租金外溢还是知识外溢？

王林 张增强

摘要：构建权重矩阵来衡量研发外溢是最常用的衡量间接研发资本的方式，常用的是基于贸易额、专利信息和投入产出信息等来构建权重矩阵，但其中存在较多争议的是基于专利信息所构建的权重矩阵。通过对有关文献进行梳理，以及其所对应的衡量方式进行综述，发现以往对研发外溢的衡量主要侧重于宏观层面，如国家或行业层面，但对企业研发外溢的衡量较少，因此，对企业研发外溢的衡量是后续研究的主要侧重面。

关键词：研发外溢；租金外溢；知识外溢；权重矩阵

中图分类号：C930 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2013）05-0055-05

一、引言

研发外溢与经济增长的关系已被广泛研究，研究结论也因所选取的样本（如国家、时间范围等）不同而相异，当然，造成研究结论不一致还有其他重要因素，如：对研发外溢的机制与研发外溢资本的衡量不同，Los（1997）认为尽管研发外溢的重要性已不容置疑，但是对于技术生产时最主要的研发投入的回报率却有很大的不同。这一不同不仅仅是由不同的国家、行业或者研究的时间范围所引起的，也与所采用的衡量技术外溢的措施有关。因为一国的研发资本不仅与本国的研发投入有关，由于研发外溢的存在，还与其他各国的研发投入有关，同样一国某行业的研发资本不仅与本行业的研发投入有关，还与本国其他行业，国外相同行业以及不同行业的研发投入有关，通常将一国或某行业自身的研发投入成为直接研发资本，而将国外研发对其产生的研发外溢或行业间获取的研发外溢称为间接研发资本。对于间接研发资本的衡量，通常是构建有关权重矩阵。而权重矩阵的选取，与所衡量的研发外溢的机制或渠道有关。

二、研发外溢的概念

Griliches（1979）最早提出了研发外溢的两种机制或表现形式：租金外溢（rent spillovers）和知识外溢（knowledge spillovers），也有学者将其称为物化外溢与纯知识外溢，（黄萍，2010），并且认为租金外溢的发生大多与经济交往活动有关，由于研发行业面临的市场竞争，对中间投入品存在着不完全竞争定价，中间投入品的交易价格也许并不能完全反映由研发活动所带来的质量改进，对于使用该创新产品的行业或企业产生了租金外溢。经济交往活动主要指行业间的生产者、使用者关系，投入产出关系等以及国家贸易往来（Keller，2004）等，这些均是租金外溢的主要渠道。Mohen（1996）认为如果研发生产行业能进行完全歧视定价，则不会有租金外溢。知识外溢的发生来源于一项创新活动的知识不能由知识生产者自身完全获得，由于知识产权保护的不严格，不能对创新进行保密，逆向工程（reverse engineering）等均会带来知识外溢。知识外溢与创新过程中所体现出的知识直接相关，并不一定必须像租金外溢需要经济交易活动，知识外溢是指一个研发团队或研发行业的创新会激发另外一个研发团队或行业产生新的观点，或者将一项发明中的知识继续用到本产品的研发中，继续产生新的产品或新的发明。知识外溢发生的途径主要有国际技术支付、国际研发联盟、科学技术论文的发表、科学家和技术移民等。

基于分析的角度来看，两种外溢的概念能较好地进行区分，但实证检验时很难将两者严格区分开，存在的主要困难是租金外溢主要通过经济交往活动获得的，这一过程通常也会伴随或意味着知识的转移。图1对来源于国家j的行业或企业的研发对国家i的行业或企业带来的研发外溢进行了描述。共有3种经济交往相关的租金外溢：第一，投入相关的租金外溢，国家j的行业或企业j对来源于国家i行业或企业i的中间投入品或技术品的进口；第二，投资相关的租金外溢，主要是指两国间投资品的交易所带来的；第三，专利相关的租金外溢，指国家j对来源于国家i的专利的使用。在这三种情形下，租金外溢也许发生也许不会发生，取决于创新生产国、行业或企业对创新产品的定价。虚线表示的是多种租金外溢下也许潜在伴随的知识外溢，知识外溢主要是由于两国家行业或企业的技术相似度所带来的。知识外溢与经济交往不直接相关，但是或许伴随其发生，或者两者追寻相似的路径。如果国家j从国家i购买专利或者投资品，且两国的技术接近或能从彼此的创新中获益，此时知识外溢也许与租金外溢相伴而生。国家j所获得的专利也许会被国家i的研发团队所使用以获得更多的创新。从这一观点来看，经济交往活动所部分控制的是知识的转移。

因此，后续许多学者基于Griliches（1979）所提出的租金外溢和知识外溢概念的基础上，通过构建有关权重矩阵来衡量通过研发外溢所获取的间接研发资本。权重矩阵主要包括基于双边贸易额所构建的权重矩、基于投入产出表的投入产出矩阵、技术流动矩阵和技术相似度矩阵，不同的研发外溢机制对应不同权重矩阵，进而得到不同的间接研发资本，而间接研发资本是影响生产率的重要方面，也许不同的衡量间接研发资本的方法（权重矩阵）会使得对生产率的影响方向和大小不同。

三、租金外溢的衡量

（一）双边贸易额为权重

贸易作为一种经济交易活动，以双边进口额为权重所衡量的国际间接研发外溢主要是“租金外溢”，但是也会有少量的知识外溢发生。最早以双边贸易额为权重对国际间接研发资本进行衡量的是Coe和Helpman（1995，简称CH），后续有关衡量贸易或FDI所带来的间接研发资本的公式大多是在此基础上进行构建的。他们用来衡量国际间接研发资本的公式为：Sitf-CH=■■Sdjt，

其中mijt和mit分别表示i国从j国的进口和i国的总进口。Lichtenberg和van P. Potterie（1998，简称LP）认为CH（1995）所构造的进口权重是有偏的，他们以i国从j国的进口占j国的GDP的比例为权重对间接研发资本进行测度：Sitf-LP =■■Sdj，yit是j国的GDP。Falvey，Foster，和Greenaway（简称FFG，2004）在CH模型的基础上根据研发知识在供给国与接收国是公共品还是私人品的性质构建了不同的进口权重矩阵来衡量国际间接研发资本。后续对有关进口贸易研发外溢资本的测度主要是基于CH（1995）和LP（1998）的基础上进行的，如Xu和Wang（1999）将一国的进口品区分为资本品和非资本品，分别对资本品和非资本品进口贸易的研发外溢资本进行测度。除了对一国总进口贸易的研发外溢资本进行测度外，Keller（2001）对8个0ECD国家行业层面中间品进口贸易的研发外溢资本进行了测度，并且区分了行业内和行业间中间品进口贸易的研发外溢资本，其中来源于国外本行业的研发资本的衡量以中间品双边贸易额的比例为权重（CH，1995），即mchi，它表示国家c来源于国家h的行业i产品的进口份额，因此来源于国外行业内的研发外溢资本为：Sfci=■mchiShi，？坌c，i；而来源于国外其他行业的中间进口品所带来的研发资本以进口的投入产出矩阵为权重，以？酌ki表示国家对行业k的中间品进口中投入到行业i的比例，因此来源于国外其他行业的研发资本为：Scif，io=■？酌kiSfck，？坌c，i，后续有关行业间进口贸易的间接研发资本的衡量也大多使用进口的投入产出矩阵来衡量。

（二）基于专利信息的技术流动矩阵

利用专利信息衡量研发外溢也是一个常用的措施，使用专利数据的一个问题是不同国家以及国际专利局使用不同的方法对专利进行分类和衡量，这也就意味着每项体系为衡量专利的经济活动如技术外溢，提供了不同的机会，但是每个方法不能独立地对技术外溢的多方面进行全面的衡量（Verspgagen，1996）。最早利用专利数据对研发外溢进行衡量的是Scherer（1982），他利用专利生产和专利使用所处的行业构建矩阵来衡量行业间的间接R&D。Putnam和Evenson（1994）根据加拿大专利局所构建的衡量技术外溢的矩阵被称为Yale矩阵。DeBresson，等（1994）也是基于生产者和使用者的角度构建的权重矩阵，只不过是基于创新的生产者和使用者（而不是专利的生产者和使用者）进行的矩阵构建。后续许多研究大多基于Hanel（1994）的研究对专利信息带来的间接研发资本进行测度。如Verspagen（1997）将专利信息与贸易量相结合，并利用Yale矩阵和欧洲专利局所提供的专利信息来构建衡量国际间接R&D资本：IRFik=■■？棕jkRDhjSihjmij。其中下标i表示本国，h表示其他国家，j和k表示行业，其中k表示研发接收行业，j表示研发外溢行业，mij表示i国行业j的进口占国内市场份额的比重，？棕jk行业k所使用的来源于行业j的专利比重，RDhj表示h国（外国）行业j的研发资本，Sihj表示i国行业j从h国的进口占总进口的比例。Frantzen（2002）也使用类似的方法对国际R&D外溢进行衡量。

但有学者认为通过专利的生产和使用信息来构建矩阵，虽然能够衡量研发外溢，但是他们忽略了外溢过程中的重要方面，即行业间的相似的技术关系所明确体现出来的外溢效应。例如，化肥行业的一项专利中涉及的技术知识对多个经济部门也许都是有用的，但是化肥很少在农业部门之外使用。而橡胶、塑料或玻璃品行业，因为其技术基础的化工属性，也许能从化肥行业的技术知识中获益，但是它们间的生产者与使用者的关系也许十分微弱。

四、知识外溢的衡量

纯知识外溢难于准确衡量，如果两个行业的研发领域越相似，则越容易发生知识外溢。假设经济中共有K个研究领域，用矩阵F=（F1…FK）来表示企业对K个研发领域的支出比例，但通常情况下我们不能得到企业各个研发领域的支出数据，而大多是通过基于专利信息或投入产出信息来构建行业间的技术相似度矩阵来衡量知识外溢资本的。

（一）基于专利信息的技术相似度矩阵

Jaffe（1986）以各个企业在不同研发领域所获取的专利数近似替代其在各个领域的研发支出比例，据此两个行业的技术相似度可以表示为：Pij=■，并以此为权重来衡量R&D的技术外溢，即Si=■PijRj，Rj为其他行业的研发投入。Lee（2005）借鉴Jaffe（1986）的方法并利用美国专利局的数据，衡量国家间的研发资本所带来的知识外溢。Lee（2005）使用的是国家层面的数据，所构建的权重矩阵是proxij，t=■，其中，Fi，t=■…■，Pit，z是i国t时在技术领域z所获得的专利，Z是Hall等（2001）所划分的总的技术领域，因此权重矩阵：wd1ij，t=proxij，t。但是Lee认为该权重存在的一个潜在缺陷是对称性，当仅考虑两个国家且proxij，t=proxji，t，若i国与j国的国内研发资本也相同时，则i国与j国相互间的国外研发资本也会相同。因此他构建了第二个衡量国外研发资本的权重矩阵，不仅与技术相似度有关，还与专利引用的分布有关。其中citeij，t■表示i国所引用的j国的专利所占的份额，所构建的第2个权重矩阵为wd2ij，t=proxij，t×log（citeij，t+2）即避免了第一个权重矩阵的出现相等的情况。但是也存在的一个潜在问题是由于使用的是美国专利局的数据库，所以数据库中的大多数专利是来自于美国的，所以对于一国专利引用份额的衡量也许是有偏差的。

（二）基于投入产出的技术相似度矩阵

Los（1997）认为以往构建的衡量行业间知识外溢的措施复杂且不具有灵活性，他利用投入产出法构建了一个新的衡量知识外溢的技术相似度矩阵。理论上公共的知识可被经济体中的每个企业获得，但是现实中并不是所有的知识均与每个企业相关。如一项有关机翼旁的气流的研究也许对木制家具生产企业没有任何影响，然而对于一个卡车的生产商来说，也许会认为该项研究能够降低卡车行进中的阻力。因此两个行业的技术活动越相似，则他们越能从彼此的公共知识中获益。他根据投入产出表中的投入系数的三角余弦来构建两个行业的相似度矩阵：？棕j=■，n为投入品的种类，如果两个行业具有相似的投入构成，则？棕ij将接近于1，在这种情况下，每个行业从其他行业获得的间接R&D几乎等于其他行业的R&D支出，两个行业的投入结构差别特别大时，？棕ij接近于0，也不会对彼此的间接研发存量有贡献。潘文卿等（2011）借鉴Los（1997）所构建的权重矩阵，并利用我国1997、2002和2007年的投入产出表计算出35个产业部门的相似性矩阵，并以此衡量我国行业间的研发资本，但他们没有考虑其他国家行业间的研发外溢。

五、结语

通过构建权重矩阵来衡量研发外溢是最常用的衡量间接研发资本的方式，常用到的如本文所提的基于贸易额、专利信息和投入产出信息等来构建权重矩阵，但存在较多争议的是基于专利信息所构建的权重矩阵。Nelson（2009）对于使用专利信息来衡量研发外溢存在着质疑。首先，由于不同行业的专利申请倾向不同，而所能利用的信息仅仅与发明人选择进行专利申请的发明有关，所以会低估发明活动的程度（Acs and Audretsch，1989；Griliches，1990； Hall，等2005；Scherer，1983）。Levin等（1987）和Cohen等（2000）的一项调查显示企业通常使用其他的保密机制来保护自身的发明，而不仅仅是进行专利申请。Arundel和Kabla（1998）的对欧洲大型企业的一项调查显示专利数据的缺失是十分严重的，并且不同的行业有很大的不同。专利数据的另外一个问题是它也许会高估创新程度，因为专利是与发明有关的，而不是与创新有关（他所定义的发明是新技术的发明，而创新是具有经济有用性并能进行扩散的发明）。利用Meinhardt（1946）的数据，Moser（2005）发现专利中的仅5%～20%是经济有用性的创新。Cohen等（2002）发现出版物是技术从公共部门流出的主要渠道。同样的Agrawal和Henderson（2002）报道说他们所采访的MIT工作人员认为出版物作为知识外溢的渠道比专利性重要性高2.5倍。当一项发明同时出版和申请专利时，出版是更有效的渠道。

研发外溢发生的确切机制是多方面的，但是仍然未被完全理解。正是因为研发外溢机制的多样性，使得对其的衡量方式也较多。本文对有关文献进行梳理，并对不同的研发外溢形式，主要是租金外溢和知识外溢，及其所对应的衡量方式进行了综述，并发现以往对研发外溢的衡量主要侧重于宏观层面，如国家或行业层面，但是有关企业研发外溢的衡量较少，因此对企业研发外溢的衡量是后续研究的主要侧重面。

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责任编辑、校对：何 焱

Rent Spillovers or Knowledge Spillovers？

——A Literature Review.

Wang Lin1， Zhang Zengqiang2

（1. School of international trade and economic， University Of International Business and Economics， Beijing 100029， China；

2. Editorial Department of Journal， University Of Business & Economics， Shijiazhuang 050061， China）

Abstract： Construction of weight matrix to measure R & D spillovers is the most commonly used measure of indirect development capital approach， is used to construct the weight matrix based on trade， patent information and input and output information， but the more controversial is the weight matrix construction based on Patent Information.. Through carries on the literature review， and measure the corresponding were reviewed， found in the past to measure R & D spillovers mainly focus on the macro level， such as the national level or industry to industry， but less on the measure of R & D spillovers， therefore， to measure the enterprise R & D spillovers is the follow-up research focuses mainly on the surface.

Key words： R&D spillovers， Rent spillovers， Knowledge spillovers， Weights matrix