效率視角下創(chuàng)新數(shù)量、質(zhì)量與速度互動(dòng)機(jī)制研究

俞立平

內(nèi)容提要：創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的三大目標(biāo)，將其置于同一框架下研究其互動(dòng)機(jī)制極為必要。進(jìn)一步地，在考慮創(chuàng)新效率時(shí)，分析現(xiàn)實(shí)情況與理想情況下創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的關(guān)系變化，可以揭示內(nèi)在的規(guī)律和問題。本文基于中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際面板數(shù)據(jù)，采用SBM-BBC模型測(cè)度效率，在分析創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新速度互動(dòng)機(jī)制的基礎(chǔ)上，綜合采用面板數(shù)據(jù)模型與貝葉斯向量自回歸模型研究三者的互動(dòng)關(guān)系，并對(duì)現(xiàn)實(shí)情況與完全有效率的理想情況進(jìn)行比較。研究結(jié)果表明：研發(fā)經(jīng)費(fèi)能有效提高現(xiàn)實(shí)創(chuàng)新數(shù)量，研發(fā)勞動(dòng)力能有效提高理想創(chuàng)新數(shù)量；研發(fā)勞動(dòng)力難以提高創(chuàng)新質(zhì)量，研發(fā)經(jīng)費(fèi)更能提高理想創(chuàng)新質(zhì)量；完全有效率時(shí)研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)創(chuàng)新速度的貢獻(xiàn)下降；提高創(chuàng)新質(zhì)量尚有較大空間；創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度兩兩存在相互關(guān)系，理想情況下創(chuàng)新質(zhì)量重要性增強(qiáng)、創(chuàng)新速度與創(chuàng)新數(shù)量關(guān)系更加協(xié)調(diào)、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度協(xié)調(diào)良好。

一、問題提出

創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的三大目標(biāo)。創(chuàng)新數(shù)量是企業(yè)創(chuàng)新總量的體現(xiàn)，代表了企業(yè)創(chuàng)新的規(guī)模[1]。創(chuàng)新質(zhì)量是企業(yè)技術(shù)質(zhì)量、研究影響力、創(chuàng)新效益的綜合體現(xiàn)[2]。創(chuàng)新速度是指從創(chuàng)意產(chǎn)生到通過技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)和生產(chǎn)制造、市場(chǎng)營銷等活動(dòng)，最終將產(chǎn)品推向市場(chǎng)所跨越的時(shí)間[3]。創(chuàng)新數(shù)量代表總量與規(guī)模屬性，創(chuàng)新質(zhì)量代表質(zhì)量與相對(duì)屬性，創(chuàng)新速度代表時(shí)間屬性。在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，企業(yè)僅有創(chuàng)新活動(dòng)是不夠的，對(duì)創(chuàng)新要進(jìn)行全方位的考察。沒有創(chuàng)新數(shù)量，較小的創(chuàng)新規(guī)模不利于企業(yè)生存發(fā)展；沒有創(chuàng)新質(zhì)量，原始創(chuàng)新、重大創(chuàng)新少，難以與對(duì)手進(jìn)行有效的競(jìng)爭(zhēng)；沒有創(chuàng)新速度，會(huì)降低創(chuàng)新收益。據(jù)統(tǒng)計(jì)，市場(chǎng)第二進(jìn)入者的平均市場(chǎng)占有率只及市場(chǎng)首入者的71%，而第三進(jìn)入者的平均市場(chǎng)占有率只有首入者的58%[4]。

創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度協(xié)調(diào)發(fā)展至關(guān)重要。創(chuàng)新數(shù)量是創(chuàng)新質(zhì)量的基礎(chǔ)，沒有一定的創(chuàng)新數(shù)量，難以取得較好的創(chuàng)新質(zhì)量。創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量有時(shí)又是矛盾的。在資源有限的情況下，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量往往難以同步發(fā)展。創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度共同增長(zhǎng)更好，但是有時(shí)也是矛盾的，一味追求創(chuàng)新速度也會(huì)犧牲創(chuàng)新數(shù)量。至于創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度，其均衡發(fā)展也比較困難，原始創(chuàng)新、重大創(chuàng)新等高質(zhì)量創(chuàng)新的速度在某些階段是非常緩慢的。企業(yè)必須在兼顧收益與風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，努力做好創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的平衡。

在效率視角下分析創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的協(xié)調(diào)機(jī)制極為必要。效率本質(zhì)上是在一定創(chuàng)新技術(shù)水平與創(chuàng)新管理水平下企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)出水平的綜合體現(xiàn)。效率完全有效意味著少數(shù)企業(yè)創(chuàng)新技術(shù)能力強(qiáng)、創(chuàng)新管理水平高，并且是完全可以借鑒和學(xué)習(xí)的。在完全有效率的理想狀態(tài)下，所有企業(yè)創(chuàng)新均有效，意味著整個(gè)行業(yè)創(chuàng)新水平在現(xiàn)有的技術(shù)水平下達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，創(chuàng)新管理也達(dá)到最佳水平。因此，不妨將創(chuàng)新活動(dòng)分為兩種狀態(tài)來研究比較創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的協(xié)調(diào)機(jī)制，一種是在現(xiàn)實(shí)情況下企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度之間的互動(dòng)關(guān)系；另一種是在完全有效率的理想情況下，企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的互動(dòng)關(guān)系。比較這兩種情況下創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的協(xié)調(diào)狀況，可以分析企業(yè)創(chuàng)新中存在的問題，尋找創(chuàng)新改進(jìn)的方向。當(dāng)然，還可以分析比較現(xiàn)實(shí)情況與理想情況下研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)勞動(dòng)力的彈性變化，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)其中存在的問題。

為了分析以上問題，有必要研究研發(fā)投入與創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新速度之間的關(guān)系，以及創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新速度之間的協(xié)調(diào)機(jī)制。并對(duì)現(xiàn)實(shí)情況與完全有效情況下理想企業(yè)進(jìn)行對(duì)比分析。本文擬以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為例進(jìn)行創(chuàng)新效率測(cè)度，然后基于知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)，綜合運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型與貝葉斯向量自回歸模型進(jìn)行比較分析。其主要?jiǎng)?chuàng)新體現(xiàn)在：第一，首次將創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度置于同一框架下研究其關(guān)系與協(xié)調(diào)機(jī)制；第二，對(duì)比分析現(xiàn)實(shí)情況與完全有效理想情況下創(chuàng)新投入產(chǎn)出關(guān)系，以及創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的協(xié)調(diào)機(jī)制，發(fā)現(xiàn)其變化規(guī)律；第三，測(cè)度創(chuàng)新效率時(shí)首次將創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度同時(shí)作為創(chuàng)新產(chǎn)出。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于創(chuàng)新質(zhì)量的界定與測(cè)度，漢納(Haner，2002)較早提出了創(chuàng)新質(zhì)量概念框架，將其界定為創(chuàng)新績(jī)效總合，包括最終產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量、企業(yè)運(yùn)營過程質(zhì)量，強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新的潛能—過程—結(jié)果，以及創(chuàng)新與企業(yè)策略之間的相關(guān)性[5]。還有學(xué)者認(rèn)為被授權(quán)的專利擁有比未授權(quán)專利更高的質(zhì)量水平[6]。格里希斯(Griliches，1990)指出專利維持時(shí)間是公認(rèn)的能夠反映專利技術(shù)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值的質(zhì)量特征指標(biāo)[7]?？茽杻?nèi)利和夏克曼(Cornelli & Schankerman，1999)認(rèn)為在專利被授權(quán)的基礎(chǔ)上，付費(fèi)期進(jìn)一步代表了專利中所包含的價(jià)值，即年費(fèi)支付延續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的專利擁有更高的價(jià)值[8]。夏克曼和帕克斯(Schankerman & Pakes,1986)利用專利交納維持費(fèi)的特點(diǎn)，建立了專利維持模型來研究專利質(zhì)量并對(duì)英、法、德三國的專利質(zhì)量分布進(jìn)行了估計(jì)[9]。程俊杰(2019)認(rèn)為中國面臨嚴(yán)重的創(chuàng)新困境，即創(chuàng)新質(zhì)量水平不高和科技成果轉(zhuǎn)化率較低[10]。

關(guān)于創(chuàng)新質(zhì)量的影響因素，德魯克和費(fèi)澤(Drucker & Feser,2012)根據(jù)企業(yè)層面數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚能夠有效促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，提高創(chuàng)新質(zhì)量[11]。鄧美薇和張季風(fēng)(2018)研究認(rèn)為，技術(shù)創(chuàng)新是日本經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量提升的有效驅(qū)動(dòng)力，這種驅(qū)動(dòng)作用具有地區(qū)差異，隨著技術(shù)創(chuàng)新實(shí)質(zhì)性產(chǎn)出趨減，技術(shù)成果外流較多，未來這種驅(qū)動(dòng)作用可能減弱[12]。辜勝阻等(2018)指出推動(dòng)核心技術(shù)創(chuàng)新有利于促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、維護(hù)國家安全與搶占全球科技發(fā)展先機(jī)[13]。張杰和鄭文平(2018)研究認(rèn)為，政府專利資助政策扭曲了企業(yè)專利申請(qǐng)的動(dòng)機(jī)，會(huì)導(dǎo)致低質(zhì)量專利產(chǎn)生，但是國家專利審查和批準(zhǔn)制度，一定程度上會(huì)糾正這種現(xiàn)象[14]。楊亭亭和段軍山(2019)研究了股票流動(dòng)性與創(chuàng)新質(zhì)量之間的關(guān)系[15]。

關(guān)于創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系，王黎明和俞立平(2018)認(rèn)為創(chuàng)新數(shù)量代表了創(chuàng)新的總體規(guī)模，而創(chuàng)新質(zhì)量代表了創(chuàng)新的實(shí)際水平[16]。張震(2018)認(rèn)為創(chuàng)新數(shù)量影響企業(yè)規(guī)模，創(chuàng)新質(zhì)量影響企業(yè)的成長(zhǎng)階段。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新質(zhì)量沒有企業(yè)規(guī)模門檻效應(yīng)，與企業(yè)效益無關(guān)，深層次說明了中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平不高、創(chuàng)新質(zhì)量較低[17]。蔡紹洪和俞立平(2017)提出，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量具有協(xié)同作用機(jī)制，只有同時(shí)做好創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新數(shù)量的企業(yè)才能取得較好的創(chuàng)新效果，中國目前創(chuàng)新數(shù)量已經(jīng)具備一定規(guī)模，但由于創(chuàng)新質(zhì)量較低，創(chuàng)新質(zhì)量對(duì)企業(yè)利潤的貢獻(xiàn)并不顯著[1]。高林等(2014)用專利知識(shí)寬度反映創(chuàng)新質(zhì)量，實(shí)證發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新激勵(lì)對(duì)創(chuàng)新數(shù)量與質(zhì)量的影響效果存在異質(zhì)性：產(chǎn)業(yè)政策支持和壟斷對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的彈性為正，對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的彈性為負(fù)；需求和規(guī)模對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的彈性為正，對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響不顯著[18]。

創(chuàng)新速度的提出始于基于競(jìng)爭(zhēng)與時(shí)間的關(guān)系。斯托克(Stalk，1988)首次提出了“基于時(shí)間的競(jìng)爭(zhēng)”的概念，指出企業(yè)獲得基于時(shí)間的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)主要有4條途徑：快速創(chuàng)新、快速制造、快速銷售、建立注重時(shí)間競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)略[19]。阿略卡和謝斯勒(Allocca & Kessler，2006)認(rèn)為企業(yè)如果擁有快于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手開展研發(fā)活動(dòng)的能力，就可以獲得先入優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品成功，獲取市場(chǎng)份額，從而延長(zhǎng)產(chǎn)品生命周期，創(chuàng)造規(guī)模效益，增加投資回報(bào)率和長(zhǎng)期生存能力[20]。詹森(Janssen，2000)提出創(chuàng)新是一種高風(fēng)險(xiǎn)行為，所以加快創(chuàng)新速度意味著企業(yè)將擁有更多的試錯(cuò)機(jī)會(huì)，從而提高創(chuàng)新的成功概率[21]。米爾森和懷爾蒙(Millson & Wilemon，2010)指出創(chuàng)新速度主要取決于三個(gè)方面：一是新產(chǎn)品從研發(fā)到推向市場(chǎng)的間隔時(shí)間，二是新產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)表現(xiàn)，三是研發(fā)團(tuán)隊(duì)與不同潛在顧客的溝通互動(dòng)程度[22]。帕特爾等(Patel et al.，2014)認(rèn)為當(dāng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新方向與新產(chǎn)品升級(jí)快速動(dòng)態(tài)變化時(shí)，企業(yè)僅靠獨(dú)立研發(fā)來構(gòu)建新的技術(shù)優(yōu)勢(shì)非常困難，聯(lián)合本土和國際網(wǎng)絡(luò)中的合作伙伴能夠更加有效地提升知識(shí)流動(dòng)速度，從而加快創(chuàng)新速度[23]。納德卡爾尼和納拉亞南(Nadkarni & Narayanan，2007)指出產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)對(duì)于影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有關(guān)鍵作用，所有企業(yè)的產(chǎn)品、工藝與組織變革導(dǎo)致了產(chǎn)業(yè)新技術(shù)、新產(chǎn)品涌現(xiàn)，并提高了更新?lián)Q代速度[24]。俞立平和孫建紅(2017)還進(jìn)一步從宏觀角度提出了產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度的概念，即產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的快慢程度，可用某個(gè)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新成果的增長(zhǎng)率來表示[25]。郭強(qiáng)華(2019)研究發(fā)現(xiàn)自主研發(fā)比協(xié)同創(chuàng)新更能提高創(chuàng)新速度。由于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新速度一般是隱性的，所以難以用具體的時(shí)間來衡量[26]。

關(guān)于創(chuàng)新速度與創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系，有學(xué)者指出，能夠快速將低價(jià)格、高質(zhì)量產(chǎn)品提供給顧客的企業(yè)具有更高的競(jìng)爭(zhēng)力，速度已成為繼質(zhì)量和價(jià)格之后下一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)來源[27]。一些研究認(rèn)為創(chuàng)新速度與創(chuàng)新質(zhì)量難以兼顧。以科恩等(Cohen et al.,1996)為代表的一些學(xué)者認(rèn)為新產(chǎn)品開發(fā)速度的加快與產(chǎn)品質(zhì)量之間存在著一種均衡，二者呈現(xiàn)反向關(guān)系[28]。梅農(nóng)等(Menon et al.,2002)也持同樣觀點(diǎn)，認(rèn)為新產(chǎn)品開發(fā)速度和產(chǎn)品質(zhì)量存在一定的沖突，嚴(yán)格的時(shí)間限制會(huì)導(dǎo)致新產(chǎn)品開發(fā)團(tuán)隊(duì)錯(cuò)過一些重要的過程，降低產(chǎn)品的性能標(biāo)準(zhǔn)或者減少技術(shù)內(nèi)容，這樣團(tuán)隊(duì)很難保障高水平的新產(chǎn)品質(zhì)量[29]。但也有學(xué)者有不同觀點(diǎn)，海爾曼和克拉里絲(Heirman & Clarysse，2007)指出，當(dāng)企業(yè)關(guān)注客戶需求時(shí)，快速的新產(chǎn)品開發(fā)能夠帶來相對(duì)高的產(chǎn)品質(zhì)量[30]。陳等人(Chen et al.，2012)認(rèn)為創(chuàng)新速度的加快增加了團(tuán)隊(duì)的知識(shí)積累，同時(shí)需要團(tuán)隊(duì)成員更多的協(xié)調(diào)和溝通，這都有利于質(zhì)量的提高[31]。馬永遠(yuǎn)等(2014)基于103個(gè)新產(chǎn)品開發(fā)團(tuán)隊(duì)的研究表明，創(chuàng)新速度的加快有利于產(chǎn)品質(zhì)量的提高[32]。

關(guān)于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率，既有宏觀層面的界定也有微觀層面的界定。有學(xué)者提出科技創(chuàng)新效率是科技創(chuàng)新能力的重要體現(xiàn)，能綜合反映區(qū)域科技創(chuàng)新資源的有效配置、合理利用和經(jīng)營管理水平[33]。拉布和科塔姆拉朱(Raab & Kotamraju，2006)指出創(chuàng)新效率也稱為生產(chǎn)效率，是在現(xiàn)有技術(shù)水平下，在一定的資源要素配置和創(chuàng)新環(huán)境條件約束時(shí)，企業(yè)取得最大研發(fā)成果(或最小研發(fā)投入成本)的能力，它表示實(shí)際生產(chǎn)靠近前沿面的程度[34]。厄茲尤爾特(Ozyurt，2009)指出創(chuàng)新效率的測(cè)度方法主要包括生產(chǎn)函數(shù)法、時(shí)變參數(shù)法、隨機(jī)前沿法(SFA)、數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA)等，以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法為主[35]。關(guān)于創(chuàng)新效率的測(cè)度，從國家或區(qū)域?qū)用娴难芯枯^多。如有學(xué)者關(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[36]。還有學(xué)者采用DEA方法測(cè)度了45個(gè)國家的創(chuàng)新效率，并進(jìn)行深入比較[37]。

從現(xiàn)有的研究看，學(xué)術(shù)界早已關(guān)注創(chuàng)新數(shù)量，只是沒有用“創(chuàng)新數(shù)量”這個(gè)詞。最早關(guān)于創(chuàng)新的計(jì)量主要就是測(cè)度創(chuàng)新總量。隨著創(chuàng)新質(zhì)量概念的產(chǎn)生，學(xué)術(shù)界自然而然地開始關(guān)注創(chuàng)新數(shù)量。數(shù)量和質(zhì)量本來就是一對(duì)概念，往往是成對(duì)出現(xiàn)的。關(guān)于創(chuàng)新質(zhì)量的測(cè)度，其方法主要有發(fā)明專利、專利價(jià)值、專利續(xù)費(fèi)、專利時(shí)間等。關(guān)于創(chuàng)新質(zhì)量的影響因素，研究較少，且不夠深入。關(guān)于創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系，學(xué)術(shù)界有一些研究，但不夠系統(tǒng)。

關(guān)于創(chuàng)新速度的界定，學(xué)術(shù)界主要從微觀企業(yè)產(chǎn)品層面進(jìn)行，往往用時(shí)間來表示。對(duì)于如何提高產(chǎn)品創(chuàng)新速度，學(xué)術(shù)界也進(jìn)行了較為深入的研究。對(duì)于宏觀產(chǎn)業(yè)層面的創(chuàng)新速度，學(xué)術(shù)界開始有所涉及。關(guān)于創(chuàng)新速度與創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系，目前存在兩種觀點(diǎn)：一種認(rèn)為創(chuàng)新速度與創(chuàng)新質(zhì)量難以兼顧；另一種觀點(diǎn)認(rèn)為在一定條件下兩者是可以互相兼顧的，但并沒有對(duì)其原因加以深入分析。

關(guān)于創(chuàng)新效率的測(cè)度方法，學(xué)術(shù)界目前主要以DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法為主，該領(lǐng)域已經(jīng)有不少學(xué)者關(guān)注創(chuàng)新效率的測(cè)度。綜合以上研究，在以下方面還有待深入：

第一，現(xiàn)有研究關(guān)注到創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系，以及創(chuàng)新速度與創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系，但并沒有將創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量和創(chuàng)新速度置于同一研究框架下，分析它們之間的內(nèi)在聯(lián)系，研究它們之間的協(xié)調(diào)機(jī)制。

第二，現(xiàn)有高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量和創(chuàng)新速度之間的關(guān)系特征是什么？有什么內(nèi)在規(guī)律？存在那些問題？

第三，如果以目前效率最優(yōu)的企業(yè)作為樣本，在現(xiàn)有最好的創(chuàng)新技術(shù)水平和管理水平下，這些企業(yè)創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量和創(chuàng)新速度之間的關(guān)系特征是什么？又有什么內(nèi)在規(guī)律？可能存在哪些問題？

第四，比較現(xiàn)實(shí)情況與理想情況下，創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量和創(chuàng)新速度的關(guān)系特征及其規(guī)律，總結(jié)導(dǎo)致變化的原因，可以進(jìn)一步分析創(chuàng)新發(fā)展變化的趨勢(shì)。

第五，在現(xiàn)實(shí)情況與理想情況下，研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)勞動(dòng)力與創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量和創(chuàng)新速度的關(guān)系變化？為什么會(huì)呈現(xiàn)這種變化？

三、理論基礎(chǔ)與研究方法

(一)創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的內(nèi)在機(jī)制

1.創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度同為創(chuàng)新成果

創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新速度與創(chuàng)新效率的關(guān)系如圖1所示。企業(yè)投入研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)勞動(dòng)力、研發(fā)設(shè)備的目的是為了取得創(chuàng)新成果。創(chuàng)新成果又可以進(jìn)一步細(xì)分為創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度。創(chuàng)新數(shù)量是企業(yè)創(chuàng)新的總量目標(biāo)，表現(xiàn)為各種專利的數(shù)量、新技術(shù)、新工藝的使用等。創(chuàng)新質(zhì)量是企業(yè)創(chuàng)新的質(zhì)量目標(biāo)，光有數(shù)量是不夠的，如果沒有較好的創(chuàng)新質(zhì)量，原始創(chuàng)新、重大創(chuàng)新少，也難以取得較大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。創(chuàng)新速度是企業(yè)創(chuàng)新的時(shí)間要求。在基于時(shí)間競(jìng)爭(zhēng)的背景下，早一點(diǎn)將新產(chǎn)品推向市場(chǎng)，就意味著可以獲得更好的市場(chǎng)占有率，取得更好的效益。所以企業(yè)創(chuàng)新的目標(biāo)，必須同時(shí)兼顧創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度。

圖1 系統(tǒng)框架

對(duì)于企業(yè)的創(chuàng)新行為，從目標(biāo)考核的角度，存在兩種約束行為。一種是顯性約束行為，體現(xiàn)在對(duì)于創(chuàng)新成果的要求上，包括創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度。對(duì)于那些創(chuàng)新實(shí)力較弱的企業(yè)而言，創(chuàng)新質(zhì)量可能得不到應(yīng)有的關(guān)注，但對(duì)于創(chuàng)新實(shí)力強(qiáng)、創(chuàng)新規(guī)模大的企業(yè)而言，創(chuàng)新質(zhì)量無疑具有十分重要的地位。另一種是隱性約束行為，就是創(chuàng)新效率。創(chuàng)新總是在一定的投入產(chǎn)出水平、一定的創(chuàng)新技術(shù)水平、一定的管理水平下進(jìn)行的，如果不能進(jìn)行有效地管理和控制，就會(huì)導(dǎo)致創(chuàng)新成本過高、創(chuàng)新成果不佳、創(chuàng)新效率低下，輕則影響創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新速度，重則影響整個(gè)企業(yè)的創(chuàng)新。所以分析創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的關(guān)系，必須引入創(chuàng)新效率，將四者置于同一框架下進(jìn)行深入分析。

2.創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的互動(dòng)機(jī)制

(1)創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量的互動(dòng)關(guān)系

創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量的互動(dòng)關(guān)系是動(dòng)態(tài)變化的，隨著企業(yè)創(chuàng)新水平、發(fā)展階段等變化而不同。根據(jù)蔡紹洪和俞立平(2017)[1]的研究，企業(yè)在起步期側(cè)重創(chuàng)新數(shù)量，在成長(zhǎng)期側(cè)重創(chuàng)新質(zhì)量，在成熟期兼顧創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量。從宏觀角度來看，中國目前創(chuàng)新總量已經(jīng)位居世界先進(jìn)水平。2018年，中國專利申請(qǐng)數(shù)量位列世界第一，國際論文數(shù)量位列世界第二。但是中國的創(chuàng)新質(zhì)量與世界強(qiáng)國相比，還存在較大差距，亟需提高。目前中國在海外申請(qǐng)專利數(shù)量?jī)H占總量的4%，而美國、日本占45%[38]。不同類型創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)性不同，以創(chuàng)新質(zhì)量為主的原始創(chuàng)新和重大創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)更大，而一般以創(chuàng)新數(shù)量增加為主的小型創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小。在資源有限的情況下，追求創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量存在著一定的矛盾。在中國創(chuàng)新數(shù)量較大而創(chuàng)新質(zhì)量相對(duì)較低的情況下，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)目前應(yīng)重點(diǎn)提高創(chuàng)新質(zhì)量，由此可能會(huì)犧牲創(chuàng)新數(shù)量。

創(chuàng)新數(shù)量是創(chuàng)新質(zhì)量的基礎(chǔ)，擁有一定規(guī)模的創(chuàng)新數(shù)量，意味著企業(yè)擁有較好的技術(shù)積累，能更好地提高創(chuàng)新質(zhì)量。當(dāng)然，對(duì)于革命性的顛覆性技術(shù)創(chuàng)新而言，原有的技術(shù)積累也許根本無用。創(chuàng)新質(zhì)量對(duì)創(chuàng)新數(shù)量也具有反作用，如果企業(yè)在原始創(chuàng)新、重大創(chuàng)新等高質(zhì)量創(chuàng)新階段取得突破，對(duì)創(chuàng)新數(shù)量發(fā)展也具有連帶效應(yīng)，會(huì)更有助于提高創(chuàng)新數(shù)量。但在創(chuàng)新質(zhì)量不高的情況下，難以有效地促進(jìn)創(chuàng)新數(shù)量。

創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系如圖2所示。它們之間同時(shí)存在正向機(jī)制與負(fù)向機(jī)制。其正向機(jī)制表現(xiàn)在，基于技術(shù)積累的創(chuàng)新有利于提高創(chuàng)新質(zhì)量。當(dāng)然在創(chuàng)新高度發(fā)展的情況下，兩者可以同步發(fā)展，并不存在沖突。其負(fù)向機(jī)制表現(xiàn)在，顛覆性創(chuàng)新不存在積累問題。此外，在有限資源的情況下，側(cè)重創(chuàng)新數(shù)量或創(chuàng)新質(zhì)量的任何一方會(huì)對(duì)另一方造成損失。

圖2 創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量的關(guān)系

(2)創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度的關(guān)系

首先，創(chuàng)新數(shù)量是創(chuàng)新速度測(cè)度的基礎(chǔ)。在微觀層面，創(chuàng)新速度表現(xiàn)為產(chǎn)品從開始研發(fā)到投入市場(chǎng)的時(shí)間；對(duì)于宏觀層面，創(chuàng)新速度表現(xiàn)為創(chuàng)新數(shù)量的增長(zhǎng)率。

其次，在企業(yè)不同發(fā)展周期創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度的關(guān)系不同。在企業(yè)發(fā)展的起步期，為了將新產(chǎn)品更快投入市場(chǎng)，此時(shí)創(chuàng)新速度較快，但是創(chuàng)新數(shù)量不多，兩者表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)。在企業(yè)發(fā)展的成長(zhǎng)期，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，創(chuàng)新速度的提高意味著產(chǎn)品開發(fā)周期加快，創(chuàng)新數(shù)量有所提升。一方面表現(xiàn)為創(chuàng)新數(shù)量的增長(zhǎng)，另一方面表現(xiàn)為創(chuàng)新速度的提升。在企業(yè)發(fā)展的成熟期，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度難以同步發(fā)展。當(dāng)企業(yè)發(fā)展已經(jīng)非常成熟時(shí)，創(chuàng)新數(shù)量的總量很大，其發(fā)展速度緩慢，即使創(chuàng)新數(shù)量增加，創(chuàng)新速度提高也不快。企業(yè)一旦進(jìn)入成熟期，一方面產(chǎn)品已經(jīng)比較成熟，創(chuàng)新難度加大；另一方面即使企業(yè)進(jìn)行顛覆性創(chuàng)新，由于其風(fēng)險(xiǎn)大，創(chuàng)新難，創(chuàng)新速度一般也難以提高。

再次，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度往往難以兼顧。在有限資源的前提下，要保證將新產(chǎn)品更快地推向市場(chǎng)，就不能同時(shí)開發(fā)過多的新產(chǎn)品，而應(yīng)該將精力集中在少數(shù)新產(chǎn)品的開發(fā)上。此時(shí)創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度負(fù)相關(guān)。

創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度的關(guān)系如圖3所示。兩者同時(shí)存在正向機(jī)制和負(fù)向機(jī)制，當(dāng)企業(yè)處于成長(zhǎng)期時(shí)，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度表現(xiàn)為正相關(guān)。當(dāng)企業(yè)處于起步期和成熟期，以及在研發(fā)資源有限時(shí)，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度更多地表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)。

圖3 創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度的關(guān)系

(3)創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的關(guān)系

首先，從企業(yè)不同成長(zhǎng)階段看創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的關(guān)系(見圖4)。創(chuàng)新速度、創(chuàng)新質(zhì)量與企業(yè)生命周期的演進(jìn)關(guān)系呈現(xiàn)一條“鏡像S型”曲線。在企業(yè)的起步期，新產(chǎn)品必須抓緊時(shí)間投放市場(chǎng)，以彌補(bǔ)巨大的企業(yè)初創(chuàng)成本和技術(shù)研發(fā)成本。此時(shí)創(chuàng)新速度快，但是產(chǎn)品設(shè)計(jì)可能有不少瑕疵，創(chuàng)新質(zhì)量低。當(dāng)企業(yè)進(jìn)入成長(zhǎng)期時(shí)，企業(yè)的重要目標(biāo)是提高創(chuàng)新質(zhì)量和創(chuàng)新速度，提高新產(chǎn)品的市場(chǎng)占有率。當(dāng)企業(yè)進(jìn)入成熟期時(shí)，由于產(chǎn)品已經(jīng)非常成熟，創(chuàng)新更多集中在一些小的方面，創(chuàng)新速度快，但創(chuàng)新質(zhì)量不高。即使進(jìn)行顛覆性創(chuàng)新，創(chuàng)新質(zhì)量雖然高，但創(chuàng)新速度并不快。所以在起步期和成熟期，創(chuàng)新速度與創(chuàng)新質(zhì)量是負(fù)相關(guān)的，只有在正常期，創(chuàng)新速度與創(chuàng)新質(zhì)量才能同步發(fā)展。

圖4 創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新速度與企業(yè)生命周期

其次，高質(zhì)量的創(chuàng)新能夠提高創(chuàng)新速度。技術(shù)創(chuàng)新類型一般可以分為原始創(chuàng)新(顛覆性創(chuàng)新)、集成創(chuàng)新、跟隨創(chuàng)新。如果在原始創(chuàng)新、重大創(chuàng)新領(lǐng)域取得突破，說明企業(yè)更多傾向于顛覆性創(chuàng)新，有良好的基礎(chǔ)研究作為支撐，能夠開辟一個(gè)新的產(chǎn)業(yè)或產(chǎn)品方向。此時(shí)創(chuàng)新質(zhì)量高，能夠產(chǎn)生一大批專利、專有技術(shù)等，但是創(chuàng)新難度大，取得突破難，創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度難以兼顧。集成創(chuàng)新屬于質(zhì)量與速度并重型。由于可供集成的領(lǐng)域較廣，容易產(chǎn)生新產(chǎn)品，可同時(shí)獲得較高的創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度，如德國的工業(yè)4.0革命、中國智造2025等，涉及的相關(guān)領(lǐng)域均是集成創(chuàng)新。跟隨創(chuàng)新屬于速度主導(dǎo)型，創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)小，創(chuàng)新速度相對(duì)較快，但創(chuàng)新質(zhì)量相對(duì)較低。扎赫拉和埃洛(Zahra & Ellor，1993)[39]以及高菲等(2019)[40]認(rèn)為尋求加快創(chuàng)新速度的企業(yè)，往往更側(cè)重于跟隨型創(chuàng)新。跟隨性創(chuàng)新總體創(chuàng)新質(zhì)量不高，所以難以保證創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度同步發(fā)展。

再次，在資源有限的情況下，創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度其實(shí)是矛盾的。精益求精做好產(chǎn)品，能夠保證創(chuàng)新質(zhì)量，但是可能難以提高創(chuàng)新速度。要提高創(chuàng)新速度，將產(chǎn)品盡快投放市場(chǎng)，又增加了產(chǎn)品出現(xiàn)問題的可能性，降低創(chuàng)新質(zhì)量。

創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的關(guān)系如圖5所示。二者同樣同時(shí)存在正向機(jī)制與負(fù)向機(jī)制。在企業(yè)成長(zhǎng)期以及企業(yè)進(jìn)行集成創(chuàng)新時(shí)，創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度可以兼顧，表現(xiàn)為正相關(guān)。在企業(yè)起步期和成熟期，或者是對(duì)于原始創(chuàng)新和跟隨創(chuàng)新，以及在創(chuàng)新資源投入有限時(shí)，往往難以處理好創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的關(guān)系，表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)。

圖5 創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的關(guān)系

(二)研究框架

本文的研究框架如圖6所示。首先建立新型創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率的測(cè)度框架。傳統(tǒng)的創(chuàng)新效率測(cè)度一般會(huì)選取多個(gè)產(chǎn)出變量，但類型僅一種，即創(chuàng)新成果，或稱為創(chuàng)新產(chǎn)出，往往用專利數(shù)量、新產(chǎn)品銷售收入等表示。本文將創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新效率同時(shí)納入創(chuàng)新產(chǎn)出，采用全新的框架測(cè)度創(chuàng)新效率。

圖6 研究框架

根據(jù)產(chǎn)出最大的效率測(cè)度模型，可以得到各決策單元理想創(chuàng)新數(shù)量、理想創(chuàng)新質(zhì)量和理想創(chuàng)新速度。也就是說，盡管只有少數(shù)決策單元的創(chuàng)新效率為1，即完全有效，但是所有單位的改進(jìn)目標(biāo)即理想情況下的產(chǎn)出是可以測(cè)度的。

研究的第一條路徑是分析比較現(xiàn)實(shí)情況與理想情況下研發(fā)投入產(chǎn)出關(guān)系，創(chuàng)新產(chǎn)出分別采用創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量、創(chuàng)新速度表示，比較研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入、研發(fā)勞動(dòng)力投入的彈性變化，分析其中深層次的原因。

研究的第二條路徑是采用向量自回歸模型，研究比較現(xiàn)實(shí)情況與理想情況下，創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度的互動(dòng)關(guān)系，分析兩者差異的原因。

綜合以上分析的結(jié)果可以得出中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量和創(chuàng)新速度的發(fā)展現(xiàn)狀、問題與改進(jìn)方向。

(三)研究方法

1.創(chuàng)新效率的測(cè)度

盡管創(chuàng)新效率測(cè)度的方法有很多中，但是DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析已經(jīng)成為事實(shí)上效率分析的主流方法，其最大的特色和優(yōu)點(diǎn)是，不僅可以測(cè)度效率大小，而且采用投入最小的測(cè)度模型可以分析研發(fā)投入的節(jié)約程度，采用產(chǎn)出最大的測(cè)度模型可以分析在現(xiàn)有投入下產(chǎn)出優(yōu)化目標(biāo)。

DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析由查恩斯等(Charnes et al.，1978)[41]首創(chuàng)，規(guī)模報(bào)酬不變的CCR模型只能測(cè)度效率，規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型將效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，從而可以分別分析技術(shù)水平與管理水平的高低。

傳統(tǒng)的DEA效率模型存在投入要素的松弛問題，這會(huì)影響效率測(cè)度的精度，后來托恩(Tone，2002)[42]提出基于松弛的效率測(cè)度模型SBM(slacks-based measure)，將松馳變量引入到目標(biāo)函數(shù)當(dāng)中，大大改善了DEA估計(jì)結(jié)果。

本文主要采用基于松弛的BCC模型即SBM-BCC模型進(jìn)行效率測(cè)度。從投入、產(chǎn)出角度測(cè)度高技術(shù)企業(yè)DMU(X0，Y0)相對(duì)效率的BBC模型如式(1)和式(2)：

引入松弛變量后，式(1)、式(2)表示為線性規(guī)劃式(3)和式(4)。式(3)和式(4)是互為對(duì)偶規(guī)劃，兩種都存在最優(yōu)解，其最優(yōu)值為1。

情況一：如果式(3)的最優(yōu)解為1，則決策單元j0為弱DEA有效；反之一樣。

2.知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)與基本方程

借鑒知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)[43-44]，因變量為創(chuàng)新產(chǎn)出Y，自變量為研發(fā)經(jīng)費(fèi)K、研發(fā)勞動(dòng)力L：

Y=AKαLβ

(5)

式(5)中，A為全要素生產(chǎn)率TFP，α、β分別表示K、L的彈性系數(shù)。將創(chuàng)新產(chǎn)出分為創(chuàng)新數(shù)量Y1、創(chuàng)新質(zhì)量Y2、創(chuàng)新速度Y3，式(5)兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)，有：

logY1=logA+α1logK+β1logL

(6)

logY2=logA+α2logK+β2logL

(7)

logY3=logA+α3logK+β3logL

(8)

在效率完全有效的理想情況下，創(chuàng)新產(chǎn)出即為理想創(chuàng)新數(shù)量Y′1、理想創(chuàng)新質(zhì)量Y′2、理想創(chuàng)新速度Y′3，因此完全有效的投入產(chǎn)出模型為：

(9)

(10)

(11)

3.貝葉斯向量自回歸模型

采用向量自回歸模型，可以很好地分析創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度之間的互動(dòng)關(guān)系。向量自回歸模型(vector autoregressions，VAR)是一種分析互為因果的一組內(nèi)生變量之間關(guān)系的有效方法。該模型最早由西姆斯(Sims，1980)[45]提出，目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)社會(huì)的諸多領(lǐng)域。VAR模型突出經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系，較好地解決了變量的內(nèi)生性問題。傳統(tǒng)的包含m個(gè)內(nèi)生變量、滯后階數(shù)為p、含有常數(shù)項(xiàng)的VAR模型為：

yt=c+A1yt-1+A2yt-2+…+Apyt-p+μt

(12)

式(12)中，yt是內(nèi)生變量；Aj為m×m系數(shù)矩陣；c是m×1常數(shù)向量；殘差μt～i.i.d.Nm(0，∑)，服從均值為0的正態(tài)分布，∑為m×m正定矩陣；t表示方程i中變量j的滯后階數(shù)。

VAR模型的最大不足是缺乏經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)，因?yàn)閮?nèi)生經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系往往極為復(fù)雜。此外，VAR模型對(duì)數(shù)據(jù)依賴程度較高，估計(jì)參數(shù)的數(shù)量過多。對(duì)于式(12)，估計(jì)參數(shù)共有m(mp+1)個(gè)。在數(shù)據(jù)量少時(shí)，往往自由度不夠，實(shí)際估計(jì)時(shí)常人為設(shè)定一些參數(shù)為0，這樣使模型結(jié)構(gòu)不太符合經(jīng)濟(jì)理論從而降低了模型的可信性。

貝葉斯推斷理論將傳統(tǒng)VAR模型的估計(jì)向前推進(jìn)了一大步。李特曼(Litterman，1986)[46]在VAR模型的基礎(chǔ)上建立了完整的貝葉斯向量自回歸模型BVAR(Bayesian vector autoregressions)。其原理是當(dāng)參數(shù)被判定在某一值時(shí)，使模型趨近該值而不是等于該值，從而巧妙地解決了參數(shù)估計(jì)時(shí)的約束問題。大量的研究表明，數(shù)據(jù)相對(duì)充分時(shí)，BAVR模型能夠進(jìn)行更精確的估計(jì)。

BVAR模型針對(duì)參數(shù)矩陣A設(shè)定了先驗(yàn)分布，該先驗(yàn)分布包含預(yù)測(cè)所需要的某些信息，增強(qiáng)了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。先驗(yàn)分布有多種類型，比如共軛先驗(yàn)分布、李特曼分布、擴(kuò)散先驗(yàn)分布等。實(shí)際應(yīng)用中采用最多的是李特曼分布。在BVAR模型中，李特曼假設(shè)所有參數(shù)均服從正態(tài)分布。在BVAR模型的第n個(gè)方程中，變量y的一階滯后項(xiàng)系數(shù)的均值為1，其他系數(shù)均值均為零。在方程i中變量j的滯后期的系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差為：

(13)

式(13)中，γ是自變量滯后1期的系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，也稱為總體緊縮度。si為變量i自回歸方程殘差的標(biāo)準(zhǔn)差，si/sj表示不同變量的差比。調(diào)和滯后延遲函數(shù)的衰減系數(shù)為g(l)=l-d，表示過去信息比當(dāng)前信息有用性衰減的程度。d的數(shù)值越大，先驗(yàn)方差隨著滯后階數(shù)的增加衰減越快；d的數(shù)值越小，先驗(yàn)方差隨著滯后階數(shù)的增加衰減越慢。

李特曼分布的本質(zhì)就是將傳統(tǒng)VAR模型對(duì)眾多參數(shù)的估計(jì)轉(zhuǎn)化為對(duì)少數(shù)幾個(gè)超級(jí)變量(γ、d、ω)的估計(jì)，這是一種非常巧妙的設(shè)計(jì)。泰爾(Theil，1971)[47]提出了BVAR模型估計(jì)的混合估計(jì)方法(mixed estimation)，需要預(yù)測(cè)者確定幾個(gè)超級(jí)參數(shù)的取值。BVAR模型的目的主要是預(yù)測(cè)，所以超級(jí)參數(shù)的取值標(biāo)準(zhǔn)是獲得最佳預(yù)測(cè)效果，并不依賴各種模型設(shè)定檢驗(yàn)。超級(jí)參數(shù)的確定是一個(gè)類似柵格搜索的過程，在取值范圍內(nèi)搜索能夠獲得最優(yōu)預(yù)測(cè)效果的取值。對(duì)于向量自回歸模型，一般主要采用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解來進(jìn)行分析。

(四)研究數(shù)據(jù)

本文以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際面板數(shù)據(jù)為例，從宏觀角度研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度之間的互動(dòng)關(guān)系。由于創(chuàng)新數(shù)量是總量指標(biāo)，它就是創(chuàng)新成果，因此借鑒借鑒格里希斯(1990)[7]的研究，用新產(chǎn)品銷售收入作為創(chuàng)新數(shù)量的替代變量。

宏觀產(chǎn)業(yè)層面的創(chuàng)新速度難以用時(shí)間來進(jìn)行衡量。借鑒王黎明和俞立平(2018)[16]的研究，采用歷年創(chuàng)新數(shù)量與基年創(chuàng)新數(shù)量的比值表示。為了降低基年數(shù)據(jù)的波動(dòng)對(duì)創(chuàng)新速度計(jì)算的影響，本文采用基年前3年(包括基年)的均值來進(jìn)行計(jì)算，基礎(chǔ)變量采用新產(chǎn)品銷售收入。

關(guān)于創(chuàng)新質(zhì)量的測(cè)度，科爾內(nèi)利和夏克曼(1999)提出用專利支付年費(fèi)的時(shí)間長(zhǎng)度衡量專利價(jià)值，年費(fèi)支付延續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的專利擁有更高的質(zhì)量[8]。張古鵬和陳向東(2011)從知識(shí)產(chǎn)權(quán)視角出發(fā)，提出通過專利的授權(quán)率和付費(fèi)期長(zhǎng)度來衡量[48]。這兩種方法都是基于微觀層面的創(chuàng)新質(zhì)量測(cè)度方法。由于中國將專利分為發(fā)明、實(shí)用新型與外觀設(shè)計(jì)三大類，這三種專利的技術(shù)含量與創(chuàng)新程度是不一樣的，采用專利授權(quán)率并不合適?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，加上本文側(cè)重宏觀創(chuàng)新質(zhì)量測(cè)度視角，最終采用發(fā)明專利的授權(quán)率作為創(chuàng)新質(zhì)量的替代變量。

研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入采用企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出表示，研發(fā)勞動(dòng)力采用研發(fā)人員折合全時(shí)當(dāng)量表示。

鑒于新產(chǎn)品銷售收入、研發(fā)經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)均為名義值，在具體計(jì)量時(shí)必須剔除物價(jià)因素，否則不僅影響到創(chuàng)新數(shù)量與研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入變量，也會(huì)間接影響到創(chuàng)新速度，因此進(jìn)行了必要的處理，根據(jù)每年的物價(jià)指數(shù)進(jìn)行了平減。

由于中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒從2010年才開始公布發(fā)明專利的申請(qǐng)數(shù)與授權(quán)數(shù)數(shù)據(jù)，因此本文統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍為2010—2017年。因西藏、新疆、青海、寧夏部分年度存在數(shù)據(jù)缺失，將其刪除，也未列入港澳臺(tái)數(shù)據(jù),故得到27個(gè)省份8年的平衡面板數(shù)據(jù)。變量的描述統(tǒng)計(jì)如表1所示?？紤]到本文面板數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度不長(zhǎng)，偽回歸的影響不大，且差分后數(shù)據(jù)減少會(huì)犧牲自由度，因此后續(xù)實(shí)證分析本文采用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行。

表1 變量的描述統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果

(一)創(chuàng)新效率總體分析

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)省際年度效率及其變化如圖7和表2所示?？傮w上，純技術(shù)效率最高，其均值為0.669，說明近年來隨著中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)積累水平較高，在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展背景下，整個(gè)行業(yè)創(chuàng)新本身的技術(shù)水平相對(duì)較高。規(guī)模效率的均值為0.484，總體水平較低，遠(yuǎn)低于純技術(shù)效率水平。從另外一個(gè)角度看，由于規(guī)模效率是創(chuàng)新管理水平的重要體現(xiàn)，也說明中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新管理的改進(jìn)余地較大。由于技術(shù)效率是純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積，歷年平均水平僅為0.338，總體較低。從變化趨勢(shì)看，純技術(shù)效率總體處于上升階段，規(guī)模效率與技術(shù)效率可以分為兩個(gè)階段，2009—2011年處于波動(dòng)階段，變化不大，從2012年開始，規(guī)模效率與總效率呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的良好態(tài)勢(shì)。從平均增長(zhǎng)速度看，純技術(shù)效率與規(guī)模效率增速大致相等，分別為2.67%、2.89%，而技術(shù)效率增長(zhǎng)5.22%。

圖7 年度效率變化

表2 2009—2016年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)效率變化

基于SBM-BBC效率測(cè)度模型，可以測(cè)度出各省份每年在現(xiàn)有創(chuàng)新投入水平下達(dá)到理想效率時(shí)的創(chuàng)新產(chǎn)出，即參考行業(yè)最好水平時(shí)的理想創(chuàng)新產(chǎn)出。將27個(gè)省份的理想創(chuàng)新產(chǎn)出和原始創(chuàng)新產(chǎn)出進(jìn)行匯總，并做進(jìn)一步比較，結(jié)果如表3所示。在理想狀態(tài)下，創(chuàng)新數(shù)量的增長(zhǎng)空間為26.88%，創(chuàng)新質(zhì)量的增長(zhǎng)空間為52.76%，創(chuàng)新速度的增長(zhǎng)空間為452.84%。由于中國創(chuàng)新數(shù)量規(guī)?？傮w較大，因此創(chuàng)新數(shù)量余地不大。在現(xiàn)有的創(chuàng)新技術(shù)水平下，創(chuàng)新質(zhì)量總體水平不高，其提升有一定的空間，而創(chuàng)新速度的提升尚有較大空間。

表3 全國累計(jì)原始產(chǎn)出與理想產(chǎn)出比較

(二)原始產(chǎn)出與理想產(chǎn)出投入產(chǎn)出比較分析

1.原始創(chuàng)新數(shù)量與理想創(chuàng)新數(shù)量投入產(chǎn)出比較

在DEA效率測(cè)度的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步可以得到各省份歷年的理想創(chuàng)新數(shù)量，分別用原始創(chuàng)新數(shù)量與理想創(chuàng)新數(shù)量作為因變量，研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)勞動(dòng)力作為自變量，基于面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4所示。豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn)結(jié)果表明，無論是原始創(chuàng)新數(shù)量還是理想創(chuàng)新數(shù)量，均應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)模型。為了提高研究的穩(wěn)健性，分別給出了原始數(shù)據(jù)混合回歸結(jié)果，從結(jié)果看，混合回歸中研發(fā)經(jīng)費(fèi)與研發(fā)勞動(dòng)力的回歸系數(shù)符號(hào)與隨機(jī)效應(yīng)一致。原始數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)的擬合優(yōu)度為0.745，理想數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)的擬合優(yōu)度為0.851，均具有較高水平，模型擬合良好。

表4 創(chuàng)新數(shù)量面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

從原始創(chuàng)新數(shù)量回歸結(jié)果看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)為0.936，通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；研發(fā)勞動(dòng)力的彈性系數(shù)為0.158，但未通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，說明研發(fā)勞動(dòng)力績(jī)效不高，與創(chuàng)新數(shù)量無關(guān)。從理想創(chuàng)新數(shù)量的回歸結(jié)果看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)為-0.029，但未通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，說明研發(fā)經(jīng)費(fèi)與理想創(chuàng)新數(shù)量無關(guān)；研發(fā)勞動(dòng)力的彈性系數(shù)為1.738，通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。也就是說，在效率完全有效的理想情況下，研發(fā)經(jīng)費(fèi)已經(jīng)不能有效地促進(jìn)創(chuàng)新數(shù)量，只有研發(fā)勞動(dòng)力才能有效地促進(jìn)創(chuàng)新數(shù)量，研發(fā)經(jīng)費(fèi)與研發(fā)勞動(dòng)力的作用發(fā)生了根本的轉(zhuǎn)變。

2.原始創(chuàng)新質(zhì)量與理想創(chuàng)新質(zhì)量投入產(chǎn)出比較

在DEA效率測(cè)度的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步可以得到各省份歷年的理想創(chuàng)新質(zhì)量，分別用原始創(chuàng)新質(zhì)量與理想創(chuàng)新質(zhì)量作為因變量，研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)勞動(dòng)力作為自變量，基于面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5所示。豪斯量檢驗(yàn)結(jié)果表明，無論是在原始創(chuàng)新質(zhì)量還是在理想創(chuàng)新質(zhì)量下，均應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。為了提高研究的穩(wěn)健性，分別給出原始數(shù)據(jù)混合回歸結(jié)果。原始數(shù)據(jù)固定效應(yīng)與混合回歸估計(jì)結(jié)果中，研發(fā)經(jīng)費(fèi)估計(jì)系數(shù)符號(hào)相同，均通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；固定效應(yīng)研發(fā)勞動(dòng)力未通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，混合回歸研發(fā)勞動(dòng)力的回歸系數(shù)為負(fù)，通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，說明研發(fā)勞動(dòng)力績(jī)效不高。理想數(shù)據(jù)固定效應(yīng)與混合回歸的估計(jì)結(jié)果中，研發(fā)經(jīng)費(fèi)與研發(fā)勞動(dòng)力均通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并且回歸系數(shù)的符號(hào)均相同，研發(fā)經(jīng)費(fèi)回歸系數(shù)均為正數(shù)，研發(fā)勞動(dòng)力回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)。原始數(shù)據(jù)固定效應(yīng)的擬合優(yōu)度為0.918，理想數(shù)據(jù)固定效應(yīng)的擬合優(yōu)度為0.881，均具有較高的擬合水平。

表5 創(chuàng)新質(zhì)量面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

從原始創(chuàng)新質(zhì)量回歸結(jié)果看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)為0.061，通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；研發(fā)勞動(dòng)力的彈性系數(shù)為0.055，未通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，說明研發(fā)勞動(dòng)力績(jī)效不高，與創(chuàng)新質(zhì)量無關(guān)。從理想創(chuàng)新質(zhì)量的回歸結(jié)果看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)為0.149，研發(fā)勞動(dòng)力的彈性系數(shù)為-0.199，二者均通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

在效率完全有效的理想情況下，研發(fā)經(jīng)費(fèi)能夠有效地促進(jìn)創(chuàng)新質(zhì)量提高，其彈性系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過原始數(shù)據(jù)。但是研發(fā)勞動(dòng)力無論是在原始數(shù)據(jù)還是在理想情況下，均不能有效地提高創(chuàng)新質(zhì)量。由于創(chuàng)新質(zhì)量高的表現(xiàn)為原始創(chuàng)新與重大創(chuàng)新，深層次說明中國的基礎(chǔ)研究不夠，研發(fā)人員尚不能有效地提高創(chuàng)新質(zhì)量。

即使在完全有效的理想情況下，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的彈性也不高，說明即使按照中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的最高水平而言，創(chuàng)新質(zhì)量仍然不高，需要改進(jìn)的空間很大。

3.原始創(chuàng)新速度與理想創(chuàng)新速度投入產(chǎn)出比較

在DEA效率測(cè)度的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步可以得到各省份歷年的理想創(chuàng)新速度，分別用原始創(chuàng)新速度與理想創(chuàng)新速度作為因變量，研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)勞動(dòng)力作為自變量，基于面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表6所示。豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果表明，無論是原始創(chuàng)新速度還是理想創(chuàng)新速度下，均應(yīng)采用固定效應(yīng)模型。為了提高研究的穩(wěn)健性，分別給出了原始數(shù)據(jù)混合回歸結(jié)果。原始數(shù)據(jù)固定效應(yīng)與混合回歸估計(jì)結(jié)果中，研發(fā)經(jīng)費(fèi)估計(jì)系數(shù)符號(hào)相同，均通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；固定效應(yīng)研發(fā)勞動(dòng)力未通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，混合回歸研發(fā)勞動(dòng)力的回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，說明研發(fā)勞動(dòng)力績(jī)效不高。理想數(shù)據(jù)固定效應(yīng)與混合回歸的估計(jì)結(jié)果中，研發(fā)經(jīng)費(fèi)與研發(fā)勞動(dòng)力均通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并且回歸系數(shù)的符號(hào)均相同，研發(fā)經(jīng)費(fèi)回歸系數(shù)均為正數(shù)，研發(fā)勞動(dòng)力回歸系數(shù)均為負(fù)數(shù)。原始數(shù)據(jù)固定效應(yīng)的擬合優(yōu)度為0.923，理想數(shù)據(jù)固定效應(yīng)的擬合優(yōu)度為0.649，均具有較高的擬合水平。

表6 創(chuàng)新速度面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

從原始創(chuàng)新速度回歸結(jié)果看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)為1.104，通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；研發(fā)勞動(dòng)力的彈性系數(shù)為-0.116，未通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，說明研發(fā)勞動(dòng)力績(jī)效不高，與創(chuàng)新速度無關(guān)。從理想創(chuàng)新速度的回歸結(jié)果看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的彈性系數(shù)為0.564，研發(fā)勞動(dòng)力的彈性系數(shù)為-0.505，二者均通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

在效率完全有效的理想情況下，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)創(chuàng)新速度的彈性有所降低，研發(fā)勞動(dòng)力對(duì)創(chuàng)新速度的負(fù)向作用增強(qiáng)，也就是說，創(chuàng)新速度進(jìn)一步提升的難度加大。

(三)貝葉斯向量自回歸模型估計(jì)結(jié)果

由于研發(fā)勞動(dòng)力對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的總體貢獻(xiàn)并不顯著，因此在后續(xù)創(chuàng)新數(shù)量、創(chuàng)新質(zhì)量和創(chuàng)新速度的互動(dòng)關(guān)系分析中，另外增加研發(fā)經(jīng)費(fèi)變量，未引入研發(fā)勞動(dòng)力。分別基于原始數(shù)據(jù)和理想數(shù)據(jù)，建立貝葉斯向量自回歸模型，基于脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行分析。

貝葉斯向量自回歸模型中，創(chuàng)新數(shù)量的擬合優(yōu)度為0.956、創(chuàng)新質(zhì)量的擬合優(yōu)度為0.650、創(chuàng)新速度的擬合優(yōu)度為0.872、研發(fā)經(jīng)費(fèi)的擬合優(yōu)度為0.963。總體擬合水平較高，只有創(chuàng)新質(zhì)量的擬合水平處于中等水平。盡管以上各因素的影響因素較多，難以引入模型，但總體上具有較高的可靠性。

1.原始數(shù)據(jù)與理想數(shù)據(jù)下創(chuàng)新數(shù)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)比較

原始數(shù)據(jù)與理想數(shù)據(jù)下創(chuàng)新數(shù)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)分別如圖8和圖9所示。從原始數(shù)據(jù)看，來自研發(fā)經(jīng)費(fèi)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的影響最大，有一定的滯后，當(dāng)期為0，隨后緩慢升高并趨于穩(wěn)定。其次是創(chuàng)新速度的沖擊，當(dāng)期為0，隨后有輕微正向影響并趨于穩(wěn)定。而創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的影響總體為負(fù)，當(dāng)期為0，隨后以較快的速度下降后趨于穩(wěn)定，作用時(shí)間較長(zhǎng)。也就是說，通過提高創(chuàng)新質(zhì)量來提高創(chuàng)新數(shù)量是不可行的。

圖8 原始創(chuàng)新數(shù)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖9 理想創(chuàng)新數(shù)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)

理想情況下創(chuàng)新數(shù)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)與原始數(shù)據(jù)基本類似，不同的是創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的負(fù)向影響比較輕微。也就是說，在完全有效率的情況下，創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的負(fù)向影響較輕，情況大大好于原始數(shù)據(jù)。

2.原始數(shù)據(jù)與理想數(shù)據(jù)下創(chuàng)新質(zhì)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)比較

原始數(shù)據(jù)與理想數(shù)據(jù)下創(chuàng)新質(zhì)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖10和圖11所示。從原始數(shù)據(jù)看，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的沖擊對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量有輕度的正向影響，研發(fā)勞動(dòng)力的沖擊有輕微的正向影響，但幅度要小于研發(fā)經(jīng)費(fèi)。創(chuàng)新數(shù)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量有輕微的負(fù)向影響。

圖10 原始創(chuàng)新質(zhì)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖11 理想創(chuàng)新質(zhì)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)

在完全有效率的理想情況下，研發(fā)勞動(dòng)力的沖擊對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量有輕度正向影響，研發(fā)經(jīng)費(fèi)的沖擊對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量幾乎沒有影響。創(chuàng)新數(shù)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的負(fù)向影響非常大，當(dāng)期就發(fā)揮作用，隨后緩慢衰減，作用時(shí)間較長(zhǎng)。

3.原始數(shù)據(jù)與理想數(shù)據(jù)下創(chuàng)新速度的脈沖響應(yīng)函數(shù)比較

原始數(shù)據(jù)創(chuàng)新速度的脈沖響應(yīng)函數(shù)與理想創(chuàng)新速度的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖12和圖13所示。從原始數(shù)據(jù)創(chuàng)新速度的脈沖響應(yīng)函數(shù)看，來自創(chuàng)新數(shù)量一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對(duì)其影響很大，當(dāng)期就達(dá)到極大值，隨后緩慢衰減。其次是研發(fā)經(jīng)費(fèi)，當(dāng)期為0，后來短期為正，又很快轉(zhuǎn)化為負(fù)，總體影響比較輕微。來自創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新速度影響為負(fù)，當(dāng)期為0，隨后快速衰減，說明提高創(chuàng)新質(zhì)量無法提高創(chuàng)新速度。

圖12 原始創(chuàng)新速度的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖13 理想創(chuàng)新速度的脈沖響應(yīng)函數(shù)

在完全有效率的理想情況下，創(chuàng)新速度的脈沖響應(yīng)函數(shù)發(fā)生了巨大變化。來自創(chuàng)新質(zhì)量一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊對(duì)其影響最大，當(dāng)期就發(fā)揮作用，隨后緩慢衰減。來自研發(fā)經(jīng)費(fèi)的沖擊基本沒有影響，而來自創(chuàng)新數(shù)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新速度的總體影響為負(fù)，當(dāng)期為0，說明提高創(chuàng)新數(shù)量無法提高創(chuàng)新速度。

五、研究結(jié)論

基于以上研究結(jié)果，本文得出以下結(jié)論：

第一，研發(fā)經(jīng)費(fèi)能有效提高現(xiàn)實(shí)創(chuàng)新數(shù)量，研發(fā)勞動(dòng)力能有效提高理想創(chuàng)新數(shù)量。

比較現(xiàn)實(shí)情況與完全有效理想情況下研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)勞動(dòng)力對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的貢獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，在現(xiàn)實(shí)情況下，要提高創(chuàng)新數(shù)量，必須主要依靠增加研發(fā)經(jīng)費(fèi)，其彈性較大(0.936)，而研發(fā)勞動(dòng)力與創(chuàng)新數(shù)量無關(guān)。對(duì)于完全有效的理想情況而言，研發(fā)經(jīng)費(fèi)與創(chuàng)新數(shù)量無關(guān)，而研發(fā)勞動(dòng)力對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的彈性(1.215)非常顯著。說明對(duì)于完全有效的高技術(shù)企業(yè)而言，研發(fā)人員素質(zhì)高，能夠有效地提高創(chuàng)新數(shù)量。這并不是說研發(fā)經(jīng)費(fèi)不重要，對(duì)于完全有效率的地區(qū)而言，提高創(chuàng)新數(shù)量主要依靠科技工作者的作用，而不是單純依靠增加研發(fā)經(jīng)費(fèi)。

第二，研發(fā)勞動(dòng)力難以提高創(chuàng)新質(zhì)量，研發(fā)經(jīng)費(fèi)更能提高理想創(chuàng)新質(zhì)量。

在現(xiàn)實(shí)情況下，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量的彈性(0.061)比較輕微，研發(fā)勞動(dòng)力與創(chuàng)新質(zhì)量無關(guān)。對(duì)于完全有效率的高技術(shù)企業(yè)而言，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的彈性(0.149)有顯著提高，而研發(fā)勞動(dòng)力并不能有效提高創(chuàng)新質(zhì)量。原因在于，一方面研發(fā)人員素質(zhì)有待提高，另一方面研發(fā)人員折合全時(shí)當(dāng)量并沒有區(qū)分不同水平研發(fā)人員的貢獻(xiàn)。

第三，完全有效率時(shí)研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)創(chuàng)新速度的彈性下降。

在現(xiàn)實(shí)情況下，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)創(chuàng)新速度的彈性(1.104)較大，研發(fā)勞動(dòng)力與創(chuàng)新速度無關(guān)。在完全有效率的理想情況下，研發(fā)經(jīng)費(fèi)對(duì)創(chuàng)新速度的彈性(0.564)大大降低，研發(fā)勞動(dòng)力對(duì)創(chuàng)新速度的影響為負(fù)。主要原因是，效率完全有效時(shí)，企業(yè)一方面創(chuàng)新總量較大，提高速度不易；另一方面企業(yè)的研發(fā)重點(diǎn)主要圍繞創(chuàng)新質(zhì)量，而非創(chuàng)新速度。

第四，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量目前水平總體不高。

在現(xiàn)實(shí)情況下，混合回歸時(shí)研發(fā)經(jīng)費(fèi)、研發(fā)勞動(dòng)力對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的擬合優(yōu)度僅為0.158，說明研發(fā)投入難以提高創(chuàng)新質(zhì)量。脈沖響應(yīng)函數(shù)中，無論是現(xiàn)實(shí)情況還是理想情況下，對(duì)提高創(chuàng)新質(zhì)量均沒有有效的解決辦法。在完全有效的理想情況下，創(chuàng)新質(zhì)量的改進(jìn)空間僅僅只有52.76%。這說明中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)目前創(chuàng)新質(zhì)量水平較低，根本原因在于基礎(chǔ)研究積累不夠，重大創(chuàng)新、原始創(chuàng)新少，這方面差距較大，需要改進(jìn)的空間也較大。盡管目前中國創(chuàng)新總量水平較高，專利申請(qǐng)數(shù)量和研發(fā)人員名列世界第一，科技論文名列世界第二，但創(chuàng)新質(zhì)量仍然不夠。根據(jù)世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織等發(fā)布的《2020年全球創(chuàng)新指數(shù)報(bào)告》，從高校水平、科學(xué)出版物和國際專利申請(qǐng)量3個(gè)維度構(gòu)建的“創(chuàng)新質(zhì)量”指數(shù)看，中國排名全球第14位[49]。

第五，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量存在相互關(guān)系，理想情況下創(chuàng)新質(zhì)量重要性增強(qiáng)。

創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量之間同時(shí)存在正向機(jī)制與負(fù)向機(jī)制。當(dāng)創(chuàng)新處于高速發(fā)展階段或者企業(yè)技術(shù)積累績(jī)效顯著時(shí)，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量正相關(guān)；當(dāng)企業(yè)主要注重提高創(chuàng)新質(zhì)量以及在資源有限時(shí)，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新質(zhì)量負(fù)相關(guān)。實(shí)證研究表明，無論在現(xiàn)實(shí)情況還是理想情況下，創(chuàng)新數(shù)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的影響為負(fù)，創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的影響也為負(fù)，說明兩者負(fù)相關(guān)，深層次說明了中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新正處在由創(chuàng)新數(shù)量增長(zhǎng)向創(chuàng)新質(zhì)量提升的轉(zhuǎn)型期。

在現(xiàn)實(shí)情況下，創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的負(fù)向影響很大，創(chuàng)新數(shù)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的負(fù)向影響較小。在完全有效率的情況下，創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的負(fù)向影響較小，創(chuàng)新數(shù)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的負(fù)向影響較大。綜合說明在理想情況下，高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量更高，與創(chuàng)新數(shù)量協(xié)調(diào)更好。在這種情況下，企業(yè)更應(yīng)該以提高創(chuàng)新質(zhì)量為主不宜過分關(guān)注創(chuàng)新數(shù)量。

第六，創(chuàng)新速度與創(chuàng)新數(shù)量存在相互關(guān)系，理想情況下創(chuàng)新速度與創(chuàng)新數(shù)量關(guān)系更加協(xié)調(diào)。

創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度同樣同時(shí)存在正向機(jī)制與負(fù)向機(jī)制。在企業(yè)成長(zhǎng)期，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度往往正相關(guān)，在其他情況下以及資源有限時(shí)，創(chuàng)新數(shù)量與創(chuàng)新速度往往負(fù)相關(guān)。實(shí)證研究表明，在現(xiàn)實(shí)情況下，創(chuàng)新速度的沖擊對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的影響為輕度正向，而創(chuàng)新數(shù)量對(duì)創(chuàng)新速度的沖擊呈較大的正向影響。在理想情況下，創(chuàng)新速度的沖擊對(duì)創(chuàng)新數(shù)量的影響為輕度正向，而創(chuàng)新數(shù)量的沖擊對(duì)創(chuàng)新速度的影響為中等負(fù)向影響。也就是說，現(xiàn)實(shí)情況下提高創(chuàng)新數(shù)量有利于提高創(chuàng)新速度，在理想情況下提高創(chuàng)新數(shù)量并不能提高創(chuàng)新速度。這也從另外一個(gè)角度說明，簡(jiǎn)單追求數(shù)量的創(chuàng)新價(jià)值不大，而應(yīng)該更加注重創(chuàng)新的內(nèi)涵和質(zhì)量，沒有必要一味追求創(chuàng)新速度。

第七，創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度存在相互關(guān)系，理想情況下創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度協(xié)調(diào)良好。

創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度之間同樣同時(shí)存在正向機(jī)制與負(fù)向機(jī)制。當(dāng)企業(yè)進(jìn)行集成創(chuàng)新以及處在成長(zhǎng)期時(shí)，創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度主要呈現(xiàn)正向關(guān)系。當(dāng)企業(yè)在起步期與成熟期，或者是從事原始創(chuàng)新和跟隨性創(chuàng)新，以及在有限資源情況下，創(chuàng)新質(zhì)量與創(chuàng)新速度主要呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系。實(shí)證研究表明，在現(xiàn)實(shí)情況下，創(chuàng)新速度對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊為輕度正向，創(chuàng)新質(zhì)量對(duì)創(chuàng)新速度的沖擊為較大的負(fù)向影響；在理想情況下，創(chuàng)新速度對(duì)創(chuàng)新質(zhì)量的沖擊為輕度正向，創(chuàng)新質(zhì)量對(duì)創(chuàng)新速度的沖擊為中等正向影響。也就是說，現(xiàn)實(shí)情況下提高創(chuàng)新質(zhì)量會(huì)降低創(chuàng)新速度，但在完全有效率的理想情況下，提高創(chuàng)新質(zhì)量會(huì)提高創(chuàng)新速度。