禀赋结构、创新模式选择与产业创新绩效
——基于江苏省的实证研究

2021-10-21 12:56龙,唐
中国科技论坛 2021年10期
关键词:调节作用渐进式禀赋

程 龙,唐 恒

(1.江苏大学管理学院,江苏 镇江 212013;2.江苏大学知识产权学院,江苏 镇江 212013)

要素禀赋变化能够对产业结构转型产生影响[1-2],但该影响也具有较大的不确定性[3-4],尤其对于经济转型经济体,禀赋结构的变化所带来的高研发投入强度并没有带来相应的产业技术进步[5]。相反,中国地方政府在一定程度上陷入的 “R&D 崇拜”部分扭曲了政府对创新的支持行为,一些区域主观强推的自主创新发展模式并没有取得良好效果[6]。2013年以来,中国研发经费总量一直稳居世界第2位,同时投入强度稳步提升,已接近欧盟15国的平均水平。伴随着 R&D 经费投入强度的不断提升,我国专利数量快速增长,2018年中国的专利申请量为154万件,占全球46.4%,远超美国的59万件、日本的31万件,连续8年居世界第1位。2019年中国国际专利申请量首获全球第1位,首次超过美国,成为全球国际专利申请量最大的国家。但同时,中国很多区域创新资源配置效率并不高[7],地区主导产业产值与专利布局存在一定程度的偏离,区域很多产业技术 “低端锁定”的局面并没有得到有效改观[8-9]。

创新是引领发展的第一动力,保护知识产权就是保护创新,要研究实行差别化的产业和区域知识产权政策,促进创新要素自主有序流动、高效配置。尽管依循禀赋的丰富程度配置资源开展技术创新在学界逐渐形成共识[10-12],但随着传统要素禀赋结构下的经济增长红利逐步消退[13],中国很多地方官员在晋级激励下出现委托—代理问题,在技术进步路径选择中忽视地区要素禀赋,呈现出 “自主创新崇拜”趋势[14]。研究发现,尽管中国大部分工业行业的技术选择都受地区要素禀赋的影响,但不少行业存在技术选择悖论,尤其是随着禀赋结构提升,出现技术选择悖论的情况更多,工业行业的技术选择行为违背了地区比较优势[15],导致各种扭曲并使得生产效率或经济增速下降[16]。

从现有研究看,虽然在经济发展过程中创新模式选择的影响不断明晰,但在禀赋结构作用区域与产业创新绩效过程中,创新模式选择究竟发挥何种内在机制?影响的程度有多大?现有研究未充分揭示。尤其是,经济收敛在中国不同产业部门间存在较大差异,从区域全局开展研究得出的结论可能针对性不足[17-19],对于经济转型特征较为显著的区域,创新模式选择的影响如何也有待深入研究。现有研究大都以全国为研究对象,有关局部区域内部创新模式选择的作用机制研究不多,而以江浙鲁等为代表的区域发展在改革开放整个进程中具有非常鲜明的代表性。伴随着改革进程,这些区域的禀赋与创新结构均发生了重大变化,呈现出鲜明的转型发展特征,而且区域内产业之间的异质性较大,迅速增长、趋于稳定和逐渐退出等不同发展业态并存,关注这些特征对于丰富创新模式选择的内在影响机制研究非常必要,研究也有助于更好地指导区域内部非均衡发展下的创新模式选择实践。基于此,本文选择江苏省作为典型样本区域,研究禀赋结构作用产业创新绩效过程中创新模式选择的内在影响机制与影响力,并考察区域以及产业异质性在其中的影响。

1 理论分析与研究假设

1.1 禀赋结构作用产业创新绩效中的创新模式选择影响分析

对于区域产业创新发展而言,采取何种创新模式是决定能否有效发挥地区禀赋优势的重要条件。大量研究已经证实,建立在地区比较优势基础上的渐进式创新推动了中国产业创新能力的提升以及区域和国家经济的快速发展[20],但随着经济发展过程中供需失衡、要素错配等一系列结构性矛盾凸显而导致的要素价格扭曲,技术进步方向越来越偏向于资本,诱致企业热衷于通过资本运作和规模扩张谋取短期暴利,而忽视了对人力资本的培育和自主研发水平的提升,其中,技术创新模式在要素价格扭曲和技术进步偏向之间扮演了重要的中介传导作用,技术创新过程中对外引进的比例越高,其技术进步方向越偏向于资本[21]。能否选择适宜的创新模式将会对产业创新能力提升产生影响,从而在要素资源影响区域与产业创新绩效过程中产生间接促进或抑制效应[22-23]。综上,提出假设H1:创新模式选择在产业禀赋结构影响产业创新绩效中发挥中介作用。H1a:激进式创新在产业禀赋结构影响产业创新绩效中发挥中介作用;H1b:渐进式创新在产业禀赋结构影响产业创新绩效中发挥中介作用。

国内外学界一直存在模仿性创新抑制论和自主创新相对有效论等观点,基于本国实际选择适宜的创新模式的观点逐渐占据主流[6,11-13,24],无论是模仿创新还是自主创新都会对区域经济和产业创新绩效产生正向促进作用,只是在不同阶段,不同创新模式影响的显著性不同而已。在区域经济发展初期,模仿性创新可以通过技术外溢效应提升创新效率和技术进步水平[25-27],而随着区域经济的发展,激进式的自主创新模式对产业技术进步的促进作用会逐渐凸显[28-31]。从长期看,技术进步是动态的,无论是渐进式创新还是激进式创新都能有效提升产业创新绩效,关键在于模式选择的适宜程度,如果忽视创新模式与地区要素禀赋之间的动态匹配,而是通过赶超战略采取自主创新模式或是引进最先进的技术;抑或忽视地区禀赋结构的变化,仍采取过去的模仿式创新,通过技术引进、消化吸收的方式来推动技术进步,都将降低这个地区的经济效率并造成不必要的损失,导致TFP增长率提高缓慢[16,32-33]。综上,提出假设H2:创新模式选择在产业禀赋结构正向影响产业创新绩效中发挥正向调节作用。H2a:激进式创新在产业禀赋结构正向影响产业创新绩效中发挥正向调节作用;H2b:渐进式创新在产业禀赋结构正向影响产业创新绩效中发挥正向调节作用。H3:创新模式的调节作用是产业禀赋结构正向影响产业创新绩效的关键因素。H4:伴随产业创新发展,激进式创新在产业禀赋结构正向影响产业创新绩效中的正向调节作用将逐步得到强化,而渐进式创新的正向调节作用将逐步减弱。

1.2 创新模式选择影响的产业异质性分析

除了受地区要素禀赋结构的影响外,不同区域之间行业特征的差异也会影响创新模式选择[34-35],产业经济发展的差异越大,采取激进式创新的风险越大。相较中西部地区,东部沿海经济发达省份在取得高速发展的同时,经济发展已呈现出较显著的梯度性,区域内部产业之间在禀赋结构、规模水平、创新能力和技术水平等发展特征方面均存在较大差异,不同产业的技术进步轨迹很不均匀[36]。考虑到中国要素禀赋非均衡分布以及传统产业与新兴产业并存的状况,各地区与各种类型产业技术进步路径及方式不可采取 “一刀切”战略[37]。综上,提出假设H5:在产业禀赋结构正向影响产业创新绩效过程中,产业经济发展的差异性会削弱区域激进式创新的正向调节作用,并增强渐进式创新的正向调节作用。

2 研究设计

2.1 数据说明

本文实证研究对数据的基本要求有两点:①样本所在区域经济发展在国内具备前沿性特征,能够为其他区域经济发展提供借鉴;②样本所在区域经济发展有较显著的转型发展特征,经济发展的梯队性较强。鉴于此,本文确定江苏省为样本区域,并选取2003—2018年 《江苏省统计年鉴》中规模以上工业企业按制造业分类的数据为样本数据。具体理由是:首先,2003—2018年,江苏省GDP一直稳定在全国前3名;其次,对2003—2018年江苏省三大区域的地区生产总值和工业生产总值进行比较,如图1和图2所示。无论是总体经济发展还是工业部门经济发展,江苏省均呈现较显著的梯队性,与其他区域相比,苏南地区的工业集中度更高,工业发展水平有明显优势,江苏省整体工业发展存在一定程度的异质性。

图1 江苏省三大区域地区总产值分布

图2 江苏省三大区域工业总产值分布

基于下文的禀赋结构和创新模式指标,从统计意义上对产业禀赋结构与创新模式选择的关系进行考察,如图3所示。图3中,横轴表示产业禀赋水平,根据分位数将数据库中产业样本禀赋水平分成低、中、高组,纵轴为各水平状态下不同创新模式所占比重。由图3可知:①随着禀赋水平不断提升,激进式创新所占比重不断提升,渐进式创新所占比重不断下降,激进式创新份额逐渐趋近渐进式创新;②从高禀赋水平的不同创新模式所占比重看,渐进式创新仍占主导地位。可见,所选取的基于行业分类的江苏省规模以上工业企业数据展现出显著的转型发展特征。

图3 不同禀赋结构下产业创新模式选择趋势

最后,为了保证数据的有效性,经筛选和处理后共选定26个制造业。专利数据来源于江苏省专利信息服务中心知识产权公共数据库。

2.2 研究变量

(1)因变量:产业创新绩效。现有研究较多采用新产品产值、新产品产值率或相应新产品销售指标来表征产业创新绩效,但比率指标一般反映了产业对新产品的重视程度,缺乏对新产品产值或销售绝对值的刻画,占比增加也不能说明产业是否实现了本质提升[38]。因此,本文选择产业新产品产值 (Npov)作为创新绩效的衡量指标。

(2)自变量:禀赋结构。资本劳动比的增加很大程度上反映了要素禀赋结构升级状况,而资本劳动比通常也是衡量地区和产业要素禀赋结构的常用指标[39]。因此,本文采用资本劳动比 (Clr)作为禀赋结构的衡量指标。

(3)中介与调节变量:创新模式。模仿创新和自主创新是创新模式常用的概念,但从更具象的新产品角度而言,激进式创新和渐进式创新从对现有产品或方法的改进或颠覆程度来界定创新模式[40],其对本研究目标的刻画更准确。用申请的专利个数而非创新投入、R&D 费用等作为创新规模的代理变量是学界常用的做法[41],对于创新模式,学者基于专利法对不同专利申请的审查严格程度,将具备更强审查要求 (新颖性、实用性和创造性)的发明专利申请作为激进式创新模式的代理变量,而实用新型和外观设计专利申请不会因新颖性和创造性的不足而受到审查,因而被作为渐进式创新的代理变量[42]。因此,本文采用发明专利申请数量作为激进式创新 (Rinno)的衡量指标,将实用新型和外观设计专利申请数量之和作为渐进式创新 (Iinno)的衡量指标[43]。

(4)控制变量。在统计模型中纳入规模、研发投入、资产利用效率和销售国际化水平4个产业层面的控制变量。其中,产业规模 (Insca)用产业工业销售产值表示,研发投入 (R&d)以滞后1期的产业R&D经费内部支出表示,资产利用效率 (Aseff)以产业流动资产周转次数表示,销售国际化水平 (Intsal)以产业出口交货值表示。

2.3 模型选取

为了选取合适的计量模型,运用伍德里奇检验 (Wooldridge Test)和似然比检验对数据进行分析。结果表明,数据中存在一阶自相关 (AR1)且存在异方差,考虑可行的广义最小二乘法FGLS 能够对异方差进行较好修正,且需要的自由度最小,针对短面板数据更有效[44],选取FGLS方法对模型进行估计。为了去除自变量与调节变量之间的共线性,在模型分析中将禀赋结构、激进式创新和渐进式创新变量进行中心化处理。进一步,在回归中控制行业和年份的固定效应,以避免回归结果受到遗漏重要解释变量产生的偏误。

3 结果与分析

3.1 描述性统计分析

在对上述模型进行回归分析之前,对各变量进行描述性统计分析,结果见表 1。样本产业新产品产值平均为523.288亿元,标准差位1039.428,不同产业的新产品产值差异较大。渐进式创新指标的平均值为 3234.928,激进式创新指标的平均值为1756.74,渐进式创新指标平均值是激进式创新的1.84倍,产业更依赖于渐进式创新;渐进式创新指标的标准差为激进式创新的1.99倍,选择渐进式创新模式在不同产业间的差异更大。

表1 变量描述性统计

3.2 模型检验结果

(1)中介效应分析。按照Baron等的方法,检验创新模式的中介作用。根据表2的模型1、2、4和6可知,激进式创新在禀赋结构作用产业创新绩效过程中发挥部分中介效应;根据模型1、3、5和6可知,渐进式创新在禀赋结构作用产业创新绩效过程中发挥部分中介效应,假设1a和假设1b得到支持。从模型1~6可以发现,在未纳入创新模式调节效应的情况下,禀赋结构对产业创新绩效的影响均为显著负向作用,见表2。

表2 创新模式的中介效应分析

(2)调节效应分析。尽管模型1~6表明禀赋结构显著负向影响产业创新绩效,但当分别在模型7和模型8中纳入激进式创新和渐进式创新的调节效应时,结果见表3。由表3可知,禀赋结构对产业创新绩效的影响转变为正向影响,尽管在统计意义上尚不显著,而两类创新模式均在禀赋结构影响产业创新绩效过程中发挥显著的正向调节作用。进一步,在模型9中同时考虑激进式创新和渐进式创新的调节作用,禀赋结构对产业创新绩效的影响由模型7和模型8的非显著正向作用转变为显著正向作用,且影响系数得到大幅提升,表明江苏省在要素禀赋投入过程中应同时关注不同创新模式的灵活运用。综上,结合模型7和模型9,假设H2a得到支持。结合模型8,假设H2b得到支持。结合模型6~9,假设3得到支持。

表3 创新模式的调节效应分析

进一步地,相较模型8,在模型9中渐进式创新的调节效应虽然仍为正向,但统计意义上已变得不显著,表明从总体区域产业创新发展的角度看,相对渐进式创新,激进式创新的调节作用在凸显。为了进一步检验该结论,本文将样本按时间维度划分为4个阶段,开展分段回归,结果见表4。由表4可知,相对渐进式创新,随着产业转型升级进程随时间不断推进,激进式创新的调节效应确实得到凸显,而渐进式创新的调节效应不断减弱,甚至由显著正向调节转变为显著负向调节。

表4 调节效应的分阶段分析

但从模型11~14的分析结果看,激进性创新的正向调节作用随着时间推进虽然始终保持统计意义上的显著性,表现出较好稳定性,但从影响系数看,激进式创新的调节效应并没有随时间推进而逐渐强化,反而有逐渐弱化的趋势,假设4得到部分支持。

为了考察产业异质性对调节效应的影响,模型10在模型9的基础上进一步考虑除控制变量以外的其他异质性特征 (去除行业虚拟变量)。结果显示,禀赋结构对产业创新绩效的影响系数在模型9的基础上得到进一步提升,表明提升对产业异质性的关注度有助于强化禀赋结构对产业创新绩效的影响。

对调节作用的影响方面,模型10结果显示,激进式创新的显著正向调节作用虽然仍为正,但统计意义已不显著,而渐进式创新的调节效应由模型9的正向不显著变为显著正向影响,假设5得到支持。表明产业部门之间的异质性对创新模式在禀赋结构作用产业创新绩效中的正向调节效应有重要影响,当充分考虑了产业之间的异质性后,相较激进式创新,渐进式创新对江苏省制造业创新绩效的提升影响更为显著,反映出当前江苏省制造业创新发展对于创新模式的需求仍一定程度上处于渐进式创新主导的阶段,对于制造业转型升级,应充分考虑不同产业的创新基础与异质性,辩证看待产业自主创新,科学施策。

3.3 异质性分析

为了深入了解创新模式的调节机制,检验上文结论在面对区域和产业异质性时的适用性,首先,进一步测算2003—2018年苏南、苏中和苏北地区的禀赋结构水平,选取中位数作为分类依据,开展苏南、苏中、苏北的区域异质性分析,结果见表5。由表5可知,只有苏中和苏北地区的禀赋结构对产业创新绩效有显著正向影响 (模型15和模型18)。调节效应方面,激进式创新均显著正向调节苏南、苏中和苏北地区的禀赋结构对产业创新绩效的正向影响 (模型16、19),但渐进式创新只对苏中和苏北地区产生显著正向调节作用 (模型20)。

表5 区域异质性分析

进一步,按照《高技术产业 (制造业)分类》 (2017)标准,将分析样本划分为高技术产业和非高技术产业两类,产业异质性分析见表6。由表6可知,禀赋结构只显著正向影响非高技术产业创新绩效。对于高技术产业,激进式创新显著正向影响产业创新绩效,而渐进式创新则为显著负影响;调节效应方面,两类创新模式作用均不显著。对于非高技术产业,无论是激进式创新还是渐进式创新,均显著正向影响产业创新绩效,且均在禀赋结构影响产业创新绩效过程中发挥显著正向调节作用。

表6 产业异质性分析

3.4 稳健性检验

通常,对估计结果的稳健性检验有两个方法:①采用另外一种估计方法对原模型再进行一次估计;②选择一个与原模型中某一解释变量相关的变量,用这个新变量代替原来的解释变量进行估计[44]。相比渐进式创新,激进式创新会引发更大不确定性,加大企业协调各部门间的难度,因此激进式创新产生的协调成本高于渐进式创新[42]。本文采用主营业务成本作为激进式创新的替代变量来衡量,对模型的稳健性进行检验,结果见表7和表8。

表7 稳健性检验1

表8 稳健性检验2

稳健性检验结果显示,激进式创新仍发挥显著正向调节作用 (模型28和模型30),不同的是,在充分纳入产业之间异质性的模型31中,该正向调节效应依然显著。虽然,在只考量渐进式创新调节效应的模型29以及同时考量创新模式双重调节的模型30中,渐进式创新调节效应为正,但在统计意义上不显著。但是,在充分纳入产业之间异质性的模型31中,该调节效应转变为显著正向调节。从模型27~31中禀赋结构对产业创新绩效的影响系数变化看,原假设H3依然成立。

从模型30~31的结果看,尽管激进式创新的调节效应在充分纳入产业异质性考量后依然显著,但从调节效应的影响系数看,有较大幅度的下降,且显著性也有所降低。同时,渐进式创新的调节效应由模型30的正向不显著转变为模型31的显著正向影响,原假设H5依然成立。从按时间维度的分段回归结果看,与上文分析结果一致。

4 结论与政策建议

本文以江苏省为典型对象,考察产业禀赋结构、创新模式选择对产业创新绩效的共同作用机制,研究结论如下。

(1)在产业禀赋结构影响产业创新绩效过程中,创新模式 (包括激进式创新和渐进式创新)选择发挥了部分中介作用。

(2)创新模式的调节作用是禀赋结构正向影响产业创新绩效的关键因素。

(3)在产业禀赋结构正向影响产业创新绩效过程中:①创新模式选择发挥正向调节作用;②伴随产业创新发展,相较渐进式创新的正向调节作用逐步减弱趋势,激进式创新的正向调节作用展现了较好稳定性;③区域内部产业之间的异质性削弱了激进式创新的正向调节作用,增强了渐进式创新的正向调节作用;进一步,禀赋结构、创新模式选择作用产业创新绩效过程中存在区域与产业技术异质性。

基于此,提出如下政策建议。

(1)强化创新在区域和产业研发投入规划中的重要作用。在各地 “十四五”规划过程中,科学分析本地经济发展和产业结构水平,在明确禀赋结构与产业创新绩效基本关系的基础上,全面科学把握创新模式选择过程中的区域和产业异质性,强化创新模式选择与本地区发展现状的动态契合度,引导创新资源科学、有序流动,促进创新资源优化配置,加速区域经济转型和产业升级进程。

(2)继续推动欠发达地区以及非高技术产业对外开放水平,加大资金投入力度。对于欠发达地区和非高技术产业,应坚持扩大改革开放,通过渐进式模仿创新吸纳外部先进技术,继续加大资金投入力度,不断提升禀赋结构水平,推动禀赋结构继续发挥对产业创新绩效的促进性作用。对于非高技术产业,在继续强化渐进式创新的同时,逐步强化自主创新能力建设,整合渐进式创新和激进式创新能力,促进产业技术水平不断提升。

(3)加速发达地区和高技术产业自主创新能力建设。重点围绕本区域经济发达地区及高技术产业发展规划,加速推进实施自主创新发展战略。面向国家和本地区经济社会发展需要,统筹衔接基础研究、应用开发、成果转化、产业发展等各环节,推动创新模式由模仿创新逐步向自主创新转化,加速构建面向发达地区和高技术产业的自主创新能力建设体系,引领区域和产业创新发展。

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