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,宋 超,朱曉暄

(1. 中國科學(xué)技術(shù)交流中心 調(diào)研協(xié)調(diào)處，北京 100045；2.西南石油大學(xué) 地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)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(xué)技術(shù)交流中心 調(diào)研協(xié)調(diào)處，北京 100045；2.西南石油大學(xué) 地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)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(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)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(dǎo)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(zhì)、權(quán)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(jīng)濟(jì)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(qū)動發(fā)展中發(fā)揮著重要的引領(lǐng)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(xí)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(chǎn)生不同的創(chuàng)新成果。

近些年，隨著我國經(jīng)濟(jì)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(chǎn)權(quán)組織等機(jī)構(gòu)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(qiáng)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(dá)經(jīng)濟(jì)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(jīng)濟(jì)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(xí)俗、信仰與社會行為準(zhǔn)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(gòu)成，它對人類創(chuàng)新活動的影響得到越來越學(xué)者的關(guān)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(shí)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(shù)進(jìn)步歸功于新教主義及其對個人主義的提倡[7]。Florida(2002)認(rèn)為技術(shù)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(dǎo)個人主義精神[8]。

隨著涉及價值觀、社會行為準(zhǔn)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(xué)者從國家層面就文化影響創(chuàng)新進(jìn)行實(shí)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(jìn)行了實(shí)證研究。研究結(jié)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(jié)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(chǎn)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(xué)進(jìn)步造成負(fù)面影響[10]。

除了關(guān)注個人主義單一文化維度外，越來越多的學(xué)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(kuò)散的影響。結(jié)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(kuò)散，而男性主義和權(quán)力距離促進(jìn)了創(chuàng)新在歐洲國家的擴(kuò)散[11]。而Tellis et al.(2003)在研究文化對歐洲十六國十種消費(fèi)品技術(shù)擴(kuò)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(kuò)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(zhuǎn)化的影響，發(fā)現(xiàn)權(quán)力距離越大，國家創(chuàng)新轉(zhuǎn)化能力越強(qiáng)；個人主義得分越高，國家創(chuàng)新轉(zhuǎn)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(jìn)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(xué)者們的關(guān)注。一方面，在與客戶進(jìn)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(chǎn)生一定的文化異質(zhì)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(gòu)建了代理商模型，采用蒙特卡羅模擬實(shí)驗(yàn)來研究文化對創(chuàng)新的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，領(lǐng)導(dǎo)者影響力對創(chuàng)新擴(kuò)散沒有影響；不確定性規(guī)避對創(chuàng)新擴(kuò)散產(chǎn)生負(fù)向作用，而個人主義精神有利于創(chuàng)新的擴(kuò)散；受安格魯撒克遜(Anglo-Saxon)文化影響的國家更容易實(shí)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(kuò)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?dāng)?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(jié)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(chǎn)生的成果[17]。

綜合以往文獻(xiàn)研究，我們發(fā)現(xiàn)：

第一，有關(guān)文化與創(chuàng)新的研究文獻(xiàn)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(nèi)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(guān)創(chuàng)新力指標(biāo)選取，大部分研究主要采用的是專利或商標(biāo)申請數(shù)量。事實(shí)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(chǎn)品生產(chǎn)或技術(shù)流程中孕育出的一個新思想，并可以創(chuàng)造出價值，是經(jīng)濟(jì)增長和國家競爭力提升的根基”。不難看出，創(chuàng)新實(shí)質(zhì)上是將新的思想或發(fā)明引入到生產(chǎn)系統(tǒng)，并實(shí)現(xiàn)規(guī)?；徒?jīng)濟(jì)效益，強(qiáng)調(diào)了思想或發(fā)明的商業(yè)化應(yīng)用。顯然，僅僅采用專利或商標(biāo)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(yīng)用這一特點(diǎn)。為此，本文將采用世界知識產(chǎn)權(quán)組織等機(jī)構(gòu)聯(lián)合頒布的全球創(chuàng)新指數(shù)得分來衡量，這是因?yàn)樵撝笜?biāo)的測算是基于創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩大層面綜合得出，其中創(chuàng)新投入由研究機(jī)構(gòu)、人力資本與研究、基礎(chǔ)設(shè)施、市場水平及商業(yè)水平組成；創(chuàng)新產(chǎn)出由科學(xué)產(chǎn)出與創(chuàng)意產(chǎn)出組成。同采用專利或商標(biāo)申請數(shù)量等指標(biāo)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(yīng)用，更全面地體現(xiàn)了國家的創(chuàng)新力。

第三，以往有關(guān)文化與創(chuàng)新的研究所構(gòu)建的模型均忽略了樣本國家間空間自相關(guān)與時間趨勢效應(yīng)，不利于擬合宏觀尺度上的經(jīng)濟(jì)學(xué)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(guān)與時間趨勢效應(yīng)基礎(chǔ)上，通過擬合不同的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的隨機(jī)效應(yīng)參與建模，并將先驗(yàn)知識與不確定性表達(dá)引入模型，有效地克服了上述問題，能夠深入挖掘潛在的經(jīng)濟(jì)學(xué)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(biāo)，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(xiàn)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(jīng)濟(jì)學(xué)提供科學(xué)依據(jù)。

二、模型的設(shè)定與變量的選取

(一)模型的設(shè)定

針對本文研究內(nèi)容，綜合考慮解釋變量、控制變量和時空效應(yīng)的關(guān)系，本文構(gòu)建了以下幾種統(tǒng)計模型。

1.多變量回歸模型

結(jié)合以往研究[10], 本文將構(gòu)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(guān)注的文化因素，包括個人主義、長期傾向、權(quán)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(dǎo)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(dú)立模型

時空獨(dú)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(guān)性、線性關(guān)系的時間趨勢和非線性變化的時空異質(zhì)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(jié)構(gòu)化線性預(yù)測因子ηit可以表達(dá)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(jī)變量對應(yīng)的是空間自相關(guān)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和空間異質(zhì)性非結(jié)構(gòu)效應(yīng)，μi和νi相互獨(dú)立，它們各自的先驗(yàn)分布不相同；γt和φt分別是時間結(jié)構(gòu)化效應(yīng)和時間非結(jié)構(gòu)效應(yīng)，它們各自的先驗(yàn)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(dāng) t=1

(5)

γt|γ-t～Normal(γt-1,τγ) 當(dāng) 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(dú)立模型基礎(chǔ)上，建立了時空多變量回歸模型，與空間和時間隨機(jī)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(chǎn)權(quán)組織(WIPO)等機(jī)構(gòu)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(quán)力距離(Power distance)、男性氣質(zhì)(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(zhì)。該數(shù)據(jù)來源于霍夫斯泰德(Hofstede)文化維度網(wǎng)站*霍夫斯泰德(Hofstede)文化維度網(wǎng)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(rèn)為是推動技術(shù)進(jìn)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(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)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(jīng)濟(jì)水平：pgdpit

大量文獻(xiàn)研究表明，國家經(jīng)濟(jì)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(dāng)期以美元計價的人均GDP來衡量國家經(jīng)濟(jì)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(mào)易開放水平：openit

貿(mào)易開放水平往往被認(rèn)為是長期內(nèi)推動國家創(chuàng)新的重要因素[24]。為此，本文采用貿(mào)易開放度指數(shù)，即open=(exp+imp)/gdp，來對國家貿(mào)易開放水平進(jìn)行衡量。其中，國家出口額與進(jìn)口額(exp,imp)數(shù)據(jù)來自聯(lián)合國商品貿(mào)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(rèn)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(jīng)濟(jì)增長的原因。自然資源豐富的國家往往更依賴于能源、礦產(chǎn)以及農(nóng)產(chǎn)品等出口，而缺少創(chuàng)新的動力[25]。因此，結(jié)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(shí)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(jìn)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(fù)雜度，本文對控制變量進(jìn)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(gòu)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(yù)測精度進(jìn)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(xiàn)度進(jìn)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(shí)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(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(yù)測變量的相關(guān)性。其次，本文對經(jīng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的解釋變量做了無量綱Z-Core標(biāo)準(zhǔn)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(xiàn)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(zhuǎn)換后的六種控制變量進(jìn)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(guān)變量代替大量相關(guān)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(jié)構(gòu)，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(yàn)證

為保證本文模型設(shè)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(yù)測精度進(jìn)行評價與驗(yàn)證，選取最佳的模型進(jìn)行后續(xù)經(jīng)濟(jì)學(xué)分析。具體模型設(shè)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(yīng), 如上文方程-1所示。

第二，時空獨(dú)立模型：考慮時間和空間效應(yīng)，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(chǔ)上，考慮空間自相關(guān)和異質(zhì)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(chǔ)上，考慮結(jié)構(gòu)化的時間效應(yīng)和非結(jié)構(gòu)化時間效應(yīng)，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(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的時間以及空間效應(yīng)，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(zhǔn)則(Deviance Information Criterion, DIC)的方法對模型擬合效果進(jìn)行評價。其評價指標(biāo)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(fù)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(fù)雜度最佳平衡，是衡量模型擬合度最重要的指標(biāo)。

在預(yù)測效果方面，本文主要采用交叉驗(yàn)證的對數(shù)值均值得分的方法(Logarithmic Score, LS)對模型的預(yù)測效果進(jìn)行評價[22]。其中，LS得分越低，模型的預(yù)測效果越好。此外，為了保證評價結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文進(jìn)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(yù)測精度。其中，R-Square越接近1，模型解釋能力越強(qiáng)，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(yù)測效果越準(zhǔn)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(yù)測精度進(jìn)行評價，以選出擬合效果最優(yōu)、預(yù)測能力最佳的模型作為最終估計模型，具體評價結(jié)果如表1所示。

從表1結(jié)果來看，在模型的復(fù)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(fù)雜程度較高。綜合考慮模型擬合度與復(fù)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(yīng)可以被該模型解釋，說明考慮空間效應(yīng)的多變量模型的解釋能力較強(qiáng)，擬合程度較好。

表1 模型擬合度和預(yù)測精度評價結(jié)果

最后，在模型的預(yù)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(yù)測能力最佳。同時，為了保證評價結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文進(jìn)一步對上述五種模型的MSE和RMSE進(jìn)行估計。從估計結(jié)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(yù)測精度更準(zhǔn)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(yù)測精度上均取得最佳效果，作為本文實(shí)證設(shè)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(chǔ)上，分別對模型的時間和空間特征進(jìn)行擬合。首先，研究通過隨機(jī)游走模型和隨機(jī)獨(dú)立模型分別擬合時間結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化的風(fēng)險效應(yīng)，利用貝葉斯推斷求解的隨機(jī)變量后驗(yàn)概率密度，得到樣本國家創(chuàng)新力水平整體的時間效應(yīng)變化趨勢圖，其中結(jié)構(gòu)化時間曲線代表隨機(jī)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(yīng)和走勢；非結(jié)構(gòu)化時間曲線代表時間上的異質(zhì)性，是由于個別國家創(chuàng)新力發(fā)展水平特殊性而產(chǎn)生的次要效應(yīng)。如圖2所示，結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)化時間趨勢在2013-2014年出現(xiàn)局部波動后又進(jìn)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(guān)，從2014年國家創(chuàng)新力得分來看，當(dāng)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(jìn)一步恢復(fù)。以冰島為例，2014年冰島創(chuàng)新力達(dá)56.4，較2013年降低2.3，但2015年又迅速恢復(fù)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(yàn)概率密度數(shù)據(jù)集，對模型的空間效應(yīng)特征進(jìn)行擬合?？臻g效應(yīng)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(dá)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(yīng)。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(yīng)，但是同歐美發(fā)達(dá)國家相比，效應(yīng)水平仍然偏低。

(四)文化因素對國家創(chuàng)新力的貢獻(xiàn)度

結(jié)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(yīng)，其中，歐美等西方文化為代表的地區(qū)之創(chuàng)新效應(yīng)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(yīng)的差別是否與文化因素相關(guān)？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(yàn)參數(shù)進(jìn)行估計，對上述問題進(jìn)行回答。其中，相對貢獻(xiàn)率RC用于解釋各變量對被解釋變量的實(shí)際作用。當(dāng)RC>1時，說明該變量對被解釋變量具有促進(jìn)作用。當(dāng)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(jié)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(yīng)地圖

從表3的估計結(jié)果看，權(quán)力距離、男性氣質(zhì)和不確定性規(guī)避的相對貢獻(xiàn)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(xiàn)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(jìn)了國家創(chuàng)新力的提升。

(五)實(shí)證結(jié)果的評價

結(jié)合上文實(shí)證結(jié)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(jié)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(dǎo)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(quán)威進(jìn)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(guān)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(chǎn)生質(zhì)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(shí)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(yàn)參數(shù)

與之相反的是，不確定性規(guī)避、男性氣質(zhì)和權(quán)力距離對國家創(chuàng)新力具有負(fù)向影響?；诨舴蛩固┑碌奈幕碚?，本文認(rèn)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(xí)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(zhì)為主導(dǎo)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(zhì)為主導(dǎo)的社會，社會群體往往更加關(guān)愛對方，組織人際關(guān)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(qiáng)的團(tuán)隊(duì)意識，為創(chuàng)新觀點(diǎn)或行為的孕育創(chuàng)造了良好的氛圍。第三，權(quán)力距離反映了社會內(nèi)成員對社會權(quán)力分配不平等現(xiàn)象的接受程度。權(quán)力距離得分越高，說明社會成員將權(quán)力視為社會發(fā)展的重要因素，社會結(jié)構(gòu)往往存在等級制度。因而，在權(quán)力距離得分較高的國家，由于權(quán)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(jié)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(jìn)行了實(shí)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(quán)力距離、不確定性規(guī)避和男性氣質(zhì)這三種文化因素對國家創(chuàng)新力具有負(fù)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(jié)論對于進(jìn)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(yīng)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(yīng)鼓勵學(xué)術(shù)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(xué)術(shù)研究氛圍。另一方面，我國應(yīng)積極引導(dǎo)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)建設(shè)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(yù)，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。

[1]吳金希. 創(chuàng)新文化：國際比較與啟示意義[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版)，2012(5)：151-158.

[2]Guiso L, Sapienza P, Zingales L. Does culture affect economic outcomes?[J]. Journal of Economic Perspectives, 2006,20(2): 23-48.

[3]Tellefsen T, Takada H. The relationship between mass media availability and the multicountry diffusion of consumer products [J]. J. Int. Mark, 1999(7):77-96.

[4] Steiner C J. A philosophy for innovation-the role of unconventional individu-als in innovation success [J]. Journal of Product Innovation Management, 1995, 12(5): 431-440.

[5]Tiessen J. Individualism,collectivismandentrepreneurship: a framework for international comparative research [J]. Journal of Business Venturing, 1997(12):367-384.

[6] Mueller S, Thomas A. Using bibliometrics to measure firm knowledge: an analysis of the US pharmaceutical industry [J]. Technology Analysis and Strategic Management, 2001, 12(4):465-475.

[7]Temin P. Is it kosher to talk about culture? [J]. Journal of Economic History, 1997, 57(2): 267-287.

[8]Florida R. The rise of the creative class: and how it is transforming work, leisure, community and everyday Life [M]. New York: Basic Book, 2002.

[9]Shane S. Cultural influences on national rates of innovation [J]. Journal of Business Venturing, 1993(8):59-73.

[10]Taylor M Z, Wilson S. Does culture still matter?: the effects of individualism on national innovation rates [J]. Journal of Business Venturing, 2012(27): 234-247.

[11]Dwyer S, Hsu H. An exploratory examination of the influence of national culture on cross-national product diffusion[J]. J.Int.Mark. 2005(13):1-27.

[12]Tellis G J, Sternersch S, Yin E. The international takeoff of new products: the role of economics, culture and country innovativeness [J]. Mark. Sci. 2003(22):188-208.

[13]Kaasa A, Vadi M. How does culture contribute to innovation?Evidence from European countries [J]. Economics of Innovation and Technology. 2010(19):583-604.

[14]Rinne T, Steel G D, Fairweather J. Hofstede and shane revisited: the role of power distance and individualism on national level innovation success [J]. Cross-Cultural Research. 2011, 12(1):1-18.

[15]Desmarchelier B, Fang E. National culture and innovation diffusion. exploratory insights from agent-based modeling [J]. Technological Forecasting and Social Change. 2016(5):121-128.

[16]Fujita M, Weber S. Strategic immigration policies and welfare in heterogeneous countries [R]. FEEM Working Paper, 2004,No.2.

[17]Niebuhr Annekatrin. Migration and innovation: does culture diversity matter for regional R&D activity? [J]. Regional Science, 2010, 89(3): 563-581.

[18]李曉梅. 社會信任與文化價值觀對社會創(chuàng)新績效的作用研究：基于65個國家的樣本研究[J]. 科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2013(8)：94-100.

[19]Freedman D A, Klein S P, Sacks J, et al. Ecological regression and voting rights [J]. Evaluation Review, 1991, 15(6):673-711.

[20] Kousser J M. Ecological regression and the analysis of past politics [J]. The Journal of Interdisciplinary History, 1973, 4 (2):237-262.

[21]Martino S, Rue H. Case studies in bayesian computation using INLA. complex data modeling and computationally intensive statistical methods [M]. Springer, 2010: 99-114.

[22]Blangiardo M, Cameletti M, Baio G, et al. Spatial and spatio-temporal modelwith R-INLA [J]. Spatial and Spatio-temporal Epidemiology, 2013(7):39-55.

[23]Ruttan V W. Is war necessary for economic growth: military procurement and technology development [M]. Oxford: Oxford University Press, 2006.

[24]Grossman G, Helpman E. Technology and trade [J]. Handbook of International Economics, 1995(3):1279-1337.

[25]Ross M L.The political economy of the resource curse [J].World Politics, 1999, 51(2):297-322.

(本文責(zé)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(xiàng)目“信任水平對中國外貿(mào)出口的影響及對策研究”(項(xiàng)目編號：16BJL085)；科技部科技創(chuàng)新戰(zhàn)略研究專項(xiàng)“國際科技創(chuàng)新合作重大任務(wù)、新機(jī)制和重點(diǎn)問題研究”(項(xiàng)目編號：ZLY2015087)。

楊修(1988-)男，滿族，北京人，科技部中國科學(xué)技術(shù)交流中心調(diào)研協(xié)調(diào)處助理研究員，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向：開放經(jīng)濟(jì)與國際科技創(chuàng)新合作、全球化與創(chuàng)新。