政府投入、經(jīng)濟(jì)自由度與創(chuàng)新效率：來(lái)自24個(gè)領(lǐng)先國(guó)家的實(shí)證經(jīng)驗(yàn)

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(gè)重要方向，因其產(chǎn)出和效率與國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和勞動(dòng)生產(chǎn)效率的提高密切相關(guān)[1-2]，各國(guó)政府都非常關(guān)注本國(guó)創(chuàng)新效率的提升。近年來(lái)，中國(guó)在創(chuàng)新投入方面有了長(zhǎng)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(shí)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(bào)告，2017年中國(guó)在全球創(chuàng)新指數(shù)排名中位列17位。結(jié)合本國(guó)特色和全球競(jìng)爭(zhēng)的需要，提升創(chuàng)新效率、推動(dòng)中國(guó)創(chuàng)新的轉(zhuǎn)型發(fā)展，已成當(dāng)務(wù)之急。在未來(lái)的政策中，是否仍然通過(guò)大規(guī)模的政府投入推動(dòng)中國(guó)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(wèn)題。

本文將通過(guò)對(duì)創(chuàng)新領(lǐng)先國(guó)家的實(shí)證研究，回答以下問(wèn)題：(1)在創(chuàng)新領(lǐng)先國(guó)家中，中國(guó)的創(chuàng)新效率水平如何？與其他國(guó)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(duì)創(chuàng)新效率起何種作用？中國(guó)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(guó)內(nèi)外有很多研究者采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法對(duì)創(chuàng)新效率進(jìn)行研究[3-4]，而在國(guó)家層面的創(chuàng)新效率問(wèn)題上，過(guò)往研究集中在整體效率評(píng)價(jià)方面，如Alberto等人[5]，關(guān)注到不同國(guó)家創(chuàng)新產(chǎn)出方向及效率的異質(zhì)性問(wèn)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(gè)體在創(chuàng)新效率上的不同表現(xiàn)?；诓煌瑖?guó)家在社會(huì)經(jīng)濟(jì)、科技發(fā)展、資源稟賦方面的特點(diǎn)，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(píng)價(jià)國(guó)家創(chuàng)新效率時(shí)，一些學(xué)者將創(chuàng)新視為一個(gè)連續(xù)的過(guò)程，并將其劃分為不同階段，如知識(shí)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(gè)非連續(xù)性過(guò)程，這不僅體現(xiàn)在企業(yè)層面，也同樣體現(xiàn)在國(guó)家層面[10]。

學(xué)界在衡量創(chuàng)新投入時(shí)，大多采用研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員全時(shí)當(dāng)量指標(biāo)[11-12]，而在衡量創(chuàng)新產(chǎn)出時(shí)，不同學(xué)者可能采用不同的產(chǎn)出指標(biāo)。針對(duì)一國(guó)之創(chuàng)新產(chǎn)出的評(píng)價(jià)，本質(zhì)上是評(píng)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(kāi)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(lái)科技評(píng)價(jià)更傾向于采用“高被引論文”作為評(píng)估指標(biāo)。所謂“高被引論文”，根據(jù)ESI數(shù)據(jù)庫(kù)的界定，是指近十年來(lái)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(guó)專利商標(biāo)局注冊(cè)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(guó)家并以專利首次注冊(cè)的時(shí)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(shí)產(chǎn)權(quán)使用費(fèi)等指標(biāo)經(jīng)常被采用[15-17]。其中，知識(shí)產(chǎn)權(quán)使用費(fèi)經(jīng)常被用來(lái)衡量專利貿(mào)易的水平，更能反映創(chuàng)新成果在國(guó)際商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中的地位。

此外，對(duì)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(kāi)放度[17]，政府支持是最經(jīng)常被提到的因素[18]，對(duì)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(kāi)。

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(duì)24個(gè)創(chuàng)新領(lǐng)先國(guó)家在三個(gè)不同產(chǎn)出方向上的創(chuàng)新效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并運(yùn)用K-Means聚類分析和收斂檢驗(yàn)，對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分類以識(shí)別不同國(guó)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(duì)影響創(chuàng)新效率的主要因素進(jìn)行識(shí)別和檢驗(yàn)。

(一)領(lǐng)先國(guó)家創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)及其異質(zhì)性

1.不同產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA評(píng)價(jià)模型及變量選取

本文研究著重關(guān)注創(chuàng)新領(lǐng)先國(guó)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(duì)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(píng)價(jià)。

DEA評(píng)價(jià)是由Charnes等[19]提出的一種效率測(cè)度方法，本文使用CCR模型評(píng)價(jià)各決策單元的創(chuàng)新效率，其最終測(cè)算結(jié)果的相對(duì)效率得分區(qū)間在0～1之間。當(dāng)?shù)梅衷浇咏?時(shí)，表示相對(duì)有效性越高；當(dāng)相對(duì)效率值達(dá)到1時(shí)，表示DEA有效，該評(píng)價(jià)個(gè)體被視為評(píng)價(jià)組內(nèi)效率最佳的國(guó)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(guó)內(nèi)研發(fā)資金投入量(以2005年不變價(jià)格計(jì)算，百萬(wàn)美元)指標(biāo)計(jì)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(lái)自國(guó)外的研發(fā)資金投入但排除了國(guó)內(nèi)資金在國(guó)外研發(fā)項(xiàng)目的投入；人力投入采用研發(fā)科學(xué)家和工程師全時(shí)當(dāng)量(年人)作為投入指標(biāo)。

針對(duì)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(píng)價(jià)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(guó)高質(zhì)量基礎(chǔ)研究的產(chǎn)出水平。實(shí)際上，近年來(lái)中國(guó)高被引論文發(fā)表數(shù)量呈快速上升趨勢(shì)，2005年在24個(gè)國(guó)家中位居第六，至2016年10月，中國(guó)高被引論文數(shù)量已經(jīng)僅次于美國(guó)和英國(guó)，位居全球第三。技術(shù)發(fā)明產(chǎn)出導(dǎo)向評(píng)價(jià)模型則選用三方專利授權(quán)數(shù)量(TFP)進(jìn)行測(cè)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(gè)國(guó)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(shí)產(chǎn)權(quán)使用費(fèi)(IPF)這一指標(biāo)進(jìn)行測(cè)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(guó)際商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中的地位。

整體創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)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(shí)產(chǎn)權(quán)使用費(fèi)”三個(gè)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(guó)家之間在三個(gè)創(chuàng)新產(chǎn)出方向上是否存在異質(zhì)性特征？各國(guó)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)何在？本文采用K-Means聚類和收斂檢驗(yàn)，對(duì)創(chuàng)新效率的評(píng)價(jià)結(jié)果做進(jìn)一步的分析。通過(guò)聚類分析，本文對(duì)24個(gè)國(guó)家創(chuàng)新產(chǎn)出類型進(jìn)行初步識(shí)別。

在聚類分析基礎(chǔ)上，進(jìn)一步采用β-收斂對(duì)分組的合理性進(jìn)行檢驗(yàn)。β-收斂分為條件β-收斂和絕對(duì)β-收斂[20]，其中條件β收斂用于檢驗(yàn)評(píng)價(jià)組內(nèi)單個(gè)國(guó)家的效率增長(zhǎng)是否隨時(shí)間推移而趨于各自的穩(wěn)態(tài)水平，而絕對(duì)β收斂則用于檢驗(yàn)組內(nèi)相對(duì)效率落后國(guó)家與領(lǐng)先國(guó)家相比，其效率水平是否隨時(shí)間推移而趨于同一穩(wěn)態(tài)。條件β收斂在絕對(duì)收斂的基礎(chǔ)上，需要引入對(duì)穩(wěn)態(tài)值跨國(guó)變異施加控制的矢量Xi,tXi,t。設(shè)定絕對(duì)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(guó)家i第t年、第t+1年的創(chuàng)新效率，a為常數(shù)項(xiàng)，ui,t,t+1為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng) (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(duì)穩(wěn)態(tài)值跨國(guó)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(duì)各國(guó)產(chǎn)出效率差異性的影響因素進(jìn)行識(shí)別和分析。由于DEA模型測(cè)得的效率值是介于0、1之間的截?cái)鄶?shù)據(jù)，如采用最小二乘回歸方法，會(huì)導(dǎo)致估計(jì)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(gè)國(guó)家第t年的研發(fā)效率，F(xiàn)DIjt表示第j個(gè)國(guó)家第t年的外商直接投資占GDP的比重，IEjt表示第j個(gè)國(guó)家第t年的進(jìn)出口占GDP的比重，IEFjt表示第j個(gè)國(guó)家第t年的經(jīng)濟(jì)自由度得分，GSjt表示第j個(gè)國(guó)家第t年的政府研發(fā)投入占GDP的比重，STjt表示第j個(gè)國(guó)家第t年的第三產(chǎn)業(yè)占比。μj為不隨時(shí)間而改變的個(gè)體效應(yīng)，ejt為隨時(shí)間和個(gè)體而改變的擾動(dòng)項(xiàng)，β0為截距項(xiàng)，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(duì)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(hào)仍可代表解釋變量對(duì)被解釋變量的影響方向[21]。

對(duì)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(kāi)放度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府投入和政府干預(yù)5個(gè)因素。

FDI投資和貿(mào)易開(kāi)放度被認(rèn)為是影響國(guó)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(kāi)放程度則間接影響對(duì)國(guó)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(gè)國(guó)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(jí)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(diǎn)。本文選用政府研發(fā)投入在GDP中的占比來(lái)衡量一國(guó)政府在創(chuàng)新中的投入程度，其占比越高，代表該國(guó)政府投入在創(chuàng)新活動(dòng)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(gè)國(guó)家，包含了企業(yè)經(jīng)營(yíng)、投資、貿(mào)易、貨幣、財(cái)政、金融、就業(yè)自由、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、政府開(kāi)支以及廉潔程度等10個(gè)指標(biāo)，用以衡量經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的自由競(jìng)爭(zhēng)水平。

(三)評(píng)價(jià)對(duì)象選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文在選擇與中國(guó)進(jìn)行國(guó)際比較研究的評(píng)價(jià)對(duì)象時(shí)，沒(méi)有按照OECD、金磚國(guó)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(guó)家的創(chuàng)新水平，初選了30個(gè)國(guó)家。這些國(guó)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(shí)產(chǎn)權(quán)組織聯(lián)合發(fā)布《2015全球創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告》排名前三十位，該報(bào)告采用79個(gè)投入產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)全球國(guó)家或經(jīng)濟(jì)體的創(chuàng)新現(xiàn)狀進(jìn)行了評(píng)價(jià)。剔出數(shù)據(jù)缺失國(guó)家，最終選擇了中國(guó)和美國(guó)、英國(guó)、德國(guó)、日本、法國(guó)、愛(ài)爾蘭、韓國(guó)、新加坡、奧地利、比利時(shí)、加拿大、芬蘭、荷蘭、瑞典、愛(ài)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(jì)24個(gè)國(guó)家進(jìn)行評(píng)價(jià)。

論文使用數(shù)據(jù)來(lái)源包括：OECD統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)報(bào)告(研發(fā)的國(guó)內(nèi)總支出、研發(fā)人員全時(shí)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(shí)產(chǎn)權(quán)使用費(fèi)、FDI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和貿(mào)易開(kāi)放度)、湯森路透數(shù)據(jù)庫(kù)(高被引論文數(shù))以及華爾街日?qǐng)?bào)全球經(jīng)濟(jì)自由度指數(shù)報(bào)告。所有以貨幣計(jì)量的數(shù)據(jù)均轉(zhuǎn)換為2005年不變價(jià)百萬(wàn)美元。

四、國(guó)家間創(chuàng)新效率的異質(zhì)性

(一)領(lǐng)先國(guó)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(guó)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(shí)的創(chuàng)新投入大國(guó)。但從產(chǎn)出來(lái)看，代表基礎(chǔ)研究成果的高被引論文數(shù)量，中國(guó)年均值是第一名美國(guó)的18.4%；在三方專利授權(quán)數(shù)量上，中國(guó)的均值僅為第一名日本的6%，知識(shí)產(chǎn)權(quán)貿(mào)易均值則僅為美國(guó)和日本的5.23‰和2.17%。整體上看，與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)特征相似，中國(guó)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(zhǎng)，同樣面臨轉(zhuǎn)型壓力。

如果進(jìn)一步對(duì)中國(guó)與不同方向創(chuàng)新產(chǎn)出最高的幾個(gè)國(guó)家近年來(lái)的投入產(chǎn)出情況進(jìn)行對(duì)比，我們可以發(fā)現(xiàn)中國(guó)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(guó)；而在三方專利授權(quán)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)使用費(fèi)方面，中國(guó)與最領(lǐng)先國(guó)家差距巨大。這顯示，中國(guó)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(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用還沒(méi)有同步體現(xiàn)出來(lái)。

(二)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)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(duì)中國(guó)和英美德日法等24個(gè)創(chuàng)新領(lǐng)先國(guó)家創(chuàng)新的綜合效率和在三個(gè)不同產(chǎn)出方向上的創(chuàng)新效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)，表1-表4分別給出了整體創(chuàng)新效率和三個(gè)產(chǎn)出方向的創(chuàng)新效率。

從創(chuàng)新的綜合效率來(lái)看，中國(guó)在24個(gè)國(guó)家中，排名僅高于俄羅斯，其相對(duì)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(duì)不同國(guó)家在創(chuàng)新的三個(gè)不同產(chǎn)出方向上的效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果分別參見(jiàn)表2、表3、表4。

從高被引論文產(chǎn)出的效率均值(見(jiàn)表3)分析，位居前三的國(guó)家分別是荷蘭、愛(ài)沙尼亞和愛(ài)爾蘭；高被引論文產(chǎn)出均值最高的美國(guó)、英國(guó)和德國(guó)，其效率值則分別列于第15、5、18位；中國(guó)的效率均值在0.15，位列24個(gè)國(guó)家中的21位。在高產(chǎn)國(guó)家中，除英國(guó)外，其他三個(gè)國(guó)家的效率值相對(duì)較低。

表1 24個(gè)領(lǐng)先國(guó)家的創(chuàng)新效率(綜合效率)

注：括號(hào)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(jiàn)表3)分析來(lái)看，日本、荷蘭和德國(guó)的創(chuàng)新效率均值最高，尤其是日本，自2006年以來(lái)其相對(duì)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(guó)的效率均值為0.07，在所有24個(gè)國(guó)家中位居22位。

在以知識(shí)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(píng)價(jià)(見(jiàn)表4)中，盧森堡、愛(ài)爾蘭兩個(gè)國(guó)家具有非常高的效率，而中國(guó)在所有國(guó)家中位于最后一名。DEA評(píng)價(jià)可以發(fā)現(xiàn)：一些國(guó)家的創(chuàng)新效率具有非均衡性，其三個(gè)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(guó)和韓國(guó)。中國(guó)的創(chuàng)新效率也具有非均衡性、非連續(xù)性的特點(diǎn)：雖然中國(guó)在創(chuàng)新效率的不同產(chǎn)出方向上與領(lǐng)先國(guó)家都有相當(dāng)大的差距，但就中國(guó)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(shí)產(chǎn)權(quán)貿(mào)易方面的效率則顯著低于其他國(guó)家。相反，還有一些國(guó)家，如荷蘭，在三個(gè)產(chǎn)出方向上均具有較高的效率。

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

(三)創(chuàng)新領(lǐng)先國(guó)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(guó)家創(chuàng)新效率的異質(zhì)性，本文對(duì)DEA評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行聚類分析。由于各國(guó)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(gè)國(guó)家被分成了三類。方差檢驗(yàn)結(jié)果(見(jiàn)表6)顯示三個(gè)分組之間存在顯著差異，驗(yàn)證了24個(gè)創(chuàng)新領(lǐng)先國(guó)家創(chuàng)新效率異質(zhì)性的存在。類I包括中國(guó)和愛(ài)沙尼亞、加拿大等13個(gè)國(guó)家，類II只有日本、德國(guó)和韓國(guó)3個(gè)國(guó)家，類III包括荷蘭、美國(guó)等8個(gè)國(guó)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(guò)對(duì)聚類中心點(diǎn)(見(jiàn)表7)的分析，可以對(duì)24個(gè)創(chuàng)新領(lǐng)先國(guó)家的產(chǎn)出效率特征做進(jìn)一步解析。對(duì)于I類國(guó)家，其高被引論文產(chǎn)出導(dǎo)向明顯，三方專利和知識(shí)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(guó)家，中國(guó)屬于這一分類。對(duì)于第II類國(guó)家，聚類中心點(diǎn)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(guó)家。第三類國(guó)家在三個(gè)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(guó)家。

2.收斂性檢驗(yàn)結(jié)果

進(jìn)一步采用β-收斂檢驗(yàn)，對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表8。

檢驗(yàn)結(jié)果表明，在三個(gè)不同類別國(guó)家內(nèi)部，存在絕對(duì)β收斂和相對(duì)β收斂趨勢(shì)，即，在每個(gè)類別內(nèi)部，不同國(guó)家之間的創(chuàng)新效率將隨時(shí)間推移而逐漸趨于一致，每個(gè)國(guó)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(yàn)結(jié)果驗(yàn)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(shí)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(yàn)

表7 聚類分析中心點(diǎn)數(shù)據(jù)矩陣

3.不同國(guó)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(yàn)結(jié)果，我們對(duì)三種不同類型國(guó)家的創(chuàng)新產(chǎn)出效率做進(jìn)一步的分析。對(duì)照表1-表4的DEA效率評(píng)價(jià)結(jié)果，在13個(gè)基礎(chǔ)研究型國(guó)家中，奧地利、愛(ài)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(guó)家在三方專利授權(quán)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)貿(mào)易產(chǎn)出效率上僅處于中等水平，相對(duì)而言，基礎(chǔ)研究型國(guó)家的綜合效率在24個(gè)領(lǐng)先國(guó)家中處于中低水平。

表8 β收斂檢驗(yàn)結(jié)果

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

聚類分析顯示，發(fā)明型國(guó)家只有德日韓三國(guó)，它們?cè)谌綄＠a(chǎn)出效率方面具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)，但在基礎(chǔ)研究產(chǎn)出和知識(shí)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(guó)(第8位)具有較高的綜合效率，韓國(guó)則處在中等水平上。這三個(gè)國(guó)家的共同特點(diǎn)在于它們都屬于全球制造強(qiáng)國(guó)。相對(duì)于其他類別國(guó)家，發(fā)明型國(guó)家在應(yīng)用技術(shù)研究上具有非常大的優(yōu)勢(shì)。觀察綜合型創(chuàng)新領(lǐng)先國(guó)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(guó)家都屬于高度發(fā)達(dá)國(guó)家。

對(duì)三組國(guó)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(gè)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(guó)家可以選擇不同產(chǎn)出方向作為效率提升的重點(diǎn)，但這種非均衡性并沒(méi)有體現(xiàn)在知識(shí)產(chǎn)權(quán)貿(mào)易產(chǎn)出效率上。這一結(jié)果意味著，在國(guó)際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)中，知識(shí)產(chǎn)權(quán)貿(mào)易的優(yōu)勢(shì)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(duì)影響不同產(chǎn)出方向創(chuàng)新效率的主要因素進(jìn)行檢驗(yàn)。

(一)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

參照Bronzini等人[24]的方法，我們?cè)诿姘鍞?shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)中采用2/4判斷法，即，在LLC、IPS、ADF和PP四種檢驗(yàn)方法中，如果在滿足在顯著性水平1%、5%或10%下至少有兩個(gè)拒絕了原假設(shè)，則認(rèn)為該縱剖面時(shí)間序列為平穩(wěn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示各水平變量單位根檢驗(yàn)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(yàn)與面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

運(yùn)用Pedroni[25]檢驗(yàn)，對(duì)三個(gè)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(yàn)。表9的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，三個(gè)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(gè)組的解釋變量與被解釋變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

表9 面板協(xié)整Pedroni檢驗(yàn)結(jié)果

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

(2) Pedroni的7 個(gè)協(xié)整檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)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(yàn)統(tǒng)計(jì)量漸近服從正態(tài)分布； 在7個(gè)統(tǒng)計(jì)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(yàn)的基礎(chǔ)上，采用2005-2012年的實(shí)證數(shù)據(jù)，運(yùn)用STATA12.0作為分析工具，對(duì)三個(gè)組別分別進(jìn)行Tobit回歸估計(jì)。在基礎(chǔ)研究型國(guó)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(guó)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(guó)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(shí)產(chǎn)權(quán)貿(mào)易)。在三個(gè)組別中，解釋變量均為FDI投資、貿(mào)易開(kāi)放度、政府投入占比、經(jīng)濟(jì)自由度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。回歸結(jié)果參見(jiàn)表10。

表10 面板Tobit模型估計(jì)參數(shù)及結(jié)果

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

根據(jù)對(duì)sigma_u=0 的似然比檢顯著則選擇隨機(jī)效應(yīng)面板估計(jì)，若不顯著則進(jìn)行混合回歸估計(jì)，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(yàn)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(duì)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(yàn)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(gè)不同組別中，經(jīng)濟(jì)自由度均對(duì)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(yíng)、財(cái)政、金融、勞動(dòng)、投資自由度較高、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)以及廉潔程度較高的國(guó)家，更容易獲得較高的創(chuàng)新效率。這也意味著市場(chǎng)的自由競(jìng)爭(zhēng)，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(duì)創(chuàng)新效率的影響在三個(gè)組別中有不同的表現(xiàn)。在基礎(chǔ)研究和發(fā)明型國(guó)家中，政府的投入對(duì)創(chuàng)新效率有顯著的負(fù)面影響，研發(fā)經(jīng)費(fèi)中政府投入占比越高，創(chuàng)新產(chǎn)出效率越低；在綜合性國(guó)家中，政府投入的作用則不顯著。考慮到政府在市場(chǎng)信息獲取等方面的弱勢(shì)，即便不考慮政府尋租問(wèn)題，在多數(shù)國(guó)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(shí)施“激勵(lì)”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(gè)觀察對(duì)象，除了中國(guó)、俄羅斯、南非屬于金磚國(guó)家，其他都屬于發(fā)達(dá)國(guó)家，F(xiàn)DI投資和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的影響已經(jīng)不再顯著，對(duì)產(chǎn)出效率也不再產(chǎn)生顯著作用。

貿(mào)易開(kāi)放度對(duì)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(wú)顯著影響，但對(duì)模型3的綜合創(chuàng)新效率作用顯著。模型3中的國(guó)家如荷蘭、愛(ài)爾蘭、瑞典、比利時(shí)、盧森堡、美國(guó)、法國(guó)、英國(guó)等，在國(guó)際貿(mào)易中占有較高地位。在這些國(guó)家中，貿(mào)易開(kāi)放度對(duì)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(dòng)的三個(gè)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(duì)其產(chǎn)出效率分別進(jìn)行評(píng)價(jià)，在此基礎(chǔ)上，對(duì)包括美國(guó)、德國(guó)、日本、英國(guó)等24個(gè)全球創(chuàng)新領(lǐng)先國(guó)家的效率特征的異質(zhì)性進(jìn)行研究以識(shí)別各國(guó)的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，從而作為中國(guó)的借鑒；(2)利用面板數(shù)據(jù)回歸，對(duì)不同類型國(guó)家的創(chuàng)新效率影響要素進(jìn)行分析，重點(diǎn)探討政府投入、經(jīng)濟(jì)自由度、FDI投資、貿(mào)易開(kāi)放度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新效率的影響，結(jié)果顯示幾乎所有類型國(guó)家中，政府投入和經(jīng)濟(jì)自由度對(duì)創(chuàng)新效率影響的重要性；(3)從中國(guó)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略和未來(lái)全球競(jìng)爭(zhēng)的角度看，創(chuàng)新政策的重點(diǎn)應(yīng)致力于推動(dòng)創(chuàng)新領(lǐng)域的自由競(jìng)爭(zhēng)、調(diào)整國(guó)家研發(fā)創(chuàng)新投入方向以切實(shí)支持中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(jìng)爭(zhēng)提高研發(fā)資源的配置效率。經(jīng)濟(jì)的自由競(jìng)爭(zhēng)都對(duì)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(jìng)爭(zhēng)密不可分。公共研發(fā)資金的巨額投入和快速增長(zhǎng)，必然帶來(lái)國(guó)內(nèi)外利益相關(guān)者的激烈博弈。通過(guò)政策引導(dǎo)和良好的市場(chǎng)化運(yùn)作機(jī)制，保障公平的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，通過(guò)“市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)”培育具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的創(chuàng)新者，應(yīng)成為創(chuàng)新政策的核心議題之一。國(guó)家在配置創(chuàng)新資源時(shí)，宜對(duì)重大國(guó)計(jì)民生項(xiàng)目和通用創(chuàng)新項(xiàng)目實(shí)行雙軌制，通用項(xiàng)目更多實(shí)行市場(chǎng)化運(yùn)作，鼓勵(lì)企業(yè)與大學(xué)、國(guó)家研究機(jī)構(gòu)合作，共同參與政府研發(fā)投入，從而帶動(dòng)對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展有實(shí)質(zhì)性意義的創(chuàng)新，以良好市場(chǎng)機(jī)制保障和引導(dǎo)中國(guó)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(guó)家在基礎(chǔ)研究、技術(shù)發(fā)明和知識(shí)產(chǎn)權(quán)貿(mào)易產(chǎn)出上具有各自的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，并在不同產(chǎn)出方向上形成更高效率。中國(guó)在未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)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(duì)中國(guó)未來(lái)的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)至關(guān)重要。因此，德日韓模式尤其值得中國(guó)關(guān)注。中國(guó)基礎(chǔ)研究的產(chǎn)出效率并沒(méi)有轉(zhuǎn)化為同樣的技術(shù)發(fā)明和知識(shí)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(xiàng)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(guò)多“跟蹤”國(guó)際熱點(diǎn)的模仿創(chuàng)新信號(hào)，而應(yīng)關(guān)注推動(dòng)科學(xué)研究面向“本土問(wèn)題”的解決，尤其是支撐中國(guó)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(lì)政策，鼓勵(lì)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(jìng)爭(zhēng)的作用相反，政府投入占比對(duì)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(guó)家提升創(chuàng)新效率的努力中，應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注國(guó)家創(chuàng)新投入的配置機(jī)制和治理問(wèn)題。政府投入的低效率并非中國(guó)特色，政府研發(fā)投入占比對(duì)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(dòng)企業(yè)等創(chuàng)新主體由“市場(chǎng)”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(guó)家的創(chuàng)新效率。