創新測量誤差：理論框架與研究展望

閆俊周，杜夢閣，齊念念

(1.鄭州航空工業管理學院 商學院，河南 鄭州 450015；2.上海大學 管理學院，上海 200444)

0 引言

自1912年熊彼特在《經濟發展理論》中提出“創新”一詞以來，引發了政府和學者們的廣泛關注。作為一個高頻詞匯，創新無論是在微觀領域[1]，還是在宏觀領域[2]都具有至關重要的作用，并成為評判新事物的一個標準。2016年，中共中央、國務院印發《國家創新驅動發展戰略綱要》，提出建設世界科技創新強國的目標以及“創新是引領發展的第一動力”的著名論斷。對創新進行準確測量和評估是開展學術研究、政策制定與企業決策的一個重要依據[3]，然而，創新本身具有極強的復雜性和不確定性，特別是隨著時代變遷，其內涵、性質、背景和類型等也在不斷發生演變，創新測量難度也隨之攀升。

創新測量中最受人關注的就是準確性問題，如果存在較大誤差，會對測量結果造成嚴重影響，進而產生誤導性結論[4]。因創新測量誤差導致的創新數據缺乏可比性和可靠性問題一直備受關注[5]，為此經濟合作與發展組織(OECD)在標準制定方面作出了很多努力。如OECD制定了《奧斯陸手冊》，并通過實施大規模的創新調查(CIS)修訂了《奧斯陸手冊》。在進一步完善《奧斯陸手冊》的過程中，OECD將創新數據的可比性和可靠性置于首位，充分說明其對創新測量準確性的重視程度。

創新測量誤差問題一直備受關注，但很少以一個完整構念出現，許多問題亟待解決[6]且相關研究也缺乏清晰的邏輯主線與理論框架，從而制約創新測量誤差理論研究的進一步拓展，也給創新決策和實踐帶來諸多不便。基于此，本文梳理和分析近35年有關創新測量誤差的研究文獻，提煉出創新測量誤差研究的邏輯主線與理論框架，以為進一步的創新測量誤差理論研究提供借鑒，為政策實踐提供有益指導。

為全面把握創新測量誤差研究成果，本文采取以下文獻檢索策略：以Web of Science和IDEAS Search為檢索平臺，以innovation measurement error*、measurement error*、innovation measurement*、measure innovation*、measuring innovation*、innovation mangement measurement*為檢索關鍵詞，并同時通過innovation* 、measurement *、error*等關鍵詞進行組合和變換條件檢索。檢索文獻類型為英文，時間限定為1986-2020年。通過初步篩選，獲得文獻121篇。為保證文獻質量與相關度，研究小組對上述文獻進行逐一查閱和篩選，對存在疑問的文獻經過討論與專家咨詢以確定是否保留，最終得到相關文獻44篇，其中，SSCI期刊文獻25篇。研究文獻中，創新管理研究領域的權威期刊《Research Policy》發文量最多，達到9篇，其次為國際科學計量學研究領域的權威期刊《Scientometrics》，發文量為4篇。但從檢索內容看，均是與創新測量誤差間接相關，尚無文獻對創新測量誤差直接進行專題探討和研究。文獻時間分布與SSCI論文量各年變化趨勢對比情況見圖1。

圖1 創新測量誤差研究文獻年發文量(1986-2020年)

為保證國外文獻分析的嚴謹性，研究小組對每篇論文進行梳理，歸納總結每篇論文與創新測量誤差有關的主題和內容。同時，為彌補國外研究文獻的稀缺與不足，研究小組通過中國知網平臺對國內研究質量與相關度較高的文獻也進行了查閱及篩選，共得到25篇文獻并進行了梳理和分析。經過研究小組對國內外研究文獻主題、內容的討論和整合，基于創新經濟學理論，最終確定了什么是創新測量誤差—為什么會產生創新測量誤差—如何減少創新測量誤差的邏輯研究主線和理論框架。

1 創新測量誤差內涵界定

總的來看，有關創新測量誤差的專門研究文獻較稀缺，現有文獻中，學者們很少將創新與測量誤差結合起來研究，大部分都是在研究創新問題時提及存在測量誤差，并利用計量學等方法將其影響降至最低。隨著創新研究越來越普遍，其測度的準確性要求也越來越高，亟需將創新測量誤差作為一個完整構念進行分析，以更加全面地描述創新中存在的測量誤差并更好地指導創新測量實踐。

《國際計量學詞匯-通用和基本概念與相關術語》(VIM)第3版對測量誤差的新定義為：“測得量值減參考量值”，其中，參考量值可以是量的真值、約定真值，也可以是標準量值[7]。VIM第3版認為，真值是不唯一且不可知的，這更符合實踐操作中對測量誤差的理解。同時，該解釋與創新測量系統定位也是一致的。在創新測量中，不存在完善的條件，也找不到沒有缺陷的測量指標和測量方法，同時，也沒有理想的環境條件、理想的操作人員。因此，創新測量真值是一個理想的概念，人們可以通過各種方式逐步接近它，但也只是對創新的近似估計，即在創新測量過程中不可避免地存在一定誤差。

創新測量真值的不可知性并不否定創新測量誤差存在可控性，精準把握創新測量誤差有助于提高創新測量準確度。有學者提出，總的測量誤差由若干分量組成，這些分量的代數和構成了測量誤差，而分量包括基值誤差、零值誤差、儀器誤差、人員誤差、環境誤差、調整誤差、允許誤差、觀測誤差等，不應將測量誤差與產生的錯誤及過失相混淆[7]；有學者則從結果誤差與測量誤差間的異同點出發，研究得出，測量誤差只是定量結果的誤差，而結果誤差是包含定量測試結果和定性測試結果的誤差[8]。由以上分析可知，學者們關于測量誤差的界定大多是狹義的，僅僅是針對物理測量中的誤差。

與狹義的測量誤差不同，創新測量誤差是一個相對廣義的概念。創新測量誤差不是創新和測量誤差的簡單相加。在創新測量中，其結果不僅受測量方式、測量人員、測量工具等物理因素影響，還會受到創新理論、創新調查方法、創新指標選擇等諸多因素影響。借鑒測量誤差概念，可將創新測量誤差定義為在創新測量過程中創新測量結果與創新真值間的差值，其由若干分量組成，包括創新理論固有誤差、創新調查測量誤差、創新指標選擇偏差等，既包括由主觀因素引起的誤差，也包括由客觀因素引起的誤差。

創新測量誤差具有3個特征：一是普遍存在性。創新測量真值的不可知性決定了創新測量誤差存在的必然性和普遍性；二是可控性。對創新測量誤差的準確把握有利于降低創新測量誤差，創新測量誤差雖然不能被完全消除，但可以減小；三是復雜多變性。創新測量誤差的產生受多種主客觀因素影響，具有復雜性和不穩定性等特征。

2 創新測量誤差產生原因

創新經濟學理論認為，創新是一個多維過程，其內在過程難以測量，但可以借助創新指標、創新調查等進行測度。創新測量是在創新理論支持下，借助創新指標等工具對創新實踐進行調查評估的過程。從創新測量的內涵講，創新測量會受到創新理論、創新調查與創新指標等因素影響。創新理論來源于創新實踐又服務于創新實踐，因此，創新指標的制定與使用也來源于且服務于創新理論和創新實踐，而創新調查是連接創新理論與創新實踐的橋梁。根據上述關系分析，可將創新測量誤差來源分為三類：創新理論形成過程中產生的誤差、創新調查過程產生中的誤差和創新指標使用過程中產生的誤差，具體見圖2。

圖2 創新測量誤差來源

2.1 創新理論形成過程中產生的誤差

創新理論在形成過程中會不斷趨于完善，旨在更好地服務創新實踐，但是創新實踐的復雜性和創新類型邊界的模糊性使創新理論難以準確反映創新實踐，從而產生創新測量誤差。

2.1.1 創新實踐復雜性

創新理論來源于創新實踐，創新實踐復雜性是導致創新理論難以準確描述的首要原因。有學者將創新實踐比喻為“黑匣子”，認為精準定義創新實踐是極其困難的。如Archibugi & Planta[9]從創新表征角度描述了創新實踐的復雜性，指出創新實踐可能包含隱性知識，可能來源于企業內部或外部，既可以體現在產品實體上，也可以體現在專利、研發、商標、設計甚至科技人員等非實體上；Adams等[10]認為，創新實踐的涵蓋要素多且復雜，并嘗試將這些復雜要素納入一個完整的模型中，以達到全面描述創新實踐的目的；Kline & Rosenberg[11]提出，創新實踐不是一個平穩的線性模型，而是一個易受到各種因素影響的無序、不確定性復雜系統，但創新模型并不是越復雜越好，雖然復雜模型有助于精確描述創新實踐，但難以為政策制定與實施提供輔助性幫助。歐盟創新調查(CIS)也持同樣的看法。因此，創新調查中可將創新納入一個由知識創造、知識擴散和知識吸收能力三因素組成的模型中，通過簡化創新模型評價創新實踐活動。

綜上，創新實踐的復雜性受到學術界的廣泛認可，并嘗試用簡潔且完整的模型描述它，以幫助管理者評估創新實踐活動，進而作出科學決策。雖然簡化的創新模型有利于創新測量和實踐指導，但創新實踐的復雜性與創新模型的不準確性是產生創新測量誤差的重要原因。

2.1.2 創新類型邊界模糊性

學者們從不同角度將創新劃分為多種類型。熊彼特按照創新內容，將創新劃分為產品創新、技術創新、市場創新、資源配置創新和組織創新5種類型，奠定了創新理論的基礎；OECD在《奧斯陸手冊》中將創新劃分為產品創新、工藝創新、市場創新和組織創新4種類型。但歐盟創新調查(CIS)研究發現，人們對上述4種創新類型的劃分不太接受，常會將工藝創新確定為產品創新、將市場創新確定為工藝創新[12-13]。后來學者們又提出了顛覆性創新、突破式創新、商業模式創新、連續性創新、非連續性創新、原始性創新和模仿性創新等多種創新類型概念，豐富了創新理論。上述創新類型并不是孤立的，而是存在一定的交叉重疊，如顛覆性創新中包含特殊類型的商業模式創新，也可能是原始性創新或非連續性創新。由于創新類型是人為設定的，而人的區分認知能力有限且存在較大差異，因此會導致劃分出的創新類型邊界模糊，出現創新類型區分不清、重疊交叉等問題，進而產生創新測量誤差，這無疑是對準確測量創新的一項挑戰。

2.2 創新調查過程中產生的誤差

創新調查是實施創新測量的必需手段，但如果創新調查收集的創新數據缺乏可比性和可靠性，就會產生嚴重的測量誤差。通過現有文獻梳理，創新調查過程中產生的測量誤差主要包括調查樣本異質性、調查問卷框架問題和調查主觀性問題三類。

2.2.1 調查樣本異質性

調查樣本異質性是導致創新數據缺乏可比性的重要原因，其文獻觀點主要體現在兩個方面：

(1)國家異質性。相較于發達國家，發展中國家的創新過程和體制環境比較特殊，其主要關注自身知識與能力培養，而對吸收國外知識的能力培養關注較少，且發展中國家屬于后發經濟體，其工業與服務業主體是由初創小公司組成的[14]，多采取模仿式創新和漸進式創新策略，而發達國家更多關注激進式創新[13]。因此，在創新調查問題的設置中如果較多關注發達國家，會影響對發展中國家實際創新過程的了解。

(2)產業與企業異質性。不同產業或企業間的技術差異會影響創新數據的可比性，如汽車制造業與紡織業間的數據比較[12]。因此，對不同產業或企業采用相同調查方式，難以捕捉一般業務或低技術部門的創新之處。

綜上，忽視調查樣本的異質性，對不同國家、產業以及企業的創新活動簡單套用同一方法進行測度，由于它們的創新過程、創新體制、創新模式以及技術水平之間存在差異，易導致收集到的創新數據缺乏可比性，從而產生創新測量誤差。

2.2.2 調查問卷框架問題

調查問卷的各個環節都會產生測量誤差，創新調查也不例外。創新調查問卷有3個環節會產生測量誤差。

(1)創新調查問卷設計環節。該環節的創新測量誤差主要來源于兩個方面：一是模糊項目設定。Snijkers & Willimack[15]認為，創新是一個具有多重屬性的模糊概念，屬性的確定本身就極具挑戰性，而創新屬性的多樣性會導致屬性確定與被調查者的解釋不匹配，從而產生創新測量誤差；二是問卷格式設定。問卷措辭、設定順序以及篇幅都會影響數據可比性[13]，進而產生創新測量誤差。

(2)創新調查問卷實施環節。該環節應關注兩個問題：一是被調查者訪問次數。一般而言，訪問次數越多，越容易產生調查疲勞，進而降低表態傾向，產生創新測量誤差。二是創新調查問卷召回期。Cirera & Muzi[13]通過大規模的數據實證分析發現，召回期越長，創新測量誤差就越大。

(3)創新調查問卷數據處理環節。該環節調查人員由于態度、方法、手段等問題，易導致數據處理失誤，進而產生創新測量誤差[15]。

綜上，在設計創新調查問卷時，應遵循科學原則，合理設置，避免出現弱表態、錯誤表態和不表態等影響創新調查質量的現象[16]。在實施創新調查問卷時，要考慮被調查者狀況及調查時間問題，以防出現調查倦怠、降低創新調查質量的情況。在處理創新調查問卷所獲數據時，要認真謹慎，盡量避免因人為失誤對創新調查質量的影響。總之，調查問卷質量不高是產生創新測量誤差的主要原因，無論處于創新調查的哪個環節，都要保證創新調查質量。

2.2.3 調查中的主觀性問題

在開展創新調查時，創新概念并沒有預期的那么清晰，即使面對相同問題，被調查者也會持有不同理解。由于被調查者對調查問卷理解存在差異，因此易產生創新測量誤差。

(1)創新概念理解誤差。當創新被定義為“新的或顯著改進的產品或服務”時，由于“新的”或“顯著改進的”并沒有一個嚴格的評判標準[17]，因此不同個體基于自身理解與不同評判標準，很容易產生誤差。Arundel & Smith等[12]通過對澳大利亞塔斯馬尼亞州創新調查數據的研究發現，主觀性解釋會導致企業錯誤報告創新，這是因為一部分企業對創新定義產生誤解。在此基礎上，Acosta等[6]通過對制造業、服務業、商業及采礦業1 770家樣本公司的調查發現，80%的公司了解創新定義，還有20%的公司不了解創新定義。

(2)創新類型認識誤差。Arundel & Smith等[12]和Cirera[13]的研究發現，被調查者會對創新類型產生誤解，例如創新是屬于產品創新還是工藝創新、是工藝創新還是市場創新等產生誤解。Acosta等[6]研究發現，企業在識別自己的創新行為時會出現典型錯誤，即認為自己在某一特定類型中有創新，但在另一種創新類型中無創新。

(3)社會期望誤差。社會期望是一種社會反應方式，也是一種穩定的性格特征，具有不同文化背景的被調查者會受到社會期望的影響，進而影響創新調查中的自我報告創新率，最終產生創新測量誤差[16,18]。

2.3 創新指標使用過程產生的誤差

創新測量主要通過創新指標完成，在創新經濟學領域，目前公認的創新指標主要有專利、論文、新產品、研發經費、科技人員等5項指標，這些指標成為創新測量的有力工具，但在創新指標使用過程中，會因為選擇偏差產生創新測量誤差，影響測量結果，使創新研究結果受到質疑。因此，有必要分析創新指標在使用過程中產生的誤差。

2.3.1 專利選擇偏差

專利被普遍認為是性價比較高的創新產出指標，使用較廣泛，但專利指標也存在測量誤差隱患，因此有不少學者對使用專利測量創新價值的做法提出質疑。專利產生的選擇偏差主要體現在3個方面：

(1)專利異質性。并非所有的專利都代表了創新，企業申請專利的利用率大約在40%～70%之間，且有些專利的申請動機并不是為了商業化和創新，而是為了提高聲譽、作為談判籌碼、破壞競爭者研發等[9，19]。Archambault[20]的研究則表明，即使商業化的專利，其質量也存在差異，有些只是對原有產品或技術的輕微改進，而有些則是突破性的技術進展或全新的產品，甚至奠定行業發展基礎。還有學者提出，忽視專利商業化潛力的無差別分析會增加測量噪聲，因此，除了對不同類型專利進行加權計數外，還應對專利的商業化潛力給出積極評估[21]。

(2)樣本異質性。不同行業、不同創新類型、不同區域的專利申請傾向不同。專利申請成本、效力以及專利在其行業的重要性會影響企業申請專利的積極性[9]。在重視專利的行業里，例如制藥、化工、石油、機械等行業，80%的發明申請了專利，但是在其它行業，例如原料金屬、電器設備、辦公設備、橡膠和紡織等行業，該比例僅為60%[22]。此外，專利申請率還受創新類型和國內外市場影響。歐盟創新調查(CIS)發現，公司申請產品創新專利的傾向(52%)遠強于工藝創新(7%)，有79%的公司在歐洲專利局申請專利，78%的在本國申請專利，66%的在美國申請專利，53%的在日本申請專利。

(3)專利單一性。并非所有創新都能使用專利測量，且非所有創新都能獲得專利授權，因此單憑專利評估創新活動是不足的[23]。隨著服務創新在創新領域越來越受關注，專利作為一種技術指標的局限性也越來越突出[24]。

2.3.2 論文選擇偏差

(1)論文異質性。為了發表而發表論文已成為學術界的一種浮躁現象，論文造假、論文“泡沫”等現象也層出不窮，導致論文價值受到質疑[25]。由于論文中的理論與實踐還存在一定差距，所以在使用論文作為創新指標時，需要重視論文質量。學術界普遍認為發表在世界頂級期刊的論文具有較高質量，但也不排除有特殊情況，不能認為沒有發表在世界頂級期刊的論文就沒有實踐價值。

(2)論文單一性。不同創新主體，其創新成果的體現方式也有很大差異，如大學、研究院等從事基礎研究的創新主體，其申請專利的傾向弱于論文發表[9]。王碧云[26]認為，僅使用論文指標衡量科研機構創新是不完備的，還應使用發明專利作為互補指標。

2.3.3 新產品選擇偏差

新產品作為創新商業化的直接成果，其數據易獲取，因此將新產品銷售收入作為創新測度指標受到學者們的普遍認可[27]，但它也會產生創新測量誤差。

(1)新產品異質性。新產品數據標準的一致性受到學者們質疑。新產品元數據是通過大規模創新調查獲得的，由統計部門進行分散式統計，而各部門科技統計的分類標準、統計口徑和計算方法等可能存在較大差異，造成數據庫中新產品元數據收集標準不一致，新產品差異較大[28]。

(2)新產品認定主觀性。新產品與專利、論文不同，專利由國家專利局授予，有嚴格的申請程序和標準，而論文也有嚴謹的發表標準，因此專利授予或論文錄用標準通常受主觀性的影響較小，而新產品認定受主觀性的影響較大且新產品新穎程度也因企業而異[13,17]。

2.3.4 研發經費選擇偏差

創新經濟學理論認為，研發經費數據的優點明顯，即在不同國家、地區和產業間的一致性能得到保證，但作為創新測量的一個重要指標，還存在以下問題：

(1)研發經費投入產出效率問題。提高研發投入強度對引導企業研發創新有積極影響，然而研發經費并不是越多越好。有學者提出，研發投入對企業績效產生非線性影響，當研發投入超過一定強度時，企業績效增長不明顯[29]；還有學者認為，研發投入存在重復建設與資源浪費等問題，造成研發投入轉化為專利成果的低效率現象[27]。因此，在選擇研發經費測量創新時，不應只考慮其數據絕對值，還要關注其投入產出效率。

(2)研發經費單一性。有學者指出，創新投入不應只關注研發經費投入，還應考慮購買新機械和設備、許可證、軟件或外部技術技巧等非研發投入對創新的積極作用[30]。Mansfield 等[31]證實了非研發投入的重要性，發現非研發投入占創新成本的比例高達2/3。

2.3.5 科技人員選擇偏差

除編碼在專利、論文、新產品、研發經費中的創新作用外，存在于個體頭腦中的知識對創新也尤其重要，因此從事研發創新的科技人員也是測量創新的一個重要指標[42]。李培楠等[33]通過對我國制造業和高技術產業數據的實證研究發現，人力資本中的科技人員占比對產業創新績效具有顯著正向影響，因此應重視科技人員的數量提升。

然而，僅通過科技人員數量測量創新，忽略了科技人員的異質性，易造成選擇偏差。創新測量除要關注科技人員數量外，還要關注科技人員質量。Amador等[34]從科技人員質量角度，證明了其學歷、專業水平等對創新的重要影響。但在創新測量過程中，科技人員質量測量難度大，缺乏操作性較強的定量指標和評價標準，很少有學者將科技人員的質量維度引入研究中。因此，當僅通過科技人員數量測量創新時，就會造成較大測量誤差。

3 創新測量誤差減少策略

根據上述分析，創新測量誤差存在于創新理論形成、創新調查和創新指標使用過程中，而在創新理論形成過程中，由創新實踐復雜性和創新類型邊界模糊性產生的創新測量誤差是固有的，只能通過設計出簡潔且符合創新實踐的創新模型以及邊界界定清晰的創新類型縮小創新測量誤差，所以本文不對如何縮小創新理論形成過程的創新測量誤差作具體分析。相比創新理論形成過程，創新調查與創新指標使用過程更易于把握，因此學者們重點對二者的創新測量誤差進行研究，嘗試尋找出有效方法和措施，以更為準確測度創新活動。

3.1 創新調查過程中的創新測量誤差減少

3.1.1 獲取具有可比性的創新調查數據

對于調查樣本異質性問題，應結合對不同國家、不同行業及不同企業的深入了解，開發出具有可比性的創新調查體系。對于小型創新調查，如為特定產業部門或不同類型公司開發出不同問題模塊，解決數據可比性問題。對于國際大型創新調查來說，針對不同經濟水平國家開發出不同問題模塊具有很大挑戰性[12]，但仍然不失為一個有效方法。如OECD通過對《奧斯陸手冊》的多次修訂和創新調查國際準則的積極完善，提升了創新調查數據的可比性[13]。此外，對于調查樣本異質性問題，可采用以下處理方式[3]：

(1)直接針對特定國家、產業和企業進行研究。可將創新調查和測量要點局限于某個或幾個相似產業。如Wagner & Wakeman[35]以制藥業，閆俊周、楊祎[36]以戰略性新興產業為研究對象的創新測度，降低了測量過程中產業或企業異質性的影響。

(2)分組處理。對不同發展水平國家、不同類型產業和企業進行分組處理，分別進行測量。如劉貫春等[37]利用3組有限混合模型對我國省級經濟體進行分組刻畫處理，有效降低了樣本異質性的影響。

(3)通過在國家、產業或企業等方面設置參數以進行區分處理。如De Rassenfosse[38]、Walsh等[39]、Guo等[40]、Torrisi 等[19]通過控制企業規模、企業年齡、行業差異等方面因素，降低樣本異質性影響。

3.1.2 科學設計創新調查程序

(1)科學合理地設計創新調查問卷。Snijkers & Willimack[15]提出采用迭代方法進行問卷設計。首先，結合屬性與內容分析，設計技術開發問題初稿；其次，實施前利用數據驅動方法進行問卷挖掘、早期范圍界定、探索性焦點小組與概念映射；接著進行可行性分析，并在問題設計過程中結合專家評審和意見記錄不斷優化；最后，完善問卷，使用認知訪談等技術進行預測試。此外，為提高問卷回收率，盡量設計簡短、精練、有吸引力、容易填答的問卷題項。總而言之，在調查問卷的設計中需要綜合考慮多種因素，秉承謹慎原則，從問卷內容、語言使用、提問方式，以及答案測度等方面設計問卷，如歐洲專利價值調查問卷的設計[41]。

(2)關注創新調查過程細節。在創新調查問卷實施環節，要讓被調查者始終保持愉悅心情，避免對同一被調查者進行多次訪問。問卷發放最好使用當面發送，這樣能夠避免溝通不暢帶來的誤解，提升創新調查質量。此外，要對調查問卷的召回期予以限定，通過縮短召回期提高回復率、減少創新測量誤差。在處理創新調查問卷所獲數據環節，可通過多方復核、比對、校正和采用現代信息技術手段，盡可能減少調查人員失誤。

3.1.3 壓縮創新調查主觀解釋空間

要壓縮創新調查的主觀解釋空間，需要提高創新調查數據的可靠性，可采取以下方法：

(1)優化創新概念。調查主觀性問題來源于創新概念不具體，如對“新的”“顯著改進的”的解釋。可以從創新概念中去掉“顯著”一詞，使創新概念更易于理解和判斷[12]。

(2)減少創新類型誤解。針對創新類型的回答采取開放式編碼，最大程度壓縮受訪者主觀解釋空間。盡量選擇研發人員作為被試者，這是因為他們對企業創新和創新類型有著更透徹的理解[13]。

(3)考慮社會期望的影響。社會期望對創新調查的影響普遍存在，可從該角度研究與解釋個體行為存在差異的緣由[16]。

(4)對調查問卷進行信度分析。在創新調查中為深入探究本質性問題，除設計一般性問題外，可設置有關“態度”、“看法”、“觀念”等主觀性問題，借助統計分析軟件進行調查問卷信度分析，以將創新調查問卷信度維持在較高水平，減少創新測量誤差[42]。

3.2 創新指標使用過程中的創新測量誤差減少

3.2.1 開發具有可比性的創新指標

創新指標的異質性問題會影響創新調查結果的可比性，進而產生創新測量誤差。對于該類問題，首先，可根據不同行業、不同創新類型、不同國家作數據分類處理。如劉軍等[43]在研究區域創新能力時，分別從制造業整體和制造業各細分行業對專利數據進行分析；張亞峰等[3]認為在利用專利數據進行創新比較時，應視專利申請情況，按行業、企業和國家情況分類討論。其次，根據指標特點對其質量維度進行劃分。各創新指標處理方法如下：

(1)專利質量，可從技術性、商業性等方面評價。其中，技術性可從專利引用信息量方面評判。專利被引次數越多，其技術含量越高[44]。商業性可從商業化潛力方面評價，如Zhang等[21]構建了一套基于熵的指標體系衡量專利的技術創新價值，有助于系統、定量地評估專利在創新中的商業價值。

(2)論文質量。金碧輝等[45]認為期刊影響因子和論文引文頻次是評價論文質量的重要外部因素指標；林德明、姜磊[46]則在外部因素指標基礎上加入參考文獻等內部因素指標，構建了外部與內部相結合的論文質量評價指標體系；Huang等[47]建立了一套基于期刊影響因子的技術影響因子計算方法，可從實踐創新角度評估期刊對科學技術的貢獻。論文質量評價是一項非常復雜的工作，而通過工具創新與評價體系完善有助于減少創新測量誤差。

(3)新產品質量與新穎程度。Protogerou等[17]根據新產品對環境的影響程度，將新產品劃分為世界新產品、市場新產品和企業新產品3個層次。

(4)研發經費投入產出效率。可以利用研發效率模型進行評估，同時，學者們也致力于尋找更準確的方法測算研發投入產出效率。不少學者運用知識生產函數中的索洛剩余核算、隨機前沿分析和數據包絡分析等方法測算研發投入產出效率[36]，但不同方法的測算過程和分析結果存在較大差異，而同時利用3種方法評估研發投入效率的測算結果更全面、準確[48]。

(5)科技人員質量。可以基于科技人員簡歷，結合個體經歷、教育程度、取得的創新成就等信息，準確捕獲科技人員創新潛力，以精確評估科技人員質量[34]。

3.2.2 創新指標匹配與綜合體系構建

除創新指標異質性問題外，創新指標單一性也會影響創新測量的準確性。可采取以下方式降低創新測量誤差：

(1)加入互補性指標，彌補指標單一的缺陷。歐盟為了彌補專利指標的不足，減少創新測量誤差，資助了兩次大規模的發明人調查活動，期望建立除專利數據外能夠全面反映國家創新活動的統計指標。Mendonca等[49]提出，在測量創新產出時將商標量作為補充指標能獲得更好效果。還有學者在專利基礎上加入知識產權保護指數[50]、新產品銷售額和出口額[51]等指標以測度創新。

(2)將創新指標與創新調查相結合，同時發揮兩種測量方法的優勢。創新指標數據易獲得且易處理，創新調查數據則更全面、更細致。如Protogerou等[17]在研究中同時使用創新指標與創新調查，選擇研發費用占營業額的比例作為投入指標，產品新穎程度作為產出指標。其中，產品新穎程度通過創新者對創新產品的評估予以判斷，即通過創新調查方式獲得。

(3)構建綜合指標體系。學者們較多傾向于使用綜合指標或構建綜合體系尋找充分解釋創新的測量方法。如Heike等[52]使用一套綜合指標體系評估企業將知識轉化為可銷售產品和服務的能力；Nuvolari等[53]開發了一套衡量國家創新體系績效的綜合指標，其中包含可量化的硬性指標和需要輔以創新調查的軟性指標，以準確測量創新活動。

4 主要結論及研究展望

4.1 主要結論

本文基于創新經濟學理論，通過總結國內外研究文獻，圍繞什么是創新測量誤差—為什么會產生創新測量誤差—如何減少創新測量誤差的邏輯主線進行了系統梳理，建立了創新測量誤差研究理論框架，如圖3所示，并獲得研究結論如下：

(1)創新測量真值的不可知性是導致創新測量誤差存在的根本原因，但其并不否定創新測量誤差的可控性，減少創新測量誤差有利于提高創新測量準確度。創新測量誤差的產生受多種主客觀因素影響，具有普遍性、可控性、復雜多變性和不穩定性等特征。創新測量誤差會對學術研究、政策制定和企業決策產生不利影響，然而現有研究關注較少，因此亟需將創新測量誤差作為一個完整構念進行分析，以更好地指導創新測量實踐。

(2)創新測量誤差主要產生于創新理論形成、創新調查和創新指標使用過程。在創新理論形成過程中，創新實踐的復雜性、創新類型邊界的模糊性使創新理論不可能完全符合創新實踐，因此創新測量誤差總是存在。在創新調查過程中，創新數據缺乏可比性與可靠性是產生創新測量誤差的重要原因，其中，調查樣本異質性、調查問卷框架問題、調查主觀性問題是創新測量誤差產生的重要原因。在創新指標使用過程中，專利、論文、新產品、研發經費和科技人員的選擇偏差會產生創新測量誤差，進而影響創新測量的準確性。

(3)創新理論形成過程中固有的創新測量誤差不可避免，對于創新調查過程中產生的創新測量誤差，可通過獲取可比性的創新調查數據、科學設計創新調查程序和壓縮創新調查的主觀解釋空間等方法控制與減少創新測量誤差。對創新指標使用過程中產生的創新測量誤差，可通過開發出具有可比性的創新指標、實現創新指標匹配以及構建綜合指標體系等方法減少創新測量誤差。

4.2 研究展望

(1)創新測量誤差內涵界定。目前國內外針對創新測量誤差的專題研究稀缺，對創新測量誤差內涵、特征等缺乏深入探討與權威解讀。加之創新測量誤差本身具有普遍性、復雜多變性和不穩定性等，導致創新測量誤差內涵的界定面臨較多困難。在未來研究中，應緊密圍繞創新理論形成和發展、創新概念和類型、創新技術和模式、創新機制和過程等基本理論，深入研究創新理論與創新測量誤差關系。結合測量誤差概念，深入探討創新測量誤差的特有內涵，進而闡釋創新測量誤差與一般測量誤差的區別和聯系。

(2)創新測量誤差產生原因。目前學術界大多從某角度或某方面分析創新測量誤差產生原因，缺乏全面、系統、深入的研究成果。本文雖然從創新理論形成過程、創新調查過程、創新指標使用過程三大層面對創新測量誤差產生原因進行了歸納和總結，但創新測量誤差是多種主客觀因素影響和交疊作用的結果，對其產生原因、過程和機制等仍需深入研究及探討。此外，本文雖然從三大層面歸納和分析了創新測量誤差產生原因，但對3個層面的內在結構、作用機制和聯系以及各層面影響因素間的作用與聯系還需要作更為深入的探索。

(3)如何減少創新測量誤差。盡管國內外學者圍繞如何減少創新測量誤差提出了諸多方法和措施，但如何降低創新測量誤差仍是創新測量誤差研究的永恒話題。在創新調查和創新指標設計方面，如何針對大型創新調查開發出具有可比性的創新調查數據、如何設計出高質量的調查問卷、如何借助現代信息技術和方法完成創新調查、如何提升創新指標評價質量、如何設計一套科學合理的創新指標體系、如何運用數學或計量方法確定各創新指標權重等都是需要深入探討和研究的問題。

(4)中國情景的創新測量誤差研究。目前有關創新測量誤差的研究成果主要集中在國外，我國對創新調查和創新測量誤差的關注及重視程度亟待提升。我國雖然以統計調查為基礎，建立了科技創新統計調查體系，但總的來看，統計調查內容主要聚焦于研發統計，無法全面衡量企業創新活動、科技成果轉化、創新政策環境、國家創新能力等方面的實際情況，且調查質量不高，創新測量誤差較大，無法適應我國日新月異的創新發展態勢，難以為我國創新驅動發展戰略提供有效支撐。因此，結合中國創新情景和發展態勢，積極探尋降低創新測量誤差的方法和途徑，以有效指導創新調查、創新指標設計、創新能力評價、創新政策評估等創新活動，是國內學者亟需重點開展的工作。

圖3 創新測量誤差研究框架