国家创新体系视角下的国家创新能力测度述评Word格式文档下载.docx
- 文档编号:21032383
- 上传时间:2023-01-27
- 格式:DOCX
- 页数:14
- 大小:34.32KB
国家创新体系视角下的国家创新能力测度述评Word格式文档下载.docx
《国家创新体系视角下的国家创新能力测度述评Word格式文档下载.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《国家创新体系视角下的国家创新能力测度述评Word格式文档下载.docx(14页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
罗默(PaulRomer)、小罗伯特·
卢卡斯(RobertLucas)、菲利普·
阿洪(PhilippeAghion)、彼得·
郝威(PeterHowitt)等为代表主流经济学家,便将注意力转向技术进步本身,通过构造知识生产函数等方式,从经济体内部寻找影响技术进步的因素,并逐步形成“新增长理论”(“内生增长理论”)。
根据新增长理论,技术创新及知识积累和人力资本是经济增长的发动机;
而创新活动本身受到经济体内部各主体相互作用及各种制度安排的影响;
R&
D、教育等方面的公共资助可以提高创新激励,进而影响经济的长期增长。
③上述作用机制、制度安排和公共政策都是决定国家创新能力的重要因素。
在研究范式上,新增长理论延续了新古典增长理论的建模传统,构造不同的模型分析各因素对长期增长的影响。
然而,新增长理论的每个具体模型都难以反映国家创新能力的全貌,而且大多建立在(均衡)稳态假设基础上(Aghion和Howitt,1998,p8),与创新活动所表现出的非均衡、破坏性等特征是不相符的。
在主流经济学家关注创新能力的同时,以弗里曼(Freeman,C.)、纳尔逊(Nelson,R)、伦德瓦尔(Lundvall,B.A.)等为代表的创新经济学家,则从系统论和演化经济学出发,提出国家创新体系的概念和理论,对影响经济体创新能力的各种因素进行分析。
④同新增长理论一样,国家创新体系理论(NationalInnovationSystemApproach,以下称“NIS理论”)⑤也是针对新古典增长理论在创新和技术进步方面缺失而逐步发展起来的,也特别强调知识积累和技术创新对经济发展的推动作用,并认同国家创新能力是解释各国增长和发展差距的重要因素。
⑥但是,两者侧重点以及研究范式则截然不同。
弗里曼、纳尔逊、伦德瓦尔等强调,技术创新和经济发展是一个不断演化的过程,在一个均衡稳定的理论框架下去理解创新和技术进步是不合适的(Sharif,2006)。
目前,我国正处在加快转变经济发展方式,建设创新型国家的关键时期。
全面客观地测度国家创新能力是促进技术进步、缩小与发达国家差距的重要依据和基础性工作。
鉴于此,本文后续部分尝试着从国家创新体系的角度,对国家创新能力测度相关的理论基础、方法工具、科技统计调查以及中国的创新能力测度研究与实践进行全面梳理;
在梳理基础上形成相关建议,为改进中国的创新能力测度、推动创新型国家建设提供借鉴。
二、国家创新能力测度的理论沿革
(一)技术创新内涵与创新能力
技术创新作为一个经济学概念,最早源于熊彼特的创新理论。
熊彼特(Schumpeter,1934,p.65)归纳定义了五种经济意义上的创新:
(1)引进新产品;
(2)引进新生产方法;
(3)开辟新市场;
(4)获得新的原材料或半成品供应渠道;
(5)实施新的产业组织方式。
《奥斯陆手册》(第三版)则在熊彼特理论基础上,将创新活动划分为“产品创新”、“工艺创新”、“组织创新”和“市场创新”四类(OECD,2005,p.29、p.47)。
熊彼特和奥斯陆手册的分类依据是创新活动的表现形式。
Freeman(1982)则明确指出,技术创新就是新产品、新过程、新系统和新服务的首次商业性转化。
实现商业转化和市场价值正是创新活动的终极目的和本质特征,也是“技术创新”区别于“技术发明”的根本所在。
当然,“技术发明”往往是“技术创新”的基础,但实现“技术发明”到“技术创新”的跨越还需要多方面的努力。
对此,Enos(1962)从行为方式的角度指出,“技术创新”是多种行为的综合结果,这些行为包括发明的选择、资本投入保证、组织建立、制订计划、招用工人和开辟市场等。
熊彼特、奥斯陆手册、Freeman(1982)及Enos(1962)的分类和界定都是着眼于企业层面做出的。
企业的技术创新能力很大程度上取决于对已有的技术或发明进行消化、吸收、应用,最终实现商业价值的能力。
从国家层面来看,技术创新涉及的主体还包括高等院校、科研院所、政府机构等其他组织;
技术创新的目的不仅在于实现各种新技术、新发明的商业性应用,更体现为加速技术进步、提升国际竞争力,为经济体持续增长提供动力。
因此,国家层面的技术创新能力,是经济体开发、吸收、应用新技术,提高生产率水平的潜在能力。
无论是企业微观层面的商业价值实现,还是国家宏观层面的技术进步和生产率水平提高,都属于技术创新活动的最终产出,能够在一定程度上反映企业或国家层面的创新能力。
然而,如果仅仅从产出角度测度创新能力,并没有涉及影响创新能力的各种因素,也无法寻找导致创新产出差异的根源,为创新主体(企业或国家)不断增强自身创新能力提供支持和依据。
因此,测度国家创新能力,更应该着眼于创新活动开展的全过程,从创新活动涉及的各个环节入手,厘清影响技术创新的各种因素和实现机制。
(二)创新线性模型与R&
D体系
关于创新活动的开展过程和实现机制,“创新线性模型(Linearmodelofinnovation)”可以算是最早的理论分析框架。
该模型假定,创新活动从基础研究开始,顺次经历应用研究开发、商业化生产,最终向全社会扩散,整个过程呈线性方式推进。
线性模型的出现源于原子弹及核电领域的创新活动实践:
从基础物理研究开始,经过大规模的实验室开发,最终应用于军事和民用目的(Freeman,1995)。
1945年,凡尼佛·
布什(VannevarBush)在著名的《科学:
没有止境的前沿》中明确提到科学(基础研究)与经济社会进步的因果关联,这大概算是对创新线性模型的首次确认(Freeman,1995;
Godin,2006)。
⑦20世纪50年代开始,美国国防部、国家科学基金会(NSF)以及哈佛商学院和劳动统计局等机构先后开展了工业研究方面的统计调查工作,在统计调查中,研究被分为三类:
基础研究、应用研究和开发;
到20世纪60年代初,类似的分类方法已经被很多国家所采用。
1963年,OECD首次推出的弗拉斯卡蒂手册(FrascatiManual)将上述研究工作统称为“研究与试验开发(R&
D)”,并且给出了与美国国家科学基金会一致的分类。
Godin(2006)认为,这些官方的统计工作推动了“创新线性模型框架”的正式确立,而且正是由于R&
D统计调查方法体系的构建,使得“创新线性模型”在分析创新活动和创新能力、制定相关政策时依然发挥着重要作用。
随着创新线性模型框架和R&
D统计调查体系的确立,R&
D体系在很长一段时间被看做是创新的源泉⑧,相应的创新能力测度也围绕R&
D体系展开,并在一定程度上被简化为R&
D投入。
然而,创新线性模型和R&
D体系很快就遭遇到现实的挑战。
自20世纪60年代开始,越来越多的国家不断增加R&
D投入,但各国的创新效果(表现为技术进步和经济增长)却存在巨大差异。
比较鲜明的对比是,日本和韩国先后于20世纪60年代和70年代实现了经济起飞和赶超;
而同样有着很高人均R&
D投入的苏联和东欧各国却最终陷入解体(Freeman,1995;
Feinson,2003)。
于是,理论界、政府机构及国际组织开始将视野拓展到R&
D体系之外,在更大的范围(即国家创新体系)内探寻影响国家创新能力的各种因素,并逐步形成“NIS理论”。
(三)国家创新体系理论
“国家创新体系”的概念最早出现于20世纪80年代中后期,主要来自于弗里曼、伦德瓦尔、尼尔森等创新经济学家。
⑨不同的创新经济学家对“国家创新体系”有着不同表述⑩,但大多数表述都有以下含义:
“国家创新体系”是一个国家内部创新活动相关主体以及相关的各种制度、政策,在推动创新活动过程中相互作用形成的网络体系。
而着眼于国家创新体系,从系统论角度研究创新活动开展机制及创新能力影响因素,便形成了一种新的创新理论框架,即NIS理论。
它与传统“线性创新模型”形成对照。
已有的研究表明,国家创新体系既包括企业、政府部门、大学、公共研究机构及社会中介等创新活动参与主体,也包括劳动市场、教育培训体系、金融制度、规制结构等与创新活动相关的制度安排(Freeman,2002;
Nelson,2008;
Chung,2002)。
(11)而作为一种创新活动分析框架,NIS理论主张:
创新并非简单的企业个体学习行为,而是一个复杂的系统性过程;
创新理念来自多种渠道,创新活动存在于研究、开发、市场和扩散等不同环节,创新方式也多种多样;
创新活动的复杂性决定了,必须超越简单的线性因果关系,从系统的角度,着眼于系统内部各组成部分(部门)的相互关系,才能真正把握创新活动的内在机制(OECD,1997;
Feinson,2003;
Godin,2007)。
NIS理论对创新活动的理解与包括竞争力大师迈克尔·
波特在内的其他相关领域专家的主张也是基本一致的。
在Porter和Stern(2002)看来,国家创新能力并不仅限于已经实现的创新水平,还要反映某个特定地区或国家在基础条件、投资、政策选择等方面的创新环境;
国家创新能力在一定程度上取决于技术的完善程度和特定经济体的科技人力资源规模,同时也反映政府、私人部门的投资、政策决策对国内研发活动的激励作用。
可以说,以NIS理论为支撑进行国家创新能力测度,是适应国家创新能力内在特征的必然选择。
事实上,早在20世纪60年代,很多学者便以系统论为指导研究科学、技术及创新领域的决策和选择;
OECD是最早进行这方面尝试的国际组织。
更早的创新体系理论甚至可以追溯到德国经济学家李斯特1841年的“国家政治经济体系”(Freeman,1995;
另外,从企业微观层面来看,创新流程在实践中经历了从简单线性模式到复杂网状模式的逐步演变过程,采用系统论(或IS)方法分析创新活动也算是一种现实的需要。
(12)
NIS理论框架下分析创新活动,往往以案例研究和演化分析为主。
因此,在早期常被诟病为缺乏有效的定量分析和实际操作价值(Smith,1995)。
不过这类批评主要源于知识、创新本身难以度量的内在特性和科技统计调查体系的不完备,而非NIS理论的解释力。
NIS理论从系统论的角度考察创新活动的发生机制,能够全面分析创新活动的各种影响因素,为准确测度国家创新能力提供了有力支撑。
近年来,欧盟、OECD等国际组织的实践表明,随着科技统计调查体系的不断完善,以NIS理论为基础的创新能力测度评价已经得到广泛的应用;
基于NIS理论的创新能力测度是对创新体系的全面评价,还能够为各国完善创新体系提供政策着力点。
另外,在NIS理论框架下,传统线性模型及R&
D体系依然是测度创新能力的有力工具。
D体系始终是整个国家创新体系的重要组成部分;
而NIS理论也可以看做是线性创新模型的拓展和延伸。
三、国家创新能力测度的方法工具
(一)测度方法的发展与分类
创新能力测度需要以相关创新理论为支撑,而测度方法的形成和工具的选择也体现了对创新活动本质的理解。
20世纪80年代以前,创新能力测度的理论基础是“创新线性模型”,因此,测度主要是对各国技术创新投入(如R&
D投入、科技人员投入)和产出(如专利、出版物)指标进行比较分析(13),并逐步形成了以OECD弗拉斯卡蒂手册(FrascatiManual)为代表的R&
D统计体系。
在R&
D统计基础上形成的“R&
D资金来源使用表”还可以从资金流量关系的角度分析R&
D体系中各部门(政府、企业、非营利机构等)的地位和作用。
(14)
20世纪80年代中后期,NIS理论的确立和完善为国家创新能力测度提供了新的理论基础。
在NIS理论确立的初期,尽管缺少对国家创新能力的定量测度,但是这种分析框架对于分析创新产出的决定因素及创新能力有着重要的指导作用(Furman和Hayes,2004)。
Patel和Pavitt(1994)认为,NIS理论明确地考察了传统技术进步相关模型所忽略的因素,包括技术学习方面的无形资产投资以及该过程涉及的企业、大学、政府、教育培训体系等。
Patel和Pavitt(1994)还率先提出“对国家创新体系的投入、产出特征进行更多的量化分析”。
OECD(1997)也认为线性创新模型在测度经济体创新能力方面存在不足,需要在NIS理论框架下对“机构间关联”、“人力资本流动”、“产业集聚”和“创新企业行为”等方面进行测度。
这些都是决定创新投入产出效率和创新能力的关键因素。
目前,以NIS理论为支撑发展出多种国家创新能力测度方法,它们有时被划分为两类:
一是建模计量法(Modellingeconometricapproach);
二是综合指标法(Compositeindicatorapproach)。
(15)另外,以数据包络分析(DEA)为基础的创新效率评价,从创新投入和创新产出角度对国家创新体系的效率进行评价,本质上也是对国家创新能力的测度,本文也将其归为一类方法。
(二)建模计量法
建模计量法是NIS理论、新增长理论及主流经济学范式相结合的产物,主要用于测度国家创新能力影响因素,其基本范式是:
以NIS理论及新增长理论为指导,分析影响国家创新能力的各种主要因素;
按照主流经济学的基本范式进行数理建模,并对照数理模型寻找代理变量,进行实证检验。
作为建模计量法的经典文献,Furman等(2002)、Furman和Hayes(2004)以NIS理论、新增长理论以及竞争优势理论为基础,通过拓展知识生产函数的方式构建数理模型。
以数理模型为基础,选取代理变量并收集OECD各国及部分创新能力较强经济体的数据,对影响国家创新能力的各因素进行计量检验。
Furman等(2002)的实证结果表明,公共政策对塑造国家创新能力至关重要;
而Furman和Hayes(2004)则进一步指出,创新领域的公共政策及基础设施只是必要条件,真正提高国家创新能力还需要不断增加创新领域的金融和人力资本投资。
Hu和Mathews(2005,2008)在Furman框架基础上,结合中国、韩国、新加坡及中国台湾等东亚经济体的特点作了相应的修正。
他们的实证表明,公共研发支出对后发国家的影响更为显著。
就中国而言,大学的影响非常显著,而公共研究机构的作用却明显不足。
Fritstch(2002)、Li(2009)等也是在数理模型基础上,对经济体的创新影响因素进行实证分析。
稍有不同的是,他们考察的是区域创新能力。
这些实证结果同样表明,创新能力和技术进步的决定因素是多方面的,符合NIS理论的主张。
尽管建模计量法理论基础扎实、符合经济学规范,但仍存在明显不足。
一方面,代理变量与理论模型的内涵存在偏差。
例如,仅用国际专利来表征创新产出缩小了创新产出的范围。
现实情况是,并非每项创新都能够并最终被授予专利,而不同专利的质量差距也较大;
(16)另一方面,建模计量法虽然能够较好分析与国家创新能力相关的各种因素,但无法对各国的创新能力给出一个直观总括的评价,也不便于国家之间的创新能力比较,而综合指标法恰恰能弥补这方面的不足。
(三)综合指标法
综合指标法是国家创新能力测度实践中最为常用但又颇具争议的定量工具,其大致做法是:
以NIS理论及其他创新理论为指导,构建一套用于评价国家创新能力的指标体系;
通过设定基准值等方式,对各指标原始数据进行标准化处理,使所有指标具有同样的测度单位;
采用特定方法为各指标赋权,合成一个综合指数,用于不同国家间创新能力比较和排序。
(17)
综合指标法能为被测度对象给出一个直观总括的评分,很好地满足了进行国家间竞争力比较的需求,因此,在实践中被广泛应用。
目前,欧盟委员会(EC)、联合国开发计划署(UNDP)、联合国工业发展组织(UNIDO)、世界经济论坛(WEF)及兰德公司(RAND)等国际组织和民间智库,都先后采用综合指标法进行了国家层面的创新能力测度(Archibugi和Coco,2005)。
其中,欧盟于2000年首次推出的“欧洲创新记分卡(EuropeanInnovationScoreboard,EIS)”,已经连续11年评价并发布欧盟各成员国的创新绩效,是最具影响力的国家创新能力指数。
(18)然而,综合指标法的缺陷也非常明显,具体表现在以下几个方面:
第一,诸多指标虽然覆盖了创新活动和创新体系的方方面面,但是简单的加权汇总无法反映国家创新体系中各因素之间的互动关系。
当然,国家创新体系在本质上是一个复杂巨系统,要全面认知并把握复杂巨系统,需要采用微观模拟、综合集成等更为复杂的工具手段(顾基发,2004;
卢明森,2007)。
这些更为复杂的工具手段往往无法给出简洁、直观的评分,而创新能力测度的直接目的在于进行国与国之间的比较,因此,采用综合指标法也算是协调系统复杂性内质与现实评价需求之间的一种权宜之计。
第二,综合指标法得出的最终评分虽便于国家间的直接比较,但也带来大量信息损失。
不同国家之间在创新体系结构、相对优劣势等方面的信息都被掩盖(Grupp和Mogee,2004;
Grupp和Schubert,2010),而这些信息往往是各国采取针对性措施、不断提高创新能力的关键。
将指标体系进行分解,形成若干分指数,并通过雷达图等形式进行多维度展示,能够在一定程度上克服上述缺陷(Grupp和Schubert,2010;
Porter和Stern,2002)。
第三,指标权重的设定没有统一的标准,而不同的权重直接影响最终排名结果。
确定权重最为简便的和常用的就是等权重法,但赋予等权重的做法缺乏理论依据,而且在指标体系分层的情况下,平均赋权还可能导致个别指标实际权重过大或过小。
为尽可能减少权重确定中的主观因素,人们在实践中将运筹学、统计学和经济计量等定量分析工具引入到权重设定环节,以提高权重确定的科学性,具体包括DEA方法、影子价格计算、主成分分析等(Cherchye等,2008;
Gans和Hayes,2006;
Grupp和Schubert,2010;
Nardo等,2005;
Porter和Stern,2002;
Sajeva等,2005)。
例如,Porter和Stern(2002)利用回归分析评价创新产出(国际专利)与创新政策、创新环境等创新能力相关因素之间的关系,并利用回归分析得出的系数分配各因素在创新能力指标体系中的相对权重,最后形成综合指数。
Gans和Hayes(2006)在评价澳大利亚国家创新能力时也采用了同样的方法。
(19)当然,无论哪种权重确定方法都无法做到完全的客观和公正,在不同权重确定方法及排名结果基础上进行的稳健性和敏感性分析能在一定程度上弥补上述不足。
(20)
第四,在综合评价法中,如何确定指标的选取也存在较大争议。
一方面,综合评价法依托的NIS理论提供了系统分析的框架,但在创新活动和创新能力的理解上,创新经济学家之间仍存在分歧;
另一方面,被选定指标的内涵和统计口径在不同国家之间会有所不同,从而影响测度结果的可比性。
当然,数据指标是任何测度方法都会遇到的共性问题,本文第四部分将专门讨论这方面问题。
(四)DEA效率评价法
利用DEA效率评价法测度国家创新能力的基本逻辑是:
创新投入需要经过国家创新体系中各主体、制度的相互作用,才能最终转化为创新产出;
经济体创新投入产出转化效率也代表了经济体某种创新能力。
因此,测度国家创新能力便转化为测度国家创新体系效率,而DEA方法正是测度决策单元相对效率的有力工具。
在具体操作中,往往将国家创新体系看做是某个特定的经济部门或产业,而各国的创新体系都是该产业中的一个决策单元,在设定投入产出指标后,利用DEA方法便能测算出各决策单元的相对效率。
Nasierowski和Arcelus(2003)就曾利用DEA方法对四十多个国家和地区的创新体系效率进行了测度和分解。
实证结果表明,不少国家出现的所谓生产率增速下降很大程度上可以由创新体系的效率差异来解释。
而效率差异又可以进一步分解为规模(scale)效应和拥塞(congestion)效应两方面的差异。
国内学者官建成等(2002,2005)利用DEA效率评价方法,在国家(区域)创新能力和绩效方面进行了大量的实证研究。
利用创新投入产出相对效率衡量创新能力大小,既承认了创新活动和创新能力的系统性特征,又巧妙地回避了对系统复杂特征进行刻画所带来的挑战,还能给出直观的排名。
此外,采用DEA方法无须考虑权重设定和指标量纲等问题,减少了测度过程中的主观因素。
当然,创新效率仅仅是创新能力的一方面,还不能全面、综合地反映国家创新能力的整体情况。
四、国家创新能力测度的数据基础
(一)数据指标质量与创新测度偏差
科技统计调查和创新指标是创新能力测度的基础。
不论采用何种方法工具进行创新能力测度,最终都要落实到若干个具体指标中,由它们来提供关于创新活动和创新能力的基础信息。
作为代理变量的创新指标,能否客观、准确地反映创新活动的本质?
同一指标在不同国家统计体系下的内涵是否一致可比?
这些都直接关系到测度结果的准确性,并最终影响到相关政策的针对性和有效性。
长期以来,对于创新测度乃至整个创新研究的质疑和批评在一定程度上源于指标体系及数据质量,不少创新活动缺乏对应的指标和数据,而已有指标数据的口径、统计调查方法等也有待规范(David和Foray,1995;
Balzat,2003;
Freeman和Sotete,2009)。
另外,在缺乏统一标准和规范情况下,创新指标同其他所有经济指标一样,一旦被选入指标体系,它在提供测度基础信息的同时自身也成为政策目标。
这样,指标值便存在被人为操控而丢失原有信息的可能,从而出现所谓古德哈特定律现象(Freeman和Sotete,2009)。
为了克服数据指标环节可能带来的上述风险和偏差,有必要对科技统计调查工作制定统一的标准和规范,以确保数据口径的一致性和可比性。
而科技统计调查工作的开展能够对相关创新活动作出更为明确的界定和分类,也有利于对创新活动本质和内涵的理解。
(二
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 国家 创新 体系 视角 能力 测度 述评
![提示](https://static.bdocx.com/images/bang_tan.gif)