開放式創新下的高技術產業創新資源投入和績效

任伶 張少杰 張丙祥

摘要：文章在對開放式創新模式的特征分析基礎上，用科技研發投入費用、科技人員投入、區域科技活動經費和知識產權作為高技術產業在該模式下的創新資源投入，以省際高技術產業面板數據進行了實證分析。實證分析的結果表明，產業投入（包括人員投入和內部科研經費的投入）對產業創新產出有很大促進；代表開放式創新外部知識網絡情況的科研活動經費投入效果與科研人員效果相近；作為開放式創新下的另一種創新資源—知識產權在我國高技術產業的商業化利用效果不顯著。

關鍵詞：高技術產業；開放式創新；資源配置；創新績效

一、 高技術產業創新資源投入與創新績效

目前對于高技術產業的創新資源投入和績效分析的研究很多。關于創新的投入指標，國內外學者一般把資金和人才投入作為兩種基本的投入要素，而專利數、新產品產值和產業產值等作為技術創新產出指標來進行研究。

多數學者經過研究認為研發投入對高技術產業發展起到推動作用。如國外的學者Martin（2007）在對各國經濟統計數據進行分析后，發現高技術產業的研發投入與相應的產業產出有明顯的正向影響。Rajeev（2008）在研究了美國1995年～2000年的經濟數據后，認為政府研發投入對經濟增長有促進作用。國內學者史丹（2004）認為高技術產業科技研發資金、人力資源的投人影響高技術產業的發展。李明智（2005）對高技術產業的影響要素進行了分析，認為科技投人對高技術產業的發展起到了積極作用，尤其是公共部門的科技活動對高技術產業的發展有重要的技術支撐作用。

部分學者還對科技研發投入和科技人員投入對于高技術產業發展的作用進行了比較。顧穗珊在對我國高技術產業數據進行實證研究基礎上，發現相對于科技研發經費投入，科技人員投入對高技術產業發展的促進作用更明顯。張明喜分析了我國2001年～2008年高新技術產業開發區的面板數據之后，發現高新區內經濟增長的主要動力是資本的高投入。

在高技術產業創新效率的研究方面，張宗益用SFA方法對我國31個省區的數據進行了實證研究，研究表明我國區域技術創新效率總體呈上升趨勢發展，但整體較低，并且不同區域之間的技術創新效率具有很明顯的差距。另有學者官建成在其文章中具體分析了我國高技術產業中技術創新效率問題，并把效率不高的原因歸結為：缺乏完善的科技管理體制、核心的自主創新技術及完善的創新模式。

二、 開放式創新

1. 開放式創新對自主創新的促進。知識是創新的核心元素，它在不同個體間流動。企業需要使用這些流動的知識進行創新活動。由于勞動力的流動，附著在這些勞動力上的知識也會隨之流動到產業鏈的各個環節。這種流動會使得知識在企業外部形成相關的知識庫。在開放式創新模式下，如果企業封閉開發新技術會錯失獲取很多存在于外部豐富知識的機會，而且同時，企業也不能阻止知識的泄漏。在Chesbrough提出的開放式創新中雖然包括技術外購，但其主導思想并不是鼓勵企業進行完全的技術外購，而是鼓勵企業有意識地在企業外部進行創新源搜索，并主動有目標性地通過各種渠道來充分地利用這些資源，以期能夠與企業自身的原有能力和資源相對接，進一步的結合，從而產生新的創新。

目前我國對于高技術產業創新采取的戰略是鼓勵自主創新。雖然某些領域，中國的技術已經達到和超過國外先進技術水平，但是從國家整體技術狀況來看，與發達國家還存在不小的距離。提升自主創新能力不是短時間能夠完成的任務，需要長期的創新實踐積累。開放式創新中的創新組織網絡的建立，可以增加企業從外部吸收和利用資源的能力。

2. 開放式創新的地域特征。在開放式創新中，企業想要充分利用知識溢出獲得最大收益，需要認識到導致知識在網絡間流動的正式關系和非正式關系的重要作用。在一些產業和技術環境下，地理距離的拉近會增加網絡關系對于創新的影響。美國硅谷的出現便是最好的例子。Saxenian（1996）研究表明，硅谷內部明顯的知識溢出效應只存在于兩小時車程范圍之內。如果區域范圍超出了這個限制，知識溢出等環境效應不明顯，不能對企業產生顯著效應。

很多高技術行業的公司為了獲得知識溢出的好處，都在重要知識集中的區域建立網絡關系和實體機構。同樣，企業也愿意在知名高校、研究院所的附近設立分支機構，利用高校和研究院所的科研資源來創造潛在的創新機會。雖然大學主要從事基礎知識的研發，但是在創新過程中基礎知識外溢性相對較高。并且，大學想要從公共資助的項目中獲取利潤時，他們的知識就會溢出到當地企業。除此之外，大學和科研機構還為企業提供了掌握大量知識的載體——高素質人才，這是企業進一步創新活動的根本。

知識在不同的機構和組織網絡中的流動推進了區域創新。區域創新集群可以為開放式創新提供良好的環境，使得企業更容易獲得收益。Bunker Whittington（2004）的研究表明區域經濟群中的成員關系可以增加創新收益。新興高技術企業由于受預算和能力限制，不會花費時間和資源來建立自己的集成創新渠道，相反，他們會利用區域創新集群的資源，快速的建立與高校、研究機構和擁有互補知識的企業之間的網絡關系，降低成本，縮短產品進入市場的周期。

3. 開放式創新中的知識產權。開放式創新和封閉式創新一個重要的區別是對待知識產權的不同。

在封閉式創新模式下，企業會運用各種辦法把有價值的知識“密閉”在企業內部，通過知識產權保護法等法律手段阻止這些知識的泄漏。創新者可以通過以下幾種方式獲得經濟收益：（1）特許下游供應商將自己的創新成果應用于其產品或組件；（2）將創新成果運用于整個產品的解決方案中，自行生產產品。雖然在一定程度上限制了模仿的范圍，但是也造成了潛在市場份額的流失。其它的企業想要獲得這些創新成果需要花費大量的資本。

開放式創新視角下的知識產權已經從企業績效范疇中被剝離，反而作為一種投入被看待。Chesbrough認為知識產權是可以帶來收益的一種新資產，這種觀點認為，可以通過自有知識產權的外部市場化成就一種新的商業模式。在這種商業模式中，知識產權成為了企業創新活動中的又一種關鍵因素。很多公司內部都存在通過研發而產生，但是卻沒有清楚的途徑進入市場的創新成果，在這種商業模式下可以尋求外部的途徑進行商業化。這種商業化可以帶來收益，進而交換到企業需要的其他資源。

三、 模型及變量設定

1. 模型設定。高技術產業的生產過程其本質上與其它的產業是一致的，只是生產中科技研發和科技人員的投入占據重要的地位。開放式創新下的高技術產業的知識生產函數可以用下式表示：

上式中i，t分別代表地區和時間。Y表示高技術產業創新產出水平，RDK、RDH分別表示高技術產業科技研發資本投入和研發人力投入，分別表示科技研發資本投入和勞動投入的產出彈性，A表示影響高技術產業技術創新的其它因素。

在開放式創新下，企業從外部獲取的知識與內部研發獲取的知識具有同等重要的地位，企業外部的科技活動是企業獲取外部知識的主要渠道。此外，專利等知識產權的外部商業化也同樣會給企業帶來收益。因此，本文將影響技術創新的A用下式表達：

2. 變量設定與數據來源。本文選擇不同省份的高技術產業數據作為研究對象。高技術產業的創新資源投入包括科技研發經費和科技人員的投入兩大部分。

科技研發投入（RDK）包括研發階段的R&D經費內部支出和技術轉化階段的購買國內技術經費支出、引進技術經費支出、消化吸收經費支出和技術改造經費支出。

科技人員投入（RDH）用R&D人員全時當量表示。

高技術產業創新產出（Y）選取省際高技術產業當年價總產值作為分析指標。

科技活動（TA）用當年的省份科技活動經費內部支出與投入到高技術產業內部的研發經費之差作為分析指標。

知識產權水平（P）包括產業內專利申請數和有效發明專利數。

本文各指標的數據來自2001年～2012年的《中國科技統計年鑒》和《中國高技術產業統計年鑒》。由于部分省份的相關數據缺失較多，已從此次研究范圍內剔除（包括海南、西藏、青海、寧夏和新疆等）。由于，各項創新資源的投入對技術創新的產出影響可能有滯后的效應，模型中將科技研發投入滯后1年，科技活動投入滯后2年。此外，為了保證不同年度的數據具有可比性，對相關的數據采用GDP平減指數法折算到1978年的價格水平。

3. 計量方法。本文采用的是省際高技術產業在2001年～2011年的統計數據，數據類型為面板數據。由于面板數據同時含有時間序列數據和截面數據，為了避免進行時間序列分析時出現的偽回歸問題，一般會通過單位根檢驗對數據平穩性進行判斷。面板數據單位根的檢驗主要有LLC檢驗、IPS檢驗、ADF檢驗等方法。本文首先將對面板數據進行單位根檢驗，以判定其平穩性。

其次，對面板數據作協整檢驗，以驗證變量間是否存在長期均衡關系。在單位根檢驗后，確定變量是同階單整的基礎上，可通過Pedroni檢驗、Kao的ADF檢驗與Johansen Fisher檢驗方法來進行面板數據的協整檢驗。通過了以上幾種協整檢驗的數據分析結果，表明變量之間的均衡關系是長期存在的，可以建立回歸模型。

4. 實證分析。同階單整的面板數據可進行協整檢驗。對協整關系的檢驗與估計，傳統方法主要有Engle-Grangle （EG）兩步法和Johansen Fisher方法。本文運用了Kao（EG）檢驗方法進行的不同變量間的協整檢驗。結果表明高技術產業創新產出lnY與不同的創新資源lnRDK、lnRDH、lnTA和lnP都存在著長期均衡的關系。

運用軟件Eviews 6.0進行混合模型和固定模型的估計。建立混合模型進行估計，估計結果如下：

建立個體固定效應模型進行估計，估計結果如下：

其中Di為虛擬變量，定義為：

用F統計量進行檢驗，對相應數據進行計算，得出F統計量值遠大于F0.05（10，271），所以推翻原假設，否定混合模型進行數據擬合。

在Hausman檢驗中，Hausman統計量值為16.290 5，相對應的概率是0.002 7，即拒絕了建立隨機效應的模型的假設。

根據以上結果，最終選擇建立個體固定模型（式5）進行數據擬合。DW值等于2，表明該模型消除自相關，原設定是正確的。模型能夠較好地反映高技術產業創新資源投入和產出的關系。

從回歸系數來看，投入的創新資源中對高技術產業的創新產出均有正面促進作用。其中研發的科研經費的投入對于高技術產業整體產值有較大促進作用（系數為0.041）。產業內部研發人員的工作也對產業發展有很大的推動。高技術產業外區域科研活動對技術產業創新的推動與產業內部研發人員的貢獻較接近（系數都接近0.024）。知識產權（即專利數量）在產業創新整體產出中的作用不明顯（系數為0.001）。

回歸模型中虛擬變量的系數表示，高技術產業創新資源投入產出效果最好的省份有江蘇、廣東、山東和上海。由于篇幅限制，這里不作列明。

四、 結論與建議

伴隨著國際間政府、企業和科研機構等的密切合作，創新活動不再僅限于單個組織之內，而是逐步擴展到整個經濟范疇。企業不再擁有壟斷創新創意的能力，開放式創新逐步取代原有封閉式創新模式。

本文分析了開放式創新的地域特征，從省際層面對高技術產業的技術創新資源投入和績效進行了研究。由于開放式創新中，高技術企業對內部研發的投資不僅僅會產生創造新技術的創新，同時還會增強對于外部外溢知識的吸收能力。在這種新的創新模式下，外部知識的獲取被提到了與內部知識獲取的同等地位。結果表明研發資金的投入對于高技術產業產出的促進作用是科技人員投入作用的近2倍，但知識產權對于高技術產業產出作用不明顯。因此，在我國未來高技術產業的發展中，科研經費的投入依舊是推動產業創新的主要動力。

高技術企業在區域內與外部科研活動單位，如高校、科研機構等，建立外部知識網絡也會促進其自主創新的能力。這主要是基于基礎知識的較易外溢性和知識載體高技術創新人員的流動。本文采用省際科技活動經費來反映高技術企業的外部知識網絡情況。結果顯示，外部的科技活動對高技術產業有正面影響，效果與科技人員投入較接近。因此，加強國家、區域的科技活動開展，可以進一步完善技術創新環境，豐富技術創新創意來源渠道，加快知識傳播、流動速度，進而擴大高技術產業建立的外部知識網絡范圍。

開放式創新模式的開放不僅僅體現在強調企業自由創新能力和外部創新資源的融合，還體現在對于知識產權的利用。本文基于開放式創新的這一特點，把知識產權作為一種創新投入資源來分析。分析結果表明，在我國高技術產業內，知識產權的外部商業化利用還不成熟，企業的知識產權主要是內部消化，并沒有得到充分利用。因此，國家需要在保護自主知識產權的基礎上，培育知識產權交易市場，扭轉高技術企業對于知識產權的傳統控制管理觀念，促進企業對知識產權的外部獲利能力，才能形成新的利潤增長點。

在日益開放的創新世界里，高技術企業只有積極地尋找外部資源進行充分整合，才能夠進一步提升自身的價值創造能力。國家需要為這種趨勢越來越明顯的開放式模式營造良好的創新環境，才能進一步激發高技術產業的活力。

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基金項目：吉林省科技發展計劃項目（項目號：20110 606）。

作者簡介：張少杰，吉林大學管理學院教授、博士生導師；任伶，吉林大學管理學院講師，吉林大學管理學博士；張丙祥，吉林大學管理學院碩士生。

收稿日期：2013-11-11。