社會資本對技術創新的影響——基于中國省級面板數據的實證研究

楊宇，沈坤榮

(南京大學經濟學院江蘇南京210093)

一、引言

一般認為，技術創新在經濟發展中具有重要作用，而研究和開發活動將會促進技術創新。但是，不同國家、不同地區同樣的研發投入，卻沒有取得同樣的效果。究其原因，我們認為技術創新受到許多其他因素的影響。一個非常重要的因素是社會環境，即網絡、規范和信任等，可以將其歸結為社會資本。社會資本在技術創新中的作用日益重要。由于技術創新在知識經濟社會呈現新的發展態勢——技術創新步伐加快、周期縮短，技術創新的難度增大、成本增高，創新投入的資金需求量增長迅速，這使得一般企業和個人難以獨立從事技術創新活動，必須進行合作創新，這樣個人、企業和政府等社會各界的相互學習和合作變得極其重要。近年來，社會資本作為技術創新的相關變量，不管是在企業層面還是社會層面都受到了廣泛的關注。但是，由于缺乏相關數據或其他原因，國內尚缺乏區域層面或社會層面的實證研究。

本研究采用中國省級面板數據就社會資本對技術創新的影響進行實證研究。選取面板數據出于以下兩點理由:一是以前研究顯示社會資本存量變化極其緩慢；[1]二是考慮到模型中變量的數目較多，為了得到可靠的結果，有必要采用大樣本數據。本研究充分考慮到教育、政策和制度這些控制變量對技術創新的影響，縱然也有其他影響因素，但是之所以選擇這些變量，是因為學者們一般認為這些變量比較重要。本文的創新之處在于以下兩個方面:一是審視了社會資本不同維度對技術創新的影響，二是審視了社會資本對技術創新不同方面指標的影響。

二、理論背景

(一)概念框架

技術創新是一個復雜的過程，從新思想、新概念開始，通過不斷地解決各種問題，最終使一個有經濟價值和社會價值的新項目得到實際應用。技術創新過程包括投入和產出兩個方面。投入包括研發經費和研發人員投入。產出是技術創新的成果，如專利和技術市場成交的產品。區分技術創新的投入和產出，對于構建一個理論模型并加以實證分析是非常必要的。技術創新的一個重要影響因素是教育，尤其是正規教育，正規教育反映了一個國家或地區教育的一般水平。教育有助于促進創新氛圍，提供熟練勞動力和富有創新性的研究人才，節約培訓支出，擴大創新性產品的需求。[2]第二個重要影響因素是研發政策，良好的研發政策有利于增加研發支出和研發人員投入，有利于保護研究和開發成果，鼓勵技術創新。[3]第三個重要影響因素是制度，制度為技術創新的各項投入和產出提供了宏觀環境基礎。制度有助于降低交易成本，促進創新及創新擴散。[4]因此，一個社會中的教育、研發政策和制度在實證研究中可以作為控制變量引入。

社會資本有許多定義，一直爭論頗多。有的學者將社會資本視為功能性的生產要素，有的學者將社會資本視為結構性的制度要素。而實際上，在各種社會資本的界定中，都存在著某種程度上的自相矛盾，即既將社會資本視為功能性的生產要素，同時又強調它的結構性特征。但是，從現有的研究文獻中，我們可以看出一些共同的特征，即定義中使用的術語廣泛地包括合作規范、信任和使人們得以集體行動的網絡。美國學者Knowles(2005)也認為，“盡管每個人對社會資本的定義不同，都具有自己的偏好性，但是大多數研究者并不排斥將信任、社會網絡和合作規范融入社會資本定義。”[5]所以，我們認為，社會資本就是能夠促進合作進而提高社會效率的信任、規范和網絡。社會資本一般分為兩個維度:結構維度和認知維度。其結構維度指人們之間關系的結構模式(如網絡)，其認知維度指人們在同一社會網絡共享的價值觀和意義系統(如信任)。[6]本文主要從社會資本的這兩個維度實證分析社會資本對技術創新的影響。

(二)社會資本影響技術創新的微觀機制

一般來說，社會資本主要通過四種微觀機制影響技術創新:學習機制、激勵約束機制、合作機制和風險控制機制。

第一，學習機制。技術創新是一種以知識為基礎的創造性活動，只有通過知識的不斷學習、交流和碰撞，才能激發出創新的火花。[7]知識根據可傳遞性分為隱性知識和顯性知識。只有隱性知識得以轉移、傳播和整合，才能實現技術創新。隱性知識占據了整個知識的絕大部分，主要蘊藏在專家、工程師和技術工人的大腦之中，只能通過人際間互動才能轉移。社會資本中的信任及網絡結構提供了人際間互動的基礎。(1)信任是隱性知識分享最重要的因素，網絡成員交換或分享知識，取決于隱性知識買方是否值得信任，成員間的信任程度愈高，成員間隱性知識分享也會愈充分；[8](2)成員間的信任也是防止投機行為發生的一種有效手段，可以使團隊成員為了團體利益共享隱性知識；[9](3)社會網絡是隱性知識交流的重要載體，網絡成員間的社會互動越頻繁，將越有助于使隱性知識的疆界模糊化，從而有助于隱性知識的分享和傳遞，促進創新思想的形成，提高技術創新。[10]

第二，激勵約束機制。如果將社會資本看作一種結構性制度要素，那么，社會資本同正式制度一樣可以通過激勵約束機制促進技術創新。信任作用于技術創新的激勵約束機制尤為明顯。(1)信任可以降低對剛性控制體系的需求，嚴密的監控機制會抑制人的創造性思維，而不受或少受監控機制的約束會促進新思想的產生；[11](2)信任水平越高，監控違約及不合作行為的成本越低，要求書面合約的必要性越小。這樣，公司有可能將更多的時間和財力花費在技術創新上；[12](3)社會的信任水平越高，則社會成員包括投資者的風險規避要求越低。技術創新離不開風險，高水平信任激勵投資者將更多的資金投資于高風險的研發活動。[13]

第三，合作機制。技術創新依賴于信息傳播，尤其在高科技領域。信息是專業化的，專業化程度越高，技術越復雜，對合作的要求越高，而社會資本尤其是社會網絡可以通過合作機制促進技術創新。而且，高水平社會資本也能快速地擴散新技術收益。[14]主要機理如下:稠密的社會網絡及網絡參與培養了社會成員間的合作習慣及團結傾向，這種習慣和傾向不管是在微觀層次上還是宏觀層次上都產生了協同效應。[15]微觀上，各種創造性思維的碰撞，各種思想、技能和財富的整合，有利于形成突破式的創新；[16]宏觀上，經濟體中科技系統、管理系統和金融系統的緊密協作有助于創新成果的轉化。[17]

第四，風險控制機制。技術創新是知識流動和資源活化的動態過程，從研發到商業化應用，其中存在著很大的風險。豐富的社會資本可以通過資源共享、群策群力、協作發展和創新擴散等多種機制降低各種創新風險，導致高水平的創新。主要原因如下:(1)豐富的社會資本可以使聲譽機制有效地發揮作用，阻止自私自利行為，比如擁有“壞”方案的公司可能因為擔心影響聲譽而停止模仿擁有“好”方案的公司；(2)投資人依靠公司聲譽對方案進行投資。如果公司曾經合理披露方案信息，就會提高公司在投資者眼里的可信度。投資者將會改變對公司的預期，從而提高方案融資概率；(3)如果融資者和公司相互信任，則融資的監督成本低，因此，信任環境可以降低監督成本。同時，也可以降低投資人獲取公司和方案信息的搜尋成本。[13]

(三)實證研究回顧

過去十年來，盡管關于社會資本對技術創新影響的研究日益增多，但是在社會和區域層面的實證研究卻不多見，目前僅見幾位學者的研究。Dakhli和Clercq(2004)采用國家樣本數據分析了社會資本對技術創新活動不同指標的影響，發現社會資本所有維度對專利申請都沒有影響，但是信任增加了高科技產出。[17]Mazzanti等(2005)的實證研究表明，社會資本在任何時候對研發投資都至關重要。[18]Akcomak和Weel(2008)關于歐洲地區社會資本和政府支援計劃對技術創新影響的實證研究顯示，一定的信任水平有利于開展技術創新活動，有利于增加歐盟政府支援基金對于技術創新的投入。[19]Akcomak和Weel(2009)也對歐洲區域層面的數據進行研究，發現信任對專利申請量具有正面影響。[13]與許多以前的研究方法不同，Kaasa(2009)充分考慮了技術創新各因素之間的關系，采用了歐盟統計數據和歐洲社會調查數據，運用結構方程模型方法而不是回歸分析方法，研究了社會資本不同維度對技術創新的影響。結果發現，社會資本的確影響技術創新活動，而且社會資本的不同維度對技術創新活動具有不同的影響。[20]總而言之，可以認為社會資本影響技術創新。而且，考慮到社會資本的異質性，可以認為社會資本的不同維度對技術創新具有不同的影響。此外，社會資本對技術創新的影響可以從研發投入和研發產出這兩個渠道進行分析。

三、實證研究方案

(一)模型設定

社會資本之所以具有價值創造功能，根本原因在于其能夠通過網絡和信任等維度彌補物質資本和人力資本等傳統資源的不足從而產生更大的績效。為了研究中國的社會資本怎樣影響技術創新，我們構建了一個包含三個方程的聯立方程模型。

1.研發經費投入方程

一個地區的研發經費投入通常來源于地區總產出。因此，我們可以假設研發經費投入是總產出的函數，并且可以用下式表示:

其中，rde是研發經費投入，grp是地區總產出，K1是效率系數，θ1是地區總產出對研發經費投入的影響系數。根據上文分析，K1受到研發政策、制度和社會資本的影響，假設幾個變量同效率系數之間呈指數關系，則有:

其中，rdl、ins和sc分別表示研發政策、制度和社會資本，λ1、λ2和λ3分別表示研發政策、制度和社會資本對效率系數K1的影響，B1是其他未知因素的影響。將式(2)代入式(1)，則有:

2.研發人員投入方程

假設當年的研發人員數rdpt是上一年研發人員數rdpt-1的函數，并且可以用下式表示:

其中，rdpt表示當年的研發人員數，rdpt-1表示上一年的研發人員數。根據上述分析，K2是效率系數，θ2是上一年的研發人員數對當年研發人員數的影響系數。根據上文分析，效率系數K2受到教育、研發政策、制度和社會資本的影響，并且幾個變量同效率系數之間呈指數關系，則有:

其中，edu表示正規教育水平，λ4、λ5、λ6和λ7分別表示正規教育、研發政策、制度和社會資本對效率系數的影響，B2是其他未知因素的影響。將式(5)代入式(4)，則有:

3.技術創新產出方程

根據Grilliches(1990)的研究，研發經費投入和研發人員投入都是技術創新產出的影響因素。[24]如果采用Cobb-Douglas生產函數，則技術創新產出方程可以表示為:

其中，tio表示技術創新產出，α1和α2分別是研發經費和研發人員對技術創新產出的影響系數。根據上述觀點，技術創新產出同時受到教育、研發政策、制度和社會資本的影響，并且認為教育、研發政策、制度和社會資本對技術創新產出的影響在于提高研發支出和研發人員的產出效率，并且幾個變量之間呈指數關系，則有:

其中，γ1、γ2、γ3和γ4分別表示教育、研發政策、制度和社會資本對K3的影響，B3是其他未知因素的影響。將式(8)代入式(7)，則有:

為了方便估計，我們將式(3)、式(6)和式(9)兩邊分別取自然對數，由于本文采用面板數據進行估計，所以估計用的線性計量模型可以寫為:

其中，uit、εit和ηit是誤差項。

(二)變量衡量

1.社會資本

由于社會資本是一個多維度的概念，所以我們選取不同的指標來衡量社會資本的不同維度。中國缺乏完備的社會資本統計數據，國內少數學者在研究社會資本相關問題時，都嘗試性地采用了一些替代指標，如自愿免費獻血率、信任、社會總保費、民間組織等。本文認為，自愿免費獻血率和社會總保費不足以衡量中國的社會資本，但是可以采用信任衡量中國社會資本的認知維度，采用民間組織密度衡量中國社會資本的結構維度。

信任是度量社會資本的一項重要指標，Dakhli和Clercq(2004)、Akcomak和Weel(2009)及Kaasa(2009)等在研究社會資本、技術創新與經濟增長的關系時都采用信任衡量社會資本。[17][13][20]信任水平由一個國家或地區的文化背景確定，通常認為一個地區的信任水平在短時期內是不變的。國際上通用的測量信任的方法是問卷調查，權威的數據來自世界價值觀調查(World Values Survey，簡稱WVS)。WVS的調查表明，大多數國家信任得分隨著時間變化是穩定的，中國國家層次的信任得分也較為穩定。但是，WVS的信任調查值沒有連續的時間序列值，也沒有中國省級層次的截面數據值，不能滿足本文的分析需要。國內現在還沒有一個權威的價值觀調查機構對社會資本進行調查評級。到目前為止，公開的能夠獲得的信任數據只有張維迎和柯榮住(2002)委托中國企業家調查系統所做的信任度調查的數據。[22]本文認為，他們的信任調查值能夠很好地衡量中國各地區社會資本的認知維度，借用他們的信任加權值作為信任的替代變量。

民間組織是一種自愿性的中介組織，作為一種社會自律機制，具有較強的社會參與性，通過自我約束、志愿服務等機制，促進了透明性和社會公開度，一定程度上彌補了“市場失靈”和“政府失靈”，促進了技術創新及經濟增長。這也是一個具有鮮明中國特色的稱謂，在國際社會它往往被稱為“非營利組織”、“非政府組織”、“公民社會組織”、“第三部門”、“志愿協會”等。Dakhli和Clercq(2004)和Kaasa(2009)在運用跨國數據對社會資本、技術創新與經濟增長的關系進行實證研究時也采用這個指標衡量社會資本。[17][20]在我國，民間組織包括社會團體、基金會及民辦非企業單位。本文選取我國2002-2006年各省(市、自治區)民間組織密度衡量社會資本的結構維度。民間組織密度是民間組織數的變體，是民間組織總數與就業人口的比值。

2.技術創新

技術創新指標包括技術創新投入指標和技術創新產出指標兩類。技術創新投入指標包括研發經費投入和研發人員投入兩類。研發經費投入主要用于一個國家的基礎科學研究，該變量在很大程度上能夠衡量一個國家的基礎科學發展水平，所以，本文采用研發支出衡量技術創新的經費投入水平。研發人員投入一般有每萬人口科技活動人員及研發人員數兩個指標，但是，由于每萬人口科技活動人員缺乏省級連續數據，考慮到數據的可得性，本文采用研發人員數衡量技術創新的人員投入。

技術創新產出指標包括專利和技術市場成交額兩類。專利可以提供當前創新成果及以前專利的相關信息，而且專利中所包含的科技含量高，往往是新產品和新工藝的核心，可以反映一個國家或地區技術創新能力。但是，專利數量不能完全反映技術創新活動，不能完全替代技術創新成果。因為即使有了專利，也并不表示該技術已經被用于提高生產力，必須要考慮這些技術創新的產業化率，技術市場成交額反映了技術創新成果商品化、產業化的狀況。所以，本文選用專利申請受理數和技術市場成交額兩個指標衡量技術創新產出。

3.控制變量

研發政策顯示了政府對技術創新的支持力度，可以采用中國各地區研發支出占政府財政支出的比例來衡量；由于中國的制度變遷過程就是市場化的過程，制度采用市場化指數來表示；教育采用各地區平均受教育年限衡量，平均受教育年限計算公式如下:平均受教育年限=文盲率×0+小學文化程度人口比率×6+初中文化程度人口比率×9+高中文化程度人口比率×12+大專以上文化程度人口比率×16。

(三)數據說明

信任數據直接來自張維迎和柯榮住的文章《信任及其解釋:來自中國的跨省調查數據》；[22]民間組織密度數據根據國家民間組織管理局的“中國社會組織網”和2003-2007年《中國統計年鑒》的數據整理計算得到；市場化指數數據直接來自樊綱等(2007)的著作《中國市場化指數》；[23]平均受教育年限數據由2003-2007年《中國統計年鑒》的數據整理計算得到；研發支出、研發人員、專利申請數和技術市場成交額數據直接來自2003-2007年《中國科技統計年鑒》，其中研發支出采用以2000年為基期的國民生產總值指數平減，技術市場成交額采用以2000年為基期的經商品零售價格指數平減；研發政策數據根據2003-2007年《中國科技統計年鑒》和《中國統計年鑒》的數據整理計算得到。

(四)研究方法

聯立方程模型的估計方法分為單方程估計方法和系統估計方法兩類，我們采用了單方程估計方法。由于本文模型中不同方程系數之間不存在約束，單方程估計方法和單獨估計每個方程得到的結果相同。面板數據模型包括無個體影響的不變系數模型、變截距模型和變系數模型三類。由于本文主要考察社會資本對技術創新的影響，研究中考慮了方程的個體影響，但忽略了方程的結構變化，并認為個體的影響均反映在截距項中，因此，實證分析中采用了變截距模型。變截距模型又分為隨機效應模型和固定效應模型。在對每一個方程進行估計時，我們都進行了Hausman檢驗，檢驗結果顯示接受原假設，因此，每一個方程都采用隨機效應模型進行估計。

由于模型中的變量較多，不能期望每個模型中的所有變量在回歸時都顯著，本文采用逐步回歸確定模型的變量。具體來說，首先對模型的所有變量進行回歸，根據調整的R2、F統計量以及解釋變量系數估計的顯著水平等判斷模型的合理性；如果模型不合理，則剔除系數估計的P值最高的解釋變量，再對修正的模型進行回歸；依次重復，直至得到合理的模型。

四、分析結果

(一)社會資本對技術創新投入的影響

對式(10)和式(11)分別進行初始回歸發現，F統計量均大于1%顯著水平下的臨界值，說明兩個模型都是合理的。但是，在研發經費投入模型中，解釋變量民間組織密度和研發政策的系數不顯著，依次去除這兩個解釋變量，最后得到所有解釋變量均顯著的修正模型(見表1中的研發經費投入模型)。在研發人員投入模型中，解釋變量教育和研發政策系數不顯著，依次去除這兩個解釋變量，最后得到所有解釋變量均顯著的修正模型(見表1中的研發人員投入模型)。

研發經費投入模型實證研究結果顯示，信任、地區總產出和制度對研發經費投入具有顯著的正向影響，而民間組織密度對研發經費投入卻沒有顯著影響。這可能是因為，一方面，我國普遍存在的信任促進了隱性知識共享，提高了企業間聯系的穩定性，減少了機會主義風險，降低了交易成本，擴大了合作領域，提高了合作水平，激勵政府和企業的研發經費投入。另一方面，盡管各類民間組織能夠增強經濟主體間的聯系，促進知識及信息傳遞，培養社會責任感和合作精神，但是，相對于其他影響研發經費投入的因素來說，民間組織的作用依然很微弱，還沒有充分發揮出來。

研發人員投入模型實證研究結果顯示，信任、制度和上一年的研發人員投入數對當年的研發人員投入具有顯著的正向影響，而民間組織密度對研發人員投入數具有顯著的負向影響，教育和研發政策對研發人員投入沒有影響。這說明，信任水平越高，市場化程度越高，流動性越強，越有利于激勵人們進行研究開發，而且研發人員投入具有馬太效應，以前年度的研發人員越多，則以后年度越能吸引研發人員投入。但是，民間組織密度越大，社會網絡越稠密，人們之間的交往越發頻繁，一方面可以增加知識和信息的交流，另一方面也會占用人們的工作時間，具有一定的擠出效應，從而不利于研發人員投入。當交往的擠出效應大于信息傳遞帶來的正向效應時，民間組織密度對研發人員投入就表現出負向影響。該研究也證實了Kaasa(2009)的觀點:社會資本的不同維度對技術創新具有不同的影響。[20]

(二)社會資本對技術創新產出的影響

分別采用專利申請數和技術市場成交額作為技術創新產出的替代指標，對式(12)進行初始回歸發現，F統計量均大于1%顯著水平下的臨界值，說明兩個模型都是合理的。但是，在專利申請數作為被解釋變量的模型中，解釋變量教育、研發政策、信任和研發支出系數不顯著，依次去除不顯著的解釋變量，最后得到所有解釋變量均顯著的修正模型(見表2中的專利申請數模型)；在技術市場成交額作為被解釋變量的模型中，解釋變量教育、研發政策和研發支出系數不顯著，依次去除不顯著的解釋變量，最后得到所有解釋變量均顯著的修正模型(見表2中的技術市場成交額模型)。

專利申請數模型的實證研究結果顯示，研發人員和制度對專利申請數量都具有顯著的正面影響，民間組織密度對專利申請數量具有顯著的負面影響，信任、教育和研發政策對專利申請數量沒有顯著影響。以下三點理由可以解釋這一現象:第一，稠密的網絡使人們交往頻繁，同時擠出了研發人員的研究時間，減少了技術創新產出成果；第二，研發經費投入和研發政策發揮效果不是瞬時的，可能有一定的時間滯后；第三，信任對專利申請數量沒有直接的影響。鑒于信任對研發經費和研發人員具有顯著的影響，可以認為信任主要是通過研發經費和研發人員間接影響專利申請數量。回顧技術創新產出模型中各變量的意義，可以認為我國的信任改善了技術創新投入，但并沒有改善技術創新投入的產出效率。也就是說，盡管信任理論上可以改善技術創新效率，實際上我國的信任對技術創新效率的促進作用還沒有充分顯現出來，通過提高信任水平改善我國技術創新效率的作用空間依然很大。

表1 技術創新投入模型估計結果

表2 技術創新產出模型估計結果

技術市場成交額的模型實證研究表明，信任和民間組織密度對技術市場成交額都具有顯著的正面影響。這表明，技術創新成果的商業化和產業化顯著受到信任和民間組織密度的影響。信任水平越高，網絡越稠密，越有利于降低交易成本，促進創新成果的商業化和產業化。結合前文分析，可以得出結論，社會資本對技術市場成交額的影響既可以是直接的，也可以是間接的。

五、結論

社會資本的確影響中國的技術創新活動，而且中國社會資本的不同維度對技術創新不同指標的影響是不同的。具體表現為:第一，社會資本的認知維度——信任對技術創新的研發經費投入和研發人員都具有正面影響。信任水平較高的地區，人們將會把較多的時間和金錢花費在技術創新活動上。第二，信任對兩個技術創新產出指標影響不同。信任對專利申請數沒有影響，但對技術市場成交額具有顯著正向影響。第三，社會資本的結構維度——民間組織密度對技術創新不同指標的影響是不同的。由于社會交往的擠出效應和信息傳遞效應的程度不同，民間組織密度對技術創新的研發人員投入和專利申請數表現出顯著的負向影響，而對技術市場成交額表現出顯著的正向影響。

本研究的意義在于:第一，如果采用綜合指數衡量社會資本以研究社會資本與技術創新的關系，可能得出社會資本不會促進技術創新活動的結論。但是，如果采用不同指標衡量社會資本，則可以發現社會資本有些維度對技術創新活動具有顯著的影響。因此，采用單一指標衡量社會資本，或采用綜合指數衡量社會資本的所有維度是不適當的。第二，良好的信任水平能夠促進技術創新投入，但不一定會促進技術創新的投入產出效率。社會資本，尤其是信任對技術創新效率的積極作用在中國還沒有充分顯示出來，意味著通過社會資本改善技術創新效率的空間依然很大。我們應該采取適當的措施促進社會資本對技術創新效率的改善。

本研究的不足之處在于:第一，樣本規模不大。相對于以前的研究而言，本研究的樣本規模較大，但是依然很小；第二，指標衡量方面，不管是社會資本的指標衡量，還是技術創新的衡量，都不是十全十美的。關于社會資本的衡量，目前的研究只集中在兩個方面，沒有捕捉到所有的維度。關于技術創新的衡量，目前的衡量指標只涉及到技術創新的兩三個方面，沒有考慮到過程創新、產品改進及干中學。因此，我們依然需要在國家層面或區域層面尋找和收集社會資本和技術創新的其他衡量指標。

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