技術創新的活躍度測度及其“集聚”特征分析

袁桂秋，楊憲冬

（杭州電子科技大學經濟學院，浙江杭州310018）

技術創新的活躍度測度及其“集聚”特征分析

袁桂秋，楊憲冬

（杭州電子科技大學經濟學院，浙江杭州310018）

技術創新活躍度目前尚沒有確切的測度方法。文章提供了技術創新活躍度的一種較為簡單的測度方法，并根據我國每年被國內外授權的專利數計算各行業間的活躍度，結果證實了技術創新的“二八”聚集效應和路徑依賴等特性，進一步證實了技術創新的“技術推動”和“系統集成網絡模型”等動力作用機制。

技術創新；活躍度；聚集效應；測度

“沒有測度就沒有管理”，只有準確的測量技術創新才能較好地為政府部門和企業制定創新戰略提供堅實的依據，同時也推動創新理論和實踐的發展。如何科學地評估與定量測度科技進步？該問題已成為國際社會創新戰略研究和創新理論研究的重點和熱點。當然如何測量是圍繞著測量什么而確定的，創新能力評估、技術創新績效和技術創新的活躍度等都是很重要的測度內容，本文將嘗試性測度技術創新的活躍度。

一、文獻回顧

由于技術創新具有不同的類別和形態等，所以，測度技術創新比較困難。目前圍繞技術創新的特性、技術創新的績效等已有研究結果較多，大致分為三類：

（一）基于技術創新特性的測度

已有的關于技術創新特性的測度內容集中反映在《奧斯陸手冊》中，該手冊的測度內容主要從以下7個方面進行考察：（1）創新目的；（2）促進或阻止創新的因素；（3）確定創新的企業和創新數目：（4）創新的新穎性和性質；（5）創新對企業行為的影響；（6）創新的生產和使用；（7）包括R&D、專利和技術國際收支問題等專門問題?！秺W斯陸手冊》第三版還專門設計了三類創新關聯的指標：（1）開放的信息源；（2）通過購買產品設備獲取知識；（3）合作研發等，代表了三種不同的關聯程度。我國學者根據這些創新指標綜合測度技術創新的方法有：（1）綜合評價法。楊宏進（1998）[1]、察志敏等（2004）[2]、鄒輝文（2014）[3]、王賢等（2016）[4]利用各種不同方法構建了企業技術創新能力的評估指標體系。（2）灰色理論。唐炎釗、鄒珊剛（1999）[5]、程鶴、陳樹文（2016）[6]等采用灰色統計的方法來確定模糊評判矩陣，并利用灰色關聯度來確定評價指標的權重。（3）密切值法。陸菊春、韓國文（2002）[7]、陳良興等（2012）[8]運用密切值法對企業技術創新能力特征進行評價。

（二）基于技術創新對經濟增長貢獻的測度

技術創新最終表現為對經濟增長的貢獻，所以可以根據技術創新促進經濟增長來測度技術創新的績效。該理論方法始創于1957年美國經濟學家R.M.Solow[9]的研究，隨后Denison、Arrow、Kendrick和Hicks等一大批經濟學家作出了杰出貢獻。世界銀行和OECD的研究都非常重視創新系統對經濟增長的促進作用，世界銀行針對知識經濟的模式對世界各國的總體創新體系進行測度，OECD側重R&D投入的各方面分析，如公共R&D投入對企業R&D投入的促進作用，R&D投入對促進生產率的增長，R&D投入對經濟增長的貢獻率等。國內學者如杜棟（2001）[10]、李淑平和張雪梅（2015）[11]等利用數據包絡分析方法研究技術創新對經濟增長的貢獻評價。

（三）基于技術創新演化過程的測度

J.S.Metcalfe（1995）[12]認為技術創新是一個以企業為主體的動態演化過程，技術體系進化的過程體現為自穩定和自重組過程。Riccardo Leoncini（1998）[13]通過對分析單元的解釋和制度的主動、被動角色的分析，認為技術系統具有開放特性和自組織特性。技術創新的演化分析主要體現在三個方面：一是收益遞增機制能否構成技術創新理論的一般性規律（賀俊等，2012[14]）；二是技術創新過程中的路徑依賴（David，1985[15]，Arthur，1989[16]，曾春花、鄒長城，2010[17]）；

三是技術創新的空間特性（Abernathy-Utterback的A-U模型[18]）。但是，如何合理測度技術創新的動態非線性演化的文獻卻很少，該工作仍將是任重道遠。

二、技術創新的動力機制及其特征分析

技術創新活躍度是指一個企業或者一個行業推出新產品、新技術的活躍程度。雖然該指標刻畫了技術創新的一種特性，但它更是技術創新推動力作用的結果。如果一個行業的技術創新動力越強，那么這個行業的技術進步越快，技術創新活躍度也越高。技術創新推動力會隨著行業的發展過程而不斷改變，不同行業發展階段會有不同的技術創新動力，從而技術創新活躍度緊隨著行業的演化發展路徑在不斷改變。所以，技術創新活躍度實際上反映了技術創新動力作用強度的一個累積結果。

從技術創新動力作用機制看，隨著世界經濟的不斷演變，對它的認識也先后經歷了幾個發展階段。首先是技術推動模式。當時的美國總統科學顧問萬勒瓦·布什在1945年提交的科學咨詢報告《科學——無止境的前沿》[19]中闡明，新產品和新工藝是以新的原理和新的概念為基礎的，而這些新的原理和概念是由基礎科學的研究生成的。該報告確立了技術推動模式，認為技術創新動力主要是靠技術推動，研究開發或科學發現是創新的主要來源，創新是由技術成果引發的單向的各環節連鎖反應。在20世紀60年代以前，該模式在技術創新理論中一直占據主導地位，但是在60年代中期，普遍認為技術創新是市場需求引發的結果，市場需求在創新過程中起到了關鍵性的作用。該模式認為，市場是社會組織最大化的最有力機制，市場需求為產品和工藝創新創造了機會，激發為之尋找可行的技術方案的研究與開發活動。

從實踐經驗看，人們普遍認為市場需求引導漸進式的創新，而技術推動引發根本性創新。從技術創新演化路徑看，因為技術創新要有一定的研發基礎，在原有的技術基礎上產生躍遷，所以技術推動理論解釋了技術創新的路徑依賴性，同時也解釋了技術創新的收益遞增機制。市場需求引導理論卻揭示了技術演化發展的生命周期，一個產品自身具有一定的市場飽和度，當市場需求旺盛、遠低于飽和度時，技術創新也非常活躍，新產品、新技術不斷涌現，但當市場需求衰退時，技術創新的動力也不斷減弱。

在市場需求和技術推動模式基礎上，1986年克萊因和羅森堡提出“鏈環——回路”模型。該模型將技術創新看作是同時涉及創新構思的產生、R&D、設計制造和市場營銷的多路徑、多回路、各環節并行的過程。技術創新不僅在企業內部各職能部門之間緊密聯系、廣泛合作，而且在企業外部與上下游企業之間聯系合作，實現企業內、外部信息多路徑、多回路、各環節并行的過程。Dodgson，Gann和Salter（2002）[20]進一步提出系統集成網絡模型，認為技術創新不僅是交叉職能部門聯結的過程，而且也是多個機構網絡交互作用的過程。網絡模型強調節點之間的相互作用，同時節點受網絡作用更加深刻，不僅加強既有的兩節點之間的相互作用，同時尋找新的節點和作用關系，使得技術創新網絡整體呈現加速增長的趨勢。所以，企業技術創新的成功運作需要管理上和組織上的柔性，突出創新戰略和技術戰略在網絡關系中的運用，通過逐步改善網絡之間關系取得更好的技術創新條件。

從單向的市場需求和技術推動到多向的系統集成網絡模型，實際上是從傳統的線性思維“范式”轉向網絡作用“范式”理解技術創新過程。網絡作用機制是“復雜適應性系統”的真實體現，網絡作用在技術創新過程中實現了有序與無序的統一，決定性與隨機性的統一，進而指明技術創新過程中的高聚集效應。技術創新一旦在一些行業或企業之間形成聚集效應，就會引發螺旋式的自增強機制，引發進一步的聚集，產生“二八現象”，占20%左右的企業取得80%左右的技術創新成果。

三、技術創新活躍度的測度方法設計

胡平等（2012）[21]直接利用專利數衡量一個企業的技術創新活躍度。婁向鵬（2013）[22]在“四招找準潛力市場”一文中指出“創新活躍度是指，產品所屬品類市場中，新品推出的頻率和數量”。事實上，活躍度是一個相對數測度概念，是不同企業之間或者不同行業之間相比較的結果，并非是絕對數測度概念。如果某企業在某一年的專利數是12件，比上一年增長20%，顯然我們既不能說該企業的技術創新活躍度是12，也不能說是20%。因此，需要我們建立一個合理度量技術創新活躍度的方法。

（一）指標選取

一般衡量技術水平的指標分為投入型指標和產出型指標。投入型指標有R&D經費投入數量和投入強度，以及研發人員人數以及教育程度等。產出型指標主要有三類：（a）專利。專利包括實用新型、外觀設計和發明專利三種類型，其中發明專利的科技含量最高，是新產品和新工藝的核心，能夠在很大程度上反映一國的技術開發能力和核心競爭力，從而成為衡量科技產出和進行國際比較的重要指標。（b）新產品產值，從產出方面來測度技術創新的重要參量。（c）以科技論文為基礎的創新產出指標。

首先，技術創新活躍度是指一個企業或者一個行業推出新產品、新技術的活躍程度，是衡量產出的一個指標。技術創新活躍度的度量并沒有涉及技術研發如何投入、如何組織，這里只考慮產出。其次，雖然對專利指標有很多爭論，一些學者認為專利知識作為保護創新的一種形式，并不完整地等同于自主創新，但本文用專利數作為技術創新指標，這是主要考慮到以下三個方面：一是任何數據作為一種指標，必須具備數據的易得性、完整性、準確性，若序列長則更好，而專利恰好具備這四個方面的條件；二是專利數測度的是技術的產出，且專利化的技術具有潛在的市場價值，較接近技術創新；三是專利幾乎涵蓋所有的技術領域，是不同國家對技術創新的一種同質測度。所以，本文采用每個行業的國內和國外被授予的發明專利數來刻畫該行業當前的技術創新水平。

（二）測度方法設計

我們這里的具體計算方法如下：

（1）統計中華人民共和國國家知識產權局網上公布的，自1987年以來“發明、實用新型授權專利按IPC分類統計表”中年國內外授權的發明專利數總和。

（2）既然技術創新活躍度是一個相比較的結果，那么需要我們將考察對象劃分成幾個類別。在前面部分的論述中，我們看到了技術創新網絡有兩個不同的集合類別，一個是占當年專利總數80%的集合，另一個是占20%的集合。因此，我們可以進行如下劃分：

將每一年的IPC分類中的各個行業的國內外授權發明專利數從大到小排列，并從大到小累加達到當年授予專利數80%的這些行業歸為一類，自然我們可以將這一類的所有行業歸為技術創新比較活躍的一類，賦予這一類中行業的本年度技術創新活躍度為1。相反，剩下的所有行業構成一類，它們只占專利總數的20%，賦予這一類行業的本年度技術創新活躍度為0。

（3）因為技術進步太快，有的行業更新換代的速度驚人，意味著技術淘汰得太快。但另一方面，我們也看到技術創新需要一定的基礎，一個階段的先進技術對未來一段時期的創新有貢獻。因此，本文對1987—2014年的數據，對每個行業每年按折現率0.6計算最近四年的本年度技術創新活躍度值，總和就是該行業在這一年的技術創新活躍度值。

四、我國行業間技術創新活躍度的測度分析

本文根據我國國家知識產權局公布的統計數據，利用第二部分給出的計算方式，得到每年各個行業的技術測度值。

（一）技術創新在產業之間的聚集現象

按IPC分大類，1987—2002年行業總數有118個，2003年行業總數有119個，2004—2005年行業總數有120個，2006—2010年行業總數有121個，2011—2014年行業總數有122個，通過對我國各個行業國內外授予發明專利總數從大到小排列，再計算總和達到80%的居前的行業數，然后取出這些行業，統計每年被取出的行業數，得到如下結果：

表1 各年總和達到80%的居前的行業數和相應的授予專利總數

從表1看到，統計出來的行業數大部分比全行業數的20%略大些，行業總數的20%是24，但是統計出來的數值離全行業數的20%比較接近，尤其2004年之后的數據較接近，所以“二八現象”比較明顯。也就是專利數占80%的行業數只占20%。并且，每年被授予的專利數總體上按指數增長，大部分行業的專利數也按指數增長，但是占專利總數前80%的行業數卻一直穩定在20%強一些。一些學者對“二八現象”指出78%與22%的關系可能更準確些，也就是說占被授予專利數78%的行業數是全行業的22%左右。從以上的統計結果看，如按78%計算的話結果更接近些。

更有意思的是，我們注意到，隨著時間的推移，表1中的行業數由原來離行業總數20%較大些，卻越來越接近于行業總數的20%。也就是隨著我國經濟的不斷發展，各個行業技術創新程度較高，獲得的授予專利數都是指數增長，但是快速的經濟增長和技術創新的全面活躍卻加劇了技術創新在產業之間的聚集，技術創新集聚在更少的20%的行業中。這是比較有意思的經濟現象，值得我們進一步研究。

以上技術創新的“二八現象”體現了技術創新過程中的集聚特征，充分反映了技術創新的不平衡性。一些行業處于經濟發展的中心位置，正是這些處于中心位置的20%行業，發揮較大作用。

（二）路徑依賴現象

在按照第二部分給出的統計方法，得到如下結果：一是一些行業的賦值一直是1，這些有：A01、A23、A47、A61、B01、B23等；說明這些行業在經濟發展中的活躍度較高，新產品新專利層出不窮。相應的也有很多行業的賦值一直是0，說明同其他行業比較，這些行業的技術變革緩慢。二是一些行業在20世紀八九十年代的賦值一直是1，但是最近幾年都是0，這些有A21、B09、B28、B44等行業，說明隨著經濟發展，產業結構逐漸調整，一些行業要么生產技術已成熟定型，缺乏發展動力，要么產品市場發生了變化，產品逐漸消失。三是一些行業如B60、C07、G05、G09在最近幾年的賦值一直是1，而八九十年代的賦值卻是0，說明這些行業在新經濟環境下，顯得越來越重要，時代變化賦予更好的發展機遇，所以技術創新比較活躍。這些特征反映出隨著經濟環境變化，各個行業的技術創新活動既有一定的路徑依賴性，也有一些由市場需求引導，缺乏市場需求的行業其技術創新不再活躍。

（三）我國各行業的技術創新活躍現狀通過計算得到如下非0值的各個行業：

表2 各行業的技術創新活躍度值

在前面已經闡明，各個行業隨經濟環境改變將不斷演化，其活躍性在相對路徑依賴、穩定的基礎上，由市場的需求不斷發生調整改變。根據計算結果得到近四年來技術創新主要躍度在以下三大板塊：一是有機化學、有機高分子化合物、染料、涂料、拋光劑、生化、酒、醋、酶、遺傳工程、醫學、獸醫學、衛生學等一類；二是建筑物、工程元件或部件、測量、測試、光學技術等一類；三是計算、推算、計數技術、信息的存儲、基本電器元件、電力的發電、變電或配電、電信技術等一類。這些板塊的活躍也啟示我們需要對這些板塊投入更多的研發資源，能快速推進社會技術的進步。

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[22]http：//blog.sina.com.cn/s/blog_5fea3f640101kwrl.htm l.

（責任編輯：C校對：L）

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A

1004-2768（2016）11-0078-03

2016-09-19

袁桂秋（1970-），男，浙江黃巖人，杭州電子科技大學經濟學院副教授、碩士生導師，研究方向：公司金融與資本市場；楊憲冬（1990-），女，山東滕州人，杭州電子科技大學經濟學院碩士研究生，研究方向：資本市場。