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国家创新体系视角下的国家创新能力测度述评——理论方法、数据基础及中国实践

http://www.newdu.com 2018/3/7 《求是学刊》2012年1期 蔡跃洲 参加讨论

【内容提要】 文章从国家创新体系角度,对创新能力测度相关的理论基础、方法工具、科技统计调查及中国的研究与实践进行全面梳理和分析。国家创新能力测度的发展与实践表明:国家创新体系理论(NIS理论)以系统论为指导全面考察创新活动的发生机制,为准确测度国家创新能力提供了有力支撑;不同时期形成的创新能力测度方法与当时占主流地位的创新理论密切相关;当前占主导地位的测度方法可分为建模计量法、综合指标法和DEA效率评价法三类,都是以NIS理论为支撑的;规范的科技统计调查是准确测度创新能力的前提,OECD是这方面的典范,其经验为发展中国家提供了参考依据;中国学者在测度方法的探索上有诸多独到之处,但国内科技统计调查工作仍有待进一步规范。
    【关 键 词】国家创新能力 国家创新体系测度方法 科技统计调查
    一、引言
    
在过去的两个世纪里,全球经济实现了超乎想象的增长。①这种增长依靠简单的物质要素投入增加根本无法解释,其背后的根本支撑在于技术的不断进步。从20世纪50年代开始,主流经济学的一项重要工作就是测度技术进步对经济增长的贡献,索洛余值估算、全要素生产率测算等都属于该项工作的范畴。然而,在主流的新古典增长理论框架下,技术进步也仅仅能够解释世界范围内的经济持续增长,至于不同国家之间增长和产出的巨大差异则显得有些无能为力(Romer,2001,p.8)。国家创新能力作为经济体开展商业性创新活动、提高生产率水平的潜在能力,决定着经济体技术进步的步伐②,也是其国家竞争力的决定性因素。客观、准确地测度各国的创新能力,不仅有助于从理论上解释各国经济增长的差距,更能为各国政府部门的实际政策操作提供支持和依据。
    从20世纪80年代末开始,以保罗·罗默(Paul Romer)、小罗伯特·卢卡斯(Robert Lucas)、菲利普·阿洪(Philippe Aghion)、彼得·郝威(Peter Howitt)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(National Innovation System Approach,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(Linear model of innovation)”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(Vannevar Bush)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(Frascati Manual)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;Godin,2007)。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。R&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(Frascati Manual)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(Modellingeconometric approach);二是综合指标法(Composite indicator approach)。(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(European Innovation Scoreboard,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)科技统计调查的主要标准规范
    据Godin(2006)回顾,最早的科技统计调查活动是加拿大政府于1947年组织的“政府研究调查”,但该项统计调查未能持续进行。20世纪50年代初,美国国防部委托哈佛商学院和劳动统计局联合进行工业研究方面的统计调查,该项调查将研究活动划分为基础研究、应用研究和开发三类,并很快成为科技统计调查的基准,到20世纪60年代初,很多国家都采取了类似的定义和分类,并将研究活动定义为“R&D”(Godin,2006)。为了进一步规范R&D统计调查,OECD国家于1963年推出了一本专门的方法手册,即弗拉斯卡蒂手册。到2002年,该手册已先后5次修订,对界定、核算投入R&D活动的各种物质和人力资源给出了详细的规范。目前,弗拉斯卡蒂手册已经成为世界各国开展R&D统计调查工作的重要指南。1978年和1979年,联合国教科文组织(UNESCO)也以该手册为基础,先后出台了“科技统计的国际标准化建议书”和“科技活动统计手册”。
    弗拉斯卡蒂手册还只是OECD成员国科技统计体系的一部分。在过去的近半个世纪里,OECD针对科学、技术和创新(Science,Technology and Innovation,STI)活动的不同环节和不同方面,先后推出了一系列科技统计调查手册,分别为:TBP手册、创新手册(即奥斯陆手册)、专利统计手册和人力资源手册(即堪培拉手册)。这五本手册被统称为“弗拉斯卡蒂丛书”,丛书中其他手册的简要情况如下:(1)TBP手册是继弗拉斯卡蒂手册之后推出的第二本科技统计调查手册,于1990年正式对外发布,其全称为“收集和说明技术国际收支数据的标准方法建议”。该手册对技术转移相关的指标进行了界定,为收集调查国家之间非物化技术贸易数据提供了标准的方法和规范。(2)奥斯陆手册从统计角度对创新的四种表现形式进行了界定,为包括服务业在内的各领域创新统计调查提供了详细的技术规范(OECD,2005)。自1992年首次出版以来,奥斯陆手册在世界范围内得到广泛应用,成为全球创新统计调查实施最为重要的指南。著名的欧共体创新调查(Community Innovation Survey,CIS)就是以奥斯陆手册为指导而实施的,并成为欧洲创新记分卡(EISIUS)的重要数据来源。(3)专利统计手册最早于1994年出版。2009年最新修订版从法律、经济的角度明确界定各类专利指标,并对专利分类标准、专利引用等进行了详细阐述,为有效利用专利统计数据提供了标准化工具。(4)堪培拉手册是弗拉斯卡蒂丛书的最后一本,于1995年正式出版,旨在为测度和分析科技人力资源投入提供规范和指南。该手册给出了科技人力资源的定义,并从统计角度对科技人力资源的范围进行界定。在此基础上,堪培拉手册从存量和流量两方面对科技人力资源的统计测算作出规定,为收集和编制各种科技人力资源数据指标提供了依据。
    弗拉斯卡蒂丛书是在OECD各国多年来科技统计调查实践基础上提炼而成的。丛书的形成及STI指标体系的完善是创新理论不断丰富发展的结果,基本遵循了从“投入环节”向“产出环节”以及“中间环节”推进、从“R&D”向“技术扩散”以及“创新全过程”拓展、从“线性创新模型”到“IS理论”深化的轨迹。而丛书涉及的STI指标几乎覆盖了科学、技术和创新活动的所有方面,在某种意义上可以看做是国家创新体系的快照。因此,弗拉斯卡蒂丛书的应用和推广,不仅能够规范科技统计调查工作,提高各国科技统计数据质量和可比性,为客观测度比较各国的国家创新能力提供可靠的基础信息,而且还有助于全面深入地理解科学、技术和创新活动的内涵,为各国提升创新能力、完善创新体系提供更具针对性的政策依据。
    除了弗拉斯卡蒂丛书外,OECD还制定了其他一些与STI活动有一定关联的统计调查手册,涉及高技术、文献计量、全球化、教育、培训等领域(OECD,2002,p.16;2005,pp.22-24)。此外,近年来,OECD之外的一些发展中国家也着手制定STI方面的统计调查手册。例如,拉美及加勒比地区各国参照奥斯陆手册,结合该地区各国创新特点,于2001年出版了“波哥大手册(Bogota Manual)”。(21)
    (三)OECD的STI统计调查数据体系
    在科技统计调查及创新能力测度实践中,OECD(及其成员国)不仅形成了以弗拉斯卡蒂丛书为主体的STI统计调查标准规范,更以各类手册为指导,针对STI活动的不同方面建立了多个数据库,并定期出版STI统计数据,形成了当今最为完善的STI统计调查数据体系。
    目前,OECD比较成熟的STI数据库主要包括以下几类:(1)R&D数据库,可提供OECD各成员国R&D支出、人员以及各部门R&D支出、人员及结构方面的基础数据;(2)技术国际收支(TBP)数据库,提供技术转移方面的国际收支信息;(3)主要科技指标(MSTI)数据库,可提供成员国89个常用STI指标的时间序列数据;(4)分析用企业部门R&D支出(ANBERD)数据库,提供产业部门R&D支出的时间序列数据(22);(5)专利数据库,可提供“以世界知识产权组织(WIPO)数据为基础的专利申请”和“美国授权专利指标”两类数据。与上述数据库配套,OECD还会定期推出相应出版物,如“基本科技统计”、“主要科技指标”、“产业R&D支出”等。
    五、中国创新能力测度研究与实践
    (一)国内学术界的理论方法探索
    

    20世纪90年代初,中国学者便开始关注国家层面的创新问题。1992年,中国社会科学院组织翻译了多西、弗里曼、尼尔森等主编的《技术进步与经济理论》(Dosi等,1988),将国家创新体系的概念首次引入中国。齐建国(1995)则首次运用NIS理论,全面分析了中国的宏观经济体制及政府组织结构。此后,柳卸林等以R&D、应用、终端使用、教育、关联五种行为为基础,构建了一个创新系统分析框架,用于分析转型时期的中国国家创新体系(Liu和White,2001)。郑秉文(1998)、尚勇和朱传柏(1999)等也出版专著,从国家和区域层面探讨IS理论。王春法(2003)则对当时国内外创新体系的研究现状进行了全面分析。
    国内NISIS理论的研究为定量测度国家创新能力奠定了基础。2000年后,越来越多的国内文献以NIS理论为基础,开始致力于创新能力测度方法的研究。国内的创新测度方法主要是综合指标法和DEA效率评价两类,而建模计量法的文献相对较少。在各类测度方法的具体处理细节上,特别是不同定量方法的组合运用上,国内学者有不少独到之处。例如,在综合指标法的权重设定环节,刘凤朝、孙玉涛(2009)采用了熵值法,而石忆邵、汪伟(2007),陈伟、冯志军(2010)等则运用了因素分析、主成分分析等工具。在DEA效率评价法方面,官建成及其团队开展了系列研究(刘顺忠、官建成,2002;官建成、余进,2005;官建成、陈凯华,2009;官建成、何颖,2009),其中也不乏创造性的处理方式。
    (二)中国的创新能力测度实践
    在理论和方法研究的基础上,国内学者也从实证角度开展具体的测度实践。刘凤朝、孙玉涛(2009)在改进权重确定及指标选取的基础上,对中国和21个创新型国家的创新能力进行了综合测度和比较。官建成、余进(2005)运用DEA方法,对中国和G7及印度、韩国等9个国家的创新能力进行跨国比较。官建成、何颖(2009)又提出“创新过程三阶段”模型,运用改进的DEA评价方法,对中国及20个OECD国家的创新活动效率进行测度,分析中国差距原因并提出政策建议。此外,石忆邵、汪伟(2007),陈伟、冯志军(2010),刘顺忠、官建成(2002)等研究,以省级行政区划为对象进行区域创新能力测度。
    除上述实证性的测度实践外,国内相关机构在创新测度方面也做了大量工作。2009年10月,中国科协发展研究中心发布的《国家创新能力评价报告》,综合、动态地给出了主要发达国家和新兴发展中国家的创新能力排名和创新能力比较分析,并结合中国建设创新型国家的战略目标提出了对策建议。同样在2009年10月,中国科学院创新发展研究中心发布了《2009中国创新发展报告》。该报告从国家创新发展、国家创新能力、知识产权发展、技术标准发展、制造业创新能力、区域创新能力和企业创新发展等方面全面分析了中国建设创新型国家面临的机遇与挑战,研究评估了中国创新发展与能力建设的进展和发展趋势,提出了中国创新发展思路和政策框架。除了国家层面的评价报告外,还有专门针对城市的创新评价报告,如北京大学战略研究所2008年发布的《中国城市创新力评价报告》,中央党校周天勇主持发布的《中国城市创新报告》(2008、2009)。
    总体来说,国内学者及相关机构在创新能力测度实践方面已经完成了大量工作,但是尚未形成一套诸如欧洲创新记分卡(EIS)那样能为国际社会所接受的测度指标。这与中国科技统计调查方面的基础工作比较薄弱有关。
    (三)中国的科技统计调查体系
    1985年,中国在借鉴联合国教科文组织和OECD相关科技指标基础上,实施了首次全国科技普查,并初步形成科技部、教育部和国家统计局三大系统并行的科技统计调查框架(邵武杰等,2004;刘树梅,2009)。此后,中国的科技统计调查开始步入快速发展的轨道。1990年,实施了覆盖20个省份的“全社会科技投入”调查;1991年,形成科技综合年报制度;2000年,实施覆盖全国的“全社会R&D资源”清查。为规范科技统计调查工作,科技部专门制定了《科技统计管理工作办法》,逐级组织人员培训。在数据公开方面,科技部早在1998年就建立了“中国科技统计”网站,作为科技数据信息公开共享的平台。
    尽管已经形成了较为完备的体系,但中国科技统计调查存在的缺陷依然比较突出,具体表现为:(1)三家政府机构共同主导的模式,形成数出多门、分头管理的格局,制约了科技统计资料的综合利用和信息共享;(2)受计划体制及管理模式的影响,目前尚无科技统计调查方面的统一标准和规范,导致一些指标口径模糊、缺乏国际可比性;(3)同其他领域的统计调查一样,科技统计调查工作也会受到各地利益相关方的影响,由此引发的虚报浮夸直接影响到科技数据的真实性。这也算是古德哈特定律在中国的具体表现。
    六、总结性评论
    

    本文着眼于国家创新体系的建设和完善,从理论基础、方法工具、统计数据和中国已有实践等四个方面对国内外国家创新能力测度的相关研究及实践进行了较为全面的梳理。通过上述梳理工作,可以得出以下结论:
    第一,国家创新体系理论(NIS理论)为准确测度国家创新能力提供了理论支撑。创新活动的复杂性决定了,着眼于产出角度,无法全面分析影响创新能力的各种因素;而创新线性模型及R&D投入也无法解释不同国家之间创新效果方面的巨大差异;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的相互关系,才能真正把握创新活动的内在机制。而NIS理论恰恰能够着眼于创新系统整体考察创新活动的发生机制,全面分析影响创新活动的各种因素。
    第二,不同时期形成的创新能力测度方法与当时占主流地位的创新理论密切相关。20世纪80年代以前,与“线性创新模型”相匹配,创新能力测度主要以创新活动的投入产出分析为主,相对简单。随着NIS理论的确立,创新测度方法不断丰富,大致可以分为“建模计量法”、“综合指标法”和“DEA效率评价法”三类。
    第三,以NIS理论为基础的三类测度方法各有特点。“建模计量法”既有扎实的理论基础,又符合主流经济学的分析范式,但只能进行创新能力影响因素分析,无法给出直观总括的评价;“综合指标法”虽能给出直观、简洁的评价结果,但对于系统复杂性特征的处理相对简化,在指标选取、权重确定等方面也存在争议。“DEA效率评价法”较为巧妙地解决了复杂性刻画、权重设定及指标量纲等问题,但还不能完全反映国家创新能力。在测度实践中,有时也会交叉使用不同方法从而形成各类方法相互渗透的态势。
    第四,科技统计调查及创新指标是创新能力测度的基础。规范科技统计调查能提供数据指标的可比性,也有利于对创新活动本质和内涵的理解。OECD及其成员国是规范科技统计调查的先驱和典范,在多年实践基础上逐步形成了完善的STI数据体系以及统计调查标准规范体系。标准规范体系的形成也是创新理论不断丰富发展的结果,基本遵循了从“投入环节”向“产出环节”以及“中间环节”推进、从“R&D”向“技术扩散”以及“创新全过程”拓展、从“线性创新模型”到“NIS理论”深化的轨迹。完善的标准规范体系不仅为OECD自身的科技统计调查提供指导,也为发展中国家提高数据质量提供了参考依据。
    第五,中国学者在测度方法方面,特别是不同定量方法的组合运用上,有不少独到之处,在创新能力测度实践方面虽然完成了大量工作,但是尚未形成一套能为国际社会广泛接受的测度指标。这与中国科技统计调查方面基础工作比较薄弱有关。科技统计调查领域的主要问题是,统计调查工作多头管理,又缺乏统一的标准和规范,影响STI指标的国际可比性。另外,科技数据的真实性也存在问题。
    注释:
    
①根据Maddison(1995),1820-1992年期间,全世界人口增长5倍,人均GDP增长8倍,经济总量增长40倍;而美国和西欧的实际平均收入水平相当于200年前的50-300倍(Romer,2001, p.5)。
    ②根据熊彼特创新理论(Schumpeter,1934,pp.65-66),技术创新是一个经济学概念,其核心特征在于实现商业化和市场价值。国家创新能力与技术创新密切相关,强调的是经济体实现技术创新的潜能,Porter和Stern(2002)、Furman等(2002)对此给出过明确的界定。
    ③Aghion和Howitt(1998,p.1)明确指出,创新是一个社会过程,创新活动的强度和方向需要以法律、制度、习俗、规制等因素为前提条件。而这些因素恰恰能影响到人们创新的激励和获取租金、学习经验、组织研发等方面的能力。
    ④新增长理论的最早文献出现在1986年,即Romer(1986);而国家创新体系的最早文献出现在1987年,即Freeman(1987)。因此,主流经济学家和非主流创新经济学家几乎是同时开始关注“国家创新能力”的。
    ⑤Hart(2009)特别指出,将“创新系统”称为一种方法(Approach)而非一种理论(Theory)是因为,创新体系的知识社群在一些问题和原则上,如创新过程不确定性和复杂性,形成了共识;但是在更为严格的概念界定和研究方法,如假设检验、预测等方面,并没有完全达成共识。因此,采用“国家创新体系方法”更符合英文原意,但本文中仍使用“理论”一词是为了与第三部分的方法工具区别开来。另外,“国家创新体系”和“国家创新体系理论”是有区别的。为避免歧义,表述“国家创新体系理论创新体系理论”时将使用“NIS理论IS理论”。
    ⑥Freeman(2002)明确指出,资本积累和劳动力增长并不足以解释不同经济体之间如此巨大的增长差异;在知识积累方面的无形投资比实物资本投资对经济增长的影响更具有决定性意义;而支撑制度变迁的社会能力(Social Capability),或者说创新体系,有利于技术进步。
    ⑦Godin(2006)认为,线性模型的发展可以划分为三个阶段,由1945年以前的“基础研究→应用研究”模式,逐步拓展到“基础研究→应用研究→开发”模式,最终又增加了“商业化生产”和“技术扩散”等非研究开发环节形成完整的创新线性模型。Rothwell(1994)又根据实现商业化的动力来源,将上述线性过程进一步划分为“技术推动型”和“市场拉动型”两类。
    ⑧尽管人们也意识到技术进步还取决于教育、培训、工艺、设计、质量控制等其他因素(Freeman,1995)。
    ⑨“国家创新体系”最早是Freeman(1987)在研究日本经验时正式提出的,但Freeman(1995)却强调最早使用该表述的是伦德瓦尔。
    ⑩Freeman(1987):公共和私人部门创造、引进、改进和扩散新技术的行为,以及相互作用形成的一种制度性网络;Lundvall(1992):作用于新知识生产、扩散及商业化应用的要素和关系,存在或根植于一国内部;Nelson和Rosenberg(1993):决定一国企业创新绩效的一套相互作用的制度体系;Edquist和Lundvall(1993):由各种制度和经济结构共同构成,并影响到全社会技术变化的速度和方向;Niosi等(1993):由企业、大学、政府机关等相互作用构成的一个体系,以促进本土科学技术创造为目标。各主体间的相互作用可以是技术的、商业的、法律的、社会的、金融的,相互作用的目标在于对新的科学技术进行开发、保护、提供融资及规制;Patel和Pavitt(1994):决定一国技术进步速度和方向的国家制度、激励结构及能力;Metcalfe(1995):一套相互关联的制度体系,共同作用于新知识、新技能、新工艺的创造、保存和转移。
    (11)在国家创新体系的组成及边界方面,理论上还存在不同的看法,而且不同国家的创新体系也会由于政治、经济、历史、文化等因素的不同而呈现一定的差异。
    (12)Rothwell(1994)将企业“创新流程(Innovation Process)”的演变划分为5代,第1代和第2代属于典型的线性创新模型,分别为“技术推动型”和“需求拉动型”;第3代被称为“耦合(Coupling)创新模型”,虽然线性传导机制仍存在,但各环节之间的交互作用已经非常明显;第4代模型中,企业内部创新流程各环节具有平行和集成的特性,并与企业外部形成互动网络;第5代模型则进一步引入竞争对手、战略伙伴、客户、供应商等主体,使得网状结构更加复杂化。
    (13)20世纪50-60年代,主要以投入指标为主,包括R&D支出、S&T人员、资本、技术强度;20世纪70-80年代,开始加入产出指标,包括专利、出版发表、产品、质量变化等。
    (14)美国在20世纪50年代中期便开始编制R&D资金来源使用表,当时被称为“R&D资金来源及执行部门间转移矩阵表”(Godin,2007);具体结构还可参看弗拉斯卡蒂手册(OECD,2002,pp. 122-123)。
    (15)德国学者Hariolf Grupp主张两种分类,具体见Grupp和Mogee(2004)、Grupp和Schubert(2010)。
    (16)国家创新能力难以测度是公认的。Porter和Stern(2002)指出,创新产出的测度很难完美,只有特定类型的创新可以被测度,而且随机波动的影响较大。当然,这些并不能否定该测度方法的有效性。正如Freeman和Sotete(2009)所主张,(这)只是在警示,选取各种指标时须倍加小心,充分认识到它们的局限性。
    (17)为了提高综合指标法测度的准确性,操作过程还可以细分为更多的步骤,包括指标体系框架的确定、具体指标的选择、缺失数据的弥补、指标权重的确定、评价结果的稳健性分析等。具体可参考Sajeva等(2005)、Hollander等(2008)和Nardo等(2005)。
    (18)2010年10月,原有的EIS被重新修订,并改名为创新联盟记分卡(Innovation Union Scoreboard,IUS)。
    (19)Grupp和Mogee(2004)认为,Porter和Stern(2002)的这种处理方式,使得建模计量法与综合指标法之间的界限变得越来越模糊了。
    (20)关于稳健性和敏感性分析的具体操作,可以参考Grupp和Mogee(2004)、Nardo等(2005)。另外,排名结果的稳健性及敏感性分析不局限于权重确定,还可以针对指标体系确定、标准化方法等环节。
    (21)波哥大手册更强调创新过程而非创新结果,突出IS理论,并区分物化技术和非物化技术(Janz,2009)。
    (22)前两个数据库为后两个数据库提供原始资料(OECD,2002b,p.91)。
    【作者简介】蔡跃洲,男,应用经济学博士,中国社会科学院数量经济与技术经济研究所副研究员,从事数量经济与技术经济领域研究,北京100732

Tags:国家创新体系视角下的国家创新能力测度述评  
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