng)新效率的異質(zhì)性

(一)領(lǐng)先國家創(chuàng)新投入產(chǎn)出的基本情況

從創(chuàng)新投入要素的均值分析，2005-2012年，中國創(chuàng)新資金投入和人力資本投入的均值分別位列全球第三(2015年位居全球第二)和第一位，已經(jīng)成為名副其實的創(chuàng)新投入大國。但從產(chǎn)出來看，代表基礎(chǔ)研究成果的高被引論文數(shù)量，中國年均值是第一名美國的18.4%；在三方專利授權(quán)數(shù)量上，中國的均值僅為第一名日本的6%，知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易均值則僅為美國和日本的5.23‰和2.17%。整體上看，與中國經(jīng)濟(jì)增長特征相似，中國的科技創(chuàng)新也呈現(xiàn)以規(guī)模擴(kuò)張為典型特征的粗放式增長，同樣面臨轉(zhuǎn)型壓力。

如果進(jìn)一步對中國與不同方向創(chuàng)新產(chǎn)出最高的幾個國家近年來的投入產(chǎn)出情況進(jìn)行對比，我們可以發(fā)現(xiàn)中國的創(chuàng)新投入指標(biāo)雖然已經(jīng)居于全球前列，但在創(chuàng)新產(chǎn)出方面，高被引論文數(shù)仍次于美國；而在三方專利授權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)使用費方面，中國與最領(lǐng)先國家差距巨大。這顯示，中國的創(chuàng)新雖然在基礎(chǔ)研究上進(jìn)步較快，但這種進(jìn)步在直接推動社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用還沒有同步體現(xiàn)出來。

(二)創(chuàng)新效率評價結(jié)果

本文使用產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA-CCR模型，運(yùn)用2005-2012年的數(shù)據(jù)，對中國和英美德日法等24個創(chuàng)新領(lǐng)先國家創(chuàng)新的綜合效率和在三個不同產(chǎn)出方向上的創(chuàng)新效率進(jìn)行了評價，表1-表4分別給出了整體創(chuàng)新效率和三個產(chǎn)出方向的創(chuàng)新效率。

從創(chuàng)新的綜合效率來看，中國在24個國家中，排名僅高于俄羅斯，其相對效率值與排名第22的南非相比，還有一定的差距。

進(jìn)一步的，我們針對不同國家在創(chuàng)新的三個不同產(chǎn)出方向上的效率進(jìn)行評價，評價結(jié)果分別參見表2、表3、表4。

從高被引論文產(chǎn)出的效率均值(見表3)分析，位居前三的國家分別是荷蘭、愛沙尼亞和愛爾蘭；高被引論文產(chǎn)出均值最高的美國、英國和德國，其效率值則分別列于第15、5、18位；中國的效率均值在0.15，位列24個國家中的21位。在高產(chǎn)國家中，除英國外，其他三個國家的效率值相對較低。

表1 24個領(lǐng)先國家的創(chuàng)新效率(綜合效率)

注：括號內(nèi)數(shù)字代表排序，下同。

從三方專利授權(quán)產(chǎn)出的效率均值(見表3)分析來看，日本、荷蘭和德國的創(chuàng)新效率均值最高，尤其是日本，自2006年以來其相對效率值均為1，其在技術(shù)發(fā)明產(chǎn)出上的創(chuàng)新效率處于“有效”狀態(tài)。中國的效率均值為0.07，在所有24個國家中位居22位。

在以知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易收入衡量的創(chuàng)新成果商業(yè)化導(dǎo)向所進(jìn)行的創(chuàng)新效率評價(見表4)中，盧森堡、愛爾蘭兩個國家具有非常高的效率，而中國在所有國家中位于最后一名。DEA評價可以發(fā)現(xiàn)：一些國家的創(chuàng)新效率具有非均衡性，其三個產(chǎn)出方向上的效率表現(xiàn)出非連續(xù)性特征。例如，日本在技術(shù)發(fā)明效率為“有效”，但基礎(chǔ)研究效率卻僅為0.08，低于中國和韓國。中國的創(chuàng)新效率也具有非均衡性、非連續(xù)性的特點：雖然中國在創(chuàng)新效率的不同產(chǎn)出方向上與領(lǐng)先國家都有相當(dāng)大的差距，但就中國自身而言，在基礎(chǔ)研究方面的效率已經(jīng)得到較大提高，而在知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易方面的效率則顯著低于其他國家。相反，還有一些國家，如荷蘭，在三個產(chǎn)出方向上均具有較高的效率。

值得注意的是，一些國家如中國、韓國，在觀察期內(nèi)研發(fā)投資保持了較大增長，但在不同方向上的創(chuàng)新產(chǎn)出效率基本維持在原來的水平上。因此，對這些國家來說，提升效率成為關(guān)鍵。

(三)創(chuàng)新領(lǐng)先國家產(chǎn)出效率的異質(zhì)性

1.聚類分析結(jié)果

為考察不同國家創(chuàng)新效率的異質(zhì)性，本文對DEA評價結(jié)果進(jìn)行聚類分析。由于各國歷年效率值的離散程度較小，可以采用創(chuàng)新效率均值進(jìn)行聚類。表5給出了聚類分析的分組結(jié)果，24個國家被分成了三類。方差檢驗結(jié)果(見表6)顯示三個分組之間存在顯著差異，驗證了24個創(chuàng)新領(lǐng)先國家創(chuàng)新效率異質(zhì)性的存在。類I包括中國和愛沙尼亞、加拿大等13個國家，類II只有日本、德國和韓國3個國家，類III包括荷蘭、美國等8個國家。

表2 基礎(chǔ)研究產(chǎn)出效率(高被引論文)

表3 技術(shù)發(fā)明產(chǎn)出效率(三方授權(quán)專利)

通過對聚類中心點(見表7)的分析，可以對24個創(chuàng)新領(lǐng)先國家的產(chǎn)出效率特征做進(jìn)一步解析。對于I類國家，其高被引論文產(chǎn)出導(dǎo)向明顯，三方專利和知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易產(chǎn)出較弱，我們將其定義為基礎(chǔ)研究型創(chuàng)新領(lǐng)先國家，中國屬于這一分類。對于第II類國家，聚類中心點顯示，其具有更高的技術(shù)發(fā)明產(chǎn)出效率，我們將其定義為發(fā)明型創(chuàng)新領(lǐng)先國家。第三類國家在三個產(chǎn)出方向上的效率則比較均衡，我們將其定義為綜合型創(chuàng)新領(lǐng)先國家。

2.收斂性檢驗結(jié)果

進(jìn)一步采用β-收斂檢驗，對聚類結(jié)果進(jìn)行驗證，檢驗結(jié)果見表8。

檢驗結(jié)果表明，在三個不同類別國家內(nèi)部，存在絕對β收斂和相對β收斂趨勢，即，在每個類別內(nèi)部，不同國家之間的創(chuàng)新效率將隨時間推移而逐漸趨于一致，每個國家的創(chuàng)新效率也將趨于各自的穩(wěn)態(tài)水平。β收斂檢驗結(jié)果驗證了聚類分組的合理性。

表4 創(chuàng)新成果商業(yè)化產(chǎn)出效率(知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易收入)

表5 創(chuàng)新效率聚類分析結(jié)果

表6 聚類分析方差檢驗

表7 聚類分析中心點數(shù)據(jù)矩陣

3.不同國家產(chǎn)出效率的異質(zhì)性特征

結(jié)合聚類分析和β收斂檢驗結(jié)果，我們對三種不同類型國家的創(chuàng)新產(chǎn)出效率做進(jìn)一步的分析。對照表1-表4的DEA效率評價結(jié)果，在13個基礎(chǔ)研究型國家中，奧地利、愛沙尼亞、加拿大、芬蘭和挪威雖然具有較高的高被引論文產(chǎn)出效率，但這些國家在三方專利授權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易產(chǎn)出效率上僅處于中等水平，相對而言，基礎(chǔ)研究型國家的綜合效率在24個領(lǐng)先國家中處于中低水平。

表8 β收斂檢驗結(jié)果

注：“***”、“**”、“*”分別表示在顯著性水平為1%、5% 和10% 時顯著。

聚類分析顯示，發(fā)明型國家只有德日韓三國，它們在三方專利產(chǎn)出效率方面具有相對優(yōu)勢，但在基礎(chǔ)研究產(chǎn)出和知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易方面效率一般。這一組別中，日本(第2位)、德國(第8位)具有較高的綜合效率，韓國則處在中等水平上。這三個國家的共同特點在于它們都屬于全球制造強(qiáng)國。相對于其他類別國家，發(fā)明型國家在應(yīng)用技術(shù)研究上具有非常大的優(yōu)勢。觀察綜合型創(chuàng)新領(lǐng)先國家，可以發(fā)現(xiàn)它們普遍具有較高的創(chuàng)新產(chǎn)出效率，在不同創(chuàng)新產(chǎn)出上的效率比較均衡，這些國家都屬于高度發(fā)達(dá)國家。

對三組國家進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，在基礎(chǔ)研究、技術(shù)發(fā)明和創(chuàng)新成果商業(yè)化產(chǎn)出效率三個不同方向上，技術(shù)發(fā)明和基礎(chǔ)研究的產(chǎn)出效率可能是不均衡的，不同國家可以選擇不同產(chǎn)出方向作為效率提升的重點，但這種非均衡性并沒有體現(xiàn)在知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易產(chǎn)出效率上。這一結(jié)果意味著，在國際市場的競爭中，知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易的優(yōu)勢需要建立在創(chuàng)新效率的全面提升上。

五、面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果分析

依據(jù)聚類分析結(jié)果，我們采用2005-2012年的面板數(shù)據(jù)建立回歸模型，對影響不同產(chǎn)出方向創(chuàng)新效率的主要因素進(jìn)行檢驗。

(一)平穩(wěn)性檢驗

參照Bronzini等人[24]的方法，我們在面板數(shù)據(jù)單位根檢驗中采用2/4判斷法，即，在LLC、IPS、ADF和PP四種檢驗方法中，如果在滿足在顯著性水平1%、5%或10%下至少有兩個拒絕了原假設(shè)，則認(rèn)為該縱剖面時間序列為平穩(wěn)。檢驗結(jié)果顯示各水平變量單位根檢驗結(jié)果在通常的顯著性水平( 1%、5% 或10%) 下平穩(wěn)或一階差分平穩(wěn)。

(二)協(xié)整檢驗與面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

運(yùn)用Pedroni[25]檢驗，對三個組別的解釋變量和被解釋變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗。表9的檢驗結(jié)果顯示，三個組別中解釋變量與被解釋變量之間的協(xié)整關(guān)系均成立。

從表9中可以看出，Panel PP-Statistic、Panel ADF-Statistic、Group PP-Statistic、Group ADF-Statistic均在1%的顯著性水平下拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)。因此，我們認(rèn)為三個組的解釋變量與被解釋變量之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

表9 面板協(xié)整Pedroni檢驗結(jié)果

注: (1)“***”、“**”、“*”分別表示在顯著性水平為1%、5% 和10% 時顯著。

(2) Pedroni的7 個協(xié)整檢驗統(tǒng)計量的零假設(shè)均為H0，不存在協(xié)整關(guān)系。在零假設(shè)下，檢驗統(tǒng)計量漸近服從正態(tài)分布； 在7個統(tǒng)計量中，除Panel v-Statistic在右端拒絕原假設(shè)外，其余的均在左端拒絕原假設(shè)。

在協(xié)整檢驗的基礎(chǔ)上，采用2005-2012年的實證數(shù)據(jù)，運(yùn)用STATA12.0作為分析工具，對三個組別分別進(jìn)行Tobit回歸估計。在基礎(chǔ)研究型國家組別(模型1)，被解釋變量設(shè)定為基礎(chǔ)研究產(chǎn)出效率(高被引論文)；發(fā)明型國家組別(模型2)，被解釋變量設(shè)定為技術(shù)發(fā)明產(chǎn)出效率(三方專利授權(quán))；綜合型國家組別(模型3)，被解釋變量設(shè)定為綜合產(chǎn)出效率(高被引論文、三方專利授權(quán)、知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易)。在三個組別中，解釋變量均為FDI投資、貿(mào)易開放度、政府投入占比、經(jīng)濟(jì)自由度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)?；貧w結(jié)果參見表10。

表10 面板Tobit模型估計參數(shù)及結(jié)果

注: “***”、“**”、“*”分別表示在顯著性水平為1%、5% 和10% 時顯著。

根據(jù)對sigma_u=0 的似然比檢顯著則選擇隨機(jī)效應(yīng)面板估計，若不顯著則進(jìn)行混合回歸估計，模型1、3采用隨機(jī)效應(yīng)tobit回歸，模型2采用混合tobit回歸。檢驗結(jié)果顯示，隨機(jī)效應(yīng)tobit回歸模型1、3的面板方差成分對總方差的貢獻(xiàn)分別為0.796、0.604，混合tobit回歸模型2的LR檢驗均在1%的顯著性水平下顯著, 三組模型的擬合效果較好。

在三個不同組別中，經(jīng)濟(jì)自由度均對創(chuàng)新產(chǎn)出效率具有顯著的正向影響。這一結(jié)果顯示，企業(yè)經(jīng)營、財政、金融、勞動、投資自由度較高、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)以及廉潔程度較高的國家，更容易獲得較高的創(chuàng)新效率。這也意味著市場的自由競爭，能夠促使創(chuàng)新主體更合理地配置創(chuàng)新資源，從而獲得更高的效率。

政府投入占比對創(chuàng)新效率的影響在三個組別中有不同的表現(xiàn)。在基礎(chǔ)研究和發(fā)明型國家中，政府的投入對創(chuàng)新效率有顯著的負(fù)面影響，研發(fā)經(jīng)費中政府投入占比越高，創(chuàng)新產(chǎn)出效率越低；在綜合性國家中，政府投入的作用則不顯著。考慮到政府在市場信息獲取等方面的弱勢，即便不考慮政府尋租問題，在多數(shù)國家出現(xiàn)政府投入產(chǎn)出效率低的現(xiàn)象就并不奇怪。因此，創(chuàng)新政策的制定需要更多考慮如何有效實施“激勵”和“監(jiān)管”。

與政府投入和經(jīng)濟(jì)自由度相比，F(xiàn)DI投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在三組模型中的作用均不顯著。這可能是由于我們所選擇的24個觀察對象，除了中國、俄羅斯、南非屬于金磚國家，其他都屬于發(fā)達(dá)國家，F(xiàn)DI投資和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新活動的影響已經(jīng)不再顯著，對產(chǎn)出效率也不再產(chǎn)生顯著作用。

貿(mào)易開放度對模型1的基礎(chǔ)研究產(chǎn)出效率和模型2的技術(shù)發(fā)明產(chǎn)出效率并無顯著影響，但對模型3的綜合創(chuàng)新效率作用顯著。模型3中的國家如荷蘭、愛爾蘭、瑞典、比利時、盧森堡、美國、法國、英國等，在國際貿(mào)易中占有較高地位。在這些國家中，貿(mào)易開放度對創(chuàng)新能夠產(chǎn)生更積極的影響，從而獲得更好效率。

六、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論：(1)區(qū)分了創(chuàng)新活動的三個不同產(chǎn)出方向(基礎(chǔ)研究、技術(shù)發(fā)明、創(chuàng)新成果的商業(yè)化)并對其產(chǎn)出效率分別進(jìn)行評價，在此基礎(chǔ)上，對包括美國、德國、日本、英國等24個全球創(chuàng)新領(lǐng)先國家的效率特征的異質(zhì)性進(jìn)行研究以識別各國的優(yōu)勢和劣勢，從而作為中國的借鑒；(2)利用面板數(shù)據(jù)回歸，對不同類型國家的創(chuàng)新效率影響要素進(jìn)行分析，重點探討政府投入、經(jīng)濟(jì)自由度、FDI投資、貿(mào)易開放度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新效率的影響，結(jié)果顯示幾乎所有類型國家中，政府投入和經(jīng)濟(jì)自由度對創(chuàng)新效率影響的重要性；(3)從中國創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略和未來全球競爭的角度看，創(chuàng)新政策的重點應(yīng)致力于推動創(chuàng)新領(lǐng)域的自由競爭、調(diào)整國家研發(fā)創(chuàng)新投入方向以切實支持中國經(jīng)濟(jì)增長和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，并從整體上提升政府投入的運(yùn)作效率。

(二)建議:(1)以自由競爭提高研發(fā)資源的配置效率。經(jīng)濟(jì)的自由競爭都對創(chuàng)新效率具有顯著的正向影響，創(chuàng)新效率的提升，與自由競爭密不可分。公共研發(fā)資金的巨額投入和快速增長，必然帶來國內(nèi)外利益相關(guān)者的激烈博弈。通過政策引導(dǎo)和良好的市場化運(yùn)作機(jī)制，保障公平的競爭環(huán)境，通過“市場競爭”培育具有國際競爭力的創(chuàng)新者，應(yīng)成為創(chuàng)新政策的核心議題之一。國家在配置創(chuàng)新資源時，宜對重大國計民生項目和通用創(chuàng)新項目實行雙軌制，通用項目更多實行市場化運(yùn)作，鼓勵企業(yè)與大學(xué)、國家研究機(jī)構(gòu)合作，共同參與政府研發(fā)投入，從而帶動對國家經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展有實質(zhì)性意義的創(chuàng)新，以良好市場機(jī)制保障和引導(dǎo)中國創(chuàng)新的良性發(fā)展。(2)調(diào)整創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)方向。不同國家在基礎(chǔ)研究、技術(shù)發(fā)明和知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易產(chǎn)出上具有各自的優(yōu)勢和劣勢，并在不同產(chǎn)出方向上形成更高效率。中國在未來相當(dāng)長的一段時間內(nèi)，制造業(yè)都將是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱，提高“技術(shù)發(fā)明”的產(chǎn)出效率對中國未來的技術(shù)競爭至關(guān)重要。因此，德日韓模式尤其值得中國關(guān)注。中國基礎(chǔ)研究的產(chǎn)出效率并沒有轉(zhuǎn)化為同樣的技術(shù)發(fā)明和知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易產(chǎn)出效率，基礎(chǔ)研究成果在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的應(yīng)用還需要進(jìn)一步提升。政府在其公共研發(fā)資金的使用和項目資助中，不應(yīng)一味以“SCI”論文、“高被引論文”等作為產(chǎn)出導(dǎo)向，向研究者發(fā)出過多“跟蹤”國際熱點的模仿創(chuàng)新信號，而應(yīng)關(guān)注推動科學(xué)研究面向“本土問題”的解決，尤其是支撐中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的應(yīng)用基礎(chǔ)研究，并制定差異化的激勵政策，鼓勵企業(yè)加大研發(fā)投入，強(qiáng)化校企合作解決產(chǎn)業(yè)發(fā)展的共性技術(shù)并提高其創(chuàng)新效率。(3)提高政府研發(fā)投入資金的運(yùn)作效率。與自由競爭的作用相反，政府投入占比對創(chuàng)新產(chǎn)出呈顯著負(fù)面影響或不顯著影響，政府研發(fā)投入自身的治理機(jī)制需要解決。在國家提升創(chuàng)新效率的努力中，應(yīng)該重點關(guān)注國家創(chuàng)新投入的配置機(jī)制和治理問題。政府投入的低效率并非中國特色，政府研發(fā)投入占比對研發(fā)效率的負(fù)面影響也不意味著政府不應(yīng)加大創(chuàng)新投入，而是需要在考慮公共研發(fā)投入如何提升其效率，并帶動企業(yè)等創(chuàng)新主體由“市場”激發(fā)創(chuàng)新投入，從而與企業(yè)形成合力，從整體上提升國家的創(chuàng)新效率。