本土技术溢出与长三角高技术产业创新绩效内生创新努力、本土技术溢出与长三角高技术产业创新绩效

本土技术溢出与长三角高技术产业创新绩效内生创新努力、本土技术溢出与长三角高技术产业创新绩效

一、以技术创新为支撑的区域间科技溢出效应研究长江以南、江苏省和浙江省是中国经济最发达地区之一。工业体系完善，基础雄厚。此外，中国的科学、技术和教育资源主要集中，也是中国对外与国际经济技术交流的重要框架。长三角高技术产业不仅担负着地区产业结构调整与优化的重任,而且理应成为我国高技术产业创新的“排头兵”。本文运用1997—2006年面板数据分产业维和区域维的实证研究,旨在揭示长三角高技术产业创新受区域内在因素,尤其是产业集聚环境下技术溢出效应的影响程度。无论是关于长三角地区经济活动还是关于中国高技术产业发展的研究,都是学术界的一个热门话题(陈柳,2007;赖明勇,周杨,2008;LiuandBuck,2007),陈柳(2007)实证分析了本土创新能力、FDI技术外溢及两者交互作用对长三角经济增长的影响;LiuandBuck(2007)实证分析了内生创新能力和国际技术溢出渠道(FDI、出口、技术引进)对中国高技术产业创新的影响。发现内生创新能力和国际技术溢出的“耦合”——技术吸收能力是影响创新绩效的关键性因素。上述研究以内生创新努力——R&D活动为基础,重点考察内生创新努力与国际技术溢出渠道交互作用对创新的影响。本文一方面以内生创新努力为基准,但另一方面,核心是运用Jaffe(1989)的技术地理一致性指数(GeographicCoincidenceIndex)概念来反映区域间技术一致性状况,以考察技术溢出效应对长三角高技术产业创新绩效的影响。本研究有助于揭示内生创新努力、本土技术溢出对长三角高技术产业创新的影响程度,有助于长三角地区因地制宜地促进高技术产业创新与发展。二、国际技术创新体系的研究根据《简明不列颠百科全书》,“本土”(Indigenous)诠释为:起源于生长或生存在一个特定地理环境中,“内生”(Endogenous)诠释为:起源于靠自身发展而不依赖外力推动的。一般来说,事物发展总离不开特定的环境。因而,本文认为本土创新环境与内生创新努力是相互作用、相互依存而不可分割的。由于创新环境内涵比较复杂,本文着重从空间相互作用的技术溢出效应角度来理解,与其相关的理论涉及以罗默(Romer)为代表的内生增长理论、以克鲁格曼(Krugman)为代表的新经济地理学理论、以纳尔逊(Nelson)为代表的国家(产业或区域)创新体系理论。以Romer(1990)等为代表的内生增长理论或新增长理论(EndogenousGrowthTheoryorNewGrowthTheroy)认为:技术创新和技术进步是经济增长的内在动力和源泉,新思想和新技术来源于R&D活动的投入及其知识存量的有效利用。以Krugman(1991)为代表的新经济地理学理论(NewEconomicGeography)则基于经济集聚与知识外溢的视角,探讨了报酬递增与产业发展的关系。聚集经济分为两类,即专业化经济和多样化经济。一种学术观点认为,专业化的产业环境更有利于知识溢出和创新;而以Jacobs为代表的另一些学者则认为多样化的环境有利于新思想、新技术的形成(Glaeseretal.,1992)。以Nelson(1993)为代表的国家创新体系理论(NationalInnovationSystem)则认为:创新是一个由相互关联的创新主体以及相应体制和机制构成的系统性过程,由此还衍生出以道格森(Dodgson)和罗斯韦尔(Rothwell)为代表的产业创新体系和以库克(Cooke)为代表的区域创新体系理论。以上研究强调创新的内生性、集聚性、互动性及由此形成的本土性,但随着经济全球化和信息技术的发展,国际技术溢出对一国技术创新,尤其是后发国家的高技术产业创新有重要影响。研究的视角大致可分为三类:一是国际贸易对技术溢出的影响,经典的研究如CoeandHelpman(1995)发现1971—1990年间OECD国家全要素生产率与国内R&D经费存量、贸易国R&D经费存量、贸易依存度具有正相关关系,对于大国来说,国内R&D活动的资本存量比较重要,小国则受国外R&D活动的资本存量影响较大。二是FDI和跨国公司R&D活动对技术溢出的影响,如江小涓(2002)认为FDI的技术溢出效应包括技术扩散、技术竞争和技术应用等效应;当然,FDI对东道国技术外溢效应,国内外许多学者用不同数据和模型进行了大量的经验研究,结果显示正反两方面效应的证据都存在,总体上,存在着“抑制论”、“促进论”和“双刃剑论”三种观点(范爱军,韩青,2007)。三是关于直接技术进口的溢出效应。Connolly(2003)构造了一个理论模型论证了发展中国家从发达国家的技术进口及强化技术学习过程有利于发展中国家技术水平的提高,而且发展中国家与发达国家的联系比发达国家间的联系具有更好的技术溢出效果。结合以上内生增长理论、新经济地理学理论、国家创新体系理论和有关国际技术溢出理论,本文试图揭示创新内生努力和本土技术溢出对长三角高技术产业创新绩效的影响。其中,依据内生增长理论考察长三角高技术产业R&D活动对创新绩效的影响;结合新经济地理学理论和国家创新体系理论,借鉴Jaffe的技术地理一致性指数,考察长三角这一特定区域内的技术溢出效应,既反映产业专业化的技术溢出效应又反映区域间相互联系的技术溢出效应。此外,还考察新产品出口——国际技术溢出的一个重要渠道,对长三角高技术产业创新绩效的影响。利用1997—2006年长三角高技术产业创新投入与产出的面板数据,本文将上述理论融合在统一分析框架下进行实证研究。三、模型和数据1.基本计量变量Romer(1990)的内生增长理论运用知识生产函数表达了技术进步率与经济增长间的内在关系:式中,定义为技术进步增长率,代表研发(R&D)活动,代表可利用的知识存量。Romer的模型中λ=Φ=1,表明创新增长率是R&D部门努力程度的函数,且反映了一个可持续的增长率。但Jones(1995)却认为φ和λ可能小于1,存在遏制长期可持续创新的可能性;而Furmanetal.(2002)则提出,当φ>0时,表明当前的R&D活动“站在巨人的肩膀上”;当φ<0时,表明当前的R&D活动由于前期“竭泽而渔”而出现低效率。对内生增长模型参数的争议,引发了一些改进参数的研究,如Furmanetal.(2002)在考察一个国家创新能力的影响因素时,将该国的创新基础设施、产业集群创新环境、科研与产业部门联系质量等因素纳入内生增长模型中。正是基于以上考虑,本文认为如果仅根据内生增长理论,无论是将长三角作为一个整体还是作为三个独立的地理空间对创新绩效测度,都不足以反映长三角三个行政区之间相互联系、相互依赖的关系。为找出一个关键性变量来揭示长三角高技术产业创新的网络关系,本文构建以下模型:模型中,Yijt代表创新产出变量,i代表省区,k代表相邻省区(k≠i),j代表高技术产业及其细分行业,t代表年份①。国际上关于创新产出的变量通常用专利来表示,但Griliches(1990)认为专利作为产出变量存在着不足:有些专利并没有商业化价值,专利往往过高估计创新产出的真实价值;对高技术产业来说,有些企业为了能及时推出新产品或保密商业技术而不申请专利,从而低估创新产出的真实价值。因此,借鉴FeldmanandFlorida(1994)、LiuandBuck(2007)的方法,选择新产品销售额作为创新产出变量,反映得到了市场认可并取得实际效果的绩效。变量RDijt反映新增长理论的内生创新努力程度,用R&D经费量表示;当然,在Furmanetal.(2002)的模型中还考虑R&D人力资源投入量,但LiuandBuck(2007)在研究中国高技术产业创新绩效时忽略了该变量,可能是由于中国科研体制改革而导致R&D人力资源在2000年前后差异较大而影响计量结果,本文进行尝试后,发现借鉴LiuandBuck(2007)的经验方法更为适合。关键性解释变量为(),其中,Cijt为长三角技术地理一致性指数,主要是借鉴Jaffe(1989)提出的技术地理一致性指数的概念(以下简称“一致性指数”)。运用一致性指数的目的是揭示出长三角内部之间相互作用。相互依赖的关系,本文称之为本土技术溢出效应,并作为最重要的解释性变量来考察。比如,苏州的一个计算机制造业企业由于靠近上海或杭州的同类企业,既有可能通过学习而获得正的技术外部性,又有可能被模仿而导致负的技术外部性。Jaffe(1989)一致性指数的含义为:当大学等研究机构与产业R&D在地理上(同一大都市区或州)和技术领域(比如同为电子信息技术)分布相对一致时,有利于技术创新与扩散,否则,即使大学的基础研究能力很强,但缺少与之匹配的产业R&D活动,也不利于技术创新与扩散。其数学公式为:其中,Ci为特定地理空间大学和产业在同一技术领域(TechnologicalArea)的一致性指数,下标i、s分别代表地理单元和技术领域;Uis代表某大学实验室在某技术领域研究人员数,∑Uis代表i地理空间所有大学实验室在s技术领域研究人员总数;TPis代表某产业实验室在某技术领域研究人员数,∑TPis代表i地理空间所有产业实验室在s技术领域研究人员总数。借鉴Jaffe(1989)一致性指数方法,本文在计算Cijt时,分两种情形:一是分产业计算高技术产业及其细分行业在长三角的一致性指数时,分别用该产业的科技机构总数与平均科研人员(平均每个科技机构科研人员数)、平均科研经费(平均每个科技机构科研活动内部经费支出)在不同省区之间的交互作用(交叉相乘)来计算。二是在分区域计算长三角内某一行政区与另外两个行政区的一致性指数时,则分别计算两两之间的交互作用。简言之,在第一种情形下,用一个数值反映长三角高技术产业整体性的交互作用,如计算机制造业在整个长三角的一致性指数;而在第二种情形下,则一个行政区有两个交互作用值,如江苏的计算机制造业一致性指数包含江苏与浙江的一致性指数、江苏与上海的一致性指数。在计算出一致性指数Cijt后,用代表周边省区对本省区的技术溢出效应。针对前文两类指数进一步举例如下:在第一种情形下,江苏计算机制造业在长三角的技术溢出效应取决于长三角一致性指数与上海和浙江两省市计算机制造业R&D经费之和的乘积影响;在第二种情形下,江苏计算机制造业受到江苏与上海的一致性指数与上海计算机制造业R&D经费乘积的影响,还受到江苏与浙江的一致性指数与浙江计算机制造业R&D经费乘积的影响。两个控制变量分别为产业创新的机会窗口(OpportunityWindows)和出口学习效应(LearningbyExport)。对于机会窗口可解释为当一个产业面临着巨大的市场机会时,企业倾向于开拓新市场或扩大生产规模,而相对忽略技术创新;反之,当一个产业进入成熟期,由于市场竞争比较激烈,企业不得不加大研发力度。机会窗口变量控制产业间差异,本文用AVjt——全国整个产业增加值来表示。另一个控制变量为出口学习效应,根据LiuandBuck(2007)的观点:产品出口,尤其是高技术新产品出口,有利于对国际市场的了解、把握国际先进技术,有利于产业创新。因此,本文用EXPijt——新产品出口销售额来表示。另外,εijt代表随机扰动量。2.长三角高新技术产业发展现状全部数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》(1998—2007)、《中国科技统计年鉴》(1998—2007)、《浙江省统计年鉴》(1998—2007)、《江苏省统计年鉴》(1998—2007)、《上海市统计年鉴》(1998—2007)。《中国高技术产业统计年鉴》对高技术产业的界定内涵,包括:医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业。(1)创新产出一—新产品销售额。图1描述了长三角二省一市高技术产业新产品销售额在1997—2006年间的变化情况,从总体规模看,依次是上海、江苏、浙江;从增长率看,二省一市都呈较高增长率的趋势。图2对2006年高技术产业细分行业新产品销售额在长三角二省一市分布进行了描述,从行业内部结构看,高技术产业细分行业的差异很大,电子及通信设备制造业在三地都具有较大的规模;电子计算机及办公设备制造业在上海非常突出,而在浙江则比较小;航空航天器制造业的规模都很小,浙江甚至缺失该产业;医药制造业、医疗设备及仪器仪表制造业两个行业的产出规模居中;从行政区对比看,上海的电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业两个行业很突出,浙江的医疗设备及仪器仪表制造业相对突出,而江苏的各细分行业则相对差异比较小。(2)两个解释性变量:内生创新努力和本土技术溢出效应。内生创新努力用R&D经费来表示,图3描述了长三角二省一市高技术产业R&D经费在1997—2006年间的变化情况:从总体规模看,二省一市都呈较高增长率,但江苏增长最快,2005年在总量上超过上海处于第一位,浙江也逐步与上海接近,说明二省一市都高度重视内生创新努力。最重要的解释性指标:本土技术溢出效应。分别用长三角整体的一致性指数及两两之间一致性指数来反映(见表1),有以下特征:①由于浙江的航空航天器制造业缺失,所以无论是长三角还是沪浙、苏浙的一致性指数都为0(表中省略);②由于Jaffe(1989)的一致性指数实质是反映向量的非心相关系数(UncenteredCorrelation),所以长三角整体通常都小于两两之间的一致性指数;③如图2所述,在三地分布相对均衡的高技术产业,则一致性指数较大,如医药制造业、医疗设备及仪器仪表制造业,反之,则一致性指数较小;④在1997—2006年随时间推移一致性指数降低,可能是地区之间差异化加大。需要说明的是,由于方程中的变量为一致性指数与相应的R&D经费乘积,一致性指数小并不意味着该变量也小,还要取决于R&D经费的变化幅度。四、面板回归模型分两类回归分析。第一类,使用产业固定影响的数据和方法对产业(高技术产业及其细分行业)进行回归,也就是将数据视为三维(产业一省一时间)的面板数据形式,将同类产业放在同一个回归模型里。第二类,分区域进行回归,也就是将同一行政区的高技术产业细分行业作为一组。在用面板数据变截距模型分析时,主要考虑两种情况:固定效应模型和随机效应模型,通常用Hausman检验来确定究竟使用固定效应还是随机效应。①借鉴Batisse(2002)在面板数据回归时使用固定效应回归模型的研究经验,本文以固定效应模型为准。1.长三角高新技术产业结构特征对1997—2006年长三角两省一市高技术产业分全部样本和五个细分行业用面板数据,选择固定效应模型方法回归,回归结果中,固定效应校正的拟合优度在0.54—0.98之间,联合显著性检验的F统计量全部都显著,从整体上看,模型的设定具有一定的解释能力(结果见表2)。从表2中,可以发现:(1)内生创新努力与创新绩效有较强的因果关系。在高技术产业全部样本回归结果中,根据贡献弹性,内生努力(R&D经费支出)每增加10%,则创新绩效增加4.6%左右;在高技术产业5个细分行业回归中,也都有显著影响,系数值多在0.4左右。其中,医疗设备制造业的贡献弹性最大。说明内生创新努力是创新的前提和基本动力,符合Romer(1990)等的内生增长理论。(2)本土技术溢出效应表现为弱的负外部性。在高技术产业全部样本回归结果中,根据贡献弹性,周边省区R&D经费总支出每增加10%,则创新绩效降低大约1%,可部分解释为本区的R&D活动由于其他地区前期“竭泽而渔”而引致低效率。在高技术产业5个细分行业回归中,除航空航天产业外,其他四个行业的本土技术溢出效应都为负,进一步说明产业专业化表现为负的外部性。航空航天产业具有正的外部性,可能是由于浙江产业基础非常弱而形成以江苏和上海空间垄断为主的缘故。电子及通信设备和医药产业的负外部性相对较小,可能是由于这两个行业处于产业的成熟期,导致一方面相互学习与模仿,不利于创新,但另一方面,市场竞争压力不得不进行技术创新,从而表现为微弱的负外部性。电子计算机和医疗设备制造业的负外部性相对明显,可能是由于这两个行业相对处于成长期,长三角地区更多以技术相互模仿,尤其是对上海的技术模仿为主,不利于创新。总体上,该结果支持Glaeseretal.(1992)、Batisse(2002)等人的研究——产业专业化表现为负的技术外部性,反映了目前长三角产业同质化、相互模仿在一定程度上阻碍创新的发展环境。(3)如果将内生创新努力和本土技术溢出效应结合起来考察的话,则两者对长三角高技术产业创新呈复合性影响,从绝对弹性系数看,内生努力(R&D经费支出)每增加10%,则创新绩效增加4.6%,而周边地区R&D经费支出之和每增加10%,则创新绩效降低1%,相比之下,内生创新努力起主要作用;从标准化弹性系数看,①内生创新努力和本土技术溢出效应分别为0.3798和-0.0815,相比之下也是内生创新努力起主要作用。可见,尽管长三角地区高技术产业由于同质化竞争,相互模仿不利于创新,但内生创新努力依然是决定产业创新的主导力量,引导产业创新与发展。(4)两个控制变量中的机会窗口和出口学习对高技术产业创新绩效呈相反的影响。机会窗口与创新绩效呈负相关关系,机会窗口大的行业,创新绩效负相关作用也强,其含义是:当产业处于扩张期,则企业增加研发是不经济的,更多地通过规模经济或新市场(考虑中国经济发展水平差异而造成的产品差异化分割市场)而获取利润,如医疗设备及仪器仪表、电子计算机及办公设备制造两个行业负外部性较大。另一个控制变量出口学习效应则呈现明显的正相关关系,其含义是:长三角作为我国对外开放与国际经济技术交流的前沿阵地,的确受益于国际技术溢出,未来还需要继续利用外部资源提高创新能力。2.固定效应模型讨论分区域回归模型中,重点考察周边对本区的技术溢出效应。为此,分别计算长三角两省一市相互间的技术一致性指数,相对于前文产业回归模型中用一个变量来测度本土技术溢出效应,分区域回归模型的本土技术溢出效应包含两个变量,如江苏包含来自上海、浙江的技术溢出效应,类似地,浙江包含来自上海、江苏的技术溢出效应。一致性指数的计算方法与分产业模型类似,只是分别考察两两省区之间的效应,而不是考察三者之间的综合效应。为了突出周边对本区的技术溢出效应,分两步回归:第一步,计算在不考虑周边对本区技术溢出效应时回归结果;第二步,考虑周边对本区的技术溢出效应时回归结果。也就是把第一步计量分析作为第二步的对比基准(Baseline),从而更加明晰地发现本土技术溢出效应对创新绩效的影响。类似于前文,运用面板数据时,选择固定效应模型方法。回归结果中(见表3),固定效应校正的拟合优度在0.62-0.99之间(浙江相对更好,江苏相对较差),联合显著性检验的F统计量全部较显著,从整体上看,模型的设定具有一定的解释能力。从表3中,可发现:(1)本土技术溢出效应在两省一市存在差异。对江苏省来说,可从上海获得正的技术外部性,而浙江为负的技术外部性;对于上海来说,可从浙江获得正的技术外部性,而江苏为负的技术外部性;对于浙江来说,无论是上海和江苏两者都表现为正的技术外部性。解释如下:①上海对江、浙都表现出正的技术外部性,可解释为上海技术处于相对高端,技术相对低端的江、浙可通过学习与模仿等方式获得技术外溢。②如果假定江苏的技术水平总体上介于上海与浙江之间(至少从高技术产业创新产出规模看是合理的),根据前文产业专业化集聚不利于创新的结论,则技术水平相近组的产业集聚接近于竞争关系,不利于创新,导致江苏对上海为负的外部性、浙江对江苏为负的外部性。③浙江对上海具有正的外部性,可解释为上海与浙江由于技术差距相对大,具有一定的垄断和独占性,浙江技术的提升增加其对上海高技术产品的需求,而不同于其与江苏的竞争性关系。(2)内生创新努力依然是创新的基本动力,但在两省一市表现出差异性政策含义。无论考虑或者不考虑本土技术溢出效应,创新绩效与内生创新努力都有较强的因果关系,因为贡献弹性显示,内生创新努力(R&D经费支出)每增加10%,则创新绩效增加4%—5%,与内生增长理论相吻合。对于江苏和上海来说,当考虑本土技术溢出效应时,内生创新努力(R&D经费支出)的产出弹性增加,意味着增加研发投入有助于产业创新,“一分耕耘,一分收获”。对于浙江来说,当考虑本土技术溢出效应时,内生创新努力(R&D经费支出)的产出弹性降低,意味着浙江由于处于相对低的技术梯度,可通过技术学习和模仿更多、更好地获得外部效应,换而言之,可以部分地“搭便车”。这样,两省一市存在差异性的政策含义,江苏和上海需进一步加强自主研发,而浙江可积极利用技术外部性,重点培育技术吸收能力。(3)两个控制变量机会窗口和出口学习对高技术产业创新绩效有较大的影响。机会窗口在江苏和浙江与创新绩效呈负相关,可能是江浙本地市场机会较多,企业更愿意依托生产规模扩大而不是研发新产品获取利润;机会窗口在上海与创新绩效呈正相关,可能是上海是中国的一个重要创新极,市场机会和潜力给新产品的研发提供了很好的产业环境,可获取更高的垄断利润。出口学习都表现出正的外部效应,说明长三角出口导向战略有利于吸收国际技术溢出,而且对江苏、浙江这两个制造业规模相对大