產業創新能力的路徑依賴研究——以高技術產業為例

徐菁鴻，郭燕青

（1.遼寧大學商學院，遼寧沈陽110036；2.沈陽工程學院管理學院，遼寧沈陽110136）

產業創新能力的路徑依賴研究——以高技術產業為例

徐菁鴻1，2，郭燕青1

（1.遼寧大學商學院，遼寧沈陽110036；2.沈陽工程學院管理學院，遼寧沈陽110136）

產業創新能力是產業創新發展的基礎條件之一，創新生態系統概念的提出為產業創新能力的研究提供了新的研究框架與思路。采用路徑依賴理論及方法，對產業創新能力的形成與表現進行了研究，結合系統論的思想，提出了要素聚集、相互作用及非線性關系三個分析步驟，分別采用因子分析、關聯度分析及非線性方程組三種方法進行數據處理。并以中國高技術產業為例，采用中國高技術產業2000年--2011年的相關數據，在實證分析的基礎上構建了產業創新能力路徑依賴模型，并根據運算結果進行了產業創新能力路徑依賴模型的修正，發現在產業創新能力的形成過程中，某些輸入因子的細微作用會給輸出因子帶來顯著的影響，輸入因子如果離開了產業創新生態系統是無法獨立存在的。

產業創新能力；路經依賴；高技術產業

產業創新能力的研究框架目前存在著從新古典分析框架向創新生態系統框架演進的趨勢。新古典分析框架強調企業的同質性且要素投入無差異，創新生態系統框架則側重描述一種復雜的關系，這種復雜關系可以用系統動力學方法來進行描述，當實體之間存在這種復雜關系時，可以產生驅動創新以及推動技術發展的力量［1］。構建與創新能力相關的多指標體系并進行評價是目前對產業創新能力研究的經典思路，研究范圍涉及制造業創新能力、高技術產業創新能力、文化產業創新能力、汽車產業創新能力、裝備產業創新能力、家電產業創新能力、集成電路產業創新能力、醫藥制造業產業創新能力、生物技術產業創新能力、海洋產業創新能力、煤炭產業創新能力、體育產業創新能力等等多種產業創新能力。此外，還有一些學者運用主成分分析、因子分析、灰色關聯等方法，側重研究創新要素之間的相互關系。綜合上述研究，我們認為在創新生態系統框架下研究產業創新能力，有以下三個基本特性是不容忽視的：一是要素集聚，二是交互作用，三是非線性演化。要素集聚是產業創新活動的基本要求，交互作用可以使產業創新活動處于動態的變化中，非線性演化則是產業創新能力不斷成長進而形成可持續發展的基本動力，是實體生態特性的基本表現，也是創新生態系統框架體系的根本要求，這一特性是非常重要的。對非線性演化的研究方法很多，如組織生態方法、種群生態方法、路徑依賴方法等，我們的研究主要借鑒了David提及的路徑依賴理論與方法，他在研究技術變遷的過程中發現路徑依賴的結果導致非線性系統的形成，并具有持續的自我發展趨勢［2］。對此，我們擬借鑒路徑依賴理論與方法，從以上三個基本特性所表現的三個層次入手，對產業創新能力展開研究，并在后面以高技術產業為例，對此研究方法進行驗證。

一、文獻綜述

對產業創新能力的路徑依賴研究，來自國外的主要有：Stephen Redding（2002）構建了非常經典的兩階段非線性模型研究了技術變革路徑依賴對創新能力可持續發展的影響，在模型中對創新的激烈程度進行了細致的區分，并描述了技術變革的螺旋上升式發展，并發現了技術封鎖這一路徑依賴中的特例，同時提出該研究沒有任何模仿，所提出的原理對該領域的基礎研究起到了積極的作用［3］。Jee-Hae Lim（2012）選擇了1997年至2004年中IW500評選出具有典型創新能力的IT企業群作為研究對象，對創新資源中的信息技術資源配置與信息技術能力展開了研究，建立了研究框架，提出了假設條件，選擇了企業規模、固定資產和市場價值作為研究參數，建立了表示資源配置與能力的非線性模型，認為信息技術能力的獲取過程是一種實際的狀態依賴過程，即路徑依賴，通過對可控的信息技術資源進行合理的配置，可以實現信息技術能力的動態發展，進而使該企業在IT產業中保持領先地位［4］。Rangarajan Parthasarathy（2011）認為動態創新能力的基礎是企業資源，包括人力資源和物質資源，產品創新的基礎條件是物質資源和資金投入，而過程創新的重要資源是人力資源，并據此提出了相關假設，構建了路徑依賴的概念模型，在此概念模型基礎上推導的產品與過程創新模型，表現出了明顯的非線性特征，并認為該模型所表現的創新能力的動態持續特性可能幫助企業在某產業中獲得領先地位，推動經濟的快速繁榮，在經濟衰退時期具有巨大的應用價值［5］。來自國內的研究主要有：孫曉華（2010）運用歐式距離法，選擇2006年36個工業行業的統計數據，選擇了R&D經費支出、R&D人員數量、專利數量、新產品銷售收入、行業中的企業數量等作為基本參數，從企業異質性的角度對產業創新能力進行了研究，認為企業異質性越高，產業創新能力越強，且行業內企業數量越多，越有利于產業創新能力的提升［6］。趙志耘應用2005年-2010年的我國高技術產業面板數據（包括R&D經費和人員、專利數、技術引進經費、技術交易費用、企業規模等），發現R&D經費和人員投入對我國高技術產業創新的作用更突出，且企業規模對創新能力有負面的影響［7］。

綜上分析，我們認為對產業創新能力路徑依賴的研究思路主要分為兩種：一種是先提出路徑依賴的假設，然后通過數據分析來驗證這個假設；另一種是運用采集到的實際數據進行實證，結合實證的結果，對路徑依賴進行推論。從系統論的角度分析，我們認為在產業創新生態系統的框架下，產業創新能力是在系統輸入——系統處理——系統輸出（系統反饋）這一過程中形成的，與路徑依賴過程是并行的，可以在某一個節點發現路徑依賴的存在，或者在路徑依賴存在的前提下，對產業創新能力進行觀察，這樣才能體現系統能觀能控的本質特征。所以，我們擬在產業創新生態系統框架下，采用路徑依賴理論與方法，對產業創新能力的形成與表現，通過要素聚集、相互作用及非線性關系三個步驟進行分析，并綜合因子分析、關聯度分析及構建非線性方程組的三種方法進行數據處理，嘗試構建形成持續的產業創新能力的路徑依賴模型，然后，采用中國科技統計年鑒中的相關數據，對上述過程進行實證，通過實證的結果，對產業創新能力路徑依賴模型進行實際的修正。

二、概念模型

結合系統論的研究方法，構建產業創新生態系統模型。結合相關研究中經常采用的指標，系統輸入因子選擇R&D活動人員折合全時當量（x1）、R&D經費內部支出（x2）、新增固定資產（x3）、申請專利數（x4）、技術引進經費（x5）、技術改造投入（x6）、消化吸收經費（x7）、新產品開發經費支出（x8）。這八個指標主要反映創新能力的特征：創新基礎（x1、x2、x3）、創新活力（x4、x5、x6）和創新潛力（x7、x8）。系統輸出因子選擇產業規模（行業企業數）（y1）和新產品銷售收入（y2）。其中，一些學者通過計算產業集中度來表示產業規模，但是集中度主要反映產業中大企業的集中度，沒有顧及其他企業，鑒于此，從種群生態的角度來考慮［8］，企業數量可以客觀地反映產業進入和退出壁壘的大小，非常直觀，所以用企業數量來表示產業集中度。一些研究認為專利數量在衡量創新產出方面是存在缺陷的，所以按照《中國科技統計年鑒》上的定義“新產品是指采用新技術原理、新設計構思研制、生產的全新產品，或在結構、材質、工藝等某一方面比原有產品有明顯改進，從而顯著提高了產品性能或擴大了使用功能的產品”，而新產品銷售收入可以直觀地反映其對經濟的促進作用，所以選擇了新產品銷售收入作為輸出因子。

圖產業創新能力分析概念模型

在上圖中，產業創新要素集聚并輸入產業創新生態系統，輸入要素在系統內產生相互作用，同時輸入要素與輸出要素也產生相互作用，如果輸入要素與輸出要素之間的相互作用能夠用非線性關系進行描述，那么認為產業創新生態系統具備了基本的生態特性，并且產業創新能力能夠表現為動態演化的特性。

三、數據處理方法及實證

（一）數據處理方法

第一步，要素集聚。通過找到若干潛在的互不相關的隨機因子來描述多個因子之間的相關關系。構建如下矩陣結構。

其中，X代表輸入因子的p維向量，F為公共因子，A為載荷矩陣，ε代表隨機誤差。通過計算R型因子載荷矩陣和Q型因子載荷矩陣，對指標進行綜合歸類，并選擇出主要輸入因子Z。

第二步，分析輸入要素與輸出要素之間的相互關系。（1）進行數列的無量綱處理；（2）形成差值矩陣；（3）計算主要輸入因子Z和輸出因子Y之間的關聯系數ξ（式4.3）；（4）計算關聯度r（式4.4）；（5）選擇出與輸入因子關聯度最大的輸出因子L。

其中，i=1，2，…，n；k=1，2，…，m。其中θ為分辨系數，一般取0.5。

第三步，對存在主要關聯的主要輸入因子Z和主要輸出因子L構建非線性模型，觀察其發展動態。建立非線性微分方程組。

（二）實證

樣本數據主要來自于《中國高技術產業統計年鑒》2000年——2011年共12年的數據。用matlab7.0進行實證。樣本數據代碼表示見表1。

表1　高技術產業分類代碼表示

第一步，采用因子分析法對要素集聚進行分析，計算8個輸入因子的累積貢獻率，結果見表1。

表2　輸入因子累積貢獻率

通過觀察表2發現在經過因子旋轉后，第一個綜合因子R&D活動人員折合全時當量僅能解釋原始數據矩陣約75.121%的信息，R&D活動人員折合全時當量、R&D經費內部支出兩個綜合因子能解釋原始數據矩陣約92.9671%的信息，R&D活動人員折合全時當量、R&D經費內部支出、新增固定資產三個綜合因子能解釋原始數據矩陣約99.8025%的信息。所以，最終選定R&D活動人員折合全時當量、R&D經費內部支出、新增固定資產三個因子作為后續研究使用。并基于這三個指標分別做了指標和樣本分類圖，見圖1。

圖1　指標、樣本分類圖

通過觀察圖1（a）指標分類圖，發現8項指標可以分為三類：第一類：R&D活動人員折合全時當量、R&D經費內部支出、新增固定資產；第二類：新產品開發經費支出、專利申請數；第三類：技術改造投入、技術引進經費、消化吸收經費。觀察圖1（b）樣本分類圖，發現電子計算機及辦公設備制造業與其他制造業區別顯著。

第二步，采用關聯分析法分析輸入因子與輸出因子之間的關系，概念模型見圖2。

圖2　輸入因子與輸出因子之間關聯的概念模型

采用式4.3、式4.4計算輸入因子與輸出因子之間的關聯系數和關聯度，結果見表3、表4。

表3　三個主要輸入指標與企業規模的關聯系數

表4　三個主要輸入指標與新產品銷售收入的關聯系數

觀察表3、表4發現三個輸入指標與企業規模的關聯度整體偏高，與新產品銷售收入的關聯整體偏低，說明這三個主要輸入因子對企業規模這一輸出因子影響更加顯著，于是，選擇企業規模作為主要輸出因子進行后續研究。

第三步，構建非線性微分方程組，用2000—2010年的數據進行運算，用2011年的數據進行檢驗。按照三個綜合因子進行排序，排在第一位的是醫藥制造業，然后順次為：醫療設備及儀器儀表制造業、航空航天器制造業、電子計算機及辦公設備制造業、電子及通信設備制造業。于是，在后續的研究步驟中，將以醫藥制造業為主要研究對象。根據第二步輸入因子與輸出因子之間的關系，考慮R&D經費內部支出的關聯度整體偏低，接近0.6邊界，并考慮復雜的非線性方程組極易出現無解的情況，于是，忽略R&D經費內部支出與輸出因子之間的關聯。我們在建模過程中由最復雜的關聯描述開始，結果是非線性方程組無解。然后，經過反復的分析試驗，我們決定在建模過程中盡量考慮最簡單的關聯描述，保證研究的后續進行。于是，進行如下假設：

假設1：假設產業規模受R&D活動人員折合全時當量以及新增固定資產影響顯著，且僅受這兩個因素影響；

假設2：假設R&D經費內部支出①受R&D活動人員折合全時當量影響顯著；

假設3：假設R&D活動人員折合全時當量具有一定的獨立性，影響要素不在表4.3范圍內；

假設4：假設新增固定資產具有一定的獨立性，影響要素不在表4.3范圍內。

基于上述四個假設，假設路徑依賴模型如圖3所示。

圖3　產業創新能力路徑依賴模型（以醫藥制造業為例）

在圖3的基礎上，構建非線性微分方程組：

其中x1代表輸出因子，x2、x3、x4代表輸入因子，aij代表xi因子受xj因子的影響，aii代表因子的內稟增長［8］。用四五階龍格庫塔法進行求解，得到如下系數矩陣。

a11＞0，說明產業規模除了受R&D活動人員折合全時當量及新增固定資產的影響，還受其他因素影響，a22＜0，a33＜0，a44＜0，說明在沒有其他因素的影響下，該要素是無法獨立存在的。a12＜0，說明R&D活動人員折合全時當量增加對產業規模的擴大起到抑制作用，高科技產業的本質就是用更少的人力實現更大的生產，a14＞0，說明新增固定資產的增加對產業規模的擴大起到促進作用，a32＞0，說明R&D活動人員折合全時當量的增加對研發經費內部支出的增加起到抑制作用。

經過上述分析，對圖4.3的路徑依賴模型進行改進，如圖4所示。

在圖4中，虛線的箭頭表示其它因素對輸入因子和輸出因子的影響。按照運算的結果來看，R&D活動人員折合全時當量、R&D活動內部支出、新增固定資產如果沒有其它因素的影響，將無法獨立存在。而企業規模除了受R&D活動人員折合全時當量、R&D活動內部支出、新增固定資產的影響外，其它貢獻率微小的輸入因子的影響也不能忽視。

圖4　產業創新能力路徑依賴修正模型（以醫藥制造業為例）

結語

運用路徑依賴的方法對產業創新能力的形成與表現進行了系統的研究，先提出了理論上的研究過程和數據處理方法，然后運用實證數據對該方法進行了驗證，在此過程中，推出了產業能力創新的路徑依賴模型，該模型具備非線性特征，表現出明顯的生態特性，然后根據非線性運算的結果對產業創新能力路徑依賴模型進行了修正，從結果可以看出產業創新能力的形成過程是復雜的，某些輸入因子的細微作用會給輸出因子帶來顯著的影響，輸入因子如果離開了產業創新生態系統是無法獨立存在的。在實證的基礎上求解非線性方程組遇到了很多問題，所以我們對輸入因子之間以及輸入因子與輸出因子之間的關聯并沒有做到細致全面的描述，希望在后續的研究中能夠做進一步細致的研究。

［1］曾國屏，茍尤釗，劉磊.從“創新系統”到“創新生態系統”［J］.科學學研究，2013（31）：4-12.

［2］David，P.，Why Are Institution the‘Carriers of History’:Path Dependency and the Evolution of Conventions，Organizations and Institutions［J］.Structural Change and Economic Dynamics，1994（2）：205-220.

［3］STEPHEN REDDING，PATH DEPENDENCE，ENDOGENOUS INNOVATION，AND GROTH［J］.INTERNATIONAL ECONOMIC REVIEW，2002（43）：1215-1248.

［4］JEE-HAE LIM，THEOPHANIS C.STRATOPOULOS，TONY S. WIRJANTO，PathDependenceofDynamicInformation Technology Capability:An Empirical Investigation.［J］.Journal of Management Information System，2012（28）：45-84.

［5］Rangarajan Parthasarathy，Chenglei Huang，SonnyAriss，Impact of Dynamic Capability on Innovation，Value Creation and Industry Leadership［J］.Journal of Knowledge Management，2011（4）：59-74.

［6］孫曉華，周玲玲，企業異質性與產業創新能力——基于我國36個工業行業的實證檢驗［J］.產業經濟研究，2010（4）：9-15.

［7］趙志耘，楊朝峰，轉型時期中國高技術產業創新能力實證研究［J］，中國軟科學，2013（1）：32-42.

［8］郭燕青，徐菁鴻，產業生態為與種群規模的趨同效應研究——以中國汽車產業為例［J］.沈陽工業大學學報：社會科學版，2014

（3）：251-256.

【責任編輯曹萌】

F832.2

A

1674-5450（2015）03-0077-04

2014-12-14

沈陽工程學院青年基金項目（RWQN-1405）；國家教育部人文社科基金項目（10YJA630050）；遼寧大學亞研項目（201001）

徐菁鴻，女，山東萊州人，遼寧大學工商管理博士研究生，沈陽工程學院講師；郭燕青，男，吉林梅河口人，遼寧大學教授，博士研究生導師。